تحليل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلى في عمليات النفط والغاز

 محتويات الدورة :

اليوم الأول: مقدمة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

• الفرق بين AI وML وDeep Learning
• تطبيقات عامة للذكاء الاصطناعي
• كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تغيير مستقبل الطاقة؟ ⚡

اليوم الثاني: البيانات في قطاع النفط والغاز

• أنواع البيانات (استكشاف، إنتاج، صيانة، السلامة(
• كيفية جمع وتخزين البيانات
• أساسيات المعالجة المسبقة (Preprocessing)

اليوم الثالث: خوارزميات التعلم الآلي

• التعلم الخاضع والإشرافي
• الانحدار والتصنيف (Regression & Classification)
• خوارزميات شائعة مثل Decision Trees وRandom Forest وSVM

اليوم الرابع: تطبيقات عملية في النفط والغاز

• التنبؤ بفشل المعدات (Predictive Maintenance)
• تحسين إنتاج الآبار (Production Optimization)
• تحليل تسرب الغاز والزيت
• حالات دراسية حقيقية (Case Studies)

اليوم الخامس: مشاريع وأدوات متقدمة

• مقدمة إلى أدوات مثل Python وTensorFlow وPower BI
• بناء نموذج بسيط باستخدام بيانات حقيقية
• التحديات المستقبلية في المجال
• مناقشة مفتوحة