كن أحد أكثر المحترفين طلبًا في الوقت الحالي. درب نفسك للحصول على درجة الماجستير الخاص في الذكاء الاصطناعي والهندسة المعرفية من خلال هذا البرنامج المتكامل للغاية "

وصلت التطورات القائمة على الذكاء الاصطناعي إلى العديد من التطبيقات في مجال الهندسة. من أتمتة العديد من الإجراءات في الصناعة والشركات، إلى التحكم في العمليات نفسها. وهذا يعني أن المتخصصين في الهندسة بحاجة إلى معرفة وإتقان تشغيل هذه التقنيات المعقدة.

وتصبح هذه المعرفة الأساسية أيضًا الخطوة الأولى للوصول إلى القدرة التنموية لهذا النوع من التكنولوجيا.

خلال هذا التدريب، يتم تقديم بانوراما حقيقية للعمل لتكون قادرًا على تقييم مدى ملاءمة تطبيقه في مشروعك الخاص وتقييم مؤشراته الحقيقية وطريقة تطويره والتوقعات التي قد تكون متعلقة بالنتائج.

من خلال الخبرة سوف تكون قادرًا على تعلم كيفية تطوير المعرفة اللازمة للتقدم في هذا المجال من العمل. يتم التوفيق بين هذا التعلم الذي يتطلب الخبرة بالضرورة، من خلال التعلم عن بعد والتدريس العملي، مما يوفر خيارًا فريدًا لمنح سيرتك الذاتية الدفعة التي تبحث عنها.

انضم إلى النخبة، مع هذا التدريب الفعال للغاية وافتح مسارات جديدة لتقدمك المهني"

تحتوي درجة ماجستير خاص في الذكاء الاصطناعي والهندسة المعرفية على البرنامج العلمي الأكثر اكتمالا وحداثة في السوق. ومن أبرز ميزاته: 

أحدث التقنيات في برامج التدريس عبر الإنترنت أونلاين
نظام تعليم مرئي مكثف مدعوم بمحتوى رسومي وتخطيطي يسهل استيعابها وفهمها 
تطوير الحالات العملية المقدمة من قبل الخبراء النشطين
أحدث أنظمة الفيديو التفاعلي
تدريس مدعوم بالتطبيق عن بعد 
أنظمة تحديث وإعادة تدوير دائمة
التعلم الذاتي القابل للتنظيم: توافق تام مع المهن الأخرى
تمارين التقييم الذاتي العملي والتحقق من التعلم
مجموعات الدعم والتآزر التربوي: أسئلة للخبير ومنتديات المناقشة والمعرفة
التواصل مع المعلم وأعمال التفكير الفردي
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل إلى الإنترنت
جميع المحاضرات والوثائق متوفرة بشكل كامل ودائم حتى بعد دراسة هذا البرنامج

درجة الماجستير الخاص هذه ستدربك على العمل في جميع مجالات الذكاء الاصطناعي والهندسة المعرفية، مع الملاءة المهنية رفيعة المستوى"

يتكون طاقم التدريس من محترفين من مختلف المجالات المتعلقة بهذا التخصص. وبهذه الطريقة، يتم تقديم هدف التحديث المفيد المقصود. مجموعة متعددة التدريب من المهنيين المدربين وذوي الخبرة في بيئات مختلفة والذين سيطورون المعرفة النظرية بكفاءة، ولكن قبل كل شيء، سيضعون المعرفة العملية المستمدة من خبرتهم الخاصة في خدمتك: إحدى الصفات التفاضلية لهذا التدريب.

ويكتمل هذا الإتقان للموضوع بفعالية التصميم المنهجي. تم تطوير هذه الطريقة من قبل فريق متعدد التخصصات من خبراء التعلم الإلكتروني، وهي تدمج أحدث التطورات في تكنولوجيا التعليم. بهذه الطريقة ستتمكن من الدراسة باستخدام مجموعة من أدوات الوسائط المتعددة المريحة والمتعددة الاستخدامات والتي ستمنحك قابلية التشغيل التي تحتاجها في تدريبك.

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلم القائم على حل المشكلات كمرجع: وهو نهج يتصور التعلم كعملية عملية بارزة. ولتحقيق ذلك يتم استخدام التدريب عن بعد. بمساعدة نظام فيديو تفاعلي جديد، و التعلم من خبير ستتمكن من اكتساب المعرفة كما لو كنت تواجه الدورة التدريبية التي تتعلمها في تلك اللحظة. مفهوم يسمح لك بدمج التعلم وإصلاحه بطريقة أكثر واقعية وديمومة.

مع التصميم المنهجي الذي يعتمد على تقنيات التدريس التي أثبتت فعاليتها، سيأخذك هذا بواسطة الماجستير الخاص في الذكاء الاصطناعي والهندسة المعرفية من خلال مناهج تعليمية مختلفة للسماح لك بالتعلم بطريقة ديناميكية وفعالة"

سيمنحك مفهومنا المبتكر عن الممارسة عن بعد الفرصة للتعلم من خلال تجربة غامرة، والتي ستوفر لك تكاملاً أسرع وعرضًا أكثر واقعية للمحتوى: التعلم من خبير"

الهدف هو تدريب المهنيين المؤهلين تأهيلا عاليا للحصول على الخبرة العملية. هدف يتكامل أيضاً بطريقة شاملة مع دافع التنمية البشرية الذي يضع الأسس لمجتمع أفضل. يتجسد هذا الهدف مساعدة المهنيين للوصول إلى مستوى أعلى بكثير من الكفاءة والتحكم. وستحصل على هذا الهدف في غضون بضعة أشهر فقط واعتباره أمرًا مفروغًا منه بسبب استخدام برنامج عالي الكثافة والدقة.

إذا كان هدفك هو إعادة توجيه قدرتك نحو مسارات جديدة للنجاح والتطوير، فهذا هو برنامجك: تدريب يطمح إلى التميز"

الأهداف العامة

التدريب العلمي والتكنولوجي لممارسة هندسة الكمبيوتر 
الحصول على معرفة واسعة في مجال الحوسبة 
الحصول على معرفة واسعة في مجال بنية الكمبيوتر 
اكتساب المعرفة اللازمة في هندسة البرمجيات 
مراجعة الأسس الرياضية والإحصائية والفيزيائية اللازمة لهذا الموضوع 

الأهداف المحددة

الوحدة 1. أساسيات البرمجة

فهم البنية الأساسية للحاسوب والبرمجيات ولغات البرمجة ذات الأغراض العامة 
تعلم كيفية تصميم وتفسير الخوارزميات وهي الأساس الضروري لتتمكن من تطوير برامج الكمبيوتر 
فهم العناصر الأساسية لبرنامج الكمبيوتر مثل الأنواع المختلفة من البيانات والمشغلين والتعبيرات والبيانات وبيانات الإدخال / الإخراج وبيانات التحكم 
فهم هياكل البيانات المختلفة المتاحة في كل من لغات البرمجة الثابتة والديناميكية للأغراض العامة وكذلك اكتساب المعرفة الأساسية للتعامل مع الملفات 
التعرف على تقنيات الاختبار المختلفة في برامج الكمبيوتر وأهمية إنشاء توثيق جيد مع كود مصدر جيد 
تعلم أساسيات لغة البرمجة C ++ وهي واحدة من أكثر لغات البرمجة استخدامًا في جميع أنحاء العالم 

الوحدة 2. هيكل البيانات

تعلم أساسيات البرمجة بلغة C ++ بما في ذلك الفئات والمتغيرات والتعبيرات الشرطية والكائنات 
فهم أنواع البيانات المجردة وأنواع هياكل البيانات الخطية وهياكل البيانات الهرمية البسيطة والمعقدة وتنفيذها في C ++ 
فهم طريقة عمل هياكل البيانات المتقدمة بخلاف الهياكل المعتادة 
التعرف على النظرية والتطبيق المتعلقين باستخدام الأكوام وقوائم الانتظار ذات الأولوية 
التعرف على كيفية عمل جداول التجزئة مثل أنواعالبيانات المجردة والوظائف 
فهم نظرية الرسم البياني بالإضافة إلى مفاهيم وخوارزميات الرسم البياني المتقدمة 

الوحدة 3. الخوارزمية والتعقيد

التعرف على استراتيجيات تصميم الخوارزمية الرئيسية بالإضافة إلى الأساليب والقياسات المختلفة لحسابها 
التعرف على خوارزميات الفرز الرئيسية المستخدمة في تطوير البرمجيات 
فهم طريقة عمل الخوارزميات المختلفة باستخدام الأشجار والأكوام والرسوم البيانية 
فهم كيفية عمل الخوارزميات Greedyواستراتيجيتها وأمثلة لاستخدامها في المشاكل الرئيسية المعروفة. سنعرف أيضًا استخدام الخوارزميات Greedy على الرسوم البيانية 
سوف نتعلم أهم استراتيجيات البحث في المسار الأقصر مع نهج المشاكل الأساسية في المجال والخوارزميات لحلها. 
فهم تقنية التراجع واستخداماتها الرئيسية Backtracking بالإضافة إلى التقنيات البديلة الأخرى 

الوحدة 4. تصميم خوارزمية متقدمة

التعمق في تصميم الخوارزمية المتقدمة، وتحليل الخوارزميات العودية وفرق تسد بالإضافة إلى إجراء التحليل المطفأ
فهم مفاهيم وخوارزميات البرمجة الديناميكية لمشاكل NP 
فهم عملية التحسين الاندماجي وكذلك خوارزميات التوزيع العشوائي المختلفة والخوارزميات المتوازية 
التعرف على كيفية عمل طرق البحث المحلية والمرشحة المختلفة وافهمها 
التعرف على آليات التحقق من البرامج الرسمية والبرامج التكرارية بما في ذلك منطق الدرجة الأولى ونظام Hoare الرسمي 
تعلم تشغيل بعض الطرق العددية الرئيسية مثل طريقة التنصيف وطريقة NewtonRaphson وطريقة القاطع 

الوحدة 5. المنطق الحسابي

تعلم أساسيات المنطق الحسابي والغرض منه ومبررات استخدامه 
معرفة استراتيجيات الصياغة والاستنباط المختلفة في المنطق الافتراضي بما في ذلك الاستدلال الطبيعي والاستنباط البديهي والطبيعي بالإضافة إلى القواعد البدائية لحساب التفاضل والتكامل الافتراضي 
اكتساب معرفة متقدمة في المنطق الافتراضي والتعمق في دلالاته والتطبيقات الرئيسية لهذا المنطق مثل الدوائر المنطقية 
فهم المنطق المسند لكل من حساب التفاضل والتكامل الطبيعي للمسندات ولإضفاء الطابع الرسمي واستراتيجيات الخصم للمنطق المسند. 
فهم أسس اللغة الطبيعية وآليتها الاستنتاجية 
التعريف بالبرمجة المنطقية باستخدام لغة PROLOG 

الوحدة 6. الذكاء الاصطناعي والهندسة المعرفية

وضع أسس الذكاء الاصطناعي والهندسة المعرفية والقيام بجولة قصيرة في تاريخ الذكاء الاصطناعي حتى وصوله إلى يومنا هذا. 
فهم المفاهيم الأساسية للبحث في الذكاء الاصطناعي سواء البحث المستنير أو غير المستنير 
فهم كيفية عمل الذكاء الاصطناعي في الألعاب 
تعلم المفاهيم الأساسية للشبكات العصبية واستخدام الخوارزميات الجينية 
اكتساب الآليات المناسبة لتمثيل المعرفة وخاصة مع مراعاة الشبكة الدلالية 
فهم كيفية عمل الأنظمة الخبيرة وأنظمة دعم القرار 

الوحدة 7. أنظمة ذكية

تعلم جميع المفاهيم المتعلقة بنظرية الوكيل وهندسة الوكيل وعملية الاستدلال الخاصة به 
استيعاب النظرية والتطبيق وراء مفاهيم المعلومات والمعرفة، فضلا عن الطرق المختلفة لتمثيل المعرفة 
فهم النظرية المتعلقة بالأنتولوجيا وكذلك تعلم لغات الأنتولوجيا وبرمجيات إنشاء الأنتولوجيا 
تعلم نماذج مختلفة لتمثيل المعرفة مثل المفردات والتصنيفات وقاموس المرادفات والخرائط الذهنية وغيرها.
فهم عمل المفكرين الدلالي والأنظمة القائمة على المعرفة والأنظمة الخبيرة 
التعرف على كيفية عمل الويب الدلالي وحالته الحالية والمستقبلية بالإضافة إلى التطبيقات المعتمدة على الويب الدلالي 

الوحدة 8. التعلم الآلي واستخراج البيانات

التعريف بعمليات اكتشاف المعرفة والمفاهيم الأساسية للتعلم الآلي 
تعلم طرق استكشاف البيانات ومعالجتها مسبقًا، بالإضافة إلى الخوارزميات المختلفة بناءً على أشجار القرار 
فهم كيفية عمل الأساليب الافتراضية وطرق الانحدار والاستجابة المستمرة 
فهم قواعد التصنيف المختلفة وتقييم المصنفات، ولهذا ستتعلم استخدام مصفوفات الارتباك والتقييم العددي وإحصاء Kappa ومنحنى ROC 
اكتساب المعرفة الأساسية المتعلقة بالتنقيب عن النصوص ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP) و التجميع 
تعميق المعرفة بالشبكات العصبية بدءًا من الشبكات العصبية البسيطة وحتى الشبكات العصبية المتكررة 

الوحدة 9. أنظمة متعددة الوكلاء والإدراك الحسابي

فهم المفاهيم الأساسية والمتقدمة المتعلقة بالوكلاء والأنظمة متعددة الوكلاء 
دراسة المعيار الخاص بوكلاء FIPA، مع مراعاة التواصل بين الوكلاء وإدارتهم وهندستهم، من بين أمور أخرى. 
التعمق بتعلم منصة JADE (Java Agent DEvelopment Framework) وتعلم البرمجة فيها بكل من المفاهيم الأساسية والمتقدمة بما في ذلك موضوعات الاتصال واكتشاف الوكيل. 
وضع الأساس لمعالجة اللغة الطبيعية مثل التعرف التلقائي على الكلام واللغويات الحاسوبية 
فهم متعمق لكيفية عمل الرؤية الاصطناعية وتحليل الصور الرقمية وتحويلها وتقسيمها 

الوحدة 10. الحوسبة المستوحاة من الأحياء

تقديم مفهوم الحوسبة المستوحاة من الأحياء وكذلك فهم تشغيل الأنواع المختلفة من خوارزميات التكيف الاجتماعي والخوارزميات الجينية 
تعميق دراسة نماذج الحساب التطوري المختلفة ومعرفة استراتيجياتها وبرمجتها وخوارزمياتها ونماذجها بناءً على تقدير التوزيعات. 
فهم الاستراتيجيات الرئيسية لاستكشاف واستغلال الفضاء للخوارزميات الجينية 
فهم عملية البرمجة التطورية المطبقة على مشاكل التعلم والمشكلات متعددة الأهداف 
تعلم المفاهيم الأساسية المتعلقة بالشبكات العصبية وفهم تشغيل حالات الاستخدام الحقيقي المطبقة في مجالات متباينة مثل البحث الطبي والاقتصاد ورؤية الكمبيوتر

لا تفوت الفرصة وتعرف على آخر التطورات في استخدام مضادات النزف لدمجها في ممارستك الطبية اليومية "