الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence – AI)
في Intelligence Artificielle (IA)عن هذا الفصل
Description :
Plongez au cœur de l'intelligence artificielle avec cette formation complète qui vous
permettra de comprendre, concevoir et mettre en œuvre des systèmes intelligents. Que
vous soyez débutant ou déja initié, ce programme vous apportera les connaissances
fondamentales et les compétences pratiques nécessaires pour évoluer dans ce domaine
en pleine expansion.
Objectifs de la formation :
Comprendre les concepts clés de l'intelligence artificielle (apprentissage automatique,
réseaux de neurones, NLP, etc.).
🤖 الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence – AI)
🎯 هدف الدورة:
تمكين المتعلمين من فهم المفاهيم الأساسية والتطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي، والتعرّف على كيفية استخدامه في تحليل البيانات، وأتمتة المهام، واتخاذ القرارات الذكية في مختلف المجالات.
👥 الفئة المستهدفة:
موجّهة إلى:
الطلبة والمهندسين المهتمين بالتقنيات الحديثة.
محترفي تكنولوجيا المعلومات الراغبين في اكتساب مهارات جديدة.
أي شخص يرغب في اكتشاف عالم الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته العملية.
📚 محتوى الدورة:
مقدمة في الذكاء الاصطناعي:
تاريخ الذكاء الاصطناعي وتطوره.
المفاهيم الأساسية: الخوارزميات، البيانات، التعلم الذاتي.
التعلم الآلي (Machine Learning):
المبادئ الأساسية لتدريب النماذج على البيانات.
الفروق بين التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف.
التعلم العميق (Deep Learning):
الشبكات العصبية الاصطناعية (Neural Networks).
تطبيقات الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي:
تحليل البيانات، التعرف على الصور، التنبؤات، المساعدات الذكية (Chatbots).
الذكاء الاصطناعي في الصحة، الصناعة، التعليم، والتسويق.
أخلاقيات الذكاء الاصطناعي:
الشفافية، حماية الخصوصية، والاعتبارات الإنسانية في تصميم الأنظمة الذكية.
🧠 نتائج التعلم:
بنهاية الدورة، سيكون المتعلم قادرًا على:
✅ فهم كيفية عمل أنظمة الذكاء الاصطناعي.
✅ تصميم نماذج بسيطة باستخدام أدوات مثل Python وTensorFlow أو Scikit-learn.
✅ تحليل البيانات لاتخاذ قرارات ذكية.
✅ تطبيق مبادئ الذكاء الاصطناعي في مشاريع واقعية بطريقة مسؤولة وأخلاقية.
Maîtriser les outils et langages utilisés dans l'IA (Python, TensorFlow, scikit-learn, etc.).
Concevoir des modeles d'IA capables d'analyser, prédire et automatiser des tâches
complexes.
Appliquer l'IA à des cas concrets : reconnaissance d'image, analyse de données, chatbots,
etc.
Acquérir une vision éthique et responsable de l'utilisation de l'IA.
التعليقات (0)