هندسة التلقين (Prompt Engineering)
- فهم دور الأوامر في الذكاء الاصطناعي التوليدي
- كيفية صياغة التعليمات لتحقيق الدقة والملاءمة
- التكرار والتحسين للحصول على مخرجات أفضل
- تطبيق الاستراتيجيات عبر أدوات متعددة
الاختلاف بين نماذج GPT
- مقارنة ChatGPT، Gemini، وCopilot
- فهم نقاط القوة والقيود لكل منصة
- اختيار المنصة المناسبة لمهام بيئة العمل
- استخدام أدوات متعددة للحصول على نتائج أفضل
أدوات الذكاء الاصطناعي لإنتاج المحتوى
- تصميم العروض التقديمية باستخدام الذكاء الاصطناعي
- إنتاج الصور للاستخدام المهني
- إنشاء مقاطع الفيديو بالتطبيقات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي
- إنشاء المحتوى الصوتي والمكتوب
أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات
- تجهيز البيانات للتحليل
- تحليل البيانات واستخلاص الرؤى
- إعداد التقارير
- عرض البيانات والتواصل باستخدام الرسوم البيانية
تعلم الآلة بدون برمجة (Low-Code/No-Code ML)
- التجميع والتقسيم (Clustering & Segmentation)
- التصنيف للتنبؤ بالنتائج
- تحليل سلة السوق (Market Basket Analysis)
- تحليل المشاعر النصية (Sentiment Analysis)
الذكاء الاصطناعي الوكيل (Agentic AI)
- مفهوم الوكلاء الذكيين المستقلين
- وكلاء تنفيذ المهام
- استخدام الذكاء الاصطناعي العامل في البحث والمساعدة في سير العمل
- أدوات إنشاء واجهات البرمجة (APIs)
بروتوكول سياق النموذج (MCP)
- الهيكل والغرض من MCP
- دمج نماذج الذكاء الاصطناعي مع بيانات المؤسسة
- الأمن، الحوكمة، والتحكم في الوصول
- تطبيقات MCP في التحليلات، التقارير، والأتمتة
أدوات الذكاء الاصطناعي للأتمتة
- تحديد المهام القابلة للأتمتة
- استخدام أدوات الأتمتة
- بناء تدفقات عمل مخصصة
- تنفيذ عملية الأتمتة
