٢٠٢٤-١٠-٠١ ١٨:١٦
الحالة:
العلامات: الذكاء الاصطناعي
الوحدة الأولى
عن الوحدة
الكتل
متطلبات الإكمال
تاريخ إتاحة الوحدة : يوم الخميس الموافق 12-9-2024
المدة المتوقعة لإنهاء الوحدة : 1 ساعة تدريبية
محاور مقدمة في الذكاء الاصطناعي:
-
تاريخ الذكاء الاصطناعّي
-
ما هو الذكاء الاصطناعي
-
المعرفة مقابل الذكاء
-
البيانات فيْ كل مكان
-
التعرف على الأنماط
-
التعلم الآلي
-
أنواع التعلم الآلي
-
التعلمْ العميق
-
معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
-
خوارزميات الذكاء الاصطناعي
-
الذكاء الاصطناعي في العمل
أهداف الوحدة التدريبية:
-
أن يتعرف المتدرب على المراحل الرئيسية لتطور الذكاء الاصطناعي عبر الزمن.
-
أن يفهم المتدرب ما هو الذكاء الاصطناعي وكيفية تمييزه عن الذكاء البشري.
-
أن يدرك المتدرب الفرق بين المعرفة والذكاء وكيفية استخدامهما في تقنيات الذكاء الاصطناعي.
-
أن يتعرف المتدرب على أهمية البيانات في عمل تقنيات الذكاء الاصطناعي.
-
أن يفهم المتدرب كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي للتعرف على الأنماط في البيانات.
-
أن يتعلم المتدرب المبادئ الأساسية للتعلم الآلي وكيفية عمله.
-
أن يتعرف المتدرب على الأنواع المختلفة للتعلم الآلي وتطبيقاتها.
-
أن يفهم المتدرب مفهوم التعلمْ العميق وكيف يختلف عن التعلم الآلي.
-
أن يتعرف المتدرب على تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية في الذكاء الاصطناعي.
-
أن يفهم المتدرب الخوارزميات الأساسية المستخدمة في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
-
أن يستعرض المتدرب تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجالات العمل المختلفة.
تحتوي الوحدة على اختبار ذاتي مقيم بـ 11 درجة
الدرس الأول: تاريخ الذكاء الاصطناعي
بدأ الذكاء الاصطناعي عام 1950 من عالم الحوسبة “الان تورينق” , ثم في الستينيات والسبيعا
الذكاء التوليدي اتى 2021 من شات جي بي تي 3, يولد النصوص والصور.
مايكروسوفت كو بايلوت نسخة محسنة لنموذج توليدي.
الدرس الثاني : ما هو الذكاء الاصطناعي ؟
انه يمثل قدرة نظام حاسوب على التعلم من بيانات واخطاء سابقة, ما يتيح وضع تنبؤات للسلوك المستقبلي.
مثل حل المشكلات وادراك الكلام والتعلم واتخاذ القرارات.
نوصفه بالذكاء لانه قادر على القيام بأمور يتميز فيها البشر وليست ممكن للبرامج الاعتيادية.\
لاكنه ليس ذكيا, وتميزه عن باقي البرامج يرجع بالفضل الى الخوارزميات, وتعريفها هو : يتلقى الحاسوب متواليات من الإرشادات التفصيلية التي يستخدمها لحل المشكلات.
كيف نحدد ما اذا كانت الالة ذكيا او لا؟ هذا كان سؤال الان تورين عالم الحاسوب والرياضيات, فقام بإنشاء اختبار تورينق يعرضالردود على المحققين ليرى اذا كانو يستطيعون تمييز ردود الذكاء الاصطناعي من البشر.
الدرس الثالث : الذكاء مقابل المعرفة.
في معضلة فلسفية مشابهة لما مر به الان تورينق, سال جون سيل نفسه هل الالة حقا ذكية؟ مما دفعه لصنع اختبار اخر باسم “جدل الغرفة الصينية”
تتعلق المعرفة بفهم العالم, ببينما يتعلق الذكاء بتطبيق المعرفة بطرق جديدة.
الدرس الرابع : البيانات في كل مكان!
لماذا جمع البيانات مهم في هذا العصر الحديث؟
البيانات هي المادة الخام اللتي تستخدمها انظمة الذكاء الاصطناعي لتحليل وإجاراء التنبؤات.
تنقيح البيانات مهم جدا لانها تؤثر بشكل مباشر على جودة نماذج الذكاء الاصطناعي.
كما ذكر في الدروس السابقة, في تعريف الذكاء الاصطناعي من تنبؤ سلوكيات مستقبلية وتعلم اخطاء, فهذا ممكن بدون برمجة مباشرة بسبب “تعلم الالة”.
البيانات الجيدة هي المتنوعة ذات الجودة العالية.
الدرس الخامس : إيجاد الأنماط في كل مكان.
تتولد البيانات ويتم تنقيحها باستمرار لتدريب نماذج ذكية, لكن عما تبحث هذه النماذج في البيانات؟ انها تبحث عن الانماط
الأنماط وهي سلوكيات متكررة يمكن تمييزها.
مثال لنكد ان: يقترح اشخاص ووظائف مالوفة لدينا.
ايضا يتعلم النموذج الذكي الانماط عن طريق تعلم الالة.
الدرس السادس : تعلم الالة.
ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي وتعلم الالة.
تعلم الالة جزء فرعي من الذكاء الاصطناعي.
يستخدم تعلم الالة تقنيات عدة منها : التعلم المراقب والتعلم الغير المراقب والتعلم المعزز.
1959 هو عام
الجبر الخطي والتفاضل والتكامل والاحتمالات والاحصاء مهمة جدا لتحسين اداء النموذجد وإجراء تنبؤات دقيقة.
مثال تعلم الالة للنموذج الذكي كمثال دراجة بعجلات صغيرة جانبية مساعدة لطفل صغير تحميه من السقوط الى ان يعتاد على الدواسة ثم نزيل العجلات الصغيرة فيقود الدراجة بلا مساعدة ومن الممكن ان يتطور لمستوى قيادة اعلى مثل القيادة على الطرق الوعرة وعلى المنحدرات.
هذا بالضبط ما يحدث للنموذج الذكي اثناء تعلمه الالي, بداية نعطيه معلومات بسيطة اساسية حتى يفهم الفكرة العامة وما ان يستقر عليها ويقل خطأه نعرضه الى بيانات اكثر تنوعا ليتدرب على الانماط في نطاق اوسع الى ان يصبح قادرا على تحديد الانماط حتى وسط البيانات النادرة
مثل ما يمكننا ركوب دراجات مختلفة بعد تعلمنا لركوب الدراجة, يمكن للذكاء الاصطناعي ايضا تطبيق ما تعلمه على مشكلات جديدة ذات صلة.
الدرس السابع : أنواع تعلم الالة.
بامكان الالات التعلم من الخبرة بإستخدام ثلاث طرق رئيسية, التعلم المراقب والتعلم غير المراقب والتعلم المعزز.
الأول : مثل المدرب يشرف عليك ويعلمك كل قواعد اللعبة.
الثاني : تحضر المباريات بلا مدرب ولا معلم وتكون محتارا وتضطر الى تحديد انماط بنفسك.
الثالث : نتدرب على ركلات الترجيح, كلما احرزنا كلما تحسنا, وكلما اخطانا جربنا طرق اخرى.
ثمة اشكال من تعلم الالة تشبه طريقة تعلم الدماغ تسمى بالتعلم العميق, وتعريفه : مجال فرعي من تعلم الالة يجمع جميع الطرق السابقة مستوحاة من بنية الدماع ووظيفته ويعرف باسم الشبكة العصبية الاصطناعية.
والشبكة العصبية : هي تقنيات لتعلم الالة, مستوحاة من الادمغة الحية, قادرة على تعلم وظائف معقدة تربط المدخلات المخرجات المقابلة.
ومن هنا جائت كلمة عميق.
الدرس الثامن : التعلم العميق.
تعلم الالة مهما حسن في النموذج الذكي ومكنه فأن اثر تطوره لا يتجاوز مجاله الدقيق وإذ تميز فينفرد في زاوية عمله الضيقة, فإنه وسط الكم الهائل من المعلومات والبيانات يصبح محدود النفع والاستدامة مثل القارب الصغير لا يستطيع تحمل الكثير من الاوزان قبل ان يغرق, كالنموذج الذكي المدرب باستخدام الالة.
وهنا يأتي دور التعلم العميق,
التعلم العميق هو سفينتا القوية القادرة على الابحار وسط محيطات المعلومات الشاسعة لمسافات طويلة وتتحسن مع مرور الوقت.
الية التعلم العميق مستوحاة من النظام الأكثر تعقيدا الدماغ بتصميم الخالق البارئ المصور الله جل جلاله.
عملية التطوير في التعلم العميق عملية مستمرة تعتمد على دقة التنبؤات والتخمينات من النموذج وتتحق من مخرجات لترى قربها منالصحة ثم تعيد تكييف معلوماتها ومعطياتها داخليا حتى تقترب من الاجابة الصحيحة اكثر فاكثر.
معالجة اللغة الطبيعية : هي تطبيق للذكاء الاصطناعي يتيح للالات مالجة اللغة البشرية وفهمها بالطريقة اللتي تكتب بها.
تسنخدم مبادئ تشابه التعلم العميق ولاكن تركز على اللغة.
الدرس التاسع : معالج اللغة الطبيعية (NLP)
الدرس العاشر : خوارزميات ذكية
تعريفها انها ارشادات تفصيلية يتلقاها الحاسوب لحل مشكلات محدد او تنفيذ المهام.
هنالك بالطبع انواع عدة من الخوارزميات, ومما ذكر في الشرح : التحليل العنقودي, التحسين, الانكفاء, التصنيف.
الدرس الحادي عشر : قوة الذكاء الاصطناعي
كيف تتكامل جميع اجزاء وتفرعات الذكاء الاصطناعي معا لتعمل سويا في جهاز كالروبوت او انترنت الاشياء؟
عن طريق علم البيانات وتحليلها واستخراج الانماط منها.
يمكن تحويل كل حركة من روبوتات الى معلومات قيمة كمنجم الذهب.
اختبار الوحدة الاولى
الأختبار
| الحالة | منتهية |
| بدأ | الأربعاء، 2 أكتوبر 2024، 2:54 PM |
| إكتمل | الأربعاء، 2 أكتوبر 2024، 2:59 PM |
| الفترة | 4 دقائق 46 ثواني |
| العلامة | 11 من 11 (100%) |
صحيح
درجة 1 من 1
علِّم هذا السؤال
في أي عام حدث التقدم الرئيسي في مجال الذكاء الاصطناعي الذي مهد الطريق لإنشاء تقنية Microsoft Copilot؟
سؤال 1الإجابة
العقد الأول من القرن الحادي والعشرين
تسعينيات القرن العشرين
2021, في عام 2021، احتل الذكاء الاصطناعي التوليدي (AI) مركز الصدارة. يمكن لهذا النوع من الذكاء الاصطناعي إنشاء محتوى مكتوب ومرئي ومسموع، وتوليد مواد من البيانات التاريخية، والبيانات التي تم تعلمها، والبيانات الجديدة. وهذا يمثل بداية التفاعلات البشرية الأكثر تخصيصًا مع التكنولوجيا. لقد مهد تطوير ثلاثة نماذج للذكاء الاصطناعي، وهي GPT وDALL.E وWhisper، الطريق أمام فرص جديدة، بما في ذلك إنشاء تقنية Microsoft Copilot.
1950
اجاباتك صحيحة
سؤال 2
صحيح
درجة 1 من 1
علِّم هذا السؤال
ما الذي يمكّن الذكاء الاصطناعي من التعرف على الأنماط وإجراء التوقعات والتعلم من التجارب السابقة؟
سؤال 2الإجابة
البيانات, تشكل البيانات المتاحة المصدر الرئيسي الذي يستخدمه الذكاء الاصطناعي للتعرف على الأنماط، وإجراء التنبؤات، والتعلم من التجارب السابقة. يمكن أن تتخذ البيانات أشكالًا متنوعة، بما في ذلك الأرقام والنصوص والكلمات.
الأرقام
العاطفة
النص
Your answer is correct.
سؤال 3
خطأ
درجة 0 من 1
علِّم هذا السؤال
نوع التعلّم الآلي الذي يتخذ قراراتٍ تلقائية معتمدًا على التجربة والخطأ لتحسين خوارزمية التعلم الآلي هو…
سؤال 3الإجابة
التعلم المعزز
تعلم العميق (خطأ) : ليس نوعًا من التعلم، بل هيكل نموذج يستخدم في التعلم الخاضع للإشراف أو غير الخاضع للإشراف أو المعزز.
التعلم غير الخاضع للإشراف
التعلم الخاضع للإشراف
Your answer is incorrect.
سؤال 4
صحيح
درجة 1 من 1
إزالة الإشارة
أي من العبارات التالية صحيحة فيما يتعلق بالتعلم الآلي؟
سؤال 4الإجابة
التعلم الآلي هو نظام مستقل يمكنه التعلم واتخاذ القرارات دون بيانات تدريب أو معالجة مسبقة.
التعلم الآلي هو عملية تتعلم فيها الآلات من البيانات وتحسن أدائها بمرور الوقت., تتمثل إحدى السمات المميزة للتعلم الآلي في قدرته على “التعلم” من البيانات وتحسين الأداء بمرور الوقت بناءً على التجربة.
التعلم الآلي هو نظام أساسي يُستخدم دومًا في الذكاء الاصطناعي ويشكل الأساس له.
يمكن أن تعمل نماذج التعلم الآلي المعقدة دون إشراف وتوجيه من البشر.
Your answer is correct.
سؤال 5
خطأ
درجة 0 من 1
علِّم هذا السؤال
ما المُسمَّى الذي يُطلَق على عملية تحليل ومعالجة وفهم الحاسوب للغة البشرية من خلال النصوص؟
سؤال 5الإجابة
التعرف على الكلام (خطأ) تعد العملية المحوسبة لمعالجة وفهم اللغة البشرية المنطوقة أو التي يتم إدخالها في صورة صوت، إحدى طرق معالجة اللغة الطبيعية
تحليل الصور
تحليل النصوص
تحليل المشاعر
Your answer is incorrect.
سؤال 6
خطأ
درجة 0 من 1
إزالة الإشارة
يمكن استخدام التعلم الآلي لعدة أغراض، بما في ذلك…
سؤال 6الإجابة
منع التنبؤات غير الدقيقة بالبيانات وتحسين المنتجات والخدمات
تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتكييفها (خطأ), إحدى فوائد التعلم الآلي هي إمكانية استخدامه في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي؛ بدلاً من مواءمتها.
تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وإجراء التوقعات
تحسين المنتجات والخدمات وحظر الرؤى الخفية الجديدة
Your answer is incorrect.
سؤال 7
صحيح
درجة 1 من 1
إزالة الإشارة
أي العبارات التالية صحيحة فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي؟
سؤال 7الإجابة
لا يتمتع الذكاء الاصطناعي بالوعي أو المشاعر أو القدرة على فهم السياق على غرار البشر. يمكن للذكاء الاصطناعي محاكاة جوانب معينة من الذكاء البشري، ولكن الذكاء الاصطناعي يعمل بطريقة مختلفة تمامًا عن الذكاء البشري. لذلك، فإن العبارة التي تفيد بأن الذكاء الاصطناعي ليس لديه وعي وانفعالات وقدرة على فهم السياق عبارة صحيحة.
لا يتعلم الذكاء الاصطناعي من البيانات والأخطاء السابقة من أجل إجراء تنبؤات بالسلوك المستقبلي تزداد دقتها بمرور الوقت.
لا يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم آخر التحديثات عن الطقس المحلي والأخبار في منطقة ما.
لا يمكن للذكاء الاصطناعي تنفيذ مهام مثل التعرف على الأنماط أو حل المشكلات أو اتخاذ القرار.
اجاباتك صحيحة
سؤال 8
صحيح
درجة 1 من 1
علِّم هذا السؤال
ما هي إحدى فوائد فهم المستخدم المستهدف؟
سؤال 8الإجابة
تحسين رضا المستخدم., تحتاج الشركة إلى فهم المستخدمين المستهدفين من أجل تخصيص خدماتها لكل مستخدم على حدة، وتعزيز تجاربهم، وتحسين مستوى رضاهم.
تنسيق تجربة المستخدم.
تلبية احتياجات الشركة بسرعة.
يمكن للمستخدم تخصيص الخدمة وفقًا لتفضيلات الشركة.
Your answer is correct.
سؤال 9
صحيح
درجة 1 من 1
علِّم هذا السؤال
كيف يؤثر حجم بيانات الحاسوب على أداء الذكاء الاصطناعي؟
سؤال 9الإجابة
حجم البيانات ليس له تأثير على أداء الذكاء الاصطناعي.
كلما قل عدد البيانات، زادت دقة توقعات الذكاء الاصطناعي.
كلما زادت البيانات، تحسّن أداء الذكاء الاصطناعي. مع توفر المزيد من البيانات، تحصل الخوارزمية على معلومات أكثر للتعلم منها، مما يؤدي عادةً إلى نتائج أكثر دقة وموثوقية.
كلما زادت البيانات، أصبح الذكاء الاصطناعي أسرع.
Your answer is correct.
سؤال 10
صحيح
درجة 1 من 1
علِّم هذا السؤال
ما هي الخوارزمية التي يمكنها تصنيف كل بريد إلكتروني وارد على أنه بريد غير مرغوب فيه (سبام) أو لا؟
سؤال 10الإجابة
خوارزمية الانحدار
خوارزمية التصنيف تشبه هذه الخوارزمية عمل المحقق الذي يصنف كل بريد إلكتروني إما كبريد غير مرغوب فيه (سبام) أو لا.
خوارزميات التحسين
خوارزميات التجميع
Your answer is correct.
سؤال 11
صحيح
درجة 1 من 1
علِّم هذا السؤال
من الأمثلة على تطبيق إنترنت الأشياء (IoT) في المنزل؟
سؤال 11الإجابة
استخدام أجهزة الاستشعار في الثلاجات لمراقبة محتويات الخزانة إن استخدام أجهزة الاستشعار في الثلاجة والتي يمكنها أن تعرف عندما ينخفض مخزون الحليب لديك وترسل لك تذكيرًا لشرائه في طريق عودتك إلى المنزل هي من فوائد استخدام إنترنت الأشياء (IoT) في البيئة المنزلية
استخدام سيارة ذاتية القيادة
استخدم كاميرات CCTV التي لها ذاكرة كبيرة
المصابيح الداخلية التي يمكن تشغيلها وإيقاف تشغيلها باستخدام مفتاح إضاءة
Your answer is correct.
الوحدة الثانية
عن الوحدة
متطلبات الإكمال
تاريخ إتاحة الوحدة : يوم الخميس الموافق 12-9-2024
المدة المتوقعة لإنهاء الوحدة : 1 ساعة تدريبية
محاور الذكاء الاصطناعي التوليدي:
-
ما هو الذكاء الاصطناعي التوليدي
-
ما هو نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي؟
-
اللغويات في الذكاء الاصطناعي
-
التصور باستخدام الذكاء الاصطناعي
-
الذكاء الاصطناعي كمساعد في إنشاء المحتوى
-
فرص جديدة مع الذكاء الاصطناعي التوليدي
أهداف الوحدة التدريبية:
-
أن يتعرف المتدرب على مفهوم الذكاء الاصطناعي التوليدي وأهميته.
-
أن يفهم المتدرب كيفية عمل النماذج التوليدية وتطبيقاتها.
-
أن يتعرف المتدرب على دور اللغويات في تحسين قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي.
-
أن يستكشف المتدرب كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء تصورات جديدة ومبتكرة.
-
أن يتعلم المتدرب كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتوليد المحتوى والمحتويات المساعدة.
-
أن يستكشف المتدرب الفرص الجديدة التي يمكن أن يوفرها الذكاء الاصطناعي التوليدي في مختلف المجالات.
تحتوي الوحدة على اختبار ذاتي مقيم بـ 6 درجات وسيكون لديك 3 محاولات لحل الإختبار الذاتي
الدرس الأول : ما هو الذكاء التوليدي ؟
هي نوع من النماذح الذكية قادر على توليد مخرجات جديدة اصلية خاصة به بمحاكاة بيانات متدرب عليها سابقا.
كيف سنسخر قدراته لاعادة تعريف حدود خيالك؟
الدرس الثانية : ما هي نماذج الذكاء التوليدي
الدرس الثالث : لغويات الذكاء الاصطناعي
الدرس الرابع : تخيل مع الذكاء الاصطناعي- من نص إلى صورة
الوحدة الثالثة
الوحدة الرابعة
الوحدة الخامسة
الوحدة السادسة
المراجع: