دورة عبر الإنترنت – التخصص المهني المعتمد في الحوسبة الاجتماعية من جامعة جونز هوبكنز

تعلم مهارات الحوسبة الاجتماعية المتقدمة. اكتشف التقنيات المتقدمة لتحليل الشبكات الاجتماعية وبناء روبوتات الدردشة وتحسين الذكاء الاصطناعي من خلال التعهيد الجماعي.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

البدء المستوى المتوسط تتقدم متضمن

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • تحليلات الشبكات الاجتماعية
  • تحسين أداء الذكاء الاصطناعي
  • تحليل الشبكات الاجتماعية
  • اتفاقية التصفية البينية (IAA)
  • التعلم الآلي
  • تقنيات الكتلة
  • تطوير الشات بوت
  • تحليل البيانات مع ر
  • الذكاء الاصطناعي للمحادثة

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • محلل البيانات
  • مطور الشات بوت
  • خبير تحليل شبكات التواصل الاجتماعي
  • مهندس التعلم الآلي
  • مطور تطبيقات الذكاء الاصطناعي
  • محلل المشاعر
  • خبير التفاعل بين الإنسان والحاسوب
  • مطور حلول الحوسبة الاجتماعية
  • يحلل الاتجاهات الاجتماعية
  • مفتاح تصنيف التعلم الآلي

التدريب – سلسلة من 4 دورات

تم تصميم هذا التخصص لطلاب الدراسات العليا الذين يرغبون في إتقان تقنيات الحوسبة الاجتماعية لحل مشاكل العالم الحقيقي. خلال أربع دورات متعمقة، سوف يستكشف المتعلمون موضوعات رئيسية مثل:

  • تحليل الشبكات الاجتماعية
  • تطوير الشات بوت
  • الحشود
  • تحسين أداء الذكاء الاصطناعي

ستتعلم كيفية تحليل الشبكات الاجتماعية باستخدام برمجة R، وإنشاء روبوتات محادثة وظيفية باستخدام AWS، وتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام بيانات التعهيد الجماعي وتقنيات التعلم الآلي. في نهاية التدريب، سيكون لديك خبرة عملية في تطبيق الأدوات والأساليب المتقدمة في مجالات مثل:

  • تحليل وسائل الاعلام الاجتماعية
  • واجهات المحادثة
  • التعاون بين البشر والذكاء الاصطناعي

يزودك مسار التعلم العملي المتعلق بالصناعة بالمهارات اللازمة للتفوق في مجالات الحوسبة الاجتماعية والذكاء الاصطناعي والابتكار القائم على البيانات.

مشروع التعلم التطبيقي

في هذا التخصص، سيطبق المتعلمون مهاراتهم في الحوسبة الاجتماعية وتحليل الشبكات الاجتماعية والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من خلال مشاريع عملية. وتشمل هذه المشاريع مهام مثل:

  • جمع وتحليل بيانات وسائل التواصل الاجتماعي
  • بناء مصنفات التعلم الآلي
  • تطوير الشات بوت

على سبيل المثال، يمكن للطلاب استخراج البيانات من منصات وسائل التواصل الاجتماعي، أو إجراء تحليل المشاعر، أو إنشاء مصنفات للتنبؤ بنتائج محددة، مثل:

  • جودة النبيذ
  • الاتجاهات الاجتماعية

سوف يتعامل المتعلمون مع مشاكل العالم الحقيقي من خلال تطبيق تقنيات مثل:

  • أشجار القرار
  • الانحدار اللوجستي
  • غابة عشوائية

ومن خلال هذه المشاريع، سيكتسبون خبرة عملية في تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي، والتفاعل بين الإنسان والحاسوب، وتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي الواعية اجتماعيًا. تعكس هذه المشاريع تحديات حقيقية في الجمع بين الذكاء البشري والآلي لاتخاذ قرارات أفضل.

Details of the courses that make up the specialization

مقدمة في الحوسبة الاجتماعية

الدورة 1 • 20 ساعة

تفاصيل الدورة
ماذا ستتعلم
  • فهم أساسيات الحوسبة الاجتماعية وارتباطاتها بالشبكات الاجتماعية والتحليلات.
  • تحليل كيفية تأثير الشبكات الاجتماعية على التواصل والسلوك والتفاعلات الاجتماعية.
  • التعرف على كيفية تأثير التحيزات المعرفية على السلوك عبر الإنترنت ونشر المعلومات.
  • اكتشف كيف يعمل اللعب على تحسين تحفيز المستخدم وتحسين تطبيقات الحوسبة الاجتماعية.
المهارات التي سوف تكتسبها
  • التصنيف: تقنيات اللعب
  • الفئة: تحليلات الشبكات الاجتماعية
  • الفئة: جمع البيانات والأخلاقيات
  • الفئة: تحديد التحيزات المعرفية
  • الفئة: تحليل مطابقة الشبكة
  • الفئة: تحليل الشبكات الاجتماعية

الدورة 2 • 13 ساعة

تفاصيل الدورة
ماذا ستتعلم
  • تعلم كيفية حساب وتفسير المؤشرات الرئيسية لتحديد العقد المؤثرة في الشبكات الاجتماعية.
  • اكتساب المهارات في تطبيق النماذج الإحصائية لتحليل العلاقات والديناميكيات داخل الشبكات الاجتماعية.
  • فهم كيف تشكل النظريات الاجتماعية الأساسية تحليل الشبكات وتفسيرات التفاعلات الاجتماعية.
المهارات التي سوف تكتسبها
  • التصنيف: تطبيقات النظرية الاجتماعية
  • التصنيف: بناء الشبكات
  • الفئة: تحليل البيانات في R
  • التصنيف: النماذج الإحصائية
  • التصنيف: التحليل المركزي

تدريب الذكاء الاصطناعي مع البشر

الدورة 3 • 22 ساعة

تفاصيل الدورة
ماذا ستتعلم
  • تعلم كيفية إنشاء وتقييم مجموعة متنوعة من مصنفات التعلم الآلي ومقاييس الأداء.
  • حسابات التحكم ووسائل الاتفاق بين المصنفات (IAA) من أجل اتساق البيانات.
  • فهم كيفية تصميم وتنفيذ مهام التمويل الجماعي باستخدام Amazon Mechanical Turk.
  • تحليل بيانات الحشود لتحسين نماذج التعلم الآلي وفهم الاعتبارات الأخلاقية في الذكاء الاصطناعي.
المهارات التي سوف تكتسبها
  • الفئة: الاعتبارات الأخلاقية في الذكاء الاصطناعي والتمويل الجماعي
  • الفئة: تحليل اتفاقية المصنفات (IAA)
  • الفئة: جمع البيانات وتحليلها
  • التصنيف: أساسيات التعلم الآلي
  • التصنيف: تقنيات التمويل الجماعي

روبوتات الدردشة

الدورة 4 • 13 ساعة

تفاصيل الدورة
ماذا ستتعلم
  • استكشف تاريخ روبوتات الدردشة ومبادئها، وحسّن فهمك لتصميمها ووظائفها.
  • بناء وتقييم مصنفات التعلم الآلي باستخدام BERT لمهام تصنيف النص.
  • اكتسب خبرة عملية في إنشاء وتكوين روبوتات الدردشة الوظيفية باستخدام خدمات AWS Chatbot.
المهارات التي سوف تكتسبها
  • الفئة: تطبيق AWS Chatbot
  • الفئة: مبادئ تصميم Chatbot
  • الفئة: حل المشكلات التعاونية
  • الفئة: مصنفات التعلم الآلي
  • التصنيف: حساب مؤشرات الأداء