Artificial Intelligenceالذكاء الاصطناعي

241
رقم التدريب 8627
مقدم من: شركة ادوات وحلول
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
SFIA-logo

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.
     

  • مجال التدريب
    الدورات التدريبة التخصصية
  • المسار الوظيفي
  • نوع الدورة
    دورة مهارية
  • طريقة توصيل الدورة
    تفاعلية مباشرة
  • موعد البرنامج تبدأ 24-01-2022 إلى 26-01-2022 لمدة 12 ساعات
انتهت فترة التقديم