انطلاق الفصل الدراسي السادس من برنامج بكالوريوس علم النفس الدفعة الثانية
بكالوريوس في علوم الحاسوب والذكاء الإصطناعي
برنامج بكالوريوس في علوم الحاسوب والذكاء الإصطناعي - Bachelor in Computer Science and Artificial Intelligence
المقدم من جامعة UHA وهي جامعة أمريكية معتمدة من منظمة إدارة جودة التعليم الدولية(IEQM)
تم إدراج الجامعة ضمن تصنيفات التأثير العالمي (Impact Rankings 2025) الصادرة عن مؤسسة Times Higher Education العالمية.
حول البرنامج
لقد أعد البكالوريوس في علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي لتزويد الطلاب بأساس قوي في الحوسبة والبرمجة والذكاء الاصطناعي. يمزج هذا البرنامج بين المعرفة النظرية والتطبيقات العملية لتزويد الطلاب بالمهارات اللازمة للتفوق في المجالات المتطورة بسرعة في علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي. سيتعلم الطلاب المفاهيم الأساسية للبرمجة وهياكل البيانات والتعلم الآلي واتخاذ القرارات المبنية على الذكاء الاصطناعي، مع اكتساب خبرة عملية من خلال المشاريع والتدريبات العملية.
تفاصيل البرنامج
يتكون البرنامج من 120 ساعة معتمدة موزعة على ثمانية فصول دراسية في عامين ونصف، ويغطي مواضيع أساسية مثل برمجة الحاسوب، وعلوم البيانات، والذكاء الاصطناعي، ومعالجة اللغات الطبيعية. كما يتضمن المنهج مجموعة واسعة من المقررات الاختيارية، مما يتيح للطلاب التخصص في مجالات مثل معالجة الصور الرقمية، واستخراج البيانات، واسترجاع المعلومات.
الخطة الدراسية (حسب الفصول):
الفصل الأول
| الوصف | الساعات المعتمدة | المقرر الدراسي | # | الاختصار المقترح |
| يقدم هذا المقرر المفاهيم الأساسية لعلوم الحاسوب، بما في ذلك مكونات الحاسوب، أنظمة التشغيل، والشبكات. يتناول أيضاً كيفية عمل البرمجيات والأجهزة، وأساسيات حل المشكلات باستخدام الخوارزميات. كما يعرّف الطلاب على مجالات علوم الحاسوب مثل الذكاء الاصطناعي، قواعد البيانات، والأمن السيبراني | 3 | مقدمة في علوم الحاسوب | 1 | CS 1 |
| يهدف هذا المقرر إلى تعليم أساسيات البرمجة باستخدام لغة برمجة مثل Python أو Java. يتعلم الطلاب كتابة البرامج، التحكم في تدفق البيانات باستخدام الجمل الشرطية والحلقات التكرارية، والتعامل مع المصفوفات والدوال. كما يتم التركيز على مهارات حل المشكلات وتطوير التفكير المنطقي لدى الطلاب. | 3 | برمجة الحاسوب 1 | 2 | PROG 1 |
| يركز هذا المقرر على تطوير مهارات اللغة الإنجليزية الأكاديمية للطلاب، مثل القراءة والكتابة والفهم. يتناول المقرر كتابة المقالات الأكاديمية، تلخيص النصوص، ومهارات البحث عن المعلومات. كما يشمل تحسين مهارات التحدث والاستماع من خلال أنشطة تفاعلية | 3 | اللغة الإنجليزية الأكاديمية 1 | 3 | EN 1 |
| يهدف هذا المقرر إلى تقديم أساسيات الرياضيات لطلاب السنة الأولى، حيث يغطي المفاهيم الأساسية للمجموعات والأعداد الحقيقية والدوال. يتعلم الطلاب تحليل خصائص الدوال بأنواعها المختلفة، بما في ذلك الدوال الجذرية والأسية واللوغاريتمية والمثلثية. يتم التركيز على فهم النهايات والاستمرارية وتطبيق قواعد الاشتقاق لتحليل التغيرات في الدوال. كما يشمل المقرر دراسة المشتقات واستخدامها في حل مسائل القيم العظمى والصغرى، وفهم السلوك الهندسي للدوال. يشمل المقرر أيضًا دراسة التقعر، نقاط الانقلاب، خطوط التقارب، ورسم منحنيات الدوال بدقة. يتم تدريب الطلاب على إزالة حالات عدم التعيين باستخدام نظريات مثل قاعدة لوبيتال. يهدف المقرر إلى تطوير التفكير المنطقي والرياضي لدى الطلاب، وإعدادهم لدراسة مقررات رياضية متقدمة وتطبيق الرياضيات في حل المسائل التطبيقية. |
3 | الرياضيات 1 | 4 | MATH 1 |
| يعرّف هذا المقرر الطلاب بالمفاهيم الأساسية لنظم المعلومات ودورها في دعم العمليات واتخاذ القرار داخل المؤسسات. يتناول مكونات نظم المعلومات مثل الأجهزة، البرمجيات، البيانات، والإجراءات، بالإضافة إلى أنواع نظم المعلومات مثل نظم معالجة المعاملات ونظم دعم القرار. كما يستعرض المقرر كيفية استخدام نظم المعلومات في تحسين كفاءة العمل وإدارة البيانات في المؤسسات الحديثة. | 3 | مقدمة في نظم المعلومات | 5 | IS 1 |
الفصل الثاني
| الوصف | الساعات المعتمدة | المقرر الدراسي | # | الاختصار المقترح |
| يركز هذا المقرر على المفاهيم المتقدمة في البرمجة من خلال تعميق المهارات المكتسبة في برمجة الحاسوب 1. يتضمن مواضيع مثل البرمجة الكائنية (OOP)، معالجة الملفات، الاستثناءات (Exceptions)، وهياكل البيانات الأساسية مثل القوائم والصفوف والمكدسات. كما يتعلم الطلاب كيفية بناء مشاريع برمجية متكاملة وتطوير تطبيقات فعّالة باستخدام لغة البرمجة المناسبة. | 3 | برمجة الحاسوب 2 | 1 | PROG 2 |
| يغطي المقرر تطبيقات التكامل المحدد، بما في ذلك حساب المساحات والحجوم باستخدام طرق متقدمة. يتناول أيضًا دراسة الأطوال ومساحات الأسطح في الأنظمة القطبية، مع تطبيقات عملية. يركز المقرر على تحليل المتتاليات والمتسلسلات، مع فهم اختبارات التقارب. يتم التوسع في دراسة الدوال متعددة المتغيرات، بما يشمل النهايات والمشتقات الجزئية. كما يتطرق إلى التكاملات الثنائية وتحويلات المناطق، مع توظيفها في حل مشكلات رياضية وهندسية متنوعة. | 3 | الرياضيات 2 | 2 | MATH 2 |
| يستكمل هذا المقرر تطوير مهارات اللغة الإنجليزية الأكاديمية، مع التركيز على الكتابة المتقدمة والتحليل النقدي. يشمل كتابة التقارير والأبحاث الأكاديمية، تحسين مهارات العروض التقديمية، وتوسيع قدرات القراءة والفهم. كما يتم تعزيز مهارات التحدث من خلال النقاشات والعروض التفاعلية. | 3 | اللغة الإنجليزية الأكاديمية 2 | 3 | EN 2 |
| يتناول المقرر المفاهيم الأساسية للأنظمة الرقمية وتصميم الدوائر المنطقية. يشمل دراسة النظام الثنائي، الجبر البولياني، تبسيط الدوائر المنطقية باستخدام خرائط Karnaugh، وتصميم الدوائر التوافقية والمتسلسلة. كما يتعرف الطلاب على وحدات المعالجة الأساسية مثل المسجلات وعدادات الزمن، مع تطبيق عملي باستخدام أدوات وبرمجيات تصميم الأنظمة الرقمية. | 3 | الأنظمة الرقمية وتصميم المنطق | 4 | LD 1 |
| يعرف هذا المقرر الطلاب بمفاهيم ريادة الأعمال الأساسية وكيفية تحويل الأفكار إلى مشاريع ناجحة. يشمل الموضوعات مثل تطوير خطط الأعمال، دراسة السوق، الابتكار في المنتجات والخدمات، وإدارة الموارد المالية. كما يتناول المقرر مهارات القيادة، حل المشكلات، واتخاذ القرارات، مع تشجيع الطلاب على التفكير الريادي من خلال دراسات حالات عملية. | 3 | مقدمة في ريادة الأعمال | 5 | BUS 1 |
الفصل الثالث
| الوصف | الساعات المعتمدة | المقرر الدراسي | # | الاختصار المقترح |
| يهدف هذا المقرر إلى تعريف الطلاب بالمفاهيم الأساسية للخوارزميات وهياكل البيانات. يغطي الموضوعات الرئيسية مثل القوائم المرتبطة، المكدسات (Stacks)، الصفوف (Queues)، الأشجار الثنائية، وخوارزميات البحث والفرز. يركز المقرر على تحليل تعقيد الخوارزميات باستخدام مفاهيم مثل Big-O، مع تطبيقات عملية لبناء حلول فعّالة للمشكلات البرمجية. | 3 | الخوارزميات وبنية البيانات 1 | 1 | DSA 1 |
| يركز هذا المقرر على المفاهيم الرياضية الأساسية في علوم الحاسوب، مثل المجموعات، العلاقات والدوال، المنطق الرياضي، التوافقيات (التباديل والتوافيق)، ونظرية الرسوم البيانية (Graphs). يساعد الطلاب على تطوير مهارات التفكير المنطقي وحل المشكلات باستخدام الأدوات الرياضية الضرورية في البرمجة والخوارزميات. | 3 | الرياضيات المتقطعة | 2 | MATH 3 |
| يقدم هذا المقرر المبادئ الأساسية لنظرية الاحتمالات، بما في ذلك المتغيرات العشوائية، التوزيعات الاحتمالية (Discrete and Continuous)، والقوانين الأساسية مثل قانون الاحتمالات المشروطة. يتم التركيز على التطبيقات العملية في تحليل البيانات واتخاذ القرارات، مع ربط المفاهيم بالمجالات الحديثة مثل علوم البيانات والذكاء الاصطناعي. | 3 | الإحصاء والاحتمالات 1 | 3 | STAT 1 |
| يغطي هذا المقرر المفاهيم المتقدمة للبرمجة الكائنية باستخدام لغات مثل Java أو Python. يركز على المفاهيم الأساسية مثل الكائنات (Objects)، الأصناف (Classes)، الوراثة (Inheritance)، تعدد الأشكال (Polymorphism)، وتجريد البيانات (Abstraction). يتضمن المقرر مشروعات عملية لبناء تطبيقات فعّالة وقابلة لإعادة الاستخدام. | 3 | البرمجة غرضية التوجه | 4 | PROG 3 |
| يهدف هذا المقرر إلى تعريف الطلاب بأساسيات علوم البيانات، بما في ذلك جمع البيانات، تنظيفها، وتحليلها باستخدام أدوات وبرمجيات متخصصة مثل Python وR. يغطي المقرر طرق التصور البياني للبيانات، النمذجة الإحصائية، وتطبيق تقنيات التعلم الآلي لحل المشكلات العملية. كما يتناول أمثلة تطبيقية في مختلف المجالات العلمية والتجارية. | 3 | علوم البيانات | 5 | DS 1 |
الفصل الرابع
| الوصف | الساعات المعتمدة | المقرر الدراسي | # | الاختصار المقترح |
| يستكمل هذا المقرر دراسة المفاهيم المتقدمة في هياكل البيانات والخوارزميات. يتناول الموضوعات مثل الأشجار المتقدمة (AVL Trees، B-Trees)، الرسوم البيانية (Graphs)، خوارزميات المسار الأقصر مثل Dijkstra وFloyd، وتقنيات البرمجة الديناميكية (Dynamic Programming). يركز على تحسين الأداء من خلال تحليل تعقيد الخوارزميات وتطبيقها لحل مشكلات معقدة. | 3 | الخوارزميات وبنية البيانات 2 | 1 | DSA 2 |
| يهدف هذا المقرر إلى تعريف الطلاب بأساسيات الذكاء الاصطناعي مثل خوارزميات البحث وتمثيل المعرفة والاستدلال. يتناول المقرر تطبيقات حديثة تشمل الأنظمة الخبيرة، معالجة اللغة الطبيعية، والتعرف على الصور. يتم التركيز على بناء حلول تعتمد على الذكاء الاصطناعي واستخدام أدوات برمجية متخصصة. كما يتم توجيه الطلاب نحو مشاريع عملية لحل مشكلات حقيقية باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي. | 3 | مبادئ الذكاء الاصطناعي | 2 | AI 1 |
| يركز هذا المقرر على المفاهيم الأساسية للإحصاء التطبيقي. يغطي الموضوعات مثل مقاييس النزعة المركزية (الوسط، الوسيط، المنوال)، مقاييس التشتت (الانحراف المعياري)، تقدير الفرضيات، تحليل الانحدار، والتوزيعات الاحتمالية. يتم التركيز على استخدام الإحصاء في تحليل البيانات ومعالجة المشكلات الواقعية. | 3 | الإحصاء والاحتمالات 2 | 3 | STAT 2 |
| يعرف هذا المقرر الطلاب بأسس وممارسات هندسة البرمجيات، بدءاً من مراحل تحليل المتطلبات وتصميم الأنظمة وصولاً إلى الاختبار والنشر. يتم التطرق إلى نماذج التطوير مثل الشلال (Waterfall) والـ Agile، وأدوات إدارة المشاريع البرمجية. يركز المقرر على تحسين جودة البرمجيات وكتابة برامج مرنة وقابلة للصيانة. | 3 | مبادئ هندسة البرمجيات | 4 | SE 1 |
| تتيح هذه المادة للطلاب فرصة اختيار موضوع متخصص من بين مجموعة من الموضوعات الحديثة | 3 | مادة اختيارية 1 | 5 | ELEC 1 |
الفصل الخامس
| الوصف | الساعات المعتمدة | المقرر الدراسي | # | الاختصار المقترح |
| يُركّز هذا المقرر على المفاهيم الأساسية لتعلم الآلة، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف (كالانحدار وأشجار القرار) وغير الخاضع للإشراف (كالتجميع). يتضمن التعلم المعزز وخوارزميات مثل الشبكات العصبية. يتم تطبيق المفاهيم عمليًا باستخدام لغة Python ومكتبات مثل Scikit-learn. يُشجَّع الطلاب على بناء نماذج تنبؤية وتحليل أدائها باستخدام مقاييس تقييم متنوعة. | 3 | أساسيات تعلم الآلة | 1 | ML 1 |
| يركز هذا المقرر على تصميم، إدارة، واستعلام قواعد البيانات باستخدام نظم إدارة قواعد البيانات (DBMS) مثل SQL وNoSQL. يتناول أساسيات التصميم العلائقي، الفهارس، والأمان، مع تطبيقات عملية لإنشاء قواعد بيانات متقدمة | 3 | أنظمة قواعد البيانات | 2 | DB 1 |
| يغطي هذا المقرر مبادئ تصميم وتطوير تطبيقات الويب. يشمل تعلم اللغات الأساسية مثل HTML، CSS، وJavaScript لتصميم الواجهات الأمامية، بالإضافة إلى أساسيات البرمجة الخلفية باستخدام لغات مثل PHP أو Python. يتطرق أيضاً إلى استخدام قواعد البيانات في تطبيقات الويب وربطها بالسيرفرات. كما يتم التركيز على تصميم مواقع سريعة الاستجابة ومتوافقة مع الأجهزة المختلفة | 3 | تصميم وتطوير الويب | 3 | WEB 1 |
| يستعرض هذا المقرر التقنيات الأساسية في التعلم الإحصائي ونماذج التنبؤ. يتناول موضوعات مثل الانحدار الخطي واللوجستي، الشبكات العصبية، طرق التصنيف، واستخدام تقنيات تقدير البيانات. يتم التركيز على تطبيق هذه المفاهيم عمليًا في تحليل البيانات الضخمة باستخدام أدوات مثل R أو Python. يشمل أيضاً تطبيقات التنبؤ في مجالات متنوعة كالأعمال والعلوم | 3 | برمجة R وPython | 4 | STAT 3 |
| تتيح هذه المادة للطلاب فرصة اختيار موضوع متخصص من بين مجموعة من الموضوعات الحديثة | 3 | مادة اختيارية 2 | 5 | ELEC 2 |
الفصل السادس
| الوصف | الساعات المعتمدة | المقرر الدراسي | # | الاختصار المقترح |
| يهدف هذا المقرر إلى دراسة الأسس النظرية للحوسبة، بما في ذلك اللغات الشكلية (Formal Languages)، وأنواع الأوتومات مثل الأوتوماتا المحدودة (Finite Automata)، وآلات Turing. يغطي الموضوعات المتعلقة بالقواعد النحوية (Grammars)، والتعرف على اللغات النظامية والخالية من السياق. يساعد الطلاب على فهم كيفية تصميم المترجمات (Compilers) وتحليل القابلية للحوسبة وحل المشكلات النظرية. | 3 | اللغات الصورية ونظرية الأوتومات | 1 | TOC 1 |
| يتناول هذا المقرر المبادئ الأساسية لأنظمة التشغيل مثل إدارة العمليات، الذاكرة، نظم الملفات، والتخزين. يركز على كيفية عمل نظام التشغيل في تنظيم موارد الأجهزة وتشغيل التطبيقات بفعالية. تشمل الموضوعات أيضًا التزامن (Synchronization)، والجداول الزمنية (Scheduling)، ومعالجة الأخطاء. يتم تقديم أمثلة عملية على أنظمة مثل Linux وWindows لفهم التصميم والتطوير. | 3 | أنظمة التشغيل | 2 | OS 1 |
| يركز هذا المقرر على دراسة النمذجة الرياضية وتطبيقات الأمثلة في حل المشكلات الهندسية والعلمية. يتم التطرق إلى موضوعات مثل البرمجة الخطية، البرمجة الديناميكية، وتحليل القرارات. يتعلم الطلاب كيفية استخدام النماذج الرياضية لتحسين الأداء واتخاذ القرارات المثلى في المجالات التطبيقية مثل إدارة العمليات والاقتصاد، مع تطبيقات عملية باستخدام برمجيات متخصصة مثل MATLAB | 3 | بحوث العمليات | 3 | OR 1 |
| تركز هذه الدورة على التعلم العميق، وهو أحد أهم مجالات الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على الشبكات العصبية الاصطناعية متعددة الطبقات. سيغطي المقرر أساسيات الشبكات العصبية، تصميم الشبكات متعددة الطبقات (MLPs)، الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) للرؤية الحاسوبية، والشبكات العصبية المتكررة (RNNs) لمعالجة البيانات التسلسلية. بالإضافة إلى ذلك، سيتعلم الطلاب تقنيات تحسين النماذج مثل خوارزميات التحسين، التعلم بالنقل، والنماذج التوليدية. سيتم تدريب الطلاب على استخدام مكتبات تعلم الآلة مثل TensorFlow وPyTorch لتصميم وتنفيذ نماذج التعلم العميق. | 3 | التعلم العميق | 4 | DL 1 |
| تتيح هذه المادة للطلاب فرصة اختيار موضوع متخصص من بين مجموعة من الموضوعات الحديثة | 3 | مادة اختيارية 3 | 5 | ELEC 3 |
الفصل السابع
| الوصف | الساعات المعتمدة | المقرر الدراسي | # | الاختصار المقترح |
| يهدف هذا المقرر إلى تطوير مهارات البحث العلمي والتطبيق العملي لدى الطلاب. يقوم الطلاب باختيار مشكلة أو موضوع بحثي تحت إشراف أحد الأساتذة، والعمل على تحليل المشكلة وتصميم الحلول المناسبة. يتضمن المشروع مراحل متعددة مثل: جمع البيانات، تحليل المتطلبات، التصميم المبدئي، واختبار الحلول. يتم التركيز على تقديم نتائج أولية وعرضها في تقرير منظم يُظهر التقدم المحقق في المشروع. | 3 | مشروع التخرج 1 | 1 | GP 1 |
| يغطي هذا المقرر الأسس النظرية والعملية لشبكات الحاسوب، بما في ذلك دراسة طبقات الشبكات وفقًا لنموذج OSI وTCP/IP. يتناول الموضوعات مثل بروتوكولات الاتصال، توجيه البيانات، أمن الشبكات، وعناوين IP. يُعرّف الطلاب بتقنيات الشبكات الحديثة مثل LAN وWAN وكيفية إعداد الشبكات الصغيرة. يتضمن تدريب عملي على أدوات وبرمجيات محاكاة الشبكات مثل Packet Tracer لفهم آلية نقل البيانات والاتصال بين الأجهزة. | 3 | شبكات الحاسوب | 2 | NET 1 |
| تتيح هذه المادة للطلاب فرصة اختيار موضوع متخصص من بين مجموعة من الموضوعات الحديثة | 3 | مادة اختيارية 4 | 3 | ELEC 4 |
| 3 | مادة اختيارية 5 | 4 | ELEC 5 | |
| يركز هذا المقرر على تطوير مهارات تصميم الأوامر الفعالة لتحسين تفاعل الأنظمة الذكية، خاصة أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل ChatGPT والنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs). يتناول المقرر كيفية كتابة الأوامر بدقة ووضوح لتحسين مخرجات النماذج الذكية، مع تغطية أساليب تحسين الأداء مثل الاستجابة المتدرجة، استخدام الأمثلة، وتحديد السياق. يتعلم الطلاب كيفية صياغة مطالبات (Prompts) لتحقيق النتائج المرغوبة، وتطبيق استراتيجيات اختبار الأوامر لتحسين دقة وجودة المخرجات. كما يستعرض المقرر استخدامات هندسة الأوامر في تطبيقات مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، توليد النصوص والصور، وأتمتة المهام الذكية. يعد هذا المقرر أساسياً لفهم كيفية تسخير التقنيات الحديثة في الذكاء الاصطناعي لتحقيق الأهداف في مجالات متنوعة مثل الأعمال والتعليم والبحث العلمي | 3 | هندسة الأوامر | 5 | AI 2 |
الفصل الثامن
| الوصف | الساعات المعتمدة | المقرر الدراسي | # | الاختصار المقترح |
| يعد هذا المقرر استكمالًا لمشروع التخرج 1، حيث يركز على تنفيذ الحلول المقترحة وتقييمها عمليًا. تشمل مراحل المشروع: تطوير النظام أو النموذج، اختبار الأداء، تحليل النتائج، وتوثيق العمل النهائي. يتم تقديم المشروع في صورة تقرير نهائي وعرض تقديمي يوضح الأهداف، منهجية العمل، النتائج، والاستنتاجات. يهدف هذا المقرر إلى تعزيز مهارات البحث، التفكير النقدي، والعمل الجماعي لدى الطلاب | 3 | مشروع التخرج 2 | 1 | GP 2 |
| يستعرض هذا المقرر المفاهيم الأساسية لأمن شبكات الحاسوب والتقنيات المستخدمة لحماية البيانات. يتناول الموضوعات مثل التشفير، الجدران النارية (Firewalls)، كشف التسلل (IDS/IPS)، وبروتوكولات الأمان مثل SSL/TLS وIPSec. يركز المقرر على طرق التصدي للهجمات السيبرانية مثل البرمجيات الخبيثة، هجمات الحرمان من الخدمة (DDoS)، وتأمين الشبكات المحلية والشبكات واسعة النطاق. يشمل تدريب عملي على أدوات الأمن وتحليل الشبكات لضمان الحماية من التهديدات. | 3 | أمن الشبكات | 2 | NETSEC 1 |
| تتيح هذه المادة للطلاب فرصة اختيار موضوع متخصص من بين مجموعة من الموضوعات الحديثة | 3 | مادة اختيارية 7 | 3 | ELEC 7 |
| 3 | مادة اختيارية 8 | 4 | ELEC 8 | |
| 3 | مادة اختيارية 9 | 5 | ELEC 9 |
المواد اختيارية بحيث يسهل التحكم بموضوع الأساتذة فنفتح المادة التي يتوفر لها أستاذ.
| الوصف | الساعات المعتمدة | المقرر الدراسي | # | الاختصار المقترح |
| يهدف المقرر إلى تعليم الأسس النظرية والتطبيقية لمعالجة النصوص واللغات الطبيعية. يغطي الموضوعات الأساسية مثل تحليل النصوص، نماذج لغة مثل BERT، والتعرف على الكيانات. يتم التركيز على بناء تطبيقات مثل أنظمة الترجمة الآلية، الإجابة على الأسئلة، وتحليل المشاعر باستخدام مكتبات Python مثل NLTK spaCy. | 3 | معالجة اللغة الطبيعية | 1 | NLP 1 |
| يتناول هذا المقرر مبادئ تحليل الصور الرقمية وتطبيقاتها. يشمل مواضيع مثل التحسين، التجزئة، ضغط الصور، والكشف عن الحواف. يتم دراسة الخوارزميات المستخدمة مثل تحويل فورييه (Fourier Transform). يركز التدريب العملي على استخدام OpenCV لتطبيق تقنيات معالجة الصور. | 3 | معالجة الصور الرقمية | 2 | IP 1 |
| يقدم المقرر تقنيات استخراج المعرفة من البيانات الضخمة باستخدام أدوات حديثة مثل Hadoop وSpark. يغطي خوارزميات التنقيب عن الأنماط، التنبؤ، وتقنيات تحليل البيانات الضخمة في تطبيقات حقيقية. | 3 | تنقيب البيانات والبيانات الضخمة | 3 | DM 1 |
| يقدم الأسس النظرية والتطبيقية لنظم المعلومات الجغرافية، بما يشمل البيانات المكانية والوصفية، نماذج البيانات المتجهة والشبكية، أنظمة الإحداثيات، وإدارة وتحليل البيانات المكانية، مع تطبيقات عملية باستخدام برامج GIS. | 3 | GIS 1 | 4 | GIS 1 |
| يهدف هذا المقرر إلى تزويد الطلاب بمهارات تحليل البيانات واستخراج المعرفة باستخدام أدوات التحليل. يتضمن مواضيع مثل الإحصاء، تحليل الانحدار، واختبارات الفرضيات. يتم استخدام أدوات برمجية مثل Python وR لتحليل البيانات العملية واتخاذ القرارات المبنية على البيانات. | 3 | تحليل البيانات | 5 | DA 1 |
| يهدف المقرر إلى تطوير المهارات الشخصية والمهنية اللازمة للنجاح الأكاديمي والمهني، بما يشمل التواصل الفعال، العمل الجماعي، القيادة، إدارة الوقت، حل المشكلات، التفكير النقدي، التفاوض، إدارة الصراعات، العرض والتقديم، وكتابة السيرة الذاتية والاستعداد لسوق العمل | 3 | المهارات الشخصية والمهنية (Soft Skills) | 6 | SS 1 |
| يتناول الموضوعات المتقدمة في نظم المعلومات الجغرافية والتحليل المكاني، بما يشمل التحليل الشبكي، نماذج الارتفاعات الرقمية، الاستشعار عن بعد، التحليل متعدد المعايير، والنمذجة الجغرافية باستخدام ArcGIS. و الخرائط الرقمية الالكترونية | 3 | GIS 2 | 7 | GIS 2 |
| يعرض المقرر مفاهيم التعلم المعزز، حيث تتعلم النماذج عبر التفاعل مع البيئة وتحقيق المكافآت. يتم التركيز على تطبيقات مثل الألعاب والتحكم بالروبوتات باستخدام مكتبات مثل OpenAI Gym TensorFlow. | 3 | التعلم المعزز | 8 | RL 1 |
| يستعرض هذا المقرر المبادئ الأساسية في حماية البيانات وأمن المعلومات. يغطي مواضيع مثل التشفير، إدارة المخاطر، حماية البيانات الشخصية، والتعرف على التهديدات الأمنية. يتعلم الطلاب استخدام الأدوات الأساسية لتأمين الأنظمة والشبكات ضد الهجمات. | 3 | مقدمة عن حماية البيانات والأمن السيبراني | 9 | Syp-sec |
| يقدم هذا المقرر مقدمة حول تقنيات إنترنت الأشياء (IoT) وبنيتها الأساسية. يتناول مواضيع مثل الأجهزة الذكية، الحساسات، بروتوكولات الاتصال، وتخزين البيانات. يتم تدريب الطلاب على بناء تطبيقات بسيطة تربط الأجهزة بالشبكات السحابية لتحليل البيانات | 3 | أساسيات إنترنت الأشياء | 10 | IoT 1 |
| يستعرض هذا المقرر بنية الحوسبة السحابية وآلية إدارة الشبكات السحابية. يغطي مواضيع مثل خدمات السحابة (IaaS، PaaS، SaaS)، والبنية التحتية للشبكات. يركز على أدوات مثل AWS Microsoft Azure وتطبيقاتها في إدارة الموارد بكفاءة. | 3 | أنظمة وشبكات السحابة | 11 | CNET 1 |
| يتناول هذا المقرر الأساليب الرياضية والتقنيات الحديثة في التشفير لحماية البيانات. يتم التركيز على خوارزميات مثل RSA، AES وتطبيقها في حماية المعلومات ونقلها بأمان. يتم تدريب الطلاب على تحليل وتطبيق آليات التشفير باستخدام برمجيات متخصصة. | 3 | التشفير | 12 | Crpt 1 |
| يركز على تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في الأعمال ودعم اتخاذ القرار، بما يشمل التعلم الآلي، الذكاء الاصطناعي التوليدي، تحليل البيانات، الأتمتة الذكية والتنبؤ، وتطبيقات AI في مختلف وظائف الأعمال | 3 | الذكاء الاصطناعي في الأعمال (AI in Business) | 13 | AI-B 1 |
مفتاح الاختصارات المستخدمة:
- CS: علوم الحاسوب (Computer Science)
- PROG: البرمجة (Programming)
- MATH: الرياضيات (Mathematics)
- EN: الإنجليزية (English)
- DSA: الخوارزميات وهياكل البيانات (Data Structures & Algorithms)
- STAT: الإحصاء (Statistics)
- AI: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)
- ML: تعلم الآلة (Machine Learning)
- NET: الشبكات (Networks)
- GP: مشروع التخرج (Graduation Project)
- ELEC مادة من المواد الاختيارية
مزايا البرنامج
برنامج شامل: يغطي البرنامج مجموعة واسعة من المواضيع، من المفاهيم الأساسية لعلوم الحاسوب إلى تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
خبرة عملية: يشارك الطلاب في مشاريع عملية، وتمارين مختبرية، وتدريبات ميدانية للتحضير للتحديات الواقعية.
برنامج متعدد التخصصات: تتيح المقررات الاختيارية للطلاب استكشاف مجالات متنوعة مثل معالجة اللغات الطبيعية واستخراج البيانات، مما يضمن تعليمًا متكاملاً.
أدوات حديثة: يكتسب الطلاب خبرة في استخدام لغات البرمجة الحديثة، وأطر العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي، وأدوات تحليل البيانات المستخدمة في الصناعة.
جاهزية عالمية: يركز البرنامج على التفكير النقدي وحل المشكلات والعمل الجماعي، مما يعد الخريجين لأدوار تنافسية على مستوى العالم.
شهادات معتمدة:
ادرس معنا في البرنامج واحصل على درجة علمية بشهادة أكاديمية صادرة من جامعة UHA و مصدقة من منظمة ادارة جودة التعليم الدولية(IEQM)
فرص العمل
إن خريجي برنامج البكالوريوس في علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي سوف يكونوا جاهزين للعمل في مجموعة متنوعة من الوظائف في مجالات التكنولوجيا والابتكار حيث ان فرص العمل ما يلي:
متخصص في الذكاء اصطناعي.
مطور برمجيات.
عالم بيانات.
مهندس تعلم آلي.
محلل أمن معلومات.
محلل ذكاء أعمال.
الدراسات العليا والبحث العلمي.
يتيح هذا البرنامج للخريجين التفوق في قطاعات عمل ديناميكية وتنافسية.
الشروط المطلوبة للتقدم:
حملة الثانوية العامة بكل فروعها.
ما هي رسوم التسجيل و الشهادة في هذا البرنامج ؟
*رسوم البكالوريوس الأساسية: 425$ لكل فصل دراسي والدفعات تكون فصلية.
*عدد الفصول 8، كامل الرسوم 3400$.
* رسم التسجيل في الكلية واستصدار خطاب القبول 75$ (تُدفع لمرة واحدة عند التسجيل).
* الخصومات:
خصم 15% عند التسجيل في الجامعة وتسديد الرسوم على دفعات في بداية كل فصل دراسي.
خصم 25% عند تسديد كامل رسوم الدراسة دفعة واحدة بعد حصول الطالب على إخطار القبول في الجامعة.
للتسجيل من الفورم، ويمكن أيضاً التواصل معنا عبر:
التواصل عبر واتساب
قسم شؤون الطلاب:
905055566619+
12067047858+
التواصل مباشر مع منسق القبول: 16058469439+
لمزيد من التفاصيل زوروا موقعنا: www.uha.edu.eu
للتواصل عبر الايميل: info@uha.edu.eu
اشتركوا في قناتنا علي الواتس: رابط القناة
