🧩 محتوى الكورس (15 Module)

🔹 Module 1: مقدمة في الذكاء الاصطناعي

• تعريف الذكاء الاصطناعي ونطاقه

• التطور التاريخي للذكاء الاصطناعي

• الفرق بين Symbolic AI و Statistical AI

• مجالات AI: NLP، الرؤية الحاسوبية، الروبوتات، ML

🔹 Module 2: تطبيقات الذكاء الاصطناعي

• تطبيقات AI في:

  • الصحة

  • المالية

  • التعليم

  • اللوجستيات

• قياس أثر الذكاء الاصطناعي

• خطوات البدء بتطبيق AI في المؤسسات

🔹 Module 3: الذكاء الاصطناعي والمجتمع

• الأخلاقيات (التحيز، الشفافية، الخصوصية)

• التشريعات العالمية (EU AI Act وغيرها)

• التأثير الاجتماعي والوظيفي

• مفهوم Responsible AI

🔹 Module 4: أساسيات تعلم الآلة (Machine Learning)

• الفرق بين AI و ML

• أنواع ML:

  • Supervised Learning

  • Unsupervised Learning

  • Reinforcement Learning

• تطبيقات عملية في مختلف الصناعات

🔹 Module 5: ML والتحليل الإحصائي

• العلاقة بين ML والإحصاء

• المهام الأساسية:

  • Regression

  • Classification

  • Clustering

• الفرق بين ML والإحصاء التقليدي

🔹 Module 6: دورة حياة مشروع ML

• الخطوات السبعة:

  1. تعريف المشكلة

  2. جمع البيانات

  3. تجهيز البيانات

  4. اختيار النموذج

  5. التدريب

  6. التقييم

  7. النشر والمراقبة

• أدوات العمل (TensorFlow, Scikit-learn…)

🔹 Module 7: خوارزميات تعلم الآلة

• Decision Trees

• SVM

• k-NN

• Neural Networks

• Ensemble Methods (Random Forest, XGBoost)

• كيفية اختيار الخوارزمية المناسبة

🔹 Module 8: التعلم العميق والشبكات العصبية

• بنية الشبكات العصبية

• CNN – RNN – Transformers

• آلية التدريب (Backpropagation)

• Transfer Learning

• تطبيقات صناعية

🔹 Module 9: مقاييس تقييم النماذج

• Confusion Matrix

• Accuracy

• Precision

• Recall

• F1-score

• ROC-AUC

• اختيار المقياس المناسب حسب الحالة

🔹 Module 10: الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI)

• تعريف Generative AI

• أدوات:

  • ChatGPT

  • DALL·E

  • GitHub Copilot

  • Canva AI

• حالات الاستخدام في القطاعات المختلفة

• المخاطر والأخلاقيات

🔹 Module 11: هندسة الأوامر (Prompt Engineering)

• مكونات الـ Prompt الفعال

• استراتيجيات تحسين النتائج

• Few-shot prompting

• تقنيات التكرار والتحسين

• قياس جودة المخرجات

🔹 Module 12: الذكاء الاصطناعي عبر الصناعات

• الصحة

• المالية

• التصنيع

• التعليم

• الحكومة

• إطار تطبيق استراتيجي

🔹 Module 13: الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية

• استخدام AI في:

  • الكتابة

  • التصميم

  • البرمجة

  • التخطيط

• بناء AI Toolkit شخصي

• خطة تطبيق لمدة 30 يوم

🔹 Module 14: الفوائد الشخصية والمهنية للذكاء الاصطناعي

• تطوير المسار المهني

• أتمتة المهام

• تعزيز الإبداع

• خطة دمج AI في العمل والحياة

🔹 Module 15: Agentic AI Workflow (الوكلاء الذكيون المستقلون)

• مفهوم Agentic AI

• الفرق بينه وبين الأتمتة التقليدية

• تصميم وكيل ذكي عبر 7 خطوات

• أدوات:

  • LangChain

  • AutoGen

  • CrewAI

  • Amazon Bedrock Agents

• أنظمة الذاكرة والتغذية الراجعة

• الحوكمة والأمان

• تصميم Multi-Agent Systems

🏁 مخرجات الكورس

بنهاية الكورس سيكون المتدرب قادراً على:

✔ فهم شامل لمفاهيم AI و ML

✔ تقييم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجاله

✔ استخدام أدوات Generative AI باحتراف

✔ تصميم Workflow لوكيل ذكاء اصطناعي مستقل

✔ اتخاذ قرارات أخلاقية واستراتيجية حول تبني AI

 💡🚀 لا تفوت الفرصة لرفع مستوى مهاراتك وتحسين أدائك كمدير مشروع! انضم إلينا اليوم وكن جزءًا من مستقبل الابتكار والتطوير!

👉 #للتسجيل والاستفسار، قم بتعبئة الفورم أدناه وسيتم التواصل معكم في خلال 24 ساعة لتكملة اجراءات التسجيل والرد على استفساراتكم