أعلنت الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي “سدايا”، عن فتح باب التسجيل في برنامج (NVIDIA) لتدريب المدربين في الذكاء الاصطناعي التوليدي، وتأهيلهم ليصبحوا مدربين معتمدين من إنفيديا.
ويقدم هذا البرنامج أكاديمية الذكاء الاصطناعي التوليدي التابعة للهيئة، وهي مبادرة مشتركة بين سدايا وشركة إنفيديا.
ويأتي إطلاق البرنامج ضمن جهود “سدايا” الهادفة إلى بناء القدرات الوطنية في التقنيات المتقدمة، وتزويد الخبراء بالمعارف والمهارات اللازمة من خلال برامج متخصصة وفق أحدث الممارسات العالمية وبالتعاون مع شركات رائدة في المجال وذلك بما يحقق مستهدفات رؤية المملكة 2030.
ويهدف برنامج NVIDIA إلى تأهيل الكفاءات ليصبحوا مدربين معتمدين من معهد التعلم العميق (Deep Learning Institute) التابع لإنفيديا، في هذا المجال السريع التطور.
ويكتسب المشاركون في التدريب المعارف والمهارات والاعتمادات اللازمة لتقديم الدورات التدريبية في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي.
مزايا البرنامج التدريبي
– الحصول على الخبرة العملية في استخدام منصة إنفيديا وأدواتها لتطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي.
– تعلم منهجيات التدريب الفعالة لنقل المعرفة للآخرين.
– تغطية تكاليف الحصول على شهادتي (NVIDIA-Certified Associate: Multimodal Generative AI certification) و (NVIDIA-Certified Associate: Generative AI and LLMs certification).
-الحصول على شهادة رقمية المدرب المعتمد من إنفيديا، التي تشير إلى إكمال البرنامج التدريبي والتأهل لتقديم دورات إنفيديا في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي.
– الانضمام إلى شبكة خبراء إنفيديا والإطلاع على أحدث التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي.
شروط الالتحاق بالبرنامج التدريبي
يُشترط للتسجيل في هذا البرنامج التدريبي أن يكون المتقدم حاصلًا على شهادة الماجستير أو الدكتوراه في علوم الحاسب أو ما يعادلها، ويفضل أن يكون له إسهامات بحثية في الذكاء الاصطناعي، وخبرة في تدريس مقررات أو دورات في هذه المجالات.
ويبدأ التسجيل في البرنامج ويستمر التسجيل حتى يوم 4 من يوليو 2024. ويستمر التدريب ثلاثة أسابيع مقسمة إلى أسبوعين تدريب حضوري وأسبوع تدريب من بعد. ويمكن الانضمام إلى هذا البرنامج من خلال هذا الرابط.
موضوعات التدريب
أساسيات التعلم الآلي والشبكات العصبية.
هندسة الأوامر.
تحليل البيانات وتصويرها.
معالجة سابقة للبيانات وهندسة الخصائص، ومعالجة سابقة للبيانات ذات الصيغ المتعددة.
تصميم التجارب، وتطوير البرمجيات.
مكتبات بايثون للنماذج اللغوية الكبيرة.
تكامل النماذج اللغوية الكبيرة ونشرها.
تحسين الأداء للذكاء الاصطناعي التوليدي، والذكاء الاصطناعي الموثوق.