مقدمة
في العصر الرقمي الحالي، يتزايد حجم البيانات المُولدة بشكل متسارع. إدارة وتحليل هذه المجموعات الضخمة من البيانات تتجاوز قدرات الأنظمة التقليدية، مما يجعل الذكاء الاصطناعي (AI) أداة أساسية. يقدم الذكاء الاصطناعي طرقًا مبتكرة للتعامل مع البيانات الكبيرة بكفاءة، مما يضمن الحصول على رؤى دقيقة، ومعالجة البيانات في الوقت الفعلي، واتخاذ قرارات ذكية. يستكشف هذا الموضوع كيفية تيسير الذكاء الاصطناعي للتحكم في البيانات، ومعالجة التحديات مثل القابلية للتوسع، والأمان، وجودة البيانات، مع الاستفادة من تقنيات متقدمة مثل التعلم الآلي، والتعلم العميق، ومعالجة اللغة الطبيعية.

الأهداف
- فهم دور الذكاء الاصطناعي في إدارة البيانات
- استكشاف كيفية تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي للتعامل مع وتحليل مجموعات البيانات الكبيرة بفعالية.
- تحديد التحديات في التعامل مع البيانات الكبيرة
- دراسة القضايا الشائعة مثل البيانات المنعزلة، والتنسيقات غير المنظمة، والقيود المتعلقة بالقابلية للتوسع.
- تقييم أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي
- التعرف على منهجيات الذكاء الاصطناعي الرئيسية مثل خوارزميات التعلم الآلي، وتجميع البيانات، والتحليلات التنبؤية.
- إبراز حالات الاستخدام والتطبيقات
- اكتشاف السيناريوهات الواقعية حيث أحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في إدارة البيانات الكبيرة في صناعات مثل الرعاية الصحية، والتمويل، والتسويق.
- استكشاف الاعتبارات الأخلاقية والأمنية
- تقييم الآثار الأخلاقية وأفضل الممارسات لتأمين البيانات الحساسة باستخدام الذكاء الاصطناعي.

الخطوط العريضة
- مقدمة في البيانات الكبيرة
- تعريف وخصائص البيانات الكبيرة (الحجم، والسرعة، والتنوع، والصحة، والقيمة).
- التحديات في أنظمة إدارة البيانات التقليدية.
- دور الذكاء الاصطناعي في التحكم في البيانات
- تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحضير وتحويل البيانات.
- التعلم الآلي للتعرف على الأنماط والنمذجة التنبؤية.
- تحليل البيانات في الوقت الفعلي باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- أدوات الذكاء الاصطناعي لإدارة البيانات الكبيرة
- نظرة عامة على منصات الذكاء الاصطناعي الشهيرة (مثل TensorFlow، PyTorch، Apache Spark).
- خوارزميات التصنيف، والتجميع، واكتشاف الشذوذ.
- تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعامل مع البيانات الكبيرة
- دراسات حالة في صناعات مثل الرعاية الصحية (التشخيص)، والتمويل (اكتشاف الاحتيال)، والتجزئة (تخصيص العملاء).
- الاعتبارات الأخلاقية والأمنية
- الذكاء الاصطناعي في الحفاظ على خصوصية البيانات ومعالجة الانحياز.
- تخزين ومعالجة البيانات الكبيرة بشكل آمن.
- الاتجاهات المستقبلية في الذكاء الاصطناعي وإدارة البيانات الكبيرة
- التقنيات الناشئة مثل الحوسبة الكمية والشبكات العصبية المتقدمة.
- دور الذكاء الاصطناعي في المشهد المتطور للبيانات الكبيرة.

رقم الدورة :	TEC102
مدة الدورة :	5 أيام
المدينة :	أبوظبي
الموقع :	UAE

الخدمات الاستشارية

التدريب والتقييم الفني على الأجهزة الكهربائية

الدبلومات والشهادات المعتمدة

Troubleshooting PLCs for Automation and Process Control

Troubleshooting PLCs for Automation and Process Control

No Data Found

لا توجد سجلات

للاطلاع على ما هو جديد