مشاريع التخرج في مجال البرمجة توفر فرصًا ممتازة للطلاب لتطوير مهاراتهم والمساهمة في مجال تخصصهم. كما أنه لبعض الطلاب، مشروع التخرج هو أول فرصة احتكاك بمشاريع ذات حجم كبير، ولها أكثر من اتجاه عمل. معظم المشاريع في سنوات الكلية تكون مخصصة جداً في احدى المفاهيم، كما أنها تكون صغيرة نسبياً نظراً لضيق الوقت المسموح.
على عكس جميع المشاريع التي تم تطويرها في الكلية، مشروع التخرج هو مشروع طويل الأمد يحتاج التخطيط السليم، كما يحتاج الى تنفيذ دقيق، وتخصص ممتاز في المجال الذي سيتم تطوير المشاريع فيه.
في مقال اليوم نقدم 8 أفكار لمشروع تخرجك، في مختلف مجالات علوم الحاسب. بعد مناقشة الأفكار، سيتم طرح بعض الطرق والأساليب التي يمكن اتباعها لتطوير مشروع تخرج أفضل. آخراً، نقدم بعض النصائح الذهبية ذات التجربة الفعالة، ونقدم بعض الأخطاء التي ننصح بعدم ارتكابها.
محتوي المقال
أولاً: مشاريع الذكاء الإصطناعي
بطبيعة الحال، كلِ من مشاريع الذكاء الأصطناعي هي غير مربوطة بشكل نهائي يسمح للمستخدم التفاعل معه. ولذا، سيتعين عليك إنشاء منصة سواء كانت على تطبيق من متجر جوجل، أو موقع على الإنترنت حتى تسمح للمستخدم التفاعل بشكل سلس مع مشروعك.
تحدثنا في مناسبة سابقة عن تعلم الآلة، يمكنك الإطلاع على المقال من هنا.
1. تطوير نظام تعلم آلي للتعرف على الصور – Machine learning Model for Image Recognition
التعرف على الصور هي إحدى المجالات التي تتصاعد بسرعة فائقة كنتيجة للصعود المتسارع للذكاء الإصطناعي. تعتبر الفكرة مباشرة ومتداولة، لكن تنفيذها قد يكون ضخم بقدر احتياج شركة مثل جوجل لتنفيذ العملية، او بسيط بقدر احتياج متعلم آلة حديث.
التعرف على اي نوع من انواع الكائنات او الأشياء بشكل عامل هي فكرة قد تبدو مستحيلة – بالنسبة لطلبة ينفذوا مشروع تخرج- وبالتالي، سيتعين عليك اختيار مجموعة من الكائنات أو الأشياء التي ستقدمها.
في مثل هذه المشاريع، جزء كبير من فاعليتها هو البيانات التي تم استخدامها في تدريب الآلة. لذا سيتعين عليك استخدام بيانات ذات جودة عالية، وسيتعين عليك التحقق من جاهزية الصور التي استخدمتها. بناءاً على البيانات بحوزتك، وبناءاً على مدى ضخامتها وحجمها، ستكون الخطوة التالية هي اختيار النموذج – Model – المناسب للبيانات. بنسبة كبيرة، ستسخدم لغة بايثون Python في المشروع. قد تحتاج الى مكتبات مثلTensorFlow أو Keras ، او العديد من المكتبات الأخرى المختصة بالتعلم العميق – أو حتى تعلم الآلة.
2. استخدام التعلم العميق في التعرف على الأمراض والأعراض- Deep Learning Model for Disease Recognition
بشكلٍ ما، هذه الفكرة هي إمتداد للفكرة الأولى. في الوقت الراهن، أزداد الطلب بشكل عالي على البيانات الطبية، نظراً لوجود إمكانية جيدة لاستخدام الذكاء الإصطناعي في التعرف على الأمراض. صور الأشعة والتحاليل هي مساحة جيدة يمكن استخدام الذكاء الإصطناعي فيها للحصول على تشخصيات دقيقة. في مقابل الحصول على تشخصيات دقيقة، سيكون الحصول على بيانات ضخمة هو أمر مفروغ ولابد منه. كما أنه سيتعين عليك اختيار مرض بعينه، نظراً لصعوبة الحصول على نموذج – Model – واحد فقط يمكنه التعرف على جميع الأمراض.
الفكرة موجودة ومجربة بكفاءة عالية، والأمراض التي تعتمد بشكل أساسي على تشخيص الصور هي منتشرة بشكل كبير في الوقت الراهن. بنسبة كبيرة، ستستخدم بايثون ايضاً. جزء كبير من المشروع هو اختيار النموذج التي ستدرب عليه الآلة. دعني أعطيك فكرة مختصرة عن اختيار نموذج التعلم العميث – Deep Learning model selection
توجد العديد من النماذج المنتشرة حالياً على الإنترنت، كل منها له اختصاصه وله مزايا وعيوب ونقاط قوة ونقاط ضعف. بعض الأمثلة على هذه النماذج هي:
- VGG 16
- ResNet
- Inception
- AlexNet
وقد تطول القائمة حتى تنتهي من قرائتها الشهر القادم. يمكنك أيضاً استخدام النموذج الخاص بك التي تصنعه أنت بنفسك. في جميع الحالات، سيتعين عليك اختيار النموذج بعناية لأنه سيعتمد عليه أغلبية المشروع.
3. نظام إقتراح متخصص – Recommendation Model
إذا أخذت نظرة حولك، ستجد أن جميع المنصات الكبرى مثل Facebook, Spotify, Twitter, Netflix هي معتمدة بشكل أساسي على خورازميات ترشيح المحتوى للمستخدم بشكل دقيق. هذه الخوارزميات هي معتمدة بشكل كبير على بيانات المستخدم، ماذا يحب، ماذا يكره؟ ما هو التوقيت المناسب لترشيح كل منتج؟ ما هي القنوات التي سنرشحها في الموضوع س .
كل هذه الأسألة يتم اللإجابة عنها عن طريق نموذج ذكاء اصطناعي وتحليل دقيق للبيانات، لذا سيتعين عليك تجميع البيانات أولا، ثم تنظيفها ومن ثم، تحليلها. وبعد تحليلها، سيتعين عليك تصميم خوارزميات دقيقة بناءاً على البيانات ونماذج سيتم اعطاء البيانات لها لتوليد اقتراحات. قد يبدو هذا المشروع أكثر صعوبة حتى الآن، ولكن على الصعيد الًخر، هو أكثرهم إفادة وخبرة.
4. نظام معالجة النصوص – Text Processing Model
بعد إطلاق منصة Open AI لنموذج معالجة النصوص الشهير Chat GPT ادرك العالم أهمية مجال الذكاء الإصطناعي ومدى قدراته وحدوده بعد أن كان هذا الإدراك حكر على المطورين فقط. نماذج معالجة النصوص تعتبر تريند العصر الحالي. إختيارها كمشروع للتخرج ربما تكون فكرة مناسبة للوقت الحالي. سيتعين عليك تعلم تقنية Natural Language Processing أو بالعربية: معالجة النصوص الطبيعية.
معالجة النصوص الطبيعية هي إحدى تقنيات الذكاء الإصطناعي الحالي، والتي تعتمد بشكل أساسي على بعض القوانين الرياضية لرؤية الكمبيوتر الى النصوص وكيفية فهمها. يمكن تطويع هذا المبدأ في إنشاء نموذج لتحليل أي نوع من النصوص، مثل تغريدات موقع التواصل الإجتماعي: تويتر أو فيسبوك. يمكن أيضاً تحليل نصوص من الإنترنت من مقالات وأوراق علمية، أو تحليل سطور أكواد موجودة عالإنترنت. المجال حقاً مفتوح لجميع الاحتمالات والإمكانية موجودة. فلما لا؟
5. نموذج معالجة الأصوات وتحليلها – Sound Processing Model
هل لاحظت النمط بعد؟ جميع مشاريع التخرج في الذكاء الإصطناعي هي نماذج مصممة لتحليل أو التعرف أو تمييز كل ما يمكن تمييزه بالذكاء الإنساني. إحدى المفارقات المثيرة لللإهتمام أن تعريف الذكاء الإنساني هو قدرة اللإنسان على التمييز. ومن هنا جاء تعريف ذكاء اصطناعي. لأن وظيفته هي التمييز.
على كلِ، معالجة الأصوات هي أحدى المجالات المنتشرة حالياً في التحليل والتعرف على الأشخاص، الأصوات والموسيقى. توجد العديد من المكتبات وبالتحديد في بايثون مثل Pydub, Mingus, PlaySound. والتي تتيح الإمكانية العالية للتلاعب بالأصوات وتطويعها في أي مشروع تخرج.
ثانياً: مشاريع التخرج في الويب
بطبيعة الحال، مشروع تخرج باستخدام تطوير الويب يجب أن يكون كبير -نسبياً- نظراً لأن بنسبة كبيرة، تعرضت طلبة كليات الهندسة والحاسبات الى مشاريع مشابهة، وبالتالي يجب أن يكون كبير بعض الشئ كما أنه سيحتاج استخدام تقنيات المعقدة، حتى يكون مميز عن جميع مشاريع الويب التقليدية.
تحدثنا من قبل عن تطوير الويب باستخدام بايثون، يمكنك الإطلاع على المقالة من هنا.
1. تطوير منصة تعليمية عبر الإنترنت – Developing an Online Learning Platform
يمكنك تطوير منصة تعليمية مثل Khan Academy أو Coursera وغيرهم. هي في الأساس منصة تتيح للمستحدمين الوصول الى المحتوى التعليمي والفيديوهات والمقالات والإختبارات التفاعلية. يمكن للمستخدمين التفاعل مع زملائهم في المنصة، أو التفاعل مع المعلمين والتسجيل والإشتراك في الدورات. مشروع ممتع ومفيد بشكل عام نظراً لأنه سيتعين عليك استخدام تقنيات ومكتبات جديدة. إليك بعض التقنيات واللغات والأدوات التي قد تحتاجها:
- تطوير منصة تعليمية عبر الإنترنت:
- لغات البرمجة: HTML، CSS، JavaScript، Python، PHP.
- إطار العمل (Framework): Django، Ruby on Rails.
- قواعد البيانات: MySQL، PostgreSQL.
- تقنيات تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي: TensorFlow، PyTorch، scikit-learn.
- تقنيات تجريف الويب للحصول على المحتوى التعليمي أوتوماتيكياً
تحدثنا في مناسبة سابقة عن إطار عمل Django -جانغو. يمكنك الإطلاع على المقالة من هنا.
2. تطوير منصة إلكترونية مبتكرة – Developing an Online Market
تماماً مثل أمازون يمكنك إنشاء موقع لبيع وشراء المنتجات على اللإنترنت. هو مشروع ضخم وتدخل فيه العديد من الجوانب. يمكنك استخدام تقنيات اللإقتراح المخصوص بالنسبة للمستخدم التي تحدثنا عنها أعلاه في مشاريع الذكاء الأصطناعي لتوفير تجربة فريدة ومبتكرة. سيتعين عليك أيضاً تعلم بعض تقنيات تأمين المواقع لاستخدام تقنيات الدفع الآمن بين البائع والمشتري. إليك بعض التقنيات والأدوات التتي سيتعين عليك إستخدامها:
- تطوير منصة تجارة إلكترونية مبتكرة:
- لغات البرمجة: HTML، CSS، JavaScript، Python، PHP.
- إطار العمل (Framework): Laravel، Ruby on Rails، Node.js.
- قواعد البيانات: MySQL، MongoDB.
- بوابات الدفع الإلكتروني: PayPal، Stripe.
- تقنيات التوصية الذكية: تعلم الآلة، نظم التوصية الشخصية.
3. تطوير موقع إخباري مبتكر – Developing an Online News Website
قم بتصميم وتطوير موقع إخباري يوفر محتوى أخبار متنوع ومصنف وفقًا للاهتمامات الشخصية للمستخدمين. يمكنك استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لتوفير توصيات مخصصة وتحسين تجربة القراءة والتفاعل مع المحتوى. يعتبر هذا المشروع فرصة لتطبيق تقنيات معالجة النصوص الطبيعية التي تحدثنا عنها أعلاه للتحقق دائماً من صحة البيانات ومدى أهميتها. إليك بعض الأدوات والتقنيات واللغات التي سيتعين عليك إستخدامها
- تطوير موقع إخباري مبتكر:
- لغات البرمجة: HTML، CSS، JavaScript، Python، PHP.
- إطار العمل (Framework): Django، Ruby on Rails، Node.js.
- قواعد البيانات: MySQL، PostgreSQL.
- تقنيات تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي: TensorFlow، scikit-learn، Natural Language Processing (NLP).
إليك بعض الأدوات المهمة للذكاء الإصطناعي التي يمكن استخدامها من خلال الويب.
نصائح لمشاريع التخرج
مشروع التخرج هو فرصة قيمة لتطبيق المعرفة والمهارات التي اكتسبتها طوال سنوات دراستك. إليك بعض النصائح الهامة التي يمكن أن تساعدك في إنجاز مشروع التخرج بنجاح:
- حدد موضوعًا يهمك: اختر موضوعًا يثير اهتمامك ويربط بين مهاراتك وأهدافك المستقبلية. ستكون رحلة إنجاز المشروع أكثر متعة وإنجازًا عندما تكون متحمسًا للموضوع.
- قم بتخطيط مفصل: قبل البدء في تنفيذ المشروع، قم بوضع خطة تفصيلية. حدد الأهداف والمهام والمواعيد النهائية والموارد المطلوبة. يساعد التخطيط المسبق في تنظيم العمل وتفادي المشاكل المحتملة.
- كن واقعيًا بشأن الوقت والموارد: قد يكون لديك أفكار كثيرة وطموحة، ولكن تأكد من أنك واقعي بشأن الوقت والموارد المتاحة لديك. قم بتقييم قدرتك على إنجاز المشروع في المدة المحددة وبالموارد المتاحة.
- قم بالبحث والدراسة: قم بإجراء بحث شامل عن موضوع مشروعك. استفد من المصادر الموثوقة والأبحاث الأكاديمية. تأكد من فهمك العميق للموضوع والمفاهيم المرتبطة به قبل البدء في تنفيذ المشروع.
- استفد من المشورة والتوجيه: تعاون مع مشرفك الأكاديمي واستفد من خبرته وتوجيهه. اطرح الأسئلة واطلب المشورة في كل مرحلة من مراحل المشروع. قد يكون لديه نصائح قيمة لتوجيهك ومساعدتك على تحقيق أفضل النتائج
- قم بتنظيم العمل والتواصل الجيد: حافظ على تنظيم جيد للعمل وتقسيم المهام إلى مراحل فرعية قابلة للإدارة. قم بوضع جدول زمني واضح وتعاون مع فريقك إن وجد. احرص على التواصل المنتظم مع الأعضاء الآخرين لمشاركة التقدم ومعالجة أي تحديات قد تظهر.
- احرص على الجودة والاختبار: اجعل الجودة أحد الأولويات في مشروعك. قم بالاختبارات اللازمة والتأكد من أن المشروع يعمل بشكل صحيح وفقًا للمتطلبات المحددة. تجنب التسرع في تسليم المشروع قبل التحقق من الجودة.
- قم بتوثيق العمل: ضع خطة لتوثيق كل جانب من جوانب المشروع. قم بتسجيل التغييرات والتحسينات والتحديات التي تواجهها. يساعد التوثيق في تسهيل عملية التقييم وتوثيق تجربتك ونتائجك.
أتمنى أن تكون هذه النصائح مفيدة لك في مشروع التخرج الخاص بك. قم بالاستفادة من الفرصة لتطوير مهاراتك وتحقيق نجاح ملموس في رحلتك الأكاديمية.
أخطاء يجنب تجنبها في مشاريع التخرج
مشروع التخرج هو فترة حاسمة في مسيرتك الأكاديمية ويمكن أن يكون تحديًا كبيرًا. إليك بعض الأخطاء الشائعة التي يجب تجنبها لضمان نجاح مشروعك:
- عدم التخطيط الجيد: عدم وضع خطة تفصيلية قبل البدء في المشروع يمكن أن يؤدي إلى فقدان التوجه وتبديد الجهود. حدد الأهداف والمهام والمواعيد النهائية المحددة واحرص على تنظيم العمل وتوزيع المهام على فترات زمنية مناسبة.
- عدم التفاعل مع المشرف: المشرف الأكاديمي هو مصدر قيم للمساعدة والتوجيه. عدم التفاعل المنتظم مع المشرف وعدم طرح الأسئلة والمخاوف يمكن أن يؤثر سلبًا على تقدمك ويسبب مشاكل في المشروع. استغل الفرصة للاستفادة من خبرة المشرف واستفسر عن أي شكوك قد تكون لديك.
- تجاهل مراحل التحليل والتصميم: قد يكون الاندفاع إلى التنفيذ المباشر جذابًا، ولكن تجاهل مراحل التحليل والتصميم قد يؤدي إلى توجه غير صحيح وعدم تحقيق المطلوب. قم بدراسة وتحليل المتطلبات بعناية وقم بتصميم الحل الأمثل قبل البدء في البرمجة.
- عدم إدارة الوقت بشكل فعال: سوء إدارة الوقت يمكن أن يتسبب في تأخير المشروع وعدم اكتماله في الوقت المحدد. حدد جدولًا زمنيًا واقتصاديًا وحاول الالتزام به بدقة. قم بتحديد أولوياتك وتحكم في توزيع وقتك بين المهام المختلفة.
- الاعتماد الكامل على البرمجة: في مشاريع تطوير البرمجيات، قد تواجه تحديات تقنية وتعقيدات لا يمكن حلها فقط بالبرمجة. احرص على اتباع منهجية شاملة تشمل التحليل والتصميم والاختبار والتوثيق.
- تجاهل التحقق من الجودة: عدم إيلاء اهتمام كافٍ للتحقق من الجودة واختبار المشروع يمكن أن يؤدي إلى وجود أخطاء وعيوب في النهاية. ضع خطة اختبار شاملة واجرِ اختبارات منتظمة لضمان أداء المشروع بشكل صحيح وفقًا للمتطلبات المحددة.
تجنب هذه الأخطاء الشائعة يمكن أن يساعدك على تحقيق نتائج أفضل في مشروع التخرج الخاص بك. تذكر أن هذه الفترة فرصة لتعلم المهارات وتطوير الخبرات، فاستمتع بالمشروع واستثمر فيه جيدًا.
