تقدم لك TECH محاضرة جامعية مرنة ومتقدمة 100% عبر الإنترنت في البيانات الضخمة (Big Data) والذكاء الاصطناعي"  

لقد أدت الثورة التي أحدثها الذكاء الاصطناعي في جميع القطاعات الاجتماعية والاقتصادية إلى قيام المتخصصين في الهندسة بدمج التطورات المهمة التي توفرها هذه التكنولوجيا في مشاريعهم. بهذه الطريقة، يحصلون على أفضل النتائج في تصميم المنتجات أو عمليات المحاكاة أو أتمتة العمليات أو الروبوتات. 

يضاف إلى ذلك استخدام أدوات البيانات الضخمة (Big Data) المختلفة واستخدامها لتحسين التخطيط وتقليل تكاليف النقل أو التخزين، من بين مشكلات أخرى. بالتالي، فإن هذا المجال الواسع من العمل الذي تم الانفتاح عليه دفع شركة TECH إلى إنشاء هذه محاضرة جامعية في البيانات الضخمة (Big Data) والذكاء الاصطناعي. 

إنه برنامج مدته 6 أسابيع سيأخذ الخريج إلى التعمق في استخراج البيانات وتخزينها وتطبيقاتها والتعلم الآلي والشبكات العصبية أو إنشاء شخصية الذكاء الاصطناعي. لتسهيل عملية التدريس هذه، توفر TECH موارد متعددة الوسائط مبتكرة ودراسات حالة وقراءات متخصصة، والتي توفر منهجًا نظريًا عمليًا أساسيًا للتقدم في هذا المجال التكنولوجي العصري. 

بالتالي، يواجه المهندس فرصة ممتازة للحصول على التعليم الذي سيقوده إلى التقدم في قطاعه. لتحقيق ذلك، توفر هذه المؤسسة الأكاديمية منهجية تعليمية عبر الإنترنت تتسم بالمرونة وسهولة المتابعة. بهذه الطريقة، يحتاج الطالب فقط إلى جهاز إلكتروني متصل بالإنترنت لعرض المحتوى المستضاف على المنصة الافتراضية في أي وقت من اليوم. إنها بلا شك فرصة استثنائية للجمع بين التعليم الجيد والمسؤوليات اليومية الأكثر تطلبًا. 

في غضون 6 أسابيع فقط، ستكون على اطلاع بأحدث التقنيات المستخدمة في معالجة اللغة الطبيعية (PNL)"  

تحتوي محاضرة جامعية في البيانات الضخمة (Big Data) والذكاء الاصطناعي على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالا و حداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:
تطوير حالات عملية يقدمها خبراء في التحول الرقمي والصناعة 4.0 
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 

استكشف وأنت مرتاح في منزلك في أدوات تصور البيانات مثل Tableau أو D3 أو Matplotlib (Python) أو Shiny®"

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. 

تعمق في الأنواع المختلفة من الخوارزميات المستخدمة في التعلم الآلي وقم بتطبيقها في مجالك المهني"

مع أسلوب إعادة التعلم (Relearning) لن تضطر إلى تخصيص ساعات طويلة من الدراسة وستحصل على المعرفة الفعالة في 6 أسابيع فقط"

بفضل فعالية طريقة إعادة التعلم (Relearning)، سيحصل الطلاب الذين يدرسون في هذا المؤهل العلمي الجامعية على تعلم قوي، دون استثمار ساعات طويلة من الدراسة. بهذه الطريقة، في غضون 6 أسابيع فقط ستكتسب معرفة متقدمة حول البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي ووظائفك الحالية وآفاقك المستقبلية. لهذا، سيكون لدى الخريج جدول أعمال أعده متخصصون من الدرجة الأولى ومكتبة افتراضية واسعة النطاق للموارد التربوية.

خطة دراسية كاملة ستسمح لك بالبقاء على اطلاع بأحدث الأدوات المستخدمة للتعامل مع البيانات الضخمة (Big Data)"

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    تعدين البيانات وتخزينها

1.2.1    تعدين 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    الاعتراف باللغة 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

تعمق في مستقبل الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته المتعددة في مختلف الصناعات"