الرسالة
برنامج الذكاء الاصطناعي مكرس لتقديم تعليم استثنائي وتعزيز البحث في مجال الذكاء الاصطناعي. نحن نهدف إلى تطوير خريجين ذوي مهارات عالية يمكنهم معالجة التحديات المعقدة باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي. من خلال تعزيز الابتكار، والممارسات الأخلاقية، والمشاركة المجتمعية، نسعى لتحقيق تأثير إيجابي في المجتمع والمساهمة في التنمية المستدامة.
أهداف البرنامج
-
بناء أساس قوي في مبادئ الذكاء الاصطناعي: تزويد الطلاب بفهم شامل للمفاهيم الأساسية والنظريات والخوارزميات في الذكاء الاصطناعي.
-
تعزيز مهارات التفكير النقدي وحل المشكلات: تنمية قدرة الطلاب على تحليل المشكلات المعقدة، والتفكير النقدي، وتطبيق منهجيات الذكاء الاصطناعي لتطوير حلول مبتكرة في السيناريوهات الواقعية.
-
تعزيز ممارسات الذكاء الاصطناعي الأخلاقية والمسؤولة: غرس حس قوي من السلوك الأخلاقي والمسؤولية في تصميم وتطوير ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي، مع التركيز على العدالة والشفافية والخصوصية والأثر الاجتماعي.
-
تعزيز الخبرة العملية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي: توفير فرص عملية للطلاب للعمل على مشاريع الذكاء الاصطناعي، والتعاون في مبادرات بحثية، وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي لمواجهة التحديات الواقعية.
-
تشجيع التعاون متعدد التخصصات: تشجيع التعاون مع تخصصات أخرى مثل علوم البيانات، ورؤية الكمبيوتر، وعلم النفس، والأعمال، لتمكين الطلاب من فهم الطبيعة متعددة التخصصات للذكاء الاصطناعي وتطبيقاته العملية في مجالات متنوعة.
-
دفع حلول الذكاء الاصطناعي من أجل التأثير الاجتماعي: تشجيع الطلاب على تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي لمواجهة التحديات الواقعية والمساهمة في تحسين المجتمع.
فرص العمل
• مهندس/مطور الذكاء الاصطناعي
• عالم بيانات
• مهندس تعلم الآلة
• مهندس روبوتات
• مهندس بيانات
• مهندس برمجيات
• مهندس معالجة اللغة الطبيعية
مخرجات التعلم
|
Knowledge and Understanding |
||
|
K1 |
Demonstrate a comprehensive understanding of the core concepts, theories, statistical methods, and algorithms underlying artificial intelligence, including machine learning, neural networks, natural language processing, and computer vision. |
|
|
K2 |
Acquire knowledge and proficiency in using various AI techniques and tools, such as data preprocessing, feature selection, model selection, and evaluation methods, to develop AI solutions and analyze their performance. |
|
|
K3 |
Demonstrate an understanding of the ethical considerations and challenges associated with AI technologies, including privacy, fairness, transparency, bias mitigation, and societal impact, while applying responsible AI practices in real-world scenarios. |
|
|
Skills |
||
|
S1 |
Develop the technical skills required to design, implement, and evaluate AI models and systems, including proficiency in programming languages (such as Python), data manipulation, algorithm implementation, and utilization of AI libraries and framework |
|
|
S2 |
Cultivate the ability to analyze complex problems, identify suitable AI techniques, and apply critical thinking to develop innovative AI solutions. |
|
|
S3 |
Acquire skills in collecting, preprocessing, and analyzing data to extract valuable insights and create meaningful representations for AI applications. |
|
|
Values, Autonomy, and Responsibility |
||
|
V1 |
Commitment to ethical considerations in data science, including privacy, fairness, and responsible data handling. |
|
|
V2 |
Emphasis on collaborative work, fostering effective teamwork and communication skills in a data science context. |
|