AI 101 أصول الذكاء الاصطناعي · Foundations of AIتأسيسي 3 وحدات
الخريطة الكاملة للذكاء الاصطناعي: تاريخه وفروعه وما يستطيعه اليوم وما لا يستطيعه، وكيف يُبنى نظام ذكي من الفكرة إلى التشغيل.
محاور المادة
- تاريخ الذكاء الاصطناعي ومحطاته
- الوكلاء العقلانيون والبحث وحل المشكلات
- تعلم الآلة والتعلم العميق في خريطة واحدة
- النماذج اللغوية والتوليدية: ما هي وكيف تعمل
- حدود الأنظمة الذكية وأخطاؤها الشائعة
تُدرَّس في: ٣ أشهر٦ أشهرسنةسنتان
AI 102 برمجة بايثون للذكاء الاصطناعي · Python for AIتأسيسي 3 وحدات
بايثون من الصفر إلى مستوى يكفي لبناء مشاريع ذكاء اصطناعي حقيقية: لغة، ومكتبات، وكتابة كود نظيف قابل للاختبار.
محاور المادة
- أساسيات اللغة: المتغيرات والتحكم والدوال
- هياكل البيانات والملفات والاستثناءات
- البرمجة الكائنية والوحدات والحزم
- NumPy وPandas ومعالجة الجداول
- الاختبار الآلي وكتابة كود مقروء
تُدرَّس في: ٣ أشهر٦ أشهرسنةسنتان
AI 103 رياضيات الذكاء الاصطناعي · Mathematics for AIتأسيسي 3 وحدات
الرياضيات التي يحتاجها صانع النماذج وحدها، مشروحة بالبرمجة والأمثلة: جبر خطي وتفاضل وتحسين.
محاور المادة
- المتجهات والمصفوفات والتحويلات
- التفاضل والمشتقات الجزئية والانحدار التدريجي
- دوال الخسارة وفكرة التحسين
- التمثيل الهندسي للبيانات
- تطبيقات عملية بـ NumPy
تُدرَّس في: ٦ أشهرسنةسنتان
AI 104 الاحتمالات والإحصاء للذكاء الاصطناعي · Probability & Statistics for AIتأسيسي 3 وحدات
التفكير الاحتمالي وقراءة البيانات: كيف نقيس عدم اليقين ونحكم على نموذج بعدل.
محاور المادة
- الاحتمال الشرطي ونظرية بايز
- التوزيعات الشائعة والتقدير
- اختبارات الفرضيات والدلالة الإحصائية
- التحيز والتباين وحدود التعميم
- تصميم تجربة وتقييم نتائجها
تُدرَّس في: سنةسنتان
AI 105 هندسة البيانات وقواعدها · Data Engineering & SQLتأسيسي 3 وحدات
البيانات قبل النموذج: كيف تُجمع وتُنظّف وتُخزَّن وتُستعلم، لأن أغلب فشل المشاريع يبدأ من هنا.
محاور المادة
- SQL والاستعلامات المركبة
- تصميم الجداول والعلاقات
- تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة
- مسارات البيانات (Pipelines) الأساسية
- جودة البيانات وتوثيقها
تُدرَّس في: سنةسنتان
AI 106 هندسة الأوامر والعمل مع النماذج اللغوية · Prompt Engineering & Working with LLMsتأسيسي 3 وحدات
كيف تتحدث مع النماذج اللغوية بدقة، وتبني منها أدوات تُنجز عملًا، وتكتشف متى يخطئ النموذج ومتى تثق به.
محاور المادة
- بنية الأمر الجيد وأنماطه
- الأمثلة والسياق والمخرجات المنظمة
- استدعاء الواجهات البرمجية للنماذج
- اختبار الأوامر وقياس جودتها
- الهلوسة والتحقق من المخرجات
تُدرَّس في: ٣ أشهر٦ أشهرسنةسنتان
AI 107 أخلاقيات الذكاء الاصطناعي وقيم الاستخدام · AI Ethics & Responsible Useتأسيسي 2 وحدات
الأمانة والمسؤولية في صناعة الذكاء الاصطناعي واستخدامه: الخصوصية والعدالة والشفافية، بما ينسجم مع القيم الدينية والمجتمعية.
محاور المادة
- الخصوصية وحماية البيانات الشخصية
- التحيز والعدالة في النماذج
- الشفافية وقابلية التفسير
- حقوق المحتوى والنسبة إلى مصادره
- قيم الاستخدام ومعايير القبول في المحتوى
تُدرَّس في: ٣ أشهر٦ أشهرسنةسنتان
AI 108 أدوات المطوّر والبيئات السحابية · Developer Tools & Cloud Labsتأسيسي 2 وحدات
الأدوات اليومية لمن يبني الذكاء الاصطناعي: الطرفية وGit وJupyter والحاويات والمعامل السحابية.
محاور المادة
- سطر الأوامر ونظام الملفات
- Git والعمل الجماعي على الكود
- Jupyter والبيئات الافتراضية
- مقدمة في Docker
- استخدام وحدات المعالجة الرسومية السحابية بمسؤولية
تُدرَّس في: مادة اختيارية تُفتح عند اكتمال العدد
AI 190 مشروع التأسيس المصغّر · Foundations Mini-Projectتأسيسي 2 وحدات
مشروع صغير كامل ينفّذه الطالب بنفسه: مشكلة حقيقية، وبيانات، ونموذج، وعرض أمام لجنة.
محاور المادة
- اختيار المشكلة وتحديد المعيار
- جمع البيانات وبناء الحل
- التقييم والتوثيق
- العرض والمناقشة
تُدرَّس في: ٣ أشهر
AI 201 تعلم الآلة · Machine Learningأساسي 3 وحدات
قلب الذكاء الاصطناعي الحديث: النماذج الخطية والشجرية والتجميع، وكيف نقيّمها ونحسّنها بالتجربة.
محاور المادة
- الانحدار والتصنيف
- الأشجار والغابات العشوائية والتعزيز
- التجميع وخفض الأبعاد
- التحقق المتقاطع والمقاييس
- الإفراط في التعلّم والتنظيم
- مشروع تعلم آلة من البداية للنهاية
تُدرَّس في: ٦ أشهرسنةسنتان
AI 202 التعلم العميق · Deep Learningأساسي 3 وحدات
الشبكات العصبية من الأساس إلى النماذج الحديثة، بالتطبيق على PyTorch.
محاور المادة
- الشبكة العصبية والانتشار العكسي
- الشبكات الالتفافية
- الشبكات التسلسلية وآلية الانتباه
- الضبط والتنظيم والتدريب المستقر
- التدريب على وحدات المعالجة الرسومية
تُدرَّس في: سنةسنتان
AI 203 معالجة اللغة الطبيعية · Natural Language Processingأساسي 3 وحدات
كيف تفهم الآلة النصوص: من التقطيع والتمثيل إلى المحوّلات (Transformers)، مع عناية خاصة باللغة العربية.
محاور المادة
- التقطيع والتمثيلات المتجهية
- التصنيف واستخراج المعلومات
- المحوّلات والنماذج المدرَّبة مسبقًا
- الترجمة والتلخيص والأسئلة
- خصوصيات اللغة العربية
تُدرَّس في: سنةسنتان
AI 204 الرؤية الحاسوبية · Computer Visionأساسي 3 وحدات
كيف ترى الآلة: تصنيف الصور وكشف الأجسام والتجزئة وتوليد الصور.
محاور المادة
- معالجة الصور الرقمية
- التصنيف بالشبكات الالتفافية
- كشف الأجسام والتجزئة
- نماذج الرؤية الحديثة
- مشروع رؤية تطبيقي
تُدرَّس في: سنتان
AI 205 النماذج اللغوية الكبيرة والذكاء التوليدي · LLMs & Generative AIأساسي 3 وحدات
كيف تُبنى النماذج اللغوية الكبيرة وتُدرَّب وتُضبط وتُستخدم في منتجات حقيقية.
محاور المادة
- بنية المحوّل والتدريب المسبق
- الضبط الدقيق والمحاذاة مع التفضيلات
- التوليد: النصوص والصور والصوت
- التكلفة والأداء وحدود السياق
- تقييم المخرجات وسلامتها
تُدرَّس في: ٦ أشهرسنةسنتان
AI 206 تحليل البيانات وتصورها · Data Analysis & Visualizationأساسي 3 وحدات
تحويل الجداول إلى قرارات: التحليل الاستكشافي والتصور الصادق للبيانات وسرد النتائج.
محاور المادة
- التحليل الاستكشافي
- التصور بالرسوم المناسبة
- لوحات المؤشرات
- تجنّب التضليل بالرسوم
- تقرير تحليلي كامل
تُدرَّس في: ٦ أشهرسنةسنتان
AI 207 نشر النماذج وتشغيلها (MLOps) · MLOps & Model Deploymentأساسي 3 وحدات
ما بعد التدريب: كيف يصير النموذج خدمة موثوقة تعمل وتُراقَب وتتحدّث.
محاور المادة
- تغليف النموذج كواجهة برمجية
- الحاويات والنشر السحابي
- المراقبة وانحراف البيانات
- الإصدارات وإعادة التدريب
- الكلفة والموثوقية
تُدرَّس في: سنةسنتان
AI 290 مشروع تطبيقي · Applied Projectأساسي 3 وحدات
مشروع تطبيقي بفريق صغير على مشكلة حقيقية، يُسلَّم نموذجًا يعمل وتقريرًا ومناقشة.
محاور المادة
- تحديد المشكلة والجمهور
- البناء المتكرر والتجربة
- التقييم أمام معيار معلن
- العرض النهائي
تُدرَّس في: ٦ أشهر
AI 301 وكلاء الذكاء الاصطناعي والأنظمة متعددة الوكلاء · AI Agents & Multi-Agent Systemsمتقدم 3 وحدات
بناء وكلاء ينفذون مهام متعددة الخطوات بأدوات حقيقية، مع الضوابط التي تمنع الخطأ المكلف.
محاور المادة
- حلقة الوكيل: التخطيط والأدوات والذاكرة
- تصميم الأدوات والتكامل مع الأنظمة
- تعدد الوكلاء والتنسيق
- الضوابط والصلاحيات والتدقيق
- تقييم الوكلاء
تُدرَّس في: سنةسنتان
AI 302 الاسترجاع المعزَّز وقواعد المتجهات · RAG & Vector Databasesمتقدم 3 وحدات
ربط النموذج بمعرفتك أنت: التقطيع والتضمين والاسترجاع وتقييم الإجابات.
محاور المادة
- التضمينات وقواعد المتجهات
- التقطيع وإعادة الترتيب
- الاسترجاع الهجين
- الاستشهاد بالمصدر ومنع الهلوسة
- قياس جودة الاسترجاع
تُدرَّس في: سنتان
AI 303 التعلم المعزِّز · Reinforcement Learningمتقدم 3 وحدات
التعلم بالتجربة والمكافأة: من العمليات الماركوفية إلى التعلم المعزِّز العميق.
محاور المادة
- عمليات القرار الماركوفية
- التعلم بالفروق الزمنية
- الشبكات العميقة للقيمة والسياسة
- التعلّم من التفضيلات البشرية
- حدود التطبيق
تُدرَّس في: سنتان
AI 304 أمن الذكاء الاصطناعي والخصوصية · AI Security & Privacyمتقدم 3 وحدات
كيف تُهاجَم الأنظمة الذكية وكيف تُحمى: الحقن والتسميم واستخراج البيانات والدفاع المنهجي.
محاور المادة
- نموذج التهديدات للأنظمة الذكية
- حقن الأوامر والمخرجات الخطرة
- تسميم البيانات واستخراج النماذج
- الخصوصية وتقنيات حمايتها
- الدفاع المتعدد الطبقات
تُدرَّس في: سنتان
AI 305 تقييم النماذج وسلامتها · Evaluation & AI Safetyمتقدم 3 وحدات
كيف نعرف أن النموذج جيد وآمن؟ تصميم اختبارات ومعايير وتحليل الأعطال.
محاور المادة
- تصميم مجموعات التقييم
- التقييم بنموذج حكم وحدوده
- الاختبار العدائي
- تحليل الأعطال
- التقرير الصادق عن حدود النموذج
تُدرَّس في: سنتان
AI 306 الذكاء الاصطناعي واللغة العربية · Arabic NLP & Language Modelsمتقدم 3 وحدات
خصوصيات العربية في النمذجة: الصرف واللهجات والتشكيل والتقييم، وبناء أدوات عربية الجودة.
محاور المادة
- الصرف العربي والتقطيع
- اللهجات والفصحى
- مجموعات البيانات العربية وتقييمها
- التشكيل والتدقيق اللغوي الآلي
- مشروع عربي تطبيقي
تُدرَّس في: سنتان
AI 307 الأتمتة وسير العمل الذكي · Intelligent Automationمتقدم 3 وحدات
دمج النماذج في سير عمل المؤسسات: ما يُؤتمت وما يبقى للإنسان.
محاور المادة
- تحليل العمليات واختيار ما يُؤتمت
- ربط الأنظمة بالواجهات البرمجية
- الإنسان في الحلقة
- قياس العائد والمخاطر
- نموذج أولي لأتمتة حقيقية
تُدرَّس في: مادة اختيارية تُفتح عند اكتمال العدد
AI 308 الروبوتات والأنظمة المادية · Robotics & Embodied AIمتقدم 3 وحدات
مدخل الذكاء الاصطناعي إلى العالم المادي: الاستشعار والتحكم والمحاكاة.
محاور المادة
- المستشعرات والمحركات
- التحكم والتخطيط
- المحاكاة قبل التنفيذ
- الرؤية للروبوت
- السلامة المادية
تُدرَّس في: مادة اختيارية تُفتح عند اكتمال العدد
AI 309 حوكمة الذكاء الاصطناعي والامتثال · AI Governance & Complianceمتقدم 3 وحدات
الأطر التنظيمية والمؤسسية لتشغيل الذكاء الاصطناعي بمسؤولية: السياسات والمخاطر والتدقيق.
محاور المادة
- مبادئ الحوكمة وهياكلها
- إدارة المخاطر وتصنيفها
- الأنظمة الوطنية والإقليمية لحماية البيانات والذكاء الاصطناعي
- التوثيق والتدقيق
- سياسة مؤسسية نموذجية
تُدرَّس في: سنتان
AI 310 اقتصاديات الذكاء الاصطناعي وقيادة المنتجات · AI Economics & Product Leadershipمتقدم 3 وحدات
من النموذج إلى المنتج: القيمة والتكلفة والتسعير وبناء فريق ومنتج ذكي مستدام.
محاور المادة
- تحليل القيمة والتكلفة
- قرار البناء أو الشراء
- تصميم المنتج الذكي
- المقاييس والنمو
- عرض استثماري لمنتج ذكي
تُدرَّس في: سنتان
AI 390 مشروع التخرج · Capstone Projectمتقدم 4 وحدات
مشروع تخرج يقدّم حلًا متكاملًا لمشكلة حقيقية، بإشراف عضو هيئة تدريس، وتناقشه لجنة.
محاور المادة
- مقترح المشروع وخطة العمل
- البناء والتقييم الصارم
- التقرير الفني والأخلاقي
- المناقشة العلنية
تُدرَّس في: سنةسنتان
AI 401 مناهج البحث في الذكاء الاصطناعي · Research Methods in AIتخصصي 3 وحدات
قراءة الأوراق العلمية ونقدها وتصميم تجربة قابلة للتكرار وكتابة تقرير بحثي.
محاور المادة
- قراءة الأوراق العلمية
- صياغة السؤال والفرضية
- تصميم التجارب والمقارنة العادلة
- الكتابة العلمية
- النسبة إلى المصادر والأمانة العلمية
تُدرَّس في: سنتان
AI 402 مختبر الابتكار وريادة المنتجات الذكية · Innovation Labتخصصي 3 وحدات
فصل عمل في وحدة الابتكار: فكرة، ونموذج أولي، وتجربة مع مستخدمين، وعرض نهائي.
محاور المادة
- اكتشاف المشكلة
- النموذج الأولي السريع
- التجربة مع مستخدمين
- اقتصاديات الفكرة
- يوم العروض
تُدرَّس في: سنتان
AI 411 أنظمة تعلم الآلة في الإنتاج · Production ML Systemsتخصصي 3 وحدات
مسار هندسة تعلم الآلة: تصميم أنظمة كبيرة موثوقة، ومخازن الميزات، والمراقبة المتقدمة.
محاور المادة
- معمارية أنظمة تعلم الآلة
- مخازن الميزات ومسارات التدريب
- الاختبار والمراقبة المتقدمة
- التعلم المستمر
- دراسة حالة
تُدرَّس في: سنتان
AI 412 كفاءة الاستدلال وتحسين النماذج · Efficient Inference & Optimizationتخصصي 3 وحدات
تصغير النماذج وتسريعها وتقليل كلفتها دون خسارة مقبولة في الجودة.
محاور المادة
- التكميم والتقطير
- التسريع على العتاد
- التخزين المؤقت وتجميع الطلبات
- الموازنة بين الجودة والتكلفة
- قياس الأداء
تُدرَّس في: سنتان
AI 421 ضبط النماذج اللغوية وتقييمها · LLM Fine-Tuning & Evaluationتخصصي 3 وحدات
ضبط النماذج لمجال محدد بطرق فعّالة، وتقييم الضبط تقييمًا صارمًا.
محاور المادة
- الضبط الكامل والضبط الخفيف
- إعداد بيانات الضبط
- المحاذاة والتفضيلات
- التقييم المقارن
- النشر والمراقبة
تُدرَّس في: سنتان
AI 422 تصميم أنظمة الوكلاء المؤسسية · Enterprise Agent Systemsتخصصي 3 وحدات
وكلاء للمؤسسات: صلاحيات، تدقيق، تكامل، وتشغيل آمن على نطاق واسع.
محاور المادة
- معمارية وكلاء المؤسسات
- الصلاحيات والتدقيق
- التكامل مع الأنظمة القائمة
- الموثوقية والتكلفة
- مشروع وكيل مؤسسي
تُدرَّس في: سنتان
AI 431 الرؤية الحاسوبية المتقدمة · Advanced Computer Visionتخصصي 3 وحدات
نماذج الرؤية الحديثة والفيديو والرؤية ثلاثية الأبعاد.
محاور المادة
- نماذج المحوّلات للرؤية
- الفيديو والتتبع
- الرؤية ثلاثية الأبعاد
- النماذج التوليدية للصور
- مشروع تطبيقي
تُدرَّس في: سنتان
AI 432 الروبوتات الذكية · Intelligent Roboticsتخصصي 3 وحدات
دمج الرؤية والتخطيط والتعلم المعزِّز في روبوت يعمل في محاكاة ثم على عتاد.
محاور المادة
- التعلم للتحكم
- التخطيط والملاحة
- المحاكاة إلى الواقع
- السلامة
- مشروع روبوتي
تُدرَّس في: سنتان
AI 441 تدقيق النماذج وإدارة المخاطر · Model Auditing & Riskتخصصي 3 وحدات
تدقيق نظام ذكي فعلي: المخاطر والتحيزات والتوثيق وتقرير التدقيق.
محاور المادة
- منهجية التدقيق
- اختبارات العدالة والمتانة
- وثائق النموذج والبيانات
- تقرير تدقيق
- سياسة المعالجة
تُدرَّس في: سنتان
AI 442 أمن الأنظمة التوليدية · Securing Generative Systemsتخصصي 3 وحدات
الاختبار العدائي للأنظمة التوليدية وبناء الدفاعات الفعلية.
محاور المادة
- الفريق الأحمر للنماذج
- حماية الأوامر والأدوات
- حماية البيانات والمخرجات
- المراقبة والاستجابة
- مشروع دفاعي
تُدرَّس في: سنتان
AI 490 مشروع التخرج المتقدم · Advanced Graduation Projectتخصصي 6 وحدات
مشروع تخرج على مدى فصل كامل في أحد المسارات الأربعة، ببحث أو منتج، وتناقشه لجنة داخلية وخارجية.
محاور المادة
- مقترح موسّع ولجنة إشراف
- بناء وتقييم على مدى فصل
- تقرير بحثي أو تقني
- مناقشة علنية
تُدرَّس في: سنتان