في عالم الأعمال الحديث، تشهد الشركات تحولًا كبيرًا في كيفية صياغة استراتيجياتها واتخاذ قراراتها بفضل التقدم المتسارع في تقنيات التعلم الآلي. يمثل التعلم الآلي، كأحد فروع الذكاء الاصطناعي، ثورة في كيفية تحليل البيانات، والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية، وتعزيز القدرة على اتخاذ قرارات استراتيجية مبنية على رؤى دقيقة وعلمية.

تعتبر الإدارة الاستراتيجية من الجوانب الأساسية التي تحدد نجاح المؤسسات في السوق المتغير بسرعة. فهي تتضمن وضع أهداف طويلة الأمد، وتخطيط كيفية تحقيق هذه الأهداف، وتقييم البيئة التنافسية. في هذا السياق، يوفر التعلم الآلي أدوات قوية لتحسين هذه العمليات بشكل ملحوظ. من خلال الاستفادة من تقنيات مثل تحليل البيانات الضخمة، النمذجة التنبؤية، وتعلم الآلة، يمكن للشركات الحصول على رؤى استراتيجية أكثر دقة واتخاذ قرارات مدروسة مبنية على بيانات موثوقة.

يتيح التعلم الآلي للإدارة الاستراتيجية التعامل مع تعقيدات البيانات بشكل أكثر فعالية، وتقديم نماذج تنبؤية قادرة على التنبؤ بالاتجاهات الاقتصادية والسوقية قبل حدوثها. كما يعزز من القدرة على تحليل سلوك العملاء، فهم احتياجات السوق، وتحديد الفرص والتهديدات بشكل أكثر دقة. بدلاً من الاعتماد فقط على التجربة والخطأ، توفر هذه التقنيات أدوات تحليل متقدمة تجعل من الممكن تصميم استراتيجيات تعتمد على حقائق بيانات ملموسة.

الفئة المستهدفة

• المديرون التنفيذيون وكبار المديرين.
• مدراء الاستراتيجيات والتخطيط.
• المحللون الاستراتيجيون.
• مستشارو الأعمال والاستشاريون الاستراتيجيون.
• مدراء المشاريع والمشرفون.
• مدراء التسويق وتحليل البيانات.
• رواد الأعمال وأصحاب المشاريع الناشئة.
• الأكاديميون والباحثون في مجال الإدارة والتكنولوجيا.

أهداف البرنامج

في نهاية برنامج التدريبي سوف يتعرف المشاركون على:

• مفاهيم التعلم الآلي، التعلم العميق، وأنواع الخوارزميات المستخدمة.
• جمع البيانات ذات الصلة وتحليلها باستخدام تقنيات التعلم الآلي.
• استخدام التحليلات المستندة إلى التعلم الآلي لتطوير استراتيجيات الأعمال وتحسينها.
• استخدام النتائج المستخلصة من التحليل لاتخاذ قرارات استراتيجية أكثر دقة وفعالية.
• استخدام تقنيات التعلم الآلي لمراقبة وتحليل أداء الأعمال والمؤشرات الرئيسية.
• تحليل الفجوات في الأداء وتطوير استراتيجيات لتحسين الكفاءة والفعالية.

• مقدمة في التعلم الآلي والإدارة الاستراتيجية
  • تعريف التعلم الآلي، التعلم العميق، وأنواع الخوارزميات.
  • مقارنة بين التعلم الموجه وغير الموجه.
  • مبادئ الإدارة الاستراتيجية وأهمية تحليل البيانات في تطوير استراتيجيات الأعمال.
  • كيفية دمج التعلم الآلي في عملية التخطيط الاستراتيجي.
• جمع وتحليل البيانات الاستراتيجية باستخدام التعلم الآلي
  • مصادر البيانات في الأعمال (بيانات العملاء، بيانات السوق، بيانات الأداء).
  • أدوات وتقنيات لجمع البيانات الكبيرة.
  • تقنيات تنظيف البيانات وتحضيرها للتحليل.
  • تطبيق تقنيات التعلم الآلي لتحليل البيانات واستخلاص رؤى استراتيجية.
• بناء النماذج التنبؤية لتطوير الاستراتيجيات
  • كيفية بناء نماذج تنبؤية باستخدام خوارزميات التعلم الآلي.
  • تقنيات تحسين أداء النماذج.
• تحسين استراتيجيات الأعمال من خلال تحليلات البيانات
  • استخدام التحليلات التنبؤية لتطوير استراتيجيات أعمال فعالة.
  • أمثلة على تحسين استراتيجيات التسويق، المبيعات، وإدارة العمليات.
  • تطبيق نتائج التحليلات لتحسين استراتيجيات الأعمال.
• تعزيز القدرة على اتخاذ القرارات الاستراتيجية باستخدام التعلم الآلي
  • استخدام الرؤى المستخلصة من التعلم الآلي في عملية اتخاذ القرارات الاستراتيجية.
  • استخدام التعلم الآلي لتحليل المخاطر والفرص واتخاذ قرارات استراتيجية مبنية على تحليل شامل.
• إدارة الأداء والتحليل باستخدام التعلم الآلي
  • استخدام التعلم الآلي لمراقبة وتحليل أداء الأعمال والمؤشرات الرئيسية.
  • استخدام أدوات التعلم الآلي لتحديد الفجوات في الأداء وتطوير استراتيجيات تحسين.
• القضايا الأخلاقية والتنظيمية في استخدام التعلم الآلي
  • القضايا الأخلاقية المرتبطة باستخدام التعلم الآلي في تحليل البيانات واتخاذ القرارات.
  • القوانين واللوائح التي تنظم استخدام التعلم الآلي في الأعمال.