دورة تصميم وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي

مقدمة في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي

• ما هو تدريب النموذج؟
• أنواع التعلم: مراقب، غير مراقب، تعزيزي.
• خطوات تطوير نموذج AI.
• مفاهيم أساسية: Features, Labels, Training, Testing.

جمع وتجهيز البيانات

• مصادر البيانات.
• تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة.
• تحويل البيانات إلى صيغة مناسبة للتدريب.
• أهمية جودة البيانات في أداء النموذج.

اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي وتدريبه

• مراجعة لأنواع النماذج الشائعة (Decision Trees, SVM, Neural Networks…).
• تقسيم البيانات إلى بيانات تدريب واختبار.
• تدريب النموذج وضبط المعاملات.
• تقييم الأداء باستخدام مؤشرات مثل الدقة، الانحراف، والاسترجاع.

تحسين أداء نموذج الذكاء الاصطناعي

• تقنيات Cross-validation.
• ضبط Hyperparameters.
• التعامل مع مشكلة overfitting وunderfitting.
• استخدام Grid Search وRandom Search.

نماذج الذكاء الاصطناعي المخصصة للمجالات المهنية المختلفة

• كيف يتم تخصيص النموذج لقطاع معين؟
• دراسة حالة: طب، مالية، صناعة.
• استخدام Transfer Learning.
• تدريب النماذج على بيانات محلية أو متخصصة.

تفسير النتائج وعرضها لصناع القرار

• تفسير النتائج بشكل غير تقني.
• استخدام أدوات التصور (Visualization Tools).
• كتابة تقارير فنية واضحة.
• التواصل بين الفريق الفني والإدارة العليا.

تطبيق النموذج في بيئة العمل

• نشر النموذج (Model Deployment).
• مراقبة الأداء بعد التشغيل.
• تحديث النموذج واعتماده على بيانات جديدة.
• إدارة التغيير التنظيمي عند تبني الذكاء الاصطناعي.

الأخلاقيات والتحديات القانونية

• مفهوم Bias في النماذج.
• الخصوصية والأمن في استخدام البيانات.
• المسؤولية عن قرارات الذكاء الاصطناعي.
• الامتثال للأنظمة المحلية والدولية.

أنشطة وتطبيقات عملية:

• تمارين عملية على أدوات Python وTensorFlow/PyTorch.
• مشروع تطبيقي: تدريب نموذج لمشكلة واقعية (مثلاً: تشخيص طبي، اكتشاف الاحتيال، تصنيف نصوص).
• تحليل بيانات حقيقية وبناء تقرير أداء.
• عروض تقديمية من قبل المشاركين حول أفكار مشاريعهم.