التحول الرقمي
ندرك أن التحول الرقمي أصبح ضرورة حتمية للنجاح في بيئة الأعمال الحديثة. نحن نلتزم بتقديم الدعم الكامل لعملائنا في رحلتهم نحو الرقمنة، من خلال تزويدهم بالمعرفة والأدوات اللازمة لتبني التكنولوجيا الحديثة بفعالية. نقدم برامج تدريبية متخصصة تغطي مجالات الحوسبة السحابية، والذكاء الاصطناعي، وإنترنت الأشياء، بهدف تحسين الكفاءة وتعزيز الابتكار داخل المؤسسات.
تفاصيل البرنامج
"تطوير مساعدات الذكاء الاصطناعي"
الأهداف العامة للبرنامج:
تمكين المشاركين: تزويد المشاركين بالمعرفة والمهارات اللازمة لتطوير وتنفيذ مساعدات ذكية فعالة.
بناء القدرات: بناء قدرات المشاركين على تصميم وتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تخدم مختلف المجالات.
تعزيز الابتكار: تشجيع المشاركين على التفكير الإبداعي وتطوير حلول مبتكرة باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.
تطوير المنتجات: تمكين المشاركين من تطوير منتجات وخدمات جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
المحاور الرئيسية للبرنامج:
مقدمة في الذكاء الاصطناعي:
تعريف الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته المختلفة.
التعلم الآلي: الأنواع، الخوارزميات، وتطبيقاته.
التعلم العميق: الشبكات العصبية الاصطناعية، التعلم المعزز.
معالجة اللغة الطبيعية: فهم اللغة، توليد النصوص، الترجمة الآلية.
رؤية الكمبيوتر: معالجة الصور والفيديو، التعرف على الأنماط.
تصميم وتطوير مساعدات الذكاء الاصطناعي:
تحديد الاحتياجات وتحديد المشكلة.
جمع البيانات وتجهيزها.
اختيار النموذج المناسب.
تدريب وتقييم النموذج.
واجهة المستخدم وتجربة المستخدم.
تطبيقات مساعدات الذكاء الاصطناعي:
مساعدات العملاء: الشات بوتس، المساعدون الصوتيون.
المساعدون الشخصيون: تنظيم المهام، تذكير المواعيد.
المساعدون في المجال الصحي: التشخيص، العلاج.
المساعدون في مجال التعليم: التقييم، التخصيص.
المساعدون في الصناعة: تحليل البيانات، صيانة المعدات.
أخلاقيات الذكاء الاصطناعي:
التحيز في الذكاء الاصطناعي.
الخصوصية وأمن البيانات.
المسؤولية الأخلاقية للمطورين.
التأثيرات الاجتماعية والاقتصادية للذكاء الاصطناعي.
أدوات وتقنيات تطوير مساعدات الذكاء الاصطناعي:
منصات تطوير الذكاء الاصطناعي (TensorFlow, PyTorch).
لغات البرمجة (Python, R).
أدوات معالجة البيانات.
أدوات بناء واجهات المستخدم.
السحابة الحوسبية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
أساليب التدريب المقترحة:
محاضرات نظرية: لتقديم المفاهيم الأساسية والنظريات.
ورش عمل عملية: لتطبيق المعرفة المكتسبة وحل المشكلات.
مشاريع عملية: لتطوير مساعد ذكي كامل.
حالات دراسية: لتحليل أمثلة واقعية من تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
نقاشات جماعية: لتبادل الخبرات والأفكار.
الفئة المستهدفة:
مطورو برمجيات: المهتمون بتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
علماء البيانات: المهتمون بتحليل البيانات وبناء النماذج.
مهندسو تعلم الآلة: المهتمون بتصميم وتطوير خوارزميات التعلم الآلي.
أي شخص مهتم بتعلم تقنيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاتها.
Your Instructor
احمد محمد سيد احمد
