معلومات عن برنامج الذكاء الاصطناعي في كلية «حاسبات المنصورة»
تاريخ النشر: 7th, August 2023 GMT
يعد برنامج الذكاء الاصطناعي في كلية الحاسبات والمعلومات جامعة المنصورة، من التخصصات الهامة التي بدأت معظم دول العالم الاهتمام به لإيجاد حلول غير تقليدية للمشكلات التي تعيق التقدم والتطور، وتم إعداد البرنامج داخل الكلية وفقا لمواصفات جودة التعليم المعتمدة محليا وعالميا والتي تواكب متطلبات سوق العمل، بحسب الموقع الرسمي للجامعة.
وأعلنت كلية الحاسبات والمعلومات جامعة المنصورة الضوابط والشروط اللازمة للالتحاق بها، وتتضمن ما يلي:
1- يتقدم الطالب بالوثائق اللازمة للالتحاق بكلية الحاسبات والمعلومات من خلال مكتب التنسيق.
2- يقيد الطالب لدرجة البكالوريس في هذا البرنامج إذا كان حاصلا على شهادة الثانوية العامة أو مايعادلها شعبة العلمي رياضيات.
3- أن يكون الطالب مستوفيا للقواعد الداخلية التي يقرها مجلس الكلية بشأن قبول الطلاب بالبرنامج داخل الكلية.
4- يجوز قبول خريجي الكليات العملية الأخرى، مثل «الهندسة والطب والعلوم والصيدلة» من الجامعات المصرية أو مايعادلها، على أن يتم تحديد رسوم التسجيل من قبل مجلس الجامعة بناء على اقتراح مجلس الكلية.
5- يجوز قبول تحويل الطلاب من إحدى كليات الحاسبات المعلومات أو مايعادلها إلى البرنامج، على أن يبدأ الدراسة من بداية البرنامج، ما لم يكن برنامج مماثل، فيتم عمل مقاصة بالمقررات المكافئة التي سبق دراستها.
نظام الدراسة ببرنامج الذكاء الاصطناعي جامعة المنصورةوفقا للموقع الرسمي للكلية، فإن الدراسة في برنامج الذكاء الاصطناعي في كلية الحاسبات والمعلومات جامعة المنصورة تكون بنظام الساعات المعتمدة، وينقسم العام الأكاديمي إلى فصلين دراسيين رئيسين كل منهما 14 أسبوعا على الأقل، ينتهي كل منهما بفترة امتحانية، ولنيل درجة البكالوريوس في الحاسبات والمعلومات تخصص الذكاء الاصطناعي على الطالب أن يجتاز 138 ساعة معتمدة.
مصاريف برنامج الذكاء الاصطناعي جامعة المنصورةوبلغت مصاريف برنامج الذكاء الاصطناعي في كلية الحاسبات والمعلومات جامعة المنصورة، العام الماضي، 20 ألف جنيه.
المصدر: الوطن
كلمات دلالية: برنامج الذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي جامعة المنصورة مكتب التنسيق
إقرأ أيضاً:
فيديو.. مباراة تنس بلا نهاية بين روبوتات غوغل لتدريب الذكاء الاصطناعي
في صيف 2010، خاض لاعبا التنس جون إيسنر ونيكولا ماهو واحدة من أكثر المواجهات استنزافًا في تاريخ ويمبلدون، فقد استمرت المباراة 11 ساعة على مدار 3 أيام. وبعد أكثر من عقد، يخوض خصمان من نوع آخر مباراة لا تقل عنادًا، لكن هذه المرة داخل مختبرات ديب مايند التابعة لغوغل، وبلا جمهور.
فبحسب تقرير لموقع بوبيلار سينس (Popular Science)، تتحرك ذراعان روبوتيتان في مباراة تنس طاولة بلا نهاية في مركز الأبحاث جنوب لندن، ضمن مشروع أطلقته ديب مايند عام 2022 لتطوير قدرات الذكاء الاصطناعي عبر التنافس الذاتي المستمر. الهدف لا يقتصر على تحسين مهارات اللعب، بل يتعداه إلى تدريب خوارزميات قادرة على التكيف مع بيئات معقدة، مثل تلك التي تواجهها الروبوتات في المصانع أو المنازل.
من مناوشة بلا فائز إلى تدريب بلا توقففي بدايات المشروع، اقتصر التمرين على ضربات تبادلية بسيطة بين الروبوتين، من دون سعي لتحقيق نقاط. ومع الوقت، وباستخدام تقنيات التعلم المعزز، أصبح كل روبوت يتعلم من خصمه ويطوّر إستراتيجياته.
وعندما أُضيف هدف الفوز بالنقطة، واجه النظام صعوبة في التكيف، إذ كانت الذراعان تفقدان بعض الحركات التي أتقنتاها سابقًا. لكن عند مواجهة لاعبين بشريين، بدأت تظهر بوادر تقدم لافت، بفضل تنوع أساليب اللعب التي وفّرت فرص تعلم أوسع.
ووفق الباحثين، فازت الروبوتات بنسبة 45% من أصل 29 مباراة ضد بشر، وتفوقت على لاعبين متوسطين بنسبة بلغت 55%. فالأداء الإجمالي يُصنّف في مستوى لاعب هاوٍ، لكنه يزداد تعقيدًا مع الوقت، خصوصًا مع إدخال تقنيات جديدة لمراقبة الأداء وتحسينه.
عندما يعلّم الفيديو الذكاء الاصطناعيالتحسينات لم تتوقف على التمرين الفعلي، إذ استخدم الباحثون نموذج جيمناي (Gemini) للرؤية واللغة من غوغل لتوليد ملاحظات من مقاطع الفيديو الخاصة بالمباريات.
ويمكن للروبوت الآن تعديل سلوكه بناء على أوامر نصيّة، مثل "اضرب الكرة إلى أقصى اليمين" أو "قرّب الشبكة". هذه التغذية الراجعة البصرية اللغوية تعزز قدرات الروبوت على اتخاذ قرارات دقيقة خلال اللعب.
إعلان تنس الطاولة بوابة لروبوتات المستقبلتُعد لعبة تنس الطاولة بيئة مثالية لاختبار الذكاء الاصطناعي، لما فيها من توازن بين السرعة والدقة واتخاذ القرار. وهي تتيح تدريب الروبوتات على مهارات تتجاوز مجرد الحركة، لتشمل التحليل والاستجابة في الوقت الحقيقي، وهي مهارات ضرورية للروبوتات المستقبلية في البيئات الواقعية.
ورغم أن الروبوتات المتقدمة ما زالت تتعثر في مهام بسيطة بالنسبة للبشر، مثل ربط الحذاء أو الكتابة، فإن التطورات الأخيرة -كنجاح ديب مايند في تعليم روبوت ربط الحذاء، أو نموذج "أطلس" الجديد الذي قدّمته بوسطن ديناميكس- تشير إلى تقارب تدريجي بين أداء الآلة والإنسان.
نحو ذكاء عام قابل للتكيفيرى خبراء ديب مايند أن هذا النهج في التعلم، القائم على المنافسة والتحسين الذاتي، قد يكون المفتاح لتطوير ذكاء اصطناعي عام متعدد الاستخدامات. والهدف النهائي هو تمكين الروبوتات من أداء مهام متنوعة، ليس فقط في بيئات صناعية بل أيضًا في الحياة اليومية، بأسلوب طبيعي وآمن.
حتى ذلك الحين، ستبقى ذراعا ديب مايند في مباراة مفتوحة، تتبادلان الكرات والمهارات، في طريق طويل نحو مستقبل روبوتي أكثر ذكاء ومرونة.
من يمنح الإرهابيين تأشيرة عبور؟