تهدف هذه الدورة إلى تقديم مفاهيم وتقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة للمشاركين، مع التركيز على كيفية تطبيق هذه التقنيات في مجالات متنوعة لتحسين الأداء واتخاذ القرارات. سيتم تغطية الأساسيات بالإضافة إلى الأدوات والمنهجيات المتقدمة التي يستخدمها المحترفون في هذه المجالات.
الوصف
أهداف الدورة
- التعرف على المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
- فهم الخوارزميات الرئيسية المستخدمة في تعلم الآلة.
- تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في حل المشكلات العملية.
- تعلم كيفية بناء نماذج تعلم الآلة باستخدام البيانات.
- استكشاف أحدث الاتجاهات في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
محاور الدورة
1. مقدمة في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة:
- تعريف الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
- الفرق بين الذكاء الاصطناعي التقليدي والذكاء الاصطناعي المتقدم.
- التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية.
2. الأساسيات والنظريات في تعلم الآلة:
- الأنواع الأساسية لتعلم الآلة (التعلم المراقب، التعلم غير المراقب).
- فهم النماذج الرياضية والتقنيات الرياضية الأساسية.
- خوارزميات تعلم الآلة الشهيرة (مثل الانحدار الخطي، الأشجار القرار، SVM).
3. التحليل البياني والتعلم من البيانات:
- تحليل البيانات وتحضيرها لاستخدامها في التعلم الآلي.
- أهمية التنظيف والتحليل الاستكشافي للبيانات.
- بناء البيانات وتوزيعها للحصول على نتائج دقيقة.
4. بناء نماذج تعلم الآلة:
- خطوات بناء نموذج تعلم الآلة من البيانات.
- تقسيم البيانات والتدريب والاختبار.
- استخدام خوارزميات التعلم لتحسين النماذج.
5. تقييم أداء النماذج وتحسينها:
- تقنيات تقييم دقة النماذج.
- التعامل مع overfitting و underfitting.
- تحسين الأداء باستخدام تقنيات مثل cross-validation.
6. تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الصناعة:
- الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، التمويل، والتصنيع.
- الذكاء الاصطناعي في التجارة الإلكترونية وتحليل البيانات.
- استخدام الذكاء الاصطناعي في التصنيع الذكي وأتمتة العمليات.
7. الاتجاهات المستقبلية في الذكاء الاصطناعي:
- التعلم العميق والشبكات العصبية.
- الذكاء الاصطناعي في الروبوتات والمركبات الذاتية القيادة.
- تطور الذكاء الاصطناعي في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والرؤية الحاسوبية.