أساسيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

تفاصيل الدورة التدريبية

الإسم: أساسيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

الكود: DIGTRAR 106

القطاعات: التحول الرقمي

  التاريخ   عدد الأيام   المكان   السعر
03 - 07 Jul 2022 5 دبي $3,950 إحجز الآن
23 - 27 Oct 2022 5 Live Online Classroom $1,550 إحجز الآن
24 - 28 Dec 2022 5 London $4,950 إحجز الآن

Introduction

تؤكد الدراسات أن 65% من الشركات تخطط للاعتماد على تقنيات تعلم الآلة خلال السنوات القليلة المقبلة، خاصة مع الإمكانيات الكبيرة التي توفرها تلك التكنولوجيا، وقدرتها المذهلة على دعم عملية اتخاذ القرار وتطوير الأنشطة التجارية للمؤسسات. لهذا، نقدم ذلك البرنامج التدريبي المُعتمد، والذي يمكن كافة المشاركين من التعرف على مفاهيم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، والتعامل بكفاءة مع تقنياتها، مع تطوير استراتيجية متكاملة تساعد على استخدام تلك المفاهيم والتقنيات بكفاءة في تحقيق الأهداف المستدامة للمؤسسات والاستعداد الفعال للمستقبل.

Objectives

عقب الانتهاء من هذا البرنامج التدريبي، سيتمكن المشاركون من:

- اكتساب فهم شامل لمفاهيم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

. - التعرف على دور تقنيات تعلم الآلة في دعم اتخاذ القرار وتطوير أنشطة المؤسسة.

- التعامل بكفاءة مع أحدث تقنيات تعلم الآلة.

- استخدام تقنيات تعلم الآلة في تنفيذ استراتيجيات فعالة لمعالجة وتحليل البيانات.


Outline

Day 01

- مدخل إلى الذكاء الاصطناعي: المفهوم والتاريخ.

- أنواع أنظمة الذكاء الاصطناعي والفوارق بينها. -

أهمية الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في تحسين أداء الأعمال.

- . الأطر الإستراتيجية للذكاء الاصطناعي.

- إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي.

- مفهوم تعلم الآلة وأهميته.

Day 02

- مدخل إلى أبرز لغات أنظمة تعلم الآلة. -

لغة Python

. - لغة R. -

لغة Javascript.

- لغة C++

- لغة Shell.

لغة JAVA. -

- استخدام تعلم الآلة في التحليل الفعال للبيانات.

- أبرز خوارزميات تعلم الآلة. -

خوارزميات الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي


Day 03

- شجرة القرار.

- خوارزمية الغابات العشوائية.

- خوارزمية Naïve Bayes.

Day 04

- خوارزمية آلة المتجهات الداعمة (SVM). -

خوارزمية الجار الأقرب (KNN).

- خوارزمية K-Means.

Day 05

- المعوقات التي تواجه الاستخدام الفعال لاستراتيجيات تعلم الآلة.

- الاستعانة بنماذج الاحتملات في إدارة البيانات الغير مؤكدة.

- مهارات ومهام مهندس تعلم الآلة الناجح. -

دراسة حالة.

missing content

missing content

You Might Also Like