مقدمة للمفاهيم والتقنيات الأساسية للذكاء الاصطناعي، بدءًا من خوارزميات البحث وتمثيل المعرفة وحتى التعلم الآلي والاعتبارات الأخلاقية للذكاء الاصطناعي في المجتمع. سوف تكتسب فهمًا أساسيًا لتاريخ الذكاء الاصطناعي وتطوره وآثاره على مختلف الصناعات.

تعمل هذه الوحدة على سد الفجوة بين النظرية والتطبيقات العملية للتعلم الآلي. سوف تستكشف التقنيات الأساسية من التعلم الخاضع للإشراف إلى التعلم غير الخاضع للإشراف، مع التركيز على مسار التعلم الآلي بالكامل بما في ذلك المعالجة المسبقة للبيانات واختيار النموذج والاعتبارات الأخلاقية.

بدءًا من المفاهيم الأساسية، ستتقدم إلى تقنيات التعلم العميق المتطورة التي تغطي الإدراك الحسي والشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والشبكات العصبية المتكررة (RNNs) ونماذج الانتباه. سوف تكتسب خبرة عملية في تصميم الشبكات وتدريبها مع معالجة قابلية الشرح والأخلاق.

تستكشف هذه الوحدة أنظمة دعم القرار المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، ودورها في الصناعات المتنوعة، وقدرتها على تعزيز عملية صنع القرار البشري. سوف تكتسب رؤى حول تطبيقات الذكاء الاصطناعي لتحقيق النتائج المثلى، بما في ذلك دور المحاكاة والآثار الأخلاقية لأتمتة عملية صنع القرار.

تتويجًا للدورة التي تتطلب منك إظهار تعلمك من خلال تحديد التحديات الحاسمة وإجراء مراجعات صارمة للأدبيات وتصميم حلول الذكاء الاصطناعي المبتكرة. ستجري بحثًا مستقلاً وتطور حلاً للذكاء الاصطناعي تحت إشراف موظفين ذوي خبرة.

تركز هذه الوحدة على تخزين البيانات الموزعة، وأطر المعالجة، وتصميم ونشر التطبيقات السحابية الأصلية القابلة للتطوير. سيتم تدريبك على مواجهة التحديات المرتبطة بإدارة كميات كبيرة من البيانات في السحابة، وهو أمر بالغ الأهمية لحلول الذكاء الاصطناعي الحديثة.