تأسست 2009-2010 بأسم كلية تكنلوجيا الحاسبات ثم تم تغير اسمها إلى كلية تكنولوجيا المعلومات عام 2012 وذلك لتلائم التطور ومفردات المنهج المقرر وهي من الكليات المتطورة في الجامعة من حيث البنية التحتية والمختبرات والكادر التدريسي الجيد. وتمنح الكلية شهادة البكالوريوس (علوم الحاسوب) وفق الاقسام المدرجة اعلاه. تتبع الكلية نظام الكورسات. الدراسات العليا (الماجستير-الدكتورا) في قسم البرامجيات.
حول الكلية
كلمة السيد العميد
مجلس الكلية
الرسالة والرؤى والاهداف
داخل اروقة الكلية
الاتصال بالعمادة
قسم البرامجيات
قسم شبكات المعلومات
قسم الامن السيبراني
يوفر القسم الاعلامي من موقع الكلية تغطية متكاملة لكافة نشاطات الكلية بكوادرها العلمية والادارية والفنية. يتوفر في هذا الجزء من الموقع تحديثات يومية لانجازات ومشاركات الكلية في المؤتمرات والندوات وورش العمل بالاضافة الى الاعلانات الرسمية العامة والمخصصة لاساتذة وطلبة الكلية. في حال الحاجة لارسال ملاحظات او استفسارت حول المواد المنشورة يرجى الاتصال بنا من خلال البريد الالكتروني h@uobabylon.edu.iq.
اخر الاخبار
الاعلانات الرسمية
اخبار الهيئة التدريسية
اخبار الاقسام العلمية
كل الاخبار
ارشيف الاخبار
المؤتمرات
الندوات العلمية
ورش العمل
احداث علمية قادمة
مشاركات سابقة
جامعة بابل والمجتمع
المساواة بين الرجل والمرأة
جامعة بابل ومكافحة الارهاب
جامعة بابل ودعم الحرية
سياسة الاستخدام الالكتروني
يختص هذا الجزء من موقع الكلية بتوثيق النشاطات الاكاديمية والبحثية لاساتذة الكلية وباحثيها , ويوفر عرض قائمة بكل المواد العلمية ضمن الاختصاصات اختصاصات الكلية . هذه القائمة مرتبطة بموقع مستودع بيانات جامعة بابل للبحوث الاكاديمية ويساعد الزوار والمهتمين بالاطلاع على خلاصات مهيئة بتفاعلية عالية. يمكن الاطلاع بشكل اوسع على النشاط الاكاديمي الالكتروني لجامعة بابل من خلال زيارة مستودع البيانات البحثية
البحوث العلمية
براءات الاختراع
مستودع الكلية الاكاديمي
مستودع الجامعة الاكاديمي
مجلات الكلية
المحاضرات والمواد الدراسية
طلبة الدراسات الصباحية
طلبة الدراسات المسائية
نظام التعليم الالكتروني
التقويم السنوي
طلبة الدراسات العليا
اعضاء الهيئة التدريسية
استشهادات كوكل سكولر
جامعة بابل واحدة من الجامعات العراقية الكبيرة. تقع في محافظة بابل الواقعة في وسط العراق على ضفاف نهر الفرات. تتألف الجامعة من 21 كلية تتوزع في ثلاثة مجمعات أساسية تقع جميعها في مدينة الحلة. الحرم الجامعي المركزي يقع غربي مدينة الحلة على الطريق الرابط بين بابل والنجف، وهو أكبر المجمعات من حيث المساحة وعدد الكليات و يليه مجمع الكليات الطبية الواقع في وسط مدينة الحلة بحي الاسكان.
التسجيل
الامتحانات التنافسية
التقديم للدراسات الاولية
التقديم للدراسات العليا
دعم الخريجين
وثائق التخرج وصحة الصدور
بوابة الخريجين
الدراسة في الكلية
قوانين الانضباط الجامعي
الاقسام الداخلية
دخول اعضاء الهيئة التدريسية
دخول طلبة الدراسات العليا
دخول طلبة الدراسات الاولية
سيرفر بريد الكادر الاداري
سيرفر بريد الكادر العلمي
سيرفر بريد طلبة الكلية
كلية تكنولوجيا المعلومات تناقش أطروحة دكتوراه " Proposing a Hybrid Code Smell Detection Algorithm Based on Deep Learning Technique " ناقش قسم البرمجيات في كلية تكنولوجيا المعلومات أطروحة دكتوراه بعنوان ( Proposing a Hybrid Code Smell Detection Algorithm Based on Deep Learning Techniques )، للباحث كاظم غافل رهيف و بأشراف الاستاذ الدكتور ( احمد سليم الصفار ) . هدفت الأطروحة إلى التعرف انه مع النمو الحاصل في اعمال البرمجيات , المشكلات المرتبطة بتطوير البرمجيات هي أيضا تنمو كذلك . احداى القضايا الأساسية في تطوير البرمجيات هي قدرة البرنامج على التطور استجابة للطلب المتزايد , والتحسينات او التحديثات وكذلك زيادة الميزات التي تحتاجها تلك البرمجيات. تطور البرمجيات صعب للغاية او مستحيل نظرا لان قاعدة التعليمات البرمجية الخاصة بها غير قابلة للتطوير او الإدارة او الصيانه او الاختبار وغيرها من الفاليات التي تحتاجها تلك البرمجيات في حالة وجود مشكلات مثل روائح الكود (code smells ) . غالبا ماينظر الى قاعدة التعليمات البرمجية هذه على انها تعليمات برمجية منخفظة الجودة , مصطلح رائحة الكود (code smell ) يشير الى وجود مشكلة تتعلق بجودة الكود المصدري . تم اجراء العديد من الاعمال المتعلقة لاكتشاف الميزات الرديئة في كود المصدر . ركزت الدراسات الأولى على استخدام الأساليب القائمة على المقاييس والطرق القائمة على الكشف عن الروائح . في السنوات الاخيره مع تطور تقنيات التعلم الالي ( machine learning ) والتعلم العميق ( deep learning ) ركزت الدراسات على استخدام تلك التقنيات في اكتشاف روائح الكود ( code smells ) ومع ذلك لازالت الخوارزميات الحالية تعتبر في مراحل مبكره من التطوير . وبالنظر الى الصعوبات المرتبطة بتحديد روائح الكود باستخدام أساليب التعلم العميق ( DL ) حاول الاكاديميون ومطوروا البرمجيات معالجة هذه العقبات . في هذا البحث , تم تحقيق العديد من جوانب اكتشاف روائح الكود , أولا , قمنا بدراسة مفهوم رائحة الكود وقمنا بالقاء نظره عامة على التقنيات التي تم استخدامها للكشف عن رائحة الكود مع مراجعة بعض الاعمال المتعلقة الحديثة التي تم إنجازها في هذا المجال . وثانيا , قمنا بتطوير نموذجين جديدين للكشف عن روائح الكود . النموذج الأول , هو استخدام أداة التشفير التلقائي المكدسة مع نقل التعلم With transfer learning) (3-SAE والنموذج الثاني ( 2-SAE ) هو نموذج تحسين للموديل الأول الذي يأخذ في الاعتبار تقليل التعقيد الى جانب تقليل وقت المعالجة ودقه الاكتشاف . تم جمع البيانات اللازمة لتدريب النموذجين من خلال اربعة مجموعات بيانات التي تحتوي على كود المصدر المفتوح ومن ثم تدريب النموذجين والتحقق من صحتهما واختبارهما . الأنواع الأربعة هي فئات رائحة الكود التي تم اخذها في هذه الدراسة كالتالي ( God Class , Data Class, Long Method and Feature Envy Datasets ) . النتائج التجريبية لها جانبان , حيث الجانب الأول هو تحليل ومعالجة البيانات لاختيار افضل الميزات التي ينبغي استخدامها في تدريب واختبار الموديلين او النوذجين . اما الجانب الثاني فهو تدريب واختبار النماذج المقترحة لغرض الكشف عن الروائح البرمجية للانواع الأربعة . بالاضافه الى ذلك أجرينا مقارنة لاداء الكشف عن روائح الكود الأربعة بين النوذجين المقترحين وخوارزميات التعلم الالي وكذلك مع تقنيات التعلم العميق الأساسية الأخرى . تم استخدام ستة تقنيات من التعلم الالي لاجل مقارنة النتائج مع الموديلات المقترحة وهي (KNN) و (SVM) و (DT) و (SGD) و (LR) و (XGBoost) اما بالنسبة لنماذج التعلم العميق المستخدمة لمقارنة النتائج مع الموديلات المقترحة هي نموذج ال (CNN) ونموذج ال (LSTM) وأخيرا قمنا أيضا بمقارنة نتائج الموديلات المقترحة مع الاعمال ذات الصله . تظهر النتائج ان النماذج المقترحة تفوقت في الاداء على نماذج التعلم الالي ( ML ) وكذلك على نماذج التعلم العميق الأساسية الأخرى ( DL ) وأيضا أداء اعلى مقارنة بالاعمال المتعلقة الاخيره .
نشر بواسطة: ضحى فاضل عباس
تاريخ: 09/10/2024
تاريخ: 08/10/2024
تاريخ: 27/08/2024
تاريخ: 02/08/2024
تاريخ: 22/05/2024
تاريخ: 06/11/2022
تاريخ: 20/05/2022