ما هو الذكاء الاصطناعي؟ التعاريف والمفاهيم الأساسية

ما هو الذكاء الاصطناعي؟ التعاريف والمفاهيم الأساسية

#الذكاء_الاصطناعي (Artificial Intelligence أو AI) هو فرع من علوم الكمبيوتر الذي يتعامل مع بناء آلات قادرة على القيام بمهام تتطلب عادة ذكاءً بشريًا.
يشمل هذا التعريف الواسع قدرات مثل التعلم والاستدلال وحل المشكلات وفهم اللغة الطبيعية والرؤية الحاسوبية.
ببساطة، يحاول الذكاء الاصطناعي إنشاء أنظمة يمكنها التفكير والتصرف.
لفهم هذا الموضوع بشكل أفضل، يمكننا تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى فئتين رئيسيتين ويكيبيديا:

1. الذكاء الاصطناعي الضعيف أو الضيق (Narrow AI): تم تصميم هذا النوع من الذكاء الاصطناعي لأداء مهمة معينة ويعمل بشكل جيد للغاية في نفس المجال.
   تتضمن أمثلة الذكاء الاصطناعي الضعيف أنظمة التعرف على الوجوه وفلاتر البريد العشوائي والمساعدين الافتراضيين مثل Siri و Alexa.

2. الذكاء الاصطناعي القوي أو العام (General AI): هذا النوع من الذكاء الاصطناعي قادر على أداء أي مهمة يمكن أن يؤديها الإنسان، بنفس القدر من الجودة أو حتى أفضل.
   لم يتحقق الذكاء الاصطناعي القوي بشكل كامل بعد وهو هدف للعديد من الأبحاث الحالية في مجال الذكاء الاصطناعي.

في السنوات الأخيرة، كانت هناك تطورات كبيرة في مجال التعلم الآلي (Machine Learning) والتعلم العميق (Deep Learning)، مما ساعد في تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر تعقيدًا وقوة.
يسمح التعلم الآلي للأنظمة بالتعلم من البيانات وتحسين أدائها دون برمجة صريحة.
التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي تستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية ذات الطبقات المتعددة لتحليل البيانات.

لذلك، فإن الذكاء الاصطناعي هو مجال واسع وديناميكي يتطور بسرعة ولديه القدرة على إحداث تغييرات جذرية في حياتنا.
يمكن أن تشمل هذه التغييرات تحسين الكفاءة في مختلف الصناعات، وتقديم خدمات أفضل للعملاء وحل المشكلات العلمية والاجتماعية المعقدة.
ولكن في الوقت نفسه، فإن تطوير الذكاء الاصطناعي أثار أيضًا مخاوف بشأن القضايا الأخلاقية والاجتماعية والاقتصادية التي يجب معالجتها.

هل أنت متخلف عن الركب في المنافسة مع المتاجر الكبيرة عبر الإنترنت؟
من خلال تصميم موقع متجر احترافي، يقوم رساوب بوضع عملك على الإنترنت ويزيد من حصتك في السوق!
✅ زيادة مصداقية العلامة التجارية وثقة العملاء
✅ تجربة تسوق سهلة تؤدي إلى المزيد من المبيعات
⚡ احصل على استشارة مجانية لتصميم موقع الويب الآن!

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات

ينتشر الذكاء الاصطناعي بسرعة في مختلف الصناعات وله تأثير كبير على كيفية إنجاز المهام.
في هذا القسم، سوف ندرس بعضًا من أهم تطبيقات #الذكاء_الاصطناعي في مختلف الصناعات:

1. الرعاية الصحية: يستخدم الذكاء الاصطناعي في تشخيص الأمراض وتطوير الأدوية وتقديم الرعاية الشخصية وإدارة المستشفيات.
   يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل الصور الطبية بدقة عالية وتشخيص الأمراض في المراحل المبكرة.
   يمكنهم أيضًا اقتراح علاجات أكثر فعالية من خلال تحليل بيانات المرضى.

2. المالية: في الصناعة المالية، يستخدم الذكاء الاصطناعي للكشف عن الاحتيال وإدارة المخاطر وتقديم المشورة المالية وأتمتة العمليات المصرفية.
   يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط المشبوهة في المعاملات المالية ومنع الاحتيال.
   يمكنهم أيضًا اقتراح استثمارات أكثر ربحية من خلال تحليل بيانات السوق.

3. التصنيع: يستخدم الذكاء الاصطناعي في تحسين عمليات الإنتاج ومراقبة الجودة والتنبؤ بأعطال المعدات والروبوتات الصناعية.
   يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي زيادة كفاءة خطوط الإنتاج وتقليل التكاليف عن طريق تحليل بيانات الإنتاج.
   يمكنهم أيضًا استخدام الرؤية الحاسوبية لتحديد عيوب المنتج ومنع المنتجات المعيبة من مغادرة خط الإنتاج.

4. النقل: يستخدم الذكاء الاصطناعي في تطوير السيارات ذاتية القيادة وتحسين طرق النقل وإدارة حركة المرور وتقديم خدمات لوجستية.
   يمكن للسيارات ذاتية القيادة فهم البيئة المحيطة بها والقيادة دون تدخل بشري باستخدام الذكاء الاصطناعي.
   يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي اقتراح طرق أكثر كفاءة لنقل البضائع والركاب عن طريق تحليل بيانات حركة المرور.

5. البيع بالتجزئة: يستخدم الذكاء الاصطناعي في تقديم تجارب تسوق مخصصة والتنبؤ بالطلب وإدارة المخزون وأتمتة خدمة العملاء.
   يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي اقتراح المنتجات والخدمات التي قد تهمهم من خلال تحليل بيانات شراء العملاء.
   يمكنهم أيضًا منع نقص أو زيادة المخزون وزيادة رضا العملاء من خلال التنبؤ بالطلب.

هذه ليست سوى أمثلة قليلة من التطبيقات الواسعة للذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات.
مع تقدم التكنولوجيا، من المتوقع أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا أكثر أهمية في حياتنا ويساعد في حل المشكلات المعقدة وتحسين نوعية الحياة.

التعلم الآلي والتعلم العميق – الاختلافات والتطبيقات

التعلم الآلي والتعلم العميق – الاختلافات والتطبيقات

التعلم الآلي (Machine Learning) والتعلم العميق (Deep Learning) هما مفهومان مرتبطان في مجال الذكاء الاصطناعي، ولكن هناك اختلافات أساسية بينهما.
يسمح التعلم الآلي للأنظمة بالتعلم من البيانات وتحسين أدائها دون برمجة صريحة.
بينما التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي تستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية ذات الطبقات المتعددة لتحليل البيانات.

الاختلافات الرئيسية بين التعلم الآلي والتعلم العميق:

1. الحاجة إلى البيانات: يحتاج التعلم العميق إلى كمية كبيرة جدًا من البيانات للتدريب، بينما يمكن أن يعمل التعلم الآلي مع كمية أقل من البيانات.

2. الحاجة إلى هندسة الميزات: في التعلم الآلي، عادة ما يكون من الضروري استخراج الميزات الهامة للبيانات يدويًا بواسطة متخصصين.
   بينما في التعلم العميق، يمكن للشبكات العصبية استخراج الميزات الهامة من البيانات تلقائيًا.

3. تعقيد النموذج: عادة ما تكون نماذج التعلم العميق أكثر تعقيدًا وعمقًا من نماذج التعلم الآلي.
   يسمح لهم هذا التعقيد بتحديد الأنماط الأكثر تعقيدًا في البيانات.

4. قوة المعالجة: يتطلب تدريب نماذج التعلم العميق قوة معالجة عالية جدًا، وعادة ما تستخدم وحدات معالجة الرسوميات (GPUs).
   بينما عادة ما يتطلب تدريب نماذج التعلم الآلي قوة معالجة أقل.

تطبيقات التعلم الآلي:

• الكشف عن البريد العشوائي

• التنبؤ بمعدل تراجع العملاء

• توصية المنتجات

تطبيقات التعلم العميق:

• التعرف على الوجه

• ترجمة اللغة

• السيارات ذاتية القيادة

باختصار، التعلم الآلي هو مجال واسع يشمل خوارزميات مختلفة للتعلم من البيانات.
التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي تستخدم الشبكات العصبية العميقة لتحليل البيانات وتستخدم عادة لحل المشكلات الأكثر تعقيدًا والتي تتطلب كمية كبيرة من البيانات.

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) – فهم وإنتاج اللغة بواسطة الآلات

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) – فهم وإنتاج اللغة بواسطة الآلات

معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing أو NLP) هي فرع من #الذكاء_الاصطناعي الذي يمكّن الآلات من فهم وإنتاج اللغة البشرية.
يشمل هذا المجال مجموعة واسعة من المهام، بما في ذلك الترجمة الآلية وتحليل المشاعر وتلخيص النصوص والإجابة على الأسئلة.

الخطوات الرئيسية في معالجة اللغة الطبيعية:

1. Tokenization (التقطيع): تقسيم النص إلى وحدات أصغر مثل الكلمات أو العبارات.

2. Part-of-Speech Tagging (تحديد أجزاء الكلام): تحديد دور كل كلمة في الجملة (مثل الاسم والفعل والصفة).

3. Named Entity Recognition (التعرف على الكيانات المسماة): تحديد وتصنيف الكيانات المسماة مثل الأشخاص والمنظمات والأماكن والتواريخ.

4. Parsing (التحليل النحوي): تحليل التركيب النحوي للجملة والعلاقات بين الكلمات.

5. Sentiment Analysis (تحليل المشاعر): تحديد المشاعر والمواقف الموجودة في النص (مثل الإيجابية والسلبية والمحايدة).

تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية:

• الترجمة الآلية: ترجمة آلية للنص من لغة إلى أخرى.

• المساعدين الافتراضيين: الإجابة على الأسئلة وأداء المهام بناءً على الأوامر الصوتية أو النصية.

• Chatbots (روبوتات المحادثة): التواصل مع المستخدمين من خلال النص أو الصوت وتقديم ردود تلقائية.

• تحليل وسائل التواصل الاجتماعي: تحليل آراء ومواقف المستخدمين في وسائل التواصل الاجتماعي.

• تلخيص النصوص: إنتاج ملخصات قصيرة ودقيقة للنصوص الطويلة.

معالجة اللغة الطبيعية هي مجال نشط ومتطور ولديه القدرة على إحداث تغييرات جذرية في كيفية تفاعلنا مع الآلات.
مع تقدم الخوارزميات وزيادة حجم البيانات المتاحة، من المتوقع أن تكون أنظمة معالجة اللغة الطبيعية قادرة على فهم وإنتاج اللغة البشرية بدقة وطلاقة أكبر.

هل سئمت من فقدان فرص العمل بسبب عدم وجود موقع شركة احترافي؟
يساعدك رساوب في بناء موقع شركة احترافي من خلال:
✅ بناء صورة قوية وموثوقة لعلامتك التجارية
✅ تحويل زوار الموقع إلى عملاء مخلصين
⚡ احصل على استشارة مجانية الآن!

الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) – تدريب الآلات على الرؤية

الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) – تدريب الآلات على الرؤية

الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) هي فرع من #الذكاء_الاصطناعي الذي يمكّن الآلات من فهم وتفسير الصور ومقاطع الفيديو.
الهدف الرئيسي للرؤية الحاسوبية هو تطوير أنظمة يمكنها استخراج معلومات مفيدة من البيانات المرئية وتنفيذ المهام التي تتطلب عادة الرؤية البشرية.

الخطوات الرئيسية في الرؤية الحاسوبية:

1. Image Acquisition (اكتساب الصورة): جمع الصور ومقاطع الفيديو من خلال الكاميرات أو أجهزة الاستشعار البصرية الأخرى.

2. Image Preprocessing (معالجة الصورة الأولية): تحسين جودة الصور باستخدام تقنيات مثل إزالة الضوضاء وضبط التباين وتصحيح الألوان.

3. Feature Extraction (استخراج الميزات): استخراج الميزات الهامة من الصور مثل الحواف والزوايا والأنسجة.

4. Object Detection (اكتشاف الكائنات): تحديد وتحديد مواقع الكائنات في الصور.

5. Image Segmentation (تجزئة الصورة): تقسيم الصورة إلى مناطق مختلفة بناءً على الميزات المرئية.

تطبيقات الرؤية الحاسوبية:

• التعرف على الوجه: تحديد والتحقق من هويات الأشخاص بناءً على صور الوجه.

• السيارات ذاتية القيادة: فهم البيئة المحيطة واتخاذ القرارات بشأن كيفية القيادة.

• مراقبة الجودة: تحديد العيوب في المنتجات المصنعة.

• التصوير الطبي: تشخيص الأمراض والتشوهات في الصور الطبية.

• المراقبة بالفيديو: مراقبة الأماكن العامة والخاصة وتحديد الأنشطة المشبوهة.

الرؤية الحاسوبية هي مجال ديناميكي ومتنامي قادر على حل المشكلات الأكثر تعقيدًا وتقديم تطبيقات جديدة مع تقدم الخوارزميات وزيادة قوة المعالجة.
تتمتع هذه التقنية بالقدرة على إحداث تغييرات جذرية في مختلف الصناعات بما في ذلك التصنيع والنقل والرعاية الصحية والأمن.

الذكاء الاصطناعي والأخلاق – التحديات والاعتبارات

الذكاء الاصطناعي والأخلاق – التحديات والاعتبارات

ينطوي تطوير واستخدام #الذكاء_الاصطناعي على تحديات واعتبارات أخلاقية مهمة يجب معالجتها.
مع تقدم التكنولوجيا، أصبحت أنظمة الذكاء الاصطناعي قادرة على اتخاذ قرارات أكثر تعقيدًا يمكن أن يكون لها آثار كبيرة على حياة الأفراد والمجتمعات.

بعض التحديات الأخلاقية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي:

• التمييز وعدم المساواة: يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي أن تعزز التحيزات الموجودة في بيانات التدريب وتؤدي إلى قرارات غير عادلة.

• الخصوصية: يمكن أن يؤدي جمع وتحليل البيانات الشخصية بواسطة أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى انتهاك خصوصية الأفراد.

• المساءلة: في حالة حدوث خطأ أو ضرر من قبل نظام ذكاء اصطناعي، فمن الصعب تحديد المسؤولية والمساءلة.

• الأمن: يمكن مهاجمة أنظمة الذكاء الاصطناعي واستخدامها لأغراض ضارة.

• التوظيف: يمكن أن تؤدي أتمتة الوظائف بواسطة الذكاء الاصطناعي إلى فقدان الوظائف وزيادة عدم المساواة الاقتصادية.

الاعتبارات الأخلاقية الهامة في تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي:

• الشفافية: يجب أن تكون خوارزميات الذكاء الاصطناعي مفهومة وقابلة للتفسير.

• العدالة: يجب أن تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل عادل ودون تمييز.

• الخصوصية: يجب احترام البيانات الشخصية وحمايتها.

• الأمن: يجب حماية أنظمة الذكاء الاصطناعي من الهجمات وإساءة الاستخدام.

• المساءلة: يجب أن تكون هناك آليات لتحديد المسؤولية والمساءلة في حالة حدوث خطأ أو ضرر.

لمواجهة هذه التحديات وضمان الاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي، هناك حاجة إلى تطوير قوانين ولوائح مناسبة، وتثقيف وتوعية عامة الناس، والتعاون بين الخبراء وصانعي السياسات والمجتمع المدني.

مستقبل الذكاء الاصطناعي – الآفاق والاحتمالات

مستقبل الذكاء الاصطناعي – الآفاق والاحتمالات

مستقبل #الذكاء_الاصطناعي مشرق للغاية ومليء بالاحتمالات.
مع تقدم التكنولوجيا وزيادة قوة المعالجة، من المتوقع أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي قادرة على حل المشكلات الأكثر تعقيدًا وتقديم تطبيقات جديدة.
في هذا القسم، سوف ندرس بعضًا من أهم الآفاق والاحتمالات المرتبطة بمستقبل الذكاء الاصطناعي:

• الذكاء الاصطناعي العام (AGI): يعد تحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI) القادر على أداء أي مهمة يمكن أن يؤديها الإنسان أحد الأهداف الطموحة في مجال الذكاء الاصطناعي.
  على الرغم من أن الطريق لا يزال طويلاً لتحقيق AGI، إلا أن التطورات الأخيرة في التعلم العميق والمجالات ذات الصلة الأخرى زادت من الآمال.
  يمكن أن يكون لـ AGI تأثير عميق على حياتنا ويؤدي إلى تغييرات جذرية في الاقتصاد والسياسة والمجتمع.

• الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI): مع ازدياد تعقيد أنظمة الذكاء الاصطناعي، يصبح من الصعب فهم كيفية اتخاذها للقرارات.
  يسعى الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) إلى تطوير خوارزميات يمكنها شرح عملية اتخاذ القرار الخاصة بها بشفافية وبطريقة مفهومة.
  يمكن أن يزيد XAI من الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي ويساعدنا على منع التحيزات والأخطاء المحتملة.

• الذكاء الاصطناعي التعاوني (Collaborative AI): يسعى الذكاء الاصطناعي التعاوني إلى تطوير أنظمة يمكنها التعاون بشكل فعال مع البشر ومساعدتهم في أداء المهام.
  يمكن استخدام هذه الأنظمة في مجالات مختلفة مثل الرعاية الصحية والتعليم والإنتاج والمساعدة في تحسين الكفاءة ونوعية الحياة.

• الذكاء الاصطناعي الأخلاقي (Ethical AI): مع ازدياد قوة وتأثير الذكاء الاصطناعي، يصبح الاهتمام بالقضايا الأخلاقية المرتبطة بهذه التكنولوجيا أكثر أهمية.
  يسعى الذكاء الاصطناعي الأخلاقي إلى تطوير أنظمة تعمل بشكل عادل وشفاف ومسؤول وتحترم القيم الإنسانية.
  لتحقيق الذكاء الاصطناعي الأخلاقي، هناك حاجة إلى تعاون بين الخبراء وصانعي السياسات والمجتمع المدني.

بالإضافة إلى هذه الآفاق، من المتوقع أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا أكثر أهمية في مجالات مختلفة مثل الصحة والتعليم والنقل والطاقة والبيئة والمساعدة في حل المشكلات المعقدة وتحسين نوعية الحياة.
ومع ذلك، لتحقيق هذه الإمكانات، هناك حاجة إلى الاستثمار في البحث والتطوير، ووضع القوانين واللوائح المناسبة، وتثقيف وتوعية عامة الناس.

كيف تتعلم الذكاء الاصطناعي – المصادر ومسارات التعلم

كيف تتعلم الذكاء الاصطناعي – المصادر ومسارات التعلم

إن تعلم #الذكاء_الاصطناعي هو رحلة مثيرة ومليئة بالتحديات.
لحسن الحظ، هناك العديد من المصادر ومسارات التعلم المتاحة للأشخاص المهتمين بهذا المجال.
في هذا القسم، سوف ندرس بعضًا من أهم مصادر ومسارات تعلم الذكاء الاصطناعي:

1. الدورات التدريبية عبر الإنترنت: تقدم منصات التعلم عبر الإنترنت مثل Coursera و edX و Udemy مجموعة متنوعة من الدورات التدريبية في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق.
   تتضمن هذه الدورات عادةً مقاطع فيديو تعليمية وتمارين ومشاريع واختبارات تساعدك على تعلم المفاهيم الأساسية وتقوية مهاراتك العملية.

2. الكتب: هناك العديد من الكتب حول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التي يمكن أن تساعدك على فهم المفاهيم بشكل أعمق.
   تتضمن بعض الكتب الشائعة في هذا المجال “Artificial Intelligence A Modern Approach” بقلم ستيوارت راسل وبيتر نورفيج و “Deep Learning” بقلم إيان جودفيلو ويوشوا بينجيو وآرون كورفيل.

3. الأوراق العلمية: تغطي الأوراق العلمية المنشورة في المؤتمرات والمجلات المرموقة أحدث الإنجازات والتطورات في مجال الذكاء الاصطناعي.
   يمكن أن تساعدك دراسة هذه الأوراق في فهم المشكلات والتحديات الحالية في هذا المجال بشكل أعمق.

4. المشاريع العملية: أفضل طريقة لتعلم الذكاء الاصطناعي هي تنفيذ المشاريع العملية.
   من خلال تنفيذ مشاريع مختلفة، يمكنك تطبيق المفاهيم النظرية في الممارسة وتقوية مهاراتك.
   يمكنك استخدام البيانات المتاحة على الإنترنت وتنفيذ مشاريع مثل التعرف على الصور والتنبؤ بأسعار الأسهم أو تحليل المشاعر.

5. المنتديات عبر الإنترنت: تعد المنتديات عبر الإنترنت مثل Stack Overflow و Reddit أماكن جيدة لطرح الأسئلة ومشاركة الخبرات وتلقي المساعدة من عشاق الذكاء الاصطناعي الآخرين.
   من خلال الانضمام إلى هذه المنتديات، يمكنك التواصل مع مجتمع من الخبراء والمتحمسين وتعلم من تجاربهم.

لبدء تعلم الذكاء الاصطناعي، يمكنك البدء بتعلم لغة البرمجة Python.
بايثون هي لغة برمجة شائعة في مجال الذكاء الاصطناعي ولديها العديد من المكتبات للتعلم الآلي والتعلم العميق.
ثم يمكنك البدء في تنفيذ المشاريع العملية من خلال تعلم المفاهيم الأساسية للتعلم الآلي والتعلم العميق.
بالتدريب والمثابرة، يمكنك أن تصبح خبيرًا في الذكاء الاصطناعي.

ليس لديك موقع ويب للشركة حتى الآن وتفقد الفرص عبر الإنترنت؟ من خلال تصميم موقع شركة احترافي بواسطة رساوب،

✅ ضاعف مصداقية عملك

✅ جذب عملاء جدد

⚡ استشارة مجانية لموقع شركتك!

أدوات تطوير الذكاء الاصطناعي – مقدمة واستعراض

أدوات تطوير الذكاء الاصطناعي – مقدمة واستعراض

لتطوير أنظمة #الذكاء_الاصطناعي، هناك حاجة إلى أدوات وأطر عمل مختلفة تساعد في تسهيل عملية التطوير.
في هذا القسم، سوف نقدم ونستعرض بعضًا من أهم أدوات تطوير الذكاء الاصطناعي:

• TensorFlow: TensorFlow هو إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم الآلي تم تطويره بواسطة Google.
  يدعم TensorFlow الحساب العددي باستخدام الرسوم البيانية لتدفق البيانات وهو مناسب لتطوير مجموعة واسعة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي بما في ذلك التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية والروبوتات.

• PyTorch: PyTorch هو إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم الآلي يعتمد على مكتبة Torch.
  يحظى PyTorch بشعبية كبيرة في مجال البحث والتطوير في مجال التعلم العميق نظرًا لمرونته العالية وواجهة المستخدم السهلة.

• Keras: Keras عبارة عن واجهة برمجة تطبيقات (API) عالية المستوى للشبكات العصبية تعمل على TensorFlow و PyTorch وأطر عمل التعلم الآلي الأخرى.
  تتيح Keras للمطورين إنشاء وتدريب نماذج التعلم العميق بسرعة وسهولة.

• Scikit-learn: Scikit-learn عبارة عن مكتبة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي تتضمن خوارزميات مختلفة للتصنيف والانحدار والتجميع وتقليل الأبعاد.
  نظرًا لبساطته وعمليته، فإن Scikit-learn مناسب جدًا لبدء تعلم التعلم الآلي.

• NLTK: NLTK عبارة عن مجموعة أدوات قوية لمعالجة اللغة الطبيعية تتضمن وظائف للتقطيع وتحديد أجزاء الكلام والتحليل النحوي وتحليل المشاعر.
  تتيح NLTK للمطورين إنشاء تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية بسهولة.

بالإضافة إلى هذه الأدوات، هناك أدوات أخرى لتطوير الذكاء الاصطناعي لكل منها ميزاتها وتطبيقاتها الخاصة.
يعتمد اختيار الأداة المناسبة على احتياجات وأهداف مشروعك.

المفاهيم المتقدمة في الذكاء الاصطناعي – نظرة عامة على الموضوعات الحديثة

المفاهيم المتقدمة في الذكاء الاصطناعي – نظرة عامة على الموضوعات الحديثة

يتطور مجال #الذكاء_الاصطناعي بسرعة وتظهر مفاهيم جديدة باستمرار.
في هذا القسم، سوف نقدم نظرة عامة على بعض المفاهيم المتقدمة والموضوعات الحديثة في الذكاء الاصطناعي:

• Reinforcement Learning (التعلم بالتعزيز): التعلم بالتعزيز هو أسلوب للتعلم الآلي حيث يتفاعل عامل (agent) مع بيئة (environment) ويتعلم كيفية التصرف لزيادة مكافأته (reward) أو تقليل عقوبته (penalty).
  التعلم بالتعزيز مناسب جدًا لحل المشكلات مثل اللعب والروبوتات والتحكم في الأنظمة.

• GANs (الشبكات المولدة المتعارضة): الشبكات المولدة المتعارضة (Generative Adversarial Networks أو GANs) هي أسلوب للتعلم العميق يتضمن شبكتين عصبيتين – شبكة مولدة (generator) تحاول إنشاء بيانات جديدة تشبه البيانات الحقيقية، وشبكة تمييزية (discriminator) تحاول تمييز البيانات التي أنشأتها الشبكة المولدة عن البيانات الحقيقية.
  تستخدم GANs لإنتاج صور وأصوات ونصوص واقعية.

• Self-Supervised Learning (التعلم الذاتي الإشراف): التعلم الذاتي الإشراف هو أسلوب للتعلم الآلي حيث يتم تدريب النموذج باستخدام بيانات غير مصنفة (unlabeled data).
  في هذا الأسلوب، يتم تحديد مهمة سياقية (pretext task) يجب على النموذج حلها، ومن خلال حل هذه المهمة