دورة الذكاء الاصطناعي في أنظمة الميكاترونكس المتطورة

عن الدورة:

تُعد دورة “الذكاء الاصطناعي في أنظمة الميكاترونكس المتطورة” فرصة مميزة لتطوير المهارات التقنية ومواكبة التطورات الحديثة في مجالات الهندسة والتحكم الآلي. تهدف هذه الدورة إلى إعداد كوادر قادرة على تصميم وتحليل الأنظمة الذكية التي تجمع بين الإلكترونيات، والميكانيكا، والحاسوب باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي. وتُعد هذه المهارات من أبرز احتياجات سوق العمل في الصناعات المتقدمة والتحول الرقمي.

أهداف الدورة:

1. فهم مفاهيم الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في أنظمة الميكاترونكس.
2. استخدام أدوات البرمجة الذكية في تطوير نماذج تحكم متقدمة.
3. تحليل البيانات الصناعية وتحويلها إلى قرارات ذكية داخل الأنظمة المتكاملة.
4. تصميم حلول مبتكرة تعتمد على التعلم الآلي (Machine Learning) في بيئة الميكاترونكس.
5. تقييم كفاءة الأنظمة الذكية وتحسين أدائها باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.
6. التعرف على أحدث الاتجاهات في الروبوتات الذكية وأنظمة التحكم التلقائي.
7. توظيف الذكاء الاصطناعي في صيانة الأنظمة ومراقبة الأعطال بشكل تنبؤي.

محاور الدورة:

اليوم الأول: مقدمة في الذكاء الاصطناعي وأنظمة الميكاترونكس

• مفهوم الذكاء الاصطناعي ودوره في تطوير الأنظمة الهندسية.
• نظرة عامة على نظام الميكاترونكس وكيفية تكامله مع تقنيات الذكاء الاصطناعي.
• أهمية الذكاء الاصطناعي في تحسين الكفاءة الإنتاجية والتشغيلية.
• استعراض لتطبيقات من الواقع الصناعي.

اليوم الثاني: أساسيات البرمجة وتحليل البيانات في الميكاترونكس

• مراجعة لأساسيات البرمجة المناسبة لأنظمة الذكاء الاصطناعي.
• استخدام لغات مثل Python في تحليل بيانات المستشعرات والأجهزة.
• تنظيم البيانات وإدخالها في نماذج تحليلية.
• تطبيقات تحليل البيانات الزمنية في الأنظمة الميكانيكية.

اليوم الثالث: الخوارزميات الذكية وتقنيات التعلم الآلي

• مفاهيم التعلم الآلي Supervised وUnsupervised Learning.
• بناء نماذج تنبؤية لتحليل أداء الأنظمة.
• استخدام خوارزميات مثل الشبكات العصبية الاصطناعية ANN.
• تطبيقات التعلم العميق Deep Learning في الأنظمة الذكية.

اليوم الرابع: تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التحكم الآلي

• تصميم نماذج تحكم ذكية باستخدام الذكاء الاصطناعي.
• تكامل الذكاء الاصطناعي مع أنظمة PLC والروبوتات.
• دراسة حالات لنظام التحكم في الروبوتات الصناعية.
• تحليل أداء الأنظمة بعد تطبيق الذكاء الاصطناعي.

اليوم الخامس: مستقبل الذكاء الاصطناعي في الميكاترونكس والتوجهات العالمية

• استعراض لأحدث الابتكارات في الذكاء الاصطناعي الصناعي.
• دور إنترنت الأشياء (IoT) مع الذكاء الاصطناعي في الميكاترونكس.
• التحديات المستقبلية والفرص الواعدة في السوق العربي والعالمي.
• كيفية الاستفادة من هذه المهارات في التطوير المهني والبحثي.