حقيبة تدريبية
مبادئ وممارسات البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي
5 أيام، 25 ساعة تدريبية
تتضمن الحقيبة الملفات التالية:
- شرائح العرض Power Point
- دليل المدرب Word
- مذكرة المتدرب Word
- أوراق العمل Word
- الدليل التعريفي للحقيبة Word
- الاختبار القبلي والبعدي Word
- استمارة تقييم دورة تدريبية Word
جميع الملفات مفتوحة وقابلة للتعديل
الهدف العام:
- تقييم وشرح القيمة التي يمكن أن تقدمها البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي لصناعاتها وشركاتها ووظائفها
الأهداف التفصيلية:
في نهاية البرنامج يتوقع أن يكون المتدرب قادراً على:
- دراسة نشأة ومفهوم الذكاء الاصطناعي.
- تحديد خصائص الذكاء الاصطناعي.
- التعرف على فروع الذكاء الاصطناعي.
- اكتشاف تطبيقات ومجالات الذكاء الاصطناعي.
- دراسة مفهوم ونشأة البيانات الضخمة.
- التعرف على آلية عمل البيانات الضخمة.
- تحديد مزايا وإمكانيات البيانات الضخمة.
- اكتشاف تطبيقات ومجالات استخدام البيانات الضخمة.
- التعرف على التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.
- توضيح الذكاء الاصطناعي واستخدامه في تحسين محركات البحث.
- الاطلاع على الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة في الاستثمار الكمي.
- اكتشاف البيانات الضخمة ومؤشّرات الأداء الرّئيسيّة.
- التعرف على الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية NLP.
- تحديد أدوات الذكاء الاصطناعي.
المحاور التدريبية:
اليوم التدريبي الأول:
الجلسة التدريبية الأولى: مدخل إلى الذكاء الاصطناعي
- نشأة الذكاء الاصطناعي.
- مفهوم الذكاء الاصطناعي.
- خصائص الذكاء الاصطناعي.
- فروع الذكاء الاصطناعي.
- تطبيقات ومجالات الذكاء الاصطناعي.
الجلسة التدريبية الثانية: أساسيات البيانات الضخمة
- مفهوم ونشأة البيانات الضخمة.
- آلية عمل البيانات الضخمة.
- هل كل البيانات ذات أحجام كبيرة هي بيانات ضخمة؟
- مزايا وإمكانيات البيانات الضخمة.
اليوم التدريبي الثاني:
الجلسة التدريبية الأولى: تطبيقات ومجالات استخدام البيانات الضخمة
- مجالات استخدام البيانات الضخمة.
- تطبيقات ونماذج من واقع استخدام البيانات الضخمة.
- أهمية البيانات الضخمة للذكاء الاصطناعي.
- أهمية الذكاء الاصطناعي للبيانات الضخمة.
الجلسة التدريبية الثانية: التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي
- ما هو التعلم الآلي؟
- كيف يمكن أن يساعد التعلم الآلي عملك
- بعض تطبيقات التعلم الآلي في الأعمال.
- فوائد استخدام التعلم الآلي في الأعمال.
- كيف تنشئ وتستخدم خوارزميات التعلم الآلي في عملك؟
- لماذا يجب أن تتبنى الشركات تكنولوجيا التعلم الآلي لأغراض أعمالها؟
اليوم التدريبي الثالث:
الجلسة التدريبية الأولى: الذكاء الاصطناعي واستخدامه في تحسين محركات البحث
- فهم أساسيات تحسين محركات البحث.
- دور الأتمتة في تحسين محركات البحث.
- المكونات الرئيسية لخوارزميات أتمته تحسين محركات البحث.
- كيفية تحليل خوارزميات أتمتة تحسين محركات البحث للكلمات الرئيسية.
الجلسة التدريبية الثانية: تابع الذكاء الاصطناعي واستخدامه في تحسين محركات البحث
- الاستفادة من الأتمتة لتحسين الصفحة.
- قوة أتمتة تحسين محركات البحث في بناء الروابط.
- المراقبة والتتبع باستخدام خوارزميات أتمتة تحسين محركات البحث.
- تحديات وقيود خوارزميات أتمتة تحسين محركات البحث.
اليوم التدريبي الرابع:
الجلسة التدريبية الأولى: الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة في الاستثمار الكمي
- الاستفادة من الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة في الاستثمار الكمي.
- منهجيات الذكاء الاصطناعي AI Approaches.
- استخدام الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة لتحسين سلسلة التوريد.
- تأثير الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة.
- ظهور الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة في أدوات تصنيف الاستثمار.
الجلسة التدريبية الثانية: البيانات الضخمة ومؤشّرات الأداء الرّئيسيّة
- التّحدّيات الرّئيسيّة للبيانات الضّخمة.
- مؤشّرات الأداء الرّئيسيّة KPIs للبيانات الضّخمة.
- أهداف العمل تركز على البيانات الضّخمة.
اليوم التدريبي الخامس:
الجلسة التدريبية الأولى: الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية NLP
- معالجة اللغة الطبيعية NLP وأنواعها.
- التقنيات المتعددة لمعالجة اللغة الطبيعية.
- كيفية عمل معالجة اللغات الطبيعية NLP.
- استخدامات وتطبيقات معالجة اللغة الطبيعية NLP.
- التحديات التي تواجه معالجة اللغة الطبيعية NLP.
الجلسة التدريبية الثانية: أدوات الذكاء الاصطناعي
- تقنية Hadoop.
- تقنية R وPython.
