برنامج بكالوريوس العلوم في

وصف المساق: يُعدّ التواصل الواضح من أهم المهارات التي لا يولى إليها الاهتمام الكافي في قطاع التكنولوجيا؛ فمهما بلغ مستوى الابتكار في أي مشروع، فهو لن يحظى بالدعم أو التمويل أو النجاح ما لم يُشرح بطريقة يفهمها الناس. تُزوّد هذا المساق الطلبة بالأدوات اللازمة لسد هذه الفجوة، حيث يعلّمهم كيفية ترجمة المفاهيم التقنية المعقدة إلى أفكار واضحة ومقنعة تلقى صدى لدى المستثمرين، وزملاء العمل والعملاء والجمهور. ففي قطاع يعتمد فيه النجاح على التواصل بقدر اعتماده على البرمجة، فإن هذه المهارات ليست اختيارية، بل هي أساسية. سيتعلم الطلبة كيفية صياغة سرديات تجعل عملهم ذي معنى ولا يُنسى، سواءً كان ذلك من خلال تقديم عروض مباشرة أو كتابة احترافية أو بناء هوية رقمية. يجمع هذا المساق بين الأدوات العملية والتفكير الإبداعي: انطلاقا من إعادة تصميم العروض الأكاديمية إلى إلقاء محاضرات على غرار TED، ومن كتابة ملخصات تنفيذية موجزة إلى إطلاق حملات ترويجية على وسائل التواصل الاجتماعي – سيمتلك الطلبة – عند نهاية المساق – أدوات تواصلية عالية الجودة، وسيكتسبون الثقة اللازمة للتعبير عن أفكارهم المهمة بوضوح.

وصف المساق: يُقدم مساق “دليل المؤسس” لطلاب السنة الأولى رحلة عملية عبر عملية ريادة الأعمال انطلاقا من الفكرة إلى الإطلاق، حيث سيكتشف الطلبة من خلال التعلم التجريبي، كيفية تحديد المشكلات الحقيقية، وبناء الحلول، والتحقق من صحة فكرة المشروع من منظور العملاء، وإنشاء النماذج الأولية، وعرض مشاريعهم. سيُركز هذا المساق أيضاً على التعلم بالممارسة، حيث يُشكل الطلاب فرقًا ويعملون – طوال الفصل الدراسي – على أفكار لمشاريع أعمال ناشئة فعلية. كما سيتعلم الطلبة من خلال دمج أدوات الذكاء الاصطناعي، مناهج حديثة لبناء وتطوير المشاريع في العصر الرقمي – سيتمكن الطلبة، بنهاية المساق، من الاطلاع على دورة حياة الشركات الناشئة كاملةً، وتطوير التفكير بعقلية ريادية الأعمال. كما سيكتسب الطلبة مهارات عملية لتحويل الأفكار إلى مشاريع قابلة للتطبيق مع ملاحظة أن كل ما هو مطلوب من الطلبة في هذا المساق هو فقط الفضول والرغبة في خوض غمار رحلة ريادة الأعمال الطلبة ليس الحاجة إلى تجربة أو معرفة مسبقة بريادة الأعمال.

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 فهمًا أعمق للهوية الفريدة لدولة الإمارات وعن إسهاماتها في المجتمع الدولي.

وصف المساق: يتناول هذا المساق بالدرس أسئلة جوهرية حول الوجود والمعرفة والأخلاق والطبيعة البشرية. سيتعرف الطلبة في هذا المساق على المدارس الفلسفية ونظريات الأخلاق الرئيسية. 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.

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 لاختراقات أمن البيانات.

وصف المساق: يستكشف هذا المساق الآثار القانونية والأخلاقية والمجتمعية للذكاء الاصطناعي في سياقات الأعمال. سيدرس الطلاب الأطر التنظيمية، والمعضلات الأخلاقية، والقضايا والأسئلة المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي وتشغيله. تشمل 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 تطبيق الذكاء الاصطناعي في الأعمال.

وصف المساق: يتناول هذا المساق بالدرس الأبعاد الأخلاقية والآثار المجتمعية للذكاء الاصطناعي بشكل معمق، بهدف تزويد الطلاب بالمهارات اللازمة لاتخاذ قرارات مسؤولة عند تطوير نظم الذكاء الاصطناعي وتشغيلها والتفاعل معها. ويغطي هذا المساق أيضاً المبادئ الأساسية لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي، بما فيها العدالة والشفافية والمساءلة والخصوصية. كما سيتناول المقرر الآثار المجتمعية الأوسع للذكاء الاصطناعي، مثل آثاره على التوظيف، والتفاوت الاجتماعي، والسياسات العامة. سيتعلم الطلاب، من خلال الجمع بين ما هو نظري وعملي، كيفية تقييم ومعالجة المعضلات الأخلاقية التي تطرحها تقنيات الذكاء الاصطناعي.

وصف المساق: سيتعرف الطلاب من خلال هذا المساق المبادئ الأساسية الخاصة بميكانزمات أو آليات الاقتصاد الجزئي والكلي، مع التركيز بشكل خاص على الكيفية التي تعيد بها التقنيات الحديثة، وخاصةً الذكاء الاصطناعي، تشكيل المشهد الاقتصادي. سيتناول الطلبة بالدرس المفاهيم الأساسية في هذا المبحث مثل العرض والطلب، وتوازن السوق، وسلوك المستهلك والمنتج، وهياكل السوق، ومؤشرات الاقتصاد الكلي، بما فيها الناتج المحلي الإجمالي، والتضخم، والبطالة. سيتعلم الطلاب، من خلال المحاضرات ودراسات الحالة وأعمال المختبرات التطبيقية، كيفية تقييم دور الذكاء الاصطناعي في صنع القرار الاقتصادي، وأسواق العمل، والتحليلات التنبؤية. سيتمكن الطلاب بنهاية هذا المساق، من تطبيق المنطق الاقتصادي على سيناريوهات واقعية وتقييم النقدي للآثار الاقتصادية.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

وصف المساق: يُعدّ الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل من أكثر فروع الرياضيات رسوخاً وأكثرها تنظيماً. كما أنها من فروع الرياضات التي تم الاعتماد عليها على نطاق واسع في العلوم والهندسة. ويُقدّم هذا المساق مقدمة أساسية لكلا هذين الفرعين مع التركيز على المفاهيم والأساليب الأساسية، وتفسيراتها الهندسية والتحليلية، وتطبيقاتها في مجال الذكاء الاصطناعي. تشمل الموضوعات فضاءات المتجهات، والتحويلات الخطية، ونظم المعادلات الخطية، والقيم الذاتية، والاستمرارية، والتفاضل، والتكامل، وتطبيقاتها. تم إعداد هذا المساق لتزويد الطلبة بالأدوات الرياضية الأساسية الخاصة بالمنهاج المتقدم في حساب التفاضل والتكامل والجبر الخطي، وللدراسة الإضافية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، وعلم البيانات، والنمذجة وغيرها.

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.

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.

وصف المساق: يعرض هذا المساق للنطاق الأوسع للحوسبة وبرمجة النظم، ليشكل حلقة وصل بين مساق AI1030 ومساق ENG1010، ويمهد الطريق للمساقات الاختيارية المتقدمة: مثل نظم التشغيل، ولغات البرمجة، والمُجمِّعات. وبصرف النظر عن أهميته في إعداد الطلبة لدراسة هذه المساقات، يُتوقع أن يكتسب الطلاب فهما لكيفية عمل الحواسيب والشبكات، والمبادئ النظرية التي تُبنى عليها، وكيفية تداخل هذه الجوانب لتشكيل تصميم برمجيات عالي الأداء.

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. وسيطلع الطلبة، علاوة على هذا، على المكتبات الأكثر فائدة التي تُطبّق ميزات مهمة مثل التعبيرات النمطية، وهياكل البيانات، وخوارزميات معالجة النصوص، وخوارزميات الرسوم البيانية. 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.

المتطلب السابق – AI1030: البرمجة بلغة بايثون

المتطلبات المشتركة – AI1120: الاحتمالات والإحصاء

وصف المساق: يهدف هذا المساق التمهيدي إلى الإحاطة بالمفاهيم والتقنيات الأساسية والاستخدامات الرئيسية 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.

وصف المساق: يُعرّف هذا المساق الطلاب على أساسيات تطوير البرمجيات والويب، مع التركيز على طرق تصميم التطبيقات وبنائها وتشغيلها. سيتعلم الطلاب من خلال هذا المساق لغات البرمجة وأطر العمل والأدوات الأساسية لتطوير تطبيقات ويب ديناميكية وتفاعلية، مع التركيز على دمج وظائف الذكاء الاصطناعي.

المتطلب السابق – AI1215: تعلم الآلة

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.

المتطلب السابق:
 AI1030 البرمجة باستخدام لغة بايثون للبرمجة، MTH1110 حساب التفاضل والتكامل والجبر الخطي.

وصف المساق:
يغطي هذا المساق تصميم الخوارزميات وهياكل البيانات الأساسية وتحليلها وتنفيذها، مع التركيز على الكفاءة وتقنيات حل المشكلات.

وصف المساق: سيغطي هذا المساق المبادئ والممارسات الخاصة بـ ديف أوبس [DevOps] (تطوير البرمجيات وعمليات تكنولوجيا المعلومات) والخدمات السحابية، مع التركيز على تطبيقها في مشاريع الذكاء الاصطناعي. سيتعلم الطلاب التكامل المستمر/التشغيل المستمر (CI/CD)، البنية التحتية البرمجية (IaC)، ومزودي الخدمات السحابية مثل AWS و AzureوGoogle Cloud. كما سيغطي المساق تقنيات الحاويات، والتنسيق، ومراقبة تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

المتطلب السابق:
 AI1215 التعلم الآلي

وصف المساق: سيغطي هذا المساق التمهيدي في معالجة اللغة الطبيعية واسترجاع المعلومات أساسيات فهم كيفية المعالجة الحاسوبية وتحليل واسترجاع بيانات اللغة البشرية. سيتناول الطلاب أيضاً بالدرس مفاهيم رئيسية مثل التجزئة، وفهرسة المستندات وتصنيفها وترتيبها، وأساليب تمثيل الكلمات والمستندات، مع اكتساب خبرة عملية في الخوارزميات والأدوات الأساسية المستخدمة في معالجة اللغة الطبيعية واسترجاع المعلومات. كما سيغطي المساق التطبيقات العملية مثل محركات البحث، وروبوتات المحادثة، وأنظمة تصنيف النصوص.

وصف المساق: يقدم هذا المساق التمهيدي في الذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج الأساسية نظرة شاملة على الأساليب والتقنيات التي تقود أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة القادرة على إنشاء بيانات مثل النصوص والصور والأصوات والرسوم البيانية وأنواع أخرى من البيانات. سيتناول الطلبة أيضاً بالدرس المبادئ الأساسية للنماذج التوليدية بما في ذلك البنى المتقدمة للمحوّلات، ونماذج الانتشار، والأساليب التوليدية التتابعية، بالإضافة إلى تطبيقاتها في معالجة اللغة الطبيعية والرؤية الحاسوبية وغيرها. سيركز المساق على التعلم العملي، مما سيمكّن الطلاب من فهم وتطبيق أحدث الأساليب مع تقييم أبعادها الأخلاقية وحدودها – هذا المساق مثالي للراغبين في استفادة من قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي وفهم أبعاده المنهجية والأخلاقية.

المتطلب السابق: AI1215 تعلم الآلة

وصف المساق: سيغطي هذا المساق أساسيات علم البيانات والتنقيب عن البيانات، مع التركيز على تقنيات استخراج الأنماط والخلاصات ذات المعنى من مجموعات البيانات الكبيرة. تشمل موضوعات هذا المساق معالجة البيانات المسبقة، والتجميع، والتصنيف، واستخراج قواعد الارتباط، واكتشاف الخلل. سيكتسب الطلاب خبرة عملية باستخدام أدوات مثل Python وR وSQL لتحليل مجموعات بيانات واقعية وحل المشكلات المعقدة.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

المتطلب السابق – ENG1010: هيكليات الخوارزميات والبيانات
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.

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.

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.

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.

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.

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.

وصف المساق: سيتعرف الطلاب من خلال هذا المساق المبادئ الأساسية الخاصة بميكانزمات أو آليات الاقتصاد الجزئي والكلي، مع التركيز بشكل خاص على الكيفية التي تعيد بها التقنيات الحديثة، وخاصةً الذكاء الاصطناعي، تشكيل المشهد الاقتصادي. سيتناول الطلبة بالدرس المفاهيم الأساسية في هذا المبحث مثل العرض والطلب، وتوازن السوق، وسلوك المستهلك والمنتج، وهياكل السوق، ومؤشرات الاقتصاد الكلي، بما فيها الناتج المحلي الإجمالي، والتضخم، والبطالة. سيتعلم الطلاب، من خلال المحاضرات ودراسات الحالة وأعمال المختبرات التطبيقية، كيفية تقييم دور الذكاء الاصطناعي في صنع القرار الاقتصادي، وأسواق العمل، والتحليلات التنبؤية. سيتمكن الطلاب بنهاية هذا المساق، من تطبيق المنطق الاقتصادي على سيناريوهات واقعية والتقييم النقدي للآثار الاقتصادية.

المتطلب السابق – BUS1010: الاقتصاد

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. وسيكتسب الطلبة، من خلال التمارين التطبيقية، فهماً عملياً لكيفية توظيف الذكاء الاصطناعي لتعزيز كفاءة ودقة العمليات المحاسبية.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

المتطلب السابق:BUS1015 – المالية والمحاسبة

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. كما يتناول المساق كيفية توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل تعلم الآلة والتحليلات التنبؤية، في تعزيز الإدارة الاستراتيجية من خلال تحسين العمليات، وتحديد اتجاهات السوق، ودعم الاستراتيجيات التنافسية. ومن خلال دراسات حالة واقعية، سيطبّق الطلبة هذه الأدوات على تحديات أعمال حقيقية.

المتطلب السابق: BUS1015 – المالية والمحاسبة: إتقان إدارة الشؤون المالية للأعمال وENG3010 – علم البيانات من الأرقام إلى المعرفة

وصف المساق: ينظر هذا المساق في التداخل بين الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا المالية مع التركيز على وقدرات الذكاء الاصطناعي على إحداث تحول في قطاع الخدمات المالية. سيطلع الطلبة في هذا المساق على تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مثل: التداول الخوارزمي وكشف العمليات الاحتيالية وتقييم الائتمان والمستشارين الآليين وتكامل تقنية البلوك تشين. كما سيغطي المساق الآثار الأخلاقية والتنظيمية والمجتمعية للذكاء الاصطناعي في القطاع المالي.

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.

المتطلب السابق: BUS3015 – دراسات حالة في الذكاء الاصطناعي للأعمال: رؤى، ممارسات مثلى، والتأثير في السوق

وصف المساق: ينظر هذا المساق في طرق توظيف تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي لتحسين عمليات سلاسل التوريد. سيتعلم الطلبة من خلال هذا المساق كيفية استخدام تعلم الآلة وخوارزميات التحسين والتحليلات التنبؤية لتحسين توقع مستويات الطلب وإدارة المخزون والخدمات اللوجستية وتخطيط الإنتاج.

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.

وصف المساق: تجربة عملية في مجال الذكاء الاصطناعي أو تجربة عملية في وسط أكاديمي من خلال العمل في شركة أو شركة ناشئة أو مختبر أبحاث.

المتطلب السابق – AI4990: التدريب الوظيفي 1: التعلم بالممارسة العملية

وصف المساق: تجربة عملية في مجال الذكاء الاصطناعي أو تجربة عملية في وسط أكاديمي من خلال العمل في شركة أو شركة ناشئة أو مختبر أبحاث.