تطبيقات الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات المواطنين وتحسين الخدمات العامة

اليوم التدريبي الأول:

مقدمة في البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي

• تعريف البيانات الضخمة وخصائصها (الحجم، السرعة، التنوع).
• أهمية البيانات الضخمة في تحسين الخدمات العامة.
• مصادر البيانات المتاحة حول المواطنين (السجلات الحكومية، وسائل التواصل الاجتماعي، استطلاعات الرأي).
• مقدمة في الذكاء الاصطناعي وتقنياته الرئيسية (التعلم الآلي، الشبكات العصبية، معالجة اللغة الطبيعية).
• نظرة عامة على دور الذكاء الاصطناعي في تحليل بيانات المواطنين وتحسين الخدمات العامة.

اليوم التدريبي الثاني:

جمع وتنظيف البيانات

• تقنيات جمع البيانات من مصادر مختلفة.
• تنظيف البيانات ومعالجتها والتأكد من جودتها.
• التعامل مع البيانات المفقودة والمتضاربة.
• تخزين البيانات وإدارتها بشكل آمن.
• الأخلاقيات والخصوصية في جمع واستخدام بيانات المواطنين.

اليوم التدريبي الثالث:

تحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي

• تطبيق تقنيات التعلم الآلي في تحليل بيانات المواطنين.
• بناء نماذج تنبؤية لتوقع احتياجات المواطنين وتخصيص الخدمات.
• استخدام الشبكات العصبية في تحليل النصوص والصور والفيديوهات المتعلقة بالمواطنين.
• معالجة اللغة الطبيعية لفهم آراء ومشاعر المواطنين.
• تقييم أداء النماذج وضبطها.

اليوم التدريبي الرابع:

اتخاذ القرارات وتحسين الخدمات

• استخدام الرؤى المستخلصة من البيانات في اتخاذ قرارات مستنيرة لتحسين الخدمات العامة.
• تطوير خدمات حكومية ذكية ومتكاملة تلبي احتياجات المواطنين بشكل أفضل.
• قياس وتقييم أثر استخدام الذكاء الاصطناعي على جودة الخدمات.
• التعاون مع مختلف الجهات الحكومية لتبادل البيانات وتحقيق التكامل في تقديم الخدمات.

اليوم التدريبي الخامس:

ورشة عمل وتطبيق عملي

• ورشة عمل لتطبيق المفاهيم والمهارات المكتسبة على سيناريوهات واقعية.
• استخدام أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات المواطنين.
• بناء نماذج بسيطة للتنبؤ باحتياجات المواطنين أو تقييم رضا العملاء.
• جلسة نقاش مفتوحة حول مستقبل استخدام الذكاء الاصطناعي في تحسين الخدمات العامة.

أساليب التدريب :

• نقاشات مفتوحة لتحليل وجهات النظر.
• دراسة حالات.
• قصص وأمثلة واقعية .
• التمارين واختبارات الشخصية.
• العصف الذهني.
• تكليف المتدربين بمشروعات جماعية أو فردية.
• ربط المحتوى بتجارب مألوفة.