الذكاء الاصطناعي
وظفه قبل أن يوظفك
دورة الذكاء الاصطناعي
مفيد أم ضار؟
مخيف أم آمن؟
كيف أستخدمه؟

محاور الدورة :
ما هو و كيف يعمل ؟
أدوات الذكاء الاصطناعي
الاستخدامات متاحة للجميع
الفوائد و اﻷضرار
كيف أستخدمه في عملي؟

فوائد إضافية :
توظيفه لصانعي المحتوى
توظيفه للطلاب
توظيفه للمدرسين و المدربين
بوادر الثورة القادمة
مجموعة مواقع متوفرة بالمجان

يقدمها لكم
خبير أنظمة التشغيل و الفني المعتمد من مايكروسوفت
خبير هيئة البورد البريطاني في التسويق و الإعلان و الترويج
المدرب و أخصائي التدريب المعتمد
خبير إدارة محتوى و محرر ويب معتمد
اﻷستاذ محمد حسن السمرة

https://www.mohtrainer.com/الدورات-التدريبية/الذكاء-الاصطناع
للاستفسار و التسجيل
MOB https://api.whatsapp.com/send?phone=+97430705074
PC https://api.whatsapp.com/send?phone=0097430705074
https://youtube.com/shorts/V_1oWzhQulk?feature=share

https://www.youtube.com/watch?v=tkYePI9iEdk

يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل بيانات الفريق بشكل دقيق وموضوعي. بعض الطرق التي يمكن من خلالها للذكاء الاصطناعي تحليل بيانات الفريق:
• تحليل التواصل - يمكن تتبع وتحليل كيفية تواصل أفراد الفريق باستخدام برامج البريد الإلكتروني والرسائل الفورية ومنصات العمل التعاوني. وذلك لاكتشاف النقاط الضعيفة وتحسين التواصل.
• تحليل أداء المهام - مراقبة وتحليل كيفية إنجاز أفراد الفريق لمهامهم لتحديد من يحتاج مساعدة إضافية أو تدريبًا.
•تحليل تقييم الأقران - تقييم أداء أفراد الفريق من قبل زملائهم يمكن تحليله باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحديد القوة ونقاط الضعف.
•استخلاص الأنماط - تحليل البيانات باستخدام التعلم الآلي لاستخلاص الأنماط والاتجاهات بخصوص أداء الفريق، وكيفية تعاون أفراده ومنهجيات عملهم.
بشكل عام، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل بيانات الفريق بطريقة موضوعية ودقيقة، بما يوفر رؤية شاملة عن مدى فعالية العمل التعاوني وإنتاجية أداء الفريق.

يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدتك في تحسين مهارات القيادة بعدة طرق:
•تقييم مهاراتك القيادية - يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل كيفية تفاعلك مع فريق العمل وكيفية اتخاذك للقرارات وإدارتك للاجتماعات، وذلك باستخدام تحليل البيانات والتعلم الآلي.
•تقديم التوصيات - بناء على تقييم مهاراتك القيادية، يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم توصيات بالأساليب والاستراتيجيات التي من شأنها مساعدتك على تحسين أدائك كقائد.
•توفير دورات تدريبية معززة بالذكاء الاصطناعي - هناك برامج تدريب قيادية تستخدم الواقع الافتراضي والمحاكاة لمساعدتك على تطوير مهارات القيادة. بما في ذلك التواصل الفعال وإدارة النزاعات وتحفيز الفريق.
•تحليل بيانات الفريق - يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدتك في تحليل بيانات أداء فريق العمل واستخلاص الاتجاهات لمساعدتك على اتخاذ قرارات قيادية أفضل.

يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدتك في تحسين العديد من مهاراتك العملية. و إليكم بعض الطرق:
•مساعدة التعلم - هناك تطبيقات وأدوات تستخدم الذكاء الاصطناعي لتخصيص خطط التعلم لمساعدتك على تحسين المهارات التي تريد تعلمها. تقوم بتحديد الأهداف وتقدم لك الدورات والفيديوهات والتمارين التفاعلية بشكل فردي.
•التدريب عبر المحاكاة - هناك أنظمة تعليمية تستخدم الواقع الافتراضي لمحاكاة مواقف حقيقية تساعدك على تدريب مهاراتك. مثلا لتدريب مهارات البيع أو التفاوض.
•التغذية الراجعة الموضوعية - تقدم بعض التطبيقات تغذية رجعية موضوعية حول أدائك مستخدمة التحليل العلمي. مثل تحليل نبرة صوتك وإيماءاتك لتحسين مهارات الاتصال.
•تحليل البيانات - يمكن أن تساعدك الذكاء الاصطناعي في تحليل بيانات أدائك لتحديد المهارات التي يجب تحسينها وتقديم توصيات بممارسات أفضل.

هناك عدة طرق يمكن من خلالها استفادة الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية:
•المساعدين الصوتيين مثل سيري وغوغل أسيستانت. يمكنهم مساعدتك في العديد من المهام مثل تحديد الوقت وتحويل العملات والإجابة عن استفسارات والبحث عن معلومات.
•التطبيقات الذكية على الهواتف المحمولة التي تساعدك في تنظيم جدول أعمالك ووضع يومياتك وإدارة أعمالك.
•شخصيات المساعد الرقمية مثل الروبوتات للمساعدة في المهام المنزلية الروتينية مثل التنظيف والترتيب.
•التوصيات الشخصية عبر التطبيقات لتحسين تجربتك التسوقية أو تجربة الترفيه.
•التصوير الذكي لتحسين جودة الصور التي تلتقطها.
•تحليل البيانات لفهم استهلاكك الطاقوي أو المائي لتوفير المزيد.

لتعلم الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى بعض الأدوات والمهارات الأساسية، من أهمها:
لغة البرمجة Python: تعد Python من أفضل لغات البرمجة لتعلم الذكاء الاصطناعي، لسهولتها ووفرة المكتبات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.
مكتبات الذكاء الاصطناعي: مثل TensorFlow وKeras وPyTorch وScikit-learn. تحتوي هذه المكتبات على خوارزميات ونماذج مدربة مسبقًا يمكنك استخدامها في مشاريعك.
الرياضيات: خاصة الإحصاء والاحتمالات والخوارزميات والجبر الخطي. تُستخدم الرياضيات بكثرة في مجال التعلم الآلي والتنقيب في البيانات.
الأساسيات: مثل أنواع التعلم في الآلة وخوارزميات البحث والشبكات العصبية وعملية التعلم العميق.
مهارات البيانات: مثل استخراج البيانات وتحليلها ومعالجتها وكشف الأخطاء فيها واستكشافها والتنقيب فيها.
التجربة العملية: أهم شيء لتعلم الذكاء الاصطناعي هو ممارسة الكثير من التجارب العملية على مشاريع واقعية.
هذه الأدوات ستساعدك كثيراً في تعلم وفهم مجال الذكاء الاصطناعي على نحو أفضل.

للذكاء الاصطناعي العديد من التطبيقات والاستخدامات المفيدة في الحياة، ومن أهمها:
التعرف على الكلام والصور: يستخدم في تطبيقات التعرف على الوجوه والكلام والترجمة الآلية.
القيادة الذاتية: يستخدم في تطوير سيارات القيادة الذاتية والطائرات بدون طيار.
التشخيص الطبي: يستخدم في مساعدة الأطباء في عملية التشخيص واكتشاف الأمراض.
اليد الروبوتية: تستخدم في الجراحات والأعمال الخطرة والدقيقة.
اكتشاف الغش والاحتيال: في البنوك وشركات التأمين للكشف عن حالات الغش والاحتيال.
خدمة العملاء: استخدام الشات بوتس والوكلاء الافتراضيين للرد على استفسارات العملاء.
ألعاب الفيديو: تستخدم في تطوير ألعاب الكمبيوتر لجعل الشخصيات الافتراضية أكثر ذكاء.
وغيرها الكثير من التطبيقات الأخرى.

تعريف الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي (AI) هو مجال دراسة وتطوير يهدف إلى صنع الأنظمة والبرمجيات التي تتمتع بالقدرة على تحقيق مهام تتطلب ذكاءً بشريًا. يشمل هذا مجموعة واسعة من المهام مثل التعلم، التفكير، الاستدلال، التعرف على الأنماط، التفاعل اللغوي، وحل المشكلات.

يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى نوعين رئيسيين:
الذكاء الاصطناعي الضعيف (Weak AI): يشير إلى الأنظمة المصممة لأداء مهام محددة ومتخصصة. هذا النوع من الذكاء الاصطناعي لا يملك وعيًا أو تفكيرًا حقيقيًا، ولكنه يعمل بنجاح في مجالات مثل تصنيف الصور ومعالجة النصوص وتوصيات المحتوى.
الذكاء الاصطناعي القوي (Strong AI): يشير إلى الأنظمة المستقبلية التي يُتوقع أن تكون قادرة على فهم وتعلم واستنتاج وتفكير مماثل للبشر. حتى الآن، لم يتم تحقيق الذكاء الاصطناعي القوي بشكل كامل، ولا يزال موضوعًا للبحث والنقاش بين علماء الذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي يستخدم مجموعة من التقنيات والنهج المختلفة، مثل تعلم الآلة (Machine Learning) وتعلم التمثيل (Representation Learning) والشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks) والاستدلال المنطقي (Logical Reasoning) وتعلم التعزيز (Reinforcement Learning) وغيرها.