الوحدة الأولى: ضرورة إدارة مشاريع الذكاء الاصطناعي
- لماذا يُحوِّل الذكاء الاصطناعي طبيعة إدارة المشاريع ولماذا تستثمر المؤسسات في الذكاء الاصطناعي الآن
- الأنماط السبعة للذكاء الاصطناعي وكيفية تطبيقها على مختلف أنواع التحديات المؤسسية
- أسباب فشل مشاريع الذكاء الاصطناعي وكيفية معالجة الأسباب الجذرية الأكثر شيوعاً لإخفاقات المبادرات
- المخاوف والتحفظات وطبقات الذكاء الاصطناعي الموثوق في سياقات المشاريع والمؤسسات
- المناهج التكرارية وأجايل للذكاء الاصطناعي، وإدارة المشاريع المعرفية، ومراجعة الخريطة الذهنية
الوحدة الثانية: مواءمة الذكاء الاصطناعي مع الاحتياجات التجارية
- تحديد المشكلة المُراد حلّها وتقييم جدوى الذكاء الاصطناعي لحالات الاستخدام التجارية
- ربط المشكلات التجارية بأنماط الذكاء الاصطناعي وتحديد قرار المضي قُدُماً أو التوقف
- تحديد عائد الاستثمار لمشاريع الذكاء الاصطناعي، وتعريف مقاييس النجاح، وتحديد النطاق والجدولة الزمنية
- تحديد احتياجات فريق مشروع الذكاء الاصطناعي وتقييم المخاطر الخاصة بالمشروع
- دراسات الحالة، وملخص الوحدة، ومراجعة الخريطة الذهنية، وأسئلة تدريبية مع شروح وافية
الوحدة الثالثة: تحديد احتياجات البيانات لمشاريع الذكاء الاصطناعي
- استيعاب دور البيانات في الذكاء الاصطناعي وكيف تُحرِّك البيانات أداء النماذج ومخرجاتها
- تحديد متطلبات جودة البيانات وكميتها واختيار مجموعات البيانات الملائمة لمشاريع الذكاء الاصطناعي
- فهم متطلبات خصوصية البيانات والامتثال والوصول إليها عبر البيئات التنظيمية المختلفة
- تنسيق البنية التحتية للبيانات واحتياجات الوصول إليها، وتحديد الأدوار الرئيسية في التحليلات والبيانات
- ربط أنشطة تحديد البيانات بإطار CPMAI، ودراسات الحالة، والخريطة الذهنية، والأسئلة التدريبية
الوحدة الرابعة: إدارة احتياجات إعداد البيانات
- إعداد البيانات لمشاريع الذكاء الاصطناعي: الغرض والمبادئ وسير العمل
- بناء خطوط أنابيب البيانات وإدارتها عبر مراحلها الثلاث
- عمليات فحص جودة البيانات والتحقق منها، والتحويل، وتوليد البيانات الاصطناعية
- تضخيم البيانات وتسميتها وإدارتها لأنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي
- الذكاء الاصطناعي الموثوق في إعداد البيانات، وقرار المضي أو التوقف، ورسم الخرائط، والأسئلة التدريبية
الوحدة الخامسة: التطوير التكراري للذكاء الاصطناعي وتسليمه
- أسس التعلم الآلي: النماذج وأنواعها وتطبيقها في تسليم مشاريع الذكاء الاصطناعي
- عمليات تطوير النماذج: التدريب والضبط والتحضير للتحقق
- التحقق من النماذج: مناهج التقييم ومعايير القبول وقرارات التكرار
- بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي بما في ذلك هندسة المحفّزات والبنية المعمارية
- دراسات الحالة، وقرار المضي أو التوقف، ورسم خرائط مراحل CPMAI، والأسئلة التدريبية
الوحدة السادسة: اختبار أنظمة الذكاء الاصطناعي وتقييمها
- تقييم النماذج: أُطر التقييم والمقاييس ومناهج التقييم المنظّم
- التكرار في النماذج: دورات التحسين المستمر واستراتيجيات تحسين الأداء
- أداء النماذج وانجراف البيانات والنماذج: الكشف والمراقبة والإدارة
- تقييم النماذج وفق مؤشرات الأداء الرئيسية التجارية والتقنية، ومراقبة أنظمة الذكاء الاصطناعي
- أنظمة الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير والتأويل، ورسم خرائط CPMAI، ودراسات الحالة، والأسئلة التدريبية
الوحدة السابعة: تشغيل الذكاء الاصطناعي والاستعداد للامتحان
- نقل نماذج الذكاء الاصطناعي إلى بيئة الإنتاج: استراتيجيات النشر والمنصات ومتطلبات البنية التحتية
- أساليب التفاعل مع نماذج الذكاء الاصطناعي، وتشغيل الذكاء الاصطناعي التوليدي، وإدارة دورة حياة النماذج
- أُطر حوكمة الذكاء الاصطناعي والنماذج، واعتبارات الذكاء الاصطناعي الموثوق في البيئات التشغيلية
- استيعاب حدود الذكاء الاصطناعي والتخطيط للتكرار التالي بعد المرحلة السادسة من CPMAI
- مراجعة دليل محتوى امتحان PMI-CPMAI، والمصطلحات الجوهرية، والأسئلة الحيوية، وإرشادات التسجيل في الامتحان، ومراجعة الامتحان التجريبي الشامل
