اليوم الأول: الأساسيات والتخطيط

مدخل إلى إدارة مشاريع AI

• الفرق بين مشاريع AI والمشاريع التقليدية.
• أهمية الرؤية والأهداف الواضحة.
• تعريف أصحاب المصلحة وتحديد متطلباتهم.

تخطيط المشروع

• تحديد نطاق المشروع والموارد المطلوبة.
• إعداد الجدول الزمني والخطة التنفيذية.
• اختيار منهجيات العمل (Agile، Scrum، Waterfall).

تصميم المشروع الفني

• اختيار الأدوات والتقنيات المناسبة.
• تحديد مصادر البيانات المطلوبة.
• وضع خطة الاختبار والتقييم.

اليوم الثاني: التنفيذ والمراقبة

إدارة الفرق والتواصل

• تنسيق الفرق متعددة التخصصات.
• إدارة الاجتماعات والتقارير الدورية.
• التعامل مع العقبات والتحديات البشرية.

مراقبة الأداء والجودة

• مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) لمشاريع AI.
• مراجعة تقدم المشروع وتعديل الخطة عند الحاجة.
• ضمان جودة النماذج والبيانات المستخدمة.

إدارة المخاطر

• تحديد المخاطر التقنية والعملية.
• استراتيجيات التخفيف من المخاطر.
• التعامل مع المخاطر القانونية والأخلاقية.

اليوم الثالث: التسليم والرؤية المستقبلية

تسليم المشروع والتقييم

• مراجعة النتائج النهائية مقابل الأهداف.
• إعداد التقارير والتوثيق.
• الاستفادة من الدروس المستفادة.

تحسين مستمر

• تحديث النماذج والعمليات.
• دمج الملاحظات من الفرق والمستخدمين.
• تطوير خطط للتوسع والتطوير المستقبلي.

الرؤية المستقبلية لإدارة مشاريع AI

• التوجهات الحديثة في إدارة مشاريع الذكاء الاصطناعي.
• التكامل مع استراتيجيات التحول الرقمي.
• دور القادة في قيادة مشاريع AI بنجاح.