متطلبات تخصص يجب على الطالب ان يكمل 24 ساعة معتمدة

رمز المساق	اسم المساق	الساعات المعتمدة	المتطلبات السابقة
483595	الاطروحه	6
تم تصميم دورة الأطروحة لتوجيه الطلاب خلال عملية إجراء بحث مستقل وإنتاج عمل علمي كبير في مجال الدراسة الذي اختاروه. تسمح هذه التجربة النهائية للطلاب بإظهار إتقانهم للمعرفة والمهارات والمنهجيات المكتسبة خلال برنامجهم الأكاديمي. يتم إجراء دورة الأطروحة عادة في السنة الأخيرة من برنامج الدراسات العليا أو المرحلة الجامعية، مما يسمح للطلاب بدمج وتطبيق معارفهم ومهاراتهم في مشروع بحثي مركّز. سيعمل الطلاب بشكل وثيق مع مستشار هيئة التدريس أو لجنة الأطروحة طوال العملية، وسيتلقون التوجيه والإرشاد لدعم مساعيهم البحثية. المتطلبات الأساسية: إكمال الدورات الدراسية ذات الصلة في مجال دراسة الطالب، بما في ذلك أساليب البحث أو دورات التخرج. يجب أن يكون لدى الطلاب أساس قوي في الكتابة الأكاديمية، وتصميم البحث، ومهارات التفكير النقدي. هذه الدورة مفتوحة لطلاب الدراسات العليا والجامعية عبر التخصصات الذين يتابعون أطروحة أو مشروع بحث معادل كجزء من متطلبات شهاداتهم. توفر دورة الأطروحة فرصة للطلاب لتقديم مساهمات أصلية في مجال دراستهم والاستعداد للمساعي الأكاديمية أو المهنية المستقبلية.
486512	تركيب البيانات والخوارزميات المتقدمة	3
Data structures designs for effective algorithms with concentration on advanced computing, Massive data structures, Advanced algorithm design methods, NP and NP completeness, Introduction to parallel algorithms and Heuristic algorithms.
486572	النمذجة والمحاكاة	3
The course covers topics includes, types of simulators, constructing computer models, discrete modeling, and agent based modeling, continuous modeling, random number generation, finite element and finite difference based modeling, and verification and validation.
486577	الحوسبة عالية الاداء	3
البرمجة المتوازية, المعالجة المتوازية, الحوسبة الكمية, تصميم الخوارزميات المتوازية, تصحيح أخطاء البرامج المتوازية, موازنة االعباء. ? نتائج التعلم المقصودة(ILO'S) ? القدرة على تحليل المسألة بهدف ايجاد فرص لموازاة المعالجة. ? تعلم اختيار الخوارزميات والمعدات و لغات البرمجة لحل المسائل كثيفة الحسابات. ? القدرة على تقدير االداء وتحسينه. ? القدرة على برمجة الحواسيب بذاكرة مشتركة او موزعة.
486599	حلقة بحث	0
487503	المعادلات التفاضلية الجزئية المحوسبة	3
This course covers the main methods of solving partial differential equations. The course covers topics includes, finite difference approximation, hyperbolic equations, parabolic equations, elliptic equations, finite element approximation, and convergence and error estimation.
487521	الجبر الخطي المحوسب	3
Review of vectors, matrices and linear equations, review of eigenvalues and eigenvectors, direct computational methods for solving linear equations , iterative computational methods for solving linear equations: Jacobi, Gauss-Seidel and SOR methods, convergence and divergence, computational methods for solving eigenvalue problems: power and inverse power methods, Sturm sequences, similarity transformations, LR and QR algorithms.
487525	برمجة خطيه متقدمه	3
The course covers advanced topics in linear programming includes: vector analysis, simplex methods, duality and sensitivity analysis, special simplex forms, transportation and assignment problems, game theory, revised simplex methods, parametric linear programming, and networks.

متطلبات تخصص إختيارية يجب على الطالب ان يكمل 12 ساعة معتمدة

رمز المساق	اسم المساق	الساعات المعتمدة	المتطلبات السابقة
429531	الاحصاء التطبيقي المحوسب	3
يتضمن هذا المساق التقدير واختبار الفرضيات لمجتمع او مجتمعين، حساب قيمة مستوى الدلالة وحساب قوة الاختبار، الانحدار البسيط والمتعدد والاختبارات المتعلقة بالانحدار، تصميم التجارب لعامل واحد وعاملين، المقارنات المتعدده، بعض الاختبارات غير المعلمية، استخدام برامج الحاسوب الاحصائية في تطبيق كل ما ذكر اعلاه
429533	طرق متكررة	3
يتضمن هذا المساق طرق متكررة لحل معادلات غير خطية وانظمة من المعادلات الخطية وغير الخطية، طرق الانحدار الحاد.
486374	معالجة الصور الرقمية	3
486541	تصميم التجربه	3
This course introduces students to experimental design and analysis of data from experiments. The course provides knowledge on how to plan, design, conduct experiments, and analyze the data to make conclusions. Topics covered in this course includes, analysis of variance, randomized block design, Latin-square design, factorial design, design with random factors and nested design.
486553	مبادىء ادارة البيانات	3
Modern scientific and engineering applications and instruments produce large amount of data that require advanced algorithms to manage it and access it. This course covers the fundamental principles of large-scale data management. The course covers topics related to data representation, organization, access, storage, and processing. This will include topics such as metadata, data storage systems, self-descriptive data representations, semi-structured data models, and large-scale data analysis.
486564	انظمة استرجاع المعلومات	3
This course studies the theory, design, and implementation of Information Retrieval, includes statistical characteristics of unstructured information, such as documents, representation of information needs and documents, several important retrieval models (Boolean, vector space, probabilistic, inference net, language modeling) and experimental evaluation. as well Semantic and ontology languages, description logic, reasoning and rule languages; and agent communication languages, protocols and standards.
486567	التنقيب في البيانات	3	486512 487524
Data Mining studies algorithms and computational paradigms that allow computers to find patterns and regularities in large scale data, perform prediction and forecasting, and generally improve their performance through interaction with data. The knowledge discovery process includes data selection, cleaning, coding, using different statistical and machine learning techniques, and visualization of the generated structures.
486573	الذكاء الالي	3
يقدم هذا المقرر استكشافًا متعمقًا لمجال الذكاء الاصطناعي (AI)، ويغطي مبادئه وتقنياته وتطبيقاته الأساسية. ومن خلال مجموعة من المحاضرات والمناقشات والمشاريع العملية ودراسات الحالة، سيكتسب الطلاب فهمًا شاملاً للمفاهيم والمنهجيات الأساسية التي يقوم عليها الذكاء الاصطناعي. طوال الدورة، ستتاح للطلاب الفرصة لتطبيق المفاهيم النظرية على مشاكل العالم الحقيقي من خلال مهام ومشاريع البرمجة العملية. بحلول نهاية الدورة، سيكون الطلاب قد طوروا المعرفة والمهارات اللازمة لتصميم وتنفيذ وتقييم أنظمة الذكاء الاصطناعي عبر مختلف المجالات. المتطلبات الأساسية: مهارات البرمجة الأساسية بلغة عالية المستوى (مثل بايثون)، والإلمام بالمفاهيم الأساسية في الرياضيات (مثل حساب التفاضل والتكامل والجبر الخطي والاحتمالات)، ورغبة قوية في استكشاف وفهم مبادئ الذكاء الاصطناعي. هذه الدورة مناسبة للطلاب الجامعيين وطلاب الدراسات العليا المتخصصين في علوم الكمبيوتر أو الهندسة أو الرياضيات أو المجالات ذات الصلة، بالإضافة إلى المهنيين الذين يسعون إلى تعزيز معارفهم ومهاراتهم في مجال الذكاء الاصطناعي.
486574	معالجة الصور الرقمية	3
معالجة الصور هو مجال أساسي عند تقاطع علوم الكمبيوتر والهندسة والرياضيات، مع التركيز على معالجة الصور الرقمية وتحليلها وتفسيرها. يقدم هذا المقرر نظرة شاملة على تقنيات معالجة الصور والخوارزميات والتطبيقات، وتزويد الطلاب بالمعرفة والمهارات اللازمة للعمل مع الصور في مختلف المجالات. طوال الدورة، سوف يشارك الطلاب في مهام ومشاريع برمجة عملية لتنفيذ وتجربة خوارزميات معالجة الصور باستخدام أدوات برمجية مثل MATLAB، أو Python (مع مكتبات مثل OpenCV)، أو برامج معالجة الصور المتخصصة. سيتم التركيز على كل من الفهم النظري والتطبيق العملي، مع أمثلة من العالم الحقيقي ودراسات حالة توضح أهمية تقنيات معالجة الصور في مختلف الصناعات ومجالات البحث. المتطلبات الأساسية: المعرفة الأساسية بالجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل والبرمجة (مثل MATLAB وPython). يعد الإلمام بالمفاهيم الأساسية في معالجة الإشارات ورؤية الكمبيوتر مفيدًا ولكنه ليس مطلوبًا. هذه الدورة مناسبة للطلاب الجامعيين وطلاب الدراسات العليا المتخصصين في علوم الكمبيوتر، أو الهندسة الكهربائية، أو الهندسة الطبية الحيوية، أو التخصصات ذات الصلة، بالإضافة إلى المهنيين الذين يسعون إلى تعزيز مهاراتهم في معالجة الصور وتحليلها.
486591	موضوعات خاصه	3
Important topics in Advanced Computing.
486592	مشروع خاص	3
487522	البرمجة الديناميكية	3
Spanning trees, route, maximum flow, transportation and transshipment problems, problems in multidimensional, economic decisions, multistage problem solving, and decomposition and recursive equations for final state and initial-final state optimization.
487523	بحوث العمليات المتقدمة	3	487525
يتعمق هذا المقرر في موضوعات متقدمة في بحوث العمليات (OR)، وهو التخصص الذي يستخدم النمذجة الرياضية، وتقنيات التحسين، والأساليب التحليلية للمساعدة في اتخاذ القرار في الأنظمة المعقدة. بناءً على المفاهيم الأساسية في OR، تقدم هذه الدورة استكشافًا متعمقًا للمنهجيات والتطبيقات المتقدمة عبر مجالات متنوعة. تركز الدورة على الفهم النظري والتطبيق العملي لتقنيات OR المتقدمة من خلال دراسات الحالة وتمارين النمذجة والمشاريع العملية. ستتاح للطلاب الفرصة للعمل باستخدام أدوات برمجية متوافقة مع معايير الصناعة وتطوير المهارات في صياغة وحل وتحليل مشكلات التحسين المعقدة. المتطلبات الأساسية: دورات دراسية سابقة في بحوث العمليات أو التحسين، والإلمام بالجبر الخطي، ونظرية الاحتمالات، والنمذجة الرياضية. يوصى بالكفاءة في البرمجة (مثل Python وMATLAB) ولكنها ليست إلزامية. تم تصميم هذه الدورة لطلاب الدراسات العليا وطلاب المرحلة الجامعية المتقدمة المتخصصين في بحوث العمليات أو الهندسة الصناعية أو الرياضيات التطبيقية أو المجالات ذات الصلة. سيستفيد أيضًا المحترفون الذين يسعون إلى تعميق خبراتهم في التحسين وتحليل القرار من هذه الدورة.
487524	التطبيقات والنمذجة الاحصائية	3
The course introduces students with the theory and algorithms for modeling complex patterns in high dimensional spaces. The course covers two classes of statistical modeling: descriptive models (Markov random field and Gibbs distributions), and generative models and cover topics include: mathematical modeling, random walk, markov chain, monte-carlo modeling, and classification of states, communicating, periodicity, stopping times, and ergodic systems.
487526	التفضيل العددي	3
This course introduces students to numerical optimization methods for constrained and unconstrained non-linear optimization. The course also introduces students to stochastic global optimization (e.g. simulated annealing and genetic algorithms) and neural network methods. The course combines both theoretical and practical aspects of optimization through the application and comparisons of different optimization methods on practical problems using computer.
487535	نظرية التقدير	3	487521
This course introduces students to Approximation Theory. The course covers topics include, normed linear spaces, convexity, stability, stationary, stiffness, existence and uniqueness of best approximations, chebychev approximation by polynomials and other related families, and least squares approximation and splines.
487573	نظرية المخططات	3	486512
Survey of several of the main ideas of general graph theory with applications to network theory, oriented and non-oriented linear graphs, spanning trees, branches and connectivity, accessibility, planar graphs, networks and flows, matching and applications.
487575	الانظمة الضبابيه	3
Fuzzy sets, fuzzy numbers, ranking of fuzzy numbers, fuzzy difference equations, fuzzy matrices, fuzzy vector spaces, decision – making with fuzzy preference relation, fuzzy relation equation and fuzzy logic. The course will cover the application of fuzzy systems in selected areas through case studies and paper reviews.