شهادة ممارس الذكاء الاصطناعي المعتمد من AWS

الأهداف

تهدف الدورة إلى:

• بناء فهم واضح لأساسيات الذكاء الاصطناعي.
• التعرف على مفاهيم تعلم الآلة واستخداماتها.
• فهم الذكاء الاصطناعي التوليدي وتطبيقاته العملية.
• التمييز بين أنواع تقنيات الذكاء الاصطناعي.
• التعرف على حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في المؤسسات.
• فهم كيفية اختيار الحلول المناسبة لاحتياجات الأعمال.
• التعرف على خدمات AWS المرتبطة بالذكاء الاصطناعي.
• تطوير مهارات التعامل مع أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي.
• فهم مبادئ الاستخدام المسؤول والأخلاقي للذكاء الاصطناعي.
• التعرف على أساسيات أمن وخصوصية حلول الذكاء الاصطناعي.
• الاستعداد لشهادة AWS Certified AI Practitioner.
• دعم التطور المهني في مجالات التقنية والتحول الرقمي.

الفئة المستهدفة

تناسب دورة ممارس الذكاء الاصطناعي المعتمد من AWS الفئات التالية:

• المبتدئون الراغبون في دخول مجال الذكاء الاصطناعي.
• طلاب وخريجو التخصصات التقنية وغير التقنية.
• محللو الأعمال.
• محللو البيانات المبتدئون.
• مديرو المنتجات.
• مديرو المشروعات.
• متخصصو التسويق والمبيعات.
• مسؤولو التحول الرقمي.
• موظفو تقنية المعلومات والدعم التقني.
• أصحاب الأعمال ورواد الأعمال.
• العاملون في الموارد البشرية والعمليات والمالية.
• صناع القرار داخل المؤسسات.
• الاستشاريون ومتخصصو تطوير الأعمال.
• العاملون في الجهات الحكومية والخاصة.
• من يرغب في بدء مسار مهني في AWS والذكاء الاصطناعي.

المميزات

• برنامج تأسيسي مناسب للمبتدئين.
• محتوى يجمع بين الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي التوليدي.
• التركيز على التطبيقات العملية داخل المؤسسات.
• التعرف على حلول وخدمات AWS المرتبطة بالذكاء الاصطناعي.
• عدم اشتراط خبرة برمجية متقدمة.
• دراسة مفاهيم الأمن والخصوصية والحوكمة.
• التأهيل المنظم لشهادة AWS للذكاء الاصطناعي.
• دورة عن بعد يمكن حضورها من مختلف مناطق المملكة.
• 40 ساعة تدريبية موزعة على 5 أيام.
• محتوى مناسب للمتخصصين التقنيين وغير التقنيين.
• دعم تطوير المهارات المطلوبة في بيئات العمل الرقمية.
• تقديم البرنامج من خلال بادر تكنولوجي.

المحاور

المحور الأول: أساسيات الذكاء الاصطناعي

• مفهوم الذكاء الاصطناعي.
• أنواع الذكاء الاصطناعي.
• استخدامات الذكاء الاصطناعي.
• الفرق بين الذكاء الاصطناعي والأتمتة.
• دور البيانات في حلول الذكاء الاصطناعي.
• تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الأعمال.
• مراحل تطوير واستخدام الحلول الذكية.
• فوائد وتحديات تبني الذكاء الاصطناعي.

المحور الثاني: أساسيات تعلم الآلة

• مفهوم تعلم الآلة.
• العلاقة بين الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
• أنواع تعلم الآلة.
• التدريب والاختبار والتنبؤ.
• البيانات المنظمة وغير المنظمة.
• استخدام تعلم الآلة في التصنيف والتنبؤ.
• تقييم نتائج النماذج.
• العوامل المؤثرة في جودة الحلول.

المحور الثالث: الذكاء الاصطناعي التوليدي

• مفهوم الذكاء الاصطناعي التوليدي.
• كيفية عمل أدوات إنشاء المحتوى.
• النماذج الأساسية.
• النماذج اللغوية الكبيرة.
• إنشاء النصوص والصور والمحتوى.
• تلخيص وتحليل المعلومات.
• استخدامات الذكاء الاصطناعي التوليدي في المؤسسات.
• مزايا وحدود الأدوات التوليدية.
• أسباب ظهور نتائج غير دقيقة.

المحور الرابع: التعامل مع أدوات الذكاء الاصطناعي

• كيفية كتابة تعليمات واضحة.
• تحديد المهمة والسياق المطلوب.
• تحسين جودة الأسئلة والتعليمات.
• تحديد شكل الإجابة المطلوبة.
• استخدام الأمثلة لتحسين النتائج.
• مراجعة وتقييم المخرجات.
• اكتشاف الإجابات غير الدقيقة.
• تحسين التعليمات بصورة تدريجية.
• الاستخدام الفعال للأدوات داخل العمل.

المحور الخامس: خدمات الذكاء الاصطناعي على AWS

• التعرف على بيئة AWS.
• الخدمات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي.
• اختيار الخدمة المناسبة حسب حالة الاستخدام.
• تحليل النصوص والمستندات.
• معالجة الصور والمحتوى المرئي.
• تحويل الصوت إلى نص.
• إنشاء روبوتات المحادثة.
• أنظمة التوصيات والتخصيص.
• بناء حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي.
• إدارة وتشغيل حلول تعلم الآلة.

المحور السادس: تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الأعمال

• تحسين خدمة العملاء.
• أتمتة المهام المتكررة.
• تحليل آراء العملاء.
• إنشاء وتلخيص المحتوى.
• دعم التسويق والمبيعات.
• تحليل المستندات.
• تحسين العمليات الداخلية.
• دعم اتخاذ القرارات.
• تطوير المنتجات والخدمات.
• إدارة المعرفة داخل المؤسسات.

المحور السابع: الذكاء الاصطناعي المسؤول

• الاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي.
• العدالة وتقليل التحيز.
• الشفافية في استخدام الحلول الذكية.
• قابلية تفسير النتائج.
• المراجعة البشرية للمخرجات.
• تجنب المحتوى الضار.
• حماية المستخدمين.
• تقييم تأثير الحلول قبل تطبيقها.

المحور الثامن: الأمن والخصوصية والحوكمة

• حماية البيانات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي.
• إدارة الصلاحيات والوصول.
• خصوصية بيانات المستخدمين.
• حماية المدخلات والمخرجات.
• إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي.
• وضع سياسات الاستخدام.
• مراقبة الحلول الذكية.
• الالتزام بالمتطلبات التنظيمية.
• الحوكمة والمسؤوليات داخل المؤسسة.

المحور التاسع: الاستعداد لشهادة AWS للذكاء الاصطناعي

• التعرف على الموضوعات الرئيسية للشهادة.
• فهم طبيعة الأسئلة.
• ربط المفاهيم بحالات الاستخدام.
• مراجعة المصطلحات الأساسية.
• التدريب على تحليل السيناريوهات.
• إدارة وقت المراجعة.
• اكتشاف نقاط الضعف.
• حل أسئلة تدريبية.
• وضع خطة استعداد متكاملة.

المخرجات

بعد إتمام الدورة، يصبح المتدرب أكثر قدرة على:

• فهم مفاهيم الذكاء الاصطناعي الأساسية.
• شرح الفرق بين الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي التوليدي.
• تحديد استخدامات الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات.
• فهم دور خدمات AWS في تقديم الحلول الذكية.
• التعامل بصورة أكثر فاعلية مع أدوات الذكاء الاصطناعي.
• تقييم مخرجات الأدوات واكتشاف الأخطاء المحتملة.
• فهم مبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤول.
• التعرف على مخاطر الأمن والخصوصية.
• المشاركة في تخطيط مشروعات الذكاء الاصطناعي.
• التواصل بوضوح مع الفرق التقنية.
• اختيار الحلول المناسبة حسب احتياجات العمل.

المتطلبات

• لا يشترط امتلاك خبرة متقدمة في البرمجة.
• لا يشترط العمل السابق في مجال الذكاء الاصطناعي.
• يُفضل امتلاك مهارات أساسية في استخدام الحاسب الآلي.
• يُفضل وجود معرفة عامة بالتقنيات السحابية.
• الرغبة في تعلم الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته.
• القدرة على قراءة المصطلحات التقنية الأساسية.
• توفر جهاز واتصال مستقر بالإنترنت.
• الالتزام بحضور الساعات التدريبية.
• تخصيص وقت للمراجعة والتطبيق.