المقدمة:

في عصر البيانات الضخمة والتحول الرقمي، أصبحت أدوات الذكاء الاصطناعي والتحليلات المتقدمة من أقوى الوسائل لفهم الاتجاهات السكانية وتوقع الاحتياجات المستقبلية للمجتمعات. فهذه التقنيات لا تقتصر على تحليل الأرقام، بل تُمكّن صناع القرار من استشراف التغيرات وتوجيه السياسات والبرامج بكفاءة ودقة عالية.

تم تصميم هذا البرنامج من قبل مركز جلوبال هورايزون للتدريب والاستشارات لتزويد المتخصصين بالمهارات العملية والنظرية اللازمة لتوظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات المتقدم في المجال السكاني، وربط نتائج التحليل بوضع السياسات والخطط التنموية.

أهداف البرنامج:

• تعريف المشاركين بمفاهيم الذكاء الاصطناعي والتحليلات المتقدمة ودورها في التحليل السكاني.

• بناء قدرات المشاركين على استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في استكشاف الأنماط السكانية.

• تمكين المشاركين من تطوير نماذج تنبؤية لاحتياجات السكان.

• فهم تطبيقات تعلم الآلة في تحليل التحركات السكانية والتغيرات الديموغرافية.

• تعزيز القدرة على تقديم حلول تعتمد على البيانات لدعم السياسات العامة.

الفئة المستهدفة:

• محللو البيانات في القطاعين العام والخاص.

• موظفو هيئات الإحصاء والتخطيط الاستراتيجي.

• المتخصصون في السياسات السكانية والتنموية.

• مهندسو البيانات والعاملون في مجال الذكاء الاصطناعي.

• الأكاديميون والباحثون في مجالات السكان والتنمية.

المحاور:

اليوم الأول:

مقدمة في الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات السكانية

• مفاهيم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في السياق السكاني

• أنواع البيانات السكانية: هيكلية، غير هيكلية، آنية

• مصادر البيانات الحديثة (أجهزة الاستشعار، وسائل التواصل، بيانات الهاتف المحمول)

• أدوات التحليل الرقمي: Python، R، وPower BI

اليوم الثاني:

تحليل الأنماط السكانية باستخدام التعلم الآلي

• تصنيف السكان حسب أنماط السلوك والخصائص الديموغرافية

• استخدام الخوارزميات لتحديد التجمعات السكانية

• تحليل البيانات الزمنية والتنبؤ بالتحولات الديموغرافية

• حالات تطبيقية على مجموعات البيانات المفتوحة

اليوم الثالث:

الذكاء الاصطناعي لفهم الاحتياجات المجتمعية

• تحليل احتياجات السكان في مجالات الصحة، التعليم، الإسكان

• الربط بين البيانات الاجتماعية والاقتصادية لاتخاذ قرارات مستندة إلى البيانات

• تطوير خوارزميات توصية (Recommendation Systems) للخدمات العامة

• استخدام أدوات NLP لفهم أصوات واحتياجات السكان من البيانات النصية

اليوم الرابع:

بناء النماذج التنبؤية والدعم الاستباقي للسياسات

• إنشاء نماذج تنبؤية لتقدير الطلب على الخدمات المستقبلية

• تطبيق تحليل السيناريوهات السكانية المستقبلية

• الذكاء الاصطناعي في رصد الهجرة والنزوح السكاني

• حالات دراسية واقعية من تجارب دولية

اليوم الخامس:

من التحليل إلى السياسات: تصميم استراتيجيات مبنية على الذكاء الاصطناعي

• إعداد تقارير تحليلية تفاعلية (Interactive Dashboards)

• تقديم النتائج إلى صناع القرار بطريقة فعّالة

• أخلاقيات استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات السكانية

• ورشة عمل ختامية: تصميم مشروع تحليلي واقعي موجه لدعم سياسات سكانية