الذكاء الاصطناعي

رقم التدريب 6958

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

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.