مقرّنا في أبوظبيمن الاثنين إلى الجمعةدوام صباحي ومسائي
التقنيات الناشئة
الشهادة المهنية في الذكاء الاصطناعي
تقدّم دورة الشهادة المهنية في الذكاء الاصطناعي مقدمة شاملة إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي ومبادئه وتطبيقاته.
المجموعة القادمة
2026 و2027
- رسوم الدورة
- تواصل معنا
- المدة
- 5 أيام
- سعر المجموعات
- اسأل المستشار
نبذة عن الدورة
تقدّم دورة الشهادة المهنية في الذكاء الاصطناعي مقدمة شاملة إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي ومبادئه وتطبيقاته. وقد صُمّمت لتزويد المشاركين بالمهارات العملية والمعارف اللازمة لتطوير حلول الذكاء الاصطناعي وتنفيذها في مختلف القطاعات.
منهجية التدريب
المحاضرات والعروض التقديمية: شروحات معمّقة لمفاهيم الذكاء الاصطناعي وتقنياته.
المختبرات العملية: تمارين تطبيقية لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها.
دراسات الحالة: تطبيقات واقعية للذكاء الاصطناعي لتوضيح المفاهيم والحلول.
النقاشات الجماعية: جلسات تفاعلية لاستكشاف تحديات الذكاء الاصطناعي وأفضل الممارسات.
الاختبارات القصيرة والمشاريع: تقييمات لقياس مستوى الفهم والمهارات العملية.
الكفاءات المستهدفة
- مفاهيم الذكاء الاصطناعي وتقنياته
- تعلّم الآلة والتعلّم العميق
- تنفيذ الذكاء الاصطناعي ونشره
- الاعتبارات الأخلاقية وحوكمة الذكاء الاصطناعي
أهداف الدورة
بنهاية الدورة، سيكون المشاركون قادرين على:
- تقديم فهم شامل لمبادئ الذكاء الاصطناعي وتقنياته.
- تطوير مهارات عملية في بناء نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها.
- تعريف المشاركين بالتطبيقات وحالات الاستخدام الواقعية للذكاء الاصطناعي.
- تناول الاعتبارات الأخلاقية والحوكمة المتعلقة بتقنيات الذكاء الاصطناعي.
محاور الدورة
المحور 1
1. مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي
- نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي وأثره في القطاعات المختلفة
- المفاهيم الرئيسية في الذكاء الاصطناعي (تعلّم الآلة، ومعالجة اللغات الطبيعية، والرؤية الحاسوبية)
- التطور التاريخي للذكاء الاصطناعي واتجاهاته المستقبلية
- فهم أطر عمل الذكاء الاصطناعي وأدواته
المحور 2
2. أساسيات تعلّم الآلة
- مقدمة إلى تعلّم الآلة (التعلّم الموجَّه، والتعلّم غير الموجَّه، والتعلّم المعزَّز)
- إعداد البيانات وهندسة الخصائص (Feature Engineering)
- بناء نماذج تعلّم الآلة وتقييمها
- تنفيذ الخوارزميات (الانحدار، والتصنيف، والتجميع العنقودي)
المحور 3
3. التعلّم العميق والشبكات العصبية
- فهم الشبكات العصبية والتعلّم العميق
- بناء الشبكات العصبية وتدريبها
- استكشاف الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) والشبكات العصبية المتكررة (RNNs)
- تنفيذ نماذج التعلّم العميق باستخدام أطر العمل (TensorFlow وPyTorch)
المحور 4
4. معالجة اللغات الطبيعية (NLP)
- مقدمة إلى معالجة اللغات الطبيعية وتطبيقاتها
- معالجة النصوص واستخراج الخصائص
- تنفيذ نماذج معالجة اللغات الطبيعية (تحليل المشاعر، والتعرّف على الكيانات المسمّاة، والترجمة اللغوية)
- الاستفادة من النماذج المدرَّبة مسبقاً ونقل التعلّم (Transfer Learning)
المحور 5
5. تنفيذ الذكاء الاصطناعي ونشره
- تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي وحلوله
- تنفيذ الذكاء الاصطناعي في البيئات السحابية (AWS وAzure وGoogle Cloud)
- نشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتوسيع نطاقها
- دمج الذكاء الاصطناعي مع الأنظمة ومسارات العمل القائمة
المحور 6
6. أخلاقيات الذكاء الاصطناعي وحوكمته
- فهم الاعتبارات الأخلاقية في الذكاء الاصطناعي (التحيّز، والإنصاف، والشفافية)
- تطبيق ممارسات الذكاء الاصطناعي الأخلاقي والحوكمة
- معالجة مخاوف الخصوصية والأمن في تطبيقات الذكاء الاصطناعي
- الامتثال للمتطلبات التنظيمية والقانونية
المحور 7
7. دراسات الحالة والتطبيقات الواقعية
- تحليل دراسات حالة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف القطاعات
- استكشاف حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية والتمويل والتجزئة وغيرها
- تقييم أثر حلول الذكاء الاصطناعي والعائد على الاستثمار (ROI) منها
- الدروس المستفادة من مشاريع الذكاء الاصطناعي الناجحة والمتعثرة
