Cambridge
Academy
In London

المقدمة تحول التحليلات التنبؤية والوصفية البيانات الخام إلى استراتيجيات قابلة للتنفيذ. تغطي هذه الدورة نماذج التعلم الآلي التي تتوقع النتائج المستقبلية وتقترح الحلول المثلى.

الأهداف

• تطبيق الذكاء الاصطناعي في التحليلات التنبؤية.

• استخدام التحليلات الوصفية لتقديم توصيات استراتيجية.

• بناء نماذج تعلم آلي للتنبؤ بالمستقبل.

• تقييم الحالات العملية باستخدام رؤى مدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

الفئة المستهدفة

• علماء البيانات

• محللو الأعمال

• مدراء العمليات

• المحللون الماليون

الخطة التدريبية لمدة 5 أيام

اليوم الأول: أساسيات التحليلات التنبؤية

• مقدمة عن التحليلات التنبؤية

• متطلبات البيانات لنماذج التنبؤ

• أدوات الذكاء الاصطناعي للتحليلات التنبؤية

• دراسة حالة: التحليلات التنبؤية في قطاع التجزئة

• ورشة عمل: إعداد نموذج تنبؤي

اليوم الثاني: بناء نماذج تنبؤية بالذكاء الاصطناعي

• نماذج الانحدار، التصنيف، والتجميع

• التنبؤ بالسلاسل الزمنية باستخدام الذكاء الاصطناعي

• الأدوات: مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي (scikit-learn، TensorFlow)

• عرض توضيحي: التنبؤ باستخدام الذكاء الاصطناعي

• ورشة عمل: بناء نموذج تنبؤي في بايثون

اليوم الثالث: التحليلات الوصفية باستخدام الذكاء الاصطناعي

• مقدمة عن التحليلات الوصفية

• تقنيات التحسين باستخدام الذكاء الاصطناعي

• دراسة حالة: التحليلات الوصفية في اللوجستيات

• الأدوات: IBM Decision Optimization، Google OR-Tools

• محاكاة: سيناريو اتخاذ القرار الوصفي

اليوم الرابع: التطبيقات المتقدمة للذكاء الاصطناعي

• التعلم التعزيزي لتحسين اتخاذ القرار

• الذكاء الاصطناعي في تحليل المخاطر والتخفيف منها

• تمرين جماعي: تخطيط القرارات المدعوم بالذكاء الاصطناعي

• مناقشة الأقران حول التطبيقات

• جلسة تغذية راجعة

اليوم الخامس: نشر التحليلات التنبؤية والوصفية

• النشر في أنظمة الأعمال

• دمج الذكاء الاصطناعي في أدوات ذكاء الأعمال (BI)

• مشروع جماعي: تصميم حل تحليلي بالذكاء الاصطناعي

• العروض التقديمية والمراجعة

• الختام ومنح الشهادات