ستكون قادرًا على تصميم تجارب المستخدم مخصصة وبديهية من خلال هذه الشهادة الجامعية %100 عبر الإنترنت"

يخدم الذكاء الحسابي المؤسسات لتحسين الإنتاجية في تطوير البرمجيات. تتمتع أدواتها بالقدرة على التعامل مع البيانات غير المنظمة والتعلم من التجارب السابقة والتكيف مع التغيرات في البيئات الديناميكية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بمشاكل التطبيق المحتملة قبل حدوثها، مما يسمح للمحترفين باتخاذ تدابير وقائية لتجنب المشاكل المكلفة في المستقبل. وفي هذا السياق، تسعى شركات الكمبيوتر العالمية المرموقة إلى ضم متخصصين في هندسة البرمجيات لاختبار ضمان الجودة (QA Testing).

لهذا السبب، تطبق TECH برنامجًا مبتكرًا حتى يتمكن المبرمجون من تحقيق أقصى استفادة من تحسين الأداء وإدارته في الأدوات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي. تم تصميم المنهج الدراسي من قبل خبراء رفيعي المستوى، وسوف يتعمق في خوارزميات البرمجة لتطوير المنتجات ذات الأنظمة الذكية. بالمثل، سيتعمق المنهج في الامتدادات الأساسية لـ Visual Studio Code، محرر التعليمات البرمجية المصدر الأكثر استخدامًا اليوم. اكتشاف الأخطاء المحتملة وإنشاء اختبارات الوحدة. إنها شهادة جامعية تحتوي على محتوى سمعي بصري متنوع بتنسيقات متعددة وشبكة من عمليات المحاكاة الحقيقية لتقريب تطوير البرنامج من واقع التطبيق العملي للكمبيوتر.

لتحقيق أهداف التعلم المقترحة، يتم تدريس هذا البرنامج باستخدام منهجية التدريس عبر الإنترنت. بهذه الطريقة، سيتمكن المهنيون من الجمع بين عملهم ودراساتهم بشكل مثالي. بالإضافة إلى ذلك، ستستمتع بفريق تعليمي رفيع المستوى ومواد أكاديمية متعددة الوسائط ذات دقة تربوية رائعة مثل الفصول الرئيسية أو الملخصات التفاعلية أو التمارين العملية. الشرط الوحيد للدخول إلى الحرم الجامعي الافتراضي هو أن يكون لدى الطلاب جهاز إلكتروني متصل بالإنترنت، ويمكنهم حتى استخدام هواتفهم المحمولة.

سوف تكتسب منظوراً شاملاً حول كيفية تأثير التعلم الآلي وتحسين كل مرحلة من مراحل تطوير البرامج"

تحتوي هذه ماجستير خاص في الذكاء الاصطناعي في البرمجة على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالاً وحداثة في السوق. أبرز خصائصه 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 

هل تتطلع إلى تطبيق نماذج المحولات لمعالجة اللغة الطبيعية في ممارستك؟ حقق ذلك بفضل هذا البرنامج المبتكر"

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. 

سوف تتعمق في دورة حياة الاختبار، بدءًا من إنشاء حالات الاختبار وحتى اكتشاف الأخطاء"

ستسمح لك إعادة التعلم بالتعرف بجهد أقل وبأداء أكبر، مما يجعلك أكثر انخراطًا في تخصصك المهني"

سيحول هذا التدريب علماء الكمبيوتر إلى خبراء في الذكاء الاصطناعي المطبق على البرمجة. سوف يكتسب الخريجون رؤية شاملة تجمع بين أحدث المعرفة والمهارات العملية التي من شأنها تحسين عملية صنع القرار لديهم. في المقابل، سيتقن المحترفون أحدث الأدوات لتطوير البرامج التي تدعم التعلم الآلي. بهذه الطريقة، سيقوم الطلاب بتصميم مقترحات لكل من مواقع الويب وتطبيقات الهاتف المحمول مع القدرة على التكيف. بالتالي، سيكونون متخصصين للغاية لتلبية المتطلبات الحالية للصناعة.

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

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 الشبكات العصبية وتطبيقها في نماذج التعلم في الذكاء الاصطناعي 
دراسة مبادئ وتطبيقات الخوارزميات الجينية، وتحليل مدى 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 ودورة حياة البيانات 

إدراك المفاهيم الأساسية للإحصاء وتطبيقاتها في تحليل البيانات 
تحديد وتصنيف الأنواع المختلفة للبيانات الإحصائية، من الكمية إلى النوعية 
تحليل دورة حياة البيانات، من الإنشاء إلى التخلص منها، وتحديد المراحل الرئيسية 
استكشاف المراحل الأولية لدورة حياة البيانات، مع تسليط الضوء على أهمية التخطيط وبنية البيانات 
دراسة عمليات جمع البيانات، بما في ذلك المنهجية والأدوات وقنوات التجميع 
استكشاف مفهوم مستودع البيانات (Datawarehouse)، مع التركيز على العناصر التي يتكون منها وتصميمه 
تحليل الجوانب التنظيمية المتعلقة بإدارة البيانات، والامتثال للوائح الخصوصية والأمن، وكذلك الممارسات الجيدة 

الوحدة 3. البيانات في الذكاء الاصطناعي 

إتقان أساسيات علم البيانات، مع تغطية الأدوات والأنواع والمصادر لتحليل المعلومات 
استكشاف عملية تحويل البيانات إلى معلومات باستخدام تقنيات استخراج البيانات وتصورها 
دراسة هيكل وخصائص مجموعات البيانات (datasets)، وفهم أهميتها في إعداد واستخدام البيانات للنماذج الذكاء الاصطناعي 
مناقشة النماذج الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف، بما في ذلك الأساليب والتصنيف 
استخدام أدوات محددة وممارسات جيدة في إدارة البيانات ومعالجتها، مما يضمن الكفاءة والجودة في تنفيذ الذكاء الاصطناعي 

الوحدة 4. تعدين البيانات الاختيار والمعالجة المسبقة والتحول 

إتقان تقنيات الاستدلال الإحصائي لفهم وتطبيق الأساليب الإحصائية في استخراج البيانات 
إجراء تحليل استكشافي مفصل لمجموعات البيانات لتحديد الأنماط والشذوذات والاتجاهات ذات الصلة 
تطوير مهارات إعداد البيانات، بما في ذلك التنظيف والتكامل والتنسيق لاستخدامها في التنقيب عن 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 التصفية والتجانس لتحسين جودة مجموعة البيانات 
معالجة التطوير بيانات المعالجة المسبقة في بيئات البيانات الضخمة 

الوحدة 5. الخوارزمية والتعقيد في الذكاء الاصطناعي 

تقديم استراتيجيات تصميم الخوارزمية، مما يوفر فهمًا قويًا للمناهج الأساسية لحل المشكلات 

تحليل كفاءة وتعقيد الخوارزميات، وتطبيق تقنيات التحليل لتقييم الأداء من حيث الزمان والمكان 
دراسة وتطبيق خوارزميات الفرز وفهم كيفية عملها ومقارنة كفاءتها في سياقات مختلفة 
استكشاف الخوارزميات المبنية على الأشجار، وفهم بنيتها وتطبيقاتها 
التحقيق في الخوارزميات باستخدام Heaps، وتحليل تنفيذها وفائدتها في المعالجة الفعالة للبيانات 
تحليل الخوارزميات بناءً على الرسوم البيانية، واستكشاف تطبيقاتها في تمثيل وحل المشكلات التي تتضمن علاقات معقدة 
دراسة خوارزميات Greedy وفهم منطقها وتطبيقاتها في حل مشكلات التحسين 
التحقيق في تقنية التراجع (backtracking) وتطبيقها لحل المشكلات بشكل منهجي، وتحليل فعاليتها في سيناريوهات مختلفة 

الوحدة 6. الأنظمة الذكية 

استكشاف نظرية الوكلاء، وفهم المفاهيم الأساسية لعملهم وتطبيقهم في الذكاء الاصطناعي وهندسة البرمجيات 
دراسة تمثيل المعرفة، بما في ذلك تحليل الأنطولوجيا وتطبيقها في تنظيم المعلومات المنظمة 
تحليل مفهوم الويب الدلالي وأثره على تنظيم واسترجاع المعلومات في البيئات الرقمية 
تقييم ومقارنة التمثيلات المختلفة للمعرفة، ودمجها لتحسين فعالية ودقة الأنظمة الذكية 
دراسة المسببات الدلالية والأنظمة القائمة على المعرفة والأنظمة المتخصصة وفهم وظائفها وتطبيقاتها في اتخاذ القرارات الذكية 

الوحدة 7. التعلم الآلي واستخراج البيانات 

تقديم عمليات اكتشاف المعرفة والمفاهيم الأساسية للتعلم الآلي 
دراسة أشجار القرار كنماذج تعلم خاضعة للإشراف، وفهم بنيتها وتطبيقاتها 
تقييم المصنفات باستخدام تقنيات محددة لقياس أدائها ودقتها في تصنيف البيانات 
دراسة الشبكات العصبية وفهم عملياتها وبنيتها لحل مشاكل التعلم الآلي المعقدة 
استكشاف الأساليب الافتراضية وتطبيقاتها في التعلم الآلي، بما في ذلك الشبكات الافتراضية والمصنفات الافتراضية 
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 
استكشاف العمليات الأساسية في الشبكات العصبية وفهم تطبيقاتها في بناء النماذج 
تحليل الطبقات المختلفة المستخدمة في الشبكات العصبية وتعلم كيفية اختيارها بشكل مناسب 
فهم الانضمام الفعال للطبقات والعمليات لتصميم بنيات الشبكات العصبية المعقدة والفعالة 
استخدام المدربين والمحسنين لضبط أداء الشبكات العصبية وتحسينه 
استكشاف العلاقة بين الخلايا العصبية البيولوجية والاصطناعية لفهم أعمق لتصميم النموذج 
ضبط المعلمات ل Fine Tuning للشبكات العصبية، وتحسين أدائها في مهام محددة 

الوحدة 9. تدريب الشبكات العصبية العميقة 

حل المشاكل المتعلقة بالتدرج في تدريب الشبكات العصبية العميقة 
استكشاف وتطبيق أدوات تحسين مختلفة لتحسين كفاءة النماذج وتقاربها 
جدولة معدل التعلم لضبط سرعة تقارب النموذج ديناميكيًا 
فهم ومعالجة التجاوز باستخدام استراتيجيات محددة أثناء التدريب 
تطبيق المبادئ التوجيهية العملية لضمان التدريب الفعال والفعال للشبكات العصبية العميقة 
تنفيذ نقل التعلم (Transfer Learning) كأسلوب متقدم لتحسين أداء النموذج في مهام محددة 
استكشاف وتطبيق تقنيات تعزيز البيانات لإثراء مجموعات البيانات وتحسين تعميم النموذج 
تطوير التطبيقات العملية باستخدام نقل التعلم (Transfer Learning) لحل مشاكل العالم الحقيقي 
فهم وتطبيق تقنيات التنظيم لتحسين التعميم وتجنب الإفراط في التجهيز في الشبكات العصبية العميقة 

الوحدة 10. تخصيص النموذج والتدريب باستخدام TensorFlow 

-اتقان أساسيات TensorFlow وتكاملها مع NumPy لإدارة البيانات والحسابات بكفاءة 
قم بتخصيص نماذج التدريب والخوارزميات باستخدام إمكانات TensorFlow المتقدمة 
استكشاف tfdata API لإدارة مجموعات البيانات ومعالجتها بكفاءة 
تنفيذ تنسيق TFRecord لتخزين مجموعات البيانات الكبيرة والوصول إليها في TensorFlow 
استخدام طبقات المعالجة المسبقة لـ Keras لتسهيل إنشاء نماذج مخصصة 
استكشاف مشروع TensorFlow Datasets للوصول إلى مجموعات البيانات المحددة مسبقًا وتحسين كفاءة التطوير 
تطوير تطبيق التعلم العميق باستخدام TensorFlow، ودمج المعرفة المكتسبة في الوحدة 
التطبيق العملي لجميع المفاهيم التي تعلمتها في بناء وتدريب النماذج المخصصة باستخدام TensorFlow في مواقف العالم الحقيقي 

الوحدة 11. رؤية الكمبيوتر العميقة (Deep Computer Vision) بشبكات عصبية ملتفة 

فهم بنية القشرة البصرية وأهميتها في الرؤية الحاسوبية العميقة (Deep Computer Vision) 
استكشاف وتطبيق الطبقات التلافيفية لاستخراج الميزات الأساسية من الصور 
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 نقل التعلم في مهام محددة 
تطبيق تقنيات التصنيف والتعريب في بيئات الرؤية الحاسوبية العميقة (Deep Computer Vision) 
استكشاف استراتيجيات اكتشاف الكائنات وتتبعها باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية 
تنفيذ تقنيات التجزئة الدلالية لفهم وتصنيف الكائنات في الصور بالتفصيل 

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

تطوير مهارات إنشاء النص باستخدام الشبكات العصبية المتكررة (RNN) 
تطبيق RNN في تصنيف الرأي لتحليل المشاعر في النصوص 
فهم وتطبيق آليات الانتباه في نماذج معالجة اللغة الطبيعية 
قم بتحليل واستخدام نماذج Transformers في مهام NLP محددة 
استكشاف تطبيق نماذج Transformers في سياق معالجة الصور والرؤية الحاسوبية 
التعرف على مكتبة Transformers في Hugging Face's للتنفيذ الفعال للنماذج المتقدمة 
مقارن مكتبات Transformers المختلفة لتقييم مدى ملاءمتها لمهام محددة 
تطوير تطبيق NLP عملي يدمج RNN وآليات الانتباه لحل مشاكل العالم الحقيقي 

الوحدة 13. أجهزة التشفير التلقائي (Autoencoders) وGANs ونماذج الانتشار 

تطوير تمثيلات فعالة للبيانات باستخدام أجهزة التشفير التلقائي (Autoencoders) وGANs ونماذج الانتشار 
إجراء PCA باستخدام جهاز تشفير تلقائي خطي غير مكتمل لتحسين تمثيل البيانات 
تنفيذ وفهم تشغيل أجهزة التشفير التلقائي المكدسة 
استكشاف وتطبيق أجهزة التشفير التلقائي التلافيفية للحصول على تمثيل فعال للبيانات المرئية 
تحليل وتطبيق فعالية أجهزة التشفير التلقائي المتفرقة في تمثيل البيانات 
إنشاء صور أزياء من مجموعة بيانات MNIST باستخدام أجهزة التشفير التلقائي (Autoencoders) 
فهم مفهوم شبكات الخصومة التوليدية (GANs) ونماذج الانتشار 
تنفيذ ومقارنة أداء نماذج الانتشار وشبكات GANs في توليد البيانات 

الوحدة 14. الحوسبة الحيوية  

تقديم المفاهيم الأساسية للحوسبة الحيوية 
استكشاف خوارزميات التكيف الاجتماعي كنهج رئيسي في الحوسبة الحيوية 
تحليل استراتيجيات استكشاف واستغلال الفضاء في الخوارزميات الجينية 
دراسة نماذج الحوسبة التطورية في سياق التحسين 
مواصلة التحليل التفصيلي لنماذج الحوسبة التطورية 
تطبيق البرمجة التطورية على مشاكل تعليمية محددة 
معالجة تعقيد المشاكل متعددة الأهداف في إطار الحوسبة الحيوية 
استكشاف تطبيق الشبكات العصبية في مجال الحوسبة الحيوية 
التعمق في تنفيذ وفائدة الشبكات العصبية في الحوسبة الحيوية 

الوحدة 15. الذكاء الاصطناعي الاستراتيجيات والتطبيقات 

وضع استراتيجيات لتطبيق الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية 
تحليل انعكاسات الذكاء الاصطناعي في تقديم الخدمات الصحية 
تحديد وتقييم المخاطر المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في المجال الصحي 
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 تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في القطاع التعليمي 
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 في تنفيذ ملحقات الذكاء الاصطناعي الأساسية وقم بتنفيذها في Visual Studio Code لتحسين الإنتاجية وتسهيل تطوير البرامج 
اكتساب فهم قوي للمفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي وتطبيقاتها في تطوير البرمجيات، بما في ذلك خوارزميات التعلم الآلي، ومعالجة اللغة الطبيعية، والشبكات العصبية، وما إلى ذلك
إتقان تكوين بيئات التطوير الأمثل، مما يضمن أن الطلاب يمكنهم إنشاء بيئات مواتية لمشاريع الذكاء الاصطناعي 
تطبيق تقنيات محددة باستخدام ChatGPT لتحديد التحسينات المحتملة في الكود والتصحيح التلقائي لها، وتعزيز ممارسات البرمجة الأكثر كفاءة 
تعزيز التعاون بين المتخصصين من مختلف المطورين (من المبرمجين إلى مهندسي البيانات أو مصممي تجربة المستخدم) لتطوير حلول برمجية فعالة وأخلاقية للذكاء الاصطناعي 

الوحدة 17. هندسة البرمجيات لاختبار ضمان الجودة 

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 

الوحدة 18. مشاريع الويب مع الذكاء الاصطناعي 

تطوير مهارات شاملة لتنفيذ مشاريع الويب، بدءًا من تصميم الواجهة الأمامية (frontend) وحتى تحسين الواجهة الخلفية (backend)، مع تضمين عناصر الذكاء الاصطناعي 
تحسين عملية نشر موقع الويب، ودمج التقنيات والأدوات لتحسين السرعة والكفاءة 
دمج الذكاء الاصطناعي في الحوسبة السحابية، مما يسمح للطلاب بإنشاء مشاريع ويب عالية الكفاءة وقابلة للتطوير 
اكتساب القدرة على تحديد المشاكل والفرص المحددة في مشاريع الويب حيث يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي بشكل فعال، كما هو الحال في معالجة النصوص، والتخصيص، وتوصية المحتوى، وما إلى ذلك
تشجيع الطلاب على مواكبة أحدث الاتجاهات والتطورات في مجال الذكاء الاصطناعي لتطبيقهم الصحيح في مشاريع الويب 

الوحدة 19. تطبيقات الهاتف المحمول مع الذكاء الاصطناعي 

تطبيق مفاهيم متقدمة للبنية النظيفة (clean architecture) ومصادر البيانات (datasources) والمستودعات (repositories) لضمان بنية قوية وموحدة في تطبيقات الهاتف المحمول باستخدام الذكاء الاصطناعي 
تطوير مهارات تصميم الشاشات التفاعلية والأيقونات والأصول الرسومية باستخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة المستخدم في تطبيقات الهاتف المحمول 
الخوض في إعداد إطار عمل تطبيق الهاتف المحمول واستخدام Github Copilot لتبسيط عملية التطوير 
تحسين تطبيقات الأجهزة المحمولة باستخدام الذكاء الاصطناعي لتحقيق أداء فعال، مع الأخذ في الاعتبار إدارة الموارد واستخدام البيانات 
إجراء اختبارات الجودة على تطبيقات الهاتف المحمول باستخدام الذكاء الاصطناعي، والتي تتيح للطلاب تحديد المشكلات وتصحيح الأخطاء 

الوحدة 20. الذكاء الاصطناعي لاختبار ضمان الجودة (QA Testing)

اتقان مبادئ وتقنيات تصميم أنظمة كمبيوتر قابلة للتطوير وقادرة على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات 
تطبيق المعرفة المتقدمة في تنفيذ هياكل البيانات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لتحسين أداء البرامج وكفاءتها 
فهم وتطبيق ممارسات التطوير الآمنة، مع التركيز على تجنب نقاط الضعف مثل الحقن، لضمان أمان البرامج على المستوى المعماري 
إنشاء اختبارات تلقائية، خاصة في بيئات الويب والهاتف المحمول، ودمج أدوات الذكاء الاصطناعي لتحسين فعالية العملية 
استخدام أدوات ضمان الجودة المتقدمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأخطاء بشكل أكثر كفاءة وتحسين البرامج المستمر 

سوف تتعمق في دمج عناصر Visual Studio Code وتحسين التعليمات البرمجية مع ChatGPT، من خلال برنامج أكاديمي شامل"