تقنيات تحسين أداء الشبكات باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

نظرة عامة على الدورة

تحسين أداء الشبكات أصبح من المتطلبات الأساسية في مجال تكنولوجيا المعلومات والاتصالات لضمان تقديم خدمات موثوقة وسريعة. تعتمد تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) على تحليل البيانات الضخمة للشبكات، التنبؤ بالمشكلات قبل حدوثها، وإدارة الموارد بكفاءة. يهدف هذا البرنامج إلى تزويد المشاركين بالمعرفة العملية والأدوات التقنية اللازمة لتطبيق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحسين أداء الشبكات، مع التركيز على استراتيجيات التحليل والتنبؤ وإدارة الموارد.

أهداف الدورة

فهم المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وتطبيقاتهما في الشبكات.
تعلم كيفية استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات الشبكات وتحسين الأداء.
اكتساب المهارات اللازمة لتوقع المشكلات وإدارتها باستخدام التعلم الآلي.
تطوير استراتيجيات لتحسين إدارة موارد الشبكات وزيادة كفاءتها.
تطبيق أفضل الممارسات لتحسين كفاءة الشبكات وتقليل الأعطال باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.

الجمهور المستهدف

مهندسو الشبكات والعاملون في إدارة الاتصالات.
مسؤولو تكنولوجيا المعلومات وأمن الشبكات.
العاملون في أقسام تحليل البيانات وتطوير الشبكات.
المستشارون المهتمون بتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
طلاب الهندسة وتقنية المعلومات المهتمون بشبكات الاتصالات.

محاور الدورة

مقدمة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

تعريف الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وأهميتهما في الشبكات.
الفروق بين تقنيات الذكاء الاصطناعي التقليدية والحديثة.
دراسة تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تحسين أداء الشبكات.
التعرف على خوارزميات التعلم الآلي المستخدمة في إدارة الشبكات.
دور الذكاء الاصطناعي في تطوير تقنيات الاتصالات الحديثة.

تحليل البيانات لتحسين الأداء

أساسيات تحليل بيانات الشبكات باستخدام الذكاء الاصطناعي.
استخدام أدوات تحليل البيانات لتحديد الأنماط والمشكلات.
تطبيق الذكاء الاصطناعي لتحسين الأداء وتحليل جودة الخدمة (QoS).
فهم البيانات الضخمة (Big Data) ودورها في تحسين الشبكات.
أمثلة عملية على تحليل البيانات لتحسين الأداء

توقع المشكلات وإدارتها

كيفية التنبؤ بالمشكلات الفنية في الشبكات باستخدام التعلم الآلي.
تطوير أنظمة إنذار مبكر للتعامل مع الأعطال قبل حدوثها.
استراتيجيات الاستجابة السريعة لحل المشكلات.
أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل الأعطال واستكشاف الأخطاء.
دراسة حالات عملية حول التنبؤ بالمشكلات وإدارتها.

تحسين إدارة الموارد

كيفية تحسين تخصيص موارد الشبكة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
تحليل كفاءة استخدام الموارد وتحديد مجالات التحسين.
تطبيق خوارزميات الذكاء الاصطناعي لإدارة الموارد الديناميكية.
استراتيجيات لتحسين استهلاك الطاقة في الشبكات.
أمثلة عملية على تحسين إدارة موارد الشبكات.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الشبكات المستقبلية

دور الذكاء الاصطناعي في شبكات الجيل الخامس (5G).
تطوير الشبكات ذاتية الإدارة (Self-Organizing Networks) باستخدام AI.
تكامل الذكاء الاصطناعي مع إنترنت الأشياء (IoT).
تحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي في الشبكات المستقبلية.
استشراف مستقبل الشبكات وتحليل دور الذكاء الاصطناعي.

المدرب

الاسم: وليد عبد الرحيم جاب الله

التخصص: الاقتصاد، القانون، الضرائب، وإدارة المناقصات والعقود

الشهادات: دكتوراه في الحقوق، قسم الاقتصاد والمالية العامة، جامعة القاهرة (2016) ماجستير في العلوم الاقتصادية والقانون العام، جامعة المنوفية دبلوم الدراسات العليا في العلوم الاقتصادية والقانونية، جامعة المنوفية ليسانس الحقوق، جامعة المنوفية

البرامج الأساسية المدربة: تطوير مهارات العاملين بإدارات الشؤون القانونية إعداد وكتابة المذكرات القانونية صياغة الأسئلة ومحاضر الاستدلالات إدارة المناقصات والعقود والتحكيم التحليل الاقتصادي والسياسة النقدية

السيرة الذاتية: خبير قانوني واقتصادي بخبرة تزيد عن 20 عامًا، متخصص في القانون والضرائب وإدارة المناقصات. قدم برامج تدريبية لجهات مرموقة مثل البنك المركزي في سلطنة عمان ووزارة النقل العمانية، وشارك كمتحدث في مؤتمرات دولية. حاصل على دكتوراه في الحقوق من جامعة القاهرة وله أبحاث منشورة في مجلات علمية. يتميز بمهاراته في تطوير الأداء المؤسسي وتحقيق التنمية المستدامة.

اللغات: العربية
مستويات البرنامج: المستوى التقني
مكان الانعقاد: مقر الشركة
الساعات: 25
الموقع:

السعر: 1450.00$