دورة تدريبية: تحليل البيانات باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي

المقدمة

مع تزايد حجم البيانات المتاحة في عصرنا الحالي، أصبح تحليل البيانات واستخراج المعلومات القيمة منها أمرًا حيويًا للشركات والمؤسسات في اتخاذ القرارات الاستراتيجية وتحقيق التنبؤات الدقيقة. ومع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي، أصبح بإمكاننا الاستفادة من هذه الأدوات للحصول على رؤى أعمق وتحليلات أكثر تفصيلاً.

تتناول دورة تحليل البيانات باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي مواضيع متقدمة تساهم في تطوير مهارات المشتركين وزيادة فهمهم لأساسيات التحليل الذكي وتطبيقاته في مختلف المجالات. ستعزز هذه الدورة الفهم العميق لتقنيات التعلم الآلي والتحليل الاحصائي المتقدم، مما يسمح للمشتركين بالاستفادة القصوى من البيانات المتاحة وتحويلها إلى معرفة ذكية وقرارات استراتيجية.

أهداف الدورة:

• فهم مفاهيم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وكيفية تطبيقها في تحليل البيانات.

• التعرف على الشبكات العصبية الاصطناعية وتحسين أداءها باستخدام تقنيات متقدمة.

• تطوير القدرة على تحليل النصوص واستخراج المعلومات القيمة منها باستخدام الذكاء الاصطناعي.

• استخدام تقنيات التحليل الاحصائي المتقدمة في تحليل البيانات التفاضلية والتصنيفية.

• تحليل الصوت والصور باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي واستخراج المعلومات الكامنة فيها.

الجمهور المستهدف:

• محللو البيانات والباحثون الذين يرغبون في تحسين مهاراتهم في تحليل البيانات باستخدام التقنيات الحديثة.

• مطورو البرمجيات والمهندسون الذين يرغبون في تعلم كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي في مشاريع التحليل والتعلم الآلي.

• مديرو الشركات والقادة الذين يبحثون عن فهم أفضل للتقنيات الحديثة لتحليل البيانات والاستفادة منها في اتخاذ القرارات الاستراتيجية.

• أي شخص مهتم بمجال الذكاء الاصطناعي ويرغب في توسيع معرفته بتحليل البيانات واستخدام التقنيات المتقدمة.

المحاور العامه:

اليوم الاول : أساسيات تحليل البيانات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي

• مراجعة مفاهيم تحليل البيانات وأهميتها.

• نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي وأنواعه.

• التعرف على أدوات وتقنيات تحليل البيانات وتطبيقاتها.

اليوم الثاني : تقنيات التعلم الآلي المتقدمة

• التحسين المتكيف (Adaptive Optimization) وتقنياته في تحسين أداء نماذج الذكاء الاصطناعي.

• شبكات التعلم العميق Deep Learning وأنواعها.

• التحسين المتعدد المتغيرات (Multivariate Optimization) ودوره في تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي.

اليوم الثالث : تحليل النصوص باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي

• مقدمة في تحليل النصوص وتطبيقاتها.

• تحويل النصوص إلى معالم قابلة للتحليل.

• تقنيات تحليل المشاعر والتصنيف النصي.

• اليوم الرابع : تحليل الصوت والصور باستخدام الذكاء الاصطناعي

• مقدمة في تحليل الصوت وتطبيقاتها.

• تقنيات استخراج المعالم من الصوت.

• مقدمة في تحليل الصور وتطبيقاتها.

• تقنيات استخراج المعالم من الصور.

اليوم الخامس : التحسين المتقدم والمستقبل للذكاء الاصطناعي

• تطور الذكاء الاصطناعي والاتجاهات المستقبلية.

• التحسين المتقدم للذكاء الاصطناعي باستخدام تقنيات مبتكرة.

• التحديات الحالية والأخلاقيات في استخدام الذكاء الاصطناعي.