ستحلل كيفية تفسير الذكاء الاصطناعي للبيانات الجينية لتصميم استراتيجيات علاجية محددة، وذلك بفضل هذا البرنامج %100 الإلكتروني" 

يحسن تحليل البيانات الضخمة Big Data بشكل كبير الرعاية الصحية والبحث. تمنح هذه الأنظمة المتقدمة الخبراء الفرصة لتخصيص العلاجات. تُستخدم المعلومات الواردة من المرضى مثل تاريخهم الطبي أو الجينات أو نمط حياتهم لتكييف الخطط العلاجية والأدوية بشكل فردي.بالإضافة إلى ذلك، تساهم هذه الأدوات في المراقبة المستمرة للمرضى خارج البيئة السريرية، وهو أمر مفيد بشكل خاص للمستخدمين الذين يعانون من حالات مزمنة. وبالتالي، تساهم موارد الذكاء الاصطناعي في تطوير نُهج أكثر فعالية وأمانًا.

لذلك، صممت TECH درجة الماجستير الخاص التي ستعمق تحليل البيانات الضخمة Big Data والتعلم الآلي في الأبحاث السريرية. سيتناول المنهج الدراسي جوانب مثل استخراج البيانات في كل من السجلات السريرية والطبية الحيوية، مع التركيز على الخوارزميات وتوفير تقنيات التحليل التنبؤي. من ناحية أخرى، سيستكشف التدريب التفاعلات التي تحدث في الشبكات البيولوجية لتحديد أنماط الأمراض. بالإضافة إلى ذلك، سيولي المنهج اهتمامًا دقيقًا للعوامل الأخلاقية والقانونية للذكاء الاصطناعي في السياق الطبي. وبهذه الطريقة، سيكتسب الخريجون وعياً مسؤولاً عند تنفيذ إجراءاتهم.

وتجدر الإشارة إلى أنه لتوحيد كل هذه المحتويات، تعتمد TECH على المنهجية الثورية لإعادة التعلم Relearning. يقوم نظام التدريس هذا على تكرار المفاهيم الرئيسية، لتعزيز الفهم الأمثل. الشرط الوحيد للطلاب هو أن يكون تحت تصرفهم جهاز إلكتروني (مثل الهاتف المحمول أو الكمبيوتر أو الكمبيوتر اللوحي) متصل بالإنترنت، من أجل الوصول إلى الحرم الجامعي الافتراضي وعرض المحتويات في أي وقت. وهكذا سيتعلمون من راحة منازلهم، متناسين الحضور والجداول الزمنية المحددة مسبقًا. 

سوف تتقن مجموعات بيانات TensorFlow لتحميل البيانات وتحقيق المعالجة المسبقة الفعالة للبيانات الطبية بفضل هذا البرنامج" 

تحتوي درجة الماجستيرالخاص في الذكاء الاصطناعي في الممارسات الإكلينيكية على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالًا وتحديثًا في السوق. أبرز خصائصه هي:

تطوير الحالات العملية التي يقدمها الخبراء في مجال الذكاء الاصطناعي في البحث الإكلينيكي. 
المحتويات الرسومية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها، تجمع المعلومات العلمية والعملية حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية. 
تمارين تطبيقية تتيح للطالب القيام بعملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم. 
تركيزها الخاص على المنهجيات المبتكرة 
دروس نظرية، أسئلة للخبير، منتديات نقاش حول مواضيع مثيرة للجدلوأعمال التفكير الفردي 
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصلبالإنترنت 

ستكون في طليعة المجال الطبي! يدمج هذا البرنامج التميز السريري مع الثورة التكنولوجية للتعلم الآلي" 

يشمل البرنامج في هيئة التدريس المهنيين في القطاع الذين يسكبون في هذا التدريب خبرة عملهم، بالإضافة إلى المتخصصين المعترف بهم في الجمعيات المرجعية والجامعات المرموقة. 

سيتيح محتواها المتعدد الوسائط، الذي صيغ بأحدث التقنيات التعليمية، للمهني التعلم السياقي والموقعي، أي بيئة محاكاة توفر تدريبا غامرا مبرمجا للتدريب في حالات حقيقية. 

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلم القائم على المشكلات، والذي من خلاله يجب على المهني محاولة حل المواقف المختلفة للممارسة المهنية التي تنشأ خلال العام الدراسي. للقيام بذلك، سيتم مساعدته بنظام فيديو تفاعلي مبتكر من صنع خبراء مشهورين.

سيتيح لك الهيكل المعياري للبرنامج تقدمًا متماسكًا، من الأساسيات إلى التطبيقات الأكثر تقدمًا"

لتنسى حفظ المناهج الدراسية!" مع نظام إعادة التعلم Relearning، ستدمج المفاهيم بطريقة طبيعية وتقدمية"

ستجعل درجة الماجستير الخاص هذه الطلاب قادة أصليين قادرين على التغلب على التحديات الحالية والمستقبلية في الطب. سيكون لدى الخريجين فهم شامل للذكاء الاصطناعي، والذي سيساعد في تطوير حلول مبتكرة لتحويل الرعاية الصحية. وبهذه الطريقة، سيطبق المتخصصون تقنيات تحليل البيانات الطبية، وتطوير نماذج تنبؤية للتجارب السريرية وتنفيذ حلول مبتكرة لتخصيص العلاج.

حدث ممارستك السريرية اليومية لتكون في طليعة الثورة التكنولوجية في الصحة، والمساهمة في تقدم الممارسات الإكلينيكية"

الأهداف العامة

فهم الأسس النظرية للذكاء الاصطناعي 
دراسة أنواع مختلفة من البيانات وفهم دورة حياة البيانات 
تقييم الدور الحاسم للبيانات في تطوير وتنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي 
التعمق في الخوارزمية والتعقيد لحل مشاكل معينة 
استكشاف الأساس النظري للشبكات العصبية لتطوير التعلم العميق Deep Learning 
تحليل الحوسبة الملهمة بيولوجياً وأهميتها في تطوير الأنظمة الذكية 
تحليل استراتيجيات الذكاء الاصطناعي الحالية في مختلف المجالات، وتحديد الفرص والتحديات 
اكتساب نظرة شاملة على تحول البحث السريري من خلال الذكاء الاصطناعي، من أسسه التاريخية إلى التطبيقات الحالية 
تعلم طرق فعالة لدمج البيانات غير المتجانسة في الأبحاث السريرية، بما في ذلك معالجة اللغة الطبيعية وتصور البيانات المتقدمة
اكتساب فهم قوي للنموذج الطبي الحيوي والتحقق من صحة المحاكاة، واستكشاف استخدام مجموعات البيانات datasets الاصطناعية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي العملية في الأبحاث الصحية 
فهم وتطبيق تقنيات التسلسل الجيني وتحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي واستخدام الذكاء الاصطناعي في التصوير الطبي الحيوي 
اكتساب الخبرة في المجالات الرئيسية مثل تخصيص العلاج والطب الدقيق والتشخيص بمساعدة الذكاء الاصطناعي وإدارة التجارب السريرية 
اكتساب معرفة قوية بمفاهيم البيانات الضخمة في المجال السريري والتعرف على الأدوات الأساسية للتحليل 
تعميق المعضلات الأخلاقية، ومراجعة الاعتبارات القانونية، واستكشاف التأثير الاجتماعي والاقتصادي والمستقبلي للذكاء الاصطناعي على الصحة، وتعزيز الابتكار وريادة الأعمال في مجال الذكاء الاصطناعي السريري 

الأهداف المحددة

الوحدة 1. أسس الذكاء الاصطناعي

تحليل التطور التاريخي للذكاء الاصطناعي، من بداياته إلى حالته الحالية، وتحديد المعالم والتطورات الرئيسية 
فهم عمل شبكات الخلايا العصبية وتطبيقها في نماذج التعلم في الذكاء الاصطناعي 
دراسة مبادئ وتطبيقات الخوارزميات الجينية، وتحليل فائدتها في حل المشكلات المعقدة 
تحليل أهمية المكانس والمفردات والتصنيفات في هيكلة ومعالجة البيانات لأنظمة الذكاء الاصطناعي 
استكشاف مفهوم الشبكة الدلالية وتأثيرها على تنظيم المعلومات وفهمها في البيئات الرقمية 

الوحدة 2. أنواع البيانات ودورة حياتها

فهم المفاهيم الأساسية للإحصاءات وتطبيقها في تحليل البيانات 
تحديد وتصنيف مختلف أنواع البيانات الإحصائية، من الكمية إلى النوعية 
تحليل دورة حياة البيانات، من توليدها إلى إزالتها، وتحديد المراحل الرئيسية 
استكشاف المراحل الأولية لدورة حياة البيانات، مع تسليط الضوء على أهمية تخطيط البيانات وهيكلها 
دراسة عمليات جمع البيانات، بما في ذلك المنهجية والأدوات وقنوات الجمع 
استكشاف مفهوم Datawarehouse (مستودع البيانات)، مع التأكيد على العناصر التي تدمجه وتصميمه 
تحليل الجوانب التنظيمية المتعلقة بإدارة البيانات، والامتثال للوائح الخصوصية والأمن، وكذلك الممارسات الجيدة 

الوحدة 3. البيانات في الذكاء الاصطناعي

إتقان أساسيات علم البيانات، بما في ذلك أدوات وأنواع ومصادر تحليل المعلومات 
استكشاف عملية تحويل البيانات إلى معلومات باستخدام تقنيات استخراج البيانات وتصورها 
دراسة بنية وخصائص مجموعات البيانات datasets، وفهم أهميتها في إعداد واستخدام البيانات لنماذج الذكاء الاصطناعي 
تحليل النماذج الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف، بما في ذلك الأساليب والتصنيف 
استخدام أدوات محددة وممارسات جيدة في إدارة البيانات ومعالجتها، وضمان الكفاءة والجودة في تنفيذ الذكاء الاصطناعي 

الوحدة 4. استخراج البيانات الاختيار والمعالجة المسبقة والتحول 

تقنيات الاستدلال الإحصائي الرئيسية لفهم وتطبيق الأساليب الإحصائية في استخراج البيانات 
إجراء تحليل استكشافي مفصل لمجموعات البيانات لتحديد الأنماط والحالات الشاذة والاتجاهات ذات الصلة 
تطوير مهارات إعداد البيانات، بما في ذلك تنظيف البيانات وإدماجها وتنسيقها لاستخدامها في استخراج البيانات 
تنفيذ استراتيجيات فعالة لإدارة القيم المفقودة في مجموعات البيانات، بتطبيق أساليب الإسناد أو الحذف وفقاً للسياق 
تحديد وتخفيف الضوضاء الموجودة في البيانات، باستخدام تقنيات الترشيح والتنعيم لتحسين جودة مجموعة البيانات 
معالجة المعالجة المسبقة للبيانات في بيئات البيانات الضخمة Big Data 

الوحدة 5. الخوارزمية والتعقيد في الذكاء الاصطناعي

تقديم استراتيجيات تصميم الخوارزميات، مما يوفر فهمًا راسخًا للمناهج الأساسية لحل المشكلات 
تحليل كفاءة وتعقيد الخوارزميات، وتطبيق تقنيات التحليل لتقييم الأداء من حيث الزمان والمكان 
دراسة وتطبيق خوارزميات الفرز وفهم تشغيلها ومقارنة كفاءتها في سياقات مختلفة 
استكشاف الخوارزميات القائمة على الأشجار وفهم بنيتها وتطبيقاتها 
التحقيق في الخوارزميات باستخدام Heaps، وتحليل تنفيذها وفائدتها في التلاعب الفعال بالبيانات 
تحليل الخوارزميات القائمة على الرسم البياني، واستكشاف تطبيقها في تمثيل وحل المشكلات التي تنطوي على علاقات معقدة
دراسة خوارزميات Greedy، وفهم منطقها وتطبيقاتها في حل مشاكل التحسين 
التحقيق في أسلوب التراجع وتطبيقه من أجل الحل المنهجي للمشاكل، وتحليل فعاليته في مختلف السيناريوهات 

الوحدة 6. أنظمة ذكية

استكشاف نظرية الوكيل، وفهم المفاهيم الأساسية لتشغيله وتطبيقه في الذكاء الاصطناعي وهندسة البرمجيات 
دراسة تمثيل المعارف، بما في ذلك تحليل الأنطولوجيات وتطبيقها في تنظيم المعلومات المنظمة 
تحليل مفهوم الشبكة الدلالية وأثرها على تنظيم واسترجاع المعلومات في البيئات الرقمية 
تقييم ومقارنة مختلف تمثيلات المعرفة، ودمجها لتحسين كفاءة ودقة الأنظمة الذكية 
دراسة المعقولات الدلالية والأنظمة القائمة على المعرفة وأنظمة الخبراء، وفهم وظائفها وتطبيقاتها في صنع القرار الذكي 

الوحدة 7. التعلم الآلي واستخراج البيانات 

إدخال عمليات اكتشاف المعرفة ومفاهيم التعلم الآلي الأساسية 
دراسة أشجار القرارات كنماذج للتعلم الخاضع للإشراف وفهم بنيتها وتطبيقاتها 
تقييم المصنفات باستخدام تقنيات محددة لقياس أدائها ودقتها في تصنيف البيانات 
دراسة الشبكات العصبية وفهم أدائها وهندستها المعمارية لحل مشاكل التعلم الآلي المعقدة 
استكشاف الأساليب البايزية وتطبيقها في التعلم الآلي، بما في ذلك الشبكات البايزية والمصنفات البايزية 
تحليل نماذج الانحدار والاستجابة المستمرة للتنبؤ بالقيم العددية من البيانات 
دراسة تقنيات التجميع clustering لتحديد الأنماط والهياكل في مجموعات البيانات غير الموسومة 
استكشاف تعدين النصوص ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وفهم كيفية تطبيق تقنيات التعلم الآلي لتحليل النص وفهمه 

الوحدة 8. الشبكات العصبية، أساس التعلم العميق Deep Learning

إتقان أساسيات التعلم العميق، وفهم دوره الأساسي في التعلم العميق Deep Learning 
استكشاف العمليات الأساسية في الشبكات العصبية وفهم تطبيقها في بناء النماذج 
تحليل الطبقات المختلفة المستخدمة في الشبكات العصبية وتعلم كيفية اختيارها بشكل صحيح 
فهم الطبقات والعمليات الفعالة لتصميم هياكل الشبكة العصبية المعقدة والفعالة 
استخدام المدربين والمحسنات لضبط وتحسين أداء الشبكات العصبية 
استكشاف العلاقة بين الخلايا العصبية البيولوجية والاصطناعية لفهم أعمق لتصميم النموذج 
ضبط المعلمات الفائقة لضبط الشبكات العصبية Fine Tuning، وتحسين أدائها في مهام محددة 

الوحدة 9. تدريب الشبكات العصبية العميقة

حل المشكلات المتعلقة بالتدرج في تدريب الشبكات العصبية العميقة 
استكشاف وتطبيق محسنات مختلفة لتحسين كفاءة النموذج والتقارب 
برمجة معدل التعلم لضبط سرعة تقارب النموذج ديناميكيًا 
فهم ومعالجة الإفراط في التكيف من خلال استراتيجيات محددة أثناء التدريب 
تطبيق مبادئ توجيهية عملية لضمان تدريب الشبكات العصبية العميقة بكفاءة وفعالية 
تنفيذ التعلم التحويلي  Transfer Learning كأسلوب متقدم لتحسين أداء النموذج في مهام محددة 
استكشاف وتطبيق تقنيات زيادة البيانات Data Augmentation لإثراء مجموعات البيانات وتحسين تعميم النماذج 
تطوير تطبيقات عملية باستخدام Transfer Learning لحل مشاكل العالم الحقيقي 
فهم وتطبيق تقنيات التسوية لتحسين التعميم وتجنب الإفراط في التكيف في الشبكات العصبية العميقة 

الوحدة 10. تخصيص النموذج والتدريب باستخدام TensorFlow

إتقان أساسيات TensorFlow والتكامل مع NumPy لإدارة البيانات والحسابات بكفاءة 
تخصيص نماذج وخوارزميات التدريب باستخدام القدرات المتقدمة لـ TensorFlow 
استكشاف واجهة برمجة التطبيقات tfdata لإدارة مجموعات البيانات ومعالجتها بشكل فعال 
تنفيذ تنسيق TFRecord لتخزين مجموعات البيانات الكبيرة والوصول إليها في TensorFlow 
استخدام طبقات كيراس للمعالجة المسبقة لتسهيل بناء النموذج المخصص 
استكشاف مشروع مجموعات بيانات TensorFlow Datasets للوصول إلى مجموعات البيانات المحددة مسبقًا وتحسين كفاءة التطوير
تطوير تطبيق التعلم العميقDeep Learning مع TensorFlow، ودمج المعرفة المكتسبة في الوحدة 
تطبيق جميع المفاهيم المستفادة في بناء وتدريب النماذج المخصصة مع TensorFlow في حالات العالم الحقيقي 

الوحدة 11. Deep Computer Vision بشبكات عصبية ملتفة

فهم بنية القشرة البصرية وأهميتها في Deep Computer Vision 
استكشاف طبقات التلافيف ووضعها لاستخراج ميزات الصورة الرئيسية 
تنفيذ طبقات التجميع واستخدامها في نماذج Deep Computer Vision باستخدام Keras 
تحليل مختلف بنى الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) وقابليتها للتطبيق في سياقات مختلفة 
تطوير وتنفيذ شبكة CNN ResNet باستخدام مكتبة Keras لتحسين كفاءة النموذج وأدائه 
استخدام نماذج Keras المدربة مسبقًا للاستفادة من تعلم النقل في مهام محددة 
تطبيق تقنيات التصنيف والتوطين في بيئات Deep Computer Vision 
استكشاف استراتيجيات اكتشاف الكائنات وتتبع الكائنات باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية 
تطبيق تقنيات التجزئة الدلالية لفهم وتصنيف الأشياء في الصور بالتفصيل 

الوحدة 12. معالجة اللغة الطبيعية (NLP) مع الشبكات الطبيعية المتكررة (RNN) والرعاية

تطوير مهارات توليد النصوص باستخدام الشبكات العصبية المتكررة (NRN) 
تطبيق RNN في آراء التصنيف لتحليل المشاعر في النصوص 
فهم وتطبيق آليات الرعاية في نماذج معالجة اللغات الطبيعية 
تحليل واستخدام نماذج المحولاتTransformers في مهام NLP محددة 
استكشاف تطبيق نماذج المحولات Transformers في سياق معالجة الصور والرؤية الحاسوبية 
التعرف على مكتبة Hugging Face Transformers للتنفيذ الفعال للنماذج المتقدمة 
مقارنة مكتبات المحولات Transformers المختلفة لتقييم مدى ملاءمتها لمهام محددة 
تطوير تطبيق عملي للمعلومات غير المحدودة التي تدمج الموارد الطبيعية وآليات الاستجابة لحل مشاكل العالم الحقيقي 

الوحدة 13. أجهزة التشفير التلقائيو GANs ونماذج الانتشار

تطوير تمثيلات بيانات فعالة من خلال أجهزة التشفير التلقائيو GANs ونماذج الانتشار 
تشغيل PCA باستخدام مشفر أوتوماتيكي خطي غير مكتمل لتحسين تمثيل البيانات 
تنفيذ وفهم تشغيل المشفرات الأوتوماتيكية المكدسة 
استكشاف وتطبيق أجهزة التشفير الذاتي التلافيفية لتمثيل البيانات المرئية بكفاءة 
تحليل وتطبيق فعالية المشفرات الأوتوماتيكية المشتتة في تمثيل البيانات 
إنشاء صور أزياء من مجموعة بيانات MNIST باستخدام أجهزة التشفير التلقائي 
فهم مفهوم شبكات الخصومة التوليدية (GANs) ونماذج الانتشار 
تنفيذ ومقارنة أداء نماذج البث وGANs لتوليد البيانات 

الوحدة 14. الحوسبة المستوحاة من الحيوية

تقديم المفاهيم الأساسية للحوسبة المستوحاة من الحيوية 
استكشاف خوارزميات التكيف الاجتماعي كتركيز رئيسي في الحوسبة المستوحاة من الحيوية 
تحليل استراتيجيات استكشاف الفضاء واستغلاله في الخوارزميات الوراثية 
فحص نماذج الحوسبة التطورية في سياق التحسين
مواصلة التحليل التفصيلي لنماذج الحوسبة التطورية
تطبيق البرمجة التطورية على مشاكل التعلم المحددة 
معالجة تعقيد المشاكل المتعددة الأهداف في مجال الحوسبة المستوحاة من الحيوية 
استكشاف تطبيق الشبكات العصبية في مجال الحوسبة المستوحاة من الحيوية
تعميق تنفيذ وفائدة الشبكات العصبية في الحوسبة المستوحاة من الحيوية

الوحدة 15. الذكاء الاصطناعي: الاستراتيجيات والتطبيقات 

وضع استراتيجيات لتنفيذ الذكاء الاصطناعي في مجال الخدمات المالية 
تحليل الآثار المترتبة على الذكاء الاصطناعي في تقديم الخدمات الصحية 
تحديد وتقييم المخاطر المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في الصحة 
تقييم المخاطر المحتملة المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في الصناعة 
تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في الصناعة لتحسين الإنتاجية 
تصميم حلول الذكاء الاصطناعي لتحسين العمليات في الإدارة العامة 
تقييم تنفيذ تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي في قطاع التعليم 
تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في الغابات والزراعة لتحسين الإنتاجية 
تحسين عمليات الموارد البشرية من خلال الاستخدام الاستراتيجي للذكاء الاصطناعي 

الوحدة 16. التشخيص في الممارسات الإكلينيكية باستخدام الذكاء الاصطناعي 

تحليل فوائد وقيود الذكاء الاصطناعي في الصحة بشكل نقدي 
تحديد الأخطاء المحتملة، وتوفير تقييم مستنير لتطبيقاتها في الإعدادات السريرية 
الاعتراف بأهمية التعاون بين مختلف التخصصات في تطوير حلول فعالة للذكاء الاصطناعي 
تطوير الكفاءات لتطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي في السياق السريري، مع التركيز على جوانب مثل التشخيص بالمساعدة والتصوير الطبي وتفسير النتائج 
تحديد الأخطاء المحتملة في تطبيق الذكاء الاصطناعي في الصحة، وتقديم رؤية مستنيرة لاستخدامه في البيئات السريرية 

الوحدة 17. علاج ومراقبة مرضى الذكاء الاصطناعي 

تفسير النتائج لإنشاء مجموعة بيانات datasets وتطبيقها الاستراتيجي في حالات الطوارئ الصحية 
اكتساب مهارات متقدمة في عرض بيانات الذكاء الاصطناعي في مجال الصحة وتصورها وإدارتها 
اكتساب منظور شامل للاتجاهات الناشئة والابتكارات التكنولوجية في مجال الذكاء الاصطناعي المطبقة على الصحة 
تطوير خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتطبيقات محددة مثل المراقبة الصحية، وتسهيل التنفيذ الفعال للحلول في الممارسة الطبية
تصميم وتنفيذ علاجات طبية فردية من خلال تحليل البيانات السريرية والجينومية للمرضى باستخدام الذكاء الاصطناعي 

الوحدة 18. تخصيص الصحة من خلال الذكاء الاصطناعي 

الانغماس في الاتجاهات الناشئة في الذكاء الاصطناعي على الصحة الشخصية وتأثيرها في المستقبل 
تحديد تطبيقات الذكاء الاصطناعي لتخصيص العلاجات الطبية، بدءًا من التحليل الجيني إلى إدارة الألم 
التمييز بين خوارزميات الذكاء الاصطناعي المحددة لتطوير التطبيقات المتعلقة بتصميم الأدوية أو الروبوتات الجراحية 
ينطبق تحديد الاتجاهات الناشئة في الذكاء الاصطناعي على الصحة الشخصية وتأثيرها في المستقبل 
تشجيع الابتكار عن طريق وضع استراتيجيات لتحسين الرعاية الصحية 

الوحدة 19. تحليل البيانات الضخمة Big Data في قطاع الصحة مع الذكاء الاصطناعي 

اكتساب المعرفة السليمة في مجال الحصول على البيانات الطبية وتصفيتها ومعالجتها مسبقا 
وضع نهج إكلينيكي يستند إلى جودة البيانات وسلامتها في سياق لوائح الخصوصية 
تطبيق المعرفة المكتسبة في حالات الاستخدام والتطبيقات العملية، مما يسمح لك بفهم وحل التحديات الخاصة بالصناعة، من تحليل النصوص إلى تصور البيانات وأمن المعلومات الصحية 
تحديد تقنيات البيانات الضخمة Big Data الخاصة بقطاع الصحة، بما في ذلك تطبيق خوارزميات التعلم الآلي للتحليل 
استخدام إجراءات البيانات الضخمة Big Data لتتبع ورصد انتشار الأمراض المعدية في الوقت الفعلي لإعطاء استجابة فعالة للأوبئة

الوحدة 20. الأخلاقيات والتنظيم في مجال الذكاء الاصطناعي الطبي 

فهم المبادئ الأخلاقية الأساسية واللوائح القانونية المطبقة على تنفيذ الذكاء الاصطناعي في الطب 
إتقان مبادئ إدارة البيانات 
فهم الأطر التنظيمية الدولية والمحلية 
ضمان الامتثال التنظيمي في استخدام بيانات وأدوات الذكاء الاصطناعي في قطاع الصحة 
تطوير المهارات لتصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تركز على الإنسان، وتعزيز الإنصاف والشفافية في التعلم الآلي 

استمتع بأحدث المحتوى الأكاديمي في المشهد التعليمي، المتاح بتنسيقات مبتكرة متعددة الوسائط لتحسين دراستك"