مؤتمر: مبادئ وممارسات الذكاء الاصطناعي

الوحدة الأولى
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.

الوحدة الثانية
أدوات الذكاء الاصطناعي وخارطة الطريق

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).

الوحدة الثالثة
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.

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.

الوحدة الرابعة
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

الوحدة الخامسة

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.