كيف سيشكل الذكاء الاصطناعي مستقبلنا

لقد أثرت التطورات التكنولوجية الحديثة بشكل كبير على مسار تطور البشرية، وهذا التغيير لا يتوقف أبدًا حيث يتم اكتشاف التكنولوجيا باستمرار. ومن بين التقنيات الحديثة التي تكتسب شعبية متزايدة هي الذكاء الاصطناعي. في العديد من الجوانب، تم دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي بالفعل في حياتنا اليومية بطرق قد لا نلاحظها. 

ومع ذلك، من منظور المؤسسات، أحدث الذكاء الاصطناعي تحسينات كبيرة في وظائف الأعمال. يمكن لتطبيق نظام الذكاء الاصطناعي أن يعزز بشكل كبير من فعالية التكلفة، ويقلل من الحاجة إلى الموظفين البشريين، ويزيد من الإنتاجية. 

على الرغم من الزيادة المفاجئة في الاستخدام، يمكن أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي معقدة، لذا من الضروري أن يكون الأشخاص المشاركون في تطويرها على درجة عالية من الكفاءة في المبادئ والخوارزميات وتجميع وتصنيف البيانات. هذه العوامل أساسية لنظام الذكاء الاصطناعي، حيث ستحدد مدى فعالية النظام في تحقيق أهدافه. 

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يغير العالم الحديث تمامًا وكيفية قيامنا بأعمالنا. مع التحسينات المستمرة للأنظمة الأساسية، يتم إزالة القيود. من منظور تنظيمي، من المهم فهم مدى استخدام الذكاء الاصطناعي وإيجاد توازن آمن بين وظائف الذكاء الاصطناعي والموظفين البشريين. 

Section 1: Introduction to Artificial Intelligence 

• Understanding the basic principles and concepts of artificial intelligence. 
• Describing the process of state space search. 
• Graph theory and information of state space search. 
• Assessing how state space search is an ideal method of problem-solving. 
• Identifying how state space search is integral to the design and function of artificial intelligence systems. 
• Hill climbing and minimax algorithms. 

Section 2: Machine Learning 

• The fundamentals of machine learning. 
• Understanding the different types of information clustering – partitioning and hierarchical. 
• Examining the benefits and limitations of the types of clustering. 
• The various types of classification algorithms and how they are used – logistic regression, naïve byes, k-nearest neighbours, decision tree and support vector machines. 
• How machine learning is integral to artificial intelligence. 

Section 3: Decision Making 

• Describing the purpose of an intelligent agent. 
• Common uses for intelligent agents. 
• Different types of intelligent agents – reflex, model based, goal based, utility based and learning agents. 
• Utilising deep learning neural networks (DNN) and artificial neural networks (ANN) to mimic human intelligence. 
• Identifying circumstances where it is best to use DNN or ANN. 

Section 4: Genetic Algorithms and Fuzzy Logic 

• Achieving maximum optimisation using genetic algorithms. 
• Characteristics of a genetic algorithm - chromosomes, genes, selection, mutation, and crossover. 
• Balancing fuzzy sets with fuzzy rules. 
• Fuzzy logic vs probability. 

Section 5: The Future of AI 

• Common uses of AI in modern organisations. 
• Analysing the past and present uses of AI to predict the future of AI development accurately. 
• Evaluating whether AI is making human jobs in society redundant. 
• The potential risks of standardising AI systems. 

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.