مقدمة في التعلم الآلي للمديرين

ال مقدمة في التعلم الآلي للمديرين تُمكّن هذه الدورة قادة الأعمال من فهم واستخدام التعلم الآلي لحل المشكلات، وتحسين العمليات، ودفع عجلة الابتكار. من خلال توفير منظور استراتيجي حول كيفية تطبيق التعلم الآلي في مختلف وظائف الأعمال، تُزوّد هذه الدورة المشاركين بالمعرفة اللازمة لقيادة جهود التحول الرقمي والتواصل بفعالية حول التعلم الآلي داخل مؤسساتهم. سواء كنت تفكر في استخدام التعلم الآلي لتحليلات العملاء، أو أتمتة العمليات، أو الرؤى التنبؤية، فإن هذه الدورة تُوفر أساسًا لاتخاذ قرارات مدروسة وتنفيذ فعال.

مقدمة:
برز التعلم الآلي (ML) كواحد من أكثر التقنيات إحداثًا للتحول في السنوات الأخيرة، إذ يوفر إمكانات هائلة لتحسين عملية اتخاذ القرار، ودفع عجلة الابتكار في الأعمال، وتحسين العمليات. ومع تزايد اعتماد الشركات على التعلم الآلي، أصبح فهم مفاهيمه وتطبيقاته الأساسية أمرًا بالغ الأهمية، حتى لمن يشغلون مناصب إدارية. مقدمة في التعلم الآلي للمديرين تم تصميم هذا الكتاب لتزويد قادة الأعمال غير التقنيين بفهم واضح وقابل للتنفيذ للتعلم الآلي، وكيفية استخدامه استراتيجيًا، وتأثيره على العمليات التجارية.

تُركز هذه الدورة على كيفية تطبيق التعلم الآلي لحل مشاكل الأعمال الواقعية، وتعزيز الكفاءة التشغيلية، وتحقيق مزايا تنافسية. سيكتسب المشاركون فهمًا عميقًا لخوارزميات التعلم الآلي، ومتطلبات البيانات، وحالات الاستخدام، مما يُمكّنهم من اتخاذ قرارات مدروسة، وتوجيه الفرق، وتطوير استراتيجيات قائمة على الذكاء الاصطناعي داخل مؤسساتهم.

الفئات المستهدفة:

• المديرين التنفيذيين والإدارة العليا
• قادة الاستراتيجية والابتكار
• مديري المنتجات ومديري التسويق
• مديري المشاريع وقادة العمليات
• المتخصصون في تكنولوجيا المعلومات وعلوم البيانات في الأدوار القيادية
• المستشارون والمرشدون لقادة الأعمال
• المديرون المسؤولون عن قيادة التحول الرقمي
• الأفراد المهتمون بدمج الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي في استراتيجية الأعمال

أهداف الدورة:
في نهاية هذه الدورة، سيكون المشاركون قادرين على:

• فهم المبادئ الأساسية للتعلم الآلي وتأثيره على استراتيجية الأعمال.
• التمييز بين التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم المعزز وفهم متى يتم تطبيق كل نهج.
• تحديد كيفية استخدام التعلم الآلي لمعالجة تحديات الأعمال المحددة وتحسين العمليات.
• تقييم نماذج التعلم الآلي ونتائجها في سياق الأعمال.
• التغلب على التحديات الشائعة في تنفيذ حلول التعلم الآلي، بما في ذلك جودة البيانات ونشر النموذج وإدارة التغيير.
• توصيل مفاهيم التعلم الآلي بشكل فعال لأصحاب المصلحة والفرق.
• تعزيز ثقافة الابتكار من خلال دعم مبادرات التعلم الآلي داخل مؤسستهم.

الكفاءات المستهدفة:

• فهم أساسيات التعلم الآلي
• اتخاذ القرارات القائمة على البيانات
• حل المشكلات باستخدام تطبيقات التعلم الآلي
• توصيل مفاهيم التعلم الآلي المعقدة إلى أصحاب المصلحة غير التقنيين
• التفكير الاستراتيجي وتنفيذ التعلم الآلي في وظائف الأعمال
• استراتيجية الابتكار والتحول الرقمي
• التعاون مع فرق علوم البيانات وتكنولوجيا المعلومات
• تقييم عائد الاستثمار لحلول التعلم الآلي

محتوى الدورة:

الوحدة 1: مقدمة في التعلم الآلي (ML)

• تعريف التعلم الآلي ودوره في الأعمال التجارية اليوم
• تطور التعلم الآلي وتأثيره على الصناعات
• فهم المكونات الأساسية للتعلم الآلي: البيانات والخوارزميات والنماذج
• الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق
• نظرة عامة رفيعة المستوى على تقنيات التعلم الآلي: التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم التعزيزي

الوحدة 2: أنواع التعلم الآلي

• التعلم الخاضع للإشراف:فهم البيانات المصنفة، والتصنيف، ونماذج الانحدار
• التعلم غير الخاضع للإشراف:استكشاف نماذج التجميع والارتباط لاكتشاف الأنماط في البيانات
• التعلم المعزز:مقدمة عن عمليات صنع القرار وتحسين الإجراءات بمرور الوقت
• دراسات الحالة: أمثلة أعمال واقعية لكل نوع من أنواع التعلم الآلي (على سبيل المثال، تقسيم العملاء، والصيانة التنبؤية، وأنظمة التوصية)

الوحدة 3: حالات استخدام التعلم الآلي في الأعمال

• الاستفادة من التعلم الآلي للحصول على رؤى العملاء والتخصيص (على سبيل المثال، محركات التوصية)
• تطبيقات التعلم الآلي في التنبؤ بالمبيعات، وتوقع الطلب، وتحسين المخزون
• تحسين الكفاءة التشغيلية باستخدام التحليلات التنبؤية في التصنيع والخدمات اللوجستية
• تعزيز الحملات التسويقية من خلال تحليل المشاعر والتنبؤ بسلوك العملاء
• التعلم الآلي لإدارة المخاطر: اكتشاف الاحتيال واكتشاف الشذوذ

الوحدة 4: فهم دورة حياة التعلم الآلي

• خطوات سير عمل التعلم الآلي: تعريف المشكلة، وجمع البيانات، وهندسة الميزات، وتدريب النموذج، والتقييم
• المكونات الرئيسية لنماذج التعلم الآلي: الميزات والمتغيرات المستهدفة والخوارزميات ومقاييس التقييم
• إعداد البيانات وتنظيفها: أهمية جودة البيانات في نجاح التعلم الآلي
• الإفراط في التجهيز وعدم التجهيز: كيفية تقييم النماذج وضبطها بدقة
• من النموذج الأولي إلى النشر: كيفية توسيع نطاق حلول التعلم الآلي

الوحدة 5: أدوات ومنصات التعلم الآلي

• نظرة عامة على أدوات ومنصات التعلم الآلي الشائعة (على سبيل المثال، TensorFlow، وScikit-learn، وGoogle AI، وAzure ML)
• مقدمة لأدوات التعلم الآلي الآلي (AutoML): جعل التعلم الآلي متاحًا دون خبرة تقنية عميقة
• منصات التعلم الآلي المستندة إلى السحابة وفوائدها للشركات
• تقييم الأدوات والمنصات بناءً على احتياجات مؤسستك ومواردها

الوحدة 6: تحديات ومخاطر التعلم الآلي

• جودة البيانات وكميتها: معالجة التحديات في جمع البيانات وإعدادها للتعلم الآلي
• شفافية النموذج: الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير وأهمية شرح نتائج التعلم الآلي
• الأخلاقيات في التعلم الآلي: العدالة والتحيز وتجنب النتائج التمييزية
• إدارة التوقعات: ما يمكن للتعلم الآلي فعله وما لا يمكنه فعله لشركتك
• التغلب على مقاومة المنظمات لتبني التعلم الآلي

الوحدة 7: التعلم الآلي وثقافة البيانات

• بناء عقلية تعتمد على البيانات داخل مؤسستك
• كيفية تعزيز التعاون بين فرق علوم البيانات ووحدات الأعمال
• جعل التعلم الآلي جزءًا من استراتيجية المنظمة والعمليات اليومية
• توصيل قيمة التعلم الآلي إلى أصحاب المصلحة غير التقنيين
• إنشاء خارطة طريق لتبني التعلم الآلي الناجح عبر وظائف الأعمال

الوحدة 8: قياس تأثير التعلم الآلي

• مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) لتقييم نجاح مشاريع التعلم الآلي
• تقييم عائد الاستثمار لحلول التعلم الآلي: مكاسب الكفاءة، وتوفير التكاليف، وتدفقات الإيرادات الجديدة
• المراقبة المستمرة والتكرار: الحفاظ على نماذج التعلم الآلي محدثة وفعالة
• دراسة حالة: تقييم الأعمال لتأثير التعلم الآلي على عملية تجارية معينة (على سبيل المثال، التنبؤ بانخفاض عدد العملاء)

الوحدة 9: مستقبل التعلم الآلي في مجال الأعمال

• الاتجاهات الناشئة في التعلم الآلي: التعلم العميق، ومعالجة اللغة الطبيعية، والأتمتة
• دور التعلم الآلي في الصناعة 4.0 والتحول الرقمي
• كيف يمكن للمؤسسات أن تظل متقدمة من خلال تبني تقنيات التعلم الآلي المتطورة
• الاستعداد للمستقبل: رفع مهارات الموظفين وتعزيز بيئة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المبتكرة

تطوير المشروع النهائي وخطة العمل

• سيقوم المشاركون بتطوير خطة استراتيجية لتطبيق التعلم الآلي في وظيفة الأعمال التي يختارونها (على سبيل المثال، المبيعات، والتسويق، والعمليات)
• تحديد أهداف العمل ومؤشرات الأداء الرئيسية الواضحة لمشروع التعلم الآلي
• اختيار الأدوات والبيانات والموارد المناسبة لمبادرة التعلم الآلي التجريبية
• عرض الخطة وتلقي الملاحظات من الأقران والمدربين

التقييم النهائي والشهادة:

• مراجعة مفاهيم التعلم الآلي الرئيسية وتطبيقاتها في الأعمال
• تمارين عملية ومناقشات جماعية حول تحديات وفرص التعلم الآلي
• التقييم النهائي للمشروع وردود الفعل على خطة العمل
• يتم منح الشهادة عند الانتهاء بنجاح