د. أروى سيف فاضل

عدد المشاهدات :

أستاذة / باحثة في علوم الحاسب – الذكاء الاصطناعي

د. أروى سيف فاضل

متخصصة في علوم الحاسب والذكاء الاصطناعي، تمتلك خبرة أكاديمية وبحثية في مجالات تعلم الآلة والتعلم العميق ومعالجة اللغات الطبيعية. ساهمت في نشر العديد من الأبحاث العلمية في مجلات دولية مرموقة، كما شاركت في تدريب وتأهيل الكوادر في مجال تقنية المعلومات، وتسعى لتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات واتخاذ القرار.

جهة العمل :

جامعة الحديدة / باحثة مستقلة ومحكّمة مجلات علمية

مجال الخبرة :

تقنية المعلومات والاتصالات

سنوات الخبرة :

أعوام من الخبرة

مكان الأقامة :

اليمن / المملكة العربية السعودية

المؤهلات

المؤهل :

دكتوراه

اسم الجامعة :

جامعة الملك عبدالعزيز

التخصص العام :

علوم الحاسب

التخصص الدقيق :

الذكاء الاصطناعي

الدولة :

المملكة العربية السعودية

سنة التخرج :

2024

المؤهل :

ماجستير

اسم الجامعة :

جامعة الملك عبدالعزيز

التخصص العام :

علوم الحاسب

التخصص الدقيق :

علوم الحاسب

الدولة :

المملكة العربية السعودية

سنة التخرج :

2015

المؤهل :

بكالوريوس

اسم الجامعة :

جامعة الحديدة

التخصص العام :

علوم الحاسب

التخصص الدقيق :

علوم الحاسب

الدولة :

اليمن

سنة التخرج :

2005

المؤهل

اسم الجامعة

التخصص العام

التخصص الدقيق

الدولة

سنة التخرج

دكتوراه

جامعة الملك عبدالعزيز

علوم الحاسب

الذكاء الاصطناعي

المملكة العربية السعودية

2024

ماجستير

جامعة الملك عبدالعزيز

علوم الحاسب

المملكة العربية السعودية

2015

بكالوريوس

جامعة الحديدة

علوم الحاسب

اليمن

2005

الخبرة

الخبرة العلمية والوظيفية

اسم الجهة

من تاريخ

إلى تاريخ

مدير/محكّم أبحاث علمية دولية

مجلات علمية (IEEE Access – Springer – PLOS ONE)

2022

حتى الآن

محاضِرة

جامعة الحديدة

2005

2010

مدربة تقنية معلومات

برنامج Microsoft & UNDP

2006

2007

الأعمال العلمية المنشورة

A. S. Fadel, M. E. Saleh, R. k. Salama, O. A. Abulnajad , An Enhanced Multi-Task Learning Model for Arabic Aspect-Based Sentiment Analysis." Computers, vol. 13, no. 4, 2024.
A. S. Fadel, O. A. Abulnaja, and M. E. Saleh, “Multi-Task Learning Model with Data Augmentation for Arabic Aspect-Based Sentiment Analysis.,” Comput. Mater. Contin., vol. 75, no. 2, 2023.
A. S. Fadel, M. E. Saleh and O. A. Abulnaja, “Arabic aspect extraction based on stacked contextualized embedding with deep learning,” IEEE Access, vol. 10, pp. 30526–30535, 2022.. "Arabic Aspect Extraction Based on Stacked Contextualized Embedding With Deep Learning." IEEE Access 10 (2022): 30526-30535
Fadel, Arwa S., and Ayman G. Fayoumi. "Tradeoffs in Delay versus Cloud Resourse Provisioning in Hybrid Cloud." International Journal of Computer Science and Information Security (IJCSIS) 14.5 (2016).
Fadel, Arwa S., and Ayman G. Fayoumi. "Evaluate Dynamic Resources Provisioning to meet Application's Deadline in Hybrid Cloud." International Journal of Computer Science and Information Security (IJCSIS) 14.5 (2016).
Fadel, Arwa S., and Ayman G. Fayoumi. "Cloud resource provisioning and bursting approaches." 2013 14th ACIS International Conference on Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking and Parallel/Distributed Computing. IEEE, 2013.
Al-Ghamdi, A., Al-Ghuribi, S., Fadel, A., & AL-Ruhaili, F. A. A. T. (2012). An expert system for advising postgraduate students. International Journal of Computer Science and Information Technologies, 3(3), 4529-4532.
Fayoumi, A., Al-Ghoraibi, S., Fadel, A., Al-Aswadi, F., Mujallid, F., & Wazzan, M. (2011). A simulator to improve the pilgrims performance in stoning ritual in hajj. International Journal of Computer Science and Network Security, 11(5), 141-144.

966506000590+

عدد المشاهدات :

أستاذة / باحثة في علوم الحاسب – الذكاء الاصطناعي