نظرة عامة على البرنامج

شهادة الدراسات العليا للذكاء الاصطناعي

يتطور العالم باستمرار من خلال التكنولوجيا. اليوم، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) في العديد من الصناعات المتنوعة لتحسين الكفاءة وتنفيذ العمليات الآلية والمزيد. على هذا النحو، يزداد الطلب على محترفي الذكاء الاصطناعي في القوى العاملة.

يزودك برنامج شهادة الدراسات العليا هذا المكون من فصلين دراسيين بالمهارات والمعرفة التي تشتد الحاجة إليها لإدارة تقنيات الذكاء الاصطناعي والابتكارات الأخرى ذات الصلة مثل تقنيات التعلم الآلي. توفر بيئة التعلم العملي للطلاب تدريبًا قيمًا للقوى العاملة الحقيقية وتوفر أوراق اعتماد احترافية للذكاء الاصطناعي لميزة تنافسية في سوق العمل.

كود البرنامج: ART

الاعتماد: شهادة الدراسات العليا

المدة: سنة واحدة (فصلين دراسيين)

المدخول: الخريف (سبتمبر)، الشتاء (يناير)، الربيع (مايو)

الرسوم

* تخضع الرسوم الدراسية والرسوم للتغييرات.

*التأمين الصحي إلزامي وغير قابل للاسترداد.

المنح الدراسية والجوائز

انقر هنا لمعرفة المزيد عن المنح الدراسية والجوائز.

أبرز ملامح البرنامج

• تعلم كيفية تصميم البرامج من خلال دمج الذكاء الاصطناعي في التطبيقات والأطر واستخدام التعلم الآلي وأساسيات البيانات الضخمة والتقنيات الأخرى.
• قم بتطبيق المعرفة والمهارات التقنية في وقت معمل الكمبيوتر العملي ومشاريع البحث التطبيقي وخبرات التعلم التطبيقي.
• حسّن مهاراتك في إدارة المشاريع والتعاون والتواصل وتحليل البيانات.
• استعد لمهنة مطلوبة في مجال الذكاء الاصطناعي باستخدام اتساع المعرفة التقنية والخبرة المكتسبة في البرنامج.

لماذا تختار كلية فليمينغ في تورونتو

• تعلم في بيئة داعمة تقدر الجوانب النظرية والعملية لتنمية المهارات في التعليم الجامعي.
• قم ببناء مجتمع الشبكات الخاص بك من خلال فصل دراسي دولي ووصول غير مسبوق إلى عاصمة صناعة التكنولوجيا الصاخبة في كندا، تورنتو.
• توقع محتوى الدورة التدريبية المبتكر من خلال المحاضرات التقليدية والبحوث التطبيقية والتدريب المتقدم في مختبرات الكمبيوتر والمتحدثين الضيوف والمزيد، بدعم من أعضاء هيئة التدريس من مجموعة واسعة من التخصصات والصناعات.
• احصل على مجموعة واسعة من خدمات الدعم، مثل الخدمات المهنية والاستشارات الأكاديمية والإسكان والمزيد.
• استمتع بفوائد الحياة العالمية، بما في ذلك سوق العمل المزدهر والتنوع الثقافي وفرص التواصل.

متطلبات الحد الأدنى للقبول

يجب على الطلاب المتقدمين للذكاء الاصطناعي تلبية المتطلبات التالية:

• دبلوم كلية أونتاريو أو دبلوم متقدم من كلية أونتاريو أو درجة علمية أو ما يعادلها مع التركيز على دراسات الكمبيوتر أو التكنولوجيا أو الهندسة أو التحليلات أو الرياضيات أو الإحصاء، أو مزيج مقبول من خبرة العمل ذات الصلة والتعليم ما بعد الثانوي.
• المنافسة الناجحة في جسر اللغة الإنجليزية في Fleming College Toronto من المستوى 6 أو تقديم IELTS الأكاديمي بشكل عام 6.5 مع عدم وجود درجة في الفرقة أقل من 6.0 أو ما يعادلها (يجب أن يكون لدى الطلاب المتقدمين من خلال تيار SDS 6.0 بشكل عام مع عدم وجود نطاق أقل من 6.0). راجع صفحة متطلبات اللغة للحصول على خيارات إضافية.

متطلبات التكنولوجيا

يجب أن يكون لدى الطلاب جهاز كمبيوتر خاص بهم واتصال بالإنترنت وكاميرا ويب وميكروفون. لا تتوفر بعض تطبيقات البرامج المطلوبة لنظام التشغيل MAC OS أو Chromebook. يجب أن يكون الكمبيوتر قادرًا على تشغيل الجهاز الافتراضي. لا توجد أجهزة لوحية أو أجهزة Chromebook للأعمال المعملية. بالنسبة لهذا البرنامج، يلزم توفر مواصفات النظام التالية:

كمبيوتر ميكروسوفت

• نظام التشغيل: ويندوز 10
• المعالج: كور i5 - 1.6 جيجا هرتز
• الذاكرة: 8 جيجابايت
• القرص الصلب: 160 جيجابايت

كمبيوتر أبل

• نظام التشغيل: ماك أو إس 10.12
• المعالج: كور i5 — الجيل السادس
• الذاكرة: 8 جيجابايت
• القرص الصلب: 160 جيجابايت

الإنترنت

• سرعة التنزيل: 2.5 ميجابت في الثانية
• سرعة التحميل: 3.0 ميجابت في الثانية

فرص وظيفية

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في مجموعة متنوعة من الصناعات، ويزداد الطلب على المحترفين الذين يمكنهم تصميم وإدارة برامج الذكاء الاصطناعي أكثر من أي وقت مضى.

بعض العناوين المهنية تشمل:

• مسؤول البيانات
• محلل قاعدة بيانات
• مهندس برمجيات
• مصمم برامج
• مهندس اختبار برمجيات
• محلل نظم معلومات
• محلل أنظمة الكمبيوتر
• مستشار تكنولوجيا المعلومات (IT)

دورات البرنامج

الفصل الدراسي الأول

• التعلم الآلي التطبيقي - COMP 647 - الساعات: 60
  • سيتم تناول المفهوم الأساسي والمعرفة بالتعلم الآلي في هذه الدورة باستخدام Python و MATLAB. وهذا يشمل التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف (مثل آلة ناقلات الدعم، والتجميع، والشبكة العصبية)، والنهج الرياضية والإثباتية. ستتاح للطلاب فرصة تجربة حلول العمل الجماعي الآلي على مجموعات بيانات متنوعة.
• الحوسبة السحابية للذكاء الاصطناعي - COMP 648 - الساعات: 60
  • تقدم هذه الدورة للطالب كلاً من النظرية والعمل المخبري الذي يدرس تقنيات السحابة الحديثة وكل شيء كخدمة (EAAS) ويستكشف التعلم الآلي وطاولة عمل الذكاء الاصطناعي في السحابة. سيتعلم الطلاب التثبيت والتواصل والدعم وإدارة التقنيات السحابية التي يمكن أن تخدم احتياجات الشركات اليوم للذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات والتحليلات والهندسة. كما سيتم دراسة وتطبيق استراتيجيات الأمن والتعافي من الكوارث.
• البيانات والأخلاق - LAWS 333 - الساعات: 14
  • إدارة البيانات هي إدارة توافر البيانات والمعلومات وسهولة استخدامها وسلامتها وأمانها. يجب مراعاة جميع الأطر القانونية والأخلاقية والتنظيمية عند العمل مع البيانات أو تقديمها. من خلال مراجعة الدراسات والتشريعات المعمول بها، سيتعلم الطلاب ممارسة الحكم الأخلاقي في استخدام البيانات للمؤسسة مع حماية حقوق المجموعات والأفراد أيضًا.
• مقدمة لتحليل البيانات - COMP 646 - الساعات: 60
  • تركز هذه الدورة على استكشاف الأساليب والأدوات التحليلية والإحصائية المستخدمة لمعالجة البيانات وتصورها. في هذه الدورة، سيتعلم الطلاب المفهوم الأساسي لتحليل البيانات باستخدام برمجة Python. سيعمل الطلاب مع أدوات Python والمكتبات لخوارزميات الذكاء الاصطناعي في بيئة معملية.
• الجبر الخطي والإحصاء للتعلم الآلي - BUSN 266 - الساعات: 60
  • تقدم هذه الدورة مقدمة موجزة عن حساب التفاضل والتكامل متعدد المتغيرات المطلوب لبناء العديد من تقنيات التعلم الآلي الشائعة. سيتعلم الطلاب أساسيات العمل مع البيانات في شكل متجه ومصفوفة وصياغة مهام التعلم الآلي.
• إدارة المشاريع الفنية - BUSN 254 - ساعات العمل: 21
  • هذه دورة متعددة التخصصات مصممة لمساعدة الطلاب على تطوير مهاراتهم في إدارة أساليب إدارة المشاريع التقنية. سيتعلم الطلاب كيفية التخطيط لمشروع والعمل على تحقيق أهداف مشروعهم.

الفصل الدراسي 2

• مشروع التخرج للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي - APST 180 - ساعات العمل: 45
  • تتيح هذه الدورة للطلاب العمل من خلال مشروع موجه من التصميم إلى التطوير إلى التنفيذ. سيوفر هذا المشروع القائم على الفريق للطلاب الفرصة لإظهار معرفتهم المشتركة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. سيتم تحدي الطلاب لتعيين المسؤوليات، وإنشاء علاقات عمل مرضية مع العميل والحفاظ عليها، وقبول التعليقات، والوفاء بالمواعيد النهائية للمشروع، وإدارة إنتاج المخرجات وفقًا لمعايير الصناعة وتقديم نتائجهم رسميًا.
• التعلم العميق - COMP 650 - الساعات: 60
  • تعتمد دورة التعلم العميق هذه على لغة برمجة Python وستزود الطلاب بالخبرة في الباندا و matplot و numpy و TensorFlow. ستتاح للطلاب الفرصة لتنفيذ أنواع مختلفة من خوارزميات التعلم العميق، مثل الشبكات العصبية الالتفافية والشبكات المتكررة والشبكات العدائية التوليدية وأجهزة التشفير التلقائي. سيقوم الطلاب بتدريب الشبكات العصبية وإنشاء بنيات الشبكة العصبية في TensorFlow.
• رؤية الماكينة ومعالجة الصور - COMP 649 - الساعات: 60
  • تقدم هذه الدورة المعرفة والمفاهيم الأساسية للرؤية الآلية، بما في ذلك معالجة الصور والتعرف على الأنماط وتتبع الأشياء. لاكتساب خبرة عملية في هذا المجال، سيستخدم الطلاب مكتبة OpenCV القياسية في الصناعة لتطوير تطبيقات الرؤية الآلية. سيقوم الطلاب بإنشاء تطبيقات في الوقت الفعلي، مثل الألعاب أو المحاكاة، باستخدام تقنيات معالجة الصور والفيديو.
• معالجة اللغة الطبيعية - COMP 652 - الساعات: 60
  • في نهاية هذه الدورة، يجب أن يكون لدى الطلاب فهم واسع لمجال معالجة اللغة الطبيعية. يجب أن يكون لديهم إحساس بقدرات وقيود تقنيات اللغة الطبيعية الحالية وبعض الخوارزميات والتقنيات التي تكمن وراء هذه التقنيات. يجب عليهم أيضًا فهم الأسس النظرية لمعالجة اللغة الطبيعية في اللغويات ونظرية اللغة الرسمية.
• تحليلات وسائل التواصل الاجتماعي - COMP 651 - الساعات: 60
  • تقدم هذه الدورة المفاهيم الأساسية لتحليلات وسائل التواصل الاجتماعي: مقدمة لوسائل التواصل الاجتماعي، وأسس جمع وتخزين بيانات وسائل التواصل الاجتماعي وكيفية استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحليل بيانات وسائل التواصل الاجتماعي. كما توفر الدورة للطلاب ممارسات عملية وفرصة لبناء وتدريب وتطبيق النماذج التي تحلل بيانات وسائل التواصل الاجتماعي.