دورة : مبادئ وممارسات البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي

المحتوى العلمي للدورة التدريبية

مقدمة في تقنيات البيانات الضخمة:

• اتجاهات البيانات الضخمة
• تطبيقات البيانات الضخمة، استخدام الحالات وأفضل الممارسات عبر الصناعات والوظائف
• استراتيجيات مصادر البيانات والتحديات

مرحلة التفكير:

• وضح النجاحات الأولى
• من التفكير إلى إثبات الفكرة والحد الأدنى من المنتجات القابلة للبقاء
• نموذج نضج البيانات الضخمة
• وضع خارطة طريق للبيانات الضخمة
• كيف يبدو الشكل النهائي للبيانات الضخمة الجيدة
• تنظيم نضج البيانات الضخمة عبر البيانات والتكنولوجيا والأفراد
• تعمل على دعم التحول الكبير للبيانات
• عوامل النجاح الرئيسية لاعتماد البيانات الضخمة في السرعة:
• المهارات والكفاءات المطلوبة للتحول الرقمي الناجح
• فهم عقلية المبتكريين الرقمية

مقدمة في الذكاء الاصطناعي (AI) ، التعلم الآلي (ML) وعلوم البيانات:

• مفهوم الذكاء الاصطناعي وأشكاله
• الذكاء الاصطناعي كمزيج من التقنيات الحديثة
• الذكاء الاصطناعي من منظور تاريخي
• الذكاء الاصطناعي: المنطق، السبب، الفعل
• التفكير في الذكاء الاصطناعي: التعلّم الآلي
• ركائز البناء التسع

الخوارزميات ومحركات البحث:

• تطبيقات التعلم المشرف عليها
• التصنيف: الخوارزميات مثل Naïve bayes
• الانحدار: خوارزميات مثل الانحدار الخطي وأشجار القرار
• تطبيقات التعلم شبه المشرف عليها
• الخوارزميات مثل Q-Learning ، SARSA
• تطبيقات التعلم غير المشرف عليها
• التجميع: الخوارزميات مثل kMeans والتسلسل الهرمي

تحديد منهجية الذكاء الاصطناعي: العمل الجماعي:

• الممارسة مع ركائز البناء واستخدام الحالات
• التطبيق على أرض الواقع لانشاء مؤسسة خاصة:
• منهجية الكراج الإبداعية لتحديد وتعريف مشروع الذكاء الاصطناعي

مصفوفة فرصة الذكاء الاصطناعي:

• حالات الاستخدام الناجحة من قبل سلسلة القيمة بورتر Porter
• الأنشطة الأساسية: العمليات الواردة والتسويق والمبيعات والخدمات الصادرة
• دعم الأنشطة: الإدارة والمالية والموارد البشرية والبحث والتطوير والمشتريات
• حالات الاستخدام الناجحة عن طريق التكنولوجيا
• البرمجة اللغوية العصبية  NLP
• التعرف على الصور
• التعلم الآلي

تشغيل مشاريع ناجحة للذكاء الاصطناعي:

• عملية المشروع
• تكوين الأفكار و تعريف المشكلة
• تحليل البيانات الاستكشافية
• تطوير النموذج
• التنفيذ
• المهارات والقدرات
• التغييرات المؤسسية
• الأخطاء الشائعة العشرة

أدوات الذكاء الاصطناعي وخارطة الطريق:

• التقنيات: R ، Python ، Spotfire ، Hadoop
• المنصات: Ms Azure و IBM Watson و Google Tensorflow
• تطوير خارطة الطريق

مركز الأكاديمية الإسكندنافية للتدريب يعتمد على أحدث الأساليب العلمية والمهنية في مجالات التدريب وتنمية الموارد البشرية، بهدف رفع كفاءة الأفراد والمؤسسات. يتم تنفيذ البرامج التدريبية وفق منهجية متكاملة تشمل:

• المحاضرات النظرية المدعومة بعروض تقديمية (PowerPoint) ومقاطع مرئية (فيديوهات وأفلام قصيرة).
• التقييم العلمي للمتدربين قبل وبعد البرنامج لقياس مدى التطور والتحصيل العلمي.
• جلسات العصف الذهني وتطبيقات عملية للأدوار من خلال تمثيل المواقف العملية.
• دراسة حالات عملية مصممة خصيصًا لتلائم المادة العلمية وطبيعة عمل المشاركين.
• اختبارات تقييمية تُجرى في نهاية الدورة لتحديد مدى تحقيق الأهداف التدريبية.

يحصل كل مشارك على المادة العلمية والعملية للبرنامج مطبوعة ومحفوظة على CD أو فلاش ميموري، مع تقديم تقارير مفصلة تشمل الحضور والنتائج النهائية مع التقييم العام للبرنامج.

يتم إعداد المادة العلمية للبرامج التدريبية بطريقة احترافية على يد نخبة من الخبراء والمتخصصين في مختلف المجالات والتخصصات. في ختام البرنامج، يحصل المشاركون على شهادة حضور مهنية موقعة ومعتمدة من مركز الأكاديمية الإسكندنافية للتدريب .

أوقات البرنامج:

• من الساعة 9:00 صباحًا حتى 2:00 ظهرًا في المدن العربية.
• من الساعة 10:00 صباحًا حتى 3:00 ظهرًا في المدن الأوروبية والآسيوية.

البرامج التدريبية تتضمن :

• بوفيه يومي يقدم أثناء المحاضرات لضمان راحة المشاركين.

اهداف الدورة التدريبية

• تقييم وشرح القيمة التي يمكن أن تقدمها البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي لصناعاتها وشركاتها ووظائفها
• عرض البيانات الضخمة وتقنيات الذكاء الاصطناعي وفوائدها
• تطوير البيانات الضخمة داخل مؤسساتهم
• تطبيق مجموعة متنوعة من حالات الاستخدام لدفع الأفكار
• بناء برنامج البيانات الضخمة على مستوى المؤسسة
• مناقشة مستوى مؤهل من المتخصصين في الأعمال والبيانات بشأن المواضيع ذات الصلة