علوم البيانات - 135 ساعة معتمدة

وصف البرنامج

يُعد برنامج بكالوريوس الذكاء الاصطناعي، تخصص علوم البيانات، الذي تقدمه كلية الذكاء الاصطناعي بالأكاديمية العربية للعلوم والتكنولوجيا والنقل البحري، برنامجًا أكاديميًا جامعيًا يهدف إلى إعداد خريجين مؤهلين للعمل في المجالات المهنية والبحثية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات. يمتد البرنامج على مدار أربع سنوات دراسية، موزعة على ثمانية فصول دراسية، بإجمالي 135ساعة معتمدة. ويوفر المنهج الدراسي أساسًا علميًا متكاملًا في الرياضيات والعلوم الأساسية وعلوم الحاسب والبرمجة وهندسة البرمجيات والذكاء الاصطناعي، يتبعه التعمق في علوم البيانات وتقنيات الحوسبة المتقدمة. تشمل المجالات الأساسية للدراسة الاحتمالات والإحصاء والجبر الخطي وهياكل البيانات والخوارزميات ونظم قواعد البيانات وتعلم الآلة والتعلم العميق والإحصاء لعلوم البيانات والتنقيب عن البيانات وتحليل السلاسل الزمنية والرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغات الطبيعية وتحليلات البيانات الضخمة والحوسبة السحابية واسترجاع المعلومات. كما تتيح المقررات الاختيارية للطلاب فرصة التخصص في مجالات إضافية، مثل ذكاء الأعمال ومستودعات البيانات وتنظيف البيانات وتصويرها وتحليل البيانات الموزعة ونظم المعلومات الجغرافية والتنقيب عن البيانات المكانية. يركز البرنامج على التكامل بين المعرفة النظرية والتطبيق العملي من خلال الأنشطة المعملية والتدريب المهني والتدريب الصيفي العملي ومشروعات التخرج. ويعمل الطلاب على تنمية قدراتهم في تصميم الحلول المعتمدة على البيانات وتنفيذها وتقييمها وعرض نتائجها، مع مراعاة المسؤوليات الأخلاقية وقضايا الخصوصية والتحيز والمساءلة والآثار الاجتماعية والاقتصادية الأوسع لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. وبعد إتمام البرنامج بنجاح، يُتوقع أن يمتلك الخريجون الكفاءات التحليلية والحاسوبية والمهنية اللازمة لتحويل البيانات إلى معلومات ورؤى قابلة للاستخدام، وتطوير النماذج التنبؤية، ودعم القرارات القائمة على الأدلة، والمساهمة في ابتكار تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف القطاعات.

نتائج التعلم

• بنهاية برنامج بكالوريوس الذكاء الاصطناعي، تخصص علوم البيانات، يُتوقع أن يكون الخريج قادرًا على: 1. **تطبيق المبادئ الرياضية والإحصائية:** توظيف مفاهيم الجبر الخطي والتفاضل والتكامل والاحتمالات والإحصاء في تحليل مجموعات البيانات المعقدة وحل المشكلات الحاسوبية ومشكلات علوم البيانات. 2. **تطوير حلول علوم البيانات:** تصميم وتنفيذ حلول تعتمد على البيانات باستخدام لغات البرمجة والخوارزميات وهياكل البيانات والأدوات الحاسوبية المناسبة. 3. **تحليل البيانات وتفسيرها:** تطبيق أساليب التحليل الإحصائي والتحليل الاستكشافي للبيانات وتقنيات التنقيب عن البيانات لاكتشاف الأنماط والعلاقات واستخلاص المعلومات ذات القيمة من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة. 4. **تطوير نماذج تعلم الآلة:** اختيار خوارزميات تعلم الآلة الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف وتنفيذها وتقييمها لمعالجة مشكلات التنبؤ والتصنيف والتجميع وغيرها من المشكلات الواقعية. 5. **تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة:** تنفيذ تقنيات التعلم العميق وغيرها من تقنيات الذكاء الاصطناعي وتقييمها في التطبيقات المناسبة، بما يشمل الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغات الطبيعية والتحليلات التنبؤية. 6. **إدارة البيانات ومعالجتها:** تصميم واستخدام نظم قواعد البيانات وتقنيات إدارة البيانات المناسبة لتخزين البيانات واسترجاعها ومعالجتها وتحليلها بكفاءة. 7. **تطبيق تقنيات تصوير البيانات:** اختيار واستخدام أساليب وأدوات عرض البيانات المناسبة لتوصيل النتائج التحليلية بوضوح وفعالية إلى المتخصصين وغير المتخصصين. 8. **تقييم حلول الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات:** قياس أداء النماذج التحليلية والحلول الحاسوبية ودقتها وحدودها باستخدام مقاييس التقييم وأساليب التحقق المناسبة. 9. **تصميم البرمجيات ومعماريات الذكاء الاصطناعي:** تطبيق مبادئ هندسة البرمجيات ومنهجيات التطوير والمعماريات البرمجية المناسبة لتصميم وتنفيذ تطبيقات موثوقة في مجالي علوم البيانات والذكاء الاصطناعي. 10. **الالتزام بالمسؤوليات الأخلاقية والمهنية:** تحديد ومعالجة الاعتبارات الأخلاقية والقانونية والاجتماعية والمهنية المرتبطة بجمع البيانات ومعالجتها وتحليلها وتطبيق الذكاء الاصطناعي، بما يشمل الخصوصية والتحيز والمساءلة. 11. **التواصل الفعال والعمل الجماعي:** عرض المعلومات التقنية والنتائج التحليلية ومخرجات المشروعات من خلال التقارير المكتوبة والعروض التقديمية الواضحة، والمشاركة الفعالة في فرق العمل متعددة التخصصات. 12. **إدارة المشروعات وتنفيذها:** تخطيط مشروعات علوم البيانات والذكاء الاصطناعي وتنفيذها وتقييمها من خلال تطبيق مبادئ إدارة المشروعات والعمل الجماعي والإدارة الفعالة للموارد. 13. **التعلم المستقل والبحث العلمي:** تحديد المشكلات ذات الصلة، ودراسة الحلول الممكنة، والتقييم النقدي للمعلومات التقنية، ومواصلة التطوير المهني في مجالات علوم البيانات والذكاء الاصطناعي والتقنيات الناشئة. 14. **ابتكار الحلول:** توظيف التفكير الإبداعي والتحليلي لتطوير حلول عملية وفعالة من حيث التكلفة، تعتمد على البيانات وتعالج المشكلات في مجالات الأعمال والصناعة والبحث العلمي وغيرها من المجالات التطبيقية.