·       

المقدمة:

الذكاء الاصطناعي أحد الركائز الأساسية للتطور التكنولوجي في العصر الحديث، حيث يلعب دورًا محوريًا في تعزيز الأداء المؤسسي ورفع مستوى التنافسية عبر مختلف القطاعات. ومع تسارع الابتكارات الرقمية، تبرز تقنيات الذكاء الاصطناعي كأداة قوية في تحليل البيانات الضخمة، تحسين كفاءة العمليات، ودعم عمليات اتخاذ القرار بدقة وفعالية أكبر.

الهدف العام:

تزويد المشاركين بالمعرفة والمهارات الأساسية حول تقنيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في مختلف المجالات، مما يمكنهم من تحسين الأداء المؤسسي، تعزيز التنافسية، وتحليل البيانات الضخمة بفعالية، بالإضافة إلى دعم عمليات اتخاذ القرار باستخدام حلول الذكاء الاصطناعي المتقدمة.

الأهداف التفصيلية:

•  فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي والتعرف على مفهومه، تطوره، وتطبيقاته في مختلف المجالات.

•  تحليل البيانات الضخمة باستخدام الذكاء الاصطناعي وفهم آليات استخراج المعلومات القيّمة لدعم القرارات المؤسسية.

•  التعرف على خوارزميات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في التعلم الآلي والتعلم العميق وتطبيقاتها العملية.

•  تحسين كفاءة العمليات المؤسسية عبر تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في التشغيل والأتمتة.

•  توظيف الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرار من خلال تحليل الأنماط والتنبؤ بالنتائج المستقبلية.

•  استكشاف الأدوات والمنصات المستخدمة في تطوير حلول الذكاء الاصطناعي وفهم كيفية استخدامها بفعالية.

•  تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل النصوص والصور والصوت واستخدامها في مختلف الصناعات.

•  معرفة تحديات وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي وكيفية التعامل معها لضمان الاستخدام المسؤول لهذه التقنية.

•  تصميم وتنفيذ مشاريع ذكاء اصطناعي بسيطة من خلال بيئات برمجية مخصصة مثل

Python و .TensorFlow

•  التعرف على أحدث التوجهات المستقبلية للذكاء الاصطناعي واستكشاف إمكانيات التطوير والابتكار في هذا المجال.

الوحدات التدريبية:

الوحدة الأولى: مقدمة في الذكاء الاصطناعي

ü      تعريف الذكاء الاصطناعي وأنواعه

ü      الفرق بين الذكاء الاصطناعي، تعلم الآلة، والتعلم العميق

ü      تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية والمجالات المختلفة

ü      الاتجاهات الحديثة في الذكاء الاصطناعي

ü      مفاهيم الخوارزميات، البيانات، والأتمتة

الوحدة الثانية: البيانات والذكاء الاصطناعي

ü      أهمية البيانات في بناء نظم الذكاء الاصطناعي

ü      أنواع البيانات (مهيكلة، غير مهيكلة، شبه مهيكلة)

ü      معالجة البيانات وتنظيفها وتحليلها

ü      دور البيانات الضخمة (Big Data)

ü      مقدمة في أدوات التحليل مثل Python – Excel – Power BI

الوحدة الثالثة: تعلم الآلة (Machine Learning)

ü      مفاهيم تعلم الآلة: الإشرافي وغير الإشرافي

ü      أشهر الخوارزميات (Decision Trees، KNN، SVM، Naïve Bayes)

ü      مراحل بناء نموذج تعلم آلي

ü      تدريب واختبار النماذج

ü      أدوات مفتوحة المصدر (مثل: Scikit-learn، Google Colab)

الوحدة الرابعة: الذكاء الاصطناعي التوليدي وتعلم العميق

ü      مفهوم الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI)

ü      مقدمة في الشبكات العصبية الاصطناعية

ü      التعلم العميق (Deep Learning) وأطر العمل مثل TensorFlow

ü      أمثلة على ChatGPT و DALL·E و Copilot

ü      الاستخدامات العملية في المحتوى، الصور، البرمجة

الوحدة الخامسة: الذكاء الاصطناعي في الأعمال والصناعات

ü      تطبيقات AI في التسويق، التعليم، الطب، التصنيع، المالية

ü      كيف تغير AI نماذج الأعمال وسلوك المستهلك

ü      تحليل الحالات العملية لمؤسسات استخدمت AI بفعالية

ü      تكامل الذكاء الاصطناعي مع الأنظمة المؤسسية ERP/CRM

ü      إدارة المشاريع المعتمدة على الذكاء الاصطناعي

الوحدة السادسة: أخلاقيات الذكاء الاصطناعي والمخاطر

ü      الاعتبارات الأخلاقية في استخدام الذكاء الاصطناعي

ü      التحيّز في الخوارزميات والخصوصية

ü      أمن البيانات والمسؤولية القانونية

ü      مستقبل الوظائف والتحول الرقمي

ü      الأطر التنظيمية العالمية لتنظيم الذكاء الاصطناعي

 الوحدة السابعة (اختيارية): مشروع تطبيقي ومهارات مستقبلية

ü      تصميم مشروع ذكاء اصطناعي بسيط (تطبيق/نموذج/تحليل بيانات)

ü      استخدام أدوات بدون برمجة (No-Code AI) مثل Pictory، Runway ML

ü      أهم المهارات المستقبلية لمتخصصي الذكاء الاصطناعي

ü      الاستعداد للحصول على شهادات دولية مثل Microsoft AI، IBM AI، Google AI

اعتماد الشهادة:

اعتماد محلي: على حسب الحامعه

 اعتماد دولي: اعتماد التطوير المهني المستمر  The CPD Standards Office    

محددات البرنامج:

لغة البرنامج: اللغة العربية، مع استخدام المصطلحات الفنية باللغة الإنجليزية

·       عدد الساعات: (15) ساعة تدريبية

·       عدد الأيام: (3) أيام

·       نوع التدريب: أونلاين (عن بعد)

مخرجات البرنامج:

في نهاية البرنامج، سيكون المتدرب قادراً على:

ü                فهم الأساسيات والمفاهيم الرئيسية للذكاء الاصطناعي وتطوره التاريخي.

ü                لتمييز بين الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، والتعلم العميق، ومعرفة تطبيقاتهم المختلفة.

ü    استكشاف استخدامات الذكاء الاصطناعي في مختلف القطاعات مثل الصحة، المال، والصناعة.

ü                تطوير المهارات الأساسية في التعام مع خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

ü                        تحليل البيانات الضخمة باستخدام أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي مثل  

 Python و.TensorFlow

ü                تصميم نماذج ذكاء اصطناعي لاستخراج الأنماط والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية.

ü       تنفيذ حلول تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحسين العمليات التشغيلية وأتمتة المهام في المؤسسات.

ü                تطبيق استراتيجيات الذكاء الاصطناعي في تحسين تجربة العملاء وتحليل سلوك المستخدمين.

ü                         التعرف على الجوانب الأخلاقية والأمنية المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.

ü                الاطلاع على أحدث التوجهات المستقبلية في الذكاء الاصطناعي وتأثيرها على سوق العمل.

·      الفئة المستهدفة:

1. ü          المهنيون في مجال التكنولوجي
2. ü      رواد الأعمال وأصحاب الشركات
3. ü         المهتمون بالتحول الرقمي
4. ü      طلاب الجامعات والخريجون
5. ü      الموظفون في القطاعات المختلفة

·       مزايا البرنامج:

ü      تمنح المتدرب أساسًا علميًا وعمليًا يؤهله لدخول سوق العمل في مجالات الذكاء الاصطناعي.

ü      يشمل تدريبات عملية وتطبيقات فورية على أدوات الذكاء الاصطناعي المتوفرة.

ü      محتوى تدريبي حديث ومواكب للتقنيات العالمية

ü      يشمل تدريبات على أدوات ومنصات حقيقية مع نماذج تطبيقات فعلية في قطاعات: الصحة، التعليم، الأعمال، التسويق

ü      لا يشترط خبرة تقنية متقدمة

ü      البرنامج مناسب للطلاب، المعلمين، الموظفين، وأصحاب الأعمال

ü      يبدأ من المبادئ الأساسية، ويُدمج معها مفاهيم متقدمة بطريقة تصاعدية

ü      مطور تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي (في الإصدارات المتقدمة)

ü      مدربون معتمدون وخبرة تقنية ميدانية

ü      يُقدَّم البرنامج بواسطة متخصصين في الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات

·      آلية الاختبار:

• آلية الاختبار:

متطلبات الشهادة: لا يوجد

اللغة: العربية.

عدد الأسئلة: 30 سؤال

زمن الاختبار: ساعة ونصف

درجة الاجتياز : 70%

طبيعة الأسئلة: اختيار من متعدد / صح ام خطأ

الكيفية: اونلاين