الدورة التدريبية: حلول الذكاء الاصطناعي المستندة إلى السحابة باستخدام ‏Google Cloud AI

مقدمة الدورة التدريبية / لمحة عامة:‏

يقدم ‏BIG BEN Training Center‏ هذه الدورة التدريبية المتخصصة حول حلول الذكاء الاصطناعي المستندة إلى السحابة ‏باستخدام ‏Google Cloud AI، وهي مصممة للمهندسين، والمطورين، وعلماء البيانات، ومديري المنتجات التقنية، الذين يسعون ‏إلى بناء ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي (‏AI‏) والتعلم الآلي (‏ML‏) بفعالية وسهولة على منصة ‏Google Cloud Platform ‎‎(GCP)‎‏. في عصر الحوسبة السحابية (‏Cloud Computing‏)، أصبحت القدرة على الاستفادة من خدمات الذكاء الاصطناعي ‏السحابية (‏Cloud AI Services‏) ضرورة لـتسريع الابتكار وتحجيم الحلول الذكية. ستغطي الدورة مفاهيم مثل خدمات الذكاء ‏الاصطناعي الجاهزة (‏Pre-trained AI APIs‏) مثل ‏Vision AI‏ وNatural Language API، ومنصات التعلم الآلي المدارة ‏‏(‏Managed Machine Learning Platforms‏) مثل ‏Vertex AI، وبناء نماذج مخصصة (‏Custom Models‏). سيتعلم ‏المشاركون كيفية استخدام أدوات ‏Google Cloud AI‏ لـتحليل البيانات، وبناء نماذج تنبؤية، وتطبيق الذكاء الاصطناعي في ‏سيناريوهات مختلفة مثل تحليل المشاعر (‏Sentiment Analysis‏) والتصنيف (‏Classification‏) واكتشاف الكائنات ‏‏(‏Object Detection‏). تهدف الدورة إلى تمكين المختصين من فهم إمكانات ‏Google Cloud AI، وتطوير حلول ذكاء ‏اصطناعي قوية وقابلة للتطوير، وقيادة مشاريع الذكاء الاصطناعي السحابي في مؤسساتهم. نستلهم في هذه الدورة من أعمال ‏البروفيسور فيرنور فينج ‏‎(Vernor Vinge)‎، الذي صاغ مفهوم "التفرد التكنولوجي"، وكيف أن القدرة على تسخير الحوسبة ‏السحابية والذكاء الاصطناعي يمكن أن تدفع البشرية نحو آفاق جديدة من الابتكار. ستقدم الدورة دراسات حالة واقعية لشركات ‏رائدة نجحت في تطبيق ‏Google Cloud AI‏ لـتحقيق نتائج أعمال مذهلة، مما يعزز فهم المشاركين للجوانب العملية والتطبيقية.‏

الفئات المستهدفة / هذه الدورة التدريبية مناسبة لـ:‏

• مهندسي البرمجيات.‏
• محللي البيانات.‏
• علماء البيانات.‏
• مهندسي التعلم الآلي (‏ML Engineers‏).‏
• مهندسي السحابة (‏Cloud Engineers‏).‏
• مديري المنتجات التقنية.‏
• المطورين المهتمين بالذكاء الاصطناعي.‏
• المهندسين المعماريين للحلول.‏
• قادة الفرق التقنية.‏
• المتخصصين في البنية التحتية السحابية.‏

القطاعات والصناعات المستهدفة:‏

• شركات التكنولوجيا والبرمجيات.‏
• التجارة الإلكترونية والبيع بالتجزئة.‏
• الخدمات المالية والمصرفية.‏
• الرعاية الصحية.‏
• الإعلام والترفيه.‏
• الاتصالات.‏
• التصنيع.‏
• التعليم.‏
• الحكومة.‏
• الخدمات اللوجستية.‏

الأقسام المؤسسية المستهدفة:‏

• قسم البحث والتطوير (‏R&D‏).‏
• قسم تكنولوجيا المعلومات (‏IT‏).‏
• قسم تحليل البيانات.‏
• قسم هندسة البرمجيات.‏
• قسم تطوير المنتجات.‏
• قسم العمليات التقنية.‏
• قسم الابتكار.‏
• قسم التسويق (لتحليلات العملاء).‏
• قسم خدمة العملاء (لتطوير الشات بوت).‏
• قسم إدارة البيانات.‏

أهداف الدورة التدريبية:‏

بنهاية هذه الدورة التدريبية، سيكون المتدرب قد أتقن المهارات التالية:‏

• فهم بنية ‏Google Cloud Platform (GCP)‎‏ وخدمات الذكاء الاصطناعي.‏
• استخدام ‏Google Cloud Vision AI‏ لـتحليل الصور ومقاطع الفيديو.‏
• تطبيق ‏Google Cloud Natural Language AI‏ لـفهم وتحليل النصوص.‏
• بناء أنظمة توصية باستخدام ‏Google Cloud Recommendation AI‏.‏
• تطوير نماذج تعلم آلي مخصصة باستخدام ‏Vertex AI‏.‏
• نشر وإدارة نماذج التعلم الآلي على ‏Google Cloud‏.‏
• استخدام ‏Google Cloud AI Platform‏ لتطوير الحلول.‏
• دمج حلول الذكاء الاصطناعي في التطبيقات الحالية.‏
• تحسين أداء نماذج الذكاء الاصطناعي وتكلفتها على السحابة.‏
• القدرة على تصميم وتنفيذ حلول ذكاء اصطناعي قابلة للتطوير.‏

منهجية الدورة التدريبية:‏

يعتمد ‏BIG BEN Training Center‏ في هذه الدورة على منهجية تدريبية عملية ومكثفة، تهدف إلى تمكين المشاركين من بناء ‏ونشر حلول الذكاء الاصطناعي على ‏Google Cloud AI‏ بفعالية. تشمل المنهجية محاضرات نظرية متعمقة حول مفاهيم الذكاء ‏الاصطناعي السحابي وخدمات ‏Google Cloud AI‏ المختلفة، بالإضافة إلى ورش عمل تطبيقية مكثفة. سيقوم المشاركون بـبناء ‏تطبيقات ذكاء اصطناعي عملية باستخدام واجهات برمجة تطبيقات جاهزة (‏APIs‏)، وتدريب نماذج مخصصة على ‏Vertex AI، ‏ونشرها في بيئة سحابية. سيتم التركيز على دراسات حالة واقعية لشركات رائدة نجحت في استخدام ‏Google Cloud AI‏ لـحل ‏مشكلات أعمال معقدة وتحقيق نتائج مذهلة. سيتم تشجيع العمل الجماعي والمناقشات لتبادل الخبرات وتطوير حلول ذكاء ‏اصطناعي مبتكرة وقابلة للتطوير. يتلقى المشاركون تغذية راجعة منتظمة من المدربين الخبراء لضمان تطوير مهاراتهم في ‏تطوير الذكاء الاصطناعي على السحابة.‏

خريطة المحتوى التدريبي (محاور الدورة التدريبية):‏

الوحدة الأولى: مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي السحابي وGoogle Cloud Platform‏.‏

• مقدمة إلى الحوسبة السحابية وأهميتها.‏
• نظرة عامة على ‏Google Cloud Platform (GCP)‎‏.‏
• مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على السحابة.‏
• لماذا نستخدم ‏Google Cloud AI؟
• مكونات ‏Google Cloud AI‏ الأساسية.‏
• إعداد بيئة عمل ‏Google Cloud‏.‏
• تحديد حالات الاستخدام المناسبة للذكاء الاصطناعي السحابي.‏

الوحدة الثانية: خدمات الذكاء الاصطناعي الجاهزة (‏Pre-trained APIs‏).‏

• Google Cloud Vision AI‏: تحليل الصور، اكتشاف الكائنات، التعرف على الوجوه.‏
• Google Cloud Natural Language API‏: تحليل المشاعر، استخراج الكيانات، تصنيف النصوص.‏
• Google Cloud Speech-to-Text‏ و ‏Text-to-Speech APIs‏.‏
• Google Cloud Translation AI‏.‏
• Google Cloud Video AI‏.‏
• تطبيق عملي باستخدام هذه الواجهات البرمجية (‏APIs‏).‏
• دمج خدمات الذكاء الاصطناعي في التطبيقات.‏

الوحدة الثالثة: التعلم الآلي المخصص باستخدام ‏Vertex AI‏.‏

• مقدمة إلى ‏Vertex AI‏ كمنصة موحدة للتعلم الآلي.‏
• إدارة مجموعات البيانات في ‏Vertex AI‏.‏
• تدريب نماذج التعلم الآلي المخصصة (‏Custom Models‏).‏
• نشر النماذج واستضافة نقاط النهاية (‏Endpoints‏).‏
• مراقبة أداء النماذج.‏
• إدارة دورة حياة التعلم الآلي (‏MLOps‏) على ‏Vertex AI‏.‏
• بناء خط أنابيب (‏Pipeline‏) للتعلم الآلي على ‏Vertex AI‏.‏

الوحدة الرابعة: حلول الذكاء الاصطناعي المتقدمة والتطبيقات.‏

• Google Cloud Recommendation AI‏: بناء أنظمة توصية.‏
• Google Cloud AI Platform Prediction‏: لخدمة التنبؤات.‏
• Google Cloud AutoML‏: بناء نماذج تعلم آلي بدون تعليمات برمجية.‏
• تطوير الشات بوت (‏Chatbots‏) والمساعدين الافتراضيين باستخدام ‏Dialogflow‏.‏
• الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الكبيرة (‏BigQuery ML‏).‏
• بناء حلول ذكاء اصطناعي للرؤية الحاسوبية المتقدمة.‏
• دراسات حالة عملية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.‏

الوحدة الخامسة: تحسين التكلفة والأمان ومستقبل ‏Google Cloud AI‏.‏

• تحسين تكلفة حلول الذكاء الاصطناعي على ‏Google Cloud‏.‏
• الأمان والخصوصية في بيئة ‏Google Cloud AI‏.‏
• الحوكمة والامتثال لـتطبيقات الذكاء الاصطناعي.‏
• أخلاقيات الذكاء الاصطناعي في السحابة.‏
• الذكاء الاصطناعي التوليدي (‏Generative AI‏) على ‏Google Cloud‏.‏
• أحدث التطورات في ‏Google Cloud AI‏.‏
• تصميم استراتيجية المؤسسة لتبني الذكاء الاصطناعي السحابي.‏

الأسئلة المتكررة:‏

ما هي المؤهلات أو المتطلبات اللازمة للمشاركين قبل التسجيل في الدورة؟

لا توجد شروط مسبقة.‏

كم تستغرق مدة الجلسة اليومية، وما هو العدد الإجمالي لساعات الدورة التدريبية؟

تمتد هذه الدورة التدريبية على مدار خمسة أيام، بمعدل يومي يتراوح بين 4 إلى 5 ساعات، تشمل فترات راحة وأنشطة تفاعلية، ‏ليصل إجمالي المدة إلى 20–25 ساعة تدريبية.‏

سؤال للتأمل: 

مع التزايد المستمر لتعقيد نماذج الذكاء الاصطناعي وخدمات السحابة، كيف يمكن للمطورين والشركات الموازنة ‏بين الاستفادة من هذه القوة الحسابية الهائلة وضمان الشفافية، والمسؤولية، والتحكم في قرارات الأنظمة الذكية التي يقومون ببنائها ‏ونشرها؟

ما الذي يميز هذه الدورة عن غيرها من الدورات؟

تتميز هذه الدورة بتركيزها العملي والمتعمق على بناء ونشر حلول الذكاء الاصطناعي باستخدام ‏Google Cloud AI، مما يوفر ‏للمشاركين فهماً شاملاً لكيفية الاستفادة القصوى من قوة الحوسبة السحابية للذكاء الاصطناعي. ما يميزنا هو دمج الأسس النظرية ‏للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مع التطبيق العملي المباشر لـأدوات وخدمات ‏Google Cloud، مما يتيح للمشاركين بناء حلول ‏قابلة للتطوير وعالية الأداء. نغطي مجموعة واسعة من المواضيع، من خدمات الذكاء الاصطناعي الجاهزة إلى بناء نماذج ‏مخصصة باستخدام ‏Vertex AI، مع التركيز على أفضل الممارسات وتحسين التكلفة والأمان. الدورة تركز على تزويد ‏المشاركين بالمهارات اللازمة لـتطوير تطبيقات ذكاء اصطناعي مبتكرة، وتحليل البيانات على نطاق واسع، وقيادة مشاريع ‏التحول الرقمي، مما يجعلها ضرورية لأي محترف يسعى للتميز في مجال الذكاء الاصطناعي السحابي.‏