تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي وعلوم اتخاذ القرار
حلول الذكاء الاصطناعي وهندسة البيانات القائمة على السحابة
يرجى اختيار المدينة/الجلسة أولاً قبل التسجيل.
عن هذا البرنامج
مع تزايد اعتماد استراتيجيات الرقمية أولاً، أصبح الحوسبة السحابية ضرورية للذكاء الاصطناعي وهندسة البيانات. يزود هذا التدريب العملي المشاركين بخبرة عملية في بناء خطوط أنابيب البيانات الضخمة، ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي، وتحسين تدفقات البيانات على منصات سحابية بارزة. سيستكشف الحاضرون خدمات السحابة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي والتخزين والتحليلات، مكتسبين المهارات اللازمة لتصميم بنى تحتية قابلة للتوسع تعزز الابتكار. من خلال دراسات حالة ومختبرات عملية، سيفهم المتعلمون كيف تستفيد المؤسسات من السحابة لمعالجة البيانات في الوقت الحقيقي، واستخلاص الرؤى المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، وتحقيق قابلية التوسع بتكلفة فعالة. عند إتمام الدورة، سيكون المشاركون متمكنين من استخدام المنصات السحابية لدمج خطوط أنابيب البيانات، وتنفيذ نماذج التعلم الآلي، ودعم مبادرات الذكاء الاصطناعي الشاملة عبر المؤسسات.
فوائد الدورة
- اكتساب خبرة عملية في هندسة البيانات السحابية
- تنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ضمن بيئات السحابة
- تصميم خطوط أنابيب بيانات قابلة للتوسع مخصصة لتحليلات البيانات الضخمة
- تحسين الأداء وإدارة التكاليف من خلال الحلول السحابية
- تعزيز اعتماد الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة باستخدام استراتيجيات السحابة
النتائج الرئيسية
- فحص خدمات السحابة القابلة للتطبيق على الذكاء الاصطناعي وهندسة البيانات
- تطوير وإدارة خطوط أنابيب البيانات الضخمة باستخدام تقنيات السحابة
- استخدام الأدوات الخاصة بالبث والتحليلات اللحظية للبيانات
- نشر والإشراف على نماذج التعلم الآلي على البنى التحتية السحابية
- الحفاظ على الحوكمة والأمن والامتثال في تطبيقات الذكاء الاصطناعي السحابية
- دمج الذكاء الاصطناعي السحابي في استراتيجيات المؤسسة
- تشجيع الابتكار من خلال بنى تحتية قابلة للتوسع وقابلة للتكيف
من ينبغي أن يحضر
- مهندسو البيانات ومحترفو الحوسبة السحابية
- أخصائيو الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
- مديرو تكنولوجيا المعلومات ومهندسو الحلول
- المديرون التنفيذيون في الأعمال الذين يقودون جهود التحول الرقمي
محتوى الدورة
الوحدة 1: مقدمة في مفاهيم الحوسبة السحابية للذكاء الاصطناعي وهندسة البيانات
- أساسيات الحوسبة السحابية
- استعراض لمزودي خدمات السحابة الرئيسيين (AWS، Azure، GCP)
- المزايا والعقبات في اعتماد تقنية السحابة
- دراسات حالة توضيحية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في بيئات السحابة
الوحدة 2: هندسة البيانات المرتكزة على السحابة
- تطوير خطوط أنابيب البيانات لمجموعات البيانات واسعة النطاق
- عمليات استيعاب البيانات، التحويل، والتخزين
- استخدام أدوات ETL القائمة على السحابة (Extract, Transform, Load)
- تمارين عملية على بناء خطوط أنابيب البيانات
الوحدة 3: نشر حلول الذكاء الاصطناعي على منصات السحابة
- استضافة نماذج التعلم الآلي ضمن بنى تحتية سحابية
- استخدام الحاويات والهندسات الخالية من الخوادم للنشر
- تقنيات مراقبة وتوسيع تطبيقات الذكاء الاصطناعي
- جلسة مختبرية: نشر نموذج تحليلات تنبؤية
الوحدة 4: البيانات المتدفقة والتحليلات في الوقت الحقيقي
- تقنيات معالجة البيانات في الوقت الحقيقي
- تطبيق الذكاء الاصطناعي في بيئات البيانات المتدفقة الحية
- دراسات حالة تجارية توضح تحليلات التدفق
- ممارسة عملية مع مجموعات بيانات التدفق في الوقت الحقيقي
الوحدة 5: حوكمة وأمن الذكاء الاصطناعي السحابي والاتجاهات الناشئة
- إدارة حوكمة البيانات ضمن منصات السحابة
- ضمان الامتثال وتخفيف المخاطر
- استراتيجيات الكفاءة في التكلفة وتحسين الأداء في الذكاء الاصطناعي السحابي
- استكشاف التطورات المستقبلية في هندسة البيانات القائمة على السحابة