الذكاء الاصطناعي

دورات تدريبية في مجال الحوسبة والأمن السيبراني

تعرف على المزيد حول دوراتنا التدريبية في مجال الحوسبة والأمن السيبراني.

تقوم بتطوير برامج معقدة لحل المشكلات المعقدة باستخدام هياكل البيانات والخوارزميات المناسبة. أنت تدرس مجموعة متنوعة من التقنيات الخوارزمية واستخدام وأهمية هياكل البيانات. لقد تعرفت على تصنيف البيانات وفقًا لسلوكها المجرد، بخلاف تمثيلها.

تم فحص مجموعة من هياكل البيانات الراسخة ووصف خصائصها. ستكتسب فهمًا للمهارات الأساسية اللازمة في التصميم الخوارزمي والتفاعل بين الخوارزمية وبنية البيانات في إنشاء تعليمات برمجية فعالة.

يتم تعريفك بالمفاهيم الأساسية التي تدعم علوم الكمبيوتر، بما في ذلك قواعد الأرقام والأساليب الإحصائية وجبر المصفوفات والرياضيات المنفصلة.

أنت تدرس موضوعات في الرياضيات المنفصلة والتي تشكل أساس التدوين المستخدم في مواصفات البرامج. يتم تناول الأساليب الإحصائية، بما في ذلك الاحتمالات، في المستوى التمهيدي، لإعدادك للمجالات المتنامية لتطبيقات علوم الكمبيوتر مثل البيانات الضخمة.

لقد تعرفت على كيفية حل المشكلات باستخدام المشكلات الترفيهية، بما في ذلك الألعاب والألغاز، لتوصيل المفاهيم الخوارزمية.

أنت تدرس بناء جملة لغة برمجة Java وJava API، بالإضافة إلى المفاهيم الموجهة للكائنات بما في ذلك الميراث والتجريد وتعدد الأشكال. وينصب التركيز على حل المشكلات والتصميم والتوثيق المعتمد في برمجة Java.

ستكتسب فهمًا للممارسة المهنية وقواعد السلوك وحقوق النشر/الترخيص.

يتم تعريفك بالمفاهيم الأساسية لتطوير البرمجيات من خلال لغة البرمجة جافا. أنت تدرس الجوانب الرئيسية لعملية تطوير البرمجيات، بما في ذلك تصميم الحلول وكتابة كود التطبيق وتطوير الوثائق والأساليب الرسمية للاختبار.

توفر لك هذه الوحدة فهمًا لدور شبكات الكمبيوتر الذي يمكنك تقديره والاستفادة منه بشكل كامل في تطبيقات الويب الحديثة. يتم تقديم واستكشاف حلول تصميم الشبكات المحددة. يمكنك الحصول على خبرة عملية في استخدام أجهزة الشبكة الرئيسية للشبكات السلكية واللاسلكية.

يتم استكشاف المواضيع والمخاطر والمشكلات الأمنية جنبًا إلى جنب مع تقييم المخاطر الأمنية وإدارتها. يتم تقديم البروتوكولات وتقنيات الأجهزة ذات الصلة جنبًا إلى جنب مع دور المتطلبات القانونية والقضايا الاجتماعية والأخلاقية.

تبدأ الأنظمة أو التطبيقات الناجحة والقوية وسهلة الاستخدام بتحليل المتطلبات والتصميم التفصيلي. لقد تم تعريفك بمفاهيم وتقنيات تحليل وتصميم الأنظمة، مما يتيح لك تحليل الأنظمة المعقدة وتبسيطها وتمثيلها بصريًا باستخدام أساليب متوافقة مع معايير الصناعة مثل لغة النمذجة الموحدة (UML). وفي الصناعة، تُستخدم النماذج الناتجة لتوصيل التصاميم إلى المطورين وأصحاب المصلحة قبل التنفيذ.

ستتعلم كيفية تصميم وتنفيذ قواعد البيانات العلائقية المقيسة بالكامل كجزء من نظام المعلومات. باستخدام تقنيات نمذجة البيانات، يمكنك تحديد كيفية قيام النظام بتخزين البيانات والتفاعل معها. يمكنك تنفيذ التصميم الخاص بك باستخدام لغة الاستعلام الهيكلية (SQL): لغة تعريف البيانات لإنشاء الجداول، ولغة معالجة البيانات للوصول إلى البيانات.

يمكنك تطوير الممارسات المهنية والمهارات القابلة للنقل الضرورية للصناعة، بما في ذلك إدارة المشاريع."

توفر هذه الوحدة مقدمة عامة عن الذكاء الاصطناعي (AI) مع تطبيقات العالم الحقيقي من حولنا. يتضمن ذلك المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي، والأطر المشتركة المستخدمة في تحليل وتصميم الأنظمة الذكية، والخوارزميات العامة المستخدمة في التنفيذ والتقنيات الرئيسية المستخدمة في حل المشكلات. تقدم هذه الوحدة أيضًا التطبيقات الشائعة للذكاء الاصطناعي (على سبيل المثال، تصميم الألعاب، والوكلاء الافتراضيين، والروبوتات) وفوائد استخدام الذكاء الاصطناعي (على سبيل المثال، كيفية تعزيز الكفاءة والإنتاجية وخفض التكاليف).

تخطيط وتصميم وإنشاء تطبيق أو نموذج للذكاء الاصطناعي ضمن فريق صغير لتطوير البرمجيات. أنت تستكشف الأطر والمكتبات والأنماط وأدوات التطوير المتوافقة مع معايير الصناعة المستخدمة لإنشاء تطبيقات و/أو نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية. وهذا يتطلب نهجًا احترافيًا، مستنيرًا بممارسات الصناعة الحالية، للتخطيط لمشروع تطوير برمجيات ناجح.

نقدم لك البرمجة الوظيفية ومفاهيمها الأساسية. يمكنك استخدام لغة برمجة وظيفية، مثل هاسكل، لحل مشاكل العالم الحقيقي. تسمح لك الطبيعة الرياضية للبرامج الوظيفية بتطبيق المنطق الرياضي على برامجك، وذلك لإثبات صحتها.

هذه الوحدة:

• تقدم لك البرمجة الوظيفية ومفاهيمها الأساسية
• تمكنك من حل مشاكل العالم الحقيقي باستخدام تمكنك لغة البرمجة الوظيفية
• من تطبيق المنطق الرياضي على البرامج، وذلك لإثبات صحة البرنامج.

المحاضرات مدعومة بالتطبيقات العملية المعملية. تتضمن المحاضرات عروضًا تفاعلية عبر الإنترنت. تُستخدم جلسات مختبر تكنولوجيا المعلومات لتنفيذ واختبار الحلول لتمارين معينة. يتم توفير منتدى مناقشة إلكتروني لك لمناقشة الأسئلة التي ربما لم تطرحها في الفصل، ويتم استخدام لوحة الإعلانات الإلكترونية لإطلاعك على الوحدة. لديك تمارين أسبوعية لإكمالها ويتم تشجيع العمل الجماعي؛ يُتوقع منك إظهار تمارينك المكتملة خلال فصول المختبر. يُطلب منك استغلال وقتك المستقل لإكمال عملك أو تعزيز فهمك لموضوع معين.

يمكنك تطوير قدرتك على تصميم وتنفيذ تطبيقات قواعد البيانات لتلبية احتياجات العمل. يتم استخدام دراسة الحالة لمتابعة دورة حياة تطوير النظام، وتقوم بتطوير تطبيق قاعدة بيانات الخادم من البداية إلى التنفيذ لسيناريو العالم الحقيقي.

تبحث الوحدة في المشكلات والتقنيات المرتبطة بتنفيذ ودعم قواعد البيانات والخدمات اللازمة للحفاظ على مستودع البيانات والوصول إليه. يتم إجراء التحقيقات في عدد من المجالات بما في ذلك نمذجة البيانات وإدارة البيانات والأساليب التي تدعم نمذجة البيانات وتصورها لمجموعة من طرق عرض الاستخدام.

أنت تدرس التصميم الموجه للكائنات وتفحص عددًا من مبادئ التصميم التي تؤدي إلى تحسين جودة التعليمات البرمجية ومجموعة من أنماط التصميم التي تحل مشكلات البرامج الشائعة. في النصف الثاني من الوحدة، ستتعرف على التزامن والبرمجيات الوسيطة وهندسة البرمجيات. هذه وحدة عملية للغاية تشجعك على اعتماد أساليب تطوير البرمجيات الرشيقة.

لديك خيار قضاء عام واحد في تعلم الصناعة وتطوير مهاراتك. نحن نشجعك وندعمك في التقدم للحصول على وظيفة والبحث عن عمل والتواصل. <رclass="small">
يمكنك اكتساب الخبرة التي يفضلها القائمون على توظيف الخريجين وتطوير مجموعة مهاراتك الفنية. يمكنك أيضًا الحصول على المهارات القابلة للتحويل المطلوبة في أي بيئة مهنية، بما في ذلك الاتصال والتفاوض والعمل الجماعي والقيادة والتنظيم والثقة والاعتماد على الذات وحل المشكلات والقدرة على العمل تحت الضغط والوعي التجاري.

ينظر العديد من أصحاب العمل إلى التعيين على أنه مقابلة لمدة عام، وبالتالي أصبحت التعيينات بشكل متزايد جزءًا أساسيًا من استراتيجية الاختيار المسبق للمؤسسة في عملية توظيف الخريجين. تشمل المزايا ما يلي:

· تحسين فرص العمل
 · مهارات التوظيف المحسنة وفرص التقدم الوظيفي المحسنة
 · راتب أولي أعلى من نظرائك الذين يعملون بدوام كامل
· تصنيف أفضل للدرجات
· سيرة ذاتية أكثر ثراءً
 · راتب لمدة عام قبل إكمال شهادتك
· خبرة في ثقافة مكان العمل
 · فرصة التصميم والقاعدة مشروع السنة النهائية الخاص بك في بيئة العمل.

إذا لم تتمكن من تأمين مكان عمل لدى صاحب العمل، فما عليك سوى الاستمرار في الدورة التدريبية دون الحصول على مكان عمل.

أنت تبحث في كيفية تطوير نماذج الكمبيوتر ومحاكاة البرامج للعديد من الأنظمة التي تحدث بشكل طبيعي والتي تعمل بطرق غير متوقعة. الأنظمة التي تنتج سلوكيات واسعة النطاق لا يمكن التنبؤ بها من خلال الأجزاء المكونة لها؛ تلك النظم البيئية والمنظمات الاجتماعية البشرية والأسواق المالية التي تولد ظواهر جديدة وناشئة لا يمكن تفسيرها بسهولة بأساليب الحوسبة التقليدية.

توفر الوحدة فهمًا نظريًا لهذه الأنظمة ولكنها توفر أيضًا مهارات عملية قوية في تنفيذ النماذج وعمليات المحاكاة.

يعد التعلم الآلي موضوعًا مهمًا في مجال الذكاء الاصطناعي. تتضمن المنهجية بناء نموذج لمهمة معينة بناءً على الملاحظات للتنبؤ بالبيانات غير المرئية. تكون مثل هذه التقنيات مفيدة عندما يكون الناتج المطلوب معروفًا - ولكن الخوارزمية غير معروفة، أو عندما يحتاج النظام إلى التكيف مع ظروف غير متوقعة. يعتمد التعلم الآلي بشكل كبير على الإحصاء ونظرية الاحتمالات، حيث أن المهمة الأساسية (على الرغم من كثرة التطبيقات ومتنوعة) هي التوصل إلى استنتاجات من عينات البيانات. تعد المساهمة من المجالات الأخرى لعلوم الكمبيوتر ضرورية أيضًا لتمثيل المهام بكفاءة وخوارزميات التعلم وإجراءات الاستدلالات. يمكنك أيضًا التعرف على مجموعة واسعة من المهام والتقنيات في التعلم الآلي.

تقوم بإكمال جزء كبير من العمل، تحت إشراف أحد أعضاء هيئة التدريس. أنت تنتج قطعة أثرية كبيرة تتعلق بمجال الحوسبة، وتكمل تقريرك وحياتك التي تتكون من عرض تقديمي وعرض توضيحي ومناقشة للقطعة الأثرية.

يتم إرشادك لتطوير الشعور المناسب بالانضباط في العمل إلى جانب النظرة المهنية. أنت تتحمل مسؤولية تخطيط وتنفيذ جزء ممتد من العمل بما في ذلك النظر في القضايا القانونية والاجتماعية والأخلاقية والمهنية المرتبطة به. أنت قادر على استكشاف مجال الموضوع المختار بعمق، وبالتالي إظهار قدرتك على التحليل والتوليف والتطبيق الإبداعي لما تمت دراسته بالفعل في البرنامج مع إظهار المهارات النقدية والتقييمية والوعي المهني.

التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي الذي يستخدم نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية ذات الطبقات المتعددة لحل المشكلات في رؤية الكمبيوتر والتعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية وترجمة اللغة وغيرها. الميزة الرئيسية للتعلم العميق هي القدرة على تعلم التمثيلات من البيانات الأولية مثل الصور أو النصوص دون الحاجة إلى ذلكميزات المهندس اليدوي التي تمثل مدخلات النموذج وتوفر دقة عالية جدًا.

يعد التعلم العميق الآن التقنية الرئيسية وراء العديد من الإنجازات في مجال التعرف على الأشياء والصوت، بما في ذلك Google Deep Mind AlphaGo، وSiri (Apple)، وAlexa (Amazon)، والتعرف على الوجه (Facebook). تغطي هذه الوحدة أساليب التعلم العميق المختلفة وتطبيقاتها العملية.

يشتمل إنترنت الأشياء (IoT) على عدد من التقنيات، بما في ذلك شبكات الاستشعار اللاسلكية والأنظمة المدمجة والحوسبة المنتشرة والتعلم الآلي والوعي بالسياق والأنظمة الموزعة. لقد تم تطبيق إنترنت الأشياء بنجاح على المراقبة البيئية والمنازل الذكية والضوابط الصناعية والمدن الرقمية.
أنت تغطي مزيجًا من المواضيع النظرية والعملية مثل تغطية نطاق الأجهزة التي تدعم إنترنت الأشياء، والاتصالات منخفضة الطاقة، ومعالجة البيانات المكتسبة من إنترنت الأشياء. يمكنك أيضًا اكتساب خبرة في المهارات العملية المطلوبة لبرمجة أجهزة إنترنت الأشياء.