دورة الماستر كلاس في البيانات، الذكاء الاصطناعي، وتعلم الآلة

دورة الماستر كلاس في البيانات، الذكاء الاصطناعي، وتعلم الآلة

$4950

مستقبلك في البيانات، الذكاء الاصطناعي (AI)، وتعلم الآلة (ML)

المشاركون في هذه الدورة قد قاموا بـ:

● قيادة فرق علم البيانات والذكاء الاصطناعي في أفضل الشركات.
● تطوير حلول معتمدة على تعلم الآلة لتحسين العمليات التجارية وتحقيق نتائج أفضل.
● المساهمة في الابتكارات الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي عبر مختلف الصناعات.

 

نبذة

تعمل البيانات، والذكاء الاصطناعي (AI)، وتعلم الآلة (ML) على إعادة تشكيل الصناعات من خلال تمكين اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً، وأتمتة العمليات، وفتح فرص جديدة. تهدف هذه الدورة التدريبية التي تستمر لمدة 5 أيام إلى تزويد المحترفين بالمعرفة والمهارات العملية للاستفادة الفعالة من تقنيات البيانات والذكاء الاصطناعي.

تعلم أساسيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، استكشف تقنيات معالجة البيانات، وفهم التطبيقات الواقعية لهذه التقنيات في مختلف الصناعات. من خلال دمج النظرية مع التمارين العملية، ستعدك هذه الدورة لتنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة وقيادة المبادرات المعتمدة على البيانات في منظماتهم.

الفوائد الرئيسية:
● إتقان أساسيات تحليلات البيانات، الذكاء الاصطناعي، وتعلم الآلة.
● فهم كيفية معالجة وتحليل البيانات وتصورها بشكل فعال.
● استكشاف تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في الأتمتة، والتنبؤ، واتخاذ القرارات.

من هي الدورة مناسبة له؟
هذه الدورة مثالية لمحللي البيانات، قادة الأعمال، المتخصصين في التكنولوجيا، وأي شخص يرغب في تطوير خبرته في مجالات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.

تفاصيل الدورة
اليوم الأول: أساسيات البيانات والذكاء الاصطناعي
● نظرة عامة على علم البيانات، الذكاء الاصطناعي، وأساسيات تعلم الآلة.
● فهم كيفية استخراج الرؤى من البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.

اليوم الثاني: جمع البيانات ومعالجتها
● طرق جمع وتنظيف البيانات.
● تقنيات بناء الميزات لإنشاء نماذج قوية.

اليوم الثالث: أساسيات تعلم الآلة
● شرح التعلم تحت إشراف وغير إشراف.
● بناء وتقييم نماذج تعلم الآلة باستخدام بايثون أو أدوات مشابهة.

اليوم الرابع: الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في العمل
● التطبيقات الواقعية للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في مختلف الصناعات.
● مقدمة في المواضيع المتقدمة: معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، الشبكات العصبية، ورؤية الكمبيوتر.

اليوم الخامس: مستقبل الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي الأخلاقي
● الاتجاهات الناشئة في الذكاء الاصطناعي وآثارها المستقبلية.
● بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي بطريقة مسؤولة مع التركيز على الشفافية والعدالة.

طريقة التقديم:
● جلسات حضور شخصي أو عبر الإنترنت مع مناقشات بقيادة خبراء.
● مختبرات عملية، دراسات حالة واقعية، ومشاريع تعاونية.

سجل اليوم لقيادة المستقبل بخبرة في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة!
لمزيد من المعلومات، تواصل معنا عبر info@americanibfs.com

 

ماذا ستتعلم

  1. أساسيات البيانات والذكاء الاصطناعي
    ○ تعلم مبادئ علم البيانات والذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التعلم تحت إشراف وغير إشراف.
    ○ استكشاف العلاقة بين البيانات، والخوارزميات، والرؤى المستخلصة.

  2. جمع البيانات، تنظيفها، وتحضيرها
    ○ فهم كيفية جمع البيانات وتنظيفها وتحضيرها لنماذج الذكاء الاصطناعي.
    ○ استكشاف الأدوات والتقنيات المستخدمة في معالجة البيانات وبناء الميزات.

  3. مقدمة في تعلم الآلة
    ○ تعلم أساسيات تعلم الآلة، بما في ذلك الخوارزميات الرئيسية مثل الانحدار، التصنيف، والتجميع.
    ○ بناء وتدريب وتقييم نماذج تعلم الآلة باستخدام الأدوات القياسية في الصناعة.

  4. تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
    ○ استكشاف تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في صناعات مثل الرعاية الصحية، المالية، التجزئة، والتصنيع.
    ○ فهم استخدام الشبكات العصبية، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، ورؤية الكمبيوتر.

  5. مستقبل الذكاء الاصطناعي واعتبارات أخلاقية
    ○ اكتشاف الاتجاهات الناشئة مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي، التعلم التعزيزي، والتعلم الفيدرالي.
    ○ استكشاف الاعتبارات الأخلاقية والممارسات المسؤولة في الذكاء الاصطناعي.

 

الاسئله الشائعة