| فئة | أخصائي علم البيانات والذكاء الاصطناعي, أعمال الذكاء الاصطناعي, إحصائي, الإنجليزية, باحث صيدلاني, جميع الدورات, عالم بيانات, لغة, متوفر الآن, محترف الذكاء الاصطناعي |
|---|---|
| اسم البرنامج | باحث الذكاء الاصطناعي المتقدم™ |
| مدة | بقيادة مدرب:يوم (حضوري أو افتراضي) | يسير بخطى ذاتية:8 ساعات (يوم واحد) |
| المتطلبات الأساسية | فهمٌ تأسيسي لمفاهيم الذكاء الاصطناعي؛ ولا يُشترط امتلاك مهارات تقنية. الانفتاح على استكشاف نُهجٍ غير تقليدية لحل المشكلات في سياق الذكاء الاصطناعي والأبحاث. الحماس للكشف عن رؤى وأدوات جديدة تنبثق من المزج بين تقنيات الذكاء الاصطناعي ومبادئ البحث العلمي. الاستعداد للتعاطي بنظرة نقدية مع المعضلات والاعتبارات الأخلاقية المرتبطة بتقنيات الذكاء الاصطناعي في الممارسات البحثية. |
| تنسيق الامتحان | 50 سؤالاً، نسبة النجاح 70%، المدة 90 دقيقة، اختبار عبر الإنترنت تحت المراقبة. |
طوّر مهاراتك في تنظيف مجموعات البيانات وتنظيمها وإثرائها، لتحسين جودة وموثوقية الأبحاث القائمة على الذكاء الاصطناعي.
اكتسب الخبرة في تصميم نماذج التعلم الآلي، وتدريبها، وتقييمها، بما يتلاءم مع مشكلات بحثية محددة.
طبِّق تقنيات إحصائية متقدمة لتفسير البيانات المُولَّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي، لضمان استنتاجات بحثية متينة وصالحة.
الإتقان في استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لتحسين عملية النشر الأكاديمي.
يُجري أبحاثاً تأسيسية وتطبيقية في مجال الذكاء الاصطناعي، ويُطوّر خوارزميات ونماذج وتقنيات جديدة للنهوض بهذا المجال.
يشارك في البحوث الأكاديمية، ونشر الأوراق البحثية، والمساهمة في الفهم النظري للذكاء الاصطناعي وتطويره في السياقات التعليمية.
يُصمّم ويُجري التجارب لاختبار نماذج وخوارزميات الذكاء الاصطناعي والتحقق من صحتها، لضمان متانتها وفعاليتها في مختلف السيناريوهات.
يُجري أبحاثاً تأسيسية وتطبيقية في مجال الذكاء الاصطناعي، ويُطوّر خوارزميات ونماذج وتقنيات جديدة للنهوض بهذا المجال.
يشارك في البحوث الأكاديمية، ونشر الأوراق البحثية، والمساهمة في الفهم النظري للذكاء الاصطناعي وتطويره في السياقات التعليمية.
تُعد شهادة ™AI+ Researcher برنامجاً شاملاً يستغرق يوماً واحداً، صُمم لتزويد الباحثين والأكاديميين بالأدوات والمعارف اللازمة لتوظيف الذكاء الاصطناعي (AI) بفاعلية في مجالاتهم البحثية. ويغطي هذا المساق المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى الأدوات والتطبيقات المخصصة تحديداً للأغراض البحثية.
تُعد هذه الدورة مثالية للعلماء والباحثين والأكاديميين الراغبين في دمج الذكاء الاصطناعي في عملياتهم البحثية. إنه مناسب للأفراد الذين يمتلكون فهماً أساسياً لمفاهيم الذكاء الاصطناعي، وإن لم تكن هناك حاجة لمهارات تقنية.
يُقدّم هذا المساق أدوات وتقنيات متنوعة في مجال الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك ChatGPT، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في جمع البيانات وتحليلها، بالإضافة إلى أدوات أخرى مثل Bard، وبرمجيات تحليل البيانات، ومنصات التعلم الآلي.
عند إتمام البرنامج، سيمتلك المشاركون فهماً راسخاً لأساسيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاتها في مجال البحث، مما سيمكنهم من توظيف أدوات الذكاء الاصطناعي لتعزيز منهجيات البحث، والإنتاجية، والنتائج.
يستكشف هذا المساق كيفية توظيف الذكاء الاصطناعي في جمع البيانات وتحليلها، ومراجعة الأدبيات، وصياغة الفرضيات، والتعرف على الأنماط، والنمذجة التنبؤية، وتعزيز منهجيات البحث.
70%
50 أسئلة اختيار من متعدد/إجابات متعددة