التعامل مع التحليلات من خلال الذكاء الاصطناعي: كيفية الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات

لكي تحقق المنظمة أو الشركة النجاح، يجب أن يكون هناك تركيز قوي على تحليل ومعالجة البيانات من مصادر متنوعة. مع تطور الأعمال والسوق والصناعة، يتم توليد كميات متزايدة من البيانات التي تكون كبيرة جدًا بحيث لا يمكن لفرد أو فريق معالجتها يدويًا. ومع ذلك، مع ظهور تقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة، يمكن أتمتة عمليات تحليل البيانات.

الاستخدام الأساسي للذكاء الاصطناعي يتمثل في جمع وتحليل وتقديم البيانات. يمكن تكليف أنظمة الذكاء الاصطناعي بمجموعة واسعة من المهام، مثل ترتيب المنتجات وتقسيم العملاء، لتقليل عبء العمل على المسؤولين عن تحليل البيانات. لتنفيذ هذه الأنظمة، يجب فهم الأنواع المختلفة لأنظمة الذكاء الاصطناعي وهياكلها وخوارزمياتها الداخلية.

ومع ذلك، من الضروري إدارة هذه الأنظمة ومراقبة أدائها باستمرار. هناك عدة عوامل يمكن أن تؤثر سلبًا على البيانات المجمعة، ويجب فحصها وحلها لضمان أن تكون جميع النتائج المستقبلية صالحة وخالية من الأخطاء أو التحيز.

Section 1: Intelligent Decisions with Artificial Intelligence

• The importance of effective decision making in business. 
• Guaranteeing intelligent decision making through data analysis. 
• Explaining the concepts, principles and purpose of artificial intelligence and machine learning. 
• Common types of AI systems and their typical uses. 
• Exploring the benefits and limitations of different AI systems. 
• How AI can encourage intelligent decision-making. 

Section 2: Analysing Data

• The vitality of gathering, analysing, and recording data. 
• Methods of data analysis – Monte Carlo simulation, cohort, cluster, sentiment, and factor analysis. 
• Identifying the advantages and disadvantages of different data analysis methods. 
• Integrating AI systems to automatically analyse datasets. 
• Increasing the efficiency of gathering and analysing data with AI. 
• Using data to explain why particular events occurred and predict future market and business changes. 

Section 3: Machine Learning

• The role of machine learning within an AI system. 
• Understanding the main types of machine learning – supervised, reinforced and unsupervised. 
• The processes of classification, clustering, and regression for different datasets. 
• Using these processes for customer segmentation and the ranking of products, services, and users. 
• Conducting a basket analysis with machine learning systems. 

Section 4: Thinking Like Humans

• Balancing human knowledge with machine knowledge. 
• Automating predictive modelling and analysis through deep learning. 
• How deep learning structures and algorithms imitate the way the human brain gains knowledge. 
• Deep learning structures and algorithms – neural networks, node layers, input layer, hidden layers, and output layers. 

Section 5: Measuring Performance

• AI system optimisation through genetic algorithms and swarm intelligence. 
• Evaluating the internal and external factors that influence the success of AI and data analytic projects. 
• Managing system risks and minimising potentially damaging influences. 
• Methods of effectively monitoring AI system performance. 
• Examining inaccurate results, carefully identifying the cause, and rectifying them. 

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.