الدبلوم في هندسة الذكاء الاصطناعي والأنظمة الذكية
قسم هندسة الحاسوب والذكاء الاصطناعي — هندسة أنظمة الذكاء الاصطناعي والأنظمة الذكية
1. نبذة عن البرنامج:
برنامج تخصصي متقدم وشامل يمتد لـ 12 شهراً (290 ساعة عبء دراسي معتمد)، يهدف إلى إعداد وتأهيل مهندسي ذكاء اصطناعي وباحثين تطبيقيين على أعلى مستوى احترافي. يجمع البرنامج بين البناء الرياضي والبرمجي المتعمق، ونماذج تعلم الآلة والتعلم العميق، ومعالجة اللغات الطبيعية والرؤية الحاسوبية، والذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، مع التركيز الكامل على هندسة العمليات التشغيلية للذكاء الاصطناعي (MLOps)، والذكاء الاصطناعي الطرفي (Edge AI)، وإنترنت الأشياء وتصميم معماريات الأنظمة الذكية المتكاملة.
2. أهداف البرنامج:
- التأسيس الرياضي والبرمجي المتقدم: التمكن من الرياضيات والاحتمالات الموجهة لـ AI والبرمجة المتقدمة لبناء وتخصيص الخوارزميات.
- إتقان النماذج العصبية والرؤية واللغة: بناء وتدريب شبكات التعلم العميق المتقدمة، وتطوير تطبيقات الرؤية الحاسوبية (Computer Vision)، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP).
- احتراف الذكاء الاصطناعي التوليدي والـ LLMs: هندسة وتخصيص نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي وبناء حلول قائمة على النماذج اللغوية الضخمة.
- هندسة ونشر النماذج والأنظمة الذكية (MLOps & Edge AI): ممارسة هندسة البيانات للذكاء الاصطناعي، أتمتة دورة حياة النماذج ونشرها عبر MLOps، وبناء أنظمة Edge AI وربطها بإنترنت الأشياء مع مراعاة أمن وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي.
3. الفئات المستهدف:
- مهندسو البرمجيات وعلوم البيانات الساعون للتحول والاحتراف الكامل في هندسة الذكاء الاصطناعي والأنظمة الذكية.
- طلاب وخريجو كليات هندسة الحاسوب، الذكاء الاصطناعي، الرياضيات، ونظم المعلومات.
- الباحثون والمبتكرون التقنيون الراغبون في تطوير حلول ذكية ونماذج توليدية متقدمة.
- قادة الفرق التقنية ومعماريو النظم (System Architects) المهتمون بدمج تقنيات AI في البنية المؤسسية والصناعية.
4. محاور الخطة الدراسية (17 محورا تخصصيا وتطبيقيا):
- أسس الذكاء الاصطناعي المتقدم.
- الرياضيات والاحتمالات للذكاء الاصطناعي.
- البرمجة المتقدمة للذكاء الاصطناعي.
- تعلم الآلة المتقدم (Advanced Machine Learning).
- التعلم العميق والشبكات العصبية (Deep Learning).
- الشبكات العصبية المتقدمة (Advanced Neural Architectures).
- معالجة اللغة الطبيعية (NLP).
- الرؤية الحاسوبية (Computer Vision).
- الذكاء الاصطناعي التوليدي وLLMs (Generative AI & LLMs).
- هندسة البيانات لأنظمة الذكاء الاصطناعي (Data Engineering for AI).
- هندسة نماذج التعلم الآلي.
- نشر نماذج الذكاء الاصطناعي وعمليات MLOps.
- الذكاء الاصطناعي الطرفي والأنظمة الذكية (Edge AI).
- إنترنت الأشياء والأنظمة الذكية (IoT & Smart Systems).
- أخلاقيات وأمن أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI Ethics & Security).
- تصميم معمارية أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI Systems Architecture).
- مشروع الذكاء الاصطناعي النهائي.
5. بطاقة البيانات والتقييم التنظيمي:
- المجال والمجال الفرعي: هندسة الحاسوب والذكاء الاصطناعي / هندسة أنظمة الذكاء الاصطناعي والأنظمة الذكية.
- المدة واللقاءات: 12 شهراً (الفترة المسائية) | 90 محاضرة (بواقع محاضرتين أسبوعياً، ساعتان لكل محاضرة = 180 ساعة تدريبية مباشرة).
- توزيع الساعات المعتمدة (290 ساعة إجمالية):
180 ساعة: محاضرات مباشرة تفاعلية (عن بعد / أونلاين).
70 ساعة: قراءات إلزامية ومصادر حرة.
30 ساعة: أسئلة الفصل والتقييم الذاتي.
10 ساعات: مراجعة نهائية واختبار إتمام.
- متطلبات الحضور والتقييم: نسبة حضور لا تقل عن 75% من المحاضرات المباشرة، بالإضافة إلى الواجبات والمشروعات الدورية.
- المشروع النهائي: اختبار إلكتروني تقييمي (25 سؤال اختيار من متعدد + 5 أسئلة لحالات عملية) بالإضافة إلى تصميم، بناء، تدريب، ونشر نظام ذكاء اصطناعي متكامل كمشروع تخرج.
تقديم طلب الالتحاق
