هل أعجبتك المعاينة؟
هذا هو الدرس الأول المجاني. احصل على وصول كامل — اطلب عرضًا تجريبيًا أو سجّل الدخول.
أساسيات الذكاء الاصطناعي لغير المتخصّصين في علوم البيانات
أطلق العنان لإمكانات الذكاء الاصطناعي لتحسين اتخاذ القرار وعمليات شركتكشاهد الدرس الأول مجانًا — احصل على وصول كامل إلى جميع الدروس الـ7.
أساسي مقدِّم الخدمة : KnowledgeCity 7 الدروس · 21m باللغات: العربية, الإنجليزية, الإسبانية
وصف الدورة
هذه الدورة عن أساسيات الذكاء الاصطناعي لغير المتخصصين في علم البيانات تتعمق في بحث كيفية عمل أنظمة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك اعتمادها على الخوارزميات ومعالجة البيانات ونماذج التعلُّم لتقديم رؤى قابلة للتنفيذ. ستستكشف المفاهيم الأساسية في تعلُّم الآلة، مثل التعلُّم الموجَّه والتعلُّم غير الموجَّه، وكيف تحقق هذه التقنيات ابتكارات في نواحي مثل تقسيم العملاء والتحليلات التنبؤية.
تستكشف هذه الدورة أيضاً دور البيانات الضخمة بوصفها المادة الأولية التي يقوم عليها الذكاء الاصطناعي وتعلُّم الآلة. ستتعرف على الكيفية التي تعالج بها أنظمة تعلُّم الآلة مجموعات البيانات الضخمة وتتنبأ بالاتجاهات، مما يمكِّن الشركات من تحسين عملياتها وتقديم تجارب أفضل للعملاء. ستتناول هذه الدورة أيضاً تقنيات أساسية مثل الشبكات العصبية والتعلُّم العميق، وتوضح كيف تساعد هذه الأدوات في التعامل مع البيانات غير المنظمة وحل المشكلات المعقدة في مجالات مثل التعرف على الصور وترجمة اللغات. وأخيراً، سنستعرض الاعتبارات الأخلاقية والقيود المرتبطة بالذكاء الاصطناعي، مثل مسائل التحيُّز والخصوصية والمساءلة. ستكتسب رؤى حول كيفية تحقيق الإنصاف والشفافية في تطبيقات تعلُّم الآلة، مع فهم أهمية معالجة تحديات تقنية مثل فرط التخصيص وقابلية التفسير. مع نهاية هذه الدورة، ستكون مجهزاً بالمعرفة والمهارات العملية اللازمة لتطبيق الذكاء الاصطناعي وتعلُّم الآلة في السيناريوهات الواقعية في مجال الأعمال، مما يساعدك على دفع عجلة الابتكار واتخاذ قرارات مستنيرة.
ما ستتعلمه
- فهم كيفية عمل أنظمة AI من خلال الخوارزميات ومعالجة البيانات ونماذج التعلم لتقديم رؤى قابلة للتنفيذ
- استكشاف المفاهيم الأساسية للتعلم الآلي، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، وتطبيقات مثل تقسيم العملاء والتحليلات التنبئية
- دراسة كيفية معالجة التعلم الآلي لمجموعات البيانات الضخمة والبيانات الضخمة للتنبؤ بالنتائج وتحسين العمليات التجارية
- تعلم التقنيات التأسيسية للشبكات العصبية والتعلم العميق للتعامل مع البيانات غير المهيكلة، والتعرف على الصور، وترجمة اللغات
- تقييم الاعتبارات الأخلاقية والقيود الخاصة بـ AI، بما في ذلك الانحياز، والخصوصية، والمساءلة، وفرط التخصيص، وقابلية التفسير
- تطبيق معرفة AI و ML على سيناريوهات الأعمال الواقعية لدفع الابتكار واتخاذ قرارات مدروسة
النقاط الرئيسية
- تعتمد أنظمة AI على الخوارزميات ومعالجة البيانات ونماذج التعلم لتقديم رؤى قابلة للتنفيذ.
- تدفع تقنيات التعلم الآلي مثل التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف ابتكارات مثل تقسيم العملاء والتحليلات التنبئية.
- تُشكل البيانات الضخمة المادة الخام التي تدعم AI و ML، مما يتيح للشركات تحسين عملياتها وتجارب عملائها.
- تتعامل الشبكات العصبية والتعلم العميق مع البيانات غير المهيكلة وتحل المشكلات المعقدة في مجالات مثل التعرف على الصور وترجمة اللغات.
- تعد معالجة القضايا الأخلاقية مثل الانحياز والخصوصية والمساءلة، إلى جانب التحديات التقنية مثل فرط التخصيص وقابلية التفسير، أمراً ضرورياً لتطبيقات ML العادلة والشفافة.
الأسئلة الشائعة
لمن هذه الدورة التدريبية؟
تم تصميم هذه الدورة لغير علماء البيانات الذين يرغبون في فهم كيفية عمل AI والتعلم الآلي وكيفية تطبيقهما في سيناريوهات الأعمال الواقعية.
ما الموضوعات التي تغطيها هذه الدورة؟
تغطي الدورة كيفية عمل أنظمة AI، والمفاهيم الرئيسية للتعلم الآلي بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، وكيفية معالجة ML للبيانات الضخمة، والتعلم العميق والشبكات العصبية، والاعتبارات الأخلاقية والقيود للتعلم الآلي.
ما المهارات التي سأكتسبها من هذه الدورة؟
بنهاية الدورة، ستكون مجهزاً بالمعرفة والمهارات العملية لتطبيق AI و ML في سيناريوهات الأعمال الواقعية، مما يساعدك على دفع الابتكار واتخاذ قرارات مدروسة.
كيف تم تصميم هيكل الدورة؟
تتضمن الدورة دروساً مثل مقدمة، وفهم الذكاء الاصطناعي (AI)، والمفاهيم الأساسية في التعلم الآلي، وكيفية معالجة التعلم الآلي للبيانات الضخمة، واختبار معلوماتك، والتعلم العميق والشبكات العصبية، والاعتبارات الأخلاقية والقيود الخاصة بالتعلم الآلي.
هل تتناول الدورة أخلاقيات AI؟
نعم، تدرس الدورة الاعتبارات الأخلاقية والقيود الخاصة بـ AI، بما في ذلك قضايا الانحياز والخصوصية والمساءلة، بالإضافة إلى التحديات التقنية مثل فرط التخصيص وقابلية التفسير.
