محتوى الدورة
مقدمة الدورة التدريبية
في عصر التطور التكنولوجي المتسارع، برز كل من الذكاء الاصطناعي (AI) وإنترنت الأشياء (IoT) كعنصرين محوريين يقودان التحول الرقمي في مختلف القطاعات، من الصناعة والرعاية الصحية إلى المدن الذكية وإدارة البيانات. ويتيح التكامل بين هاتين التقنيتين فرصًا غير مسبوقة في جمع وتحليل البيانات، وتحقيق كفاءة تشغيلية أعلى، واتخاذ قرارات ذكية في الوقت الحقيقي.
تركّز هذه الدورة التدريبية على تزويد المشاركين بفهم متكامل حول كيفية دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء لتطوير حلول مبتكرة وتعزيز الأداء المؤسسي، مع استعراض أبرز التطبيقات العملية والتحديات المستقبلية المرتبطة بهذه التقنيات.
الهدف العام للدورة التدريبية
تمكين المشاركين من فهم وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء لتحليل البيانات، وتحسين الكفاءة التشغيلية، وتطوير حلول ذكية قائمة على البيانات، بما يساهم في دعم التحول الرقمي داخل المؤسسات والمشاريع المختلفة.
الأهداف التفصيلية للدورة
-
التعرف على المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء ودورهما في التحول الرقمي.
-
فهم آليات دمج الذكاء الاصطناعي مع أجهزة إنترنت الأشياء لتحليل البيانات واتخاذ قرارات آنية وفعّالة.
-
استكشاف التطبيقات الواقعية لهذه التقنيات في قطاعات متعددة مثل التصنيع، الرعاية الصحية، والمدن الذكية.
-
استخدام تقنيات تعلم الآلة (Machine Learning) لتحليل البيانات الناتجة عن أجهزة IoT.
-
تصميم حلول ذكية تعتمد على الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء لتحسين الأداء وزيادة الكفاءة.
-
تحليل البيانات الضخمة والاستفادة منها في التوقعات المستقبلية ودعم القرار.
-
فهم التحديات المتعلقة بأمن المعلومات وحماية البيانات ضمن أنظمة IoT وAI.
الفئات المستهدفة
-
المهندسون والمطورون في مجالات التقنية والبرمجيات.
-
المختصون في إنترنت الأشياء وتقنية المعلومات.
-
مدراء الابتكار والتحول الرقمي في المؤسسات.
-
محللو البيانات وخبراء الذكاء الاصطناعي.
-
رواد الأعمال وأصحاب المشاريع التقنية.
-
المهتمون بالتطبيقات الذكية في مختلف القطاعات.
مخطط الدورة التفصيلي
مقدمة في الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء
-
التعريف بأساسيات الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء وأهمية تكاملهما.
-
البنية التحتية لإنترنت الأشياء: المستشعرات، الشبكات، الأجهزة الذكية.
-
دور الذكاء الاصطناعي في تحليل بيانات أجهزة IoT وتحسين كفاءة العمليات.
-
بناء نظام بسيط لإنترنت الأشياء متصل بمنصة ذكاء اصطناعي.
اليوم الثاني: تقنيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقها في إنترنت الأشياء
-
مقدمة في تعلم الآلة (Machine Learning) ودوره في تحليل بيانات IoT.
-
معالجة وتحليل البيانات الناتجة عن أجهزة إنترنت الأشياء.
-
استخدام التحليلات التنبؤية والتعلم العميق (Deep Learning) في سيناريوهات واقعية.
-
تطوير نموذج تعلم آلي لتحليل بيانات حقيقية من إنترنت الأشياء.
التطبيقات القطاعية للذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء
-
الصناعة الذكية: تحسين الإنتاج والصيانة التنبؤية باستخدام AI + IoT.
-
الرعاية الصحية: مراقبة المرضى والتشخيص الذكي من خلال الأنظمة المتصلة.
-
المدن الذكية: تعزيز البنية التحتية وإدارة الطاقة عبر حلول ذكية.
-
تصميم نموذج لحل ذكي باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء في أحد القطاعات.
إدارة البيانات والأمن السيبراني في AI & IoT
-
تحليل البيانات الضخمة المجمعة من أجهزة IoT باستخدام الذكاء الاصطناعي.
-
التحديات الأمنية وحماية خصوصية البيانات في بيئات إنترنت الأشياء.
-
استراتيجيات فعّالة لتعزيز الأمن السيبراني في الأنظمة الذكية.
-
تصميم نظام أمني لحماية بيانات أجهزة إنترنت الأشياء باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.
المستقبل والابتكار في الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء
-
-
استعراض أحدث الاتجاهات والتطورات في مجالات AI وIoT.
-
تأثير التقنيات الداعمة مثل الحوسبة السحابية و5G على تطوير التطبيقات الذكية.
-
استراتيجيات تطوير حلول ابتكارية لدمج الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء في بيئة الأعمال.
-
تطوير مشروع متكامل يجمع بين تقنيات الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء لحل تحدٍ واقعي.
-
