دورة تدريبية في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

في مركز دبي بريمير للتدريب(DPC)، يسعدنا تقديم دورتنا الشاملة حول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، المصممة لتزويد المشاركين بفهم عميق للمفاهيم الأساسية والتطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. تهدف هذه الدورة إلى تزويد المتعلمين بالمهارات الأساسية اللازمة لتطوير وتنفيذ وتحسين الخوارزميات الذكية ونماذج التعلم الآلي، مما يجعلهم مؤهلين بشكل كبير في هذا المجال المتسارع.

سيقوم المشاركون باكتشاف مفاهيم علم البيانات، وتعلم كيفية تصميم نماذج الذكاء الاصطناعي وتحسينها، وتطبيق التحليلات التنبؤية لحل المشكلات الواقعية. سواء كان هدفك بناء نماذج التعلم الآلي أو دمج تطبيقات الذكاء الاصطناعي في حلول الأعمال، أو فهم التفاصيل الدقيقة لأدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي، فإن هذه الدورة توفر الأساس المثالي لإطلاق أو تعزيز مسيرتك المهنية في هذا المجال.

الأهداف والفئة المستهدفة

  • إتقان أساسيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي: توفير قاعدة معرفية قوية في المبادئ الأساسية لـ الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، بما في ذلك مقدمة عن خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتقنيات الرئيسية المستخدمة في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي.
  • التطبيق العملي للتعلم الآلي: تجهيز المشاركين بالمهارات اللازمة لتنفيذ تقنيات التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم العميق لبناء وتحسين نماذج تعلم الآلة وحل المشكلات التجارية.
  • تحسين اتخاذ القرارات باستخدام الذكاء الاصطناعي: تمكين المشاركين من تطبيق الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات، واستخدام التحليلات التنبؤية والتعلم المعزز لتحسين العمليات التجارية وزيادة الكفاءة.

الفئة المستهدفة

  • العلماء المبتدئون في البيانات ومهندسو الذكاء الاصطناعي: هذه الدورة مثالية للأفراد الذين يتطلعون إلى تعميق معرفتهم بـ علم البيانات والتعلم الآلي، ويرغبون في اكتساب مهارات عملية في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
  • المتخصصون في تكنولوجيا المعلومات والمطورون البرمجيون: الأفراد ذوو الخلفية التقنية الذين يسعون لدمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في التطبيقات البرمجية أو تطوير الأنظمة الذكية.
  • المهنيون في الأعمال واتخاذ القرارات: أولئك الذين يرغبون في فهم كيفية تحسين العمليات التجارية باستخدام الذكاء الاصطناعي، وزيادة الكفاءة، والحصول على رؤى مبنية على البيانات من أجل اتخاذ القرارات الاستراتيجية.
  • الباحثون والأكاديميون: المحترفون في الأكاديمية الذين يرغبون في تعزيز معرفتهم بـ خوارزميات الذكاء الاصطناعي واستكشاف إمكانيات الذكاء الاصطناعي في الصناعة والتكنولوجيا.
  • المهنيون في الصناعات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي: المهنيون العاملون في مجالات مثل البيانات الكبيرة، والرؤية الحاسوبية، أو أي قطاعات أخرى تعتمد على الذكاء الاصطناعي الذين يرغبون في تحسين فهمهم لـ نماذج التعلم الآلي وتطبيقاتها الواقعية.

محتوى الدورة

  • مقدمة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
    • نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي: فهم المبادئ الأساسية لـ الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، بما في ذلك تاريخ وتطور وأهمية هذه التقنيات في مختلف الصناعات.
    • أنواع التعلم الآلي: استكشاف التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم المعزز، وفهم الاختلافات بينها وتطبيقاتها وحالات استخدامها.
    • خوارزميات الذكاء الاصطناعي: تعمق في الخوارزميات الذكية الشهيرة، مثل أشجار القرار، وتجميع كيه-مينز، وآلات الدعم الشعاعي، ودورها في حل المشكلات الواقعية.
  • التعلم العميق والشبكات العصبية
    • مقدمة في التعلم العميق: فهم التعلم العميق كأحد فروع التعلم الآلي، مع التركيز على المبادئ الأساسية وراء الشبكات العصبية وتطبيقاتها في الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية .
    • بناء الشبكات العصبية: تجربة عملية في تصميم وتدريب واختبار الشبكات العصبية الأساسية، مثل الشبكات العصبية متعددة الطبقات و الشبكات العصبية الالتفافية .
    • النماذج المتقدمة للتعلم العميق: استكشاف تقنيات التعلم العميق المتقدمة، مثل المشفرات الذاتية، و الشبكات العصبية العودية ، و الشبكات العصبية طويلة المدى، وتطبيقاتها في مجالات متعددة.
  • نماذج تعلم الآلة والتطبيقات
    • بناء وتدريب النماذج: نهج عملي لإنشاء نماذج تعلم الآلة و تدريبها باستخدام تقنيات هندسة الميزات و ما قبل المعالجة البيانية لضمان الأداء العالي والدقة.
    • اختبار وتقييم النماذج: تعلم كيفية تقييم أداء النماذج باستخدام مقاييس متنوعة مثل الدقة، والدقة النوعية، والاسترجاع، و F1-Score، وكيفية تحسينها باستخدام تحسين النماذج.
    • تطبيقات الذكاء الاصطناعي: استكشاف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الأعمال، مثل التحليلات التنبؤية، و الأتمتة، و الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات، وفهم كيفية نشر نماذج الذكاء الاصطناعي لتحسين العمليات التجارية.
  • علم البيانات، البيانات الكبيرة، وأدوات الذكاء الاصطناعي
    • ما قبل المعالجة البيانية: فهم أهمية ما قبل المعالجة البيانية في التعلم الآلي و الذكاء الاصطناعي. تعلم تقنيات تنظيف البيانات، وتطبيعها، وتحويلها لاستخدامها في تدريب النماذج.
    • البيانات الكبيرة والذكاء الاصطناعي: استكشاف تقاطع البيانات الكبيرة و الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك كيفية استخدام البيانات الضخمة لتدريب نماذج التعلم الآلي وبناء أنظمة ذكية.
    • أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي: تجربة عملية مع أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي الشائعة، مثل تنسورفلو و كيراس و سكيت-ليرن، لبناء وتحسين النماذج بفعالية.
  • التحليلات التنبؤية والذكاء الاصطناعي للأعمال
    • مقدمة في التحليلات التنبؤية: تعلم كيفية استخدام تقنيات التحليلات التنبؤية للتنبؤ بالاتجاهات واتخاذ القرارات المبنية على البيانات في مختلف قطاعات الأعمال.
    • الذكاء الاصطناعي للأعمال الذكية: فهم كيفية استخدام النماذج التنبؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي لمساعدة الشركات في اتخاذ قرارات استراتيجية، وتحسين الكفاءة التشغيلية، وزيادة الأرباح.
    • الذكاء الاصطناعي لتحسين الأعمال: اكتساب رؤى حول كيفية استخدام الشركات للتعلم الآلي و تطبيقات الذكاء الاصطناعي لتبسيط تدفق العمل، وتقليل التكاليف، وتحسين الأداء العام.
  • الأخلاقيات، التحيز، والمسؤولية في الذكاء الاصطناعي
    • أخلاقيات الذكاء الاصطناعي: مناقشة الأبعاد الأخلاقية لـ الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك القضايا المتعلقة بـ التحيز، العدالة، الشفافية، والمسؤولية في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي.
    • التقليل من تحيز الذكاء الاصطناعي: تعلم تقنيات اكتشاف وتقليل التحيز في نماذج التعلم الآلي وضمان الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي في الصناعات المختلفة.
    • مسؤولية الذكاء الاصطناعي: فهم المسؤوليات الاجتماعية والمهنية المرتبطة بنشر واستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، وكيفية دمج المبادئ الأخلاقية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
  • الذكاء الاصطناعي في الصناعة والاتجاهات المستقبلية
    • الذكاء الاصطناعي في الصناعة: استكشاف كيف يغير الذكاء الاصطناعي الصناعات مثل المالية والرعاية الصحية والتصنيع والتجزئة، وفهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في هذه القطاعات.
    • الأتمتة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي: تعلم عن الأتمتة باستخدام الذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات، بما في ذلك أتمتة العمليات، وأتمتة اتخاذ القرارات، وأتمتة خدمة العملاء، وتأثيرها على الكفاءة التشغيلية.
    • الاتجاهات المستقبلية في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة: مناقشة الاتجاهات الناشئة في الذكاء الاصطناعي و التعلم الآلي، بما في ذلك التعلم المعزز، و الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات، وتطور التعلم العميق في المستقبل في مجال التكنولوجيا.
19 أبريل 2025
19 أبريل 2025
19 أبريل 2025
19 أبريل 2025

للتسجيل

Please enable JavaScript in your browser to complete this form.