المقدمة
يشكل التعلم الآلي بشكل متزايد كيفية أتمتة القرارات للمؤسسات، وتخصيص الخدمات، واكتشاف المخاطر، واكتشاف الفرص الجديدة. تم تصميم مقدمة في تعلم الآلة للمديرين التنفيذيين لمنح القادة الكبار فهما واضحا وعمليا لتعلم الآلة دون الحاجة إلى خبرة تقنية. تساعد الدورة المشاركين على فهم ما يمكن وما لا يمكن أن يفعله التعلم الآلي، وأين يخلق قيمة تجارية، وكيف يمكن للقادة اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن التبني والاستثمار والحوكمة.
أهداف الدورة
- فهم المعنى التجاري لتعلم الآلة
- التعرف على حالات استخدام التعلم الآلي العملية عبر الصناعات
- تمييز التعلم الآلي عن مفاهيم الذكاء الاصطناعي الأوسع
- تفسير مخرجات وقيود التعلم الآلي بمسؤولية
- ادعم اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن استثمارات تعلم الآلة
- تعزيز الرقابة القيادية على مبادرات الذكاء الاصطناعي والتحليلات
الفئة المستهدفة
- التنفيذيون المسؤولون عن الاستراتيجية أو الابتكار أو التحول الرقمي
- المديرون الكبار الذين يقيمون مبادرات الذكاء الاصطناعي والتحليلات
- قادة الأعمال الذين يشرفون على التغيير المدعوم بالتكنولوجيا
- رؤساء الأقسام يبحثون عن وعي عملي بتعلم الآلة
- رواد الأعمال الذين يستكشفون النمو من خلال الأنظمة الذكية
- صناع القرار المسؤولون عن المخاطر والأداء والتنافسية
المنهاج
- 5 Sections
- 0 Lessons
- 5 أيام
Expand all sectionsCollapse all sections
- اليوم الأول: التعلم الآلي في سياق الأعمال• ما هو التعلم الآلي وكيف يخلق قيمة• الفروقات بين الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة والأتمتة• تطبيقات الأعمال المشتركة عبر الوظائف• فرص وحدود التعلم الآلي• أمثلة على تعلم الآلة في المؤسسات الحديثة0
- اليوم الثاني: فهم مفاهيم التعلم الآلي• كيف تتعلم الآلات من البيانات• التعلم الخاضع للإشراف وغير المراقب يشرح ببساطة• بيانات التدريب والأنماط ومنطق التنبؤ• أهمية جودة البيانات وملاءمتها• ورشة العمل: مراجعة حالات استخدام التعلم الآلي0
- اليوم الثالث: تفسير النتائج وقيمة الأعمال• فهم التوقعات والتصنيفات والتوصيات• تقييم فائدة النموذج في بيئات الأعمال• تحقيق التوازن بين الدقة، وقابلية الشرح، والعملية• التعرف على عدم اليقين ومقاياض الأداء• النشاط العملي: تفسير مخرجات التعلم الآلي0
- اليوم الرابع: المخاطر، الأخلاقيات، والحوكمة• التحيز، العدالة، والعواقب غير المقصودة• الخصوصية والأمن والاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي• أسئلة الحوكمة التي يجب على القادة التعامل معها• إدارة الثقة والمساءلة في الأنظمة الآلية• دراسة حالة: دروس من نجاحات وإخفاقات التعلم الآلي0
- اليوم الخامس: قيادة تبني التعلم الآلي• تحديد الفرص ذات القيمة العالية للتنفيذ• العمل بفعالية مع الفرق الفنية والموردين• وضع توقعات واقعية للنتائج والجداول الزمنية• بناء خارطة طريق قيادية للتبني المسؤول• مشروع المجموعة النهائي: تقديم فرصة تعلم آلي لتأثير الأعمال0







