محتوى دورة الذكاء الاصطناعي
هدف الدورة: يهدف دورة الذكاء الاصطناعي إلى تزويد المشاركين بالمعرفة والمهارات اللازمة لفهم وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات. يشمل الدبلوم تعلم الأساسيات النظرية والتطبيقية للذكاء الاصطناعي، بدءًا من الخوارزميات الأساسية وحتى تقنيات التعلم العميق والشبكات العصبية.
الوحدة الأولى: مقدمة في الذكاء الاصطناعي
- تعريف الذكاء الاصطناعي
- تاريخ الذكاء الاصطناعي وتطوره.
- فروع الذكاء الاصطناعي: التعلم الآلي، التعلم العميق، معالجة اللغة الطبيعية، الرؤية الحاسوبية.
- الفرق بين الذكاء الاصطناعي والذكاء البشري.
- المجالات والتطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي
- استخدامات الذكاء الاصطناعي في الصناعة، الطب، التجارة، والنقل.
- تقنيات الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية مثل المساعدات الذكية، السيارات الذاتية القيادة، والخوارزميات التنبؤية.
الوحدة الثانية: الأساسيات الرياضية للذكاء الاصطناعي
- الرياضيات والإحصاء في الذكاء الاصطناعي
- الجبر الخطي (Algebra).
- حساب التفاضل والتكامل (Calculus).
- الإحصاء والاحتمالات في بناء النماذج الذكية.
- المصفوفات، المتجهات، وكيفية استخدامها في النماذج الرياضية.
- أساسيات الخوارزميات
- الخوارزميات الأساسية مثل خوارزميات البحث والترتيب.
- التحسين الأمثل في الذكاء الاصطناعي.
الوحدة الثالثة: التعلم الآلي (Machine Learning)
- مقدمة في التعلم الآلي
- تعريف التعلم الآلي وأساسياته.
- الفرق بين التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف.
- خطوات بناء نموذج تعلم آلي.
- تقنيات التعلم الآلي
- الانحدار الخطي (Linear Regression) والانحدار اللوجستي (Logistic Regression).
- خوارزميات التصنيف مثل شجرة القرار (Decision Trees) و SVM (Support Vector Machine).
- خوارزميات التجميع مثل K-Means Clustering.
- التعلم العميق (Deep Learning)
- مقدمة في الشبكات العصبية الاصطناعية.
- الشبكات العصبية العميقة (Deep Neural Networks) وتطبيقاتها.
- أدوات وتقنيات متقدمة مثل TensorFlow و Keras.
الوحدة الرابعة: معالجة البيانات الكبيرة (Big Data)
- أساسيات البيانات الكبيرة
- تعريف البيانات الكبيرة وأهميتها في الذكاء الاصطناعي.
- التقنيات المستخدمة في معالجة البيانات الكبيرة مثل Hadoop و Spark.
- التخزين ومعالجة البيانات
- قواعد البيانات الموزعة وكيفية التعامل معها.
- تحويل البيانات الخام إلى بيانات قابلة للتحليل (Data Preprocessing).
الوحدة الخامسة: معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing)
- مقدمة في معالجة اللغة الطبيعية
- فهم النصوص واستخراج المعاني من الكلمات.
- كيفية تعامل الذكاء الاصطناعي مع اللغات البشرية.
- التقنيات الأساسية في معالجة اللغة
- تحليل المشاعر (Sentiment Analysis).
- التعرف على الكيانات (Named Entity Recognition).
- تقنيات الترجمة الآلية والردود الذكية (Chatbots).
الوحدة السادسة: الرؤية الحاسوبية (Computer Vision)
- مقدمة في الرؤية الحاسوبية
- تعريف الرؤية الحاسوبية وأساسياتها.
- التطبيقات العملية في التعرف على الصور والفيديو.
- تقنيات الرؤية الحاسوبية
- التعرف على الوجوه (Face Recognition).
- الكشف عن الأشياء (Object Detection).
- تحليل الفيديو وتفسير المشاهد.
الوحدة السابعة: تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة
- التعلم التعزيزي (Reinforcement Learning)
- تعريف التعلم التعزيزي وأساسياته.
- كيفية بناء أنظمة قادرة على التعلم من خلال التجربة والخطأ.
- الشبكات العصبية التوليدية (Generative Neural Networks)
- تعريف الشبكات التوليدية (GANs).
- استخداماتها في توليد الصور والفيديوهات.
- الذكاء الاصطناعي في الألعاب
- كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في بناء الشخصيات الذكية في الألعاب.
- تقنيات تعلم الآلة في تحسين استراتيجيات الألعاب.
الوحدة الثامنة: تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الصناعات
- الذكاء الاصطناعي في الطب
- تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تشخيص الأمراض وتحليل الصور الطبية.
- استخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة المرضى وتحسين الرعاية الصحية.
- الذكاء الاصطناعي في الأعمال
- تحليل البيانات وتحسين قرارات الأعمال باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- تطبيق الذكاء الاصطناعي في التسويق الإلكتروني وتحليل سلوك المستهلك.
- الذكاء الاصطناعي في الصناعة
- الروبوتات الذكية وأتمتة العمليات الصناعية.
- الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الصناعية والتنبؤ بالأعطال.
الوحدة التاسعة: مشروع تخرج
- التطبيق العملي
- بناء مشروع تطبيقي يستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تم تعلمها في الدورة.
- تقديم المشروع للمراجعة والتقييم.
مدة الدبلوم:
- يتراوح من 6 إلى 9 أشهر، مع جلسات تدريب عملية ونظرية.
الجمهور المستهدف:
- الطلاب، المحترفون في تكنولوجيا المعلومات، المهندسون، والمطورون الذين يسعون لاكتساب مهارات متقدمة في الذكاء الاصطناعي.
الشهادة:
- يحصل المشاركون على شهادة دبلوم معتمدة في “الذكاء الاصطناعي” بعد اجتياز جميع الوحدات بنجاح.
