سيوفر لك هذا البرنامج في الذكاء الاصطناعي في البرمجة منظورًا شاملاً حول كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي وتحسين كل مرحلة من مراحل تطوير البرمجيات"

تكمن أهمية الذكاء الاصطناعي في البرمجة في قدرته على تعزيز العمليات وأتمتتها وتحسين تطوير البرمجيات وتحسين الكفاءة في حل المشكلات المعقدة. قد أدت قدرته على تحليل كميات كبيرة من البيانات وإيجاد الحلول المثلى إلى تقدم كبير في مجالات مثل تحسين الخوارزميات، وإنشاء واجهات أكثر سهولة، وحل المشكلات المعقدة في مجالات مختلفة. 

لهذا السبب قامت TECH بتطويرهذا الماجستير الخاص، والذي يبرز كحل استراتيجي لزيادة الفرص المهنية والنمو في الحياة المهنية لعلماء الكمبيوتر. سيتم تناول تحسين الإنتاجية في تطوير البرمجيات من خلال الذكاء الاصطناعي، والتحقيق في التقنيات والأدوات التي تسمح بأتمتة العمليات، وتحسين التعليمات البرمجية وتسريع إنشاء التطبيقات الذكية. 

بالإضافة إلى ذلك، سيركز البرنامج على الدور الحاسم للذكاء الاصطناعي في مجال اختبار ضمان الجودة (QA Testing)، وتنفيذ خوارزميات وأساليب الذكاء الاصطناعي لتحسين جودة الاختبارات ودقتها وتغطيتها، واكتشاف الأخطاء وتصحيحها بكفاءة أكبر. كما ستتعمق أيضًا في دمج التعلم الآلي وقدرات معالجة اللغة الطبيعية في تطوير الويب، وإنشاء مواقع ذكية تتكيف وتقدم تجارب مخصصة للمستخدمين. 

بالمثل، سيتم التعمق في تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين سهولة الاستخدام والتفاعل والوظائف لتطبيقات الهاتف المحمول، لإنشاء تطبيقات ذكية وتنبؤية تتكيف مع سلوك المستخدم. هكذا، سيتم تحليل بنية البرمجيات مع الذكاء الاصطناعي بعمق، بما في ذلك النماذج المختلفة التي من شأنها تسهيل تكامل خوارزميات الذكاء الاصطناعي ونشرها في بيئات الإنتاج. 

بهدف تنمية متخصصين ذوي كفاءة عالية في الذكاء الاصطناعي، صممت TECH برنامجًا شاملاً يعتمد على منهجية إعادة التعلم الحصرية. سيسمح هذا النهج للطلاب بتعزيز فهمهم من خلال تكرار المفاهيم الأساسية.

ستقود مشاريع مبتكرة تتكيف مع متطلبات السوق التكنولوجي المتطور باستمرار. ماذا تنتظر للتسجيل؟"

يحتوي ماجستير خاص في الذكاء الاصطناعي في البرمجة على البرنامج التعليمي التعليمي الأكثر على البرمجة اكتمالا وحداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير الحالات العملية التي يقدمها خبراء في  الذكاء الاصطناعية في البرمجة 
محتوياتها البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات العلمية والرعاية العملي حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم 
تركيزها على المنهجيات المبتكرة  
كل هذا سيتم استكماله بدروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت 

سوف تنغمس في الجوانب الأساسية لهندسة البرمجيات، بما في ذلك الأداء وقابلية التوسع وقابلية الصيانة، وذلك بفضل موارد الوسائط المتعددة الأكثر ابتكارًا"

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين في مجال الطاقات المتجددة يصبون في هذا التدريب خبرة عملهم، بالإضافة إلى متخصصين  معترف بهم من الشركات الرائدة والجامعات المرموقة.  

وسيتيح محتوى البرنامج المتعدد الوسائط، والذي صيغ بأحدث التقنيات التعليمية، للمهني التعلم السياقي والموقعي، أي في بيئة محاكاة توفر تدريبا غامرا مبرمجا للتدريب في حالات حقيقية.  

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلم القائم على حل المشكلات، والذي المهني في يجب أن تحاول من خلاله حل المواقف المختلفة للممارسة المهنية التي تنشأ من خلاله. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.

هل تتطلع إلى التخصص في الذكاء الاصطناعي؟ باستخدام هذا البرنامج، ستتقن تحسين عملية النشر ودمج الذكاء الاصطناعي في الحوسبة السحابية"

سوف تتعمق أكثر في دمج عناصر الذكاء الاصطناعي في Visual Studio Code وتحسين التعليمات البرمجية باستخدام ChatGPT، كل ذلك من خلال برنامج أكاديمي شامل"

سيكون الهدف الرئيسي لهذا البرنامج هو تزويد المهنيين بإمكانية الوصول إلى أحدث المعرفة في هذا المجال، مع اتباع نهج يعزز تدريبهم الشامل. بالتالي، ستتاح لهم الفرصة للمشاركة في رحلة أكاديمية حصرية عبر الإنترنت بالكامل. سيتم تزويد الخريجين بالمهارات المتطورة والمفيدة، بدءًا من تطوير البرامج التي تعمل بالذكاء الاصطناعي وحتى تصميم وتنفيذ مشاريع الويب وتطبيقات الهاتف المحمول بذكاء وقدرة على التكيف. مع هذا البرنامج، سيتجاوز عالم الكمبيوتر حدود البرمجة التقليدية وسيصبح بطلاً نشطًا للثورة التكنولوجية.

ستتناول دورة حياة الاختبار، بدءًا من إنشاء حالات الاختبار وحتى اكتشاف الأخطاء، وذلك بفضل TECH"

الأهداف العامة  

تطوير المهارات اللازمة لتكوين وإدارة بيئات التطوير الفعالة، مما يضمن أساسًا متينًا لتنفيذ المشاريع باستخدام الذكاء الاصطناعي 
اكتساب المهارات في تخطيط وتنفيذ وأتمتة اختبارات الجودة، ودمج أدوات الذكاء الاصطناعي للكشف عن الأخطاء وتصحيحها 
فهم وتطبيق مبادئ الأداء وقابلية التوسع والصيانة في تصميم أنظمة الحوسبة واسعة النطاق 
التعرف على أهم أنماط التصميم وتطبيقها بشكل فعال في هندسة البرمجيات 

الأهداف المحددة

الوحدة 1. أسس الذكاء الاصطناعي 

تحليل التطور التاريخي للذكاء الاصطناعي، من بداياته إلى حالته الحالية، وتحديد المعالم والتطورات الرئيسية 
فهم عمل شبكات الخلايا العصبية وتطبيقها في نماذج التعلم في الذكاء الاصطناعي 
دراسة مبادئ وتطبيقات الخوارزميات الجينية، وتحليل فائدتها في حل المشكلات المعقدة 
تحليل أهمية المكانس والمفردات والتصنيفات في هيكلة ومعالجة البيانات لأنظمة الذكاء الاصطناعي 
استكشاف مفهوم الشبكة الدلالية وتأثيرها على تنظيم المعلومات وفهمها في البيئات الرقمية 

الوحدة 2. أنواع البيانات ودورة حياتها 

فهم المفاهيم الأساسية للإحصاءات وتطبيقها في تحليل البيانات 
تحديد وتصنيف مختلف أنواع البيانات الإحصائية، من الكمية إلى النوعية 
تحليل دورة حياة البيانات، من توليدها إلى إزالتها، وتحديد المراحل الرئيسية 
استكشاف المراحل الأولية لدورة حياة البيانات، مع تسليط الضوء على أهمية تخطيط البيانات وهيكلها 
دراسة عمليات جمع البيانات، بما في ذلك المنهجية والأدوات وقنوات الجمع 
استكشاف مفهوم Datawarehouse (مستودع البيانات)، مع التأكيد على العناصر التي تدمجه وتصميمه 
تحليل الجوانب التنظيمية المتعلقة بإدارة البيانات، والامتثال للوائح الخصوصية والأمن، وكذلك الممارسات الجيدة 

الوحدة 3. البيانات في الذكاء الاصطناعي إتقان أساسيات علم البيانات، بما في ذلك أدوات وأنواع ومصادر تحليل المعلومات 

استكشاف عملية تحويل البيانات إلى معلومات باستخدام تقنيات استخراج البيانات وتصورها 
دراسة بنية وخصائص مجموعات البيانات datasets، وفهم أهميتها في إعداد واستخدام البيانات لنماذج الذكاء الاصطناعي 
تحليل النماذج الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف، بما في ذلك الأساليب والتصنيف 
استخدام أدوات محددة وممارسات جيدة في إدارة البيانات ومعالجتها، وضمان الكفاءة والجودة في تنفيذ الذكاء الاصطناعي 

الوحدة 4. استخراج البيانات الاختيار والمعالجة المسبقة والتحول 

تقنيات الاستدلال الإحصائي الرئيسية لفهم وتطبيق الأساليب الإحصائية في استخراج البيانات 
إجراء تحليل استكشافي مفصل لمجموعات البيانات لتحديد الأنماط والحالات الشاذة والاتجاهات ذات الصلة 
تطوير مهارات إعداد البيانات، بما في ذلك تنظيف البيانات وإدماجها وتنسيقها لاستخدامها في استخراج البيانات 
تنفيذ استراتيجيات فعالة لإدارة القيم المفقودة في مجموعات البيانات، بتطبيق أساليب الإسناد أو الحذف وفقاً للسياق 
تحديد وتخفيف الضوضاء الموجودة في البيانات، باستخدام تقنيات الترشيح والتنعيم لتحسين جودة مجموعة البيانات 
معالجة المعالجة المسبقة للبيانات في بيئات البيانات الضخمة Big Data 

الوحدة 5. الخوارزمية والتعقيد في الذكاء الاصطناعي 

تقديم استراتيجيات تصميم الخوارزميات، مما يوفر فهمًا راسخًا للمناهج الأساسية لحل المشكلات 
تحليل كفاءة وتعقيد الخوارزميات، وتطبيق تقنيات التحليل لتقييم الأداء من حيث الزمان والمكان 
دراسة وتطبيق خوارزميات الفرز وفهم تشغيلها ومقارنة كفاءتها في سياقات مختلفة 
استكشاف الخوارزميات القائمة على الأشجار وفهم بنيتها وتطبيقاتها 
التحقيق في الخوارزميات باستخدام Heaps، وتحليل تنفيذها وفائدتها في التلاعب الفعال بالبيانات 
تحليل الخوارزميات القائمة على الرسم البياني، واستكشاف تطبيقها في تمثيل وحل المشكلات التي تنطوي على علاقات معقدة 
دراسة خوارزميات Greedy، وفهم منطقها وتطبيقاتها في حل مشاكل التحسين 
التحقيق في أسلوب التراجع وتطبيقه من أجل الحل المنهجي للمشاكل، وتحليل فعاليته في مختلف السيناريوهات 

الوحدة 6. أنظمة ذكية 

استكشاف نظرية الوكيل، وفهم المفاهيم الأساسية لتشغيله وتطبيقه في الذكاء الاصطناعي وهندسة البرمجيات 
دراسة تمثيل المعارف، بما في ذلك تحليل الأنطولوجيات وتطبيقها في تنظيم المعلومات المنظمة 
تحليل مفهوم الشبكة الدلالية وأثرها على تنظيم واسترجاع المعلومات في البيئات الرقمية 
تقييم ومقارنة مختلف تمثيلات المعرفة، ودمجها لتحسين كفاءة ودقة الأنظمة الذكية 
دراسة المعقولات الدلالية والأنظمة القائمة على المعرفة وأنظمة الخبراء، وفهم وظائفها وتطبيقاتها في صنع القرار الذكي 

الوحدة 7. التعلم الآلي واستخراج البيانات 

إدخال عمليات اكتشاف المعرفة ومفاهيم التعلم الآلي الأساسية 
دراسة أشجار القرارات كنماذج للتعلم الخاضع للإشراف وفهم بنيتها وتطبيقاتها 
تقييم المصنفات باستخدام تقنيات محددة لقياس أدائها ودقتها في تصنيف البيانات 
دراسة الشبكات العصبية وفهم أدائها وهندستها المعمارية لحل مشاكل التعلم الآلي المعقدة 
استكشاف الأساليب البايزية وتطبيقها في التعلم الآلي، بما في ذلك الشبكات البايزية والمصنفات البايزية 
تحليل نماذج الانحدار والاستجابة المستمرة للتنبؤ بالقيم العددية من البيانات 
دراسة تقنيات التجميع clustering لتحديد الأنماط والهياكل في مجموعات البيانات غير الموسومة 
استكشاف تعدين النصوص ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وفهم كيفية تطبيق تقنيات التعلم الآلي لتحليل النص وفهمه 

الوحدة 8. الشبكات العصبية، أساس التعلم العميق Deep Learning 

إتقان أساسيات التعلم العميق، وفهم دوره الأساسي في التعلم العميق Deep Learning 
استكشاف العمليات الأساسية في الشبكات العصبية وفهم تطبيقها في بناء النماذج 
تحليل الطبقات المختلفة المستخدمة في الشبكات العصبية وتعلم كيفية اختيارها بشكل صحيح 
فهم الطبقات والعمليات الفعالة لتصميم هياكل الشبكة العصبية المعقدة والفعالة 
استخدام المدربين والمحسنات لضبط وتحسين أداء الشبكات العصبية 
استكشاف العلاقة بين الخلايا العصبية البيولوجية والاصطناعية لفهم أعمق لتصميم النموذج 
ضبط المعلمات الفائقة لضبط الشبكات العصبية Fine Tuning ، وتحسين أدائها في مهام محددة 

الوحدة 9. تدريب الشبكات العصبية العميقة 

حل المشكلات المتعلقة بالتدرج في تدريب الشبكات العصبية العميقة 
استكشاف وتطبيق محسنات مختلفة لتحسين كفاءة النموذج والتقارب 
برمجة معدل التعلم لضبط سرعة تقارب النموذج ديناميكيًا 
فهم ومعالجة الإفراط في التكيف من خلال استراتيجيات محددة أثناء التدريب 
تطبيق مبادئ توجيهية عملية لضمان تدريب الشبكات العصبية العميقة بكفاءة وفعالية 
تنفيذ التعلم التحويلي  Transfer Learning كأسلوب متقدم لتحسين أداء النموذج في مهام محددة 
استكشاف وتطبيق تقنيات زيادة البيانات Data Augmentation لإثراء مجموعات البيانات وتحسين تعميم النماذج 
تطوير تطبيقات عملية باستخدام Transfer Learning لحل مشاكل العالم الحقيقي 
فهم وتطبيق تقنيات التسوية لتحسين التعميم وتجنب الإفراط في التكيف في الشبكات العصبية العميقة 

الوحدة 10. تخصيص النموذج والتدريب باستخدام TensorFlow 

إتقان أساسيات TensorFlow والتكامل مع NumPy لإدارة البيانات والحسابات بكفاءة 
تخصيص نماذج وخوارزميات التدريب باستخدام القدرات المتقدمة لـ TensorFlow 
استكشاف واجهة برمجة التطبيقات tfdata لإدارة مجموعات البيانات ومعالجتها بشكل فعال 
تنفيذ تنسيق TFRecord لتخزين مجموعات البيانات الكبيرة والوصول إليها في TensorFlow 
استخدام طبقات كيراس للمعالجة المسبقة لتسهيل بناء النموذج المخصص 
استكشاف مشروع مجموعات بيانات TensorFlow Datasets للوصول إلى مجموعات البيانات المحددة مسبقًا وتحسين كفاءة التطوير 
تطوير تطبيق التعلم العميق Deep Learning مع TensorFlow، ودمج المعرفة المكتسبة في الوحدة 
تطبيق جميع المفاهيم المستفادة في بناء وتدريب النماذج المخصصة مع TensorFlow في حالات العالم الحقيقي 

الوحدة 11. Deep Computer Vision بشبكات عصبية ملتفة 

فهم بنية القشرة البصرية وأهميتها في Deep Computer Vision 
استكشاف طبقات التلافيف ووضعها لاستخراج ميزات الصورة الرئيسية 
تنفيذ طبقات التجميع واستخدامها في نماذج Deep Computer Vision باستخدام Keras 
تحليل مختلف بنى الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) وقابليتها للتطبيق في سياقات مختلفة 
تطوير وتنفيذ شبكة CNN ResNet باستخدام مكتبة Keras لتحسين كفاءة النموذج وأدائه 
استخدام نماذج Keras المدربة مسبقًا للاستفادة من تعلم النقل في مهام محددة 
تطبيق تقنيات التصنيف والتوطين في بيئات Deep Computer Vision 
استكشاف استراتيجيات اكتشاف الكائنات وتتبع الكائنات باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية 
تطبيق تقنيات التجزئة الدلالية لفهم وتصنيف الأشياء في الصور بالتفصيل 

الوحدة 12. معالجة اللغة الطبيعية (NLP) مع الشبكات الطبيعية المتكررة

(RNN) والرعاية 
تطوير مهارات توليد النصوص باستخدام الشبكات العصبية المتكررة (NRN) 
تطبيق RNN في آراء التصنيف لتحليل المشاعر في النصوص 
فهم وتطبيق آليات الرعاية في نماذج معالجة اللغات الطبيعية 
تحليل واستخدام نماذج المحولات Transformers في مهام NLP محددة 
استكشاف تطبيق نماذج المحولات Transformers في سياق معالجة الصور والرؤية الحاسوبية 
التعرف على مكتبة Hugging Face Transformers للتنفيذ الفعال للنماذج المتقدمة 
مقارنة مكتبات المحولات Transformers المختلفة لتقييم مدى ملاءمتها لمهام محددة 
تطوير تطبيق عملي للمعلومات غير المحدودة التي تدمج الموارد الطبيعية وآليات الاستجابة لحل مشاكل العالم الحقيقي 

الوحدة 13. أجهزة التشفير التلقائي و GANs ونماذج الانتشار

Autoencoders, GANs,
تطوير تمثيلات بيانات فعالة من خلال أجهزة التشفير التلقائيو GANs ونماذج الانتشار 
تشغيل PCA باستخدام مشفر أوتوماتيكي خطي غير مكتمل لتحسين تمثيل البيانات 
تنفيذ وفهم تشغيل المشفرات الأوتوماتيكية المكدسة 
استكشاف وتطبيق أجهزة التشفير الذاتي التلافيفية لتمثيل البيانات المرئية بكفاءة 
تحليل وتطبيق فعالية المشفرات الأوتوماتيكية المشتتة في تمثيل البيانات 
إنشاء صور أزياء من مجموعة بيانات MNIST باستخدام أجهزة التشفير التلقائي 
فهم مفهوم شبكات الخصومة التوليدية (GANs) ونماذج الانتشار 
تنفيذ ومقارنة أداء نماذج البث وGANs لتوليد البيانات 

الوحدة 14. الحوسبة المستوحاة من الحيوية  

تقديم المفاهيم الأساسية للحوسبة المستوحاة من الحيوية 
استكشاف خوارزميات التكيف الاجتماعي كتركيز رئيسي في الحوسبة المستوحاة من الحيوية 
تحليل استراتيجيات استكشاف الفضاء واستغلاله في الخوارزميات الوراثية 
فحص نماذج الحوسبة التطورية في سياق التحسين 
مواصلة التحليل التفصيلي لنماذج الحوسبة التطورية 
تطبيق البرمجة التطورية على مشاكل التعلم المحددة 
معالجة تعقيد المشاكل المتعددة الأهداف في مجال الحوسبة المستوحاة من الحيوية 
استكشاف تطبيق الشبكات العصبية في مجال الحوسبة المستوحاة من الحيوية 
تعميق تنفيذ وفائدة الشبكات العصبية في الحوسبة المستوحاة من الحيوية 

الوحدة 15. الذكاء الاصطناعي الاستراتيجيات والتطبيقات 

وضع استراتيجيات لتنفيذ الذكاء الاصطناعي في مجال الخدمات المالية 
تحليل الآثار المترتبة على الذكاء الاصطناعي في تقديم الخدمات الصحية 
تحديد وتقييم المخاطر المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في الصحة 
تقييم المخاطر المحتملة المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في الصناعة 
تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في الصناعة لتحسين الإنتاجية 
تصميم حلول الذكاء الاصطناعي لتحسين العمليات في الإدارة العامة 
تقييم تنفيذ تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي في قطاع التعليم 
تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في الغابات والزراعة لتحسين الإنتاجية 
تحسين عمليات الموارد البشرية من خلال الاستخدام الاستراتيجي للذكاء الاصطناعي 

الوحدة 16. تحسين الإنتاجية في تطوير البرمجيات باستخدام الذكاء الاصطناعي 

استكشاف تنفيذ ملحقات الذكاء الاصطناعي الأساسية في مدونة الاستوديو المرئي لتحسين الإنتاجية وتسهيل تطوير البرمجيات software
 اكتساب فهم قوي لأساسيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقه في تطوير البرامج software، بما في ذلك خوارزميات التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية والشبكات العصبية وما إلى ذلك 
إتقان تكوين بيئات التطوير المثلى، مما يضمن للطلاب خلق بيئات تمكينية لمشاريع الذكاء الاصطناعي 
تطبيق تقنيات محددة باستخدام ChatGPT لتحديد التحسينات الممكنة للرموز وتصحيحها تلقائيًا، مما يشجع على ممارسات برمجة أكثر كفاءة 
تعزيز التعاون بين المهنيين من مختلف المبرمجين (من المبرمجين إلى مهندسي البيانات أو مصممي تجارب المستخدمين) لتطوير حلول برمجية فعالة وأخلاقية للذكاء الاصطناعي software 

الوحدة 17. بنية البرمجيات software لاختبار Testing QA 

تطوير المهارات لتصميم خطط اختبار صلبة، تغطي أنواعًا مختلفة من الاختبارات testing وتضمن جودة البرامج
التعرف على أنواع مختلفة من هياكل البرمجيات software, وتحليلها، مثل الخدمات المتجانسة أو الصغيرة أو الموجهة نحو الخدمات 
الحصول على رؤية شاملة لمبادئ وتقنيات تصميم نظم حاسوبية قابلة للتطوير وقادرة على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات 
تطبيق المعرفة المتقدمة في تنفيذ هياكل البيانات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لتحسين أداء البرمجيات software, وكفاءتها 
تطوير ممارسات تطوير آمنة، مع التركيز على تجنب نقاط الضعف لضمان أمن البرمجيات software,على المستوى المعماري 

الوحدة 18. مشاريع الويب بالذكاء الإصطناعي 

تطوير مهارات شاملة لتنفيذ مشاريع الويب، من التصميم اfrontend إلى تحسين backend، بما في ذلك عناصر الذكاء الاصطناعي 
تعظيم عملية نشر الموقع الشبكي، وإدماج تقنيات وأدوات لتحسين السرعة والكفاءة 
دمج الذكاء الاصطناعي في الحوسبة السحابية، مما يمكّن الطلاب من إنشاء مشاريع ويب عالية التوسع والفعالية 
اكتساب القدرة على تحديد مشاكل وفرص محددة في مشاريع الويب حيث يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي بشكل فعال، مثل تجهيز النصوص، والتخصيص، والتوصية بالمحتوى، وما إلى ذلك
تشجيع الطلاب على مواكبة أحدث الاتجاهات والتطورات في الذكاء الاصطناعي لتطبيقها بشكل صحيح في مشاريع الويب 

الوحدة 19. تطبيقات الهاتف المحمول مع الذكاء الاصطناعي 

تطبيق مفاهيم متقدمة للبنية النظيفة lean architecture وموارد البيانات والمستودعات لضمان هيكل قوي ووحدوي في تطبيقات الهاتف المحمول باستخدام الذكاء الاصطناعي 
تطوير المهارات لتصميم شاشات عرض تفاعلية وأيقونات وموارد رسومية باستخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة المستخدم في تطبيقات الهاتف المحمول 
التعمق في تكوين بيئة العمل لتطبيقات الهاتف المحمول واستخدام Github CopilotGithub Copilot لتبسيط عملية التطوير 
تحسين تطبيقات الهاتف المحمول باستخدام الذكاء الاصطناعي من أجل الأداء الفعال، مع مراعاة إدارة الموارد واستخدام البيانات 
إجراء اختبار الجودة على تطبيقات الهاتف المحمول باستخدام الذكاء الاصطناعي، مما يسمح للطلاب بتحديد المشكلات وتصحيح الأخطاء 

الوحدة 20. الذكاء الاصطناعي لاختبار Testing QA 

المبادئ والتقنيات الرئيسية لتصميم نظم حاسوبية قابلة للتطوير وقادرة على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات 
تطبيق المعرفة المتقدمة في تنفيذ هياكل البيانات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لتحسين أداء البرمجيات software, وكفاءتها 
فهم وتطبيق ممارسات التطوير الآمن، مع التركيز على تجنب نقاط الضعف مثل الحقن، لضمان أمن البرمجيات على المستوى المعماري software 
إنشاء اختبار آلي، خاصة في بيئات الويب والهاتف المحمول، ودمج أدوات الذكاء الاصطناعي لتحسين كفاءة العملية 
استخدم أدوات QA المتقدمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأخطاء bugs بشكل أكثر كفاءة وتحسين البرامج المستمر software

سوف تتقن تقنيات المستقبل من خلال هذه الشهادة الجامعية الحصرية 100% عبر الإنترنت. فقط مع TECH!"