عن هذه الدورة
مقدمة في الذكاء الاصطناعي
منهج الدورة
1
مشهد الذكاء الاصطناعي
تاريخ الذكاء الاصطناعي: من اختبار "تورينج" إلى عصر "ربيع الذكاء الاصطناعي" الحالي.
تعريف الذكاء: مقارنة بين الذكاء البشري والذكاء الاصطناعي.
الهيكل الهرمي: استكشاف العلاقة بين الذكاء الاصطناعي (AI)، وتعلم الآلة (ML)، والتعلم العميق (DL).
أنواع الذكاء الاصطناعي: الذكاء المحدود (ANI) مقابل الذكاء العام (AGI).
2
كيف يتعلم الذكاء الاصطناعي؟
نماذج تعلم الآلة الأساسية:
التعلم الموجه (Supervised Learning): التصنيف والانحدار.
التعلم غير الموجه (Unsupervised Learning): التجميع والارتباط.
التعلم المعزز (Reinforcement Learning): التعلم القائم على المكافآت.
الشبكات العصبية: نظرة (غير تقنية) لكيفية محاكاة الخلايا العصبية البيولوجية.
البيانات "وقود الذكاء الاصطناعي": أنواع البيانات، جودتها، وأهمية البيانات الضخمة (Big Data).
3
ثورة الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)
ركائز الذكاء الاصطناعي التوليدي: مقدمة في نماذج (Transformers) والنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs).
دورة حياة هندسة الأوامر (Prompt Engineering): كيف تتواصل بفعالية مع الذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط: تحويل النصوص إلى صور، فيديو، وصوت.
الأدوات الحالية: نظرة عامة على قادة الصناعة (OpenAI, Google Gemini, Anthropic).
4
الذكاء الاصطناعي في الممارسة العملية والصناعة
تحليل القطاعات: تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المالية، الرعاية الصحية، اللوجستيات، والفنون الإبداعية.
سير عمل مشروع الذكاء الاصطناعي: من تحديد المشكلة إلى التنفيذ والمراقبة.
بناء ثقافة الذكاء الاصطناعي: كيف تتكيف المؤسسات مع التحولات التكنولوجية المتسارعة.
5
الحوكمة، الأخلاقيات، والسلامة
مشكلة "الصندوق الأسود": قابلية التفسير في اتخاذ قرارات الذكاء الاصطناعي.
الأخلاقيات والانحياز: منع التمييز في الخوارزميات.
مستقبل العمل: مهارات المستقبل والتعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي.
المشهد التنظيمي: نظرة عامة على قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي والمعايير العالمية.
