يهدف برنامج ماجستير علوم الحاسوب إلى تأهيل متخصصين ذوي مهارات عالية ومعرفة عميقة في مجالات علوم الحاسوب الحديثة، مع التركيز على الذكاء الاصطناعي، معالجة اللغات الطبيعية، علوم البيانات، وعلوم الويب. يوفر البرنامج منهجًا متكاملاً يجمع بين الجانب النظري والتطبيقي، ويشجع على البحث العلمي والابتكار لتلبية متطلبات سوق العمل والتطور التكنولوجي المستمر. يمكن للطلاب التخصص في المسارات المختلفة التي تتيح لهم اكتساب مهارات متقدمة في مجالات متخصصة تساهم في تطوير الحلول التقنية المعقدة وتحليل البيانات الضخمة وتطبيقات الويب المتقدمة. يُهيئ البرنامج الخريجين للانخراط في بيئات العمل المتطورة، والمشاركة في مشاريع بحثية وتطبيقية، وتحقيق التفوق المهني في القطاعين الأكاديمي والعملي. كما يعزز البرنامج روح الابتكار والتعلم المستمر لمواكبة التغيرات التقنية السريعة في علوم الحاسوب.

رؤية البرنامج

أن يكون برنامج ماجستير علوم الحاسوب من البرامج الرائدة محليًا وعالميًا في مجال التعليم والبحث العلمي، مساهماً في تطوير تقنيات حديثة تدعم التنمية الرقمية والمجتمعية.

رسالة البرنامج

توفير بيئة تعليمية وبحثية متميزة تُنمّي مهارات الطلاب في علوم الحاسوب، مع التركيز على التخصصات الحديثة، وتحفز الابتكار والتفكير النقدي لإعداد خريجين قادرين على مواجهة تحديات العصر الرقمي والمساهمة في تطوير المعرفة والتقنية.

أهداف البرنامج

  1. تعميق المعرفة النظرية والتطبيقية في مجالات علوم الحاسوب الحديثة.

  2. تطوير مهارات البحث العلمي والتحليل النقدي.

  3. تأهيل الطلاب لتصميم وتطوير الحلول التقنية المبتكرة.

  4. تعزيز القدرات في مجالات الذكاء الاصطناعي، معالجة اللغات الطبيعية، علوم البيانات، وعلوم الويب.

  5. تحفيز التعلم المستمر والابتكار في مجال علوم الحاسوب.

  6. إعداد خريجين متميزين قادرين على المنافسة في سوق العمل والبيئة الأكاديمية.

المخرجات التعليمية

عند الانتهاء من البرنامج، يكون الطالب قادرًا على:

  1. فهم وتطبيق المفاهيم الأساسية والمتقدمة في علوم الحاسوب.

  2. إجراء بحوث علمية متخصصة باستخدام منهجيات دقيقة.

  3. تطوير حلول تقنية متقدمة في مجالات الذكاء الاصطناعي، معالجة اللغات الطبيعية، علوم البيانات، وعلوم الويب.

  4. تحليل البيانات الكبيرة واستخدام تقنيات التعلم الآلي والنماذج الذكية.

  5. تصميم وتطوير تطبيقات ويب متقدمة تلبي احتياجات المؤسسات.

  6. التواصل الفعال والمهني ضمن فرق متعددة التخصصات.

  7. مواكبة التطورات التقنية والتعلم المستمر.

المسار العام - علوم الحاسوب

يمثل المسار العام في علوم الحاسوب الخيار الأمثل للطلاب الذين يرغبون في بناء قاعدة معرفية متينة وشاملة في مجال علوم الحاسوب، مع التركيز على الجوانب النظرية والتطبيقية الأساسية. يوفر المسار مجموعة متوازنة من المواد الدراسية التي تغطي المواضيع الرئيسية مثل الخوارزميات، هياكل البيانات، نظم التشغيل، قواعد البيانات، والشبكات، مما يهيئ الطالب لفهم شامل للمفاهيم الأساسية التي تشكل جوهر علوم الحاسوب.

كما يُعزز المسار مهارات التفكير النقدي وحل المشكلات، ويوفر أدوات وتقنيات البرمجة المتقدمة اللازمة لتطوير البرمجيات والتطبيقات في بيئات متنوعة. يهدف المسار إلى إعداد خريجين قادرين على التعامل مع تحديات التكنولوجيا المتغيرة وتطوير حلول تقنية مبتكرة تلبي حاجات السوق والعمل البحثي.

علاوة على ذلك، يشمل المسار تدريبًا على منهجية البحث العلمي، مما يؤهل الطلاب للمساهمة في المشاريع البحثية والابتكارية داخل الجامعات أو في المؤسسات الصناعية. بفضل هذا التوازن بين المعرفة النظرية والتطبيقية، يمنح المسار خريجيه القدرة على مواصلة دراساتهم العليا أو الانخراط في سوق العمل كمحترفين مؤهلين في مجالات تكنولوجيا المعلومات وعلوم الحاسوب.

لمحة عامة عن مسار الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغات الطبيعية

يركز هذا المسار على دراسة وتطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، مع التركيز الخاص على معالجة اللغات الطبيعية التي تمكّن الحواسيب من فهم وتحليل اللغة البشرية. يتعلم الطلاب في هذا المسار النماذج والخوارزميات المستخدمة في التعلم العميق، الشبكات العصبية، تحليل النصوص، الترجمة الآلية، والتفاعل بين الإنسان والحاسوب. يهدف المسار إلى إعداد خريجين قادرين على تصميم وتطوير أنظمة ذكية تستخدم في مجالات متعددة مثل روبوتات المحادثة، تحليل المشاعر، وأنظمة التوصية. كما يركز المسار على تعزيز البحث العلمي والابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته العملية، مما يمكّن الخريجين من المنافسة في السوق التكنولوجي المتقدم.

لمحة عامة عن مسار علوم الويب

يركز هذا المسار على دراسة الجوانب العلمية والتقنية لتطوير الويب، بما في ذلك بناء وتصميم تطبيقات الويب المتقدمة، إدارة قواعد البيانات، وأمن الويب. يتعرف الطلاب على تقنيات برمجة الويب الحديثة، بروتوكولات الشبكات، وتصميم الأنظمة المتكاملة عبر الإنترنت. كما يغطي المسار موضوعات البحث العلمي في علوم الويب مثل تحليل البيانات على الإنترنت، تحسين محركات البحث، والتفاعل بين المستخدم والنظام. يهدف المسار إلى تأهيل خريجين قادرين على تطوير وصيانة أنظمة ويب متطورة تلبي احتياجات المؤسسات الرقمية الحديثة، مع التركيز على الأداء والأمان وسهولة الاستخدام.

لمحة عامة عن مسار علوم البيانات

يركز هذا المسار على تحليل البيانات الكبيرة واستخراج المعرفة منها باستخدام تقنيات متقدمة في التنقيب عن البيانات، التعلم الآلي، والإحصاء. يكتسب الطلاب مهارات في معالجة مجموعات البيانات الضخمة، بناء النماذج التنبؤية، وتحليل الاتجاهات والأنماط لاستخلاص رؤى تدعم اتخاذ القرارات الاستراتيجية في المؤسسات. يشمل المسار تدريبًا عمليًا على أدوات وتقنيات علوم البيانات مثل البرمجة بلغة Python، تحليل البيانات، وتقنيات التصور البياني. يهدف المسار إلى إعداد متخصصين قادرين على التعامل مع تحديات البيانات الكبيرة وتوظيفها في تحسين العمليات والخدمات في مختلف القطاعات.

المرحلة الأولى

  • يدرس الطالب ثمانية مقررات موزعة على النحو التالي:
    √ ستة مقررات إجبارية.
    √ مقرران اختياريان من بين المقررات التي تقدمها الكلية لطلبة الماجستير.
  • وتتم الدراسة من خلال ندوات بحثية في كل مقرر، وتعتمد الندوة البحثية على مراجع متعددة وتكون وفق منهجية ومعايير البحث العلمي.
  • تستغرق دراسة كل مقرر من المقررات الثمانية أربع ساعات معتمدة لمدة لا تقل عن أربعة أسابيع، ويجوز أكثر من ذلك حسب قدرات كل طالب، وبعدها يتم إجراء اختبار كفاءة ومعرفة الطالب في المقرر الذي أنهى فيه، ثم يبدأ بدورة أخرى بنفس الطريقة، وهكذا.
  • المقررات التي يدرسها في السنة الأولى يحق للطالب تمديد الدراسة لمدة لا تتجاوز السنة الثانية.
  • إذا تم اختيار مسار التخصص ضمن البرنامج العام، فيجب دراسة المقررات الاختيارية من المقررات المخصصة للتخصص المختار.

المرحلة الثانية

● يخصص للطالب مقرر افتراضي تختاره الكلية من بين المقررات التي درسها الطالب في مرحلة البكالوريوس. وهو تدريب عملي للطالب بواقع عشر ساعات معتمدة. يجب على الطالب تقسيم هذا المقرر إلى اثني عشر إلى أربعة عشر محاضرة مختصرة. يقوم الطالب بعرض كل محاضرة على شكل ملخص مكتوب لموضوعها بصيغة Word، مصحوبا بتسجيل فيديو لها بصوت الطالب باستخدام برنامج Power Point. ولا تقل مدتها عن عشر دقائق ولا تزيد عن عشرين. دقيق.

المرحلة الثالثة

متطلبات تسجيل موضوع الرسالة لدرجة الماجستير في الأعمال والإدارة

  • أن يجتاز الطالب المقررات الدراسية المقررة بنسبة لا تقل عن 70%.
  • يحصل الطالب على شهادة التوفل بدرجة لا تقل عن 450 أو ما يعادلها، أو يحصل على الشهادة المقابلة لها في اللغة الفرنسية، ويستثنى من ذلك من حصل على الشهادة الجامعية الأولى بإحدى اللغتين، أو بإحدى اللغتين. اللغتين.
  • يقدم الطالب إلى إدارة الجامعة طلباً لتسجيل رسالة ماجستير بموضوع مقترح في أحد مسارات التخصص الفرعي.
  • إذا تمت الموافقة المبدئية على عنوان المادة، يعين مجلس الوحدة مشرفاً لتوجيه الطالب ومتابعته في إعداد الخطة.
  • تتضمن خطة البحث أهمية الموضوع وعرضاً نقدياً للدراسات السابقة فيه، وتحديد مشكلة البحث، ثم تحديد منهجية الدراسة وفروضها الرئيسية أو الأسئلة التي تريد الإجابة عليها، و تقسيم الدراسة ومصادرها.
  • يعرض الطالب خطته المقترحة في ندوة علمية. وتناقش الخطة موضوعاً ومنهجية.
  • يقوم الطالب بتعديل خطته بناء على ملاحظات الأساتذة في الندوة إذا طلب منه تعديلها.
  • تعرض الخطة بعد الندوة على مجلس الكلية لاتخاذ قراره بشأن تسجيل المادة.
  • وفي حال الموافقة يعرض قرار مجلس الكلية على مجلس الجامعة بالموافقة على التسجيل، ويحسب تاريخ التسجيل من تاريخ موافقة مجلس الجامعة.

مناقشة لجنة التحكيم ومنح الدرجة

  • الحد الأدنى لمدة إعداد رسالة الماجستير تسعة أشهر، تبدأ من تاريخ موافقة مجلس الجامعة على تسجيل الموضوع، والحد الأقصى سنتان، قابلة للتمديد لسنة استثنائية ثالثة بناء على توصية المشرف و موافقة مجلس الوحدة، على ألا تزيد المدة الإجمالية لالتحاق الطالب في الدرجة عن أربع سنوات.
  • يقدم المشرف تقريراً نصف سنوي يتضمن ما تم إنجازه، وما هو مطلوب في الفترة المتبقية.
  • بعد انتهاء الطالب من الرسالة ومراجعة المشرف لها، يقدم المشرف إلى إدارة الجامعة تقريراً يفيد بصلاحيته للمناقشة، متضمناً تقييم أداء الطالب خلال فترة إعداد الرسالة بـ 140 درجة، إلى جانب تقديم بحث كامل نسخة من الرسالة موقعة منه، ورسالة بأسماء لجنة التحكيم المقترحة من أساتذة التخصص، لعرضها على مجلس الكلية.
  • ويشترط قبل مناقشة الطالب أن يكون قد مر خمسة عشر يوما على الأقل من تاريخ موافقة لجنة التحكيم من الكلية.
  • تكون لجنة التحكيم المشكلة لمناقشة الرسالة ستة أشهر قابلة للتجديد لمدة مماثلة بناء على تقرير من المشرف وموافقة مجلس الوحدة.
  • مدة صلاحية اللجنة المشكلة لمناقشة الرسالة ستة أشهر. ويجوز تجديدها لمدة مماثلة بناء على تقرير من المشرف وموافقة مجلس الوحدة.
  • يقوم كل عضو من أعضاء لجنة التحكيم بكتابة تقرير علمي مفصل عن صلاحية الرسالة للمناقشة، ويقيم الرسالة من 100 درجة، ويؤخذ متوسط ​​الدرجات الثلاث.
  • لا يجوز مناقشة الطالب إلا إذا حصل على 70% على الأقل من تقييم المشرف لأدائه وتقييم أعضاء لجنة التحكيم للرسالة في التقارير الفردية.
  • تقديم تقرير جماعي بعد الأطروحة موقع من جميع أعضاء لجنة التحكيم لتقييم مناقشة الأطروحة من أصل 100.
  • تتم الموافقة على الرسالة بعد المناقشة المشتركة من قبل لجنة التحكيم بإحدى الدرجات المبينة في الجدول التالي:
تعريفنقطةدرجة
امتياز مع درجة الشرف4.00A+
امتياز3.75A
جيد جداً3.50B+
جيد جداً3.00B
جيد2.50C+
متوسط2.00C
نجاح مشروط1.50D+
نجاح مشروط1.00D
رسوب0.00F
  • لا تؤخذ الدرجات التالية بعين الاعتبار للمعدل الفصلي أو التراكمي.
أطروحة أو مشروع قيد التنفيذ :DP
غير مكتمل:I
في تَقَدم:IP
تم تعليق التسجيل:L
لم يتم تحديد الدرجة:NGR
لم يتقدم للامتحان النهائي .:NP
الدورة منقولة.:T
الانسحاب من الدورة.:W
تغطي الدورة فصلين دراسيين، وتمنح الدرجة في نهاية الفصل الربيعي أو الصيفي.:YR
لا توجد ساعات معتمدة.:NC
ساعة معتمدة واحدة تؤخذ كطالب خاص. لا يتم احتساب الساعات المعتمدة والدرجة ضمن الدرجة:ND
إعادة تقديم المقرر، ويتم استخدام الدرجة الأخيرة فقط في حساب المعدل التراكمي.:R
الائتمان المتخذ كطالب خاص. الساعات المعتمدة والدرجة تحسب نحو درجة.:S

الساعات المعتمدة
منذ فصل خريف 2016\2017 تعتمد الجامعة نظام (ECTS) نظام تحويل الرصيد الأوروبي.

التقويم الأكاديمي
يعتمد تقويم جامعة سليمان الدولية على نظام الفصل الدراسي. مدة كل فصل دراسي 15 أسبوعا بما في ذلك أسبوع الامتحان النهائي. مدة الفصل الصيفي 10 أسابيع بما في ذلك الامتحان النهائي.

هيكل المسار الأكاديمي

8 المقررات الدراسية = 32 ساعة معتمدة،
التدريب العملي = 10 ساعات معتمدة
رسالة الماجستير = 18 ساعة معتمدة
Courses
Practical Training
Master's Thesis

الخطة الدراسية لمسار علوم الحاسوب – المواد الإجبارية

رمز المقرراسم المقررعدد الساعات المعتمدةتوصيف المقرر
CS501منهجية البحث العلمي4يقدم هذا المقرر الأسس والمنهجيات العلمية للبحث في علوم الحاسوب، بدءًا من صياغة مشكلة البحث، مراجعة الأدبيات، وتصميم البحث، إلى تحليل البيانات وكتابة التقرير النهائي. يهدف إلى تزويد الطلاب بالمهارات اللازمة لإجراء بحوث علمية دقيقة ومنظمة تساهم في إثراء المعرفة في مجال علوم الحاسوب. يتناول المقرر تقنيات جمع البيانات، أدوات التحليل النوعي والكمّي، وأخلاقيات البحث. كما يُعزز القدرة على التفكير النقدي والتخطيط العلمي لتطوير دراسات بحثية ذات قيمة علمية وعملية. في نهايته، يكون الطالب قادرًا على إعداد مقترحات بحثية ومنشورات علمية والمشاركة في مؤتمرات بحثية.
CS502خوارزميات متقدمة4يتناول هذا المقرر تصميم وتحليل الخوارزميات المتقدمة المستخدمة في علوم الحاسوب. يركز على تحسين الخوارزميات، تقنيات التقسيم والحكم، البرمجة الديناميكية، والخوارزميات العشوائية. كما يغطي تحليل التعقيد الزمني والمكاني للخوارزميات. يُمكن الطلاب من تطوير حلول فعالة للمشكلات الحسابية المعقدة ويعزز قدراتهم في البرمجة التحليلية. المقرر يدمج المفاهيم النظرية مع تطبيقات عملية باستخدام لغات برمجة مناسبة. بعد الانتهاء، يستطيع الطلاب تصميم خوارزميات عالية الكفاءة وتحليل أدائها في بيئات مختلفة.
CS503نظم التشغيل4يركز هذا المقرر على دراسة المبادئ الأساسية لنظم التشغيل، بما في ذلك إدارة العمليات، الذاكرة، نظام الملفات، والجدولة. يتعرف الطلاب على تصميم وتشغيل أنظمة التشغيل المختلفة، بالإضافة إلى دراسة آليات الحماية والأمان. المقرر يشمل تطبيقات عملية لفهم عمل نظم التشغيل الحقيقية مثل Linux وWindows. يتعلم الطلاب كيفية التعامل مع تعدد المهام، التزامن، وإدارة الموارد. بنهاية المقرر، يكون الطلاب قادرين على تحليل أداء نظم التشغيل وتطوير برامج تتفاعل معها بكفاءة.
CS504هياكل البيانات4يهدف المقرر إلى دراسة هياكل البيانات المختلفة مثل القوائم، الأشجار، الجداول الهاش، والرسوم البيانية. يركز على فهم كيفية تمثيل البيانات وتنظيمها لتسهيل عمليات البحث، الإدراج، والحذف بكفاءة عالية. يتناول المقرر تصميم وتنفيذ هياكل البيانات باستخدام لغات البرمجة مع التركيز على تحليل الأداء الزمني والمكاني. كما يشجع على استخدام هذه الهياكل في حل مشكلات برمجية معقدة. في النهاية، يكون الطالب قادرًا على اختيار هيكل البيانات الأنسب للمشكلة البرمجية وتحليل كفاءتها.
CS505نظم قواعد البيانات4يدرس المقرر أساسيات نظم قواعد البيانات، تصميم قواعد البيانات، لغة الاستعلامات (SQL)، وإدارة البيانات. يركز على نمذجة البيانات، إنشاء قواعد البيانات، وضمان سلامتها وأمانها. يشمل المقرر إدارة قواعد البيانات العلائقية وأنواع أخرى، مع دراسة نظم إدارة قواعد البيانات المختلفة. يتعلم الطلاب تصميم قواعد بيانات متكاملة، تحسين الاستعلامات، وإجراء الصيانة. بنهاية المقرر، يكون الطلاب قادرين على تصميم وتنفيذ قواعد بيانات تدعم تطبيقات برمجية متعددة وتلبية احتياجات المؤسسات.

الخطة الدراسية لمسار علوم الحاسوب – المواد الاختيارية

رمز المقرراسم المقررعدد الساعات المعتمدةتوصيف المقرر
CS511الذكاء الاصطناعي4يتناول المقرر أساسيات الذكاء الاصطناعي، مثل أنظمة الخبراء، تعلم الآلة، المنطق الضبابي، والشبكات العصبية. يهدف إلى تمكين الطلاب من فهم وتصميم أنظمة ذكية قادرة على حل مشكلات معقدة باستخدام تقنيات متنوعة. يشمل دراسات حالة وتطبيقات عملية. في النهاية، يكون الطالب قادراً على بناء نماذج ذكاء اصطناعي وتقييم أدائها.
CS512تعلم الآلة4يركز المقرر على تقنيات تعلم الآلة المختلفة مثل التعلم الخاضع والغير خاضع للتوجيه، والتعلم المعزز. يتعرف الطلاب على الخوارزميات والنماذج الرياضية المستخدمة في بناء أنظمة التعلم. يتضمن المقرر تطبيقات عملية لتحليل البيانات وبناء النماذج التنبؤية. بنهاية المقرر، يستطيع الطالب استخدام أدوات تعلم الآلة لتحليل البيانات وحل المشكلات المعقدة.
CS513الحوسبة السحابية4يتناول المقرر مفاهيم الحوسبة السحابية، بنية النظم السحابية، تخزين البيانات، وإدارة الموارد السحابية. يهدف إلى تأهيل الطلاب لفهم تصميم وتنفيذ الخدمات السحابية وتقييم أدائها. يشمل دراسة أنظمة مثل AWS وAzure مع تجارب تطبيقية. بعد الانتهاء، يمكن للطلاب تطوير حلول سحابية فعالة وآمنة.
CS514أمن المعلومات4يركز المقرر على مفاهيم أمن المعلومات، التشفير، الحماية من الهجمات السيبرانية، ونظم الأمان. يدرس الطلاب استراتيجيات إدارة المخاطر وأدوات حماية الشبكات والبيانات. يشمل المقرر تطبيقات عملية في تأمين الأنظمة والمعلومات. يكون الطلاب بعد الانتهاء قادرين على تحليل الثغرات وتأمين بيئات العمل التقنية.
CS515برمجة متقدمة4يهدف المقرر إلى تعميق مهارات البرمجة باستخدام لغات وتقنيات متقدمة، مع التركيز على تصميم البرمجيات المعقدة، الأنماط التصميمية، وتقنيات تحسين الأداء. يشمل مشاريع تطبيقية تعزز مهارات البرمجة الاحترافية. بعد الانتهاء، يكون الطلاب قادرين على بناء تطبيقات برمجية متطورة تلبي متطلبات مختلفة.
CS516شبكات الحاسوب4يدرس المقرر مبادئ شبكات الحاسوب، طبقات الشبكة، البروتوكولات، وأمن الشبكات. يتعرف الطلاب على تصميم وتحليل الشبكات المحلية والواسعة مع تطبيقات عملية. يهدف المقرر إلى تأهيل الطلاب لفهم كيفية إنشاء وإدارة الشبكات وتأمينها.
CS517برمجة تطبيقات الويب4يركز المقرر على تطوير تطبيقات الويب باستخدام لغات وتقنيات حديثة مثل HTML, CSS, JavaScript، وأطر العمل المختلفة. يشمل تصميم الواجهات، التعامل مع قواعد البيانات، وأمن تطبيقات الويب. بعد الانتهاء، يستطيع الطلاب بناء مواقع وتطبيقات ويب متكاملة وآمنة.
CS518الحوسبة الموزعة4يتناول المقرر مفاهيم الحوسبة الموزعة، النظم متعددة العقد، والتزامن، والتعامل مع البيانات في بيئات موزعة. يهدف إلى تطوير مهارات تصميم وتطبيق نظم موزعة فعالة وقابلة للتوسع.
CS519تحليل وتصميم النظم4يركز المقرر على منهجيات تحليل وتصميم النظم المعلوماتية، نمذجة العمليات، وإدارة المشاريع البرمجية. يهدف لتأهيل الطلاب لتطوير نظم معلومات تلبي حاجات المؤسسات بكفاءة.
CS520البرمجة العلمية4يدرس المقرر استخدام البرمجة في المجالات العلمية والهندسية، مع التركيز على لغات البرمجة العلمية مثل MATLAB وPython واستخدامها في حل المشكلات العلمية.

 

الخطة الدراسية لمسار الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغات الطبيعية

المواد الإجبارية

رمز المقرراسم المقررالساعات المعتمدةتوصيف المقرر
AI601مبادئ الذكاء الاصطناعي4يقدم المقرر أساسيات الذكاء الاصطناعي، المفاهيم والنماذج، مثل البحث المنطقي، التمثيل المعرفي، ونظم الخبراء. يمكّن الطلاب من فهم بناء الأنظمة الذكية.
AI602تعلم الآلة4يركز على خوارزميات تعلم الآلة، التعلم الخاضع وغير الخاضع، والتعلم العميق. يشمل تطبيقات عملية لتحليل البيانات وبناء النماذج الذكية.
AI603معالجة اللغات الطبيعية4يدرس تقنيات معالجة اللغة البشرية، مثل تحليل النصوص، التعرف على الكلام، الترجمة الآلية، واستخراج المعلومات. يعزز فهم الطالب لكيفية تصميم أنظمة تفاعلية ذكية.
AI604الشبكات العصبية والتعلم العميق4يتناول تصميم وتحليل الشبكات العصبية الاصطناعية، تقنيات التعلم العميق وتطبيقاتها في الذكاء الاصطناعي، مع تمارين عملية.
AI605منهجية البحث العلمي في الذكاء الاصطناعي4يعزز مهارات البحث العلمي المتخصصة في الذكاء الاصطناعي، بدءًا من صياغة المشكلة إلى تحليل النتائج وكتابة التقارير.

المواد الاختيارية

رمز المقرراسم المقررالساعات المعتمدةتوصيف المقرر
AI611التعلم المعزز4دراسة تقنيات التعلم المعزز لتطوير أنظمة ذكية تتعلم من التفاعل مع البيئة.
AI612الرؤية الحاسوبية4مبادئ وتقنيات معالجة الصور والفيديو لفهم وتحليل المحتوى البصري.
AI613نظم التوصية4تصميم وتطوير نظم توصية ذكية باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.
AI614التفاعل بين الإنسان والآلة4دراسة الأساليب والأدوات التي تُمكن المستخدمين من التفاعل الفعّال مع الأنظمة الذكية.
AI615معالجة اللغة العربية4تطبيقات وتقنيات متقدمة في معالجة اللغة العربية، بما في ذلك تحليل النصوص والتعرف على الكلام.
AI616تحليل المشاعر4تقنيات لتحديد وفهم المشاعر والآراء في النصوص باستخدام الذكاء الاصطناعي.
AI617البرمجة بلغة بايثون للذكاء الاصطناعي4استخدام بايثون لتطوير وتطبيق خوارزميات الذكاء الاصطناعي المختلفة.
AI618الأنظمة الخبيرة4دراسة وتصميم أنظمة قادرة على تقديم استشارات وحلول في مجالات تخصصية.
AI619الحوسبة السحابية للذكاء الاصطناعي4استغلال الحوسبة السحابية في تطوير وتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي الكبيرة.
AI620تقنيات استخراج المعلومات4تقنيات استخراج المعلومات المهمة من البيانات النصية الكبيرة والمعقدة.

 

الخطة الدراسية لمسار علوم الويب

المواد الإجبارية

رمز المقرراسم المقررالساعات المعتمدةتوصيف المقرر
WEB601تقنيات تطوير الويب4دراسة أساسيات وتقنيات تطوير المواقع والتطبيقات الإلكترونية باستخدام HTML, CSS, JavaScript، وأطر العمل المختلفة.
WEB602قواعد بيانات الويب4تصميم وإدارة قواعد البيانات المستخدمة في تطبيقات الويب، مع التركيز على SQL وقواعد البيانات العلائقية وغير العلائقية.
WEB603أمن تطبيقات الويب4تحليل وتأمين تطبيقات الويب ضد التهديدات السيبرانية باستخدام تقنيات الحماية المختلفة.
WEB604هندسة البرمجيات لتطبيقات الويب4مبادئ تصميم وتطوير أنظمة الويب الكبيرة، مع التركيز على قابلية التوسع والصيانة.
WEB605منهجية البحث العلمي في علوم الويب4مهارات البحث العلمي المتخصصة في علوم الويب، إعداد مقترحات وأبحاث علمية في هذا المجال.

المواد الاختيارية

رمز المقرراسم المقررالساعات المعتمدةتوصيف المقرر
WEB611تطوير تطبيقات الهاتف المحمول4تصميم وتطوير تطبيقات تعمل على أنظمة الهواتف الذكية مثل Android وiOS.
WEB612برمجة جانب الخادم4تطوير البرمجيات التي تعمل على الخوادم لدعم تطبيقات الويب، باستخدام لغات مثل PHP، Node.js، وPython.
WEB613تحليل بيانات الويب4دراسة وتحليل البيانات الناتجة عن نشاط المستخدمين عبر الإنترنت لاستخلاص رؤى مفيدة.
WEB614تحسين محركات البحث (SEO)4استراتيجيات وأساليب تحسين ظهور المواقع في محركات البحث لزيادة عدد الزوار والفعالية.
WEB615واجهات المستخدم وتجربة المستخدم4تصميم واجهات استخدام تفاعلية وسهلة الاستخدام لتحسين تجربة المستخدم في التطبيقات الرقمية.
WEB616الحوسبة السحابية لتطبيقات الويب4استغلال تقنيات الحوسبة السحابية لتوفير بيئة تشغيل مرنة لتطبيقات الويب.
WEB617نظم المحتوى وإدارة المعلومات4دراسة نظم إدارة المحتوى وأنظمة التوثيق الإلكتروني في بيئات الويب المختلفة.
WEB618تقنيات الويب الحديثة4استعراض أحدث التقنيات المستخدمة في تطوير الويب مثل WebAssembly و Progressive Web Apps.
WEB619أمن شبكات الويب4تحليل وتطبيق تقنيات الحماية لشبكات الويب ومنع الاختراقات السيبرانية.
WEB620خدمات الويب والواجهات البرمجية4تصميم وتطوير خدمات الويب (Web Services) وتكامل الأنظمة المختلفة باستخدام واجهات برمجة التطبيقات (APIs).

خطة دراسية لمسار علوم البيانات

المواد الإجبارية

رمز المقرراسم المقررالساعات المعتمدةتوصيف المقرر
DS601مقدمة في علوم البيانات4التعريف بمبادئ علوم البيانات، مراحلها، وأهم الأدوات والتقنيات المستخدمة لتحليل البيانات واستخلاص المعرفة.
DS602تحليل البيانات الإحصائي4دراسة الأساليب الإحصائية لتحليل البيانات وتفسير النتائج باستخدام برمجيات التحليل.
DS603تعلم الآلة لتطبيقات علوم البيانات4تطبيق تقنيات تعلم الآلة لتحليل البيانات الكبيرة وإنشاء النماذج التنبؤية.
DS604إدارة قواعد البيانات الكبيرة4تصميم وإدارة قواعد البيانات الضخمة، وتطبيقات التخزين والتعامل مع البيانات الضخمة.
DS605منهجية البحث العلمي في علوم البيانات4مهارات البحث العلمي مع التركيز على علوم البيانات، تصميم الدراسات، تحليل البيانات، ونشر النتائج.

المواد الاختيارية

رمز المقرراسم المقررالساعات المعتمدةتوصيف المقرر
DS611التنقيب في البيانات4تقنيات وأساليب التنقيب عن الأنماط والمعرفة في مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة.
DS612التصور البياني للبيانات4استخدام أدوات وتقنيات التصوير البياني لتحليل وعرض البيانات بشكل فعّال.
DS613البرمجة بلغة بايثون لتحليل البيانات4تعليم استخدام بايثون لتحليل البيانات، من خلال مكتبات مثل Pandas, NumPy, وMatplotlib.
DS614الحوسبة السحابية في علوم البيانات4استغلال الحوسبة السحابية لمعالجة البيانات الكبيرة وتحليلها بكفاءة عالية.
DS615النمذجة التنبؤية4بناء وتقييم النماذج التنبؤية باستخدام تقنيات تعلم الآلة والإحصاء.
DS616البيانات غير المهيكلة4تحليل البيانات النصية، الصور، والفيديوهات باستخدام تقنيات معالجة البيانات غير المهيكلة.
DS617قواعد البيانات غير العلائقية4دراسة تصميم وإدارة قواعد البيانات NoSQL المستخدمة في معالجة البيانات الضخمة والمتنوعة.
DS618تحليل السلاسل الزمنية4تقنيات تحليل البيانات الزمنية والتنبؤ بالتغيرات المستقبلية باستخدام النماذج الإحصائية والرياضية.
DS619تعلم الآلة المتقدم4دراسة تقنيات تعلم الآلة المتقدمة مع التركيز على التعلم العميق والشبكات العصبية المتطورة.
DS620أخلاقيات البيانات4دراسة الجوانب الأخلاقية والقانونية المتعلقة بجمع واستخدام البيانات وتحليلها.

اهلاً بكم في معهد الدراسات العليا