تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات

المقدمة:

في عالم اليوم، أصبح تحليل البيانات مهارة أساسية لا غنى عنها في مختلف المجالات.

ما هو تحليل البيانات؟

تحليل البيانات هو عملية استخراج المعلومات من البيانات وتحويلها إلى رؤى قابلة للتنفيذ.

ما هو الذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي هو مجال من مجالات علوم الحاسوب يهتم بتطوير أنظمة يمكنها محاكاة الذكاء البشري.

كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين تحليل البيانات؟

يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة العديد من مهام تحليل البيانات، مثل:

• جمع البيانات
• تنظيف البيانات
• تحليل البيانات
• استخراج المعلومات
• التنبؤ بالنتائج

ما هي فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات؟

• تحسين الدقة والكفاءة: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من البيانات بسرعة ودقة عالية.
• استخراج رؤى جديدة: يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف أنماط وعلاقات في البيانات قد لا يتمكن البشر من رؤيتها.
• تحسين صنع القرار: يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم توصيات قابلة للتنفيذ بناءً على تحليل البيانات.

ما الذي ستتعلمه في هذه الدورة؟

في هذه الدورة، ستتعلم:

• أساسيات الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات
• تقنيات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في تحليل البيانات
• أدوات تحليل البيانات المُدعمّة بالذكاء الاصطناعي
• تطبيقات عملية للذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات
• أخلاقيات استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات
• مستقبل الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات

الأهداف:

بعد إتمام هذه الدورة، سيكون المشاركون قادرين على:

• فهم:
• المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات
• العلاقة بين الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات
• تقنيات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في تحليل البيانات
• أدوات تحليل البيانات المُدعمّة بالذكاء الاصطناعي
• أخلاقيات استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات
• مستقبل الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات
• استخدام:
• تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات
• أدوات تحليل البيانات المُدعمّة بالذكاء الاصطناعي
• أخلاقيات استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات
• تطبيق:
• مهارات تحليل البيانات في حل المشكلات الحقيقية
• تقنيات الذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات
• تقييم:
• أداء نماذج تحليل البيانات
• نتائج تحليل البيانات
• أخلاقية استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي
• التواصل:
• بفعالية مع أصحاب المصلحة حول نتائج تحليل البيانات
• بوضوح حول تقنيات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في تحليل البيانات

المحاور:

المحور الأول: مقدمة في الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات

• تعريف الذكاء الاصطناعي وأنواعه
• مفهوم تحليل البيانات وأهميته
• العلاقة بين الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات
• تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات

المحور الثاني: تقنيات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في تحليل البيانات

• التعلم الآلي:
• التعلم المُشرف
• التعلم غير المُشرف
• التعلم العميق
• معالجة اللغة الطبيعية
• الرؤية الحاسوبية
• الشبكات العصبية الاصطناعية

المحور الثالث: أدوات تحليل البيانات المُدعمّة بالذكاء الاصطناعي

• Apache Spark
• TensorFlow
• PyTorch
• SAS
• R

المحور الرابع: تطبيقات عملية للذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات

• تحليل المشاعر
• التنبؤ بالسلوك
• الكشف عن الاحتيال
• تحليل الصور
• تحليل النصوص
• تحليل سلاسل الزمن

المحور الخامس: أخلاقيات استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات

• مخاطر استخدام الذكاء الاصطناعي
• مبادئ أخلاقية لاستخدام الذكاء الاصطناعي
• أفضل الممارسات لاستخدام الذكاء الاصطناعي

المحور السادس: مستقبل الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات

• الاتجاهات الحديثة في مجال الذكاء الاصطناعي
• تأثير الذكاء الاصطناعي على تحليل البيانات
• فرص العمل في مجال الذكاء الاصطناعي

الأنشطة:

• تمارين عملية على أدوات تحليل البيانات المُدعمّة بالذكاء الاصطناعي
• دراسات حالة حقيقية
• مشاريع تطبيقية
• نقاشات مفتوحة

الجمهور المستهدف:

• طلاب علوم الحاسوب وعلوم البيانات
• المهنيون الذين يرغبون في تطوير مهاراتهم في مجال تحليل البيانات
• أصحاب الأعمال الذين يرغبون في استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين أعمالهم

متطلبات الدورة:

• معرفة أساسية بعلوم الحاسوب والرياضيات
• مهارات برمجة أساسية
• رغبة في التعلم واكتساب مهارات جديدة