ستسمح لك المحاضرة الجامعية في البيانات الضخمة (Big Data) والذكاء الاصطناعي بتحديد المزايا والقيود التي توفرها تقنيات استيعاب البيانات الرئيسية، من أجل تحسين العمل الإنتاجي للشركة"

لقد تم دمج التقدم التكنولوجي المستمر بشكل تدريجي في مجال الصناعة، حيث تبرز البيانات الضخمة (Big Data) والذكاء الاصطناعي بشكل أساسي بسبب تأثيرهما القوي على المهام الإنتاجية. بالتالي، تعتبر هذه الأدوات حلفاء ممتازين للحصول على كميات كبيرة من البيانات التي تسمح بتحسين القرارات الإنتاجية أو ميكنة تلك المهام التي قام بها الإنسان منذ سنوات. بفضل المزايا الإيجابية التي تنتجها من حيث خفض التكاليف الاقتصادية، تعتمد آلاف الشركات هذه التقنيات في منهجية عملها. هذه الحقيقة تجعل عالم الكمبيوتر المتخصص في تنفيذها أكثر دقة اليوم. 

نظرًا لهذه الظروف، اختارت TECH إنشاء هذا البرنامج الأكاديمي، والذي من خلاله سيزيد الطالب معرفته فيما يتعلق بالبيانات الضخمة (Big Data) والذكاء الاصطناعي لصالح دخوله المهني في قطاع مزدهر باستمرار. خلال 6 أسابيع من التدريس المكثف، ستحدد الأدوات الأكثر تطورًا للعمل مع البيانات الضخمة (Big Data) أو الاستراتيجيات الأكثر فعالية لتنظيف البيانات وتطبيعها. كما سيتم تحليل التطوير المحتمل لروبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين لتنفيذ المهام الصناعية المختلفة.

بفضل حقيقة أن هذه المحاضرة الجامعية يتم تدريسها من خلال منهجية عبر الإنترنت بالكامل، سيجمع عالم الكمبيوتر بشكل مثالي بين تعلمه الرائع والتزاماته الشخصية والمهنية. بالمثل، تم تصميم هذا المؤهل العلمي من قبل كبار الخبراء في عالم البيانات الضخمة (Big Data) والذكاء الاصطناعي والحلول التكنولوجية الصناعية. لذلك، فإن المعرفة التي سيستوعبها الطالب سيكون لها قابلية التطبيق الكامل للعمل.

طوال هذه الفترة الأكاديمية، ستتمكن من تحديد الإمكانات المتوسطة والطويلة المدى التي توفرها روبوتات الدردشة الذكية في الصناعة 4.0"

تحتوي المحاضرة الجامعية في البيانات الضخمة (Big Data) والذكاء الاصطناعي على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالا و حداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير الحالات العملية التي يقدمها خبراء في الحلول التكنولوجية الموجهة لمجال الأعمال 
محتوياتها البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات 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 

اجعل مهامك الشخصية والمهنية متوافقة مع تعلمك الرائع بفضل وسائل الراحة الدراسية التي توفرها لك TECH"

البرنامج يضم، في أعضاء هيئة تدريسهمحترفين 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.

قم بتطوير معرفتك في مجال البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي مع محترفين يتمتعون بخبرة مهنية واسعة مرتبطة بهذه التقنيات"

اكتشف من خلال هذا المؤهل العلمي عن أكثر الاستراتيجيات تطوراً لتنظيف وتطبيع البيانات المستخرجة من العمل مع البيانات الضخمة (Big Data)"

تتكون الخطة الدراسية لهذا البرنامج من وحدة واحدة سيعمل الطالب من خلالها على زيادة معرفته ومهاراته بشكل كبير فيما يتعلق باستخدام البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي. جميع الموارد التعليمية التي ستكون متاحة لك خلال هذا المحاضرة الجامعية موجودة في حجم كبير من التنسيقات التفاعلية والوسائط المتعددة ذات الطبيعة المتنوعة. لهذا السبب، سوف تحصل على تعليم ممتع ومخصص بالكامل 100% عبر الإنترنت.

تعتمد هذه المحاضرة الجامعية على منهجية 100% عبر الإنترنت تتيح لك التعلم من أي مكان وفي أي وقت، على مدار 24 ساعة يوميًا"

الوحدة 1. البيانات الضخمة (Big Data) والذكاء الاصطناعي 

1.1    المبادئ الأساسية للبيانات الضخمة (Big Data) 

1.1.1    البيانات الضخمة (Big Data) 
2.1.1    أدوات للعمل مع البيانات الضخمة (Big Data) 

2.1    استخراج البيانات وتخزينها 

1.2.1    استخراج البيانات التنظيف والتوحيد القياسي 
2.2.1    استخراج المعلومات، والترجمة الآلية، وتحليل المشاعر، وما إلى ذلك 
3.2.1    أنواع تخزين البيانات 

3.1    تطبيقات استلام البيانات 

1.3.1    مبادئ استلام البيانات 
2.3.1    تكنولوجيات ابتلاع البيانات لتلبية احتياجات الأعمال التجارية 

4.1    المشاهدة المعلومات 

1.4.1    أهمية تصور البيانات 
2.4.1    أدوات لتنفيذها. Tableau, D3, Matplotlib (Python), Shiny® 

5.1    التعلم الآلي (Machine Learning) 

1.5.1    نحن نفهم التعلم الآلي (Machine Learning) 
2.5.1    التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف 
3.5.1    أنواع الخوارزميات 

6.1    الشبكات العصبية (التعلم العميق (Deep Learning)) 

1.6.1    الشبكة العصبية: الأجزاء والتشغيل 
2.6.1    أنواع الشبكات CNN, RNN 
3.6.1    تطبيقات الشبكات العصبية ؛ التعرف على الصورة وتفسير اللغة الطبيعية 
4.6.1    إنشاء شبكات من النصوص: LSTM 

7.1    التعرف على اللغة الطبيعية 

1.7.1    PLN(معالجة اللغة الطبيعية) 
2.7.1    التقنيات المتقدمة لـ PLN: Word2vec, Doc2vec 

8.1    روبوتات الدردشة (Chatbots) والمساعدون الافتراضيون 

1.8.1    أنواع الحضور: مساعدو 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: Dialogflow, Watson Assistant 

9.1    المشاعر والإبداع والشخصية في الذكاء الاصطناعي 

1.9.1    نفهم كيفية اكتشاف المشاعر باستخدام الخوارزميات 
2.9.1    خلق شخصية: اللغة والتعبيرات والمحتوى 

10.1    مستقبل الذكاء الاصطناعي 
11.1    خواطر 

ادرس في هذا المؤهل العلمي واحصل على أحدث محتوى تعليمي فيما يتعلق بالبيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي مع تطبيقه في المجال الصناعي"