المنهجية
سوف ينخرط المشاركون في بيئة تعليمية ديناميكية، تتميز بدراسات حالة تعاونية من العالم الحقيقي، وتمارين عملية، ومناقشات استراتيجية.
أهداف الدورة
سيتمكن المشاركون في نهاية الدورة من:
- فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي: فهم المشهد الشامل للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغات الكبيرة، وأهميته في الأعمال الحديثة
- الاستفادة من الذكاء الاصطناعي عبر سلسلة قيمة الأعمال: تحديد وتطبيق الاستراتيجيات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي لتعزيز الكفاءة التشغيلية والابتكار
- كشف تقنيات وخوارزميات الذكاء الاصطناعي: احصل على رؤى حول الآليات التي تقود حلول الذكاء الاصطناعي، والمصممة خصيصًا للفهم الإداري بدلاً من الخبرة الفنية
- تنفيذ أفضل ممارسات الذكاء الاصطناعي: تعلم الخطوات والمنهجيات الحاسمة لإدارة مشاريع الذكاء الاصطناعي الناجحة، بما في ذلك أطر حوكمة الذكاء الاصطناعي وعمليات MLOps
- بناء كفاءة الذكاء الاصطناعي: تقييم وتطوير المهارات والكفاءات الأساسية اللازمة لقيادة مبادرات الذكاء الاصطناعي داخل مؤسستك
- تسهيل المناقشات التي تتمحور حول الذكاء الاصطناعي: الانخراط بشكل فعال مع فرق العمل والفرق الفنية في المساعي المتعلقة بالذكاء الاصطناعي
- صياغة وتنفيذ إستراتيجية الذكاء الاصطناعي: قم بتطوير إستراتيجية شاملة لتحويل مؤسستك إلى مؤسسة تعتمد على الذكاء الاصطناعي
الفئات المستهدفة
تم تصميم هذه الدورة للإدارة العليا والمتوسطة والعالية الذين يدركون أن التحول الرقمي والذكاء الاصطناعي أمر لا مفر منه؛ ولأولئك الذين يدركون أن التحسين المستمر والابتكار والتغيير هو جزء من ممارسة الأعمال التجارية ويريدون الاستعداد وجني فوائد الذكاء الاصطناعي.
باختصار، هذه الدورة مخصصة للمديرين الراغبين في تحديد ما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي لهم ولدفع التحول الرقمي، بدلاً من فهم المنهجيات التقنية لما يحدث تحت غطاءه.
يعد فهم مفاهيم التكنولوجيا الأساسية مثل البيانات والسحابة مفيدًا ولكنه غير مطلوب.
الكفاءات المستهدفة
- تطبيق أفضل الممارسات للذكاء الاصطناعي
- إدارة التغيير في الذكاء الاصطناعي
- مترجم أعمال الذكاء الاصطناعي
- إدارة مشاريع الذكاء الاصطناعي
مقدمة في الذكاء الاصطناعي (AI) ، التعلم الآلي (ML) وعلوم البيانات
- الذكاء الاصطناعي في بيئة تاريخية وتقنيات اندماجية
- الذكاء البشري والاصطناعي
- مقدمة في الذكاء الاصطناعي، المفاهيم، الذكاء الاصطناعي الضيق والعام
- أنواع مختلفة من الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي التوليدي
- التفكير في الذكاء الاصطناعي: التعلّم الآلي
التحليلات المتقدمة مقابل الذكاء الاصطناعي
- نموذج صعود جارتنر ( Gartner's ascendancy model)
- 4 أنواع من تحليلات البيانات
- سلسلة القيمة التحليلية
خوارزميات بدون المصطلحات التقني
- التعلم تحت الإشراف
- تعليم غير مشرف عليه
- تعزيز التعلم
- المحولات ونماذج اللغة الكبيرة
البيانات كوقود للذكاء الاصطناعي
- البيانات المنظمة وغير المنظمة
- 5 V من البيانات
- أهمية البيانات النوعية
- إدارة البيانات والحوكمة
الذكاء الاصطناعي والروبوتات
- 4 وكلاء عقلانيين
- عملاء أذكياء
- النماذج الروبوتية
- الوكلاء والروبوتات والتعلم المعزز
فرص الذكاء الاصطناعي
- حالات الاستخدام الناجحة من خلال سلسلة قيمة Porter
- حالات الاستخدام الناجح للتكنولوجيا
- معالجة اللغة الطبيعية
- التعرف على الصور
تصور مشاريع الذكاء الاصطناعي
- عملية قمع الذكاء الاصطناعي
- العديد من أساليب توليد الأفكار
- تحديد أولويات
- مشروع الذكاء الاصطناعي
تشغيل مشاريع الذكاء الاصطناعي
- دورة حياة التعلم الآلي
- التعلم الآلي بالذكاء الاصطناعي
- قرارات البناء أو الشراء
كيفية التحول إلى منظمة جاهزة للذكاء الاصطناعي
- استراتيجية وإطار عمل الذكاء الاصطناعي
- أبعاد إطار الذكاء الاصطناعي
- نهج عملي لتقييم نضج الذكاء الاصطناعي
- أفضل الهياكل التنظيمية
- فوائد مركز التميز للذكاء الاصطناعي
- المهارات والكفاءات
الذكاء الاصطناعي والمخاطر والفرص والأخلاق والاستدامة
- تصميم عالمي
- التحديات والمخاطر، مستويات الجاهزية التكنولوجية
- منظمة العفو الدولية الأخلاقية والجديرة بالثقة
- 3 مجالات للاستدامة و17 هدفًا للأمم المتحدة
