برنامج تطبيقي متكامل لمدة خمسة أيام في Machine Learning for Business Analytics — برنامج متخصص.
برنامج متخصص لمدة خمسة أيام يضع الذكاء الاصطناعي في صميم موضوع Machine Learning for Business Analytics — برنامج متخصص. يغطي البرنامج حالات الاستخدام العملية، تصميم سير العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي، البيانات والأتمتة، التحقق من جودة المخرجات، الخصوصية والتحيز والأمن والحوكمة، وينتهي بمختبر تطبيقي وخارطة طريق للتنفيذ.
شرح مفاهيم الذكاء الاصطناعي الأكثر ارتباطاً بـ Machine Learning for Business Analytics — برنامج متخصص.
تحديد حالات الاستخدام ذات القيمة العالية في Machine Learning for Business Analytics — برنامج متخصص.
تصميم سير عمل عملي يجمع بين الإنسان والذكاء الاصطناعي في Machine Learning for Business Analytics — برنامج متخصص.
إدارة الخصوصية والتحيز والأمن والحوكمة والرقابة البشرية.
إعداد مشروع تجريبي وخارطة طريق لتطبيق الذكاء الاصطناعي في Machine Learning for Business Analytics — برنامج متخصص.
المهنيون والمتخصصون والمشرفون والمديرون الذين ترتبط مسؤولياتهم بـ Machine Learning for Business Analytics — برنامج متخصص أو يحتاجون إلى تطوير كفاءتهم العملية في هذا المجال.
شرح تفاعلي، مناقشات موجهة، حالات عملية متخصصة، أدوات وقوالب تطبيقية، تمارين فردية وجماعية، محاكاة عند الحاجة، وورشة تنفيذ ختامية.
فهم أسس Machine Learning for Business Analytics — برنامج متخصص وتطبيق أدواته ومنهجياته، وتحليل الحالات العملية، وتقييم الأداء والمخاطر والضوابط، وإعداد خطة تطبيق أو تحسين.
لا توجد متطلبات مسبقة رسمية. الخبرة المهنية ذات الصلة مفيدة، وقد تتطلب البرامج التقنية معرفة أساسية ببيئة العمل المعنية.
المفاهيم والأسس: Supervised, unsupervised and reinforcement learning
المنهجيات والممارسات: Features, labels and training data
التحليل والتطبيق: Data preparation and feature engineering
الأدوات والضوابط: Model selection and baseline design
المفاهيم والأسس: Training, validation and test sets
المنهجيات والممارسات: Classification and regression methods
التحليل والتطبيق: Clustering and segmentation methods
الأدوات والضوابط: Model evaluation metrics
المفاهيم والأسس: Overfitting, underfitting and generalization
المنهجيات والممارسات: Hyperparameter tuning
التحليل والتطبيق: Explainability and interpretability
الأدوات والضوابط: Bias and data leakage
المفاهيم والأسس: Model deployment and monitoring
المنهجيات والممارسات: Model drift and retraining
التحليل والتطبيق: ML pipelines and MLOps concepts
الأدوات والضوابط: Business use-case framing
المفاهيم والأسس: Experiment design
المنهجيات والممارسات: Responsible machine learning
التحليل والتطبيق: Applied model-building exercise
الأدوات والضوابط: Production adoption roadmap
اختر إحدى المواعيد الأوروبية القادمة أو أنشئ دورة خاصة وفق جدولك.
يمكن جدولة هذا البرنامج في مختلف وجهاتنا الأوروبية، ويتم تأكيد القاعة والمدرب بشكل مستقل لكل دورة.
يتم تأكيد الموقع النهائي والتواريخ والمدرب عند جدولة الدورة.
