Elements of AI

Elements of AI – النسخة النجدية المهنية 2025

تجربة مكثّفة تستند إلى خطة Elements of AI الأصلية وتضيف مختبرات أسبوعية، مواد قابلة للتنزيل، وشهادتين معتمدتين لتسريع جاهزية فرقك في ٦ أسابيع.

ابدأ الخطة المكثّفةاستكشف المسار الأصلي
  • Backpropagation

    خوارزمية تستخدم لتحديث أوزان الشبكات العصبية عبر نشر الخطأ من المخرجات إلى المدخلات.

  • Naive Bayes

    مصنّف احتمالي يعتمد على استقلالية السمات ويستخدم قاعدة بايز لاتخاذ القرارات بناءً على البيانات.

  • Heuristic

    إستراتيجية تقريبية تساعد الخوارزميات على الوصول إلى حلول جيدة بسرعة دون استكشاف جميع الحالات.

  • Human-in-the-loop

    نموذج تشغيلي يدمج الإنسان في عملية اتخاذ القرار لضمان الجودة والمساءلة في أنظمة الذكاء الاصطناعي.

  • Explainability

    قدرة النموذج على تفسير كيفية الوصول إلى المخرجات، مما يدعم الثقة والامتثال التنظيمي.

  • Data Drift

    تغير في توزيع البيانات مع مرور الوقت يؤدي إلى تراجع أداء النموذج ما لم يتم إعادة التدريب أو تحديث المدخلات.

  • Rubric

    إطار تقييم مفصل يحدد المعايير ونقاط القياس لكل بند في المهمة لضمان العدالة وتماسك مخرجات التقييم.

  • Prompt Engineering

    تصميم التعليمات والأسئلة الموجهة للنماذج التوليدية للحصول على مخرجات دقيقة ومطابقة للاستخدام المطلوب.

نظرة عامة على المسار

يجمع هذا المسار بين عناصر Elements of AI الأصلية والخطة المكثّفة لعام 2025 التي زودتنا بها، فنربط النظريات بالتطبيق عبر مختبرات أسبوعية، تسجيلات صوتية باللهجة النجدية، وقوالب جاهزة لعرض النتائج على الإدارة.

مسار مكثّف لعام 2025

ستة أسابيع مقسّمة إلى سباقات عمل قصيرة مع إنتاجات قابلة للتسليم تشمل تقارير جاهزية، لوحات تتبع، وسيناريوهات حوكمة محدثة لقرارات 2025.

مختبرات تطبيقية محلية

قوالب وبيانات تجريبية مأخوذة من وزارات وهيئات سعودية لتجربة القرارات على أرض الواقع واستلهام نماذج تشغيل جاهزة.

شبكة مراجعة وإرشاد

جلسات مراجعة أقران وروبركات تقييم واضحة مع إرشاد خبير لضمان تقديم مخرجات بمعايير مهنية قبل الشهادة.

مكتبة وسائط متعددة اللغة

تسجيلات صوتية قصيرة، شرائح قابلة للتنزيل، ومذكرة Notion لمتابعة التقدم باللغة النجدية والعربية الفصحى وروابط مرجعية بالإنجليزية.

تقدمك الحالي

0%

أختر الوحدة المناسبة لتتعلم، وعلّمها كمكتملة بعد إنهاء أنشطتها. التقدم الحالي: 0 من 6 وحدة.

سلسلة التعلم اليومية

ابدأ اليوم سلسلتك التعليمية.

الشارات المكتسبة

تقدّمك يمنحك شارات تحفيزية تشاركها مع فريقك. اكمل الدورة لتحصل على شارة AI Champion.

Explorer

أكملت أول وحدة وتمهّدت للمسار.

لم تُفتح بعد

Strategist

أنجزت نصف الوحدات وتبني خطة تطبيق واقعية.

لم تُفتح بعد

AI Champion

أتممت الدورة كاملة مع المشروع الختامي.

لم تُفتح بعد

لقطات رقمية سريعة

+32%نمو سنوي في الطلب على مهارات الذكاء الاصطناعي (ClassCentral 2025)
120+مبادرة حكومية سعودية قيد التنفيذ ضمن منصة SDAIA
15+ مليار ريالقيمة الاستثمارات المستهدفة بحلول 2030 ضمن الاستراتيجية الوطنية

لماذا الآن؟

٣٢٪ نمو في وظائف الذكاء الاصطناعي بالشرق الأوسط

تقرير ClassCentral لعام 2025 يرصد زيادة سنوية قدرها ٣٢٪ في الوظائف التي تتطلب مهارات الذكاء الاصطناعي والتحليلات المتقدمة عبر المنطقة.

١٢٠ مبادرة حكومية سعودية قيد التنفيذ

منصة SDAIA ترصد أكثر من ١٢٠ مبادرة للتحول الذكي ضمن برنامج التحول الوطني، مع طلب واضح على فرق قادرة على إدارة الحوكمة والبيانات.

تشريعات عالمية تدخل مرحلة التطبيق

قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي وإطار NIST للمخاطر يبدآن التطبيق الفعلي منذ ٢٠٢٤، ما يحفّز جهات المنطقة على تحديث معايير الامتثال مبكرًا.

استثمارات تتخطى ١٥ مليار ريال بحلول ٢٠٣٠

الاستراتيجية الوطنية للبيانات والذكاء الاصطناعي تستهدف استقطاب ما يزيد على ١٥ مليار ريال سعودي عبر تحالفات وشراكات محلية وإقليمية.

شركات ناشئة تعتمد الحوكمة المبكرة

تقارير منشآت ٢٠٢٥ تشير إلى أن ثلث الشركات الناشئة السعودية تبني سياسات حوكمة الذكاء الاصطناعي خلال مرحلة النمو لتأمين الثقة والاستثمارات.

مخرجات التعلم الأساسية

  • صياغة تعريف عملي ودقيق للذكاء الاصطناعي يتناسب مع مجال عملك ونطاق التفويض المتاح.
  • تفكيك تحديات العمل اليومية إلى نماذج قرار وخوارزميات، مع تحديد البيانات والضوابط المطلوب توافرها.
  • إدارة دورة حياة تعلم الآلة من جمع البيانات وتنظيفها وحتى مراقبة التدهور المستمر للنموذج.
  • قيادة جلسات مراجعة بين الأعمال والفريق التقني والتفاوض على مقاييس النجاح والحوكمة.
  • تطبيق أطر الامتثال الدولية (EU AI Act، NIST RMF) على مشاريعك المحلية وتحويلها إلى سياسات تشغيلية.
  • تصميم خارطة طريق لمدة ستة أشهر لتبني حلول الذكاء الاصطناعي داخل فريقك مع خطة قياس أثر واضحة.

لمن صُمم المسار؟

  • قادة التحول الرقمي ومديرو المبادرات التقنية في القطاعين العام والخاص.
  • مديرو فرق البيانات والحوكمة الذين ينسقون بين الأعمال والتقنية.
  • رواد الأعمال والمستشارون الذين يصممون منتجات وخدمات مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
  • الطلبة والخريجون الذين يستعدون للالتحاق بمسارات علم البيانات أو هندسة الذكاء الاصطناعي.
  • الفرق القانونية والتنظيمية التي تبني أطر الامتثال وتحتاج فهمًا عميقًا للتقنيات.

متطلبات قبل البدء

  • معرفة أساسية بمفاهيم الأعمال أو إدارة المشاريع.
  • القدرة على قراءة أمثلة قصيرة باللغة الإنجليزية عند الحاجة مع الاستفادة من الترجمة العربية المتاحة.
  • تخصيص ٤ إلى ٦ ساعات أسبوعيًا لإكمال الوحدات، المهام، وجلسات مراجعة الأقران.
  • الاستعداد لتقديم مخرجات كتابية وعروض مختصرة تمثل الواقع العملي لفريقك.

الوحدات التفصيلية

استكشف كل وحدة بالتفصيل، وشاهد الأنشطة التفاعلية والموارد المساندة لكل موضوع.

الوحدة ١: كيف نعرّف الذكاء الاصطناعي؟

نستعرض تطور الذكاء الاصطناعي من بداياته الأكاديمية إلى التطبيقات التجارية الحالية، ونوضح الفرق بين الذكاء الاصطناعي، تعلم الآلة، والأتمتة التقليدية. نربط ذلك بالرؤية السعودية 2030 وأهمية وجود لغة مشتركة داخل الفرق، ثم نكوّن نموذج جاهزية أولي يقيس النضج في ثلاثة محاور: الأشخاص، البيانات، والقرارات.

محاور رئيسة

  • التمييز بين الذكاء الاصطناعي الضيق والواسع ولماذا يهم هذا التمييز.
  • دور الإنسان في الحلقة Human-in-the-loop لضمان الموثوقية.
  • الأثر الاقتصادي المتزايد لاستثمارات الذكاء الاصطناعي في المنطقة.
  • أطر تقييم النضج المؤسسي وكيفية تحويلها إلى خطة تنفيذية قصيرة.

تطبيق عملي

  • بناء تعريف موسع للذكاء الاصطناعي يناسب مؤسستك مع أمثلة تطبيقية.
  • تحليل ثلاثة دوافع استراتيجية تجعل الذكاء الاصطناعي أولوية لديك.
  • تعبئة مصفوفة جاهزية (أشخاص/بيانات/قرارات) وتحديد الفجوات التي يمكن إغلاقها خلال ٩٠ يومًا.

بحلول نهاية الوحدة ستكون قادرًا على توضيح الهدف من تبني الذكاء الاصطناعي وتوقع الأسئلة التي قد تُطرح من القيادة أو الزملاء.

ملخص الاستراتيجية الوطنية للبيانات والذكاء الاصطناعي.ورقة عمل لتقييم الجاهزية.قالب عرض تنفيذي لشريحة "لماذا الذكاء الاصطناعي الآن؟".
استكشف أكثر: خط زمني لتطور المصطلح

من مؤتمر دارتموث عام 1956 إلى إطلاق النماذج التوليدية في 2023، تعرّف على أبرز المحطات التي شكّلت الذكاء الاصطناعي الحديث وكيف انعكس ذلك على سياسات المنطقة.

استكشف أكثر: دليل قياس النضج السريع

مقارنة بين نماذج الجاهزية العالمية (Gartner، Deloitte) وكيف يمكن تبسيطها لمؤسسات متوسطة الحجم في المملكة.

أفكار مميزة من الزملاء

أ. منى الحقباني

قائدة التحول الرقمي – وزارة التعليم

قمنا بتحديد تعريف واضح للذكاء الاصطناعي داخل الوزارة: كل نظام يتعلم من البيانات ويقترح قرارات مدعومة بالأدلة دون إلغاء الدور البشري، وأصبح الجميع يستخدم المصطلحات نفسها.

الوحدة ٢: حل المشكلات بالخوارزميات

نتعرف على أساليب البحث في فضاء الحالات، وكيفية تمثيل المشكلات المعقدة بطرق تجعلها قابلة للحل الآلي. نستعرض أمثلة مثل حل الألغاز، تخطيط المسارات، وأنظمة التوصية، ونقارن بين الحلول التقليدية والتقنيات الحديثة كما في تجربة AlphaGo.

محاور رئيسة

  • اختيار نموذج تمثيل مناسب (رسوم بيانية، قواعد شرطية، أشجار قرار).
  • الفروق بين البحث الشامل والبحث الموجّه بالاسترشاد (Heuristic).
  • إعادة الاستخدام والتعلّم من الحلول السابقة لتقليل التكلفة.
  • كيف تبني مزيجًا بين الخوارزميات والقواعد التجارية داخل فريق متعدد التخصصات.

تطبيق عملي

  • تصميم خريطة قرار لخدمة داخل مؤسستك وتحديد حالات التعارض.
  • محاكاة لغز الثعلب والدجاجة والحبوب لملاحظة فضاء الحالات.
  • تقييم ثلاث خوارزميات مختلفة بناءً على وقت التنفيذ، الدقة، ووضوح الشرح لأصحاب المصلحة.

ستتمكن من تحديد هل مشكلتك تحتاج خوارزمية بحث، قواعد شرطية، أم نموذج تعلم آلة، مع توثيق واضح للقيود.

قالب Trello لإدارة قواعد القرار.قائمة بملفات مفتوحة للمشكلات الكلاسيكية.ملخص لتجربة AlphaGo وما يعنيه لك في الأعمال اليومية.
استكشف أكثر: تمثيل فضاء الحالات بيانياً

كيفية رسم التمثيل البياني لمشكلة عبور النهر وملاحظة الحالات التي تؤدي إلى طريق مسدود.

استكشف أكثر: تحليل خوارزميات البحث المزدوج

متى نستخدم البحث ثنائي الاتجاه، وكيفية حساب التعقيد الزمني وتوثيقه في وثيقة القرار التقنية.

حل لغز عبور النهر

حاول نقل الثعلب والدجاجة والحبوب دون أن تُترك الدجاجة مع الثعلب أو الحبوب. اضغط على أحد الأزرار لتحديد من سيرافق المزارع في الرحلة التالية.

الضفة اليسرى

  • المزارع
  • الثعلب
  • الدجاجة
  • الحبوب
🚣‍♂️

الضفة اليمنى

  • فارغة
تابع المحاولة!
سجل التحركات
  1. البداية: الجميع على الضفة اليسرى.

أفكار مميزة من الزملاء

أ. فهد الرميح

مدير تجربة العميل – شركة خدمات لوجستية

حوّلنا مسار خدمة العملاء إلى خريطة قرار من ١٨ حالة وحددنا السيناريوهات التي تحتاج تدخل بشري، ما خفّض زمن الاستجابة بنسبة ٢٢٪.

الوحدة ٣: الذكاء الاصطناعي في الواقع اليومي

نستعرض حالات استخدام محلية ودولية، ونحلل عوامل نجاحها وفشلها. نتطرق إلى كيفية التعامل مع البيانات الناقصة والتحيز، ودور الإنسان في الرقابة، ثم نختبر كيفية اتخاذ قرارات مبنية على الاحتمالات عبر تمارين نايف بايز.

محاور رئيسة

  • كيفية دمج الذكاء الاصطناعي دون الإضرار بتجربة المستخدم.
  • آليات الكشف عن التحيز والحفاظ على العدالة.
  • التوازن بين الأتمتة والتدخل البشري لضمان الجودة.
  • قراءة المخرجات الاحتمالية وتوثيق سيناريوهات عدم اليقين.

تطبيق عملي

  • كتابة ورقة أثر لمشروع قائم أو مقترح وتحديد القيمة المتوقعة.
  • تحليل دراسة حالة رُصد عليها تحيز واقتراح خطة معالجة.
  • تجربة مصنّف نايف بايز على عينة بريد مزعج وتوثيق حدود الدقة.

ستكتسب قدرة نقدية لتقييم أي منتج ذكاء اصطناعي وتحديد إن كان مناسبًا أو يحتاج ضوابط إضافية.

مقابلة مسجلة مع قائدة منتج سعودية حول نشر نظام توصية.قائمة مراجعة للحوكمة.ورشة صوتية حول بناء مصفوفة أثر للمبادرات الحكومية.
استكشف أكثر: التعامل مع البيانات الناقصة

مقارنة بين تقنيات الاستيفاء (Imputation) وتجاهل السجلات، مع أمثلة على مصادر البيانات المفتوحة داخل المملكة.

استكشف أكثر: سيناريوهات المخاطر في الخدمات المالية

كيف يمكن لنسب خطأ صغيرة أن تؤثر على قرارات الإقراض والتأمين، وخطوات ضبط العتبات بمشاركة الفرق القانونية.

الوحدة ٤: تعلم الآلة وإدارة البيانات

نستعرض أنواع تعلم الآلة، وخطوات إعداد البيانات، وكيفية اختيار الخوارزمية المناسبة. نتعمق في مقاييس الأداء، وإعادة التدريب، وإدارة دورة حياة النموذج، مع التركيز على تتبع الإصدارات وتوثيق القرارات.

محاور رئيسة

  • تصميم سير عمل يتضمن جمع البيانات، تنظيفها، تقسيمها، وتوثيقها.
  • تحديد الخوارزمية الأنسب حسب نوع المشكلة (تصنيف، تنبؤ، تجميع).
  • فهم مقاييس مثل الدقة، الاسترجاع، F1، والمنطقة تحت المنحنى.
  • بناء خطة مراقبة للتدهور وتحديد متى تعاد عملية التدريب.

تطبيق عملي

  • إعداد خطة تنظيف بيانات وتوثيق الفرضيات المتبناة.
  • تحليل تقرير أداء لنموذج قائم وتحديد فرص التحسين.
  • تشغيل تجربة جار أقرب على بيانات توضيحية وتفسير النتائج لغير التقنيين.

ستصبح قادرًا على قراءة نتائج النماذج والتواصل مع الفرق التقنية حول جودة البيانات والمخرجات.

أدوات مفتوحة المصدر لاختبار جودة البيانات.قائمة تدقيق لتجارب التحقق.ملف Jupyter مصاحب لتجربة الانحدار الخطي والجار الأقرب.
استكشف أكثر: قاعدة بايز في تقييم المخاطر

تطبيق عملي لكيفية تحديث الاحتمالات عند توفر بيانات جديدة، مع مثال على توقع مغادرة العملاء.

استكشف أكثر: إدارة دورة حياة النماذج

مقارنة بين MLflow وWeights & Biases كأساليب لتوثيق التجارب وإعادة تشغيلها داخل بيئات الأعمال.

جرب خوارزمية أقرب الجيران (KNN)

انقر داخل المخطط لإضافة نقطة جديدة وتصنيفها بـ KNN.

النقاط الزرقاء ↠ فئة الأعمال Aالنقاط البرتقالية ↠ فئة البيانات B

أفكار مميزة من الزملاء

م. خالد العوفي

مهندس بيانات أول – شركة طاقة

طبقنا تقسيم البيانات بنسبة 70/15/15 وتقرير أداء شهري. ساعدنا ذلك على اكتشاف تدهور النموذج مبكرًا وإعادة التدريب بناءً على مواسم الطلب.

الوحدة ٥: الشبكات العصبية والذكاء التوليدي

نفكك بنية الشبكات العصبية ونستعرض كيف تعمل الشبكات الالتفافية والمتكررة والمحولات، مع التركيز على استخدامات الذكاء التوليدي في المؤسسات وتحليل أحدث النماذج مثل GPT وStable Diffusion.

محاور رئيسة

  • آلية الانتشار الأمامي والانتشار العكسي (Backpropagation).
  • مقارنة الأنواع المختلفة للشبكات العصبية وأفضل سيناريو لكل منها.
  • ضوابط الاستخدام المسؤول للنماذج التوليدية داخل المؤسسات.
  • كيفية تصميم سلسلة حوكمة للذكاء التوليدي تشمل مراقبة المخرجات والتغذية الراجعة البشرية.

تطبيق عملي

  • مقارنة حالات استخدام بين نماذج نصية وصوتية وصورية وتحديد الأنسب.
  • تصميم سياسة استخدام مسؤولة لنموذج توليدي داخل فريقك.
  • تشغيل مختبر الشبكة العصبية التفاعلي وتوثيق استنتاجك حول تأثير عدد الطبقات على الدقة.

ستتمكن من شرح كيفية عمل الشبكات العصبية لصنّاع القرار وتقدير قيمة الذكاء التوليدي مقابل مخاطره.

ملخص لأبرز نماذج GPT وClaude وGemini.دليل عملي لتكوين فريق ذكاء توليدي.قائمة أدوات مفتوحة المصدر لتجربة Stable Diffusion وAudioCraft.
استكشف أكثر: الشبكة العصبية المصغّرة خطوة بخطوة

تتبع كيف تنتقل الإشارة من المدخلات إلى المخرجات عبر طبقات الشبكة وتغيّر الأوزان أثناء التدريب.

استكشف أكثر: حالات استخدام الذكاء التوليدي

دراسة مقارنة بين توليد المحتوى التسويقي، دعم المساعدات اللغوية، وصناعة المحتوى التعليمي، مع توصيات للحفاظ على الخصوصية.

تعرّف على طبقات الشبكة العصبية

عدّل قيم المدخلات لتلاحظ كيف تتغير تنشيطات الطبقة المخفية والمخرجات بعد تطبيق دالة التنشيط Sigmoid.

المدخلات

الطبقة المخفية

المخرجات

تتبع الأسهم الانتقال من المدخلات إلى الطبقة المخفية، حيث تُحسب القيم الخطية (z) ثم تمر عبر Sigmoid. ينتقل الناتج إلى طبقة المخرجات لإنتاج الاحتمال النهائي.

أفكار مميزة من الزملاء

م. سارة المهنا

رئيسة منتجات رقمية – بنك رقمي ناشئ

أعددنا سياسة استخدام مسؤولة للذكاء التوليدي وحددنا عتبات قبول المخرجات قبل نشر مساعد داخلي، مما سرّع اعتماد الأداة داخل الفريق القانوني.

الوحدة ٦: الحوكمة والأثر المجتمعي

نستعرض الأطر الأخلاقية العالمية وأفضل الممارسات المحلية، ونناقش كيفية تصميم سياسات داخلية واضحة للحوكمة والمساءلة مع تحليل لاتفاقيات الترخيص، حماية البيانات، وآليات الاعتماد المحلي.

محاور رئيسة

  • تطبيق مبادئ العدالة والخصوصية في المشاريع الحساسة.
  • قراءة قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي واستخلاص الدروس منه.
  • بناء لجنة حوكمة داخلية مع تحديد المسؤوليات والأدوار.
  • إدارة سجل المخاطر وتوثيق قرارات الإطلاق أو الإيقاف بالشراكة مع الشؤون القانونية.

تطبيق عملي

  • إعداد مصفوفة مخاطر تغطي التقنية والإنسان والامتثال.
  • صياغة مذكرة سياسات موجهة للإدارة حول حوكمة الذكاء الاصطناعي.
  • تصميم خطة اتصالات داخلية وخارجية للتعامل مع الحوادث أو طلبات التفسير.

ستمتلك إطارًا متينًا لتطبيق الذكاء الاصطناعي بمسؤولية وتقديم توصيات واضحة للحوكمة.

ملخص عربي لأهم بنود EU AI Act.قائمة مراجعة جاهزة لفرق الحوكمة والمسؤولية.نموذج سجل مخاطر جاهز للتخصيص.
استكشف أكثر: نماذج الحوكمة الدولية

مقارنة بين سياسات الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي والمملكة المتحدة والمملكة العربية السعودية، وكيفية تكييفها مع مؤسستك.

استكشف أكثر: سيناريوهات الطوارئ للذكاء التوليدي

كيف تبني خطة استجابة لحالات مثل المحتوى غير الملائم أو الأخطاء في الأنظمة المؤتمتة، مع قوالب جاهزة للتواصل.

أفكار مميزة من الزملاء

د. نورة الشعلان

خبيرة سياسات تقنية

بنينا مصفوفة مخاطر تجمع بين الجوانب التقنية والإنسانية. أصبحت الآن جزءًا من تقرير الحوكمة الربع سنوي الخاص بالإدارة التنفيذية.

الجدول الأسبوعي المقترح

الأسبوعمحور التعلمالساعات التقديريةالمخرج المطلوب
الأسبوع 1المقدمة والسياق المحلي٥ ساعاتتقرير جاهزية الذكاء الاصطناعي، قاموس داخلي للمصطلحات، وتسجيل صوتي قصير يشرح أثر الذكاء الاصطناعي على فريقك.
الأسبوع 2حل المشكلات بالخوارزميات٤ ساعاتخريطة قرار لحالة استخدام داخل فريقك، تحليل قيود الخوارزمية، ومذكرة حول دروس AlphaGo.
الأسبوع 3التطبيقات الواقعية وإدارة عدم اليقين٥ ساعاتورقة أثر قطاعية تحلل القيمة المتوقعة والمخاطر مع تمرين نايف بايز لتصنيف البريد المزعج.
الأسبوع 4تعلم الآلة وجودة البيانات٦ ساعاتخطة تنظيف بيانات تفصيلية، تقرير قياس أداء النموذج، ولوحة مراقبة مؤشرات الجودة.
الأسبوع 5الشبكات العصبية والذكاء التوليدي٦ ساعاتمقارنة بين حلول توليدية، تصميم سياسة استخدام مسؤولة، وتجربة مختبر تفاعلي للشبكات العصبية.
الأسبوع 6الحوكمة والمشروع الختامي٥ ساعاتمشروع متكامل مع توصيات حوكمة، خطة إطلاق تدريجية، وعرض تنفيذي للتوصيات النهائية.

آلية التقييم والمتابعة

  • اختبارات قصيرة بعد كل وحدة: ستة اختبارات قصيرة من ٨ أسئلة تدقق فهم المفاهيم الأساسية وتطلب تحقيق ٨٠٪ كحد أدنى قبل التقدم، وتمثل ٢٥٪ من التقييم.
  • مهام تطبيقية متدرجة: ثلاث مهام عملية تغطي تحليل البيانات، تصميم الخوارزميات، وبناء خارطة الحوكمة، مع روبركات تقييم واضحة وتمثل ٤٥٪ من التقييم.
  • مراجعات الأقران وعيادة الخبراء: جلسات أسبوعية لمراجعة الواجبات مع أقرانك وتغذية راجعة من خبير، تُحتسب ضمن متطلب إكمال المسار بنسبة ١٠٪.
  • المشروع الختامي والاختبار النهائي: دراسة حالة قطاعية قابلة للتخصيص واختبار مكوّن من عشرة مواقف عملية مفتوحة الإجابة، وتمثل نتيجتهما ٢٠٪ من التقييم.

المشروع الختامي

يركز المشروع على تحدٍ واقعي من بيئتك المهنية. ستقدم تقريرًا يصف المشكلة، مصادر البيانات، نموذج الحل، الحوكمة، ومؤشرات النجاح. يمثل المشروع 20٪ من التقييم ويمكن عرضه مباشرة أو عبر تسجيل قصير.

  • تحديد الأثر المتوقع وأصحاب المصلحة ومخاطر التنفيذ.
  • إعداد خطة بيانات توضّح جمع البيانات وجودة المصدر وإجراءات الحماية.
  • صياغة نموذج تشغيل يحدد أدوار الفرق التقنية والتنظيمية.
  • كتابة سياسة حوكمة مختصرة تبرز العدالة والخصوصية والشفافية.

بعد اعتماد المشروع تحصل على شهادة Elements of AI الرسمية وشهادة إنجاز نجدي يمكن مشاركتها مع فريقك أو تحميلها على لينكدإن.

مزايا الانضمام

  • محتوى عربي موثوق مع روابط رسمية محدثة لعام 2025.
  • مهام قابلة للتطبيق مباشرة في بيئة العمل وداعمة لاتخاذ القرار.
  • مجتمع مهني مغلق لتبادل الخبرات والحصول على إجابات سريعة.

التزامات مطلوبة

  • الالتزام بجدول ثابت لإتمام الوحدات في وقتها.
  • جمع بيانات أولية من جهة عملك لدعم الأنشطة التطبيقية.
  • تقديم مخرجات بجودة مهنية لاعتماد الشهادة النهائية.

مصادر ودلائل مرافقة

خطة الدورة الكاملة

تلخيص للوحدات الست والجدول الأسبوعي مع روابط مباشرة للمهام والقراءات المقترحة كما وردت في الخطة الأصلية.

حمّل الدليل النصي

لوحة متابعة Notion/Excel

أدوات لتوثيق التقدم ومتابعة المهام وتسجيل قرارات الحوكمة داخل فريقك مع مساحة لمتابعة تعليقات الزملاء.

قراءات مختارة لعام 2025

قائمة محدثة تضم تقارير ClassCentral، تحليلات OECD، وموارد محلية حول جاهزية السوق السعودي وأسواق العمل.

حزمة الشرائح والتسجيلات الصوتية

شرائح عرض قابلة للتنزيل وتسجيلات صوتية قصيرة باللهجة النجدية توضح أهم المفاهيم قبل الأنشطة التطبيقية.

دعم الدفعات والمؤسسات

نوفر خيارات مخصصة للجهات، تشمل جلسات إرشاد أسبوعية، تقارير متابعة، ومراجعة للمخرجات قبل عرضها على الإدارة.

  • مراجعة أسبوعية للمخرجات وتقديم تغذية راجعة تفصيلية.
  • جلسة سياسات مخصصة لقطاعك (صحة، تعليم، مالية، أو بلدي).
  • دعم في تجهيز عرض موجز للإدارة العليا عند إتمام الدورة.

من يقف خلف هذه النسخة؟

تم إعداد النسخة العربية بالتعاون مع MinnaLearn وجامعة هلسنكي، مع تحديثات فريق نجدي للحوكمة الرقمية والأثر المحلي لضمان اتساق المحتوى مع احتياجات المملكة.

التواصل والدعم

للتسجيل الفردي أو المؤسسي تواصل عبر najdi@halagpt.com أو على الرقم ٩٢٠٠٠٠٠٩ من الأحد إلى الخميس (٩ صباحًا – ٥ مساءً).

نقاشات الوحدات

شارك خبراتك أو اطرح سؤالك ليتفاعل معه بقية المتعلمين في نفس الوحدة.

  • لم تُكتب مشاركات بعد في هذه الوحدة. كن أول من يشارك رؤيته!

الأسئلة الشائعة

لا، المسار موجه للمدراء والمهنيين من مختلف الخلفيات. يكفي فهم أساسي بمفاهيم الأعمال، ونوفر شروحات صوتية ومواد داعمة لتبسيط المفاهيم التقنية.

سترفع جميع المهام عبر قوالب جاهزة، ويتم تقييمها وفق Rubrics واضحة تشمل الدقة، قابلية التطبيق، والحوكمة مع جولة مراجعة أقران إلزامية قبل التقييم النهائي.

نعم، هناك عيادة خبراء أسبوعية لمدة ٤٥ دقيقة بالإضافة إلى قناة خاصة على Discord للمناقشات السريعة خلال أيام العمل.

نعم، نوفر دفعات خاصة للجهات مع جلسات إرشاد أسبوعية وخيارات تخصيص للمهام والبيانات والسماح بإدراج دراسات حالة داخلية.

عند إكمال جميع الوحدات، مراجعات الأقران، والمشروع والاختبار النهائي تحصل على شهادة Elements of AI الرسمية وشهادة إنجاز نجدي.

الاختبار النهائي والشهادة

يتكون الاختبار النهائي من عشرة مواقف عملية تقيس مدى فهمك للمفاهيم وتطبيقها. يشترط تحقيق نسبة ٨٠٪ على الأقل، ويمكن إعادة المحاولة بعد ٢٤ ساعة مع ملاحظات موجهة.

بعد إكمال جميع الوحدات والمشروع الختامي تحصل على شهادة Elements of AI الرسمية إضافة إلى شهادة إنجاز نجدي لتوثيق رحلتك باللغة العربية.

جرّب نموذج من الاختبار