كل عام وأنتم بخير - رمضان كريم
كل عام وأنتم بخير - رمضان كريم
Introduction to Artificial Intelligence Fall 2025
- التعريف بالدورة
- منهج الدورة
- التعليمات
- تقييمات الدورة
الوكلاء الأذكياء واتخاذ القرار
خوارزميات البحث (BFS, DFS, UCS, البحث بالهيوريستك)
حل المشكلات (مثل لغز الـ 8-Puzzle)
تمثيل المعرفة والاستدلال
مسائل الإرضاء بالقيود (CSP)
الاستدلال الاحتمالي
أساسيات التعلم من البيانات
مرحبًا بك في Introduction to Artificial Intelligence!
في هذه المادة، ستنطلق في رحلة ممتعة لاكتشاف الأفكار الأساسية، والأساليب، والتطبيقات الواقعية التي تقف وراء أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة. هدفنا هو تزويدك بأساس متين في الذكاء الاصطناعي من خلال المزج بين الفهم النظري والخبرة العملية في حل المشكلات.
خلال فترة المقرر ستتمكن من:
-
فهم دور intelligent agents وكيفية اتخاذها للقرارات.
-
دراسة تقنيات البحث uninformed and informed search بما في ذلك BFS, DFS, UCS, heuristic-based methods.
-
حل مشكلات كلاسيكية مثل 8-Puzzle وتطبيق استراتيجيات الذكاء الاصطناعي على تحديات واقعية.
-
التعمق في knowledge representation and reasoning لمعرفة كيف تخزن أنظمة الذكاء الاصطناعي المعلومات وتستخدمها.
-
استكشاف constraint satisfaction problems وأهميتها في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
-
تعلم كيفية التعامل مع عدم اليقين عبر probabilistic reasoning والتقدم نحو موضوعات متقدمة مثل data-driven learning.
ماذا تتوقع؟
تم تصميم المادة بحيث تشمل تمارين تفاعلية، ومراجعات منتصف الفصل، وجلسات مراجعة موجهة لتعزيز الفهم. كما ستقوم بإنجاز مشاريع وأنشطة عملية تحاكي سيناريوهات واقعية، مما يمنحك الفرصة لتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي على مشكلات معقدة.
بنهاية المقرر، ستكون قد اكتسبت المعرفة والثقة الكافية للتعامل مع الذكاء الاصطناعي من منظور أكاديمي وعملي، مما يمهد لك الطريق لمزيد من الدراسة المتعمقة أو المسارات المهنية في هذا المجال التحولي.
