إي هاب
مخطط شهادة مهارات البناء الرسمية (CSCS)
معرف الدورة: 2501050108809ESH
تواريخ الدورة: 05/01/25 مدة الدورة: يوم/أيام دراسية واحد مكان الدورة: لندن، المملكة المتحدة
فئة الدورة: برامج فريدة
الفئات الفرعية للمقرر:
التعليم والتطوير المهني الصحة والسلامة والرفاهية القيادة والإدارة الاستدامة والممارسات البيئية سلامة البناء الاستدامة البيئية الصحة والرفاهية القيادة والتواصل ضمان الجودة إدارة المخاطر تطوير المهارات الفنية
معلومات الدورة
مقدمة
تم تصميم هيكل دورتنا لتكون دورة مكثفة ليوم واحد، حيث ستتعلم مواد الصحة والسلامة في مجال الإنشاءات اللازمة لاجتيازها. بعد إكمال الدورة، ستخضع لاختبار إلكتروني يعتمد على ما تعلمته خلال اليوم.
أهداف
بعد اجتياز نتائج الاختبار، سيتم تأكيد بطاقة CSCS الخاصة بك. بعد ذلك، ستتلقى تأكيدًا بنتائج الاختبار وبطاقة CSCS الخاصة بك. ستصل بطاقة CSCS الأصلية مع شهادتك خلال 10 أيام عمل.
من ينبغي أن يحضر؟
أي شخص يرغب بالعمل في مواقع البناء أي شخص يرغب في البدء في التقدم بطلب للحصول على وظيفة في مجال البناء أي شخص يرغب في دخول أي موقع بناء في جميع أنحاء المملكة المتحدة (إلزامي)
طريقة التدريب
• التقييم المسبق • التعليم الجماعي المباشر • استخدام أمثلة واقعية ودراسات حالة وتمارين • المشاركة والمناقشة التفاعلية • عرض تقديمي باستخدام برنامج باور بوينت وشاشة LCD ولوحة التقليب • الأنشطة الجماعية والاختبارات • التقييم اللاحق
دعم البرنامج
يدعم هذا البرنامج ما يلي: * المناقشات التفاعلية * لعب الأدوار * دراسات الحالة وتسليط الضوء على التقنيات المتاحة للمشاركين.
الأجندة اليومية
صباحًا أجندة: * 9:00-9:30 (تقييم أولي، واستكمال السجل والحضور) * 9:30-11:30 (جلسة تقنية) * 11:30-11:45 (استراحة القهوة) * 11:45-12:45 (جلسة تقنية) * 12:45-1:00 (استراحة المراجعة) * 1:00-2:00 (اختبار CSCS) مساءً أجندة: * 14:30-15:00 (تقييم أولي، واستكمال السجل والحضور) * 15:00-18:30 (جلسة تقنية) * 18:30-18:45 (استراحة القهوة) * 18:45-19:45 (جلسة تقنية) * 19:45-20:00 (استراحة المراجعة) * 20:00-21:00 (CSCS اختبار)
Course Outlines
Part 1 / 5
Programming for AI with Python
Day 1:
Introduction to Python for AI
Overview of Python programming and its relevance in AI.
Setting up the Python environment and essential tools.
Introduction to Python libraries: NumPy, pandas, and Matplotlib.
Writing Python scripts and understanding key programming concepts.
Day 2:
Fundamentals of Artificial Intelligence and Machine Learning
Understanding the basics of AI, machine learning, and deep learning.
Exploring supervised, unsupervised, and reinforcement learning techniques.
Introduction to data preprocessing and feature engineering.
Implementing basic machine learning models using scikit-learn.
Day 3:
Advanced AI Techniques with Python
Building deep learning models with TensorFlow and Keras.
Training and evaluating neural networks for classification and regression tasks.
Exploring natural language processing (NLP) and computer vision techniques.
Introduction to transfer learning and pre-trained models.
Day 4:
AI Model Deployment and Best Practices
Preparing AI models for deployment in production environments.
Using Flask and Django for deploying AI applications.
Monitoring and maintaining AI systems post-deployment.
Addressing challenges in scalability, latency, and real-time AI solutions.
Day 5:
Ethics, Real-World Applications, and Capstone Project
Exploring ethical considerations in AI programming and development.
Case studies of AI applications in various industries.
Hands-on capstone project: Building an end-to-end AI solution.
Final review, feedback, and Q&A session with the instructor.
Day 1:
Introduction to Python for AI
Overview of Python programming and its relevance in AI.
Setting up the Python environment and essential tools.
Introduction to Python libraries: NumPy, pandas, and Matplotlib.
Writing Python scripts and understanding key programming concepts.
Day 2:
Fundamentals of Artificial Intelligence and Machine Learning
Understanding the basics of AI, machine learning, and deep learning.
Exploring supervised, unsupervised, and reinforcement learning techniques.
Introduction to data preprocessing and feature engineering.
Implementing basic machine learning models using scikit-learn.
Day 3:
Advanced AI Techniques with Python
Building deep learning models with TensorFlow and Keras.
Training and evaluating neural networks for classification and regression tasks.
Exploring natural language processing (NLP) and computer vision techniques.
Introduction to transfer learning and pre-trained models.
Day 4:
AI Model Deployment and Best Practices
Preparing AI models for deployment in production environments.
Using Flask and Django for deploying AI applications.
Monitoring and maintaining AI systems post-deployment.
Addressing challenges in scalability, latency, and real-time AI solutions.
Day 5:
Ethics, Real-World Applications, and Capstone Project
Exploring ethical considerations in AI programming and development.
Case studies of AI applications in various industries.
Hands-on capstone project: Building an end-to-end AI solution.
Final review, feedback, and Q&A session with the instructor.
الأسبوع 02
الأسبوع 02
الأسبوع 03
الأسبوع 03
الأسبوع 04
الأسبوع 04
الأسبوع 05
الأسبوع 05
الأسبوع 06
الأسبوع 06
الأسبوع 07
الأسبوع 07
الأسبوع 08
الأسبوع 08
الأسبوع 09
الأسبوع 09
رسوم الدورة: 500.00 جنيه إسترليني
السعر لا يشمل ضريبة القيمة المضافة.
قد تختلف ضريبة القيمة المضافة حسب البلد الذي تقام فيه الدورة أو ورشة العمل.
انقر للدفع
ادفع لتأمين مكانك
