الكلية: الهندسة يركز هذا التخصص المتعدد التخصصات على تطوير وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي وهندسة البيانات لحل المشكلات المعقدة ودفع الابتكار. يستكشف الطلاب مجالات رئيسية مثل التعلم الآلي واستخراج البيانات وتقنيات البيانات الضخمة ومعالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر والاعتبارات الأخلاقية في الذكاء الاصطناعي. ويؤكد البرنامج على المهارات العملية والمعرفة النظرية وفهم التقنيات الناشئة في الذكاء الاصطناعي وهندسة البيانات. **أهداف التعلم:** - فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي وهندسة البيانات. - تطوير المهارات في التعلم الآلي واستخراج البيانات وتقنيات البيانات الضخمة. - تعلم تقنيات معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر. - استكشاف الاعتبارات الأخلاقية والأطر التنظيمية في الذكاء الاصطناعي. - تحليل التحديات والفرص في الذكاء الاصطناعي وهندسة البيانات. - تطوير مهارات العمل الجماعي والتواصل وحل المشكلات لمشاريع الذكاء الاصطناعي. **المخطط الرئيسي:** 1. **مقدمة في الذكاء الاصطناعي وهندسة البيانات** - نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي وهندسة البيانات والمفاهيم الأساسية والسياق التاريخي. - أساسيات تطبيقات الذكاء الاصطناعي واتجاهات الصناعة. 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. **تعدين البيانات** - أساسيات تعدين البيانات، بما في ذلك معالجة البيانات مسبقًا واختيار الميزات والتعرف على الأنماط. - تقنيات استخراج الأفكار والمعرفة من مجموعات البيانات الكبيرة. 4. **تقنيات البيانات الضخمة** - مبادئ تقنيات البيانات الضخمة، بما في ذلك الحوسبة الموزعة وتخزين البيانات وأطر المعالجة. - تقنيات إدارة وتحليل البيانات الضخمة باستخدام أدوات مثل قواعد بيانات Hadoop وSpark وNoSQL. 5. **معالجة اللغة الطبيعية (NLP)** - أساسيات معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك معالجة النصوص وتحليل المشاعر والترجمة الآلية. - تقنيات تطوير تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية ودمجها في أنظمة الذكاء الاصطناعي. 6. **رؤية الكمبيوتر** - مبادئ رؤية الكمبيوتر، بما في ذلك معالجة الصور، واكتشاف الأشياء، والتعرف على الوجه. - تقنيات تطوير تطبيقات رؤية الكمبيوتر ودمجها في أنظمة الذكاء الاصطناعي. 7. **الاعتبارات الأخلاقية في الذكاء الاصطناعي** - مبادئ الاعتبارات الأخلاقية في الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التحيز والإنصاف والشفافية والمساءلة. - تقنيات معالجة التحديات الأخلاقية وضمان تطوير الذكاء الاصطناعي المسؤول. 8. **التدريب العملي في الذكاء الاصطناعي وهندسة البيانات** - تجارب الذكاء الاصطناعي وهندسة البيانات في العالم الحقيقي، بما في ذلك الملاحظات والتدريب الداخلي والمشاريع العملية في إعدادات الصناعة. - تقنيات تطبيق المهارات المكتسبة في إعدادات الذكاء الاصطناعي وهندسة البيانات العملية. 9. **مشروع التخرج في الذكاء الاصطناعي وهندسة البيانات** - مشروع شامل لتطبيق المهارات المكتسبة في التعلم الآلي أو استخراج البيانات أو تقنيات البيانات الضخمة. - تقنيات تقديم مشروع مبتكر ومُصقول في مجال الذكاء الاصطناعي وهندسة البيانات. **طرق التقييم:** - تقييمات نماذج التعلم الآلي، ومشاريع استخراج البيانات، وتحليلات البيانات الضخمة، وتطبيقات معالجة اللغة الطبيعية، ومشاريع الرؤية الحاسوبية، وأوراق الاعتبارات الأخلاقية، وتقارير التدريب العملي، ومشاريع التخرج، والمشاريع الجماعية، والتدريب الداخلي. **الكتب المدرسية الموصى بها:** - "الذكاء الاصطناعي: نهج حديث" بقلم ستيوارت راسل وبيتر نورفيج. - "التعرف على الأنماط والتعلم الآلي" بقلم كريستوفر م. بيشوب. - "استخراج البيانات: المفاهيم والتقنيات" بقلم جياوي هان وميشلين كامبر وجيان بي. - "البيانات الضخمة: مبادئ وأفضل ممارسات أنظمة البيانات القابلة للتطوير في الوقت الفعلي" بقلم ناثان مارز وجيمس وارن. - "معالجة الكلام واللغة" بقلم دانييل جورافسكي وجيمس إتش مارتن. - "الرؤية الحاسوبية: الخوارزميات والتطبيقات" بقلم ريتشارد سزيليسكي. - "أخلاقيات الذكاء الاصطناعي" بقلم مؤلفين مختلفين. **المتطلبات الأساسية:** المعرفة الأساسية بعلوم الكمبيوتر والرياضيات والإحصاء. مناسب للطلاب المهتمين بالذكاء الاصطناعي وهندسة البيانات والتعلم الآلي والمجالات ذات الصلة. **مدة التخصص:** عادةً 4 سنوات للحصول على درجة البكالوريوس، بما في ذلك الدورات الدراسية والمشاريع والتدريب العملي والتدريب الداخلي. **الشهادة:** يمكن للخريجين الحصول على درجة في الذكاء الاصطناعي وهندسة البيانات ومتابعة الشهادات المهنية في الذكاء الاصطناعي وهندسة البيانات والتعلم الآلي أو المجالات ذات الصلة. **الفئة المستهدفة:** المتخصصون الطموحون في الذكاء الاصطناعي ومهندسو البيانات ومهندسو التعلم الآلي والمهنيون الذين يسعون إلى التخصص في الذكاء الاصطناعي وهندسة البيانات. يزود هذا التخصص الطلاب بالمهارات العملية والنظرية والمبتكرة اللازمة للتفوق في الذكاء الاصطناعي وهندسة البيانات، ودعم المهن في تطوير الذكاء الاصطناعي وهندسة البيانات والتعلم الآلي والمجالات ذات الصلة.