| فئة | الإنجليزية, التصميم والإبداع بالذكاء الاصطناعي, جميع الدورات, لغة, متوفر الآن, محترف الذكاء الاصطناعي, مهندس صوت / مصمم صوت |
|---|---|
| اسم البرنامج | AI + الصوت ™ |
| مدة | بقيادة مدرب:1 يوم (حضوري أو افتراضي) | يسير بخطى ذاتية:8 ساعات (يوم واحد) |
| المتطلبات الأساسية | معرفة برمجية أساسية – الإلمام بلغة Python أو لغات مماثلة. فهم معالجة الإشارات الصوتية – معرفة التقنيات الأساسية لمعالجة الصوت. أساسيات التعلم الآلي – معرفة مبدئية بالخوارزميات وتدريب النماذج. كفاءة رياضية – إتقان مفاهيم الجبر الخطي والاحتمالات. الخبرة في أدوات البرمجيات الصوتية – الاستخدام العملي لمحطات العمل الصوتية الرقمية (DAWs) أو أدوات مماثلة. |
| تنسيق الامتحان | 50 سؤالاً، نسبة النجاح 70%، المدة 90 دقيقة، اختبار عبر الإنترنت تحت المراقبة. |
تعلّم استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لتأليف الموسيقى، وتخليق الأصوات، وتوليد الصوت في الوقت الفعلي.
طوّر مهاراتك في التعرف على الكلام، ووسم الأصوات، والتصنيف باستخدام نماذج التعلم الآلي.
استكشف كيف يُنشئ الذكاء الاصطناعي مشهداً صوتياً ديناميكياً يتكيف مع تفاعلات المستخدم والبيئات المحيطة.
اكتسب خبرة عملية في استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي للمزج، والماسترينغ، واستعادة الصوت، وتحسينه.
تعرّف على كيفية إحداث الذكاء الاصطناعي تحولاً في الابتكار الصوتي عبر مجالات الموسيقى والإعلام والترفيه، مع ضمان الاستخدام الإبداعي المسؤول.
1.1 ما هو الذكاء الاصطناعي؟
1.2 الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية: أمثلة صوتية
1.3 أساسيات الموجات الصوتية: السعة والتردد
1.4 أساسيات الصوت الرقمي
2.1 الذكاء الاصطناعي لتحسين الصوت وترميمه
2.2 الذكاء الاصطناعي لتيسير الوصول الصوتي والتخصيص
2.3 الذكاء الاصطناعي في تقنيات الكلام والصوت
2.4 مكتبات الصوت الشائعة: Librosa و PyAudio
2.5 حالة استخدام: التسميات التوضيحية والترجمة الفورية المدعومة بالذكاء الاصطناعي للفعاليات المباشرة
2.6 دراسة حالة: التكيف المخصص لسماعات الأذن الطبية باستخدام الذكاء الاصطناعي وسماعات الأذن الذكية
2.7 تطبيق عملي: الكشف عن المشاعر عبر الصوت باستخدام منصة الذكاء الاصطناعي الصوتي من Deepgram
3.1 نماذج التعلم الآلي لتطبيقات الصوتيات
3.2 التعلم العميق وتقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة للصوتيات
3.3 معماريات مخصصة للصوتيات: الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، والشبكات العصبية المتكررة (RNNs)، والمحولات (Transformers)
3.4 التعلم بالنقل في مجال الذكاء الاصطناعي الصوتي
3.5 حالة استخدام: تحويل الكلام إلى نص للسجلات الطبية
3.6 دراسة حالة: توليد الموسيقى المدعوم بالذكاء الاصطناعي باستخدام التعلم العميق
3.7 تطبيق عملي: بناء نموذج لتحويل الكلام إلى نص باستخدام TensorFlow
4.1 أساسيات التعرف على الكلام وعلم الأصوات
4.2 حلول التعرف التلقائي على الكلام (ASR) القائمة على واجهات البرمجة (APIs)
4.3 بناء نماذج مخصصة للتعرف على الكلام باستخدام تقنية "المحولات" (Transformers)
4.4 مقدمة في تحويل النص إلى كلام (TTS) واستنساخ الأصوات
4.5 حالة استخدام: أتمتة تفريغ نصوص الاجتماعات باستخدام واجهة Google Speech-to-Text API
4.6 دراسة حالة: نموذج مخصص للتعرف على الكلام قائم على تقنية "المحولات" لدعم العملاء متعدد اللغات
4.7 تمرين عملي: تفريغ المحتوى الصوتي باستخدام واجهة برمجة لخدمة التعرف على الكلام؛ وتوليد الكلام من النصوص
5.1 مشكلات الصوت الشائعة
5.2 تصفية الضوضاء وتحسين الصوت القائم على الذكاء الاصطناعي
5.3 حالات الاستخدام: تحسين جودة الصوت في مكالمات العمل عن بُعد باستخدام تقنية تقليل الضوضاء بالذكاء الاصطناعي
5.4 دراسة حالة: تقنية إلغاء الضوضاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي من Krisp في إنتاج البودكاست
5.5 تطبيق عملي: استخدام Krisp أو Adobe Enhance Speech لتنقية التسجيلات الصوتية المشوبة بالضوضاء
6.1 مقدمة في الكشف عن المشاعر
6.2 نماذج الذكاء الاصطناعي للكشف عن المشاعر: الشبكات العصبية المتكررة (RNNs)، وذاكرة المدى الطويل القصير (LSTMs)، والشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)
6.3 التحديات: التحيز، والسياقات متعددة اللغات، والموثوقية
6.4 حالة استخدام: تعزيز خدمة العملاء من خلال الكشف عن المشاعر عبر الكلام
6.5 دراسة حالة: أداة IBM Watson Tone Analyzer للتعرف على المشاعر في الوقت الفعلي
6.6 تطبيق عملي: استخدام IBM Watson Tone Analyzer أو واجهات برمجة تطبيقات (APIs) مماثلة لتحليل عينات من الكلام
7.1 مخاطر التزييف العميق (Deepfakes) واستنساخ الأصوات
7.2 الخصوصية وأمن البيانات
7.3 التحيز والإنصاف في الذكاء الاصطناعي الصوتي
7.4 حالة استخدام: تطبيق الممارسات الأخلاقية في جمع البيانات الصوتية وإدارة الموافقات
7.5 دراسة حالة: معالجة قضايا التحيز والخصوصية في الذكاء الاصطناعي الصوتي في ظل الامتثال للائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)
7.6 تمرين عملي: كشف المقاطع الصوتية المزيفة؛ إعداد قائمة مرجعية للذكاء الاصطناعي الأخلاقي
8.1 كشف الأحداث الصوتية وتصنيفها
8.2 البحث الصوتي والفهرسة
8.3 الابتكارات: الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط، الحوسبة الطرفية، الصوت ثلاثي الأبعاد
8.4 المسارات المهنية الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي الصوتي
طوّر أنظمة صوتية ذكية تتكيف مع بيئات المستخدمين، وتعزز جودة الصوت، وتخلق تجارب استماع ديناميكية وغامرة عبر مختلف المنصات.
تحليل البيانات الصوتية لبناء نماذج تنبؤية لتوصية الموسيقى، والتعرف على الصوت، والتجارب الصوتية المخصصة.
صمّم مشهداً صوتياً مدعوماً بالذكاء الاصطناعي، وأتمت عمليات المزج والإتقان الصوتي، وولّد محتوىً صوتياً تكيفياً للألعاب والأفلام والبيئات الافتراضية.
قيادة دمج أدوات الذكاء الاصطناعي في مجالات الإنتاج الموسيقي، والمعالجة اللاحقة، وهندسة الصوت؛ لتبسيط سير العمل وتعزيز النتاج الإبداعي.
قُدَ تحوّل الذكاء الاصطناعي في قطاع الصوت، من خلال تبنّي التصميم الصوتي الذكي، وتقنيات الاستماع المخصصة، والابتكار السمعي من الجيل القادم.
نعم، ستكتسب خبرة عملية في استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي المخصصة لتأليف الموسيقى، وتصميم الصوت، والتعرف على الكلام؛ وهي مهارات يمكن تطبيقها فوراً في قطاعات متنوعة، مثل الإنتاج الموسيقي، والترفيه، وتكنولوجيا الإعلام.
يجمع هذا المقرر بشكل فريد بين الذكاء الاصطناعي وهندسة الصوت، مع التركيز على الموسيقى التوليدية ومعالجة الصوت الذكية وأنظمة الصوت التكيفية التي تعيد تعريف كيفية إنشاء الصوت وتخصيصه وتجربته.
ستعمل على مشاريع تشمل تأليف الموسيقى باستخدام الذكاء الاصطناعي، وتحسين الصوت في الوقت الفعلي، وتخليق الأصوات الذكي، بالإضافة إلى مشروع تخرج يركز على بناء تطبيق أو أداة صوتية مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
يجمع هذا المساق بين النظريات الأساسية والمختبرات التفاعلية، والواجبات العملية، والمشاريع الواقعية، مما يساعدك على توظيف الذكاء الاصطناعي في مجالات معالجة الصوت، والإنتاج، وتصميم الصوت الذكي.
ستكتسب مهارات متخصصة في مجالي الذكاء الاصطناعي وتقنيات الصوت، مما يؤهلك لشغل أدوار وظيفية مثل مهندس صوت بالذكاء الاصطناعي، أو مصمم صوت، أو عالم بيانات صوتية، أو متخصص في معالجة الكلام ضمن قطاعات الموسيقى والألعاب والإعلام.
70%
50 أسئلة اختيار من متعدد/إجابات متعددة
