ممارس الذكاء الاصطناعي المعتمد من AWS - المستوى الأساسي

الأهداف

تهدف شهادة ممارس الذكاء الاصطناعي المعتمد من AWS إلى تزويد المتدربين بفهم تأسيسي لمفاهيم الذكاء الاصطناعي وخدمات AWS المرتبطة به، بما يساعدهم على التعامل مع التقنيات الحديثة ودعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات.

من أبرز أهداف الشهادة:

• فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
• التعرف على الفرق بين AI وML وDeep Learning والذكاء الاصطناعي التوليدي.
• فهم مفهوم النماذج الأساسية Foundation Models والنماذج اللغوية الكبيرة LLMs.
• التعرف على تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي في بيئات الأعمال.
• فهم مبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤول Responsible AI.
• التعرف على خدمات AWS الخاصة بالذكاء الاصطناعي مثل Amazon Bedrock وAmazon SageMaker.
• اكتساب أساسيات هندسة المطالبات Prompt Engineering.
• اختيار حلول الذكاء الاصطناعي المناسبة حسب احتياجات العمل.
• فهم دور الذكاء الاصطناعي في تحسين العمليات ودعم اتخاذ القرار.

الفئة المستهدفة

تم تصميم شهادة AWS Certified AI Practitioner للأفراد الراغبين في فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي والاستفادة من تطبيقاته في بيئات العمل، سواء كانت لديهم خلفية تقنية أو غير تقنية.

تستهدف الشهادة:

• المبتدئين الراغبين في دخول مجال الذكاء الاصطناعي.
• الطلاب والخريجين في التخصصات التقنية وغير التقنية.
• محللي البيانات والأعمال.
• مديري المشاريع والمهتمين بالتحول الرقمي.
• العاملين في تقنية المعلومات والحوسبة السحابية.
• أصحاب الأعمال وصناع القرار الراغبين في فهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
• المهنيين الراغبين في تطوير مهاراتهم الرقمية ومواكبة مستقبل الأعمال.

المميزات

تمنح شهادة AWS Certified AI Practitioner المتدربين أساسًا قويًا لفهم تقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة وتطبيقاتها العملية، مما يساعدهم على تطوير مهاراتهم الرقمية ومواكبة احتياجات سوق العمل.

ومن أبرز مميزات الشهادة:

• الحصول على شهادة معتمدة عالميًا من AWS في مجال الذكاء الاصطناعي.
• لا تتطلب خبرة برمجية أو تقنية متقدمة.
• بناء فهم قوي لمفاهيم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
• التعرف على تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي Generative AI.
• فهم خدمات AWS المرتبطة بالذكاء الاصطناعي مثل Amazon Bedrock وAmazon SageMaker.
• تطوير القدرة على اختيار حلول الذكاء الاصطناعي المناسبة للأعمال.
• تعزيز فرص التطور المهني في مجالات التقنية والتحول الرقمي.
• تمهيد الطريق للحصول على شهادات AWS الأكثر تقدمًا.

المحاور

تغطي شهادة AWS Certified AI Practitioner مجموعة من المحاور الأساسية التي تساعد المتدرب على فهم الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته وخدمات AWS المرتبطة به، مع التركيز على الاستخدام العملي داخل المؤسسات.

تشمل المحاور الرئيسية:

أساسيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (AI and Machine Learning Fundamentals)

• مفاهيم الذكاء الاصطناعي AI والتعلم الآلي ML.
• الفرق بين التعلم الآلي والتعلم العميق Deep Learning.
• أنواع التعلم الآلي:
  • التعلم الخاضع للإشراف Supervised Learning.
  • التعلم غير الخاضع للإشراف Unsupervised Learning.
  • التعلم بالتعزيز Reinforcement Learning.
• أساسيات الشبكات العصبية.

الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI)

• مفهوم الذكاء الاصطناعي التوليدي واستخداماته.
• النماذج الأساسية Foundation Models.
• النماذج اللغوية الكبيرة LLMs.
• معالجة اللغة الطبيعية NLP.
• التضمينات Embeddings.
• قواعد البيانات المتجهية Vector Databases.
• الاسترجاع المعزز بالتوليد RAG.
• الضبط الدقيق للنماذج Fine-Tuning.
• هندسة المطالبات Prompt Engineering.

خدمات AWS للذكاء الاصطناعي (AWS AI Services)

• التعرف على Amazon Bedrock.
• فهم Amazon SageMaker.
• استخدام خدمات AWS في بناء حلول الذكاء الاصطناعي.
• اختيار الخدمة المناسبة حسب احتياج المؤسسة.
• فهم دورة حياة حلول الذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي المسؤول والأمان (Responsible AI and Security)

• مبادئ الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي.
• تقليل التحيز في النماذج.
• حماية البيانات والخصوصية.
• الحوكمة والامتثال.
• أمن حلول الذكاء الاصطناعي في بيئات AWS.

المخرجات

بعد إتمام شهادة AWS Certified AI Practitioner، يكتسب المتدرب معرفة أساسية تساعده على فهم تقنيات الذكاء الاصطناعي واستخداماتها داخل بيئات العمل الحديثة.

تشمل أبرز المخرجات:

• فهم المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
• التمييز بين AI وML وDeep Learning والذكاء الاصطناعي التوليدي.
• فهم استخدامات النماذج الأساسية والنماذج اللغوية الكبيرة.
• التعرف على تطبيقات الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات.
• اختيار حلول الذكاء الاصطناعي المناسبة حسب احتياجات الأعمال.
• فهم خدمات AWS الخاصة بالذكاء الاصطناعي.
• استخدام مبادئ هندسة المطالبات لتحسين نتائج النماذج التوليدية.
• فهم أساسيات الأمان والخصوصية والحوكمة.
• الاستعداد لاجتياز اختبار AWS Certified AI Practitioner.

المتطلبات

تم تصميم شهادة AWS Certified AI Practitioner لتناسب المبتدئين والمهتمين بالذكاء الاصطناعي، ولا تشترط وجود خبرة تقنية متقدمة أو مهارات برمجية متخصصة.

تشمل المتطلبات المفضلة:

• معرفة أساسية باستخدام الحاسب والإنترنت.
• اهتمام بمجالات الذكاء الاصطناعي والتقنيات الحديثة.
• فهم عام لمفاهيم التكنولوجيا والحوسبة السحابية.
• الرغبة في تعلم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الأعمال.
• الالتزام بحضور البرنامج التدريبي واستكمال المحتوى.

الأسئلة الشائعة