تقنية المعلومات والاتصالات مدير وحدة خدمات الذكاء الاصطناعي | باحث أول | مستشار ذكاء اصطناعي
د. ريم كريم الشمري
حاصلة على الدكتوراه في نظم المعلومات، ومتخصصة في الذكاء الاصطناعي، وتعلم الآلة، وتحليل البيانات الجيومكانية، وتقنيات الأقمار الصناعية. تمتلك خبرة في قيادة مشاريع الذكاء الاصطناعي، والبحث العلمي، والتحول الرقمي، والاستشارات التقنية، وتطوير الحلول الذكية للجهات الحكومية والصناعية.
- جهة العمل :مدينة الملك عبدالعزيز للعلوم والتقنية (KACST)
- مجال الخبرة :تقنية المعلومات والاتصالات
- سنوات الخبرة :12 عام من الخبرة
- مكان الإقامة :الرياض – المملكة العربية السعودية
المؤهلات و الخبرات
المؤهلات الدراسية
2025
القيادة التقنية - القيادة التقنية والابتكار والتحول الرقمي
برنامج CTO من University of California, Berkeley
2025
نظم المعلومات - التنبؤ بالعواصف الرملية باستخدام تعلم الآلة (Multi-features Dust Storm Prediction Using Machine Learning)
دكتوراه من جامعة الملك سعود
2016
نظم المعلومات - القياس الدلالي للكيانات التجارية في البيئات متعددة الأنطولوجيا
ماجستير من جامعة الإمام محمد بن سعود الإسلامية
2012
تقنية المعلومات. - تقنيات الويب والوسائط المتعددة
بكالوريوس من جامعة الملك سعود
الخبرة العلمية والوظيفية
2013 - حتى الآن
مدير وحدة خدمات الذكاء الاصطناعي
مدينة الملك عبدالعزيز للعلوم والتقنية (KACST)
2013 - حتى الآن
باحث أول
مدينة الملك عبدالعزيز للعلوم والتقنية (KACST)
2013 - حتى الآن
باحث أكاديمي
مدينة الملك عبدالعزيز للعلوم والتقنية (KACST)
2025 - حتى الآن
قائد مشروع – ابتكارات الذكاء الاصطناعي والتقنيات الناشئة
مركز الثورة الصناعية الرابعة (C4IR)
2024 - 2025
مستشار ذكاء اصطناعي
جهة خاصة (Confidential)
2017 - 2021
مستشار ذكاء اصطناعي
TAQNIA Services
الأعمال العلمية المنشورة
- Multi-City Dust Storm Frequency Prediction Using Satellite Data and Environmental Features
- Integrating Advanced Geodetic Techniques and Artificial Intelligence for Crustal Deformation Analysis in Western Arabia
- Assessing Extreme Weather Events and Climate Change Impacts on Flash Floods
- Intelligent Crowd Management Using a Virtual Coordinate System
- Machine Learning Forecast of Dust Storm Frequency in Saudi Arabia Using Multiple Features
- Prediction of Dust Storm Monthly Frequency in Riyadh Using LSTM Model
- Deep Learning-Based Damage Mapping of Dam Collapse Event in Saudi Arabia
- Machine Learning Applications to Dust Storms: A Meta-Analysis
- Measuring Business Entities in Multi-Ontologies
- Zoowey: A Mobile Application for the Riyadh Zoo