من خلال ماجستير خاص %100عبر الإنترنت، ستتناول تأثير البيانات الضخمة في طب الأسنان، وتفحص المفاهيم والتطبيقات الأساسية"

الحوسبة الحيوية هي مجال متعدد التخصصات مستوحى من الطبيعة والعمليات البيولوجية لتصميم الخوارزميات. هدفها الرئيسي هو معالجة المشاكل المعقدة وإيجاد حلول مبتكرة. على سبيل المثال، تعد هذه الأداة مفيدة لحل صعوبات التحسين في تخطيط المسار وتصميمات الشبكات وتخصيص الموارد. بالمثل، تُستخدم الأنظمة المستوحاة من الحياة البيولوجية في الكشف عن الحالات الشاذة من خلال نمذجة السلوك في الأنظمة المعقدة (مثل شبكات الكمبيوتر) لتحديد التهديدات أو الهجمات.

 في هذا السياق، تقوم TECH بتطوير شهادة جامعية تتعمق في الحوسبة الحيوية، مع مراعاة خوارزميات التكيف الاجتماعي. سيقوم المنهج الدراسي بتحليل استراتيجيات استكشاف واستغلال الفضاء المختلفة للخوارزميات الجينية. في المقابل، سيتناول المنهج الدراسي البرمجة التطورية المطبقة على مشكلات التعلم. سيقدم التدريب أيضًا للطلاب التقنيات الناشئة لتحسين ممارساتهم في طب الأسنان، بما في ذلك الطباعة ثلاثية الأبعاد والأنظمة الروبوتية وطب الأسنان عن بعد. هذا سيسمح للخريجين بتقديم خدمات تتميز بالجودة العالية، مع تمييز أنفسهم عن الباقي.

 من ناحية أخرى، يتم استخدام طريقة إعادة التعلم (Relearning) الثورية لضمان التعلم التدريجي للطلاب. لقد ثبت علميًا أن نموذج التدريس هذا، والذي تعتبر TECH رائدة فيه، يعمل على استيعاب المعرفة بشكل تدريجي. للقيام بذلك، يعتمد الأمر على تكرار المفاهيم الأساسية بحيث تدوم في الذاكرة دون بذل جهد إضافي يتطلبه الحفظ. في المقابل، يتم استكمال المنهج بموارد سمعية وبصرية متنوعة، بما في ذلك مقاطع الفيديو التوضيحية والملخصات التفاعلية والرسوم البيانية. الشيء الوحيد الذي سيحتاجه الطلاب هو جهاز إلكتروني (مثل الهاتف المحمول أو الكمبيوتر أو الجهاز اللوحي) مزود بإمكانية الوصول إلى الإنترنت، حتى يتمكنوا من دخول الحرم الجامعي الافتراضي وتوسيع معرفتهم من خلال المحتوى الأكاديمي الأكثر ابتكارًا. بالإضافة إلى ذلك، تتضمن الشهادة الجامعية دراسات حالة حقيقية في بيئات تعليمية محاكاة.

سوف تحصل على أساس متين في مبادئ الذكاء الاصطناعي في مجال طب الأسنان احصل على التحديث مع برنامج أكاديمي متقدم وقابل للتكيف!"

تحتوي هذه ماجستير خاص في الذكاء الاصطناعي في طب الأسنان على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالاً وحداثة في السوق. أبرز خصائصه هي:

تطوير الحالات العملية التي يقدمها خبراء في الذكاء الاصطناعية في طب الأسنان
محتوياتها البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات العلمية والرعاية العملي حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم
تركيزها على المنهجيات المبتكرة 
كل هذا سيتم استكماله بدروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

ستتمكن من تفسير صور الأسنان من خلال تطبيقات الذكاء الحاسوبي، كل هذا بفضل إلى موارد الوسائط المتعددة الأكثر ابتكارًا"

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين في مجال الطاقات المتجددة يصبون في هذا التدريب خبرة عملهم، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من الشركات الرائدة والجامعات المرموقة.

وسيتيح محتوى البرنامج المتعدد الوسائط، والذي صيغ بأحدث التقنيات التعليمية، للمهني التعلم السياقي والموقعي، أي في بيئة محاكاة توفر تدريبا غامرا مبرمجا للتدريب في حالات حقيقية.

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلم القائم على حل المشكلات، والذي المهني في يجب أن تحاول من خلاله حل المواقف المختلفة للممارسة المهنية التي تنشأ من خلاله. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين. 

سيؤدي استخدام التعلم الآلي في طب الأسنان إلى تحسين دقة التشخيص والعلاجات"

ستسمح لك إعادة التعلم بالتعرف بجهد أقل وبأداء أكبر، مما يجعلك أكثر انخراطًا في تخصصك المهني"

سيزود هذا التدريب الطلاب برؤية شاملة ومتعددة التخصصات لدمج الذكاء الاصطناعي في طب الأسنان. سوف يتعمق المنهج الدراسي في أساسيات التعلم الآلي وتحليل البيانات والطباعة ثلاثية الأبعاد. بهذه الطريقة، سيكتسب الطلاب رؤية عميقة للتطور التكنولوجي في مجال طب الأسنان. بالإضافة إلى ذلك، سيتعمق المنهج الدراسي في استخراج البيانات، بهدف تحديد الأنماط في سجلات صحة الفم للتنبؤ بمخاطر الإصابة بالأمراض. بالإضافة إلى ذلك، فإن النهج المتوازن بين النظرية والتطبيق سيسمح للخريجين بقيادة التبني المسؤول للتعلم الآلي.

شهادة جامعية ستعدك لتبني التقنيات المتقدمة وتحقيق قفزة في الجودة في ممارسة طب الأسنان الخاص بك"

الوحدة 1. أسس الذكاء الاصطناعي

1.1 تاريخ الذكاء الاصطناعي

1.1.1. متى تبدأ الحديث عن الذكاء الاصطناعي ؟ 
2.1.1. متى يبدأ الحديث عن الذكاء الاصطناعي ؟
3.1.1. أهمية الذكاء الاصطناعي
4.1.1. التقنيات التي تمكن وتدعم الذكاء الاصطناعي

2.1. الذكاء الاصطناعي في الألعاب

1.2.1. نظرية الألعاب
2.2.1. تقليم Minimax و Alpha-Beta
3.2.1. المحاكاة: Monte Carlo

3.1. شبكات الخلايا العصبية

1.3.1. الأسس البيولوجية
2.3.1. النموذج الحاسوبي
3.3.1. الشبكات العصبية الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للرقابة
4.3.1. الإدراك البسيط
5.3.1. إدراك متعدد الطبقات

4.1 الخوارزميات الجينية

1.4.1. التاريخ
2.4.1. الأساس البيولوجي
3.4.1. ترميز المشكلة
4.4.1. جيل السكان الأولي
5.4.1. الخوارزمية الرئيسية والمشغلين الجينيين
6.4.1. تقييم الأفراد: Fitness

5.1. المرادفات، المفردات، التصنيفات

1.5.1. المفردات
2.5.1. التصنيفات
3.5.1. المرادفات
4.5.1. الأنطولوجيات
5.5.1. تمثيل المعرفة الويب الدلالي

6.1. الويب الدلالي

1.6.1. الخصائص: RDF, RDFS و OWL
2.6.1. الاستدلال/المنطق
3.6.1. Linked Data

7.1. الأنظمة الخبيرة و DSS

1.7.1. النظم الخبيرة
2.7.1. أنظمة دعم القرار

8.1. روبوتات الدردشة (Chatbots) والمساعدون الافتراضيون 

1.8.1. أنواع المساعدين: مساعدين الصوت والنص 
2.8.1. الأجزاء الأساسية لتطوير مساعد: Intents والهيئات وتدفق الحوار
3.8.1. الاندماج Web, Slack, WhatsApp, Facebook
4.8.1. الأدوات الإنمائية المساعدة: Dialog Flow, Watson Assistant 

9.1. استراتيجية تنفيذ الذكاء الاصطناعي
10.1. مستقبل الذكاء الاصطناعي 

1.10.1. نفهم كيفية اكتشاف المشاعر باستخدام الخوارزميات 
2.10.1. تكوين الشخصية: اللغة والتعابير والمحتوى 
3.10.1. اتجاهات الذكاء الاصطناعي 
4.10.1. خواطر

الوحدة 2. أنواع ودورة حياة البيانات

1.2. الإحصائيات 

1.1.2. الإحصائية: الإحصائية الوصفية، والاستنتاجات الإحصائية 
2.1.2. السكان، العينة، الأفراد 
3.1.2. المتغيرات: التعريف وجداول القياس 

2.2. أنواع البيانات الإحصائية 

1.2.2. حسب النوع 

1.1.2.2. الكمية: البيانات المستمرة والبيانات المنفصلة 
2.1.2.2. النوعية: البيانات ذات الحدين والبيانات الاسمية والبيانات الترتيبية

2.2.2. حسب شكله 

1.2.2.2. رقمي 
2.2.2.2. النص 
3.2.2.2. منطقي 

3.2.2. حسب مصدرها 

1.3.2.2. أساسيين 
2.3.2.2. ثانويين 

3.2. دورة حياة البيانات 

1.3.2. مراحل الدورة 
2.3.2. معالم الدورة 
3.3.2. مبادئ FAIR 

4.2. المراحل الأولية من الدورة 

1.4.2. تحديد الأهداف 
2.4.2. تحديد الاحتياجات من الموارد 
3.4.2. مخطط Gantt 
4.4.2. بنية البيانات 

5.2. جمع البيانات 

1.5.2. منهجية جمع 
2.5.2. أدوات الجمع 
3.5.2. قنوات التجميع 

6.2. تنظيف البيانات 

1.6.2. مراحل تنظيف البيانات 
2.6.2. جودة البيانات 
3.6.2. مناولة البيانات (باستخدام R) 

7.2. تحليل البيانات وتفسيرها وتقييم النتائج 

1.7.2. المقاييس الإحصائية 
2.7.2. مؤشرات العلاقة 
3.7.2. تعدين البيانات 

8.2. مستودع البيانات (Datawarehouse) 

1.8.2. العناصر التي تتألف منها 
2.8.2. التصميم 
3.8.2. الاعتبارات الواجب مراعاتها 

9.2. جاهزية البيانات 

1.9.2. الولوج 
2.9.2. الجدوى 
3.9.2. الأمان 

10.2. الجوانب التنظيمية

1.10.2. قانون حماية البيانات 
2.10.2. الممارسات الجيدة 
3.10.2. الجوانب الأخرى المتعلقة بالسياسات

الوحدة 3. البيانات في الذكاء الاصطناعي

1.3. علم البيانات

1.1.3. علم البيانات
2.1.3. أدوات متقدمة لعالم البيانات

2.3. البيانات والمعلومات والمعرفة

1.2.3. البيانات والمعلومات والمعرفة
2.2.3. أنواع البيانات
3.2.3. مصادر البيانات

3.3. من البيانات إلى المعلومات 

1.3.3. تحليل البيانات
2.3.3. أنواع التحليل
3.3.3. استخراج المعلومات من Dataset

4.3. استخراج المعلومات عن طريق التصور

1.4.3. التصور كأداة تحليل
2.4.3. أساليب التصور 
3.4.3. عرض مجموعة بيانات

5.3. جودة البيانات

1.5.3. البيانات الجيدة
2.5.3. تنظيف البيانات 
3.5.3. التجهيز المسبق الأساسي للبيانات

6.3. Dataset

1.6.3. إثراء Dataset
2.6.3. لعنة الأبعاد
3.6.3. تعديل مجموعة بياناتنا

7.3. اختلال التوازن 

1.7.3. اختلال التوازن الطبقي
2.7.3. تقنيات التخفيف من اختلال التوازن
3.7.3. تدحرج Dataset

8.3. النماذج غير مشرف عليه 

1.8.3. النموذج غير مشرف عليه
2.8.3. مناهج
3.8.3. التصنيف مع النماذج غير الخاضعة للإشراف

9.3. النماذج الخاضعة للإشراف

1.9.3. نموذج تحت الإشراف
2.9.3. مناهج
3.9.3. التصنيف مع النماذج الخاضعة للإشراف

10.3. الأدوات والممارسات الجيدة

1.10.3. الممارسات الجيدة لعالم البيانات
2.10.3. أفضل نموذج 
3.10.3. الأدوات المفيدة

الوحدة 4. تعدين البيانات الاختيار والمعالجة المسبقة والتحول

1.4. الاستدلال الإحصائي

1.1.4. الإحصاء الوصفي مقابل الاستدلال الإحصائي
2.1.4. الإجراءات البارامترية
3.1.4. إجراءات غير قياسية

2.4. تحليل استكشافي

1.2.4. التحليل الوصفي 
2.2.4. المشاهدة
3.2.4. إعداد البيانات

3.4. إعداد البيانات

1.3.4. دمج البيانات وتنظيفها 
2.3.4. تطبيع البيانات
3.3.4. تحويل السمات 

4.4. القيم المفقودة

1.4.4. معالجة القيم المفقودة
2.4.4. طرق احتساب الاحتمالية القصوى
3.4.4. إسناد القيم المفقودة باستخدام التعلم الآلي

5.4. الضوضاء في البيانات 

1.5.4. أنواع الضوضاء والسمات
2.5.4. ترشيح الضوضاء 
3.5.4. تأثير الضوضاء

6.4. لعنة الأبعاد

1.6.4. Oversampling
2.6.4. Undersampling
3.6.4. تخفيض البيانات المتعددة الأبعاد

7.4. من السمات المستمرة إلى السمات المنفصلة

1.7.4. بيانات مستمرة مقابل بيانات منفصلة
2.7.4. عملية التكتم

8.4. البيانات 

1.8.4. اختيار البيانات 
2.8.4. المنظورات ومعايير الاختيار
3.8.4. أساليب الانتقاء 

9.4. اختيار الحالة

1.9.4. طرق اختيار الحالات
2.9.4. اختيار النماذج الأولية
3.9.4. الطرق المتقدمة للاختيار على سبيل المثال

10.4. بيانات المعالجة المسبقة في بيئات البيانات الضخمة

الوحدة 5. الخوارزمية والتعقيد في الذكاء الاصطناعي

1.5. مقدمة لاستراتيجيات تصميم الخوارزمية

1.1.5. العودية
2.1.5. فرق تسد
3.1.5. استراتيجيات أخرى

2.5. كفاءة الخوارزمية والتحليل

1.2.5. تدابير الكفاءة
2.2.5. قياس حجم المدخل
3.2.5. قياس وقت التنفيذ
4.2.5. الحالة الأسوأ والأفضل والوسطى
5.2.5. تدوين مقارب
6.2.5. معايير التحليل الرياضي للخوارزميات غير العودية
7.2.5. التحليل الرياضي للخوارزميات العودية
8.2.5. التحليل التجريبي للخوارزميات

3.5. خوارزميات الفرز

1.3.5. مفهوم المنظمة
2.3.5. فقاعة الفرز
3.3.5. فرز حسب الاختيار
4.3.5. ترتيب بالإدراج
5.3.5. دمج الفرز (merge_sort)
6.3.5. فرز سريع (quick_sort)

4.5. خوارزميات مع الأشجار

1.4.5. مفهوم الشجرة
2.4.5. الأشجار الثنائية
3.4.5. جولات الشجرة
4.4.5. تمثيل التعبيرات
5.4.5. فرز الأشجار الثنائية
6.4.5. الأشجار الثنائية المتوازنة

5.5. الخوارزميات مع Heaps

1.5.5. Heaps
2.5.5. خوارزمية Heapsort
3.5.5. طوابير الأولوية

6.5. الخوارزميات مع الرسوم البيانية

1.6.5. العرض
2.6.5. طريق العرض
3.6.5. جولة متعمقة
4.6.5. الفرز الطوبولوجي

7.5. خوارزميات Greedy

1.7.5. استراتيجية Greedy
2.7.5. عناصر استراتيجية Greedy
3.7.5. تبادل العملات
4.7.5. مشكلة البائع
5.7.5. مشكلة حقيبة الظهر

8.5. الحد الأدنى للبحث عن المسار

1.8.5. مشكلة أقصر الطرق
2.8.5. الأقواس والدورات السلبية
3.8.5. خوارزمية Dijkstra

9.5. خوارزمياتGreedyعلى الرسوم البيانية

1.9.5. الحد الأدنى من شجرة التغطية
2.9.5. خوارزمية Prim
3.9.5. خوارزمية Kruskal
4.9.5. تحليل التعقيد

10.5. Backtracking (التراجع)

1.10.5. Backtracking (التراجع) 
2.10.5. تقنيات بديلة

الوحدة 6. الأنظمة الذكية

1.6. نظرية الوكيل

1.1.6. تاريخ المفهوم
2.1.6. تعريف الوكيل
3.1.6. وكلاء في الذكاء الاصطناعي
4.1.6. وكلاء في هندسة البرمجيات

2.6. بنيات الوكيل

1.2.6. عملية التفكير للوكيل
2.2.6. عوامل رد الفعل
3.2.6. عوامل استنتاجية
4.2.6. وكلاء هجينة
5.2.6. مقارنة

3.6. المعلومات والمعرفة

1.3.6. التمييز بين البيانات والمعلومات والمعرفة
2.3.6. تقييم جودة البيانات
3.3.6. طرق التقاط البيانات
4.3.6. طرق الحصول على المعلومات
5.3.6. أساليب اكتساب المعرفة

4.6. تمثيل المعرفة

1.4.6. أهمية التمثيل المعرفي
2.4.6. تعريف التمثيل المعرفي من خلال أدواره
3.4.6. خصائص التمثيل المعرفي

5.6. الأنطولوجيات

1.5.6. مقدمة إلى البيانات الوصفية
2.5.6. المفهوم الفلسفي للأنطولوجيا
3.5.6. مفهوم الحوسبة الأنطولوجية
4.5.6. أنطولوجيات المجال وأنطولوجيات المستوى الأعلى
5.5.6. كيفية بناء الأنطولوجيا?

6.6. لغات الأنطولوجيات وبرامج إنشاء الأنطولوجيات

1.6.6. ثلاثية RDF, Turtle و N3
2.6.6. RDF Schema
3.6.6. OWL
4.6.6. SPARQL
5.6.6. مقدمة إلى الأدوات المختلفة لإنشاء الأنطولوجيات
6.6.6. تركيب واستخدام Protégé

7.6. الويب الدلالي

1.7.6. الحالة الحالية والمستقبلية للويب الدلالي
2.7.6. تطبيقات الويب الدلالية

8.6. نماذج أخرى لتمثيل المعرفة

1.8.6. المفردات
2.8.6. الرؤية العالمية
3.8.6. التصنيفات
4.8.6. المرادفات
5.8.6. فولكسونومي
6.8.6. مقارنة
7.8.6. الخرائط الذهنية

9.6. تقييم وتكامل تمثيلات المعرفة

1.9.6. منطق النظام صفر
2.9.6. منطق الطلب الأول
3.9.6. المنطق الوصفي
4.9.6. العلاقة بين أنواع المنطق المختلفة
5.9.6. المقدمة: البرمجة المبنية على المنطق من الدرجة الأولى

10.6. المسببون الدلاليون والأنظمة المبنية على المعرفة والأنظمة الخبيرة

1.10.6. مفهوم المنطق
2.10.6. تطبيقات المنطق
3.10.6. الأنظمة المبنية على المعرفة
4.10.6. MYCIN، تاريخ الأنظمة الخبيرة
5.10.6. عناصر وهندسة النظم الخبيرة
6.10.6. إنشاء الأنظمة المتخصصة

الوحدة 7. التعلم الآلي واستخراج البيانات

1.7. مقدمة لعمليات اكتشاف المعرفة والمفاهيم الأساسية للتعلم الآلي

1.1.7. المفاهيم الأساسية لعمليات اكتشاف المعرفة
2.1.7. المنظور التاريخي لعمليات اكتشاف المعرفة
3.1.7. مراحل عمليات اكتشاف المعرفة
4.1.7. التقنيات المستخدمة في عمليات اكتشاف المعرفة
5.1.7. خصائص نماذج التعلم الآلي الجيدة
6.1.7. أنواع معلومات التعلم الآلي
7.1.7. أساسيات التعلم
8.1.7. أساسيات التعلم غير الخاضع للرقابة

2.7. استكشاف البيانات والمعالجة المسبقة

1.2.7. معالجة البيانات
2.2.7. معالجة البيانات في تدفق تحليل البيانات
3.2.7. أنواع البيانات
4.2.7. تحويلات البيانات
5.2.7. عرض واستكشاف المتغيرات المستمرة
6.2.7. عرض واستكشاف المتغيرات الفئوية
7.2.7. تدابير الارتباط
8.2.7. التمثيلات الرسومية الأكثر شيوعًا
9.2.7. مقدمة للتحليل متعدد المتغيرات والحد من الأبعاد

3.7. أشجار القرار

1.3.7. خوارزمية ID
2.3.7. خوارزمية C
3.3.7. الإفراط في التدريب والتقليم
4.3.7. تحليل النتائج

4.7. تقييم المصنف

1.4.7. مصفوفات الارتباك
2.4.7. مصفوفات التقييم العددي
3.4.7. إحصائي Kappa
4.4.7. منحنى ROC

5.7. قواعد التصنيف

1.5.7. تدابير تقييم القاعدة
2.5.7. مقدمة في التمثيل الرسومي
3.5.7. خوارزمية الطلاء التسلسلي

6.7. الشبكات العصبية

1.6.7. مفاهيم أساسية
2.6.7. الشبكات العصبية البسيطة
3.6.7. خوارزمية backpropagation
4.6.7. مقدمة إلى الشبكات العصبية المتكررة

7.7. الأساليب البايزية

1.7.7. أساسيات الاحتمالية
2.7.7. مبرهنة Bayes
3.7.7. Naive Bayes
4.7.7. مقدمة إلى شبكات استدلال بايزي

8.7. نماذج الانحدار والاستجابة المستمرة

1.8.7. الانحدار الخطي البسيط
2.8.7. الانحدار الخطي المتعدد
3.8.7. الانحدار اللوجستي
4.8.7. أشجار الانحدار
5.8.7. مقدمة لدعم الأجهزة المتجهة (SVM)
6.8.7. مقاييس صلاح اللياقة

9.7. Clustering

1.9.7. مفاهيم أساسية
2.9.7. Clustering الهرمية
3.9.7. الأساليب الاحتمالية
4.9.7. خوارزمية EM
5.9.7. طريقة B-Cubed
6.9.7. الأساليب الضمنية

10.7. التنقيب عن النصوص ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP)

1.10.7. مفاهيم أساسية
2.10.7. خلق corpus
3.10.7. التحليل الوصفي
4.10.7. مقدمة لتحليل المشاعر

الوحدة 8. الشبكات العصبية، أساس التعلم العميق (Deep Learning)

1.8. التعلم العميق

1.1.8. أنواع التعلم العميق
2.1.8. تطبيقات التعلم العميق
3.1.8. مزايا وعيوب التعلم العميق

2.8. المعاملات

1.2.8. إضافة
2.2.8. المنتج
3.2.8. تحويل

3.8. طبقات

1.3.8. طبقة الإدخال
2.3.8. طبقة مخفية
3.3.8. طبقة الإخراج

4.8. اتحاد الطبقات والعمليات

1.4.8. التصميم المعماري
2.4.8. الاتصال بين الطبقات
3.4.8. الانتشار إلى الأمام

5.8. بناء أول شبكة عصبية

1.5.8. تصميم الشبكة
2.5.8. تحديد الأوزان
3.5.8. التدريب الشبكي

6.8. المدرب والمحسن

1.6.8. اختيار المحسن
2.6.8. إنشاء وظيفة الخسارة
3.6.8. إنشاء المقياس

7.8. تطبيق مبادئ الشبكات العصبية

1.7.8. وظائف التنشيط
2.7.8. الانتشار إلى الوراء
3.7.8. تعديل البارامتر

8.8. من الخلايا البيولوجية إلى الخلايا العصبية الاصطناعية

1.8.8. عمل الخلايا العصبية البيولوجية
2.8.8. نقل المعرفة إلى الخلايا العصبية الاصطناعية
3.8.8. إقامة علاقات بين الاثنين

9.8. تنفيذ MLP (Perceptron متعدد الطبقات) مع Keras

1.9.8. تعريف هيكل الشبكة
2.9.8. تجميع النماذج
3.9.8. التدريب النموذجي

10.8. بارامترات Fine tuning للشبكات العصبية

1.10.8. اختيار وظيفة التنشيط
2.10.8. ضبط Learning rate
3.10.8. تعديل الأوزان

الوحدة 9. تدريب الشبكات العصبية العميقة

1.9. مشاكل التدرج

1.1.9. تقنيات التحسين الأمثل للتدرج
2.1.9. التدرجات العشوائية
3.1.9. تقنيات استهلال الأوزان

2.9. إعادة استخدام الطبقات المشكّلة مسبقاً

1.2.9. التدريب على نقل التعلم
2.2.9. استخراج الميزة
3.2.9. التعلم العميق

3.9. التحسين

1.3.9. محسنات الانحدار العشوائي
2.3.9. المحسنات Adam و RMSprop
3.3.9. المحسنات في الوقت الحالي

4.9. برمجة معدل التعلم

1.4.9. التحكم في معدل التعلم الآلي
2.4.9. دورات التعلم
3.4.9. شروط التخفيف

5.9. الإفراط في التكيف

1.5.9. المصادقة المتقاطعة
2.5.9. التسوية
3.5.9. مقاييس التقييم

6.9. توجيهات عملية

1.6.9. تصميم النماذج
2.6.9. اختيار المقاييس وبارامترات التقييم
3.6.9. اختبارات الفرضية

7.9. Transfer Learning

1.7.9. التدريب على نقل التعلم
2.7.9. استخراج الميزة
3.7.9. التعلم العميق

8.9. Data Augmentation

1.8.9. تحولات الصورة
2.8.9. توليد البيانات الاصطناعية
3.8.9. تحويل النص

9.9. التطبيق العملي ل Transfer Learning

1.9.9. التدريب على نقل التعلم
2.9.9. استخراج الميزة
3.9.9. التعلم العميق

10.9. التسوية

1.10.9. L و L
2.10.9. التسوية بالانتروبيا القصوى
3.10.9. Dropout

الوحدة 10. تخصيص النموذج والتدريب باستخدام TensorFlow

1.10. TensorFlow

1.1.10. استخدام مكتبة TensorFlow
2.1.10. تدريب النموذج مع TensorFlow
3.1.10. العمليات بالرسومات في TensorFlow

2.10. TensorFlow و NumPy

1.2.10. بيئة الحوسبة NumPy لـ TensorFlow
2.2.10. استخدام صفائف NumPy مع TensorFlow
3.2.10. عمليات NumPy لرسومات TensorFlow

3.10. تكييف نماذج وخوارزميات التدريب

1.3.10. بناء نماذج مخصصة باستخدام TensorFlow
2.3.10. إدارة بارامترات التدريب
3.3.10. استخدام تقنيات التحسين الأمثل للتدريب

4.10 ميزات ورسومات TensorFlow

1.4.10. وظائف مع TensorFlow
2.4.10. استخدام الرسوم البيانية للتدريب على النماذج
3.4.10. تحسين الرسومات باستخدام عمليات TensorFlow

5.10 بيانات التحميل والمعالجة المسبقة باستخدام TensorFlow

1.5.10. تحميل مجموعات البيانات باستخدام TensorFlow
2.5.10. معالجة البيانات المسبقة باستخدام TensorFlow
3.5.10. استخدام أدوات TensorFlow للتلاعب بالبيانات

6.10 واجهة برمجة التطبيقات tfdata

1.6.10. استخدام واجهة برمجة التطبيقات tfdata لمعالجة البيانات
2.6.10. بناء تدفقات البيانات مع tfdata
3.6.10. استخدام واجهة برمجة التطبيقات tfdata للتدريب النموذجي

7.10. نموذج TFRecord

1.7.10. استخدام واجهة برمجة التطبيقات TFRecord لتسلسل البيانات
2.7.10. تحميل ملف TFRecord باستخدام TensorFlow
3.7.10. استخدام ملفات TFRecord للتدريب النموذجي

8.10. طبقات المعالجة المسبقة لـ keras

1.8.10. استخدام واجهة برمجة التطبيقات للمعالجة المسبقة Keras
2.8.10. بناء pipelineed للمعالجة المسبقة مع Keras
3.8.10. استخدام واجهة برمجة التطبيقات Keras المعالجة المسبقة للتدريب النموذجي

9.10. مشروع TensorFlow Datasets

1.9.10. استخدام TensorFlow Datasets لتحميل البيانات
2.9.10. معالجة البيانات المسبقة باستخدام TensorFlow Datasets
3.9.10. استخدام TensorFlow Datasets للتدريب على النماذج

10.10. بناء تطبيق Deep Learning باستخدام TensorFlow

1.10.10. تطبيقات عملية
2.10.10. بناء تطبيق Deep Learning باستخدام TensorFlow
3.10.10. تدريب النموذج مع TensorFlow
4.10.10. استخدام التطبيق للتنبؤ بالنتائج

الوحدة 11. رؤية الكمبيوتر العميقة (Deep Computer Vision) بشبكات عصبية ملتفة

1.11. الهندسة البصرية Cortex

1.1.11. وظائف القشرة البصرية
2.1.11. نظريات الرؤية الحاسوبية
3.1.11. نماذج معالجة الصور

2.11. طبقات تلافيفية

1.2.11. إعادة استخدام الأوزان في الالتفاف
2.2.11. الالتفاف D
3.2.11. وظائف التنشيط

3.11. طبقات التجميع وتنفيذ طبقات التجميع مع Keras

1.3.11. Pooling وStriding
2.3.11. Flattening
3.3.11. أنواع Pooling

4.11. بنية CNN

1.4.11. بنية VGG
2.4.11. بنية AlexNet
3.4.11. بنية ResNet

5.11. تنفيذ CNN ResNet باستخدام Keras

1.5.11. تهيئة الوزن
2.5.11. تعريف طبقة المدخلات
3.5.11. تعريف المخرج

6.11. استخدام نماذج Keras المدربة مسبقا

1.6.11. خصائص النماذج السابقة التدريب
2.6.11. استخدامات النماذج المدربة مسبقا
3.6.11. مزايا النماذج المدربة مسبقا

7.11. نماذج مدربة مسبقًا لنقل التعلم

1.7.11. نقل التعلم
2.7.11. نقل عملية التعلم
3.7.11. مزايا نقل التعلم

8.11. التصنيف والتوطين في الرؤية الحاسوبية العميقة

1.8.11. تصنيف الصور
2.8.11. تحديد موقع الكائنات في الصور
3.8.11. كشف الأجسام

9.11. الكشف وتتبع الأجسام

1.9.11. طرق الكشف عن الأجسام
2.9.11. خوارزميات لتتبع الأجسام
3.9.11. تقنيات التتبع والتعقب

10.11. التجزئة الدلالية

1.10.11. التعلم العميق للتجزئة الدلالية
2.10.11. كشف الحواف
3.10.11. طرائق التجزئة القائمة على القواعد

الوحدة 12. معالجة اللغة الطبيعية (NLP) مع الشبكات الطبيعية المتكررة (RNN) والرعاية

1.12. توليد النص باستخدام RNN

1.1.12. تدريب RNN لتوليد النص
2.1.12. توليد اللغة الطبيعية مع RNN
3.1.12. تطبيقات توليد النصوص باستخدام RNN

2.12. إنشاء مجموعة بيانات التدريب

1.2.12. إعداد البيانات للتدريب RNN
2.2.12. تخزين مجموعة بيانات التدريب
3.2.12. تنظيف البيانات وتحويلها
4.2.12. تحليل المشاعر

3.12. تصنيف المراجعات مع RNN

1.3.12. الكشف عن المواضيع الواردة في التعليقات
2.3.12. تحليل المشاعر مع خوارزميات التعلم العميق

4.12. شبكة فك تشفير للترجمة الآلية العصبية

1.4.12. تدريب RNN للترجمة الآلية
2.4.12. استخدام شبكة encoder-decoder للترجمة الآلية
3.4.12. تحسين دقة الترجمة الآلية باستخدام RNN

5.12. آليات الرعاية

1.5.12. تطبيق آليات الرعاية في NRN
2.5.12. استخدام آليات الرعاية لتحسين دقة النماذج
3.5.12. مزايا آليات الانتباه في الشبكات العصبية

6.12. نماذج Transformers

1.6.12. استخدام نماذج Transformers لمعالجة اللغة الطبيعية
2.6.12. تطبيق نماذج Transformers للرؤية
3.6.12. مزايا النماذج Transformers

7.12. Transformers للرؤية

1.7.12. الاستخدام نماذج Transformers للرؤية
2.7.12. المعالجة المسبقة لبيانات الصورة
3.7.12. تدريب نموذج Transformersعلى الرؤية

8.12 مكتبة Transformers من Hugging Face

1.8.12. استخدام تقنيات مكتبة Transformers لHugging Face
2.8.12. تطبيق إنترنت مكتبة Transformers لHugging Face
3.8.12. مزايا مكتبة Transformers لHugging Face

9.12. مكتبات أخرى من Transformers. مقارنة

1.9.12. مقارنة بين المكتبات المختلفة ل Transformers
2.9.12. استخدام المكتبات الأخرى ل Transformers
3.9.12. مزايا المكتبات الأخرى ل Transformers

10.12. تطوير تطبيق NLP مع RNN والرعاية. تطبيقات عملية

1.10.12. تطوير تطبيق معالجة اللغة الطبيعية مع RNN والرعاية
2.10.12. استخدام RNN وآليات الانتباه ونماذج Transformers في التطبيق
3.10.12. تقييم التنفيذ العملي

الوحدة 13. أجهزة التشفير التلقائي (Autoencoders) وGANs ونماذج الانتشار

1.13. كفاءة تمثيل البيانات

1.1.13. الحد من الأبعاد
2.1.13. التعلم العميق
3.1.13. التمثيلات المدمجة

2.13. تحقيق PCA مع مشفر آلي خطي غير مكتمل

1.2.13. عمليات التدريب
2.2.13. التنفيذ في Python
3.2.13. استخدام بيانات الاختبار

3.13. أجهزة الترميز التلقائي المكدسة

1.3.13. الشبكات العصبية العميقة
2.3.13. بناء هياكل الترميز
3.3.13. استخدام التسوية

4.13. أجهزة الترميز التلقائي التلافيفية

1.4.13. تصميم النماذج التلافيفية
2.4.13. تدريب نماذج التلافيف
3.4.13. تقييم النتائج

5.13. إزالة الضوضاء من المشفرات التلقائية

1.5.13. تطبيق المرشح
2.5.13. تصميم نماذج الترميز
3.5.13. استخدام تقنيات التسوية

6.13. أجهزة الترميز التلقائي المتفرقة

1.6.13. زيادة كفاءة الترميز
2.6.13. تقليل عدد المعلمات
3.6.13. استخدام تقنيات التنظيم

7.13. أجهزة الترميز التلقائي المتغيرة

1.7.13. باستخدام التحسين المتغير
2.7.13. التعلم العميق غير الخاضع للرقابة
3.7.13. التمثيلات الكامنة العميقة

8.13. جيل من صور MNIST للأزياء

1.8.13. التعرف على الأنماط
2.8.13. توليد الصورة
3.8.13. تدريب الشبكات العصبية العميقة

9.13. شبكات الخصومة المولدة ونماذج النشر

1.9.13. توليد المحتوى من الصور
2.9.13. نمذجة توزيع البيانات
3.9.13. استخدام الشبكات العدائية

10.13. تنفيذ النموذج

1.10.13. التطبيق العملي
2.10.13. تنفيذ النماذج
3.10.13. استخدام البيانات الحقيقية
4.10.13. تقييم النتائج

الوحدة 14. الحوسبة الحيوية 

1.14. مقدمة إلى الحوسبة الحيوية

1.1.14. مقدمة إلى الحوسبة الحيوية

2.14. خوارزميات التكيف الاجتماعي

1.2.14. الحوسبة المستوحاة من الحياة الحيوية والمبنية على مستعمرة النمل
2.2.14. المتغيرات من خوارزميات مستعمرة النمل
3.2.14. الحوسبة على أساس السحب الجسيمات

3.14. الخوارزميات الجينية

1.3.14. الهيكل العام
2.3.14. تنفيذ المشغلين الرئيسيين

4.14. استراتيجيات استكشاف واستغلال الفضاء للخوارزميات الجينية

1.4.14. خوارزمية CHC
2.4.14. مشاكل الوسائط المتعددة

5.14. نماذج الحوسبة التطورية (1)

1.5.14. الاستراتيجيات التطورية
2.5.14. البرمجة التطورية
3.5.14. الخوارزميات على أساس التطور التفاضلي

6.14. نماذج الحوسبة التطورية (2)

1.6.14. نماذج التطور المبنية على تقدير التوزيع (EDA)
2.6.14. البرمجة الجينية

7.14. البرمجة التطورية المطبقة على مشاكل التعلم

1.7.14. التعلم المبني على القواعد
2.7.14. الأساليب التطورية في مشاكل اختيار المثال

8.14. مشاكل متعددة الأهداف

1.8.14. مفهوم الهيمنة
2.8.14. تطبيق الخوارزميات التطورية على مشاكل متعددة الأهداف

9.14. الشبكات العصبية (1)

1.9.14. مقدمة إلى الشبكات العصبية
2.9.14. مثال عملي على الشبكات العصبية

10.14. الشبكات العصبية (2)

1.10.14. حالات استخدام الشبكات العصبية في الأبحاث الطبية
2.10.14. حالات استخدام الشبكات العصبية في الاقتصاد
3.10.14. حالات استخدام الشبكات العصبية في الرؤية الاصطناعية

الوحدة 15. الذكاء الاصطناعي الاستراتيجيات والتطبيقات 

1.15. الخدمات المالية

1.1.15. الآثار المترتبة على الذكاء الاصطناعي (AI) في الخدمات المالية. رابعا - الفرص والتحديات الفرص والتحديات 
2.1.15. حالات استخدام 
3.1.15. المخاطر المحتملة المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي
4.1.15. التطورات المحتملة/الاستخدامات المستقبلية للذكاء الاصطناعي

2.15. آثار الذكاء الاصطناعي في الخدمة الصحية 

1.2.15. آثار الذكاء الاصطناعي في قطاع الصحة. الفرص والتحديات 
2.2.15. حالات استخدام

3.15 المخاطر المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

1.3.15. المخاطر المحتملة المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي
2.3.15. التطورات المحتملة/الاستخدامات المستقبلية للذكاء الاصطناعي 

4.15. Retail 

1.4.15. آثار الذكاء الاصطناعي في Retail. الفرص والتحديات 
2.4.15. حالات استخدام 
3.4.15. المخاطر المحتملة المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي 
4.4.15. التطورات المحتملة/الاستخدامات المستقبلية للذكاء الاصطناعي

5.15. الصناعات 

1.5.15. الآثار المترتبة على الذكاء الاصطناعي في الصناعة. الفرص والتحديات
2.5.15. حالات استخدام

6.15. المخاطر المحتملة المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي في الصناعة 

1.6.15. حالات استخدام
2.6.15. المخاطر المحتملة المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي
3.6.15. التطورات المحتملة/الاستخدامات المستقبلية للذكاء الاصطناعي 

7.15. الإدارة العامة 

1.7.15. آثار الذكاء الاصطناعي على الإدارة العامة. الفرص والتحديات
2.7.15. حالات استخدام 
3.7.15. المخاطر المحتملة المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي 
4.7.15. التطورات المحتملة/الاستخدامات المستقبلية للذكاء الاصطناعي 

8.15. التعليم 

1.8.15. آثار الذكاء الاصطناعي على التعليم. الفرص والتحديات
2.8.15. حالات استخدام 
3.8.15. المخاطر المحتملة المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي 
4.8.15. التطورات المحتملة/الاستخدامات المستقبلية للذكاء الاصطناعي

9.15. الغابات والزراعة 

1.9.15. آثار الذكاء الاصطناعي على الغابات والزراعة الفرص والتحديات 
2.9.15. حالات استخدام
3.9.15. المخاطر المحتملة المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي
4.9.15. التطورات المحتملة/الاستخدامات المستقبلية للذكاء الاصطناعي 

10.15. الموارد البشرية 

1.10.15. آثار الذكاء الاصطناعي في الموارد البشرية.. الفرص والتحديات
2.10.15. حالات استخدام 
3.10.15. المخاطر المحتملة المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي 
4.10.15. التطورات المحتملة/الاستخدامات المستقبلية للذكاء الاصطناعي

الوحدة 16. مراقبة وإدارة صحة الأسنان باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.16. تطبيقات الذكاء الاصطناعي لمراقبة صحة الأسنان للمرضى

1.1.16. تصميم تطبيقات متنقلة لرصد صحة الأسنان
2.1.16. أنظمة الذكاء الاصطناعي للكشف المبكر عن تسوس الأسنان وأمراض اللثة
3.1.16. استخدام الذكاء الاصطناعي في تخصيص علاجات الأسنان
4.1.16. تقنيات التعرف على الصور لتشخيص الأسنان الآلي

2.16. تكامل المعلومات السريرية والطبية الحيوية كأساس لمراقبة صحة الأسنان

1.2.16. منصات تكامل البيانات السريرية والشعاعية
2.2.16. تحليل السجلات الطبية لتحديد مخاطر الأسنان
3.2.16. أنظمة لربط البيانات الطبية الحيوية مع حالات الأسنان
4.2.16. أدوات لإدارة معلومات المريض الموحدة

3.16. تحديد مؤشرات لمراقبة صحة أسنان المريض

1.3.16. إنشاء معايير لتقييم صحة الفم
2.3.16. أنظمة مراقبة التقدم في علاجات الأسنان
3.3.16. تطوير مؤشرات الخطر لأمراض الأسنان
4.3.16. طرق الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بمشاكل الأسنان المستقبلية

4.16. معالجة اللغة الطبيعية في السجلات السريرية للأسنان لاستخراج المؤشرات

1.4.16. الاستخراج التلقائي للبيانات ذات الصلة من السجلات الطبية
2.4.16. تحليل الملاحظات السريرية لتحديد اتجاهات صحة الأسنان
3.4.16. استخدام البرمجة اللغوية العصبية لتلخيص السجلات الطبية الطويلة
4.4.16. أنظمة الإنذار المبكر المبنية على تحليل النصوص السريرية

5.16. أدوات الذكاء الاصطناعي لرصد ومراقبة مؤشرات صحة الأسنان

1.5.16. تطوير تطبيقات مراقبة صحة الفم والنظافة
2.5.16. أنظمة تنبيه المريض الشخصية القائمة على الذكاء الاصطناعي
3.5.16. أدوات تحليلية للتقييم المستمر لصحة الأسنان
4.5.16. استخدام الأجهزة القابلة للارتداء وأجهزة الاستشعار لمراقبة الأسنان في الوقت الحقيقي

6.16 .تطوير لوحات المعلومات لرصد مؤشرات الأسنان

1.6.16. إنشاء واجهات بديهية لمراقبة صحة الأسنان
2.6.16. دمج البيانات من مصادر سريرية مختلفة في لوحة معلومات واحدة
3.6.16. أدوات تصور البيانات لرصد العلاج
4.6.16. تخصيص لوحات المعلومات وفقًا لاحتياجات أخصائي طب الأسنان

7.16. تفسير مؤشرات صحة الأسنان واتخاذ القرار

1.7.16. أنظمة دعم القرار السريري المبنية على البيانات
2.7.16. التحليل التنبؤي لتخطيط علاج الأسنان
3.7.16. الذكاء الاصطناعي لتفسير مؤشرات صحة الفم المعقدة
4.7.16. أدوات لتقييم فعالية العلاجات

8.16 إعداد تقارير صحة الأسنان باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي

1.8.16. أتمتة إنشاء تقارير الأسنان التفصيلية
2.8.16. أنظمة إصدار تقارير مخصصة للمرضى
3.8.16. أدوات الذكاء الاصطناعي لتلخيص النتائج السريرية
4.8.16. دمج البيانات السريرية والإشعاعية في التقارير الآلية

9.16. منصات مزودة بالذكاء الاصطناعي لمراقبة صحة أسنان المريض

1.9.16. تطبيقات للمراقبة الذاتية لصحة الفم
2.9.16. منصات تعليم طب الأسنان التفاعلية القائمة على الذكاء الاصطناعي
3.9.16. أدوات تتبع الأعراض ونصائح شخصية في طب الأسنان
4.9.16. أنظمة التلعيب لتعزيز عادات نظافة الأسنان الجيدة

10.16. الأمن والخصوصية في معالجة معلومات الأسنان

1.10.16. البروتوكولات الأمنية لحماية بيانات المرضى
2.10.16. أنظمة التشفير وإخفاء الهوية في إدارة البيانات السريرية
3.10.16. اللوائح والامتثال القانوني في إدارة معلومات طب الأسنان
4.10.16. تعليم الخصوصية والتوعية للمهنيين والمرضى 

الوحدة 17. تشخيص وتخطيط علاج الأسنان بمساعدة الذكاء الاصطناعي

1.17. الذكاء الاصطناعي في تشخيص أمراض الفم

1.1.17. استخدام خوارزميات التعلم الآلي للتعرف على أمراض الفم
2.1.17. دمج الذكاء الاصطناعي في معدات التشخيص للتحليل في الوقت الحقيقي
3.1.17. أنظمة التشخيص بمساعدة الذكاء الاصطناعي لتحسين الدقة
4.1.17. تحليل الأعراض والعلامات السريرية من خلال الذكاء الاصطناعي للتشخيص السريع

2.17. تحليل صور الأسنان باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.2.17. تطوير برنامج للتفسير الآلي للأشعة السينية للأسنان
2.2.17. الذكاء الاصطناعي في الكشف عن الحالات الشاذة في صور التصوير بالرنين المغناطيسي عن طريق الفم
3.2.17. تحسين جودة صور الأسنان من خلال تقنيات الذكاء الاصطناعي
4.2.17. خوارزميات التعلم العميق لتصنيف حالات الأسنان في الصور

3.17. الذكاء الاصطناعي في الكشف عن تجاويف وأمراض الأسنان

1.3.17. أنظمة التعرف على الأنماط للتعرف على التجاويف المبكرة
2.3.17. الذكاء الاصطناعي لتقييم مخاطر أمراض الأسنان
3.3.17. تقنيات الرؤية الحاسوبية في الكشف عن أمراض اللثة
4.3.17. أدوات الذكاء الاصطناعي لرصد وتطور التجاويف

4.17. النمذجة ثلاثية الأبعاد وتخطيط العلاج باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.4.17. استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد دقيقة لتجويف الفم
2.4.17. أنظمة الذكاء الاصطناعي في التخطيط لعمليات الأسنان المعقدة
3.4.17. أدوات المحاكاة للتنبؤ بنتائج العلاج
4.4.17. الذكاء الاصطناعي في تخصيص الأطراف الاصطناعية والأجهزة السنية

5.17. تحسين علاجات تقويم الأسنان باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.5.17. الذكاء الاصطناعي في تخطيط ومراقبة علاجات تقويم الأسنان
2.5.17. خوارزميات للتنبؤ بحركات الأسنان وتعديلات تقويم الأسنان
3.5.17. تحليل الذكاء الاصطناعي لتقليل أوقات علاج تقويم الأسنان
4.5.17. أنظمة المراقبة عن بعد وتعديل العلاج في الوقت الحقيقي

6.17. التنبؤ بالمخاطر في علاجات الأسنان

1.6.17. أدوات الذكاء الاصطناعي لتقييم المخاطر في إجراءات طب الأسنان
2.6.17. أنظمة دعم القرار لتحديد المضاعفات المحتملة
3.6.17. النماذج التنبؤية لتوقع ردود الفعل على العلاجات
4.6.17. تحليل السجلات الطبية باستخدام الذكاء الاصطناعي لتخصيص العلاجات

7.17. تخصيص خطط العلاج باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.7.17. الذكاء الاصطناعي في تكييف علاجات الأسنان مع الاحتياجات الفردية
2.7.17. أنظمة توصيات العلاج القائمة على الذكاء الاصطناعي
3.7.17. تحليل بيانات صحة الفم للتخطيط الشخصي
4.7.17. أدوات الذكاء الاصطناعي لضبط العلاجات بناءً على استجابة المريض

8.17. مراقبة صحة الفم بالتقنيات الذكية

1.8.17. الأجهزة الذكية لمراقبة نظافة الفم
2.8.17. تطبيقات الهاتف المحمول مع الذكاء الاصطناعي لمراقبة صحة الأسنان
3.8.17. الأجهزة القابلة للارتداء بأجهزة استشعار لاكتشاف التغيرات في صحة الفم
4.8.17. أنظمة الإنذار المبكر القائمة على الذكاء الاصطناعي للوقاية من أمراض الفم

9.17. الذكاء الاصطناعي في الوقاية من أمراض الفم

1.9.17. خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحديد عوامل الخطر لأمراض الفم
2.9.17. أنظمة التثقيف والتوعية بصحة الفم باستخدام الذكاء الاصطناعي
3.9.17. الأدوات التنبؤية للوقاية المبكرة من مشاكل الأسنان
4.9.17. الذكاء الاصطناعي في تعزيز العادات الصحية للوقاية من الفم

10.17. دراسات الحالة: حالت النجاح في التشخيص والتخطيط باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.10.17. تحليل الحالات الحقيقية التي أدى فيها الذكاء الاصطناعي إلى تحسين تشخيص الأسنان
2.10.17. دراسات النجاح في تطبيق الذكاء الاصطناعي لتخطيط العلاج
3.10.17. المعالجات المقارنة باستخدام الذكاء الاصطناعي وبدونه
4.10.17. توثيق التحسينات في الكفاءة والفعالية السريرية بفضل الذكاء الاصطناعي 

الوحدة 18. الابتكار مع الذكاء الاصطناعي في طب الأسنان

1.18. الطباعة ثلاثية الأبعاد والتصنيع الرقمي في طب الأسنان

1.1.18. استخدام الطباعة ثلاثية الأبعاد لإنشاء أطقم أسنان مخصصة
2.1.18. تصنيع جبائر وتقويم الأسنان باستخدام تقنية ثلاثية الأبعاد
3.1.18. تطوير غرسات الأسنان باستخدام الطباعة ثلاثية الأبعاد
4.1.18. تطبيق تقنيات التصنيع الرقمية في ترميم الأسنان

2.18. الروبوتات في إجراءات طب الأسنان

1.2.18. تنفيذ الأذرع الآلية لعمليات طب الأسنان الدقيقة
2.2.18. استخدام الروبوتات في إجراءات اللسان واللثة
3.2.18. تطوير نظم روبوتية للمساعدة في عمليات طب الأسنان
4.2.18. دمج الروبوتات في التدريس العملي لطب الأسنان

3.18. تطوير مواد طب الأسنان باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.3.18. استخدام الذكاء الاصطناعي للابتكار في مواد ترميم الأسنان
2.3.18. التحليل التنبؤي لمتانة وكفاءة مواد طب الأسنان الجديدة
3.3.18. الذكاء الاصطناعي في تحسين خصائص المواد مثل الراتنجات والسيراميك
4.3.18. أنظمة الذكاء الاصطناعي لتخصيص المواد وفقًا لاحتياجات المريض

4.18. إدارة ممارسات طب الأسنان من خلال الذكاء الاصطناعي

1.4.18. أنظمة الذكاء الاصطناعي لإدارة المواعيد وجداول الأعمال بكفاءة
2.4.18. تحليل البيانات لتحسين جودة خدمة طب الأسنان
3.4.18. أدوات الذكاء الاصطناعي لإدارة المخزون في عيادات طب الأسنان
4.4.18. استخدام الذكاء الاصطناعي في تقييم ممارسات طب الأسنان وتحسينها المستمر

5.18. طب الأسنان عن بعد والاستشارات الافتراضية

1.5.18. منصات طب الأسنان عن بعد للاستشارات عن بعد
2.5.18. استخدام تقنيات مؤتمرات الفيديو للتشخيص عن بعد
3.5.18. أنظمة الذكاء الاصطناعي للتقييم الأولي لحالات الأسنان عبر الإنترنت
4.5.18. أدوات التواصل الآمن بين المرضى وأطباء الأسنان

6.18. أتمتة المهام الإدارية في عيادات الأسنان

1.6.18. تنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي لأتمتة الفوترة والمحاسبة
2.6.18. استخدام برامج الذكاء الاصطناعي في إدارة سجلات المرضى
3.6.18. أدوات الذكاء الاصطناعي لتحسين سير العمل الإداري
4.6.18. أنظمة جدولة مواعيد الأسنان والتذكير التلقائية

7.18. تحليل المشاعر لآراء المرضى

1.7.18. استخدام الذكاء الاصطناعي لتقييم رضا المرضى من خلال التعليقات عبر الإنترنت
2.7.18. أدوات معالجة اللغة الطبيعية لتحليل ملاحظات المرضى
3.7.18. أنظمة الذكاء الاصطناعي لتحديد مجالات التحسين في خدمات طب الأسنان
4.7.18. تحليل الاتجاهات وتصورات المرضى باستخدام الذكاء الاصطناعي

8.18 .الذكاء الاصطناعي في التسويق وإدارة علاقات المرضى

1.8.18. تنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي لتخصيص استراتيجيات تسويق طب الأسنان
2.8.18. أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل سلوك العملاء
3.8.18. استخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة الحملات التسويقية والعروض الترويجية
4.8.18. أنظمة ولاء المرضى والتوصية القائمة على الذكاء الاصطناعي

9.18. سلامة وصيانة معدات طب الأسنان مع الذكاء الاصطناعي

1.9.18. أنظمة الذكاء الاصطناعي للمراقبة والصيانة التنبؤية لمعدات طب الأسنان
2.9.18. استخدام الذكاء الاصطناعي لضمان الامتثال للوائح الأمنية
3.9.18. أدوات التشخيص الآلي للكشف عن أعطال المعدات
4.9.18. تنفيذ بروتوكولات السلامة بمساعدة الذكاء الاصطناعي في ممارسات طب الأسنان

10.18. دمج الذكاء الاصطناعي في تعليم وتدريب طب الأسنان

1.10.18. استخدام الذكاء الاصطناعي في أجهزة المحاكاة للتدريب العملي في طب الأسنان
2.10.18. أدوات الذكاء الاصطناعي لتخصيص تعلم طب الأسنان
3.10.18. أنظمة لتقييم ومراقبة التقدم التعليمي من خلال الذكاء الاصطناعي
4.10.18. دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في تطوير المناهج والمواد التعليمية 

الوحدة 19. التحليل المتقدم ومعالجة البيانات في طب الأسنان 

1.19. البيانات الضخمة (Big Data) في طب الأسنان: المفاهيم والتطبيقات 

1.1.19. انفجار البيانات في مجال طب الأسنان
2.1.19. مفهوم البيانات الضخمة (Big Data)
3.1.19. تطبيقات البيانات الضخمة (Big Data) في طب الأسنان

2.19. استخراج البيانات في سجلات طب الأسنان 

1.2.19. المنهجيات الرئيسية لاستخراج البيانات
2.2.19. تكامل بيانات سجل الأسنان
3.2.19. الكشف عن الأنماط والشذوذات في سجلات الأسنان

3.19. تقنيات التحليل التنبؤي المتقدمة في صحة الفم 

1.3.19. تقنيات التصنيف لتحليل صحة الفم
2.3.19. تقنيات الانحدار لتحليل صحة الفم
3.3.19. التعلم العميق (Deep Learning) لتحليل صحة الفم

4.19. نماذج الذكاء الاصطناعي لعلم الأوبئة السنية 

1.4.19. تقنيات التصنيف لعلم الأوبئة الأسنان
2.4.19. تقنيات الانحدار لعلم الأوبئة الأسنان
3.4.19. التقنيات غير الخاضعة للرقابة لعلم الأوبئة الأسنان

5.19. الذكاء الاصطناعي في إدارة البيانات السريرية والشعاعية 

1.5.19. تكامل البيانات السريرية للإدارة الفعالة مع أدوات الذكاء الاصطناعي
2.5.19. تحويل التشخيص الشعاعي من خلال أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة
3.5.19. الإدارة المتكاملة للبيانات السريرية والشعاعية

6.19. خوارزميات التعلم الآلي في أبحاث طب الأسنان 

1.6.19. تقنيات التصنيف في أبحاث طب الأسنان
2.6.19. تقنيات الانحدار في أبحاث طب الأسنان 
3.6.19. التقنيات غير الخاضعة للرقابة في أبحاث طب الأسنان

7.19. تحليل الشبكات الاجتماعية في مجتمعات صحة الفم 

1.7.19. مقدمة في تحليل الشبكات الاجتماعية
2.7.19. تحليل الآراء والمشاعر في الشبكات الاجتماعية في مجتمعات صحة الفم 
3.7.19. تحليل اتجاهات وسائل التواصل الاجتماعي في مجتمعات صحة الفم 

8.19. الذكاء الاصطناعي في رصد اتجاهات وأنماط صحة الفم 

1.8.19. الكشف المبكر عن الاتجاهات الوبائية باستخدام الذكاء الاصطناعي
2.8.19. المراقبة المستمرة لأنماط نظافة الفم باستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي
3.8.19. التنبؤ بالتغيرات في صحة الفم باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي

9.19. أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل التكلفة في طب الأسنان 

1.9.19. تحسين الموارد والتكاليف باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي
2.9.19. تحليل الكفاءة والربحية في ممارسات طب الأسنان باستخدام الذكاء الاصطناعي
3.9.19. استراتيجيات خفض التكلفة بناءً على البيانات التي تم تحليلها بواسطة الذكاء الاصطناعي

10.19. الابتكارات في الذكاء الاصطناعي للأبحاث السريرية لطب الأسنان 

1.10.19. تنفيذ التقنيات الناشئة في البحوث السريرية لطب الأسنان
2.10.19. تحسين التحقق من صحة نتائج البحوث السريرية لطب الأسنان باستخدام الذكاء الاصطناعي
3.10.19. تعاون متعدد التخصصات في الأبحاث السريرية للبيع بالتجزئة المدعومة بالذكاء الاصطناعي

الوحدة 20. أخلاقيات وتنظيم ومستقبل الذكاء الاصطناعي في طب الأسنان 

1.20. التحديات الأخلاقية في استخدام الذكاء الاصطناعي في طب الأسنان 

1.1.20. الأخلاقيات في اتخاذ القرارات السريرية بمساعدة الذكاء الاصطناعي
2.1.20. خصوصية المريض في بيئات طب الأسنان الذكية
3.1.20. المسؤولية المهنية والشفافية في أنظمة الذكاء الاصطناعي

2.20. الاعتبارات الأخلاقية في جمع واستخدام بيانات طب الأسنان

1.2.20. الموافقة المستنيرة وإدارة البيانات الأخلاقية في طب الأسنان
2.2.20. الأمن والسرية في التعامل مع البيانات الحساسة
3.2.20. أخلاقيات البحث مع مجموعات البيانات الكبيرة في طب الأسنان

3.20. التكافؤ والتحيز في خوارزميات الذكاء الاصطناعي في طب الأسنان

1.3.20. معالجة التحيزات في الخوارزميات لضمان العدالة
2.3.20. أخلاقيات تطبيق الخوارزميات التنبؤية في صحة الفم
3.3.20. المراقبة المستمرة للتخفيف من التحيز وتعزيز العدالة

4.20. اللوائح والأنظمة في مجال الذكاء الاصطناعي لطب الأسنان 

1.4.20. الامتثال التنظيمي في تطوير واستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي
2.4.20. التكيف مع التغييرات القانونية في نشر أنظمة الذكاء الاصطناعي
3.4.20. التعاون مع السلطات التنظيمية لضمان الامتثال

5.20. الذكاء الاصطناعي والمسؤولية المهنية في طب الأسنان 

1.5.20. تطوير المعايير الأخلاقية للمهنيين الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي
2.5.20. المسؤولية المهنية في تفسير نتائج الذكاء الاصطناعي
3.5.20. التدريب المستمر في أخلاقيات العاملين في مجال صحة الفم

6.20. التأثير الاجتماعي للذكاء الاصطناعي في العناية بالأسنان

1.6.20. تقييم الأثر الاجتماعي من أجل التقديم المسؤول للذكاء الاصطناعي
2.6.20. التواصل الفعال حول تقنيات الذكاء الاصطناعي مع المرضى
3.6.20. المشاركة المجتمعية في تطوير تقنيات طب الأسنان

7.20. الذكاء الاصطناعي والوصول إلى رعاية الأسنان 

1.7.20. تحسين الوصول إلى خدمات طب الأسنان من خلال تقنيات الذكاء الاصطناعي
2.7.20. معالجة تحديات إمكانية الوصول باستخدام حلول الذكاء الاصطناعي
3.7.20. العدالة في توزيع خدمات طب الأسنان بمساعدة الذكاء الاصطناعي

8.20. الذكاء الاصطناعي والاستدامة في ممارسات طب الأسنان 

1.8.20. كفاءة الطاقة وتقليل النفايات من خلال تنفيذ الذكاء الاصطناعي
2.8.20. استراتيجيات الممارسة المستدامة المعززة بتقنيات الذكاء الاصطناعي
3.8.20. تقييم الأثر البيئي في تكامل أنظمة الذكاء الاصطناعي

9.20. تطوير سياسات الذكاء الاصطناعي لقطاع طب الأسنان 

1.9.20. التعاون مع المؤسسات لتطوير السياسات الأخلاقية
2.9.20. إنشاء إرشادات للممارسات الجيدة في استخدام الذكاء الاصطناعي
3.9.20. المشاركة الفعالة في صياغة السياسات الحكومية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي

10.20. تقييم المخاطر والفوائد الأخلاقية للذكاء الاصطناعي في طب الأسنان

1.10.20. تحليل المخاطر الأخلاقية في تنفيذ تقنيات الذكاء الاصطناعي
2.10.20. التقييم المستمر للأثر الأخلاقي في العناية بالأسنان
3.10.20. الفوائد طويلة المدى وتخفيف المخاطر في نشر أنظمة الذكاء الاصطناعي

تحتوي المواد التعليمية لهذا البرنامج، التي أعدها هؤلاء المتخصصون، على محتويات تنطبق تمامًا على خبراتك المهنية"