حل الاعطال الشائعة بسرعة عند تنفيذ نماذج التعلم الآلي.
تقنية المعلومات و الاتصالات
بناء نماذج التعلم الآلي للتصنيف والتنبؤ
تأهيل مهني في نماذج التعلم الآلي للتصنيف تمنحك كفاءة مهنية مع متابعة بعد التدريب. انضم اليوم في برنامج نماذج التعلم الآلي للتصنيف لدى ناشيونال.
المدة5 أيام تدريبية
المحتوى5 محاور · 10 جلسات
مكان الانعقادتونس
بعد البرنامجشهادة حضور معتمدة
لمحة عن الدورة
برز دقة نماذج التعلم الآلي للتصنيف اولوية في خطط التطوير. وتنبه التقارير الدورية عن الانتاجية في القطاع ان اشراك المستفيد في نماذج التعلم الآلي يوفر جولات تعديل. ويرتب الاطار المرجعي لقياس الانتاجية معايير يحتكم اليها عند الاختلاف في نماذج التعلم الآلي. وتظل مشكلة ان اقناع الفريق بطريقة نماذج التعلم الآلي الجديدة تظهر صعوبته عند اول تجربة. ولذلك يتاكد دور بناء قدرة داخلية في نماذج التعلم الآلي قبل شراء الحلول. يسرد هذا البرنامج نماذج التعلم الآلي بترتيب يبدا بالاسهل. ويسير على ادوات نماذج التعلم الآلي البسيطة تحول نماذج التعلم الآلي من معرفة الى عادة. ويكتسب المشارك خبرة في متابعة نماذج التعلم الآلي حتى نهايته. ومعد لكل من يتحمل مسؤولية نماذج التعلم الآلي في القطاعين العام والخاص. ويحصد بخلاصة مركزة عن نماذج التعلم الآلي يربط محاور نماذج التعلم الآلي ببعضها.
الاهداف المتوقعة من الدورة
اغلاق البلاغ بعد تاكد المستخدم عند ادارة نماذج التعلم الآلي.
تنفيذ صيانة وقائية للاجهزة ضمن اعمال نماذج التعلم الآلي.
ترتيب البلاغات حسب اثرها ضمن منظومة نماذج التعلم الآلي.
قياس زمن الاستجابة والمعالجة في مسار نماذج التعلم الآلي.
تحديد متى يصلح الجهاز ومتى يستبدل ضمن حدود نماذج التعلم الآلي.
تدريب المستخدم على تفادي الخطا عند مراجعة نماذج التعلم الآلي.
المستهدفون
موظفو الدعم الفني المشاركون في نماذج التعلم الآلي.
فنيو الطابعات والملحقات القائمون على نماذج التعلم الآلي.
مسؤولو تركيب الاجهزة المعنيون بنماذج التعلم الآلي.
فنيو صيانة الاجهزة المكلفون بنماذج التعلم الآلي.
مسؤولو مكتب الخدمة المهتمون بتطوير نماذج التعلم الآلي.
مشرفو الدعم الممارسون لنماذج التعلم الآلي.
المحاور العلمية
اضغط على أي محور لاستعراض جلساته وبنوده.
01المحور الاول: تكوين نماذج التعلم الآلي على مراحل
1الجلسة الاولى: المشكلة التي يحلها نماذج التعلم
- تحديد المسؤول عن كل نظام عند ادارة نماذج التعلم الآلي.
- مراجعة الصلاحيات دوريا ضمن نماذج التعلم الآلي.
- ضبط الموارد المطلوبة زمنا وكلفة باشراك من سينفذه.
2الجلسة الثانية: من يقرر في نماذج التعلم متقاربتين
- تصنيف ادلة الاثبات المطلوبة باشراك من سينفذه.
- مراقبة استهلاك الموارد قبل امتلائه في ملف نماذج التعلم الآلي.
- تحديد اثر العطل على العمل قبل ترتيبه ضمن منظومة نماذج التعلم الآلي.
02المحور الثاني: ما يتالف منه نماذج التعلم الآلي
1الجلسة الاولى: من يقرر في نماذج التعلم متقاربتين
- كتابة دليل مختصر للمشكلات المتكررة عند ادارة نماذج التعلم الآلي.
- ابلاغ المستخدم بالمدة المتوقعة عند تنفيذ نماذج التعلم الآلي.
- ابلاغ المستخدم بالمدة المتوقعة ضمن نماذج التعلم الآلي.
2الجلسة الثانية: كيف يختصر زمن نماذج التعلم مسبقا
- عزل اثر الاجراء على العمل القائم بصيغة قابلة للقياس والتكرار.
- تجهيز الوثائق الحاكمة ونطاق سريانها بما يخدم القرار لا التوثيق وحده.
- تقدير الحالات الاستثنائية وكيف تدار باشراك من سينفذه.
03المحور الثالث: صيانة الاجهزة المكتبية
1الجلسة الاولى: الصيانة الوقائية الدورية ضمن نماذج التعلم الآلي
- متى يستبدل الجهاز عند تنفيذ نماذج التعلم الآلي.
- تثبيت الوثائق الحاكمة ونطاق سريانها بمعايير معلنة لا باجتهاد فردي.
- متابعة الاستثناءات ومبرراتها ومددها بما يخدم القرار لا التوثيق وحده.
2الجلسة الثانية: كيف يوثق نماذج التعلم الآلي متقاربتين ضمن نماذج التعلم الآلي
- الاعطال الشائعة وحلولها عند مباشرة نماذج التعلم الآلي.
- مراقبة استهلاك الموارد قبل امتلائه ضمن منظومة نماذج التعلم الآلي.
- استلام الحد الادنى المقبول من الاداء وتوثيق ما استقر عليه القرار.
04المحور الرابع: ما يفشل فيه بناء نماذج التعلم الآلي
1الجلسة الاولى: كيف يقاس اثر نماذج التعلم ومن يتضرر
- فحص الاسهل قبل الاعقد في التشخيص ضمن اعمال نماذج التعلم الآلي.
- التحقق من الترخيص قبل التركيب في اطار نماذج التعلم الآلي.
- اختبار نقاط الضبط ومسؤول كل نقطة بمعايير معلنة لا باجتهاد فردي.
2الجلسة الثانية: ما يسبب التعثر في نماذج التعلم من اول خطوة
- اختبار الوثائق الحاكمة ونطاق سريانها بما يقلل الجهد المتكرر.
- اغلاق البلاغ بعد تاكد المستخدم لا قبله ضمن نماذج التعلم الآلي.
- التحقق من الفرضيات التي بني عليها التقدير قبل الانتقال الى الخطوة التالية.
05المحور الخامس: استقبال البلاغات ومعالجتها
1الجلسة الاولى: من يستفيد من نماذج التعلم الآلي بعد فترة ضمن منظومة نماذج التعلم الآلي
- اغلاق البلاغ بعد تاكد المستخدم عند ادارة نماذج التعلم الآلي.
- تحديث التوثيق بعد كل تغيير في ملف نماذج التعلم الآلي.
- دمج الاثر المتوقع قبل التنفيذ وربطه بمؤشر ملاحظ.
2الجلسة الثانية: ما يقاس في نماذج التعلم الآلي بعد فترة ضمن نماذج التعلم الآلي
- تسجيل البلاغ بمعلومة كافية في ملف نماذج التعلم الآلي.
- تصنيف مسار التصعيد ومعاييره بما يمنع تكرار الملاحظة.
- الاتفاق على ما تعلمته الجهة من التجربة السابقة وابلاغ المعنيين قبل السريان.
ما يحصل عليه المشارك
5 محاور علمية
مخطّط علميّ متدرّج
10 جلسة تدريبية
موزَّعة على 5 أيام
30 بنداً تفصيلياً
محتوى تطبيقي مفصَّل
شهادة حضور معتمدة
بعد إتمام البرنامج
اختر الحقيبة المناسبة لك
الفضية
لعدد لا يقل عن 3
USD1,250
- مشــــــــــــاركة الورشة او البرنامج
- التنقل مـــــن وإلى المطار
- شـــــــــــــــارة مخصصة
- الإشراف مع أفضل الخبراء (جلســـات خاصة)
- خدمة الإشراف والسكرتارية
- شــــــــــــهادة المشاركة المعتمدة
- الحقيبة العلمية كاملة
- اســـــتراحة الكوفي بريك
- حفــــــــــــــــل اختتام
الذهبية
لعدد لا يقل عن 3
USD1,850
- إقامة فاخرة 5 ليالي في فندق 5 نجوم
- مشــــــــــــاركة الورشة او البرنامج
- التنقل مـــــن وإلى المطار
- شـــــــــــــــارة مخصصة
- الإشراف مع أفضل الخبراء (جلســـات خاصة)
- خدمة الإشراف والسكرتارية
- شــــــــــــهادة المشاركة المعتمدة
- الحقيبة العلمية
- اســـــتراحة الكوفي بريك
- حفــــــــــــــــل اختتام
أكمل بيانات التسجيل
سنتواصل معك خلال يوم عمل لتأكيد الحجز.
جاهز للبدء؟
احجز مقعدك في البرنامج وابدأ رحلة تطوير مهاراتك.