مقدمة في الذكاء الاصطناعي: المفاهيم الأساسية والتطبيقات

تقدم هذه الدورة أساساً شاملاً في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، مع التركيز على الأدوات الأساسية لفهم وتقييم وتنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي بفعالية. تشمل الدورة شرح مصطلحات رئيسية وأُطُر مثل نموذج R.O.A.D (المتطلبات، تشغيل البيانات، طريقة التحليل، النشر)، إلى جانب دراسة المبادلات بين الخوارزميات وجودة البيانات. تهدف الدورة إلى تقديم رؤى عملية تربط المفاهيم التقنية بالقرارات الاستراتيجية، مما يساعد المتعلمين على فهم كيفية اختيار وتحسين النماذج بالإضافة إلى تقييم جودة البيانات والتعامل مع موارد النظام وأدائه بصورة مسؤولة ومدروسة.

• فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة ومصطلحاتها وإطار عمل R.O.A.D لإدارة المشاريع وتنفيذها
• تقييم نماذج تعلم الآلة باستخدام مقاييس الأداء وفهم التوازن في اختيار وتطوير الخوارزميات
• تحليل خوارزميات الذكاء الاصطناعي مثل SVM، وأشجار القرار، والشبكات العصبية وتحديد نقاط القوة والتطبيقات العملية
• تقييم جودة البيانات، حساب اتفاقية المقيمين، والتعامل مع التوازن بين الموارد والأداء في أنظمة الذكاء الاصطناعي