وصف

إمكانيات Deep Learning لا حصر لها. في هذا البرنامج، سيتم تحليل خصائصه الحالية للتنبؤ بالتقدم المستقبلي" 

##IMAGE##

في بعض الأحيان يكون Machine Learning منتشرًا على نطاق واسع بحيث يصعب التعرف عليه. هذا هو الحال بالنسبة لأنظمة الإحالة على YouTube أو Netflix. يتم أخذ بعض البيانات الناتجة عن تفاعل الفرد على المنصة، ومقارنتها ببيانات المستخدمين الآخرين ذوي الخصائص المشابهة، ويتم تقديم منتج يثير اهتمام المستخدم مسبقًا. وصلت هذه التقنية إلى أقصى حد لها على TikTok، حيث نشأ جدل حول الخوارزمية بسبب دقتها الكبيرة. 

لمعالجة موضوع الذكاء الاصطناعي من وجهة نظر موضوعية، سنبدأ بشرح كيفية عمله وطريقة إدارته للبيانات. كذلك Machine Learning وDeep Learning والمقارنة بين الاثنين. 

بعد ذلك، سيتم تعريف Robotic Process Automation (RPA) لأتمتة العمليات التي تحاكي الإجراءات البشرية من خلال واجهة نظام الكمبيوتر. وNatural Language Processing (NLP)، لدراسة التفاعلات بين أجهزة الكمبيوتر واللغة البشرية. 

أخيرًا، فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي، سنتعمق في التعرف على الصور وتطبيق الشبكات العصبية ودورات حياتها وإمكانيات التطبيقات الجديدة؛ التأكيد على أخلاقيات الأنظمة وكشف التحيز. 

كل هذا، من خلال طريقة عبر الإنترنت، بدون جداول ومع توفر المنهج بالكامل منذ اليوم الأول. سوف تحتاج فقط إلى جهاز متصل بالإنترنت. بهذه الطريقة، سيتمكن الطالب من تنظيم نفسه حسب ظروفه، وبالتالي تعزيز التعلم. 

في TECH سوف تتعلم كيفية تحديد الاختلافات بين التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف في مجال Machine Learning" 

تحتوي المحاضرة الجامعية في الذكاء الاصطناعي في هندسة الأنظمة وتكنولوجيا المعلومات على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالا و حداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير حالات عملية يقدمها خبراء الذكاء الاصطناعي في هندسة الأنظمة وتكنولوجيا المعلومات 
محتوياتها البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات العلمية والرعاية العملي حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم 
تركيزها على المنهجيات المبتكرة 
كل هذا سيتم استكماله بدروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية 
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت 

خلال المحاضرة الجامعية، ستتعلم مفاتيح Robotic Process Automation، وهي أتمتة العمليات التي يتم تطبيقها عادةً للمساعدة في المحادثات على صفحات الويب" 

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين في مجال الطاقات المتجددة يصبون في هذا التدريب خبرة عملهم، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من الشركات الرائدة والجامعات المرموقة. 

وسيتيح محتوى البرنامج المتعدد الوسائط، والذي صيغ بأحدث التقنيات التعليمية، للمهني التعلم السياقي والموقعي، أي في بيئة محاكاة توفر تدريبا غامرا مبرمجا للتدريب في حالات حقيقية. 

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلم القائم على حل المشكلات، والذي المهني في يجب أن تحاول من خلاله حل المواقف المختلفة للممارسة المهنية التي تنشأ من خلاله. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.

في TECH ستعمل مع الخوارزميات المستخدمة في التعرف على الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي"

##IMAGE##

تعتبر الأخلاقيات أحد العوائق الرئيسية أمام تقدم الذكاء الاصطناعي. في TECH نشرح ما هي الخطوط .الحمراء"

أهداف

بمجرد الانتهاء من المحاضرة الجامعية في الذكاء الاصطناعي في هندسة الأنظمة وتكنولوجيا المعلومات، سيكون الطالب مستعدًا لتوليد معرفة محددة حول الذكاء الاصطناعي. ستتحكم في التقنيات المتقدمة للأنظمة الذكية وتعرف كيفية تطبيقها بطريقة عملية. مع القدرة على تصميم أنظمة الاستدلال التلقائي وتنفيذها في مشاكل التنبؤ. 

##IMAGE##

بفضل TECH، ستتمكن من التعرف على النماذج المختلفة للشبكات العصبية وخوارزميات التعلم الخاصة بها" 

الأهداف العامة

توليد معرفة متخصصة حول الذكاء الاصطناعي 
تحديد نوع التعلم (تحت الإشراف أو غير خاضع للإشراف) الأكثر ملاءمة لمشكلة معينة 
التعرف على خصائص النظام/الوكيل الذكي 

الأهداف المحددة

توليد معرفة متخصصة حول التطبيق والتقنيات المتقدمة للأنظمة الذكية وتطبيقها العملي 
إضفاء الطابع الرسمي على أنظمة التفكير التلقائي وتصميمها 
تنفيذ وتطبيق تقنيات التعلم الآلي في مشاكل التنبؤ 
توليد معرفة متخصصة حول الذكاء الاصطناعي 

##IMAGE##

يتضمن هذا البرنامج الخطوات التي يجب أن يتخذها الذكاء الاصطناعي منذ لحظة تصوره وحتى دخوله حيز الإنتاج" 

محاضرة جامعية في الذكاء الاصطناعي في هندسة النظم وعلوم الكمبيوتر.

الذكاء الاصطناعي (AI) هو مجال من علوم الكمبيوتر يركز على تطوير الخوارزميات وأنظمة الكمبيوتر التي تحاكي الذكاء البشري. هدفها الأساسي هو تدريب الآلات على أداء الوظائف التي تتطلب الذكاء "البشري"، مثل التعرف على الكلام، واتخاذ القرار، وحل المشكلات، والإدراك البيئي، والتعلم.

في سياق الهندسة والحوسبة، أصبح الذكاء الاصطناعي أداة أساسية لتصميم وتطوير وتحسين الأنظمة الذكية والمستقلة، القادرة على اتخاذ القرارات وتنفيذ الإجراءات دون الحاجة إلى التدخل البشري. يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجموعة واسعة من المجالات، بدءًا من إنشاء مساعدين افتراضيين وروبوتات الدردشة وحتى أتمتة عمليات التصنيع والخدمات اللوجستية والأعمال.

في الهندسة، يعد الذكاء الاصطناعي أداة مهمة في تصميم الأنظمة المستقلة، مثل المركبات ذاتية القيادة والطائرات بدون طيار والروبوتات الصناعية. ويستخدم الذكاء الاصطناعي لبرمجة هذه الأنظمة باستخدام خوارزميات اتخاذ القرار، مما يسمح لها بالتنقل في الفضاء وتحديد الأشياء وأداء المهام وتعديل سلوكها بناءً على الظروف البيئية المتغيرة.

في الحوسبة، يُستخدم الذكاء الاصطناعي في تطوير أنظمة معالجة البيانات والتعلم الآلي، مثل أنظمة توصية المنتجات عبر الإنترنت ومحركات البحث على الإنترنت. يُستخدم الذكاء الاصطناعي أيضًا في الأمن السيبراني، واكتشاف الاحتيال، وتحديد التهديدات عبر الإنترنت، باستخدام تحليل البيانات، والتعرف على الأنماط، وتقنيات التعلم الآلي.

الذكاء الاصطناعي هو مجال في التطوير المستمر يتم استخدامه في الهندسة والحوسبة لإنشاء وتحسين أنظمة ذكية ومستقلة، قادرة على اتخاذ القرارات وتنفيذ الإجراءات دون الحاجة إلى تدخل بشري. يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجموعة واسعة من المجالات، بدءًا من التصنيع والخدمات اللوجستية وحتى معالجة البيانات والأمن السيبراني.