في هذه الدورة، ستطور حلول الذكاء الاصطناعي لمشكلات الأعمال وتتعلم كيفية تطبيقها في السيناريوهات الواقعية. ستتعلم:
- حل المشكلات التجارية باستخدام الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
- تحضير البيانات لاستخدامها في تعلم الآلة.
- تدريب وتقييم وضبط نموذج تعلم الآلة.
- بناء نماذج الانحدار الخطي.
- بناء نماذج التنبؤ.
- بناء نماذج التصنيف باستخدام الانحدار اللوجستي والجيران الأقرب.
- بناء نماذج التجميع.
- بناء نماذج التصنيف والانحدار باستخدام أشجار القرار والغابات العشوائية.
- بناء نماذج التصنيف والانحدار باستخدام آلات الدعم الناقل (SVM).
- بناء الشبكات العصبية الاصطناعية للتعلم العميق.
- تشغيل نماذج تعلم الآلة باستخدام العمليات التلقائية.
- صيانة خطوط أنابيب ونماذج تعلم الآلة أثناء تشغيلها في الإنتاج.
حل المشكلات التجارية باستخدام الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
- تحديد حلول الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة للمشكلات التجارية
- صياغة مشكلة تعلم الآلة
- اختيار أساليب تعلم الآلة
تحضير البيانات
- جمع البيانات
- تحويل البيانات
- هندسة الخصائص
- العمل مع البيانات غير المنظمة
تدريب وتقييم وضبط نموذج تعلم الآلة
- تدريب نموذج تعلم الآلة
- تقييم وضبط نموذج تعلم الآلة
بناء نماذج الانحدار الخطي
- بناء نماذج الانحدار باستخدام الجبر الخطي
- بناء نماذج الانحدار الخطي المنتظم
- بناء نماذج الانحدار الخطي التكراري
بناء نماذج التنبؤ
- بناء نماذج السلاسل الزمنية الأحادية
- بناء نماذج السلاسل الزمنية متعددة المتغيرات
بناء نماذج التصنيف باستخدام الانحدار اللوجستي والجيران الأقرب
- تدريب نماذج التصنيف الثنائية باستخدام الانحدار اللوجستي
- تدريب نماذج التصنيف الثنائية باستخدام الجيران الأقرب
- تدريب نماذج التصنيف متعددة الفئات
- تقييم نماذج التصنيف
- ضبط نماذج التصنيف
بناء نماذج التجميع
- بناء نماذج التجميع باستخدام k-Means
- بناء نماذج التجميع الهرمية
بناء أشجار القرار والغابات العشوائية
- بناء نماذج أشجار القرار
- بناء نماذج الغابات العشوائية
بناء آلات الدعم الناقل
- بناء نماذج SVM للتصنيف
- بناء نماذج SVM للانحدار
بناء الشبكات العصبية الاصطناعية
- بناء الشبكات العصبية متعددة الطبقات (MLP)
- بناء الشبكات العصبية التلافيفية (CNN)
- بناء الشبكات العصبية المتكررة (RNN)
تشغيل نماذج تعلم الآلة
- نشر نماذج تعلم الآلة
- أتمتة عملية تعلم الآلة باستخدام MLOps
- دمج النماذج في أنظمة تعلم الآلة
صيانة العمليات في تعلم الآلة
- تأمين خطوط أنابيب تعلم الآلة
- صيانة النماذج في الإنتاج
- أصبح الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية بشكل متزايد للشركات من أجل الحفاظ على القدرة التنافسية وكفاءتها في بيئة التكنولوجيا المتطورة بسرعة اليوم.
- تغطي هذه الدورة التدريبية سير عمل تعلم الآلة بالكامل، من جمع وتنقية مجموعات البيانات إلى بناء النماذج المتقدمة مثل الشبكات العصبية الاصطناعية علاوة على ذلك، تركز الدورة على أهمية تعزيز خصوصية البيانات والممارسات الأخلاقية، مما يضمن أن يمتلك الأفراد المهارات اللازمة لتنفيذ سياسات خصوصية البيانات والأخلاقيات في مؤسساتهم.
- إتمام هذه الدورة التدريبية سيعد الطلاب ليصبحوا ممارسين للذكاء الاصطناعي ويحققوا مساهمات كبيرة في نجاح مؤسساتهم.
تتلاقى المهارات التي يغطيها هذا الدورة في ثلاث مجالات:
- تطوير البرمجيات
- عمليات تكنولوجيا المعلومات
- الرياضيات والإحصاء التطبيقية
يجب أن يكون الطلاب المستهدفون لهذه الدورة مهتمين بتطوير معرفتهم بعملية علوم البيانات حتى يتمكنوا من تطبيق أنظمة الذكاء الاصطناعي، وخاصة نماذج تعلم الآلة، لحل المشكلات التجارية.
تم تصميم هذه الدورة أيضًا لمساعدة الطلاب في الاستعداد لامتحان CertNexus® ممارس الذكاء الاصطناعي المعتمد (AIP-210).
- يجب أن يكون الطلاب المستهدفون لهذه الدورة مهتمين بتطوير معرفتهم بعملية علوم البيانات حتى يتمكنوا من تطبيق أنظمة الذكاء الاصطناعي، وخاصة نماذج تعلم الآلة، لحل المشكلات التجارية.
- تم تصميم هذه الدورة أيضًا لمساعدة الطلاب في الاستعداد لامتحان CertNexus® ممارس الذكاء الاصطناعي المعتمد (AIP-210).
توفر دورة ممارس الذكاء الاصطناعي المعتمد للأفراد المهارات والمعرفة اللازمة لتطوير وتنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة (ML)، مما يجعلهم ذا قيمة عالية للشركات عبر الصناعات.
تثبت هذه الشهادة الكفاءة في أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، ويمكن أن تؤدي إلى فرص وظيفية مثيرة ومربحة.
بعض الأدوار التي تستفيد من تدريب ممارس الذكاء الاصطناعي المعتمد (كما لوحظ في بوابات الوظائف الشهيرة):
- مهندس الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة (AI/ML Engineer) : يقوم بإنشاء وتنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لتحسين كفاءة المنظمة وتعزيز الابتكار
- باحث الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة (AI/ML Researcher) : يقوم بإجراء أبحاث متقدمة في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة وتطوير خوارزميات جديدة لحل المشكلات التجارية
- محللو الأعمال (Business Analysts) : يقومون بتحليل البيانات لتوفير رؤى حول أداء الأعمال وتقديم التوصيات لتحسين العمليات
- مستشار الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة (AI/ML Consultant) : يقدم المشورة للمنظمات حول أفضل حلول الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لتنفيذها بناءً على احتياجاتهم التجارية وأهدافهم
- مدير منتج الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة (AI/ML Product Manager) : يشرف على تطوير وتنفيذ منتجات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لضمان تلبية احتياجات وتوقعات العملاء
- رمز الامتحان: AIP-210
- درجة النجاح: 60% أو 59% حسب نوع الامتحان
- عدد الأسئلة: 80
- أنواع الأسئلة: اختيار من متعدد / استجابة متعددة
- مدة الامتحان: 120 دقيقة
عند انتهاء الدورة سيحصل المشاركون على شهادة اتمام الدورة من أكاديمية HDTC للتطوير الاداري
CretNexus
