دورات هندسية مجانية ومتعمّقة، تتعلّم بالتطبيق وبالوتيرة التي تناسبك.
مقرر في هندسة البرمجيات يغطي أنماط تصميم عصبة الأربعة (Gang of Four)، الإنشائية والبنيوية والسلوكية، مبني على أمثلة Python عملية ودراسة حالة متكاملة لنظام تجارة إلكترونية، بالإضافة إلى الأنماط المضادة الشائعة التي تقوّض هذه الأنماط، وأساسيات تصميم الأنظمة الجوهرية: قابلية التوسع (Scalability)، وموازنة الأحمال (Load Balancing)، والتخزين المؤقت (Caching)، وتكرار قواعد البيانات (Replication) وتجزئتها (Sharding)، ونظرية CAP، لينتهي بمشروع ختامي في تصميم الأنظمة يربط كل هذه المفاهيم ببعضها.
مقرر عملي في بناء البرمجيات يغطي أساسيات الكود النظيف، والتصميم الكائني في جافا، ودلالات المرجع (Reference Semantics) والثبات (Immutability)، وإطار المجموعات (Collections Framework)، ومنهجًا كاملاً في الاختبار يشمل نظرية التحقق، وتقنيات الصندوق الأسود والصندوق الأبيض، وتغطية الكود، وJUnit 5، ومعالجة الاستثناءات وتصحيح الأخطاء.
مقرر عملي في ROS 2 (بإصدار Jazzy Jalisco) مبني حول معامل روبوتات حقيقية: إعداد مساحات العمل (Workspaces) والحزم (Packages) باستخدام colcon، وكتابة nodes بلغة Python عبر rclpy، وإتقان نموذج النشر والاشتراك (publish/subscribe)، ومحاكاة روبوت ذي دفع تفاضلي (differential-drive) في Gazebo، وربط topics المحاكاة بـROS 2، وبناء node مخصصة للتحكم عن بعد بلوحة المفاتيح (keyboard teleop)، ومراقبة حساسات TurtleBot3 والـodometry في RViz، ورسم خريطة لبيئة باستخدام SLAM Toolbox، وإغلاق الحلقة بالملاحة الذاتية (autonomous navigation) باستخدام Nav2.
دورة عملية في الشبكات العصبية مبنية حول TensorFlow وKeras: أساسيات الـtensors والتفاضل التلقائي، والانحدار الخطي عبر الانحدار التدريجي (Gradient Descent)، والـPerceptron وبوابات المنطق، ومشكلة XOR والسبب الذي يجعل العمق مهمًا، وبناء شبكة متعددة الطبقات من الصفر، وواجهتَي Keras التسلسلية (Sequential) والوظيفية (Functional)، والشبكات العصبية الالتفافية لمعالجة الصور، والتعلّم بالنقل (Transfer Learning)، والشبكات المتكررة (LSTM) لتصنيف النصوص.
مقدمة عملية في تعلّم الآلة، مبنية على معامل مقرر تعلّم الآلة بقسم الذكاء الاصطناعي في كلية الحاسبات والمعلومات بجامعة المنصورة لفصل خريف 2025، تغطي سير عمل تعلّم الآلة من البداية إلى النهاية، والمعالجة المسبقة للبيانات باستخدام pandas، والتجميع غير الخاضع للإشراف (K-Means، والخرائط ذاتية التنظيم، وFuzzy C-Means، وDBSCAN) مع التقييم الصحيح لكل منها، والانحدار الخطي الخاضع للإشراف المدرَّب عبر المعادلة الطبيعية (Normal Equation) وكذلك الانحدار التدريجي (Gradient Descent) باستخدام TensorFlow.
دورة عملية في معالجة اللغة الطبيعية العربية (Arabic NLP) تنطلق من النص الخام وتصل إلى بناء مصنّف نصوص عصبي (Neural Text Classifier): مدوّنات عربية، التقسيم والتطبيع، الصرف، تمثيل النصوص، تضمين الكلمات، ونماذج التسلسل.
مقرر تمهيدي في أنظمة التشغيل يعتمد على الممارسة العملية: التنقل في سطر أوامر Linux وتأمين نظام الملفات، وفهم الملفات باعتبارها تدفقات بيانات (Streams)، واستخدام C# لإنشاء الـ Processes والتحكم بها، ومشاركة الذاكرة بين الـ Processes عبر الملفات المُعيَّنة على الذاكرة (Memory-Mapped Files)، وإدارة الـ Threads بأمان باستخدام الأقفال (Locks) وتجمع الخيوط (Thread Pool).
مقرر عملي في نظم التشغيل 2 يربط بين المفاهيم الكلاسيكية لأنظمة التشغيل (عزل العمليات، إدارة الموارد، والحماية) وبين بيئتي التشغيل اللتين يبني عليهما الطلاب تطبيقاتهم فعليًا: بيئة تشغيل تطبيقات Flutter على الموبايل، ومنظومة الحاويات Docker.
