11-07-2024, 01:09 PM
🤖✨انضم إلينا في دورة "مبادئ وممارسات الذكاء الاصطناعي" وتعلم كيف يمكن لهذه التقنية المتطورة أن تغير طريقة عملك! من الأساسيات إلى التطبيقات العملية، سنقودك خطوة بخطوة لتصبح جزءًا من الثورة الرقمية القادمة! 🚀📈
🌟المحتوى العلمي لدورة مبادئ وممارسات الذكاء الاصطناعي 🌟
المحتوى العلمي للبرنامج التدريبي
مقدمة في الذكاء الاصطناعي (AI) ، التعلم الآلي (ML) وعلوم البيانات
مفهوم الذكاء الاصطناعي وأشكاله
الذكاء الاصطناعي كمزيج من التقنيات الحديثة
الذكاء الاصطناعي من منظور تاريخي
الذكاء الاصطناعي: المنطق، السبب، الفعل
التفكير في الذكاء الاصطناعي: التعلّم الآلي
ركائز البناء التسع
الخوارزميات ومحركات البحث
تطبيقات التعلم المشرف عليها
التصنيف: الخوارزميات مثل Naïve bayes
الانحدار: خوارزميات مثل الانحدار الخطي وأشجار القرار
تطبيقات التعلم شبه المشرف عليها
الخوارزميات مثل Q-Learning ، SARSA
تطبيقات التعلم غير المشرف عليها
التجميع: الخوارزميات مثل kMeans والتسلسل الهرمي
تحديد منهجية الذكاء الاصطناعي: العمل الجماعي
الممارسة مع ركائز البناء واستخدام الحالات
مصفوفة فرصة الذكاء الاصطناعي
حالات الاستخدام الناجحة من قبل سلسلة القيمة بورتر Porter
الأنشطة الأساسية: العمليات الواردة والتسويق والمبيعات والخدمات الصادرة
دعم الأنشطة: الإدارة والمالية والموارد البشرية والبحث والتطوير والمشتريات
حالات الاستخدام الناجحة عن طريق التكنولوجيا
البرمجة اللغوية العصبية NL
التعرف على الصور
التعلم الآلي
تشغيل مشاريع ناجحة للذكاء الاصطناعي
عملية المشروع
تكوين الأفكار وتعريف المشكلة
تحليل البيانات الاستكشافية
تطوير النموذج
التنفيذ
المهارات والقدرات
التغييرات المؤسسية
الأخطاء الشائعة العشرة
أدوات الذكاء الاصطناعي وخارطة الطريق
التقنيات: R ، Python ، Spotfire ، Hadoop
المنصات: Ms Azure وIBM Watson وGoogle Tensorflow
تطوير خارطة الطريق
اعداد خارطة الطريق الاولى
-
🌟المحتوى العلمي لدورة مبادئ وممارسات الذكاء الاصطناعي 🌟
المحتوى العلمي للبرنامج التدريبي
مقدمة في الذكاء الاصطناعي (AI) ، التعلم الآلي (ML) وعلوم البيانات
مفهوم الذكاء الاصطناعي وأشكاله
الذكاء الاصطناعي كمزيج من التقنيات الحديثة
الذكاء الاصطناعي من منظور تاريخي
الذكاء الاصطناعي: المنطق، السبب، الفعل
التفكير في الذكاء الاصطناعي: التعلّم الآلي
ركائز البناء التسع
الخوارزميات ومحركات البحث
تطبيقات التعلم المشرف عليها
التصنيف: الخوارزميات مثل Naïve bayes
الانحدار: خوارزميات مثل الانحدار الخطي وأشجار القرار
تطبيقات التعلم شبه المشرف عليها
الخوارزميات مثل Q-Learning ، SARSA
تطبيقات التعلم غير المشرف عليها
التجميع: الخوارزميات مثل kMeans والتسلسل الهرمي
تحديد منهجية الذكاء الاصطناعي: العمل الجماعي
الممارسة مع ركائز البناء واستخدام الحالات
مصفوفة فرصة الذكاء الاصطناعي
حالات الاستخدام الناجحة من قبل سلسلة القيمة بورتر Porter
الأنشطة الأساسية: العمليات الواردة والتسويق والمبيعات والخدمات الصادرة
دعم الأنشطة: الإدارة والمالية والموارد البشرية والبحث والتطوير والمشتريات
حالات الاستخدام الناجحة عن طريق التكنولوجيا
البرمجة اللغوية العصبية NL
التعرف على الصور
التعلم الآلي
تشغيل مشاريع ناجحة للذكاء الاصطناعي
عملية المشروع
تكوين الأفكار وتعريف المشكلة
تحليل البيانات الاستكشافية
تطوير النموذج
التنفيذ
المهارات والقدرات
التغييرات المؤسسية
الأخطاء الشائعة العشرة
أدوات الذكاء الاصطناعي وخارطة الطريق
التقنيات: R ، Python ، Spotfire ، Hadoop
المنصات: Ms Azure وIBM Watson وGoogle Tensorflow
تطوير خارطة الطريق
اعداد خارطة الطريق الاولى
-
للاستفسار والتسجيل، يسعدنا تواصلكم معنا
للتواصل: 00201067580194
واتساب: https://wa.me/201067580194
البريد الإلكتروني: manarkhaled@europeanqualitytc.com
-