المقدمة

تعد الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي من أكثر التقنيات تأثيرًا في عالم التكنولوجيا الحديث. تقدم الحوسبة السحابية قدرات حوسبة مرنة وقابلة للتوسع، بينما يسعى الذكاء الاصطناعي إلى تمكين الأنظمة والأجهزة من القيام بمهام ذكية بشكل مشابه للبشر. يعد الاستخدام المتكامل للحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي مفتاحًا لتحسين العمليات وتحقيق الابتكار في العديد من المجالات الصناعية والأعمال.

أهداف الدورة:

 تهدف هذه الدورة التدريبية المتقدمة في الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي إلى تمكين المشاركين من:

• فهم مفاهيم الحوسبة السحابية وأنماط النموذج الخدمة وكيفية تطبيقها لتحقيق الاستدامة والمرونة في البنية التحتية للمؤسسات.

• التعرف على مفاهيم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي واستخدامها لتحليل البيانات واتخاذ القرارات الذكية.

• تطوير مهارات التطوير والتكامل مع خدمات الحوسبة السحابية واستخدام أدوات تطوير الذكاء الاصطناعي الشهيرة.

• التعرف على تطبيقات الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي في مجالات مثل الصناعة والرعاية الصحية والتجارة الإلكترونية وغيرها.

الفئات المستهدفة:

 تعد هذه الدورة مثالية للمهندسين والمطورين البرمجيين والباحثين وممارسي التكنولوجيا الذين يرغبون في التعمق في مجالات الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي. كما يمكن للمدراء التنفيذيين ومسؤولي صنع القرار استخدام هذه الدورة لفهم كيفية تحسين العمليات والابتكار داخل منظماتهم باستخدام هذه التقنيات المتقدمة. يفضل أن يكون لدى المشاركين بعض الخلفية في مجال البرمجة وأساسيات الحوسبة والتعلم الآلي، ولكن ليس شرطًا أساسيًا.

المحاور التدريبية:

اليوم الاول : مقدمة في الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي

• مفهوم الحوسبة السحابية وتعريفها.

• مفاهيم أساسية حول مراكز البيانات والتخزين السحابي.

• نظرة عامة على التطور التاريخي للحوسبة السحابية والتقنيات الرئيسية المستخدمة.

• مفهوم الذكاء الاصطناعي وأنواعه المختلفة.

اليوم الثاني : خدمات الحوسبة السحابية والتكامل

• أنماط نموذج الخدمة السحابية (IaaS، PaaS، SaaS) وما يميز كل نمط.

• الحوسبة الموزعة والحوسبة الفائقة السرعة.

• التكامل بين خدمات الحوسبة السحابية وكيفية توفير الاستقرار والأمان.

اليوم الثالث : الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

• استعراض الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ومجالات التطبيق المختلفة.

• أساسيات تعلم الآلة والخوارزميات الشهيرة.

• البيانات الكبيرة والتحليل الذكي.

اليوم الرابع : تقنيات تطوير الذكاء الاصطناعي

• أدوات تطوير الذكاء الاصطناعي والمكتبات البرمجية الشهيرة.

• استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية والتعلم العميق.

• تطوير نماذج تعلم الآلة باستخدام Python.

اليوم الخامس : تحسين الأداء وتطبيقات متقدمة

• تحسين أداء نماذج تعلم الآلة والتعامل مع المشكلات الشائعة.

• استخدام الذكاء الاصطناعي في مجالات متنوعة مثل الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية وأنظمة الألعاب.

• نظرة عامة على التطورات الحديثة في الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي.