الدكتوراه في

يضع هذا المساق بين يدي الطلبة مقدمة مُتكاملة في تقنيات الرؤية الحاسوبية المتقدمة التي ستمكنهم من تطوير قدرتهم على تقييم الأوراق البحثية الحديثة في مجال الرؤية الحاسوبية ومراجعتها إلى جانب بناء معرفتهم بمفاهيم الرؤية الحاسوبية الأساسية الحديثة وتطوير مهاراتهم في عدة مجالات بحثية متخصصة. وتحقيقاً لهذه المخرجات، سيغطي هذا المساق الموضوعات التالية: (1) التعلم العميق للرؤية الحاسوبية، (2) التطورات الأخيرة في الشبكات العصبونية التلافيفية والمحولات، (3) التقنيات المتقدمة في التعرف على الأجسام وتجزيء الصور، (4) تطبيقات الرؤية المتقدمة مثل تجزيء الصور الطبية واكتشاف التغيير في الاستشعار عن بعد، (5) تطوير هيكليات فعّالة خاصة بالرؤية الحاسوبية، (6) محاكية رؤية الإنسان، و(7) مقدمة في النماذج اللغوية-البصرية ونماذج الانتشار.

يغطي هذا المساق موضوعات دراسية مكثفة خاصة بالرؤية الحاسوبية ثلاثية الأبعاد ستمكن الطلبة من تطوير قدرتهم على تقييم ومراجعة الطرق الحديثة في التصوير متعدد المنظورات، وإعادة البناء ثلاثي الأبعاد، وتحليل الأشكال ثلاثية الأبعاد، والتعلم العميق ثلاثي الأبعاد والتوليف. وتحقيقاً لهذه المخرجات، سيتعين على الطلاب إعداد أوراق بحثية بهدف: (1) التوصل إلى النتائج الواردة في الأوراق البحثية المنشورة، و(2) تحسين مخرجات ما توصلت إليه البحوث المُحكَّمة المنشورة – يَفتَرِض هذا المساق أن الطلبة على دراية بالمفاهيم الأساسية للرؤية الحاسوبية، والجبر الخطي، والأساليب العددية.

يغطي هذا المساق موضوعات دراسية مكثفة خاصة بمبحث التعرف على الأجسام المرئية (تصنيف الصور) واكتشافها وتجزيئها، والتي ستمكن الطلبة من تطوير قدرتهم على تقييم ومراجعة الأوراق البحثية الحديثة الخاصة بهذا المجال. وتحقيقاً لهذه المخرجات، سيتعين على الطلاب إعداد أوراق بحثية بهدف: (1) التوصل إلى النتائج الواردة في الأوراق البحثية المنشورة، و(2) تحسين مخرجات ما توصلت إليه البحوث المنشورة – يَفتَرِض هذا المساق أن الطلاب على دراية بالمفاهيم الأساسية للرؤية الحاسوبية وتعلم الآلة.

يشكل هذا المساق مقدمة إلى معالجة الهندسة الرياضية ثلاثية الأبعاد، وهي مجال دراسي مهم يجمع بين الرؤية الحاسوبية والرسومات الحاسوبية والهندسة المنفصلة. تزداد أنظمة الرؤية ثلاثية الأبعاد تعقيداً ولم يعد التعرف إلى الأشياء ونمذجتها محدوداً بتمثيلات الخصائص المجرّدة، بل بات يشمل تمثيلات رقمية دقيقة وشبيهة للغاية بالأشياء والبيئات الحقيقية. وفي حين أن معالجة الهندسة الرياضية ثلاثية الأبعاد قد تطورت إلى حد كبير في مجالات المؤثرات البصرية والألعاب التفاعلية، إنها تؤثر أيضاً في مجالات أخرى مثل تقنيات الميتافيرس وعلم الروبوتات والطب الأحيائي والطباعة ثلاثية الأبعاد. تستخدم أنظمة الواقع المعزز/الافتراضي الصور الرمزية (أفاتار) الافتراضية الممسوحة ثلاثية الأبعاد لتمكين التواصل الغامر، فيما تلتقط السيارات ذاتية القيادة البيئة ثلاثية الأبعاد المحيطة بها في الوقت الحقيقي، ويعمل برنامج جوجل إيرث على رقمنة عوالم بأكملها باستخدام بيانات الأقمار الصناعية والبيانات الجغرافية المكانية. هذا وأصبحت الشبكات المضلعية المعيار النموذجي لتمثيل الأسطح ثلاثية الأبعاد مع ظهور المسح ثلاثي الأبعاد وأجهزة استشعار العمق في الوقت الحقيقي وتقنيات الطباعة ثلاثية الأبعاد. يغطي هذا المساق أسس الرياضيات لدراسة الأسطح ثلاثية الأبعاد من وجهة نظر هندسية تفاضلية منفصلة، ويقدم سير عمل المعالجة الهندسية بالكامل: من التقاط البيانات ثلاثية الأبعاد إلى تسوية الشبكات، وإعادة بناء الأسطح، والتمثيل الوسيطي، والمطابقة، وتحليل الأشكال (التماثل والتناظر والمطابقة)، والتوليد القائم على البيانات، والمعالجة التفاعلية، والطباعة ثلاثية الأبعاد. هذا وسيتضمن عرضاً للتطبيقات المهمة والتطورات الأخيرة ذات الصلة في مجال الذكاء الاصطناعي، لا سيما تلك المتعلقة بالتعلم العميق ثلاثي الأبعاد، والنماذج التوليدية العميقة للأشياء ثلاثية الأبعاد، والتصيير الاشتقاقي. وشبيهاً بمعالجة الصور التي تكون مدخلاتها صوراً وفيديوهات ثنائية الأبعاد، تشمل معالجة الهندسة الرياضية ثلاثية الأبعاد معالجة خرائط العمق والسحابات النقطية والشبكات المضلعية والبيانات الحجمية ثلاثية الأبعاد بالإضافة إلى تقنيات متعددة من الجبر الخطي والهندسة التفاضلية ومعالجة الإشارات والتحسين العددي. يشمل هذا المساق تمارين ترميز عملية تهدف إلى فهم الخوارزميات الأساسية لمعالجة الهندسة الرياضية، بالإضافة إلى مشروع مشوق حول التقاط البيانات ومعالجة الهندسة.

يتعرف الطلبة من خلال هذا المساق على طبيعة البيانات الحيوية وأنواعها وخصائصها. كما يبحث في المبادئ الأساسية للمعلوماتية الحيوية الخاصة بالتحليل الجينومي للخلايا المنفردة، حيث يغطي المنهجيات والأدوات والعمليات الحوسبية الرئيسة؛ خاصةً تلك المستخدمة في تطوير النماذج التأسيسية لبيانات التحليل الجينومي للخلايا المنفردة من منظور بحثي. يذكر أن مجال التحليل الجينومي للخلايا المنفردة يعد من التقنيات الجديدة وسريعة التطور التي تُمكن من القيام بالتحليل الجزيئي للخلايا المنفردة بدقة عالية جداً – ومن شأنها تطوير الطب الدقيق. يغطي المساق أيضاً الجوانب الأساسية لعلم المعلوماتية الحيوية اللازمة للتعامل مع بيانات التحليل الجينومي للخلايا المنفردة.

عادةً ما تُدَرَبُ نماذج الرؤية الحاسوبية حتى يكون أداؤها مثالياً في تنفيذ مُهمة معينة أو التعامل مع مجموعة بيانات محددة اعتماداً على تحسين أدائها باستخدام مَجمُوعة تَحَقُق؛ غير أن هذه المقاربة لا تمثل إلا جزءاً بسيطاً من السيناريوهات العديدة التي تثير تطبيقاتها في الواقع اهتمام الباحثين. وقد أدى هذا، في السنوات الأخيرة، إلى تزايد الاهتمام بتطوير مناهج مختلفة للتعلم يمكن استخدامها في بيئات ديناميكية أكثر وتتميز بتنوع أكبر. وتهدف هذه المقاربات بما فيها: التعلم مدى الحياة، والتعلم المستمر، وتعلم عملية التعلم، والتعلم بنقل المهارات، والتعلم متعدد المهام، والتعميم خارج نطاق التوزيع – إلى تمكين النماذج من أن تكون أكثر قوة وكفاءة وتنوعا وتُحسِن التصرف في البيئات المتغيرة – سيركز المساق الدراسي العالي على نماذج التعلم الناشئة هذه وكيف يمكن تطبيقها على الرؤية الحاسوبية ومهام التعلم متعدد الوسائط.

تولد الرؤية واللغة معلومات يُكمِّل بعضها البعض ولطالما تمت دراستهما معاً؛ ومع ظهور النماذج اللغوية الكبيرة وتطورها، أصبحت النماذج اللغوية-البصرية واحدة من أكثر المجالات قوة وأنشطها في بحوث الرؤية الحاسوبية الحديثة. سيغطي هذا المساق طرق التعلم والنماذج المشتركة لبيانات الصور والنصوص. كما سينظر في عدد من المشكلات بما فيها التدريب المسبق للنماذج اللغوية-البصرية، وعمليات البحث عن الصور بالمكتوب، وتوليد التعليقات عن الصور والفيديوهات، والإجابة على الأسئلة بالمرئيات، والحوار بالمرئيات، وتوليد الصور من النصوص، بالإضافة إلى الملاحة والتحكم باستخدام النماذج اللغوية-البصرية.

عادةً ما يتم تطوير نظم الذكاء الاصطناعي للرؤية الحاسوبية و/أو تعلم الآلة ليتم تشغيلها في ظروف آمنة من مستخدمين نزهاء، غير أن العديد من الدراسات أظهرت مؤخراً أن نظم الرؤية الحاسوبية تشوبها ثغرات يمكن لذوي النيات السيئة استغلالها للتلاعب بموثوقيتها والإضرار بها؛ وتشمل هذه الثغرات الهجمات أثناء وقت الاستنباط والفهم (الهجمات العدائية)، وهجمات تسميم البيانات وقت التدريب (هجمات الباب الخلفي). يذكر أنه قد تم اقتراح العديد من التقنيات لمواجهة هكذا تهديدات – وسيركز هذا المساق الدراسي المتقدم على تحليل هذه التهديدات الأمنية العدائية والتدابير المضادة الممكنة للتصدي لها.

يُركز هذا المساق على تعزيز معرفة الطلبة بأسس مجال تعلم الآلة واطلاعهم على أحدث مستجداته، إضافة إلى تطوير المهارات البحثية الضرورية التي ستمكنهم من الإسهام في تقدم هذا المجال. وتحقيقا لهذا، سيغطي هذا المساق: الموضوعات الأساسية والمتقدمة في الاحتمالات، وتعلم الآلة الإحصائي، والتعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، والشبكات العصبونية العميقة، والتحسين، والتعلم التعزيزي، والسببية – يعتمد هذا المساق على المفاهيم الأساسية في تعلم الآلة ويَفتَرِض أن الطلبة على دراية بمفاهيم التحسين والرياضيات الأساسية. سيشارك الطلبة في تحقيق أهداف المساق التعلمية من خلال الواجبات والمشاريع التي سيُطلب منهم إنجازها.

تم إعداد هذا المساق وتطويره بما من شأنه تمكين الطلبة من الاطلاع على أحدث المستجدات في مجال تعلّم الآلة، وتزويدهم بالمهارات البحثية الضرورية لإجراء البحوث والإسهام في تقدم هذا المجال. وسيغطي هذا المساق، تحقيقا لهذه الأهداف، موضوعات متقدمة في طرق التحسين الواسع النطاق لحل مشكلات حقيقية – وتشمل هذه ما يلي: الطرق النواتية (Kernel) للتدريب الواسع النطاق، والتعلم المتناثر، والتحسين الثنائي المستوى، والتحسين بالصناديق السوداء، والشبكات العصبونية المتصاعدة – يَفتَرِض هذا المساق أن الطلاب على دراية مسبقة بالمفاهيم الأساسية في تعلم الآلة، والتحسين، والإحصاء.

تركز دراسة الاستدلال الاحتمالي والإحصائي على عملية استخلاص استنتاجات مفيدة حول مجموعات البيانات أو الحقائق العلمية من بيانات غير مؤكدة ومشوشة. سيتناول هذا المساق بعض الموضوعات المتخصصة المتعلقة بالاستدلال الإحصائي وتطبيقاته في حل المشكلات الحقيقية. وتحقيقا لهذه الأهداف، سيتناول هذا المساق بالدرس ما يلي: متغيرات التعلم الكامنة، والطرق النواتية، واستراتيجيات الاستدلال الاحتمالي التقريبي. كما سيغطي المساق معالجة مُفَصَّلَةً لتقنيات تعلم متعددة (مثل الاحتمالية، بايزي، والهوامش القصوى)، بالإضافة إلى العديد من التعقيدات العملية (مثل البيانات المفقودة، الانتظام المرصود وغير المرصود، والتحيزات) المرتبطة بعملية الاستدلال.

يغطي هذا المساق الموضوعات المتقدمة المتعلقة بمجال التحسين المستمر، مثل خوارزمية الانحدار العشوائي ومتغيراتها المختلفة، والأساليب التي تستخدم معلومات من الدرجة الأولى وما فوق، والطرق الثنائية الأولية، وطرق حل المشاكل المُرَكَّبةِ. سيمكن هذا المساق الطلبة من الاطلاع على الأدبيات الحديثة ذات الصلة وإعداد عروض تقديمية لزملائهم عنها. كما سيستكشف الطلبة كيفية استخدام هذه الطرق المقدمة في حل مشكلات التحسين في مجالات تعلم الآلة المختلفة، بالإضافة إلى اختبارها في تطبيقات التحسين الواقعية لفهم أعمق للتحديات المطروحة.

يوفر هذا المساق تناولاً عميقاً للموضوعات الأساسية والمتقدمة في مجال تعلم الآلة بما فيها: “نماذج الانتشار”، و”شبكات التدفق التوليدية”، والتعامل مع أنواع التشويش المختلفة في البيانات. يتناول هذا المساق أيضاً بالدرس مجالات متخصصة مثل “تعلم الآلة القائم على الرسوم البيانية”، و”النماذج الأساسية متعددة الوسائط”، و”تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي القائم على الرسوم البيانية في مجالات البيولوجيا/الطب”. كما يغطي المساق أساسيات “تعلم الآلة المؤتمت” وآخر مستجداته بما فيها “تحسين المتغيرات الفائقة”، و”بحث هيكلية الشبكات العصبية”، والتقاطع بين “عملية تعلم طريقة التعلم” و”تعلم الآلة المؤتمت” في سياق معالجة اللغة الطبيعية. سيتمكن الطلبة خلال هذا المساق من إنجاز و/أو المشاركة في أعمال تطبيقية لتنفيذ الخوارزميات والاستراتيجيات التي تمت مناقشتها في المحاضرات، مما سيمكنهم من فهم أعمق للتعقيدات والتحديات في مجال تعلم الآلة – تم تصميم هيكل المساق لتعزيز الكفاءات العالية في كل من الفهم النظري والتطبيق العملي، بما يسهم في إعداد الطلبة للمساهمة بشكل مبتكر في مجال تعلم الآلة.

ينظر هذا المساق في موضوعات متقدمة في التعلم التعزيزي تم التطرق إليها بسرعة في المساق ROB702. في المرحلة الأولى، يقرأ الطلاب الأدبيات المتقدمة وذات الصلة الحالية ويعدون عروضاً يقدمونها إلى الطلاب الآخرين. وفي المرحلة الثانية، يكتشفون كيفية عمل الطرق المقدمة في البيئات الحاسوبية البسيطة لاكتساب فهم أعمق للتحديات التي تتم مناقشتها.

هذا المساق هو للمتخرجين في فرع جديد في مجال تعلم الآلة وهو التعلم المتحد. في التعلم المتحد، يتم تدريب نماذج تعلم الآلة على الأجهزة المحمولة مع محاولة حماية خصوصية بيانات المستخدمين بشكلٍ صريح. ويجمع التعلم المتحد بين تعلم الآلة الموجه، والخصوصية، والحوسبة الموزعة والطرفية، والتحسين، وضغط التواصل، والأنظمة. ينمو هذا المجال الجديد بسرعة ولا تتوفر فيه إلا نتائج نظرية قليلة وأنظمة إنتاج لا تزال في مراحلها الأولية (مثلاً، تينسرفلو المتحد وFedML). يهدف هذا المساق إلى تعريف الطلاب على التطورات والممارسات الأساسية في هذا المجال.

تم، خلال العقود القليلة الماضية، تحقيق تقدم كبير في مجالات تعلم الآلة، والفلسفة، والإحصاء التي يمكنها أن تسهم في حل بعض المشكلات القديمة – الحديثة التي طرحتها القضايا المرتبطة بالعلاقة السببية مثل كشف العلاقة السببية اعتمادا على البيانات الملاحظة (المعروفة بالاكتشاف السببي)، وكيفية استنتاج تأثير التدخلات. وقد أظهرت الدراسات الحديثة أن فهم العلاقة السببية قد يساعد في حل عدد من مشكلات تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي – مثل: التعلم بنقل المهارات، والتعلم شبه المُشرف عليه، والتنبؤ خارج التوزيع، والتفكيك، والهشاشة ضد الهجمات. ويركز هذا المساق على فهم العلاقة السببية، وكشف العلاقة السببية من البيانات الملاحظة، واستخدامها لحل مجموعة واسعة من مشكلات التعلم. سيغطي المساق موضوعات مثل النماذج البيانية، الاستدلال السببي، الاكتشاف السببي، والتفكير المضاد للوقائع. كما سيتناول كيفية تعلم التمثيلات السببية، إجراء التعلم بنقل المهارات، وفهم النماذج التوليدية العميقة.

يشكل هذا المساق مدخلاً للأفكار والنظريات الأساسية الخاصة بنظرية التعلم الإحصائي واستخداماتها في تصميم وتحليل أنظمة تعلم الآلة. كما يتناول هذا المساق بالدرس كيفية ملاءمة النماذج التنبئية للبيانات التدريبية من خلال نظرية التعلم الإحصائي – عادةً عن طريق حل مشكلة تحسين – بطريقة تجعل النموذج يتنبأ بشكل جيد، في المتوسط، باستخدام البيانات الجديدة.

يغطي هذا المساق موضوعات متقدمة في خوارزميات البيانات الضخمة بما فيها الطرق العشوائية مثل: التمثيل التقريبي وأخذ العينات لتقليص الأبعاد. كما يتناول المساق موضوعات مثل تضمين الفضاء الاتجاهي الفرعي، والتقريب ذو الرتبة المنخفضة، والانحدار باستخدام تنظيم L1، وتدفقات البيانات. يشار إلى أن المساق تتداخل فيه مجالات تعلم الآلة والإحصاء.

يُركز هذا المساق على بناء الأسس المعرفية للطلبة واطلاعهم على آخر التطورات والمستجدات المتعلقة بتقليص المتغيرات أو الأبعاد وتعلم المتشعبات – وهما موضوعان مهمان في تعلم الآلة. يذكر أن هذا المساق يبني على المفاهيم الأساسية في تعلم الآلة ويَفترض أيضاً إلمام الطالب بمفاهيم التحسين والرياضيات. كما يغطي المساق الموضوعات المتقدمة في تقليص الأبعاد وتعلم المتشعبات باستخدام الطرق الطيفية، والاحتمالية، والشبكات العصبية – سيشارك الطلبة في عملية التعلم من خلال الأعمال الدراسية، والواجبات، والمشاريع.

يتطلب تدريب أكبر برامج تعلم الآلة عمليات حسابية تتراوح بين بيتافلوبس (1015) وإكسافلوبس (1018). كما يحتاج تدريبها إلى أجهزة لتسريع أداء المُعالِجَات بقدرات هائلة تساوي (1012) تيرابايت وأكثر. وبدورها مُعالِجَات تعلم الآلة الضخمة بحاجة إلى مئات أو آلاف المُسرِّعَاتِ لتلبية ما تتطلبه من حيث الذاكرة التخزينية والقدرات الحوسبية. وبهدف التعرف أكثر وبشكل أعمق على مختلف هذه الجوانب، سيغطي هذا المساق تصميم بنية الأنظمة، واستراتيجيات الاتصال، والتعديلات الخوارزمية المطلوبة لتنفيذ مهمة تدريب نماذج تعلم الآلة بشكل متوازٍ وموزعٍ باستخدام العديد من المُعَالِجَات المتصلة عبر شبكة اتصال. وسيتعلم الطلاب، في الجزء الأول من هذا المساق، مجموعة كاملة من المبادئ، والتمثيلات، ومقاييس الأداء لتوازي برامج تعلم الآلة والخوارزميات التعليمية، إضافة إلى كيفية مقارنة وتقييم استراتيجيات تعلم الآلة المتوازية المختلفة المكونة من “جوانب” أساسية من تعلم الآلة المتوازي؛ أما في الجزء الثاني من هذا المساق، فسيطبق الطلاب هذه المهارات لقراءة ونقد الأبحاث المنشورة في الأدبيات العلمية حول نظم تعلم الآلة المتوازية والموزعة.

سيقدم هذا المساق نظرة معمقة للطلبة على القضايا المحورية المتعلقة بنظم أو نماذج تعلم الآلة الموثوقة والمسؤولة. وسيطلع الطلبة أيضاً من خلال هذا المساق على الهجمات العدائية و/أو هجمات تسميم البيانات والهجمات التي تستهدف الخصوصية و/أو السرية ضد نظم تعلم الآلة وكيفية مواجهة مثل هذه الهجمات بهدف صدها والسيطرة عليها. سيتناول هذا المساق بالدرس كذلك خوارزميات تعلم الآلة العدائية من خلال إطار عمل التحسين ونظريات الألعاب. وسيكون التركيز في هذا المساق على دراسة حماية الخصوصية الحوسبية الخاصة بعلم البيانات وتعلم الآلة من خلال مفهوم رياضي يسمى الخصوصية التفاضلية. كما سيغطي المساق قضايا أخلاقية أخرى مرتبطة بتعلم الآلة مثل العدالة، وتوليد محتوى مسؤول وغير متحيز، ووضع العلامة المائية الرقمية للتحقق من المصادقة وملكية المحتوى (المصادر)، والهجمات مثل التزييف العميق، واكتشافها والتحقق من قوة الدفاعات ذات الصلة (التحليل الجنائي للوسائط المتعددة).

يتناول هذا المساق الخاص ببرنامج الدكتوراه التعقيدات المتصلة بقضايا تعلم الآلة الحديثة مع تركيز خاص على نماذج تعلم الآلة الصغيرة، وتعلم الآلة الفعال، والتعلم العميق. سيتمكن الطلبة من خلال المحاضرات، والأدبيات المتخصصة، والأعمال التطبيقية من التعرف على مسار تطور نماذج تعلم الآلة الصغيرة منذ بداياتها وصولا إلى عصر التعلم العميق. كما سيغطي المساق استراتيجيات الحوسبة الذكية والفعالة التي تسهم في تعزيز تطبيقات التعلم العميق في الأجهزة ذات الموارد المحدودة. سيتعرض المساق أيضاً إلى كيفية استخدام تقنيات مختلفة بما فيها تقنية ضغط النماذج وتقليمها (إزالة الزوائد)، والتجزيء الكمي، وبحث هيكلية الشبكات العصبية، بالإضافة إلى استراتيجيات التدريب الموزع مثل التوازي بين البيانات والنماذج، والضغط الاشتقاقي، وطرق تكييف النماذج مباشرة على الأجهزة. كما سيركز المساق على طرق تسريع محددة مصممة خصيصاً للنماذج اللغوية الكبيرة ونماذج الانتشار – سيكتسب الطلبة خبرة عملية في تشغيل النماذج اللغوية الكبيرة على الحواسيب المحمولة العادية.

يركز هذا المساق على التطورات الأخيرة في مجال التعلم العميق لتوليد اللغة الطبيعية. ويرتكز إلى مفاهيم معالجة اللغة الطبيعية، كما يستلزم معرفة مسبقة ببعض المفاهيم الأساسية مثل المحوّلات وترجمة الآلة وتلخيص النصوص.

يركز هذا المساق على الأبحاث الحديثة في معالجة اللغة الطبيعية وعلى تطوير المهارات اللازمة لإجراء الأبحاث الهادفة إلى تحقيق تقدم في مجال معالجة اللغة الطبيعية.

يركز هذا المساق على الموضوعات الحديثة في معالجة اللغة الطبيعية وعلى تطوير المهارات اللازمة لإجراء البحوث بهدف تطوير تكنولوجيات معالجة اللغة الطبيعية. وسيغطي هذا المساق تحديداً الأساسيات المرتبطة بالنماذج اللغوية الكبيرة مثل: هيكلية المحولات، وأساليب تدريب وتقييم النماذج اللغوية الكبيرة باستخدام التدريب الموزع وأساليب الكفاءة، وتطبيقها في التعدد اللغوي، والترجمة، والوسائط المتعددة.

يشكل هذا المساق مدخلاً شاملاً خاصاً بمعالجة الكلام يركز فيه الطلبة على تطوير معرفتهم بأحدث التقنيات الخاصة بمجموعة واسعة من المهام المرتبطة بمعالجة الكلام إلى جانب تزويدهم بالمهارات البحثية التي تمكنهم من الإسهام في تعزيز البحث لتطوير هذه التقنيات – وتغطي الموضوعات التي سيتم تناولها في هذا المساق: إنتاج الكلام، وتحليل إشارات الكلام، والتعرف المؤتمت على الكلام، وتحويل المكتوب إلى كلام، والتعرف على الكلام العصبي وتركيبه، وموضوعات حديثة في النماذج الأساسية ومعالجة الكلام.

يركز هذا المساق على الموضوعات الحديثة في معالجة اللغة الطبيعية وعلى تطوير مهارات الطلبة التي من شأنها تعزيز مهاراتهم البحثية لتطوير مجال معالجة اللغة الطبيعية.

يتناول هذا المساق بالدرس أحدث التقنيات والمنهجيات في مجال معالجة الكلام، ويغطي موضوعات متقدمة مثل التعرف المؤتمت على الكلام، ونمذجة اللغة وفك الترميز، وتحويل المكتوب إلى كلام، والتعرف على المتحدث، وتقسيم الكلام، وتحليل المشيرات اللا صوتية، وترجمة الكلام وتلخيصه، والتعدد اللغوي واللغات ذات الموارد المحدودة، وأنظمة الحوار الصوتي. كما سيتناول الطلبة من خلال هذا المساق النماذج الحديثة والأطر المختلفة لمهام أو وظائف الكلام – سيركز المساق أيضاً على الفهم النظري والتنفيذ أو التطبيق العملي على حد سواء، مما سيعزز المهارات اللازمة لدى الطلبة وتمكينهم من إنجاز للبحوث وتنفيذ عمليات التطوير المبتكرة في مجال تقنيات الكلام.

يقدِّم هذا المساق للطلاب مدخلا إلى موضوعات متقدمة في معالجة اللغة الطبيعية المتعلقة بموثوقية وقوة النماذج اللغوية، وتحديداً المعرفة التطبيقية والعملية للنماذج اللغوية، وسلامتها وشموليتها، وآليات عملها الداخلية. كما يُعد المساق الطلاب لإجراء أبحاث تسهم في تطوير الحالة الراهنة لهذه المجالات البحثية.

يركز هذا المساق الخاص بالدكتوراه على تقنيات الرؤية الحاسوبية الأساسية المتقدمة المستخدمة في الروبوتات المستقلة، مثل: تشكيل الصورة، واكتشاف ووصف السمات، والهندسة متعددة الرؤى، وإعادة البناء الكثيف، والتتبع، والرؤية المعتمدة على الأحداث، والقياس البصري – القصدي (التوجيه) والخرائط (SLAM)، ومفاهيم التنقل، والملاحة البصرية المعتمدة على التعلم العميق.

يعالج الطالب في أطروحة الدكتوراه إشكالية لم يتم حلها بعد، حيث يُطلب منه اقتراح حلول جديدة والمساهمة في المجال المعرفي. ويتابع الطالب هذه الدراسة البحثية بشكل مستقل، بتوجيه من لجنة مشرفة، لمدة ثلاثة أعوام. يُذكر أن بحوث أطاريح الدكتوراه تساعد الخريجين على أن يصبحوا قادة في مجال بحثهم المختار، وذلك من خلال دراسة خاضعة للإشراف الجزئي، ليصبحوا في النهاية باحثين يمكنهم العمل بشكل مستقل أو بالتعاون مع باحثين آخرين لإجراء البحوث المتطورة.

يهدف هذا المساق إلى إعداد الطلاب بما يجعلهم قادرين على إنجاز بحوث ذات قيمة عالية وحل التحديات البحثية العملية من خلال موضوعات بحث مبتكرة ومستدامة وريادية. وتحقيقا لهذه الأهداف، سيتعرف الطلبة على مجموعة من الموضوعات المتخصصة، ومبادئ البحث النزيه وأخلاقياته، والتحديات التنظيمية التي تواجه مختلف التخصصات. كما سيتعلم الطلبة كيفية إعداد مشروعات بحثية تكون مناسبة للتقديم في المؤتمرات أو نشرها في المجلات العلمية. سيقوم الطلاب أيضا بتعلم كيفية تحكيم الأوراق البحثية. وسيقوم المدربون والمحاضرون الضيوف بتناول المواضيع التي يرونها ضرورية لإعداد باحثين ومبتكرين ورواد أعمال متميزين في مجالات الذكاء الاصطناعي.

برنامج تدريبي خاص للدكتوراة (يمتد حتى 4 اشهر)