تفاصيل الدورة
محتوى البرنامج :
مقدمة في الذكاء الاصطناعي (AI) ، التعلم الآلي (ML) وعلوم البيانات
-
- الذكاء الاصطناعي في بيئة تاريخية وتقنيات اندماجية
- الذكاء البشري والاصطناعي
- مقدمة في الذكاء الاصطناعي، المفاهيم، الذكاء الاصطناعي الضيق والعام
- أنواع مختلفة من الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي التوليدي
- التفكير في الذكاء الاصطناعي: التعلّم الآلي
- التحليلات المتقدمة مقابل الذكاء الاصطناعي
- نموذج صعود جارتنر ( Gartner's ascendancy model)
- 4 أنواع من تحليلات البيانات
- سلسلة القيمة التحليلية
- خوارزميات بدون المصطلحات التقني
- التعلم تحت الإشراف
- تعليم غير مشرف عليه
- تعزيز التعلم
- المحولات ونماذج اللغة الكبيرة
- البيانات كوقود للذكاء الاصطناعي
- البيانات المنظمة وغير المنظمة
- 5 V من البيانات
- أهمية البيانات النوعية
- إدارة البيانات والحوكمة
- الذكاء الاصطناعي والروبوتات
- 4 وكلاء عقلانيين
- عملاء أذكياء
- النماذج الروبوتية
- الوكلاء والروبوتات والتعلم المعزز
- فرص الذكاء الاصطناعي
- حالات الاستخدام الناجحة من خلال سلسلة قيمة Porter
- حالات الاستخدام الناجح للتكنولوجيا
- معالجة اللغة الطبيعية
- التعرف على الصور
- تصور مشاريع الذكاء الاصطناعي
- عملية قمع الذكاء الاصطناعي
- العديد من أساليب توليد الأفكار
- تحديد أولويات
- مشروع الذكاء الاصطناعي
- تشغيل مشاريع الذكاء الاصطناعي
- دورة حياة التعلم الآلي
- التعلم الآلي بالذكاء الاصطناعي
- قرارات البناء أو الشراء
- كيفية التحول إلى منظمة جاهزة للذكاء الاصطناعي
- استراتيجية وإطار عمل الذكاء الاصطناعي
- أبعاد إطار الذكاء الاصطناعي
- نهج عملي لتقييم نضج الذكاء الاصطناعي
- أفضل الهياكل التنظيمية
- فوائد مركز التميز للذكاء الاصطناعي
- المهارات والكفاءات
- الذكاء الاصطناعي والمخاطر والفرص والأخلاق والاستدامة
- تصميم عالمي
- التحديات والمخاطر، مستويات الجاهزية التكنولوجية
- منظمة العفو الدولية الأخلاقية والجديرة بالثقة
- 3 مجالات للاستدامة و17 هدفًا للأمم المتحدة