وصف المواد التي تطرح في برنامج علم البيانات و الذكاء الاصطناعي

 

 

 

وصف المواد التي تطرح في برنامج علم البيانات و الذكاء الاصطناعي

 

 

رقم المادة	اسم المادة ووصفها
0615343	اسم المساق:  تعلم الآلة يهدف مساق تعلم الآلة إلى تزويد الطلبة بفهم شامل للمبادئ الأساسية والتقنيات الشائعة في تعلم الآلة، حيث يجمع بين المفاهيم النظرية وبعض التطبيقات العملية. يتناول المساق موضوعات مثل الانحدار، التصنيف، التجميع، والتعلم المعزز. كما يشمل تدريبات عملية باستخدام مكتبات برمجية شائعة لتطبيق الخوارزميات والنماذج. المتطلب السابق: الذكاء الاصطناعي 0612342
0615201	اسم المساق:  برمجة علوم البيانات و الذكاء الاصطناعي   -       يتم تدريب الطلبة على استخدام أدوات البرمجة الحديثة مثل Python ومكتباتها المتخصصة، بالإضافة إلى منصات الحوسبة السحابية. بنهاية المساق، سيكون الطالب قادرًا على تصميم نماذج ذكية وتطبيقها لحل مشكلات واقعية في بيئات عمل مختلفة. كما يتعرف الطالب في هذا المساق على الأسس النظرية والعملية لمعالجة البيانات واستخدام الخوارزميات المتقدمة لاستخراج الأنماط والمعرفة. يشمل المحتوى موضوعات متعددة مثل الإحصاء و التعلم الآلي. -       عدد الساعات المعتمدة لهذه المادة هو 2 ساعة نظرية معتمدة .   المتطلب السابق: مختبر لغة برمجة (2)  118342
0615204	اسم المساق: مختبر  برمجة علوم البيانات و الذكاء الاصطناعي   يهدف مختبر برمجة علوم البيانات والذكاء الاصطناعي إلى تمكين الطلبة من التطبيق العملي للمفاهيم البرمجية الأساسية والمتقدمة المستخدمة في تحليل البيانات وبناء النماذج الذكية. يشمل المختبر تنفيذ تمارين وتطبيقات عملية باستخدام لغات وأدوات برمجية مناسبة، مثل Python ومكتبات علم البيانات والتعلم الآلي. ويركّز المختبر على معالجة البيانات، وتحليلها، وبناء النماذج الأولية، وتقييم نتائجها، بما يعزز مهارات الطلبة في حل المشكلات البرمجية وتطبيق مفاهيم علم البيانات والذكاء الاصطناعي في سياقات عملية.   تبلغ عدد الساعات المعتمدة للمختبر ساعة عملية معتمدة واحدة تُقدَّم في مختبر مخصص للمادة، وتُعادل ساعتين فعليتين (2 Contact Hours).     المتطلب السابق: برمجة علوم البيانات و الذكاء الاصطناعي  0615118
0202100	مهارات اللغة الإنجليزية في تكنولوجيا المعلوماتEnglish for Information Technology                               يُعد هذا المساق مادة متخصصة تهدف إلى تطوير كفاءة الطلاب في استخدام اللغة الإنجليزية في مجال تكنولوجيا المعلومات والاتصالات (ICT). يركز المساق على المصطلحات الفنية، وهياكل اللغة، ومهارات التواصل الأساسية اللازمة في بيئات العمل التقنية العالمية المتطلب سابق: 0202099
0615344	اسم المساق:  معالجة اللغات الطبيعية يركز هذا المساق على التعريف النظري والمنهجي لأشهر وأحدث الأساليب والأدوات في معالجة اللغات الطبيعية، مع التركيز على تطبيقاتها في لغة البرمجة بايثون. يتعلم الطلبة تنفيذ التحليل النصي واللغوي، واستكشاف أساليب المعالجة الرقمية الحديثة، إضافةً إلى موضوعات مثل معالجة النصوص، تحليل المشاعر، الترجمة الآلية، التعرف على الكيانات المسماة، وأساليب التعلم العميق لمعالجة اللغات الطبيعية. المتطلب السابق: الذكاء الاصطناعي 0612342
0615431	اسم المساق: الحوسبة السحابية يقدم هذا المساق نظرة شاملة على الحوسبة السحابية واستخدامها في البحث العلمي وتطوير التطبيقات التجارية. يتناول البنية التحتية السحابية، البرمجيات، البرمجة الموزعة، وتقنيات التخزين الموزع، بالإضافة إلى التعرف على أطر وأدوات مثل Mahout وPig وHive. المساق قائم على المشاريع، ويكسب الطلبة مهارات التصميم والتنفيذ والاختبار والتوثيق. المتطلب السابق: مقدمة في شبكات الحاسوب  0612332
0615432	اسم المساق: تنقيب البيانات يتناول هذا المساق المفاهيم والأساليب والتطبيقات المتعلقة بتنقيب البيانات، مثل التصنيف، التجميع، استخراج قواعد الارتباط، واكتشاف الشذوذ. يشمل المعالجة المسبقة للبيانات، اختيار الميزات، تقييم النماذج، واستخدام أدوات تنقيب البيانات، مع التركيز على التطبيقات الواقعية في مجالات مثل الأعمال، الرعاية الصحية، والعلوم الاجتماعية، إضافة إلى مناقشة الجوانب الأخلاقية.   المتطلب السابق: أنظمة قواعد البيانات  0613313
0615433	اسم المساق: إنترنت الأشياء يعرّف هذا المساق الطلبة بمبادئ وتصميم وتطبيقات إنترنت الأشياء، بما في ذلك الأجهزة، الحساسات، وبروتوكولات الاتصال، بالإضافة إلى جمع البيانات، الربط الشبكي، والتكامل السحابي. يركز المساق على الجوانب العملية، وتحليل البيانات، وتطوير حلول إنترنت الأشياء، ومناقشة القضايا الأمنية والأخلاقية.   المتطلب السابق: مقدمة في شبكات الحاسوب  0615332
0615441	اسم المساق: ذكاء الأعمال يستكشف المساق تكامل الذكاء الاصطناعي مع ذكاء الأعمال لتعزيز اتخاذ القرار والتخطيط الاستراتيجي. يتناول تحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي، النمذجة التنبؤية، معالجة اللغات الطبيعية، والرؤى التلقائية. يتعلم الطلبة تصميم لوحات معلومات ذكية وتقديم توصيات عملية لمشكلات الأعمال الواقعية. المتطلب السابق: هندسة البيانات 0615331
0615442	اسم المساق: نمذجة البيانات والمحاكاة يقدم هذا المساق مفاهيم وأساليب نمذجة البيانات والمحاكاة، بما في ذلك إنشاء النماذج، التحقق منها، وتحليلها، مع تقنيات المحاكاة مثل المحاكاة القائمة على الوكلاء، المحاكاة الحدثية، وديناميكا النظم، باستخدام البرمجيات لحل المشكلات الواقعية. المتطلب السابق: هندسة البيانات 0615331
0615334	اسم المساق: الحوسبة عالية الأداء والبيانات الضخمة يستعرض هذا المساق مبادئ وممارسات الحوسبة عالية الأداء ومعالجة البيانات الضخمة، بما يشمل الحوسبة المتوازية، الأنظمة الموزعة، وتقنيات البيانات الضخمة، مع التركيز على حل المشكلات المعقدة واستخلاص الرؤى من مجموعات البيانات الكبيرة.   المتطلب السابق: هندسة البيانات 0615331
0615205	اسم المساق:  أساسيات علم البيانات   تهدف هذه المادة إلى تعريف الطلبة بالمفاهيم الأساسية لعلم البيانات ودوره في دعم اتخاذ القرار، من خلال التركيز على دورة حياة البيانات بدءًا من جمعها وتنظيفها وتنظيمها، وصولًا إلى تحليلها واستكشافها واستخلاص المعرفة منها. تتناول المادة أساسيات الإحصاء الوصفي، وتمثيل البيانات بصريًا، ومقدمة في التعلم الآلي، مع ربط المفاهيم النظرية بتطبيقات عملية في مجالات متعددة. كما يركّز المساق على تعليم البرمجة باستخدام لغة Python 3 باعتبارها أداة أساسية في علم البيانات، حيث يشمل أنواع البيانات، والدوال، والتحكم في تدفق البرنامج، والبرمجة الكائنية، والتعامل مع الملفات، وإدارة الوقت والتاريخ، إضافة إلى استخدام المكتبات البرمجية الأساسية والمتقدمة ذات الصلة بعلم البيانات. ويهدف المساق إلى تنمية مهارات الطلبة في تحليل البيانات، وفهم الأنماط، وبناء حلول عملية قائمة على البيانات.   المتطلب السابق:  برمجة علوم البيانات والذكاء الاصطناعي   0612201
0615206	اسم المساق:  مختبر أساسيات علم البيانات   يهدف المختبر إلى تمكين الطلبة من التطبيق العملي لمفاهيم أساسيات علم البيانات باستخدام أدوات وبرمجيات مناسبة، مع التركيز على لغة Python. يشمل المختبر تنفيذ تمارين عملية على معالجة البيانات، وتنظيفها، وتحليلها، وتمثيلها بصريًا، بما يعزز مهارات الطلبة في التعامل مع البيانات واستخلاص النتائج لدعم اتخاذ القرار.   تبلغ عدد الساعات المعتمدة للمختبر ساعة عملية معتمدة واحدة تُقدَّم في مختبر مخصص للمادة، وتُعادل ساعتين فعليتين (2 Contact Hours).   المتطلب السابق:  اساسيات علم البيانات   0615205
0615390	اسم المساق: التدريب الميداني   يتألـف التدريب الميداني مـن (8) أسابيـع بعد إنهـاء (90) ساعـة معتمدة وفقـاً لتعليمـات التدريـب الميدانـي . يهدف التدريب إلى تمكين الطلبة من تطبيق معارفهم الأكاديمية في بيئة عمل حقيقية، وتعزيز مهاراتهم العملية والمهنية، وربط الجوانب النظرية بالتطبيق العملي بما يتوافق مع متطلبات سوق العمل. ومن خلال هذا التدريب الخاضع للإشراف، تتاح للطلبة فرصة استكشاف المسارات الوظيفية المحتملة في مجالات علم البيانات والذكاء الاصطناعي، وتقييم توجهاتهم المهنية، وتنمية مهارات تخصصية مرتبطة بمجال دراستهم.   المتطلب السابق: إكمال 90 ساعة معتمدة
0615207	اسم المساق: هندسة البيانات   يركّز مساق هندسة البيانات على تصميم وبناء وإدارة أنظمة البيانات الضخمة، بدءًا من جمع البيانات من مصادر متعددة، مرورًا بتنظيفها ومعالجتها وتخزينها، وصولًا إلى إتاحتها للتحليل ودعم اتخاذ القرار. يتناول المساق مفاهيم أساسية مثل قواعد البيانات، مستودعات البيانات، وخطوط نقل البيانات (Data Pipelines)، إضافةً إلى تقنيات معالجة البيانات الضخمة. كما يتضمن تطبيق تقنيات تحليل البيانات المتقدمة مثل تحليل المكونات الرئيسية (PCA) لتقليل الأبعاد، واستخدام لغة بايثون ومكتباتها الشائعة مثل NumPy وPandas وMatplotlib وNLTK وSpaCy. يركّز المساق على الجوانب العملية وتنفيذ مشاريع متكاملة تعكس أفضل الممارسات المتبعة في بيئات العمل الحديثة.   المتطلب السابق:  برمجة علوم البيانات والذكاء الاصطناعي   0612201
0615208	اسم المساق:مختبر هندسة البيانات   يهدف مختبر هندسة البيانات إلى التطبيق العملي للمفاهيم النظرية لمساق هندسة البيانات، حيث يتدرب الطلبة على جمع البيانات من مصادر مختلفة، وتنظيفها ومعالجتها وتخزينها باستخدام لغة بايثون ومكتباتها مثل NumPy وPandas وMatplotlib، إضافة إلى التعامل مع البيانات النصية باستخدام NLTK وSpaCy. كما يشمل المختبر تنفيذ تقنيات تحليل البيانات المتقدمة مثل تحليل المكونات الرئيسية (PCA)، وبناء خطوط نقل البيانات (Data Pipelines)، وتصميم قواعد ومستودعات البيانات. يركّز المختبر على تنفيذ تمارين ومشاريع عملية تعزز مهارات الطلبة في التعامل مع البيانات الواقعية وتطبيق أفضل الممارسات في بيئات العمل الحديثة.   المتطلب السابق:  برمجة علوم البيانات والذكاء الاصطناعي   0612201
0615345	اسم المساق: الشبكات العصبية والتعلم العميق   يقدم هذا المساق مقدمة شاملة في التعلم العميق، بما في ذلك الشبكات العصبية، تقنيات التحسين، ورؤية الحاسوب، مع تطبيقات عملية باستخدام أطر عمل حديثة. المتطلب السابق: الذكاء الاصطناعي 0612342
0615490	اسم المساق: مشروع التخرج – علوم البيانات والذكاء الاصطناعي   ينفّذ الطلبة مشروع تخرج تطبيقيًا أو بحثيًا في مجال علم البيانات والذكاء الاصطناعي لمعالجة مشكلة واقعية، وذلك تحت إشراف أكاديمي. يشمل المشروع مراحل تحديد المشكلة، تحليل البيانات، تصميم وبناء النماذج الذكية، التنفيذ، والتقييم. يهدف المشروع إلى توظيف المعارف والمهارات المكتسبة خلال الدراسة في تطوير حلول ذكية قابلة للتطبيق. وفي نهاية الفصل، يقدّم الطلبة تقريرًا نهائيًا وعرضًا للمشروع أمام لجنة مختصة.   المتطلب السابق: إكمال 90 ساعة معتمدة
0615491	اسم المساق: موضوعات خاصة في علوم البيانات والذكاء الاصطناعي يقدم هذا المساق معارف متقدمة حول أحدث البحوث والتقنيات والاتجاهات في المجال، وتتغير موضوعاته بناءً على التطورات الحديثة. المتطلب السابق: موافقة القسم

 

 

 

طبيعة تدريس مواد برنامج علم البيانات و الذكاء الاصطناعي

 

 

رقم المادة	اسم المادة	مكانها	طبيعة تدريس المادة
0615201	برمجة علوم البيانات و الذكاء الاصطناعي	مختبر	مدمج
0615202	اساسيات علم البيانات	مختبر	مدمج
0615203	هندسة البيانات	مختبر	مدمج
0615343	التعلم الالي *	مختبر	مدمج
0615344	معالجة اللغات الطبيعية	مختبر	مدمج
0615345	الشبكات العصبية و التعلم العميق	قاعة محوسبة	مدمج
0615431	الحوسبة السحابية	قاعة محوسبة	وجاهي
0615432	تنقيب البيانات	قاعة محوسبة	وجاهي
0615433	انترنت الأشياء	مختبر	وجاهي
0615434	الحوسبة عالية الاداء و البيانات الضخمة	قاعة محوسبة	وجاهي
0615323	الابصار الحاسوبي	قاعة محوسبة	وجاهي
0615354	الروبوتات المتنقلة الحديثة	مختبر	وجاهي
0615441	ذكاء الاعمال	قاعة محوسبة	وجاهي
0615442	نمذجة و محاكاة البيانات	قاعة محوسبة	وجاهي
0615491	موضوعات خاصة في البيانات و الذكاء الاصطناعي *	مختبر	وجاهي
0615490	مشروع تخرج – علم البيانات و الذكاء الاصطناعي *	-	وجاهي

 

 

 

 

المساقات العملية ووصف المواد لبرنامج علم البيانات والذكاء الاصطناعي

 

تم تعديل الخطط الدراسية ووصف المساقات لجميع برامج البكالوريوس في كلية تكنولوجيا المعلومات، بحيث أصبحت نسبة الساعات المعتمدة المخصصة للمختبرات، والتدريب الميداني، ومشاريع التخرج تتجاوز (15%) من إجمالي الساعات المعتمدة لمواد التخصص الإجباري.
ويهدف هذا التعديل إلى تعزيز الجانب العملي والتطبيقي، وربط المعرفة النظرية بالتطبيق، بما يسهم في تطوير مهارات الطلبة العملية وتأهيلهم لمتطلبات سوق العمل.

 

وقد تم نشر الخطط الدراسية على صفحة الا قسام - الموقع الالكتروني للجامعة.

https://ahu.edu.jo/ar-college-301

 

رقم المادة	اسم المادة ووصفها
0612118	مختبر لغة برمجة (2)                                      Programming Language Lab (2)                                يهدف مختبر برمجة (2) إلى التطبيق العملي لمفاهيم البرمجة المتقدمة بلغة C++ التي يتم دراستها في مقرر برمجة 2، من خلال تنفيذ تمارين وبرامج عملية داخل المختبر. يركز المختبر على تنمية مهارات الطلاب في كتابة وتصحيح وتشغيل البرامج باستخدام المصفوفات أحادية ومتعددة الأبعاد، والدوال بمختلف أنواعها، بما في ذلك تمرير القيم بالتمرير بالقيمة والتمرير بالمرجع، والتعامل مع النصوص (Strings) والمؤشرات (Pointers)، بالإضافة إلى تطبيقات عملية على التراكيب (Structures). كما يهدف المختبر إلى تعزيز قدرات الطلاب على تحليل المشكلات البرمجية، وتصميم حلول فعّالة، وتحسين جودة الكود البرمجي، والعمل على مشاريع وبرامج تطبيقية تعكس الاستخدام العملي لمفاهيم البرمجة المتقدمة بلغة C++. تبلغ عدد الساعات المعتمدة للمختبر ساعة عملية معتمدة واحدة تُقدَّم في مختبر مخصص للمادة، وتُعادل ساعتين فعليتين (2 Contact Hours). متطلب سابق: (0612112)  (0612117)
0612215	مختبر البرمجة الشيئية (1)                                                (1) Object Oriented Programming Lab يهدف مختبر برمجة شيئية (1) إلى تمكين الطلاب من التطبيق العملي لمفاهيم البرمجة الكينونية (Object-Oriented Programming) التي يتم تناولها في المقرر النظري، وذلك من خلال تنفيذ تمارين وبرامج عملية باستخدام لغة C++. يركز المختبر على تصميم وبناء الفئات (Classes) والكائنات (Objects)، وتطبيق مفاهيم التغليف (Encapsulation)، والوراثة (Inheritance)، وتعدد الأشكال (Polymorphism)، والتجريد (Abstraction) بصورة عملية. كما يتضمن المختبر تدريب الطلاب على استخدام المُنشئات (Constructors) والمُهدمات (Destructors)، والتعامل مع علاقات الكائنات، وتطبيق مبادئ إعادة استخدام الكود وأفضل الممارسات في البرمجة الشيئية. يهدف المختبر إلى تعزيز مهارات الطلاب في تحليل المشكلات، وتصميم الحلول البرمجية الكينونية، وتصحيح الأخطاء البرمجية، وبناء تطبيقات عملية مرنة وقابلة للتطوير. تبلغ عدد الساعات المعتمدة للمختبر ساعة عملية معتمدة واحدة تُقدَّم في مختبر مخصص للمادة، وتُعادل ساعتين فعليتين (2 Contact Hours). متطلب سابق:  (0612118)   (0612214)
0612204	مختبر برمجة علوم البيانات والذكاء الاصطناعيData Science and Artificial Intelligence Programming  Lab يهدف مختبر برمجة علوم البيانات والذكاء الاصطناعي إلى تمكين الطلبة من التطبيق العملي للمفاهيم البرمجية الأساسية والمتقدمة المستخدمة في تحليل البيانات وبناء النماذج الذكية. يشمل المختبر تنفيذ تمارين وتطبيقات عملية باستخدام لغات وأدوات برمجية مناسبة، مثل Python ومكتبات علم البيانات والتعلم الآلي. ويركّز المختبر على معالجة البيانات، وتحليلها، وبناء النماذج الأولية، وتقييم نتائجها، بما يعزز مهارات الطلبة في حل المشكلات البرمجية وتطبيق مفاهيم علم البيانات والذكاء الاصطناعي في سياقات عملية.   تبلغ عدد الساعات المعتمدة للمختبر ساعة عملية معتمدة واحدة تُقدَّم في مختبر مخصص للمادة، وتُعادل ساعتين فعليتين (2 Contact Hours).متطلب سابق:  (0612118)
0612205	مختبر أساسيات علم البياناتData Science Lab يهدف المختبر إلى تمكين الطلبة من التطبيق العملي لمفاهيم أساسيات علم البيانات باستخدام أدوات وبرمجيات مناسبة، مع التركيز على لغة Python. يشمل المختبر تنفيذ تمارين عملية على معالجة البيانات، وتنظيفها، وتحليلها، وتمثيلها بصريًا، بما يعزز مهارات الطلبة في التعامل مع البيانات واستخلاص النتائج لدعم اتخاذ القرار.   تبلغ عدد الساعات المعتمدة للمختبر ساعة عملية معتمدة واحدة تُقدَّم في مختبر مخصص للمادة، وتُعادل ساعتين فعليتين (2 Contact Hours).   متطلب سابق: (0612201  )
0615208	مختبر هندسة البياناتData Engineering  Lab يهدف مختبر هندسة البيانات إلى التطبيق العملي للمفاهيم النظرية لمساق هندسة البيانات، حيث يتدرب الطلبة على جمع البيانات من مصادر مختلفة، وتنظيفها ومعالجتها وتخزينها باستخدام لغة بايثون ومكتباتها مثل NumPy وPandas وMatplotlib، إضافة إلى التعامل مع البيانات النصية باستخدام NLTK وSpaCy. كما يشمل المختبر تنفيذ تقنيات تحليل البيانات المتقدمة مثل تحليل المكونات الرئيسية (PCA)، وبناء خطوط نقل البيانات (Data Pipelines)، وتصميم قواعد ومستودعات البيانات. يركّز المختبر على تنفيذ تمارين ومشاريع عملية تعزز مهارات الطلبة في التعامل مع البيانات الواقعية وتطبيق أفضل الممارسات في بيئات العمل الحديثة.   تبلغ عدد الساعات المعتمدة للمختبر ساعة عملية معتمدة واحدة تُقدَّم في مختبر مخصص للمادة، وتُعادل ساعتين فعليتين (2 Contact Hours).  متطلب سابق: (0615207  )
رقم المادة	اسم المادة ووصفها

 

0615390

التدريب الميداني       Field Training                                                                                                            يتألـف التدريب الميداني مـن (8) أسابيـع بعد إنهـاء (90) ساعـة معتمدة وفقـاً لتعليمـات التدريـب الميدانـي . يهدف التدريب إلى تمكين الطلبة من تطبيق معارفهم الأكاديمية في بيئة عمل حقيقية، وتعزيز مهاراتهم العملية والمهنية، وربط الجوانب النظرية بالتطبيق العملي بما يتوافق مع متطلبات سوق العمل. ومن خلال هذا التدريب الخاضع للإشراف، تتاح للطلبة فرصة استكشاف المسارات الوظيفية المحتملة في مجالات علم البيانات والذكاء الاصطناعي، وتقييم توجهاتهم المهنية، وتنمية مهارات تخصصية مرتبطة بمجال دراستهم.   تبلغ عدد الساعات المعتمدة للتدريب الميداني 3 ساعات  معتمدة متطلب سابق: ( إنهاء 90 س.م.)

 

رقم المادة

اسم المادة ووصفها

0615490

مشروع تخرج –علم البيانات والذكاء الاصطناعي      Graduation Project – Data science and AI   ينفّذ الطلبة مشروع تخرج تطبيقيًا أو بحثيًا في مجال علم البيانات والذكاء الاصطناعي لمعالجة مشكلة واقعية، وذلك تحت إشراف أكاديمي. يشمل المشروع مراحل تحديد المشكلة، تحليل البيانات، تصميم وبناء النماذج الذكية، التنفيذ، والتقييم. يهدف المشروع إلى توظيف المعارف والمهارات المكتسبة خلال الدراسة في تطوير حلول ذكية قابلة للتطبيق. وفي نهاية الفصل، يقدّم الطلبة تقريرًا نهائيًا وعرضًا للمشروع أمام لجنة مناقشة مشروع التخرج.   تبلغ عدد الساعات المعتمدة لمشروع التخرج 3 ساعات  معتمدة متطلب سابق: (إنهاء 90 س.م.)