اليوم الأول : مدخل وأساسيات الذكاء الصناعي:

• الاختبار القبلي
• مقدمة في الذكاء الصناعي وتطبيقاته في الصناعة.
• • تعريف الذكاء الصناعي وأهميته في بيئة الأعمال الصناعية.
• • دور الذكاء الصناعي في تطوير الأعمال والعمليات الصناعية.
• • دور الذكاء الاصطناعي في تحويل الأعمال الصناعية
• • دراسات حالة: نجاحات تطبيق الذكاء الاصطناعي في الصناعة
• تحليل البيانات الضخمة (Big Data) في الأعمال المالية والإدارية
• • التعريف بالبيانات الضخمة وكيفية استغلالها في اتخاذ القرارات.
• • تقنيات تحليل البيانات باستخدام الذكاء الصناعي.
• • تطبيقات عملية لتحليل البيانات الضخمة في القطاع الصناعي.
• تعلم الآلة (Machine Learning) وتطبيقاته الصناعية
• • مقدمة في التعلم الآلي وكيفية تدريبه وتحسينه.
• • استخدام التعلم الآلي في التنبؤات المالية.
• • حالات استخدام واقعية مثل توقع المخاطر وتحليل سلوك العملاء.

اليوم الثاني: تطبيقات الذكاء الاصطناعي في البيئات الصناعية

• • الصيانة التنبؤية والأتمتة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
• • الذكاء الاصطناعي في إدارة سلسلة التوريد والخدمات اللوجستية
• • اتخاذ القرار المعزز بالذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات
• • تطبيق الذكاء الاصطناعي لتحسين العمليات
• • جلسة عملية: تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي للعمليات الصناعية
• • اتخاذ القرارات المدعومة بالبيانات (Data-Driven Decision Making)
• • كيفية استخدام الذكاء الصناعي في اتخاذ قرارات استراتيجية تعتمد على البيانات.
• • أمثلة عملية لتحليل البيانات واتخاذ القرارات في الوقت الفعلي.
• • أدوات وبرمجيات لدعم اتخاذ القرار في الشركات الصناعية.

اليوم الثالث: استراتيجيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة والتطبيق

• • الابتكار المدفوع بالذكاء الاصطناعي في تطوير المنتجات والبحث والتطوير
• • الاعتبارات الأخلاقية والتحديات في استخدام الذكاء الاصطناعي في الصناعة
• • أخلاقيات الذكاء الصناعي في الأعمال الصناعية
• التحديات الأخلاقية التي تواجه الذكاء الصناعي في هذا المجال.
• ضمان الشفافية والمساءلة عند استخدام تقنيات الذكاء الصناعي.
• كيفية تعزيز الممارسات الأخلاقية في تطبيقات الذكاء الصناعي.
• • تكامل الذكاء الاصطناعي مع إنترنت الأشياء (IoT) في البيئات الصناعية
• • الاتجاهات المستقبلية للذكاء الاصطناعي في الأعمال الصناعية
• المشروع النهائي: تطوير استراتيجية ذكاء اصطناعي مخصصة لبيئة صناعية