المقدمة:
تُعد إدارة مشاريع الذكاء الاصطناعي من أكثر المجالات الحديثة تطورًا وأهمية في بيئات الأعمال الرقمية، حيث تسعى المؤسسات إلى توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين الأداء، ودعم اتخاذ القرار، وتعزيز الابتكار وتحقيق القيمة المؤسسية.
تم تصميم هذه الدورة لتأهيل المشاركين لفهم منهجية إدارة مشاريع الذكاء الاصطناعي وفق إطار PMI-CPMAI، بدءًا من مواءمة حلول الذكاء الاصطناعي مع احتياجات الأعمال، وإدارة البيانات، وتطوير النماذج الذكية، وصولًا إلى تشغيل الأنظمة وتحسينها بشكل مستدام ومسؤول.
كما تركز الدورة على الجوانب العملية والتطبيقية، وتطوير فهم شامل للتحديات التقنية والتنظيمية والأخلاقية المرتبطة بمشاريع الذكاء الاصطناعي، مع توفير نظام متكامل للاستعداد لاجتياز الاختبار بثقة وكفاءة.
الأهداف:
- فهم طبيعة مشاريع الذكاء الاصطناعي والتحديات المرتبطة بها.
- ربط مبادرات الذكاء الاصطناعي بالأهداف الاستراتيجية للأعمال.
- تحديد احتياجات البيانات وضمان جاهزيتها لدعم الحلول الذكية.
- إدارة دورة حياة مشاريع الذكاء الاصطناعي من الفكرة إلى التشغيل.
- تطبيق أساليب التطوير التكراري في بناء حلول الذكاء الاصطناعي.
- تقييم أداء النماذج وضمان موثوقيتها وشفافيتها.
- تشغيل حلول الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول ومستدام.
- فهم مبادئ الحوكمة والأخلاقيات المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
المحاور:
أولاً: الحاجة إلى إدارة مشاريع الذكاء الاصطناعي
- فهم أسباب تعثر مشاريع الذكاء الاصطناعي.
- التعرف على أهمية التسليم التكراري في تحسين النتائج.
- استيعاب دور إدارة المشاريع في تحقيق نتائج فعالة.
- فهم أهمية الجوانب الأخلاقية في مشاريع الذكاء الاصطناعي.
ثانياً: مواءمة الذكاء الاصطناعي مع احتياجات الأعمال (المرحلة الأولى)
- ربط حلول الذكاء الاصطناعي بأهداف الأعمال.
- تقييم الجدوى والقيمة المتوقعة.
- تحديد العائد على الاستثمار.
- وضع نطاق واضح لمشروع الذكاء الاصطناعي.
ثالثاً: تحديد احتياجات البيانات لمشاريع الذكاء الاصطناعي (المرحلة الثانية)
- اختيار البيانات المناسبة للمشروع.
- ضمان الامتثال للأنظمة واللوائح.
- بناء بنية تحتية تدعم إدارة البيانات.
- إعداد الأساس لإدارة البيانات عبر دورة حياة المشروع.
رابعاً: إدارة احتياجات إعداد البيانات لمشاريع الذكاء الاصطناعي (المرحلة الثالثة)
- تحويل البيانات الخام إلى بيانات جاهزة للاستخدام.
- تطبيق ضوابط الجودة على البيانات.
- استخدام تقنيات تحسين البيانات.
- ضمان الامتثال والمعايير التنظيمية.
خامساً: التطوير التكراري وتسليم مشاريع الذكاء الاصطناعي (المرحلة الرابعة)
- بناء النماذج والتحقق منها.
- استخدام تقنيات التعلم الآلي والنماذج التوليدية.
- تحسين النماذج بشكل مستمر.
- دعم تسليم القيمة بشكل تدريجي.
سادساً: اختبار وتقييم أنظمة الذكاء الاصطناعي (المرحلة الخامسة)
- اختبار النماذج الذكية بشكل منهجي.
- مراقبة الأداء واكتشاف الانحرافات.
- معالجة التحديات المتعلقة بالدقة.
- ضمان قابلية التفسير والموثوقية.
- التأكد من توافق النتائج مع أهداف المشروع.
سابعاً: تشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي (المرحلة السادسة)
- تشغيل حلول الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول.
- تطبيق مبادئ الحوكمة.
- إدارة الأداء بعد التشغيل.
- التخطيط للتحسين المستمر.
- ضمان استدامة الحلول.
ثامناً: نظام الاستعداد للامتحان
- تقنيات تحليل الأسئلة.
- فهم منهجية PMI في الإجابة.
- استبعاد الخيارات المضللة.
- إدارة الوقت أثناء الاختبار.
- محاكاة سيناريوهات الامتحان.
تاسعاً: الاختبارات التجريبية ونظام التدريب العملي
- اختبار تجريبي.
- أسئلة مبنية على سيناريوهات واقعية.
- شرح تفصيلي للإجابات وفق منهجية PMI.