إن الأهمية الحالية للذكاء الاصطناعي تجعل من شهادة الخبرة الجامعية هذه رهانًا آمنًا، مع سوق سريعة التوسع ستوفر لك العديد من الفرص"

تُعد الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) من عوامل التمكين الرئيسية لحل مشاكل التعلم الآلي التي تتضمن بيانات مرئية. تتمتع هذه الهياكل بمجموعة واسعة من التطبيقات، وهي مفيدة بشكل خاص في المجال الصحي. يستخدم المتخصصون في مجال الصحة شبكة CNN في برامجهم الطبية لتشخيص الأمراض من خلال صور مثل الأشعة السينية أو الأشعة المقطعية. وبهذه الطريقة، تكون هذه الأنظمة مفيدة للغاية في تخطيط العلاج الإشعاعي، مما يساعد على تحديد الجرعة المثلى من الإشعاع. علاوة على ذلك، يمكن استخدام هذه العناصر لتطوير حلول مبتكرة قد تشمل المراقبة عن بُعد. 

وفي هذا السياق، تنفذ TECH شهادة الخبرة الجامعية موجهًة للبحث والتطوير والابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي سيتعمق المنهج الدراسي في جوانب مثل الرؤية الحاسوبية، و التعلّم عن طريق التحويل Tranfer Learning أو الشبكات التوليدية العدائية.  بالإضافة إلى ذلك، ستقوم المواد التعليمية بتحليل معالجة اللغات الطبيعية بالتفصيل، مع تغطية التقنيات المتقدمة، بما في ذلك Word Embedings, Tranformers أو تحليل المشاعر كما سيوفر البرنامج أيضًا مفاتيح الاستخدام الصحيح للذكاء الاصطناعي AI, المفتوح GTP، بحيث يتمكن الطلاب من توليد نصوص متماسكة من مدخلات معينة.  

ونظراً لأن هذه الشهادة الجامعية تُقدم عبر الإنترنت بالكامل، سيستمتع الطلاب بتجربة تعليمية من الدرجة الأولى دون الحاجة إلى السفر غير الملائم إلى مراكز الدراسة. وبالمثل، سيعزز الطلاب معرفتهم من خلال مكتبة مليئة بمصادر الوسائط المتعددة، بما في ذلك دراسات الحالة والملخصات التفاعلية. من ناحية أخرى، تستخدم TECH نظام التعليم الثوري لـإعادة التعلم Relearning. وبفضل ذلك، سيستمتع المتخصصون بعملية تعلم طبيعية وتدريجية.

نقل التعلم عبر الإنترنت إلى أفضل جامعة رقمية في العالم وفقاً لمجلة فوربس"

تحتوي شهادة الخبرة الجامعية في المدن الذكية (Smart Cities) والذكاء الاصطناعي على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالاً وحداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير دراسات حالة يقدمها خبراء المدن الذكية (Smart Cities) والذكاء الاصطناعي
يوفر المحتوى البياني والتخطيطي والعملي البارز للكتاب معلومات عملية عن تلك التخصصات الضرورية 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

هل ترغب في التخصص في برنامج الذكاء الاصطناعي المفتوح GTP؟ احصل عليها بهذه الشهادة الجامعية في 540 ساعة فقط"

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. 

سوف تتقن نماذج التحويل واستخدامها لترجمة النصوص بلغات مختلفة بدقة"

وبفضل منهجية إعادة التعلُّم Relearning الثورية، ستستمتع بتجربة تعلُّم مرنة وإيجابية"

من خلال شهادة الخبرة الجامعية هذه، سيكتسب الخريجون فهمًا راسخًا لـ المدن الذكية Smart Cities والذكاء الاصطناعي للارتقاء بآفاقهم المهنية. سيُثري الطلاب ممارستهم اليومية بمهارات جديدة، مما سيمكنهم من التعامل بنجاح مع الأدوات الأكثر تقدمًا في معالجة اللغات الطبيعية. كما سيتقن المحترفون أيضاً استخدام الرؤية الحاسوبية لتحديد وتصنيف الأجسام من خلال الصور أو مقاطع الفيديو. وهذا سيمكنهم من تحقيق قفزة في مجموعة واسعة من الصناعات، لتي تشمل من الأمن السيبراني إلى الطب والنقل.

سوف تعمق معرفتك في مجال المدن الذكية لتحسين نوعية حياة السكان"

الأهداف العامة

عرض المشهد الحالي لنموذج المدن الذكية Smart Cities في مختلف البلدان
تحليل مزايا نموذج المدن الذكية Smart Cities فائقة الاتصال
إنشاء نماذج مختلفة لـ Big Dataونماذجهم التنبؤية
اقتراح سيناريوهات التطبيق في أنماط المدن المختلفة
تطوير المعرفة المتخصصة في البرمجة اللغوية العصبية  NLPووحدة معالجة اللغات الطبيعيةNLU 
فحص أداء الـ Word Embedingsا
تحليل آلية عمل المحولات الكهربائية
تطوير حالات الاستخدام التي يمكن تطبيق البرمجة اللغوية العصبية فيهاNLP 
تحديد كيفية عمل طبقة الالتفاف وكيف يعمل  التعلم بالانتقالTransfer Learning
تحديد الأنواع المختلفة من الخوارزميات المستخدمة بشكل رئيسي في الرؤية الحاسوبية

الأهداف المحددة

الوحدة 1. المدن الذكيةSmart Cities كأدوات للابتكار

تحليل المنصة التكنولوجية
تحديد ماهية المدينة الرقمية التوأم (النموذج الافتراضي)
تحديد طبقات الرصد: الكثافة والحركة والاستهلاك والماء والرياح والإشعاع الشمسي وغيرها
لإجراء تحليل مقارن للمتغيرات
دمج شبكات الاستشعار المختلفة (IoT/M2M) بالإضافة إلى معايير سلوك سكان المدينة (التي تُعتبر كمستشعرات بشرية)
وضع رؤية تفصيلية لكيفية تأثير المدن الذكية على مستقبل الناس

الوحدة 2. البحث والتطوير والذكاء الاصطناعي NLP / NLU. التمثيلات والمحولات

تطوير المعرفة المتخصصة. اللغوية العصبية  NLPووحدة معالجة اللغات الطبيعيةNLU معالجة اللغة الطبيعية
تحديد ما هو مفهوم اللغة الطبيعية NLU
فهم استخدام Word Embedings وأمثلة باستخدام Word2vec
تحليل المحولات
فحص أمثلة المحولات التطبيقية المختلفة
التعمق في مجال معالجة اللغة الطبيعية / فهم اللغة الطبيعية من خلال حالات الاستخدام الشائعة

الوحدة 3. البحث والتطوير والذكاء الاصطناعي الرؤية الحاسوبية. تحديد وتتبع الأجسام

تحليل ما هي الرؤية الحاسوبية؟
تحديد مهام الرؤية الحاسوبية النموذجية
حلّل، خطوة بخطوة، كيفية عمل التلافيف وكيفية عمل التعلّم التحويلي
تحديد الآليات المتاحة لدينا لإنشاء صور معدلة من صورنا الخاصة من أجل الحصول على المزيد من بيانات التدريب
تجميع المهام النموذجية التي يمكن تنفيذها باستخدام الرؤية الحاسوبية
دراسة حالات الاستخدام التجاري للرؤية الحاسوبية

سوف تتخصص في مجال الرؤية الحاسوبية للتعرف على الوجوه وتتفوق في مجالات مثل الأمن"