برامج EmblazsAI

البرامج الرائدة

برامج لبناء وقيادة أنظمة Agentic AI للمؤسسات

يتم تقديم الـ Programs باللغة English.

الشرق الأوسط

سبت وأحد

Enterprise AI Adoption & Business Value

دفعة · 1 Jul – 31 Jul 2026

UAE & Oman (GST) 10:30 AM – 1:30 PM
Saudi Arabia, Qatar, Bahrain & Kuwait (AST) 9:30 AM – 12:30 PM
سجّل

Enterprise Agentic AI Systems

دفعة · 1 Aug – 31 Aug 2026

UAE & Oman (GST) 10:30 AM – 1:30 PM
Saudi Arabia, Qatar, Bahrain & Kuwait (AST) 9:30 AM – 12:30 PM
سجّل
Hands-on • Code-first • Production-focused

أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلية (Agentic AI) للمؤسسات

5 Weeks المطورون، والمهندسون، والمعماريون التقنيون (Architects)، والمديرون التقنيون - البرنامج مفتوح لكل من لديه الرغبة في التعلّم والبناء، بغضّ النظر عن الخلفية. INR 50,000 INR 35,000 approx. $370 / AED 1,350 / SAR 1,350 سيتم مشاركة تفاصيل الدفع عند التأكيد.

ابنِ منصة ذكاء اصطناعي (AI Platform) بمستوى إنتاجي (Production-Grade) من البداية إلى النهاية. عبر 15 وحدة، ستقوم بتطوير وكلاء ذكيين ذوي حالة (Stateful Agents)، وأنظمة Multi-Agent Orchestration، وتقنيات RAG، وأنظمة Memory، وWorkflows، ثم تجعلها جاهزة للاستخدام المؤسسي (Enterprise-Ready) من خلال Evaluation، وObservability، وGovernance، وCloud Deployment. لا توجد تمارين معزولة؛ فكل وحدة تضيف مكوّنًا حقيقيًا ومتكاملًا إلى نظام واحد تقوم ببنائه وإطلاقه، تمامًا كما يتم بناء وتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي المؤسسية في الواقع.

النتائج الرئيسية

  • تصميم وبناء وكلاء ذكاء اصطناعي (AI Agents) جاهزين للإنتاج، ووكلاء ذوي حالة (Stateful Agents)، وأنظمة متعددة الوكلاء (Multi-Agent Systems) باستخدام LangGraph وأحدث الأنماط الوكيلية (Agentic Patterns).
  • تنفيذ أنظمة RAG، والذاكرة (Memory)، وأنظمة المعرفة (Knowledge Systems) بمستوى مؤسسي، لربط استجابات الذكاء الاصطناعي ببيانات المؤسسة الفعلية.
  • تطبيق ممارسات هندسة التكاليف (Cost Engineering)، وهندسة الأعطال (Failure Engineering)، والاختبارات (Testing) لضمان موثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي واستدامتها عند العمل على نطاق واسع.
  • بناء الأنظمة مع مراعاة الأمن (Security)، والحوكمة (Governance)، وقابلية المراقبة (Observability)، بما يشمل التحكم في الوصول (Access Control)، وسجلات التدقيق (Audit Trails)، وممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤول (Responsible AI).
  • نشر منصة ذكاء اصطناعي متكاملة بالكامل على السحابة (Cloud) باستخدام Docker، وCI/CD، وInfrastructure as Code (IaC).
دليل البرنامج

أبرز محاور المنهج

  1. 01 أنظمة الذكاء الاصطناعي للمؤسسات (Enterprise AI Systems) ومبادئ التصميم
  2. 02 نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، والاستدلال (Reasoning)، وهندسة السياق (Context Engineering)
  3. 03 بناء الوكلاء (Agents) كأنظمة ذات حالة (Stateful Systems)
  4. 04 مكوّنات الوكلاء (Agent Components) وبنية وقت التشغيل (Runtime Architecture)
  5. 05 هندسة التوجيهات (Prompt Engineering) والمخرجات المهيكلة (Structured Outputs)
  6. 06 الأدوات (Tools)، والمهارات (Skills)، وبروتوكول Model Context Protocol (MCP)
  7. 07 تنسيق سير العمل (Workflow Orchestration) والتنفيذ الديناميكي (Dynamic Execution)
  8. 08 تصنيف النوايا (Intent Classification) وتوجيه المهام (Task Routing)
  9. 09 أنماط التعاون بين الوكلاء (Multi-Agent Collaboration Patterns)
  10. 10 أنظمة المعرفة: الذاكرة (Memory) وإدارة السياق (Context Management)
  11. 11 التوليد المعزز بالاسترجاع للمؤسسات (Enterprise Retrieval-Augmented Generation - RAG)
  12. 12 استراتيجيات تكييف النماذج (Model Adaptation Strategies)
  13. 13 هندسة التقييم (Evaluation)، والموثوقية (Reliability)، وقابلية المراقبة (Observability Engineering)
  14. 14 الأمن (Security)، والحوكمة (Governance)، والذكاء الاصطناعي المسؤول (Responsible AI)
  15. 15 البنية الإنتاجية (Production Architecture) والنشر على السحابة (Cloud Deployment)
Architecture • Governance • Business Value

تبنّي الذكاء الاصطناعي المؤسسي (Enterprise AI Adoption) وتحقيق القيمة للأعمال (Business Value)

4 Weeks مُصمم لكل من يحتاج إلى تقييم، أو التوصية، أو تمويل، أو حوكمة مبادرات الذكاء الاصطناعي المؤسسي (Enterprise AI Initiatives)، بغضّ النظر عن الخلفية التقنية. INR 60,000 INR 40,000 approx. $420 / AED 1,540 / SAR 1,540 سيتم مشاركة تفاصيل الدفع عند التأكيد.

تعلّم كيفية تقييم واعتماد وقيادة تبنّي الذكاء الاصطناعي المؤسسي (Enterprise AI Adoption) بثقة. من خلال دراسة حالة أعمال متكاملة تتطور خطوةً بخطوة عبر الوحدات، ستتعلّم كيفية تحديد أولويات حالات الاستخدام (Use Cases)، ونمذجة التكاليف والعائد على الاستثمار (ROI)، وتصميم أطر الحوكمة (Governance) وإدارة المخاطر (Risk Frameworks)، وبناء خارطة طريق جاهزة للعرض على مجلس الإدارة لتبنّي الذكاء الاصطناعي. هذا هو الأسلوب الذي يعتمد عليه قادة المؤسسات لاتخاذ قرارات الاستثمار في الذكاء الاصطناعي بما يحقق قيمة حقيقية للأعمال، وليس مجرد تنفيذ مشاريع تجريبية (Pilots).

النتائج الرئيسية

  • تقييم فرص الذكاء الاصطناعي المؤسسي باستخدام أطر عمل (Frameworks) منظمة لتحديد الأولويات، واتخاذ قرارات Build vs Buy، واختيار المورّدين (Vendor Selection).
  • بناء نموذج متكامل وقابل للدفاع عنه للتكاليف والعائد على الاستثمار (ROI) لمبادرات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التكاليف الخفية والمستمرة التي تُغفلها معظم المشاريع.
  • تصميم أطر إدارة المخاطر (Risk Frameworks)، والأمن (Security)، والحوكمة (Governance)، لضمان أن يكون تبنّي الذكاء الاصطناعي آمنًا، ومتوافقًا مع المتطلبات (Compliant)، وقابلًا للمساءلة (Accountable).
  • قيادة التغيير المؤسسي (Organizational Change) وتبنّي الذكاء الاصطناعي، وتحويل المبادرات السليمة تقنيًا إلى حلول يتم اعتمادها واستخدامها واستدامتها داخل المؤسسة.
  • تقديم خارطة طريق لتبني الذكاء الاصطناعي ودراسة جدوى إلى الإدارة التنفيذية.
دليل البرنامج

أبرز محاور المنهج

  1. 01 مشهد الذكاء الاصطناعي المؤسسي (Enterprise AI Landscape) والسياق الاستراتيجي (Strategic Context)
  2. 02 فهم قدرات الذكاء الاصطناعي (AI Capabilities) للقادة
  3. 03 تحديد أولويات حالات استخدام الذكاء الاصطناعي المؤسسي (Enterprise AI Use Cases)
  4. 04 إطار عمل اتخاذ القرار: Build vs Buy vs Partner
  5. 05 أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلية (Agentic AI Systems): ما الذي يحتاج القادة إلى معرفته
  6. 06 أنظمة RAG، وأنظمة المعرفة (Knowledge Systems)، وجاهزية البيانات (Data Readiness)
  7. 07 أتمتة سير العمل (Workflow Automation) وتصميم Human-in-the-Loop
  8. 08 أنظمة متعددة الوكلاء (Multi-Agent Systems): الإمكانات والحدود
  9. 09 اقتصاديات الذكاء الاصطناعي (AI Economics): نمذجة التكاليف (Cost Modeling) والعائد على الاستثمار (ROI)
  10. 10 إدارة المخاطر (Risk)، والأمن (Security)، وحوكمة الذكاء الاصطناعي المسؤول (Responsible AI Governance)
  11. 11 إدارة التغيير (Change Management) والجاهزية المؤسسية (Organizational Readiness)
  12. 12 تقييم المورّدين (Vendor Evaluation)، والنماذج (Models)، والمنصات (Platforms)
  13. 13 قياس النجاح: مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)، والتقييم (Evaluation)، ومؤشرات التبنّي (Adoption Metrics)
  14. 14 توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة (Scaling AI Across the Enterprise)
  15. 15 بناء خارطة طريق لتبنّي الذكاء الاصطناعي (AI Adoption Roadmap) ودراسة حالة الأعمال (Executive Business Case)
WhatsApp