بكالوريوس الذكاء الاصطناعي

نبذة عن البرنامج

يُعد برنامج بكالوريوس الذكاء الاصطناعي من البرامج المتميزة في فلسطين نظرًا لحداثته من حيث اعتماده على أحدث التقنيات، بالإضافة إلى طبيعته متعددة التخصصات. يغطي البرنامج مجالات معرفية وتطبيقية متنوعة مثل (أدوات ومنصات الذكاء الاصطناعي، تعلم الآلة، البرمجة السحابية، تحليل البيانات الضخمة، الأمن السيبراني، أنظمة التحكم، الشبكات، البرمجة التطبيقية …الخ).

ويتماشى هذا البرنامج مع الأولويات الوطنية واستراتيجيات وزارة التعليم العالي في فلسطين، وكذلك مع استراتيجية جامعة فلسطين الأهلية، حيث يلتقيان في تعزيز البرامج التقنية والإبداعية التي تسهم في بناء اقتصاد قائم على المعرفة والابتكار.

“يهدف برنامج الذكاء الاصطناعي إلى تخريج كوادر تجمع المعرفة النظرية والمهارات العملية في الحاسب والذكاء الاصطناعي، متميزة محليًا ودوليًا، وقادرة على الابتكار والبحث، ضمن بيئة تعليمية ذكية تلتزم بالتميز والجودة وتلبي احتياجات المجتمع وسوق العمل.”

الساعات المطلوبة للحصول على درجة البكالوريوس في هذا التخصص

متطلبات الجامعة	متطلبات الكلية	متطلبات التخصص	متطلبات حرة	المجموع
27 ساعة (24 إجباري + 3 اختياري)	25 ساعة (إجبارية)	78 ساعة (72 إجباري + 6 اختياري)	3 ساعات	133 ساعة معتمدة

أهداف البرنامج

الأهداف العامة للبرنامج

إعداد خريجين مؤهلين يمتلكون المعرفة والفهم العميق لأساسيات علم الحاسوب ولأساسيات الذكاء الاصطناعي، مع القدرة على التعلم والتحديث المهني المستمر.
تطوير مهارات تقنية وتطبيقية متقدمة لدى الخريجين، تمكنهم من تصميم وتنفيذ أنظمة ذكية توائم احتياجات السوق والمجتمع.
غرس قيم الأخلاق المهنية والمسؤولية الاجتماعية، بما في ذلك فهم الأبعاد القانونية، والأمنية، والخصوصية، والتأثير المجتمعي للتكنولوجيا.
تعزيز القدرة على البحث والابتكار، والمشاركة في إنتاج بحثي نوعي يُسهم في التقدم العلمي، ويربط النظرية بالتطبيق في مجالات الذكاء الاصطناعي.
تعزيز التفاعل مع سوق العمل المحلي والإقليمي والعالمي، من خلال الشراكات والتدريب العملي، وإكساب الخريجين القدرة على المنافسة والمساهمة في التنمية الاقتصادية والتكنولوجية.

الأهداف الخاصة للبرنامج

تمكين الطالب من تحليل المشكلات الحاسوبية المعقدة وتحديد متطلبات الحلول باستخدام الأسس الرياضية والمنطقية والخوارزمية.
إكساب الطالب مهارة تصميم وتطوير وتقييم البرمجيات والنظم الذكية، بما في ذلك استخدام الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة والتعلم العميق.
تطوير قدرة الطالب على التعامل مع البيانات: جمعها، تنظيفها، تحليلها، واستخدامها لاستخلاص معلومات تدعم اتخاذ القرار.
تمكين الطالب من التخصص في مجالات مثل الرؤية الحاسوبية، معالجة اللغة الطبيعية، إنترنت الأشياء، التعلم المعزز، أو الأمن المرتبط بالذكاء الاصطناعي.
توفير تجربة مشروع تخرج وتدريب عملي تمكن الطالب من تطبيق المعارف والمهارات في بيئة واقعية.
تنمية قدرات الاتصال والعمل الجماعي، بما في ذلك العرض، الكتابة، والعمل ضمن فرق متعددة التخصصات.
غرس الوعي بالأخلاقيات التقنية، الأمان، الخصوصية، والتنظيم القانوني المرتبط بتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
تحفيز الابتكار والإبداع لدى الطالب، وتشجيعه على البحث العلمي، المشاركة في مؤتمرات، ونشر أعماله العلمية.

الفئة المستهدفة

يستهدف برنامج بكالوريوس الذكاء الاصطناعي الطلبة الحاصلين على شهادة الثانوية العامة الفلسطينية بمعدل 65% فأعلى من الفروع المعتمدة وفق تعليمات وزارة التربية والتعليم العالي الفلسطينية، بما يشمل الفرعين العلمي والصناعي، والذين يمتلكون شغفاً بالتكنولوجيا والابتكار، ورغبة في التعمق في مجالات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته الحديثة.

ويعد البرنامج مناسباً للطلبة المهتمين بتطوير مهاراتهم في:

البرمجة وتطوير الأنظمة الذكية.
تعلم الآلة والتعلم العميق.
علم البيانات وتحليلها.
الرؤية الحاسوبية ومعالجة الصور.
معالجة اللغات الطبيعية والذكاء التوليدي.
الروبوتات والأنظمة الذكية.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الصناعة والأعمال والصحة والتعليم.

كما يستهدف البرنامج الطلبة الطامحين إلى بناء مسار مهني مستقبلي في المجالات التقنية المتقدمة، أو متابعة الدراسات العليا والبحث العلمي في تخصصات الذكاء الاصطناعي وعلوم الحاسوب.

مواصفات الخريج

تحليل المشكلات وإيجاد حلول تقنية فعالة ومبتكرة.
يكون ملمّاً جيداً بالأساسيات النظرية والتخصصية بعلم الحاسوب وبعلم الذكاء الاصطناعي، مثل: الخوارزميات، هياكل البيانات، نظريات الحوسبة، التعلم الآلي، والتعلم العميق.
يمتلك مهارات تقنية وتطبيقية قوية، تمكنه من تحليل المشكلات، تصميم الحلول البرمجية، تنفيذها باستخدام لغات البرمجة والأدوات المناسبة، ومعالجة البيانات واستخراج المعلومات المفيدة منها.
قادر على تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجالات متنوعة، مثل: الرؤية الحاسوبية، معالجة اللغة الطبيعية، أنظمة الذكاء الاصطناعي، الأتمتة، والأمن، مع مراعاة الجوانب الأخلاقية والخصوصية.
استخدام التفكير النقدي والقدرة على حل المشكلات بكفاءة وتشمل تجزئة المشكلة، التجريد، التقييم، وتحسين الحلول.
مهارات تواصل فعّالة، شفهياً وكتابياً، لشرح المفاهيم التقنية والتقارير العلمية، والعمل ضمن فرق متعددة التخصصات.
القدرة على العمل الجماعي، تحمل المسؤولية، إدارة المشروعات، وضبط الزمن، مع التكيف مع متطلبات المشاريع العملية.
وعي بالقضايا الأخلاقية والمجتمعية المرتبطة بالتكنولوجيا والذكاء الاصطناعي، مثل الخصوصية، التحيّز، الأمان، والتأثير على المجتمع.
الاستعداد للتعلم المستمر، ومواكبة التحديثات السريعة في المجال، والابتكار والإبداع في البحث والتطبيق.

المخرجات التعليمية

مخرجات التعلم المنشودة (ILOs) لبرنامج الذكاء الاصطناعي

يتوقع من الطالب عند إنهاء هذا التخصص أن يكون قادراً على:

أولاً: المعرفة والفهم (Knowledge & Understanding)

إظهار معرفة شاملة بالمفاهيم الأساسية في علم الحاسوب وفي علم الذكاء الاصطناعي، بما يشمل هياكل البيانات، الخوارزميات، أنظمة التشغيل، وقواعد البيانات.
فهم المبادئ الرياضية والإحصائية والأسس النظرية التي تدعم تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ومعالجة البيانات.
توضيح الإطار الأخلاقي والقانوني والمهني المتعلق باستخدام تقنيات الحوسبة والذكاء الاصطناعي.

ثانياً: المهارات المعرفية / الذهنية (Cognitive/Intellectual Skills)

تحليل المشكلات المعقدة في مجال الحوسبة والذكاء الاصطناعي وصياغتها بشكل علمي قابل للمعالجة باستخدام أساليب منهجية.
تصميم حلول مبتكرة تعتمد على الذكاء الاصطناعي والخوارزميات وتقنيات التعلم العميق لحل المشكلات الواقعية.
تقييم النظم البرمجية والحلول الحاسوبية استناداً إلى الكفاءة والأداء والأمن والاعتبارات الأخلاقية.

ثالثاً: المهارات العملية والمهنية (Practical & Professional Skills)

تطوير وتنفيذ أنظمة برمجية متكاملة باستخدام لغات البرمجة وأدوات الذكاء الاصطناعي ومعايير هندسة البرمجيات.
تطبيق تقنيات التعلم الآلي ومعالجة البيانات الضخمة في بيئات حقيقية لحل قضايا عملية في مجالات متعددة.
توظيف أدوات الحوسبة السحابية والمنصات الحديثة لتطوير ونشر حلول الذكاء الاصطناعي.

رابعاً: المهارات العامة والقابلة للنقل (Generic & Transferable Skills)

العمل بفاعلية ضمن فرق متعددة التخصصات، مع إظهار مهارات القيادة والتواصل الفعال.
إدارة الوقت والموارد بكفاءة لتحقيق أهداف المشاريع البحثية أو التطبيقية.
ممارسة التعلم الذاتي والتطوير المستمر لمواكبة التطورات السريعة في علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي.

مجالات العمل

فرص العمل المتاحة لخريج الذكاء الاصطناعي:

خبير ذكاء اصطناعي / مهندس تعلم الآلة: تصميم، تدريب، وتطبيق نماذج التعلّم الآلي (Machine Learning) والتعلّم العميق (Deep Learning) لحل مشاكل فعلية في مجالات مثل التقنية، الرعاية الصحية، الصناعة، التمويل.
عالم بيانات / محلل بيانات (Data Scientist / Data Analyst): استخراج أنماط من البيانات، تحليلها، بناء تنبؤات، مساعدة المؤسسات في اتخاذ قرارات قائمة على البيانات.
متخصص رؤية حاسوبية (Computer Vision expert): العمل على مشاريع كالتعرف على الصور والفيديوهات، السيارات ذاتية القيادة، المراقبة الأمنية، الرؤية الصناعية.
مختص معالجة اللغة الطبيعية (NLP expert): تطوير تطبيقات مثل المساعدات الصوتية، ترجمة آلية، تحليل النصوص، روبوتات الدردشة.
مهندس برمجيات مع التركيز على الذكاء الاصطناعي: بناء تطبيقات وبرمجيات تحتوي على ميزات ذكية، دمج التعلّم الآلي، تحسين أداء الأنظمة.
مصمم ومبرمج روبوتات (Robotics designer): تصميم وتطوير أنظمة روبوتية تستخدم الذكاء الاصطناعي للحركة، التعرف، اتخاذ القرار في البيئات المختلفة.
متخصص الحوسبة السحابية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي: مثل بناء البُنى التحتية السحابية، إدارة البيانات الكبيرة، استضافة وتوزيع نماذج الذكاء الاصطناعي على السحابة.
أمن المعلومات مع تركيز على الذكاء الاصطناعي: مثل استخدام التعلم الآلي للكشف عن الاختراقات، التهديدات، الأنماط الشاذة، تحليل أمان البيانات.
محلل أعمال ذكي / خبير ذكاء الأعمال (Business Intelligence / BI): يستخدم أدوات وذكاء اصطناعي لتحويل البيانات إلى رؤى تجارية، تحسين العمليات، تعزيز تنافسية المؤسسات.
أبحاث وتطوير / باحث علمي: إن استكملت الدراسات العليا أو انخرطت في مشاريع بحثية، يمكنك العمل في مختبرات أكاديمية أو صناعية لتطوير خوارزميات جديدة وتكنولوجيا مبتكرة.
دور في التنظيم، الأخلاق والسياسات التقنية: مع التوسع في استخدام الذكاء الاصطناعي، هناك حاجة لأشخاص يعملون على السياسات المتعلقة بأخلاقيات الذكاء الاصطناعي، حماية الخصوصية، تنظيم المعايير.
العمل في مؤسسات ناشئة (Startups) أو مشاريع تطبيقية: الابتكار سريعاً والفرص متعددة لتطبيق المهارات في بناء منتجات جديدة، أدوات ذكاء اصطناعي، حلول متخصصة.
التدريب العملي والتعليم / إلقاء المحاضرات: هناك فرص لتدريس بعض المساقات في الجامعات أو المعاهد، أو تدريب أو ورش عمل، أو المشاركة في تطوير المحتوى التعليمي لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.

شروط وإجراءات القبول

يقبل الطلبة الحاصلون على معدل 65% فأعلى في شهادة الثانوية العامة (التوجيهي) من الفرع العلمي أو الصناعي أو تكنولوجيا المعلومات (أو حسب تعليمات وزارة التعليم العالي الفلسطينية)، ويتم قبول الطالب في التخصص بعد إتمامه 40 ساعة معتمدة على الأقل في الفصل الدراسي الثالث من دخوله الجامعة وفق الشروط الآتية:

شروط الاستمرار:

أولاً (حصول الطالب على علامة (1.67) أي (70%) كحد أدنى في كل مساق من:

أساسيات الحاسوب والبرمجة (410131).
اساسيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته (410121).
برمجة حاسوب (410104).

ثانياً (موافقة القسم: وفي حالة زيادة عدد المتقدمين على القدرة الاستيعابية للقسم، ينظر إلى معدل الطلبة التراكمي في المساقات الثلاث السابقة وفي مساقات الجامعة الأخرى.

الخطة الدراسية

السنة الأولى
الفصل الثاني			الفصل الأول
س.م	اسم المساق	رقم المساق	س.م	اسم المساق	رقم المساق
3	تفاضل وتكامل 2	410142	3	مهارات في اللغة العربية 1	110101
3	مهارات التواصل باللغة العربية	110102	3	مهارات اللغة الإنجليزية 1	120101
3	مهارات اللغة الإنجليزية 2	120102	3	تفاضل وتكامل 1	410141
3	برمجة حاسوب	410104	3	التفكير التصميمي
1	مختبر برمجة حاسوب	410105	3	أساسيات الحاسوب والبرمجة	410131
3	مقدمة في تكنولوجيا المعلومات	410132	1	التربية الرياضية	112101
16	المجموع		16	المجموع

السنة الثانية
الفصل الثاني			الفصل الأول
س.م	اسم المساق	رقم المساق	س.م	اسم المساق	رقم المساق
3	تركيب البيانات وتصميم خوارزميات		3	متطلب جامعة اختياري
1	مختبر تركيب البيانات وتصميم خوارزميات		3	الجبر الخطي والمعادلات التفاضلية
3	إحصاء واحتمالات	410147	3	برمجة الكيانات	410321
3	مباديء الذكاء الاصطناعي	410461	1	مختبر برمجة الكيانات	410322
3	مقدمة في الشبكات	420132	3	مقدمة الى علم البيانات
3	تصميم تطبيقات الإنترنت	420234	2	الرياضيات المنفصلة	410292
1	مهارات التفكير الناقد	410211	3	مهارات حياتية	110200
17	المجموع		18	المجموع

السنة الثالثة
الفصل الثاني			الفصل الأول
س.م	اسم المساق	رقم المساق	س.م	اسم المساق	رقم المساق
3	متطلب تخصص اختياري		3	معالجة اللغات الطبيعية
3	مقدمة الى التعلم العميق		3	تعلم الالة
3	أنظمة إدارة قواعد البيانات	410325	3	الريادة والابداع	410202
3	أنظمة التشغيل	410331	3	مناهج البحث العلمي	410204
3	القضية الفلسطينية	113200	3	الثقافة الاسلامية	151102
3	أخلاقيات وقوانين الذكاء الاصطناعي		3	هندسة البرمجيات	410333
18	المجموع		18	المجموع

التدريب الميداني – الفصل الصيفي بعد السنة الثالثة

السنة الرابعة
الفصل الثاني				الفصل الأول
س.م	اسم المساق	رقم المساق	س.م		اسم المساق	رقم المساق
3	تفاعل الانسان والحاسوب	440449	3		متطلب تخصص اختياري	–
3	الذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج اللغوية الكبيرة		3		برمجة الويب والموبايل
3	مقدمة الى الذكاء الاصطناعي الوكيل		1		مختبر برمجة الويب والموبايل
3	سرية وأمن نظم المعلومات	410471	1		خدمة المجتمع	130300
3	مشروع تخرج	410489	3		تشغيل النماذج الذكية (MLOps) وهندستها
			1		مقدمة مشروع تخرج	410488
			3		مساق حر
15	المجموع		15		المجموع

وصف المساقات

وصف المساقات

الرقم	الاسم	الوصف
410131	أساسيات الحاسوب والبرمجة	يتعرف الطلبة في هذا المساق على مجال تكنولوجيا المعلومات والمفاهيم الأساسية المتعلقة بالحاسوب. يغطي المساق الموضوعات التالية: أولاً، التكنولوجيا الحديثة وأهمية الحواسيب وإمكانياتها ووظائفها. ثانياً، مكونات الحاسب الشخصي المادية والبرمجية بشكل مفصل. يغطي أيضاً هذا المساق مبادئ الأمن السيبراني. كما يتطرق إلى تعريف الطلبة إلى استخدام برامج حزمة اوفس، مثل: الوورد، الاكسل، والبور بوينت. أخيراً، يتاح للطلبة فرصة تعلم مهارة اعداد العروض التقديمية وفق معايير سليمة. اضافة إلى ذلك، يغطي المساق أساسيات البرمجة باستخدام لغة C++.
410121	اساسيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته	هو مساق يهدف إلى تزويد الطالب بفهم شامل للذكاء الاصطناعي مع التركيز على النماذج التوليدية واستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي الحديثة في الحياة اليومية من خلال تطبيق وتطوير حلول واقعية خاصة في سياق المجتمع الفلسطيني. يجمع المساق بين الجوانب النظرية والتطبيقية، ويشجع الطالب على التفكير الإبداعي والنقدي لتصميم مشاريع ذات أثر اجتماعي باستخدام أدوات ذكاء اصطناعي سهلة ومفتوحة المصدر.
110200	مهارات حياتية	يهدف إلى تنمية وتعزيز قدرات الطالب في مهارات الاتصال المختلفة وتزويده بالطرق الناجعة للتعامل مع هذه المهارات. المواضيع التي يغطيها المساق: عملية الاتصال، الاتصال الفعال، طرق الاتصال غير اللفظية، فن الكتابة، كتابة التقارير، مهارات الإلقاء (الخطابة) وتشمل التحدث الشفهي، اللفظ، ومهارة الإستماع والتي تتم من خلال الإلقاء، والممارسة، والنقاشات الجماعية.
	التفكير التصميمي Design Thinking	يعرف الطلبة بمفهوم التفكير التصميمي كمنهجية إبداعية لحل المشكلات وتطوير الحلول المبتكرة في مختلف المجالات. يتناول المساق المراحل الرئيسة للتفكير التصميمي التي تشمل: التعاطف (Empathize)، تحديد المشكلة (Define)، توليد الأفكار (Ideate)، النمذجة الأولية (Prototype)، والاختبار (Test). من خلال أنشطة عملية ودراسات حالة، يتعلم الطلبة كيفية فهم احتياجات المستخدمين، وتحليل التحديات، وتصميم حلول واقعية مبتكرة يمكن تطبيقها في مجالات التعليم، وإدارة الأعمال، والتكنولوجيا، ويركز المساق على العمل الجماعي، والتفكير النقدي، والتجريب السريع، وبناء ثقافة الابتكار.
410104	برمجة حاسوب	يغطي أساسيات البرمجة والتفكير المنطقي للطلبة. يستعرض هذا المساق بعمق كافة المواضيع الهامة التي تشكل مقدمة للبرمجة. تشمل المواضيع التي يغطيها هذا المساق على: مقدمة في اللغة، العبارات والتفاعل، اتخاذ القرارات بكافة أنواعها، التكرار بكافة أنواعه، التعامل مع الملفات النصية والقراءة والكتابة عليها، استخدام وبناء الدالات، والتعامل مع المصفوفات الثابتة ثنائية الأبعاد ومتعددة الأبعاد. كما يتطرق المساق إلى إحدى خوارزميات البحث في المصفوفات. من متطلبات المساق قيام الطلبة ضمن مجموعات وفرق العمل على مشروع يوظف من خلاله الطالب أغلب المفاهيم التي يتعلمها في المساق. يتيح المشروع للطالب الفرصة بتطبيق ما تعلمه، تعزيز مهارات العمل ضمن فريق، التواصل الفعال، وغيره.
410105	مختبر برمجة الحاسوب	يتمحور هذا المساق حول كتابة شيفرات برمجية وحل المشكلات من خلال التطبيق العملي باستخدام لغة C++. يدرس هذا المساق بالتوازي مع المساق النظري لبرمجة الحاسوب. حيث سيتمكن الطلبة من تطبيق كافة الأمور التي يتعلمونها في المساق النظري باستخدام C++، مثل: كيفية الادخال\ الاخراج، انشاء مصفوفات، بناء دوال واستخدامها، توظيف التكرار، الخ.
410132	مقدمة في تكنولوجيا المعلومات	يشمل هذا المساق مقدمة عن تكنولوجيا المعلومات، دعم المؤسسات باستخدام تكنولوجيا المعلومات، مكونات الحاسوب وبرمجياته، إدارة البيانات والمعلومات في المؤسسات، الاتصالات والشبكات، الإنترنت والإنترانت، نظم دعم القرار ونظم المعلومات الإدارية، الأنظمة الذكية في الأعمال، التجارة الإلكترونية، نظم المعلومات الاستراتيجية وإعادة التنظيم، تطوير نظم المعلومات، الأخلاقيات والأهداف والحماية لأنظمة تكنولوجيا المعلومات.
410147	إحصاء واحتمالات	يعطي مقدمة في الاحتمالات والإحصاء مع تطبيقات عملية. تشمل المواضيع وصف البيانات، النماذج الأساسية للاحتمالات، التركيبات، المتغيرات العشوائية، توزيعات الاحتمالات المتقطعة والمستمرة، التقدير الإحصائي والاختبار، فترات الثقة، تحليل التباين (ANOVA)، الجداول المقطعية، والارتباط والانحدار.
410202	الريادة والابداع	يعرّف هذا المساق الطلاب على مفاهيم وممارسات التفكير التكنولوجي وريادة الأعمال. يتم توظيف المحاضرات ودراسات الحالة وخطط العمل والعروض التقديمية، تعلم الدورة المهارات الحياتية في التفكير والعمل الريادي الذي يمكن للطلاب الاستفادة منه في بدء شركات التكنولوجيا أو تنفيذ مشاريع بحث وتطوير في الشركات الكبيرة.
410204	مناهج البحث العلمي	يهدف هذا المساق إلى تعريف الطالب بأساسيات مناهج البحث العلمي وأهدافه، التفكير العلمي، مفاهيم ومجالات البحث العلمي، المعرفة الإنسانية، المكتبة ودورها في البحث والمعرفة، أساليب البحث العلمي (الأسلوب التاريخي، الأسلوب الوصفي، الأسلوب الإجرائي، الأسلوب التجريبي)، مشكلة البحث، خطة البحث، فروض البحث، العينات، الاستبيان، طرق جمع وتحليل وعرض البيانات الإحصائية، أقسام البحث، (الصفحات التمهيدية، هيكلية البحث، الملاحق).
410211	مهارات التفكير الناقد	يهدف إلى تعريف الطالب مهارات التفكير الناقد وسماته وأهميتها في إطلاق الأحكام واتخاذ القرارات المبني على أسس علمية ومنطقية. حيث يكسب هذا المساق الطالب أيضاً مهارات حل المشكلات باستخدام طرق التفكير العليا النقدية والإبداعية مستنداً إلى الحقائق الصحيحة ابتداءً من مهارات تحديد المشكلة وطرق جمع المعلومات والبحث بالطرق المهنية والتكنولوجية المتقدمة، وإيجاد الحلول المنطقية والمعقولة وفحص صحتها ومدى واقعيتها في سياقات مختلفة. يتم استخدام المناظرات العلمية في مواضيع ذات صلة بسوق العمل والحياة اليومية كإحدى الأدوات الرئيسة في تعلم المساق، كذلك، فإن المساق يعتمد على مناقشة تحديات حقيقية (دراسة حالة) من الحياة اليومية وبالتحديد من بيئات مختلفة لسوق العمل المحلي والعالمي واستخدام أدوات التفكير الناقد ومهارات حل المشكلات أثناء مناقشتها.
410140	استدراكي رياضيات	يغطي هذا المساق خصائص الأعداد الحقيقية، والتحليل، والعوامل، والجذور والجذور التربيعية. يتناول أيضاً حل المعادلات من الدرجة الأولى والثانية، والمتباينات الخطية، الاقترانات كثيرة الحدود، المعادلات بأنواعها، اضافة إلى المصفوفات، وحساب مساحات الأشكال الهندسية والأحجام.
410141	تفاضل وتكامل 1	يحتوي هذا المساق على موضوعات هامة في الرياضيات، منها: مقدمة في الهندسة التحليلية، النهايات والاتصال، تفاضل الدوال الجبرية، تطبيقات التفاضل، التكامل المحدد وغير المحدد، تطبيقات التكامل.
410203	تصميم منطق الحاسوب	يشمل وصف وظيفي تقني لمكونات الحاسوب المادية، بنية الجهاز، تخزين المعلومات داخل الحاسوب، أسس الأنظمة العددية (ثنائي، ثماني، عشري، سداسي عشري)، الجبر المنطقي والبوابات المنطقية، Flip-Flops، وخارطة كارنوف والذاكرة، والدوائر والسجلات المتكاملة، والدوائر المنطقية الرقمية، وأنواع العمليات، وتمثيل البيانات، وطرق الإدخال والإخراج، والوحدات الأساسية المشغلة للأجهزة الرقمية.
410292	الرياضيات المنفصلة	يتناول هذا المساق المجموعات والمنطق، وطرق البرهان، وطرق العد، والعلاقات والدوال، والجبر البولياني، وخوارزميات القسمة. يهدف المساق إلى تزويد الطلاب بفهم شامل للمفاهيم الأساسية في الرياضيات المنطقية والجبرية، مع التركيز على تطبيقاتها في علوم الحاسوب، وتطوير مهارات التفكير التحليلي والمنطقي.
410321	برمجة الكيانات	يهدف المساق إلى تعريف الطالب بمفاهيم البرمجة الكيانية (الشيئية)، وتطوير مهارات حل المشكلات، ويشمل المساق تعلم فائدة استخدام الأسلوب البرمجي هذا، مثل: مشاركة البيانات، الأمان، وغيره. سيتعلم الطلبة كيفية تطبيق مفاهيم برمجة الكيانات ومنها: الكائنات، القوالب، الوراثة، التغليف، الواجهات، التجريد، الاقترانات متعددة الأشكال، الخ. إضافة إلى ذلك، سيتعلم الطلبة كيفية استخدام لغة النمذجة الموحدة (UML) لتمثيل القوالب الخاصة بالمشروع ومتطلباته، والتي يتم الاعتماد عليها لاحقا للبرمجة الفعلية للمشروع. وسيتعرف الطلبة على كيفية بناء واجهات المستخدم.
410322	مختبر برمجة الكيانات	يغطي الجانب العملي لبرمجة الكيانات باستخدام لغة الجافا. يتعرف الطلبة على بيئة التطوير: نت بينز لاستخدامها في البرمجة. تم تصميم المختبر بحيث يكون موازي لمساق برمجة الكيانات (الجانب النظري)، وذلك لتسهيل فهم الطالب لكافة المواضيع التي يتم تغطيتها في الجانب النظري.
410323	البرمجة المرئية	يشمل المساق مواضيع مثل: مقدمة عن لغات برمجة الكيانات واللغات التي ترتكز على وقوع حدث (Event-driven)، الأساليب والخصائص، النماذج ومكوناتها، عناصر التحكم (controls) المتقدمة، صناديق الأدوات، تصميم أشرطة الأدوات والقوائم الخاصة بالمستخدم، الأصوات وتعدد الوسائط، بيئة التطوير، الربط مع الإنترنت وقواعد البيانات والتطبيقات المختلفة.
410325	أنظمة ادارة قواعد البيانات	يهدف المساق إلى تعريف الطالب على التركيب الداخلي وخصائص نظم قواعد البيانات، وبالتالي تطوير برامج تطبيقية. ويشمل نشأة قواعد البيانات، تركيبة نموذج البيانات، أنواع نظم قواعد البيانات، قواعد البيانات العلائقية، التنظيم المفاهيمي (Conceptual) والمنطقي والمادي لقواعد البيانات العلائقية، المفاتيح والاعتمادية الوظيفية والتطبيع والمعايرة، مقدمة في لغة التساؤل البنيوي (SQL)، وإدارة قواعد البيانات، والتشغيل المتزامن وحماية قواعد البيانات، كما يشمل حالات دراسية.
410331	أنظمة التشغیل	يهدف المساق إلى التعريف بنظم التشغيل المختلفة وأثرها على تطوير الحاسوب وبرمجياته. يحوي المساق تاريخ نظم التشغيل عبر أجيال الحاسوب المختلفة وأهداف نظم التشغيل العامة وأجزائه الرئيسية. دراسة تنظيم الملفات والبيانات إدارة الذاكرة الرئيسية والذاكرة الافتراضية. جدولة المهام والبرمجة المتزامنة. اضافة إلى ذلك، يحتوي المساق دراسة تطبيقية عملية لأحد نظم التشغيل.
410333	هندسة البرمجيات	يشمل المساق مواضيع مثل ماهية هندسة البرمجيات، التخطيط للمشاريع، دورة حياة النظام، التحري وجمع البيانات والمعلومات، تحليل المواصفات، طرق وأساليب تصميم النظم المتكاملة، تصميم البرامج وكتابتها، الفحص والصيانة. إضافة إلى ذلك، يشمل المساق استخدام عدد من الحالات الدراسية وانشاء مشروع، باستخدام برامج مساعدة هندسة البرمجيات بالحاسوب (CASE).
410390	تدريب ميداني	يطرح هذا المساق للطلبة للتسجيل على الفصل الصيفي، ويُسمح بتسجيله لمن أنهى السنة الثالثة من متطلبات البرنامج بنجاح، وتمكن من انهاء المتطلبات الأساسية مثل: برمجة الكيانات، أنظمة ادارة قواعد البيانات، هندسة البرمجيات، مقدمة في الشبكات، تركيب البيانات وتصميم الخوارزميات، وكذلك: مقدمة الى التعلم العميق، مقدمة الى علم البيانات، تعلم الالة الخ. يعد تخطي هذه المساقات ضرورياً قبل التسجيل في مساق التدريب الميداني؛ لضمان امتلاك الطالب للمهارات اللازمة التي تمكنه من الانخراط في بيئة عمل فعلية، سواء في الشركات المحلية أو العالمية. يهدف هذا المساق إلى تمكين الطلبة من خوض تجربة عملية في بيئة عمل حقيقية، يتركز عملها في مجالات ذات علاقة بالتخصص. يتمكن الطالب خلال هذا المساق من تطبيق المفاهيم والمعرفة التي تعلمها في سياق بيئة عمل حقيقية في الشركات والمؤسسات التي يلتحق بها. تجدر الإشارة كي يتمكن الطالب من اجتياز هذا المساق بنجاح، يتوجب عليه إنهاء 140 ساعة تدريبية، تحقيق ما لا يقل عن 60% من مخرجات التدريب الميداني التي تعلن عنها الكلية في بداية الفصل، والإلتزام بالتعليمات الخاصة بذلك، مثل: كتابة تقرير يلخص المهام التي أنجزها خلال التدريب، وإعداد عرض تقديمي لعرضه أمام أعضاء الهيئة الأكاديمية في القسم.
410448	الرسم بالحاسوب	يهدف هذا المساق إلى تعريف الطلاب بالبرامج والأدوات والحزم المستخدمة في رسم وتصميم الرسومات الحاسوبية. يغطي المساق المبادئ والنماذج الأساسية المستخدمة في رسومات الحاسوب. وتشمل هذه الأجهزة GPU وأجهزة الإدخال والإخراج وأنظمة الرسومات المتجهة والنقطية وخوارزميات رسم الخطوط وإطارات العرض والنوافذ وخوارزميات القطع والتحويلات ثنائية وثلاثية الأبعاد والتظليل ورسم المضلعات والخطوط المخفية. يتم تنفيذ التطبيق العملي عبر الـ WebGL وأدوات التطوير الخاصة به مثل Threejs. ينفذ الطلبة على شكل مجموعات مشاريع ثلاثية الأبعاد مبنية على الـ WebGL.
410461	مبادئ الذكاء الصناعي	يتعرف الطلبة على المبادئ الأساسية للذكاء الاصطناعي وتقنياته وتطبيقاته. وتغطي المواضيع التالية: تمثيل المعرفة، والمنطق، والاستدلال، وحل المشكلات، وخوارزميات البحث، ونظرية الألعاب، والإدراك، والتعلم، والتخطيط، وتصميم الوكلاء. وسيتم تقديم بعض لغات البرمجة، بما في ذلك بايثون وR.
410471	سرية وأمن نظم المعلومات	يغطي هذا المساق المفاهيم الأساسية لأمن نظم المعلومات وأهدافه في عصر الاتصالات والإنترنت، أساليب تشفير البيانات، الشبكة الخاصة الافتراضية، الجدران النارية، أمن الإنترنت، البريد الإلكتروني المحمي والسياسات الإدارية لأمن نظم المعلومات.
410488	مقدمة إلى مشروع تخرج	يُطرح للطلبة الذين أنهوا السنة الثالثة وتمكنوا من انهاء برمجة الكيانات، أنظمة ادارة قواعد البيانات، هندسة البرمجيات، مقدمة في الشبكات، تركيب البيانات وتصميم الخوارزميات، مقدمة الى التعلم العميق، مقدمة الى علم البيانات، تعلم الالة الخ. يتوجب على طلبة المساق العمل ضمن فريق (يتألف من 2 على الأقل و 3 أعضاء كحد أقصى، إلا إذا اقتضى الأمر خلاف ذلك. كما يتعين على كل فريق العمل تحت إشراف مدرس). يقوم الفريق بالعمل على فكرة نظام تخدم أهداف تخصص تكنولوجيا المعلومات. ويُكلّف الفريق بتسليم تقرير يوثق الفكرة ويحتوي على وصف تقني للنظام الذي يعمل على تطويره، ويتم إعداد هذا التقرير خلال الفصل الدراسي وفقًا للتعليمات التي تعلن عنها الكلية في بداية الفصل.
410489	مشروع تخرج	يُسجل مشروع التخرج للطلبة الذين أنهوا مساق مقدمة مشروع تخرج بنجاح، ويستمر الطلبة بالعمل ضمن الفريق الذي تم تكوينه في مقدمة مشروع التخرج (إن لم تقتضِ الضرورة غير ذلك، ويتوجب حينها الحصول على إذن رسمي من عمادة الكلية). في نهاية مساق مشروع التخرج يعرض الطلبة النظام المتكامل الذين عملوا على تطويره خلال الفصل أمام لجنة، وكذلك تسليم تقرير يوثق الفكرة وعمل النظام. في حال كانت الفكرة التي يتم اختيارها ذات طبيعة بحثية، يتعين على كل فريق في نهاية مساق مشروع التخرج تقديم ورقة علمية لنشرها في مؤتمر أو مجلة علمية محكمة.
420132	مقدمة في الشبكات	هذا المساق عبارة عن مقدمة للمفاهيم الأساسية لشبكات الحاسوب والاتصالات وأهميتها في العصر الحالي، طبقات الشبكة، تعريف خواصها، الافتراضات والحاجات لكل طبقة، مفاهيم الشبكة مثل الشبكة المحلية، أنواع القنوات والارتباطات كعناصر مادية مثل المحاور (hubs) والموجهات (routers)، فوائد أنظمة الربط بشبكة، هندسة وضعية الشبكة (Topology)، برامج ربط الشبكة.
420234	تصميم تطبيقات الإنترنت	يعطي مقدمة عن تصميم الويب وبرمجيات وتقنيات تصميم الواجهة الأمامية (front-end). يشمل المساق كيفية عمل المواقع الإلكترونية، المفاهيم المتعلقة بالتصميم، مبادئ ومعايير التصميم. ويغطي أيضًا مراحل إعداد الموقع الإلكتروني (client-side)، والتي تتضمن الهيكل الأساسي للموقع، التصميم الفعلي، وسلوك الموقع ونشاطه. سيتعلم الطلاب استخدام الوسائل المناسبة لتحقيق ذلك، بما في ذلك لغة HTML لإنشاء الهيكل الأساسي للموقع، و (CSS) للتصميم الفعلي، جافا سكريبت وBootstrap لإضافة التفاعلية في الموقع. سيتعلم الطلاب أيضًا كيفية استخدام خدمات استضافة المواقع مثل surge.sh، وسيتم استخدام برنامج Apache NetBeans كبيئة تطوير متكاملة شهيرة لتطوير الويب. الهدف هو تزويد الطلاب بالمهارات اللازمة لإنشاء صفحات ومواقع ويب جذابة وفعالة، مع التعرف على إرشادات التصميم، وكيفية إنشاء تأثيرات خاصة، والعمل مع الرسوميات، وإنشاء روابط وتفاعلية المستخدم.
410126	برمجيات الحاسوب المفتوحة المصدر	هذا المساق عبارة عن مقدمة لمفهوم البرمجيات مفتوحة المصدر، وأنواع الرخص، وميزات هذه الأنظمة، ومقدمة عن نظام التشغيل ليونيكس، كما تشرح بعض أشهر البرامج الحاسوبية التطبيقية مفتوحة المصدر، ويتطلب هذا المساق تطبيقات في المختبر.
410142	تفاضل وتكامل 2	يتمحور هذا المساق حول التعامل مع مواضيع الاقترانات غير الجبرية، والاقترانات الزائدية، وطرق التكامل، القطوع المخروطية، والإحداثيات القطبية.
410293	إدارة أنظمة تكنولوجيا المعلومات	يهدف المساق إلى تعريف الطالب بعصر المعلومات وتكنولوجيا المعلومات، تكنولوجيا المعلومات في الإدارة، نظم المعلومات في صنع القرار والتخطيط، الدمج والرقابة. صمم المساق لتعريف الطالب بالقضايا والمشاكل والفرص التي تواجه الإدارة التنفيذية خلال عملية التخطيط والدمج وإدارة تكنولوجيا المعلومات.
410347	التجارة الالكترونية	هذا المساق عبارة عن مقدمة للمفاهيم الأساسية للتجارة الإلكترونية ووظائفها وأهدافها، البنيات الأساسية للتجارة الإلكترونية، استراتيجيات التجارة الإلكترونية، برمجيات التجارة الإلكترونية. ويشمل أيضا: بحث السوق والدعاية التسويقية B2B، دعم تطبيقات التجارة الإلكترونية.
410429	مواضيع خاصة في تكنولوجيا المعلومات	مساق يطرح بالاتفاق مع الدائرة بواقع ثلاث ساعات معتمدة ضمن موضوعات التخصص، ومبحثاً متقدماً لطلاب سنة التخرج في أحد المواضيع حديثة الإصدار المتداولة في تكنولوجيا المعلومات وعلوم وهندسة الحاسوب.
410430	قواعد البيانات الموزعة	يتناول القضايا الأساسية في تلك القواعد التي تحركها شبكات الحاسوب وتوزيع المعالجات والتحكم. يتم مناقشة نظرية وتصميم الأنظمة الكبيرة ومواصفاتها والتنفيذ والأداء. يتم تضمين التزامن والاتساق والنزاهة والموثوقية والخصوصية والأمن في أنظمة قواعد البيانات الموزعة. ستتضمن أنظمة قواعد البيانات الموزعة قضايا مثل الاستدامة، الاتساق، النزاهة، الموثوقية، الخصوصية، والأمن. تشمل ميزة خاصة في الدورة المشكلات المثيرة للاهتمام في شبكات المحمول الخاصة (Mobile Ad hoc) والحوسبة السحابية التي يمكن أن تستفيد من أفكار البحث في أنظمة قواعد البيانات الموزعة. سيتم تغطية الأبحاث المتعلقة بالحوسبة المحمولة وقواعد البيانات التدفقية ومؤتمرات الفيديو وأنظمة الند للند والحوسبة السحابية.
410433	هندسة البرمجيات المتقدمة	يشمل المساق مواضيع مثل: مراجعة عامة لهندسة البرمجيات، التوجه الكياني في التصميم (OOD) التوجه الوظيفي في التصميم، تصميم واجهات التفاعل مع المستخدم، اعتمادية وموثوقية البرمجيات، إعادة استخدام البرمجيات، إدارة فريق التطوير، تقدير تكلفة البرمجيات، إدارة الجودة للبرمجيات، تطوير العمليات، صيانة البرمجيات، إدارة تركيب وهيئة وإصدارات البرمجيات، إعادة هندسة الأنظمة، مقاييس هندسة البرمجيات، استخدام الأدوات المساعدة في هندسة البرمجيات (CASE Tools).
410449	الواقع الافتراضي	يهدف المساق إلى توضيح التكنولوجيا الأساسية الخاصة بالواقع الافتراضي وطريقة استخدامها حاضراً ومستقبلاً. تشمل المواضيع: مقدمة للواقع الافتراضي وبيئته، المتطلبات المادية والبرمجية، النماذج الفراغية التحويلات في الفراغ ثلاثي الأبعاد تقنيات ونماذج المحاكاة والحركة طرق التفاعل، إضافة إلى تطبيقات الواقع الافتراضي في مجالات مختلفة.
410450	الوسائط المتعددة	يهدف المساق إلى إعطاء الطالب صورة واضحة عن الوسائط المتعددة واستخداماتها، فوائدها، ربط الوسائط المتعددة مع بعضها، تطبيقات على استخدام الوسائط المتعددة، إنتاج تطبيقات والتعرف على الأبحاث والتطورات في هذا المجال.
410462	الأنظمة الخبيرة وأنظمة دعم القرارات	يحتوي المساق على تعريف ماهية النظم الخبيرة واستخداماتها، عناصر النظم الخبيرة، كيفية استخدامها ES Shells، تطوير قواعد معلومات باستخدام ES Shells، التعرف على لغة برولوغ كإحدى لغات الذكاء الاصطناعي والنظم الخبيرة الرئيسة، بناء برامج “ذكية” بواسطة برولوغ، مقارنة بين النظم الخبيرة ونظم المعلومات الأخرى، دراسة حالات، مشروع (التركيز على التطبيقات التجارية للنظم الخبيرة).
410463	نظم المعلومات الجغرافية	يهدف المساق إلى تعريف الطالب بنظم المعلومات الجغرافية من حيث استخداماتها وقدراتها ومحدداتها ويتضمن المساق المواضيع الآتية: لمحة عن تاريخ وتطور نظم المعلومات الجغرافية، أجزاء ومتطلبات نظم المعلومات الجغرافية، تحليل الخرائط، التراكيب الفضائية، تمثيل البيانات بالطرق النقطية والمتجهة، قواعد البيانات الجغرافية مفهوم الخصائص والتبوغرافية، اكتساب المعلومات، تحليل البيانات وتقديرها، تطبيقات في نظم المعلومات الجغرافية وطرق تصميمها بالإضافة إلى طرح لآخر التطورات في نظم المعلومات الجغرافية.
410474	الأنظمة الموزعة	يتطرق هذا المساق إلى خصائص أنظمة التوزيع، نموذج الخادم – الزبون، الاتصالات المتداخلة، فئة الإجراء عن بعـد، نظم التشغيل الموزعة، التسمية والحماية، تصميم خدمة الملفات، مشاركة البيانات والعمليات عليها، التحكم والمتزامن، تنسيق وتمييز الوقت، استخراج نسخة مطابقة، تداول الأخطاء ومعالجتها، نظام الحماية الموزع، عمل تعاوني لدعم الحاسوب، وأجهزة حواسيب متنقلة.
AI Ethics & Governance	أخلاقيات وقوانين الذكاء الاصطناعي	يقدم هذا المساق دراسة منهجية للمسائل الأخلاقية، القانونية، والحوكمة المرتبطة بتطوير ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي: الخصوصية، التحيز، المساءلة، الشفافية، الملكية الفكرية، ونماذج الحوكمة. يتضمن دراسات حالة محلية وإقليمية واقتراحات لسياسات جديدة.
420242	مقدمة في التعليم الإلكتروني	يشمل هذا المساق ماهية التعليم الإلكتروني، وأساليبه، وأنواعه، ونماذجه، وفوائده، ومحدداته، ويشمل أنواع طرق التعليم في الجامعات، وأنظمة إدارة التعليم، بالإضافة إلى أدوات وتقنيات التعليم الإلكتروني، وأدوات القياس. ويتضمن هذا المساق أجزاء عملية في المختبر.
420332	شبكات حاسوب متقدمة	هذا المساق يهدف إلى تحسين فهم ومعرفة الطلبة بالمعدات الخاصة بشبكات الحاسوب. المواضيع تشمل: مراجعة معدات وأنظمة الحاسوب واستخدامها في الشبكات ونظم تشغيل الشبكات وعناصر تراسل البيانات بالشبكات ومواصفات ومعايير معهد الهندسة الكهربائية والإلكترونية IEEE 802.x حول الشبكات المحلية، ربط الشبكات المحلية والواسعة، مجموعة بروتوكولات النقل والتحكم والإنترنت TCP/IP إعداد أنظمة الشبكات ونظم تشغيلها. إدارة الشبكات وأمنها وتشغيلها مثل إدارة المستخدمين والمجموعات وإدارة موارد النظام كالطابعات. مراقبة فعالية النظام، لقاءات وتطبيقات عملية على الشبكات مثل يونيكس ويندوز.
430101	أنظمة المعلومات الادارية	يقدم هذا المساق نظرة عامة على دور نظم المعلومات في دعم وتعزيز العمليات التجارية واتخاذ القرارات. يتناول المساق مواضيع تشمل تطوير وإدارة واستخدام نظم المعلومات الاستراتيجية داخل المؤسسات، وفهم مكونات نظم المعلومات المبنية على الحاسوب، والنظم المؤسسية، وإدارة البيانات، والأمن السيبراني، وتأثير التقنيات الناشئة. كما يتعلم الطلاب كيفية تحليل العمليات التجارية، واستخدام نظم المعلومات لحل المشكلات التنظيمية، وفهم الآثار الأخلاقية والاجتماعية للتكنولوجيا المعلوماتية في بيئة الأعمال. يهدف المساق إلى تزويد الطلاب بالمهارات اللازمة للاستفادة من نظم المعلومات لتحقيق ميزة تنافسية وإدارة فعالة.
430404	أنظمة استرجاع المعلومات	دالات استرجاع المعلومات، أنواع IRS، تصميم IRS (استرجاع بكلمة مفتاحية، تركيب الملف الخ) خوارزميات وتركيب بيانات IRS (تحليل Lexical، الظهور، وزن التعبير، الفهرسة التجميعية، العمليات الثنائية، تقنيات البحث عن نص الخ) ربط المعلومات الراجعة وتصحيح الاستفسار، تطبيق مع حالة دراسية.
440449	تفاعل الانسان والحاسوب	يستعرض هذا المساق مفهوم تفاعل الإنسان مع الحاسوب ويهدف إلى فهم كيفية تصميم وتقييم واجهات المستخدم التي تتيح تفاعلًا فعالًا وسهلًا بين الإنسان والأنظمة الحاسوبية. يغطي المساق مبادئ تصميم واجهات المستخدم، وعلم النفس المعرفي، وأسس التفاعل، وتقنيات تحسين تجربة المستخدم، بالإضافة إلى دراسة أدوات وتقنيات تقييم الأداء وسهولة الاستخدام. يُعد المساق ركيزة أساسية لتطوير أنظمة تكنولوجية تراعي احتياجات المستخدمين وتوفر تجارب تفاعلية مريحة وفعالة، مع التركيز على تحسين الإنتاجية والرضا للمستخدمين في البيئات المختلفة.
	الجبر الخطي والمعادلات التفاضلية	يستعرض هذا المساق مواضيع في الجبر الخطي والمعادلات التفاضلية، باستخدام المصفوفة والجبر الخطي لفهم المعادلات التفاضلية الخطية وأنظمة المعادلات التفاضلية الخطية.
	برمجة الويب والموبايل	يغطي موضعان رئيسيان، الأول: التكنلوجيا واللغات التي يتم استخدامها في تطوير مواقع الكترونية (تكنولوجيا back-end) حيث يغطي سلسلة من المواضيع، مثل: نماذج الويب، الاتصال واستخدام قواعد البيانات، الفحص والتحقق من البيانات، AJAX، JSON، Framework الذي يستخدم ضمن لغة PHP، API، وغيره. الثاني: يغطي المفاهيم والتقنيات الأساسية المستخدمة في تطوير تطبيقات الهواتف النقالة، بما في ذلك تصميم واجهة المستخدم وتطوير البرمجيات، بالإضافة إلى تطوير التطبيقات النقالة باستخدام (React-Native)، بالإضافة إلى تطوير وظائف النظام باستخدام (NodeJS).
	مختبر برمجة الويب والموبايل	يتعلم الطلبة في هذا المساق كيفية استخدام وتطبيق المفاهيم التي تم دراستها في مساق برمجة الويب والموبايل بشكل عملي. هذا المساق عبارة عن مختبرًا يسير بالتزامن مع المادة النظرية.
	مختبر تركيب البيانات والخوارزميات	يسير هذا المساق بالتزامن مع مساق تركيب البيانات وتصميم الخوارزميات، وهو عبارة عن مختبر للتطبيق العملي على الموضوعات التي يتعلمها الطلبة في مساق تركيب البيانات وتصميم الخوارزميات.
	تركيب البيانات وتصميم الخوارزميات	يتطرق إلى تراكيب البيانات والخوارزميات الضرورية لحل المشكلات بكفاءة وتطوير البرمجيات. تشمل المواضيع المصفوفات الديناميكية، linked-lists، المكدسات، الطوابير، الأشجار، الرسوم البيانية، جداول التجزئة، وخوارزميات الترتيب. ويغطي هذا المساق المبادئ الجيدة لتصميم الخوارزمية، والتحليل الأساسي للخوارزميات، والبنية الأساسية للبيانات. ويتم التركيز على اختيار هياكل البيانات المناسبة وتصميم خوارزميات صحيحة وفعالة للعمل على هياكل البيانات هذه. ويتم أيضًا مناقشة العديد من تقنيات تصميم الخوارزمية المتقدمة مثل فرِّق تسُد (Divide and Conquer)، البرمجة الديناميكية، الخوارزميات الجشعة (Greedy Algorithms). يشمل هذا المساق مشاريع البرمجة التي تغطي موضوعات مختلفة من المساق.
	تعلم الالة	يهدف إلى تعريف الطلبة بالمفاهيم الأساسية والأساليب المتقدمة في مجال تعلم الآلة، باعتباره أحد الفروع الرئيسية للذكاء الاصطناعي. يغطي المساق المبادئ النظرية والخوارزميات العملية التي تمكّن الحاسوب من التعلم من البيانات واتخاذ قرارات أو التنبؤات دون برمجة صريحة. يتناول المساق موضوعات مثل: التعلم تحت الإشراف (Supervised Learning)، التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning)، التعلم المعزز (Reinforcement Learning)، الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks)، وآليات التقييم والتحقق (Model Evaluation & Validation). كما يركز المساق على التطبيق العملي من خلال استخدام أدوات ولغات برمجة شائعة مثل Python ومكتباتها (NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)، وتطبيق الخوارزميات على مشكلات واقعية في مجالات مثل تصنيف البيانات، معالجة اللغة الطبيعية، والرؤية الحاسوبية.
	معالجة اللغة الطبيعية	يهدف إلى تعريف الطلبة بالمفاهيم الأساسية والخوارزميات والتطبيقات العملية لمعالجة اللغة الطبيعية، وهو أحد المجالات المتقدمة في الذكاء الاصطناعي. يتناول المساق كيفية تمكين الحاسوب من فهم اللغة البشرية وتحليلها وتوليدها، مع التركيز على النماذج الإحصائية والخوارزميات التقليدية والحديثة، بما في ذلك تقنيات التعلم العميق والشبكات العصبية في معالجة النصوص. ويشمل المساق موضوعات مثل: تمثيل النصوص (Text Representation) باستخدام حقائب الكلمات (Bag-of-Words) والمتجهات (Word Embeddings)، النماذج اللغوية(Language Models)، تحليل المشاعر (Sentiment Analysis)، تصنيف النصوص(Text Classification)، التعرف على الكيانات المسماة (Named Entity Recognition)، الترجمة الآلية (Machine Translation)، ونماذج المحولات (Transformers) مثل BERT وGPT. كما يتم التركيز على الجانب التطبيقي باستخدام لغات وأدوات مثل Python ومكتباتها (NLTK, SpaCy, Hugging Face Transformers).
	مقدمة الى التعلم العميق	يهدف إلى تعريف الطلبة بالمفاهيم الأساسية والمبادئ النظرية والتطبيقات العملية للتعلم العميق، باعتباره أحد أهم فروع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. يتناول المساق البنية الرياضية والبرمجية للشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks) وآليات تدريبها وتحسينها، إضافةً إلى استكشاف نماذج الشبكات المتقدمة مثل الشبكات العصبية الالتفافية (Convolutional Neural Networks – CNNs) والشبكات العصبية المتكررة (Recurrent Neural Networks – RNNs) ونماذج المحولات (Transformers). يركز المساق على الجانب التطبيقي من خلال استخدام بيئات وأدوات برمجية مثل Python ومكتبات التعلم العميق (TensorFlow, Keras, PyTorch)، وتوظيفها في تطبيقات عملية تشمل: التعرف على الصور، معالجة اللغة الطبيعية، والرؤية الحاسوبية.
	مقدمة الى علم البيانات	يهدف هذا المساق إلى تعريف الطلبة بالمفاهيم الأساسية لعلم البيانات وأدواته وأساليبه، باعتباره مجالًا متعدد التخصصات يجمع بين علوم الحاسوب والإحصاء والذكاء الاصطناعي لاستخلاص المعرفة من البيانات. يتناول المساق دورة حياة علم البيانات ابتداءً من جمع البيانات ومعالجتها وتنظيفها، مرورًا باستكشافها وتحليلها، وصولًا إلى بناء النماذج الإحصائية وخوارزميات تعلم الآلة وتفسير النتائج وعرضها بصريًا. ويُركز المساق على الجانب التطبيقي باستخدام لغات وأدوات برمجية مثل Python ومكتباتها (NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn)، إضافة إلى تطبيقات عملية في مجالات مثل تحليل النصوص، البيانات المالية، والبيانات الصحية.
	الذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج اللغوية الكبيرة	يهدف هذا المساق إلى تعريف الطلبة بالمفاهيم النظرية والتطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي التوليدي، مع تركيز خاص على النماذج اللغوية الكبيرة التي أحدثت نقلة نوعية في معالجة اللغة الطبيعية. يتناول المساق البنية الأساسية لهذه النماذج (Transformers)، وآليات التدريب (Pre-training & Fine-tuning)، واستراتيجيات الضبط والتخصيص (Prompt Engineering, Reinforcement Learning with Human Feedback – RLHF). كما يستعرض المساق أهم التطبيقات العملية مثل: توليد النصوص، الترجمة الآلية، المحادثات الذكية (Chatbots)، تحليل النصوص، وتوليد الصور والموسيقى. يشمل المساق جانبًا عمليًا مكثفًا باستخدام منصات وأطر عمل حديثة (مثل Hugging Face, OpenAI APIs, LangChain)، مع التركيز على القضايا الأخلاقية المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل الخصوصية، الانحياز، وحقوق الملكية الفكرية.
	مقدمة الى الذكاء الاصطناعي الوكيل Introduction to Agentic AI	يعرف الطلبة بمفاهيم الذكاء الاصطناعي الوكيلي (Agentic AI)، الذي يركّز على تصميم وتطوير أنظمة ذكية قادرة على العمل كوكلاء مستقلين (Agents) يتفاعلون مع بيئتهم عبر الملاحظة، اتخاذ القرار، وتنفيذ الأفعال لتحقيق أهداف محددة. يتناول المساق المبادئ الأساسية لنماذج الوكلاء، البنى المختلفة (Reactive, Deliberative, Hybrid Agents)، وآليات التواصل والتنسيق بين الوكلاء في الأنظمة متعددة الوكلاء (Multi-Agent Systems). كما يعرّف المساق الطلبة بالتكامل بين النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) والذكاء الاصطناعي التوكلي، مما يمكّن من بناء وكلاء قادرين على التخطيط، الاستدلال، والتفاعل باستخدام اللغة الطبيعية. يُركز المساق أيضًا على الجوانب الأخلاقية والتطبيقية لهذه التقنية في مجالات مثل: الروبوتات، المحادثات الذكية، الأنظمة التكيفية، والألعاب.
	توجهات حديثة في الذكاء الاصطناعي	يهدف إلى تعريف الطلبة بأحدث التطورات والتوجهات البحثية والتطبيقية في مجال الذكاء الاصطناعي، من خلال دراسة التقنيات الناشئة ومناقشة القضايا المعاصرة ذات الصلة. يركز المساق على دمج المعرفة النظرية بالاتجاهات العملية، مع استعراض أحدث الأوراق البحثية، والأطر البرمجية، ودراسات الحالة من الصناعة. ويتناول المساق موضوعات مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI)، النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، الوكلاء الذكيون (Agentic AI)، الذكاء الاصطناعي الأخلاقي والمسؤول، إضافة إلى تطبيقات متقدمة في مجالات الرعاية الصحية، التعليم، الأعمال، الروبوتات، والعلوم. يشجع المساق الطلبة على النقد العلمي والابتكار عبر مشاريع صغيرة وعروض تقديمية مبنية على أحدث المراجع.
	ذكاء الاعمال	يهدف لتعريف الطلبة بالمفاهيم والتقنيات المستخدمة في ذكاء الأعمال، الذي يربط بين تحليل البيانات وصنع القرار في بيئة الأعمال. يتناول المساق الأدوات والأساليب التي تساعد المؤسسات على جمع البيانات من مصادر متعددة، معالجتها، وتحويلها إلى معلومات ذات قيمة استراتيجية لدعم القرارات الإدارية والتشغيلية. ويشمل موضوعات مثل: مستودعات البيانات (Data Warehouses)، النمذجة التحليلية، أدوات تصور البيانات (Data Visualization)، أنظمة دعم القرار، والتقارير التفاعلية. كما يتم التركيز على الجانب التطبيقي باستخدام أدوات وتقنيات حديثة مثل Power BI، Tableau، وبيئات البرمجة (Python, SQL) لتطبيق سيناريوهات واقعية في إدارة الأعمال، التسويق، التمويل، والعمليات.
	الرؤية الحاسوبية	يهدف مساق (Computer Vision) إلى تعريف الطلبة بالمفاهيم والخوارزميات الأساسية في الرؤية الحاسوبية، وهو المجال الذي يمكّن الحواسيب والأنظمة الذكية من فهم وتمييز الصور ومقاطع الفيديو بشكل مشابه للبشر. يتناول المساق المبادئ الرياضية والتقنية لمعالجة الصور، واستخراج المميزات، والتعرف على الأنماط، إضافةً إلى تقنيات حديثة قائمة على التعلم العميق. كما يتم التركيز على التطبيقات العملية مثل: التعرف على الوجوه، تحليل المشاهد، الرؤية في الروبوتات، والقيادة الذاتية.
	أنظمة التوصية	يركّز على دراسة المفاهيم والخوارزميات المستخدمة في بناء أنظمة التوصية التي أصبحت جزءًا أساسيًا من تطبيقات الويب والتجارة الإلكترونية ومنصات المحتوى الرقمي. ويتناول أساليب التوصية المختلفة مثل التصفية التعاونية (Collaborative Filtering)، التوصية القائمة على المحتوى (Content-based Filtering)، والنُهج الهجينة (Hybrid Methods). ويناقش التحديات مثل مشكلة (Cold Start)، ندرة البيانات، وقضايا الخصوصية. يتم التركيز على الجانب التطبيقي من خلال استخدام لغات وأدوات مثل Python، مكتبات Scikit-learn، TensorFlow، وSurprise لتطوير أنظمة توصية حقيقية.
	تشغيل النماذج الذكية (MLOps) وهندستها	يعرّف الطلبة بمفاهيم وممارسات تشغيل النماذج الذكية وهندستها (MLOps & ML Engineering)، ويركز على نشر نماذج التعلّم الآلي في بيئات إنتاجية، ويتناول مفاهيم التكامل والتسليم المستمر(CI/CD)، واستخدام الحاويات (Docker) والتنسيق (Kubernetes)، إضافة إلى مراقبة أداء النماذج واكتشاف الانحراف (Drift Detection)، وإدارة نسخ النماذج وموارد الحوسبة (GPU/TPU). يتضمّن المساق مشروعًا عمليًا يقوم فيه الطالب بنقل نموذج ذكاء اصطناعي إلى بيئة تشغيل حقيقية كخدمة ويب أو تطبيق موبايل.