الدبلوم التقني لقيادة الذكاء الاصطناعي
يهدف هذا الدبلوم إلى تمكين المتدربين من قيادة مبادرات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في بيئات العمل المختلفة، بدءًا من فهم أساسيات التعلم الآلي والتعلم العميق، مرورًا باستخدام تقنيات تحليل البيانات والرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية، وصولًا إلى تصميم المشاريع الذكية وقيادة استراتيجيات التحول الرقمي لتحقيق الريادة والابتكار المؤسسي.
التعريف بالموقع
تاريخ التأسيس: تأسس الموقع في عام 2008 استجابة للحاجة المتزايدة إلى تطوير المهارات المهنية للأفراد والمؤسسات بهدف تعزيز الكفاءة والإنتاجية ومع تزايد الاتجاه نحو التعلم عن بُعد قمنا بتحديثه لتقديم تدريب مرن وفعّال يتماشى مع المتغيرات السريعة
هيئة التدريس: لدينا النخبة من أساتذة الجامعات والمدربين ذوي الخبرات العلمية والعملية التي تمكنهم من نقل المهارات التي يحتاجها المتدربون في بيئة العمل الواقعية وتقديم المحتوى بطرق مبتكرة تلائم البيئات الرقمية، مع توفير الدعم لكل متدرب عند الحاجة
الرؤية: أن نكون المنصة الرائدة عالميًا في تقديم دورات تدريبية احترافية عبر الإنترنت فى معظم التخصصات الأكثر طلبا بسوق العمل من خلال تقديم برامج تدريبية عالية الجودة تلبي احتياجات السوق وتساهم في تطوير مهارات المتدربين دون قيود مكانية أو زمنية
الرسالة: تمكين الأفراد والمؤسسات من تحقيق أهدافهم من خلال توفير برامج تدريبية مبتكرة ومبنية على أسس علمية وعملية في بيئة تفاعلية تدعم التعلم المستمر وتوفر الأدوات والتقنيات التي تساعد المتدربين على تحقيق التميز المهني والشخصي
مقدمة في الذكاء الاصطناعي
تطور الذكاء الاصطناعي
رحلة تطور الذكاء الاصطناعي عبر العقود المختلفة.
أنواع الذكاء الاصطناعي
الضيق، العام، والفائق - ثلاثة مستويات مختلفة من القدرات.
الاستخدامات الحالية والمستقبلية
تطبيقات متنوعة تغير وجه العالم التكنولوجي.
أهمية التحول الرقمي
دور الذكاء الاصطناعي في قيادة التحول الرقمي والتكنولوجي.
التعلم الآلي وتطبيقاته
المفاهيم الأساسية
الأسس النظرية لتعلم الآلة
الخوارزميات الشائعة
تصنيف، تجميع، انحدار
التطبيقات العملية
استخدامات في الصناعة والخدمات
تحديات التنفيذ
صعوبات التطبيق في البيئات الحقيقية
التعلم العميق والشبكات العصبية
الشبكات العصبية التلافيفية
تقنيات متقدمة لتحليل الصور والتعرف على الأنماط البصرية. تستخدم طبقات متعددة لاستخراج الميزات.
الشبكات المتكررة
نماذج متخصصة في معالجة اللغة والبيانات المتسلسلة. تحتفظ بالذاكرة للتنبؤ بالسياق.
طرق التدريب
الانتشار العكسي وتقنيات تحسين النماذج. تعديل الأوزان لتقليل نسبة الخطأ.
مقارنة مع الخوارزميات التقليدية
مميزات التعلم العميق مقابل طرق التعلم الآلي الكلاسيكية. دقة أعلى مع بيانات أكثر.
معالجة اللغة الطبيعية NLP
تحليل النصوص
تقنيات فهم وتحليل المحتوى النصي بمختلف اللغات.
تحويل النص إلى كلام
أنظمة تحويل المحتوى المكتوب إلى صوت طبيعي والعكس.
الترجمة الآلية
تقنيات الترجمة بين اللغات المختلفة بدقة متزايدة.
التحديات
صعوبات فهم السياق والتعبيرات الثقافية المعقدة.
رؤية الكمبيوتر Computer Vision
التعرف على الصور والوجوه
تقنيات تحديد وتصنيف العناصر البصرية والهويات.
تحليل الفيديوهات
معالجة المحتوى المرئي المتحرك واستخراج المعلومات.
التطبيقات الطبية والصناعية
استخدامات متقدمة في التشخيص الطبي وضبط الجودة.
الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني
كشف التهديدات
تحديد الهجمات السيبرانية قبل وقوعها.
حماية البيانات
تقنيات التشفير وتأمين المعلومات الحساسة.
كشف الاحتيال
تحديد عمليات التزوير والاحتيال المالي.
تحصين الأنظمة
تعزيز دفاعات البنية التحتية التقنية.
الذكاء الاصطناعي في الصحة
التشخيص الطبي
أنظمة ذكية تساعد الأطباء في تشخيص الأمراض بدقة أعلى.
تخصيص العلاجات
علاجات مخصصة حسب البيانات الوراثية والصحية للمريض.
الروبوتات الجراحية
أنظمة آلية دقيقة تساعد في العمليات الجراحية المعقدة.
الأدوات البرمجية للذكاء الاصطناعي
لغات البرمجة
Python وR من أهم اللغات المستخدمة في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
مكتبات التطوير
TensorFlow وPyTorch توفران أدوات متقدمة لبناء نماذج التعلم العميق.
بيئات التطوير
Jupyter Notebook تسهل تطوير وتوثيق مشاريع الذكاء الاصطناعي.
أدوات النمذجة
منصات متخصصة لتحليل البيانات وبناء النماذج التنبؤية.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الأعمال
35%
زيادة الإنتاجية
تحسين العمليات التجارية وأتمتة المهام المتكررة.
24/7
خدمة العملاء
روبوتات محادثة تعمل على مدار الساعة لتلبية احتياجات العملاء.
40%
تحليل السوق
فهم أعمق لسلوك العملاء واتجاهات السوق.
28%
دعم القرارات
تحسين عملية اتخاذ القرارات الاستراتيجية بناءً على البيانات.
أخلاقيات الذكاء الاصطناعي
القضايا الأخلاقية
تحديات أخلاقية مرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي
الخصوصية والتحيز
حماية البيانات الشخصية ومكافحة التحيز في الخوارزميات
الاستخدام المسؤول
مبادئ توجيهية لضمان استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل أخلاقي
الأطر المستقبلية
تطوير معايير أخلاقية عالمية للذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي والتحديات القانونية
الذكاء الاصطناعي في النقل
السيارات ذاتية القيادة
تطوير مركبات تعمل بشكل مستقل دون تدخل بشري.
تحليل حركة المرور
التنبؤ بالازدحام وتحسين تدفق حركة السير.
تحسين النقل العام
أنظمة ذكية لإدارة وسائل النقل الجماعي.
تطبيقات الطيران واللوجستيات
تحسين كفاءة الشحن والنقل الجوي.
التعلم التعزيزي وتطبيقاته
المفاهيم الأساسية
نموذج تعليمي يعتمد على المكافأة والعقاب. يتعلم النظام من خلال التفاعل مع البيئة.
الخوارزميات المستخدمة
Q-learning وغيرها من تقنيات التعلم التعزيزي. تطوير استراتيجيات للوصول إلى أفضل النتائج.
التطبيقات العملية
استخدامات في الروبوتات والألعاب. تدريب أنظمة تتخذ قرارات متسلسلة في بيئات معقدة.
التحديات والآفاق المستقبلية
صعوبات التطبيق في العالم الحقيقي. إمكانيات هائلة للتطور في المستقبل.
تحسين التجربة البشرية
المساعدات الصوتية
أنظمة ذكية تساعد في المهام اليومية من خلال التفاعل الصوتي. تبسيط الحياة اليومية وزيادة الإنتاجية.
تحسين جودة الحياة
تطبيقات تدعم الصحة النفسية والرفاهية. أنظمة تساعد في تنظيم الروتين اليومي وتحسين نمط الحياة.
دعم ذوي الاحتياجات الخاصة
تقنيات مساعدة للأشخاص ذوي الإعاقة. أدوات تعزز الاستقلالية وتحسن القدرة على التواصل.
المناهج الدراسية
تنبيه:- يرجى العلم بأن المحاور تحتوي على معظم النقاط التفصيلية الخاصة بالمناهج والمعايير الدولية لذلك من الممكن ان يتم الغاء او اختصار بعض المحاور والتركيز اكثر على باقي المحاور التي تهم المشاركين بناءً على رغبتهم وذلك من اجل الحصول على أقصى استفادة في أقل وقت ممكن