• امتلاك فهم معمق للمبادئ الأساسية والمتقدمة في البرمجة وهياكل البيانات والخوارزميات.
• تطبيق المفاهيم الرياضية والإحصائية ذات الصلة في بناء وتحليل أنظمة الذكاء الاصطناعي.
• فهم وتطبيق خوارزميات وتقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق لمختلف أنواع البيانات والمشكلات.
• تصميم وتطوير وتنفيذ نماذج وتطبيقات الذكاء الاصطناعي باستخدام أدوات وأطر عمل برمجية حديثة (مثل TensorFlow, PyTorch).
• القدرة على فهم وتوظيف واجهات برمجية تطبيقات الذكاء الاصطناعي (APIs) المتاحة لربط الأنظمة البرمجية بالخدمات الذكية.
• اكتساب المهارات اللازمة للتعامل مع البيانات (جمع، تنظيف، تحليل، تحديد الميزات) في سياق تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي.
• تطبيق مبادئ تطبيقات أنظمة الذكاء الاصطناعي (MLOps) لنشر وإدارة ومراقبة نماذج الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج.
• تحليل وتحديد المشكلات في العالم الواقعي وابتكار حلول لها باستخدام البرمجة وتقنيات الذكاء الاصطناعي.
• العمل بفعالية ضمن فرق عمل متعددة التخصصات والتواصل التقني بشكل واضح وفعال.
• الالتزام بالأخلاقيات المهنية والاعتبارات المجتمعية والقانونية المتعلقة بتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
