الذكاء الاصطناعي

84
رقم التدريب 6958
مقدم من: شركة ادوات وحلول
هدف التدريب

سيستمر الذكاء  في إحداث ثورة في العديد من الصناعات ، بما في ذلك الطاقة والمنتجات والخدمات الاستهلاكية والسيارات والخدمات المالية والأمن القومي والرعاية الصحية والإعلانات وغيرهم كثير. ولكن و في كثير من الأحيان ، ينظر قادة الأعمال وتكنولوجيا المعلومات نظرة محدودة للذكاء الاصطناعي ، ويركزون فقط على أساليب التعلم الآلي . لكن تقنيات الذكاء الاصطناعي هي في الواقع عوامل تمكين رئيسية للأنظمة المعقدة في المؤسسات، فهي لا تتطلب تقنيات تعلم الآلة فحسب ، بل تتطلب أيضًا مستشعرات ومصادر بيانات جديرة بالثقة ، وعمليات تكييف بيانات مناسبة ، وتوازنًا بين تفاعلات الإنسان والآلة. 
باختصار ، يجب أن تتطور المؤسسات إلى عقلية هندسة نظم الذكاء الإصطناعي بالمعنى الأشمل له بما يضمن لها نموها الدائم مما يؤدي إلى تحسين استثماراتها في الذكاء الاصطناعي و ضمان العائد على الإستثمار. 
تزود هذه الدورة المشاركين بأفضل الممارسات والمعرفة العملية اللازمة لوضع المؤسسات في طليعة ثورة الذكاء الاصطناعي.
 


المهارات المكتسبة وفقاً لإطار المهارات الرقمية:
إدارة الأداء PEMT المستويات: Level 1
SFIA-logo

فهرس موضوعات التدريب

اليوم الأول

  • الذكاء الاصطناعي في عيون المجتمعات
  • لذكاء الاصطناعي في عيون الباحثين
  • ما هي المخابرات
  • ما هو الذكاء الاصطناعي
  • علاقة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق
  • تاريخ تطور موجز للذكاء الاصطناعي
  • نظرة عامة على تقنيات الذكاء الاصطناعي
  • أنواع الذكاء الاصطناعي
  • تصنيف الروبوتات الذكية
  • نظام صناعة الذكاء الاصطناعي
  • المجالات الفرعية للذكاء الاصطناعي

اليوم الثاني

  • مجال تطبيق الذكاء الاصطناعي
  • الرعاية الصحية الذكية
  • أمن ذكي
  • التجزئه
  • القيادة الذاتية
  • الذكاء الاصطناعي سيغير كل الصناعي
  • التحيز الحسابي
  • مشاكل الخصوصية
  • تطوير الذكاء الاصطناعي = ارتفاع معدل البطالة
  • استراتيجية تطوير الذكاء الاصطناعي

اليوم الثالث

  • اتجاهات تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي
  • إطار تطوير أسهل في الاستخدام
  •  Pytorch  مقابل Tensorflow  
  • نموذج الخوارزميات مع أداء أفضل
  • نماذج التعلم العميق الأصغرقوة الحوسبة مع تطوير شامل للأجهزة السحابية
  • مشاركة أكثر أمانًا للبيانات
  • الاختراقات المستمرة في سيناريوهات التطبيق
  • التخفيف من المشاكل النفسية
  • التأمين التلقائي على المركبات وتقييم الخسارة

اليوم الرابع

  • سيناريوهات تطبيق التعلم الآلي
  • الفهم العقلاني لخوارزميات التعلم الآلي
  • المشكلات الرئيسية التي تم حلها عن طريق التعلم الآلي
  • تصنيف تعلم الآلة

اليوم الخامس

  • التعلم الخاضع للإشراف
  • التعلم الخاضع للإشراف - أسئلة الانحدارالتعلم تحت الإشراف - أسئلة التصنيف
  • تعليم غير خاضع للإشراف
     
مخرجات التعلم
  • إستيعاب المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي.
  • فهم تقنيات الذكاء الاصطناعي المتنوعة وتاريخ تطورها.
  • التعرف على اتجاهات تطوير الذكاء الاصطناعي عالميا.
  • وضع استراتيجية تطوير الذكاء الاصطناعي.
  • تطبيق التقنيات المتقدمة في الذكاء الاصطناعي و معرفة مجالات تطبيقها.
  • إتقان خوارزمية التعلم وعملية التعلم الآلي.
  • التعرف على خوارزميات التعلم الآلي الشائعة.
  • التعرف على معاني المفاهيم الفنية مثل "المعلمات الفائقة والنسب المتدرجة والتحقق من الصحة".
     
المتطلبات السابقة للتدريب

سعودي الجنسية.   
الحصول على دبلوم كحد أدنى وفي تخصص تقني أو معلوماتي أو هندسي
وجود جهاز حاسب آلي سعته لا تقل عن 4 جيجا بايت وانترنت مناسب
ملاحظة الدورة من 5 مساءً الى 9 مساءً لمدة خمس أيام

الشهادات الإحترافية المتعلقة
    لا توجد شهادات احترافية مرتبطة بالدورة التدريبية.
اسم مقدم الدورة
  • Amr Mohamed Nagy
خبرات المدرب
  • Amr Mohamed Nagy
    Artificial Intelligence AI| Senior Trainer & Consultant
     Education 
    2018 to Present    PhD Candidate
    Faculty of Information Technology, University of Pannonia, Hungary.
    2015    M.Sc. Computer Science
    Faculty of Computers and Informatics, Benha University, Egypt.
    Title of thesis: Object Detection and Tracking Using Dynamic Image Processing.
    2008    B.Sc. Computer Science
    Faculty of Science, Benha University, Egypt
    Certifications
    2020    Artificial Intelligence Analyst 2020 Mastery Exam
    IBM Academic Certificate exam
    2020    Python Programming 2020 Beginner to Advanced
    Udemy
    2019    Artificial Intelligence Analyst 2019 Mastery
    IBM Academic Certificate exam
    2019    Introduction to deep learning
    ITI Egypt
    2019    Cloud Application Developer 2019
    IBM Academic Certificate exam
    2015    Cloud Application Developer with IBM Bluemix
    IBM Academic Certificate exam
    2015    Mobile Application Developer with Work light Studio v6.2
    IBM Academic Certificate exam
    2015    Big Data Specialist with IBM BigInsights V2.1
    IBM Academic Certificate exam
    2011    Java SE 7 Programming Ed 2 PRV
    An Oracle University Training Class, ITI- EGYPT
    2010    Mastering ASP.Net 2.0 (2310c)
    YAT Learning Centre, Egypt.

     Professional Experience 
    (2015- 2020)    IBM Instructor
    IBM, Egypt
    (2015- 2018)    Assistant Lecturer
    Department of Computer Science, Faculty of Computers and Artificial Intelligence, Benha University,Egypt.
    (7/2016 – 9/2016) Study Group Leader
    Mobil Application Launchpad (MAL-Cohort D), Google Egypt.
    (2010- 2014) Demonstrator
    Department of Computer Science, Faculty of Computers and Artificial Intelligence, Benha University, Egypt.
     

  • مجال التدريب
    الدورات التدريبية التخصصية
  • المسار الوظيفي
    • الذكاء الإصطناعي
  • نوع الدورة
    دورة مهارية
  • مستوى الدورة التدريبية
    مستوى متقدم
  • طريقة توصيل الدورة
    تفاعلية مباشرة
  • موعد البرنامج تبدأ 14-11-2021 إلى 18-11-2021 لمدة 20 ساعات
انتهت فترة التقديم