ستزود هذه الشهادة الجامعية الثورية الخريجين بمعرفة واسعة لتصميم أنظمة الكمبيوتر التي تحددها قابلية التوسع والتعامل مع البيانات الضخمة. بمجرد اكتمال البرنامج، سيقوم الخبراء بتطبيق الأدوات الأكثر فعالية لهياكل البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. بالتالي، سوف يبرزون لتحسين أداء وكفاءة البرنامج. من ناحية أخرى، سيطبق متخصصو تكنولوجيا المعلومات الممارسات على إجراءاتهم التي تضمن تطويرًا آمنًا للغاية. هذا سيسمح لهم بتجنب نقاط الضعف الشائعة مثل الحقن، وبالتالي ضمان رفاهية المستخدمين من خلال توفير الحماية لبياناتهم الشخصية. 

بفضل طريقة إعادة التعلم، لن تضطر إلى قضاء ساعات طويلة في الدراسة والحفظ. تعلم بشكل طبيعي!" 

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

تطوير المهارات اللازمة لتصميم خطط اختبار قوية تغطي أنواعًا مختلفة من الاختبارات (testing) وضمان جودة البرامج 
التعرف على الأنواع المختلفة من هياكل البرامج وتحليلها، مثل المتجانسة أو الخدمات الصغيرة أو الموجهة نحو الخدمة 
الحصول على رؤية شاملة للمبادئ والتقنيات اللازمة لتصميم أنظمة الكمبيوتر القابلة للتطوير والقادرة على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات 
تطبيق المعرفة المتقدمة في تنفيذ هياكل البيانات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لتحسين أداء البرامج وكفاءتها  
تطوير ممارسات تطوير آمنة، مع التركيز على تجنب نقاط الضعف لضمان أمان البرمجيات على المستوى المعماري 

تدريب كامل ذو أهمية كبيرة لمحترفي تكنولوجيا المعلومات، والذي سيسمح لك بالمنافسة بين الأفضل في هذا القطاع" 

سوف تتعمق هذه المحاضرة الجامعية في الجوانب الأساسية لهندسة البرمجيات. لذلك، فإن المنهج الدراسي سوف يتعمق في عوامل مثل الأداء والاستقرار وقابلية الصيانة. سيقوم المنهج بتحليل تصميم الأنظمة واسعة النطاق، مع التركيز على تخزين البيانات الضخمة من خلال نهج يعتمد على الذكاء الاصطناعي. تماشيًا مع هذا، ستزود المواد التعليمية الطلاب بالخوارزميات وهياكل البيانات الأكثر تقدمًا. بالإضافة إلى ذلك، سيتناول التدريب أنماط التصميم الرئيسية ويعزز ممارسات التطوير الآمنة لتدريب علماء الكمبيوتر ذوي الكفاءة العالية.

"سوف تدمج في التطبيق العملي للحوسبة خوارزميات البرمجة الأكثر ابتكارًا لتطوير المنتجات باستخدام التعلم الآلي"   

وحدة 1 هندسة برمجيات الذكاء الاصطناعي

1.1    تحسين وإدارة الأداء في الأدوات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي بمساعدة ChatGPT

1.1.1    تحليل الأداء والتوصيف في أدوات الذكاء الاصطناعي
2.1.1    خوارزمية الذكاء الاصطناعي واستراتيجيات تحسين النماذج
3.1.1    تنفيذ تقنيات التخزين (caching) المؤقت والموازاة لتحسين الأداء
4.1.1    أدوات ومنهجيات لمراقبة الأداء المستمر في الوقت الحقيقي

2.1    قابلية التوسع في تطبيقات الذكاء الاصطناعي باستخدام ChatGPT

1.2.1    تصميم بنيات قابلة للتطوير لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
2.2.1    تنفيذ تقنيات التقسيم وتوزيع الأحمال
3.2.1    إدارة سير العمل وعبء العمل في أنظمة قابلة للتطوير
4.2.1    استراتيجيات التوسع الأفقي والرأسي في البيئات ذات الطلب المتغير

3.1    قابلية صيانة التطبيقات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي باستخدام ChatGPT

1.3.1    مبادئ التصميم لتسهيل الصيانة في مشاريع الذكاء الاصطناعي
2.3.1    استراتيجيات التوثيق المحددة لنماذج وخوارزميات الذكاء الاصطناعي
3.3.1    تنفيذ اختبارات الوحدة والتكامل لتسهيل الصيانة
4.3.1    طرق إعادة الهيكلة والتحسين المستمر في الأنظمة ذات مكونات الذكاء الاصطناعي

4.1    تصميم نظام واسع النطاق

1.4.1    المبادئ المعمارية لتصميم الأنظمة واسعة النطاق
2.4.1    تحليل الأنظمة المعقدة إلى خدمات صغيرة
3.4.1    تنفيذ أنماط تصميم محددة للأنظمة الموزعة
4.4.1    استراتيجيات لإدارة التعقيد في البنى واسعة النطاق باستخدام مكونات الذكاء الاصطناعي

5.1    تخزين البيانات على نطاق واسع لأدوات الذكاء الاصطناعي

1.5.1    اختيار تقنيات تخزين البيانات القابلة للتطوير
2.5.1    تصميم مخططات قاعدة البيانات للإدارة الفعالة لكميات كبيرة من البيانات
3.5.1    استراتيجيات التقسيم والنسخ في بيئات تخزين البيانات الكبيرة
4.5.1    تنفيذ أنظمة إدارة البيانات لضمان النزاهة والتوافر في المشاريع ذات الذكاء الاصطناعي

6.1   هياكل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي مع ChatGPT

1.6.1    تكييف هياكل البيانات الكلاسيكية لاستخدامها في خوارزميات الذكاء الاصطناعي
2.6.1    تصميم وتحسين هياكل البيانات المحددة باستخدام ChatGPT 
3.6.1    دمج هياكل البيانات الفعالة في أنظمة كثيفة البيانات
4.6.1    استراتيجيات معالجة البيانات وتخزينها في الوقت الفعلي في هياكل بيانات الذكاء الاصطناعي

7.1    خوارزميات البرمجة للمنتجات ذات الذكاء الاصطناعي

1.7.1    تطوير وتنفيذ خوارزميات محددة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
2.7.1    استراتيجيات اختيار الخوارزميات بناءً على نوع المشكلة ومتطلبات المنتج
3.7.1    تكييف الخوارزميات الكلاسيكية للاندماج في أنظمة الذكاء الاصطناعي
4.7.1    تقييم ومقارنة الأداء بين الخوارزميات المختلفة في سياقات تطوير الذكاء الاصطناعي

8.1    أنماط التصميم للتطوير باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.8.1    تحديد وتطبيق أنماط التصميم الشائعة في المشاريع التي تحتوي على مكونات الذكاء الاصطناعي
2.8.1    تطوير أنماط محددة لدمج النماذج والخوارزميات في الأنظمة الحالية
3.8.1    استراتيجيات تنفيذ الأنماط لتحسين قابلية إعادة الاستخدام وقابلية الصيانة في مشاريع الذكاء الاصطناعي
4.8.1    دراسات الحالة والممارسات الجيدة في تطبيق أنماط التصميم في البنى باستخدام الذكاء الاصطناعي

9.1    تنفيذ بنية نظيفة (Clean Architecture) باستخدام ChatGPT

1.9.1    المبادئ والمفاهيم الأساسية للهندسة المعمارية النظيفة (Clean Architecture)
2.9.1    تكييف العمارة النظيفة (Clean Architecture) مع المشاريع التي تحتوي على مكونات الذكاء الاصطناعي
3.9.1    تنفيذ الطبقات والتبعيات في الأنظمة ذات البنية النظيفة
4.9.1    فوائد وتحديات تنفيذ البنية النظيفة (Clean Architecture) في تطوير البرمجيات باستخدام الذكاء الاصطناعي

10.1    تطوير البرمجيات الآمنة في تطبيقات الويب باستخدام DeepCode

1.10.1    مبادئ الأمن في تطوير البرمجيات بمكونات الذكاء الاصطناعي
2.10.1    تحديد وتخفيف نقاط الضعف المحتملة في نماذج وخوارزميات الذكاء الاصطناعي
3.10.1    تحديد وتخفيف نقاط الضعف المحتملة في نماذج وخوارزميات الذكاء الاصطناعي
4.10.1    استراتيجيات حماية البيانات الحساسة ومنع الهجمات في المشاريع ذات الذكاء الاصطناعي

برنامج عالي الكثافة يسمح للطلاب بالتقدم بسرعة وكفاءة في تعلمهم. سجل الآن!