نظرة عامة على الدورة:
تزود هذه الدورة المشاركين بالأساليب اللازمة للاستفادة من التحليلات بالذكاء الاصطناعي لتحقيق نتائج أعمال استراتيجية وتشغيلية. تغطي الدور التحويلي للذكاء الاصطناعي في تحليلات الأعمال، بما في ذلك تطبيق خوارزميات الذكاء الاصطناعي وتعزيز عملية اتخاذ القرار من خلال التعلم الآلي.
سيستكشف المشاركون تقنيات مثل التحليلات التنبؤية والوصفية والتوجيهية، وسيتعلمون كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات مدعومة بالبيانات. ستوضح دراسات الحالة الواقعية تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تحليل مشاعر العملاء، وتجزئة السوق، والإدارة التشغيلية.
كما تقدم الدورة رؤى حول تقنيات إعداد البيانات، وحلول تخزين بيانات الذكاء الاصطناعي، ودمج تحليلات البيانات الضخمة مع المنصات السحابية مثل Amazon AWS وGoogle Cloud وMicrosoft Azure. مع التركيز على أطر عمل تقنيات الذكاء الاصطناعي واستراتيجيات النشر، يهدف هذا البرنامج إلى تحويل كيفية استخدام الشركات للبيانات والذكاء الاصطناعي لتحقيق النجاح.
الجمهور المستهدف:
محللو الأعمال الذين يسعون إلى دمج الذكاء الاصطناعي في عمليات التحليلات الخاصة بهم.
- علماء البيانات ومحترفو التعلم الآلي الذين يهدفون إلى التخصص في تطبيقات الأعمال.
- المديرون وصناع القرار الذين يحتاجون إلى رؤى مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
- المتخصصون في أدوار تكنولوجيا المعلومات والعمليات والتسويق وسلسلة التوريد الذين يتطلعون إلى تعزيز مهاراتهم في الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات.
الإدارات المستهدفة:
- فرق تحليلات البيانات وذكاء الأعمال
- إدارات التسويق وتجربة العملاء
- إدارة العمليات وسلسلة التوريد
- أقسام تكنولوجيا المعلومات والتحول الرقمي
القطاعات المستهدفة:
- التجزئة والتجارة الإلكترونية
- المالية والمصرفية
- الرعاية الصحية
- التصنيع
- اللوجستيات وسلسلة التوريد
أهداف الدورة:
بنهاية هذه الدورة، سيكون المشاركون قادرين على:
- تطبيق التحليلات بالذكاء الاصطناعي لحل تحديات الأعمال.
- استخدام الذكاء الاصطناعي للنمذجة التنبؤية، وتجزئة السوق، والتنبؤ.
- تطبيق أطر عمل ذكاء الأعمال وحلول الذكاء الاصطناعي القائمة على السحابة.
- تحليل مشاعر العملاء باستخدام تقنيات تحليلات البيانات المتقدمة.
- نشر أطر عمل تقنيات الذكاء الاصطناعي وتحسين عمليات الأعمال باستخدام الذكاء الاصطناعي.
منهجية التدريب:
تستخدم هذه الدورة منهجية تفاعلية وجذابة، تجمع بين التعلم النظري والتطبيقات العملية. سيستكشف المشاركون سيناريوهات واقعية من خلال دراسات حالة حول الذكاء الاصطناعي في الأعمال، ويشاركون في مناقشات جماعية حول استراتيجيات نشر الذكاء الاصطناعي، ويكتسبون خبرة عملية مع Google Cloud وAmazon AWS. تضمن تقنيات مثل تمارين المحاكاة، ولعب الأدوار، وجلسات التغذية الراجعة أن يكون المشاركون مجهزين لتطبيق تعلمهم بفعالية.
أدوات الدورة:
سيتلقى المشاركون:
كتب إلكترونية ومواد قراءة شاملة للدورة
قوالب للتحليلات التنبؤية ومعالجة البيانات
قوائم مرجعية لاستراتيجيات نشر الذكاء الاصطناعي
محتوى الدورة:
اليوم الأول: أسس التحليلات بالذكاء الاصطناعي
- الموضوع 1: مقدمة في التحليلات بالذكاء الاصطناعي وتحليلات الأعمال
- الموضوع 2: التمييز بين ذكاء الأعمال وتحليلات الأعمال
- الموضوع 3: تصنيف الأساليب التحليلية: التحليلات الوصفية والتنبؤية والتوجيهية
- الموضوع 4: نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي ودوره في اتخاذ القرارات المدعومة بالبيانات
- الموضوع 5: إطار عمل تقنيات تحليلات الأعمال (BA.TF)
- الموضوع 6: مصادر البيانات: البيانات المهيكلة وغير المهيكلة وشبه المهيكلة
- تأمل ومراجعة: استعراض للمفاهيم الأساسية ومناقشة جماعية حول التطبيقات المحتملة.
اليوم الثاني: إعداد البيانات والنمذجة
- الموضوع 1: تقنيات إعداد البيانات: عمليات ETL وتنظيف البيانات
- الموضوع 2: حلول تخزين البيانات: مستودعات البيانات مقابل بحيرات البيانات
- الموضوع 3: مقدمة في التعلم الآلي: التعلم المراقب وغير المراقب والتعلم المعزز
- الموضوع 4: الشبكات العصبية: الأساسيات والتطبيقات في تحليلات الأعمال
- الموضوع 5: أنواع المشكلات في الذكاء الاصطناعي: التصنيف والانحدار والتجميع
- الموضوع 6: حالات استخدام الأعمال للتحليلات التنبؤية
- تأمل ومراجعة: جلسة تفاعلية لتحديد التحديات في إعداد البيانات ومناقشة دراسات الحالة.
اليوم الثالث: تقنيات التحليل المتقدمة
- الموضوع 1: التحليلات التوجيهية وتقنيات التحسين
- الموضوع 2: الذكاء الاصطناعي في تحليل مشاعر العملاء وتجزئة السوق
- الموضوع 3: أساليب تحليل البيانات المتقدمة للحصول على رؤى فورية
- الموضوع 4: الأتمتة والذكاء الاصطناعي في عمليات الأعمال
- الموضوع 5: دراسة حالة: نشر الذكاء الاصطناعي في إدارة التجزئة وسلسلة التوريد
- الموضوع 6: التحسين المستمر باستخدام الذكاء الاصطناعي في الإدارة التشغيلية
- تأمل ومراجعة: عروض تقديمية للمشاركين حول تطبيق التقنيات المتقدمة في مجالاتهم.
اليوم الرابع: استراتيجيات نشر الذكاء الاصطناعي
- الموضوع 1: المنصات السحابية للذكاء الاصطناعي: Amazon AWS وGoogle Cloud وMicrosoft Azure
- الموضوع 2: دمج أطر عمل الذكاء الاصطناعي: TensorFlow وScikit-Learn وغيرها
- الموضوع 3: حوكمة البيانات والأمن في بيئات البيانات الضخمة
- الموضوع 4: نماذج النشر: قرارات البناء أو الشراء لحلول الذكاء الاصطناعي
- الموضوع 5: الذكاء الاصطناعي لأنظمة التوصية وتحليلات التجزئة
- الموضوع 6: مقاييس التقييم لفعالية نماذج الذكاء الاصطناعي
- تأمل ومراجعة: تمارين جماعية حول اختيار ونشر أدوات الذكاء الاصطناعي لسيناريوهات العالم الحقيقي.
اليوم الخامس: التطبيقات العملية والاتجاهات المستقبلية
- الموضوع 1: تكامل التطبيقات واختبار نماذج الذكاء الاصطناعي
- الموضوع 2: الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لدعم القرار والأتمتة
- الموضوع 3: الاتجاهات الناشئة في الذكاء الاصطناعي وتحليلات الأعمال
- الموضوع 4: دراسة حالة: تحليلات التدفق في الوقت الفعلي لرؤى العملاء
- الموضوع 5: الاعتبارات الأخلاقية في تطبيق الذكاء الاصطناعي
- الموضوع 6: مشروع التخرج: تصميم حل أعمال مدعوم بالذكاء الاصطناعي
- تأمل ومراجعة: مناقشة جماعية نهائية وجلسة تغذية راجعة حول مخرجات الدورة وتطبيقاتها.
كيف تختلف هذه الدورة عن دورات الذكاء الاصطناعي الأخرى:
تتميز هذه الدورة بتركيزها على التطبيقات الواقعية وصنع القرار. على عكس دورات الذكاء الاصطناعي العامة، فإنها تدمج سيناريوهات عملية مثل الذكاء الاصطناعي في تحليل مشاعر العملاء وتحسين سلسلة التوريد. من خلال التركيز على المنصات السحابية، وتحليلات البيانات الضخمة، وأطر عمل ذكاء الأعمال، يضمن البرنامج تزويد المشاركين بأحدث الأساليب والتقنيات. تتجاوز هذه الدورة الجانب النظري، وتقدم رؤى واستراتيجيات قابلة للتنفيذ للاستفادة من الذكاء الاصطناعي في تحويل عمليات الأعمال.
