الهدف:

في هذه الدورة التدريبية، سيتمكن المشاركون من:

• إتقان اتخاذ القرارات الاستراتيجية في حوكمة الذكاء الاصطناعي من خلال دراسة الأطر التنظيمية المعتمدة، ومتطلبات الخصوصية، والهندسة التقنية في كل من أسواق الشرق الأوسط والأسواق الدولية، مما يعزز قدرة القيادات على قيادة التحول الرقمي.

• تصميم خطط تنفيذ فعالة لحوكمة البيانات وأنظمة الذكاء الاصطناعي باستخدام دراسات حالة واقعية، بما يضمن التطبيق العملي للأفكار التي تم تناولها.

• قيادة التحول المؤسسي والسيطرة على المخاطر من خلال فهم الأطر التنظيمية المعترف بها مثل نظام حماية البيانات الشخصية (PDPL)، وتوجيهات مؤسسة النقد العربي السعودي (SAMA)، وقوانين الاتحاد الأوروبي الخاصة بالذكاء الاصطناعي، مع إنشاء أنظمة حوكمة قوية تدعم الابتكار والامتثال.

• فهم العلاقة بين خصوصية البيانات، وهندسة الأنظمة، واحتياجات المؤسسة بما يساعد في إنشاء وإدارة أطر تقنية وإدارية متكاملة، ويضمن القيادة الفعالة للفرق متعددة التخصصات.

• وضع وتنفيذ استراتيجيات مستدامة للذكاء الاصطناعي من خلال فهم التقنيات الحديثة، والمتطلبات التنظيمية المؤكدة، والأساليب العملية في التنفيذ، وذلك لضمان النجاح طويل الأمد في تبني الذكاء الاصطناعي.

من يجب أن يحضر؟

دورة "القيادة التنفيذية في أنظمة الذكاء الاصطناعي" مخصصة لـ:

• مديري تكنولوجيا المعلومات

• قادة التحول الرقمي

• مسؤولي حماية البيانات ومديري الخصوصية

• المهندسين المعماريين المؤسسيين والمديرين الفنيين

• مسؤولي الامتثال والمديرين القانونيين

• قادة أمن المعلومات وإدارة المخاطر

كيف سيستفيد المشاركون؟

سيحصل المشاركون على العديد من الفوائد، منها:

• فهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي: سيتعلم المشاركون كيفية دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي، ومعالجة اللغة الطبيعية، والتحليلات التنبؤية ضمن خطط العمل بطريقة واضحة وغير تقنية، مما يساعد على ربط المشاريع بأهداف المؤسسة.

• تعزيز مهارات اتخاذ القرار: سيكتشف المدراء كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين التنبؤ، وتجربة العملاء، وإدارة المخاطر، والكفاءة التشغيلية من خلال رؤى مدعومة بالبيانات تؤدي إلى قرارات أكثر حكمة وسرعة وثقة.

• قيادة التحول الرقمي: تزود الدورة القادة بالأدوات والعقليات اللازمة لتعزيز تنفيذ الذكاء الاصطناعي داخل مؤسساتهم، مع تعلم إدارة المشاريع متعددة التخصصات، ودفع الابتكار، ومواجهة مقاومة التغيير.

• التحكم في الأخلاقيات والمخاطر: سيتناول المشاركون الجوانب الأخلاقية والقانونية والاجتماعية للذكاء الاصطناعي، ويتعلمون كيفية تقييم مخاطره وضمان الامتثال ووضع أنظمة حوكمة تعزز الثقة مع أصحاب المصلحة.

• التعاون بين الأقسام: سيتعلم المدراء أساليب لتعزيز التعاون بين وحدات الأعمال وأقسام تكنولوجيا المعلومات ومطوري الذكاء الاصطناعي، بما يضمن أن تلبي الأنظمة الاحتياجات الحقيقية للمؤسسة.

• ميزة تنافسية: سيساهم المشاركون في الحفاظ على تقدم مؤسساتهم في الأسواق التنافسية من خلال اكتساب مهارات القيادة في الذكاء الاصطناعي، وقيادة الابتكار، وتحسين العمليات، واكتشاف الفرص الجديدة.

• دراسات حالة واقعية: تتضمن الدورة حالات حقيقية من قطاعات مثل التجزئة، والرعاية الصحية، والتصنيع، والمالية، مما يساعد المشاركين على فهم كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي بفعالية واستلهام الأفكار لمجالاتهم الخاصة.

الوحدة الأولى: حوكمة البيانات، الخصوصية والنزاهة في الذكاء الاصطناعي (AI)

• الإطار العالمي للخصوصية

• التركيز الإقليمي

• أنظمة تصنيف البيانات

• إدارة دورة حياة البيانات

• نماذج تشغيل حوكمة البيانات

• تقييمات تأثير الخصوصية

• نماذج تقييم مخاطر الخصوصية

• تقييمات تأثير حماية البيانات

• تقنيات إخفاء هوية البيانات

• معايير التشفير

• التكامل المؤسسي

• هيكل حوكمة الخصوصية

• تطوير مقاييس الخصوصية

• الاستجابة للحوادث

• موضوعات ناشئة

• تقنيات الذكاء الاصطناعي المحافظة على الخصوصية

• التعلم الموحد (Federated Learning)

الوحدة الثانية: بنية أنظمة الذكاء الاصطناعي وحوكمتها

• أنماط بنية الذكاء الاصطناعي المؤسسية

• البنية التحتية للذكاء الاصطناعي على السحابة مقابل البنية المحلية

• سياسة السعودية "السحابة أولاً" (تم التحقق منها)

• الإرشادات المنشورة فعليًا من هيئة تنظيم الاتصالات الإماراتية

• منصات تطوير النماذج

• بنية خطوط بيانات الذكاء الاصطناعي

• إدارة واجهات برمجة التطبيقات (APIs)

• بنية الخدمات المصغّرة (Microservices)

• مجالس مراجعة البنية

• عمليات إدارة التغيير

• مراقبة الأداء

• تخطيط السعة

• التكامل/النشر المستمر

• أطر اختبار A/B

• استراتيجيات الاختبار

• اختبار الأداء

• الاتجاهات الناشئة

• بنية الذكاء الاصطناعي الطرفي (Edge AI)

• أنظمة التعلم الموحد (Federated Learning Systems)