الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
تعريف:
هو فرع متقدم من علوم الحاسوب يركز على تصميم أنظمة قادرة على محاكاة الذكاء البشري، التعلم من البيانات، واتخاذ القرارات بشكل مستقل. يغطي التخصص بناء النماذج الرياضية، معالجة اللغات الطبيعية (مثل Gemini, Grok, ChatGPT)، الرؤية الحاسوبية، والروبوتات.
أهداف البرنامج:
1. الأساس الرياضي العميق: إتقان الجبر الخطي والتفاضل والاحتمالات كأساس للخوارزميات.
2. هندسة النماذج: القدرة على بناء وتدريب الشبكات العصبية العميقة (Deep Neural Networks).
3. التطبيق العملي: تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجالات الطب، المال، والقيادة الذاتية.
4. أخلاقيات AI: فهم التحيز في البيانات والمسؤولية الأخلاقية عند بناء الأنظمة الذكية.
5. نشر النماذج (Deployment): كيفية تحويل نموذج تجريبي إلى منتج يعمل على الويب أو الموبايل.
مجالات العمل بعد التخرج (Career Paths):
– 🧠 AI Research Scientist: باحث في الذكاء الاصطناعي (تطوير خوارزميات جديدة).
– 🤖 Machine Learning Engineer: مهندس تعلم آلة (بناء وتشغيل النماذج).
– 👁️ Computer Vision Engineer: مهندس رؤية حاسوبية (التعرف على الوجوه، القيادة الذاتية).
– 🗣️ NLP Engineer: مهندس معالجة لغات (مثل تطوير Chatbots).
– ⚙️ MLOps Engineer: مهندس عمليات تعلم آلة (مسؤول عن نشر ومراقبة النماذج).
الخطة الدراسية:
إليك الخطة الدراسية المفصلة لتخصص الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة موزعة على 4 سنوات، مع تحديد عدد الساعات المعتمدة لكل مساق.
توزيع مقررات الخطة الأكاديمية على الفصول الدراسية:
| كلية: التخصصات النوعية | قسم: الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة | عدد الساعات الكلي: 132 ساعة معتمدة |
|---|---|---|
