الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات

لمحة عامة

يعمل الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات على إعادة تشكيل الصناعات والقطاعات من خلال تمكين المؤسسات من معالجة كميات هائلة من البيانات واستخراج رؤى ذات توجه وأتمتة المهام المعقدة. ت هذه الدورة التدريبية على سد الفجوة بين تقنيات الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات وتمكين المشاركين من استخدام الأدوات والمنهجيات المتقدمة لحل المشكلات الواقعية. سيتعلم المشاركون أساسيات الذكاء الاصطناعي ومعالجة البيانات والنمذجة التنبؤية وتقنيات التصور أثناء استكشاف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في عملية اتخاذ القرار والتخطيط الاستراتيجي.من خلال التمارين العملية ودراسات الحالة والمناقشات الجماعية، سيكتسب المشاركون خبرة عملية في الاستفادة من أدوات الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات لاستخلاص رؤى قابلة للتنفيذ وتعزيز الأداء التنظيمي.

الفئة المستهدفة

الفئة المستهدفة

• محللو البيانات ومحللو الأعمال
• المتخصصون في تكنولوجيا المعلومات والذكاء الاصطناعي الذين يسعون إلى دمج الذكاء الاصطناعي مع تحليل البيانات
• المديرون وصناع القرار الذين يتطلعون إلى تبني رؤى مدفوعة بالذكاء الاصطناعي
• المتخصصون في التسويق والتمويل والرعاية الصحية والعمليات الذين يسعون إلى استراتيجيات مدفوعة بالبيانات
• الأفراد المهتمون ببناء خبرة الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات

الأهداف

• فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في تحليل البيانات.
• تعلم تقنيات المعالجة المسبقة وتنظيف البيانات لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
• اكتساب الكفاءة في النمذجة التنبؤية والتعلم الآلي وتحليل البيانات المدفوع بالذكاء الاصطناعي.
• استكشاف الأدوات والمنصات لتحليل البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي.
• تطوير المهارات اللازمة لتصور وتوصيل الرؤى المدفوعة بالذكاء الاصطناعي بشكل فعال.
• تنفيذ تقنيات الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات في حل تحديات الأعمال.
• فهم الاعتبارات الأخلاقية وأفضل الممارسات في تحليل البيانات المدفوع بالذكاء الاصطناعي.

الكفاءات المستهدفة

الكفاءات المستهدفة

• الكفاءة في تقنيات الذكاء الاصطناعي وتكاملها مع تحليل البيانات
• المهارات في معالجة البيانات مسبقًا والنمذجة التنبؤية والتعلم الآلي
• الخبرة في استخدام أدوات ومنصات الذكاء الاصطناعي للتحليلات المتقدمة
• القدرة على تصور وتوصيل الرؤى التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي بشكل فعال
• معرفة الاعتبارات الأخلاقية وأفضل الممارسات في تطبيقات الذكاء الاصطناعي

المحاور العامة

مقدمة عن الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات

• نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي ودوره في تحليل البيانات الحديثة
• فهم المفاهيم الرئيسية للذكاء الاصطناعي: التعلم الآلي والتعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية
• الاختلافات بين تحليل البيانات التقليدي والتحليل القائم على الذكاء الاصطناعي
• دراسات حالة حول تطبيقات الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات القائمة على البيانات

إعداد البيانات ومعالجتها مسبقًا للذكاء الاصطناعي

• تقنيات تنظيف البيانات وتنظيمها وهيكلتها
• التعامل مع البيانات المفقودة والقيم المتطرفة ومجموعات البيانات غير المتوازنة
• اختيار الميزات والهندسة لنماذج الذكاء الاصطناعي
• تمارين عملية في إعداد مجموعات البيانات لتطبيقات الذكاء الاصطناعي