فضل الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي يُعدّ من أهم التقنيات الحديثة التي تسهم بشكل ملحوظ في التطور التقني السريع وزيادة فرص الابتكار والنمو في مختلف المجالات . يهدف الذكاء الاصطناعي إلى إنشاء أنظمة قادرة على أداء المهام التي تتطلب ذكاءً بشريًا، مثل تحليل البيانات، والتعرف على الصوت والصورة، والترجمة، والتعلم الآلي . يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي إلى عدة مجالات فرعية، مثل التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية والروبوتات . يُستخدم الذكاء الاصطناعي في مجموعة واسعة من التطبيقات، من المساعدين الشخصيين الافتراضيين وروبوتات المحادثة إلى السيارات ذاتية القيادة وأنظمة التشخيص الطبي. الذكاء الاصطناعي واعدًا ويحمل آفاقًا جديدة للتقدم والتطور

لذلك قامت جامعة هارفارد بعمل دورات مجانية لتعليم الذكاء الاصطناعي اليكم هذه الدورات

1- الدورة الأولي (  CS50’s Introduction to Artificial Intelligence with Python)

تقوم هذه الدورة بتدريس مفاهيم الذكاء الاصطناعي الأساسية من خلال المشاريع العملية ويتعلم الطالب في هذه الدورة الآتي :

• Graph search algorithms
• Reinforcement learning
• Machine learning
• Artificial intelligence principles
• How to design intelligent systems
• How to use AI in Python programs

للتسجيل في هذه الدورة عليك الدخول الي الرابط التالي 

رابط التسجيل

2- الدورة الثانية ( Data Science: Machine Learning )

وهذه الدورة خاصة بالتعلم الآلي، و علوم البيانات، وكيفية قيام البيانات بتدريب الخوارزميات علي التنبؤ بالنتائج المستقبلية

ويتعلم الطالب في هذه الدورة الآتي :

• The basics of machine learning
• How to perform cross-validation to avoid overtraining
• Several popular machine learning algorithms
• How to build a recommendation system
• What is regularization and why it is useful

للتسجيل في هذه الدورة عليك الدخول الي الرابط التالي 

رابط التسجيل

الدورة الثالثة ( Fundamentals of TinyML) 

وفي هذه الدورة يستكشف الطالب مفاهيم وتطبيقات الذكاء الاصطناعي الصغير

ويتعلم الطالب في هذه الدورة الآتي :

Fundamentals of Machine Learning (ML)

• Fundamentals of Deep Learning
• How to gather data for ML
• How to train and deploy ML models
• Understanding embedded ML
• Responsible AI Design

للتسجيل في هذه الدورة عليك الدخول الي الرابط التالي 

رابط التسجيل

الدورة الرابعة (Data Science: Capstone)

وفي هذه الدورة يقوم المتدرب بتطبيق ما تم التدرب عليه من علوم البيانات علي أرض الواقع 

ويتعلم الطالب في هذه الدورة الآتي :

• How to apply the knowledge base and skills learned throughout the series to a real-world problem
• Independently work on a data analysis project

للتسجيل في هذه الدورة عليك الدخول الي الرابط التالي 

رابط التسجيل

الدورة الخامسة ( High-Dimensional Data Analysis) 

لاشك ان تحليل البيانات من أكثر الوظائف طلباً في هذه الفترة علي مستوي العالم ففي هذه الدورة تتعلم تحليل البيانات بطريقة احترافية 

ويتعلم الطالب في هذه الدورة الآتي :

Mathematical Distance

• Dimension Reduction
• Singular Value Decomposition and Principal Component Analysis
• Multiple Dimensional Scaling Plots
• Factor Analysis
• Dealing with Batch Effects

للتسجيل في هذه الدورة عليك الدخول الي الرابط التالي 

رابط التسجيل