بكالوريوس العلوم في
الذكاء الاصطناعي (مسار الأعمال)
ابدأ رحلتك الآن
لمحة عامة
يركز برنامج بكالوريوس العلوم في الذكاء الاصطناعي – مسار الأعمال على توظيف الذكاء الاصطناعي في معالجة التحديات الريادية والتجارية، حيث يُزوّد الطلبة بمعرفة متعمقة في مجالات الأعمال، والاستراتيجية، واتخاذ القرار، والابتكار. ويُتاح لهم خيار التحويل بين المسارات خلال العام الأول من التسجيل، في حال تغيّرت اهتماماتهم الأكاديمية.
يناسب هذا البرنامج الراغبين في تسخير قوة الذكاء الاصطناعي لتحويل الأعمال، بما في ذلك رواد الأعمال الحاليين أو الذين يطمحون لدخول هذا المجال، وقادة المستقبل الذين يسعون لإحداث تحولات جذرية في القطاعات المختلفة – ولا يشترط وجود خبرة مسبقة في البرمجة. يستهدف البرنامج الطامحين إلى بناء مشاريع ريادية تحدث تغييرًا نوعيًا في السوق، وتعيد تعريف الصناعات، وتدفع عجلة النمو الاستراتيجي.
يُزوّد هذا المسار قادة المستقبل برؤى مدعومة بالذكاء الاصطناعي تساعدهم على تحويل القطاعات أو إطلاق مشاريعهم الخاصة. ما شكل التسويق؟ ما الذي تتضمنه المحاسبة؟ وكيف تبدو رحلة تأسيس الشركات الناشئة؟ تُدرّس هذه الموضوعات على يد نخبة من رواد الأعمال العالميين الذين خاضوا هذه التجربة بنجاح، ويقدمون محتوى عمليًا شاملاً يشمل جميع العناصر التي تقود إلى النجاح المستقبلي.
يركز البرنامج بشكل كبير على التعلم التجريبي والتدريب العملي في القطاع الصناعي. يشارك الطلبة خلال العام الدراسي الأخير في برنامج تعليمي تعاوني بدوام كامل، حيث يعملون لدى جهات صناعية بدلاً من ارتياد المحاضرات التقليدية. وتقوم وحدة خدمات التوظيف والتدريب في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي بمساعدة الطلبة في تأمين فرص التدريب، بالتعاون مع شبكة واسعة من جهات التوظيف لضمان تجربة تدريبية ذات قيمة أكاديمية ومهنية عالية.
-
الدراسة بدوام كامل -
120 ساعة معتمدة -
الدراسة في الجامعة
تعرفوا إلى الهيئة التدريسية
وفق الإطار الوطني للمؤهلات – تندرج المخرجات ثلاثة محاور
تتوافق مخرجات التعلم الخاصة ببرنامج بكالوريوس العلوم في الذكاء الاصطناعي (مسار الأعمال) مع الإطار الوطني للمؤهلات في دولة الإمارات العربية المتحدة، وتنقسم إلى ثلاثة محاور رئيسية: المعرفة (K) ، المهارات (S) ، المسؤولية (R).
عند استكمال متطلبات البرنامج، سيكون الخريج قادراً على:
PLO 01: تطبيقات الذكاء الاصطناعي والأخلاقيات: تحليل قدرات الذكاء الاصطناعي وحدوده وانعكاساته الأخلاقية، بهدف تصميم حلول مسؤولة وفعالة لمعالجة التحديات المتخصصة في مختلف المجالات.
PLO 02: تطوير النماذج وتنفيذها: تطوير وتدريب وتنفيذ نماذج وحلول الذكاء الاصطناعي باستخدام أدوات وتقنيات متقدمة، لتطبيقها في سياقات عملية واقعية.
PLO 03: الابتكار متعدد التخصصات: توظيف الذكاء الاصطناعي بشكل إبداعي في مجالات متنوعة مثل الفنون والعلوم الإنسانية والأعمال، بما يعزز الابتكار من خلال مقاربات إنسانية متعددة التخصصات.
PLO 04: الحلول الريادية للمشكلات: تحديد فرص الابتكار المدعوم بالذكاء الاصطناعي في المؤسسات والشركات، وتصميم حلول ريادية تُحدث قيمة مضافة، وتطوير المهارات اللازمة لتطبيق هذه الحلول في الواقع العملي.
PLO 05: القيادة واستشراف المستقبل: قيادة مشاريع الذكاء الاصطناعي بروح إبداعية، ضمن أطر أخلاقية قوية، وبعقلية تستشرف المستقبل وتستجيب للتحديات الناشئة وتسهم في تحقيق نمو مستدام.
PLO 06: التواصل الفعّال: التواصل بفعالية حول مفاهيم الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته وحلوله مع جمهور متنوع، يشمل الفرق التقنية، وأصحاب المصلحة، والجمهور العام.
تتوافق هذه المخرجات مع المستوى السادس من الإطار الوطني للمؤهلات، وصُنفت ضمن محاور ثلاثة وهي:
(المعرفة، المهارة، المسؤولية) وفقًا للمعايير المعتمدة من المركز الوطني للمؤهلات ووزارة التعليم العالي والبحث العلمي في دولة الإمارات العربية المتحدة .
[wps_table style=”default”]
| مخرج التعلم | المعرفة | المهارة | المسؤولية |
|---|---|---|---|
| PLO 01 | K | S | – |
| PLO 02 | – | S | – |
| PLO 03 | – | S | – |
| PLO 04 | – | S | R |
| PLO 05 | – | – | R |
| PLO 06 | – | S | R |
[/wps_table]
يتعين على الطلبة استكمال جميع متطلبات برنامج بكالوريوس العلوم في الذكاء الاصطناعي خلال مدة أقصاها أربعة (4) أعوام.
يبلغ الحد الأدنى لمتطلبات الحصول على درجة البكالوريوس في الذكاء الاصطناعي (مسار الأعمال) 120 ساعة دراسية معتمدة، موزعة على النحو التالي:
| عدد المساقات | الساعات المعتمدة | |
|---|---|---|
| التعليم العام | 7 | 21 |
| المساقات الأساسية للرياضيات | 2 | 6 |
| المساقات الأساسية للذكاء الاصطناعي | 6 | 18 |
| المساقات الأساسية لمسار لأعمال | 7 | 21 |
| المساقات الاختيارية لمسار لأعمال | 2 | 6 |
| المساقات الاختيارية لمسار الهندسة | 4 | 12 |
| التدريب العملي | 1 | 6 |
| التدريب الوظيفي التعاوني | 2 | 30 |
| المجموع | 31 | 120 |
| الرمز | اسم المساق | الساعات المعتمدة |
|---|---|---|
| GE1005 |
الاتصال: قوة الكلمة
وصف المساق: يُعدّ الاتصال الواضح من أكثر المهارات أهمية وأقلها تقديرًا في قطاع التكنولوجيا. فحتى أكثر المشاريع ابتكارًا لن تحظى بالدعم أو التمويل أو الاهتمام ما لم تُعرض بطريقة يفهمها الآخرون ويهتمون بها. يهدف هذا المساق إلى سد هذه الفجوة، حيث يُزوّد الطلبة بالأدوات اللازمة لتحويل الأفكار التقنية المعقدة إلى قصص واضحة ومقنعة تلامس اهتمامات المستثمرين، وزملاء العمل، والعملاء، والجمهور العام. في عالم يعتمد النجاح فيه على مهارات الاتصال بقدر ما يعتمد على البرمجة، تصبح هذه المهارات أساسية لا غنى عنها. سيتعلم الطلبة كيفية صياغة سرديات تجعل أعمالهم ذات معنى وأثر، سواء في العروض التقديمية الحية، أو الكتابة المهنية، أو بناء حضور رقمي فعّال. يجمع المساق بين الأدوات العملية والتفكير الإبداعي، بدءًا من إعادة تصميم الشرائح الأكاديمية، إلى تقديم عروض بأسلوب “TED”، ومن كتابة ملخصات تنفيذية موجزة، إلى إطلاق حملات عبر وسائل التواصل الاجتماعي. وبنهاية المساق، سيكون لدى الطلبة مجموعة من الأعمال عالية الجودة، وثقة أكبر في قدرتهم على إيصال أفكارهم المؤثرة بفعالية. |
3 |
| GE1010 |
ريادة الأعمال: أساسيات
وصف المساق: يأخذ هذا المساق طلبة السنة الأولى في رحلة عملية عبر مراحل ريادة الأعمال، بدءًا من توليد الأفكار وصولًا إلى إطلاق المشاريع. ومن خلال التعلم التجريبي، سيتعرف الطلبة على كيفية تحديد المشكلات الواقعية، وبناء الحلول، والتحقق من جدوى الأفكار مع العملاء، وإنشاء النماذج الأولية، وتقديم مشاريعهم الريادية. يركز المساق على التعلم من خلال التطبيق، حيث يُشكّل الطلبة فرقًا ويعملون على أفكار مشاريع ناشئة حقيقية طوال الفصل الدراسي. وبالاستفادة من أدوات الذكاء الاصطناعي في مختلف مراحل المساق، سيتعلم الطلبة أساليب حديثة لبناء المشاريع في العصر الرقمي. بنهاية المساق، يكون الطلبة قد خاضوا تجربة متكاملة لدورة حياة المشروع الريادي، وطوروا عقلية ريادية، واكتسبوا مهارات عملية لتحويل الأفكار إلى مشاريع قابلة للتنفيذ. لا يشترط وجود خلفية مسبقة في مجال الأعمال، فقط الفضول والاستعداد لخوض تجربة ريادة الأعمال. |
3 |
| GE2005 |
الروح الإماراتية: بين أصالة الماضي وآفاق المستقبل
وصف المساق: يمكن هذا المساق الطلبة من تحصيل فهم شامل عن تاريخ الإمارات وثقافتها ومجتمعها ونظامها السياسي. سيتناول المساق بالدرس مسار تحول الإمارات من مجتمع تقليدي إلى دولة حديثة ذات حضور دولي وازن – تشمل الموضوعات التي سيتم تناولها: ممارسات حوكمة في دولة الإمارات، والتنمية الاقتصادية، والتراث الثقافي، والدور الذي تقوم به الإمارات على مستوى الشأن الإقليمي والدولي. يتناول المساق أيضاً قيم التسامح والاستدامة والابتكار التي تدعم رؤية الإمارات للمستقبل. سيكتسب الطلبة من خلال المحاضرات والمناقشات والمشاريع فهماً أعمق للهوية الفريدة لدولة الإمارات وعن إسهاماتها في المجتمع الدولي. |
3 |
| قم باختيار مساق واحد مما يلي (الأخلاقيات): | ||
| GE2310 |
الفلسفة في عصر الذكاء الاصطناعي: العقل والآلات والأخلاق
وصف المساق: يتناول هذا المساق بالدرس أسئلة جوهرية حول الوجود والمعرفة والأخلاق والطبيعة البشرية. سيتعرف الطلبة في هذا المساق على المدارس الفلسفية ونظريات الأخلاق الأساسية. كما ستناول الطلبة بالتحليل مفاهيم مثل العدالة والحقوق وطبيعة الخير. كما سيتعرض المساق مع الطلبة إلى الآثار الأخلاقية للذكاء الاصطناعي بما فيها أثره على قضايا الاستقلالية والخصوصية والتحيز في أنظمته – سيتناول الطلبة أيضاً، من خلال المناقشة والتفكير النقدي، مسألة كيف يتحدى الذكاء الاصطناعي الأطر الأخلاقية التقليدية وكيف يقوم بتشكيل الفلسفة الحديث. |
3 |
| GE2312 |
خصوصية البيانات والأمن: حماية المعلومات في العصر الرقمي
وصف المساق: يُركز هذا المساق على المبادئ والممارسات المرتبطة بخصوصية البيانات وأمنها في سياق الذكاء الاصطناعي والنظم القائمة على البيانات. سيتعلم الطلبة طرق التشفير، والتحكم في الوصول، وإخفاء الهوية، والتخزين الآمن للبيانات. كما سيغطي الطلبة المتطلبات التنظيمية: مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA)، بالإضافة إلى الاعتبارات الأخلاقية لحماية البيانات الحساسة. ستشمل الأنشطة العملية تصميم نظم ذكاء اصطناعي آمنة وتمارين لمحاكاة الاستجابة لقم باختراقات أمن البيانات. |
3 |
| GE2314 |
الأخلاق والقانون في الذكاء الاصطناعي: الابتكار المسؤول في مجال الأعمال والتكنولوجيا
وصف المساق: ينظر هذا المساق في الآثار القانونية والأخلاقية والمجتمعية للذكاء الاصطناعي في سياقات الأعمال. سيدرس الطلبة الأطر التنظيمية، والمعضلات الأخلاقية، والقضايا المتعلقة بتشغيل الذكاء الاصطناعي. ستشمل الموضوعات التي سيتم تغطيتها: التحيز في الذكاء الاصطناعي، والملكية الفكرية، وقوانين حماية البيانات، والاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي في صنع القرار. سيتم استخدام دراسات الحالة وسيناريوهات واقعية لتحليل تحديات ومسؤوليات استخدام الذكاء الاصطناعي في الأعمال. |
3 |
| GE2316 |
الذكاء الاصطناعي والإنسانية: التوازن بين الابتكار والمسؤولية والتاثير المجتمعي
وصف المساق: يُقدّم هذا المساق دراسة معمّقة للأبعاد الأخلاقية والمجتمعية المرتبطة بتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، ويهدف إلى تمكين الطلبة من اتخاذ قرارات مسؤولة عند تطوير أو استخدام أو التفاعل مع أنظمة الذكاء الاصطناعي. يغطي المساق المبادئ الأساسية لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك: العدالة، والشفافية، والمساءلة، والخصوصية. كما يستعرض التأثيرات المجتمعية الأوسع للذكاء الاصطناعي، مثل انعكاساته على فرص العمل، وعدم المساواة الاجتماعية، والسياسات العامة. ومن خلال الجمع بين الأطر النظرية ودراسات الحالة العملية، سيتعلم الطلبة كيفية تقييم التحديات الأخلاقية التي تطرحها تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعامل معها بوعي نقدي ومسؤولية عالية. |
3 |
| قم باختيار مساق واحد مما يلي (العلوم الاجتماعية): | ||
| GE2410 |
الذكاء الاصطناعي والسياسة: السلطة والسياسة ومستقبل الحوكمة
وصف المساق: يقدّم هذا المساق للطلبة فهما أساسياً عن الأنظمة السياسية، والحوكمة، والنظرية السياسية، والسياسات العامة. سيتناول الطلبة بالدرس من خلال هذا المساق مفاهيم أساسية كالسلطة، والديمقراطية، والسلوك السياسي، بالإضافة إلى هيكل الحكومات والعلاقات الدولية. كما سيتم التركيز على الكيفية التي يسهم بها الذكاء الاصطناعي في إعادة صياغة شكل الحملات السياسية، والحوكمة، والرأي العام في العصر الرقمي. |
3 |
| GE2412 |
السياسات العامة ومستقبل المجتمع: ممارسة الحكم بالذكاء الاصطناعي
وصف المساق: سيتعرف الطلبة من خلال هذا المساق على الأدوات والطرق المستخدمة لتقييم السياسات العامة وصياغتها. وتشمل الموضوعات التي سيتم تناولها إعداد السياسات العامة وتقييم أثرها وعمليات كيفية صنع القرار. سيتنظر المساق كذلك في الدور المتنامي للذكاء الاصطناعي في وضع السياسات العامة – لا سيما في تحليل البيانات والنمذجة التنبؤية وصنع القرار آلياً. سيدرس الطلبة كيف تُحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي تحولاً في تحليل السياسات الأمر الذي يُعزز القدرة على التنبؤ بالنتائج ويُحسّن من جودة وقيمة الحلول المقترحة للتحديات المجتمعية المعقدة. |
3 |
| قم باختيار مساقاً مما يلي (العلوم): | ||
| GE2510 |
الذكاء الاصطناعي في علم النفس والإدراك: الإنسان في مقابل الذكاء الاصطناعي
وصف المساق: يتناول هذا المساق مبادئ الإدراك البشري بما فيها الإدراك والذاكرة والتعلم واتخاذ القرار. سيدرس الطلبة في هذا المساق كيفية تأثير هذه العمليات المعرفية على السلوك والوظائف العقلية. كما سيقارن المساق الإدراك البشري بأنظمة الذكاء الاصطناعي مسلطاً الضوء على الاختلافات في التعلم وحل المشكلات ومعالجة المعلومات – سيكتسب الطلبة من خلال تحليل نقاط القوة والضعف بين الإدراك البشري وأنظمة الذكاء الاصطناعي من تحصيل فهم دقيق عن كيفية محاكاة الذكاء الاصطناعي للقدرات المعرفية البشرية، وتكاملها معها، ومقارنتها بها في سياقات مختلفة. |
3 |
| GE2512 |
الذكاء الاصطناعي لحياة مستدامة: مدن مستقبلية صديقية للبيئة وأكثر ذكاءً
وصف المساق: يتناول هذا المساق دور الذكاء الاصطناعي في تطوير المدن الذكية. وتشمل الموضوعات التي سيغطيها تحليلات البيانات الحضرية، وأنظمة النقل الذكية، وإدارة الطاقة، والسلامة العامة. سيتعلم الطلبة فيه كيفية الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين ظروف العيش في المدن وتحقيق الاستدامة. سيتم الاعتماد في المساق على دراسات الحالة والمشاريع الواقعية لتوضيح تطبيق الذكاء الاصطناعي في سياقات المدن الذكية |
3 |
| GE2514 |
تسخير الذكاء الاصطناعي للبحث والاكتشافات العلمية: تحقيق الإنجازات اعتمادا على علم البيانات
وصف المساق: يتناول هذا المساق الدور التحويلي للذكاء الاصطناعي في البحث العلمي والاكتشافات العلمية. سيتناول الطلبة بالدرس من خلال هذا المساق كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتسريع وتيرة البحث العلمي في مجالات مثل الفيزياء والكيمياء والأحياء وعلوم البيئة. وتحقيقا لهذا الهدف، سيغطي هذا المساق موضوعات مثل تحليل البيانات والمحاكاة والنمذجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي واستخدامه في وضع الفرضيات وتصميم التجارب. كما سيناقش الطلاب الآثار الأخلاقية للذكاء الاصطناعي في البحث العلمي، وإمكانية إسهامه في تعميم الوصول إلى المعرفة العلمية. |
3 |
| قم باختيار مساق واحد مما يلي (الآداب والعلوم الاجتماعية): | ||
| GE2610 |
العلوم الإنسانية الرقمية: الثقافة من خلال التكنولوجيا
وصف المساق: ينظر هذا المساق في التقاطعات بين التكنولوجيا والعلوم الإنسانية مع التركيز على كيفية مساهمة أدوات وأساليب الذكاء الرقمي والاصطناعي في تعزيز البحث في مجالات مثل الأدب والتاريخ والفلسفة. سيتعلم الطلبة كيفية تحليل البيانات النصية والتاريخية والثقافية وتمثيلها باستخدام التقنيات الرقمية. يغطي المساق مجالات معالجة اللغة الطبيعية، وتعلم الآلة، واستخراج البيانات لاكتشاف زوايا وأنماط جديدة في الموروث الثقافي الإنساني والسجلات التاريخية. |
3 |
| ENG2310 |
حقيبة أدوات المبتكر: إنتاج الوسائط المتعددة وتصميمها
وصف المساق: يركز هذا مساق على إنشاء محتوى الوسائط المتعددة ومعالجته، بما في ذلك الرسومات والصوت والفيديو. سيتعلم الطلبة من خلال هذا المساق كيفية استخدام أدوات وتقنيات لتصميم تجارب وسائط متعددة تفاعلية، مع التركيز على إنشاء المحتوى وتحسينه باستخدام الذكاء الاصطناعي. |
3 |
| الرمز | اسم المساق | الساعات المعتمدة |
|---|---|---|
| AI1110 |
حساب التفاضل والتكامل والجبر الخطي: رياضيات الذكاء الاصطناعي
وصف المساق: يمثل كل من الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل من أكثر فروع الرياضيات نضجًا وتنظيمًا، وقد تم توظيفهما على نطاق واسع في العلوم والهندسة. يقدّم هذا المساق مقدمة تأسيسية في كلا المجالين، مع التركيز على المفاهيم الأساسية، والأساليب الرياضية، وتفسيراتها الهندسية والتحليلية، إلى جانب تطبيقاتها في مجال الذكاء الاصطناعي. تشمل الموضوعات التي يغطيها المساق: الفضاءات الشعاعية، التحويلات الخطية، أنظمة المعادلات الخطية، القيم الذاتية، الاستمرارية، الاشتقاق، التكامل، وتطبيقاتها العملية. يهدف المساق إلى تزويد الطلبة بالأدوات الرياضية الأساسية التي تؤهلهم لدراسة المساقات المتقدمة في الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل، وللتعمق في مجالات الذكاء الاصطناعي، وعلوم البيانات، والنمذجة، وغيرها من التخصصات المرتبطة. |
3 |
| AI1120 |
الاحتمالات والإحصاء: رياضيات عدم اليقين
وصف المساق: يغطي مساق الاحتمالات والإحصاء المفاهيم الأساسية في الاحتمالات، والتحليل الإحصائي، ونمذجة البيانات مع التركيز على تطبيقات الذكاء الاصطناعي. سيتعلم الطلبة تطبيق التفكير الاحتمالي، واختبار الفرضيات، وتحليل الانحدار، وتوزيعات البيانات على مشكلات الذكاء الاصطناعي الواقعية. سيركز المساق على دور الإحصاء في مجال تعلم الآلة، والنمذجة التنبؤية، وعمليات صنع القرار – سيطور الطلبة من خلال أمثلة وتمارين عملية، المهارات اللازمة لتحليل البيانات وتفسيرها في سياقات الذكاء الاصطناعي. |
3 |
| الرمز | اسم المساق | الساعات المعتمدة |
|---|---|---|
| AI1010 |
آلات تفكر: الذكاء الاصطناعي (مقدمة)
وصف المساق: يهدف هذا المساق إلى تحديد ماهية الذكاء الاصطناعي وتقديم أمثلة على تطبيقاته تساعد في وضع سياق تاريخي لتطور هذه المجال المعرفي. سيتعمق الطلبة بعد هذه التوطئة في المفاهيم الأساسية لهذا المجال بما فيها خوارزميات البحث، ومقدمة في الأنماط الأساسية للتعلم الآلي، والرؤية الحاسوبية، ومعالجة اللغة الطبيعية. ويختتم المساق باستكشاف الآثار الأخلاقية للذكاء الاصطناعي، والنظر في التطورات المستقبلية المحتملة – ستمكن التمارين العملية الطلبة من استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي الأساسية، وتجربة التقنيات المناسبة لمشاكل محددة، ودراسة آثار تصميم المرتبطة بهذه التقنيات. ملحوظة: المرجح أن يتم تقييم الطلبة من خلال مشروع “تحدي البيانات” واختبارات شفوية. |
3 |
| AI1020 |
أجهزة الحاسوب والويب: داخل عوالم الآلة
وصف المساق: يقدّم هذا المساق سياقًا موسّعًا لمجال الحوسبة وهندسة الأنظمة، ويشكّل حلقة وصل بين مساق AI1030 والمساقات المتقدمة مثل نظم التشغيل، لغات البرمجة، والمترجمات. وبغض النظر عن كونه تمهيدًا لهذه المساقات، يهدف المساق إلى تمكين الطلبة من فهم كيفية عمل الحواسيب والشبكات، والمبادئ النظرية التي تقوم عليها، وكيفية تفاعل هذه العناصر لتشكيل تصميم برمجي عالي الأداء. سيتعرف الطلبة على الأسس التي تُمكّنهم من بناء فهم عميق للبنية التحتية الرقمية، بما يعزز قدرتهم على تطوير حلول برمجية فعالة في بيئات تقنية متقدمة. |
3 |
| AI1030 |
برمجة بايثون: تسخير إمكانات أجهزة الحاسوب
وصف المساق: يهدف هذه المساق إلى تزويد المبتدئين بأسس قوية في لغة بايثون للبرمجة التي تعتبر من إحدى أكثر لغات البرمجة استخداماً – سيغطي المساق أساسيات تركيب الجمل البرمجية باستخدام لغة بايثون، وأنواع البيانات، والمتغيرات، وهياكل التحكم (مثل الأكواد الحلقية والأكواد الشرطية)، والدوال، مما يُمكّن الطلبة من كتابة برامج بسيطة وفعّالة. سيُركّز المساق أيضاً على التعلم التطبيقي من خلال تمارين ومشاريع عملية تُساعد الطلبة على الاستخدام وتطبيق ما تعلموه. سيكتسب الطلبة بنهاية هذا المساق من تحصيل فهم عميق بمبادئ لغة بايثون الأساسية للبرمجة والمهارات اللازمة للتعامل مع مسائل أكثر تقدما مثل تحليل البيانات وتطوير الويب والأتمتة. |
3 |
| AI1215 |
تعلم الآلة: من البيانات إلى الذكاء
وصف المساق: يهدف هذا المساق التمهيدي إلى الإحاطة بالمفاهيم والتقنيات الأساسية والاستخدامات الأساسية الخاصة بمجال تعلم الآلة. وقد أعد هذا المساق للمبتدئين، ويغطي أساسيات التعلم الموجه وغير الموجه والتعلم المُعزّز، إضافة إلى لمحة عامة عن: خوارزميات تعلم الآلة الأكثر استخداما، ومعالجة المسبقة للبيانات، وتقييم النماذج. سيكتسب الطلاب من خلال ما هو مدرج في هذا المساق من تمارين نظرية وتطبيقية، خبرة عملية في بناء وتشغيل نماذج تعلم الآلة البسيطة. وستمكن الطلبة عند نهاية دراستهم لهذا المساق من تحصيل فهم جيد للمبادئ التي تُحرّك تقنيات تعلم الآلة وتأثيرها التحويلي في مختلف القطاعات. |
3 |
| AI1220 |
تطوير البرمجيات والتطبيقات المحمولة والويب: برمجة بلا حدود
وصف المساق: سيتعرف الطلبة من خلال هذا المساق على أساسيات كيفية تطوير البرمجيات والويب مع التركيز على تصميم التطبيقات وبنائها وتشغيلها. كما سيتعلم الطلبة لغات البرمجة وأطر العمل والأدوات الأساسية لإنشاء تطبيقات ويب ديناميكية وتفاعلية مع التركيز على دمج وظائف/أدوات الذكاء الاصطناعي. |
3 |
| AI1250 |
التعلم العميق والشبكات العصبية: عقل الذكاء الاصطناعي
وصف المساق: يزود هذا المساق الطلبة بأساس شامل يساعدهم على فهم مفاهيم التعلم العميق وتقنياته وتطبيقاته. يذكر أن التعلم العميق يُعدّ فرعا من فروع تعلم الآلة، حيث يُوظّف الشبكات العصبية لنمذجة أنماط مُعقّدة في البيانات – لقد تم إعداد هذا المساق للمبتدئين ويغطي موضوعات أساسية مثل هيكليات الشبكات العصبية، والدوال التفعيلية، والانتشار العكسي، وخوارزميات التحسين، بالإضافة إلى التعرف على بأطر عمل شائعة الاستخدام مثل PyTorch . يشكل هذا المساق مُتطلبا أساسيا وهاماً ستبنى عليه دراسة وفهم موضوعات مُتقدّمة في الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته. |
3 |
| الرمز | اسم المساق | الساعات المعتمدة |
|---|---|---|
| BUS1010 |
الاقتصاد: فهم الأسواق وعالم المال
وصف المساق: يُقدّم هذا المساق مقدمة تأسيسية في مبادئ الاقتصاد الجزئي والكلي، مع تركيز خاص على كيفية تأثير التقنيات الحديثة، ولا سيما الذكاء الاصطناعي، في إعادة تشكيل المشهد الاقتصادي العالمي . سيتناول الطلبة مفاهيم أساسية مثل: العرض والطلب، توازن السوق، سلوك المستهلك والمنتج، هيكليات الأسواق، ومؤشرات الاقتصاد الكلي بما في ذلك: الناتج المحلي الإجمالي، التضخم، والبطالة. ومن خلال المحاضرات، ودراسات الحالة، والجلسات التطبيقية، سيتعلم الطلبة كيفية تقييم دور الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات الاقتصادية، وأسواق العمل، والتحليلات التنبؤية. وبنهاية المساق، سيكون الطلبة قادرين على تطبيق التفكير الاقتصادي على سيناريوهات واقعية وتقييم آثارها الاقتصادية بشكل نقدي ومدروس. |
3 |
| BUS1015 |
المالية والمحاسبة: إتقان إدارة الشؤون المالية للأعمال
وصف المساق:يُغطي هذا المساق المبادئ الأساسية في المحاسبة المالية والإدارية، بما في ذلك إعداد البيانات المالية، إعداد الموازنات، وتحليل التكاليف. سيتعلم الطلبة كيفية تسجيل وتصنيف وتفسير المعاملات المالية، بما يتيح لهم فهم الوضع المالي للمؤسسات واتخاذ قرارات مستنيرة. كما يستعرض المساق دور تقنيات الذكاء الاصطناعي في تطوير ممارسات المحاسبة، مع التركيز على أتمتة إدخال البيانات، التحليل المالي، واكتشاف الاحتيال. ومن خلال التمارين التطبيقية، سيكتسب الطلبة فهمًا عمليًا لكيفية توظيف الذكاء الاصطناعي لتعزيز كفاءة ودقة العمليات المحاسبية. |
3 |
| BUS2010 |
إدارة المشاريع: من التصور إلى التنفيذ
وصف المساق:يغطي هذا المساق المبادئ الأساسية لإدارة المشاريع مع تركيز الاهتمام بالمشاريع القائمة على أو المدعومة بالذكاء الاصطناعي. سيتعلم الطلبة كيفية تطبيق أو توظيف المقاربات التقليدية والمرنة التي تساعد في تخطيط وتنفيذ ومتابعة المشاريع التي تنطوي على استخدام تكنولوجيا من تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي. سيناول المساق بالدرس كذلك التحديات التي يطرحها الذكاء الاصطناعي والخاصة على سبيل المثال بإدارة البيانات والمخاوف الأخلاقية وديناميكيات فرق العمل بالتوازي مع تعريف الطلاب بأدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة باتخاذ القرارات وتتبع الأداء وإدارة المخاطر. سيكتسب الطلبة أيضاً مهارات عملية لقيادة مشاريع ناجحة مرتبطة بالذكاء الاصطناعي في مختلف القطاعات. |
3 |
| BUS2015 |
العمل الجماعي والقيادة: بناء فرق عمل عالية الأداء
وصف المساق: يتناول هذا المساق المبادئ الأساسية للعمل الجماعي الفعال، وأساليب القيادة، والتواصل، وحل النزاعات. سيتعلم الطلبة استراتيجيات بناء فرق عمل متماسكة عالية الأداء، وكيفية بناء وتطوير مهارات القيادة في بيئات متنوعة. كما سيتطرق هذا المساق إلى دور الذكاء الاصطناعي في تعزيز ديناميكية الفريق، وصنع القرار، وعمليات القيادة بما في ذلك استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لإدارة الفريق، وتحليل الأداء، وحل المشكلات. ستُعدّ دراسات الحالة العملية والأنشطة التفاعلية الطلاب للقيادة في عالم تقوده التكنولوجيا. |
3 |
| BUS2020 |
التسويق والعلاقات العامة: بناء العلامات التجارية وتعزيز أثرها
وصف المساق: يستكشف هذا المساق استخدام الذكاء الاصطناعي في التسويق ووسائل التواصل الاجتماعي، بما يشمل: تقسيم العملاء، تحليل المشاعر، التوصيات المخصصة، وتسويق المؤثرين. سيتعلم الطلبة كيفية توظيف أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات وتحسين استراتيجيات التسويق الرقمي عبر منصات التواصل الاجتماعي، بما يعزز فعالية الحملات ويُسهم في الوصول إلى الجمهور المستهدف بشكل أكثر دقة وتأثيرًا. |
3 |
| BUS3015 |
دراسات حالة في الذكاء الاصطناعي للأعمال: رؤى، ممارسات مثلى، وتأثير السوق
وصف المساق: يستعرض هذا المساق تطبيقات الذكاء الاصطناعي في سياقات الأعمال المختلفة من خلال تحليل دراسات حالة واقعية. سيتناول الطلبة كيفية استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في دفع الابتكار، وتحسين العمليات، وتعزيز الميزة التنافسية عبر قطاعات متعددة. يغطي المساق مفاهيم رئيسية مثل: تعلم الآلة، ومعالجة اللغة الطبيعية، والتحليلات التنبؤية، وكيفية دمج هذه التقنيات ضمن الاستراتيجيات التجارية. كما سيتعلم الطلبة كيفية تقييم الأبعاد الأخلاقية والتأثيرات المجتمعية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في قطاع الأعمال. |
3 |
| BUS3020 |
استراتيجية الأعمال: بناء الميزة التنافسية
المتطلب السابق: BUS1015 وصف المساق: يستعرض هذا المساق تكامل اتخاذ القرار القائم على البيانات مع التخطيط الاستراتيجي في المؤسسات الحديثة. سيتعلم الطلبة تقنيات متقدمة في تحليل البيانات، التنبؤ، ومؤشرات الأداء لدفع نجاح الأعمال. |
3 |
| الرمز | اسم المساق | الساعات المعتمدة |
|---|---|---|
| قم باختيار مساقين مما يلي: | ||
| BUS2315 |
تصميم منتجات الذكاء الاصطناعي: من الفكرة إلى التنفيذ
وصف المساق: يغطي هذا المساق العملية الكاملة لتصميم وتطوير المنتجات المدعومة بالذكاء الاصطناعي – سيتعلم الطلبة من خلال هذا المساق منهجية التصميم الذي يكون فيه التركيز على المستخدم، والنمذجة الأولية، وعملية التطوير المرن، ودمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في المنتجات. كما سيتم تناول تحليل دراسات حالة لمنتجات ناجحة مدعومة بالذكاء الاصطناعي. |
3 |
| BUS2320 |
التجارة الإلكترونية: تطوير الأسواق الرقمية وإطلاقها وتوسيع نطاقها
وصف المساق:يشكل هذا المساق مدخلا عاماً يتناول بالدرس مبادئ واستراتيجيات وأدوات التجارة الإلكترونية والتسويق الرقمي في بيئة الأعمال الحديثة. ستعرف الطلبة فيه على ديناميكيات نماذج الأعمال الإلكترونية، وقنوات التسويق الرقمي، ودمج التكنولوجيا لتعزيز تفاعل العملاء وزيادة المبيعات. وستشمل الموضوعات منصات التجارة الإلكترونية، وتحسين محركات البحث (SEO)، والتسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي، والتسويق بالمحتوى، والتسويق عبر البريد الإلكتروني، والتحليلات، والاعتبارات القانونية والأخلاقية للأعمال الرقمية. سيُطوّر الطلبة أيضاً من خلال دراسات الحالة والمشاريع العملية والتطبيقات العملية، المهارات اللازمة لتصميم وتنفيذ وإدارة حملات فعالة للتجارة الإلكترونية والتسويق الرقمي. |
3 |
| BUS2325 |
التفكير التصميمي للأعمال: الابتكار والإبداع
وصف المساق: يستعرض هذا المساق مقدمة في مبادئ وممارسات التفكير التصميمي والإبداع حسب تطبيقها ضمن سياق الابتكار في الأعمال. سيتعلم الطلبة كيفية استخدام منهجيات التصميم المرتكزة على الإنسان لحل المشكلات المعقدة، وتعزيز الابتكار، وخلق قيمة مضافة للعملاء. ومن خلال مشاريع تطبيقية، ودراسات حالة، وأنشطة تعاونية، سيطوّر الطلبة مهارات في التعاطف، وتوليد الأفكار، والنمذجة الأولية، والاختبار. يُركّز المساق على أهمية الإبداع، والتفكير النقدي، وحل المشكلات التكراري في دفع نجاح الأعمال ضمن اقتصاد عالمي سريع التغير. |
3 |
| BUS3310 |
الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا المالية: الثورة الرقمية في الخدمات المصرفية والاستثمار
المتطلب السابق: BUS1015 و ENG3010 |
3 |
| BUS3315 |
الذكاء المعزز: تكامل الإنسان والآلة
وصف المساق: يتناول هذا المساق كيفية تعاون أنظمة الذكاء الاصطناعي مع البشر لتعزيز الإنتاجية ودعم اتخاذ القرار في بيئات العمل. تشمل الموضوعات التي يغطيها المساق: تصميم التفاعل بين الإنسان والذكاء الاصطناعي، الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير، بناء الثقة في الأنظمة الذكية، والاعتبارات الأخلاقية المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في سوق العمل. |
3 |
| BUS3320 |
سلاسل التوريد: خفض التكاليف وتسريع التوريد بالذكاء الاصطناعي
المتطلب السابق: BUS3015 |
3 |
| الرمز | اسم المساق | الساعات المعتمدة |
|---|---|---|
| قم باختيار أربعة مساقات مما يلي: | ||
| ENG1010 |
الخوارزميات وهياكل البيانات: وصفة الأكواد البرمجية القوية
المتطلب السابق: وصف المساق: يغطي هذا المساق تصميم وتحليل وتنفيذ الخوارزميات الأساسية وهياكل البيانات مع التركيز على الكفاءة وتقنيات حل المشكلات. |
3 |
| ENG2010 |
DevOps والخدمات السحابية: السرعة والأتمتة والتشغيل
وصف المساق: يُقدّم هذا المساق المبادئ والممارسات الأساسية في مجال DevOps والخدمات السحابية، مع التركيز على تطبيقها في مشاريع الذكاء الاصطناعي. سيتعلم الطلاب مفاهيم التكامل المستمر/النشر المستمر (CI/CD)، والبنية التحتية كرمز (IaC)، بالإضافة إلى مزوّدي الخدمات السحابية مثل AWS وAzure وGoogle Cloud. كما يغطي المساق تقنيات الحاويات (Containerization)، وإدارة التنسيق (Orchestration)، ومراقبة تطبيقات الذكاء الاصطناعي. |
3 |
| ENG2020 |
معالجة اللغة الطبيعية: لغة الذكاء الاصطناعي
المتطلب السابق: AI1215 تعلم الآلة |
3 |
| ENG2030 |
الذكاء الاصطناعي التوليدي: آلات مبدعة
وصف المساق: يقدم هذا المساق التمهيدي الخاص بالذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج الأساسية نظرة شاملة عن الطرق والتقنيات التي تُشغّل نظم الذكاء الاصطناعي الحديثة والقادرة على توليد مواد متعددة الوسائط مثل النصوص المكتوبة والصور والأصوات والرسوم البيانية وأنواع أخرى من البيانات. سيتناول المساق كذلك بالدرس المبادئ الأساسية للنماذج التوليدية بما فيها هيكليات المحولات المتقدمة ونماذج الانتشار وتقنيات الانحدار التلقائي إضافة إلى تطبيقاتها في مجالات: معالجة اللغة الطبيعية والرؤية الحاسوبية وغيرها من المجالات الأخرى. سيُّمكن المساق من خلال تركيزه على الجوانب العملية والتطبيقية الطلبة من فهم وتطبيق أحدث الأساليب مع تقييم آثارها وقيودها الأخلاقية – يعدّ هذا المساق مثالياً لمن يسعون إلى تسخير قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي آخذين بعين الاعتبار أبعاده المنهجية والأخلاقية. |
3 |
| ENG2315 |
التفاعل بين الإنسان والحاسوب: تصميم نظم سهلة الاستخدام
وصف المساق: التفاعل بين الإنسان والحاسوب (HCI) هو دراسة كيفية تفاعل الناس مع أجهزة الحاسوب، وكيفية تطوير تكنولوجيات سهلة الاستخدام وفعالة. سيطلع الطلبة من خلال هذا المساق على المبادئ والطرق والتقنيات المستخدمة لتصميم الأنظمة التفاعلية وتنفيذها وتقييمها. كما سيتعلم الطلبة طرق التصميم المرتكز على المستخدم واختبار قابلية الاستخدام وأحدث التوجهات في مجال التفاعل بين الإنسان والحاسوب، بما في ذلك الواقع الافتراضي والواقع المعزز وواجهات الأجهزة المحمولة. يجمع المساق بين الأسس النظرية والتطبيقات العملية، مما سيُمكّن الطلاب من تصميم تجارب مستخدم سهلة بديهية وممتعة. |
3 |
| ENG2320 |
البيانات الاصطناعية في عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي
وصف المساق: يركز هذا المساق على توليد البيانات الاصطناعية وتوظيفها باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي. سيتناول الطلبة بالدرس النماذج التوليدية – مثل الشبكات التوليدية التنافسية (GANs) والمشفرات التلقائية المتغيرة (VAEs)، وتطبيقاتها في إنشاء مجموعات بيانات واقعية. كما سيغطي المساق الأمور الأخلاقية والتحيزات المحتملة في البيانات المُولّدة بالذكاء الاصطناعي. |
3 |
| ENG2325 |
قواعد البيانات: تنظيم البيانات وتخزينها وتوسيع نطاقها
المتطلب السابق: AI1030: البرمجة بلغة بايثون وصف المساق: يهدف هذا المساق إلى تمكين الطلبة من تحصيل فهم أساسي عن كيفية تنظيم البيانات وتخزينها والبحث عنها وإدارتها في الأنظمة الرقمية. سيستخدم الطلبة أطر عمل مثل Pandas وSQLAlchemy لمعالجة البيانات وتحليلها ومعالجتها بكفاءة. كما سيتعلمون كيفية توظيف هيكليات بيانات Pandas مثل DataFrames وSeries لفلترة مجموعات البيانات وتحويلها وتحليلها، بالإضافة إلى كيفية ربط Python بقواعد البيانات لضمان تكامل سلس للبيانات. كما سيغطي المساق مفاهيم قواعد البيانات الأساسية بما فيها النماذج العلائقية واستعلاماتSQL وتطبيع البيانات. |
3 |
| ENG2330 |
تجريف الويب واستخراج البيانات: حمى البيانات
المتطلب السابق: AI1030: البرمجة بلغة بايثون وصف المساق: يعتبر هذا المساق مقدمة عامة عن تقنيات تجريف الويب (Web Scraping) واستخلاص البينات منها. سيتعلم الطلبة من خلال هذا المساق على كيفية استخراج البيانات من الويب وفلترتها وتحليلها باستخدام أدوات ومكتبات متنوعة. سيغطّي هذا المساق – لتحقيق هذا الهدف – خوارزميات استخراج البيانات، والمعالجة المسبقة للبيانات، والاعتبارات الأخلاقية لاستخلاص البيانات من الويب. كما سيتم التركيز على التطبيقات العملية في سياقات مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. |
3 |
| ENG2335 |
الرؤية الحاسوبية: آلات مُبصرة
المتطلبات السابقة: MTH1120 الاحتمالات والإحصاء، AI1215 تعلم الآلة وصف المساق: يشكل هذا المساق مقدمة عن المفاهيم والتقنيات الأساسية الخاصة بمجال الرؤية الحاسوبية، الذي يعد واحدا من المجالات الرئيسة ضمن مجال الذكاء الاصطناعي المعرفي. سيتعلم الطلبة من خلال هذا المساق كيفية معالجة الصور، واستخلاص السمات المميزة، وكيفية التعرف على الأجسام، وتصنيف الصور. سيُغطي هذا المساق أيضاً كلاً من المنهجيات التقليدية وطرق التعلم العميق الحديثة بما فيها الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) ومحولات الرؤية. سيتعرف الطلبة على كذلك على التطبيقات العملية للرؤية الحاسوبية في قطاعات مثل الرعاية الصحية، والسيارات، وتجارة التجزئة من خلال مشاريع عملية. |
3 |
| ENG2405 |
هندسة أوامر الذكاء الاصطناعي: تحسين استجابات الذكاء الاصطناعي
المتطلب السابق: AI1215: تعلم الآلة وصف المساق: يتعرف الطلبة من خلال هذا المساق على الاستخدام العملي لأدوات الذكاء الاصطناعي وفن هندسة الأوامر، بما يمكنهم من امتلاك القدرة على التفاعل بفعالية مع نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية والاستفادة منها، مثل ChatGPT وDALL·E وغيرها من النماذج اللغوية الكبيرة الأخرى. سيتعلم الطلبة كيفية صياغة أوامر دقيقة، وتحسين مخرجات الذكاء الاصطناعي، وكيفية توظيف هذه الأدوات في مجالات مُختلفة، بما فيها إنشاء المحتوى وحل المشكلات والأتمتة. |
3 |
| ENG2420 |
شبكات البيانات وطرق ربط الاتصال بينها: ربط العالم الرقمي
المتطلب السابق: AI1020: الحواسيب والإنترنت وصف المساق: يغطي هذا المساق مبادئ كيفية ربط الاتصال بين قواعد البيانات والشبكات الحاسوبية، بما في ذلك البروتوكولات والهيكليات والأمن. سيتعرف الطلبة من خلال هذا المساق على كيفية نقل البيانات وتوجيهها وتأمينها عبر الشبكات مع التركيز على دعم التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي ونظم إنترنت الأشياء. |
3 |
| ENG2425 |
من النماذج اللغوية الكبيرة إلى روبوتات الدردشة: الأساليب والهندسة
المتطلب السابق: ENG2030: الذكاء الاصطناعي التوليدي وصف المساق: ينظر هذا المساق في موضوع الانتقال من النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) إلى روبوتات الدردشة الوظيفية. كما يغطي الأساليب والممارسات الهندسية اللازمة لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي التحادثي وتشغيلها وصيانتها. سيغطي الطلاب أيضاً موضوع معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وإدارة الحوار، ودمج النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) في روبوتات الدردشة. كما يتناول المساق الاعتبارات الأخلاقية وتحسين الأداء. |
3 |
| ENG2430 |
عرض البيانات: من البيانات إلى القرارات
المتطلب السابق: MTH1120: الاحتمالات والإحصاء وصف المساق: سيتعلم الطلبة من خلال هذا المساق الطلاب كيفية عرض البيانات وتفسيرها بفعالية باستخدام أدوات وتقنيات رسومية. سيتم التركيز على إنشاء تمثيلات بصرية لمجموعات البيانات المعقدة، بما في ذلك تلك التي تُولّدها أنظمة الذكاء الاصطناعي لدعم عملية اتخاذ القرار وسردياتها. |
3 |
| ENG2440 |
التصوير الطبي والرعاية الصحية المدعومة بالذكاء الاصطناعي: خوارزميات في خدمة صحة الإنسان
المتطلب السابق: AI1250: التعلم العميق والشبكات العصبية وصف المساق: يركز هذا المساق على استخدامات الذكاء الاصطناعي في قطاع الرعاية الصحية، وسيتعلم من خلاله الطلبة كيفية الاستفادة من تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي لتحسين مستويات تعافي المرضى، وتبسيط عمليات/إجراءات الرعاية الصحية، وتطوير البحوث الطبية. ستشمل الموضوعات التي سيتم تناولها عمليات التشخيص المدعومة بالذكاء الاصطناعي، والطب الدقيق (الشخصي)، والتحليلات التنبؤية لرعاية المرضى، واستخدام الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية. كما ستتناول المساق بالدرس الاعتبارات الأخلاقية والتحديات التنظيمية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية. |
3 |
| ENG2445 |
الروبوتات: بزوغ عصر الآلات الذكية
المتطلب السابق: ENG1010: هيكليات الخوارزميات والبيانات: قلب البرمجة النابض وصف المساق: يمثل هذا المساق مدخلاً تمهيدياً يقدم للطلبة نظرة عامة عن المفاهيم والأنظمة والاستخدامات الأساسية للروبوتات بما في ذلك تصميم الروبوتات وبرمجتها ونظم التحكم والاستشعار. سيتعرف الطلبة أيضا من خلال هذا المساق على أنواع الروبوتات المختلفة ومكوناتها واستعمالاتها في البيئات الصناعية وغير الصناعية. كما سيتعمق هذا المساق في دراسة أحدث التطورات في مجال الروبوتات، مثل التخطيط الروبوتي والتحكم الديناميكي والتفاعل بين الإنسان والروبوت. |
3 |
| ENG2510 |
التعرف على الكلام وتركيبه: آلات متكلمة
المتطلب السابق: ENG2020: معالجة اللغة الطبيعية وصف المساق: يتناول هذا المساق بالدرس التقنيات والخوارزميات الخاصة بالتعرف على الكلام وتركيبه، وسيتعرف الطلبة من خلاله على طرق النمذجة الصوتية، ونمذجة اللغة، ومعالجة إشارات الكلام. كما سيتناول المساق طرق تطوير التطبيقات المعتمدة على الكلام ودمج تقنيات الكلام في أنظمة الذكاء الاصطناعي – ستعزز الأعمال في المختبر والمشاريع العملية هذه المفاهيم النظرية. |
3 |
| ENG3010 |
علم البيانات: من أرقام إلى معرفة
المتطلب السابق: AI1215 Machine Learning وصف المساق: بشكل هذا المساق مدخلاً يتعرف من خلاله الطلبة على أساسيات علم البيانات وكيفية استخراج البيانات مع التركيز على تقنيات استخلاص الأنماط وبناء فهم ذي معنى وقيمة عن مجموعات البيانات الضخمة. تشمل الموضوعات التي سيتم تناولها: المعالجة المسبقة للبيانات، والتجميع، والتصنيف، واستخلاص قواعد الارتباط، واكتشاف الاستثناءات. سيكتسب الطلبة خبرة عملية في استخدام أدوات مثل بايثون، وR، وSQL لتحليل مجموعات البيانات وحل المشكلات المعقدة. |
3 |
| ENG3310 |
التعلم التعزيزي: ميكانيزمات الذكاء الاصطناعي للتعلم الذاتي
المتطلب السابق: AI1215: تعلم الآلة وصف المساق: يتعرف الطلبة من خلال هذا المساق على مبادئ وخوارزميات التعلم التعزيزي، وهو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يُركز على تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على اتخاذ قرارات متتالية في بيئات ديناميكية. ستشمل الموضوعات التي سيتم تناولها بالدرس عمليات ماركوف لاتخاذ القرار (MDPs)، ودوال القيمة، وتحسين السياسات، والتعلم الكمي (Q-learning)، والتعلم التعزيزي العميق، وتطبيقاته في الروبوتات، والألعاب، والأنظمة ذاتية التشغيل. |
3 |
| ENG3410 |
الذكاء الاصطناعي التوليدي متعدد الوسائط: نحو أبعد الواقع
المتطلب السابق: ENG2030: الذكاء الاصطناعي التوليدي وصف المساق: يركز هذا المساق على نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية القادرة على معالجة البيانات وتوليدها عبر وسائط متعددة، مثل النصوص، والصور والصوت والفيديو. كما سيتناول الطلاب بالدرس هياكل مثل المحولات وشبكات GAN ونماذج الانتشار، ويتعلمون كيفية بناء أنظمة قادرة على إنجاز مهام مثل توليد الصور من النصوص، وتوليف الفيديوهات، والاسترجاع متعدد الوسائط. |
3 |
| ENG3420 |
البيانات الضخمة: التحكم في سيل البيانات الجارف
المتطلب السابق: ENG3010: علم البيانات وصف المساق: يهدف هذا المساق إلى تمكين الطلبة من تعميق فهمهم لتكنولوجيا البيانات الضخمة ودورها بالنسبة لأنظمة الذكاء الاصطناعي. سيتعلم الطلبة من خلال هذا المساق طرق المرتبطة بجمع وتخزين ومعالجة وتحليل البيانات الخاصة بمجموعات البيانات الضخمة. ستشمل الموضوعات دراسة أطر الحوسبة الموزعة (مثل Spark)، وطرق استخلاص البيانات، وتطبيقات تعلم الآلة الخاصة بالبيانات الضخمة. كما سيغطي المساق تحديات مثل قابلية توسع النطاق، وجودة البيانات، والمعالجة الفورية. |
3 |
| GE2612 |
حقيبة أدوات المبتكر: إنتاج الوسائط المتعددة وتصميمها
وصف المساق: يتناول هذا المساق التقاطع بين الرؤية الحاسوبية والرسومات ثلاثية الأبعاد والواقع المختلط (MR). تشمل الموضوعات إعادة بناء الصور ثلاثية الأبعاد، واستشعار العمق، والواقع المعزز (AR)، والواقع الافتراضي (VR)، ودمج الذكاء الاصطناعي مع تقنيات الواقع المختلط في تطبيقات الألعاب والرعاية الصحية والتعليم |
3 |
| الرمز | اسم المساق | الساعات المعتمدة |
|---|---|---|
| AI2990 |
تجربة التدريب العملي: الاستعداد لدخول سوق العمل
وصف المساق:وصف المساق: يتيح التدريب العملي للطلبة فرصة اكتساب خبرة عملية تساعدهم في تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في بيئات عمل حقيقية، حيث سيعمل الطلبة مع شركاء في القطاع أو مختبرات بحثية لحل مشكلات عملية واكتساب مهارات مهنية واستكشاف فرص العمل في مجال الذكاء الاصطناعي. |
6 |
| الرمز | اسم المساق | الساعات المعتمدة |
|---|---|---|
| AI4990 |
التدريب الوظيفي التعاوني (Co-Op) 1: التعلم بالممارسة في العالم الحقيقي
وصف المساق: يوفّر هذا المساق تجربة عملية إضافية في بيئة واقعية من خلال العمل في شركة، شركة ناشئة، أو مختبر أبحاث. يشمل المساق توظيفًا بدوام كامل خلال فترة التدريب. |
15 |
| AI4995 |
التدريب الوظيفي (Co-Op) 2: التعلم بالممارسة في العالم الحقيقي
المتطلب السابق: AI4990 وصف المساق: يوفّر هذا المساق تجربة عملية إضافية في بيئة واقعية من خلال العمل في شركة، شركة ناشئة، أو مختبر أبحاث. يشمل المساق توظيفًا بدوام كامل خلال فترة التدريب. |
15 |
يُطلب من المتقدمين تقديم شهادة الثانوية العامة متضمنة الدرجات النهائية أو النتائج الأولية للمساقات الدراسية.
ينبغي على الطلبة إثبات إتقانهم لهذه المهارة من خلال نتائجهم المتميزة في مواد الرياضيات والعلوم في المرحلة الثانوية، وخاصةً في المستويات المتقدمة. كما يمكن، كبديل (أو إضافةً إلى ذلك)، إثبات مستواهم من خلال تحقيق درجات عالية في الاختبارات الموحدة مثل اختبار SAT للرياضيات.
تتجلى قوة مهارات التواصل لدى الطالب من خلال تفوقه الدراسي في مواد مثل اللغة الإنجليزية، والمشاركة في المناظرات أو المسرح، سواءً داخل الفصل الدراسي أو من خلال الأنشطة اللاصفِّية. كما يُنصح الطلبة – لهذا الغرض – بتقديم فيديو قصير يوضح سبب اهتمامهم ببرامج جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي وأهدافهم وكيف يخططون لتطبيق معارفهم.
تُعدّ مهارات القيادة وروح الريادة أمراً بالغ الأهمية للنجاح في برنامج البكالوريوس. ويمكن للطلبة إثبات هذه المهارة من خلال تقديم أمثلة على توليهم لأدوار قيادية في أنشطة مدرسية أو من خلال مبادرات تطوعية أو من خلال مشاركتهم الفعلية في شركات أو مشاريع.
لا يُشترط امتلاك خبرة سابقة في البرمجة للالتحاق ببرنامج البكالوريوس، غير أنه إذا أمكن إثبات الكفاءة في البرمجة من خلال GitHub أو أي منصة مفتوحة المصدر أخرى، فسيمنح ذلك الطالب ميزة إضافية تؤهله كي يُقبل في هذا البرنامج كما قد يُعفيه ذلك من دخول دورات البرمجة الأساسية.
قد تكون درجات الطالب في المرحلة الثانوية التي تظهر قوة مهاراته التواصلية، كافية لإثبات مستوى إجادته للغة الإنجليزية؛ غير أنه في حال كانت دراسة الطالب في المرحلة الثانوية بلغة أخرى غير الإنجليزية أو إذا لم تكن درجاتهم في اللغة الإنجليزية قوية، فسيستلزم ذلك من الطالب تقديم إثبات يظهر مستوى إجادته للغة الإنجليزية. أبسط طريقة للقيام بذلك هي تقديم نتائج اختبارات معيارية – مثل اختبار الـ IELTS أو TOEFL (بدرجة لا تقل عن 6.5 بالنسبة لاختبار IELTS أو درجة إجمالية لا تقل عن 90 بالنسبة لاختبار TOEFL iBT).
يُطلب من المتقدمين تقديم إفادة شخصية تسلط الضوء على شغفهم بمجال الذكاء الاصطناعي، وتأثيره المجتمعي، وطموحاتهم المهنية.
يُوصى بتقديم خطابات توصية، لكنها ليست إلزامية. يمكن للمتقدم ترشيح ما يصل إلى شخصين من المعلمين أو المشرفين أو المرشدين الأكاديميين.
يُوصى بتقديم محفظة تقنية، لكنها ليست إلزامية. يمكن للمتقدمين مشاركة روابط GitHub أو أي منصات أخرى تُظهر مشاريعهم في الذكاء الاصطناعي وخبراتهم التقنية.
باعتبارنا برنامجاً متميزاً تخصصيا في الذكاء الاصطناعي، فإننا نبحث عن مواهب استثنائية تتمتع بسجل حافل من الإنجازات في مجالات مختلفة:
- مسابقات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM ) بما فيها: أولمبياد الرياضيات الدولي، أولمبياد المعلوماتية الدولي، أولمبياد الذكاء الاصطناعي الدولي (IOAI)أولمبياد الفيزياء الدولي (IPhO)، أولمبياد الأحياء الدولي (IBO)، أولمبياد الكيمياء الدولي (IChO)، أولمبياد اللغويات الدولي (IOL)، أولمبياد الروبوتية العالمي (WRO)، أولمبياد الحوسبة في الولايات المتحدة الأمريكية، المعرض الدولي للعلوم والهندسة (ISEF)، مسابقة الرياضيات الأمريكية (AMC)، أولمبياد الحوسبة في الولايات المتحدة الأمريكية (USACO)، أو غيرها من مسابقات STEM على المستوى الدولي/الوطني.
- مسابقات الأعمال والابتكار: مسابقات ريادة الأعمال أو إنجازات المؤسسين/الشركات الناشئة، أو مسابقات دراسات الحالة التجارية.
- الفنون والعلوم الإنسانية والنخبة من الرياضيين: بطولة العالم للمناظرة المدرسية، والمعارض الفنية الكبرى، والإنجازات الموسيقية، أو سجل مستدام من الإنجازات في الرياضات النخبوية.
قد يُطلب من المتقدمين الذين تم اختيارهم إجراء مقابلة شخصية عبر الإنترنت.
يجب تقديم طلب واحد فقط لكل دورة قبول؛ يُنصح بعدم تقديم طلبات متعددة.
[wps_table style=”default”]
| فتح باب التقديم | الموعد النهائي لـ (ED) | عرض القرار المبكر | الموعد النهائي لـ (RD) | الموعد النهائي (RD) |
|---|---|---|---|---|
| 1 سبتمبر 2025 (الـ 8 صباحًا بتوقيت الإمارات) |
15 نوفمبر 2025 (الـ 5 مساءً بتوقيت الإمارات) |
31 ديسمبر 2025 (الـ 5 مساءً بتوقيت الإمارات) |
30 أبريل 2025 (الـ 5 مساءً بتوقيت الإمارات) |
15 يونيو 2026 (الـ 5 مساءً بتوقيت الإمارات) |
[/wps_table]
طلب القبول المبكر (ED) هو التزام مُلزم. في حال قبوله، يكون المتقدم مُلزمًا قانونيًا وأخلاقيًا بالدراسة في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي وسحب جميع طلباته من أي جامعة أو مؤسسة أخرى. تُراجع جميع طلبات القبول المبكر (ED) وطلبات القبول الاعتيادية (RD) بشكل دوري، لذا يُنصح بالتقديم المُبكر.
للاستفسارات، يُرجى مراسلتنا عبر البريد الإلكتروني ai.ug@mbzuai.ac.ae القبول تنافسي للغاية، والأماكن محدودة في الدفعة الجديدة.
تتوفر معلومات تفصيلية حول عملية التقديم والمنح الدراسية عبر الرابط التالي هنا.
ويتعين على الطالب التسجيل في خمسة (5) مساقات بثلاث (3) ساعات معتمدة لكل فصل دراسي خلال أول سنتين. كما يجب على الطالب خلال الصيف الذي يلي السنة الثانية استكمال تدريب عملي بست (6) ساعات معتمدة سواء في الإمارات أو خارجها.
أما في السنة الثالثة، فإن الطالب يكون ملزماً بالتسجيل في أربعة (4) مساقات بثلاث (3) ساعات معتمدة لكل فصل دراسي، غير أنه بإمكانه التسجيل في مساق خامس بثلاث (3) ساعات معتمدة في أي من الفصلين أو كليهما لأغراض إثراء برنامجه الدراسي أو التعويض.
وفي السنة الرابعة، سيعمل الطالب خارج الحرم الجامعي بدوام كامل في تجربة تدريب وظيفي تعاوني في شركة خاصة أو شركة ناشئة أو جهة حكومية أو مؤسسة أكاديمية، مع ملاحظة أن الهدف من هذا التدريب الوظيفي في بيئة مهنية هو اكتساب الطالب لمهارات عملية من خلالها يوظف معارفه الأكاديمية ويستغلها في إيجاد أو تطوير حلول عملية لمشكلات حقيقية.
في ما يلي خطة دراسية نموذجية:الفصل الدراسي 1
AI1010 آلات تفكر: الذكاء الاصطناعي (مقدمة) (3 ساعات معتمدة)AI1020 أجهزة الحاسوب والويب: داخل عوالم الآلة (3 ساعات معتمدة)
AI1030 برمجة بايثون: تسخير إمكانات أجهزة الحاسوب (3 ساعات معتمدة)
AI1110 حساب التفاضل والتكامل والجبر الخطي: رياضيات الذكاء الاصطناعي (3 ساعات معتمدة)
GE1010 ريادة الأعمال: أساسيات (3 ساعات معتمدة)
الفصل الدراسي 2
AI1120 الاحتمالات والإحصاء: رياضيات عدم اليقين (3 ساعات معتمدة)AI1215 تعلم الآلة: من البيانات إلى الذكاء (3 ساعات معتمدة)
AI1220 البرمجيات والتطبيقات المحمولة والويب: برمجة بلا حدود (3 ساعات معتمدة)
ENG1010 الخوارزميات وهياكل البيانات: وصفة الأكواد البرمجية القوية (3 ساعات معتمدة)
GE1005 الاتصال: قوة الكلمة (3 ساعات معتمدة)
الفصل الدراسي 3
AI1250 التعلم العميق والشبكات العصبية: عقل الذكاء الاصطناعي (3 ساعات معتمدة)ENG2010 ديف أوبس والحوسبة السحابة: أتمتة السرعة والتشغيل (3 ساعات معتمدة)
ENG2020 معالجة اللغة الطبيعية: لغة الذكاء الاصطناعي (3 ساعات معتمدة)
مساق اختياري في مسار الأعمال (3 ساعات معتمدة)
مساق اختياري في التعليم العام (3 ساعات معتمدة)
الفصل الدراسي 4
BUS2010 إدارة المشاريع: من التصور إلى التنفيذ (3 ساعات معتمدة)ENG2030 الذكاء الاصطناعي التوليدي: آلات مبدعة (3 ساعات معتمدة)
GE2005 الروح الإماراتية: بين أصالة الماضي وآفاق المستقبل (3 ساعات معتمدة)
مساق اختياري في مسار الهندسة (3 ساعات معتمدة)
مساق اختياري في مسار الأعمال (3 ساعات معتمدة)
الصيف
AI2990 تجربة التدريب العملي: الاستعداد لدخول سوق العملالفصل الدراسي 5
ENG3010 علم البيانات: من أرقام إلى معرفة (3 ساعات معتمدة)مساق اختياري في مسار الهندسة (3 ساعات معتمدة)
مساق اختياري في مسار الهندسة (3 ساعات معتمدة)
مساق اختياري في التعليم العام (3 ساعات معتمدة)
الفصل الدراسي 6
مساق اختياري في مسار الهندسة (3 ساعات معتمدة)مساق اختياري في مسار الهندسة (3 ساعات معتمدة)
مساق اختياري في التعليم العام (3 ساعات معتمدة)
مساق اختياري في التعليم العام (3 ساعات معتمدة)
الفصل الدراسي 7
AI4990 التدريب الوظيفي التعاوني (Co-Op) 1: التعلم بالممارسة في العالم الحقيقي (15 ساعة معتمدة)الفصل الدراسي 8
AI4995 التدريب الوظيفي التعاوني (Co-Op) 2: التعلم بالممارسة في العالم الحقيقي (15 ساعة معتمدة)تنويه: المعلومات أعلاه قابلة للتغيير
كن رائداً من رواد المستقبل
الابتكار في الذكاء الاصطناعي
يعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل قطاعات الأنشطة الاقتصادية في جميع أنحاء العالم، وفي جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي، تركز المبادرات البحثية الحديثة على مجالات رئيسية تشمل: النقل، والصحة، والبيئة، والتكنولوجيا.
المزيد من المعلومات
شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة
مركز حضانة وريادة الأعمال هو حاضنة رائدة خاصة بمجال تطوير شركات الذكاء الاصطناعي الواعدة، ويهدف إلى رعاية ودعم الجيل القادم من هذه الشركات الناشئة المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
المزيد من المعلومات
ذي نود
مجلة دورية تطلعك على آخر مستجدات وتطورات البحث والابتكار الخاصة بمجال الذكاء الاصطناعي.
المزيد من المعلوماتسجل الآن اهتمامة ببكالوريوس العلوم في الذكاء الاصطناعي (مسار الأعمال)
سوف نوافيكم بأحدث المستجدات وموعد بدأ التقديم وملىء الاستمارات