سيؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي في طب الأسنان إلى تحسين دقة التشخيص والعلاج. ماذا تنتظر للتسجيل؟"

يظهر الذكاء الاصطناعي (AI) كحليف لا يقدر بثمن في طب الأسنان، مما يعزز قدرة أطباء الأسنان على تقديم رعاية عالية الجودة وتنبؤية ومرتكزة على المريض. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحليل مجموعات كبيرة من البيانات، مثل الأشعة السينية والسجلات الطبية والدراسات الجينية، لتحديد الأنماط الدقيقة التي قد لا تلاحظها العين البشرية. هذا يجعل من السهل اكتشاف أمراض الفم مبكرًا، والتخطيط للعلاجات الشخصية، والتنبؤ بالنتائج.

لهذا السبب، أنشأت TECH هذا الماجستير الخاص، والذي يتميز بنهجه الشامل والتقدمي، المصمم للطلاب للتعمق في جميع الجوانب الرئيسية لتكامل الذكاء الاصطناعي في مجال طب الأسنان. بالتالي، سيتناول الخريج كل شيء بدءًا من أسس الذكاء الاصطناعي واستخدامه المحدد في التشخيص والعلاج، إلى تطبيقاته المتقدمة في الطباعة ثلاثية الأبعاد والروبوتات والإدارة السريرية وتحليل البيانات.

يجب أن نضيف إلى ذلك نهجًا عمليًا، من خلال دمج الذكاء الاصطناعي بشكل فعال في ممارسة طب الأسنان وإعداد المتخصصين لمواجهة التحديات الأخلاقية والتنظيمية والمستقبلية. بالإضافة إلى ذلك، سيتم التحقيق في المعرفة الأخلاقية، وكذلك السياسات واللوائح، مما يضمن قيام المتخصصين بتحديث مهاراتهم للقيادة في عصر الذكاء الاصطناعي المتقدم في طب الأسنان. بالمثل، سيتم تحليل تحسين تجربة المريض والكفاءة السريرية، دون إغفال التحضير للتحول الرقمي في تعليم طب الأسنان.

بهدف تدريب خبراء الذكاء الاصطناعي المدربين تدريبًا عاليًا، ابتكرت TECH برنامجًا كاملاً يعتمد على منهجية إعادة التعلم (Relearning)الحصرية. سيساعد نظام التعلم هذا الطلاب على تعزيز فهمهم من خلال تكرار المفاهيم الأساسية. ستحتاج فقط إلى جهاز إلكتروني متصل بالإنترنت للوصول إلى المحتوى في أي وقت. بدون الحاجة إلى الحضور شخصيًا أو الالتزام بجداول زمنية محددة، سيتمكن المحترفون من تحقيق التوازن بين روتينهم اليومي وبرنامج عالي الجودة.

احصل على آخر المستجدات مع برنامج أكاديمي متقدم وقابل للتكيف! سوف تحصل على أساس متين في مبادئ الذكاء الاصطناعي في طب الأسنان"

يحتوي الماجستير الخاص في الذكاء الاصطناعي في طب الأسنان على البرنامج التعليمي العلمية الأكثر اكتمالًا وتحديثًا في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير الحالات العملية التي يقدمها خبراء في  الذكاء الاصطناعية في طب الأسنان
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

راهن على TECH! من خلال ماجستير خاص 100% عبر الإنترنت، ستتناول تأثير البيانات الضخمة (Big Data) في طب الأسنان، وتفحص المفاهيم والتطبيقات الأساسية"

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.

ستتمكن من تفسير صور الأسنان باستخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي، كل ذلك بفضل موارد الوسائط المتعددة الأكثر ابتكارًا"

استفد من الحالات العملية التي توضح الاستخدام الفعال للذكاء الاصطناعي في مختلف جوانب طب الأسنان"

يتميز البرنامج بتفرده من خلال تناوله بشكل شامل وتدريجي لكل جانب رئيسي من جوانب دمج الذكاء الاصطناعي في طب الأسنان. من أساسيات التعلم الآلي (Machine Learning) وتحليل البيانات، إلى التطبيقات الأكثر تقدمًا مثل الطباعة ثلاثية الأبعاد والروبوتات والإدارة السريرية، سيوفر هذا البرنامج فهمًا عميقًا للتطور التكنولوجي في مجال طب الأسنان. بالتالي، فإن هذا النهج المتوازن بين النظرية والتطبيق سوف يقوم بإعداد المهنيين لقيادة التبني المسؤول والفعال للذكاء الاصطناعي في طب الأسنان، وتعزيز جودة ودقة العناية بالفم.

تقدم لك TECH تدريبًا فريدًا، وإعدادك لتبني التقنيات المتقدمة، بالإضافة إلى قيادة التحول الرقمي والأخلاقي لممارسة طب الأسنان"

الوحدة 1. أسس الذكاء الاصطناعي

1.1    تاريخ الذكاء الاصطناعي 

1.1.1    متى تبدأ الحديث عن الذكاء الاصطناعي ؟
2.1.1    متى يبدأ الحديث عن الذكاء الاصطناعي ؟ 
3.1.1    أهمية الذكاء الاصطناعي 
4.1.1    التقنيات التي تمكن وتدعم الذكاء الاصطناعي 

2.1    الذكاء الاصطناعي في الألعاب 

1.2.1    نظرية الألعاب 
2.2.1    Minimax وتقليم Alpha-Beta 
3.2.1    المحاكاة: Monte Carlo 

3.1    شبكات الخلايا العصبية 

1.3.1    الأسس البيولوجية 
2.3.1    النموذج الحسابي 
3.3.1    الشبكات العصبية الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للرقابة 
4.3.1    الإدراك البسيط 
5.3.1    إدراك متعدد الطبقات 

4.1    الخوارزميات الجينية 

1.4.1    التاريخ 
2.4.1    الأساس البيولوجي 
3.4.1    ترميز المشكلة 
4.4.1    جيل السكان الأولي 
5.4.1    الخوارزمية الرئيسية والمشغلين الجينيين 
6.4.1    تقييم الأفراد: Fitness 

5.1    المرادفات، المفردات، التصنيفات 

1.5.1    المفردات 
2.5.1    التصنيفات 
3.5.1    المرادفات 
4.5.1    الأنطولوجيات 
5.5.1    تمثيل المعرفة الويب الدلالي 

6.1    الويب الدلالي 

1.6.1    الخصائص: RDF, RDFS  و OWL 
2.6.1    الاستدلال/المنطق 
3.6.1    Linked Data 

7.1    الأنظمة الخبيرة و DSS 

1.7.1    النظم الخبيرة 
2.7.1    أنظمة دعم القرار 

8.1    روبوتات الدردشة (Chatbots) والمساعدون الافتراضيون

1.8.1    أنواع المساعدين: مساعدين الصوت والنص
2.8.1    الأجزاء الأساسية لتطوير مساعد: Intents والهيئات وتدفق الحوار 
3.8.1    الاندماج Web, Slack, WhatsApp, Facebook 
4.8.1    الأدوات الإنمائية المساعدة: Dialog Flow, Watson Assistant

9.1    استراتيجية تنفيذ الذكاء الاصطناعي 
10.1    مستقبل الذكاء الاصطناعي

1.10.1    نفهم كيفية اكتشاف المشاعر باستخدام الخوارزميات
2.10.1    تكوين الشخصية: اللغة والتعابير والمحتوى
3.10.1    اتجاهات الذكاء الاصطناعي
4.10.1    خواطر

الوحدة 2. أنواع ودورة حياة البيانات 

1.2    الإحصائيات

1.1.2    الإحصائية: الإحصائية الوصفية، والاستنتاجات الإحصائية
2.1.2    السكان، العينة، الأفراد
3.1.2    المتغيرات: التعريف وجداول القياس

2.2    أنواع البيانات الإحصائية

1.2.2    حسب النوع

1.1.2.2 الكمية: البيانات المستمرة والبيانات المنفصلة
2.1.2.2 النوعية: البيانات ذات الحدين والبيانات الاسمية والبيانات الترتيبية 

2.2.2    حسب شكله 

1.2.2.2 رقمي
2.2.2.2 النص 
3.2.2.2 منطقي

3.2.2    حسب مصدرها

1.3.2.2 أساسيين
2.3.2.2 ثانويين

3.2    دورة حياة البيانات

1.3.2    مراحل الدورة
2.3.2    معالم الدورة
3.3.2    مبادئ FAIR

4.2    المراحل الأولية من الدورة

1.4.2    تحديد الأهداف
2.4.2    تحديد الاحتياجات من الموارد
3.4.2    مخطط Gantt
4.4.2    بنية البيانات

5.2    جمع البيانات

1.5.2    منهجية جمع
2.5.2    أدوات الجمع
3.5.2    قنوات التجميع

6.2    تنظيف البيانات

1.6.2    مراحل تنظيف البيانات
2.6.2    جودة البيانات
3.6.2    مناولة البيانات (باستخدام R)

7.2    تحليل البيانات وتفسيرها وتقييم النتائج

1.7.2    المقاييس الإحصائية
2.7.2    مؤشرات العلاقة
3.7.2    التنقيب عن البيانات

8.2    مستودع البيانات (Datawarehouse)

1.8.2    العناصر التي تتألف منها
2.8.2    التصميم
3.8.2    الاعتبارات الواجب مراعاتها

9.2    جاهزية البيانات

1.9.2    الولوج
2.9.2    الجدوى
3.9.2    الأمان

10.2    الجوانب التنظيمية 

1.10.2    قانون حماية البيانات
2.10.2    الممارسات الجيدة
3.10.2    الجوانب الأخرى المتعلقة بالسياسات

الوحدة 3. البيانات في الذكاء الاصطناعي 

1.3    علم البيانات 

1.1.3    علم البيانات 
2.1.3    أدوات متقدمة لعالم البيانات 

2.3    البيانات والمعلومات والمعرفة 

1.2.3    البيانات والمعلومات والمعرفة
2.2.3    أنواع البيانات 
3.2.3    مصادر البيانات 

3.3    من البيانات إلى المعلومات

1.3.3    تحليل البيانات 
2.3.3    أنواع التحليل 
3.3.3    استخراج المعلومات من Dataset 

4.3    استخراج المعلومات عن طريق التصور 

1.4.3    التصور كأداة تحليل 
2.4.3    أساليب التصور
3.4.3    عرض مجموعة بيانات 

5.3    جودة البيانات 

1.5.3    البيانات الجيدة 
2.5.3    تنظيف البيانات
3.5.3    التجهيز المسبق الأساسي للبيانات 

6.3    Dataset 

1.6.3    إثراء Dataset 
2.6.3    لعنة الأبعاد 
3.6.3    تعديل مجموعة بياناتنا 

7.3    اختلال التوازن

1.7.3    اختلال التوازن الطبقي 
2.7.3    تقنيات التخفيف من اختلال التوازن 
3.7.3    تدحرج Dataset 

8.3    النماذج غير مشرف عليه

1.8.3    النموذج غير مشرف عليه 
2.8.3    مناهج 
3.8.3    التصنيف مع النماذج غير الخاضعة للإشراف 

9.3    النماذج الخاضعة للإشراف 

1.9.3    نموذج تحت الإشراف 
2.9.3    مناهج 
3.9.3    التصنيف مع النماذج الخاضعة للإشراف 

10.3    الأدوات والممارسات الجيدة 

1.10.3    الممارسات الجيدة لعالم البيانات 
2.10.3    أفضل نموذج
3.10.3    الأدوات المفيدة 

الوحدة 4. التنقيب عن البيانات الاختيار والمعالجة المسبقة والتحول 

1.4    الاستدلال الإحصائي 

1.1.4    الإحصاء الوصفي مقابل الاستدلال الإحصائي 
2.1.4    الإجراءات البارامترية 
3.1.4    إجراءات غير قياسية 

2.4    تحليل استكشافي 

1.2.4    التحليل الوصفي
2.2.4    المشاهدة 
3.2.4    إعداد البيانات 

3.4    إعداد البيانات 

1.3.4    دمج البيانات وتنظيفها
2.3.4    تطبيع البيانات 
3.3.4    تحويل السمات

4.4    القيم المفقودة 

1.4.4    معالجة القيم المفقودة 
2.4.4    طرق احتساب الاحتمالية القصوى 
3.4.4    إسناد القيم المفقودة باستخدام التعلم الآلي 

5.4    الضوضاء في البيانات

1.5.4    أنواع الضوضاء والسمات 
2.5.4    ترشيح الضوضاء
3.5.4    تأثير الضوضاء 

6.4    لعنة الأبعاد 

1.6.4    Oversampling 
2.6.4    Undersampling 
3.6.4    تخفيض البيانات المتعددة الأبعاد 

7.4    من السمات المستمرة إلى السمات المنفصلة 

1.7.4    بيانات مستمرة مقابل بيانات منفصلة 
2.7.4    عملية التكتم 

8.4    البيانات

1.8.4    اختيار البيانات
2.8.4    المنظورات ومعايير الاختيار 
3.8.4    أساليب الانتقاء

9.4    اختيار الحالة 

1.9.4    طرق اختيار الحالات 
2.9.4    اختيار النماذج الأولية 
3.9.4    الطرق المتقدمة للاختيار على سبيل المثال 

10.4    بيانات المعالجة المسبقة في بيئات البيانات الضخمة 

الوحدة 5. الخوارزمية والتعقيد في الذكاء الاصطناعي 

1.5    مقدمة لاستراتيجيات تصميم الخوارزمية 

1.1.5    العودية 
2.1.5    فرق تسد 
3.1.5    استراتيجيات أخرى 

2.5    كفاءة الخوارزمية والتحليل 

1.2.5    تدابير الكفاءة 
2.2.5    قياس حجم المدخل 
3.2.5    قياس وقت التنفيذ 
4.2.5    الحالة الأسوأ والأفضل والوسطى 
5.2.5    تدوين مقارب 
6.2.5    معايير التحليل الرياضي للخوارزميات غير العودية 
7.2.5    التحليل الرياضي للخوارزميات العودية 
8.2.5    التحليل التجريبي للخوارزميات 

3.5    خوارزميات الفرز 

1.3.5    مفهوم المنظمة 
2.3.5    فقاعة الفرز 
3.3.5    فرز حسب الاختيار 
4.3.5    ترتيب بالإدراج 
5.3.5    دمج الفرز (merge_sort) 
6.3.5    فرز سريع (quick_sort) 

4.5    خوارزميات مع الأشجار 

1.4.5    مفهوم الشجرة 
2.4.5    الأشجار الثنائية 
3.4.5    جولات الشجرة 
4.4.5    تمثيل التعبيرات 
5.4.5    فرز الأشجار الثنائية 
6.4.5    الأشجار الثنائية المتوازنة 

5.5    الخوارزميات مع Heaps 

1.5.5    Heaps 
2.5.5    خوارزمية Heapsort 
3.5.5    طوابير الأولوية 

6.5    الخوارزميات مع الرسوم البيانية 

1.6.5    العرض 
2.6.5    طريق العرض 
3.6.5    جولة متعمقة 
4.6.5    الفرز الطوبولوجي 

7.5    خوارزميات Greedy 

1.7.5    استراتيجية Greedy 
2.7.5    عناصر استراتيجية Greedy 
3.7.5    تبادل العملات 
4.7.5    مشكلة البائع 
5.7.5    مشكلة حقيبة الظهر 

8.5    الحد الأدنى للبحث عن المسار 

1.8.5    مشكلة أقصر الطرق 
2.8.5    الأقواس والدورات السلبية 
3.8.5    خوارزمية Dijkstra 

9.5    خوارزمياتGreedyعلى الرسوم البيانية 

1.9.5    الحد الأدنى من شجرة التغطية 
2.9.5    خوارزمية Prim 
3.9.5    خوارزمية Kruskal 
4.9.5    تحليل التعقيد 

10.5    Backtracking (التراجع) 

1.10.5    Backtracking (التراجع)  
2.10.5    تقنيات بديلة 

الوحدة 6. الأنظمة الذكية 

1.6    نظرية الوكيل 

1.1.6    تاريخ المفهوم 
2.1.6    تعريف الوكيل 
3.1.6    وكلاء في الذكاء الاصطناعي 
4.1.6    وكلاء في هندسة البرمجيات 

2.6    بنيات الوكيل 

1.2.6    عملية التفكير للوكيل 
2.2.6    عوامل رد الفعل 
3.2.6    عوامل استنتاجية 
4.2.6    وكلاء هجينة 
5.2.6    مقارنة 

3.6    المعلومات والمعرفة 

1.3.6    التمييز بين البيانات والمعلومات والمعرفة 
2.3.6    تقييم جودة البيانات 
3.3.6    طرق التقاط البيانات 
4.3.6    طرق الحصول على المعلومات 
5.3.6    أساليب اكتساب المعرفة 

4.6    تمثيل المعرفة 

1.4.6    أهمية التمثيل المعرفي 
2.4.6    تعريف التمثيل المعرفي من خلال أدواره 
3.4.6    خصائص التمثيل المعرفي 

5.6    الأنطولوجيات 

1.5.6    مقدمة إلى البيانات الوصفية 
2.5.6    المفهوم الفلسفي للأنطولوجيا 
3.5.6    مفهوم الحوسبة الأنطولوجية 
4.5.6    أنطولوجيات المجال وأنطولوجيات المستوى الأعلى 
5.5.6    كيفية بناء الأنطولوجيا? 

6.6    لغات الأنطولوجيات وبرامج إنشاء الأنطولوجيات 

1.6.6    ثلاثية RDF, Turtle و N3 
2.6.6    RDF Schema 
3.6.6    OWL 
4.6.6    SPARQL 
5.6.6    مقدمة إلى الأدوات المختلفة لإنشاء الأنطولوجيات 
6.6.6    تركيب واستخدام Protégé 

7.6    الويب الدلالي 

1.7.6    الحالة الحالية والمستقبلية للويب الدلالي 
2.7.6    تطبيقات الويب الدلالية 

8.6    نماذج أخرى لتمثيل المعرفة 

1.8.6    المفردات 
2.8.6    الرؤية العالمية 
3.8.6    التصنيفات 
4.8.6    المرادفات 
5.8.6    فولكسونومي 
6.8.6    مقارنة 
7.8.6    الخرائط الذهنية 

9.6    تقييم وتكامل تمثيلات المعرفة 

1.9.6    منطق النظام صفر 
2.9.6    منطق الطلب الأول 
3.9.6    المنطق الوصفي 
4.9.6    العلاقة بين أنواع المنطق المختلفة 
5.9.6    المقدمة: البرمجة المبنية على المنطق من الدرجة الأولى 

10.6    المسببون الدلاليون والأنظمة المبنية على المعرفة والأنظمة الخبيرة 

1.10.6    مفهوم المنطق 
2.10.6    تطبيقات المنطق 
3.10.6    الأنظمة المبنية على المعرفة 
4.10.6    MYCIN، تاريخ الأنظمة الخبيرة 
5.10.6    عناصر وهندسة النظم الخبيرة 
6.10.6    إنشاء الأنظمة المتخصصة 

الوحدة 7. التعلم الآلي والتنقيب عن البيانات 

1.7    مقدمة لعمليات اكتشاف المعرفة والمفاهيم الأساسية للتعلم الآلي 

1.1.7    المفاهيم الأساسية لعمليات اكتشاف المعرفة 
2.1.7    المنظور التاريخي لعمليات اكتشاف المعرفة 
3.1.7    مراحل عمليات اكتشاف المعرفة 
4.1.7    التقنيات المستخدمة في عمليات اكتشاف المعرفة 
5.1.7    خصائص نماذج التعلم الآلي الجيدة 
6.1.7    أنواع معلومات التعلم الآلي 
7.1.7    أساسيات التعلم 
8.1.7    أساسيات التعلم غير الخاضع للرقابة 

2.7    استكشاف البيانات والمعالجة المسبقة 

1.2.7    معالجة البيانات 
2.2.7    معالجة البيانات في تدفق تحليل البيانات 
3.2.7    أنواع البيانات 
4.2.7    تحويلات البيانات 
5.2.7    عرض واستكشاف المتغيرات المستمرة 
6.2.7    عرض واستكشاف المتغيرات الفئوية 
7.2.7    تدابير الارتباط 
8.2.7    التمثيلات الرسومية الأكثر شيوعًا 
9.2.7    مقدمة للتحليل متعدد المتغيرات والحد من الأبعاد 

3.7    أشجار القرار 

1.3.7    خوارزمية ID 
2.3.7    خوارزمية C 
3.3.7    الإفراط في التدريب والتقليم 
4.3.7    تحليل النتائج 

4.7    تقييم المصنف 

1.4.7    مصفوفات الارتباك 
2.4.7    مصفوفات التقييم العددي 
3.4.7    إحصائي Kappa 
4.4.7    منحنى ROC 

5.7    قواعد التصنيف 

1.5.7    تدابير تقييم القاعدة 
2.5.7    مقدمة في التمثيل الرسومي 
3.5.7    خوارزمية الطلاء التسلسلي 

6.7    الشبكات العصبية 

1.6.7    مفاهيم أساسية 
2.6.7    الشبكات العصبية البسيطة 
3.6.7    خوارزمية backpropagation 
4.6.7    مقدمة إلى الشبكات العصبية المتكررة 

7.7    الأساليب البايزية 

1.7.7    أساسيات الاحتمالية 
2.7.7    مبرهنة Bayes 
3.7.7    Naive Bayes 
4.7.7    مقدمة إلى شبكات استدلال بايزي 

8.7    نماذج الانحدار والاستجابة المستمرة 

1.8.7    الانحدار الخطي البسيط 
2.8.7    الانحدار الخطي المتعدد 
3.8.7    الانحدار اللوجستي 
4.8.7    أشجار الانحدار 
5.8.7    مقدمة لدعم الأجهزة المتجهة (SVM) 
6.8.7    مقاييس صلاح اللياقة 

9.7    Clustering 

1.9.7    مفاهيم أساسية 
2.9.7    Clustering الهرمية 
3.9.7    الأساليب الاحتمالية 
4.9.7    خوارزمية EM 
5.9.7    طريقة B-Cubed 
6.9.7    الأساليب الضمنية 

10.7    التنقيب عن النصوص ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP) 

1.10.7    مفاهيم أساسية 
2.10.7    خلق corpus 
3.10.7    التحليل الوصفي 
4.10.7    مقدمة لتحليل المشاعر 

الوحدة 8. الشبكات العصبية، أساس التعلم العميق (Deep Learning) 

1.8    التعلم العميق 

1.1.8    أنواع التعلم العميق 
2.1.8    تطبيقات التعلم العميق 
3.1.8    مزايا وعيوب التعلم العميق 

2.8    المعاملات 

1.2.8    إضافة 
2.2.8    المنتج 
3.2.8    تحويل 

3.8    طبقات 

1.3.8    طبقة الإدخال 
2.3.8    طبقة مخفية 
3.3.8    طبقة الإخراج 

4.8    اتحاد الطبقات والعمليات 

1.4.8    التصميم المعماري 
2.4.8    الاتصال بين الطبقات 
3.4.8    الانتشار إلى الأمام 

5.8    بناء أول شبكة عصبية 

1.5.8    تصميم الشبكة 
2.5.8    تحديد الأوزان 
3.5.8    التدريب الشبكي 

6.8    المدرب والمحسن 

1.6.8    اختيار المحسن 
2.6.8    إنشاء وظيفة الخسارة 
3.6.8    إنشاء المقياس 

7.8    تطبيق مبادئ الشبكات العصبية 

1.7.8    وظائف التنشيط 
2.7.8    الانتشار إلى الوراء 
3.7.8    تعديل البارامتر 

8.8    من الخلايا البيولوجية إلى الخلايا العصبية الاصطناعية 

1.8.8    عمل الخلايا العصبية البيولوجية 
2.8.8    نقل المعرفة إلى الخلايا العصبية الاصطناعية 
3.8.8    إقامة علاقات بين الاثنين 

9.8    تنفيذ MLP (Perceptron متعدد الطبقات) مع Keras 

1.9.8    تعريف هيكل الشبكة 
2.9.8    تجميع النماذج 
3.9.8    التدريب النموذجي 

10.8    بارامترات Fine tuning للشبكات العصبية 

1.10.8    اختيار وظيفة التنشيط 
2.10.8    ضبط Learning rate 
3.10.8    تعديل الأوزان 

الوحدة 9. تدريب الشبكات العصبية العميقة 

1.9    مشاكل التدرج 

1.1.9    تقنيات التحسين الأمثل للتدرج 
2.1.9    التدرجات العشوائية 
3.1.9    تقنيات استهلال الأوزان 

2.9    إعادة استخدام الطبقات المشكّلة مسبقاً 

1.2.9    التدريب على نقل التعلم 
2.2.9    استخراج الميزة 
3.2.9    التعلم العميق 

3.9    التحسين 

1.3.9    محسنات الانحدار العشوائي 
2.3.9    المحسنات Adam و RMSprop 
3.3.9    المحسنات في الوقت الحالي 

4.9    برمجة معدل التعلم 

1.4.9    التحكم في معدل التعلم الآلي 
2.4.9    دورات التعلم 
3.4.9    شروط التخفيف 

5.9    الإفراط في التكيف 

1.5.9    المصادقة المتقاطعة 
2.5.9    التسوية 
3.5.9    مقاييس التقييم 

6.9    توجيهات عملية 

1.6.9    تصميم النماذج 
2.6.9    اختيار المقاييس وبارامترات التقييم 
3.6.9    اختبارات الفرضية 

7.9    Transfer Learning 

1.7.9    التدريب على نقل التعلم 
2.7.9    استخراج الميزة 
3.7.9    التعلم العميق 

8.9    Data Augmentation 

1.8.9    تحولات الصورة 
2.8.9    توليد البيانات الاصطناعية 
3.8.9    تحويل النص 

9.9    التطبيق العملي ل Transfer Learning 

1.9.9    التدريب على نقل التعلم 
2.9.9    استخراج الميزة 
3.9.9    التعلم العميق 

10.9    التسوية 

1.10.9    L و L 
2.10.9    التسوية بالانتروبيا القصوى 
3.10.9    Dropout 

الوحدة 10. تخصيص النموذج والتدريب باستخدام TensorFlow 

1.10    TensorFlow 

1.1.10    استخدام مكتبة TensorFlow 
2.1.10    تدريب النموذج مع TensorFlow 
3.1.10    العمليات بالرسومات في TensorFlow 

2.10    TensorFlow و NumPy 

1.2.10    بيئة الحوسبة NumPy لـ TensorFlow 
2.2.10    استخدام صفائف NumPy مع TensorFlow 
3.2.10    عمليات NumPy لرسومات TensorFlow 

3.10    تكييف نماذج وخوارزميات التدريب 

1.3.10    بناء نماذج مخصصة باستخدام TensorFlow 
2.3.10    إدارة بارامترات التدريب 
3.3.10    استخدام تقنيات التحسين الأمثل للتدريب 

4.10    ميزات ورسومات TensorFlow 

1.4.10    وظائف مع TensorFlow 
2.4.10    استخدام الرسوم البيانية للتدريب على النماذج 
3.4.10    تحسين الرسومات باستخدام عمليات TensorFlow 

5.10    بيانات التحميل والمعالجة المسبقة باستخدام TensorFlow 

1.5.10    تحميل مجموعات البيانات باستخدام TensorFlow 
2.5.10    معالجة البيانات المسبقة باستخدام TensorFlow 
3.5.10    استخدام أدوات TensorFlow للتلاعب بالبيانات 

6.10    واجهة برمجة التطبيقات tfdata 

1.6.10    استخدام واجهة برمجة التطبيقات tfdata لمعالجة البيانات 
2.6.10    بناء تدفقات البيانات مع tfdata 
3.6.10    استخدام واجهة برمجة التطبيقات tfdata للتدريب النموذجي 

7.10    نموذج TFRecord 

1.7.10    استخدام واجهة برمجة التطبيقات TFRecord لتسلسل البيانات 
2.7.10    تحميل ملف TFRecord باستخدام TensorFlow 
3.7.10    استخدام ملفات TFRecord للتدريب النموذجي 

8.10    طبقات المعالجة المسبقة لـ keras 

1.8.10    استخدام واجهة برمجة التطبيقات للمعالجة المسبقة  Keras 
2.8.10    بناء pipelineed للمعالجة المسبقة مع Keras 
3.8.10    استخدام واجهة برمجة التطبيقات Keras المعالجة المسبقة للتدريب النموذجي 

9.10    مشروع TensorFlow Datasets 

1.9.10    استخدام TensorFlow Datasets لتحميل البيانات 
2.9.10    معالجة البيانات المسبقة باستخدام TensorFlow Datasets 
3.9.10    استخدام TensorFlow Datasets  للتدريب على النماذج 

10.10    بناء تطبيق Deep Learning  باستخدام TensorFlow 

1.10.10    تطبيقات عملية 
2.10.10    بناء تطبيق Deep Learning  باستخدام TensorFlow 
3.10.10    تدريب النموذج مع TensorFlow 
4.10.10    استخدام التطبيق للتنبؤ بالنتائج 

الوحدة 11. رؤية الكمبيوتر العميقة (Deep Computer Vision) بشبكات عصبية ملتفة 

1.11    الهندسة البصرية Cortex 

1.1.11    وظائف القشرة البصرية 
2.1.11    نظريات الرؤية الحسابية 
3.1.11    نماذج معالجة الصور 

2.11    طبقات تلافيفية 

1.2.11    إعادة استخدام الأوزان في الالتفاف 
2.2.11    الالتفاف D 
3.2.11    وظائف التنشيط 

3.11    طبقات التجميع وتنفيذ طبقات التجميع مع Keras 

1.3.11    Pooling وStriding 
2.3.11    Flattening 
3.3.11    أنواع Pooling 

4.11    بنية CNN 

1.4.11    بنية VGG 
2.4.11    بنية AlexNet 
3.4.11    بنية ResNet 

5.11    تنفيذ CNN ResNet باستخدام Keras 

1.5.11    تهيئة الوزن 
2.5.11    تعريف طبقة المدخلات 
3.5.11    تعريف المخرج 

6.11    استخدام نماذج Keras المدربة مسبقا 

1.6.11    خصائص النماذج السابقة التدريب 
2.6.11    استخدامات النماذج المدربة مسبقا 
3.6.11    مزايا النماذج المدربة مسبقا 

7.11    نماذج مدربة مسبقًا لنقل التعلم 

1.7.11    نقل التعلم 
2.7.11    نقل عملية التعلم 
3.7.11    مزايا نقل التعلم 

8.11    التصنيف والتوطين في الرؤية الحاسوبية العميقة 

1.8.11    تصنيف الصور 
2.8.11    تحديد موقع الكائنات في الصور 
3.8.11    كشف الأجسام 

9.11    الكشف وتتبع الأجسام 

1.9.11    طرق الكشف عن الأجسام 
2.9.11    خوارزميات لتتبع الأجسام 
3.9.11    تقنيات التتبع والتعقب 

10.11    التجزئة الدلالية 

1.10.11    التعلم العميق للتجزئة الدلالية 
2.10.11    كشف الحواف 
3.10.11    طرائق التجزئة القائمة على القواعد 

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

1.12    توليد النص باستخدام RNN 

1.1.12    تدريب RNN لتوليد النص 
2.1.12    توليد اللغة الطبيعية مع RNN 
3.1.12    تطبيقات توليد النصوص باستخدام RNN 

2.12    إنشاء مجموعة بيانات التدريب 

1.2.12    إعداد البيانات للتدريب RNN 
2.2.12    تخزين مجموعة بيانات التدريب 
3.2.12    تنظيف البيانات وتحويلها 
4.2.12    تحليل المشاعر 

3.12    تصنيف المراجعات مع RNN 

1.3.12    الكشف عن المواضيع الواردة في التعليقات 
2.3.12    تحليل المشاعر مع خوارزميات التعلم العميق 

4.12    شبكة فك تشفير للترجمة الآلية العصبية 

1.4.12    تدريب RNN للترجمة الآلية 
2.4.12    استخدام شبكة encoder-decoder للترجمة الآلية 
3.4.12    تحسين دقة الترجمة الآلية باستخدام RNN 

5.12    آليات الرعاية 

1.5.12    تطبيق آليات الرعاية في NRN 
2.5.12    استخدام آليات الرعاية لتحسين دقة النماذج 
3.5.12    مزايا آليات الانتباه في الشبكات العصبية 

6.12    نماذج Transformers 

1.6.12    استخدام نماذج Transformers لمعالجة اللغة الطبيعية 
2.6.12    تطبيق نماذج Transformers للرؤية 
3.6.12    مزايا النماذج Transformers 

7.12    Transformers للرؤية 

1.7.12    الاستخدام نماذج Transformers للرؤية 
2.7.12    المعالجة المسبقة لبيانات الصورة 
3.7.12    تدريب نموذج Transformersعلى الرؤية 

8.12    مكتبة Transformers ل Hugging Face 

1.8.12    استخدام تقنيات مكتبة Transformers لHugging Face 
2.8.12    تطبيق إنترنت مكتبة Transformers لHugging Face 
3.8.12    مزايا مكتبة Transformers لHugging Face 

9.12    مكتبات أخرى من Transformers. مقارنة 

1.9.12    مقارنة بين المكتبات المختلفة ل Transformers 
2.9.12    استخدام المكتبات الأخرى ل Transformers 
3.9.12    مزايا المكتبات الأخرى ل Transformers 

10.12    تطوير تطبيق NLP مع RNN والرعاية. تطبيقات عملية 

1.10.12    تطوير تطبيق معالجة اللغة الطبيعية مع RNN والرعاية 
2.10.12    استخدام RNN وآليات الانتباه ونماذج Transformers في التطبيق 
3.10.12    تقييم التنفيذ العملي 

الوحدة 13. أجهزة التشفير التلقائي (Autoencoders) وGANs ونماذج الانتشار 

1.13    كفاءة تمثيل البيانات 

1.1.13    الحد من الأبعاد 
2.1.13    التعلم العميق 
3.1.13    التمثيلات المدمجة 

2.13    تحقيق PCA مع مشفر آلي خطي غير مكتمل 

1.2.13    عمليات التدريب 
2.2.13    التنفيذ في Python 
3.2.13    استخدام بيانات الاختبار 

3.13    أجهزة الترميز التلقائي المكدسة 

1.3.13    الشبكات العصبية العميقة 
2.3.13    بناء هياكل الترميز 
3.3.13    استخدام التسوية 

4.13    أجهزة الترميز التلقائي التلافيفية 

1.4.13    تصميم النماذج التلافيفية 
2.4.13    تدريب نماذج التلافيف 
3.4.13    تقييم النتائج 

5.13    إزالة الضوضاء من المشفرات التلقائية 

1.5.13    تطبيق المرشح 
2.5.13    تصميم نماذج الترميز 
3.5.13    استخدام تقنيات التسوية 

6.13    أجهزة الترميز التلقائي المتفرقة 

1.6.13    زيادة كفاءة الترميز 
2.6.13    تقليل عدد المعلمات 
3.6.13    استخدام تقنيات التنظيم 

7.13    أجهزة الترميز التلقائي المتغيرة 

1.7.13    باستخدام التحسين المتغير 
2.7.13    التعلم العميق غير الخاضع للرقابة 
3.7.13    التمثيلات الكامنة العميقة 

8.13    جيل من صور MNIST للأزياء 

1.8.13    التعرف على الأنماط 
2.8.13    توليد الصورة 
3.8.13    تدريب الشبكات العصبية العميقة 

9.13    شبكات الخصومة المولدة ونماذج النشر 

1.9.13    توليد المحتوى من الصور 
2.9.13    نمذجة توزيع البيانات 
3.9.13    استخدام الشبكات العدائية 

10.13    تنفيذ النموذج 

1.10.13    التطبيق العملي 
2.10.13    تنفيذ النماذج 
3.10.13    استخدام البيانات الحقيقية 
4.10.13    تقييم النتائج 

الوحدة 14. الحوسبة الحيوية

1.14    مقدمة إلى الحوسبة الحيوية 

1.1.14    مقدمة إلى الحوسبة الحيوية 

2.14    خوارزميات التكيف الاجتماعي 

1.2.14    الحوسبة المستوحاة من الحياة الحيوية والمبنية على مستعمرة النمل 
2.2.14    المتغيرات من خوارزميات مستعمرة النمل 
3.2.14    الحوسبة على أساس السحب الجسيمات 

3.14    الخوارزميات الجينية 

1.3.14    الهيكل العام 
2.3.14    تنفيذ المشغلين الرئيسيين 

4.14    استراتيجيات استكشاف واستغلال الفضاء للخوارزميات الجينية 

1.4.14    خوارزمية CHC 
2.4.14    مشاكل الوسائط المتعددة 

5.14    نماذج الحوسبة التطورية (1) 

1.5.14    الاستراتيجيات التطورية 
2.5.14    البرمجة التطورية 
3.5.14    الخوارزميات على أساس التطور التفاضلي 

6.14    نماذج الحوسبة التطورية (2) 

1.6.14    نماذج التطور المبنية على تقدير التوزيع (EDA) 
2.6.14    البرمجة الجينية 

7.14    البرمجة التطورية المطبقة على مشاكل التعلم 

1.7.14    التعلم المبني على القواعد 
2.7.14    الأساليب التطورية في مشاكل اختيار المثال 

8.14    مشاكل متعددة الأهداف 

1.8.14    مفهوم الهيمنة 
2.8.14    تطبيق الخوارزميات التطورية على مشاكل متعددة الأهداف 

9.14    الشبكات العصبية (1) 

1.9.14    مقدمة إلى الشبكات العصبية 
2.9.14    مثال عملي على الشبكات العصبية 

10.14    الشبكات العصبية (2) 

1.10.14    حالات استخدام الشبكات العصبية في الأبحاث الطبية 
2.10.14    حالات استخدام الشبكات العصبية في الاقتصاد 
3.10.14    حالات استخدام الشبكات العصبية في الرؤية الاصطناعية 

الوحدة 15. الذكاء الاصطناعي الاستراتيجيات والتطبيقات

1.15    الخدمات المالية 

1.1.15    الآثار المترتبة على الذكاء الاصطناعي (AI) في الخدمات المالية. رابعا - الفرص والتحديات
2.1.15    حالات استخدام
3.1.15    المخاطر المحتملة المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي 
4.1.15    التطورات المحتملة/الاستخدامات المستقبلية للذكاء الاصطناعي 

2.15    آثار الذكاء الاصطناعي في الخدمة الصحية

1.2.15    آثار الذكاء الاصطناعي في قطاع الصحة. الفرص والتحديات
2.2.15    حالات استخدام 

3.15    المخاطر المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية 

1.3.15    المخاطر المحتملة المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي 
2.3.15    التطورات المحتملة/الاستخدامات المستقبلية للذكاء الاصطناعي

4.15    Retail

1.4.15    آثار الذكاء الاصطناعي في Retail. الفرص والتحديات
2.4.15    حالات استخدام
3.4.15    المخاطر المحتملة المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي
4.4.15    التطورات المحتملة/الاستخدامات المستقبلية للذكاء الاصطناعي 

5.15    الصناعات 

1.5.15    الآثار المترتبة على الذكاء الاصطناعي في الصناعة. الفرص والتحديات 
2.5.15    حالات استخدام 

6.15    المخاطر المحتملة المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي في الصناعة 

1.6.15    حالات استخدام 
2.6.15    المخاطر المحتملة المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي 
3.6.15    التطورات المحتملة/الاستخدامات المستقبلية للذكاء الاصطناعي

7.15    الإدارة العامة

1.7.15    آثار الذكاء الاصطناعي على الإدارة العامة. الفرص والتحديات 
2.7.15    حالات استخدام
3.7.15    المخاطر المحتملة المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي
4.7.15    التطورات المحتملة/الاستخدامات المستقبلية للذكاء الاصطناعي

8.15    التعليم

1.8.15    آثار الذكاء الاصطناعي على التعليم. الفرص والتحديات 
2.8.15    حالات استخدام
3.8.15    المخاطر المحتملة المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي
4.8.15    التطورات المحتملة/الاستخدامات المستقبلية للذكاء الاصطناعي 

9.15    الغابات والزراعة

1.9.15    آثار الذكاء الاصطناعي على الغابات والزراعة الفرص والتحديات
2.9.15    حالات استخدام 
3.9.15    المخاطر المحتملة المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي 
4.9.15    التطورات المحتملة/الاستخدامات المستقبلية للذكاء الاصطناعي

10.15    الموارد البشرية

1.10.15    آثار الذكاء الاصطناعي في الموارد البشرية.. الفرص والتحديات 
2.10.15    حالات استخدام
3.10.15    المخاطر المحتملة المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي
4.10.15    التطورات المحتملة/الاستخدامات المستقبلية للذكاء الاصطناعي

الوحدة 16. مراقبة ومراقبة صحة الأسنان من خلال الذكاء الاصطناعي 

1.16    تطبيقات الذكاء الاصطناعي لمراقبة صحة الأسنان للمرضى 

1.1.16    تصميم تطبيقات متنقلة لرصد صحة الأسنان 
2.1.16    نظم الذكاء الاصطناعي للكشف المبكر عن التسوس وأمراض دواعم السن 
3.1.16    استخدام الذكاء الاصطناعي في تخصيص علاجات الأسنان 
4.1.16    تقنيات التصوير لتشخيص الأسنان الآلي 

2.16    دمج المعلومات السريرية والطبية الحيوية كأساس لرصد صحة الأسنان 

1.2.16    منصات تكامل البيانات السريرية والإشعاعية 
2.2.16    تحليل التاريخ الطبي لتحديد مخاطر طب الأسنان 
3.2.16    نظم ربط البيانات الطبية الحيوية بأمراض الأسنان 
4.2.16    أدوات الإدارة الموحدة لمعلومات المرضى 

3.16    تحديد مؤشرات لمراقبة صحة أسنان المريض 

1.3.16    وضع بارامترات لتقييم صحة الفم 
2.3.16    أنظمة لتتبع التقدم في علاجات الأسنان 
3.3.16    وضع مؤشرات لمخاطر أمراض الأسنان 
4.3.16    طرق الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بمشاكل الأسنان المستقبلية 

4.16    معالجة اللغة الطبيعية في السجلات الطبية لطب الأسنان لاستخراج المؤشرات 

1.4.16    الاستخراج التلقائي للبيانات ذات الصلة من السجلات السريرية 
2.4.16    تحليل الملاحظات السريرية لتحديد اتجاهات صحة الأسنان 
3.4.16    استخدام البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لتلخيص السجلات الطبية الطويلة 
4.4.16    نظم الإنذار المبكر القائمة على تحليل النصوص السريرية 

5.16    أدوات الذكاء الاصطناعي لرصد ومراقبة مؤشرات صحة الأسنان 

1.5.16    تطوير تطبيقات رصد الصحة العامة وصحة الفم 
2.5.16    أنظمة تنبيه المريض الشخصية بناءً على الذكاء الاصطناعي 
3.5.16    أدوات تحليلية للتقييم المستمر لصحة الأسنان 
4.5.16    استخدام التقنيات الملبوسة وأجهزة الاستشعار لمراقبة الأسنان في الوقت الحقيقي 

6.16    وضع لوحات متابعة (dashboards) لرصد مؤشرات طب الأسنان 

1.6.16    إنشاء واجهات بديهية لمراقبة صحة الأسنان 
2.6.16    دمج البيانات من مصادر سريرية مختلفة في لوحة متابعة (dashboard) واحدة 
3.6.16    أدوات تصور البيانات لتتبع المعالجة 
4.6.16    تكييف لوحات المتابعة (dashboards) حسب احتياجات أخصائي طب الأسنان 

7.16    تفسير مؤشرات صحة الأسنان وصنع القرار 

1.7.16    نظم دعم القرارات السريرية القائمة على البيانات 
2.7.16    التحليل التنبؤي لتخطيط علاج الأسنان 
3.7.16    منظمة العفو الدولية لتفسير المؤشرات المعقدة لصحة الفم 
4.7.16    أدوات لتقييم فعالية العلاجات 

8.16    إعداد تقارير صحة الأسنان باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي 

1.8.16    الأتمتة في إنشاء تقارير مفصلة عن طب الأسنان 
2.8.16    نظم الإبلاغ المخصصة للمرضى 
3.8.16    أدوات الذكاء الاصطناعي لتلخيص النتائج السريرية 
4.8.16    دمج البيانات السريرية والإشعاعية في الإبلاغ الآلي 

9.16    منصات الذكاء الاصطناعي لمراقبة المرضى لصحة الأسنان 

1.9.16    طلبات المراقبة الذاتية لصحة الفم 
2.9.16    منصات تفاعلية لتعليم طب الأسنان قائمة على الذكاء الاصطناعي 
3.9.16    نصائح طب الأسنان الشخصية وأدوات تتبع الأعراض 
4.9.16    نظم التلاعب لتعزيز عادات صحة الأسنان الجيدة 

10.16    الأمن والخصوصية في معالجة معلومات طب الأسنان 

1.10.16    بروتوكولات السلامة لحماية بيانات المرضى 
2.10.16    نظم التشفير وإخفاء الهوية في إدارة البيانات السريرية 
3.10.16    الأنظمة والامتثال القانوني في إدارة معلومات طب الأسنان 
4.10.16    تثقيف وتوعية المهنيين والمرضى في مجال الخصوصية 

الوحدة 17. تشخيص الأسنان وتخطيط العلاج بمساعدة الذكاء الاصطناعي 

1.17    الذكاء الاصطناعي في تشخيص أمراض الفم 

1.1.17    استخدام خوارزميات التعلم الآلي للتعرف على أمراض الفم 
2.1.17    دمج الذكاء الاصطناعي في معدات التشخيص للتحليل في الوقت الحقيقي 
3.1.17    أنظمة التشخيص بمساعدة الذكاء الاصطناعي لتحسين الدقة 
4.1.17    تحليل الأعراض والعلامات السريرية من خلال الذكاء الاصطناعي للتشخيص السريع 

2.17    تحليل صور طب الأسنان باستخدام الذكاء الاصطناعي 

1.2.17    تطوير برمجيات للتفسير التلقائي للأشعة السنية 
2.2.17    الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الشذوذ في التصوير بالرنين المغناطيسي الفموي 
3.2.17    تحسين جودة تصوير الأسنان من خلال تقنيات الذكاء الاصطناعي 
4.2.17    خوارزميات التعلم العميق لتصنيف ظروف الأسنان إلى صور 

3.17    الذكاء الاصطناعي في الكشف عن تسوس الأسنان والأمراض 

1.3.17    أنظمة التعرف على الأنماط لتحديد التسوس المبكر 
2.3.17    الذكاء الاصطناعي لتقييم مخاطر أمراض الأسنان 
3.3.17    تقنيات الرؤية الحاسوبية في الكشف عن أمراض اللثة 
4.3.17    أدوات الذكاء الاصطناعي لتتبع التسوس وتقدمه 

4.17    النمذجة ثلاثية الأبعاد والتخطيط للعلاج باستخدام الذكاء الاصطناعي 

1.4.17    استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد دقيقة للتجويف الفموي 
2.4.17    أنظمة الذكاء الاصطناعي في تخطيط جراحات الأسنان المعقدة 
3.4.17    أدوات المحاكاة للتنبؤ بنتائج العلاج 
4.4.17    الذكاء الاصطناعي في تكييف أطقم الأسنان وأجهزة طب الأسنان 

5.17    تحسين علاجات تقويم الأسنان بواسطة الذكاء الاصطناعي 

1.5.17    الذكاء الاصطناعي في تخطيط ورصد علاجات تقويم الأسنان 
2.5.17    خوارزميات للتنبؤ بحركات الأسنان وتعديلات تقويم الأسنان 
3.5.17    تحليل الذكاء الاصطناعي لتقليل أوقات العلاج بتقويم الأسنان 
4.5.17    نظم الرصد عن بعد وتعديل المعالجة في الوقت الحقيقي 

6.17    التنبؤ بالمخاطر في علاجات الأسنان 

1.6.17    أدوات الذكاء الاصطناعي لتقييم المخاطر في إجراءات طب الأسنان 
2.6.17    أنظمة دعم القرار لتحديد المضاعفات المحتملة 
3.6.17    النماذج التنبؤية لتوقع ردود الفعل على العلاجات 
4.6.17    تحليل السجلات السريرية باستخدام الذكاء الاصطناعي لتخصيص العلاجات 

7.17    تخصيص خطط العلاج بالذكاء الاصطناعي 

1.7.17    الذكاء الاصطناعي في تكييف علاجات الأسنان مع الاحتياجات الفردية 
2.7.17    نظم توصيات العلاج القائمة على الذكاء الاصطناعي 
3.7.17    تحليل بيانات صحة الفم للتخطيط الشخصي 
4.7.17    أدوات الذكاء الاصطناعي لضبط العلاجات بناءً على استجابة المريض 

8.17    مراقبة صحة الفم باستخدام التقنيات الذكية 

1.8.17    أجهزة ذكية لمراقبة نظافة الفم 
2.8.17    تطبيقات الهاتف المحمول مع الذكاء الاصطناعي لمراقبة صحة الأسنان 
3.8.17    التقنيات الملبوسة بأجهزة استشعار لاكتشاف التغيرات في صحة الفم 
4.8.17    نظم الإنذار المبكر القائمة على الذكاء الاصطناعي للوقاية من أمراض الفم 

9.17    الذكاء الاصطناعي في الوقاية من أمراض الفم 

1.9.17    خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحديد عوامل الخطر لأمراض الفم 
2.9.17    نظم التثقيف والتوعية في مجال صحة الفم 
3.9.17    أدوات تنبؤية للوقاية المبكرة من مشاكل الأسنان 
4.9.17    الذكاء الاصطناعي في تعزيز العادات الصحية للوقاية الفموية 

10.17    دراسات حالة: النجاح في التشخيص والتخطيط مع الذكاء الاصطناعي 

1.10.17    تحليل الحالات الحقيقية التي أدى فيها الذكاء الاصطناعي إلى تحسين تشخيص الأسنان 
2.10.17    دراسات النجاح في تنفيذ الذكاء الاصطناعي لتخطيط العلاج 
3.10.17    المعالجات المقارنة باستخدام الذكاء الاصطناعي وبدونه 
4.10.17    توثيق التحسينات في الكفاءة والفعالية السريرية بفضل الذكاء الاصطناعي 

الوحدة 18. الابتكار مع الذكاء الاصطناعي في طب الأسنان 

1.18    الطباعة ثلاثية الأبعاد والتصنيع الرقمي في طب الأسنان 

1.1.18    استخدام الطباعة ثلاثية الأبعاد لإنشاء أطقم أسنان مخصصة 
2.1.18    تصنيع جبائر وتقويم الأسنان باستخدام تقنية ثلاثية الأبعاد 
3.1.18    تطوير غرسات الأسنان باستخدام الطباعة ثلاثية الأبعاد 
4.1.18    تطبيق تقنيات التصنيع الرقمية في ترميم الأسنان 

2.18    الروبوتات في إجراءات طب الأسنان 

1.2.18    تنفيذ الأذرع الآلية لعمليات طب الأسنان الدقيقة 
2.2.18    استخدام الروبوتات في إجراءات اللسان واللثة 
3.2.18    تطوير نظم روبوتية للمساعدة في عمليات طب الأسنان 
4.2.18    دمج الروبوتات في التدريس العملي لطب الأسنان 

3.18    تطوير مواد طب الأسنان باستخدام الذكاء الاصطناعي 

1.3.18    استخدام الذكاء الاصطناعي للابتكار في مواد ترميم الأسنان 
2.3.18    التحليل التنبؤي لمتانة وكفاءة مواد طب الأسنان الجديدة 
3.3.18    الذكاء الاصطناعي في تحسين خصائص المواد مثل الراتنجات والسيراميك 
4.3.18    أنظمة الذكاء الاصطناعي لتخصيص المواد وفقًا لاحتياجات المريض 

4.18    إدارة ممارسات طب الأسنان من خلال الذكاء الاصطناعي 

1.4.18    نظم الذكاء الاصطناعي لإدارة التعيينات والتعيينات بكفاءة 
2.4.18    تحليل البيانات لتحسين جودة خدمة طب الأسنان 
3.4.18    أدوات الذكاء الاصطناعي لإدارة المخزون في عيادات طب الأسنان 
4.4.18    استخدام الذكاء الاصطناعي في تقييم ممارسات طب الأسنان وتحسينها المستمر 

5.18    طب الأسنان عن بعد والاستشارات الافتراضية 

1.5.18    منصات طب الأسنان عن بعد للاستشارات عن بعد 
2.5.18    استخدام تقنيات مؤتمرات الفيديو للتشخيص عن بعد 
3.5.18    أنظمة الذكاء الاصطناعي للتقييم الأولي لحالات الأسنان عبر الإنترنت 
4.5.18    أدوات التواصل الآمن بين المرضى وأطباء الأسنان 

6.18    أتمتة المهام الإدارية في عيادات الأسنان 

1.6.18    تنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي لأتمتة الفوترة والمحاسبة 
2.6.18    استخدام برامج الذكاء الاصطناعي في إدارة سجلات المرضى 
3.6.18    أدوات الذكاء الاصطناعي لتحسين سير العمل الإداري 
4.6.18    أنظمة جدولة مواعيد الأسنان والتذكير التلقائية 

7.18    تحليل المشاعر لآراء المرضى 

1.7.18    استخدام الذكاء الاصطناعي لتقييم رضا المرضى من خلال التعليقات عبر الإنترنت 
2.7.18    أدوات معالجة اللغة الطبيعية لتحليل ملاحظات (feedback) المرضى 
3.7.18    نظم الذكاء الاصطناعي لتحديد مجالات التحسين في خدمات طب الأسنان 
4.7.18    تحليل اتجاهات وتصورات المرضى من خلال الذكاء الاصطناعي 

8.18    الذكاء الاصطناعي في التسويق وإدارة علاقات المرضى 

1.8.18    تنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي لتخصيص استراتيجيات تسويق الأسنان 
2.8.18    أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل سلوك العملاء 
3.8.18    استخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة الحملات التسويقية والعروض الترويجية 
4.8.18    أنظمة إحالة المريض والولاء القائمة على الذكاء الاصطناعي 

9.18    سلامة وصيانة معدات طب الأسنان باستخدام الذكاء الاصطناعي 

1.9.18    أنظمة الذكاء الاصطناعي للرصد التنبؤي وصيانة معدات طب الأسنان 
2.9.18    استخدام الذكاء الاصطناعي لضمان الامتثال لأنظمة السلامة 
3.9.18    أدوات التشخيص الآلي للكشف عن عطل المعدات 
4.9.18    تنفيذ بروتوكولات السلامة بمساعدة الذكاء الاصطناعي في ممارسات طب الأسنان 

10.18    دمج الذكاء الاصطناعي في تعليم وتدريب طب الأسنان 

1.10.18    استخدام الذكاء الاصطناعي في أجهزة المحاكاة للتدريب العملي في طب الأسنان 
2.10.18    أدوات الذكاء الاصطناعي لتخصيص التعلم في طب الأسنان 
3.10.18    نظم تقييم ورصد التقدم التعليمي من خلال منظمة العفو الدولية 
4.10.18    دمج تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي في تطوير المناهج الدراسية والمواد التعليمية 

الوحدة 19. التحليل المتقدم ومعالجة البيانات في طب الأسنان   

1.19    البيانات الضخمة (Big Data) في طب الأسنان: المفاهيم والتطبيقات  

1.1.19    انفجار البيانات في مجال طب الأسنان 
2.1.19    مفهوم البيانات الضخمة (Big Data) 
3.1.19    تطبيقات البيانات الضخمة (Big Data) في طب الأسنان: 

2.19    التنقيب عن البيانات في سجلات طب الأسنان  

1.2.19    المنهجيات الرئيسية لاستخراج البيانات 
2.2.19    دمج بيانات سجلات طب الأسنان 
3.2.19    الكشف عن الأنماط والحالات الشاذة في سجلات طب الأسنان 

3.19    تقنيات التحليل التنبؤي المتقدمة في صحة الفم  

1.3.19    تقنيات التصنيف لتحليل صحة الفم 
2.3.19    تقنيات الانحدار لتحليل صحة الفم 
3.3.19    Deep Learning (التعلم العميق) لتحليل صحة الفم 

4.19    نماذج الذكاء الاصطناعي لعلم أوبئة الأسنان   

1.4.19    تقنيات تصنيف وبائيات الأسنان 
2.4.19    تقنيات الانحدار لوبائيات الأسنان 
3.4.19    التقنيات غير الخاضعة للإشراف لعلم أوبئة الأسنان 

5.19    الذكاء الاصطناعي في إدارة البيانات السريرية والإشعاعية   

1.5.19    تكامل البيانات السريرية من أجل الإدارة الفعالة مع أدوات الذكاء الاصطناعي 
2.5.19    تحويل التشخيص الإشعاعي من خلال أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة 
3.5.19    الإدارة المتكاملة للبيانات السريرية والإشعاعية 

6.19    خوارزميات التعلم الآلي في أبحاث طب الأسنان   

1.6.19    تقنيات التصنيف في بحوث طب الأسنان 
2.6.19    تقنيات الانحدار في أبحاث طب الأسنان  
3.6.19    التقنيات غير الخاضعة للإشراف في أبحاث طب الأسنان 

7.19    تحليل الشبكات الاجتماعية في مجتمعات صحة الفم   

1.7.19    مقدمة لتحليل وسائل التواصل الاجتماعي 
2.7.19    تحليل الآراء والمشاعر في الشبكات الاجتماعية في مجتمعات صحة الفم  
3.7.19    تحليل اتجاهات وسائل التواصل الاجتماعي في مجتمعات صحة الفم  

8.19    الذكاء الاصطناعي في رصد اتجاهات وأنماط صحة الفم   

1.8.19    الكشف المبكر عن الاتجاهات الوبائية مع الذكاء الاصطناعي 
2.8.19    الرصد المستمر لأنماط نظافة الفم باستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي 
3.8.19    التنبؤ بالتغيرات في صحة الفم باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي 

9.19    أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل التكاليف في طب الأسنان   

1.9.19    تحسين الموارد والتكاليف باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي 
2.9.19    تحليل الكفاءة والربحية في ممارسات طب الأسنان باستخدام الذكاء الاصطناعي 
3.9.19    استراتيجيات خفض التكلفة بناءً على البيانات التي تم تحليلها بواسطة الذكاء الاصطناعي 

10.19    الابتكارات في الذكاء الاصطناعي لأبحاث طب الأسنان السريرية   

1.10.19    تنفيذ التكنولوجيات الناشئة في مجال البحوث السريرية في مجال طب الأسنان 
2.10.19    تحسين التحقق من نتائج أبحاث الأسنان السريرية باستخدام الذكاء الاصطناعي 
3.10.19    التعاون متعدد التخصصات في أبحاث الكشف السريري المدعومة بالذكاء الاصطناعي 

الوحدة 20. الأخلاقيات والتنظيم ومستقبل الذكاء الاصطناعي في طب الأسنان   

1.20    التحديات الأخلاقية في استخدام الذكاء الاصطناعي في طب الأسنان   

1.1.20    الأخلاقيات في صنع القرار السريري بمساعدة الذكاء الاصطناعي 
2.1.20    خصوصية المريض في بيئات طب الأسنان الذكية 
3.1.20    المساءلة المهنية والشفافية في أنظمة الذكاء الاصطناعي 

2.20    الاعتبارات الأخلاقية في جمع واستخدام بيانات طب الأسنان 

1.2.20    الموافقة المستنيرة وإدارة البيانات الأخلاقية في طب الأسنان 
2.2.20    الأمن والسرية في التعامل مع البيانات الحساسة 
3.2.20    أخلاقيات البحث مع مجموعات كبيرة من البيانات في طب الأسنان 

3.20    الإنصاف والتحيز في خوارزميات الذكاء الاصطناعي في طب الأسنان 

1.3.20    معالجة التحيزات في الخوارزميات لضمان الإنصاف 
2.3.20    الأخلاقيات في تنفيذ الخوارزميات التنبؤية في مجال صحة الفم 
3.3.20    الرصد المستمر للتخفيف من حدة التحيز وتعزيز الإنصاف 

4.20    اللوائح واللوائح في الذكاء الاصطناعي لطب الأسنان   

1.4.20    الامتثال التنظيمي في تطوير واستخدام تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي 
2.4.20    التكيف مع التغييرات القانونية في نشر أنظمة الذكاء الاصطناعي 
3.4.20    التعاون مع السلطات التنظيمية لضمان الامتثال 

5.20    الذكاء الاصطناعي والمسؤولية المهنية في طب الأسنان   

1.5.20    وضع معايير أخلاقية للمهنيين الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي 
2.5.20    المسؤولية المهنية في تفسير نتائج الذكاء الاصطناعي 
3.5.20    التدريب المستمر في مجال الأخلاقيات للمهنيين العاملين في مجال صحة الفم 

6.20    التأثير الاجتماعي للذكاء الاصطناعي على رعاية الأسنان 

1.6.20    تقييم الأثر الاجتماعي لإدخال منظمة العفو الدولية بشكل مسؤول 
2.6.20    التواصل الفعال حول تقنيات الذكاء الاصطناعي مع المرضى 
3.6.20    مشاركة المجتمع المحلي في تطوير تكنولوجيات طب الأسنان 

7.20    الذكاء الاصطناعي والحصول على رعاية الأسنان   

1.7.20    تحسين الوصول إلى خدمات طب الأسنان من خلال تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي 
2.7.20    معالجة تحديات إمكانية الوصول باستخدام حلول الذكاء الاصطناعي 
3.7.20    الإنصاف في توزيع خدمات طب الأسنان بمساعدة منظمة العفو الدولية 

8.20    الذكاء الاصطناعي والاستدامة في ممارسات طب الأسنان   

1.8.20    كفاءة الطاقة والحد من النفايات مع تنفيذ الذكاء الاصطناعي 
2.8.20    استراتيجيات الممارسات المستدامة المعززة بتكنولوجيات الذكاء الاصطناعي 
3.8.20    تقييم الأثر البيئي في تكامل نظم الذكاء الاصطناعي 

9.20    تطوير سياسة الذكاء الاصطناعي لقطاع طب الأسنان   

1.9.20    التعاون مع مؤسسات وضع السياسات الأخلاقية 
2.9.20    وضع مبادئ توجيهية للممارسات الجيدة لاستخدام الذكاء الاصطناعي 
3.9.20    المشاركة النشطة في صياغة السياسات الحكومية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي 

10.20    تقييم مخاطر الذكاء الاصطناعي وفوائده الأخلاقية في طب الأسنان 

1.10.20    تحليل المخاطر الأخلاقية في تنفيذ تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي 
2.10.20    التقييم المستمر للتأثير الأخلاقي على رعاية الأسنان 
3.10.20    الفوائد طويلة الأجل وتخفيف المخاطر في نشر أنظمة الذكاء الاصطناعي 

ستكتسب أحدث المعارف عن بانوراما الذكاء الاصطناعي المطبقة على طب الأسنان "