دورة ممارس الذكاء الاصطناعي المعتمد (CAIP)
Overview
تزود هذه الدورة المشاركين بالمهارات اللازمة لاستخدام الذكاء الاصطناعي بطريقة حديثة وفعّالة. سيتعلم المشاركون كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي في إنشاء المحتوى، وتحليل البيانات، وأتمتة سير العمل، وبناء نماذج تعلم الآلة دون الحاجة إلى خبرة في البرمجة أو مهارات تقنية. تُغيّر هذه الدورة طريقة استخدام الذكاء الاصطناعي لزيادة الإنتاجية والكفاءة في بيئة العمل، وتوفير الوقت عبر أتمتة المهام المتكررة، وتحسين عملية اتخاذ القرار في المهام العملية اليومية.
Objectives
بنهاية هذه الدورة سيكون المشاركون قادرين على:
- تطبيق تقنيات هندسة التلقين (Prompt Engineering) لتحسين مخرجات الذكاء الاصطناعي
- مقارنة منصات الذكاء الاصطناعي التوليدي واستخداماتها في بيئة العمل
- إنشاء محتوى باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي للصوت، الفيديو، تلخيص وإنشاء المستندات، الصور، والعروض التقديمية.
- إجراء تحليل بيانات الأعمال باستخدام أساليب تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
- بناء نموذج عمل لتعلم الآلة باستخدام منصات بدون أو قليلة البرمجة.
- استكشاف إمكانات الذكاء الاصطناعي الوكيل (Agentic AI) لتنفيذ المهام.
- استخدام أدوات الأتمتة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لتبسيط العمليات المهنية.
Key Competencies
- هندسة التلقين
- منصات الذكاء الاصطناعي التوليدي
- إنشاء المحتوى
- تحليل البيانات
- تعلم الآلة
- الذكاء الاصطناعي الوكيل (Agentic AI)
- بروتوكول سياق النموذج (MCP)
- الأتمتة
Course Outline
هندسة التلقين (Prompt Engineering)
- فهم دور الأوامر في الذكاء الاصطناعي التوليدي
- كيفية صياغة التعليمات لتحقيق الدقة والملاءمة
- التكرار والتحسين للحصول على مخرجات أفضل
- تطبيق الاستراتيجيات عبر أدوات متعددة
الاختلاف بين نماذج GPT
- مقارنة ChatGPT، Gemini، وCopilot
- فهم نقاط القوة والقيود لكل منصة
- اختيار المنصة المناسبة لمهام بيئة العمل
- استخدام أدوات متعددة للحصول على نتائج أفضل
أدوات الذكاء الاصطناعي لإنتاج المحتوى
- تصميم العروض التقديمية باستخدام الذكاء الاصطناعي
- إنتاج الصور للاستخدام المهني
- إنشاء مقاطع الفيديو بالتطبيقات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي
- إنشاء المحتوى الصوتي والمكتوب
أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات
- تجهيز البيانات للتحليل
- تحليل البيانات واستخلاص الرؤى
- إعداد التقارير
- عرض البيانات والتواصل باستخدام الرسوم البيانية
تعلم الآلة بدون برمجة (Low-Code/No-Code ML)
- التجميع والتقسيم (Clustering & Segmentation)
- التصنيف للتنبؤ بالنتائج
- تحليل سلة السوق (Market Basket Analysis)
- تحليل المشاعر النصية (Sentiment Analysis)
الذكاء الاصطناعي الوكيل (Agentic AI)
- مفهوم الوكلاء الذكيين المستقلين
- وكلاء تنفيذ المهام
- استخدام الذكاء الاصطناعي العامل في البحث والمساعدة في سير العمل
- أدوات إنشاء واجهات البرمجة (APIs)
بروتوكول سياق النموذج (MCP)
- الهيكل والغرض من MCP
- دمج نماذج الذكاء الاصطناعي مع بيانات المؤسسة
- الأمن، الحوكمة، والتحكم في الوصول
- تطبيقات MCP في التحليلات، التقارير، والأتمتة
أدوات الذكاء الاصطناعي للأتمتة
- تحديد المهام القابلة للأتمتة
- استخدام أدوات الأتمتة
- بناء تدفقات عمل مخصصة
- تنفيذ عملية الأتمتة
Outline and competencies are indicative; the final agenda is tailored and confirmed with VIFM.
Who Should Attend
هذه الدورة مخصصة لغير التقنيين الذين يرغبون في تبني أدوات الذكاء الاصطناعي في أعمالهم اليومية. وهي مثالية لجميع الأشكال الذين يعملون في إدارات مثل: الموارد البشرية، المالية، المحاسبة، خدمة العملاء، التسويق والمبيعات، والإدارة.
Methodology
تعتمد الدورة على الدمج بين المفاهيم والتطبيق العملي باستخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي. يتم تناول كل محور من خلال عروض توضيحية موجَّهة، وأمثلة من واقع العمل، وتمارين تطبيقية منظمة. يتم تعزيز التعلم من خلال مهام يومية وتقييم نهائي للحصول على الشهادة.
أدوات الذكاء الاصطناعي المستخدمة:
ChatGPT، Copilot، Gemini، Excel، Python، KNIME، وغيرها من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي.
Interested in this programme?
Reserve your place and our learning advisor will contact you.
