• مقدمة في الذكاء الاصطناعي
• أنواع الذكاء الاصطناعي
• تاريخ وتطور الذكاء الاصطناعي
• المفاهيم الأساسية اللازمة لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي
• فهم أنواع البيانات: المُهيكلة وغير المُهيكلة
• هياكل البيانات في الذكاء الاصطناعي
• هياكل البيانات غير الخطية

• ما المقصود بمعالجة اللغات الطبيعية (NLP)؟
• ما سبب أهمية معالجة اللغات الطبيعية (NLP)؟
• ما حالات استخدام معالجة اللغات الطبيعية (NLP) في الأعمال؟
• ما كيفية عمل معالجة اللغات الطبيعية (NLP)؟
• ما مهام معالجة اللغات الطبيعية (NLP)؟
• ما طرق معالجة اللغة الطبيعية؟
• كيف تساعد AWS في مهام معالجة اللغات الطبيعية (NLP)؟

• مقدمة في أخلاقيات الذكاء الاصطناعي
• التحيز الخوارزمي في تطبيقات الذكاء الاصطناعي
• الشفافية والأثر التنظيمي
• تلفيق الأدلة والمخاوف المتعلقة بالخصوصية
• تغيير مشهد العمل بسبب الأتمتة
• التحديات التنبؤية وأتمتة الوظيفة المحتملة