كل الدورات
عن الدورة
تتناول هذه الدورة أهمية البيانات الكبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي، وتوضح مفهوم الذكاء الاصطناعي التوليدي، مع التركيز على تصحيح المفاهيم الخاطئة الشائعة في وسائل الإعلام حول الذكاء الاصطناعي. من خلال تعريف المصطلحات الأساسية واستكشاف كيفية تعلم الأنظمة من البيانات، يحصل المتعلم على فهم أساسي لكيفية عمل الذكاء الاصطناعي. كما تتناول الدورة نقد السرديات المختلفة حول الذكاء الاصطناعي، مما يساعد المشاركين على التمييز بين الالتباسات والنزاعات المحتملة في المصالح عند تفسير الادعاءات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى تقدير الخبرات متعددة التخصصات في هذا المجال.
ماذا ستتعلم
- فهم المفاهيم والمصطلحات الأساسية في الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي
- التعرف على مكونات أنظمة التعلم الآلي بما في ذلك البيانات والنماذج وتقنيات التقييم
- تمييز أسباب فشل أنظمة الذكاء الاصطناعي وأنواع العمل المطلوبة لتحسينها
- تحديد الأخطاء الشائعة في النقاشات حول الذكاء الاصطناعي والتعرف على تضارب المصالح
المدرسون
E
Elle O'Brien
University of Michigan School of Information
المواضيع
البيانات الكبيرة
الذكاء الاصطناعي
تقييم النماذج
اتخاذ القرارات المبنية على البيانات
أخلاقيات البيانات
التعلم الآلي
الذكاء الاصطناعي التوليدي
التأثير الاجتماعي
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
البيانات الكبيرة
الذكاء الاصطناعي
تقييم النماذج
اتخاذ القرارات المبنية على البيانات
أخلاقيات البيانات
التعلم الآلي
الذكاء الاصطناعي التوليدي
التأثير الاجتماعي
Data Literacy
AI Enablement
إعلان
إعلان