التخصص الرئيسي: عمليات الذكاء الاصطناعي (AIOps)
نبذة عن البرنامج:
صُمم برنامج عمليات الذكاء الاصطناعي (AIOps) لتزويد الطلاب بالمهارات اللازمة لنشر أنظمة الذكاء الاصطناعي وإدارتها وتحسينها في بيئات واقعية. يجمع هذا التخصص متعدد التخصصات بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ومنهجية DevOps والحوسبة السحابية لإعداد الخريجين لشغل وظائف في الصناعات القائمة على الذكاء الاصطناعي. يركز المنهج على الجوانب التشغيلية للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك نشر النماذج ومراقبتها وقابليتها للتوسع وتكاملها مع عمليات الأعمال.
أهداف التعلم الرئيسية:
- فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي ونماذج التعلم الآلي.
- تطوير مهارات نشر أنظمة الذكاء الاصطناعي وإدارتها في بيئات الإنتاج.
- تعلم ممارسات DevOps للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك خطوط أنابيب التكامل المستمر/التسليم المستمر (CI/CD) والبنية التحتية كبرمجيات.
- اكتساب خبرة في منصات وأدوات الحوسبة السحابية لعمليات الذكاء الاصطناعي.
- إتقان تقنيات مراقبة تطبيقات الذكاء الاصطناعي وصيانتها وتوسيع نطاقها.
- استكشاف الاعتبارات الأخلاقية والحوكمة في عمليات الذكاء الاصطناعي.
- تطبيق حلول الذكاء الاصطناعي على تحديات الأعمال الواقعية.
--
المقررات الأساسية:
- مقدمة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
- نظرة عامة على مفاهيم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، والخوارزميات، والتطبيقات.
- تطوير وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي
- تقنيات تطوير وتدريب والتحقق من صحة نماذج الذكاء الاصطناعي.
- بنية الذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابية
- منصات الحوسبة السحابية (AWS، Azure، Google Cloud) والخدمات الخاصة بالذكاء الاصطناعي.
- تطوير وتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي (AIOps)
- خطوط أنابيب التكامل المستمر/التسليم المستمر (CI/CD)، والتحكم في الإصدارات، والبنية التحتية كبرمجيات لأنظمة الذكاء الاصطناعي.
- نشر ودمج الذكاء الاصطناعي
- نشر نماذج الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج ودمجها مع أنظمة الأعمال.
- مراقبة وصيانة أنظمة الذكاء الاصطناعي
- أدوات وتقنيات مراقبة أداء الذكاء الاصطناعي، واكتشاف الحالات الشاذة، وضمان الموثوقية.
٧. قابلية التوسع وتحسين الأداء
- استراتيجيات لتوسيع نطاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتحسين أدائها.
٨. الأخلاقيات والحوكمة في الذكاء الاصطناعي
- الاعتبارات الأخلاقية، والحد من التحيز، والامتثال التنظيمي في عمليات الذكاء الاصطناعي.
٩. الذكاء الاصطناعي لتطبيقات الأعمال
- تطبيق حلول الذكاء الاصطناعي لحل مشكلات واقعية في مجال الأعمال.
١٠. التدريب العملي في عمليات الذكاء الاصطناعي
- اكتساب خبرة عملية من خلال التدريب الداخلي أو المشاريع مع شركات تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
١١. مشروع التخرج
- تطوير ونشر حل متكامل للذكاء الاصطناعي لحل مشكلة واقعية.
أساليب التقييم:
- مشاريع تطوير ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي
- إعداد بنية تحتية للذكاء الاصطناعي قائمة على الحوسبة السحابية
- تطبيقات DevOps لأنظمة الذكاء الاصطناعي
- تقارير تحسين الأداء
- دراسات حالة أخلاقية في مجال الذكاء الاصطناعي
- تقييمات التدريب العملي وعروض مشاريع التخرج
الأدوات والموارد الموصى بها:
- منصات الحوسبة السحابية: AWS، Microsoft Azure، Google Cloud
- أطر عمل الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي: TensorFlow، PyTorch، scikit-learn
- أدوات DevOps: Docker، Kubernetes، Jenkins، Git
- أدوات المراقبة: Prometheus، Grafana، ELK Stack
- الكتب:
- الذكاء الاصطناعي: دليل للبشر المفكرين بقلم ميلاني ميتشل
- عمليات التعلم الآلي (MLOps) بقلم مارك تريفيل وآخرون
الكتب:
- الذكاء الاصطناعي: دليل للبشر المفكرين بقلم ميلاني ميتشل
- عمليات التعلم الآلي (MLOps) بقلم مارك تريفيل وآخرون
الكتب:
-
- تصميم أنظمة التعلم الآلي بقلم تشيب هوين
المتطلبات الأساسية:
معرفة أساسية بالبرمجة (يفضل بايثون) والإلمام بمفاهيم الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي الأساسية.
مدة البرنامج:
أربع سنوات (بكالوريوس)، تشمل المقررات الدراسية والمشاريع العملية.
الشهادات:
يمكن للخريجين الحصول على شهادات مثل:
- شهادة AWS المعتمدة في التعلم الآلي - تخصصي
- شهادة مايكروسوفت المعتمدة: مهندس Azure AI مساعد
- مهندس جوجل المحترف في التعلم الآلي
- شهادة مدير Kubernetes المعتمد (CKA)
المسارات الوظيفية:
- مهندس عمليات الذكاء الاصطناعي (إدارة بنية الذكاء الاصطناعي وعمليات النشر)
- مهندس عمليات التعلم الآلي (الربط بين تطوير عمليات التعلم الآلي وعملياتها)
- مهندس حلول الذكاء الاصطناعي (تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي لتلبية احتياجات الأعمال)
- عالم بيانات (تطوير ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي)
- مهندس الذكاء الاصطناعي السحابي (متخصص في حلول الذكاء الاصطناعي السحابية)
- مدير منتجات الذكاء الاصطناعي (الإشراف على تطوير منتجات الذكاء الاصطناعي ونشرها)
لماذا هذا التخصص؟
تُعدّ عمليات الذكاء الاصطناعي (AIOps) مجالًا سريع النمو يربط بين تطوير الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته العملية. يُؤهل هذا البرنامج الطلاب لإدارة دورة حياة أنظمة الذكاء الاصطناعي بالكامل، بدءًا من التطوير وصولًا إلى النشر والصيانة. وسيكون الخريجون مؤهلين للعمل في قطاعات متنوعة، تشمل التكنولوجيا والتمويل والرعاية الصحية والتصنيع، حيث يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولًا جذريًا في العمليات التجارية. ومع تزايد استخدام الذكاء الاصطناعي في تركيا والعالم، يُوفر هذا التخصص آفاقًا وظيفية واعدة وفرصة للعمل في طليعة الابتكار التكنولوجي.
