
مدخل إلى الذكاء الاصطناعي: المفهوم والتاريخ
أنواع أنظمة الذكاء الاصطناعي والفوارق بينها
الفارق بين التحليلات المتقدمة والذكاء الاصطناعي
أنواع الاستراتيجيات المستخدمة في تحليل البياناتمقدمة إلى استراتيجيات وأساليب التعلم الآلي
أبرز تطبيقات التعلم الآلي
استراتيجيات استخدام البيانات الضخمة في الذكاء الاصطناعي
الخصائص الخمسة للبيانات الضخمة
مقدمة إلى "حوكمة البيانات": العمليات ، والأدوار ، والمعايير
لماذا تعتبر حوكمة البيانات مهمة للمنظمات ؟
كيف تحدد حالات استخدام البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي ؟
نموذج سلسلة القيمة لبورترالتحول إلى منظمة جاهزة لاستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي
كيف تدير مشروع الذكاء الاصطناعي الناجح؟
المهارات اللازمة لإدارة مشاريع الذكاء الاصطناعي
الأطر الإستراتيجية للذكاء الاصطناعيمبادئ وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي
إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي
استراتيجيات تقييم النجاح في استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي بفعالية
مؤشرات التمكن من إنشاء وتطوير مشروع الذكاء الاصطناعي الناجح
دراسة حالةOur Training programs are implemented by combining the participants' academic knowledge and practical practice (30% theoretical / 70% practical activities).
At The end of the training program, Participants are involved in practical workshop to show their skills in applying what they were trained for. A detailed report is submitted to each participant and the training department in the organization on the results of the participant's performance and the return on training. Our programs focus on exercises, case studies, and individual and group presentations.