عن الدورة
تأخذك هذه الدورة في رحلة لفهم الذكاء الاصطناعي بلغة واضحة ودقيقة، مع التركيز على دور البيانات الضخمة في بناء النماذج وكيف تتحول البيانات إلى تنبؤات قابلة للاستخدام. ستتعرف على المصطلحات الأساسية مثل التعلم الآلي، التعلم العميق، والذكاء الاصطناعي التوليدي، وما الذي يعنيه أن “يتعلم” النظام من الأمثلة. تشرح الدورة مكوّنات أي نظام تعلم آلي: البيانات، النموذج، وآليات التقييم، ولماذا قد تنجح النماذج في سياق وتفشل في آخر بسبب التحيزات، جودة البيانات، أو سوء تعريف الهدف. كما تناقش سرديات الإعلام الشائعة حول الذكاء الاصطناعي وتفكك الأساطير الأكثر انتشارا، مع تدريبك على طرح أسئلة صحيحة عند سماع ادعاءات عن قدرات النماذج. ستتعلم أيضا كيف تكتشف تضارب المصالح، وكيف تقرأ نتائج التقييم بحذر، وكيف تبني موقفا متوازنا يراعي الأخلاقيات والأثر الاجتماعي للتقنيات.
ماذا ستتعلم
- فهم المصطلحات والمفاهيم الأساسية في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والذكاء التوليدي
- تمييز مكونات أنظمة التعلم الآلي: البيانات والنماذج وطرق التقييم
- تحديد أسباب فشل النماذج وما يلزم لتحويلها إلى تقنية مفيدة
- رصد أخطاء النقاش الشائعة حول الذكاء الاصطناعي واكتشاف تضارب المصالح عند تفسير الادعاءات
المدرسون
Elle O'Brien
University of Michigan School of Information