دورة هندسة الذكاء الاصطناعي وتطوير أنظمة التعلم الآلي

نظرة عامة على الدورة

أهداف التعلم

• بنهاية الدورة، سيتمكن المشاركون من:
• تحليل المبادئ الأساسية لهندسة الذكاء الاصطناعي وتطوير أنظمة التعلم الآلي.
• تحديد حالات استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وفق المتطلبات المؤسسية والتشغيلية.
• تصميم خطوط أنابيب البيانات وإعداد مجموعات البيانات لتطبيقات التعلم الآلي.
• تطبيق خوارزميات وتقنيات مناسبة لتطوير نماذج التعلم الآلي.
• تنفيذ هندسة الخصائص واختيار النماذج وتقييم أدائها.
• تصميم بنى تقنية قابلة للتوسع لتطبيقات التعلم الآلي.
• تطوير سير عمل قابل لإعادة الاستخدام للتجارب وتطوير نماذج التعلم الآلي.
• نشر نماذج التعلم الآلي في بيئات الإنتاج.
• تطبيق آليات تشغيل النماذج ومراقبتها وإدارة إصداراتها ودورة حياتها.
• تحسين أنظمة التعلم الآلي من حيث الأداء وقابلية التوسع والاعتمادية.
• تطبيق مبادئ الحوكمة والأمن وقابلية التفسير والذكاء الاصطناعي المسؤول.
• تطوير استراتيجية متكاملة لتنفيذ ونشر حلول هندسة الذكاء الاصطناعي.

من يجب أن يحضر

مخرجات التعلم

• عند استكمال الدورة، سيتمكن المشاركون من:
• تحويل المتطلبات المؤسسية إلى حلول عملية للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
• تصميم البنى المتكاملة لأنظمة التعلم الآلي.
• إعداد البيانات وتحويلها والتحقق من جودتها ضمن سير عمل التعلم الآلي.
• اختيار وتطوير نماذج التعلم الآلي المناسبة.
• تطبيق تقنيات هندسة الخصائص وتحسين النماذج.
• تقييم دقة النماذج وموثوقيتها وأدائها التشغيلي.
• بناء خطوط تطوير قابلة لإعادة الاستخدام لأنظمة التعلم الآلي.
• نشر نماذج التعلم الآلي باستخدام البنى التقنية المناسبة.
• تطبيق مراقبة النماذج وإدارة إصداراتها ودورة حياتها.
• دمج نماذج الذكاء الاصطناعي مع التطبيقات وواجهات البرمجة والأنظمة المؤسسية.
• تحديد وإدارة مخاطر البيانات والنماذج والأمن والتشغيل.
• تطوير خارطة طريق متكاملة لهندسة الذكاء الاصطناعي من مرحلة التجريب إلى الإنتاج.

محتوى الدورة