Cambridge
Academy
In London

المقدمة

يهدف هذا البرنامج التدريبي إلى تزويد المديرين التنفيذيين والمهنيين بفهم عميق للذكاء الاصطناعي (AI) وتطبيقاته الاستراتيجية في الأعمال. يغطي البرنامج أساسيات الذكاء الاصطناعي، واتخاذ القرارات الذكية، والتعلم الآلي، وتقنيات التحسين لتعزيز الأداء والابتكار في بيئة الأعمال.

الفئة المستهدفة

تم تصميم هذا البرنامج التدريبي للمهنيين الذين يسعون إلى توسيع معرفتهم بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك المديرين التنفيذيين وصناع القرار والعاملين في مختلف الصناعات مثل التسويق والتمويل والهندسة والتكنولوجيا.

سيكون هذا البرنامج مفيدًا بشكل خاص لـ:

• مسؤولي الجودة والسلامة والموثوقية والأمن
• مديري المشاريع
• المديرين التنفيذيين
• مديري التسويق
• المهندسين في مجالات العمليات والأنظمة والكهرباء والميكانيكا
• المتخصصين في المالية وتخطيط الميزانيات وصناع القرار وواضعي السياسات

الأهداف التدريبية

عند إكمال هذا البرنامج التدريبي، سيكون المشاركون قادرين على:

• تطوير فهم شامل للذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في بيئة الأعمال.
• تعلم استراتيجيات الذكاء الاصطناعي لاتخاذ القرارات والتخطيط.
• تفسير تقنيات محاكاة الذكاء البشري في التصنيف والتجميع.
• فهم كيفية تصميم ونشر تطبيقات التعلم الآلي.
• تحليل وتحسين التطبيقات التجارية المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

المحتوى التدريبي

اليوم الأول: نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي

• مقدمة في الذكاء الاصطناعي وقصص النجاح
• مقارنة بين الذكاء البشري والذكاء الاصطناعي
• تاريخ وتطور الذكاء الاصطناعي
• فهم دور الوكلاء الأذكياء في الذكاء الاصطناعي
• استكشاف حدود وإمكانات الذكاء الاصطناعي
• الذكاء الاصطناعي واتخاذ القرارات الذكية

اليوم الثاني: الوكلاء الأذكياء

• فهم مفهوم الوكلاء الأذكياء في الذكاء الاصطناعي
• أنواع الوكلاء الأذكياء وتطبيقاتهم المختلفة
• الفرق بين قواعد المعرفة وقواعد البيانات
• الاستدلال المنطقي في أنظمة الذكاء الاصطناعي
• دور عملية التوحيد في الذكاء الاصطناعي
• الاستدلال الاستنتاجي في الذكاء الاصطناعي

اليوم الثالث: التعلم الآلي

• مقدمة حول التعلم الموجه والتعلم غير الموجه
• الفرق بين التصنيف والتجميع في نماذج الذكاء الاصطناعي
• فهم الشبكات العصبية الاصطناعية
• التعلم من خلال الأمثلة وتدريب النماذج
• التعرف على الأشياء في تطبيقات الذكاء الاصطناعي
• هندسة الميزات وتصنيف البيانات

اليوم الرابع: المنطق الضبابي

• مقدمة في التفكير الضبابي في الذكاء الاصطناعي
• الفرق بين الغموض والاحتمالية
• المجموعات الضبابية والقواعد الضبابية لاتخاذ القرارات
• أهمية المنطق الضبابي في أنظمة الذكاء الاصطناعي
• تطبيقات عملية على أنظمة التحكم الضبابية
• إنشاء نموذج بسيط للتعلم الآلي باستخدام المنطق الضبابي

اليوم الخامس: الخوارزميات الجينية

• نظرة عامة على الخوارزميات الجينية في الذكاء الاصطناعي
• الحاجة إلى التحسين والتعظيم والتقليل في الذكاء الاصطناعي
• فهم كيفية تطور الخوارزميات الجينية وتكيّفها
• المكونات الرئيسية: الكروموسومات، الجينات، الاختيار، الطفرة، والتزاوج
• استخدام الخوارزميات الجينية في الذكاء الاصطناعي
• أمثلة عملية على تحسين الأعمال باستخدام الذكاء الاصطناعي