أساسيات التعلم العميق

التواريخ والمواقع المتاحة

التواريخ
أكتوبر 21, 2025
أكتوبر 23, 2025
الموقع
المدة
٣ أيام
المكان
09:00 صباحا – 03:30 مساء (دبي)
اللغة
EN
الرسوم

$3,210.00

تواصل معنا

نظرة عامة على الدورة التدريبية

تهدف هذه الدورة إلى تقديم المبادئ الأساسية للتعلم العميق بطريقة مبسطة وعملية، وهي موجهة للمهنيين الذين ليست لديهم خبرة برمجية. تشرح الدورة كيفية عمل نماذج التعلم العميق، وتطبيقاتها الواقعية، والرؤى الاستراتيجية التي توفّرها. سيكتسب المشاركون معرفة تأسيسية حول الشبكات العصبية، وخطوات تنفيذ التعلم العميق، وكيفية توظيفه في اتخاذ القرارات داخل الأعمال. تركّز الدورة على الفهم المفاهيمي ودراسات الحالة الواقعية، مما يساعد المشاركين على التواصل بفعالية مع الفرق الفنية وتطبيق المعرفة في استراتيجيات ومشاريع مؤسساتهم.

أهداف الدورة

بنهاية هذه الدورة، سيكون المشاركون قادرين على:

  • فهم المبادئ الأساسية للتعلم العميق
  • التعرف على هيكل الشبكات العصبية والغرض منها
  • تحديد التطبيقات الواقعية للتعلم العميق في مجال الأعمال
  • تقييم نقاط القوة والضعف في نماذج التعلم العميق
  • تحليل الجوانب الأخلاقية المتعلقة بمبادرات الذكاء الاصطناعي

ملاحظة
يُطلب من المشاركين إحضار أجهزة الحاسوب المحمولة الخاصة بهم بنظام تشغيل Windows وتثبيت Python 3.x بشكل كامل.

accounting for non accountants

الكفاءات المستهدفة

  • مبادئ التعلم العميق
  • مفاهيم الشبكات العصبية
  • التطبيقات العملية الواقعية
  • تقييم النماذج
  • الاعتبارات الأخلاقية

تم تصميم هذه الدورة للمهنيين الذين يرغبون في فهم مفاهيم التعلم العميق دون الحاجة إلى خبرة برمجية:

  • مديرو الأعمال
  • المختصون في التسويق
  • مديرو المنتجات
  • الاستشاريون
  • المحللون

تعتمد الدورة على مزيج من العروض التفاعلية، والوسائل البصرية المبسطة، والأمثلة الواقعية، لتقديم المفاهيم بشكل واضح وسلس للمشاركين من غير المتخصصين في المجال التقني.

INTRODUCTION TO DEEP LEARNING FOR PROFESSIONALS

  • What is Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning?
  • Why Deep Learning Matters for Businesses.
  • Key Terminologies Simplified.
  • Examples of Deep Learning in Everyday Life.

UNDERSTANDING NEURAL NETWORKS WITHOUT CODING

  • How Neural Networks Mimic the Human Brain.
  • Basic Components: Layers, Neurons, and Connections.
  • Simplified Explanation of How Models Learn.
  • Real-World Examples of Neural Networks.

DEEP LEARNING IN ACTION

  • Steps in a Deep Learning Workflow.
  • Role of Data in Deep Learning Models.
  • Examples of Common Deep Learning Applications:
  • Image Recognition, Natural Language Processing.
  • Benefits and Challenges of Deep Learning.

EVALUATING DEEP LEARNING MODELS

  • Simplified Metrics: Accuracy, Precision, Recall.
  • Understanding Model Limitations.
  • Examples of Business Insights from Model Outputs.
  • Use Cases of Model Evaluation in Decision-Making.

APPLICATIONS OF DEEP LEARNING IN BUSINESS

  • Deep Learning for Customer Behavior Analysis.
  • Predictive Models for Demand Forecasting.
  • Use Cases in Energy, Finance, and Healthcare sectors.
  • Benefits of Aligning AI with Business Goals.

ETHICAL AND STRATEGIC CONSIDERATIONS

  • The Importance of Responsible AI Use.
  • Addressing Bias and Fairness in Deep Learning Models.
  • Ensuring Data Privacy and Compliance.
  • Strategic Steps to Integrate Deep Learning into Business Initiatives.
0
    0
    Your Cart
    Your cart is emptyReturn to Courses