مع شهادة الخبرة الجامعية هذه، سيكون لديك التقنيات الأكثر تقدمًا في معالجة اللغات الطبيعية لتصميم المساعدين الافتراضيين"

تكتسب أنظمة الأتمتة أهمية متزايدة داخل المؤسسات. تم تصميم هذه التقنيات لتحسين جوانب مثل الكفاءة والإنتاجية والمرونة في العمليات الصناعية. بهذه الطريقة، ظهر ملف تعريف مهني جديد مطلوب بشدة، ويتألف من تخصص الذكاء الاصطناعي. للاستفادة من فرصة العمل هذه والحصول على ميزة تنافسية، يجب على الخبراء اكتساب معرفة قوية حول الصناعة 4.0. تماشيًا مع هذا، فإنهم بحاجة إلى اكتساب مهارات جديدة لتشغيل الآلات المتقدمة بشكل فعال مثل الروبوتات أو أجهزة الاستشعار أو الحافلات الميدانية الموحدة. 

للاستجابة لهذا الطلب، تقوم شركة TECH بتطوير برنامج مبتكر يتعامل بالتفصيل مع أنظمة الأتمتة المتوافقة مع الثورة الصناعية الرابعة. ستتعمق الخطة الدراسية، التي صممها خبراء في هذا المجال، في وحدة التحكم المنطقية القابلة للبرمجة، مع مراعاة تطور لغات البرمجة. في هذا الصدد، سيزود المنهج الدراسي الطلاب بتقنيات الصيانة التنبؤية، والتي ستكون مفيدة لتطبيق الخوارزميات التي تهدف إلى منع أعطال المعدات المحتملة قبل حدوثها. بالإضافة إلى ذلك، سيسلط التدريب الضوء على أهمية أنظمة استيعاب البيانات لتخزين وتنظيم وإدارة كميات كبيرة من المعلومات بكفاءة. 

تجدر الإشارة إلى أن الخطة الدراسية ستتبع منهجية مبتكرة 100% عبر الإنترنت: إعادة التعلم (Relearning). تتيح طريقة التدريس هذه اكتساب مهارات محدثة من خلال التكرار التدريجي والدوري للمفاهيم الأكثر تعقيدًا في هذا المنهج. بالمثل، فإن الطلاب الذين يختارون شهادة الخبرة الجامعية هذه لتحديثهم لن يضطروا إلى القلق بشأن الجداول الزمنية المحكمه. على العكس من ذلك، لديهم إمكانية التخطيط بشكل فردي للوصول إلى المحتويات وجداول التقييم. سيتم إعفاؤهم أيضًا من القيام برحلات غير ضرورية إلى مركز شخصي وسيكونون قادرين على التخصص من أي مكان في العالم. 

ستستخدم"استخراج البيانات" لتقسيم العملاء وتقديم منتجات مخصصة تلبي متطلباتهم"

تحتوي شهادة الخبرة الجامعية في الأتمتة والذكاء الاصطناعي على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالا وحداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير الحالات العملية التي يقدمها خبراء في الذكاء الاصطناعي والحلول التكنولوجية 
محتوياتها البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات 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 

ستطبق Lean Manufacturing على العمليات الصناعية لتحسين كفاءة العمل وتحسين الاتساق في الإنتاج"

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسهمحترفين 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. 

تصدر في سوق العمل من خلال برنامج 100% عبر الإنترنت يتكيف مع احتياجاتك ويتيح لك التعلم المتين"

بفضل نظام إعادة التعلم Relearning المطبق في TECH، سوف تكتسب المفاهيم بطريقة طبيعية ودون الحاجة إلى الحفظ"

من خلال شهادة الخبرة الجامعية هذه، سوف يكتسب الطلاب رؤية شاملة حول الأتمتة في مجال الذكاء الاصطناعي والأتمتة. يتكون البرنامج الأكاديمي من 3 وحدات، وسيتعمق في أساسيات الروبوتات الصناعية حتى يتمكن الطلاب من تطبيق الحلول التي تهدف إلى تحسين إنتاجية المؤسسات. بالمثل، سيزود البرنامج الطلاب بأدوات البيانات الضخمة الأكثر تقدمًا لأتمتة المهام مثل الترجمة الآلية. من ناحية أخرى، سيركز المنهج على التحديات الأخلاقية في التعلم الآلي بحيث يكتسب الخريجون وعيًا يعتمد على المسؤولية.

سيوفر لك المنهج الدراسي العالي الجودة في طليعة التدريس الأكاديمي أحدث الاتجاهات في مجال التعلم الآلي"

الوحدة 1. أنظمة الأتمتة في الصناعة 4.0 

1.1.    الأتمتة الصناعية 

1.1.1.    الأتمتة 
2.1.1.    المعمارية والمكونات 
3.1.1.    الأمان (Safety) 

2.1.    الروبوتات الصناعية 

1.2.1.    أساسيات الروبوتات الصناعية 
2.2.1.    النماذج وتأثيرها على العمليات الصناعية 

3.1.    أنظمة PLC والتحكم الصناعي 

1.3.1.    تطور وحالة أنظمة PLC 
2.3.1.    تطور لغات البرمجة 
3.3.1.    الأتمتة المتكاملة بالكمبيوتر CIM 

4.1.    أجهزة الاستشعار والمحركات 

1.4.1.    تصنيف محول الطاقة 
2.4.1.    أنواع أجهزة الاستشعار 
3.4.1.    توحيد الإشارة 

5.1.    المراقبة والإدارة 

1.5.1.    أنواع المشغلات 
2.5.1.    أنظمة التحكم في التغذية المرتدة 

6.1.    الربط الصناعي 

1.6.1.    الناقلات الميدانية الموحدة 
2.6.1.    الاتصال 

7.1.    الصيانة الاستباقية/ التنبؤية 

1.7.1.    الصيانة الوقائية 
2.7.1.    تحديد وتحليل حالات الفشل 
3.7.1.    إجراءات استباقية تعتمد على الصيانة التنبؤية 

8.1.    المراقبة المستمرة والصيانة الإرشادية 

1.8.1.    مفهوم الصيانة الوصفية في البيئات الصناعية 
2.8.1.    اختيار واستغلال البيانات للتشخيص الذاتي 

9.1.    الصناعة الهزيلة (Lean Manufacturing) 

1.9.1.    الصناعة الهزيلة (Lean Manufacturing) 
2.9.1.    فوائد تطبيق التصنيع الرشيق في العمليات الصناعية 

10.1.    العمليات الصناعية في الصناعة 0.4 حالات استخدام 

1.10.1.    تعريف المشروع 
2.10.1.    الاختيار التكنولوجي 
3.10.1.    الاتصال 
4.10.1.    استغلال البيانات 

الوحدة 2. البيانات الضخمة (Big Data) والذكاء الاصطناعي 

1.2    المبادئ الأساسية للبيانات الضخمة (Big Data) 

1.1.2.    البيانات الضخمة (Big Data) 
2.1.2.    أدوات للعمل مع البيانات الضخمة (Big Data) 

2.2.    استخراج البيانات وتخزينها 

1.2.2.    استخراج البيانات التنظيف والتوحيد القياسي 
2.2.2.    استخراج المعلومات، والترجمة الآلية، وتحليل المشاعر، وما إلى ذلك 
2.2.2.    أنواع تخزين البيانات 

3.2.     تطبيقات استلام البيانات 

1.3.2.    مبادئ استلام البيانات 
2.3.2.    تكنولوجيات ابتلاع البيانات لتلبية احتياجات الأعمال التجارية 

4.2.    المشاهدة المعلومات 

1.4.2.    أهمية تصور البيانات 
2.4.2.    أدوات لتنفيذها. Tableau, D3, Matplotlib (Python), Shiny® 

5.2.    التعلم الآلي (Machine Learning) 

1.5.2.    نحن نفهم التعلم الآلي (Machine Learning) 
2.5.2.    التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف 
3.5.2.    أنواع الخوارزميات 

6.2.    الشبكات العصبية (التعلم العميق (Deep Learning)) 

1.6.2.    الشبكة العصبية: الأجزاء والتشغيل 
2.6.2.    أنواع الشبكات CNN, RNN 
3.6.2.    تطبيقات الشبكات العصبية؛ التعرف على الصورة وتفسير اللغة الطبيعية 
4.6.2.    إنشاء شبكات من النصوص: LSTM 

7.2.    التعرف على اللغة الطبيعية 

1.7.2.    معالجة اللغة الطبيعية (PLN) 
2.7.2.    التقنيات المتقدمة لـ PLN: Word2vec, Doc2vec 

8.2.    روبوتات الدردشة (Chatbots) والمساعدون الافتراضيون 

1.8.2.    أنواع الحضور: مساعدو الصوت والنص 
2.8.2.    الأجزاء الأساسية لتطوير مساعد: Intents والهيئات وتدفق الحوار 
3.8.2.    الاندماج Web, Slack, WhatsApp, Facebook 
4.8.2.    الأدوات الإنمائية المساعدة: Dialogflow, Watson Assistant 

2.9.    المشاعر والإبداع والشخصية في الذكاء الاصطناعي 

1.9.2.     نفهم كيفية اكتشاف المشاعر باستخدام الخوارزميات 
2.9.2.    خلق شخصية: اللغة والتعبيرات والمحتوى 

10.2.    مستقبل الذكاء الاصطناعي 
11.2.    خواطر

الوحدة 3. الروبوتات والدرونات والعمال المعززين (Augmented Workers) 

1.3.    الروبوتية 

1.1.3.    الروبوتات والمجتمع والسينما 
2.1.3.    مكونات وأجزاء الروبوت 

2.3.    الروبوتات والأتمتة المتقدمة: أجهزة المحاكاة، والروبوتات التعاونية 

1.2.3.    نقل التعلم 
2.2.3.    الروبوتات وحالات الاستخدام 

3.3.    RPA (أتمتة العمليات الروبوتية) 

1.3.3.    فهم تقنية RPA وكيفية عملها 
2.3.3.    منصات RPA والمشاريع والأدوار 

4.3.    الروبوت كخدمة (RaaS) 

1.4.3.    التحديات والفرص لتنفيذ خدمات RaaS والروبوتات في الشركات 
2.4.3.    كيف يعمل نظام RaaS 

5.3.    الدرونات ومركبات ذاتية القيادة 

1.5.3.    مكونات الدرونات وتشغيلها 
2.5.3.    استخدامات وأنواع وتطبيقات الدرونات 
3.5.3.    تطور الدرونات والمركبات ذاتية القيادة 

6.3.    تأثير 5G 

1.6.3.    تطور الاتصالات وآثارها 
2.6.3.    استخدامات تقنية 5G 

7.3.    العمال المعززون (Augmented Workers) 

1.7.3.    التكامل بين الإنسان والآلة في البيئات الصناعية 
2.7.3.    تحديات التعاون بين العمال والروبوتات 

8.3.    الشفافية والأخلاق والتتبع 

1.8.3.    التحديات الأخلاقية في مجال الروبوتات والذكاء الاصطناعي 
2.8.3.    أساليب المراقبة والشفافية والتتبع 

9.3    النماذج الأولية والمكونات والتطور 

1.9.3.    منصات النماذج الأولية 
2.9.3.    مراحل صنع النموذج الأولي 

10.3.    مستقبل الروبوتات 

1.10.3.    الاتجاهات في الروبوتات 
2.10.3.    أنواع جديدة من الروبوتات 

يتيح لك هذا التدريب ممارسة التمارين في بيئات محاكاة، مما سيوفر لك تعليمًا غامرًا لتدريبك في مواقف حقيقية"