ماجستير العلوم في الذكاء الاصطناعي

نوع البرنامج: ماجستير
الساعات المعتمدة: 30 ساعة معتمدة

اللغة : الإنجليزية
المقران: العين وابوظبي

سجل الأن بروشور البرنامج

نبذة

حول البرنامج
يهدف برنامج ماجستير العلوم في الذكاء الاصطناعي إلى تأهيل خريجين متميزين في هذا المجال الديناميكي. يسعى
البرنامج إلى إعداد الطلاب ليصبحوا محترفين ذوي مهارات عالية وباحثين أكفاء قادرين على تطوير حلول مبتكرة في
الذكاء الاصطناعي وإجراء أبحاث متقدمة في هذا التخصص.

الرؤية
يطمح البرنامج إلى أن يكون رائدًا في المنطقة من خلال التميز في التعليم وإجراء أبحاث رائدة في مجال الذكاء
الاصطناعي.

الرسالة
تتمثل رسالة البرنامج في تخريج كوادر عالية الجودة في الذكاء الاصطناعي، وتعزيز البحث والابتكار من خلال مجتمع
متنوع من الأساتذة والطلاب، وتشجيع التعاون المثمر مع الصناعة والمجتمع.
الأهداف
فيما يلي الأهداف التعليمية لبرنامج ماجستير العلوم في هندسة أنظمة البرمجيات:
1. إظهار كفاءات مهنية متميزة في مجال الذكاء الاصطناعي.
2. إظهار القدرة على العمل بشكل مستقل و/أو ضمن فرق متعددة التخصصات وإثبات مهارات قيادية شاملة في
الذكاء الاصطناعي.
3. الإسهام في تطوير المجتمعات المحلية والإقليمية من خلال الابتكارات في الذكاء الاصطناعي.
4. إظهار القدرة على إجراء أبحاث فعالة في مجال الذكاء الاصطناعي لتعزيز التقدم التكنولوجي وخدمة المجتمع.

مخرجات التعلم
عند إكمال هذا البرنامج بنجاح، سيكون الخريج قادرًا على:
مخرجات التعلم للبرنامج
1. إظهار معرفة متعمقة بالمفاهيم الأساسية، والنظريات، والمنهجيات في مجال الذكاء الاصطناعي.
2. إجراء أبحاث متقدمة في الذكاء الاصطناعي وصياغة حلول مبتكرة للمشكلات المعقدة في العالم الواقعي
باستخدام أحدث الأدوات والتقنيات.
3. تصميم وتطوير ونشر أنظمة وتطبيقات تعتمد على الذكاء الاصطناعي لحل المشكلات بفعالية، مع ضمان
القابلية للتوسع والمرونة والمتانة.
4. تحليل ومعالجة ونمذجة مجموعات البيانات المعقدة باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة لاستخلاص
رؤى قابلة للتنفيذ واتخاذ قرارات مستندة إلى البيانات.
5. تقييم الجوانب الأخلاقية والاجتماعية والتنظيمية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، مع ضمان الالتزام بالممارسات
المسؤولة ومعالجة التحيزات وتحقيق العدالة في الخوارزميات.

6. تطبيق مبادئ الذكاء الاصطناعي في مجالات متعددة التخصصات مثل الرعاية الصحية، والتمويل،
والروبوتات، والأنظمة المستقلة، وإظهار قدرة فعالة على العمل الجماعي والتعاون مع الخبراء في مختلف
المجالات.
7. الانخراط في التعلم المستمر لمواكبة التطورات السريعة في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، واستخدام
الأدوات والتقنيات والأطر الناشئة للبقاء في طليعة سوق العمل العالمي

فرص العمل

مهندس ذكاء اصطناعي / تعلم آلي
الدور الوظيفي: تطوير ونشر خوارزميات ونماذج الذكاء الاصطناعي لحل المشكلات المعقدة.
المهارات المطلوبة: تقنيات التعلم الآلي، البرمجة، تحسين النماذج.
عالم بيانات
الدور الوظيفي: تحليل مجموعات البيانات الضخمة لاستخلاص رؤى قابلة للتنفيذ ودعم القرارات الاستراتيجية.
المهارات المطلوبة: تحليل البيانات، النمذجة الإحصائية، البرمجة، وتصور البيانات.
باحث في الذكاء الاصطناعي
الدور الوظيفي: إجراء أبحاث مبتكرة لتطوير منهجيات وتقنيات جديدة في الذكاء الاصطناعي.
المهارات المطلوبة: مناهج البحث، تطوير الخوارزميات، وتصميم التجارب العلمية.
مهندس رؤية حاسوبية
الدور الوظيفي: تطوير خوارزميات وأنظمة لمعالجة وتحليل البيانات المرئية.
المهارات المطلوبة: معالجة الصور، التعلم العميق، وتقنيات الرؤية الحاسوبية.
مهندس معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
الدور الوظيفي: تصميم وتنفيذ أنظمة قادرة على معالجة وفهم اللغة البشرية.
المهارات المطلوبة: تقنيات معالجة اللغة الطبيعية، التعلم الآلي، ونمذجة اللغات.
مستشار ذكاء اصطناعي
الدور الوظيفي: تقديم استشارات للمنظمات حول تنفيذ استراتيجيات الذكاء الاصطناعي بفعالية لتحقيق الأهداف
التجارية.
المهارات المطلوبة: حل المشكلات، التخطيط الاستراتيجي، والخبرة المتخصصة في الذكاء الاصطناعي.
مهندس تعلم عميق
الدور الوظيفي: تصميم وتدريب وتحسين الشبكات العصبية العميقة لمختلف التطبيقات.
المهارات المطلوبة: بنى الشبكات العصبية، البرمجة، وتحسين الأداء.
متطلبات القبول
الحصول على درجة البكالوريوس في هندسة البرمجيات أو علوم الكمبيوتر أو مجال ذي صلة بمعدل تراكمي لا
يقل عن (3 من 4) أو ما يعادلها.
شهادة إجادة اللغة الإنجليزية بمعدل لا يقل عن 5 في IELTS أو 500 في TOEFL أو ما يعادلها.*

متطلبات القبول

متطلبات القبول

 الحصول على درجة البكالوريوس في هندسة البرمجيات أو علوم الكمبيوتر أو مجال ذي صلة بمعدل تراكمي لا
يقل عن (3 من 4) أو ما يعادلها.
 شهادة إجادة اللغة الإنجليزية بمعدل لا يقل عن 5 في IELTS أو 500 في TOEFL أو ما يعادلها.*

* يُعفى من هذا الشرط الطلاب الناطقون بالإنجليزية الذين أكملوا دراستهم الجامعية في مؤسسة تُدرس باللغة الإنجليزية
في بلد ناطق بها

.
متطلبات التخرج

للحصول على درجة "ماجستير العلوم في علوم الحاسوب" يجب على الطالب إكمال 30 ساعة معتمدة تشمل 24 ساعة
من المقررات التعليمية و6 ساعات من الرسالة البحثية بمعدل تراكمي لا يقل عن 3 من 4.
ماجستير العلوم في الذكاء الاصطناعي متطلبات القبول المشروطة

يجب على المتقدمين الحاصلين على درجة البكالوريوس في تخصص غير مطابق للتخصص المطلوب إكمال ما

يصل إلى 4 مقررات استدراكية (3 ساعات معتمدة لكل منها) تحددها الكلية على أساس كل حالة على حدة بناءً
على الدرجة السابقة للمتقدم. يتم أخذ هذه المقررات خارج الخطة الدراسية ولا تساهم في المعدل التراكمي. و لا
يمكن دراسة المقررات التخصصية بالتزامن مع المقررات الاستدراكية. إذا كان المتقدم قد أكمل بالفعل (أو يمتلك
ما يعادل) أيًا من المقررات الاستدراكية على مستوى البكالوريوس، فسيُعفى من هذا المقرر. يتيح كل إعفاء
للمتقدم التسجيل في مقرر متخصص من البرنامج الدراسي للدراسات العليا، والذي يمكن إكماله بالتوازي مع
المقررات الاستدراكية المتبقية (حتى أربعة مقررات).

إذا كان المتقدم حاصلًا على درجة البكالوريوس بمعدل تراكمي (3.00 إلى 4) أو ما يعادله، ولم يستوفِ شرط

اللغة الإنجليزية المذكور أعلاه، يجب عليه:

التسجيل في ما لا يزيد عن (9) ساعات معتمدة من المقررات الدراسية لبرنامج الدراسات العليا خلال

فترة القبول المشروط.

تحقيق معدل لا يقل عن (3 من 4) أو ما يعادله في الفصل الدراسي الأول، وإلا سيتم فصله من

البرنامج.

في نهاية الفصل الدراسي الأول، يجب أن يحصل الطالب على درجة لا تقل عن B في المقرر

الاستدراكي للغة الإنجليزية الذي تقدمه الجامعة.

إذا كان المتقدم حاصلًا على درجة البكالوريوس بمعدل تراكمي أقل من (3 من 4) أو ما يعادله، ويستوفي شرط

اللغة الإنجليزية، يجب عليه:

التسجيل في ما لا يزيد عن (9) ساعات معتمدة من المقررات الدراسية لبرنامج الدراسات العليا خلال

فترة القبول المشروط.

تحقيق معدل لا يقل عن (3 من 4) أو ما يعادله في الفصل الدراسي الأول، وإلا سيتم فصله من

البرنامج.

إذا كان المتقدم حاصلًا على درجة البكالوريوس بمعدل تراكمي أقل من (3 من 4) أو ما يعادله، ولم يستوفِ

شرط اللغة الإنجليزية المذكور أعلاه، يجب عليه:

التسجيل في ما لا يزيد عن (6) ساعات معتمدة من المقررات الدراسية لبرنامج الدراسات العليا خلال

فترة القبول المشروط.

تحقيق معدل لا يقل عن (3 من 4) أو ما يعادله في الفصل الدراسي الأول، وإلا سيتم فصله من

البرنامج.

في نهاية الفصل الدراسي الأول، يجب أن يحصل الطالب على درجة لا تقل عن B في المقرر
الاستدراكي للغة الإنجليزية الذي تقدمه الجامعة

Click here to view Admission Requirements

متطلبات التخرج

للحصول على درجة "ماجستير العلوم في علوم الحاسوب" يجب على الطالب إكمال 30 ساعة معتمدة تشمل 24 ساعة من المقررات التعليمية و6 ساعات من الرسالة البحثية بمعدل تراكمي لا يقل عن 3 من 4.

الخطة الدراسية

Code	Course Title	CR.H	Pre-requisite
Core Courses- (18) CR.H
0114610	الرياضيات والإحصاء للذكاء الاصطناعي	3
0114611	تنقيب البيانات المتقدم	3
0103612	منهجيه البحث العلمي المتقدمة	3
0114612	تعلم الآلة والتعلم العميق	3
0114613	الذكاء الاصطناعي المتقدم	3	&0114610 0114612
0114614	الروبوتات	3	0114612
Thesis- (6) CR.H
0114690	أطروحة- رسالة علمية 1	3	Core Courses (18) CR.H.
0114691	أطروحة – رسالة علمية 2	3	0114690
Elective 2 Courses- (6) CR.H
0114615	معالجة اللغات الطبيعية	3	&0114611 0114612
0114616	الرؤية الحاسوبية	3	0114612
0114617	إنترنت الأشياء	3	0114612
0114618	الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية	3	&0114610 0114612
0114619	التعرف على الكلام	3	0114625
0114620	المدن الذكية	3	0114624

طباعة

الخطة الاسترشادية

	السنة الأولى
	فصل دراسي 1	فصل دراسي 2	فصل دراسي 3
المقررات وأرقامها	الرياضيات والإحصاء للذكاء الاصطناعي (0114610)	الذكاء الاصطناعي المتقدم (0114613)	اختياري (2)
	منهجية البحث المتقدمة (0103612)	الروبوتات (0114614)
	تنقيب البيانات المتقدم (0114611)	اختياري (1)	رسالة علمية 2 (0114691)
	تعلم الآلة والتعلم العميق (0114612)	رسالة علمية 1 (0114690)
المجموع	12	12	6
	24
	30

وصف المساقات

الرقم	اسم المقرر	الوصف
0103612	منهجية البحث المتقدمة	تم تصميم هذا المساق لتزويد طلاب الدراسات العليا في الهندسة بالمهارات البحثية المتقدمة والمنهجيات اللازمة لإجراء بحوث عالية الجودة في التخصصات الهندسية. تغطي الدورة مجموعة واسعة من الموضوعات، بدءًا من تصميم البحث وتحليل البيانات إلى الأخلاقيات والتواصل الفعّال لنتائج البحث. ستُعرّف هذه الدورة الطلاب على تصاميم دراسات أكثر تعقيدًا ومستويات أعلى من التقييم النقدي. سيتم استكشاف عدة مناهج بحثية بعمق، مع مراعاة التصاميم الكمية والنوعية والتصاميم المختلطة. خلال الدورة، سيتم توجيه الطلاب ودعمهم لاكتساب المهارات المطلوبة من الباحثين المحترفين لنشر خطط البحث ونتائجه في سياقات متعددة. كما ستزوّد الدورة الطلاب بالمعرفة والمهارات اللازمة لتقييم مدى فاعلية التصاميم البحثية المختلفة في معالجة أسئلة بحثية محددة
0114610	الرياضيات والإحصاء للذكاء الاصطناعي	تم تصميم هذا المساق لتزويد طلاب الدراسات العليا بالمفاهيم الرياضية والإحصائية الأساسية اللازمة للدراسات المتقدمة في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. تشمل الموضوعات الجبر الخطي، وحساب التفاضل والتكامل، ونظرية الاحتمالات، والاستدلال الإحصائي، مع التركيز على تطبيقاتها في خوارزميات الذكاء الاصطناعي. من خلال مزيج من المفاهيم
0114611	تنقيب البيانات المتقدم	تغطي النظريات والأساليب المستخدمة في التنقيب عن البيانات. وتهدف إلى تزويد الطلاب بالمهارات والمعرفة اللازمة لتطوير نماذج باستخدام تقنيات التنقيب عن البيانات، بما في ذلك التصنيف، والارتباط، واكتشاف القيم الشاذة، والتنبؤ، والتجميع، والاستدلال. كما تشمل الدورة مناهج التنقيب في البيانات على الويب، والتنقيب في النصوص، والتنقيب في الأنماط. تمر الدورة خلال الدورة الكاملة للتنقيب عن البيانات، بدءًا من جمع البيانات وصولًا إلى تقييم النتائج وتفسيرها. بالإضافة إلى ذلك، يتم تقديم طرق حديثة للتنقيب في بيانات الويب مثل تخزين بيانات الويب، والتخصيص، وأنظمة التوصية.
0114612	تعلم الآلة والتعلم العميق	تغطي هذه الدورة الأسس النظرية والعملية لتعلم الآلة. يتم استكشاف موضوعات مثل هندسة الميزات ومعالجة البيانات المسبقة. تشمل الدورة خوارزميات التعلم الموجه وغير الموجه مثل الانحدار الخطي، وأشجار القرار، وخوارزمية الجار الأقرب، والتعلم البايزي، وآلات الدعم الشعاعي، والشبكات العصبية، وخوارزمية التجميع K-means. بالإضافة إلى ذلك، توفر الدورة مقدمة شاملة عن الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) والتعلم العميق (DL). سيستكشف الطلاب المفاهيم الأساسية والهياكل والخوارزميات التي تشكل أساس الشبكات العصبية الحديثة وأنظمة التعلم العميق. تركز الدورة على كل من الفهم النظري والتطبيق العملي، مع تمارين عملية باستخدام لغة Python ومكتبات التعلم العميق الشائعة مثل TensorFlow وPyTorch.
0114613	الذكاء الاصطناعي المتقدم	تغطي هذه الدورة الأساليب المتقدمة في الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك نماذج التعلم الآلي العميقة وخوارزميات البحث والاستدلال. تشمل الموضوعات معالجة اللغات الطبيعية، ورؤية الحاسوب، والتعلم التعزيزي، والنظم الذكية متعددة الوكلاء. يتم التركيز على التطبيقات العملية في مجالات مثل الأتمتة، والروبوتات، والتفاعل بين الإنسان والآلة، مع استكشاف أحدث الابتكارات في الذكاء الاصطناعي.
0114614	الروبوتات	تقدم هذه الدورة المبادئ الأساسية في الروبوتات، بما في ذلك الحركة، والديناميكيات، والإدراك، والتحكم. يتم استكشاف هياكل الروبوتات، وتكامل تعلم الآلة، واتخاذ القرار المدفوع بالذكاء الاصطناعي للروبوتات المستقلة. تشمل الموضوعات استشعار الروبوتات، والتنشيط، وتخطيط الحركة، والتعلم المعزز المطبق على التطبيقات الروبوتية. تتضمن الدورة الجوانب النظرية بالإضافة إلى التنفيذ العملي من خلال المحاكاة ودراسات الحالة الواقعية.
0114690	رسالة علمية 1	تمكّن هذه الرسالة الطالب من إظهار الفهم وامتلاك المعرفة والمهارات التي تم اكتسابها خلال الدورة الدراسية في البرنامج. سيتم تنفيذ هذه الرسالة البحثية من قبل كل طالب بشكل فردي من خلال اختيار مشكلة واقعية في أي مجال متعلق بالبرنامج. وسيقوم الطالب بإجراء الدراسة باستخدام منهجيات البحث النظرية والتجريبية وسيتم عرض العمل في شكل أطروحة بتفاصيل تحديد المشكلة الواقعية، وتنفيذ منهجيات البحث، ومراجعة أدبية مفصلة، وتنفيذ
0114691	رسالة علمية 2	تمكّن هذه الرسالة الطالب من إظهار الفهم وامتلاك المعرفة والمهارات التي تم اكتسابها خلال الدورة الدراسية في البرنامج. سيتم تنفيذ هذه الرسالة البحثية من قبل كل طالب بشكل فردي من خلال اختيار مشكلة واقعية في أي مجال متعلق بالبرنامج. وسيقوم الطالب بإجراء الدراسة باستخدام منهجيات البحث النظرية والتجريبية وسيتم عرض العمل في شكل أطروحة بتفاصيل تحديد المشكلة الواقعية، وتنفيذ منهجيات البحث، ومراجعة أدبية مفصلة، وتنفيذ
0114615	معالجة اللغات الطبيعية	تم تصميم هذا المساق لتعريف الطلاب بالمفاهيم الأساسية وأفكار معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، ولإعدادهم لمواكبة أحدث الأبحاث في هذا المجال. تغطي الدورة نماذج معالجة النحو، والدلالة، والسياق الخطابي، مع التركيز على أساليب تعلم الآلة والخوارزميات القائمة على مجموعات البيانات (corpus-based methods). كما تشمل الدورة تطبيقات هذه الأساليب والنماذج في تحليل الجمل النحوية، واستخراج المعلومات، والترجمة الآلية الإحصائية، وأنظمة الحوار، والتلخيص. سيتم تزويد الطلاب بأوراق بحثية حديثة ذات تأثير كبير كمصادر للقراءة والتعلم.
0114616	الرؤية الحاسوبية	تستكشف هذه الدورة الموضوعات الأساسية والمتقدمة في رؤية الحاسوب، بما في ذلك معالجة الصور، واستخراج الميزات، واكتشاف الأجسام، والتعلم العميق لتطبيقات الرؤية. سيتعلم الطلاب حول تقنيات الكشف عن الحواف، وتقسيم الصور، والشبكات العصبية الالتفافية (CNNs)، بالإضافة إلى التطبيقات الواقعية مثل التعرف على الوجوه والأنظمة المستقلة. تركز الدورة على كل من الجوانب النظرية والتطبيقية، مما يمنح الطلاب فرصة لفهم وتطبيق أحدث تقنيات رؤية الحاسوب في مجالات متنوعة.
0114617	إنترنت الأشياء	توفر هذه الدورة استكشافًا متعمقًا لإنترنت الأشياء (IoT) على مستوى الماجستير، حيث تغطي الهندسات المتقدمة، والتحديات الأمنية، وتحليل البيانات، والتطبيقات الواقعية. يتم التركيز على تصميم وتنفيذ حلول إنترنت الأشياء القابلة للتوسع، مع مراعاة مشكلات الأمان والاعتبارات الأخلاقية. تتضمن الدورة دراسات حالة ومشاريع تركز على دور إنترنت الأشياء في المدن الذكية، والرعاية الصحية، والأتمتة الصناعية، وتكامل الذكاء الاصطناعي.
0114618	الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية	تستكشف التقاطع بين الذكاء الاصطناعي (AI) والرعاية الصحية، حيث تغطي تطبيقات تعلم الآلة في التشخيص الطبي، والتحليلات التنبؤية، ومعالجة الصور الطبية، واكتشاف الأدوية، والطب الشخصي. سيقوم الطلاب بتحليل التحديات الأخلاقية والتنظيمية، والعمل على مشاريع بحثية تعتمد على الذكاء الاصطناعي في حلول الرعاية الصحية. تركز الدورة على أحدث التطورات في الذكاء الاصطناعي في القطاع الطبي، مما يوفر للطلاب فهمًا عميقًا لكيفية استخدام هذه التقنيات لتحسين جودة الرعاية الصحية.
0114619	التعرف على الكلام	يوفر دراسة متعمقة لتقنيات التعرف على الكلام، حيث تغطي النظريات الأساسية، وتقنيات معالجة الإشارات، واستخراج الميزات، ونماذج التعلم العميق، والتطبيقات العملية. سيستكشف الطلاب هياكل التعرف التلقائي على الكلام (ASR)، وتكامل معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والتطبيقات الواقعية في المساعدين الافتراضيين، والرعاية الصحية، والأمن. يتم التركيز على التدريب العملي من خلال مشاريع تهدف إلى تطوير وتحسين أنظمة التعرف على الكلام في مختلف المجالات.
0116420	المدن الذكية	يستكشف هذا المساق تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتقنيات القائمة على البيانات في بناء المدن الذكية. تشمل الموضوعات البنية التحتية الحضرية المدعومة بإنترنت الأشياء، والنقل الذكي، وإدارة الطاقة، والحكم الذكي، وتحليلات البيانات الحضرية القائمة على الذكاء الاصطناعي. سيشارك الطلاب في مشاريع بحثية ودراسات حالة لتقييم الابتكارات الناشئة في المدن الذكية وتأثيرها على الاستدامة وجودة الحياة الحضرية. يتم التركيز على الحلول العملية والتحديات المرتبطة بتطبيق الذكاء الاصطناعي في البيئات الحضرية الحديثة.

المعلومات المالية

Click here to view Financial Information

حقائق وأرقام

اتصل بنا

مدير برنامج هندسة الشبكات

جامعة العين
ص.ب. 64141 العين - الإمارات العربية المتحدة

هاتف: 7024888 3 971+
فاكس: 7024777 3 971+

البريد الإلكتروني(العين): Computer.Engineering@aau.ac.ae
البريد الإلكتروني(أبوظبي): Computer.Engineering_ad@aau.ac.ae

كلية الهندسة