Artificial Intelligenceالذكاء الاصطناعي

240

رقم التدريب 8627

هدف التدريب

تزود هذه الدورة المشاركين بأفضل الممارسات والمعرفة العملية اللازمة لوضع المؤسسات في طليعة ثورة الذكاء الاصطناعي.

المهارات المكتسبة وفقاً لإطار المهارات الرقمية:

إجراء الاختبارات الاختبارات المستويات: Level 1 Level 2 إدارة العلاقات RLMT المستويات: Level 1 إدارة مخاطر الأعمال BURM المستويات: Level 1 الاستشارات CNSL المستويات: Level 1 التخطيط الاستراتيجي ITSP المستويات: Level 1

فهرس موضوعات التدريب

اليوم الاول

الذكاء الاصطناعي في عيون المجتمعات

لذكاء الاصطناعي في عيون الباحثين

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

المنزل الذكي

مدينة ذكية

التجزئه

القيادة الذاتية

الذكاء الاصطناعي سيغير كل الصناعي

مشاكل الخصوصية

تطوير الذكاء الاصطناعي = ارتفاع معدل البطالة

مشاكل يجب حلها

استراتيجية تطوير الذكاء الاصطناعي

المكدس الكامل – CANN

اليوم الثالث

اتجاهات تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي

طرق مشاركة أكثر أمانًا للبيانات

الاختراقات المستمرة في التطبيق

الاختلافات بين خوارزميات التعلم الآلي والخوارزميات التقليدية المستندة إلى القواعد الثابتة.

سيناريوهات تطبيق التعلم الآلي

طريقة فهم لخوارزميات التعلم الآلي

المشكلات الرئيسية التي تم حلها عن طريق التعلم الآلي

ماهو تصنيف تعلم الآلة

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
اكبر من 18 سنة
وجود جهاز حاسب آلي سعته لا تقل عن 4 جيجا بايت وانترنت مناسب
ملاحظة الدورة من 6 مساءً الى 9 مساءً لمدة 3 أيام

الشهادات الإحترافية المتعلقة	لا توجد شهادات احترافية مرتبطة بالدورة التدريبية.
اسم مقدم الدورة	Amr Mohamed Nagy
خبرات المدرب	Instructor & Consultant Practical Experiences Artificial Intelligence, Computer Vision, Machine learning, Image Processing, Robotics. Object Recognition, Pose Estimation and Deep learning. Object Detection and Tracking. Python, Keras, TensorFlow, Java, Android, MATLAB, C++, R. HTML, CSS, JAVASCRIPT and Node.js MySQL Visual Studio Code, Visual Studio 2019, Net Beans, Eclipse, Android studio, RStudio.