وصف البرنامج

يهدف برنامج دكتوراه الفلسفة في الحوسبة (PhD in Computing) إلى إعداد كوادر بحثية عالية التأهيل تمتلك القدرة على الإسهام في تطوير المعرفة العلمية والتقنية

في مجالات الحوسبة المتقدمة. يوفر البرنامج بيئة أكاديمية وبحثية غنية تُمكّن الطلبة من التخصص في أحد المسارات الثلاثة:

الأمن السيبراني، أو علم البيانات، أو الذكاء الاصطناعي.

يمتد البرنامج على ثلاث سنوات ويشمل دراسة 44 ساعة معتمدة تتضمن مقررات دراسية متقدمة، إلى جانب إعداد أطروحة علمية أصلية.

يمر الطالب خلال البرنامج بعدة مراحل تشمل دراسة مقررات أساسية تغطي مواضيع مهمة مثل تصميم وتحليل الخوارزميات المتقدمة، ومعمارية الحاسب المتقدمة،

وأنظمة قواعد البيانات المتقدمة، بالإضافة إلى مقرر في تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي المتقدم، ودراسة بحثية مباشرة تهيئ الطالب للانخراط في العمل البحثي الأكاديمي.

بعد الانتهاء من المتطلبات الدراسية، يُشترط على الطالب اجتياز اختبار شامل يغطي معارفه ومهاراته في مجال التخصص،

يلي ذلك إعداد خطة بحث يتم اعتمادها رسميًا تمهيدًا للشروع في إعداد الرسالة. ويتاح للطالب اختيار عدد من المقررات الاختيارية التي تدعم تخصصه البحثي،

مثل الرياضيات العددية والحوسبة، الإحصاء التطبيقي والاحتمالات، موضوعات متقدمة في الرياضيات التطبيقية،

التشفير المتقدم، وأمن الحواسب والشبكات. كما تشمل المقررات المتقدمة في الأمن السيبراني موضوعات مثل أمن الأنظمة السلكية والجوالة،

أمن الحوسبة السحابية، أمن إنترنت الأشياء، وأمن الأجهزة.

يعكس البرنامج احتياجات العصر الرقمي، ويوفر مزيجًا من الأساس النظري والتطبيق العملي، ليتمكن خريجيه من تولي أدوار قيادية في البحث العلمي،

والتعليم الأكاديمي، والصناعة التقنية، ودعم الابتكار في المجالات الحيوية التي تمس مستقبل الأمن الرقمي وتحليل البيانات والذكاء الاصطناعي.

شروط القبول في البرنامج

1. أن يكون المتقدم حاصلا على درجة الماجستير في علوم الحاسب، هندسة البرمجيات، تقنية المعلومات، هندسة الحاسب، نظم المعلومات، أو أي من التخصصات ذات الصلة بمعدل لا يقل عن 3.75 من 5 أو ما يعادلها.
2. الحصول على درجة لا تقل عن 5.5 في اختبار IELTS أو ما يعادلها من اختبارات اللغة الإنجليزية المعتمدة.
3. تحقيق درجة لا تقل عن (140) في الجزء الكمي من اختبار GRE General أو اجتياز اختبار القدرات العامة للجامعيين بما لا يقل عن 75 درجة في الجزء الكمي.
4. اجتياز اختبار القدرات العامة للجامعيين بما لا يقل عن 65 درجة.

الخطة الدراسية

Study Plan

المستوى الأول

First Semester

م

رقم المقرر ورمزه

مسمى المقرر

عدد الوحدات

Course Name

Course Code

No

Credit Hours

1

حوس  700

تصميم وتحليل الخوارزميات المتقدمة

3 (3,0,0)

Advanced Algorithm Design and Analysis

COM 700

1

2

حوس 701

الرياضيات العددية والحوسبة

3 (3,0,0)

Numerical mathematics and computing

COM 701

2

3

حوس xxxx

اختياري 1

3 (3,0,0)

Elective 1

COM xxxx

3

مجموع الوحدات

9

Total Units

المستوى الثاني

Second Semester

م

رقم المقرر ورمزه

مسمى المقرر

عدد الوحدات

Course Name

Course Code

No

Credit Hours

1

حوس 702

تعلم الآلة والذكاء الإصطناعي المتقدم

3 (3,0,0)

Advanced Machine Learning and Artificial Intelligence

COM 702

1

2

حوس 703

معمارية الحاسب المتقدمة

3 (3,0,0)

Advanced Computer Architecture

COM 703

2

3

حوس xxxx

اختياري 2

3 (3,0,0)

Elective 2

COM xxxx

3

مجموع الوحدات

9

Total Units

المستوى الثالث

Third Semester

م

رقم المقرر ورمزه

مسمى المقرر

عدد الوحدات

Course Name

Course Code

No

Credit Hours

1

حوس 704

الإحصاء  التطبيقي والإحتمالات

3 (3,0,0)

Applied statistics and probability

COM 704

1

2

حوس 705

أنظمة قواعد البيانات المتقدمة

3 (3,0,0)

Advanced Database Systems

COM 705

2

3

حوس xxxx

اختياري 3

3 (3,0,0)

Elective 3

COM xxxx

3

مجموع الوحدات

9

Total Units

المستوى الرابع

Fourth Semester

م

رقم المقرر ورمزه

مسمى المقرر

عدد الوحدات

Course Name

Course Code

No

Credit Hours

1

حوس 706

دراسة بحثية مباشرة   

3 (3,0,0)

Direct Research Study

COM 706

1

2

حوس 707

اختبار شامل

0 (0,0,0(

Comprehensive Exam

COM 707

2

3

اكتب هنا

اكتب هنا

اكتب هنا

Write here

Write here

3

مجموع الوحدات

3

Total Units

المستوى الخامس

Fifth Semester

م

رقم المقرر ورمزه

مسمى المقرر

عدد الوحدات

Course Name

Course Code

No

Credit Hours

1

حوس 708

 خطة البحث

2 (2,0,0)

Research Plan

COM 708

1

مجموع الوحدات

2

Total Units

المستوى السادس

Sixth Semester

م

رقم المقرر ورمزه

مسمى المقرر

عدد الوحدات

Course Name

Course Code

No

Credit Hours

1

حوس 799

الرسالة

12 (12,0,0)

Thesis

COM 799

1

مجموع الوحدات

12

Total Units

المستوى السابع

Seventh Semester

م

رقم المقرر ورمزه

مسمى المقرر

عدد الوحدات

Course Name

Course Code

No

Credit Hours

1

حوس 799

الرسالة

12 (12,0,0)

Thesis

COM 799

1

مجموع الوحدات

12

Total Units

قائمة المقررات الدراسية لمسار الأمن السيبراني

(جميع المسارات تشترك في المقررات الإجبارية)

List of Courses for Cybersecurity Track

n

رمز ورقم المقرر

اسم المقرر

نوع المقرر

الوحدات الدراسية

المتطلب السابق

Course Code

Course Title

Course Type

Credits No.

Prerequisite

ع

En

ع

En

إجباري/

اختياري

Core/

Elective

نظري

عملي

معتمد

ع

En

Theoretical

Practical

Total

1

حوس 700

COM 700

تصميم وتحليل الخوارزميات المتقدمة

Advanced Algorithm Design and Analysis

إجباري

Core

3

0

3

-

-

2

حوس 701

COM 701

الرياضيات العددية والحوسبة

Numerical mathematics and computing

إجباري

Core

3

0

3

-

-

3

حوس 702

COM 702

تعلم الآلة والذكاء الإصطناعي المتقدم

Advanced Machine Learning and Artificial Intelligence

إجباري

Core

3

0

3

-

-

4

حوس 703

COM 703

معمارية الحاسب المتقدمة

Advanced Computer Architecture

إجباري

Core

3

0

3

-

-

5

حوس 704

COM 704

الإحصاء  التطبيقي والإحتمالات

Applied Statistics and Probability

إجباري

Core

3

0

3

-

-

6

حوس 705

COM 705

  أنظمة قواعد البيانات  المتقدمة

Advanced Database Systems

إجباري

Core

3

0

3

-

-

7

حوس 706

COM 706

دراسة بحثية مباشرة 

Direct Research Study

إجباري

Core

3

0

3

-

-

8

حوس 707

COM 707

اختبار شامل

Comperhensive Exam

إجباري

Core

0

0

0

-

-

9

حوس 708

COM 708

خطة البحث

Research Plan

إجباري

Core

2

0

2

-

-

10

حوس 709

COM 709

موضوعات متقدمة في الرياضيات التطبيقية

Advanced topics in applied mathematics

اختياري

Elective

3

0

3

-

-

11

حوس 710

COM 710

التشفير المتقدم

Advanced Cryptography

اختياري

Elective

3

0

3

-

-

12

حوس 711

COM 711

أمن الحواسب والشبكات المتقدم

Advanced Computer and Networks Security

اختياري

Elective

3

0

3

-

-

13

حوس 712

COM 712

أمن الانظمة اللاسلكية والجوالة

Wireless and Mobile Security

اختياري

Elective

3

0

3

-

-

14

حوس 713

COM 713

أمن الحوسبة السحابية

Cloud Computing Security

اختياري

Elective

3

0

3

-

-

15

حوس 714

COM 714

أمن انترنت الأشياء

IoT security

اختياري

Elective

3

0

3

-

-

16

حوس 715

COM 715

أمن الشبكات وحماية المحيط

Network Security and Perimeter Protection

اختياري

Elective

3

0

3

-

-

17

حوس 716

COM 716

أمن الأجهزة

Hardware Security

اختياري

Elective

3

0

3

-

-

18

حوس 799

COM 799

رسالة

Thesis

اجباري

Core

12

0

12

-

-

قائمة المقررات الدراسية لمسار  علم البيانات

 (جميع المسارات تشترك في المقررات الإجبارية)

List of Courses for Data Science Track

n

رمز ورقم المقرر

اسم المقرر

نوع المقرر

الوحدات الدراسية

المتطلب السابق

Course Code

Course Title

Course Type

Credits No.

Prerequisite

ع

En

ع

En

إجباري/

اختياري

Core/

Elective

نظري

عملي

معتمد

ع

En

Theoretical

Practical

Total

1

حوس 700

COM 700

تصميم وتحليل الخوارزميات المتقدمة

Advanced Algorithm Design and Analysis

إجباري

Core

3

0

3

-

-

2

حوس 701

COM 701

الرياضيات العددية والحوسبة

Numerical mathematics and computing

إجباري

Core

3

0

3

-

-

3

حوس 702

COM 702

تعلم الآلة والذكاء الإصطناعي المتقدم

Advanced Machine Learning and Artificial Intelligence

إجباري

Core

3

0

3

-

-

4

حوس 703

COM 703

معمارية الحاسب المتقدمة

Advanced Computer Architecture

إجباري

Core

3

0

3

-

-

5

حوس 704

COM 704

الإحصاء  التطبيقي والإحتمالات

Applied Statistics and Probability

إجباري

Core

3

0

3

-

-

6

حوس 705

COM 705

  أنظمة قواعد البيانات  المتقدمة

Advanced Database Systems

إجباري

Core

3

0

3

-

-

7

حوس 706

COM 706

دراسة بحثية مباشرة 

Direct Research Study

إجباري

Core

3

0

3

-

-

8

حوس 707

COM 707

اختبار شامل

Comperhensive Exam

إجباري

Core

0

0

0

-

-

9

حوس 708

COM 708

خطة البحث

Research Plan

إجباري

Core

2

0

2

-

-

10

حوس 709

COM 709

موضوعات متقدمة في الرياضيات التطبيقية

Advanced topics in applied mathematics

اختياري

Elective

3

0

3

-

-

11

حوس 717

COM 717

موضوعات متقدمة في علم البيانات

Advanced Topics in Data Science

اختياري

Elective

3

0

3

-

-

12

حوس 718

COM 718

التنقيب المتقدم في البيانات

Advanced-Data Mining

اختياري

Elective

3

0

3

-

-

13

حوس 719

COM 719

  البرمجة لعلم البيانات

Programming for Data Science

اختياري

Elective

3

0

3

-

-

14

حوس 720

COM 720

  تمثيل البيانات

Data Visualization

اختياري

Elective

3

0

3

-

-

15

حوس 721

COM 721

إدارة وحوكمة البيانات

Data Management and Governance

اختياري

Elective

3

0

3

-

-

16

حوس 722

COM 722

أخلاقيات علم البيانات

Data Science Ethics

اختياري

Elective

3

0

3

-

-

17

حوس 799

COM 799

رسالة

Thesis

اجباري

Core

12

0

12

-

-

قائمة المقررات الدراسية لمسار  الذكاء الإصطناعي

(جميع المسارات تشترك في المقررات الإجبارية)

List of Courses for Artifical Intelligence Track

n

رمز ورقم المقرر

اسم المقرر

نوع المقرر

الوحدات الدراسية

المتطلب السابق

Course Code

Course Title

Course Type

Credits No.

Prerequisite

ع

En

ع

En

إجباري/

اختياري

Core/

Elective

نظري

عملي

معتمد

ع

En

Theoretical

Practical

Total

1

حوس 700

COM 700

تصميم وتحليل الخوارزميات المتقدمة

Advanced Algorithm Design and Analysis

إجباري

Core

3

0

3

-

-

2

حوس 701

COM 701

الرياضيات العددية والحوسبة

Numerical mathematics and computing

إجباري

Core

3

0

3

-

-

3

حوس 702

COM 702

تعلم الآلة والذكاء الإصطناعي المتقدم

Advanced Machine Learning and Artificial Intelligence

إجباري

Core

3

0

3

-

-

4

حوس 703

COM 703

معمارية الحاسب المتقدمة

Advanced Computer Architecture

إجباري

Core

3

0

3

-

-

5

حوس 704

COM 704

الإحصاء  التطبيقي والإحتمالات

Applied Statistics and Probability

إجباري

Core

3

0

3

-

-

6

حوس 705

COM 705

  أنظمة قواعد البيانات  المتقدمة

Advanced Database Systems

إجباري

Core

3

0

3

-

-

7

حوس 706

COM 706

دراسة بحثية مباشرة 

Direct Research Study

إجباري

Core

3

0

3

-

-

8

حوس 707

COM 707

اختبار شامل

Comperhensive Exam

إجباري

Core

0

0

0

-

-

9

حوس 708

COM 708

خطة البحث

Research Plan

إجباري

Core

2

0

2

-

-

10

حوس 709

COM 709

موضوعات متقدمة في الرياضيات التطبيقية

Advanced topics in applied mathematics

اختياري

Elective

3

0

3

-

-

11

حوس 723

COM 723

الروبوتات والأنظمة المستقلة

Robotics and Autonomous Systems

اختياري

Elective

3

0

3

-

-

12

حوس 724

COM 724

الإبصار الحاسوبي المتقدم ومعالجة الصور

Advanced Computer Vision and Image Processing

اختياري

Elective

3

0

3

-

-

13

حوس 725

COM 725

معالجة اللغات الطبيعية  المتقدم

Advanced Natural Language Processing

اختياري

Elective

3

0

3

-

-

14

حوس 726

COM 726

انظمة القياسات الحيوية

Biometric Systems

اختياري

Elective

3

0

3

-

-

15

حوس 727

COM 727

الذكاء الحسابي

Computational Intelligence

اختياري

Elective

3

0

3

-

-

16

حوس 728

COM 728

موضوعات متقدمة في التعلم العميق

Advanced Topics in Deep Learning

اختياري

Elective

3

0

3

-

-

17

حوس 799

COM 799

رسالة

Thesis

اجباري

Core

12

0

12

-

-

وصف المقررات

يجب أن يتضمن وصف المقرر العناصر الثلاثة الآتية:

1. الأهداف ويجب أن تتضمن: البعد المعرفي، والبعد المهاري، والبعد الوجداني.
   1. المحتوى والموضوعات.
   2. وسائل التقويم.

Course description should include the following three elements:

1. Objectives that include: cognitive dimension, skills dimension and emotional dimension
2. Content and topics.
3. Assessment methods.

رمز ورقم المـقرر

عنوان المقـــــرر

عدد الوحدات

متطلب سابق

حوس 700

تصميم وتحليل الخوارزميات المتقدمة

(3,0,0)3

-

توصيف المقرر

1. الأهداف:

عند الانتهاء من دراسة هذا المقرر يتمكن الطالب من:

• التعرف على مفاهيم تصميم الخوارزمية لحل المشكلات المختلفة في مجال هندسة وعلوم الحاسب.
• تحليل مدى تعقيد هذه الخوارزميات المصممة.
• استخدام  تقنيات التحسين لتقديم الحلول المثلى لمختلف المشاكل.
• تعزيز الوعي الأخلاقي والتعاون واتخاذ القرارات المسؤولة والاستقلال وأفضل الممارسات أثناء تصميم الخوارزميات.

.2. المحتوى: استراتيجيات تصميم وتحليل الخوارزميات، التحليل المقارب، الخوارزميات في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، مشاكل NP الكاملة، خوارزميات مجموعات البيانات الكبيرة، استراتيجية التحسين، تقنيات التحسين الإرشادية والتالية، التحسين غير الخطي متعدد المتغيرات غير المقيد / المقيد، التحسين المستوحى من الطبيعة، الأمثلية متعددة الأهداف.

3. وسائل التقويم: اختبارات قصيرة، الاختبارات الفصلية، الواجبات المنزلية ، العروض التقديمية ،  المشاريع ، الاختبار النهائي.

Prerequisite

Credits

Course Title

Course Code

-

3(3,0,0)

Advanced Algorithm Design and Analysis

COM 700

1. Objectives:

  Upon completion of the course, a student will be able to:

• Recognize the concepts of designing an algorithm to solve various problems in computer science and information technology.
• Analyze the complexity of the designed algorithms.
• Utilize optimization techniques to provide optimal solutions for various problems.
• Promote ethical awareness, collaboration, responsible decision-making, independence, and best practices through Algoirthm design.

2. Content: Design strategies and analysis of algorithms, asymptotic analysis, algorithms in AI and machine learning, NP-complete problems, algorithms for large data sets,  optimization strategy, heuristic and meta-heuristic optimization techniques, multivariable unconstrained/ constrained nonlinear optimization, nature-inspired optimization, multi-objective optimization.

3. Assessment methods: Quizzes, midterm exams, homework assignments, presentations, projects, and final exam.

Course Description

رمز ورقم المـقرر

عنوان المقـــــرر

عدد الوحدات

متطلب سابق

حوس 701

الرياضيات العددية والحوسبة

3(3,0,0)

-

توصيف المقرر

1. الأهداف:

عند الانتهاء من دراسة هذا المقرر يتمكن الطالب من:

• اكتساب فهم شامل للطرق العددية الأساسية والخوارزميات المستخدمة في الحسابات الرياضية
• تطوير الكفاءة في تنفيذ الخوارزميات العددية باستخدام لغات البرمجة والأدوات الحسابية، مثل MATLAB أو Python، لحل المشكلات الرياضية وتحليل البيانات.
• تطبيق الأساليب العددية لحل المشاكل الرياضية والعلمية في العالم الحقيقي ، وإظهار الأهمية العملية وفائدتها للرياضيات الحاسوبية.
• تطوير فهم الاعتبارات الأخلاقية في الحسابات العددية ، بما في ذلك الشفافية ، وإمكانية تكرار نتائج ، والأثر المحتمل للقرارات الحسابية.

2. المحتوى:  يغطي هذا المقرر المبادئ والتقنيات الأساسية للتحليل العددي والرياضيات الحسابية ، بما في ذلك الطرق الرقمية لحل المعادلات والاستيفاء والتفاضل والتكامل والمعادلات التفاضلية والتحسين. يقوم الطلاب بتنفيذ هذه الأساليب باستخدام لغات البرمجة مثل MATLAB أو Python، واكتساب الخبرة العملية من خلال المهام العملية. ويتم التركيز على فهم الخوارزميات الرقمية، وتحليل الدقة والكفاءة، وتطبيق التقنيات على المشاكل الرياضية والعلمية في العالم الحقيقي.

3. وسائل التقويم:   اختبارات قصيرة ، الاختبارات الفصلية ، الواجبات المنزلية ، العروض التقديمية ، تقارير ، المشاريع ، الاختبار النهائي.

Prerequisite

Credits

Course Title

Course Code

-

3(3,0,0)

Numerical mathematics and computing

COM 701

1. Objectives:

Upon completion of the course, a student will be able to:

• Gain a comprehensive understanding of fundamental numerical methods and algorithms used in mathematical computations
• Develop proficiency in implementing numerical algorithms using programming languages and computational tools, such as MATLAB or Python, to solve mathematical problems and analyze data.
• Apply numerical methods to solve real-world mathematical and scientific problems, demonstrating the practical relevance and usefulness of computational mathematics.
• Develop an understanding of the ethical considerations in numerical computations, including transparency, reproducibility, and the potential impact of computational decisions.

2. Content: This course covers fundamental principles and techniques of numerical analysis and computational mathematics, including numerical methods for solving equations, interpolation, differentiation, integration, differential equations, and optimization. Students implement these methods using programming languages like MATLAB or Python, gaining practical experience through hands-on assignments. Emphasis is placed on understanding numerical algorithms, analyzing accuracy and efficiency, and applying techniques to real-world mathematical and scientific problems.

3. Assessment methods:Quizzes, midterm exams, homework assignments, presentations, reports, projects, and final exam.

Course Description

رمز ورقم المـقرر

عنوان المقـــــرر

عدد الوحدات

متطلب سابق

حوس 702

تعلم الآلة والذكاء الإصطناعي المتقدم

3(3,0,0)

-

توصيف المقرر

1. الأهداف:

عند الانتهاء من دراسة هذا المقرر يتمكن الطالب من:

• معرفة مفاهيم وتقنيات النماذج العصبية وخوارزميات التعلم الحديثة، وتطبيقاتها
• تصميم وتنفيذ حل مشاكل فعلية في مجال تعلم الآلة باستخدام لغة برمجة علمية.
• تصميم وإجراء التجارب باستخدام أساليب الذكاء الاصطناعي، مع التركيز على التقييم.
• تعزيز قيمة التعلم المستمر والابتكار في تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي المتقدم من خلال تعزيز الوعي الأخلاقي والتعاون واتخاذ القرارات المسؤولة والاستقلالية وأفضل الممارسات.

2.المحتوى:  الابصار الحاسوبي ثلاثية الأبعاد، إعادة البناء ثلاثية الأبعاد، استخراج ميزات الصورة، التعلم المتري واسع النطاق، تصنيف الصور، الحركة والتتبع، التعرف على اكتشاف الأشياء، التعرف على المشاعر، فهم المشهد، معالجة مقاطع الفيديو والصور، تقنية التزييف العميق، أي خوارزميات وتطبيقات جديدة الابصار الحاسوبي. الذكاء الاصطناعي التوليدي، الذكاء الاصطناعي المفتوح، القابلية للتفسير والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير، نماذج اللغات الكبيرة، الأمن والخصوصية القائم على الذكاء الاصطناعي، التعلم المعزز متعدد الوكلاء، منصات الذكاء الاصطناعي، مكتبات البرمجة الاحتمالية الحديثة.

3. وسائل التقويم: اختبارات قصيرة، الاختبارات الفصلية، الواجبات المنزلية ، العروض التقديمية ،  المشاريع ، الاختبار النهائي.

Prerequisite

Credits

Course Title

Course Code

-

3(3,0,0)

Advanced Machine Learning and Artificial Intelligence

COM 702

1. Objectives:

Upon completion of the course, a student will be able to:

• Recognize the concepts and techniques of neural models and modern learning algorithms, and their applications.
• Design and implement a solution to actual problems in the field of machine learning using a scientific programming language.
• Design and conduct experiments using AI methods, with emphasis on evaluation.
• Foster the value of continuous learning and innovation in the field of advanced machine learning and artificial intelligence by promoting ethical awareness, collaboration, responsible decision-making, independence, and best practices.

2. Content:  Advanced machine learning techniques and algorithms, statistical learning, advanced neural networks, reinforcement learning, federated learning, optimization approaches, genetic/evolutionary algorithms, model optimization, classification and clustering, multi-task learning, transfer learning, Generative AI, OpenAI, explainability and EXplainable AI, large language models, security and privacy-based AI, multi-agent reinforcement learning, AI platforms, modern probabilistic programming libraries.

3. Assessment methods: Quizzes, midterm exams, homework assignments, presentations, projects, and final exam.

Course Description

رمز ورقم المـقرر

عنوان المقـــــرر

عدد الوحدات

متطلب سابق

حوس 703

معمارية الحاسب المتقدمة

3(3,0,0)

-

توصيف المقرر

1. الأهداف:

عند الانتهاء من دراسة هذا المقرر يتمكن الطالب من:

• التعرف على مبادئ ومفاهيم متقدمة في معمارية الحاسب ، بما في ذلك خطوط الأنابيب، والمصفوفات الانقباضية، والمعالجة المتوازية، وتصميم المعالج المشترك.
• تطوير القدرة على تصميم وتنفيذ بنايات الحاسب المتقدمة.
• اكتساب الكفاءة في تحسين المصفوفات الانقباضية لمهام حسابية محددة ودمج المعالجات المساعدة في بنايات الحاسب.
• تحسين مهارات الاتصال والتعاون لنقل المفاهيم المعمارية المعقدة بشكل فعال.
• تعزيز الوعي الأخلاقي واتخاذ القرارات المسؤولة في تصميم واستخدام بنايات الحاسب.

2. المحتوى:   يقدم هذا المقرر دراسة متقدمة في معمارية الحاسب مع التركيز على خطوط الأنابيب ، والمصفوفات الانقباضية، والمعالجات المتوازية ، ودراسات الحالة في تصميم المعالجات المساعدة.

3. وسائل التقويم:   اختبارات قصيرة ، الاختبارات الفصلية ، الواجبات المنزلية ، العروض التقديمية ،  تقارير ، المشاريع ، الاختبار النهائي.

Prerequisite

Credits

Course Title

Course Code

-

3(3,0,0)

Advanced Computer Architecture

COM 703

1. Objectives:

Upon completion of the course, a student will be able to:

• Recognize advanced principles and concepts of computer architecture, including pipelining, systolic arrays, parallel processing, and coprocessor design.
• Develop the ability to design and implement advanced computer architectures.
• Acquire proficiency in optimizing systolic arrays for specific computational tasks and integrating coprocessors into computer architectures.
• Improve communication and collaboration skills to effectively convey complex architechual concepts.
• Promote ethical awareness and responsible decision-making in the design and use of computer architectures.

2. Content:   This course offers an advanced study of computer architecture with a concentrated focus on pipelining, systolic arrays, parallel processing, and case studies in designing coprocessors.

3. Assessment methods:   Quizzes, midterm exams, homework assignments, presentations, reports, projects, and final exam.

Course Description

رمز ورقم المـقرر

عنوان المقـــــرر

عدد الوحدات

متطلب سابق

حوس 704

الإحصاء  التطبيقي والإحتمالات

3(3,0,0)

-

توصيف المقرر

1. الأهداف:

عند الانتهاء من دراسة هذا المقرر يتمكن الطالب من:

• التعرف على المفاهيم الأساسية لنظرية الاحتمالات والتوزيعات الاحتمالية والاستدلال الإحصائي وتحليل الانحدار والتصميم التجريبي وتقنيات تحليل البيانات.
• تطبيق الأساليب والتقنيات الإحصائية لتحليل البيانات وتفسيرها، واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات، وحل المشكلات الهندسية ومشكلات علوم الكمبيوتر.
• استخدام أدوات البرمجيات ولغات البرمجة لإنشاء تصورات ذات معنى، وتوصيل النتائج الإحصائية بشكل فعال من خلال التقارير المكتوبة والعروض التقديمية الشفهية.
• تبني النزاهة والدقة والشفافية والمسؤولية الاجتماعية في التحليل الإحصائي، والالتزام بالمبادئ الأخلاقية والمبادئ التوجيهية للتعامل المسؤول مع البيانات واستخدامها.

2. المحتوى:   يوفر هذا المقرر للطلاب مقدمة شاملة للإحصاء التطبيقي ونظرية الاحتمالات المصممة خصيصًا للمهندسين وعلماء الكمبيوتر. يوفر للطلاب فهمًا عمليًا للمفاهيم الإحصائية وتطبيقاتها في الهندسة وعلوم الكمبيوتر. من خلال هذه الدورة ، سيتعلم الطلاب موضوعات أساسية مثل الاحتمالات ، وتحليل البيانات ، واختبار الفرضيات ، وتحليل الانحدار ، والنمذجة الإحصائية. من خلال التركيز على الأمثلة الواقعية وحل المشكلات. كما يزود المقرر الطلاب بالمهارات اللازمة لتحليل البيانات وتفسيرها ، واتخاذ قرارات مستنيرة ، وحل المشكلات الهندسية ومشكلات علوم الكمبيوتر بشكل فعال باستخدام التقنيات الإحصائية.

3. وسائل التقويم:  اختبارات قصيرة ، الاختبارات الفصلية ، الواجبات المنزلية ، العروض التقديمية ، تقارير ، المشاريع ، الاختبار النهائي.

Prerequisite

Credits

Course Title

Course Code

-

3(3,0,0)

Applied Statistics and Probability

COM 704

1. Objectives: 

Upon completion of the course, a student will be able to:

• Recognize the fundamental concepts of probability theory, probability distributions, statistical inference, regression analysis, experimental design, and data analysis techniques.
• Apply statistical methods and techniques to analyze and interpret data, make data-driven decisions, and solve engineering and computer science problems.
• Utilize software tools and programming languages to create meaningful visualizations, and effectively communicate statistical results through written reports and oral presentations.
• Embrace integrity, accuracy, transparency, and social responsibility in statistical analysis, adhering to ethical principles and guidelines for responsible data handling and use.

2. Content:  This course provides students with a comprehensive introduction to applied statistics and probability theory specifically tailored for engineers and computer scientists.   provides students with a practical understanding of statistical concepts and their application in engineering and computer science. Through this course, students will learn essential topics such as probability, data analysis, hypothesis testing, regression analysis, and statistical modeling. Emphasizing real-world examples and problem-solving, the course equips students with the necessary skills to analyze and interpret data, make informed decisions, and effectively solve engineering and computer science problems using statistical techniques.

3. Assessment methods:  Quizzes, midterm exams, homework assignments, presentations, reports, projects, and final exam.

Course Description

رمز ورقم المـقرر

عنوان المقـــــرر

عدد الوحدات

متطلب سابق

حوس 705

  أنظمة قواعد البيانات  المتقدمة

3(3,0,0)

-

توصيف المقرر

1.  
   1.  
      1.  
         1. الأهداف:

عند الانتهاء من دراسة هذا المقرر يتمكن الطالب من:

• التعرف على المواضيع المتقدمة في أنظمة قواعد البيانات لحل التحديات والمساهمة في أحدث الأبحاث والابتكار في هذا المجال.
• استكشاف بنية قاعدة البيانات، والمبادئ، وتقنيات التحسين، واستراتيجيات الفهرسة، وعمليات تنفيذ الاستعلام المتوازية.
• تصميم وتنفيذ أنظمة قواعد البيانات.
• إظهار الكفاءة في مخططات قواعد البيانات المتقدمة، وتقنيات استخراج البيانات، ومراقبة العملة، وآليات الاسترداد.
• تشجيع العمل الجماعي المسؤول والتعاون في معالجة مشكلات قاعدة البيانات الواقعية.

.2. المحتوى:  في هذا المقرر، سوف يكتسب الطلاب المعرفة لتطوير وتأمين وتحسين وإدارة أنظمة إدارة قواعد البيانات. وتشمل المواضيع إدارة التخزين والفهرسة ومعالجة الاستعلام والتنفيذ والتحسين. علاوة على ذلك، يتم تناول التحكم في التزامن، وحلول حالة الجمود، وخطط الاسترداد، وأنظمة قواعد البيانات الموزعة، وقواعد بيانات الوسائط المتعددة، واستخراج البيانات. من ناحية أخرى، يقدم هذه المقرر أيضًا نظرة عامة مفصلة عن إدارة تخزين البيانات، والفهرسة، ومعالجة الاستعلامات، والتنفيذ، والتحسين، وعلاقات البيانات

3. وسائل التقويم: اختبارات قصيرة ، الاختبارات الفصلية ، الواجبات المنزلية ، العروض التقديمية ،  المشاريع ، الاختبار النهائي.

Prerequisite

Credits

Course Title

Course Code

-

3(3,0,0)

Advanced Database Systems

COM 705

1. Objectives: 

Upon completion of the course, a student will be able to:

• Recognize advanced topics in database systems to solve challenges and contribute to cutting-edge research and innovation in the field.
• Explore the database architecture, principles, optimization techniques, indexing strategies, and parallel query executions.
• Design and implement Database systems.
• Demonstrate proficiency in advanced database schemas, data mining techniques, currency control, and recovery mechanisms.
• Encourage responsible teamwork and collaboration in addressing real-world database issues.

2. Content:  In this course, students will acquire knowledge to develop, secure, optimize, and administer database management systems. The topics include storage management, indexing, query processing, implementation, and optimization. Moreover, concurrency control, deadlock resolutions, recovery schemes, distributed database systems, multimedia databases, and data mining are considered in this course. On the other hand, this course also provides a detailed overview of Data storage management, indexing, query processing, implementation, optimization, and data relations.

3. Assessment methods: Quizzes, midterm exams, homework assignments, presentations, projects, and final exams.

Course Description

رمز ورقم المـقرر

عنوان المقـــــرر

عدد الوحدات

متطلب سابق

حوس 706

دراسة بحثية مباشرة  

3(3,0,0)

-

توصيف المقرر

1. الأهداف:

عند الانتهاء من دراسة هذا المقرر يتمكن الطالب من:

• اكتساب فهم متعمق لمجال البحث، بما في ذلك النظريات والمفاهيم والمنهجيات ذات الصلة بالمجال.
• تطوير مهارات البحث المتقدمة ، بما في ذلك تصميم وإجراء دراسات دقيقة، وجمع البيانات وتحليلها، وتفسير النتائج.
• تعزيز مهارات الكتابة والعرض الأكاديمي لتوصيل نتائج البحوث بشكل فعال والمساهمة في الخطاب العلمي.
• تعزيز الالتزام بالنزاهة الأكاديمية، وممارسات البحث الأخلاقية، واتخاذ القرارات المسؤولة في عملية البحث.

2. المحتوى: يتم اختيار موضوع بحثي بمعاونة المشرف لدراسته من قبل الطالب ويقوم بتسليم تقرير عنه لمدرس المقرر.

3. وسائل التقويم:   تقارير ، العروض التقديمية.

Prerequisite

Credits

Course Title

Course Code

-

3(3,0,0)

Research Direct Studies

COM 706

1. Objectives: arch topic and submits a report on it to the course instructor.

Upon completion of the course, a student will be able to:

• Acquire an in-depth understanding of the research area, including theories, concepts, and methodologies relevant to the field.
• Develop advanced research skills, including designing and conducting rigorous studies, collecting and analyzing data, and interpreting results.
• Enhance academic writing and presentation skills to effectively communicate research findings and contribute to scholarly discourse.
• Foster a commitment to academic integrity, ethical research practices, and responsible decision-making in the research process.

2. Content:   Student, with the assistance of his supervisor, selects a rese

3. Assessment methods:   reports , presentations.

Course Description

رمز ورقم المـقرر

عنوان المقـــــرر

عدد الوحدات

متطلب سابق

حوس 707

اختبار شامل

(0،0،0)0

-

توصيف المقرر

1. الأهداف:

• اكتساب فهم شامل للنظريات والمنهجيات ونتائج البحوث التأسيسية في مجالات الحوسبة.
• تطبيق المفاهيم والمنهجيات النظرية لحل المشاكل المعقدة في  مجالات الحوسبة .
• توصيل نتائج البحوث والأفكار بشكل فعال من خلال الأشكال المكتوبة والشفوية، مما يدل على الوضوح والتماسك والتفكير المنطقي.
• التأكيد على أهمية النزاهة الأكاديمية والسلوك الأخلاقي في مجال البحث.

 المحتوى: يشمل الاختبار الشامل مجموعة شاملة من المواضيع في  مجالات الحوسبة . هدفها هو إنشاء أساس قوي للمعرفة في النظريات التأسيسية ومنهجيات البحث والنتائج الرئيسية في هذا المجال. يتكون الامتحان نفسه من مكونات مكتوبة وشفهية. يشير اجتياز الاختبار بنجاح إلى استعداد الطالب لإجراء بحث مستقل ويؤهله للتقدم في أطروحة الدكتوراه الخاصة به.

وسائل التقويم:  اختبار تحريري ، اختبار شفوي.

Prerequisite

Credits

Course Title

Course Code

-

0(0,0,0)

Comprehensive exam

COM 707

1. Objectives:

• Acquire a comprehensive understanding of the foundational theories, methodologies, and research findings in the fields of computing.
• Apply theoretical concepts and methodologies to solve complex problems in the fields of computing.
• Communicate research findings and ideas effectively through written and oral formats, demonstrating clarity, coherence, and logical reasoning.
• Emphasize the importance of academic integrity and ethical conduct in research

Content:     The comprehensive exam encompasses a comprehensive range of topics in computing. Its aim is to establish a strong foundation of knowledge in foundational theories, research methodologies, and key findings within the field. The exam itself consists of both written and oral components. Successfully passing the exam indicates the student's readiness for independent research and qualifies them to progress with their PhD thesis.

Assessment methods:   Written exam , Oral Exam.

Course Description

رمز ورقم المـقرر

عنوان المقـــــرر

عدد الوحدات

متطلب سابق

حوس 708

خطة البحث

2(2,0,0)

-

توصيف المقرر

1. الأهداف:

عند الانتهاء من دراسة هذا المقرر يتمكن الطالب من:

• اكتساب فهم عميق لمجال البحث، بما في ذلك الأدبيات والنظريات والأساليب ذات الصلة.
• اكتساب الكفاءة في تصميم خطة بحث قوية، بما في ذلك اختيار المنهجيات المناسبة، وأساليب جمع البيانات، وتقنيات التحليل.
• تعزيز مهارات التفكير النقدي لتحديد التحديات والقيود المحتملة في خطة البحث واقتراح حلول فعالة.
• تعزيز الممارسات البحثية الأخلاقية واتخاذ القرارات المسؤولة، مع الأخذ في الاعتبار التأثير على المشاركين وأصحاب المصلحة ومجتمع البحث.

.2. المحتوى:  إعداد خطة متكاملة لموضوع الرسالة من دراسة للأبحاث السابقة ، وتحديد الأهداف ، ووضع آلية للتنفيذ.

3. وسائل التقويم:  تقارير ،  العروض التقديمية.

Prerequisite

Credits

Course Title

Course Code

-

2(2,0,0)

Research plan

COM 708

1. Objectives:

Upon completion of the course, a student will be able to:

• Acquire a deep understanding of the research area, including relevant literature, theories, and methodologies.
• Acquire proficiency in designing a robust research plan, including selecting appropriate methodologies, data collection methods, and analysis techniques.
• Enhance critical thinking skills to identify potential challenges and limitations in the research plan and propose effective solutions.
• Promote ethical research practices and responsible decision-making, considering the impact on participants, stakeholders, and the research community.

2. Content:    Preparing an integrated plan for the thesis topic from studying previous research, setting specific objectives, and developing a mechanism for implementation.

3. Assessment methods:   reports , presentations.

Course Description

رمز ورقم المـقرر

عنوان المقـــــرر

عدد الوحدات

متطلب سابق

حوس 709

موضوعات متقدمة في الرياضيات التطبيقية

3(3,0,0)

-

توصيف المقرر

1. الأهداف:

عند الانتهاء من دراسة هذا المقرر يتمكن الطالب من:

• تطوير فهم متقدم للمفاهيم والنظريات والتقنيات الرياضية ذات الصلة بالرياضيات التطبيقية.
• تعزيز مهارات التفكير النقدي وحل المشكلات في تحليل ومعالجة المشكلات الرياضية المتقدمة والتطبيقات الواقعية.
• تطوير المهارات في النمذجة الرياضية لتمثيل وتحليل المواقف العملية.
• تعزيز السلوك الأخلاقي والنزاهة والكفاءة المهنية في البحث الرياضي والتحليل وصنع القرار.

2. المحتوى:  يمكن هذا المقرر الطلبة من دراسة موضوعات متقدمة في الرياضيات التطبيقية تفيد التوجه البحثي للطالب. محتويات هذا المقرر تحدد من قبل مشرف الطالب بالتعاون مع مدرس المقرر  والحصول علي موافقة القسم المختص.

3. وسائل التقويم:   اختبارات قصيرة ، الاختبارات الفصلية ، الواجبات المنزلية ، العروض التقديمية ،  تقارير ، المشاريع ، الاختبار النهائي.

Prerequisite

Credits

Course Title

Course Code

-

3(3,0,0)

Advanced topics in applied mathematics

COM 709

1. Objectives:

Upon completion of the course, a student will be able to:

• Develop an advanced understanding of mathematical concepts, theories, and techniques relevant to applied mathematics.
• Enhance critical thinking and problem-solving skills in analyzing and addressing advanced mathematical problems and real-world applications.
• Develop skills in mathematical modeling to represent and analyze practical situations.
• Foster ethical conduct, integrity, and professionalism in mathematical research, analysis, and decision-making.

2. Content:  This course enables students to study advanced topics in applied mathematics that benefit the student’s research orientation. The contents of this course are determined by the student’s supervisor in cooperation with the course instructor and obtaining the approval of the relevant department.

3. Assessment methods:   Quizzes, midterm exams, homework assignments, presentations, reports, projects, and final exam.

Course Description

رمز ورقم المـقرر

عنوان المقـــــرر

عدد الوحدات

متطلب سابق

حوس 710

التشفير المتقدم

3(3,0,0)

-

توصيف المقرر

1. الأهداف:

عند الانتهاء من دراسة هذا المقرر يتمكن الطالب من:

• تطوير فهم متعمق لمفاهيم التشفير المتقدمة.
• اكتساب المهارات اللازمة لتحليل الخصائص الأمنية لأنظمة التشفير.
• تقديم مبادئ وتطبيقات التشفير إلى جماهير متنوعة من خلال عروض تقديمية شفهية ومكتوبة واضحة وموجزة.
• تعزيز الوعي الأخلاقي واتخاذ القرارات المسؤولة والتعاون والاستقلالية وأفضل الممارسات في التشفير وتطبيقاته.

2. المحتوى: يغطي هذا المقرر مجموعة شاملة من المواضيع في مجال التشفير، بما في ذلك المجالات المحدودة كمفهوم أساسي. سيقوم الطلاب بدراسة خصائص وتطبيقات الحقول المحدودة، بالإضافة إلى موضوعات متقدمة مثل أنظمة التشفير، والتوقيعات الرقمية، والحسابات الآمنة متعددة الأطراف، وإثباتات المعرفة الصفرية، والتشفير ما بعد الكمي، والتشفير المتماثل، وتقنيات البلوكتشين.

3. وسائل التقويم:  اختبارات قصيرة ، الاختبارات الفصلية ، الواجبات المنزلية ، العروض التقديمية ، تقارير ، المشاريع ، الاختبار النهائي.

Prerequisite

Credits

Course Title

Course Code

-

3(3,0,0)

Advanced Cryptography

COM 710

1. Objectives:

Upon completion of the course, a student will be able to:

• Develop an in-depth understanding of advanced cryptographic concepts.
• Acquire skills to analyze the security properties of cryptographic schemes
• Present the principles and applications of cryptography to diverse audiences through clear and concise oral and written presentations.
• Promote ethical awareness, responsible decision-making, collaboration, autonomy, and best practices in cryptography and its applications.

2. Content:  This course covers a comprehensive range of topics in cryptography, including finite fields as a foundational concept. Students will study the properties and applications of finite fields, as well as advanced topics such as encryption schemes, digital signatures, secure multi-party computation, zero-knowledge proofs, post-quantum cryptography, homomorphic encryption, and blockchain technologies. 

3. Assessment methods Quizzes, midterm exams, homework assignments, presentations, reports, projects, and final exam.

Course Description

رمز ورقم المـقرر

عنوان المقـــــرر

عدد الوحدات

متطلب سابق

حوس 711

أمن الحواسب والشبكات المتقدم

3(3,0,0)

-

توصيف المقرر

1. الأهداف:

عند الانتهاء من دراسة هذا المقرر يتمكن الطالب من:

• التعرف على نظرية الأعداد، إخفاء المعلومات، خوارزميات التشفير المتماثلة وغير المتماثلة.
• تطبيق وظائف التجزئة، ورموز مصادقة الرسالة، والتوقيعات الرقمية، وإدارة المفاتيح ومصادقة المستخدم.
• تقييم تقنيات وخوارزميات أمن الإنترنت.
• تعزيز الوعي الأخلاقي والتعاون واتخاذ القرارات المسؤولة والاستقلالية وأفضل الممارسات في مجال أمن الحواسب والشبكات المتقدم.

2. المحتوى:  في هذا المقرر ، يتم تعريف الطلاب بمتطلبات أمن الشبكات ، ونظرية الأعداد ، وإخفاء المعلومات ، ومبادئ تصميم التشفير ، والخوارزميات ، ومصادقة الرسائل ، ومبادئ التصاميم والتوقيع الرقمي ، وتصميم أمن أنظمة الشبكات.

3. وسائل التقويم:  اختبارات قصيرة ، الاختبارات الفصلية ، الواجبات المنزلية ، العروض التقديمية ، تقارير ، المشاريع ، الاختبار النهائي.

Prerequisite

Credits

Course Title

Course Code

-

3(3,0,0)

Advanced Computer and Networks Security

COM 711

1. Objectives:

Upon completion of the course, a student will be able to:

• Recognize number theory, steganography, symmetric and asymmetric encryption algorithms.
• Apply hash functions, message authentication codes, digital signatures, key management and user authentication.
• Appraise techniques and algorithms for Internetworking security.
• Promote ethical awareness, collaboration, responsible decision-making, independence, and best practices in advanced computer and network security.

2. Content:  In this course, students are introduced to the network security requirements, number theory, steganography, encryption design principles and algorithms, message authentication and digital signature principles and designs, and network system security design. 

3. Assessment methods:  Quizzes, midterm exams, homework assignments, presentations, reports, projects, and final exam.

Course Description

رمز ورقم المـقرر

عنوان المقـــــرر

عدد الوحدات

متطلب سابق

حوس 712

أمن الانظمة اللاسلكية والجوالة

3(3,0,0)

-

توصيف المقرر

1. الأهداف:

عند الانتهاء من دراسة هذا المقرر يتمكن الطالب من:

• اكتساب المعرفة الصلبة في مبادئ الأمن المدرجة في تصميم أجيال الشبكات المتنقلة.
• شرح نماذج الأمن لمختلف منصات الأجهزة المحمولة.
• توضيح المعايير الأمنية لخدمات المحمول والأنظمة اللاسلكية.
• تعزيز الوعي الأخلاقي والتعاون واتخاذ القرارات المسؤولة والاستقلالية وأفضل الممارسات في مجال الأمن اللاسلكي والمتنقل.

2. المحتوى:  يقدم هذا المقرر نظرة عامة على المفاهيم المتعلقة بالمبادئ الأمنية المتضمنة في تصميم عدة أجيال من شبكات المحمول، من الجيل الثاني إلى الجيل الخامس. ويستكشف نماذج أمن الأنظمة الأساسية لمنصات الأجهزة المحمولة الشهيرة مثل نظام تشغيل المحمول أي فون والأندرويد وهاتف ويندوز . وهو يغطي أمن خدمات الهاتف المحمول، مثل الصوت عبر بروتوكول الإنترنت ، والرسائل النصية، وبروتوكول التطبيقات اللاسلكية ، ولغة ترميز النصوص التشعبية للمحمول. كما يقدم معايير الأمن في الأنظمة اللاسلكية الحالية: أمن واي فاي  (الخصوصية المكافئة السلكية و الوصول المحمي  لواي فاي  والوصول المحمي  لواي فاي المؤسسة)

3. وسائل التقويم:  اختبارات قصيرة ، الاختبارات الفصلية ، الواجبات المنزلية ، العروض التقديمية ، تقارير ، المشاريع ، الاختبار النهائي.

Prerequisite

Credits

Course Title

Course Code

-

3(3,0,0)

Wireless and Mobile Security

COM 712

1. Objectives:

Upon completion of the course, a student will be able to:

• Acquire solid knowledge on security principles incorporated in the design of mobile network generations.
• Explain security models for various mobile device platforms.
• Illustrate security standards for mobile services and wireless systems.
• Promote ethical awareness, collaboration, responsible decision-making, autonomy, and best practices in wireless and mobile security.

2. Content:  This course provides a conceptual overview of the security principles incorporated in the design of several generations of mobile networks, from 2G to 5G. It explores platform security models of the popular mobile device platforms such as iPhone operating system (IOS), Android and the Windows Phone. It covers the security of mobile services, such as voice over IP (VoIP), text messaging, Wireless Application Protocol (WAP) and mobile Hyper Text Markup Language (HTML). It also introduces security standards in current wireless systems: Wi-Fi security (Wired Equivalent Privacy (WEP), Wi-Fi Protected Access (WPA), WPA-Enterprise).

3. Assessment methods:  Quizzes, midterm exams, homework assignments, presentations, reports, projects, and final exam.

Course Description

رمز ورقم المـقرر

عنوان المقـــــرر

عدد الوحدات

متطلب سابق

حوس 713

أمن الحوسبة السحابية

3(3,0,0)

-

توصيف المقرر

1. الأهداف:  

عند الانتهاء من دراسة هذا المقرر يتمكن الطالب من:

•  التعرف على مفاهيم الأمان المتعلقة بالحوسبة السحابية.
• تلخيص جوانب الخصوصية التي يجب أخذها بعين الإعتبار في السحابة.
• تطوير الكفاءة في تنفيذ وإدارة الضوابط الأمنية في البيئات السحابية، وضمان حماية وسلامة الموارد السحابية.
• تعزيز الوعي الأخلاقي والتعاون واتخاذ القرارات المسؤولة والاستقلالية وأفضل الممارسات في مجال أمن الحوسبة السحابية.

2. المحتوى:  يستعرض هذا المقرر الحالة الحالية لأمن البيانات وتخزينها في السحابة بما في ذلك السرية والسلامة والتوافر. يجب أن يتضمن المقرر الموضوعات التالية : ممارسة إدارة الهوية والوصول  (IAM) من أجل التوثيق والتصريح والتدقيق للمستخدمين الذين يصلون إلى الخدمات السحابية ؛ أطر ومعايير إدارة الأمن ذات الصلة بالسحابة ؛ جوانب الخصوصية التي ينبغي النظر فيها في السحابة ؛أهمية وظائف التدقيق والامتثال داخل السحابة.

3. وسائل التقويم:  اختبارات قصيرة ، الاختبارات الفصلية ، الواجبات المنزلية ، العروض التقديمية ، تقارير ، المشاريع ، الاختبار النهائي.

Prerequisite

Credits

Course Title

Course Code

-

3(3,0,0)

Cloud Computing Security

COM 713

1. Objectives:

Upon completion of the course, a student will be able to:

• Recognize the security concepts pertaining to cloud computing.
• Summarize the privacy aspects that should be considered in the cloud.
• Develop proficiency in implementing and managing security controls in cloud environments, ensuring the protection and integrity of cloud resources.
• Promote ethical awareness, collaboration, responsible decision-making, independence, and best practices in Computer Forensics.

2. Content:  This course reviews the current state of data security and storage in the cloud, including confidentiality, integrity, and availability. The topics should include: the identity and access management (IAM) practice for authentication, authorization, and auditing of the users accessing cloud services; security management frameworks and standards that are relevant to the cloud; privacy aspects that should be considered in the cloud; importance of audit and compliance functions within the cloud.

3. Assessment methods:  Quizzes, midterm exams, homework assignments, presentations, reports, projects, and final exam.

Course Description

رمز ورقم المـقرر

عنوان المقـــــرر

عدد الوحدات

متطلب سابق

حوس 714

أمن انترنت الأشياء

3(3,0,0)

-

توصيف المقرر

1. الأهداف:

عند الانتهاء من دراسة هذا المقرر يتمكن الطالب من:

• التعرف على بنية أمن إنترنت الأشياء وإجراءاتها الأمنية المضادة.
• مقارنة بين التهديدات في إنترنت الأشياء والشبكات التقليدية المخصصة.
• توضيح التحديات والحلول الأمنية في إنترنت الأشياء.
• تعزيز الوعي الأخلاقي والتعاون واتخاذ القرارات المسؤولة والاستقلالية وأفضل الممارسات في مجال أمن انترنت الأشياء.

2. المحتوى:  يتناول هذا المقرر ضمان سلامة الأجهزة والشبكات المترابطة تحت نسيج إنترنت الأشياء(IoT). وهو يغطي أمن الأجهزة وأمن الشبكة وأمن البيانات وأمن نظام التشغيل وأمن الخادم. وهو يقدم موضوعات متقدمة حديثة مثل مصادقة إنترنت الأشياء، ومصادقة الخادم الفردي، ومخططات التوثيق متعددة الخوادم ، والهجمات والعلاجات ، والأدوات التحليلية.

3. وسائل التقويم:  اختبارات قصيرة ، الاختبارات الفصلية ، الواجبات المنزلية ، العروض التقديمية ، تقارير ، المشاريع ، الاختبار النهائي.

Prerequisite

Credits

Course Title

Course Code

-

3(3,0,0)

IoT security

COM 714

1. Objectives:

Upon completion of the course, a student will be able to:

• Recognize the security architecture of IoT and its security countermeasures.
• Compare between the threats in IoT and traditional ad hoc networks.
• Illustrate the security challenges and solutions in IoT.
• Promote ethical awareness, collaboration, responsible decision-making, independence, and best practices in IoT security.

2. Content:  This course deals with ensuring the safety of devices and networks interconnected under the fabric of the Internet of Things (IoT).  It covers device/physical security, network security, data security, operating system security, and server security. It introduces recent advanced topics such as IoT authentication, single-server authentication, multi-server authentication schemes, attacks and remedies, and analytical matrices and tools.

3. Assessment methods:  Quizzes, midterm exams, homework assignments, presentations, reports, projects, and final exam.

Course Description

رمز ورقم المـقرر

عنوان المقـــــرر

عدد الوحدات

متطلب سابق

حوس 715

أمن الشبكات وحماية المحيط

3(3,0,0)

-

توصيف المقرر

1. الأهداف:

عند الانتهاء من دراسة هذا المقرر يتمكن الطالب من:

• اكتساب المعرفة حول تصميم الشبكات الآمنة
• تحليل نقدي لتركيب الشبكات (باستخدام الأدوات المناسبة) من أجل تحديد مشاكلها الأمنية.
• صياغة توصيات لأصحاب المصلحة على مختلف المستويات داخل المنظمة ، لتقوية البنية التحتية للشبكة لتحقيق الوضع الأمني المنشود.
• تعزيز الوعي الأخلاقي والتعاون واتخاذ القرارات المسؤولة والاستقلالية وأفضل الممارسات في مجال أمن الشبكات وحماية المحيط.

2. المحتوى:   في هذا المقرر ، سيتم تعريف الطلاب بتصميم شبكات الحاسب الآمنة. يتم عرض ومناقشة نقاط الضعف في تصميم البنية التحتية للشبكة وعيوب الأمن في بروتوكولات الشبكة. تتم مراجعة أنظمة تشغيل الشبكات ومعماريات الشبكات بالإضافة إلى المشكلات المتعلقة بالأمان. سيتم أيضًا تناول المشكلات المتعلقة بأمن المحتوى والتطبيقات مثل رسائل البريد الإلكتروني و DNS وخوادم الويب. سيتم تحليل التقنيات الأمنية بما في ذلك كشف التسلل ، والتحليل الجنائي الحاسوبي ، والتشفير ، والتوثيق والتحكم في الوصول. سيتم تقديم مشكلات الأمان في بروتوكولات IPSEC و SSL / TLS و SSH.

3. وسائل التقويم:  اختبارات قصيرة ، الاختبارات الفصلية ، الواجبات المنزلية ، العروض التقديمية ، تقارير ، المشاريع ، الاختبار النهائي.

Prerequisite

Credits

Course Title

Course Code

-

3(3,0,0)

Network Security and Perimeter Protection

COM 715

1. Objectives:

Upon completion of the course, a student will be able to:

• Acquire knowledge about the design of secure networks
• critically analyze a network configuration (using tools as appropriate) in order to identify its security issues.
• formulate recommendations for stakeholders at various levels within an organization, to harden network infrastructure to achieve a desired security situation.
• Promote ethical awareness, collaboration, responsible decision-making, independence, and best practices in Network Security and Perimeter Protection.

2. Content:  In this course, students are introduced to the design of secure computer networks. Exploitation of weaknesses in the design of network infrastructure and security flaws in network protocols are presented and discussed. Network operation systems and network architectures are reviewed, together with the respective security related issues. Issues related to the security of content and applications such as emails, DNS, web servers are also addressed. Security techniques including intrusion detection, forensics, cryptography, authentication and access control are analyzed. Security issues in IPSEC, SSL/ TLS and the SSH protocol are presented.

3. Assessment methods:  Quizzes, midterm exams, homework assignments, presentations, reports, projects, and final exam.

Course Description

رمز ورقم المـقرر

عنوان المقـــــرر

عدد الوحدات

متطلب سابق

حوس 716

أمن الأجهزة

3(3,0,0)

-

توصيف المقرر

1. الأهداف:

عند الانتهاء من دراسة هذا المقرر يتمكن الطالب من:

• التعرف على نقاط الضعف في مراحل تصميم الأنظمة الرقمية الحالية.
• التفريق بين الأنواع المختلفة للهجمات المادية على الأنظمة الرقمية.
• توضيح التحديات والحلول الأمنية في الأجهزة الإلكترونية.
• تعزيز الوعي الأخلاقي والتعاون واتخاذ القرارات المسؤولة والاستقلالية وأفضل الممارسات في مجال أمن الأجهزة.

2. المحتوى:   يقدم هذا المقرر للطلاب فهمًا شاملاً لأمن الأجهزة الإلكترونية بدءًا من الأساسيات إلى التطبيقات العملية. يجب أن يفهم الطلاب نقاط الضعف في مراحل تصميم الأنظمة الرقمية الحالية والهجمات المادية على هذه الأنظمة. يجب أن تتضمن الموضوعات ما يلي: أساسيات الهجمات المادية ، الإجراءات المضادة ضد الهجمات المادية ، هجمات القنوات الجانبية (الهجمات المخبأة ، هجمات تحليل الطاقة ، هجمات التوقيت ، هجمات سلسلة المسح) والتدابير المضادة ، هجمات طروادة المادية والتصميم الموثوق  للدوائر المتكاملة، نموذج منصة الثقة، دالة عدم الاستنساخ المادية.

3. وسائل التقويم:  اختبارات قصيرة ، الاختبارات الفصلية ، الواجبات المنزلية ، العروض التقديمية ، تقارير ، المشاريع ، الاختبار النهائي.

Prerequisite

Credits

Course Title

Course Code

-

3(3,0,0)

Hardware Security

COM 716

1. Objectives:

Upon completion of the course, a student will be able to:

• Recognize the vulnerabilities in the current digital systems design flow.
• Differentiate the different types of physical attacks on digital systems.
• Illustrate the security challenges and solutions in the electronic hardware.
• Promote ethical awareness, collaboration, responsible decision-making, independence, and best practices in hardware security.

2. Content:  This course gives students a comprehensive understanding of hardware security starting from fundamentals to practical applications. Students should understand the vulnerabilities in the current digital systems design flow and the physical attacks to these systems. The topics should include: fundamentals of physical attacks, countermeasures against physical attacks, Side channel attacks (cache attacks, power analysis attacks, timing attacks, scan chain attacks) and countermeasures, Hardware Trojan and trusted integrated circuit (IC) design, Trust platform module (TPM), physical unclonable function (PUF).

3. Assessment methods:  Quizzes, midterm exams, homework assignments, presentations, reports, projects, and final exam.

Course Description

رمز ورقم المـقرر

عنوان المقـــــرر

عدد الوحدات

متطلب سابق

حوس 717

  مواضيع متقدمة في علم البيانات

3(3,0,0)

-

توصيف المقرر

1. الأهداف:

عند الانتهاء من دراسة هذا المقرر يتمكن الطالب من:

• اكتساب فهم شامل للمفاهيم النظرية وقيمة الأعمال وكيفية التخطيط والإدارة والتنفيذ العملي لمشاريع علوم البيانات.
• فهم وتطبيق نماذج علوم البيانات والخوارزميات والتقنيات.
• اكتساب القدرة على تقييم بيانات المنتج.
• تطبيق مفاهيم وأساليب علم البيانات لحل المشكلات في سياقات العالم الحقيقي وتوصيل هذه الحلول بشكل فعال.

2. المحتوى:  يغطي هذا المقرر التنقيب المتقدم في البيانات، وتحليل البيانات، ومفاهيم وخوارزميات التعرف على الأنماط، بالإضافة إلى نماذج وخوارزميات التعلم الآلي.

3. وسائل التقويم: اختبارات قصيرة ، الاختبارات الفصلية ، الواجبات المنزلية ، العروض التقديمية ،  المشاريع ، الاختبار النهائي.

Prerequisite

Credits

Course Title

Course Code

-

3(3,0,0)

Advanced Topics in Data Science

COM 717

1. Objectives: 

Upon completion of the course, a student will be able to:

• Gain a comprehensive understanding of theoretical concepts, business value, and how to plan, manage, and practically implement data science projects.
• Apply Data Science models, algorithms, and techniques.
• Gain the ability to evaluate a Data Product.
• Apply data science concepts and methods to solve problems in real-world contexts and communicate these solutions effectively.
• Foster a commitment to ethical and responsible use of data, while encouraging responsibility, autonomy, and informed decision-making throughout the data science process.

2. Content:  This course covers advanced data mining, data analysis, and pattern recognition concepts and algorithms, as well as models and machine learning algorithms.

3. Assessment methods: Quizzes, midterm exams, homework assignments, presentations, projects, and final exams.

Course Description

رمز ورقم المـقرر

عنوان المقـــــرر

عدد الوحدات

متطلب سابق

حوس 718

 التنقيب المتقدم في البيانات

3(3,0,0)

 -

توصيف المقرر

1. الأهداف:

عند الانتهاء من دراسة هذا المقرر يتمكن الطالب من:

• إظهار فهم شامل لأساليب وخوارزميات  استخراج البيانات .
• تطبيق تقنيات محددة للتنقيب عن أنواع معينة من البيانات والتحديات.
• تفسير نتائج الخوارزمية التي تم الحصول عليها.
• تطبيق خوارزميات وتقنيات متقدمة للتنقيب عن البيانات باستخدام لغات البرمجة، بما في ذلك خوارزميات التجميع والتصنيف واستخراج قواعد الارتباط والكشف عن الحالات الشاذة.
• تشجيع وفهم الوعي الأخلاقي والنزاهة والمساءلة والمسؤولية الاجتماعية في ممارسات استخراج البيانات.

2. المحتوى:  يغطي هذا المقرر الدراسي خوارزميات دراسات استخراج البيانات والنماذج الحسابية، واختيار البيانات، والتنظيف، والترميز، باستخدام تقنيات إحصائية وتعلم آلي مختلفة، وتصور الهياكل المولدة. وسيتم التركيز بشكل خاص على أساليب التعلم الآلي. سيتم أيضًا مناقشة التقنيات الهامة ذات الصلة ، مثل تخزين البيانات والمعالجة التحليلية عبر الإنترنت . (OLAP) علاوة على ذلك، سيتم عرض أحدث الأبحاث المتعلقة بهذه التقنيات وتزويدها بمراجعات ورقية تسلط الضوء على التطبيقات العملية لهذه التقنيات المتقدمة لاستخراج البيانات. سيتم عرض تطبيقات النماذج في المجالات الشائعة، بما في ذلك الحوسبة الاجتماعية والمعلوماتية الصحية.

3. وسائل التقويم: اختبارات قصيرة ، الاختبارات الفصلية ، الواجبات المنزلية ، العروض التقديمية ،  المشاريع ، الاختبار النهائي.

Prerequisite

Credits

Course Title

Course Code

-

3(3,0,0)

Advanced-Data Mining

COM 718

1. Objectives: 

Upon completion of the course, a student will be able to:

• Demonstrate a comprehensive understanding of data mining methods and algorithms.
• Apply specific data mining techniques for certain data types and challenges.
• Interpret the obtained algorithm results.
• Apply advanced data mining algorithms and techniques using programming languages, including algorithms for clustering, classification, association rule mining, and anomaly detection.
• Encourage and understand ethical awareness, integrity, accountability, and social responsibility in data mining practices.

2. Content:  This course covers the data mining studies algorithms and computational paradigms, data selection, cleaning, coding, using different statistical and machine learning techniques, and visualization of the generated structures. Special emphasis will be given to the Machine Learning methods. Important related technologies, such as data warehousing and online analytical processing (OLAP) will be also discussed. Further, the state-of-the-art research related to these techniques will be presented and augmented with paper reviews that highlight the practical applications of these advanced data mining techniques. Applications of the models will be presented in popular domains, including social computing and health informatics.

3. Assessment methods: Quizzes, midterm exams, homework assignments, presentations, projects, and final exams.

Course Description

رمز ورقم المـقرر

عنوان المقـــــرر

عدد الوحدات

متطلب سابق

حوس 719

  البرمجة لعلم البيانات

3(3,0,0)

توصيف المقرر

1.الأهداف:

عند الانتهاء من دراسة هذا المقرر يتمكن الطالب من:

أهداف معرفية:

• تعلم وفهم لغات البرمجة الشائعة في علم البيانات.
• إدراك مفاهيم ومنهجيات التعلم الآلي لتطبيقات النمذجة والتصنيف التنبؤية.
• القدرة على تطوير مشاكل محددة لاستكشاف الاتجاهات والميزات في البيانات.
• استخدم البرنامج لتصور البيانات وتوصيل النتائج المستندة إلى البيانات.
•  تشجيع فهم القضايا الأخلاقية في علم البيانات، مثل الخصوصية والإذن والاستخدام المسؤول للبيانات.

2. المحتوى:

يغطي هذا المقرر أساسيات علم البيانات. تشمل المواضيع جمع البيانات ، والمعالجة المسبقة والتحويل ،
 والتصور والتحليل الاستكشافي، والأسس الرياضية والإحصائية لنمذجة البيانات.
 تستخدم لغة البرمجة بايثون على نطاق واسع في الأوساط العلمية بسبب العدد الكبير من المكتبات التي توفر مجموعة كاملة
 من الأدوات للتحليل ومعالجة البيانات.
 لا توفر لغة بايثون منصة لمعالجة البيانات فحسب، بل تحتوي أيضًا على ميزات تجعلها فريدة من نوعها 
مقارنة باللغات الأخرى والتطبيقات المتخصصة. 
بالنسبة للطلاب الذين يرغبون في إجراء تحليل البيانات، تعتبر بايثون بكل حزمها الخيار الأفضل للمستقبل.

3. وسائل التقويم: اختبارات قصيرة ، الاختبارات الفصلية ، الواجبات المنزلية ، العروض التقديمية ،  المشاريع ، الاختبار النهائي.

Prerequisite

Credits

Course Title

Course Code

3(3,0,0)

Programming for Data Science

COM 719

1. Objectives: 

Upon completion of the course, a student will be able to:

• Learn the common programming languages in data science.
• Recognize of machine learning concepts and methodologies for predictive modelling and classification applications.
• Ability to develop specific problems to explore trends and features in data.
• Utilize software to visualize data and communicate data-driven results.
• Encourage an understanding of ethical issues in data science, such as privacy, permission, and responsible data use.

2. Content:  This course covers the fundamentals of data science. Topics include data collection, preprocessing and transformation, visualization and exploratory analysis, and the mathematical and statistical foundations for data modeling. The Python programming language is widely used in scientific circles because of its large number of libraries

that provide a complete set of tools for analysis and data manipulation. Python not only provides a platform for processing data but also has features that make it unique compared to other languages and specialized applications. For students who want to perform data analysis, Python, with all its packages, is considered the best choice for the foreseeable future.

3. Assessment methods: Quizzes, midterm exams, homework assignments, presentations, projects, and final exams.

Course Description

رمز ورقم المـقرر

عنوان المقـــــرر

عدد الوحدات

متطلب سابق

حوس 720

  تمثيل البيانات

3(3,0,0)

-

توصيف المقرر

1. الأهداف:

عند الانتهاء من دراسة هذا المقرر يتمكن الطالب من:

• فهم تقنيات التصور المختلفة وتطوير مبادئ تحليل البيانات.
• إنشاء تصورات تفاعلية للبيانات تتيح للمستخدمين استكشاف البيانات من خلال وجهات نظر مختلفة.
•  تطوير القدرة على إجراء تقييم نقدي لفعالية تصورات البيانات.
• تطبيق أفضل الممارسات في عرض البيانات باستخدام لوحة المعلومات.
•    تشجيع وفهم الوعي الأخلاقي والنزاهة والمساءلة والمسؤولية الاجتماعية في ممارسات تحليل البيانات.

2. المحتوى:  يعد تصور الجوانب والنتائج ذات الصلة بشكل صحيح مرحلة حاسمة في أي مشروع لعلم البيانات. تتناول هذه الدورة مبادئ تصور البيانات والتقنيات والأساليب اللازمة لتقديم رسوم توضيحية واضحة للبيانات وإرشادات تصور البيانات. يتم أيضًا تناول تقنيات محددة لعرض أنواع معينة من البيانات مثل بيانات النص أو السلاسل الزمنية. يحصل الطلاب على خبرة عملية حول كيفية توظيف وتقييم أدوات برامج تصور البيانات ومكتبات البرمجة وتعلم المهارات اللازمة لتحويل مجموعات البيانات الأولية إلى لوحات معلومات رسومية هادفة وتفاعلية وديناميكية ومفيدة.

3. وسائل التقويم: اختبارات قصيرة ، الاختبارات الفصلية ، الواجبات المنزلية ، العروض التقديمية ،  المشاريع ، الاختبار النهائي.

Prerequisite

Credits

Course Title

Course Code

-

3(3,0,0)

Data Visualization

COM 720

1. Objectives: 

Upon completion of the course, a student will be able to:

• Recognize various visualization techniques and the development of data analysis principles.
• Create interactive data visualizations that allow users to explore data through different perspectives.
• Develop the ability to critically evaluate the effectiveness of data visualizations.
• Apply best practices in data presentation using a dashboard.
• Encourage and understand ethical awareness, integrity, accountability, and social responsibility in data analysis practices.

2. Content:  Properly visualizing relevant aspects and findings is a crucial phase in any Data Science project. In this course, principles of data visualization, techniques and methods needed to provide clear illustrations of data and data visualization guidelines are covered. Specific techniques to display certain types of data such as text or time series data are also covered. Students get practical experience on how to employ and evaluate data visualization software tools and programming libraries and learn the skills needed to convert raw datasets into meaningful, interactive, dynamic, and insightful graphical dashboards.

3. Assessment methods: Quizzes, midterm exams, homework assignments, presentations, projects, and final exams.

Course Description

رمز ورقم المـقرر

عنوان المقـــــرر

عدد الوحدات

متطلب سابق

حوس 721

إدارة وحوكمة البيانات

3(3,0,0)

-

توصيف المقرر

1. الأهداف:

عند الانتهاء من دراسة هذا المقرر يتمكن الطالب من:

• تحديد أهمية إدارة وحوكمة البيانات في المنظمات الحديثة.
• تصميم إطار عمل لإدارة البيانات مصمم خصيصًا لتلبية احتياجات المنظمة.
• وضع سياسات ومعايير وأفضل الممارسات لإدارة البيانات.
• إدارة البيانات والامتثال وفقا للوائح ذات الصلة.
• فهم أدوار ومسؤوليات أصحاب المصلحة في إدارة البيانات.

2. المحتوى:  

تستمر مشكلة إدارة البيانات في النمو مع المشكلات المحيطة بتكلفة التخزين والنمو المتسارع، فضلاً عن المخاوف الإدارية والتنظيمية والأمنية -
الحل للقدرة على توسيع نطاق كل هذه المشكلات هو إدارة البيانات التي توفر خدمات أفضل المستخدمين ويوفر المال. 
تقدم هذه الدورة نظرة عامة حول سبب الحاجة إلى حوكمة البيانات، وكيفية تصميم برنامج وبدئه وتنفيذه، وكيفية الحفاظ على استدامة البرنامج.
 ومن خلال الإطار المقدم ودراسات الحالة، سيتم تمكين الطلاب وتعليمهم كيفية إطلاق برنامج إدارة البيانات الناجح والموفر للمال. 
يقدم نظرة عامة كاملة عن دورة حياة حوكمة البيانات، والتي يمكن أن تساعد الطلاب على تمييز التكنولوجيا واحتياجات الموظفين،
 ويستهدف على وجه التحديد المديرين الذين يحتاجون إلى تنفيذ برنامج حوكمة البيانات في شركتهم، 
ويتضمن دراسات حالة لتفصيل ما يجب فعله وما لا يجب فعله في الواقع.

3. وسائل التقويم:

اختبارات قصيرة ، الاختبارات الفصلية ، الواجبات المنزلية ، العروض التقديمية ،  المشاريع ، الاختبار النهائي.

Prerequisite

Credits

Course Title

Course Code

-

3(3,0,0)

Data Management and Governance

COM 721

1. Objectives: 

Upon completion of the course, a student will be able to:

• Define the importance of data management and governance in modern organizations.
• Design a data governance framework tailored to an organization's needs.
• Establish data governance policies, standards, and best practices.
• Manage data governance and compliance in accordance with relevant regulations.
• Recognize the roles and responsibilities of data governance stakeholders.

2. Content:

The problem of managing data continues to grow with issues surrounding the cost of storage, exponential growth, as well as administrative, management, and security concerns - the solution to being able to scale all of these issues up is data governance which provides better services to users and saves money. This course is an overview of why data governance is needed, how to design, initiate, and execute a program, and how to keep the program sustainable. With the provided framework and case studies, students will be enabled and educated in launching their very own successful and money-saving data governance program. Provides a complete overview of the data governance lifecycle, that can help students discern technology and staff needs Specifically aimed at managers who need to implement a data governance program at their company Includes case studies to detail 'do's' and 'don'ts' in real-world situations.

3. Assessment methods: Quizzes, midterm exams, homework assignments, presentations, projects, and final exams.

Course Description

رمز ورقم المـقرر

عنوان المقـــــرر

عدد الوحدات

متطلب سابق

حوس 722

 أخلاقيات علم البيانات

3(3,0,0)

-

توصيف المقرر

1. الأهداف:

عند الانتهاء من دراسة هذا المقرر يتمكن الطالب من:

• التعرف على المسؤوليات والالتزامات الأخلاقية لعلماء البيانات تجاه أصحاب المصلحة مثل المستخدمين والعملاء والشركات والمجتمع ككل.
• تطوير قدرات اتخاذ القرار الأخلاقي، مثل القدرة على التعرف على المواقف الأخلاقية وتقييمها، وكذلك اتخاذ قرارات ذكية مبنية على المبادئ والاعتبارات الأخلاقية.
• تطوير أساليب خوارزمية تعتمد على البيانات للتخفيف من التحيزات في أنظمة الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي.
• الاستماع والفهم والتواصل مع الأشخاص ذوي الآراء المختلفة.
• تشجيع النزاهة والصدق في ممارسة علم البيانات من خلال تسليط الضوء على قيمة الشفافية والصدق والسلوك الأخلاقي عند إدارة البيانات واتخاذ القرارات.

2. المحتوى:  يناقش هذا المقرر القضايا الأخلاقية التي يمكن أن تنشأ أثناء تطبيق علم البيانات على مشاكل العالم الحقيقي. يوفر دقة تحليلية للمناقشات الأخلاقية حول دور علم البيانات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في صنع القرار في التوظيف والتجارة والرعاية الصحية والتعليم وما إلى ذلك. من ناحية، تركز هذه الدورة على طرق تصور وقياس الضرر في اتخاذ القرارات المبنية على البيانات. ومن ناحية أخرى، فهو يعلم الطلاب التفكير النقدي والتخطيط والتنفيذ وتقييم مشروع علوم البيانات مع الاهتمامات الأخلاقية. تتناول هذه الدورة الأساليب المشتركة والأدوات الناشئة لتخفيف وإدارة المخاوف الأخلاقية. علاوة على ذلك، فإن الأخير يتوقع التطور المستقبلي ويعلم كيفية التعامل بشكل منهجي مع المشكلات الأخلاقية وتبرير الطريقة المتبعة.
3. وسائل التقويم: اختبارات قصيرة ، الاختبارات الفصلية ، الواجبات المنزلية ، العروض التقديمية ،  المشاريع ، الاختبار النهائي.

Prerequisite

Credits

Course Title

Course Code

3(3,0,0)

Data Science Ethics

COM 722

1. Objectives: 

Upon completion of the course, a student will be able to:

• Recognize data scientists' ethical responsibilities and commitments to stakeholders such as users, clients, companies, and society as a whole.
• Develop ethical decision-making abilities, such as the ability to recognize, evaluate, and assess ethical situations, as well as make intelligent decisions based on ethical principles and considerations.
• Develop algorithmic and data-driven approaches for mitigating biases in AI/ML systems.
• Listen, understand, and communicate with people of varying opinions.
• Encourage integrity and honesty in data science practice by highlighting the value of transparency, honesty, and ethical behavior when managing data and making decision-making.

2. Content:  This course discusses ethical issues that could arise while applying data science to real-world problems. It provides analytic precision to ethical debates about the role of data science, artificial intelligence, and machine learning in decision-making in employment, commerce, healthcare, education, etc. On one hand, this course focuses on ways to conceptualize and measure harm in data-driven decision-making. On the other hand, it teaches students to think critically, plan, execute, and evaluate a data science project with ethical concerns. Common approaches and emerging tools for mitigating and managing ethical concerns are considered in this course. Moreover, the latter anticipates future development and teaches how to deal systematically with ethical problems and justify the considered approach.

3. Assessment methods: Quizzes, midterm exams, homework assignments, presentations, projects, and final exams.

Course Description

رمز ورقم المـقرر

عنوان المقـــــرر

عدد الوحدات

متطلب سابق

حوس 723

الروبوتات والأنظمة المستقلة

3(3,0,0)

-

توصيف المقرر

1. الأهداف:

عند الانتهاء من دراسة هذا المقرر يتمكن الطالب من:

•  التعرف على المبادئ الأساسية وهندسة البرمجيات والأجهزة للأنظمة الروبوتية الذكية
• وصف القضايا الأساسية للتحليل والتصميم والتحكم في الأنظمة الروبوتية الذكية.
• تصميم وتطوير الأنظمة الروبوتية الذكية
• تعزيز قيمة التعلم المستمر والابتكار في مجال الروبوتات والأنظمة المستقلة من خلال تعزيز الوعي الأخلاقي والتعاون واتخاذ القرارات المسؤولة والاستقلال وأفضل الممارسات.

2. المحتوى : يغطي هذا المقرر : تصميم وتطوير الأنظمة الروبوتية. حيث يتم التركيز على الطبيعة متعددة التخصصات للأنظمة الروبوتية، بما في ذلك تصميم النظام، وأنظمة التحكم في ردود الفعل، والتحكم القائم على الرؤية، والاستقلالية. سيحصل المشاركون على معرفة تفصيلية بالتقنيات اللازمة لتطوير الروبوتات الذكية. تشمل مجالات الموضوع الرئيسية حركية وديناميكيات المتلاعب، والتحكم في الحلقة المغلقة للأنظمة الروبوتية، والروبوتات المتنقلة، وتقنيات الرؤية للروبوتات، وبناء الأنظمة الروبوتية، والتحكم الذكي، والتعرف على الأشياء، والتعلم الخاضع للإشراف. تسلط الدورة الضوء على الاختلاف الأساسي بين ما نسميه روبوت الذكاء الاصطناعي والروبوت الأكثر طبيعية.

3. وسائل التقويم: اختبارات قصيرة، الاختبارات الفصلية، الواجبات المنزلية ، العروض التقديمية ،  المشاريع ، الاختبار النهائي.

Prerequisite

Credits

Course Title

Course Code

-

3(3,0,0)

Robotics and Autonomous Systems

COM 723

1. Objectives:

Upon completion of the course, a student will be able to:

• Recognize the basic principles, software and hardware architectures of smart robotic systems
• Describe the essential issues of analysis, design and control of intelligent robotic systems.
• Design and develop intelligent robotic systems
• Foster the value of continuous learning and innovation in the field of Robotics and Autonomous Systems by promoting ethical awareness, collaboration, responsible decision-making, independence, and best practices.

2. Content:  This course covers: The design and development of robotic systems. Emphasis is on the multidisciplinary nature of robotic systems, including system design, feedback control systems, vision-based control, and autonomy. Participants will obtain detailed knowledge of the techniques needed to develop intelligent robots. Major topic areas include manipulator kinematics and dynamics, closed-loop control for robotic systems, mobile robots, vision techniques for robotics, building robotic systems, intelligent control, object recognition and supervised leaning. The course highlights the fundamental difference between what we will call an AI robot and a more normal robot.

3. Assessment methods: Quizzes, midterm exams, homework assignments, presentations, projects, and final exam.

Course Description

رمز ورقم المـقرر

عنوان المقـــــرر

عدد الوحدات

متطلب سابق

حوس 724

الإبصار الحاسوبي المتقدم ومعالجة الصور

3(3,0,0)

-

توصيف المقرر

1. الأهداف:

عند الانتهاء من دراسة هذا المقرر يتمكن الطالب من:

• معرفة المراحل المختلفة للتعرف على الكائن باستخدام الإبصار الحاسوبي.
• تحديد مبادئ وتقنيات استخراج المعلومات المهمة من الصور الرقمية والفيديو.
• تصميم تنفيذ تطبيقات الابصار الحاسوبي عالية المستوى.
• تعزيز قيمة التعلم المستمر والابتكار في مجال رؤية الكمبيوتر ومعالجة الصور من خلال تعزيز الوعي الأخلاقي والتعاون واتخاذ القرارات المسؤولة والاستقلالية وأفضل الممارسات.

2. المحتوى: الابصار الحاسوبي ثلاثية الأبعاد، إعادة البناء ثلاثية الأبعاد، استخراج ميزات الصورة، التعلم المتري واسع النطاق، تصنيف الصور، الحركة والتتبع، التعرف على اكتشاف الأشياء، التعرف على المشاعر، فهم المشهد، معالجة مقاطع الفيديو والصور، تقنية التزييف العميق، أي خوارزميات وتطبيقات جديدة الابصار الحاسوبي.

3. وسائل التقويم: اختبارات قصيرة، الاختبارات الفصلية ، الواجبات المنزلية ، العروض التقديمية ،  المشاريع ، الاختبار النهائي.

Prerequisite

Credits

Course Title

Course Code

-

3(3,0,0)

Advanced Computer Vision and Image Processing

COM 724

1. Objectives:

Upon completion of the course, a student will be able to:

• Recgnize the different stages of object recognition using computer vision.
• Identify the principles and techniques for extracting important features from images and videos.
• Design and implement high-level computer vision applications.
• Foster the value of continuous learning and innovation in the field of computer vision by promoting ethical awareness, collaboration, responsible decision-making, independence, and best practices.

2. Content: 3D computer vision, 3D Reconstruction, image feature extraction, large scale metric learning, image classification, motion and tracking stereo, object detection recognition, emotion recognition, scene understanding manipulate videos and images, deepfake technology, new computer vision algorithms and applications.

3. Assessment methods: Quizzes, midterm exams, homework assignments, presentations, projects, and final exam.

Course Description

رمز ورقم المـقرر

عنوان المقـــــرر

عدد الوحدات

متطلب سابق

حوس 725

معالجة اللغات الطبيعية المتقدم

3(3,0,0)

-

توصيف المقرر

1. الأهداف:

عند الانتهاء من دراسة هذا المقرر يتمكن الطالب من:

• تحديد خوارزميات ونماذج معالجة اللغة الطبيعية.
• تصميم وتطوير نماذج اللغة الطبيعية.
• تطوير التطبيقات في مجال معالجة اللغة الطبيعية.
• تعزيز قيمة التعلم المستمر والابتكار في مجال معالجة اللغة الطبيعية من خلال تعزيز الوعي الأخلاقي والتعاون واتخاذ القرارات المسؤولة والاستقلال وأفضل الممارسات.

2. المحتوى: يهدف هذا المقرر إلى شرح كيفية استخدام أساليب وتقنيات الكمبيوتر في معالجة اللغة الطبيعية. تشمل الموضوعات نمذجة اللغة، واللغويات، والكلمات والمعجم، ونماذج ماركوف المخفية، والقواعد النحوية الحتمية والعشوائية، وخوارزميات التحليل، والأساليب القائمة على مجموعة النصوص، واسترجاع المعلومات واستخراجها، وترجمة اللغة. من الناحية العملية، سينفذ الطالب مشروعًا في مجال معالجة اللغة الطبيعية.

3. وسائل التقويم: اختبارات قصيرة، الاختبارات الفصلية، الواجبات المنزلية ، العروض التقديمية ،  المشاريع ، الاختبار النهائي.

Prerequisite

Credits

Course Title

Course Code

-

3(3,0,0)

Advanced Natural Language Processing

COM 725

1. Objectives:

Upon completion of the course, a student will be able to:

• Identify natural language processing algorithms and models.
• Design and develop natural language models.
• Develop applications in the field of natural language processing.
• Foster the value of continuous learning and innovation in the field of natural language processing by promoting ethical awareness, collaboration, responsible decision-making, independence, and best practices.

2. Content:  This course aims to explain how computer’s methods and technology can be used for processing the natural language. Topics include language modeling, linguistics, words and lexicon, hidden Markov models, deterministic and stochastic grammar, parsing algorithms, corpus-based methods, information retrieval and information extraction, and language translation. On the practical side, the student will implement a project in the field of NLP.

3. Assessment methods: Quizzes, midterm exams, homework assignments, presentations, projects, and final exam.

Course Description

رمز ورقم المـقرر

عنوان المقـــــرر

عدد الوحدات

متطلب سابق

حوس 726

انظمة القياسات الحيوية

3(3,0,0)

-

توصيف المقرر

1. الأهداف:

عند الانتهاء من دراسة هذا المقرر يتمكن الطالب من:

• التعرف على القياسات الحيوية البيولوجية والسلوكية.
• تحليل النظريات والأساليب والتفسيرات الموجودة في مجال القياسات الحيوية والعمل بشكل مستقل على حل المشكلات النظرية والعملية.
• تطبيق المعرفة والمهارات البيومترية في مجال جديد.
• تعزيز قيمة التعلم المستمر والابتكار في مجال القياسات الحيوية من خلال تعزيز الوعي الأخلاقي والتعاون واتخاذ القرارات المسؤولة والاستقلال وأفضل الممارسات.

2. المحتوى: طرق القياسات الحيوية، التعرف على الوجه والإيماءات، والتعرف على الكلام، والمصادقة البيومترية، والطب الشرعي للصور والأمن، والتقنيات الناشئة لمطابقة بصمات الأصابع، والتعرف على الوجه، ونمذجة قزحية العين، ومصادقة التوقيع، والقياسات الحيوية متعددة الوسائط والامن البيومتري، وآليات الهجوم ضد نظام القياسات الحيوية، والمواضيع الحديثة ذات الصلة.

3. وسائل التقويم: اختبارات قصيرة، الاختبارات الفصلية، الواجبات المنزلية ، العروض التقديمية ،  المشاريع ، الاختبار النهائي.

Prerequisite

Credits

Course Title

Course Code

3(3,0,0)

Biometric Systems

COM 726

1. Objectives:

Upon completion of the course, a student will be able to:

• Recognize Biological and Behavioural Biometrics.
• Analyz existing theories, methods and interpretations in the field of biometrics and working independently on solving theoretical and practical problems.
• Apply biometric knowledge and skills in new field.
• Foster the value of continuous learning and innovation in the field of biometrics by promoting ethical awareness, collaboration, responsible decision-making, independence, and best practices.

2. Content: Biometric modalities, face and gesture recognition, speech recognition, biometric authentication, image forensics and security, emerging techniques for fingerprint matching, face recognition, iris modelling, signature authentication multi-modal biometrics and biometric security, attack mechanisms against biometric system, any new related topics.

3. Assessment methods: Quizzes, midterm exams, homework assignments, presentations, projects, and final exam.

رمز ورقم المـقرر

عنوان المقـــــرر

عدد الوحدات

متطلب سابق

حوس 727

الذكاء الحسابي

3(3,0,0)

-

توصيف المقرر

1. الأهداف:

عند الانتهاء من دراسة هذا المقرر يتمكن الطالب من:

• تحديد مبادئ وتقنيات الذكاء الحسابي.
• شرح تقنية الأنظمة الغامضة، الحوسبة الناعمة
• تصميم تنفيذ تطبيقات مبنية على الأساليب الذكية الهجينة، الخوارزميات الذكية.
• فهم وتطبيق الآثار الأخلاقية والاجتماعية والعملية في تطوير ونشر تقنيات الذكاء الحسابي.

2. المحتوى: نماذج الذكاء الحسابي، أبنية الأنظمة المتوازية والموزعة، الحساب التطوري، الذكاء المحيط، الحياة الاصطناعية، الأنظمة الغامضة، الحوسبة الناعمة، تقنيات معالجة الوسائط المتعددة، الأساليب الذكية الهجينة، الخوارزميات الذكية، الحساب المستوحى بيولوجيًا.

3. وسائل التقويم: اختبارات قصيرة، الاختبارات الفصلية، الواجبات المنزلية ، العروض التقديمية ،  المشاريع ، الاختبار النهائي.

Prerequisite

Credits

Course Title

Course Code

3(3,0,0)

Computational Intelligence

COM 727

1. Objectives:

Upon completion of the course, a student will be able to:

• Define the principles and techniques of computational intelligence.
• Explain fuzzy systems technology, soft computing.
• Design and implement applications based on smart hybrid methods and smart algorithms.
• Comprehend and apply ethical, social, and practical implications in the development and deployment of computational intelligence technologies.

2. Content: Computational intelligence paradigms, parallel and distributed system architectures, evolutionary computation, ambient intelligence, artificial life, fuzzy systems, soft computing, multimedia processing techniques, hybrid intelligent methods, intelligent algorithms, biologically inspired computation.

3. Assessment methods: Quizzes, midterm exams, homework assignments, presentations, projects, and final exam.

Course Description

رمز ورقم المـقرر

عنوان المقـــــرر

عدد الوحدات

متطلب سابق

حوس 728

موضوعات متقدمة في التعلم العميق

3(3,0,0)

-

توصيف المقرر

1. الأهداف:

عند الانتهاء من دراسة هذا المقرر يتمكن الطالب من:

• معرفة التقنيات المتقدمة في التعلم العميق.
• شرح تقنية الشبكات التوليدية (GANs)، شبكات Deep
• تنفيذ تطبيقات من العالم الحقيقي باستخدام هذه التقنيات.
• تطبيق الآثار الأخلاقية والاجتماعية والعملية في تنفيذ وتطبيق التعلم العميق المتقدم.

2. المحتوى:  شبكات الخصومة التوليدية (GANs)، شبكات Deep Q، الشبكات العصبية الرسومية ، الشبكات التلافيفية ، RNNs، LSTM، Adam، Dropout، BatchNorm، Transformers، Gated Recurrent Unit (GRU)، مكتبات التعلم العميق StyleGANs، TensorFlow، دراسات حالة من العالم الحقيقي .

3. وسائل التقويم: اختبارات قصيرة، الاختبارات الفصلية، الواجبات المنزلية ، العروض التقديمية ،  المشاريع ، الاختبار النهائي.

Prerequisite

Credits

Course Title

Course Code

3(3,0,0)

Advanced Topics in Deep Learning

COM 728

1. Objectives:

Upon completion of the course, a student will be able to:

• Recognize advanced techniques in deep learning.
• Explain Generative Networks (GANs) and Deep Networks techniques.
• Implement real-world applications using these techniques.
• Apply ethical, social, and practical implications in advanced deep learning implementation and application.

2. Content:  Genereative Adversarial Networks (GANs), Deep Q-Networks, Graph Neural Networks, Convolutional networks, RNNs, LSTM, Adam, Dropout, BatchNorm, Transformers, Gated Recurrent Unit (GRU), StyleGANs deep learning libraries, TensorFlow, case studies from real world.

3. Assessment methods: Quizzes, midterm exams, homework assignments, presentations, projects, and final exam.

Course Description

رمز ورقم المـقرر

عنوان المقـــــرر

عدد الوحدات

متطلب سابق

حوس 799

رسالة

(12،0،0)12

-

توصيف المقرر

1. الأهداف:

عند الانتهاء من دراسة هذا المقرر يتمكن الطالب من:

• اكتساب فهم عميق للمبادئ الأساسية والاتجاهات الناشئة في مجالات فرعية محددة  في الحوسبة والعلوم ذات الصلة بموضوع الأطروحة.
•  تطبيق مهارات حل المشكلات المبتكرة لاقتراح وتنفيذ حلول مبتكرة للتحديات المعقدة المتعلقة بموضوع الأطروحة.
• التواصل بشكل فعال والإبلاغ عن نتائج البحوث في شكل مكتوب منظم بشكل جيد وموجز ومقدم بشكل احترافي.
• إظهار المسؤولية واتخاذ القرارات السليمة من خلال دعم المبادئ والمبادئ التوجيهية الأخلاقية في جميع مراحل العمل البحثي.
• إظهار الاستقلالية والقيادة في عملية صنع القرار ضمن المشاريع البحثية والتعاون.

2. المحتوى:   خلال هذا المقرر ، سيستخدم الطالب المهارات والمعارف التي اكتسبها خلال دراسته لإظهار قدرته على اختيار موضوع بارز في  أحد مجالات الحوسبة. وتحت إشراف أحد أعضاء هيئة التدريس من القسم المختص ، سيشارك الطالب في بحث شامل حول الموضوع المختار. ويختتم المقرر بعرض بحثي، حيث سيقدم الطالب نتائج بحثه إلى اللجنة المشكلة من قبل  القسم المختص والمسؤولة عن تقييم أعماله والموافقة عليها.

3. وسائل التقويم:  

• عرض تقديمي للرسالة ومناقشة أمام لجنة مختصة
• تقييم الرسالة

Prerequisite

Credits

Course Title

Course Code

-

12 (12,0,0)

Thesis

COM 799

1. Objectives:

Upon completion of the course, a student will be able to:

• Acquire a deep understanding of the fundamental principles and emerging trends in specific subfields in computing relevant to the thesis topic.
• Apply innovative problem-solving skills to propose and implement innovative solutions to complex challenges related to the thesis topic.
• Effectively communicate and report research findings in a well-structured, concise, and professionally-presented written format.
• Demonstrate responsibility and sound decision-making by upholding ethical principles and guidelines throughout all stages of the research work,
• Demonstrate autonomy and leadership in decision-making within research projects and collaborations.

2.Content:  Throughout this course, the student will use the skills and knowledge he has acquired during his studies to demonstrate his ability to choose an outstanding topic in the field of computing. Under the supervision of a faculty member from the relevant department, the student will participate in comprehensive research on the chosen topic. The course concludes with a research presentation, where the student will present the results of his research to the committee formed by the relevant department and responsible for evaluating and approving his work.

3.Assessment methods:  

• Thesis presentation and discussion in front of a Committee
• Evaluation of the thesis.

Course Description