دورة تدريبية مكثفة

أساسيات الذكاء الإصطناعي AI: من النظرية إلى التطبيق

بناء المعرفة في الذكاء الإصطناعي: المبادئ و التقنيات و التطبيقات العملية

مواعيد الدورة

حضوري

9 مواعيد

أونلاين

مباشر

لا توجد مواعيد أونلاين متاحة حاليًا.

نبذة عن الدورة التدريبية

يُحدث الذكاء الاصطناعي (AI) ثورة في الصناعات والاقتصادات والحياة اليومية. ومع تطور أنظمة الذكاء الاصطناعي، أصبح من الضروري فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي للأفراد والشركات لمواكبة المشهد الرقمي المتغير بسرعة.

تنتهج هذه الدورة التدريبية نهجًا شاملاً، حيث تبدأ بالمفاهيم الأساسية لنظريات الذكاء الاصطناعي، ثم تنتقل إلى التطبيقات العملية ودراسات الحالة والمشاريع التفاعلية. مع نهاية الدورة، سيتمكن المشاركون من فهم كيفية عمل الذكاء الاصطناعي وتطبيقه في مختلف المجالات الواقعية.

ستغطي الدورة التدريبية تاريخ وتطور الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى تقديم التقنيات الرئيسية مثل تعلم الآلة (Machine Learning)، التعلم العميق (Deep Learning)، ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP). كما ستتناول الدورة التأثيرات المجتمعية والأخلاقية للذكاء الاصطناعي، إلى جانب التجربة العملية باستخدام أدوات تطوير الذكاء الاصطناعي، مما يمنح المشاركين مهارات أساسية لتطبيق الذكاء الاصطناعي في حياتهم المهنية والشخصية.

الأهداف التدريبية

بنهاية هذه الدورة التدريبية، سيتمكن المشاركون من:

فهم المبادئ والنظريات الأساسية وراء الذكاء الاصطناعي
التعرف على التقنيات الرئيسية في الذكاء الاصطناعي مثل تعلم الآلة، التعلم العميق، والشبكات العصبية
تطبيق تقنيات تعلم الآلة لحل المشكلات العملية في مجالات الأعمال والبحث
استكشاف أدوات ومنصات تطوير الذكاء الاصطناعي لإنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي
تحليل التأثيرات المجتمعية والأخلاقية والتحديات التي يفرضها الذكاء الاصطناعي
اكتساب أساس قوي لمتابعة دراسات متقدمة أو بدء مسار مهني في الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات

الفئات المُستهدفة

هذه الدورة التدريبية مناسبة لمجموعة واسعة من المهنيين، لكنها ستكون ذات فائدة خاصة لـ:

محترفي تكنولوجيا المعلومات، المطورين، والمهندسين الذين يسعون إلى تطوير مهاراتهم في الذكاء الاصطناعي
القادة والمديرين في قطاع الأعمال الذين يريدون فهم إمكانات الذكاء الاصطناعي لتعزيز الابتكار والكفاءة
علماء البيانات، المحللين، والإحصائيين الذين يرغبون في تعميق معرفتهم في تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي
الطلاب والخريجين والمهنيين الذين يفكرون في بدء مسار وظيفي في الذكاء الاصطناعي أو علوم البيانات
أي شخص لديه اهتمام بالذكاء الاصطناعي وتطبيقاته العملية، بغض النظر عن مستوى المعرفة التقنية المسبق

آلية التدريب

تعتمد هذه الدورة التدريبية على أساليب تعلم تفاعلية متنوعة لضمان تحقيق فهم شامل واستيعاب فعال للمفاهيم المقدمة، حيث تشمل:

محاضرات تفاعلية يقودها خبراء في المجال
مناقشات جماعية ودراسات حالة تطبيقية
تمارين عملية لاختبار المفاهيم والتقنيات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي
مشاريع تفاعلية تمنح المشاركين تجربة عملية في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي

محتوى الدورة

اليوم1

مقدمة إلى الذكاء الإصطناعي وتطبيقاته

تعريف وتصنيفات الذكاء الاصطناعي: الذكاء الاصطناعي المحدود (Narrow AI)، الذكاء الاصطناعي العام (General AI)، ومفهوم الذكاء الفائق (Superintelligent AI)
التطور التاريخي للذكاء الاصطناعي: من الذكاء الرمزي المبكر إلى التطورات الحديثة في تعلم الآلة والتعلم العميق
الذكاء الاصطناعي في الممارسة العملية: كيف يؤثر الذكاء الاصطناعي على مختلف الصناعات مثل الرعاية الصحية، التمويل، النقل، والتجزئة
التقنيات الأساسية للذكاء الاصطناعي: تعلم الآلة، الشبكات العصبية، معالجة اللغات الطبيعية (NLP)، والذكاء الاصطناعي للروبوتات والأتمتة
دراسات حالة من العالم الحقيقي حول تطبيقات الذكاء الاصطناعي الناجحة، بما في ذلك التحديات والدروس المستفادة

اليوم2

أساسيات تعلم الآلة (Machine Learning)

مقدمة في تعلم الآلة: التعلم الموجّه (Supervised Learning)، التعلم غير الموجّه (Unsupervised Learning)، والتعلم المعزز (Reinforcement Learning)
الخوارزميات الأساسية في تعلم الآلة: الانحدار الخطي، الأشجار القرارية، الغابات العشوائية، آلات الدعم المتجهية (SVM)، والتجميع (Clustering)
دور البيانات في الذكاء الاصطناعي: جمع البيانات، المعالجة المسبقة، والهندسة المميزة (Feature Engineering)
تطبيقات عملية في تعلم الآلة: بناء نماذج تصنيف وانحدار باستخدام مجموعات بيانات حقيقية

اليوم3

الشبكات العصبية و التعلم العميق (Deep Learning)

فهم الشبكات العصبية: طبقات الإدخال والإخراج والطبقات المخفية وكيفية تمرير المعلومات
تدريب الشبكات العصبية: تفسير عملية الانتشار العكسي (Backpropagation) وكيفية تعلم الشبكات العصبية من الأخطاء
التعلم العميق (Deep Learning): مقدمة إلى التعلم العميق وأهميته في الذكاء الاصطناعي الحديث
الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs): استخدامها في تحليل الصور والفيديوهات
تطبيق عملي باستخدام مكتبات مثل TensorFlow أو Keras لبناء نموذج تصنيف الصور

اليوم4

معالجة اللغات الطبيعية (NLP) وأدوات الذكاء الاصطناعي

مقدمة إلى NLP: كيف تحلل أنظمة الذكاء الاصطناعي النصوص والصوت
تطبيقات معالجة اللغات الطبيعية: تحليل المشاعر، الترجمة الآلية، الروبوتات الذكية، والتعرف على الصوت
تقنيات NLP الأساسية: تقسيم النصوص، التعرف على الكيانات المسماة، تحليل الأجزاء النحوية
أدوات تطوير الذكاء الاصطناعي: TensorFlow، PyTorch، Scikit-learn
تطبيق عملي: تطوير نموذج روبوت محادثة (Chatbot) باستخدام تقنيات NLP

اليوم5

أخلاقيات الذكاء الاصطناعي، التحديات، والاتجاهات المستقبلية

التحديات الأخلاقية للذكاء الاصطناعي: التحيز في الخوارزميات، خصوصية البيانات، وأثر الذكاء الاصطناعي على المجتمع
الذكاء الاصطناعي وسوق العمل: تأثير الأتمتة على الوظائف، المهارات المطلوبة لعصر الذكاء الاصطناعي
حوكمة الذكاء الاصطناعي: التحديات التنظيمية والدور الحكومي في وضع المعايير
مستقبل الذكاء الاصطناعي: الذكاء الاصطناعي في الحوسبة الكمومية، الابتكار الطبي، والأتمتة الذكية
مراجعة المشاريع الختامية وتلخيص الدورة

الشهادات

شهادة إتمام الدورة التدريبية من أندرسون
يحصل المشاركون الذين يُكملون الدورة التدريبية ويستوفون متطلبات الحضور على شهادة إتمام صادرة من أندرسون (Anderson).