تفاصيل الدورة
مخطط الدورة
دورة 5 أيام
مقدمة في الذكاء الاصطناعي (AI) ، التعلم الآلي (ML) وعلوم البيانات
مفهوم الذكاء الاصطناعي وأشكاله
الذكاء الاصطناعي كمزيج من التقنيات الحديثة
الذكاء الاصطناعي من منظور تاريخي
الذكاء الاصطناعي: المنطق، السبب، الفعل
التفكير في الذكاء الاصطناعي: التعلّم الآلي
ركائز البناء التسع
الخوارزميات ومحركات البحث
تطبيقات التعلم المشرف عليها
التصنيف: الخوارزميات مثل Naïve bayes
الانحدار: خوارزميات مثل الانحدار الخطي وأشجار القرار
تطبيقات التعلم شبه المشرف عليها
الخوارزميات مثل Q-Learning ، SARSA
تطبيقات التعلم غير المشرف عليها
التجميع: الخوارزميات مثل kMeans والتسلسل الهرمي
تحديد منهجية الذكاء الاصطناعي: العمل الجماعي
الممارسة مع ركائز البناء واستخدام الحالات
التطبيق على أرض الواقع لانشاء مؤسسة خاصة
منهجية الكراج الإبداعية لتحديد وتعريف مشروع الذكاء الاصطناعي
مصفوفة فرصة الذكاء الاصطناعي
_حالات الاستخدام الناجحة من قبل سلسلة القيمة بورتر Porter
الأنشطة الأساسية: العمليات الواردة والتسويق والمبيعات والخدمات الصادرة
دعم الأنشطة: الإدارة والمالية والموارد البشرية والبحث والتطوير والمشتريات
_حالات الاستخدام الناجحة عن طريق التكنولوجيا
البرمجة اللغوية العصبية NLP
التعرف على الصور
التعلم الآلي
تشغيل مشاريع ناجحة للذكاء الاصطناعي
عملية المشروع
تكوين الأفكار و تعريف المشكلة
تحليل البيانات الاستكشافية
تطوير النموذج
التنفيذ
المهارات والقدرات
التغييرات المؤسسية
الأخطاء الشائعة العشرة
أدوات الذكاء الاصطناعي وخارطة الطريق
التقنيات: R ، Python ، Spotfire ، Hadoop
المنصات: Ms Azure و IBM Watson و Google Tensorflow
تطوير خارطة الطريق
إعداد خارطة الطريق الأولى
قم بتطوير إستراتيجيتك وتكتيكاتك من أجل تحقيق قمع مشروع الذكاء الاصطناعي (AI Funnel)
