إمكانيات Deep Learning لا حصر لها. في هذا البرنامج، سيتم تحليل خصائصه الحالية للتنبؤ بالتقدم المستقبلي" 

في بعض الأحيان يكون Machine Learning منتشرًا على نطاق واسع بحيث يصعب التعرف عليه. هذا هو الحال بالنسبة لأنظمة الإحالة على YouTube أو Netflix. يتم أخذ بعض البيانات الناتجة عن تفاعل الفرد على المنصة، ومقارنتها ببيانات المستخدمين الآخرين ذوي الخصائص المشابهة، ويتم تقديم منتج يثير اهتمام المستخدم مسبقًا. وصلت هذه التقنية إلى أقصى حد لها على TikTok، حيث نشأ جدل حول الخوارزمية بسبب دقتها الكبيرة. 

لمعالجة موضوع الذكاء الاصطناعي من وجهة نظر موضوعية، سنبدأ بشرح كيفية عمله وطريقة إدارته للبيانات. كذلك Machine Learning وDeep Learning والمقارنة بين الاثنين. 

بعد ذلك، سيتم تعريف Robotic Process Automation (RPA) لأتمتة العمليات التي تحاكي الإجراءات البشرية من خلال واجهة نظام الكمبيوتر. وNatural Language Processing (NLP)، لدراسة التفاعلات بين أجهزة الكمبيوتر واللغة البشرية. 

أخيرًا، فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي، سنتعمق في التعرف على الصور وتطبيق الشبكات العصبية ودورات حياتها وإمكانيات التطبيقات الجديدة؛ التأكيد على أخلاقيات الأنظمة وكشف التحيز. 

كل هذا، من خلال طريقة عبر الإنترنت، بدون جداول ومع توفر المنهج بالكامل منذ اليوم الأول. سوف تحتاج فقط إلى جهاز متصل بالإنترنت. بهذه الطريقة، سيتمكن الطالب من تنظيم نفسه حسب ظروفه، وبالتالي تعزيز التعلم. 

في TECH سوف تتعلم كيفية تحديد الاختلافات بين التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف في مجال Machine Learning" 

تحتوي المحاضرة الجامعية في الذكاء الاصطناعي في هندسة الأنظمة وتكنولوجيا المعلومات على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالا و حداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير حالات عملية يقدمها خبراء الذكاء الاصطناعي في هندسة الأنظمة وتكنولوجيا المعلومات 
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 

خلال المحاضرة الجامعية، ستتعلم مفاتيح Robotic Process Automation، وهي أتمتة العمليات التي يتم تطبيقها عادةً للمساعدة في المحادثات على صفحات الويب" 

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.

في TECH ستعمل مع الخوارزميات المستخدمة في التعرف على الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي"

تعتبر الأخلاقيات أحد العوائق الرئيسية أمام تقدم الذكاء الاصطناعي. في TECH نشرح ما هي الخطوط .الحمراء"

يعتمد هيكل المحاضرة الجامعية في الذكاء الاصطناعي في هندسة الأنظمة وتكنولوجيا المعلومات على تعريف الذكاء الاصطناعي. للدخول في مفاهيم أكثر تعقيدًا مثل Machine Learning أو Deep Learning أو Robotic Process Automation أو Natural Language Processing. كما أنه يتعمق في اثنين من الجوانب الرئيسية للذكاء الاصطناعي: التعرف على الصور والشبكات العصبية. أخيرًا، تم تحديد دورات الحياة والتطبيقات الجديدة للذكاء الاصطناعي. 

من خلال هذا البرنامج ستتعرف على مجموعة واسعة من التطبيقات التي تمتلكها الشبكات العصبية في مجال الذكاء الاصطناعي" 

الوحدة 1. الذكاء الاصطناعي في هندسة الأنظمة وتكنولوجيا المعلومات 

1.1    الذكاء الاصطناعي 

1.1.1    الذكاء في هندسة الأنظمة 
2.1.1    الذكاء الاصطناعي 
3.1.1    الذكاء الاصطناعي المفاهيم المتقدمة 

2.1    أهمية البيانات 

1.2.1    استيعاب البيانات 
2.2.1    التحليل والتنميط 
3.2.1    تحسين البيانات 

3.1    Machine Learning في الذكاء الاصطناعي 

1.3.1    التعلم الالي 
2.3.1    التعلم تحت الإشراف  
3.3.1    تعليم غير مشرف عليه  

4.1    deep Learning في الذكاء الاصطناعي 

1.4.1    Deep Learning  مقابل. Machine Learning 
2.4.1    الشبكات العصبية 

5.1    Robotic Process Automation (RPA) في الذكاء الاصطناعي 

1.5.1    RPA في الذكاء الاصطناعي 
2.5.1    أتمتة العملية. الممارسات الجيدة 
3.5.1    أتمتة العملية. التحسين المستمر 

6.1    Natural Language Processing (NLP) في الذكاء الاصطناعي 

1.6.1    NLP في الذكاء الاصطناعي 
2.6.1    NPL المطبق على البرمجيات 
3.6.1    معالجة اللغة الطبيعية (NLP). التطبيق 

7.1    التعرف على الصور في الذكاء الاصطناعي 

1.7.1    النماذج 
2.7.1    الخوارزميات 
3.7.1    التطبيقات 

8.1    الشبكات العصبية في الذكاء الاصطناعي 

1.8.1    النماذج 
2.8.1    خوارزميات التعلم 
3.8.1    تطبيقات الشبكات العصبية في الذكاء الاصطناعي 

9.1    دورة حياة نماذج الذكاء الاصطناعي (AI). 

1.9.1    تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي 
2.9.1    التمرين 
3.9.1    بدء الإنتاج 

10.1    تطبيقات جديدة للذكاء الاصطناعي 

1.10.1    الأخلاقيات في أنظمة الذكاء الاصطناعي 
2.10.1    كشف التحيز 
3.10.1    تطبيقات الذكاء الاصطناعي الجديدة

خصصت TECH موضوعًا لتحليل التحيزات التي قد تنشأ في عملية تطوير الذكاء الاصطناعي"