- مدة الدراسة للحصول على درجة البكالوريوس في العلوم التطبيقية لجميع التخصصات هي أربع سنوات أكاديمية للطلاب المقبولين على أساس الشهادة الثانوية، وسنتان للمقبولين في برنامج الترقية وفقًا للمعهد والكفاءة.
- المدة الافتراضية للدراسة هي أربع سنوات، إلا أنه يمكن الالتحاق بدراسة بدوام كامل ومكثف بحيث يتمكن الطالب من التخرج خلال ثلاث سنوات.
- تنقسم السنة الأكاديمية إلى ثلاثة فصول دراسية، ويحدد مجلس الجامعة مواعيد بدء وانتهاء الدراسة ومواعيد الامتحانات وفقًا للتقويم الجامعي.
برنامج بكالوريوس هندسة الذكاء الاصطناعي يهدف إلى إعداد مهندسين قادرين على تصميم وتطوير أنظمة ذكاء اصطناعي متقدمة تلبي احتياجات الصناعة 4.0. يجمع البرنامج بين الأسس النظرية في الرياضيات المتقدمة، خوارزميات التعلّم الآلي، ومعالجة البيانات الضخمة، مع التطبيقات العملية في الروبوتات، الرؤية الحاسوبية، والأنظمة الذكية.
يتميز البرنامج بتركيزه على:
- التعلّم العميق (Deep Learning) والشبكات العصبية.
- معالجة اللغات الطبيعية (NLP) والتفاعل بين الإنسان والآلة.
- الأمن السيبراني للأنظمة الذكية والأخلاقيات في الذكاء الاصطناعي.
يُدرس البرنامج عبر منصات تعليمية تفاعلية (مثل Moodle وZoom) مع مختبرات افتراضية (Google Colab, AWS AI Labs)، ويتضمن مشاريع تطبيقية سنوية وشراكات مع شركات رائدة مثل NVIDIA وIBM.
الرؤية
أن نكون مركزًا إقليميًا رائدًا في تعليم هندسة الذكاء الاصطناعي بحلول 2030.
الرسالة
إعداد مهندسين مبدعين قادرين على قيادة التحول الرقمي عبر حلول الذكاء الاصطناعي المستدامة.
الأهداف
– تطوير مهارات البرمجة والتحليل الرياضي.
– تمكين الطلاب من بناء أنظمة AI قابلة للتطوير.
– تعزيز الابتكار في مجالات الصحة، الطاقة، والمدن الذكية.القيم
التميز التقني، العمل الجماعي، الشفافية، المسؤولية الأخلاقية في استخدام AI.
مدخلات البرنامج (متطلبات القبول):
- المؤهل العلمي: ثانوية عامة (علمي/تكنولوجيا معلومات) بحد أدنى 60%.
- المهارات: أساسيات البرمجة، رياضيات متقدمة، إجادة الإنجليزية (IELTS 5.0).
- التقنية: جهاز حاسوب بمواصفات (i7، RAM 16GB، GPU 4GB).
مخرجات البرنامج:
- فهم نظريات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
- معرفة بأخلاقيات AI وقوانين الخصوصية.
- تطوير نماذج ML/DL باستخدام (TensorFlow, PyTorch).
- معالجة البيانات الضخمة (Hadoop, Spark).
- الالتزام بأخلاقيات الذكاء الاصطناعي.
- العمل ضمن فرق متعددة التخصصات.
مواصفات الخريج:
القدرات التقنية:
- بناء أنظمة (Recommendation Systems)، أنظمة رؤية حاسوبية.
- تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام تقنيات مثل Transfer Learning.
المهارات الناعمة:
- إدارة مشاريع Agile، التواصل الفني مع غير المتخصصين.
مدة الدراسة
شروط النجاح والتخرج
1 . يتم تقييم كل مقرر من 100 درجة.
2 . ويعتبر الطالب ناجحاً في المقرر إذا حصل على نتيجة نهائية أكبر أو تساوي 60% من الدرجة المقرر.
3 . يعتبر الطالب ناجح نجاحاً شرطياً اذا حصل على نتيجة 50 في المقرر وكان معدله العام في الفصل أكثر من 2.00 من 4.00.
4 . في حال نجاح الطالب في مقرر ما وحصوله على العلامة الكاملة، يحق للجامعة التحقق من مستوى الطالب من خلال مقابلة شفهية أو امتحان كتابي، وتأكيد نجاحه في المقرر أو إعلان رسوبه فيه، إذا فهو ليس بالمستوى المطلوب.
5 . إذا رسب الطالب في المقرر، عليه إعادتها مع امتحاناته، وسداد التكاليف كاملة.
معدل التخرج:
يتم جمع متوسطات المقررات التي اجتازها الطالب للسنوات الخمس وتقسيمها على إجمالي عدد المقررات، ويتم استخراج المعدل الكلي.
بناء 48 مقرر دراسي - 148 ساعة معتمدة
الفصل الأول (18 ساعة معتمدة – 30 ECTS)
| رمز المقرر | اسم المقرر | توصيف المقرر | الساعات | ECTS | النوع |
| AIE 101 | مدخل إلى التعليم عن بعد | أدوات التعلم الإلكتروني وإدارة المشاريع التقنية. | 2 | 3 | إجباري |
| AIE 102 | برمجة Python للأساسيات | بناء الجملة، هياكل البيانات، والمكتبات الأساسية (NumPy, Pandas). | 4 | 6 | إجباري |
| MATH 101 | رياضيات للذكاء الاصطناعي | جبر خطي، تفاضل وتكامل، واحتمالات. | 4 | 6 | إجباري |
| PHYS 101 | فيزياء الحاسوب | أساسيات الدوائر الكهربائية والإلكترونيات الرقمية. | 3 | 5 | إجباري |
| ENG 101 | اللغة الإنجليزية التقنية (1) | مصطلحات تقنية، كتابة الأكواد والتعليقات البرمجية. | 3 | 5 | إجباري |
| AIE 103 | مقدمة في الذكاء الاصطناعي | تاريخ AI، التطبيقات الحديثة، والأخلاقيات. | 2 | 3 | إجباري |
الفصل الثاني (18 ساعة معتمدة – 30 ECTS)
| رمز المقرر | اسم المقرر | توصيف المقرر | الساعات | ECTS | النوع |
| AIE 201 | أدوات ريادة المستقبل | إدارة المشاريع التقنية والابتكار في AI. | 2 | 3 | إجباري |
| AIE 202 | هياكل البيانات والخوارزميات | تصميم وتحليل الخوارزميات (البحث، الترتيب، الأشجار، الرسوم البيانية). | 4 | 6 | إجباري |
| MATH 201 | إحصاء وهندسة رياضية | الاحتمالات المتقدمة، الإحصاء البايزي، ونمذجة البيانات. | 4 | 6 | إجباري |
| AIE 203 | برمجة متقدمة (C++) | البرمجة الكائنية التوجه وتحسين الأداء. | 3 | 5 | إجباري |
| ENG 102 | اللغة الإنجليزية التقنية (2) | كتابة التقارير الفنية والعروض التقديمية. | 3 | 5 | إجباري |
| AIE 204 | أساسيات قواعد البيانات | SQL، NoSQL، وتصميم قواعد البيانات للأنظمة الذكية. | 2 | 3 | إجباري |
الفصل الثالث (18 ساعة معتمدة – 30 ECTS)
| رمز المقرر | اسم المقرر | توصيف المقرر | الساعات | ECTS | النوع |
| AIE 301 | تعلم الآلة الأساسي | – المفردات: خوارزميات (التصنيف، الانحدار، التجميع). – المخرجات: بناء نموذج تنبؤي باستخدام Scikit-learn. | 4 | 6 | إجباري |
| AIE 302 | معالجة الإشارات الرقمية | – المفردات: تحويل فورييه، تصفية الإشارات. – المخرجات: معالجة إشارات صوتية/بصرية. | 3 | 5 | إجباري |
| AIE 303 | شبكات الحاسوب | – المفردات: بروتوكولات TCP/IP، هندسة الشبكات. – المخرجات: محاكاة شبكات باستخدام Cisco Packet Tracer. | 3 | 5 | إجباري |
| MATH 301 | الجبر الخطي التطبيقي | – المفردات: المصفوفات، القيم الذاتية. – المخرجات: تطبيقات في ضغط الصور. | 3 | 5 | إجباري |
| ENG 301 | اللغة الإنجليزية التقنية (3) | – المفردات: كتابة الأوراق البحثية. – المخرجات: تقرير فني عن خوارزميات AI. | 3 | 5 | إجباري |
| AIE 304 | مختبر الذكاء الاصطناعي (1) | – المفردات: تطبيقات عملية باستخدام Python. – المخرجات: مشروع تصنيف صور. | 2 | 4 | إجباري |
الفصل الرابع (18 ساعة معتمدة – 30 ECTS)
| رمز المقرر | اسم المقرر | توصيف المقرر | الساعات | ECTS | النوع |
| AIE 401 | الرؤية الحاسوبية | – المفردات: معالجة الصور، كشف الأشياء. – المخرجات: نظام كشف وجوه باستخدام OpenCV. | 4 | 6 | إجباري |
| AIE 402 | معالجة اللغات الطبيعية (NLP) | – المفردات: Tokenization، نماذج اللغة. – المخرجات: بناء شات بوت. | 4 | 6 | إجباري |
| AIE 403 | تحليل البيانات | – المفردات: تنظيف البيانات، التصور البياني. – المخرجات: تحليل بيانات باستخدام Tableau. | 3 | 5 | إجباري |
| AIE 404 | أنظمة قواعد البيانات المتقدمة | – المفردات: قواعد بيانات NoSQL. – المخرجات: تصميم قاعدة بيانات لموقع توصية. | 3 | 5 | إجباري |
| AIE 405 | أخلاقيات الذكاء الاصطناعي | – المفردات: التحيز الخوارزمي، الخصوصية. – المخرجات: دراسة حالة. | 2 | 4 | إجباري |
| AIE 406 | مختبر الذكاء الاصطناعي (2) | – المفردات: تطبيقات عملية. – المخرجات: مشروع NLP. | 2 | 4 | إجباري |
الفصل الخامس (18 ساعة معتمدة – 30 ECTS)
| رمز المقرر | اسم المقرر | توصيف المقرر | الساعات | ECTS | النوع |
| AIE 501 | التعلم العميق | – المفردات: الشبكات العصبية، CNN، RNN. – المخرجات: نموذج للتعرف على الصور. | 4 | 6 | إجباري |
| AIE 502 | أمن أنظمة الذكاء الاصطناعي | – المفردات: هجمات Adversarial، الحماية. – المخرجات: تأمين نموذج ML. | 3 | 5 | إجباري |
| AIE 503 | الحوسبة السحابية للذكاء الاصطناعي | – المفردات: AWS، Google Cloud. – المخرجات: نشر نموذج على السحابة. | 3 | 5 | إجباري |
| اختياري (1) | اختيار مادتين من: | ||||
| AIE 504 | الذكاء الاصطناعي في الروبوتات | – المفردات: تحكم آلي، ROS. – المخرجات: برمجة روبوت بسيط. | 3 | 5 | اختياري |
| AIE 505 | البيانات الضخمة | – المفردات: Hadoop، Spark. – المخرجات: معالجة بيانات ضخمة. | 3 | 5 | اختياري |
| AIE 506 | الذكاء الاصطناعي في الطب | – المفردات: تحليل الأشعة الطبية. – المخرجات: نموذج تشخيص. | 3 | 5 | اختياري |
الفصل السادس (18 ساعة معتمدة – 30 ECTS)
| رمز المقرر | اسم المقرر | توصيف المقرر | الساعات | ECTS | النوع |
| AIE 601 | نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) | – المفردات: Transformers، GPT. – المخرجات: نموذج توليد نصوص. | 4 | 6 | إجباري |
| AIE 602 | إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي | – المفردات: Edge AI، TinyML. – المخرجات: نظام ذكي للبيوت. | 3 | 5 | إجباري |
| اختياري (2) | اختيار 3 مواد من: | ||||
| AIE 603 | الذكاء الاصطناعي في الألعاب | – المفردات: تصميم NPCs. – المخرجات: لعبة بسيطة. | 3 | 5 | اختياري |
| AIE 604 | الذكاء الاصطناعي في التمويل | – المفردات: التنبؤ بالأسهم. – المخرجات: نموذج تداول. | 3 | 5 | اختياري |
| AIE 605 | الذكاء العاطفي | – المفردات: تحليل المشاعر. – المخرجات: نظام تحليل تعليقات. | 3 | 5 | اختياري |
| AIE 606 | الذكاء الاصطناعي والبلوك تشين | – المفردات: العقود الذكية. – المخرجات: تطبيق بسيط. | 3 | 5 | اختياري |
الفصل السابع (18 ساعة معتمدة – 30 ECTS)
| رمز المقرر | اسم المقرر | توصيف المقرر | الساعات | ECTS | النوع |
| AIE 701 | مشروع الذكاء الاصطناعي (1) | – المفردات: تحديد المشكلة، جمع البيانات. – المخرجات: خطة المشروع. | 6 | 10 | إجباري |
| اختياري (3) | اختيار 4 مواد من: | ||||
| AIE 702 | الذكاء الاصطناعي في الزراعة | – المفردات: تحليل المحاصيل. – المخرجات: نظام مراقبة. | 3 | 5 | اختياري |
| AIE 703 | الذكاء الاصطناعي في الطاقة | – المفردات: الشبكات الذكية. – المخرجات: نموذج تحسين استهلاك. | 3 | 5 | اختياري |
| AIE 704 | الذكاء الاصطناعي في التعليم | – المفردات: أنظمة التخصيص. – المخرجات: نظام تعليمي. | 3 | 5 | اختياري |
| AIE 705 | الذكاء الاصطناعي في التسويق | – المفردات: تحليل العملاء. – المخرجات: نموذج توصية. | 3 | 5 | اختياري |
الفصل الثامن (18 ساعة معتمدة – 30 ECTS)
| رمز المقرر | اسم المقرر | توصيف المقرر | الساعات | ECTS | النوع |
| AIE 801 | مشروع التخرج | – المفردات: تطوير نظام متكامل. – المخرجات: عرض أمام لجنة. | 8 | 12 | إجباري |
| AIE 802 | التدريب العملي | – المفردات: تدريب في شركات متخصصة. – المخرجات: تقرير نهائي. | 6 | 10 | إجباري |
| AIE 803 | قوانين وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي | – المفردات: GDPR، المسؤولية القانونية. – المخرجات: دراسة حالة. | 2 | 4 | إجباري |
| AIE 804 | إعداد المحفظة المهنية | – المفردات: GitHub، LinkedIn. – المخرجات: ملف شخصي. | 2 | 4 | إجباري |
ملاحظات إضافية:
- المواد الاختيارية: يمكن للطالب اختيار مسارات تخصصية مثل:
- مسار الرؤية الحاسوبية: (AIE 504, AIE 603).
- مسار البيانات الضخمة: (AIE 505, AIE 606).
- المشاريع العملية: تشكل 40% من التقييم النهائي لكل مقرر.