المهارات الكاملة في علم البيانات والذكاء الاصطناعي

تقدم ورشة "Complete Data Science & AI Dictionary" نظرة شاملة تجمع بين أساسيات علم البيانات ومفاهيم الذكاء الاصطناعي المتقدمة. يجمع هذا البرنامج التفاعلي بين الفهم النظري والتطبيق العملي، مقدماً رحلة متكاملة تشمل الإحصاء، وتصميم البيانات، وتحليلها، والتعلم الآلي، والتعلم العميق، والذكاء الاصطناعي التوليدي، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLPs)، وإدارة البيانات، وتقنيات البيانات الضخمة (Big Data)، وإنترنت الأشياء (IoT)، وأدوات التحليل المختلفة.

تم تصميم الورشة خصيصاً للمديرين، والمحللين، والمتخصصين الطامحين إلى فهم المشهد المتطور للذكاء الاصطناعي وتطبيق هذه التقنيات بفعالية في مختلف القطاعات.

وتهدف الورشة إلى تبسيط مفاهيم الذكاء الاصطناعي وإزالة الغموض عنها، بحيث يتمكن المشاركون من بناء فهم قوي لمكونات علم البيانات والذكاء الاصطناعي، مما يساعدهم على التفاعل بثقة في النقاشات المهنية دون الانغماس في المصطلحات التقنية المعقدة.

نظرة عامة على الورشة

مخرجات التعلم

● فهم المصطلحات الأساسية في AI وData Science ضمن مجالات متعددة.
● التمييز بين مفاهيم الإحصاء، وتحليل البيانات، والتعلم الآلي.
● التعرف على المبادئ الأساسية في Deep Learning وGenerative AI.
● تبسيط مفاهيم التعلم، وتدريب النماذج، وOverfitting، وFeature Engineering.
● التعرف على المصطلحات الشائعة في NLP وتطبيقاتها العملية.
● فهم دور AI Agents في بيئة العمل.
● الإلمام بإدارة البيانات وتقنيات Big Data.
● مقارنة أدوات Open-Source مع الأدوات المملوكة (Proprietary).
● فهم كيفية تصميم مشروع ذكاء اصطناعي متكامل.
● تطبيق استراتيجيات Prompting with ChatGPT.

المدة: 5 أيام

اليوم الأول:

● خارطة الطريق الكاملة نحو الذكاء الاصطناعي

● تصميم البيانات، وتصويرها، والمؤشرات الإحصائية (Statistical KPIs)

اليوم الثاني:

● تحليل البيانات باستخدام الاختبارات الإحصائية

● إدارة البيانات وSQL

اليوم الثالث:

● التعلم الآلي الخاضع للإشراف مقابل تحليل الاتجاهات

● أساسيات تقنيات IoT وBig Data

اليوم الرابع:

● التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف

● مقارنة Python مع البرمجيات المملوكة (Proprietary Software)

اليوم الخامس:

● التعلم العميق والتعلم العميق التوليدي

● أدوات Generative AI

● الإحصاء وتحليل البيانات: مفاهيم رئيسية مثل المتوسط، والتباين، والاختبارات الإحصائية، والارتباط، والانحدار، واختبار الفرضيات.
● تصوير البيانات: الرسوم البيانية، والمخططات التفاعلية، ولوحات المتابعة، وسرد البيانات بطريقة تحليلية.
● التعلم الآلي الخاضع للإشراف: الانحدارات المتعددة، وتحليل التمييز، وأشجار القرار، وSVM وغيرها.
● التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف: تحليل المكونات الرئيسية (PCA) والتجميع (Clustering).
● التعلم العميق والذكاء الاصطناعي التوليدي: الشبكات العصبية (Neural Networks)، والشبكات الالتفافية (CNN)، وحلول GANs.
● معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ووكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agents): التقسيم (Tokenization)، والتضمين (Embeddings)، والنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، وتحليل المشاعر، ودور الوكلاء الذكيين.
● إدارة البيانات: الحوكمة، والجودة، وSQL.
● تقنيات البيانات الضخمة (Big Data): البيانات غير المنظمة، وبحيرات البيانات، وNoSQL، وHadoop، وSpark.
● أساسيات إنترنت الأشياء (IoT): ودوره في نقل البيانات على مستوى العالم.
● Prompting with ChatGPT

محتوى الورشة