تكنولوجية و برمجية

تأخذك هذه الدورة في رحلة تطبيقية لفهم كيفية استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات واستخلاص رؤى ذكية لبناء حلول مبتكرة قابلة للتنفيذ. تم تصميم المحتوى ليربط بين النظرية والتطبيق، حيث يغطي المفاهيم الأساسية في الذكاء الاصطناعي، وتعلم الآلة، واستخدام أدوات تحليل البيانات، مع تسليط الضوء على كيفية تحويل المشكلات الواقعية إلى حلول ذكية قائمة على البيانات.

من خلال دراسات حالة واقعية وتمارين عملية، سيتعلم المشاركون كيفية تصميم حلول فعّالة في مجالات مثل الأعمال، والرعاية الصحية، والتعليم، والنقل، والتجارة الإلكترونية، وغيرها.

الأهداف التعليمية:

* إتقان مبادئ تحليل البيانات وهيكلة المشكلات.

* التعرف على أدوات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في معالجة البيانات.

* تصميم حلول ذكية باستخدام نماذج تنبؤية وتطبيقات عملية.

* تقييم الحلول وتفسير النتائج وصنع القرار بناءً على البيانات.

الفئة المستهدفة:

* المهنيون في مجالات تحليل البيانات، وتكنولوجيا المعلومات، والابتكار المؤسسي.

* الطلاب والباحثون في تخصصات الحوسبة، الذكاء الاصطناعي، والإدارة.

* روّاد الأعمال والمطوّرون المهتمون بابتكار حلول ذكية.

المتطلبات المسبقة:

* معرفة أساسية بمفاهيم تحليل البيانات أو البرمجة.

* إلمام أولي بإحدى لغات البرمجة مثل Python يفضّل وليس شرطًا.

* اهتمام باستخدام الذكاء الاصطناعي لحل المشكلات الواقعية.

مخرجات التعلم المتوقعة:

بنهاية هذه الدورة، سيكون المتدرب قادرًا على:

* قراءة وتحليل مجموعات البيانات المختلفة.

* تطبيق خوارزميات تعلم الآلة لتحليل الأنماط.

* تطوير حلول عملية باستخدام الذكاء الاصطناعي.

* استخدام أدوات وأطر عمل مفتوحة المصدر لتطوير النماذج.

أولا: الوصف

تُعد هذه الدورة مدخلًا متكاملًا لعالم الذكاء الاصطناعي، وتُركّز على الجانب العملي لتعلم وتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي باستخدام لغة Python، التي تُعد اللغة الأكثر استخدامًا في هذا المجال اليوم.

سواء كنت مبتدئًا في البرمجة أو لديك خلفية سابقة، ستأخذك هذه الدورة خطوة بخطوة في رحلة تطبيقية لفهم الذكاء الاصطناعي وبناء حلول ذكية حقيقية.

ماذا ستتعلم؟

* أساسيات لغة Python وكيفية استخدامها في الذكاء الاصطناعي.

* العمل مع المكتبات الأساسية مثل: NumPy، Pandas، Matplotlib.

* فهم خوارزميات تعلم الآلة مثل التصنيف والانحدار والتجميع باستخدام scikit-learn.

* بناء نماذج التعلم العميق باستخدام TensorFlow وKeras.

* تطبيقات عملية في الرؤية الحاسوبية Computer Visionومعالجة اللغة الطبيعية NLP.

* مشاريع حقيقية تُحاكي تحديات العالم الواقعي.

الفئة المستهدفة

* الطلاب والباحثون الراغبون في دخول مجال الذكاء الاصطناعي.

* المبرمجون المبتدئون والمتوسطون.

* رواد الأعمال والمبتكرون التقنيون.

* كل من يرغب بفهم كيف تعمل الآلة "تفكر" وتتعلم وتتخذ القرار.

متطلبات الدورة

* لا يتطلب خبرة برمجية متقدمة.

* جهاز كمبيوتر واتصال بالإنترنت.

* شغف بتعلم الذكاء الاصطناعي وتطبيقه عمليًا.

ثانيا: ما هي لغة بايثون؟

بايثونPython هي إحدى أشهر لغات البرمجة في العالم وأكثرها استخدامًا في الوقت الحاضر، وتُعرف بكونها لغة برمجة عالية المستوى، مفتوحة المصدر، وسهلة التعلّم، ما يجعلها خيارًا مثاليًا للمبتدئين والمحترفين على حد سواء.

تم تطوير بايثون في أواخر الثمانينيات على يد المبرمج الهولندي غويدو فان روسم، وتم إصدار أول نسخة رسمية منها عام 1991. وقد صُممت لتجمع بين البساطة في الكتابة والقراءة، والقدرة الكبيرة على إنجاز المهام المعقدة بسرعة وكفاءة.

خصائص لغة بايثون

- سهولة الكتابة والقراءة: تشبه كتابة اللغة الإنجليزية إلى حد كبير، مما يقلل من تعقيدات البرمجة التقليدية.

- تعدد الاستخدامات: تُستخدم في تطوير الويب، تحليل البيانات، الذكاء الاصطناعي، علم البيانات، الأتمتة، الألعاب، والتطبيقات العلمية.

- مفتوحة المصدر: مجانية تمامًا، مع مجتمع عالمي ضخم من المطورين والمستخدمين الذين يساهمون في تطوير مكتباتها وتوسيع إمكاناتها.

- دعم متعدد المنصات: يمكن تشغيل برامج بايثون على أنظمة تشغيل متعددة مثل Windows وLinux وmacOS.

- مكتبات وأطر عمل قوية: تحتوي على عدد هائل من المكتبات مثل:

* NumPy و Pandasلتحليل البيانات

* Matplotlib للرسم البياني

* TensorFlow و PyTorch لتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي

* Django و Flask لتطوير الويب

لماذا Python في الذكاء الاصطناعي؟

* Python هي اللغة المفضلة في أبحاث وتطبيقات الذكاء الاصطناعي بسبب دعمها الواسع للمكتبات المتخصصة في تعلم الآلة، الشبكات العصبية، والرؤية الحاسوبية.

* توفر بيئة تطوير سهلة وسريعة تُمكّن الباحثين والمطورين من تحويل النماذج النظرية إلى تطبيقات عملية بسرعة.

* مجتمعها الكبير يُسهم في تحديث وتطوير الأدوات باستمرار، مما يجعلها دائمًا في طليعة لغات الذكاء الاصطناعي.

باختصار، تعلم بايثون هو المفتاح الأساسي للولوج إلى عالم الذكاء الاصطناعي الحديث، وهي المهارة الأولى التي ينبغي اكتسابها لكل من يطمح لفهم، بناء، أو تطوير تطبيقات ذكية تحاكي قدرات الإنسان.

أدوات بايثون المهمة في الذكاء الاصطناعي

تتميّز لغة بايثون بامتلاكها مجموعة ضخمة من المكتبات والأطر Libraries & Frameworks التي تُعدّ من أهم الأدوات لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. هذه الأدوات توفّر حلولًا جاهزة وسريعة لتنفيذ خوارزميات تعلم الآلة، تحليل البيانات، بناء النماذج الرياضية، والشبكات العصبية الاصطناعية. فيما يلي أهم هذه الأدوات:

1. NumPy

مكتبة أساسية للتعامل مع المصفوفات والمعادلات الرياضية، تُستخدم كأساس للعديد من المكتبات الأخرى مثل TensorFlow وPandas.

2. Pandas

تُستخدم لإدارة البيانات وتحليلها، وتسهّل تنظيف البيانات وتحويلها، مما يجعلها مثالية لمعالجة البيانات الخام قبل استخدامها في نماذج الذكاء الاصطناعي.

3. Matplotlib وSeaborn

مكتبات للرسم البياني تُستخدم لتصوير البيانات واستخراج الأنماط والعلاقات الإحصائية منها.

4. Scikit-learn

مكتبة شاملة لتطبيق خوارزميات تعلم الآلة الكلاسيكية مثل التصنيف (Classification)، والانحدار (Regression)، والتجميع (Clustering).

5. TensorFlow

من تطوير Google، وهي مكتبة متقدمة تُستخدم لبناء نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية Neural Networks وتطبيقات التعلم العميق Deep Learning.

6. Keras

واجهة برمجية عالية المستوى مبنية على TensorFlow، تسهّل بناء وتدريب نماذج الشبكات العصبية بشكل مبسط وواضح.

7. PyTorch

مكتبة من تطوير Facebook، تُستخدم على نطاق واسع في الأوساط الأكاديمية والبحثية لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي، وتتميز بمرونة عالية وسرعة في التنفيذ.

8. OpenCV

مكتبة قوية لمعالجة الصور والفيديو، تُستخدم في تطبيقات **الرؤية الحاسوبية Computer Vision مثل التعرف على الوجوه أو تحليل المشاهد.

9. NLTK وSpaCy

مكتبتان متخصصتان في معالجة اللغة الطبيعية NLP، تُستخدمان لتحليل النصوص، الترجمة الآلية، استخراج المعاني، وبناء برامج المحادثة.

تُعتبر هذه الأدوات حجر الأساس في برمجة الذكاء الاصطناعي بلغة Python، حيث تتيح للمطورين بناء أنظمة ذكية بسهولة وكفاءة، دون الحاجة لإعادة اختراع العجلة في كل مرة. ومع تزايد الطلب على الذكاء الاصطناعي، أصبحت المعرفة بهذه المكتبات ضرورة لكل من يرغب بدخول هذا المجال المثير.

دورة "البرمجة وأحدث اتجاهاتها" تهدف إلى تعريف المشاركين بمفاهيم البرمجة الأساسية والمتقدمة، مع التركيز على أحدث الاتجاهات والتطورات في مجال البرمجة. تركز الدورة على تزويد المتعلمين بالمهارات اللازمة لتطوير التطبيقات، بناء الأنظمة المبتكرة، واستكشاف اللغات والتقنيات الحديثة في البرمجة.
تشمل المواضيع التي سيتم تناولها في الدورة:
- أسس البرمجة: المفاهيم الأساسية مثل المتغيرات، الحلقات، والدوال.
- التعرف على لغات البرمجة الأكثر استخدامًا مثل Python، JavaScript، وC++.
- التطورات الحديثة في البرمجة مثل البرمجة الغرضية، البرمجة الوظيفية، وتقنيات الحوسبة السحابية.
- الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة: كيفية تطوير تطبيقات ذكية.
- البرمجة المتنقلة وتطوير تطبيقات الهواتف الذكية.
- الأمان في البرمجة: كيفية حماية الأنظمة من الاختراقات والثغرات الأمنية.
تعد هذه الدورة مثالية للمبتدئين الراغبين في تعلم البرمجة، وكذلك للمبرمجين المحترفين الذين يرغبون في البقاء على اطلاع بأحدث التطورات والاتجاهات في مجال البرمجة.

تتناول هذه الدورة مفهوم البرمجة، ومجالات البرمجة، حيث تتلخص هذه المجالات في مجال تطبيقات ويندوز (Windows Applications) ومجال تطبيقات الويب (WebApplications )و مجال تطبيقات الجوال (Mobile Applications)كما تتطرق إلى تقسيم البرمجيات إلى ثلاثة أقسام، وهي برامج التشغيل، وبرامج التطبيقات، ولغات البرمجة.

تتناول هذه الدورة تعريف برنامج وورد، كما تتناول أحدث تقنيات البرنامج، وإمكانياته الكبيرة، وتهتم هذه الدورة بآخر إصدارات البرنامج، وتحديثاته، وفوائده، واختصاراته، خاصة تلك الاختصارات غير المتداولة بين مستخدمي البرنامج على الرغم من سهولتها.

تتناول هذه الدورة مفهوم برنامج الأوتوكاد بوصفه برنامج للرسم والتصميم يتم بمساعدة الحاسوب، ويدعم انشاء الرسومات ثنائية وثلاثية الأبعاد، كما تتناول الدورة أهمية البرنامج، ونبذة عن تطوره.

تتناول هذه الدورة مفهوم التكنولوجيا المالية، ومجالاتها الرئيسية، كما تتناول التحديات التي تواجه هذه التكنولوجيا وحلولها، بالإضافة إلى قطاعات التكنولوجيا المالية، والتوقعات المستقبيلة لهذا النوع من التكنولوجيا.

مدينة المستقبل هي مفهوم يستكشف كيف يمكن تطوير المدن لتكون أكثر استدامة وذكاءً. تتميز مدينة المستقبل بالتكنولوجيا المتقدمة والتواصل السلس بين البنية التحتية والمواطنين. تشمل الابتكارات في مدينة المستقبل استخدام الطاقة المتجددة، والتنقل الذكي والمستدام، والتخطيط العمراني الذكي، والتكنولوجيا المتقدمة للتحكم بالمباني والبنية التحتية. تهدف مدينة المستقبل إلى تحسين جودة الحياة للسكان وتحقيق التوازن بين البيئة والاقتصاد والمجتمع.

تتناول هذه الدورة مفهوم انترنت الأشياء، وتاريخه، ومكوناته، وتطبيقاته، وكيفية عمله، ومجالاته ومزاياه، كما تتناول التحديات التي تواجه انترنت الأشياء، وآفاقه المستقبلية.

تتناول هذه الدورة مفهوم البيانات الضخمة، بوصفها بيانات ذات أحجام تتخطي قدرة البرامج التي يشيع استخدامها لالتقاط وإدارة ومعالجة البيانات في غضون فترة زمنية مقبولة، كما تتناول محاورها الرئيسية، والمخاطر الناجمة عنها، والدور الذي تضطلع به الأمم المتحدة في هذا المجال، وآفاق تحويل البيانات الضخمة لأغراض التنمية المستدامة.

تتناول هذه الدورة مفهوم الذكاء الاصطناعي، وتاريخه، كما تتناول استخداماته الحالية، وتتطرق إلى آفاق تطوراته المستقبلية، وإضافة إلى ذلك تتناول الدورة إيجابيات الذكاء الاصطناعي وسلبياته، كما تتناول أنواعه، وتتطرق إلى تصنيفه وفقاً للوظائف التي يقوم بها.

يضمن تدريس هذه الدورة مفهوم برنامج اكسل، وأنواع الكتابة على البرنامج، وكيفية بدءعملية حسابية، وانشاء جداول حسابية تتضمن أسماء وأرقام، وكيفية عمل مجاميع حسابية، وغيرها.

يتضمن تدريس هذه الدورة توضيحاً لمفهوم الأمن السيبراني وأساسياته وأهميته و أنواعه وطرق الإستفادة منه في حماية المعلومات.

تتوفر هذه الدورة باللغتين العربية والإنجليزية، ويتضمن تدريسها توضيحاً لمفهوم العلم بشكل عام، والمعلومات بشكل خاص، كما تتطرق إساليب الفهرسة والتصنيف التقليدية والمحوسبة، وتقارن بينهما.

وصف الدورة:
تقدم دورة "الرياضيات في الذكاء الاصطناعي" فهماً عميقاً للمفاهيم والأدوات الرياضية الأساسية التي تشكل العمود الفقري لتقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة. مع التطور المستمر للذكاء الاصطناعي واندماجه في مختلف الصناعات، أصبح من الضروري اكتساب أساس متين في الرياضيات لكل من يرغب في التخصص في تطوير وتنفيذ الذكاء الاصطناعي.
تغطي هذه الدورة مجالات رياضية رئيسية مثل الجبر الخطي، وحساب التفاضل والتكامل، ونظرية الاحتمالات، وتقنيات التحسين، وهي ضرورية لبناء وفهم نماذج الذكاء الاصطناعي. سيتعرف الطلاب على كيفية تطبيق هذه المفاهيم الرياضية في خوارزميات التعلم الآلي، والشبكات العصبية، والرؤية الحاسوبية، ومعالجة اللغة الطبيعية، وتحليل البيانات.
من خلال تمارين عملية، ودراسات حالة، وتطبيقات واقعية للذكاء الاصطناعي، سيكتسب المتعلمون المهارات اللازمة لفهم وتطوير حلول الذكاء الاصطناعي. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين والمحترفين على حد سواء، الذين يسعون لتعزيز معرفتهم بأساسيات الرياضيات التي تحرك الذكاء الاصطناعي.
المواضيع الرئيسية التي ستغطيها الدورة:
1. الجبر الخطي في الذكاء الاصطناعي: العمليات المصفوفية، القيم الذاتية والمتجهات الذاتية في الشبكات العصبية وتمثيل البيانات.
2. حساب التفاضل والتكامل في التعلم الآلي: المشتقات، التدرجات، وتقنيات التحسين في الخوارزميات التعليمية.
3. الاحتمالات والإحصاء: التوزيعات الاحتمالية، الاستدلال البايزي، ودورها في اتخاذ القرارات في الذكاء الاصطناعي.
4. تقنيات التحسين: طرق مثل الانحدار التدريجي والتحسين المحدب في تدريب النماذج.
5. الرياضيات في الشبكات العصبية: دور الرياضيات في تصميم وتشغيل الشبكات العصبية.
بنهاية الدورة، سيكون المشاركون قد اكتسبوا فهماً شاملاً للمبادئ الرياضية التي تقود الذكاء الاصطناعي، وسيكونون قادرين على تطبيق هذه المفاهيم على تحديات الذكاء الاصطناعي في العالم الواقعي.

فكرة دورة المدرس الآلي تعد رائعة ومبتكرة، وتستند إلى تكنولوجيا التعليم الذكي والذكاء الاصطناعي، وهي تتماشى مع التطور التكنولوجي الحديث. يمكننا التوسع في هذا المفهوم من خلال تقديم منهج متكامل يدمج بين الذكاء الاصطناعي، الروبوتات، وأساليب التعليم الحديثة.
عنوان الدورة:
"المدرس الآلي: مستقبل التعليم الذكي باستخدام الذكاء الاصطناعي والروبوتات"
وصف الدورة:
تهدف هذه الدورة إلى تزويد المتعلمين بالمعرفة النظرية والتطبيقات العملية حول استخدام الروبوتات والذكاء الاصطناعي في التعليم. من خلال هذه الدورة، سيتعلم المتدربون كيفية تصميم وتنفيذ أنظمة تعليمية قائمة على الروبوتات والذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة التعليم، تعزيز التفاعل مع الطلاب، وتقديم تجربة تعليمية مخصصة وفعالة.
أهداف الدورة:
    • التعرف على أساسيات الذكاء الاصطناعي والروبوتات في التعليم.
    • فهم كيفية تصميم "مدرس آلي" ليكون قادرًا على توصيل المحتوى التعليمي بفعالية.
    • استكشاف التطبيقات العملية للروبوتات في إدارة الفصول الدراسية والتفاعل مع الطلاب.
    • تعلم كيفية تحسين تجربة التعليم من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل أداء الطلاب وتقديم تقارير مخصصة.
    • النظر في التحديات الأخلاقية والتربوية المتعلقة باستخدام المدرس الآلي في البيئات التعليمية.
الوحدات التعليمية:
    1. مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي في التعليم
        ◦ مقدمة في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتاريخها.
        ◦ تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعليم.
        ◦ الفرق بين المدرس الآلي والتعليم التقليدي.
    2. تشريح الروبوتات التعليمية
        ◦ المكونات الأساسية للروبوتات المستخدمة في التعليم.
        ◦ تصميم الروبوت التعليمي: المكونات الميكانيكية والإلكترونية.
        ◦ البرمجة الأساسية للروبوتات التعليمية.
    3. أنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم التكيفي
        ◦ التعلم الآلي في التعليم: كيف يتعلم المدرس الآلي من الطلاب.
        ◦ بناء نماذج تعليمية تكيفية تعتمد على أداء الطالب الفردي.
        ◦ الذكاء الاصطناعي في تقييم الطلاب والتوجيه الأكاديمي.
    4. التفاعل بين الطلاب والروبوتات في الفصول الدراسية
        ◦ تقنيات التفاعل بين الروبوتات والطلاب.
        ◦ كيف يمكن للمدرس الآلي تحسين تفاعل الطلاب وتحفيزهم على التعلم.
        ◦ أمثلة على استخدام الروبوتات في التعليم الفعلي.
    5. الجوانب الأخلاقية والتربوية لاستخدام الروبوتات
        ◦ قضايا الخصوصية في استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم.
        ◦ التحديات التربوية في الاعتماد على المدرس الآلي.
        ◦ كيفية الدمج بين التدريس التقليدي والتكنولوجيا الحديثة لتحقيق أقصى استفادة.
    6. مشروع عملي: بناء نموذج أولي لمدرس آلي
        ◦ تصميم نموذج أولي لمدرس آلي يعتمد على الذكاء الاصطناعي.
        ◦ برمجة الروبوت ليقوم بتدريس مادة معينة.
        ◦ اختبار النموذج الأولي في سيناريو تعليمي حقيقي.
الفئة المستهدفة:
    • المعلمون الراغبون في تعزيز تجربة التعليم باستخدام التكنولوجيا.
    • مطورو البرمجيات المهتمون بتطبيق الذكاء الاصطناعي في التعليم.
    • رواد الأعمال في مجال التكنولوجيا التعليمية.
    • الطلاب المهتمون بالتقنيات الحديثة في التعليم.
النتائج المتوقعة:
بنهاية هذه الدورة، سيتمكن المتعلمون من تصميم روبوت تعليمي مبدئي وإدارته، وفهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي والروبوتات في التعليم، مع القدرة على استكشاف التحديات التربوية والتكنولوجية بشكل أكثر عمقًا.
 

دورة "المدرب الآلي" (The Robotic Trainer) تركز على دراسة التقنيات الحديثة في مجال الذكاء الاصطناعي والروبوتات المستخدمة في التدريب والتعليم. تهدف الدورة إلى تعريف المشاركين بأحدث الابتكارات في تصميم وتطوير الروبوتات التي تحاكي المدربين البشريين، وذلك عبر دمج تكنولوجيا التعلم الآلي، معالجة اللغة الطبيعية، والواقع المعزز في تقديم تجارب تدريبية تفاعلية.
ستغطي الدورة مجموعة متنوعة من المواضيع، منها:
- أسس برمجة الروبوتات وتطوير نظم التدريب الذكية.
- كيفية تصميم مدربين آليين يمكنهم تقديم دروس، إدارة فصول افتراضية، وتحليل أداء المتعلمين باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- التطبيقات العملية للمدرب الآلي في مجالات مثل التعليم التقليدي، التدريب المهني، والرياضة.
- التحديات الأخلاقية والتقنية المتعلقة باستخدام الروبوتات كبديل أو مكمل للمدربين البشريين.
في نهاية الدورة، سيكون لدى المشاركين فهم معمق حول كيفية تصميم واستخدام الروبوتات في التدريب، إلى جانب المهارات اللازمة لتطوير أنظمة تدريب ذكية قادرة على التفاعل مع المتدربين بشكل فعّال وتقديم تغذية راجعة دقيقة تساعدهم على تحسين أدائهم.

تقدم دورة تحليل البيانات فهمًا شاملاً للأساليب والأدوات الإحصائية الأساسية المستخدمة لجمع البيانات وتحليلها واستخلاص النتائج. تركز الدورة على توضيح المفاهيم الإحصائية الأساسية مثل مقاييس النزعة المركزية، التباين، الانحراف المعياري، واختبار الفرضيات. كما يتم تدريب المشاركين على استخدام أدوات البرمجيات المتخصصة في التحليل الإحصائي مثل SPSS، مما يساعدهم على إجراء تحليلات متقدمة وتفسير النتائج بشكل دقيق.

محاور الدورة:

1. أساسيات تحليل البيانات

- التعريف بمفاهيم التحليل الأساسية مثل المتوسط الحسابي، الوسيط، المنوال، ومقاييس التشتت.

2. التحليل الوصفي

- تعلم كيفية تلخيص وتقديم البيانات باستخدام الجداول والرسوم البيانية.

3. التوزيع الاحتمالي والتوزيع الطبيعي

- فهم التوزيعات الاحتمالية وتطبيقاتها في تحليل البيانات.

4. تحليل التباين والانحدار

- التعرف على كيفية قياس العلاقة بين المتغيرات باستخدام تحليل الانحدار وتحليل التباين (ANOVA).

5. اختبار الفرضيات

- تعلم كيفية إجراء اختبارات الفرضيات وتحديد الصدق والثبات في نتائج التحليل.

6. استخدام البرمجيات الإحصائية (مثل SPSS)

- تدريب عملي على استخدام برامج التحليل لإجراء العمليات الإحصائية المختلفة وتفسير النتائج.

مخرجات الدورة:

بنهاية الدورة، سيتمكن المشاركون من:

- استخدام أدوات التحليل الوصفي لتحليل البيانات وتقديمها.

- إجراء اختبارات الفرضيات الإحصائية وفهم نتائجها.

- استخدام برامج التحليل الإحصائي مثل SPSS لتحليل البيانات بشكل عملي.

- تطوير مهاراتهم في تفسير النتائج الإحصائية وتطبيقها في اتخاذ القرارات المستنيرة.

الفئة المستهدفة:

الدورة موجهة للباحثين، المحللين، المهتمين بالتحليل الإحصائي، والمدراء الذين يحتاجون لفهم البيانات لتحسين قراراتهم وتطبيق التحليل الإحصائي في مجال عملهم.

وصف دورة: أساسيات تصميم واجهات وتجربة المستخدم UI/UX

تعد دورة أساسيات تصميم واجهات وتجربة المستخدم UI/UX مقدمة شاملة لعالم تصميم واجهات المستخدم (UI) وتجربة المستخدم (UX). تهدف هذه الدورة إلى تعريف المتدربين بالمفاهيم الأساسية، الأدوات، والتقنيات التي تمكنهم من تصميم واجهات تفاعلية تلبي احتياجات المستخدمين وتوفر تجربة استخدام سلسة وجذابة. تركز الدورة على المهارات الأساسية المطلوبة لبناء وتصميم واجهات تفاعلية فعّالة ومبتكرة.

محاور الدورة:

1. مقدمة إلى تصميم UI/UX

- التعريف بأساسيات تصميم واجهات وتجربة المستخدم.

- فهم الفرق بين واجهة المستخدم (UI) وتجربة المستخدم (UX) وأهميتهما.

2. تحليل احتياجات المستخدمين

- تعلم كيفية جمع وتحليل احتياجات المستخدمين وترجمتها إلى مكونات تصميمية.

- دراسة المتطلبات الوظيفية وغير الوظيفية للتطبيقات والمواقع.

3. التخطيط وبناء النماذج الهيكلية (Wireframing)

- التعرف على أهمية النماذج الهيكلية في تصميم التطبيقات.

- كيفية إنشاء مخططات أولية تحدد بنية التطبيق ومواقع العناصر.

4. تصميم النماذج الأولية (Prototyping)

- تعلم كيفية تطوير نماذج أولية تفاعلية باستخدام أدوات مثل Adobe XD وSketch.

- اختبار الأفكار التصميمية قبل الانتقال إلى المرحلة النهائية.

5. إرشادات تصميم واجهة المستخدم

- التركيز على أساسيات التصميم مثل اختيار الألوان، الخطوط، والتخطيط العام.

- المبادئ الأساسية لتصميم واجهات بصرية جذابة وسهلة الاستخدام.

6. اختبار وتجربة المستخدم

- تعلم كيفية اختبار واجهات المستخدم وجمع التغذية الراجعة لتحسين التجربة.

- كيفية إجراء تجارب المستخدم وتحليل النتائج لتحسين التصميم النهائي.

مخرجات الدورة:

بنهاية هذه الدورة، سيكون المتدرب قادرًا على:

- تصميم واجهات مستخدم تفاعلية تتوافق مع أفضل ممارسات التصميم.

- إنشاء نماذج هيكلية ونماذج أولية لمشاريع تصميمية.

- اختبار التصميمات وتعديلها بناءً على ملاحظات وتجربة المستخدمين.

المستهدفون:

الدورة مناسبة للمبتدئين الذين يرغبون في الدخول إلى مجال تصميم واجهات وتجربة المستخدم، وكذلك للمصممين الذين يرغبون في تعزيز معرفتهم بأساسيات تصميم UI/UX.