…مقدمة في الذكاء الاصطناعي (AI) ، التعلم الآلي (ML) وعلوم البيانات :

• مفهوم الذكاء الاصطناعي وأشكاله.
• الذكاء الاصطناعي كمزيج من التقنيات الحديثة.
• الذكاء الاصطناعي من منظور تاريخي.
• الذكاء الاصطناعي : المنطق، السبب، الفعل.
• التفكير في الذكاء الاصطناعي : التعلّم الآلي.
• ركائز البناء التسع.

…الخوارزميات ومحركات البحث :

• تطبيقات التعلم المشرف عليها :

1. التصنيف : الخوارزميات مثل Naïve bayes.
2. الانحدار : خوارزميات مثل الانحدار الخطي وأشجار القرار.

• تطبيقات التعلم شبه المشرف عليها.

1. الخوارزميات مثل Q-Learning ، SARSA.

• تطبيقات التعلم غير المشرف عليها.

1. التجميع : الخوارزميات مثل kMeans والتسلسل الهرمي.

…تحديد منهجية الذكاء الاصطناعي : العمل الجماعي

• الممارسة مع ركائز البناء واستخدام الحالات.

…مصفوفة فرصة الذكاء الاصطناعي :

• حالات الاستخدام الناجحة من قبل سلسلة القيمة بورتر Porter.

1. الأنشطة الأساسية: العمليات الواردة والتسويق والمبيعات والخدمات الصادرة.
2. دعم الأنشطة: الإدارة والمالية والموارد البشرية والبحث والتطوير والمشتريات.

• حالات الاستخدام الناجحة عن طريق التكنولوجيا.

1. البرمجة اللغوية العصبية NL
2. التعرف على الصور
3. التعلم الآلي

…تشغيل مشاريع ناجحة للذكاء الاصطناعي :

• عملية المشروع.

1. تكوين الأفكار وتعريف المشكلة.
2. تحليل البيانات الاستكشافية.
3. تطوير النموذج.

• التنفيذ.
• المهارات والقدرات.
• التغييرات المؤسسية.
• الأخطاء الشائعة العشرة.

…أدوات الذكاء الاصطناعي وخارطة الطريق :

• التقنيات: R ، Python ، Spotfire ، Hadoop.
• المنصات: Ms Azure وIBM Watson وGoogle Tensorflow.
• تطوير خارطة الطريق.
• اعداد خارطة الطريق الاولى.