​الدكتور أسامة الشريط هو أستاذ مساعد في قسم علوم الحاسوب في كلية تكنولوجيا المعلومات في جامعة العلوم التطبيقية الخاصة منذ فبراير 2026. حصل على درجة الدكتوراه في هندسة الأنظمة و المعلومات من جامعة كونكورديا – كندا عام 2025، حيث ركّز بحثه على أنظمة التوصية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي للتجارة الإلكترونية وتقنيات الترشيح التعاوني.

تشمل مجالات خبرته الذكاء الاصطناعي، وتعلم الآلة، وتنقيب البيانات، وأنظمة التوصية، وأنظمة معلومات الويب المدعومة بالذكاء الاصطناعي. كما نشر ثمانية أبحاث علمية، من بينها عدة أبحاث في مجلات علمية مصنفة Q1 و Q2 لدى Springer، وشارك كمراجع علمي في مجلات تابعة لكل من IEEE و Springer.

ويمتلك الدكتور الشريط أيضًا خبرة أكاديمية ومهنية في التدريس والبحث العلمي وتطوير أنظمة معلومات الويب الأكاديمية، إضافةً إلى سجل من الشهادات المهنية في مجالات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة وهندسة البرمجيات.

​السيرة الذاتية​

• تركّز الاهتمامات البحثية للدكتور أسامة الشريط على الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) وتعلم الآلة (Machine Learning) وتنقيب البيانات (Data Mining) وأنظمة التوصية (Recommender Systems)، مع اهتمام خاص بـ Collaborative Filtering والأساليب المعتمدة على الرسوم البيانية (Graph-based Methods) والتعلّم الطيفي (Spectral Learning) والتعلّم الاتحادي (Federated Learning).

  كما تمتد أبحاثه إلى هندسة أنظمة المعلومات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي (AI-based Information Systems Engineering) وهندسة البرمجيات (Software Engineering) وأنظمة معلومات الويب (Web Information Systems)، مع التركيز على تصميم وتطوير وتقييم الحلول الرقمية الذكية والقابلة للتوسع والمعتمدة على البيانات.

  وتستكشف أبحاثه النماذج الحاسوبية للتخصيص (Personalization) وتحسين الترتيب (Ranking Optimization) وأنظمة دعم القرار المتمحورة حول المستخدم (User-centric Decision Support)، خاصة في مجالات التجارة الإلكترونية (E-commerce) والمنصات الإلكترونية.

  كما يهتم أيضًا بـ نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Models – LLMs) والاسترجاع المعزز بالتوليد (Retrieval-Augmented Generation – RAG) وأنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلة (Agentic AI Systems) وأنظمة معلومات الويب الذكية (Intelligent Web Information Systems)، وذلك بهدف أوسع يتمثل في تطوير تقنيات ذكاء اصطناعي قوية وقابلة للتفسير وقابلة للتطبيق العملي في البيئات الواقعية المعقدة.
  

• ​​ORCID​