شهادة دبلوم تصميم وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي

كود البرنامج: C00898

يُعد تصميم وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي من الركائز الأساسية لتحويل البيانات إلى قرارات ذكية وحلول عملية في مختلف المجالات. يتضمن هذا المجال اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي الأنسب لمعالجة المشكلة المستهدفة، وإعداد البيانات المناسبة لتدريب النموذج، وضبط المعاملات لتحقيق أفضل أداء. وهذا البرنامج المتخصص الموجه لمطوري الذكاء الاصطناعي ومحللي ومهندسي البيانات والمهتمين بتطبيقات الذكاء الاصطناعي يهدف إلى تمكين المشاركين من إتقان هذه المهارات عبر تطبيقات عملية في مجالات متخصصة مثل الرعاية الصحية، المالية، والصناعة، مع التركيز على بناء نماذج ذكاء اصطناعي دقيقة وقابلة للتعميم، مما يسهم في تعزيز الكفاءة التشغيلية ودعم اتخاذ القرارات الاستراتيجية المبنية على البيانات.

400 دولار أمريكي

عربي

36 ساعة تدريبية

تدريب اون لاين

التسجيل في هذه الدبلومة التدريبية

تفاصيل ومحاور الدبلومة التدريبية

برنامج تدريب عملي يهدف إلى إكساب المشاركين المهارات التقنية اللازمة لفهم مراحل بناء النماذج الذكية، بدءًا من تحديد المشكلة وانتهاءً بتدريب النموذج على بيانات حقيقية واختبار أدائه. يركز البرنامج على التطبيقات العملية في مجالات متعددة مثل الخدمات المالية، الرعاية الصحية، والصناعة، مع استخدام أدوات وأساليب حديثة مثل Python, TensorFlow, وScikit-Learn.

ما الأهداف التي ستحققها بحضورك هذا البرنامج

فهم مراحل بناء وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي من البداية حتى التطبيق العملي.
اختيار البيانات المناسبة وتجهيزها لتدريب النماذج بدقة عالية.
استخدام أدوات ومعايير تقييم أداء النماذج (Evaluation Metrics).
تحسين أداء النماذج باستخدام تقنيات مثل Hyperparameter Tuning وCross-Validation.
فهم التحديات المتعلقة بتحيّز البيانات وطرق تقليله.
تصميم نماذج مخصصة لمجالات متخصصة (مثل الطب، المالية، أو الصناعة).
استخدام تقنيات النقل (Transfer Learning) لتحسين كفاءة النماذج.
التعرف على أدوات وبرامج تدريب النماذج مثل TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn.
تحليل النتائج وتفسيرها بطريقة يمكن لصناع القرار فهمها.
وضع خطة تنفيذية لتطبيق نموذج ذكاء اصطناعي في بيئة عمل حقيقية.

هذا البرنامج موجه لك إذا كنت احد هؤلاء

مهندسو البيانات (Data Engineers)
خبراء تحليل البيانات (Data Scientists)
مطورو الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
القادة الفنيون الذين يشرفون على مشاريع الذكاء الاصطناعي
الباحثون والمهتمون بتطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجالاتهم

المحاور التدريبية التي سيتم دراستها

مقدمة في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي

ما هو تدريب النموذج؟
أنواع التعلم: مراقب، غير مراقب، تعزيزي.
خطوات تطوير نموذج AI.
مفاهيم أساسية: Features, Labels, Training, Testing.

جمع وتجهيز البيانات

مصادر البيانات.
تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة.
تحويل البيانات إلى صيغة مناسبة للتدريب.
أهمية جودة البيانات في أداء النموذج.

اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي وتدريبه

مراجعة لأنواع النماذج الشائعة (Decision Trees, SVM, Neural Networks...).
تقسيم البيانات إلى بيانات تدريب واختبار.
تدريب النموذج وضبط المعاملات.
تقييم الأداء باستخدام مؤشرات مثل الدقة، الانحراف، والاسترجاع.

تحسين أداء نموذج الذكاء الاصطناعي

تقنيات Cross-validation.
ضبط Hyperparameters.
التعامل مع مشكلة overfitting وunderfitting.
استخدام Grid Search وRandom Search.

نماذج الذكاء الاصطناعي المخصصة للمجالات المهنية المختلفة

كيف يتم تخصيص النموذج لقطاع معين؟
دراسة حالة: طب، مالية، صناعة.
استخدام Transfer Learning.
تدريب النماذج على بيانات محلية أو متخصصة.

تفسير النتائج وعرضها لصناع القرار

تفسير النتائج بشكل غير تقني.
استخدام أدوات التصور (Visualization Tools).
كتابة تقارير فنية واضحة.
التواصل بين الفريق الفني والإدارة العليا.

تطبيق النموذج في بيئة العمل

نشر النموذج (Model Deployment).
مراقبة الأداء بعد التشغيل.
تحديث النموذج واعتماده على بيانات جديدة.
إدارة التغيير التنظيمي عند تبني الذكاء الاصطناعي.

الأخلاقيات والتحديات القانونية

مفهوم Bias في النماذج.
الخصوصية والأمن في استخدام البيانات.
المسؤولية عن قرارات الذكاء الاصطناعي.
الامتثال للأنظمة المحلية والدولية.

أنشطة وتطبيقات عملية:

تمارين عملية على أدوات Python وTensorFlow/PyTorch.
مشروع تطبيقي: تدريب نموذج لمشكلة واقعية (مثلاً: تشخيص طبي، اكتشاف الاحتيال، تصنيف نصوص).
تحليل بيانات حقيقية وبناء تقرير أداء.
عروض تقديمية من قبل المشاركين حول أفكار مشاريعهم.

شروط الاشتراك والتسجيل في هذه الدبلومة التدريبية

توفر خبرة عملية سابقة في المجالات التقنية أو البحثية.
إلمام مبدئي بلغات البرمجة، وخاصةً لغة Python .
إلمام بالمفاهيم الأساسية مثل المتغيرات، الحلقات، الدوال، والتعامل مع المكتبات البرمجية.
معرفة مبدئية بمفاهيم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة (Machine Learning)
توفير جهاز كمبيوتر قادر على تشغيل أدوات البرمجة المستخدمة (مثل Python IDEs، Jupyter Notebook)

معلومات تهمك عن هذه الدبلومة التدريبية

مدة الدراسة: 36 ساعة تدريبية (مقسمة على 12 محاضرة).
أساليب الدراسة المتاحة في هذه الدبلومة التدريبية
- تدريب عن بُعد (أون لاين): وتكون الدراسة من خلال المُحاضرات التفاعلية عبر الانترنت بنظام الفصول الافتراضية، ويتم تسجيل المحاضرات وتكون متاحة للمسجلين في البرنامج للمشاهدة مجانا لمدة ١٢ شهر بعد انتهاء البرنامج.
- التدريب في قاعات فندقية (يضاف رسوم حجز القاعة في الفندق حسب تاريخ بدء البرنامج).

التفاصيل الخاصة بالشهادة الصادرة من الأكاديمي

اسم الدبلومة التدريبية في الشهادة
- Designing and Training Artificial Intelligence Models Training Diploma
شروط الحصول على الشهادة بعد انتهاء الدراسة
- يجب استيفاء نسبة حضور 75% من اجمالي ساعات الدبلومة التدريبية.
- التفاعل مع المحاضر/المدرب اثناء المحاضرات.
متى أستلم الشهادة؟
- بمجرد انتهاء البرنامج التدريبي يمكنك الحصول على نسخة الكترونية من الشهادة بشرط استيفاء نسبة الحضور المقررة.
- بعد انتهاء الدراسة يتم اصدار الشهادة مباشرة، وتبدأ اجراءات شحنها بعد سداد رسوم الشحن، وغالباً ما تستغرق حوالي 5-7 ايام عمل للوصول اليك وقد تختلف هذه المدة باختلاف الدولة المرسل اليها وطريقة الشحن المستخدمة.