تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي وعلوم اتخاذ القرار
تحليل البيانات المتقدم باستخدام تقنيات التعلم العميق
يرجى اختيار المدينة/الجلسة أولاً قبل التسجيل.
عن هذا البرنامج
يُعد التعلم العميق فرعًا متخصصًا من الذكاء الاصطناعي، يمكّن المؤسسات من استخلاص رؤى ذات مغزى من مصادر بيانات ضخمة ومعقدة وغير منظمة. من خلال استخدام الشبكات العصبية وتقنيات النمذجة المتقدمة، يمكن للمؤسسات تحقيق تقدمات كبيرة في التحليلات التنبؤية، ومعالجة اللغة الطبيعية، بالإضافة إلى التعرف على الصور والكلام.
يوفر هذا التدريب منهجًا شاملاً ومتدرجًا لتطبيق التعلم العميق في تحليل البيانات المعقدة. سيكتسب المشاركون مهارات تصميم وتدريب الشبكات العصبية، وتقييم أداء النماذج، وتطبيق هذه النماذج على حالات عملية تشمل التنبؤات التجارية والأتمتة الذكية.
يُقدم هذا البرنامج من قبل EuroQuest International Training، ويركز على الخبرة العملية، مدمجًا بين الخبرة التقنية والفهم الاستراتيجي لتجهيز المشاركين بالقدرة على استغلال التعلم العميق لحل تحديات المؤسسات.
النتائج الرئيسية
- اكتساب فهم شامل لمبادئ التعلم العميق وهياكل الشبكات العصبية
- تحضير ومعالجة مجموعات البيانات بفعالية لمهام التعلم العميق
- تطوير وتدريب نماذج التعلم العميق المخصصة للتحليلات التنبؤية
- استخدام الشبكات العصبية التلافيفية والمتكررة على مجموعات بيانات عملية
- تقييم وتحسين أداء نماذج التعلم العميق
- تطبيق تقنيات التعلم العميق لتحليل النصوص والصور والبيانات الصوتية
- إدارة الموارد الحاسوبية بكفاءة لتدريب النماذج ونشرها
- دمج التعلم العميق ضمن أُطُر تحليلات الأعمال
- تعزيز ممارسات الذكاء الاصطناعي الأخلاقية والمسؤولة في تحليل البيانات
- التواصل الفعال للرؤى المستخلصة من الذكاء الاصطناعي مع التنفيذيين وأصحاب المصلحة
- تصميم سير عمل للتعلم العميق قابل للتوسع ومناسب لاحتياجات المؤسسة
- صياغة خطة استراتيجية لاعتماد الذكاء الاصطناعي المستدام والابتكار
من ينبغي أن يحضر
- علماء البيانات والمحللون الرئيسيون للبيانات
- مهندسو الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
- مديرو تكنولوجيا المعلومات وقادة الابتكار
- أخصائيو ذكاء الأعمال
- الباحثون والمهنيون الأكاديميون في تخصصات علوم البيانات
محتوى الدورة
الوحدة 1: نظرة عامة على التعلم العميق وتحليل البيانات
- المقارنة بين التعلم العميق والتعلم الآلي التقليدي
- تطبيقات خاصة بالصناعة
- تطوير تكنولوجيا الشبكات العصبية
- تحليلات حالات لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المتقدمة
الوحدة 2: تقنيات إعداد البيانات والمعالجة المسبقة
- التحديات المتعلقة بالبيانات المهيكلة مقابل غير المهيكلة
- تنقية البيانات، التطبيع، وبناء الميزات
- إدارة البيانات واسعة النطاق للتعلم العميق
- أدوات البرمجيات لمعالجة البيانات المسبقة
الوحدة 3: المفاهيم الأساسية للشبكات العصبية
- فهم perceptrons والشبكات العصبية ذات التغذية الأمامية
- دوال التنشيط وهياكل الشبكة
- أساسيات التدريب: الانحدار التدريجي والانتشار العكسي
- جلسة تطبيقية: إنشاء شبكة عصبية أساسية
الوحدة 4: الأدوات والأطر الخاصة بالتعلم العميق
- أساسيات TensorFlow و PyTorch
- إجراءات تدريب النماذج
- منصات السحابة الداعمة للتعلم العميق
- مختبر عملي: تدريب النماذج باستخدام مجموعات بيانات متاحة للعامة
الوحدة 5: مبادئ وتطبيقات الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs)
- هيكل ومفاهيم أساسية للشبكات العصبية الالتفافية
- الاستخدامات في معالجة الصور والفيديو
- طرق التعلم بالنقل
- العمل المختبري: تصنيف الصور باستخدام هياكل CNN
الوحدة 6: الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة الأمد (LSTMs)
- أساسيات نمذجة التسلسل
- التطبيقات في معالجة اللغة الطبيعية
- تنبؤ السلاسل الزمنية باستخدام RNNs
- تمرين عملي: تحليل المشاعر باستخدام LSTMs
الوحدة 7: هياكل التعلم العميق المتقدمة
- شرح الشبكات التوليدية التنافسية (GANs)
- المشفّرات الذاتية المطبقة على كشف الشذوذ
- هياكل Transformer لمهام معالجة اللغة الطبيعية
- الاتجاهات الحالية في أبحاث التعلم العميق
الوحدة 8: تقنيات تقييم وتحسين النماذج
- مقاييس التقييم لمهام التصنيف والانحدار
- معالجة الإفراط في التخصيص باستخدام طرق التنظيم
- استراتيجيات تحسين المعاملات الفائقة
- مختبر عملي: تحسين دقة أداء النموذج
الوحدة 9: تطبيق التعلم العميق في السياقات التجارية
- توقع الطلب وتحليل السوق
- تخصيص تجربة العملاء المدعوم بالذكاء الاصطناعي
- كشف الاحتيال من خلال تحديد الشذوذ
- دراسات حالة لتطبيق الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات
الوحدة 10: استراتيجيات نشر النماذج وقابليتها للتوسع
- الانتقال من البحث إلى بيئات الإنتاج
- طرق النشر على السحابة والأجهزة الطرفية
- تحسين استخدام الموارد الحاسوبية
- خطوط التكامل والنشر المستمر لحلول الذكاء الاصطناعي
الوحدة 11: الاعتبارات الأخلاقية وممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة في التعلم العميق
- معالجة التحيز وضمان العدالة في نماذج الذكاء الاصطناعي
- التحديات في الشرح والشفافية
- الأطر القانونية والتنظيمية
- إرشادات لاعتماد الذكاء الاصطناعي الأخلاقي
الوحدة 12: المشروع النهائي في التعلم العميق
- مشروع تحليل بيانات تعاوني
- تصميم وتدريب نماذج شبكات عصبية متقدمة
- تقديم رؤى أعمال مستمدة من التعلم العميق
- صياغة خطط التنفيذ للمنظمات