أولاً: مادة مدخل الى الذكاء الاصطناعي:
- مفهوم الذكاء الاصطناعي
- تاريخ الذكاء الاصطناعي وتطوره
- أسس الذكاء الاصطناعي والمفاهيم الأساسية
- قدرات الذكاء الاصطناعي
- تقنيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاتها
- مستويات الذكاء الاصطناعي
- الأخلاقيات والقوانين في الذكاء الاصطناعي
- تطبيقات الذكاء الاصطناعي
- التحديات والفرص في مجال الذكاء الاصطناعي
- آفاق مستقبلية للذكاء الاصطناعي
- الذكاء الاصطناعي وتحديات الأمن السيبراني
ثانياً: مادة البرمجة والتحليل:
- مقدمة في لغات البرمجة
- المقدمات والبيئة التطويرية في لغة بايثون
- المتغيرات، الأنواع البيانية، والتحكم في التدفق في لغة بايثون
- تحليل البيانات باستخدام Pandas و NumPy
- التعامل مع البيانات باستخدام Pandas
- البرمجة الكينونية (Object-Oriented Programming) في بايثون
- الوراثة (Inheritance) وتعددية الشكل (Polymorphism) في بايثون
- التحليل الاستكشافي للبيانات (Exploratory Data Analysis - EDA)
- تقنيات التصور البياني للبيانات باستخدام Matplotlib وSeaborn
- مكتبة Seaborn
ثالثاً: مادة تعلم الآلة:
- مقدمة عن علم الآلة
- مشروع تعلم الآلة من البداية الى النهاية
- تقنيات التعلم الخاضعة للإشراف
- تقنيات التعلم غير الخاضعة للإشراف
- تطبيق عملي: التعلم الآلي باستخدام البايثون
رابعاً: مادة الروبوتات:
- الخط الزمني للروبوتـات
- اساسيات الروبوتات وانواعها
- الروبوتات والذكاء الاصطناعي
- تعلم الروبوتات آليا وتعلم الروبوتات العميق
- المعدات الموجودة في سانبوت
- النظم الخبيرة في الذكاء الاصطناعي
- الواقع الافتراضي VR و الواقع المعزز AR
- تطبيق عملي باستخدام Arduino
خامساً: مادة الخوارزميات وهياكل البيانات:
- مقدمة عن الخوارزميات
- أنواع الخوارزميات البرمجية
- تطبيقات الخوارزميات
- الخوارزميات والذكاء الاصطناعي
- تاريخ الخوارزميات
- العلاقة بين الخوارزميات وهياكل البيانات
- أركان الخوارزمية
- هياكل البيانات الأساسية
- طرق تمثيل الخوارزميات
- خوارزميات البحث والترتيب
- مجالات استخدام الخوارزميات
- خوارزمية البحث الثنائي Binary Search
- تحليل الخوارزميات
- خوارزميات الفرز Sorting Algorithms
سادساً: مادة البيانات الضخمة وإنترنت الأشياء:
- إنترنت الأشياء (IoT)
- مقدمة في البيانات الضخمة (Big Data)
- خصائص ومصادر البيانات الضخمة
- تقنيات معالجة البيانات الضخمة
- تطبيقات البيانات الضخمة
- التحديات والمخاطر
- المستقبل والاتجاهات الحديثة
سابعاً: مادة التعلم العميق:
- مقدمة إلى التعلم العميق
- الأساسيات النظرية للتعلم العميق
- أساسيات الشبكات العصبية الملتفة
- تطبيقات التعلم العميق
- التحديات والاتجاهات المستقبلية
- معالجة اللغة الطبيعية
ثامناً: مادة الرؤية الحاسوبية:
- مقدمة في الرؤية الحاسوبية
- معالجة الصور والتعرف على الأشياء
- استخدام مكتبات الرؤية الحاسوبية
تفاصيل الدبلومات | من هنا
للــحجز والتسجيل | من هنا
