مقدمة

تحول التحليلات التنبؤية والوصفية البيانات الخام إلى استراتيجيات قابلة للتنفيذ. تغطي هذه الدورة نماذج التعلم الآلي التي تتنبأ بالنتائج المستقبلية وتحدد الحلول المثلى.

أهداف الدورة

بحلول نهاية هذه الدورة، سيتمكن المشاركون من:

• طبق الذكاء الاصطناعي في التحليلات التنبؤية.
• استخدم التحليلات الوصفية لتوصية الاستراتيجيات.
• بناء نماذج تعلم آلي للتنبؤ.
• قيم حالات الأعمال باستخدام رؤى مدعومة بالذكاء الاصطناعي.

الجمهور المستهدف

تم تصميم هذه الدورة ل:

• علماء البيانات
• محللو الأعمال
• مديرو العمليات
• المحللون الماليون

منهاج الدورة

اليوم الأول: أساسيات التحليلات التنبؤية

• مقدمة في التحليلات التنبؤية
• متطلبات البيانات للنمذجة التنبؤية
• أدوات الذكاء الاصطناعي للتحليلات التنبؤية
• دراسة حالة: التحليلات التنبؤية في قطاع التجزئة
• ورشة العمل: إعداد النموذج التنبؤي

اليوم الثاني: بناء نماذج تنبؤية للذكاء الاصطناعي

• نماذج الانحدار، التصنيف، والتجميع
• التنبؤ بالسلاسل الزمنية باستخدام الذكاء الاصطناعي
• الأدوات: مكتبات الذكاء الاصطناعي بلغة بايثون (scikit-learn، TensorFlow)
• عرض توضيحي: التنبؤ باستخدام الذكاء الاصطناعي
• ورشة العمل: بناء نموذج تنبؤي بلغة بايثون

اليوم الثالث: التحليلات الوصفية باستخدام الذكاء الاصطناعي

• مقدمة في التحليلات الوصفية
• تقنيات التحسين باستخدام الذكاء الاصطناعي
• دراسة حالة: التحليلات الوصفية في اللوجستيات
• الأدوات: تحسين القرار من IBM، أدوات Google OR
• المحاكاة: سيناريو القرار الوصفي

اليوم الرابع: تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتقدمة

• التعلم المعزز لتحسين اتخاذ القرار
• الذكاء الاصطناعي في تحليل المخاطر والتخفيف منها
• تمرين جماعي: تخطيط اتخاذ القرار المدفوع بالذكاء الاصطناعي
• مناقشة الأقران حول التطبيقات
• جلسة تغذية راجعة

اليوم الخامس: نشر التحليلات التنبؤية والوصفية

• النشر في أنظمة الأعمال
• دمج الذكاء الاصطناعي في أدوات ذكاء الأعمال
• مشروع جماعي: تصميم حلول تحليلات الذكاء الاصطناعي
• العروض التقديمية والمراجعة
• الخاتمة والشهادة