الدبلوم التنفيذي للذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات والتحول الرقمي

مدخل إلى عالم الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي من جذوره التاريخية حتى تطبيقاته المعاصرة-الفرق بين الذكاء الاصطناعي المحدود والعام-مسار تطور الذكاء الاصطناعي عبر العقود-تطبيقاته في قطاعات الصحة والتعليم والمال والصناعة والخدمات الحكومية-مستقبل الذكاء الاصطناعي وأثره على سوق العمل والمجتمعات
أساسيات علم البيانات (Data Science)

مفهوم البيانات وأنواعها: المنظمة وغير المنظمة والكمية والنوعية-كيفية جمع البيانات من مصادرها المتعددة-أهمية مرحلة تنظيف البيانات وأثرها على جودة النتائج-أساليب التحليل الاستكشافي واستخلاص الأنماط والرؤى-أبرز أدوات تحليل البيانات واتخاذ القرارات المدعومة بالدليل
التعلم الآلي (Machine Learning)

التعلم الآلي بوصفه ركيزة الذكاء الاصطناعي الفعلية-التعلم الموجّه وآلية عمله على بيانات مصنفة-التعلم غير الموجّه واكتشاف الأنماط ذاتيًا-التعلم التعزيزي وآلية المكافأة والعقاب-بناء النماذج الإشرافية وغير الإشرافية وتقييم أدائها-تطبيقات عملية على خوارزميات التعلم الآلي
التعلم العميق (Deep Learning)

مفهوم الشبكات العصبية الاصطناعية ومحاكاتها للدماغ البشري-معالجة المعلومات عبر طبقات متعاقبة من العقد-الشبكات التلافيفية ومعالجتها للصور-الشبكات المتكررة ومعالجة البيانات التسلسلية كالنصوص والصوت-تطبيقات التعلم العميق في التعرف على الوجوه والترجمة الآلية والتشخيص الطبي-تطبيقات عملية على نماذج التعلم العميق
معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

كيف تفهم الآلات اللغة البشرية وتحللها-التحليل الصرفي والدلالي واستخلاص المشاعر والتعرف على النيات-عالم روبوتات المحادثة وآليات عملها-تقنيات الترجمة الآلية ومستوياتها الراهنة-نماذج اللغة الحديثة مثل GPT وفهم السياق-تطبيقات عملية على تحليل النصوص وتصنيف المحتوى
الرؤية الحاسوبية (Computer Vision)

كيفية تحويل الذكاء الاصطناعي الصور والفيديوهات إلى بيانات قابلة للتحليل-خوارزميات التعرف على الأشياء والوجوه والنصوص في الصور-التطبيقات الصناعية في الفرز الآلي ومراقبة الجودة-التطبيقات الأمنية في المراقبة والتعرف على الهوية-التطبيقات الطبية في تحليل الأشعة والتشخيص الذكي-تطبيقات عملية على معالجة الصور واكتشاف العناصر
أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي

لغة Python واستخدامها في مجال الذكاء الاصطناعي-المكتبات الأساسية مثل NumPy وPandas وscikit-learn وTensorFlow-بناء النماذج باستخدام AutoML دون خبرة برمجية عميقة-واجهات APIs الجاهزة-منصات الذكاء الاصطناعي السحابية مثل AWS وGoogle Cloud وAzure-نشر نماذج الذكاء الاصطناعي وإدارتها على السحابة-بناء نموذج تطبيقي بسيط من الصفر
تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الأعمال 

إعادة تشكيل وظائف التسويق والمبيعات عبر تخصيص التجارب وتحليل سلوك العملاء-أتمتة العمليات وتحرير الموارد البشرية من المهام المتكررة-دمج الذكاء الاصطناعي في العمليات التشغيلية وسلاسل الإمداد وإدارة المخزون-نماذج أعمال ذكية ناجحة في قطاعات التجزئة والمصارف والصحة واللوجستيات-تحليل عوامل النجاح في مشاريع الذكاء الاصطناعي المؤسسية
أخلاقيات الذكاء الاصطناعي وحوكمته 

مبادئ الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي-تحديات الخصوصية وحماية البيانات الشخصية-التحيز في الخوارزميات وآثاره-الأطر القانونية والتنظيمية العالمية مثل اللائحة الأوروبية GDPR-الحوكمة الرشيدة للذكاء الاصطناعي على المستويين المؤسسي والحكومي-مستقبل التشريعات في هذا المجال
قيادة مشاريع الذكاء الاصطناعي والتحول الرقمي

الدورة الكاملة لمشاريع الذكاء الاصطناعي من تحديد المتطلبات حتى التوسع والاستدامة-تقييم الجدوى وإدارة الفرق التقنية والتنفيذ الفعلي-قياس الأثر والتقييم الموضوعي للنتائج-دمج الذكاء الاصطناعي في الاستراتيجيات المؤسسية الشاملة-تطوير نماذج الأعمال الذكية-دراسات حالة من مؤسسات عربية وعالمية نجحت في التحول الرقمي-مشروع تطبيقي جماعي ختامي لتقديم مبادرة ذكاء اصطناعي في القطاع المهني للمشاركين