الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة

التخصص : تقنية المعلومات

دورة احترافية متقدمة تهدف إلى تمكين المشاركين من فهم وتطبيق مفاهيم الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة كأدوات استراتيجية لدعم القرار، تحسين الأداء، وبناء حلول ذكية قابلة للتطبيق في بيئات الأعمال الحديثة
المدة: 5 أيام
المستوى: متوسط إلى متقدم.

تبدأ في

8 - يونيو - 2026

تنتهي في

12 - يونيو - 2026

الموقع

تركيا - اسطنبول

اللغة

العربية

اطلع على تفاصيل الدورة وسجل للالتحاق.

سجل الآن

الفئات المستهدفة

  • مدراء الإدارة الوسطى الراغبون في فهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الأعمال
  • مدراء التحول الرقمي والابتكار
  • محللو البيانات ومختصو نظم المعلومات
  • مدراء العمليات والجودة وتحسين الأداء
  • القادة التنفيذيون الساعون لاتخاذ قرارات مبنية على البيانات

المهارات المستهدفة

  • فهم المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة
  • تحليل البيانات وبناء نماذج تنبؤية
  • تقييم واختيار خوارزميات تعلّم الآلة المناسبة
  • تفسير نتائج النماذج واتخاذ القرار بناءً عليها
  • إدارة مخاطر وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي

المخرجات المتوقعة

  • شرح الفروق الجوهرية بين الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة وتعلّم العمق.
  • تحليل البيانات وتحضيرها لاستخدامها في نماذج تعلّم الآلة.
  • اختيار النموذج المناسب وفق طبيعة المشكلة والبيانات.
  • تقييم أداء النماذج باستخدام مؤشرات قياس علمية.
  • تطبيق حالات استخدام عملية للذكاء الاصطناعي في بيئات العمل.
  • إدماج حلول الذكاء الاصطناعي ضمن الاستراتيجية المؤسسية

فهرس الموضوعات التدريبية

  • تطور الذكاء الاصطناعي وأهميته الاستراتيجية
  • أنواع الذكاء الاصطناعي ومستويات النضج
  • الفرق بين AI وML وDeep Learning
  • مجالات التطبيق في القطاعات المختلفة

  • أنواع البيانات ومصادرها
  • تنظيف البيانات وتحضيرها
  • استكشاف البيانات وتحليلها
  • جودة البيانات وأثرها على النماذج

  • التعلم الخاضع للإشراف
  • التعلم غير الخاضع للإشراف
  • التعلم المعزز
  • حالات استخدام عملية لكل نوع

  • مقاييس الأداء للنماذج
  • تجنب فرط التعلّم وضعف التعلّم
  • تفسير نتائج النماذج
  • تحويل النماذج إلى حلول عملية

  • أخلاقيات الذكاء الاصطناعي
  • مخاطر التحيز والخصوصية
  • حوكمة حلول الذكاء الاصطناعي
  • مستقبل AI ودوره في الاستدامة