CPMAI

محترف معتمد في إدارة الذكاء الاصطناعي

• نظرة عامة على مفاهيم التعلم الآلي ودورة حياته

• نماذج التعلم الخاضع للإشراف مقابل نماذج التعلم غير الخاضع للإشراف

• تقنيات تدريب النموذج واختباره والتحقق منه

• الإفراط في التجهيز والتحيز وتحسين النموذج

• مقاييس الأداء والقدرة على التفسير

• متطلبات البيانات في مشاريع الذكاء الاصطناعي

• تقييم جودة البيانات واكتمالها وحجمها

• البيانات الوصفية والتصنيف وهندسة الميزات

• حوكمة البيانات والامتثال والأمان

• هيكلة خطوط أنابيب البيانات للاستعداد للتعلم الآلي

• إدارة المشاريع والبرامج في سياقات الذكاء الاصطناعي

• مواءمة مشاريع الذكاء الاصطناعي مع المحافظ التنظيمية

• إدارة التغيير وتنسيق الفريق عبر الوظائف

• جدولة برامج الذكاء الاصطناعي وتوفير الموارد لها وإعداد الميزانية

• مراقبة المخاطر والتبعيات والتواصل مع أصحاب المصلحة

• مبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤول والأخلاقي

• تحديد التحيز في البيانات والنماذج والتخفيف منه

• العدالة والشفافية والقدرة على التفسير في الذكاء الاصطناعي

• هياكل إدارة المخاطر والمساءلة والحوكمة

• التوثيق والاعتبارات التنظيمية