دبلومة تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات

يشهد العالم تحولاً واسع النطاق في أساليب التعامل مع البيانات، حيث أصبح الذكاء الاصطناعي أحد أهم الأدوات التي تُعتمد عليها المؤسسات لتحليل المعلومات واستنتاج المؤشرات بدقة تتجاوز قدرات الطرق التقليدية. وتأتي دبلومة تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات المقدمة من معهد جنيف لإدارة الأعمال لتزويد المشاركين بفهم متكامل يربط بين منهجيات تحليل البيانات وأدوار تقنيات الذكاء الاصطناعي في قراءة الأنماط، وتوقع الاتجاهات، وتسهيل عملية اتخاذ القرار على أسس علمية متينة. تم إعداد هذا البرنامج ليقدم تصورًا واقعيًا لآليات استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي في بيئات العمل المختلفة، بدءًا من التحليل الوصفي ووصولاً إلى التحليل التنبئي. كما يسلط الضوء على كيفية بناء نماذج تعتمد على البيانات الضخمة وتكييفها مع الاحتياجات العملياتية للمؤسسات. ويهدف البرنامج إلى تمكين المشاركين من استخدام هذه الأدوات بأسلوب فعّال يسهم في تعزيز القدرات التحليلية وتطوير أنظمة تعتمد على البيانات كمورد استراتيجي.

الفئة المستهدفة

• العاملون في أقسام تحليل البيانات داخل المؤسسات الحكومية والخاصة.

• المتخصصون في الأعمال الذين يرغبون في فهم دور الذكاء الاصطناعي في التقييم واتخاذ القرار.

• مدراء نظم المعلومات الراغبون في تطوير قدراتهم في بناء تطبيقات تعتمد على البيانات.

• العاملون في مراكز البحث والتطوير ممن يحتاجون إلى أدوات تحليل متقدمة.

• المهنيون الراغبون في اكتساب مهارات حديثة في الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات.

الأهداف

• إكساب المشاركين فهماً عميقاً لمبادئ الذكاء الاصطناعي ودوره في تحليل البيانات.

• تعريف المتدربين بطرق بناء النماذج التحليلية المعتمدة على البيانات الضخمة.

• تطوير مهارات قراءة الأنماط والاتجاهات باستخدام الخوارزميات الحديثة.

• تمكين المشاركين من استخدام أدوات التحليل التنبئي في تحسين القرارات التشغيلية.

• تعزيز قدرة المتدربين على دمج الذكاء الاصطناعي ضمن بيئات العمل الحالية.

مخطط البرنامج التدريبي

• مدخل إلى الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات

  • التعريف بالمفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي.

  • أنواع التحليلات المعتمدة على البيانات.

  • الفرق بين التحليل التقليدي والآلي.

  • أهمية البيانات في بناء النماذج الذكية.

• البنية العامة لمشاريع تحليل البيانات

  • مراحل جمع البيانات وتحضيرها.

  • مصادر البيانات في المؤسسات.

  • أساليب تنظيم البيانات قبل المعالجة.

  • دور جودة البيانات في صحة النتائج.

• خوارزميات الذكاء الاصطناعي الأساسية

  • النماذج الإحصائية المستخدمة في التحليل.

  • الخوارزميات الإشرافية وغير الإشرافية.

  • تقنيات تصنيف البيانات.

  • أساليب تحديد الأنماط داخل البيانات.

• دور الحوسبة الحديثة في تحليل البيانات

  • استخدام الحوسبة السحابية في معالجة البيانات الضخمة.

  • أدوات إدارة البيانات ذات الأحجام الكبيرة.

  • تسريع العمليات باستخدام المعالجة الموزعة.

  • آليات التكامل بين البيانات والبرمجيات.

• تحليل البيانات الوصفية

  • طرق تلخيص البيانات.

  • استخدام المقاييس الإحصائية.

  • استخراج المؤشرات العامة.

  • تحديد خصائص البيانات الأساسية.

• تحليل البيانات الاستكشافية

  • فهم العلاقات بين المتغيرات.

  • أساليب الكشف عن القيم الشاذة.

  • تحليل الاتجاهات الأولية.

  • قراءة التوزيعات المختلفة للبيانات.

• النماذج التنبئية

  • بناء نماذج التوقع.

  • تقييم أداء النموذج.

  • تحليل الأخطاء الشائعة.

  • تحسين دقة التوقعات.

• التعلم الآلي في تحليل البيانات

  • فهم آلية عمل نماذج التعلم الآلي.

  • خطوات إعداد النموذج.

  • التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة.

  • مراقبة أداء النموذج خلال التشغيل.

• تحليل البيانات النصية

  • تحويل النصوص إلى بيانات قابلة للمعالجة.

  • استخراج المقاطع المهمة من النصوص.

  • تقسيم النصوص وفق سياقات محددة.

  • تحليل التعبيرات باستخدام خوارزميات لغوية.

• استخدام الشبكات العصبية

  • فهم الطبقات الأساسية في الشبكات العصبية.

  • أساليب التدريب المختلفة.

  • تحسين أداء الشبكات.

  • رصد التغيرات في النتائج.

• تحليل البيانات الزمنية

  • خصائص بيانات السلاسل الزمنية.

  • تقنيات التوقع المعتمدة على الزمن.

  • رصد الاتجاهات المتغيرة.

  • تقييم دقة التحليل الزمني.

• التعرف على الأنماط

  • تحديد المتغيرات المؤثرة.

  • أساليب التجميع.

  • تقسيم البيانات بناءً على السلوك.

  • استخدام النتائج في التوقع.

• تحليل البيانات الجغرافية

  • إدخال البيانات المكانية في النماذج.

  • تفسير العلاقات المكانية.

  • رسم الخرائط التحليلية.

  • ربط البيانات الجغرافية بالمؤشرات الأخرى.

• تطبيقات الذكاء الاصطناعي في القطاعات المختلفة

  • تحليل البيانات في القطاع المالي.

  • التطبيقات في الصحة.

  • الاستخدامات في النقل والخدمات.

  • دور الذكاء الاصطناعي في التصنيع.

• تقييم مخرجات التحليل

  • قراءة نتائج النماذج.

  • مقارنة الخوارزميات المختلفة.

  • تحديد نقاط الضعف في التحليل.

  • تحسين استراتيجيات العمل المعتمدة على البيانات.

• إعداد التقارير التحليلية

  • عناصر التقرير الفعّال.

  • تحويل البيانات إلى مؤشرات مفهومة.

  • عرض النتائج بطريقة مهنية.

  • صياغة التوصيات المبنية على التحليل.

• أتمتة عمليات التحليل

  • بناء عمليات تلقائية لجمع البيانات.

  • جدولة إجراءات التحليل.

  • ربط أدوات الذكاء الاصطناعي بالأنظمة التشغيلية.

  • مراقبة سير العمليات التلقائية.

• تحسين الأداء باستخدام البيانات

  • تحديد مجالات تحسين العمل.

  • الاستفادة من التحليل لرفع الكفاءة.

  • دعم القرارات الاستراتيجية.

  • تقييم مستوى التقدم في الأداء.

• حماية البيانات في مشاريع الذكاء الاصطناعي

  • ضوابط حماية المعلومات.

  • التعامل مع البيانات الحساسة.

  • الالتزام بالمعايير الأخلاقية.

  • إدارة مخاطر البيانات.

• الاتجاهات المستقبلية للذكاء الاصطناعي

  • تطور الخوارزميات الحديثة.

  • أثر التطور التقني على المؤسسات.

  • دور البيانات في مستقبل الأعمال.

  • التوقعات العالمية لاستخدام الذكاء الاصطناعي.