المقدمة

مرحبًا بكم في دورتنا المتقدمة في الذكاء الاصطناعي! تعد هذه الدورة خطوة متقدمة في عالم الذكاء الاصطناعي، حيث ستمنحك فرصة التعمق في المفاهيم والتقنيات المتقدمة التي تساهم في تحقيق التقدم الثوري في هذا المجال الحيوي والمتنامي. ستتعلم كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي في الحياة العملية والاستفادة من إمكانياته الهائلة لتحسين العمليات واتخاذ القرارات الذكية.

الأهداف

1. فهم متقدم للشبكات العصبية العميقة والتعلم العميق واستخداماتها في مجموعة متنوعة من المجالات.
2. اكتساب المهارات اللازمة لتطوير نماذج لغوية متقدمة وتطبيقات تحليل اللغة الطبيعية (NLP).
3. تعلم تقنيات الذكاء الاصطناعي في التعرف على الصور وتطبيقات رؤية الحاسوب (Computer Vision).
4. دراسة التعلم التعزيزي وتحليل الأساليب الحديثة لاتخاذ القرارات الذكية في بيئات متغيرة.
5. استكشاف التطبيقات المتقدمة للذكاء الاصطناعي في المجالات الصناعية والطبية والزراعية وغيرها.

الفئات المستهدفة

1. المطورون والمبرمجون الذين يرغبون في تعزيز معرفتهم ومهاراتهم في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
2. العلماء والمهندسون الذين يعملون في مجالات تطبيقية مثل الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية ويسعون لتحسين أدائهم في تلك المجالات.
3. المدراء وصُنَّاع القرار في المؤسسات التي تهتم بتبني التقنيات الذكية للحصول على ميزة تنافسية.
4. الباحثون وطلاب الدراسات العليا الذين يهتمون بمجال الذكاء الاصطناعي ويرغبون في التوسع في معرفتهم وإجراء بحوث متقدمة.
5. أي شخص لديه اهتمام في مجال الذكاء الاصطناعي ويرغب في فهم التطورات والتطبيقات الأخيرة في هذا المجال المثير للإعجاب.

محاور الدورة التدريبية

اليوم 1: مفاهيم متقدمة في الذكاء الاصطناعي

• الشبكات العصبية العميقة والتعلم العميق (Deep Learning).
• النماذج اللغوية وتحليل اللغة الطبيعية (Natural Language Processing - NLP).
• تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الرؤية الحاسوبية (Computer Vision).

اليوم 2: التعلم التعزيزي والأتمتة

• فهم تقنيات التعلم التعزيزي وتطبيقاتها في الألعاب والروبوتات.
• الأتمتة باستخدام الذكاء الاصطناعي في المجالات الصناعية والإدارية.

اليوم 3: الشبكات العصبية العميقة وتطبيقاتها المتقدمة

• التعمق في الشبكات العصبية العميقة والتعرف على النماذج المتقدمة.
• تطبيقات متقدمة للشبكات العصبية في التعلم الإشرافي وغير الإشرافي.

اليوم 4: تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة والتحسين الذاتي

• فهم مفهوم التعلم المتفوق (Transfer Learning) وتطبيقه في الشبكات العصبية العميقة.
• دراسة تقنيات التعلم الذاتي والتحسين الذاتي (Self-supervised Learning) واستخداماتها.
• التعرف على أحدث التقنيات والأدوات التي تُستخدم في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي.

اليوم 5: مستقبل الذكاء الاصطناعي وتحدياته

• الاتجاهات الحالية والتطورات المحتملة في مجال الذكاء الاصطناعي.
• التحديات المستقبلية والأخلاقيات المرتبطة بتطبيقات الذكاء الاصطناعي.