متطلبات الالتحاق في علم البيانات و الذكاء الاصطناعي يشترط البرنامج الحصول على شهادة الثانوية العامة أو ما يعادلها في ما يلي:

• . مهندس تعلم الآلة (Machine Learning Engineer)
  o تصميم وتطوير وتنفيذ خوارزميات ونماذج التعلم الآلي لحل مشكلات محددة. العمل مع مجموعات بيانات كبيرة وبناء أنظمة قادرة على التعلم واتخاذ القرارات بناءً على البيانات.
• مهندس التعلم العميق (Deep Learning Engineer)
  o التخصص في إنشاء الشبكات العصبية ونماذج التعلم العميق لحل المشكلات المعقدة في مجالات مثل التعرف على الصور، ومعالجة اللغة الطبيعية، والأنظمة الذاتية.
• محلل بيانات (Data Analyst)
  o تحليل مجموعات البيانات لاكتشاف الأنماط والاتجاهات والعلاقات. تقديم رؤى قابلة للتنفيذ لتحسين العمليات التجارية، وغالبًا ما يركز على تصور البيانات وتقديمها لصناع القرار.
• مهندس معالجة اللغة الطبيعية (NLP Engineer)
  o تطوير الأنظمة التي تمكّن الحواسيب من فهم وتفسير وتوليد اللغة البشرية. العمل على مهام مثل التعرف على الكلام، وبرامج الدردشة، وتحليل النصوص.
• مهندس الرؤية الحاسوبية (Computer Vision Engineer)
  o إنشاء خوارزميات ونماذج تمكّن الحواسيب من تفسير وفهم البيانات البصرية من العالم، مثل التعرف على الصور، واكتشاف الأشياء، وتحليل الفيديوهات.
• مهندس بيانات (Data Engineer)
  o تصميم وبناء الأنظمة والبنى التحتية التي تتيح لعلماء البيانات والمحللين الوصول إلى البيانات وتحليلها. التركيز على جمع البيانات وتحويلها وتخزينها.
• مهندس برمجيات الذكاء الاصطناعي (AI Software Engineer)
  o تطوير وتنفيذ حلول البرمجيات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. العمل على دمج نماذج التعلم الآلي في المنتجات والخدمات لجعلها تتكيف وتتحسن بمرور الوقت.
• محلل ذكاء الأعمال (Business Intelligence Analyst)
  o تحليل البيانات التجارية واستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتقديم رؤى قابلة للتنفيذ تساعد المؤسسات على اتخاذ قرارات مدعومة بالبيانات.
• مدير منتج الذكاء الاصطناعي (AI Product Manager)
  o إدارة تطوير ونشر المنتجات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. العمل عن كثب مع فرق الهندسة لترجمة احتياجات الأعمال إلى حلول الذكاء الاصطناعي وضمان أن المنتجات تلبي احتياجات العملاء.
• مهندس روبوتات (Robotics Engineer)
  o العمل على تطوير الأنظمة الروبوتية الذكية التي يمكنها أداء المهام بشكل مستقل. دمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مع الروبوتات لتطوير أنظمة في مجالات مثل التصنيع والرعاية الصحية واللوجستيات.
• مهندس حلول الذكاء الاصطناعي (AI Solutions Architect)
  o تصميم وتنفيذ البنى التحتية وحلول الذكاء الاصطناعي للشركات. يتطلب هذا الدور فهمًا للجوانب التقنية والتجارية لضمان تكامل تقنيات الذكاء الاصطناعي بسلاسة مع الأنظمة الحالية.
• أخصائي أخلاقيات الذكاء الاصطناعي (AI Ethics Specialist)
  o العمل على الجوانب الأخلاقية لتقنيات الذكاء الاصطناعي، وضمان أن الأنظمة الذكية يتم تصميمها وتنفيذها بشكل مسؤول. معالجة قضايا مثل التحيز والعدالة والخصوصية والشفافية في أنظمة الذكاء الاصطناعي.

الأهداف التعليمية

مخرجات الطالب

• م1. تحليل مشكلة حوسبة معقدة، وتطبيق مبادئ الحوسبة وعلم البيانات و الذكاء الاصطناعي وغيرها من المهارات والادوات المهنية والكفاءات في مختلف المجالات ذات الصلة لإيجاد حلول مبتكرة ومناسبة.
• م2. تصميم الحل القائم على الحوسبة وتنفيذه وتقييمه، لتلبية مجموعة معينة من متطلبات الحوسبة في مجال تخصص البرنامج.
• م3. التواصل بفعالية في مختلف المواقف المهنية.
• م4. إدراك المسؤوليات المهنية، وإصدار أحكام مستنيرة في ممارسة الحوسبة استنادا الى المبادئ الأخلاقية والقانونية.
• م5. العمل بفعالية كعضو في فريق، أو قائد لفريق، يشارك في أنشطة مناسبة لمجال التخصص.
• م6. تطبيق نظريات علوم الحاسوب وعلم البيانات و الذكاء الاصطناعي وأساسيات تطوير البرمجيات لتحليل وتصميم وتطوير خوارزميات وحلول ذكية في مختلف المجالات.

=

الترابط بين الأهداف التعليمية ومخرجات الطالب