دورة تدريبية مكثفة في:
استخدام تقنيات الذكاء الصناعي في تحليل البيانات
We currently have no scheduled sessions for this course. If you are interested in running this course, please contact our Training Department at info@aztechtraining.com
Brochure
Why Choose استخدام تقنيات الذكاء الصناعي في تحليل البيانات Training Course?
المقدمة:
في عصر البيانات الضخمة والتحولات الرقمية، يُعد استخدام تقنيات الذكاء الصناعي (AI) في تحليل البيانات أحد المجالات الحيوية التي تساهم في تحسين الأداء واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات. الذكاء الصناعي يمكن من تحليل كميات هائلة من البيانات بسرعة ودقة، مما يتيح للمؤسسات استخلاص رؤى قيمة وتعزيز قدرتها التنافسية. تهدف هذه الدورة التدريبية إلى تقديم فهم شامل لتطبيقات الذكاء الصناعي في تحليل البيانات، وتزويد المشاركين بالمهارات العملية اللازمة لاستخدام هذه التقنيات بفعالية.
What are the Goals?
الأهداف:
- تقديم فهم متعمق لمبادئ وتقنيات الذكاء الصناعي المستخدمة في تحليل البيانات.
- تدريب المشاركين على كيفية استخدام أدوات الذكاء الصناعي المختلفة لتحليل البيانات.
- تعزيز مهارات المشاركين في استخراج وتحليل البيانات الضخمة باستخدام تقنيات الذكاء الصناعي.
- تطوير القدرة على بناء نماذج تنبؤية وتحليل البيانات غير المهيكلة.
- تحسين القدرة على اتخاذ قرارات استراتيجية مستندة إلى التحليل الذكي للبيانات.
Who is this Training Course for?
من يتوجب عليه الحضور:
- محللو البيانات الذين يرغبون في تحسين مهاراتهم في استخدام الذكاء الصناعي.
- مدراء تكنولوجيا المعلومات الذين يسعون إلى دمج تقنيات الذكاء الصناعي في مؤسساتهم.
- المهندسون والمطورون الذين يعملون في مجال تحليل البيانات والذكاء الصناعي.
- الأكاديميون والباحثون المهتمون بتطبيقات الذكاء الصناعي في تحليل البيانات.
- أي شخص مهتم بتعلم كيفية استخدام الذكاء الصناعي لتحليل البيانات بفعالية.
The Course Content
اليوم الأول:
- مقدمة في الذكاء الصناعي وتحليل البيانات:
- تعريف الذكاء الصناعي ومجالات تطبيقه.
- تاريخ تطور الذكاء الصناعي وعلاقته بتحليل البيانات.
- أهمية تحليل البيانات في العصر الرقمي وأثره على المؤسسات.
- نظرة عامة على الأدوات والتقنيات المستخدمة في الذكاء الصناعي.
- الأدوات والتقنيات المستخدمة في الذكاء الصناعي:
- التعرف على الأدوات البرمجية الشائعة في تحليل البيانات.
- مقارنة بين تقنيات الذكاء الصناعي المختلفة.
- كيفية اختيار الأداة المناسبة لتحليل البيانات.
اليوم الثاني:
- تعلم الآلة وتطبيقاته في تحليل البيانات:
- تعريف تعلم الآلة وأنواعه المختلفة (التعلم الخاضع للإشراف، التعلم غير الخاضع للإشراف، التعلم التعزيزي).
- شرح الخوارزميات الشائعة في تعلم الآلة (شجرة القرار، الشبكات العصبية، الدعم الموجه).
- كيفية تطبيق خوارزميات تعلم الآلة في تحليل البيانات الضخمة.
- استخدام الأدوات البرمجية لتطبيق خوارزميات تعلم الآلة.
- تحليل البيانات الكبيرة باستخدام الذكاء الصناعي:
- تحديات تحليل البيانات الكبيرة وكيفية التعامل معها.
- الأدوات والمنهجيات المستخدمة لتحليل البيانات الكبيرة (Apache Hadoop، Apache Spark).
- أمثلة عملية لتحليل البيانات الكبيرة باستخدام الذكاء الصناعي.
اليوم الثالث:
- النماذج التنبؤية والذكاء الاصطناعي:
- تعريف النماذج التنبؤية وأهميتها في تحليل البيانات.
- كيفية بناء النماذج التنبؤية باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- أمثلة عملية لتطبيق النماذج التنبؤية في مجالات مختلفة (التسويق، المالية، الطب).
- استخدام تقنيات التعلم العميق في بناء النماذج التنبؤية.
- كيفية إنشاء وتدريب النماذج الذكية:
- خطوات إنشاء النموذج الذكي من البيانات الخام.
- تقنيات تحسين وتدريب النماذج الذكية.
- أدوات تقييم أداء النماذج والتحقق من دقتها.
- تحسين النماذج وتجنب الإفراط في التكيف.
اليوم الرابع:
- تحليل البيانات النصية باستخدام الذكاء الصناعي:
- مقدمة عن تحليل البيانات النصية وأهميته.
- الأدوات والتقنيات المستخدمة في تحليل النصوص (NLP، التحليل المعنوي).
- تطبيقات عملية لتحليل البيانات النصية في مختلف الصناعات.
- كيفية استخراج الأنماط والمعلومات القيمة من البيانات النصية.
- تطبيقات الذكاء الصناعي في مجالات مختلفة:
- دراسة حالات لتطبيقات الذكاء الصناعي في مجالات متنوعة (التصنيع، الرعاية الصحية، التعليم).
- مناقشة نتائج التحليل وكيفية استخدامها في اتخاذ القرارات الاستراتيجية.
- أمثلة واقعية لتطبيقات الذكاء الصناعي وتحليل البيانات في تحسين العمليات وزيادة الكفاءة.
اليوم الخامس:
- ورشة عمل عملية:
- تطبيق ما تم تعلمه خلال الدورة في مشروع عملي لتحليل البيانات باستخدام الذكاء الصناعي.
- استخدام الأدوات البرمجية لتطبيق تقنيات الذكاء الصناعي على مجموعة بيانات حقيقية.
- تقييم النتائج ومناقشة التحديات والحلول الممكنة.
- مراجعة وتطوير خطة عمل:
- مراجعة شاملة لما تم تعلمه خلال الدورة.
- تطوير خطة عمل شخصية لتطبيق تقنيات الذكاء الصناعي في تحليل البيانات في بيئة العمل.
- تقديم التغذية الراجعة الفردية والنصائح لتحسين الأداء المستقبلي.
DO YOU WANT TOLEARN MORE ABOUT THIS COURSE?
© 2024. Material published by AZTech shown here is copyrighted. All rights reserved. Any unauthorized copying, distribution, use, dissemination, downloading, storing (in any medium), transmission, reproduction or reliance in whole or any part of this course outline is prohibited and will constitute an infringement of copyright.
