تعريف المشاركين بمفاهيم الذكاء الاصطناعي وتطوره وتطبيقاته في الحياة اليومية والمجالات المختلفة
تنمية مهارات تحليل البيانات واستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرار
تمكين المتدربين من تصميم حلول ذكية لمشاكل واقعية باستخدام أدوات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي
التفاعل مع تقنيات حديثة مثل الروبوتات والمساعدات الذكية وفهم آلية عملها
التوعية بالتحديات الأخلاقية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي وكيفية التعامل معها بشكل مسؤول
مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي
تاريخ الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته
المفاهيم الأساسية: التعلم الآلي، التعلم العميق، الشبكات العصبونية
فروع الذكاء الاصطناعي: معالجة اللغات الطبيعية، الرؤية الحاسوبية، الروبوتات
الرياضيات والإحصاء للذكاء الاصطناعي
الجبر الخطي: مصفوفات، متجهات، فضاءات متجهية
حساب الاحتمالات والإحصاء: التوزيعات الاحتمالية، الاستدلال البيزي
التحليل العددي: تقنيات التحسين، الخوارزميات
التعلم الآلي
أنواع التعلم الآلي: الموجه، غير الموجه، التعزيزي
خوارزميات التعلم الآلي: الانحدار الخطي، الانحدار اللوجستي، أشجار القرار، الغابات العشوائية
تقييم نماذج التعلم الآلي
التعلم العميق
الشبكات العصبونية العميقة: بنية الشبكات، الانتشار العكسي
الشبكات التلافيفية: الرؤية الحاسوبية
الشبكات المتكررة: معالجة اللغات الطبيعية
تطبيقات الذكاء الاصطناعي
معالجة اللغات الطبيعية: الترجمة الآلية، تحليل المشاعر
الرؤية الحاسوبية: التعرف على الصور، الفديو، الكشف عن الأنماط
الروبوتات: الذكاء الاصطناعي في الروبوتات
تطبيقات أخرى: التوصيات، التحليل التنبؤي
هندسة أنظمة الذكاء الاصطناعي
تصميم وتنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع
إدارة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي (سحابة الحوسبة، الحوسبة عالية الأداء)
أمن أنظمة الذكاء الاصطناعي وحماية البيانات
الذكاء الاصطناعي في الأعمال
دمج الذكاء الاصطناعي في العمليات التجارية
تحليل البيانات الضخمة واتخاذ القرارات المدعومة بالذكاء الاصطناعي
بناء نماذج أعمال مستدامة قائمة على الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي والروبوتات
التعلم الآلي في الروبوتات
رؤية الحاسوب في الروبوتات
تطبيقات الروبوتات في الصناعة والخدمات
للحصول على كتيب بكامل محتويات الدورة برجاء ملء النموذج التالي ببياناتك الصحيحة
