كلية تقنية المعلومات

المزيد ...

حول كلية تقنية المعلومات

تعد كلية تقنية المعلومات من أحدث كليات جامعة طرابلس حيث أنشئت بموجب قرار اللجنة الشعبية العامة للتعليم العالي سابقاً رقم 535 لسنة 2007م بشأن استحداث كليات تقنيات المعلومات بالجامعات الأساسية في ليبيا.

تكونت الكلية عند إنشائها من ثلاثة أقسام هي: قسم شبكات الحاسوب، قسم علوم الحاسوب وقسم هندسة البرمجيات والآن تشتمل على خمسة أقسام هي: قسم الحوسبة المتنقلة، قسم شبكات الحاسوب، قسم تقنيات الانترنت، قسم نظم المعلومات وقسم هندسة البرمجيات.

يتبع نظام الدراسة بالكلية نظام الفصل المفتوح ويضم كل عام دراسي فصلين دراسيين خريف وربيع وقد بدأت الكلية بقبول الطلاب والتدريس فعلياً مع بداية فصل الخريف 2008م. وتمنح الكلية درجة الإجازة المتخصصة (الجامعية) في تقنية المعلومات في أي من التخصصات سالفة الذكر. والحصول على الدرجة يتطلب إنجاز 135 وحدة دراسية على الأقل بنجاح. اللغة العربية هي لغة الدراسة بالكلية ويجوز استخدام اللغة الإنجليزية إلى جانبها. أما مدة الدراسة بالكلية فهي ثـمانية فصول دراسية.

تطمح الكلية إلى افتتاح برامج دراسات عليا بقسمي شبكات الحاسوب وهندسة البرمجيات مع بداية فصل الربيع 2018م.

حقائق حول كلية تقنية المعلومات

نفتخر بما نقدمه للمجتمع والعالم

69

المنشورات العلمية

38

هيئة التدريس

1710

الطلبة

159

الخريجون

البرامج الدراسية

بكالوريوس في تقنية المعلومات
تخصص تقنيات الانترنت

...

التفاصيل
بكالوريوس في تقنية المعلومات
تخصص هندسة البرمجيات

يهدف البرنامج الى إعداد الكوادر القادرة على إداء انجاز المشاريع البرمجية بالطرق الهندسية...

التفاصيل
بكالوريوس في تقنية المعلومات
تخصص الشبكات

قسم شبكات الحاسوب متخصص في دراسة شبكات الحاسوب إبتداءا من معرفة أنواع الشبكات و أهميتها...

التفاصيل

من يعمل بـكلية تقنية المعلومات

يوجد بـكلية تقنية المعلومات أكثر من 38 عضو هيئة تدريس

staff photo

أ.د. حنان الطاهر محمود الداقيز

ا.د.حنان الداقيز هي رئيس قسم نظم المعلومات و احد اعضاء هيئة التدريس بقسم هندسة البرمجيات بكلية تقنية المعلومات. تعمل السيدة حنان الداقيز بجامعة طرابلس كـأستاذ منذ 2020-06-22 ولها العديد من المنشورات العلمية في مجال تخصصها.

منشورات مختارة

بعض المنشورات التي تم نشرها في كلية تقنية المعلومات

Enhancement of Grain-128 Using Variable Feedback Polynomials of Linear Feedback Shift Register

DLFSR is promising for enhancing the security of stream ciphers. However, good inviolability and statistical properties of the DLFSR generator are only achievable when the parameters of the switching algorithm are properly selected. This paper describes a new experimental method for choosing suitable parameters for the algorithm of switching the polynomial in DLFSR. This method was used to enhance the Grain-128 stream cipher. The randomness of the modified Grain was evaluated using the NIST suite, and the results are encouraging. The modified Grain was also compared to the original, and the results indicated that the modified algorithm outperforms the original in several tests. arabic 12 English 82
Fayrouz Aljadi, Ibrahim Almerhag, Fardous Eljadi(3-2019)
Publisher's website

Comparative Study on Inverted File versus Signature File performance in Information Retrieval System used by Arabic Language

Abstract--- In this research paper we have presented a comparison among two Information Retrieval models namely, Inverted file and Signature file for investigating their performance in Arabic Information Retrieval Systems. We have studied both models as to judge the models performance and their effectiveness. arabic 16 English 108
Mohamed Abdeldaiem Abdelhadi Mahboub(2-2015)
Publisher's website

OPTIMIZATION SEGMENTATION AND CLASSIFICATION FROM MRI OF BRAIN TUMOR AND ITS LOCATION CALCULATION USING MACHINE LEARNING AND DEEP LEARNING APPROACH

The manual detection and classification finding correct location and identifying type of tumor becomes a rigorous and hectic task for the radiologists. Medical diagnosis via image processing and machine learning is considered one of the most important issues of artificial intelligence systems. Deep learning has been used successfully in supervised classification tasks in order to learn complex patterns. The main contributions of this paper are as create a more generalized method for brain tumor classification using deep learning a variety of neural networks were constructed based on the preprocessing of image data., analyze the application of tumorless brain images on brain tumor classification and empirically evaluate neural networks on the given datasets with per image accuracy and per patient accuracy. And also presents an efficient image segmentation using machine learning algorithm with some optimization techniques to detect brain tumors. arabic 19 English 128
Mohamed Abdeldaiem Abdelhadi Mahboub(3-2019)
Publisher's website