برنامج التدريب البحثي الصيفي بجامعة النيل 2025 مفتوح الآن!

تعلن مراكز الأبحاث بجامعة النيل عن فتح باب التقديم للتدريب الصيفي. جميع طلاب البكالوريوس مدعوون للتقديم، كما نرحب بالخريجين الجدد (دفعات ٢٠٢٣ و٢٠٢٤ فقط). التدريب غير مدفوع الأجر. مدة التدريب شهر ونصف، ويبدأ من ١٥ يوليو ويستمر حتى ١ سبتمبر. سيحصل المتدربون الذين يجتازون التدريب بعد تقييم الأساتذة المشرفين على شهادة إتمام التدريب.

هل أنت شغوف بالابتكار والبحث والتكنولوجيا؟

تدعو جامعة النيل الطلاب المتميزين للتقديم لبرنامج التدريب البحثي الصيفي المتميز 2025، المصمم لتوفير تجربة بحثية عملية تحت إشراف أعضاء هيئة تدريس وباحثين من الطراز العالمي.

لماذا التقديم؟

• العمل على مشاريع بحثية متطورة
• التعاون مع خبراء رائدين في العلوم والهندسة والذكاء الاصطناعي وغيرها
• تعزيز مهاراتك الأكاديمية والتقنية
• اكتساب خبرة في حل المشكلات العملية في بيئة بحثية جامعية

من يمكنه التقديم؟

طلاب جامعيون موهوبون من جامعات مصرية وخارجها، وخاصةً المهتمين بالبحث والدراسات العليا.

كليتك

• هندسة
• علوم الحاسب
• إدارة الأعمال
• التكنولوجيا الحيوية

المكان: جامعة النيل، مصر
المدة: صيف 2025

هذه فرصتك لاستكشاف إمكاناتك والمساهمة في اكتشافات رائدة!

مسارات التدريب والرموز

تواريخ هامة لجميع برامج التدريب:

• الموعد النهائي لتقديم طلبات التدريب: 15 يونيو 2025
• إشعار القبول: 8 يوليو 2025
• فترة التدريب: من 15 يوليو إلى 1 سبتمبر 2025

مركز علوم المعلومات (CIS)

المسار 1: تكامل البيانات متعددة الوسائط للكشف المبكر والعلاج المخصص لسرطان الخلايا الليفية الصفاحية (FLC)

• الرمز: CIS-2025-01
• عدد المتدربين المطلوب: 3
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • الفهم الطبي والبيولوجي.
  • التعامل مع البيانات متعددة الوسائط.
  • التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.

المسار 2: تطوير تقييم الصحة النفسية والتدخل من خلال نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط

• الرمز: CIS-2025-02
• عدد المتدربين المطلوب: 3
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • الفهم الطبي والبيولوجي.
  • التعامل مع البيانات متعددة الوسائط.
  • التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.

المسار 3: الكشف المبكر عن وذمة حليمة العصب البصري باستخدام تصوير قاع العين المعتمد على الذكاء الاصطناعي

• الرمز: CIS-2025-03
• عدد المتدربين المطلوب: 3
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • الفهم الطبي والبيولوجي.
  • التعامل مع البيانات متعددة الوسائط.
  • التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.

المسار 4: تصميم مكونات لقاح الرنا المرسال (mRNA) الموجه بالذكاء الاصطناعي: من اختيار المستضد إلى أنظمة التوصيل

• الرمز: CIS-2025-04
• عدد المتدربين المطلوب: 3
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • الفهم الطبي والبيولوجي.
  • التعامل مع البيانات متعددة الوسائط.
  • التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.

المسار 5: التعلم النشط البايزي للتطبيقات العلمية

• الرمز: CIS-2025-05
• عدد المتدربين المطلوب: 2
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • فهم قوي لنظرية الاحتمالات.
  • الاستدلال البايزي، والإحصاءات البايزية.
  • الإلمام بالتعلم العميق البايزي.
  • إتقان لغة بايثون أمر ضروري.

المسار 6: التعلم المعزز متعدد الوكلاء (MARL) لمعالجة مياه الصرف الصحي

• الرمز: CIS-2025-06
• عدد المتدربين المطلوب: 2
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • التعلم الآلي والتعلم المعزز.
  • تحليل البيانات والمعالجة المسبقة.

المسار 7: بدائل البلوك تشين

• الرمز: CIS-2025-07
• عدد المتدربين المطلوب: 4
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3.7
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • أساسيات البرمجة.

المسار 8: التشفير ما بعد الكمومي

• الرمز: CIS-2025-08
• عدد المتدربين المطلوب: 4
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3.7
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • التشفير الكلاسيكي.

المسار 9: دعم القرار السريري الموجه بنماذج اللغة الكبيرة باستخدام الرسوم البيانية المعرفية لتشخيص الأمراض النادرة

• الرمز: CIS-2025-09
• عدد المتدربين المطلوب: 3
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • بايثون.
  • معالجة اللغات الطبيعية (NLP) (مثل Hugging Face, Transformers).
  • بناء الرسوم البيانية المعرفية (Neo4j أو RDF).
  • معالجة النصوص الطبية الحيوية (UMLS, BioBERT).

المسار 10: التحقق من سلسلة السرد (الإسناد) من خلال نماذج اللغة الكبيرة ونمذجة الإسناد القائمة على الرسم البياني

• الرمز: CIS-2025-10
• عدد المتدربين المطلوب: 3
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3.4
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • معالجة اللغات الطبيعية العربية (CAMELBERT, Farasa).
  • نظرية الرسم البياني.
  • تنقيب النصوص.
  • بايثون.

المسار 11: كشف الشائعات متعددة الوسائط والتحقق منها باستخدام نماذج اللغة الكبيرة والرسوم البيانية المعرفية الديناميكية

• الرمز: CIS-2025-11
• عدد المتدربين المطلوب: 3
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3.4
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • معالجة اللغات الطبيعية (transformers, zero-shot learning).
  • كشط الويب (Web Scraping).
  • واجهات برمجة تطبيقات الرسوم البيانية المعرفية (Knowledge Graph APIs).

المسار 12: واجهة الدماغ والحاسوب لإعادة التأهيل العصبي والتقييم المعرفي

• الرمز: CIS-2025-12
• عدد المتدربين المطلوب: 3
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • بايثون.
  • معالجة الإشارات.
  • تحليل تخطيط أمواج الدماغ (EEG).
  • التعلم الآلي.
  • الإلمام بـ MNE أو EEGLAB يعد ميزة إضافية.

المسار 13: التصوير الطبي المدعوم بالذكاء الاصطناعي لتشخيص الأمراض وتجزئتها

• الرمز: CIS-2025-13
• عدد المتدربين المطلوب: 3
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • بايثون.
  • التعلم العميق (PyTorch أو TensorFlow).
  • معالجة الصور.

المسار 14: نماذج اللغة الكبيرة والتعلم الآلي في المعلوماتية الحيوية

• الرمز: CIS-2025-14
• عدد المتدربين المطلوب: 10
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 2.7
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • التعلم الآلي.
  • المعلوماتية الحيوية.
  • مفهوم نماذج اللغة الكبيرة (LLM).

المسار 15: المعلوماتية الطبية والتعلم الآلي

• الرمز: CIS-2025-15
• عدد المتدربين المطلوب: 5
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • التعلم الآلي.
  • المعلوماتية الحيوية.
  • هندسة البرمجيات.

المسار 16: رؤى الميكروبيوم من خلال التحليل التلوي (التحليل البعدي)

• الرمز: CIS-2025-16
• عدد المتدربين المطلوب: 20
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • المعلوماتية الحيوية.
  • التعلم الآلي.
  • الاهتمام البيولوجي/الطبي.

المسار 17: تطوير المؤشرات الحيوية بالحاسوب (In silico)

• الرمز: CIS-2025-17
• عدد المتدربين المطلوب: 5
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • المعلوماتية الحيوية.
  • البيولوجيا الهيكلية.
  • التعلم الآلي.

المسار 18: تحليلات التنقل والتأثير الحضري: تحدي بيانات دولي

• الرمز: CIS-2025-18
• عدد المتدربين المطلوب: 8
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة.
  • التعلم الآلي والنمذجة الإحصائية.
  • التحليل الجغرافي المكاني.
  • تحليل البيانات وتصورها.

المسار 19: كشف التحيز وقابلية التفسير في نماذج الذكاء الاصطناعي

• الرمز: CIS-2025-19
• عدد المتدربين المطلوب: 10
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • أساسيات برمجة بايثون.
  • التعلم الآلي (التصنيف، تقييم النموذج).
  • تحليل الإنصاف والتحيز (AIF360, Fairlearn).
  • أدوات الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير (SHAP, LIME).
  • المعالجة المسبقة للبيانات وهندسة الميزات.

المسار 20: الذكاء الاصطناعي للإرشاد الأكاديمي المخصص

• الرمز: CIS-2025-20
• عدد المتدربين المطلوب: 10
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • أساسيات برمجة بايثون.
  • الأنظمة القائمة على القواعد أو خوارزميات التوصية.
  • قواعد بيانات الرسم البياني (مثل Neo4j, Cypher).
  • التعامل مع البيانات والنمذجة.
  • أطر عمل الويب (اختياري: Flask, Streamlit).

المسار 21: إنشاء الشبكات القائمة على الرسم البياني وتقنيات رؤية الحاسوب خفيفة الوزن للإخلاء في حالات الطوارئ

• الرمز: CIS-2025-21
• عدد المتدربين المطلوب: 10
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • أساسيات خوارزميات الرسم البياني (networkx, pathfinding).
  • رؤية الحاسوب (OpenCV, YOLOv5n, MediaPipe).
  • معالجة الصور في الوقت الفعلي.
  • الأنظمة المدمجة (اختياري: Raspberry Pi, Jetson Nano).
  • المحاكاة أو النمذجة القائمة على الشبكة.

المسار 22: ترجمة اللهجات العربية

• الرمز: CIS-2025-22
• عدد المتدربين المطلوب: 3
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • التعلم الآلي والتعلم العميق.

جامعة النيل (مسارات INT – عامة/متعددة التخصصات)

المسار 1: البحث التقني والابتكار: ممارسات التخلص المستدام من المواد النانوية

• الرمز: INT-2025-01
• عدد المتدربين المطلوب: 3
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 2.5
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • تصميم النماذج الأولية وتجميع الإعدادات البصرية.
  • بروتوكولات السلامة من الليزر.
  • تحليل البيانات الأساسي.
  • معرفة خصائص الجسيمات النانوية.
  • الكيمياء البيئية.
  • إدارة نفايات المختبرات.

المسار 2: تحليل السياسات وريادة الأعمال: المقارنة المرجعية لسياسات العلوم والتكنولوجيا والابتكار (STI): مصر مقابل النماذج العالمية

• الرمز: INT-2025-02
• عدد المتدربين المطلوب: 3
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 2.5
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • بحث السياسات.
  • تحليل SWOT (نقاط القوة والضعف والفرص والتهديدات).
  • الإلمام بأطر عمل العلوم والتكنولوجيا والابتكار.
  • تصميم المسوحات.
  • أساسيات دراسات النوع الاجتماعي.
  • تصور البيانات.

المسار 3: التواصل العلمي والتوعية: البودكاست العلمي لإشراك الشباب

• الرمز: INT-2025-03
• عدد المتدربين المطلوب: 3
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 2.5
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • كتابة النصوص (Script Writing).
  • تحرير الصوت.
  • تحليل الجمهور.
  • استخدام برامج الواقع الافتراضي (VR) الأساسية.
  • تقنيات التصور.

المسار 4: التطوير الأكاديمي والمؤسسي: المقارنة المرجعية لمنظومة الابتكار بجامعة النيل

• الرمز: INT-2025-04
• عدد المتدربين المطلوب: 3
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 2.5
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • البحث الأكاديمي.
  • الكتابة العلمية.
  • إدارة المراجع والاقتباسات.
  • أطر عمل المقارنة المرجعية.
  • أدوات تصور البيانات.

المسار 5: تأثير صناعة السيارات على الاستدامة الاقتصادية والاجتماعية

• الرمز: INT-2025-05
• عدد المتدربين المطلوب: 5
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3.5
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • تحليل البيانات.

المسار 6: التطبيقات الصناعية للذكاء الاصطناعي

• الرمز: INT-2025-06
• عدد المتدربين المطلوب: 5
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3.5
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • خلفية هندسية.

المسار 7: دور الذكاء الاصطناعي في التسويق

• الرمز: INT-2025-07
• عدد المتدربين المطلوب: 1
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 2.5
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • القدرة على البحث في Scopus و Google Scholar.
  • تصميم الاستطلاعات عبر الإنترنت.

المسار 8: إدارة التكنولوجيا وسياسات العلوم والتكنولوجيا والابتكار

• الرمز: INT-2025-08
• عدد المتدربين المطلوب: 1
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 2.8
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • تحليل البيانات.
  • التحليل الكمي.
  • تصور البيانات.

المسار 9: التسويق الرقمي

• الرمز: INT-2025-09
• عدد المتدربين المطلوب: 1
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 2.8
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • مهارات البحث.
  • المعرفة بمنهجيات البحث.

المسار 10: تقييم سياسات العلوم والتكنولوجيا والابتكار

• الرمز: INT-2025-10
• عدد المتدربين المطلوب: 2
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 2.85
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • البحث التحليلي والمكتبي.

المسار 11: التسويق الابتكاري (Disruptive) والممارسات المستدامة

• الرمز: INT-2025-11
• عدد المتدربين المطلوب: 1
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 2.8
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • البحث والإحصاء.

مركز الإلكترونيات النانوية والأنظمة المتكاملة (NISC)

المسار 1: الأنظمة المدمجة

• الرمز: NISC-2025-01
• عدد المتدربين المطلوب: 5
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3.2
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • برمجة C/C++.
  • تحليل الإلكترونيات الأساسية.
  • إنترنت الأشياء (IoT).

مركز أنظمة الهندسة الذكية (SESC)

المسار 1: أنظمة إدارة النفايات ونماذج الاقتصاد الدائري

• الرمز: SESC-2025-01
• عدد المتدربين المطلوب: 3
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • مفاهيم الاستدامة والاقتصاد الدائري.

المسار 2: عدة مختبر الاهتزازات الميكانيكية (اصنعها بنفسك DIY)

• الرمز: SESC-2025-02
• عدد المتدربين المطلوب: 3
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • الدوائر الكهربائية.
  • الميكانيكا.

المسار 3: معالجة المياه الرمادية

• الرمز: SESC-2025-03
• عدد المتدربين المطلوب: 1
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • مهارات البحث والمختبرات.

المسار 4: المواد الحيوية القائمة على النشا والسليلوز

• الرمز: SESC-2025-04
• عدد المتدربين المطلوب: 3
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • مهارات البحث والمختبرات.

المسار 5: دمج نظم المعلومات الجغرافية (GIS) والمساحة: تحليل العلاقات بين البيانات المرصودة والمكانية في حرم جامعة النيل

• الرمز: SESC-2025-05
• عدد المتدربين المطلوب: 1
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3.2
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • مهارات برمجة Unity.
  • مهارات الذكاء الاصطناعي.
  • الواقع المعزز.

المسار 6: إدارة المياه وأنظمة الصرف المستدامة

• الرمز: SESC-2025-06
• عدد المتدربين المطلوب: 1
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3.2
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • إدارة المياه.
  • الاستدامة.
  • نظم المعلومات الجغرافية (GIS).

المسار 7: ابتكار معالجة المياه الرمادية

• الرمز: SESC-2025-07
• عدد المتدربين المطلوب: 1
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3.2
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • إدارة مياه الصرف.
  • المياه الرمادية.
  • الاستدامة.

المسار 8: إدارة الصرف والمياه الذكية الموجهة بالذكاء الاصطناعي

• الرمز: SESC-2025-08
• عدد المتدربين المطلوب: 1
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3.2
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • مهارات برمجة Unity.
  • مهارات الذكاء الاصطناعي.
  • الواقع المعزز.

المسار 9: نمذجة العناصر المحدودة للجدران المبنية من الطوب باستخدام ABAQUS: السلوك الإنشائي وتحليل الانهيار

• الرمز: SESC-2025-09
• عدد المتدربين المطلوب: 1
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3.2
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • تحليل العناصر المحدودة (FEA).
  • برنامج ABAQUS CAE.
  • نمذجة الجدران الإنشائية.

المسار 10: النمذجة والتنبؤ بالسلوك الإنشائي للعوارض الفولاذية الهجينة الموجهة بالذكاء الاصطناعي

• الرمز: SESC-2025-10
• عدد المتدربين المطلوب: 2
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3.2
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • التعلم الآلي (ML).
  • النمذجة القائمة على البيانات.
  • جمع البيانات وتنظيفها.
  • التحليل الإنشائي.
  • تصميم العوارض الفولاذية.
  • الأنظمة الإنشائية الهجينة.

مركز الشبكات اللاسلكية الذكية (WINC)

المسار 1: هندسة الكم

• الرمز: WINC-2025-01
• عدد المتدربين المطلوب: 1
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • رياضيات جيدة.

المسار 2: التصوير المجسم البصري (الهولوغرافي)

• الرمز: WINC-2025-02
• عدد المتدربين المطلوب: 1
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • رياضيات جيدة.

المسار 3: بناء نماذج متعددة الوسائط خفيفة الوزن للبيئات منخفضة الموارد

• الرمز: WINC-2025-03
• عدد المتدربين المطلوب: 2
• الحد الأدنى للمعدل التراكمي: 3.3
• المهارات التقنية المطلوبة:
  • أساسيات التعلم الآلي/الذكاء الاصطناعي.

تذكير بالتواريخ الهامة:

• الموعد النهائي لتقديم طلبات التدريب: 15 يونيو 2025
• إشعار القبول: 8 يوليو 2025
• فترة التدريب: من 15 يوليو إلى 1 سبتمبر 2025

معلومات عن جامعة النيل

جامعة النيل (NU) مؤسسة بحثية عالمية المستوى ملتزمة بالتميز في التعليم والبحث. جامعة النيل هي جامعة وطنية (أهلية)، غير حكومية وغير ربحية، ورائدة في مجال تعليم التكنولوجيا وإدارة الأعمال في مصر ومنطقة الشرق الأوسط وشمال إفريقيا. صُممت برامجها ومراكزها البحثية القائمة على الأعمال والتكنولوجيا لمعالجة مجالات حيوية ذات أهمية حيوية للنمو الاقتصادي والازدهار لشعب مصر والمنطقة، وللمشاركة في البحوث التطبيقية المتطورة.

تُجرى البحوث في جامعة النيل بالتعاون مع كبار القادة المحليين والدوليين من قطاع الصناعة والأوساط الأكاديمية والهيئات الحكومية والمنظمات غير الحكومية.

تقدم جامعة النيل برامج تؤدي إلى الحصول على درجات الدبلوم والماجستير والدكتوراه، بالإضافة إلى مجموعة استراتيجية من برامج البكالوريوس في مجالات مختارة، بالإضافة إلى برامج التعليم التنفيذي والتطوير المهني. تُقدم جامعة النيل برامج الدراسات العليا بالتعاون مع شركاء دوليين متميزين في مجالاتهم.