تتناول هذه الدورة الأساليب الحديثة في تحليل البيانات باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، حيث سيتم تزويد المشاركين بالمهارات والأدوات اللازمة لاستخراج الأنماط من البيانات واتخاذ قرارات تعتمد على التحليل الذكي. تهدف الدورة إلى تمكين المشاركين من فهم المبادئ الأساسية والخوارزميات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى تطبيقاتها العملية في مجالات متعددة.
الوصف
أهداف الدورة
- فهم المبادئ الأساسية للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في تحليل البيانات.
- تطبيق تقنيات تعلم الآلة لتحليل البيانات الضخمة واستخراج الأنماط.
- استخدام الأدوات البرمجية المناسبة لبناء نماذج تحليل البيانات.
- تحسين دقة التنبؤات باستخدام الذكاء الاصطناعي والخوارزميات الإحصائية.
- تطوير القدرة على تفسير نتائج التحليل واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات.
محاور الدورة
1. مقدمة في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة:
- تعريف الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة وأهميتهما.
- الفرق بين التعلم التقليدي والتعلم العميق.
- تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات.
2. أدوات وتقنيات تحليل البيانات:
- نظرة عامة على أدوات تحليل البيانات (مثل Python، R).
- مكتبات تعلم الآلة مثل Scikit-Learn وTensorFlow.
- استخدام Jupyter Notebook في التحليل.
3. معالجة البيانات وتحضيرها:
- تقنيات تنظيف البيانات وتحليل جودتها.
- التعامل مع البيانات الناقصة والقيم المتطرفة.
- تحويل البيانات إلى صيغ قابلة للتحليل.
4. التعلم تحت الإشراف (Supervised Learning):
- خوارزميات التصنيف (مثل Logistic Regression، Decision Trees).
- خوارزميات التنبؤ (مثل Linear Regression).
- تطبيقات على تحليل البيانات باستخدام التعلم تحت الإشراف.
5. التعلم غير إشرافي (Unsupervised Learning):
- تحليل المجموعات (مثل K-means، DBSCAN).
- خوارزميات تخفيض الأبعاد (مثل PCA).
- تطبيقات على التجميع واكتشاف الأنماط.
6. الشبكات العصبية والتعلم العميق:
- مقدمة في الشبكات العصبية الاصطناعية.
- بناء شبكة عصبية باستخدام TensorFlow وKeras.
- تطبيقات التعلم العميق في تحليل البيانات.
7. تطبيقات عملية وتحليل دراسات حالة:
- تحليل بيانات حقيقية باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- دراسة حالات في مجالات مثل التسويق، الطب، والتمويل.
- الاتجاهات المستقبلية في تحليل البيانات باستخدام AI.