اليوم الأول: مقدمة في البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي
الأهداف:
- تعريف المشاركين بمفهوم البيانات الضخمة وأهمية تحليلها.
- التعرف على الأساسيات النظرية لتقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
- استعراض التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الضخمة.
المحاور:
- مفهوم البيانات الضخمة (Big Data)
- تعريف البيانات الضخمة وأبعادها (الحجم، السرعة، التنوع).
- التحديات التي تواجه المؤسسات في التعامل مع البيانات الضخمة.
- طرق تخزين البيانات الضخمة وتنظيمها.
- مقدمة في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
- الفرق بين الذكاء الاصطناعي، تعلم الآلة، والتعلم العميق.
- أسس تعلم الآلة وكيفية تدريب النماذج باستخدام البيانات.
- التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي في الأعمال.
- التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات
- استخدام الذكاء الاصطناعي لاستخراج رؤى من البيانات الضخمة.
- تحسين القرارات التجارية من خلال تحليل البيانات باستخدام AI.
اليوم الثاني: تقنيات تعلم الآلة لتحليل البيانات الضخمة
الأهداف:
- تعلم الأساليب المختلفة لتعلم الآلة المستخدمة في تحليل البيانات الضخمة.
- استعراض تقنيات التعلم تحت الإشراف وغير الإشراف.
- تعلم كيفية اختيار النماذج المناسبة لتحليل البيانات الضخمة.
المحاور:
- تقنيات تعلم الآلة تحت الإشراف (Supervised Learning)
- كيفية تطبيق تقنيات التصنيف (Classification) والانحدار (Regression).
- أمثلة عملية لاستخدام تقنيات تحت الإشراف لتحليل البيانات.
- طرق تقييم النماذج تحت الإشراف.
- تقنيات تعلم الآلة غير الإشرافية (Unsupervised Learning)
- تحليل الكتل (Clustering) وتقنيات التحليل المتعدد المتغيرات.
- استخدام تقنيات التجميع لاكتشاف الأنماط داخل البيانات الضخمة.
- أمثلة عملية على تطبيقات غير إشرافية.
- اختيار النماذج المناسبة لتحليل البيانات
- كيفية تحديد النموذج الأنسب بناءً على نوع البيانات.
- مميزات وعيوب استخدام نماذج مختلفة لتعلم الآلة.
اليوم الثالث: تطبيقات عملية وأدوات تحليل البيانات الضخمة باستخدام الذكاء الاصطناعي
الأهداف:
- تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي لتطوير نماذج تحليلية على البيانات الضخمة.
- استعراض أدوات البرمجة والتطبيقات المستخدمة لتحليل البيانات الضخمة.
- تعلم كيفية تقييم وتحسين النماذج المستندة إلى الذكاء الاصطناعي.
المحاور:
- أدوات البرمجة وتحليل البيانات الضخمة
- أدوات تحليل البيانات مثل Python و R.
- المكتبات البرمجية المتاحة لتحليل البيانات مثل Pandas و Scikit-Learn.
- استخدام Hadoop و Spark في معالجة البيانات الضخمة.
- بناء النماذج وتحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي
- تطبيق النماذج على البيانات الضخمة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- تعلم كيفية بناء نماذج للتنبؤ وتحليل الاتجاهات المستقبلية.
- تقييم وتحسين النماذج
- كيفية تقييم فعالية النماذج باستخدام مقاييس الأداء (مثل الدقة، الاسترجاع، F1-Score).
- طرق تحسين النماذج لتحقيق أفضل النتائج.