قم بتحسين الحملات الإعلانية في أفضل جامعة رقمية في العالم بحسب مجلة فوربس"

لتمييز نفسها عن منافسيها، تسعى الشركات المخصصة للتسويق الرقمي إلى تطبيق أدوات التعلم الآلي الأكثر تقدمًا لتحسين مواقعها على الويب. بهذا المعنى، فإن الشركات لديها الأولوية القصوى لتخصيص تجارب المستخدم لإقامة علاقات مبنية على الثقة والولاء. إحدى الأدوات الأكثر فعالية في هذا الصدد هي Chatbots أو المساعدين الافتراضيين. توفر هذه الأنظمة الذكية اهتمامًا شخصيًا للعملاء على مدار اليوم. بالتالي، فإنها تساعد في حل شكوك المستهلكين على المستوى العالمي والحفاظ على تواجد مستمر عبر الإنترنت.

لهذا السبب، تطلق TECH برنامجًا مبتكرًا سيقدم للخبراء استراتيجيات الذكاء الاصطناعي الأكثر فعالية في الإعلان عبر الإنترنت. تم تصميم المنهج الدراسي من قبل خبراء في هذا المجال، وسوف يتعمق في التحليلات التنبؤية والبيانات الضخمة (Big Data). تماشيًا مع هذا، سيركز جدول الأعمال على التسويق عبر البريد الإلكتروني (Email Marketing) لتخصيص الحملات. بالمثل، ستتعمق المواد التعليمية في تطبيق التعلم الآلي في أبحاث السوق وتصور البيانات المهمة. من ناحية أخرى، سيتناول التدريب تقنيات محددة تهدف إلى توليد العملاء المحتملين (Leads) باستخدام الذكاء الاصطناعي ودمج الأنظمة المستقلة في تحليل المنافسة.

بالإضافة إلى ذلك، تم تصميم المسار الأكاديمي بمنظور نظري وعملي حيث يحتوي على العديد من المواد التعليمية التكميلية لتعزيز التعلم بطريقة ديناميكية (بما في ذلك الملخصات التفاعلية أو مقاطع الفيديو التفصيلية أو دراسات الحالة). سيتمكن الطلاب من دخول الحرم الجامعي الافتراضي بشكل مريح، في أي وقت من اليوم. الشرط الوحيد هو أن يكون لدى الطلاب جهاز رقمي قادر على الوصول إلى الإنترنت. هي شهادة جامعية لا تتطلب التواجد في المراكز ولا يوجد بها فصول دراسية بجداول محددة مسبقاً. بهذه الطريقة، سيتمتع المهنيون بحرية أكبر في إدارة وقت وصولهم ذاتيًا والتوفيق بين أنشطتهم اليومية والتدريس عالي الجودة.

ستتمكن من التخلص من الضوضاء الصادرة عن أجهزة التشفير التلقائي لتحسين التجارب الرقمية للمستخدمين"

يحتوي الماجستير الخاص في الذكاء الاصطناعي في التسويق والاتصالات على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالا وحداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير حالات عملية يقدمها خبراء الذكاء الاصطناعي في التسويق والاتصال
يجمع المحتوى الرسومي والتخطيطي والعملي البارز الذي تم تصميمه به معلومات كاملة وعملية عن 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

سوف تكتسب المهارات الأكثر فعالية لدمج موارد التعلم الآلي في إدارة المبيعات" 

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.

ستعمل على تحسين فعالية استراتيجيات التسويق الخاصة بك من خلال تعزيز علاقة أوثق وأكثر تخصيصًا مع العملاء"

استفد من كل المزايا لمنهجية إعادة التعلم (Relearning): فهي ستسمح لك بتنظيم وقتك ووتيرة دراستك، والتكيف مع جداولك الزمنية"

ستزود هذه الشهادتك الجامعية الخريجين بفهم شامل لكيفية قدرة الذكاء الاصطناعي على تحويل صناعة التسويق والاتصالات. بالمثل، سيكون الطلاب مؤهلين تأهيلاً عاليًا لتصميم استراتيجيات مبتكرة، بناءً على البيانات الدقيقة والتحليل التنبؤي. بفضل هذا، سيقوم الخبراء بالترويج للحملات التي يتم تحديدها من خلال تخصيصها وتحسين العلاقات مع الجمهور. بالإضافة إلى ذلك، سيستفيدون من وسائل التعلم الآلي لتوقع احتياجات المستخدم والتعرف على أحدث الاتجاهات في الذكاء الاصطناعي.

تضع TECH موارد الوسائط المتعددة الأكثر ابتكارًا على الساحة الأكاديمية في متناول يدك حتى تتمكن من تحقيق النجاح في التسويق والاتصالات" 

الأهداف العامة

فهم أساسيات كيفية قيام الذكاء الاصطناعي بتحويل استراتيجيات التسويق الرقمي
تطوير ودمج وإدارة روبوتات الدردشة (chatbots) والمساعدين الافتراضيين لتحسين التفاعل مع العملاء
التعمق في أتمتة عملية شراء الإعلانات عبر الإنترنت وتحسينها من خلال الإعلانات الآلية باستخدام الذكاء الاصطناعي
تفسير كميات كبيرة من البيانات لاتخاذ القرارات الاستراتيجية في التسويق الرقمي
تطبيق الذكاء الاصطناعي في استراتيجيات التسويق عبر البريد الإلكتروني (Email Marketing) لتخصيص الحملات وأتمتتها
استكشاف الاتجاهات الناشئة في الذكاء الاصطناعي للتسويق الرقمي وفهم تأثيرها المحتمل على الصناعة

الأهداف المحددة

الوحدة 1. أسس الذكاء الاصطناعي 

استيعاب المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي المطبقة على التسويق الرقمي، بما في ذلك تطوره وتأثيره على الاستراتيجيات التجارية
تطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي المحددة لتحسين محرك البحث، وتحسين رؤية وفعالية الحملات الرقمية
تطوير المهارات اللازمة لتنفيذ برامج الدردشة الآلية (chatbots) والمساعدين الافتراضيين، وتحسين التفاعل مع العملاء وتخصيص التجارب

الوحدة 2. أنواع ودورة حياة البيانات

إعداد الإحصائيات الأكثر وصفية، مع مراعاة العوامل التي تتراوح بين السكان ومصادرهم.
التمييز بشكل مناسب بين دورة حياة البيانات، مع مراعاة مبادئ FAIR
استخدام أداة Gantt مخطط لإدارة كل من تخطيط المشاريع والمهام وجدولة الاتصالات
أداء وظائف جمع وتنظيف البيانات 
اكتساب معرفة واسعة بالجوانب التنظيمية مثل قانون حماية البيانات

الوحدة 3. البيانات في الذكاء الاصطناعي 

تنفيذ تقنيات التشغيل الآلي المتقدمة، مثل تحسين الحملات الإعلانية والإدارة الفعالة لتنظيم علاقات العملاء (CRM) باستخدام الأدوات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي
تطوير المهارات في تحديد وتأهيل العملاء المتوقعين من خلال الذكاء الاصطناعي، وتحسين الفعالية في كل من توليد العملاء المتوقعين وإدارتهم
تطبيق تحليل المشاعر باستخدام الذكاء الاصطناعي على الشبكات الاجتماعية وتعليقات العملاء (feedback)، وتحسين التفاعل وتحسين إدراك العلامة التجارية 

الوحدة 4. تعدين البيانات الاختيار والمعالجة المسبقة والتحول

اكتساب رؤية واسعة النطاق في الاستدلال الإحصائي
تنفيذ معالجات فعالة للقيم المفقودة، وتطبيق أقصى طرق احتساب الاحتمالية
تحديد البيانات بناءً على وجهات النظر والمعايير الرئيسية
تعزيز مهام المعالجة المسبقة للبيانات في بيئات البيانات الضخمة (Big Data)

الوحدة 5. الخوارزمية والتعقيد في الذكاء الاصطناعي

فهم أساسيات الخوارزميات والتعقيد الحسابي في سياق الذكاء الاصطناعي
التعرف على المفاهيم الأساسية للخوارزميات وهياكل البيانات وتقنيات تصميم الخوارزميات المستخدمة في التطبيقات
دراسة وتطبيق خوارزميات البحث والتحسين والتعلم الآلي في مشاكل الذكاء الاصطناعي
اكتشاف كيف يمكن تحسين الخوارزميات الحالية وتطوير خوارزميات جديدة لمواجهة التحديات في الذكاء الاصطناعي.
تطوير المهارات العملية في تنفيذ وتقييم الخوارزميات

الوحدة 6. الأنظمة الذكية 

تحليل نظرية الوكلاء بعمق لمعرفة العوامل التي تؤثر على الذكاء الاصطناعي وهندسة البرمجيات
إجراء تقييم فعال لجودة البيانات، مع مراعاة التمييز بين المعلومات والمعرفة
بناء أنطولوجيات المجال على مستوى أعلى وإتقان اللغات الخاصة بها
التعمق في الحالة الحالية والمستقبلية للويب الدلالي لتنفيذ عمليات الابتكار

الوحدة 7. التعلم الآلي واستخراج البيانات 

التعمق على نطاق واسع في المفاهيم الأساسية لعمليات اكتشاف التعلم الآلي
استكشاف معالجة البيانات والتصور واستكشاف المتغيرات
إتقان آليات الشبكات العصبية، باستخدام خوارزمية الانتشار العكسي (Backpropagation) بشكل مناسب
تحليل التنقيب عن النصوص ومعالجة اللغات الطبيعية

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

الحصول على رؤية شاملة للتعلم العميق وتطبيقاته المختلفة في مجال الاتصالات
تصميم البنيات مع الأخذ في الاعتبار العلاقة بين الطبقات والانتشار إلى الأمام
بناء الشبكات العصبية من خلال تحديد الأوزان والتدريب
تطبيق المبادئ الأساسية للشبكات العصبية، وضبط المعلمات الضرورية
تنفيذ الإدراك المتعدد الطبقات (MLP) مع Keras

الوحدة 9. تدريب الشبكات العصبية العميقة

تحديد مشاكل التدرجات وتنفيذ تقنيات لتحسينها
تنفيذ جداول معدلات التعلم، وتطبيق شروط التيسير
الحصول على إرشادات عملية في تصميم النموذج واختيار المقاييس ومعايير التقييم
تنفيذ الحد الأقصى من إجراءات تنظيم الإنتروبيا 

الوحدة 10. تخصيص النموذج والتدريب باستخدام TensorFlow 

إجراء تدريب نموذجي باستخدام TensorFlow وإجراء عمليات الرسم البياني
تخصيص نماذج التدريب والخوارزميات بشكل فعال
اكتساب معرفة واسعة بميزات TensorFlow والرسوم البيانية
استخدام tfdata API لمعالجة البيانات
تطوير تطبيقات التعلم العميق (Deep Learning) باستخدام أدوات TensorFlow الأكثر تقدمًا

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

إتقان هندسة Visual Cortex، مع الأخذ في الاعتبار وظائف القشرة البصرية ونظريات الرؤية الحاسوبية
تنفيذ ResNet CNN باستخدام Keras
تنفيذ عمليات التعلم عن طريق الانتقال، مع معرفة مزاياه
تنفيذ طرق الكشف عن الأشياء وتقنيات التتبع

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

إنشاء نصوص باستخدام RNN وإدارة لغتها الطبيعية على النحو الأمثل
إنشاء مجموعات بيانات التدريب، وإجراء التنظيف المناسب وتحويل المعلومات
استخدام شبكات التشفير وفك التشفير (encoder-decoder) للترجمة الآلية
استخدام نماذج المحولات لرؤية اللغة
تطوير تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية (NLP) باستخدام RNN وAttention

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

تمثيل البيانات بطريقة فعالة، وتقليل الأبعاد من خلال التعلم العميق
تنفيذ عمليات PCA باستخدام جهاز تشفير تلقائي خطي غير مكتمل
إزالة الضوضاء من أجهزة التشفير التلقائي عن طريق تطبيق المرشحات وتقنيات التنظيم
إنشاء صور MNIST للأزياء
معرفة شبكات الخصومة التوليدية ونماذج الانتشار

الوحدة 14. الحوسبة الحيوية

توظيف خوارزميات التكيف الاجتماعي بشكل فعال باستخدام مستعمرة النمل والحوسبة السحابية الجزيئية
تطبيق استراتيجيات استكشاف واستغلال الفضاء للخوارزميات الجينية
الخوض في نماذج الحوسبة التطورية المختلفة
فهم الاستخدامات المختلفة للشبكات العصبية في مجالات مثل البحث الطبي أو الاقتصاد أو الرؤية الاصطناعية 

الوحدة 15. الذكاء الاصطناعي الاستراتيجيات والتطبيقات

معالجة انعكاسات الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية للتغلب على التحديات واغتنام الفرص
التعرف على آثار التعلم الآلي في الخدمات الصحية وقطاع البيع بالتجزئة (Retail) والتعليم والإدارات العامة
تحليل أحدث الاتجاهات في هذا المجال وتحليل تحدياته للمستقبل

الوحدة 16. الذكاء الاصطناعي في استراتيجيات التسويق الرقمي

تنفيذ عمليات تحويل التسويق الرقمي باستخدام الذكاء الاصطناعي
التحكم في أدوات التعلم الآلي الأكثر تقدمًا للتواصل مع العملاء
تخصيص تجارب المستخدم على مواقع الويب والشبكات الاجتماعية
تطوير روبوتات الدردشة (chatbots) والمساعدين الافتراضيين في التسويق الرقمي

الوحدة 17. توليد المحتوى باستخدام الذكاء الاصطناعي 

إتقان أنظمة الذكاء الاصطناعي لتحسين محركات البحث (SEO) والتسويق عبر محركات البحث (SEM)
إجراء التحليل التنبؤي واستخدم البيانات الضخمة (Big Data) في التسويق الرقمي
استخدم التسويق عبر البريد الإلكتروني (Email Marketing) للتخصيص والأتمتة في الحملات
تحليل الاتجاهات المستقبلية في الذكاء الاصطناعي للتسويق الرقمي

الوحدة 18. أتمتة وتحسين عمليات التسويق باستخدام الذكاء الاصطناعي 

تطوير عمليات أتمتة التسويق باستخدام الذكاء الاصطناعي
دمج البيانات والمنصات في استراتيجيات التسويق الآلي
تحسين الحملات الإعلانية من خلال التعلم الآلي
تحليل المشاعر باستخدام الذكاء الاصطناعي في الشبكات الاجتماعية، مع الاستفادة من ردود أفعال (feedback) العملاء

الوحدة 19. تحليل بيانات الاتصالات والتسويق لاتخاذ القرار  

إتقان تقنيات محددة لتحليل بيانات الاتصالات والتسويق
تطبيق الذكاء الاصطناعي في تحليل كميات كبيرة من البيانات
تطوير التحليل التنبؤي لاتخاذ قرارات مستنيرة
تحسين استراتيجيات التسويق باستخدام الذكاء الاصطناعي

الوحدة 20. المبيعات وتوليد العملاء المحتملين (Leads) باستخدام الذكاء الاصطناعي

رعاية إجراءات الأداة لإنشاء عملاء محتملين (Leads) باستخدام الذكاء الاصطناعي
تنفيذ المساعدين الظاهريين في عمليات المبيعات
التنبؤ باحتياجات المستهلك من خلال التعلم الآلي
معرفة الابتكارات والتنبؤات الرئيسية في مجال المبيعات

إن المهارات التي ستحصل عليها بعد الماجستير الخاص سترفع آفاقك المهنية وستسمح لك بتمييز نفسك عن الباقي"