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
وحدة الارشادات التربوية والدعم النفسي
دخول اعضاء الهيئة التدريسية
دخول طلبة الدراسات العليا
دخول طلبة الدراسات الاولية
سيرفر بريد الكادر الاداري
سيرفر بريد الكادر العلمي
سيرفر بريد طلبة الكلية
اطروحة دكتوراه في كلية تكنولوجيا المعلومات تناقش"Stabilized Decayed-Very Fast Decision Tree" ضحى فاضل عباس قسم البرمجيات في كلية تكنولوجيا المعلومات يناقش اطروحة دكتوراه " Stabilized Decayed-Very Fast Decision Tree for Stream Data Handling" لطالبة الدكتوراه ( مريم حسين محمد بحر) و بإشراف (د. هديل نوري سعد ) في قسم البرمجيات . و ذلك في الساعة التاسعة من صباح يوم الخميس المصادف 31/10/2024 و على قاعة المؤتمرات في كلية تكنولوجيا المعلومات . ناقشت الاطروحة ان أدى انتشار الأجهزة الذكية إلى توليد تدفقات بيانات هائلة ومستدامة وغير محدودة. إن الطبيعة غير المحدودة لتدفقات البيانات تمنع تحميلها بالكامل في الذاكرة، مما يقتضي معالجتها في الوقت الفعلي. تظهر التدفقات نمطيات غير ثابتة بسبب الانجراف المستمر في المفاهيم، مما يتطلب خوارزميات تتكيف بسرعة مع الظروف المتغيرة. علاوة على ذلك، يؤدي الانجراف المفاهيمي المصحوب بخلل في التوازن بين الفئات إلى تصنيفات غير دقيقة عالقة في نقاط الدنيا المحلية. تتطلب تقنيات التكرار التقليدية مثل SMOTE مجموعة البيانات بالكامل، وهو ما يعتبر غير عملي للبيانات المتدفقة. تعتبر أشجار القرار المعروفة بهوفدينغ شائعة في تعدين التدفقات نظرًا لقدرتها على اتخاذ قرارات تقسيم واثقة دون الحاجة لتخزين الأمثلة. ومع ذلك، لا يمكن لأشجار القرار التقليدية التعامل بفعالية مع التدفقات اللامتناهية. لقد حسنت شجرة القرار السريعة جدًا (VFDT)، وامتداداتها مثل شجرة القرار السريعة جدًا لتكييف المفاهيم (CVFDT)، والشجرة التكيفية لهوفدينغ (HAT) القدرة على التكيف مع الانجراف المفاهيمي لكنها لا تزال تواجه تحديات مع البيانات غير المتوازنة. تُعد بناء مصنّفات مستقرة للبيانات المتدفقة تحديًا نظرًا لقضايا مثل الضوضاء، والتكرار، والانجراف المفاهيمي، وتوزيع البيانات غير المتوازن. تتناول هذه الدراسة آثار الانجرافات المفاهيمية والبيانات غير المتوازنة في مهام التصنيف الثنائي. غالبًا ما تتجاهل تقنيات التصنيف التقليدية الأمثلة الأقل تكرارًا، مما يؤدي إلى نماذج منحازة. اقترحت هذه الدراسة مصنفًا جديدًا للتدفقات، يتكون من خوارزميات ADWIN3 و LD_CSMOTE الجديدة. تعتمد ADWIN3 على شجرة القرار التكيفية لهوفدينغ (HAT) وطريقة الكشف المبكر عن الانجراف (EDDM)، والتي تتكيف مع التدفقات غير الثابتة وغير المتوازنة، حيث تعالج الخوارزمية التباين والانجراف المفاهيمي بفعالية مع عدد أقل من إعادة بناء الأشجار الفرعية. بينما LD_CSMOTE (تكرار الأقل كثافة للتدفق المستمر للمجموعة الأقل تكرارًا لتصنيف السلاسل الزمنية غير المتوازنة) هو تقنية تكرار تستهدف العينات منخفضة الكثافة في الفئات الفرعية الأقل تكرارًا. تم تقييم المصنف من خلال اختبارات شاملة باستخدام مجموعة من مجموعات البيانات الاصطناعية والحقيقية، بما في ذلك تلك التي تحتوي على انجرافات مفاهيمية مفاجئة، وتدريجية، وتراكمية. شملت مجموعات البيانات Hyperplane، SEA، AGRAWAL، Electricity، Twitter، وAir Lines. أظهرت نتائجنا أن خوارزميات ADWIN3 و LD_CSMOTE تفوقت باستمرار على الأساليب التقليدية مثل HAT و CSMOTE، خصوصًا في بيئات بها توازن فئات كبير وانجراف مفاهيمي. على وجه التحديد، في حالة الانجراف التدريجي باستخدام مجموعة بيانات SEA، حقق LD_CSMOTE دقة بنسبة 85.23%، وKappa Statistic بنسبة 63.92، وF1 Score بنسبة 82.45%، مقارنةً بدقة C-SMOTE البالغة 83.60%، وKappa Statistic بنسبة 61.54، وF1 Score بنسبة 80.85%. بالنسبة للانجراف المفاجئ، حقق LD_CSMOTE دقة بنسبة 85.98%، وKappa Statistic بنسبة 65.72، وF1 Score بنسبة 83.33%، متفوقًا بشكل كبير على SMOCLUST الذي حقق دقة بنسبة 70.19%، وKappa Statistic بنسبة 37.50، وF1 Score بنسبة 69.38%.
نشر بواسطة: ضحى فاضل عباس
تاريخ: 11/12/2024
تاريخ: 10/12/2024
تاريخ: 09/12/2024
نشر بواسطة: اسيل محمد مجبل
تاريخ: 07/12/2024
تاريخ: 02/12/2024
تاريخ: 27/08/2024
تاريخ: 02/08/2024
تاريخ: 22/05/2024
تاريخ: 06/11/2022
تاريخ: 20/05/2022