تقدم الأكاديمية البريطانية للتدريب والتطوير دورة تدريبية بعنوان القيادة التنفيذية في أنظمة الذكاء الاصطناعي.
تستهدف هذه الدورة القادة التنفيذيين الكبار المسؤولين عن استراتيجية الذكاء الاصطناعي وتطبيقه وحوكمته داخل المؤسسات.
يهدف البرنامج إلى تعزيز المعرفة بالهندسة التقنية، وحوكمة البيانات، وتنظيمات الخصوصية، ومهارات القيادة، من أجل تمكين هؤلاء القادة من اتخاذ قرارات استراتيجية مستنيرة في بيئة الذكاء الاصطناعي.
سيتعلم المشاركون الجوانب العميقة والمفصلة للذكاء الاصطناعي كما تفكر بها المؤسسات العالمية، إلى جانب المعرفة الضرورية لبنية الذكاء الاصطناعي لتحقيق أفضل قيمة للمؤسسة.

أهم محاور دورة القيادة التنفيذية في أنظمة الذكاء الاصطناعي:

• تطوير الفهم حول إطار الحوكمة الاستراتيجية للذكاء الاصطناعي

• توجيه المبادرات الداخلية الخاصة بالخصوصية والامتثال

• اتخاذ قرارات رئيسية بشأن الهندسة التقنية

• قيادة استراتيجيات التحول الرقمي

• تأسيس نماذج حوكمة فعالة

الهدف:

بنهاية هذه الدورة، سيكون المشاركون قادرين على:

من خلال دراسة الأطر القانونية المعتمدة، ومعايير الخصوصية، وتصاميم التكنولوجيا في أسواق الشرق الأوسط والعالم، فإن إتقان اتخاذ القرار الاستراتيجي في حوكمة الذكاء الاصطناعي يمكّن القادة في التحول الرقمي من الارتقاء بأدوارهم القيادية.

باستخدام دراسات حالة واقعية، سيتمكن المشاركون من إعداد خطط تنفيذ ناجحة لحوكمة البيانات وأنظمة الذكاء الاصطناعي لضمان التطبيق العملي للمعارف المكتسبة.

فهم الأطر التنظيمية المعترف بها مثل نظام حماية البيانات الشخصية (PDPL)، وإرشادات مؤسسة النقد العربي السعودي (SAMA)، وتشريعات الاتحاد الأوروبي الخاصة بالذكاء الاصطناعي، وتصميم أنظمة حوكمة قوية تعزز الابتكار وتسيطر على المخاطر وتدير التحول المؤسسي.

يساهم فهم الروابط بين خصوصية البيانات وتصميم الأنظمة واحتياجات الأعمال في إنشاء وإدارة أنظمة تقنية وإدارية متكاملة، وبالتالي ضمان قيادة فعالة للفرق متعددة التخصصات.

معرفة التقنيات الناشئة والمتطلبات التنظيمية المعتمدة وتقنيات التنفيذ المؤكدة تساعد في إنشاء وتنفيذ استراتيجيات ذكاء اصطناعي مستدامة، وبالتالي دعم التبني طويل الأمد للذكاء الاصطناعي.

الفئة المستهدفة:

هذه الدورة مثالية لـ:

• مديري تقنية المعلومات المسؤولين عن إدارة التحول الرقمي واستراتيجية الذكاء الاصطناعي، والذين يحتاجون إلى فهم شامل للهندسة التقنية وأنظمة الحوكمة.

• قادة التحول الرقمي الذين يشرفون على دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي وضمان التوافق مع التشريعات الإقليمية مثل إرشادات SAMA وPDPL.

• مديري الخصوصية ومسؤولي حماية البيانات (DPOs) المكلفين بالحفاظ على أنظمة حوكمة البيانات وضمان امتثال مشاريع الذكاء الاصطناعي للتشريعات.

• مهندسي المؤسسات والمديرين الفنيين المشاركين في تصميم ودمج أنظمة الذكاء الاصطناعي، والذين يجب أن يوازنوا بين المتطلبات الفنية واحتياجات الحوكمة.

• المديرين ومسؤولي الامتثال المتعاملين مع إدارة المخاطر والمسائل التشريعية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.

• قادة إدارة المخاطر وأمن المعلومات المسؤولين عن حماية أنظمة الذكاء الاصطناعي والبيانات وضمان التوافق مع سياسات الأمان.

• المديرين التنفيذيين، والمديرين الكبار، وقادة الابتكار، وصانعي السياسات المسؤولين عن اتخاذ قرارات استراتيجية وقيادة التغيير المعتمد على التكنولوجيا داخل مؤسساتهم.

الفوائد المتوقعة للمشاركين:

سيحصل المشاركون في دورة "القيادة التنفيذية في أنظمة الذكاء الاصطناعي" على مجموعة واسعة من الفوائد المصممة لتعزيز مهاراتهم في القيادة الاستراتيجية والتقنية والأخلاقية في عصر الذكاء الاصطناعي، ومنها:

• فهم استراتيجي لأنظمة الذكاء الاصطناعي: اكتساب معرفة شاملة بتعلم الآلة، حوكمة البيانات، وهندسة أنظمة الذكاء الاصطناعي لربطها برؤية المؤسسة طويلة الأمد.

• تعزيز مهارات اتخاذ القرار: استخدام الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات مبنية على البيانات والأخلاقيات والوعي، خاصة في المواقف المعقدة أو الحساسة.

• القيادة من أجل التغيير والابتكار: تطوير عقلية قيادية لقيادة الفرق متعددة التخصصات، وإدارة مبادرات التحول الرقمي، وتعزيز الابتكار في الذكاء الاصطناعي.

• إدارة المخاطر وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي: تقييم وتقليل المخاطر المرتبطة بتبني الذكاء الاصطناعي بما يشمل القضايا الأخلاقية، تقليل الانحياز، والامتثال التنظيمي.

• التعاون مع الفرق الفنية: اكتساب فهم مفاهيمي ولغة تقنية للعمل بفعالية مع علماء البيانات والمهندسين وفرق تكنولوجيا المعلومات.

• تعزيز التأثير المؤسسي: الاستعداد لخلق بيئات مؤسسية مهيأة للذكاء الاصطناعي، وإطلاق مبادرات رقمية، وتحفيز الابتكار داخل الفرق.

• ميزة تنافسية: وضع المشاركين ومؤسساتهم في موقع ريادي ضمن التحول الرقمي، مما يمنحهم تفوقاً استراتيجياً في بيئة تكنولوجية متغيرة بسرعة.

الوحدة 1: حوكمة البيانات والخصوصية والنزاهة في الذكاء الاصطناعي (AI)

• الإطار العالمي للخصوصية

• التركيز الإقليمي

• أنظمة تصنيف البيانات

• إدارة دورة حياة البيانات

• نماذج تشغيل حوكمة البيانات

• تقييمات تأثير الخصوصية

• نماذج تقييم مخاطر الخصوصية

• تقييمات تأثير حماية البيانات

• تقنيات إخفاء هوية البيانات

• معايير التشفير

• التكامل المؤسسي

• هيكل حوكمة الخصوصية

• تطوير مقاييس الخصوصية

• الاستجابة للحوادث

• مواضيع ناشئة

• تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تحافظ على الخصوصية

• التعلم الموحد (Federated Learning)

الوحدة 2: بنية أنظمة الذكاء الاصطناعي وحوكمتها

• أنماط بنية الذكاء الاصطناعي المؤسسية

• البنية التحتية للذكاء الاصطناعي: السحابة مقابل الخوادم المحلية

• سياسة "السحابة أولًا" في السعودية (موثقة)

• الإرشادات الفعلية الصادرة عن هيئة تنظيم الاتصالات في الإمارات (TRA)

• منصات تطوير النماذج

• بنية خطوط أنابيب البيانات

• إدارة واجهات البرمجة (API)

• بنية الخدمات المصغرة (Microservices)

• مجالس مراجعة البنية

• عمليات إدارة التغيير

• مراقبة الأداء

• تخطيط السعة

• التكامل/النشر المستمر

• أطر اختبار A/B

• استراتيجيات الاختبار

• اختبار الأداء

• الاتجاهات الناشئة

• بنية الذكاء الاصطناعي على الحافة (Edge AI)

• أنظمة التعلم الموحد (Federated Learning Systems)