Artificial Intelligence (AI)

مقدمة في الذكاء الاصطناعي: فهم المفهوم الشامل للذكاء الاصطناعي، تاريخه، ومجالات تطبيقاته الحالية في الأنظمة الحديثة.

خوارزميات البحث (Search Algorithms): دراسة كيفية وصول الآلة للحل الأمثل عبر تقنيات البحث الأعمى (Blind Search مثل BFS و DFS)، والبحث الموجه (Heuristic Search مثل خوارزمية A*).

تمثيل المعرفة (Knowledge Representation): كيف تفهم الآلة العالم؟ تعلم طرق تخزين المعلومات واستخدام المنطق (المنطق الافتراضي ومنطق الرتبة الأولى) لاستنتاج حقائق جديدة.

الأنظمة الخبيرة (Expert Systems): مبادئ بناء برامج وتطبيقات تحاكي خبرة وقرارات الإنسان المتخصص في مجالات دقيقة (مثل أنظمة التشخيص الطبي).

مقدمة في تعلم الآلة (Machine Learning): كيف نجعل الحواسيب تتعلم من البيانات والأمثلة السابقة دون الحاجة لبرمجتها بأسطر صريحة لكل خطوة.

الشبكات العصبية (Neural Networks): نظرة مبسطة على كيفية محاكاة طريقة عمل الخلايا العصبية في الدماغ البشري لمعالجة البيانات المعقدة والتعرف على الأنماط (Pattern Recognition).