التعلم العميق المتقدم (Deep Learning)التعمق في الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) للرؤية الحاسوبية، والشبكات العصبية المتكررة (RNN) والذاكرة القصيرة المدى المطولة (LSTM) للبيانات المتسلسلة.الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI)نماذج المحولات (Transformers)، مثل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs - مثل GPT)، والشبكات التوليدية التنافسية (GANs) لإنشاء صور ومحتوى.معالجة اللغة الطبيعية (NLP)تحليل المشاعر، التعرف على الكيانات المسماة (NER)، ونماذج الترجمة الآلية.التعلم المعزز (Reinforcement Learning)مقدمة في هذا النوع من التعلم الذي يُستخدم لتدريب الأنظمة على اتخاذ قرارات في بيئة تفاعلية (مثل الألعاب والروبوتات).تحسين الأداء والنشرتقنيات تحسين النماذج (Optimization)، ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي في بيئة إنتاجية (Deployment - MLOps).الرياضيات النظرية والأسسفهم رياضي عميق للخوارزميات والشبكات العصبية.مشاريع متقدمة ومحفظة عملتطوير مشروع متكامل ومعقد في تخصص دقيق (مثل بناء روبوت محادثة متطور أو نظام رؤية حاسوبية).