مدخل الى علم الذكاء الاصطناعي (AI)

تُعدّ هذه الدورة مدخلاً شاملاً وعملياً لعالم الذكاء الاصطناعي (AI)، حيث صُممت لتزويد المشاركين بالمعارف الأساسية والمهارات التطبيقية للتعامل مع تقنيات الذكاء الاصطناعي واستغلالها في تحسين العمليات والابتكار المؤسسي.تأخذ الدورة المتدرب في رحلة متدرجة تبدأ من المفاهيم والنظريات الأساسية، مروراً بخوارزميات التعلم الآلي والشبكات العصبية، وصولاً إلى أحدث أساليب الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI) واستراتيجيات التوليد المدعوم بالاسترجاع (RAG)، مع التركيز على حوكمة التقنية وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي المسؤول (Responsible AI). أهداف الدورة التدريبية:استيعاب مفاهيم الذكاء الاصطناعي: فهم المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي وتطبيقاته المختلفة في مجالات متعددة.إتقان أساسيات التعلم الآلي والعميق: شرح المبادئ الجوهرية للتعلم الآلي (Machine Learning)، والتعلم العميق (Deep Learning)، والشبكات العصبية (Neural Networks)، وتطبيقها على سيناريوهات واقعية.تحليل أثر الذكاء الاصطناعي التوليدي: تقييم دور الذكاء الاصطناعي التوليدي في تحول عمليات الأعمال وتحديد فرص الابتكار وتطوير الأداء.تصميم حلول توليدية مبتكرة: إعداد وتصميم حل قائم على الذكاء الاصطناعي التوليدي لمواجهة تحدٍّ تنظيمي أو مؤسسي، مع دمج الاعتبارات الأخلاقية والمسؤولية.استخدام معالجة اللغة الطبيعية واستراتيجيات RAG: فهم كيفية تعامل الآلة مع النصوص البشرية واستغلال تقنيات الـ RAG لتحسين دقة استجابات النماذج.تعزيز الثقافة الرقمية والذكاء الاصطناعي (AI Literacy): رفع مستوى الوعي بالمهارات والأدوات الحديثة لضمان التكيف مع تحولات سوق العمل. المحاور الرئيسية للدورة (Syllabus / Modules) المحور الأول: أساسيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته (Fundamentals & Applications of AI)مفهوم الذكاء الاصطناعي: التعريف، التاريخ، والتطور.أنواع الذكاء الاصطناعي: الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI) مقابل العام (AGI).التطبيقات القطاعية: استخدامات الذكاء الاصطناعي في الصحة، المال والأعمال، التعليم، والصناعة.الثقافة الرقمية بالذكاء الاصطناعي (AI Literacy): المفاهيم والمصطلحات الأساسية التي يجب أن يعرفها كل مهني. المحور الثاني: التعلم الآلي، التعلم العميق، والشبكات العصبية (ML, DL & Neural Networks)مبادئ التعلم الآلي (Machine Learning):التعلم بإشراف (Supervised Learning)، التعلم بدون إشراف (Unsupervised Learning)، والتعلم بالتعزيز (Reinforcement Learning).التعلم العميق والشبكات العصبية (Deep Learning & Neural Networks):بنية الشبكة العصبية (الإدخال، الطبقات الخفية، المخرجات).كيف تتعلم الشبكات العصبية (Backpropagation & Activation Functions).التطبيق العملي: دراسة حالات وسيناريوهات من العالم الحقيقي لتطبيق هذه الخوارزميات. المحور الثالث: معالجة اللغة الطبيعية والذكاء الاصطناعي التوليدي (NLP & Generative AI)معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing - NLP):كيف تفهم الآلة النصوص وتستخرج المعنى (Tokenization, Embeddings, Sentiment Analysis).الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI):نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وآلية عملها.دور الذكاء الاصطناعي التوليدي في أتمتة العمليات، تحسين إنتاجية الموظفين، وابتكار المنتجات والخدمات. المحور الرابع: التوليد المدعوم بالاسترجاع والتطبيقات المؤسسية (RAG & Enterprise Solutions)مفهوم RAG (Retrieval-Augmented Generation):كيف يعمل الـ RAG على ربط النماذج التوليدية بقواعد البيانات الخاصة بالمؤسسة لزيادة الدقة والحد من الهلوسة (Hallucinations).تحليل وفرص الأعمال: تحديد الفجوات في العمليات المؤسسية وتحويلها إلى فرص مبتكرة باستخدام الذكاء الاصطناعي.مشروع تطبيقي: تصميم نموذج لحل تنظيمي (Design a Generative AI Solution) لمشكلة واقعية داخل شركة أو مؤسسة. المحور الخامس: الذكاء الاصطناعي المسؤول والحوكمة (Responsible AI & Ethics)مبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤول (Responsible AI): العدالة، الشفافية، الموثوقية، والأمان.التحيز والخصوصية: معالجة التحيز في البيانات (Data Bias) وحماية بيانات المستخدمين والبيانات الحساسة.إدارة المخاطر والاعتبارات الأخلاقية: وضع أطر عمل أخلاقية لضمان استخدام آمن ومسؤول داخل منظومات الأعمال. الفئة المستهدفةالمهنيون ومدراء الأعمال: الراغبون في فهم وتطبيق الذكاء الاصطناعي لتحسين جودة وكفاءة العمليات.المطورون والمبتدئون في المجال التقني: الراغبون في بناء أساس متين في خوارزميات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي.قادة التحول الرقمي ومصممو الحلول: الراغبون في ابتكار حلول ذكية ومسؤولة للمؤسسات.الطلاب والخريجون: الراغبون في رفع مهاراتهم للالتحاق بسوق العمل الحديث (AI Literacy).