المحور الأول : أساسيات الذكاء الاصطناعي

• تعريف الذكاء الاصطناعي وأهميته.
• تاريخ وتطور الذكاء الاصطناعي.
• المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي.
• الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
• أدوات الذكاء الاصطناعي الشائعة.
• أمثلة على تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

المحور الثاني : تحليل البيانات ومعالجتها

• مفاهيم تحليل البيانات.
• تقنيات تنظيف البيانات ومعالجتها.
• الأدوات المستخدمة في تحليل البيانات.
• دور الذكاء الاصطناعي في معالجة البيانات الكبيرة.
• تحليل البيانات لاكتشاف الأنماط.
• بناء تقارير ذكاء الأعمال.

المحور الثالث: التعلم الآلي وتطبيقاته

• تعريف التعلم الآلي ومجالاته.
• خوارزميات التعلم الآلي الأساسية.
• بناء النماذج التنبؤية.
• التعلم العميق وأدواته.
• تطبيقات التعلم الآلي في الأعمال.
• تحسين أداء النماذج.

المحور الرابع : التحديات الأخلاقية والقانونية للذكاء الاصطناعي

• قضايا الخصوصية في الذكاء الاصطناعي.
• المسائل الأخلاقية المرتبطة بالتعلم الآلي.
• تأثير الذكاء الاصطناعي على سوق العمل.
• التنظيمات القانونية للذكاء الاصطناعي.
• التحديات الثقافية لتبني الذكاء الاصطناعي.
• دور الحوكمة في تطوير الذكاء الاصطناعي.

المحور الخامس : الاستراتيجيات المستقبلية لتطوير الذكاء الاصطناعي

• تطوير خطط عمل مبنية على الذكاء الاصطناعي.
• تطبيق الذكاء الاصطناعي في الابتكار.
• تقنيات التحليل التنبئي.
• تحسين تجربة العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي.
• إدارة مشاريع الذكاء الاصطناعي.
• اتجاهات الذكاء الاصطناعي المستقبلية.