أساسيات الذكاء الاصطناعي للشركات: دليل مهم لتحسين الأداء وزيادة الإنتاجية

في العصر الحديث، تشهد التكنولوجيا تطورات مستمرة في جميع جوانب المجتمع. من بين التقنيات الحديثة التي حظيت بشهرة واسعة الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. تعتمد العديد من الشركات والمؤسسات بشكل متزايد على أنظمة الذكاء الاصطناعي لتعزيز الإنتاجية. 
الذكاء الاصطناعي (AI) هو تقنية حاسوبية مصممة لتحليل البيانات والعمل بشكل مستقل لتنفيذ الوظائف التجارية، وإتمام المهام، أو تقديم معلومات أو نتائج دقيقة. غالبًا ما تُصمم هذه الأنظمة لمحاكاة الذكاء والسلوك البشري. يُعتبر الذكاء الاصطناعي مرغوبًا بشدة لأنه يمكن أن يقلل من تكاليف الأعمال، ويزيل احتمالية الخطأ البشري، ويزيد من الإنتاجية.  
لتنفيذ نظام ذكاء اصطناعي بفعالية، يجب فهم المبادئ الأساسية للنظام، بما في ذلك الأنواع الشائعة للأنظمة، ووكلاء الذكاء المتنوعين، والقيود التي تواجهها أنظمة الذكاء الاصطناعي. بمجرد تأسيس هذه المعرفة، يمكن تطوير النظام بشكل أكبر لتحقيق الغرض المحدد له والبيانات التي سيستخدمها. 

Section 1: Introduction to Artificial Intelligence  

• Defining artificial intelligence (AI) and machine learning (ML).  
• The concepts and principles of AI and ML.  
• Established organisations that have successfully integrated AI functions into daily practice.  
• The standardisation of AI and ML in various industries and sectors.  
• Common AI systems and their roles in business.  
• Assessing the limitations of AI.  

Section 2: Intelligent Agents  

• Understanding what intelligent agents are.  
• The various types of intelligent agents – simple reflex, model based, goal based, utility agent and learning agent.  
• The advantages and disadvantages of each type of intelligent agent.  
• Examining what functions would be most suitable for each intelligent agent.  
• How AI functions differentiate based on whether they are knowledge-based or data-based.  
• Logical reasoning and deduction processes.  

Section 3: Machine Learning 

• Situations where supervised and unsupervised systems would be used.  
• Classification and clustering of machine learning datasets.  
• How the artificial neural networks mimic human brains to process data.  
• Developing methods of object recognition in systems.  
• Identifying classes of data.  
• Reviewing the types of features – independent and individual variables.  

Section 4: Fuzzy Logic 

• Defining what fuzzy thinking is.  
• The vitality of fuzzy logic for effective AI and ML.  
• The concept, principles, and purpose of fuzzy logic.  
• Analysing fuzzy sets and fuzzy rules.  
• Comparing fuzzy logic with probability.  

Section 5: Genetic Algorithm 

• The method of genetic algorithm.  
• How genetic algorithms solve internal issues based on the natural selection process.  
• The business needs of optimisation, maximisation and minimisation and how genetic algorithms aid in meeting that goal.  
• Genetic algorithm processes and evolution.  
• Typical characteristics of a genetic algorithm – chromosomes, genes, selection, mutation, and crossover.  

عند إتمام هذه الدورة التدريبية بنجاح، سيحصل المشاركون على شهادة إتمام التدريب من Holistique Training. وبالنسبة للذين يحضرون ويكملون الدورة التدريبية عبر الإنترنت، سيتم تزويدهم بشهادة إلكترونية (e-Certificate) من Holistique Training.  

شهادات Holistique Training معتمدة من المجلس البريطاني للتقييم (BAC) وخدمة اعتماد التطوير المهني المستمر (CPD)، كما أنها معتمدة وفق معايير ISO 9001 وISO 21001 وISO 29993.  

يتم منح نقاط التطوير المهني المستمر (CPD) لهذه الدورة من خلال شهاداتنا، وستظهر هذه النقاط على شهادة إتمام التدريب من Holistique Training. ووفقًا لمعايير خدمة اعتماد CPD، يتم منح نقطة CPD واحدة عن كل ساعة حضور في الدورة. ويمكن المطالبة بحد أقصى قدره 50 نقطة CPD لأي دورة واحدة نقدمها حاليًا.