الرئيسية / البرامج
البرامج الدراسية
أربعة برامج في الذكاء الاصطناعي، تبدأ جميعها بالأصول والبرمجة وتنتهي بمشروع.
مقارنة سريعة
اختر المدة التي تناسب وقتك وهدفك
| البرنامج | المدة | المواد | الوحدات | السعر المقترح | الشهادة |
|---|---|---|---|---|---|
| شهادة التأسيس في الذكاء الاصطناعي | ٣ أشهر | 5 | 13 | 490 $ | شهادة مهنية |
| دبلوم الذكاء الاصطناعي التطبيقي | ٦ أشهر | 9 | 26 | 890 $ | دبلوم مهني |
| الدبلوم المتقدم في هندسة الذكاء الاصطناعي | سنة دراسية | 15 | 45 | 1,590 $ | دبلوم متقدم |
| الدبلوم المتكامل في الذكاء الاصطناعي | سنتان | 28 | 87 | 2,790 $ | دبلوم متكامل |
تنبيه صريح: الأسعار مقترحة للدفعة الأولى وستُثبَّت قبل فتح الدفع. الشهادات الصادرة عن الكلية شهادات مهنية بسجل تحقق، وليست درجات أكاديمية (بكالوريوس أو ماجستير) معتمدة حكوميًا. اقرأ الوضع النظامي.
شهادة مهنية
شهادة التأسيس في الذكاء الاصطناعي
AI Foundations Certificate
أسرع طريق لتفهم الذكاء الاصطناعي وتكتب أول مشروع بنفسك، دون خلفية سابقة.
لمن؟ المبتدئ، وصاحب العمل، وطالب الثانوية الجادّ، ومن يريد دخول المجال.
بنهاية البرنامج ستكون قادرًا على أن:
- تفهم كيف يعمل الذكاء الاصطناعي وأين يُخطئ
- تكتب برامج بايثون بسيطة
- تستخدم النماذج اللغوية بدقة وتتحقق من مخرجاتها
- تنفّذ مشروعًا صغيرًا وتعرضه
٣ أشهر
| النظام | فصل واحد (١٢ أسبوعًا) |
| عدد المواد | 5 |
| مجموع الوحدات | 13 وحدة |
| الدراسة | عن بُعد: جلسات مباشرة ومعمل سحابي ومساعد رقمي |
| الدفعات | يناير · مايو · سبتمبر ٢٠٢٧ |
| السعر المقترح | 490 $ للبرنامج كاملًا |
شروط القبول
- عمر ١٨ سنة فأكثر
- قراءة أساسية بالإنجليزية
- حاسوب واتصال بالإنترنت
- لا تُشترط خلفية في البرمجة
الخطة الدراسية
الفصل الأول
| الرمز | المادة | الوحدات |
|---|---|---|
| AI 101 | أصول الذكاء الاصطناعي Foundations of AI | 3 |
| AI 102 | برمجة بايثون للذكاء الاصطناعي Python for AI | 3 |
| AI 106 | هندسة الأوامر والعمل مع النماذج اللغوية Prompt Engineering & Working with LLMs | 3 |
| AI 107 | أخلاقيات الذكاء الاصطناعي وقيم الاستخدام AI Ethics & Responsible Use | 2 |
| AI 190 | مشروع التأسيس المصغّر Foundations Mini-Project | 2 |
دبلوم مهني
دبلوم الذكاء الاصطناعي التطبيقي
Applied AI Diploma
من الأساس إلى بناء نموذج تعلم آلة وتطبيق على نموذج لغوي، ومشروع يُنشر.
لمن؟ من يريد وظيفة تطبيقية في الذكاء الاصطناعي أو تحليل البيانات في وقت قصير.
بنهاية البرنامج ستكون قادرًا على أن:
- تبني نماذج تعلم آلة وتقيّمها
- تبني تطبيقًا على نموذج لغوي
- تحلل البيانات وتعرضها بصدق
- تنفّذ مشروعًا تطبيقيًا بفريق
٦ أشهر
| النظام | فصلان (٢٤ أسبوعًا) |
| عدد المواد | 9 |
| مجموع الوحدات | 26 وحدة |
| الدراسة | عن بُعد: جلسات مباشرة ومعمل سحابي ومساعد رقمي |
| الدفعات | يناير · مايو · سبتمبر ٢٠٢٧ |
| السعر المقترح | 890 $ للبرنامج كاملًا |
شروط القبول
- عمر ١٨ سنة فأكثر
- شهادة الثانوية أو ما يعادلها
- قراءة جيدة بالإنجليزية التقنية
- اختبار تحديد المستوى (غير إقصائي)
الخطة الدراسية
الفصل الأول
| الرمز | المادة | الوحدات |
|---|---|---|
| AI 101 | أصول الذكاء الاصطناعي Foundations of AI | 3 |
| AI 102 | برمجة بايثون للذكاء الاصطناعي Python for AI | 3 |
| AI 103 | رياضيات الذكاء الاصطناعي Mathematics for AI | 3 |
| AI 106 | هندسة الأوامر والعمل مع النماذج اللغوية Prompt Engineering & Working with LLMs | 3 |
| AI 107 | أخلاقيات الذكاء الاصطناعي وقيم الاستخدام AI Ethics & Responsible Use | 2 |
الفصل الثاني
| الرمز | المادة | الوحدات |
|---|---|---|
| AI 201 | تعلم الآلة Machine Learning | 3 |
| AI 205 | النماذج اللغوية الكبيرة والذكاء التوليدي LLMs & Generative AI | 3 |
| AI 206 | تحليل البيانات وتصورها Data Analysis & Visualization | 3 |
| AI 290 | مشروع تطبيقي Applied Project | 3 |
دبلوم متقدم
الدبلوم المتقدم في هندسة الذكاء الاصطناعي
Advanced Diploma in AI Engineering
تأهيل هندسي كامل: برمجة ورياضيات وتعلم عميق ونماذج لغوية ووكلاء، ومشروع تخرج.
لمن؟ من يريد أن يعمل مهندسًا في الذكاء الاصطناعي أو يؤسس منتجًا ذكيًا.
بنهاية البرنامج ستكون قادرًا على أن:
- تبني وتدرّب نماذج تعلم عميق
- تنشر النماذج وتراقبها
- تبني وكلاء وأنظمة استرجاع
- تنجز مشروع تخرج متكامل بإشراف
سنة دراسية
| النظام | ٣ فصول (٤٨ أسبوعًا) |
| عدد المواد | 15 |
| مجموع الوحدات | 45 وحدة |
| الدراسة | عن بُعد: جلسات مباشرة ومعمل سحابي ومساعد رقمي |
| الدفعات | يناير · مايو · سبتمبر ٢٠٢٧ |
| السعر المقترح | 1,590 $ للبرنامج كاملًا |
شروط القبول
- عمر ١٨ سنة فأكثر
- شهادة الثانوية أو ما يعادلها
- إنجليزية تقنية جيدة
- اختبار تحديد المستوى في الرياضيات والبرمجة
الخطة الدراسية
الفصل الأول
| الرمز | المادة | الوحدات |
|---|---|---|
| AI 101 | أصول الذكاء الاصطناعي Foundations of AI | 3 |
| AI 102 | برمجة بايثون للذكاء الاصطناعي Python for AI | 3 |
| AI 103 | رياضيات الذكاء الاصطناعي Mathematics for AI | 3 |
| AI 104 | الاحتمالات والإحصاء للذكاء الاصطناعي Probability & Statistics for AI | 3 |
| AI 107 | أخلاقيات الذكاء الاصطناعي وقيم الاستخدام AI Ethics & Responsible Use | 2 |
الفصل الثاني
| الرمز | المادة | الوحدات |
|---|---|---|
| AI 105 | هندسة البيانات وقواعدها Data Engineering & SQL | 3 |
| AI 106 | هندسة الأوامر والعمل مع النماذج اللغوية Prompt Engineering & Working with LLMs | 3 |
| AI 201 | تعلم الآلة Machine Learning | 3 |
| AI 202 | التعلم العميق Deep Learning | 3 |
| AI 206 | تحليل البيانات وتصورها Data Analysis & Visualization | 3 |
الفصل الثالث
| الرمز | المادة | الوحدات |
|---|---|---|
| AI 203 | معالجة اللغة الطبيعية Natural Language Processing | 3 |
| AI 205 | النماذج اللغوية الكبيرة والذكاء التوليدي LLMs & Generative AI | 3 |
| AI 207 | نشر النماذج وتشغيلها (MLOps) MLOps & Model Deployment | 3 |
| AI 301 | وكلاء الذكاء الاصطناعي والأنظمة متعددة الوكلاء AI Agents & Multi-Agent Systems | 3 |
| AI 390 | مشروع التخرج Capstone Project | 4 |
دبلوم متكامل
الدبلوم المتكامل في الذكاء الاصطناعي
Integrated Diploma in AI
أشمل برامج الكلية: سنة هندسية، وسنة تخصص وبحث وابتكار في أحد أربعة مسارات.
لمن؟ من يريد التعمق والتخصص، أو الدخول إلى البحث والابتكار.
بنهاية البرنامج ستكون قادرًا على أن:
- تتقن البناء الهندسي للنماذج
- تتخصص في مسار من أربعة
- تُجري بحثًا صغيرًا بمنهجية علمية
- تبني منتجًا في وحدة الابتكار
- تنجز مشروع تخرج متقدمًا تناقشه لجنة
سنتان
| النظام | ٦ فصول (٩٦ أسبوعًا) |
| عدد المواد | 28 |
| مجموع الوحدات | 87 وحدة |
| الدراسة | عن بُعد: جلسات مباشرة ومعمل سحابي ومساعد رقمي |
| الدفعات | يناير · مايو · سبتمبر ٢٠٢٧ |
| السعر المقترح | 2,790 $ للبرنامج كاملًا |
شروط القبول
- عمر ١٨ سنة فأكثر
- شهادة الثانوية أو ما يعادلها
- إنجليزية تقنية جيدة
- اختبار تحديد المستوى ومقابلة قصيرة
الخطة الدراسية
السنة الأولى — الفصل الأول
| الرمز | المادة | الوحدات |
|---|---|---|
| AI 101 | أصول الذكاء الاصطناعي Foundations of AI | 3 |
| AI 102 | برمجة بايثون للذكاء الاصطناعي Python for AI | 3 |
| AI 103 | رياضيات الذكاء الاصطناعي Mathematics for AI | 3 |
| AI 104 | الاحتمالات والإحصاء للذكاء الاصطناعي Probability & Statistics for AI | 3 |
| AI 107 | أخلاقيات الذكاء الاصطناعي وقيم الاستخدام AI Ethics & Responsible Use | 2 |
السنة الأولى — الفصل الثاني
| الرمز | المادة | الوحدات |
|---|---|---|
| AI 105 | هندسة البيانات وقواعدها Data Engineering & SQL | 3 |
| AI 106 | هندسة الأوامر والعمل مع النماذج اللغوية Prompt Engineering & Working with LLMs | 3 |
| AI 201 | تعلم الآلة Machine Learning | 3 |
| AI 202 | التعلم العميق Deep Learning | 3 |
| AI 206 | تحليل البيانات وتصورها Data Analysis & Visualization | 3 |
السنة الأولى — الفصل الثالث
| الرمز | المادة | الوحدات |
|---|---|---|
| AI 203 | معالجة اللغة الطبيعية Natural Language Processing | 3 |
| AI 205 | النماذج اللغوية الكبيرة والذكاء التوليدي LLMs & Generative AI | 3 |
| AI 207 | نشر النماذج وتشغيلها (MLOps) MLOps & Model Deployment | 3 |
| AI 301 | وكلاء الذكاء الاصطناعي والأنظمة متعددة الوكلاء AI Agents & Multi-Agent Systems | 3 |
| AI 390 | مشروع التخرج Capstone Project | 4 |
السنة الثانية — الفصل الرابع
| الرمز | المادة | الوحدات |
|---|---|---|
| AI 204 | الرؤية الحاسوبية Computer Vision | 3 |
| AI 302 | الاسترجاع المعزَّز وقواعد المتجهات RAG & Vector Databases | 3 |
| AI 304 | أمن الذكاء الاصطناعي والخصوصية AI Security & Privacy | 3 |
| AI 306 | الذكاء الاصطناعي واللغة العربية Arabic NLP & Language Models | 3 |
| AI 401 | مناهج البحث في الذكاء الاصطناعي Research Methods in AI | 3 |
السنة الثانية — الفصل الخامس
| الرمز | المادة | الوحدات |
|---|---|---|
| AI 305 | تقييم النماذج وسلامتها Evaluation & AI Safety | 3 |
| AI 309 | حوكمة الذكاء الاصطناعي والامتثال AI Governance & Compliance | 3 |
| AI 402 | مختبر الابتكار وريادة المنتجات الذكية Innovation Lab | 3 |
| مادتا المسار (٢) | ||
السنة الثانية — الفصل السادس
| الرمز | المادة | الوحدات |
|---|---|---|
| AI 303 | التعلم المعزِّز Reinforcement Learning | 3 |
| AI 310 | اقتصاديات الذكاء الاصطناعي وقيادة المنتجات AI Economics & Product Leadership | 3 |
| AI 490 | مشروع التخرج المتقدم Advanced Graduation Project | 6 |
مسارات التخصص في السنة الثانية (تختار واحدًا)
المسار A: هندسة تعلم الآلة
ML Engineering
لمن يريد بناء أنظمة ذكاء اصطناعي تعمل في الإنتاج بثبات وكفاءة.
- AI 411 أنظمة تعلم الآلة في الإنتاج
- AI 412 كفاءة الاستدلال وتحسين النماذج
المسار B: النماذج اللغوية والوكلاء
LLMs & Agents
لمن يريد صناعة منتجات ووكلاء قائمة على النماذج اللغوية.
- AI 421 ضبط النماذج اللغوية وتقييمها
- AI 422 تصميم أنظمة الوكلاء المؤسسية
المسار C: الرؤية والروبوتات
Vision & Robotics
لمن يريد أن يرى الآلة العالم ويتحرك فيه.
- AI 431 الرؤية الحاسوبية المتقدمة
- AI 432 الروبوتات الذكية
المسار D: الحوكمة والأمن
Governance & Security
لمن يريد أن يجعل الأنظمة الذكية آمنة ومسؤولة وقابلة للتدقيق.
- AI 441 تدقيق النماذج وإدارة المخاطر
- AI 442 أمن الأنظمة التوليدية