د/ عبدالله السهلي
الذكاء التوليدي
Featured Topics
Fee Range
-
23000
TRAVELS FROM
-
null, Riyadh, Saudi Arabia
د/ عبدالله السهلي
Biography
Dr. Abdullah Al-Sahli holds a PhD and Master’s degree from the College of Computer and Information Sciences, King Saud University, as well as a Master’s degree in INTER-IoT from the University of Cala
Read Moreد/ عبدالله السهلي
Featured Videos
More Videos From د/ عبدالله السهلي
د/ عبدالله السهلي
Featured Keynote Programs
الذكاء الاصطناعي
في تقديم شامل ومفصل حول " استراتيجية وحوكمة الذكاء الاصطناعي"، ضمن منتدى الصحة والأمن بالحج، تم تسليط الضوء على الأهمية المتزايدة للذكاء الاصطناعي في تعزيز النجاح المؤسسي. استعرضت الأمثلة العملية تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تحسين خدمة العملاء وأتمتة العمليات، كما في شركات مثل IBM Watson،و Zoom مع Nintex للحصول على تجارب ناجحة، كما تمت مناقشة التحديات التي تواجهها الشركات في تبني الذكاء الاصطناعي، مع التأكيد على ضرورة وجود استراتيجيات فعالة لتوظيف الموارد وتحقيق النتائج المرجوة. تناول العرض أيضًا استراتيجيات طويلة وقصيرة الأمد لتطوير مشاريع الذكاء الاصطناعي، مشيرًا إلى أمثلة نجاح من شركات مثل Google في استخدام تعلم الآلة لتحسين أنظمتها. كما تم التطرق إلى أدوات أتمتة تعلم الآلة مثل AutoML وكيفية تبسيط عملية تطوير التطبيقات الذكية. وفي جانب الاقتصاديات التنافسية، تم توضيح تأثير زيادة استخدام البيانات والحوسبة على القرارات الخوارزمية وكيفية استغلال الشركات لهذه الموارد لتحقيق ميزة تنافسية. من خلال تمارين عملية وأمثلة واقعية، تم التشديد على أهمية تكامل استراتيجيات الذكاء الاصطناعي مع الأهداف التنظيمية لتحقيق أقصى استفادة وتعزيز الابتكار. وأبرز العرض أهمية تبني حلول الذكاء الاصطناعي في تكامل الخدمات التي توليها الحكومة السعودية للحجاج والمعتمرين وتقليل عوائق تبني حلول الذكاء في المنشآت الحكومية وكذلك الإدارات الخدمية. من الأمثلة العملية تم استعراض معالجة البيانات المتوفرة غير المستخدمة لتوليد حلول في الصحة والأمن، وإعادة توزيع الخدمات بما يتوائم مع حالة الحج ومنطقة مكة المكرمة
د/ عبدالله السهلي
Featured Books
Generative AI
by د/ عبدالله السهلي
مرحبًا بكم في "الدليل العملي لخدمات تشات جي بي تي: دليل أرشادي للمهتمين من عاملين في المجال التجاري او الحكومي او غير العاملين المهتمين بالتقنية والذكاء الاصطناعي او كذلك الدارسين ". هذا الكتاب (نسخة تجريبة مصغرة ) مصمما ليكون مساعداً عملياً لأي شخص سواء كان مدير تنفيذي او موظف، او شخص يرغب في تطوير نفسه في استخدام تقنيات الذكاء الأصناعي. سيتم التطرق لمواضيع عده منها مايهم من كتابة الرسائل، التدريب، انتاج المحتوى المقروؤ وكذلك المعد للترويج والاعلان عن المنتجات وجب العملاء. وسيتم تعظيم مصادر بيانات منشأتك وفتح تصورات جديده لفهم وتحليل البيانات ضمن منشأته من خلال برنامج الذكاء التوليدي الشهير ChatGPT. سنستكشف معاً كيف يمكن لتشات جي بي تي أن يعمل كمحلل بيانات خاص بك، قادر على استكشاف وتحليل البيانات وتقديم توصيات قائمة على البيانات تساعد في تحسين العمليات وزيادة المبيعات. سنبدأ بالخطوات الأساسية لاستكشاف البيانات ونتقدم من خلال تنظيف وتحضير البيانات، وصولاً إلى التحليل الاستكشافي وبناء النماذج التنبؤية. وسنعلمك كيفية تقسيم العملاء إلى فئات واستخلاص الرؤى التي يمكن أن تحدث تحولا في أعمالك. سواء كنت مبتدئًا في عالم البيانات أو لديك خبرة سابقة، سيوفر لك هذا الكتاب المعرفة والأدوات اللازمة للاستفادة القصوى من البيانات التي تجمعها منشأتك. فلنبدأ الرحلة نحو تحول البيانات إلى رؤى تجارية قيمة.
Read Moreد/ عبدالله السهلي
Featured Reviews
د/ عبدالله السهلي
Featured Articles & Resources
The correlations between smartphone sensors, algorithms, and relevant techniques are major components facilitating indoor localization and tracking in the absence of communication and localization standards. A major research gap can be noted in terms of explaining the connections between these components to clarify the impacts and issues of models meant for indoor localization and tracking. In this paper, we comprehensively study the smartphone sensors, algorithms, and techniques that can support indoor localization and tracking without the need for any additional hardware or specific infrastructure. Reviews and comparisons detail the strengths and limitations of each component, following which we propose a handheld-device-based indoor localization with zero infrastructure (HDIZI) approach to connect the abovementioned components in a balanced manner. The sensors are the input source, while the algorithms are used as engines in an optimal manner, in order to produce a robust localizing and tracking model without requiring any further infrastructure. The proposed framework makes indoor and outdoor navigation more user-friendly, and is cost-effective for researchers working with embedded sensors in handheld devices, enabling technologies for Industry 4.0 and beyond. We conducted experiments using data collected from two different sites with five smartphones as an initial work. The data were sampled at 10 Hz for a duration of five seconds at fixed locations; furthermore, data were also collected while moving, allowing for analysis based on user stepping behavior and speed across multiple paths. We leveraged the capabilities of smartphones, through efficient implementation and the optimal integration of algorithms, in order to overcome the inherent limitations. Hence, the proposed HDIZI is expected to outperform approaches proposed in previous studies, helping researchers to deal with sensors for the purposes of indoor navigation—in terms of either positioning or tracking—for use in various fields, such as healthcare, transportation, environmental monitoring, or disaster situations.