الكلية: معهد برامج الدراسات العليا

تركز هندسة الذكاء الاصطناعي على تصميم وتطوير وتطبيق أنظمة وتقنيات الذكاء الاصطناعي. يطور الطلاب مهارات في التعلم الآلي وعلوم البيانات ومعالجة اللغة الطبيعية والروبوتات والذكاء الاصطناعي الأخلاقي. يتم إعداد الخريجين للعمل في شركات التكنولوجيا ومؤسسات البحث والرعاية الصحية والتمويل والصناعات المختلفة التي تستفيد من الذكاء الاصطناعي.

أهداف التعلم:

• فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
• تطوير المهارات في علم البيانات ومعالجة اللغة الطبيعية والروبوتات.
• تعلم تقنيات تصميم وتنفيذ أنظمة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
• استكشاف مبادئ الذكاء الاصطناعي الأخلاقي وخصوصية البيانات والابتكار المسؤول.
• تحليل وتفسير بيانات الذكاء الاصطناعي ونتائج البحث.
• تطوير التفكير النقدي وحل المشكلات والمهارات الفنية لممارسة هندسة الذكاء الاصطناعي الفعالة.

المخطط الرئيسي:

1. مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي
   • نظرة عامة على المفاهيم والمبادئ والممارسات الرئيسية في الذكاء الاصطناعي.
   • أساسيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وعلوم البيانات.
2. التعلم الآلي
   • مبادئ التعلم الآلي، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم التعزيزي.
   • تقنيات تصميم نماذج التعلم الآلي وتدريبها وتقييمها.
3. علم البيانات
   • مبادئ علم البيانات، بما في ذلك جمع البيانات وتنظيفها وتحليلها.
   • تقنيات تطبيق الأساليب الإحصائية وتصور البيانات.
4. معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
   • مبادئ معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك معالجة النصوص وتحليل المشاعر وتوليد اللغة.
   • تقنيات تطوير وتنفيذ تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية.
5. الروبوتات
   • مبادئ الروبوتات، بما في ذلك تصميم الروبوتات وأنظمة التحكم والملاحة المستقلة.
   • تقنيات تطوير وبرمجة الأنظمة الروبوتية.
6. الذكاء الاصطناعي الأخلاقي وخصوصية البيانات
   • مبادئ الذكاء الاصطناعي الأخلاقي، بما في ذلك التخفيف من التحيز والإنصاف والشفافية.
   • تقنيات لضمان خصوصية البيانات والابتكار المسؤول في مجال الذكاء الاصطناعي.
7. الذكاء الاصطناعي في الصناعة
   • مبادئ تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات، بما في ذلك الرعاية الصحية، والتمويل، والتصنيع.
   • تقنيات لتنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي في سيناريوهات العالم الحقيقي.
8. التدريب العملي
   • خبرات واقعية في إعدادات هندسة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التدريب العملي والمشاريع العملية في شركات التكنولوجيا، أو مختبرات الأبحاث، أو أقسام الذكاء الاصطناعي الخاصة بالصناعة.
   • تطبيق المهارات المكتسبة في سيناريوهات هندسة الذكاء الاصطناعي العملية.
9. مشروع التخرج في هندسة الذكاء الاصطناعي
   • مشروع شامل يطبق المهارات في التعلم الآلي، أو علم البيانات، أو الروبوتات.
   • تقديم مشروع ذكاء اصطناعي مصقول، أو ورقة بحثية، أو عرض تقديمي.

طرق التقييم:

• مشاريع التعلم الآلي، وتقارير علم البيانات، وتحليلات البرمجة اللغوية العصبية، ومشاريع الروبوتات، ودراسات الذكاء الاصطناعي الأخلاقية، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بالصناعة، وتقارير التدريب العملي/التطبيقي، ومشاريع التخرج، والمشاريع الجماعية، والعروض التقديمية.

الكتب المدرسية الموصى بها:

• "الذكاء الاصطناعي: نهج حديث" بقلم ستيوارت راسل وبيتر نورفيج.
• "التعلم الآلي" بقلم توم م. ميتشل.
• "علم البيانات" بقلم جون د. كيليهر وبريندان تيرني.
• "معالجة اللغة الطبيعية باستخدام بايثون" بقلم ستيفن بيرد وإيوان كلاين وإدوارد لوبر.
• "مقدمة في علم الروبوتات" بقلم جون ج. كريج.
• "الذكاء الاصطناعي الأخلاقي" بقلم مؤلفين مختلفين.
• "الذكاء الاصطناعي في الصناعة" بقلم مؤلفين مختلفين.

المتطلبات الأساسية:

أساس قوي في الرياضيات وعلوم الكمبيوتر ومهارات البرمجة.

مدة التخصص:

عادةً 4 سنوات للحصول على درجة البكالوريوس، بما في ذلك الدورات الدراسية والتدريب الداخلي ومشاريع التخرج.

الشهادة:

يمكن للخريجين الحصول على درجة في هندسة الذكاء الاصطناعي ومواصلة التعليم العالي أو الحصول على شهادات مهنية، مثل تلك التي تقدمها جمعية آلات الحوسبة (ACM) أو الشهادات المتخصصة في مجالات مثل التعلم الآلي أو علوم البيانات.

الفئة المستهدفة:

مهندسو الذكاء الاصطناعي الطموحون وعلماء البيانات ومتخصصو التعلم الآلي ومهندسو الروبوتات والمهنيون الذين يسعون إلى الحصول على وظائف في شركات التكنولوجيا ومؤسسات البحث والرعاية الصحية والتمويل والصناعات المختلفة التي تستفيد من الذكاء الاصطناعي. يزود هذا التخصص الطلاب بالمهارات الفنية والتحليلية وحل المشكلات اللازمة للتفوق في هندسة الذكاء الاصطناعي، ودعم المهن في مختلف الأدوار المتعلقة بالتكنولوجيا والذكاء الاصطناعي.