وصف المواد التي تطرح في برنامج علم البيانات و الذكاء الاصطناعي

 

 

رقم المادة	اسم المادة ووصفها
0615343	اسم المساق:  تعلم الآلة يهدف مساق تعلم الآلة إلى تزويد الطلبة بفهم شامل للمبادئ الأساسية والتقنيات الشائعة في تعلم الآلة، حيث يجمع بين المفاهيم النظرية وبعض التطبيقات العملية. يتناول المساق موضوعات مثل الانحدار، التصنيف، التجميع، والتعلم المعزز. كما يشمل تدريبات عملية باستخدام مكتبات برمجية شائعة لتطبيق الخوارزميات والنماذج. المتطلب السابق: الذكاء الاصطناعي 0612342
0615201	اسم المساق:  برمجة علوم البيانات و الذكاء الاصطناعي   -       يتم تدريب الطلبة على استخدام أدوات البرمجة الحديثة مثل Python ومكتباتها المتخصصة، بالإضافة إلى منصات الحوسبة السحابية. بنهاية المساق، سيكون الطالب قادرًا على تصميم نماذج ذكية وتطبيقها لحل مشكلات واقعية في بيئات عمل مختلفة. كما يتعرف الطالب في هذا المساق على الأسس النظرية والعملية لمعالجة البيانات واستخدام الخوارزميات المتقدمة لاستخراج الأنماط والمعرفة. يشمل المحتوى موضوعات متعددة مثل الإحصاء و التعلم الآلي. -       عدد الساعات المعتمدة لهذه المادة هو 3 ساعات مقسمة الى: 2 ساعة نظرية معتمدة و 1 ساعة عملية معتمدة تعطى في مختبر مخصص لها بحيث ان هذه الساعة تقابل تطبيق عملي لمدة ساعتين فعليات اسبوعيا (2 Contact Hours)     المتطلب السابق: الذكاء الاصطناعي 0612342
0615344	اسم المساق:  معالجة اللغات الطبيعية يركز هذا المساق على التعريف النظري والمنهجي لأشهر وأحدث الأساليب والأدوات في معالجة اللغات الطبيعية، مع التركيز على تطبيقاتها في لغة البرمجة بايثون. يتعلم الطلبة تنفيذ التحليل النصي واللغوي، واستكشاف أساليب المعالجة الرقمية الحديثة، إضافةً إلى موضوعات مثل معالجة النصوص، تحليل المشاعر، الترجمة الآلية، التعرف على الكيانات المسماة، وأساليب التعلم العميق لمعالجة اللغات الطبيعية. المتطلب السابق: الذكاء الاصطناعي 0612342
0615431	اسم المساق: الحوسبة السحابية يقدم هذا المساق نظرة شاملة على الحوسبة السحابية واستخدامها في البحث العلمي وتطوير التطبيقات التجارية. يتناول البنية التحتية السحابية، البرمجيات، البرمجة الموزعة، وتقنيات التخزين الموزع، بالإضافة إلى التعرف على أطر وأدوات مثل Mahout وPig وHive. المساق قائم على المشاريع، ويكسب الطلبة مهارات التصميم والتنفيذ والاختبار والتوثيق. المتطلب السابق: مقدمة في شبكات الحاسوب  0612332
0615432	اسم المساق: تنقيب البيانات يتناول هذا المساق المفاهيم والأساليب والتطبيقات المتعلقة بتنقيب البيانات، مثل التصنيف، التجميع، استخراج قواعد الارتباط، واكتشاف الشذوذ. يشمل المعالجة المسبقة للبيانات، اختيار الميزات، تقييم النماذج، واستخدام أدوات تنقيب البيانات، مع التركيز على التطبيقات الواقعية في مجالات مثل الأعمال، الرعاية الصحية، والعلوم الاجتماعية، إضافة إلى مناقشة الجوانب الأخلاقية.   المتطلب السابق: أنظمة قواعد البيانات  0613313
0615433	اسم المساق: إنترنت الأشياء يعرّف هذا المساق الطلبة بمبادئ وتصميم وتطبيقات إنترنت الأشياء، بما في ذلك الأجهزة، الحساسات، وبروتوكولات الاتصال، بالإضافة إلى جمع البيانات، الربط الشبكي، والتكامل السحابي. يركز المساق على الجوانب العملية، وتحليل البيانات، وتطوير حلول إنترنت الأشياء، ومناقشة القضايا الأمنية والأخلاقية.   المتطلب السابق: مقدمة في شبكات الحاسوب  0615332
0615441	اسم المساق: ذكاء الأعمال يستكشف المساق تكامل الذكاء الاصطناعي مع ذكاء الأعمال لتعزيز اتخاذ القرار والتخطيط الاستراتيجي. يتناول تحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي، النمذجة التنبؤية، معالجة اللغات الطبيعية، والرؤى التلقائية. يتعلم الطلبة تصميم لوحات معلومات ذكية وتقديم توصيات عملية لمشكلات الأعمال الواقعية. المتطلب السابق: هندسة البيانات 0615331
0615442	اسم المساق: نمذجة البيانات والمحاكاة يقدم هذا المساق مفاهيم وأساليب نمذجة البيانات والمحاكاة، بما في ذلك إنشاء النماذج، التحقق منها، وتحليلها، مع تقنيات المحاكاة مثل المحاكاة القائمة على الوكلاء، المحاكاة الحدثية، وديناميكا النظم، باستخدام البرمجيات لحل المشكلات الواقعية. المتطلب السابق: هندسة البيانات 0615331
0615334	اسم المساق: الحوسبة عالية الأداء والبيانات الضخمة يستعرض هذا المساق مبادئ وممارسات الحوسبة عالية الأداء ومعالجة البيانات الضخمة، بما يشمل الحوسبة المتوازية، الأنظمة الموزعة، وتقنيات البيانات الضخمة، مع التركيز على حل المشكلات المعقدة واستخلاص الرؤى من مجموعات البيانات الكبيرة.   المتطلب السابق: هندسة البيانات 0615331
0615330	اسم المساق:  أساسيات علم البيانات   -       يعلّم هذا المساق البرمجة باستخدام بايثون 3، ويغطي أنواع البيانات، الدوال، التحكم في التدفق، البرمجة الكائنية، التعامل مع الملفات، وإدارة الوقت والتاريخ، بالإضافة إلى المكتبات المتقدمة. -       عدد الساعات المعتمدة لهذه المادة هو 3 ساعات مقسمة الى: 2 ساعة نظرية معتمدة و 1 ساعة عملية معتمدة تعطى في مختبر مخصص لها بحيث ان هذه الساعة تقابل تطبيق عملي لمدة ساعتين فعليات اسبوعيا (2 Contact Hours)     المتطلب السابق:  لغة برمجة (2)   0612116
0615390	اسم المساق: التدريب الميداني   يتيح التدريب الميداني للطلبة فرصة تطبيق المعرفة الأكاديمية في بيئة عمل حقيقية لمدة 8 أسابيع بعد إكمال 90 ساعة معتمدة.   المتطلب السابق: إكمال 90 ساعة معتمدة
0615331	اسم المساق: هندسة البيانات   -       يتناول هذا المساق تقنيات مثل تحليل المكونات الرئيسية (PCA) لتقليل الأبعاد، بالإضافة إلى استخدام مكتبات بايثون مثل NumPy وPandas وMatplotlib وNLTK وSpacy، مع التركيز على التطبيقات العملية وحلول المشاريع المتكاملة. -       عدد الساعات المعتمدة لهذه المادة هو 3 ساعات مقسمة الى: 2 ساعة نظرية معتمدة و 1 ساعة عملية معتمدة تعطى في مختبر مخصص لها بحيث ان هذه الساعة تقابل تطبيق عملي لمدة ساعتين فعليات اسبوعيا (2 Contact Hours)     المتطلب السابق: أساسيات علم البيانات 0615330
0615345	اسم المساق: الشبكات العصبية والتعلم العميق   يقدم هذا المساق مقدمة شاملة في التعلم العميق، بما في ذلك الشبكات العصبية، تقنيات التحسين، ورؤية الحاسوب، مع تطبيقات عملية باستخدام أطر عمل حديثة. المتطلب السابق: الذكاء الاصطناعي 0612342
0615490	اسم المساق: مشروع التخرج – علوم البيانات والذكاء الاصطناعي   ينفذ الطلبة مشروعاً بحثياً أو نظاماً برمجياً لحل مشكلة واقعية، يشمل مراحل تحديد المشكلة، التحليل، التصميم، التنفيذ، والاختبار، بإشراف أكاديمي، مع إعداد تقرير نهائي شامل. المتطلب السابق: إكمال 90 ساعة معتمدة
0615491	اسم المساق: موضوعات خاصة في علوم البيانات والذكاء الاصطناعي يقدم هذا المساق معارف متقدمة حول أحدث البحوث والتقنيات والاتجاهات في المجال، وتتغير موضوعاته بناءً على التطورات الحديثة. المتطلب السابق: موافقة القسم