لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد فكرة من أفلام الخيال العلمي، بل أصبح جزءًا أساسيًا من حياتنا اليومية. نراه في الهواتف الذكية، المساعدات الصوتية، السيارات ذاتية القيادة، وحتى الروبوتات الطبية. ومع هذا التطور الكبير، ظهرت كلية الذكاء الاصطناعي في الجامعات الحكومية المصرية كتخصص جديد ومهم، يمنح الطلاب فرصة تعلم مجال المستقبل الذي يقود الابتكار في كل الصناعات.

مدة الدراسة ونظامها

مدة الدراسة في الكلية أربع سنوات، مقسمة إلى ثمانية فصول. يتعلم الطالب فيها محاضرات نظرية وتدريبات عملية.

في السنوات الأخيرة تزداد المشاريع العملية، ويُعتبر مشروع التخرج أهمها لأنه يختبر مهارات الطالب في البرمجة، التحليل، وتصميم الأنظمة الذكية. كما أن الكلية توفر معامل حديثة وتدريبات لتجربة تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل عملي.

الدرجة العلمية

بعد إتمام الأربع سنوات، يحصل الطالب على بكالوريوس الذكاء الاصطناعي في التخصص الذي يختاره. هذه الشهادة معتمدة من وزارة التعليم العالي ومعترف بها داخل مصر وخارجها، مما يتيح فرص عمل واسعة في كبرى الشركات محليًا وعالميًا.

الأقسام الأساسية في كلية الذكاء الاصطناعي

1.    قسم علوم البيانات (Data Science)

هذا القسم هو الأساس في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث يتعامل الطالب مع البيانات باعتبارها العنصر الأهم لتطوير أي نظام ذكي. يتعلم الطالب جمع وتنظيف وتحليل البيانات، إضافة إلى الإحصاء التطبيقي والبرمجة باستخدام لغات مثل Python وR. كما يدرس أدوات متقدمة مثل SQL وHadoop وSpark للتعامل مع البيانات الضخمة. أهم المواد: تحليل البيانات، التنقيب عن البيانات، التعلم الآلي للبيانات، تصور البيانات، والإحصاء المتقدم.

2.    قسم الروبوتات والآلات الذكية (Robotics & Intelligent Machines)

يهتم هذا القسم بجعل الآلة قادرة على التفكير والحركة. يبدأ الطالب بدراسة الميكانيكا والإلكترونيات، ثم ينتقل إلى برمجة الروبوتات والتحكم في حركتها باستخدام خوارزميات ذكية. يدرس أجهزة الاستشعار والأنظمة المدمجة، ويتدرب على بناء نماذج عملية مثل روبوتات متحركة أو أذرع صناعية. أهم المواد: الميكاترونيكس، الأنظمة المدمجة، خوارزميات التحكم، ورؤية حاسوبية للروبوتات.

3.    قسم الذكاء الاصطناعي الحيوي (Bio-AI)

يجمع هذا القسم بين علوم الأحياء والذكاء الاصطناعي. يتعلم الطالب الأساسيات البيولوجية مثل علم الخلايا والجينات، ويطبق تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات طبية ضخمة أو صور أشعة. الهدف هو تطوير نظم تساعد الأطباء في التشخيص المبكر للأمراض. أهم المواد: المعلوماتية الحيوية، تحليل الصور الطبية، النمذجة الحيوية، والذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية.

4.    قسم تعلم الآلة واسترجاع المعلومات (Machine Learning & Information Retrieval)

يعتبر هذا القسم قلب الذكاء الاصطناعي التطبيقي، حيث يتعلم الطالب بناء خوارزميات قادرة على التعرف على الأنماط والتنبؤ بالنتائج. يدرس التعلم المراقب وغير المراقب والتعلم العميق باستخدام الشبكات العصبية، بالإضافة إلى تقنيات البحث الذكي في قواعد البيانات والإنترنت. أهم المواد: التعلم المراقب، التعلم غير المراقب، التعلم العميق، استرجاع المعلومات، ومعالجة اللغات الطبيعية الأساسية.

الأقسام الإضافية

●     الأمن السيبراني والذكاء الاصطناعي (Cybersecurity & AI)

يهتم هذا القسم بحماية الشبكات والأنظمة باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي. الطالب يتعلم كيف يصمم خوارزميات تكتشف الاختراقات وتحلل الهجمات الإلكترونية بشكل أوتوماتيكي.

أهم المواد: تشفير البيانات، تحليل الهجمات الإلكترونية، بنية الشبكات الآمنة، التعلم الآلي في الأمن، اختبار الاختراق.

●     هندسة البرمجيات (Software Engineering)

يركز على تصميم وتطوير وإدارة البرمجيات بدءًا من الفكرة وحتى التنفيذ والصيانة. الطالب يتعلم إدارة فرق العمل وبناء برامج بجودة عالية.

أهم المواد: هندسة المتطلبات، تصميم البرمجيات (Patterns)، إدارة مشروعات البرمجيات (Agile, Scrum)، اختبار وضمان الجودة، هندسة الأنظمة الذكية.

●     تحليل البيانات الضخمة (Big Data Analytics)

يعتمد على التعامل مع كميات هائلة من البيانات وتحويلها لمعلومات مفيدة تساعد الشركات والمؤسسات في اتخاذ قرارات دقيقة.

أهم المواد: إدارة البيانات الضخمة (Hadoop, Spark)، التحليل التنبؤي، الحوسبة السحابية، المعالجة المتوازية، تصور البيانات الضخمة (Tableau, Power BI).

●     الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية (Computer Vision & NLP)

القسم يجمع بين فهم الصور والفيديو وجعل الحاسوب قادرًا على التعامل مع اللغة البشرية. يستخدم في السيارات ذاتية القيادة، المساعدات الصوتية، والترجمة الآلية.

أهم المواد: معالجة الصور الرقمية، التعرف على الأنماط، الرؤية ثلاثية الأبعاد، أساسيات NLP (تحليل النصوص – الترجمة)، الذكاء الاصطناعي التفاعلي (الشات بوت).

●     أنظمة الشبكات المدمجة وإنترنت الأشياء (Embedded Systems & IoT)

يهتم بربط الأجهزة بالإنترنت وتطوير أنظمة ذكية داخلها. الطالب يدرس الإلكترونيات والبرمجة معًا لبناء أجهزة مثل المستشعرات والسيارات الذكية.

أهم المواد: الإلكترونيات الأساسية، برمجة المتحكمات الدقيقة (Arduino, Raspberry Pi)، أنظمة الوقت الحقيقي، بروتوكولات إنترنت الأشياء (MQTT, CoAP)، تصميم الأجهزة الذكية.

مميزات وعيوب الدراسة

المميزات

1.    مجال حديث وسريع النمو وله مستقبل واسع.

2.    يجمع بين علوم متعددة (برمجة، رياضيات، إحصاء، أحيانًا بيولوجيا وإلكترونيات).

3.    دراسة عملية قائمة على مشروعات وتدريب بمعامل وأدوات متقدمة.

4.    فرص كبيرة للبحث العلمي والدراسات العليا.

5.    تطبيقاته موجودة في جميع الصناعات تقريبًا.

العيوب

1.    تخصص جديد في مصر وما زالت المناهج والبنية في تطور.

2.    يحتاج إتقان قوي للرياضيات والبرمجة مما يجعله صعب للبعض.

3.    قلة الوعي الوظيفي محليًا مقارنة بالخارج.

4.    منافسة عالمية قوية تتطلب تطوير مستمر للمهارات.

5.    بعض الجامعات لا تقدم كل التخصصات.

6.    ضغط أكاديمي ونفسي بسبب كثافة المواد.

7.    يعتمد كثيرًا على التعلم الذاتي بجانب الدراسة.

أماكن الدراسة في مصر

الكلية موجودة في جامعات: القاهرة، عين شمس، كفر الشيخ، حلوان، المنوفية، طنطا، الإسكندرية، بني سويف، والفيوم.

فرص العمل بعد التخرج

يمكن للخريجين العمل في مجالات مثل:

●       الأمن السيبراني: محلل أمن، مهندس حماية، مختبر اختراقات.

●       هندسة البرمجيات: مطور تطبيقات، مدير مشاريع، مهندس جودة.

●       البيانات الضخمة: مهندس بيانات، محلل بيانات ضخمة، متخصص ذكاء أعمال.

●       الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة: مطور ترجمة آلية، مهندس رؤية حاسوبية، باحث ذكاء اصطناعي.

●       إنترنت الأشياء: مهندس IoT، مطور برمجيات مدمجة، مهندس إلكترونيات ذكية.

●       الأقسام الرئيسية: عالم بيانات، مطور روبوتات، مهندس تعلم آلي، باحث.

تنسيق القبول 2024/2025

●       علمي علوم: حوالي 87%.

●       علمي رياضة: حوالي 81%.

إذن، كلية الذكاء الاصطناعي نقلة كبيرة في التعليم العالي بمصر، حيث تجمع بين الدراسة الأكاديمية والتدريب العملي بتكلفة أقل من الجامعات الخاصة. ورغم صعوبة الدراسة، فإن الخريج المتميز أمامه فرص عمل واسعة داخل وخارج مصر.