التقنية : الميتافيرس
- التقنية : الذكاء الأصطناعي
- EN Version
- التقنية : الذكاء الأصطناعي
دورة في أساسيات الذكاء الاصطناعي
تقدم هذه الدورة التدريبية للطلاب الجامعيين مقدمة شاملة في مجال الذكاء الاصطناعي. خلال 40 ساعة تدريبية، سيتعرف المشاركون على المفاهيم الأساسية في الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التعلم الآلي، التعلم العميق، الشبكات العصبية، والبرمجة الموجهة للذكاء الاصطناعي. كما ستتاح للطلاب فرصة تطبيق هذه المفاهيم عمليًا من خلال مشاريع ونماذج في مختلف القطاعات.
- Last updated 8/2022
- 4.721 students
نظرة عامة
هذه الدورة التدريبية تقدم أساسيات الذكاء الاصطناعي لطلاب الجامعات الذين يرغبون في التخصص في هذا المجال الواعد. تمتد الدورة لمدة 40 ساعة تدريبية، وتغطي المواضيع الرئيسية في الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التعلم الآلي، التعلم العميق، الشبكات العصبية، والبرمجة للذكاء الاصطناعي. كما تتناول الدورة التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي في مختلف القطاعات، بالإضافة إلى المهارات المطلوبة والشهادات الأكاديمية والمهنية المناسبة. تهدف الدورة إلى تزويد الطلاب بفهم شامل للذكاء الاصطناعي وتوجيههم نحو المسارات المهنية المطلوبة في سوق العمل
الفئه المستهدفه
- طلاب الجامعات، خصوصًا طلاب البكالوريوس الذين لديهم اهتمام بالتخصص في مجال الذكاء الاصطناعي.
- طلاب علوم الحاسوب، الرياضيات، الهندسة، والإحصاء الذين يسعون لفهم أعمق في الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته.
- أي شخص مهتم بتعلم الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات والذين يرغبون في بدء مسيرة مهنية في هذا المجال
الوظائف / الأدوار ذات الصلة
- مطورو الذكاء الاصطناعي
- محللو البيانات
- مطورو البرمجيات
- مهندسو الشبكات العصبية
- باحثو الذكاء الاصطناعي
المهارات التي سيكتسبها الحضور بعد الدورة
- فهم شامل لمفاهيم الذكاء الاصطناعي الأساسية.
- القدرة على تطوير نماذج ذكاء اصطناعي باستخدام لغات البرمجة مثل بايثون.
- تطبيق تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق في مشاريع عملية.
- تحليل البيانات الكبيرة واستخدامها لتطوير حلول ذكاء اصطناعي فعالة.
- استيعاب الاتجاهات المستقبلية للذكاء الاصطناعي والاستعداد لها.
لماذا يجب عليك حضور الدورة؟
- اكتساب معرفة تقنية حديثة تؤهلك لدخول مجال الذكاء الاصطناعي المتنامي.
- تطوير مهارات عملية تجعلك جاهزًا لسوق العمل المتعلق بالذكاء الاصطناعي.
- توجيهك نحو الشهادات الأكاديمية والمهنية التي تدعم مسيرتك المهنية.
- الانضمام إلى مجتمع من المهتمين بالذكاء الاصطناعي وتبادل المعرفة والتجارب.
مجالات التركيز للدورة
- التعلم الآلي والشبكات العصبية
- البرمجة للذكاء الاصطناعي
- تطبيقات الذكاء الاصطناعي في القطاعات المختلفة
- أخلاقيات الذكاء الاصطناعي
- الاتجاهات المستقبلية في الذكاء الاصطناعي
الكفاءات المكتسبة في الدورة
- القدرة على تطوير وتنفيذ نماذج ذكاء اصطناعي.
- تحليل البيانات واستخدامها في تطوير حلول ذكية.
- فهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف القطاعات.
- التعامل مع التحديات الأخلاقية المرتبطة بتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
- التخطيط لمسار مهني ناجح في مجال الذكاء الاصطناعي.
المتطلبات المسبقة
- معرفة أساسية بعلوم الحاسوب والبرمجة.
- فهم أساسي للرياضيات والإحصاء، خاصة في مجالات الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل.
- الرغبة في تعلم واكتساب مهارات جديدة في الذكاء الاصطناعي
المواد تشمل
1- مادة التدريب:
كتيب الدورة:
- دليل شامل يغطي جميع وحدات الدورة.
شرائح المحاضرات:
- وسائل بصرية مستخدمة خلال المحاضرات لفهم أفضل.
- نقاط رئيسية، رسوم بيانية، وأمثلة.
ملاحظات الدراسة:
- ملاحظات ملخصة للرجوع السريع.
- النقاط المهمة مبرزة من كل محاضرة.
2- دليل الخدمة:
دليل التنفيذ:
- تعليمات خطوة بخطوة حول .
- عمليات مفصلة، قوالب، وأفضل الممارسات.
مسرد المصطلحات:
- تعاريف المصطلحات والمفاهيم الرئيسية المستخدمة في الدورة ، مفيد للمشاركين غير المألوفين بالمصطلحات التقنية.
3- المواد المرجعية:
الوصول إلى الموارد عبر الإنترنت:
- عضوية في منتديات أو مجتمعات عبر الإنترنت للحصول على دعم مستمر.
- الوصول إلى الندوات عبر الإنترنت، والدروس الفيديوية، والوحدات التعليمية الإضافية.
جلسات الأسئلة والأجوبة:
- جلسات مجدولة لطرح الأسئلة والحصول على التوضيحات.
- فرص لاستشارات فردية مع المدربين.
معلومات الاتصال للدعم:
- تفاصيل الاتصال للحصول على الدعم بعد الدورة.
- خيارات البريد الإلكتروني، والهاتف، والدردشة عبر الإنترنت للمساعدة في التنفيذ.
محاور الدورة والموضوعات
الوحدة 1: مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي:
- نظرة عامة على تاريخ وتطور الذكاء الاصطناعي.
- فروع الذكاء الاصطناعي (التعلم الآلي، التعلم العميق، الشبكات العصبية)
- تعريف الذكاء الاصطناعي مقابل الذكاء الطبيعي.
- الفرق بين الذكاء الاصطناعي الضيق والذكاء الاصطناعي العام
الوحدة 2: التعلم الآلي:
- ما هو التعلم الآلي؟ الأنواع والتطبيقات.
- التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف والتعلم التعزيزي
- الانحدار الخطي والخطي المتعدد
- التصنيف: شجرة القرار، SVM، وK-Nearest Neighbors.
الوحدة 3: التعلم العميق والشبكات العصبية:
- ما هو التعلم العميق؟ الفرق بينه وبين التعلم الآلي.
- مقدمة في الشبكات العصبية الاصطناعية
- هندسة الشبكات العصبية: طبقات، عقد، ووظائف تفعيل.
- الأمثلة الشهيرة: شبكات كونفولوشن العصبية (CNN) والشبكات العصبية المتكررة (RNN).
الوحدة 4: البرمجة للذكاء الاصطناعي :
- استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء الصور
- مقدمة في بايثون وR كأدوات أساسية.
- مكتبات الذكاء الاصطناعي الأساسية: TensorFlow، PyTorch، Keras.
- برمجة خوارزمية تصنيف بسيطة.
- تنفيذ نموذج تعلم آلي باستخدام مكتبة TensorFlow أو PyTorch.
الوحدة 5: تطبيقات الذكاء الاصطناعي:
- الذكاء الاصطناعي في الطب، التمويل، التعليم، والصناعة.
- الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية: السيارات ذاتية القيادة، الروبوتات، والمساعدات الافتراضية
- فهم القضايا الأخلاقية والمخاطر.
- أثر الذكاء الاصطناعي على الوظائف والمجتمع
الوحدة 6: الذكاء الاصطناعي المتقدم:
- التعلم المعزز العميق (Deep Reinforcement Learning).
- معالجة اللغة الطبيعية (NLP).
- دور البيانات الضخمة في تطور الذكاء الاصطناعي.
- كيفية جمع وتحليل البيانات الكبيرة لبناء نماذج ذكاء اصطناعي فعّالة.
الوحدة 7: المهارات المطلوبة في سوق العمل:
- برمجة متقدمة: تحليل البيانات، النمذجة الرياضية، وتصميم الخوارزميات.
- أدوات تطوير الذكاء الاصطناعي: GitHub، Docker، Kubernetes.
- التفكير النقدي وحل المشكلات.
- العمل الجماعي والتواصل.
الوحدة 8: الشهادات والتخصصات الأكاديمية:
- الشهادات الأكاديمية: الماجستير والدكتوراه في الذكاء الاصطناعي.
- الشهادات المهنية: AWS Certified Machine Learning, Google AI Certificate.
- التخصصات في علوم الحاسوب، الرياضيات، والإحصاء.
- تخصصات متعددة التخصصات مثل علم البيانات وتحليل البيانات.
الوحدة 9: ورش عمل ومشاريع عملية:
- بناء نموذج تعلم آلي وتحسينه.
- عرض المشاريع ومناقشتها
- مناقشة التحديات والأخطاء الشائعة.
- تحسين النموذج وتطبيق الأفكار الجديدة
الوحدة 10: اتجاهات مستقبلية في الذكاء الاصطناعي:
- الذكاء الاصطناعي التفسيري (Explainable AI).
- الذكاء الاصطناعي التعاوني بين البشر والآلات.
- تحليل التوجهات المهنية المستقبلية.
- كيف تستعد للمستقبل كمتخصص في الذكاء الاصطناعي
الشهادة / الأعتماد والأمتحان
1. أهمية الشهادة:
- الفهم الشامل والمتعمق لموضوع الدورة وكافة محاورها.
- التحقق من الخبرة: يعد الحصول على شهادة هذه الدورة بمثابة دليل ملموس على مهارات الفرد ، مما يمنحه ميزة تنافسية في سوق العمل ويرسي المصداقية بين أقرانه في الصناعة.
- فرص وظيفية أفضل: يتم البحث بشدة عن الخبراء المعتمدين من قبل الصناعات التي تبحث عن حلول محتوى مبتكرة. وتفتح الشهادة الأبواب أمام مجموعة واسعة من الفرص الوظيفية.
- البقاء في الطليعة: يحيث ُبقي برنامج الشهادات المتدربين المعتمدين على اطلاع وتحديث حول أحدث التطورات والاتجاهات وأفضل الممارسات في التقنيات الناشئة.
2. الأمتحان:
- لا يوجد أمتحان لهذا المساق
3. الشهادة والأعتماد:
رأي الحضور عن الدورة
1. مقدمة عن التقنيات الحديثة في الإعلام:
- تعريف بالذكاء الاصطناعي والميتافيرس.
- أهمية تطبيقاتهم في مجالات الصحافة والإعلام والثقافة.
أسئلة عامة عن الدورة
1. مقدمة عن التقنيات الحديثة في الإعلام:
- تعريف بالذكاء الاصطناعي والميتافيرس.
- أهمية تطبيقاتهم في مجالات الصحافة والإعلام والثقافة.
التسجيل في المحاضرة
المحاضرة انتهت ، احضر التسجيل بالاسفل.
التقييم للحصول على شهادة الحضور
التقييم انتهى ، نراكم في محاضرات أخرى
رامي الدماطي
مميزات عامة
- لغات التدريس: العربية ، الأنجليزية
- المواد المشمولة: بالعربية والإنجليزية.
- طرق التقديم: حضوري، أو عبر محاضرات فيديو للتعلم الذاتي.
- متوفرة بشكل دائم
- شهادة حضور معترف بها دوليا
- ساعات التعليم المستمر معتمدة
شارك الدورة
Contact us for more information or cooperation.
