مؤتمر حول مبادئ وممارسات الذكاء الاصطناعي

مقدمة عن المؤتمر:

يُعد الذكاء الاصطناعي (AI) أحد التحولات التقنية الكبرى التي تؤثر على مختلف القطاعات، حيث يعتمد على تحليل البيانات والتعلم الآلي والنماذج الحسابية لتقديم حلول مبتكرة وتحسين الكفاءة التشغيلية. يشهد العالم تطورًا سريعًا في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يتطلب فهمًا أعمق لمبادئه وأدواته والخوارزميات التي تحكمه. يركز هذا المؤتمر على استكشاف المبادئ الأساسية للذكاء الاصطناعي وأدواته وخارطة الطريق لتطوير المشاريع الناجحة. كما يتناول الخوارزميات وأفضل الممارسات لضمان الاستخدام الأمثل لهذه التقنيات في بيئات العمل المختلفة.

أهداف المؤتمر:

في نهاية هذا المؤتمر، سيكون المشاركون قادرين على:

• اكتساب المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وعلوم البيانات.
• تحليل الأدوات والمنصات المستخدمة في تطوير حلول الذكاء الاصطناعي.
• تحديد الخوارزميات المستخدمة في تحليل البيانات واتخاذ القرار.
• استكشاف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف القطاعات وسلاسل القيمة.
• اكتساب مهارات تطوير استراتيجيات تشغيل مشاريع الذكاء الاصطناعي بفعالية.

الفئات المستهدفة:

• المتخصصون في التكنولوجيا وعلوم البيانات.
• القادة والمسؤولون عن التحول الرقمي.
• مدراء المشاريع والتخطيط الاستراتيجي.
• خبراء تطوير الأعمال والابتكار.

محاور المؤتمر:

الوحدة الأولى:

مفاهيم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وعلوم البيانات:

• المبادئ الأساسية للذكاء الاصطناعي وأشكاله المختلفة.
• العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وتحليل البيانات.
• تطور الذكاء الاصطناعي من منظور تاريخي.
• أسس التفكير المنطقي والتعلم المستند إلى البيانات.
• العوامل المؤثرة في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي.

الوحدة الثانية:

الأدوات والمنصات وخارطة الطريق في الذكاء الاصطناعي:

• الأدوات البرمجية المستخدمة في الذكاء الاصطناعي.
• المنصات السحابية وتقنيات الذكاء الاصطناعي.
• أساليب تطوير خارطة طريق لتطبيق الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات.
• الخطوات الأولية لتصميم نموذج ذكاء اصطناعي ناجح.
• استراتيجيات دمج الذكاء الاصطناعي في بيئات الأعمال المختلفة.

الوحدة الثالثة:

الخوارزميات ومحركات البحث في الذكاء الاصطناعي:

• الخوارزميات المستخدمة في التعلم المشرف عليه وتصنيف البيانات.
• أساليب تحليل البيانات باستخدام الانحدار الخطي وأشجار القرار.
• تقنيات التعلم غير المشرف عليه وأساليب تجميع البيانات.
• الخوارزميات المستخدمة في التعلم التعزيزي واتخاذ القرارات المستقلة.
• دور تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الضخمة واستخراج الأنماط.

الوحدة الرابعة:

الذكاء الاصطناعي في تحسين الأداء المؤسسي:

• نماذج الذكاء الاصطناعي في تحليل سلسلة القيمة.
• دور الذكاء الاصطناعي في تحسين العمليات التشغيلية والتسويق والمبيعات.
• طرق استخدام الذكاء الاصطناعي في الإدارة المالية والموارد البشرية.
• تقنيات البرمجة اللغوية العصبية (NLP) وتحليل البيانات النصية.
• تأثير الذكاء الاصطناعي على استراتيجيات الأعمال وتطوير الخدمات.

الوحدة الخامسة:

عملية تشغيل مشاريع الذكاء الاصطناعي بنجاح:

• مراحل تطوير مشاريع الذكاء الاصطناعي من الفكرة إلى التطبيق.
• أساليب تحليل البيانات الاستكشافية وتطوير النماذج المناسبة.
• المتطلبات التقنية والبشرية اللازمة لتنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي.
• التحديات المؤسسية وأبرز الأخطاء التي تواجه فرق العمل.
• خطوات تصميم منهجية متكاملة لتطوير مشاريع الذكاء الاصطناعي بفعالية.