دورة في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

المبادئ الأساسية للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة:
يجب أن توفر الدورة فهماً أساسياً للمبادئ الأساسية للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، مع مقدمة عن خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتقنيات الرئيسية المستخدمة في تطوير النماذج في هذا المجال.

التطبيق العملي في تعلم الآلة:
سيتمكن المشاركون من تطبيق مهارات التعلم الموجه، والتعلم غير الموجه، والتعلم العميق لإنشاء وتحسين نماذج تعلم الآلة وحل المشكلات العملية في الأعمال.

الذكاء الاصطناعي لتحسين اتخاذ القرار:
الهدف هو تمكين المشاركين من استخدام الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرار من خلال تطبيق التحليلات التنبؤية والتعلم التعزيزي لدفع العمليات التجارية، والأتمتة، والتحسين.

الفئة المستهدفة:

• الطلاب والممارسون: الذين يسعون لتطوير معرفة أعمق بعلوم البيانات وطرق تعلم الآلة، والحصول على مهارات عملية تتعلق بتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

• محترفو تكنولوجيا المعلومات ومطورو البرمجيات: الأشخاص ذوو الخلفية التقنية الذين يرغبون في استخدام الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في التطبيقات البرمجية أو بناء أنظمة ذكية.

• المحترفون في الأعمال وصانعو القرار: الذين يسعون لفهم كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين العمليات التجارية، وزيادة الكفاءة، وتقديم رؤى قائمة على البيانات لاتخاذ قرارات استراتيجية.

• الباحثون والأكاديميون: الأكاديميون الذين يرغبون في تعزيز معرفتهم بخوارزميات الذكاء الاصطناعي وفهم إمكانات الذكاء الاصطناعي في التطبيقات الصناعية والتكنولوجية.

• المحترفون العاملون في الصناعات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي: الأفراد العاملون في مجال البيانات الضخمة، ورؤية الحاسوب، أو أي قطاعات تعتمد على الذكاء الاصطناعي ويرغبون في تعزيز معرفتهم بنماذج تعلم الآلة وتطبيقاتها العملية.

نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة: لفهم جوهر الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، من تاريخهما وتطورهما إلى أهمية هذا المجال في الصناعات.

أنواع تعلم الآلة: استكشاف التعلم الموجه، التعلم غير الموجه، والتعلم التعزيزي، وفهم الاختلافات بينهم، وتطبيقاتهم، وحالات الاستخدام الخاصة بهم.

خوارزميات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة: التعمق في الخوارزميات الشهيرة للذكاء الاصطناعي مثل أشجار القرار، التجميع باستخدام K-means، وآلات الدعم الناقل، وربطها بحل المشكلات الواقعية.

التعلم العميق والشبكات العصبية

نظرة عامة على التعلم العميق: يُعتبر التعلم العميق فرعًا من فروع تعلم الآلة، ويعتمد بشكل كبير على الشبكات العصبية، مع تطبيقات تتراوح من رؤية الكمبيوتر إلى معالجة اللغة الطبيعية.

بناء الشبكات العصبية: تجربة عملية في تصميم وتدريب واختبار الشبكات العصبية الأساسية، بما في ذلك الشبكات متعددة الطبقات (MLP) والشبكات العصبية الالتفافية.

نماذج التعلم العميق المتقدمة: دراسة متعمقة للموضوعات المتقدمة في التعلم العميق، بما في ذلك المشفرات الذاتية (Autoencoders)، الشبكات العصبية المتكررة (RNNs)، وLSTMs، مع التطبيقات الخاصة بها في مجالات مختلفة.

نماذج تعلم الآلة وتطبيقاتها

بناء النموذج والتدريب: عرض هندسة الميزات وطرق معالجة البيانات لجعل بناء وتدريب نماذج تعلم الآلة عمليًا، مع ضمان الأداء والدقة العالية.

اختبار النموذج وتقييمه: تعلم كيفية تقييم المقاييس المختلفة مثل الدقة، والتحديد، والاسترجاع، وF1-Score للنماذج، وتقنيات تحسين النماذج.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي: تطبيقات عملية للذكاء الاصطناعي في الأعمال، بما في ذلك التحليلات التنبؤية، الأتمتة، والذكاء الاصطناعي لاتخاذ القرار؛ وفهم كيفية نشر النماذج لتحسين العمليات التجارية.

علوم البيانات، البيانات الضخمة، وأدوات الذكاء الاصطناعي

معالجة البيانات المسبقة: أهمية معالجة البيانات المسبقة في تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي؛ تعلم تقنيات تنظيف البيانات، وتطبيعها، وتحويلها لاستخدامها في تدريب النماذج.

البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي: كيفية التقاء البيانات الضخمة مع الذكاء الاصطناعي، وكيف يتم استخدام مجموعات البيانات الكبيرة لتدريب نماذج تعلم الآلة وبناء أنظمة ذكية.

أدوات ومكتبات الذكاء الاصطناعي: استخدام الأدوات والمكتبات الشهيرة مثل TensorFlow وKeras وscikit-learn في بناء النماذج وتحسينها.

التحليلات التنبؤية والذكاء الاصطناعي للأعمال

مقدمة في التحليلات التنبؤية: استخدام تقنيات التحليلات التنبؤية، وتعلم طرق التوقع واتخاذ القرارات المبنية على البيانات عبر قطاعات الأعمال المختلفة.

الذكاء التجاري باستخدام الذكاء الاصطناعي: فهم كيفية مساعدة النماذج التنبؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي الشركات على اتخاذ قرارات استراتيجية، وتحسين الكفاءة التشغيلية، وزيادة الربحية.

الذكاء الاصطناعي لتحسين الأعمال: مفهوم كيفية استخدام المؤسسات لتعلم الآلة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي لتحسين سير العمل وتقليل التكاليف وتحقيق تحسين شامل.

الأخلاقيات، التحيز، ومسؤولية الذكاء الاصطناعي

أخلاقيات الذكاء الاصطناعي: البعد الأخلاقي في مجال الذكاء الاصطناعي فيما يتعلق بالتحيز، والعدالة، والشفافية، والمساءلة في تطوير النماذج.

التقليل من التحيز في الذكاء الاصطناعي: فهم تقنيات اكتشاف وتقليل التحيز في نماذج تعلم الآلة لضمان الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي عبر مختلف الصناعات.

المسؤوليات الاجتماعية والمهنية: توضيح المسؤوليات الاجتماعية والمهنية المرتبطة بنشر واستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي؛ وتطبيق بعض المبادئ الأخلاقية عمليًا عند تنفيذ الذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي في الصناعة والاتجاهات المستقبلية

الذكاء الاصطناعي في الصناعة: تعلم كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي لتحويل صناعات مثل التمويل، والرعاية الصحية، والتصنيع، والتجزئة، وفهم الاستخدامات المحددة للذكاء الاصطناعي في مختلف القطاعات.

الأتمتة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي: الأتمتة على مستويات مختلفة، من العمليات واتخاذ القرار إلى خدمة العملاء بمساعدة الذكاء الاصطناعي؛ وتأثيرها على الكفاءة التشغيلية.

الاتجاهات المستقبلية في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة: مناقشة التعلم التعزيزي، والذكاء الاصطناعي لاتخاذ القرار، وتطور التعلم العميق كاتجاهات فورية قادمة في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.