دورة تدريبية حول الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته

• Instructor: ProjectX
• Lectures: 3
• Duration: 3 days

📚 الهدف من الدورة

بنهاية هذه الدورة التدريبية التي تستمر لمدة 3 أيام، سيتمكن المشاركون من:

• فهم المفاهيم الأساسية والمبادئ والتاريخ الخاص بالذكاء الاصطناعي (AI).
• التعرف على التقنيات الرئيسية للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تعلم الآلة (ML)، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والرؤية الحاسوبية (Computer Vision).
• تطوير مهارات تحديد الفرص لتنفيذ تقنيات الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات.
• إتقان الأدوات والأطر المستخدمة في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي (Python، TensorFlow، OpenAI APIs).
• تطبيق حلول الذكاء الاصطناعي لحل مشكلات حقيقية في مجالات مثل الرعاية الصحية، والمالية، واللوجستيات، والتصنيع.

🛠️ أساليب التدريب

• محاضرات تفاعلية: استكشاف أساسيات الذكاء الاصطناعي، والأدوات، والأطر المستخدمة.
• ورش عمل عملية: تمارين تطبيقية باستخدام أدوات ومنصات الذكاء الاصطناعي.
• دراسات حالة: تحليل تطبيقات ناجحة وفاشلة للذكاء الاصطناعي.
• لعب أدوار: محاكاة اتخاذ قرارات تعتمد على الذكاء الاصطناعي في سيناريوهات الأعمال.
• مشاريع جماعية: تطوير وتقديم استراتيجية لتطبيق الذكاء الاصطناعي على صناعة نموذجية.

📑 محتوى الدورة

اليوم الأول: مقدمة حول الذكاء الاصطناعي

• ما هو الذكاء الاصطناعي؟ فهم الذكاء الاصطناعي، تعلم الآلة (ML)، والتعلم العميق (Deep Learning).
• تاريخ وتطور تقنيات الذكاء الاصطناعي.
• المجالات الرئيسية للذكاء الاصطناعي: تعلم الآلة، معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، الرؤية الحاسوبية، الروبوتات.
• أخلاقيات الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي المسؤول.
• ورشة عمل: إنشاء نموذج ذكاء اصطناعي بسيط باستخدام مكتبات Python مثل (Scikit-learn).

اليوم الثاني: أدوات الذكاء الاصطناعي وتقنياته وتطبيقاته الصناعية

• أدوات ومنصات الذكاء الاصطناعي: TensorFlow، PyTorch، OpenAI APIs، IBM Watson.
• تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات:
  • الرعاية الصحية: تشخيص الأمراض وتحليل بيانات المرضى.
  • القطاع المالي: كشف الاحتيال، التداول الخوارزمي.
  • البيع بالتجزئة: أنظمة التوصيات.
  • التصنيع: الصيانة التنبؤية.
• قصص نجاح وتحديات حقيقية في تطبيق الذكاء الاصطناعي.
• نشاط عملي: استخدام نموذج NLP مسبق التدريب لتحليل مراجعات العملاء.

اليوم الثالث: تطبيق حلول الذكاء الاصطناعي واتجاهاته المستقبلية

• خطوات تنفيذ تقنيات الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات.
• التغلب على التحديات: جودة البيانات، الخصوصية، التحيز في النماذج.
• الاتجاهات المستقبلية في الذكاء الاصطناعي: الذكاء الاصطناعي التفسيري (Explainable AI)، الذكاء الاصطناعي في إنترنت الأشياء (IoT)، الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
• بناء استراتيجية للذكاء الاصطناعي لتحقيق التحول الرقمي.
• مشروع جماعي: إعداد وتقديم مقترح لتطبيق الذكاء الاصطناعي في سيناريو صناعي محدد.

📝 معايير التقييم:

• المشاركة في المناقشات والأنشطة: 30%
• نتائج ورش العمل والمشروعات العملية: 30%
• العرض النهائي لاستراتيجية الذكاء الاصطناعي: 40%

🎯 الفئات المستهدفة:

• متخصصو تكنولوجيا المعلومات والبرمجيات
• علماء البيانات والمحللون
• قادة الأعمال والمديرون
• المهندسون والمطورون
• رواد الأعمال المهتمون بالذكاء الاصطناعي
• الطلاب والباحثون في مجال الذكاء الاصطناعي

🛡️ الفوائد الرئيسية:

• فهم شامل لتقنيات وأطر الذكاء الاصطناعي الأساسية.
• تجربة عملية باستخدام أدوات ومنصات الذكاء الاصطناعي (TensorFlow، OpenAI).
• القدرة على تحديد الفرص لتنفيذ تقنيات الذكاء الاصطناعي في القطاعات المختلفة.
• مهارات بناء ونشر نماذج ذكاء اصطناعي بسيطة وفعالة.
• فهم أفضل لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقه المسؤول.

✨ استعد للمستقبل التقني وابدأ رحلتك في عالم الذكاء الاصطناعي! 🤖🌍🚀