"الثورة الذكية: كيف غيّرت الذكاء الاصطناعي مستقبلنا"

تشهد التكنولوجيا تطورًا مستمرًا، وفي السنوات الأخيرة بلغ الاهتمام بالذكاء الاصطناعي ذروته. لقد استحوذ الذكاء الاصطناعي على اهتمام قادة العالم وقادة الأعمال والمنظمات الناجحة نظرًا لمزاياه. يمتلك الذكاء الاصطناعي القدرة على إحداث ثورة شاملة في العديد من الصناعات ودفع عالم التكنولوجيا نحو عصر جديد.

الذكاء الاصطناعي هو نظام حاسوبي مكلف بجمع وتنظيم وتحليل البيانات تلقائيًا. تتميز هذه الأنظمة بكفاءة عالية في هذه العمليات بفضل هياكلها الداخلية وعملياتها وخوارزمياتها. يمكن أن يؤدي دمج نظام الذكاء الاصطناعي في الوظائف التجارية التقليدية إلى زيادة كبيرة في الإنتاجية، وتقليل التكاليف، وتحسين استخدام الموارد.

للتخطيط والتصميم الفعال لنظام الذكاء الاصطناعي، من الضروري الإلمام بأنواع الأنظمة المختلفة وطرق التعلم المتنوعة وحل المشكلات. لكل خوارزمية تخصص وعملية فريدة في تصفية وتنظيم البيانات. يمكن تكليفها بأهداف بسيطة ومعقدة لأتمتة الوظائف المختلفة بالكامل. 

Section 1: Introduction to Artificial Intelligence

• Defining artificial intelligence and machine learning. 
• Reviewing the concepts, principles, and purpose of artificial intelligence. 
• Problem-solving with state-space search. 
• The different states within the state space search algorithm – initial state to goal state. 
• Assessing the benefits and limitations of artificial intelligence. 

Section 2: Problem-Solving Algorithms 

• Explaining the importance of problem-solving algorithms within an AI system. 
• Identifying the various types of algorithms – DFS, BFS, recursive, exhaustive and graph search. 
• Comparing the advantages and disadvantages of each algorithm and identifying what types of AI systems they are best suited for. 
• Merging simple hill and minimax algorithm with heuristic search. 

Section 3: Logic and Reasoning 

• Describing what logical reasoning is within AI. 
• Expanding upon propositional logic with first-order logic. 
• Basic logical constructions with modus ponens and modus tollens. 
• Understanding the process of unification and deduction. 
• The role of machine learning within AI. 
• Analysing the three main types of machine learning – supervised, reinforced and unsupervised. 
• Clustering, classification, and regression for machine learning datasets. 

Section 4: Decision Making 

• Utilising different types of intelligent agents – goal-based, utility-based, model-based, simple reflex and learning. 
• Exploring the 4 rules an intelligent agent must adhere to. 
• Explaining the concepts of decision theory and networks within utility agents. 
• Analysing and implementing the Markov decision process into an AI system. 
• Comparing the purpose and standard usage of probabilistic planning and reinforcement learning. 

Section 5: Genetic Algorithm and Fuzzy Logic  

• Achieving system optimization through genetic algorithms. 
• How genetic algorithms function through a natural selection process. 
• Incorporating chromosome differentiation into the genetic algorithm evolutionary process. 
• Deep learning and neural networks. 
• Defining fuzzy logic. 
• Calculating fuzziness vs probability. 
• Fuzzy set, membership, and controller. 

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.