البريد الإلكتروني & الهاتف
الذكاء الاصطناعي الإنتاجي وعمليات تعلم الآلة والبيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي التوليدي لقطاع النفط والغاز

الذكاء الاصطناعي الإنتاجي وعمليات تعلم الآلة والبيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي التوليدي لقطاع النفط والغاز

3 أسابيع
مستوى مهني
يشمل شهادة
محتويات الدورة

الأحداث المتاحة

الأحداث المتاحة
المدينةالتاريخالسعرالحالة
تونستونس
١ سبتمبر ٢٠٢٦
‏٩٬٩٠٠ €
موعد مؤكد
سنغافورةسنغافورة
١٠ سبتمبر ٢٠٢٦
‏٢٠٬٥٠٠ €
موعد مؤكد
جنيفسويسرا
١٣ سبتمبر ٢٠٢٦
‏١٠٬٧٨٠ €
موعد مؤكد
باريسفرنسا
١٩ سبتمبر ٢٠٢٦
‏٢٠٬٥٠٠ €
موعد مؤكد
لندنالمملكة المتحدة
٢٤ سبتمبر ٢٠٢٦
‏١٣٬٩٠٠ UK£
موعد مؤكد
إسطنبولتركيا
٢٦ سبتمبر ٢٠٢٦
‏١١٬٦٨٠ €
موعد مؤكد
امستردامهولندا
٢٧ سبتمبر ٢٠٢٦
‏١١٬٩٦٠ €
موعد مؤكد
كوالالمبورماليزيا
٢٨ سبتمبر ٢٠٢٦
‏١١٬٩٦٠ €
موعد مؤكد
دبيالإمارات العربية المتحدة
٥ أكتوبر ٢٠٢٦
‏١٣٬٩٠٠ €
موعد مؤكد
عبر الإنترنتاونلاين
١١ أكتوبر ٢٠٢٦
‏٩٬٩٩٠ €
موعد مؤكد
لشبونةالبرتغال
٢٦ نوفمبر ٢٠٢٦
‏٢٠٬٥٠٠ €
موعد مؤكد

معلومات الدورة

المدة الزمنية

3 أسابيع

الفئة

النفط والغاز

المستوى

مستوى مهني

الشهادة

مُدرجة

المقدمة

تولد مؤسسات النفط والغاز كميات هائلة من بيانات الإنتاج والمكامن والصيانة والمجسات والعمليات والوثائق غير المنظمة. يتطلب تحويل هذه المعلومات إلى قيمة مؤسسية أكثر بكثير من إنشاء نماذج تحليلية أو لوحات معلومات منفصلة. تحتاج المؤسسات الحديثة إلى مهنيين يفهمون كيفية تكامل منصات البيانات ومسارات تعلم الآلة والمعالجة الموزعة والنماذج التوليدية والضوابط التشغيلية. يقدم هذا البرنامج الممتد لثلاثة أسابيع مساراً متكاملاً يبدأ من البنية الأساسية وينتهي بتطبيقات ذكاء اصطناعي جاهزة للاستخدام التشغيلي. يطور الأسبوع الأول القدرات المطلوبة لبناء أنظمة تعلم الآلة الإنتاجية ومراقبتها وحوكمتها وتحسينها باستمرار. يركز الأسبوع الثاني على التخزين الموزع والمعالجة والاستعلام وهندسة البيانات واسعة النطاق. يطور الأسبوع الثالث تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام الاسترجاع والبحث المتجهي والوكلاء الأذكياء والتقييم والضوابط والمراقبة التشغيلية. يربط المشاركون تدريجياً مخرجات كل أسبوع لبناء تطبيقات أكثر تطوراً في قطاع النفط والغاز. يمكّن البرنامج المهنيين في النهاية من سد الفجوة بين التجريب التقني والنشر المؤسسي الموثوق.

أهداف الدورة

سيحقق المشاركون الأهداف التالية من خلال هذه الدورة:

  • تصميم بنى إنتاجية لتعلم الآلة تستجيب لمشكلات حقيقية في قطاع النفط والغاز.
  • بناء مسارات منظمة للبيانات وهندسة الخصائص والتدريب والاستدلال والمراقبة.
  • إدارة التجارب ومستودعات الخصائص وسجلات النماذج والنشر والحوكمة.
  • اكتشاف انحراف البيانات وتدهور النماذج باستخدام أساليب كمية.
  • فهم مبادئ التخزين والحوسبة والمعالجة الموزعة وبنى البيانات الضخمة.
  • بناء مسارات لمعالجة البيانات باستخدام تقنيات الاستعلام والحوسبة الموزعة.
  • تطوير مسارات قابلة للتوسع لمعالجة بيانات الحقول الصناعية كبيرة الحجم.
  • بناء أنظمة توليدية معززة بالاسترجاع تستند إلى معلومات المؤسسة.
  • تطوير وكلاء أذكياء بصلاحيات أدوات مضبوطة وموافقات وآليات تدقيق.
  • دمج تعلم الآلة والبيانات الضخمة والذكاء التوليدي في حلول إنتاجية محكومة.

الفئة المستهدفة

يستهدف هذا البرنامج جمهوراً مهنياً يسعى إلى تطوير المعارف والمهارات:

  • علماء البيانات الراغبون في نقل النماذج التجريبية إلى أنظمة إنتاجية موثوقة.
  • محللو البيانات الداعمون للتحليلات المتقدمة والذكاء التشغيلي في قطاع النفط والغاز.
  • مهندسو المكامن المستخدمون للأساليب المبنية على البيانات في القرارات الفنية.
  • مهندسو الإنتاج المطورون لحلول المراقبة التنبؤية وتحسين العمليات وموثوقية المعدات.
  • علماء الأرض العاملون مع البيانات الجيولوجية والزلزالية وبيانات المكامن.
  • مهندسو البيانات المصممون لمنصات التخزين والمعالجة والتكامل والتحليل.
  • متخصصو تقنيات المعلومات الداعمون لمنصات البيانات والذكاء الاصطناعي المؤسسية.
  • متخصصو التحول الرقمي المنفذون لمبادرات التحليلات المتقدمة والأتمتة الذكية.
  • قادة الفرق الفنية المقيمون لاستثمارات البيانات والذكاء الاصطناعي.
  • المهندسون الراغبون في اكتساب خبرة عملية بالأنظمة الحديثة للبيانات.

محتوى الدورة

اليوم الأول: بنية تعلم الآلة الإنتاجي وأسس التشغيل

  • فهم الفرق بين تطوير النماذج وتشغيل تعلم الآلة.
  • دراسة المسؤوليات المستمرة للأنظمة الإنتاجية.
  • تحديد مكونات بنية تعلم الآلة الإنتاجية.
  • تحويل مشكلات الأعمال إلى متطلبات تقنية.
  • تحديد طبقات البيانات والمسارات والمنصات والتشغيل.
  • تقييم الخيارات التقنية لكل مكون.
  • ربط البنية بحالة استخدام في النفط والغاز.
  • إعداد نموذج لاتخاذ قرارات البنية التقنية.
  • مقارنة التصميم بحلول مرجعية معتمدة.

اليوم الثاني: قواعد البيانات والتدفق ومعالجة البيانات

  • مقارنة أنواع قواعد البيانات المستخدمة في الأنظمة الحديثة.
  • فهم الفهرسة وتحسين أداء الاستعلامات.
  • مقارنة المعالجة المتدفقة بالمعالجة الدفعية.
  • تصميم تخزين منظم لبيانات المجسات الصناعية.
  • بناء مستودع بيانات تشغيلي مفهرس.
  • محاكاة تنبيهات إنتاجية في الزمن الفعلي.
  • إنشاء مسارات لاستخراج البيانات وتحويلها.
  • تجميع القياسات عالية التردد إلى خصائص تشغيلية.
  • تقييم أساليب المعالجة وفق متطلبات الحقول.

اليوم الثالث: مسارات تعلم الآلة والهندسة الإنتاجية

  • فهم مسارات تعلم الآلة كسير عمل مترابط.
  • تطبيق منهج الخصائص والتدريب والاستدلال.
  • تنظيم المعالجة المسبقة للتنفيذ المتكرر.
  • تطوير مكونات معيارية لهندسة الخصائص.
  • بناء مسارات تدريب قابلة لإعادة التنفيذ.
  • إنشاء عمليات استدلال مناسبة للإنتاج.
  • تدريب نموذج للتنبؤ بأعطال المعدات.
  • تقييم أداء التنبؤ في سيناريوهات تشغيلية.
  • تطبيق تطوير قائم على إعدادات منظمة.

اليوم الرابع: مستودعات الخصائص وتتبع التجارب وسجل النماذج

  • فهم مستودعات الخصائص غير المتصلة والمتصلة.
  • منع الاختلاف بين خصائص التدريب والإنتاج.
  • إنشاء عمليات منظمة لتتبع التجارب.
  • مقارنة تجارب تدريب متعددة بصورة منهجية.
  • تسجيل المعاملات والمؤشرات ومخرجات النماذج.
  • فهم مراحل دورة حياة سجل النماذج.
  • تسجيل النماذج المعتمدة للنشر المضبوط.
  • تطبيق آليات آمنة لترقية النماذج وإصداراتها.
  • إدارة الحوكمة وإمكانية التتبع للنماذج الإنتاجية.

اليوم الخامس: انحراف البيانات والمراقبة والاختبار والنشر المستمر

  • فهم تدهور النماذج في البيئات التشغيلية المتغيرة.
  • التمييز بين انحراف البيانات وتغير المفاهيم.
  • قياس تغير التوزيعات باستخدام مؤشرات الاستقرار.
  • اكتشاف الانحراف في البيانات التشغيلية الجديدة.
  • بناء اختبارات آلية لمسارات تعلم الآلة.
  • تصميم مسارات تكامل مستمر لأنظمة النماذج.
  • مقارنة نشر تعلم الآلة بنشر البرمجيات التقليدية.
  • مراقبة الأداء الإنتاجي وتحديد إجراءات الاستجابة.
  • استكمال نظام متكامل لمراقبة تعلم الآلة.

اليوم السادس: أسس البيانات الضخمة والحوسبة الموزعة

  • تعريف البيانات الضخمة وخصائصها الأساسية.
  • فهم تدفقات البيانات في البيئات الصناعية المترابطة.
  • تحديد حدود المعالجة باستخدام جهاز واحد.
  • مقارنة الحوسبة الخطية بالحوسبة المتوازية.
  • فهم مبادئ التخزين والمعالجة الموزعة.
  • استعراض مكونات منظومات البيانات الضخمة.
  • مقارنة أداء المعالجة المتسلسلة والمتوازية.
  • تصميم مسار بيانات واسع النطاق للحقول.
  • تحديد الحالات التي تتطلب بنية موزعة.

اليوم السابع: التخزين الموزع وبنية منظومات البيانات

  • فهم مبادئ وبنية التخزين الموزع.
  • دراسة إدارة موارد العناقيد والأحمال.
  • فهم تصميم أنظمة الملفات الموزعة والتكرار.
  • استعراض أدوار العقد في بيئات التخزين.
  • فهم تخزين الكتل وتحمل الأعطال.
  • تصميم تخزين مقسم لبيانات الحقول الكبيرة.
  • بناء بحيرة بيانات محلية تحاكي التخزين الموزع.
  • ممارسة أوامر إدارة أنظمة الملفات الموزعة.
  • تقييم متطلبات المرونة وقابلية التوسع.

اليوم الثامن: المعالجة الموزعة للبيانات

  • فهم نموذج التوزيع والتجميع والاختزال.
  • تقسيم المهام الحسابية الكبيرة إلى عمليات موزعة.
  • تصميم عمليات معالجة أولية للبيانات الصناعية.
  • تصميم عمليات تجميع للمخرجات.
  • تنفيذ سير عمل كامل للمعالجة الموزعة.
  • التحقق من النتائج مقابل الحسابات التقليدية.
  • تقييم قيود المعالجة الموزعة التقليدية.
  • مقارنة المعالجة الدفعية بالبدائل الحديثة.
  • تحديد الاستخدامات المناسبة للمعالجة الموزعة.

اليوم التاسع: الاستعلام الموزع ونماذج البيانات

  • فهم بنية الاستعلام الموزع ومستودعات البيانات.
  • كتابة استعلامات على بيانات مقسمة.
  • إنشاء جداول موزعة وتعريف هياكل البيانات.
  • استكشاف أساليب البرمجة لتحويل البيانات واسعة النطاق.
  • فهم نماذج البيانات العمودية غير العلائقية.
  • تصميم المفاتيح وأنماط الوصول للبيانات الصناعية.
  • مقارنة تقنيات الاستعلام والتخزين الموزع.
  • اختيار التقنيات المناسبة للسيناريوهات التشغيلية.
  • التحقق من نتائج الاستعلام على بيانات الحقول.

اليوم العاشر: الحوسبة الموزعة وهندسة البيانات القابلة للتوسع

  • فهم مكونات تنفيذ الحوسبة الموزعة.
  • مقارنة هياكل البيانات الموزعة المختلفة.
  • تطبيق الاستعلام المنظم في البيئات الموزعة.
  • مقارنة المعالجة الحديثة بالمعالجة الدفعية التقليدية.
  • بناء عمليات تحويل وربط وتجميع موزعة.
  • تطبيق الوظائف التحليلية على البيانات الهندسية.
  • تشخيص عدم توازن البيانات ومشكلات التقسيم.
  • بناء تدفقات معالجة مستمرة للبيانات الواردة.
  • تقييم منصات التحليلات الموزعة المدارة.

اليوم الحادي عشر: أسس الذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج اللغوية

  • فهم بنية النماذج اللغوية على المستوى العملي.
  • دراسة الوحدات النصية ونوافذ السياق والقيود.
  • مقارنة العائلات الرئيسية للنماذج.
  • تطبيق أساليب التوجيه المباشر والأمثلة القليلة.
  • تطوير تعليمات منظمة للمهام الفنية.
  • فهم تكاليف التوليد وزمن الاستجابة والقيود.
  • ربط التطبيقات بخدمات النماذج اللغوية.
  • مقارنة استراتيجيات التوجيه على مهام متطابقة.
  • تقييم الملخصات الفنية وفق معايير محددة.

اليوم الثاني عشر: التوليد المعزز بالاسترجاع للمعرفة الصناعية

  • فهم التمثيلات المتجهية للنصوص.
  • دراسة البحث المتجهي واسترجاع التشابه.
  • مقارنة حلول تخزين المتجهات.
  • تصميم أساليب تقسيم الوثائق الفنية.
  • فهرسة الوثائق التشغيلية والهندسية.
  • استرجاع الأدلة المناسبة لأسئلة المستخدم.
  • دمج الاسترجاع مع التوليد القائم على الأدلة.
  • قياس دقة وملاءمة الاسترجاع.
  • تحسين إعدادات الاسترجاع للمعرفة الصناعية.

اليوم الثالث عشر: الوكلاء الأذكياء واستخدام الأدوات المضبوط

  • فهم بنى الوكلاء الأذكياء واستدعاء الأدوات.
  • تطبيق أساليب الاستدلال والتنفيذ المتتابع.
  • تصميم مهام تشغيلية متعددة الخطوات.
  • ربط الوكلاء بمصادر بيانات الإنتاج.
  • تطوير أدوات مضبوطة للاستعلام عن البيانات.
  • تطبيق اكتشاف الحالات الشاذة وفق حدود محددة.
  • تنفيذ موافقة بشرية قبل الإجراءات المقترحة.
  • إنشاء سجل تدقيق شامل لأنشطة الوكيل.
  • تطبيق ضوابط السلامة على القدرات الذاتية.

اليوم الرابع عشر: تشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي

  • إدارة تعليمات النماذج من خلال الإصدارات المنظمة.
  • بناء أطر لتقييم الأنظمة التوليدية.
  • قياس صلة الإجابات وارتباطها بالمصادر.
  • مراقبة التكلفة وزمن الاستجابة.
  • تطبيق التخزين المؤقت لتقليل التكلفة.
  • تصميم ضوابط سلامة للاستخدام المؤسسي.
  • مراقبة التطبيقات التوليدية أثناء التشغيل.
  • فهم معايير تكامل النماذج مع الأنظمة.
  • بناء عمليات متكاملة للتقييم والمراقبة.

اليوم الخامس عشر: المشروع التطبيقي المتكامل للنفط والغاز

  • دمج تعلم الآلة والاسترجاع والوكلاء الأذكياء.
  • ربط الذكاء التوليدي بأنظمة مراقبة الإنتاج.
  • استرجاع وثائق الحقول والعمليات ذات الصلة.
  • الاستعلام عن بيانات الإنتاج من خلال أدوات مضبوطة.
  • توليد إجابات قائمة على بيانات ومصادر موثوقة.
  • تطبيق موافقة بشرية على الإجراءات المقترحة.
  • تسجيل الاسترجاع والأدوات والمخرجات والقرارات.
  • تقييم الجودة والسلامة والتكلفة وزمن الاستجابة.
  • عرض حل متكامل للذكاء الاصطناعي الإنتاجي.

مدة الدورة

المدة الزمنية: 3 أسابيع

يُنفذ هذا البرنامج المهني المكثف على مدى ثلاثة أسابيع تدريبية متتالية بإجمالي خمسة عشر يوماً تدريبياً كاملاً، ويجمع كل يوم بين الجانب النظري والتنفيذ العملي والمختبرات التطبيقية. يغطي الأسبوع الأول تشغيل أنظمة تعلم الآلة الإنتاجية، ويركز الأسبوع الثاني على البيانات الضخمة والمعالجة الموزعة، بينما يتناول الأسبوع الثالث الذكاء الاصطناعي التوليدي والاسترجاع والوكلاء الأذكياء. تتطور الأنشطة تدريجياً بحيث ترتبط مخرجات الأسابيع ببعضها وتنتهي بمشروع تطبيقي متكامل لقطاع النفط والغاز.

معلومات المدرب

يقدم البرنامج خبير معتمد دولياً يتمتع بخبرة عملية واستشارية واسعة في الذكاء الاصطناعي وتشغيل تعلم الآلة وهندسة البيانات والحوسبة الموزعة والذكاء الاصطناعي التوليدي ومنصات البيانات والتحليلات الصناعية والتحول الرقمي ونشر الحلول التقنية ضمن البيئات المؤسسية والصناعية المعقدة.

الأسئلة الشائعة

يستهدف متخصصي البيانات والهندسة وتقنيات المعلومات والتحليلات والتحول الرقمي.

الخاتمة

يوفر برنامج الذكاء الاصطناعي الإنتاجي وعمليات تعلم الآلة والبيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي التوليدي لقطاع النفط والغاز مساراً متكاملاً يبدأ من هندسة البيانات وينتهي بتطبيقات الذكاء الاصطناعي المتقدمة. يطور المشاركون قدرات عملية في تعلم الآلة الإنتاجي والحوسبة الموزعة والاسترجاع والوكلاء الأذكياء والحوكمة والمراقبة والأتمتة. يتيح الهيكل الممتد لثلاثة أسابيع بناء المعرفة بصورة تدريجية وربط كل تخصص بتطبيقات واقعية في قطاع النفط والغاز. تضمن المختبرات العملية انتقال المشاركين من الفهم النظري إلى بناء أنظمة قابلة للتنفيذ ومرتبطة بالاحتياجات التشغيلية. عند إتمام البرنامج يصبح المهنيون قادرين على دعم مبادرات التحول المؤسسي واسعة النطاق في البيانات والذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي الإنتاجي وعمليات تعلم الآلة والبيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي التوليدي لقطاع النفط والغاز

سجل في الدورة