تقدّم الأكاديمية البريطانية للتدريب والتطوير دورة تدريبية بعنوان "هندسة نظم الذكاء الاصطناعي وحوكمتها".
تستهدف هذه الدورة التدريبية القيادات التقنية التي تؤثر في مستقبل نظم الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات.

نظرًا للتطور السريع في التكنولوجيا، أصبح من الضروري بناء هياكل ذكاء اصطناعي قابلة للتوسّع وخاضعة للحوكمة لتحقيق النجاح المؤسسي.
توفر هذه الدورة معرفة نظرية وأدوات عملية للقادة التقنيين لمساعدتهم في تصميم ونشر وحوكمة نظم ذكاء اصطناعي على نطاق المؤسسة.

يكتسب المشاركون فهمًا عميقًا لتعقيدات نظم الذكاء الاصطناعي الحديثة من خلال دراسة حالات واقعية.
وتتناول الدورة قضايا تتعلق بـالمعايير الفنية المهمة، والهياكل السحابية الأصلية، وأطر الحوكمة الحكومية، مما يمنح المشاركين رؤية شاملة حول كيفية بناء منصات ذكاء اصطناعي مؤسسية.

الأهداف الرئيسية لهذه الدورة التدريبية هي:

• فهم المشهد التنظيمي العالمي للذكاء الاصطناعي

• فهم استراتيجيات الحوكمة التكيفية لأساليب الذكاء الاصطناعي

• اكتساب مهارات عملية في تقييم مخاطر الذكاء الاصطناعي والامتثال

• تصميم برامج حوكمة مخصصة للمنظمات

• دراسة حالات واقعية ضمن سياقات تنظيمية

• تبنّي رؤية استراتيجية لبنية الذكاء الاصطناعي

• التأكد من فهم القادة للجوانب الهيكلية للذكاء الاصطناعي—بما في ذلك إدماج البيانات، ونماذج التعلم الآلي، وآليات النشر—لفهم كيفية مواءمة رؤية مؤسساتهم مع هذه العناصر.

من يجب أن يحضر؟
هذه الدورة مثالية لـ:

• مديري البرامج التقنية الذين يقودون مبادرات الذكاء الاصطناعي

• قادة عمليات التطوير والتشغيل الذين يديرون البنية التحتية للذكاء الاصطناعي

• مهندسي الحوسبة السحابية المصممين لحلول الذكاء الاصطناعي

• مديري البنية التحتية المشرفين على أنظمة الذكاء الاصطناعي

• مهندسي الأمن المعماري المتخصصين في أمان الذكاء الاصطناعي

• مهندسي عمليات التعلم الآلي (MLOps) الذين يديرون خطوط إنتاج الذكاء الاصطناعي

• مهندسي منصات الذكاء الاصطناعي المطورين للبنية التحتية

• مديري المشاريع التقنية المنفذين لأنظمة الذكاء الاصطناعي

ما الفائدة التي سيجنيها المشاركون؟
بعد إكمال الدورة، سيكتسب المشاركون العديد من الفوائد، منها:

• فهم الحوكمة وإدارة المخاطر: سيتعلم المشاركون كيفية إعداد أطر الحوكمة التي تحتاجها المؤسسة للامتثال واستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل أخلاقي وشفاف، مما يساعد في تجنب المخاطر القانونية والسمعية.

• المواءمة مع الأهداف التنظيمية: تمكين القادة من فهم بنية الذكاء الاصطناعي بما يتماشى مع الأهداف المؤسسية.

• التواصل الفعال مع الفرق التقنية: تحسين الفهم لمكونات الذكاء الاصطناعي وتدفقاته، وتعزيز القدرة على التواصل مع علماء البيانات والمهندسين وجميع الأطراف المعنية.

• القدرة على قيادة مبادرات ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع وآمنة: تمكين القادة من تطوير وتوسيع مشاريع الذكاء الاصطناعي مع مراعاة الأمن والخصوصية، والامتثال للوائح، وكفاءة العمليات.

• تأسيس استثمارات مستقبلية في الذكاء الاصطناعي: سيساعد الفهم العميق لبنية الأنظمة ومبادئ الحوكمة المشاركين على تقييم أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي للاستثمار المستقبلي.

• الثقة في النشر الأخلاقي للذكاء الاصطناعي: تسلط الدورة الضوء على ممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة، مثل تقليل التحيز والتصميم الأخلاقي، مما يساعد القادة على ترسيخ الثقة في استخدام الذكاء الاصطناعي داخل منظماتهم.

أنماط معمارية الذكاء الاصطناعي المؤسسي
البنية التحتية للذكاء الاصطناعي عبر السحابة مقابل المحلية (داخلية)
سياسة السعودية السحابية أولاً (تم التحقق منها)
الإرشادات الفعلية المنشورة من هيئة تنظيم الاتصالات في الإمارات
منصات تطوير النماذج
هندسة خطوط أنابيب البيانات (Data Pipeline Architecture)
إدارة واجهات برمجة التطبيقات (API Management)
هندسة الخدمات المصغّرة (Microservices Architecture)
مجالس مراجعة المعمارية (Architecture Review Boards)
عمليات إدارة التغيير
مراقبة الأداء
تخطيط السعة (Capacity Planning)
الدمج والنشر المستمر (Continuous Integration/Deployment)
أطر اختبارات A/B (A/B Testing Frameworks)
استراتيجيات الاختبار
اختبار الأداء (Performance Testing)
الاتجاهات الناشئة
معمارية الذكاء الاصطناعي الطرفي (Edge AI Architecture)
أنظمة التعلم الموحد (Federated Learning Systems)