مقدمة
في هذه الدورة المتقدمة حول الذكاء الاصطناعي (AI) في تحليل البيانات، سنتعمق أكثر في عالم الذكاء الاصطناعي المعقد وتأثيره التحويلي على المؤسسات. سيكتسب المشاركون معرفة ومهارات متقدمة في الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي لاستخراج رؤى قيمة من مجموعات البيانات الضخمة، وتحسين عمليات صنع القرار، ودفع أداء الأعمال.
تم تصميم هذه الدورة للمتخصصين في الإدارة العليا والمتوسطة، وتمكن المشاركين من تسخير الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي لتحقيق ميزة تنافسية والاستعداد لمستقبل المؤسسات التي تعتمد على البيانات.
الأهداف:
- استكشاف المفاهيم والأشكال المعقدة للذكاء الاصطناعي.
- تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة عبر سلسلة القيمة بأكملها.
- تحليل التقنيات والخوارزميات المتطورة المستخدمة في الذكاء الاصطناعي.
- تنفيذ أفضل الممارسات في مشاريع الذكاء الاصطناعي لتحقيق النتائج المثلى.
- تقييم المهارات والكفاءات المطلوبة لاعتماد الذكاء الاصطناعي.
- المشاركة في مناقشات ثاقبة مع متخصصي الأعمال والبيانات حول الموضوعات ذات الصلة.
- إدارة التغييرات التنظيمية الناتجة عن تكامل الذكاء الاصطناعي بشكل فعال.
- تطوير استراتيجيات لقيادة مشاريع الذكاء الاصطناعي الناجحة.
الذي ينبغي أن يحضر: تعتبر الدورة التدريبية ورشة الذكاء الاصطناعي المتقدم في تحليل البيانات مثالية لما يلي:
- كبار المديرين: المديرون التنفيذيون، والمديرين، وكبار القادة
- مدراء الأقسام: متخصصون يشرفون على المجالات الوظيفية أو المشاريع أو الفرق، والذين يلعبون دورًا محوريًا في تنفيذ استراتيجيات الذكاء الاصطناعي
- متخصصو البيانات: الأفراد المشاركون في تحليل البيانات وإدارتها
- عشاق التكنولوجيا: متخصصون لديهم اهتمام كبير بأحدث التطورات في الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في تحليل البيانات.
محاور البرنامج التدريبي
اليوم الأول: أسس الذكاء الاصطناعي
- فهم تشريح أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
- الغوص العميق في الشبكات العصبية، ومعالجة اللغة الطبيعية، ورؤية الكمبيوتر.
- استكشاف أحدث التطورات في مجال البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي.
- الاعتبارات الأخلاقية وممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة.
اليوم الثاني: تقنيات التعلم الآلي المتقدمة
- تعزيز التعلم: المبادئ والتطبيقات.
- التعلم غير الخاضع للرقابة: التجميع والكشف عن الشذوذ.
- نقل التعلم والتعلم متعدد المهام لتحليل البيانات المعقدة.
- التطورات المتطورة في النماذج التوليدية (GANs، VAEs).
اليوم الثالث: الرسوم البيانية المعرفية وأنظمة الاستدلال
- بناء الرسوم البيانية المعرفية لتمثيل العلاقات المعقدة في البيانات.
- تقنيات الاستدلال والاستدلال المتقدمة لدعم القرار.
- الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير: تفسير وتبرير القرارات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي.
اليوم الرابع: تحليل البيانات الضخمة باستخدام الذكاء الاصطناعي
- أطر الذكاء الاصطناعي القابلة للتطوير للتعامل مع مجموعات البيانات الضخمة.
- الاستفادة من تقنيات التعلم الآلي الموزعة لمعالجة البيانات واسعة النطاق.
- دمج الذكاء الاصطناعي مع التقنيات السحابية الأصلية لتحقيق الأداء الأمثل.
اليوم الخامس: حوكمة الذكاء الاصطناعي وإدارة المخاطر
- معالجة التحيز والعدالة في نماذج الذكاء الاصطناعي.
- Cyber Security للذكاء الاصطناعي وحماية الأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي.
- الامتثال والاعتبارات القانونية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
- استراتيجيات لإدارة المخاطر المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في المؤسسة.
(Course No.044) الذكاء الاصطناعي المتقدم في تحليل البيانات
الذكاء-الاصطناعي-المتقدم-في-تحليل-البيانات