ستقوم بتطوير مهاراتك في تحليل بيانات التصميم، مما سيمكنك من اكتساب رؤى مفيدة حول أنماط المستخدمين واتجاهات السوق“

لقد أصبحت الأنظمة الذكية مورداً لا غنى عنه للمصممين حيث تقوم بتحليل بيانات المستخدمين لتحديد الأنماط والتوجهات. وبهذه الطريقة، يمكن للخبراء تحسين تصميماتهم لتحسين سهولة الاستخدام وتحسين تجربة المستخدم. هذا بالإضافة إلى قدرته على تحديد أخطاء ومشاكل التصميم تلقائيًا في النماذج الأولية للتطوير. يسمح ذلك للمهنيين بتصحيح مشاريعهم قبل إطلاقها، مما يقلل من مخاطر حدوث مشاكل بعد التنفيذ. في هذا السيناريو، طورت جامعة TECH برنامجاً يتألف من 120 ساعة إقامة في كيان مرجعي في مجال الذكاء الاصطناعي في التصميم. 

على مدار 3 أسابيع، سيصبح الخريجون جزءًا من فريق من المتخصصين رفيعي المستوى، حيث سيعملون معهم بنشاط على إنشاء منتجات إبداعية. وبهذه الطريقة، سيطور الطلاب مهارات متقدمة للتعامل مع أدوات مثل TensorFlow أو Deep Dream Generator أو Fotor. ونتيجة لذلك، ستعمل على تحسين ممارساتها اليومية والاستفادة القصوى من الفرص العديدة التي توفرها هذه الصناعة. 

من ناحية أخرى، خلال فترة الإقامة في الموقع، سيتم دعم الخريجين من قبل مدرس مساعد. ستكون هذه الشخصية مسؤولة عن ضمان الامتثال لجميع المتطلبات التي تم تصميم هذا التدريب العملي من أجلها. وفي الوقت نفسه، سيقومون بحل أي شكوك قد تطرأ أثناء المسار الأكاديمي وتزويد الطلاب بنصائح مخصصة وفقاً لاحتياجاتهم. مما لا شك فيه أن هذا مقترح تعليمي مثالي للمصممين الذين يرغبون في اكتساب مهارات جديدة لتنفيذ مقترحات مبتكرة وإبداعية للغاية.

استمتع بإقامة مكثفة لمدة 3 أسابيع في مركز مرموق وتعرف على أحدث الإجراءات السريرية لتنمو بشكل احترافي"

سيزود هذا التدريب العملي المصممين بالمهارات التقنية في المجالات الرئيسية للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك معالجة اللغات الطبيعية والرؤية الحاسوبية والتعلم العميق. بهذه الطريقة، سينفذ الخريجون مشاريع باستخدام تقنيات مثل تخصيص تجربة المستخدم، وتوليد التصميم التلقائي وتحليل سلوك المستخدم. وفي الوقت نفسه، سيتعامل الطلاب بفعالية مع أدوات متطورة مثل TensorFlow لإنشاء نماذج توليدية قادرة على توليد العناصر المرئية تلقائيًا. 

سوف تقوم بتطوير مساعدين افتراضيين متخصصين في التصميم لإنشاء تصميمات ونماذج أولية للمنتجات الرقمية تلقائياً“

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
تطوير المهارات اللازمة لتطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي في مشاريع التصميم، بما في ذلك إنشاء المحتوى التلقائي وتحسين التصميم والتعرف على الأنماط
تطبيق الأدوات التعاونية، والاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتحسين التواصل والكفاءة في فرق التصميم
فهم التعايش بين التصميم التفاعلي والذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة المستخدم
تطوير المهارات في التصميم التكيفي، مع مراعاة سلوك المستخدم وتطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي المتقدمة
فهم الدور التحويلي للذكاء الاصطناعي في ابتكار عمليات التصميم والتصنيع

الأهداف المحددة

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
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
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
تقنيات الاستدلال الإحصائي الرئيسية لفهم وتطبيق الأساليب الإحصائية في استخراج البيانات
إجراء تحليل استكشافي مفصل لمجموعات البيانات لتحديد الأنماط والحالات الشاذة والاتجاهات ذات الصلة
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
تقييم ومقارنة مختلف تمثيلات المعرفة، ودمجها لتحسين كفاءة ودقة الأنظمة الذكية
دراسة تقنيات التجميع clustering لتحديد الأنماط والهياكل في مجموعات البيانات غير الموسومة
تطوير المهارات في التصميم التكيفي، مع مراعاة سلوك المستخدم وتطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي المتقدمة
تنفيذ التعلم التحويلي  Transfer Learning  كأسلوب متقدم لتحسين أداء النموذج في مهام محددة
تنفيذ استراتيجيات التخصيص الشامل في الإنتاج من خلال الذكاء الاصطناعي، وتكييف المنتجات مع الاحتياجات الفردية
تطبيق تقنيات تحسين بنية الرقائق الدقيقة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لتحسين الأداء والكفاءة

يوفر لك هذا التدريب العملي الفرصة للتطور في سيناريو عمل حقيقي، مع ضمان وجود مؤسسة في طليعة التكنولوجيا“