الذكاء الاصطناعي (AI) للمتخصصين في الأعمال

مقدمة عن الذكاء الاصطناعي (AI)، تعلم الآلة (ML)، وعلم البيانات

• الذكاء الاصطناعي في سياق تاريخي والتقنيات التوافقية
• الذكاء البشري والذكاء الاصطناعي
• مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي: المفاهيم، الذكاء الاصطناعي الضيق والعام
• أنواع الذكاء الاصطناعي المختلفة، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي التوليدي
• التفكير في الذكاء الاصطناعي: تعلم الآلة
• التحليلات المتقدمة مقابل الذكاء الاصطناعي
• نموذج الصعود الخاص بـ Gartner

أنواع تحليل البيانات الأربعة

• سلسلة القيمة في التحليلات
• الخوارزميات بدون مصطلحات تقنية
• التعلم تحت الإشراف (Supervised Learning

التعلم الآلي: أنواع وتقنيات

• التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning)
• التعلم بالتعزيز (Reinforcement Learning)
• النماذج التحويلية والنماذج اللغوية الكبيرة (Transformers and Large Language Models)
• البيانات كوقود للذكاء الاصطناعي

البيانات المنظمة وغير المنظمة

• الأبعاد الخمسة للبيانات (The 5 V's of Data)
• أهمية جودة البيانات
• إدارة البيانات وحوكمتها
• الذكاء الاصطناعي والروبوتات

العوامل العقلانية الأربعة (Four Rational Agents)

• الوكلاء الأذكياء (Intelligent Agents)
• نماذج الروبوتات (Robotic Paradigms)
• الوكلاء والروبوتات والتعلم بالتعزيز
• فرص الذكاء الاصطناعي

حالات الاستخدام الناجحة حسب سلسلة القيمة لبورتر

• حالات الاستخدام الناجحة حسب التكنولوجيا
• معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing)
• التعرف على الصور (Image Recognition)
• تطوير أفكار مشاريع الذكاء الاصطناعي

عملية مسار الذكاء الاصطناعي (AI Funnel Process)

• أساليب متعددة لتوليد الأفكار
• أولوية المشاريع
• قالب مشروع الذكاء الاصطناعي (AI Project Canvas)
• تنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي

دورة حياة تعلم الآلة (Machine Learning Life Cycle)

• قالب تعلم الآلة في الذكاء الاصطناعي
• قرارات "البناء أو الشراء" (Build or Buy Decisions)
• كيفية التحول إلى مؤسسة جاهزة للذكاء الاصطناعي
• استراتيجية الذكاء الاصطناعي وإطار العمل الخاص به

أبعاد إطار الذكاء الاصطناعي

• نهج عملي لتقييم جاهزية الذكاء الاصطناعي
• أفضل الهياكل التنظيمية
• فوائد مركز التميز في الذكاء الاصطناعي (AI Center of Excellence)
• المهارات والكفاءات اللازمة
• الذكاء الاصطناعي: المخاطر، الفرص، الأخلاقيات والاستدامة

التصميم الشامل (Universal Design)

• التحديات والمخاطر ومستويات جاهزية التكنولوجيا
• الذكاء الاصطناعي الأخلاقي والموثوق
• ثلاثة مجالات للاستدامة وأهداف الأمم المتحدة الـ17

• التعرف على الاتجاهات الناشئة من صعود التقنيات المتطورة
• اكتساب رؤى استراتيجية حول تقنيات الذكاء الاصطناعي وديناميكياتها
• تطوير القدرة على تقييم الغموض والشكوك والتحديات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي
• تعلم كيفية تصور وتأطير الآثار التجارية والفرص الناشئة عن الذكاء الاصطناعي
• البحث عن جدول أعمال قابل للتنفيذ وقابل للدفاع لاستكشاف مستمر للتجارب
• الحصول على شهادة مشاركة من قسم التعليم المستمر بجامعة هارفارد

الدورة موجه إلى الأشخاص الذين يعملون في :

• تطبيق أفضل ممارسات الذكاء الاصطناعي
• إدارة التغيير في مجال الذكاء الاصطناعي
• مترجم الأعمال للذكاء الاصطناعي
• إدارة مشاريع الذكاء الاصطناعي

ليكون المشاركون ناجحين في هذه الدورة، يجب أن يكون لديهم فهم قوي لعمليات الأعمال والمفاهيم العامة، بالإضافة إلى فهم أساسي للموارد والأنظمة التكنولوجية المعلوماتية، مثل الشبكات، وأجهزة الكمبيوتر، والأجهزة الإلكترونية الأخرى المستخدمة في الأعمال.

يصبح الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية بشكل متزايد للشركات من أجل الحفاظ على قدرتها التنافسية وكفاءتها في بيئة التكنولوجيا المتطورة بسرعة اليوم.

مع تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، يصبح دمجها في عمليات الأعمال أمرًا حيويًا بشكل متزايد للحفاظ على القدرة التنافسية، ودفع الابتكار، وتحسين الكفاءة.

الذكاء الاصطناعي (AI) يحدث تحولًا سريعًا في الصناعات ويخلق فرصًا مهنية جديدة للمتخصصين في الأعمال.

• رمز الامتحان AIZ-210:
• درجة النجاح: 20 من 25 (80%)
• عدد الأسئلة: 25
• أنواع الأسئلة: اختيار من متعدد / استجابة متعددة / صح أو خطأ
• مدة الامتحان: من 20 إلى 45 دقيقة (في المتوسط)

• عند انتهاء الدورة سيحصل المشاركون على شهادة اتمام حضور الدورة من أكاديمية HDTC  للتطوير الإداري
• بعد النجاح بالامتحان الدولي يُصدر هذا الامتحان شهادة تفيد بأن المرشح يمتلك معرفة أساسية بمفاهيم وتقنيات وخوارزميات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.