أقسام الذكاء الاصطناعي - مجالات حديثة

‫أ ﻗ ﺴ ﺎ م ا ﻟ ﺬ ﻛ ﺎ ء ا ﻻ ﺻ ﻄﻨ ﺎ ﻋ ﻲ‬ ‫ ﻣﺠﺎﻻت ﺣﺪﻳﺜﺔ‬‫اﻛﺘﺸﻒ ﻋﻮاﻟﻢ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻤﺬﻫﻠﺔ‪ ،‬ﺣﻴﺚ ﻳﻠﺘﻘﻲ اﻟﺘﻘﺪم اﻟﺘﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻲ ﺑﺎﻻﺑﺘﻜﺎر‬ ‫اﻟﺒﴩي‪ .‬ﻣﻦ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ إﻟﻰ اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻟﻌﻤﻴﻖ‪ ،‬ﻣﺮوًرا ﺑﻤﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ واﻟﺮؤﻳﺔ‬ ‫اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ‪ ،‬ﻳﻜﻤﻦ اﻟﻤﺴﺘﻘﺒﻞ ﺑﲔ ﻳﺪﻳﻚ‪ .‬ﺗﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت اﻟﱵ ﺗﻘﺪم ﻫﺬا اﻟﺘﺨﺼﺺ‬ ‫اﻟﺤﻴﻮي واﺳﺘﻌﺪ ﻻﺳﺘﻜﺸﺎف ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻤﺜﲑة ﻓﻲ ﺣﻴﺎﺗﻨﺎ اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ‪،‬‬ ‫ﺣﻴﺚ ﻳﺘﻢ إﻋﺎدة ﺗﺸﻜﻴﻞ اﻟﻌﺎﻟﻢ ﻣﻦ ﺟﺪﻳﺪ‪.‬‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ‬ ‫ﻳﻌﺘﱪ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻣﻦ اﻟﻤﺠﺎﻻت اﻟﺮاﺋﺪة اﻟﱵ أﺣﺪﺛﺖ ﺛﻮرة ﻓﻲ اﻟﻌﺪﻳﺪ‬ ‫ﻣﻦ اﻟﺼﻨﺎﻋﺎت‪ .‬ﺗﺘﻴﺢ ﺗﻘﻨﻴﺎت ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻟﻸﻧﻈﻤﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ اﻟﺘﻌﻠﻢ ﻣﻦ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﺴﺎﺑﻘﺔ‬ ‫واﻟﺘﻜﻴﻒ ﻣﻊ اﻟﺘﻐﻴﲑات‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﻌﺰز ﻣﻦ أﺧﺬ اﻟﻘﺮارات اﻟﺪﻗﻴﻖ واﻟﻔﻌﺎﻟﺔ‪ُ .‬ﺗﺴﺘﺨﺪم ﻫﺬه‬ ‫اﻟﺘﻘﻨﻴﺎت ﻓﻲ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ واﺳﻌﺔ ﻣﻦ اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت ﻣﺜﻞ اﻟﺴﻴﺎرات ذاﺗﻴﺔ اﻟﻘﻴﺎدة‪ ،‬وﺗﻨﺒﺆات‬ ‫اﻟﺴﻮق‪ ،‬وﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺼﻮر‪ .‬ﻳﺰﻳﺪ اﺳﺘﺨﺪام ﻫﺬه اﻟﺘﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻴﺎ ﻣﻦ اﻟﻘﺪرة اﻟﺘﻨﺎﻓﺴﻴﺔ ﻟﻠﻘﻄﺎﻋﺎت‬ ‫اﻻﻗﺘﺼﺎدﻳﺔ ﺣﻴﺚ ُﻳﺴﻬﻢ ﻓﻲ ﺗﺤﺴﲔ اﻟﻜﻔﺎءة وﺗﺨﻔﻴﺾ اﻟﺘﻜﺎﻟﻴﻒ اﻟﺘﺸﻐﻴﻠﻴﺔ‪.‬‬

‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻌﻤﻴﻖ‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻌﻤﻴﻖ ﻳﻤﺜﻞ ﺗﻄﻮرًا ﻫﺎﻣًﺎ ﻳﺘﻴﺢ ﻟﻶﻻت اﻟﻘﺪرة ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ‬ ‫اﻷﻧﻤﺎط واﻟﻔﻬﻢ اﻟﻤﻌﻘﺪ ﻟﻠﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﻀﺨﻤﺔ‪ .‬ﻫﺬه اﻟﺘﻘﻨﻴﺔ ﺗﻌﺘﻤﺪ ﻋﻠﻰ اﻟﺸﺒﻜﺎت اﻟﻌﺼﺒﻴﺔ‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻴﺔ اﻟﱵ ﺗﺤﺎﻛﻲ ﻃﺮﻳﻘﺔ ﻋﻤﻞ اﻟﺪﻣﺎغ اﻟﺒﴩي ﻓﻲ اﻟﺒﺤﺚ واﻻﺳﺘﻨﺘﺎج‪ .‬ﻳﺴﺎﻋﺪ‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻌﻤﻴﻖ ﻓﻲ ﻣﺠﺎﻻت ﻣﺜﻞ اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻟﻜﻼم‪ ،‬وﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺼﻮر‪ ،‬وأﺑﺤﺎث‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻟﻌﺎم اﻵﻟﻲ‪ .‬ﺑﺎﻹﺿﺎﻓﺔ إﻟﻰ ذﻟﻚ‪ُ ،‬ﻳﻌﺘﱪ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻌﻤﻴﻖ ﻋﻨﴫًا أﺳﺎﺳﻴًﺎ‬ ‫ﻓﻲ ﺗﻌﺰﻳﺰ اﻟﻘﺪرات اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻣﻦ ﺧﻼل ﺗﺤﺴﲔ دﻗﺔ اﻟﻨﻤﺎذج اﻟﺘﻨﺒﺆﻳﺔ واﻟﺘﺼﻨﻴﻔﻴﺔ‪.‬‬

‫ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ ﻓﻲ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ )‪ (NLP‬ﺗﻌّﺪ ﻣﻦ أﺑﺮز ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺣﻴﺚ ﺗﻬﺪف إﻟﻰ‬ ‫ﺗﻤﻜﲔ اﻵﻻت ﻣﻦ ﻓﻬﻢ وﺗﻔﺴﲑ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﺒﴩﻳﺔ‪ .‬ﺗﺴﻬﻢ ﺗﻘﻨﻴﺎت ‪ NLP‬ﻓﻲ ﺗﺤﺴﲔ ﺗﻔﺎﻋﻞ‬ ‫اﻹﻧﺴﺎن ﻣﻊ اﻵﻟﺔ ﻣﻦ ﺧﻼل اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﻤﺘﻄﻮرة ﻣﺜﻞ اﻟﻤﺴﺎﻋﺪات اﻟﺼﻮﺗﻴﺔ واﻟﱰﺟﻤﺔ‬ ‫اﻵﻟﻴﺔ واﻟﻤﺤﺎدﺛﺎت اﻻﻓﱰاﺿﻴﺔ‪ .‬ﺗﺘﻤﲒ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ ﺑﻘﺪرﺗﻬﺎ ﻋﻠﻰ ﺗﺤﻠﻴﻞ‬ ‫اﻟﻨﺼﻮص ﺑﺸﻜﻞ ﴎﻳﻊ ودﻗﻴﻖ ﻣﻤﺎ ُﻳﺴﻬﻢ ﻓﻲ ﺗﺤﺴﲔ ﻣﺴﺘﻮﻳﺎت اﻟﺨﺪﻣﺔ وﻣﻌﺎﻟﺠﺔ‬ ‫اﺳﺘﻔﺴﺎرات اﻟﻌﻤﻼء ﺑﻜﻔﺎءة ﻋﺎﻟﻴﺔ‪ .‬ﻣﻦ اﻟﺠﺪﻳﺮ ﺑﺎﻟﺬﻛﺮ أن اﻻﻋﺘﻤﺎد ﻋﻠﻰ ‪ NLP‬ﻓﻲ زﻳﺎدة‬ ‫اﻟﺠﻮدة اﻟﺘﻔﺎﻋﻠﻴﺔ ﻟﻸﻧﻈﻤﺔ اﻟﺬﻛﻴﺔ ﻳﻌﺰز ﻣﻦ رﺿﺎ اﻟﻤﺴﺘﺨﺪم اﻟﻨﻬﺎﺋﻲ‪.‬‬

‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت‬ ‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫ﻳﻮﻓﺮ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻟﻠﺮوﺑﻮﺗﺎت اﻟﻘﺪرة ﻋﻠﻰ اﻟﻘﻴﺎم ﺑﻤﺠﻤﻮﻋﺔ واﺳﻌﺔ ﻣﻦ اﻟﻤﻬﺎم‬ ‫اﻟﻤﻌﻘﺪة اﻟﱵ ﺗﺘﻄﻠﺐ دﻗﺔ وﻣﺮوﻧﺔ ﻋﺎﻟﻴﺔ‪ .‬ﺗﺘﻀﻤﻦ ﻫﺬه اﻟﻤﻬﺎم اﻟﻨﺤﺖ اﻟﺪﻗﻴﻖ‪،‬‬ ‫واﻟﺘﺠﻤﻴﻊ‪ ،‬واﻟﺘﺪﺧﻞ ﻓﻲ اﻟﺒﻴﺌﺎت اﻟﱵ ﻳﺼﻌﺐ اﻟﻮﺻﻮل إﻟﻴﻬﺎ ﻣﺜﻞ اﻟﻔﻀﺎء اﻟﺨﺎرﺟﻲ أو‬ ‫أﻋﻤﺎق اﻟﺒﺤﺎر‪ .‬ﻣﻦ ﺧﻼل ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﺤﻴﺔ واﺗﺨﺎذ اﻟﻘﺮارات ﻓﻲ اﻟﻮﻗﺖ اﻟﻔﻌﻠﻲ‪ُ ،‬ﺗﺤﺪث‬ ‫اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت ﺛﻮرة ﻓﻲ ﻣﺠﺎﻻت ﻣﺜﻞ اﻟﺘﺼﻨﻴﻊ واﻟﻄﺐ واﻟﻠﻮﺟﺴﺘﻴﺎت‪ .‬ﻳﺘﻤﺤﻮر دور اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ ﺗﺴﻬﻴﻞ ﻋﻤﻠﻴﺎت اﻟﺘﺸﻐﻴﻞ واﻹﻧﺘﺎج إﻟﻰ ﺟﺎﻧﺐ ﺗﺤﺴﲔ ﺟﻮدة وﺳﻼﻣﺔ‬ ‫اﻟﻌﻤﻠﻴﺎت ﺑﻮﺟﻮد ﻣﻌﺎﻳﲑ ﻟﻬﺎ ﻗﺪرة ﻋﻠﻰ اﻟﺘﺤﻠﻴﻞ اﻟﺬاﺗﻲ واﻟﺘﻜﻴﻒ‪.‬‬

‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ‬ ‫ﺗﺴﻬﻢ اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻓﻲ ﺗﻮﻇﻴﻒ إﻣﻜﺎﻧﻴﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻟﺘﻤﻜﲔ اﻟﻜﻤﺒﻴﻮﺗﺮات‬ ‫ﻣﻦ ﻓﻬﻢ وﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟ ﺋﻴﺔ ﻣﻦ اﻟﺒﻴﺌﺔ اﻟﻤﺤﻴﻄﺔ‪ .‬ﺗﺸﻤﻞ ﻫﺬه اﻹﻣﻜﺎﻧﻴﺎت اﻟﺘﻌﺮف‬ ‫ﻋﻠﻰ اﻷﺷﻴﺎء‪ ،‬وﺗﺘﺒﻊ اﻟﺤﺮﻛﺎت‪ ،‬وﺗﻔﺴﲑ اﻹﺷﺎرات اﻟﺒﴫﻳﺔ اﻟﻤﻌﻘﺪة‪ُ .‬ﺗﺴﺘﺨﺪم اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت‬ ‫اﻟﻤﺨﺘﻠﻔﺔ ﻟﻠﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻓﻲ ﻣﺠﺎﻻت ﻣﺜﻞ ﻣﺮاﻗﺒﺔ اﻟﺠﻮدة ﻓﻲ اﻟﻤﺼﺎﻧﻊ‪ ،‬وﺗﺤﻠﻴﻞ‬ ‫اﻟﺰﺣﻤﺔ اﻟ ورﻳﺔ‪ ،‬واﻟ اﻗﺒﺔ اﻷﻣﻨﻴﺔ‪ .‬وإﻟﻰ ﺟﺎﻧﺐ ذﻟﻚ‪ُ ،‬ﺗﺴﻬﻢ اﻟﺘﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻴﺎ ﻓﻲ ﺗﺤﺴﲔ‬ ‫ﻓﻌﺎﻟﻴﺔ وﻛﻔﺎءة ﻧﻈﻢ اﻟﺘﺤﻜﻢ اﻟﺬﻛﻲ واﻟﺠﻤﻊ ﺑﲔ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت واﻟﻤﻌﻠﻮﻣﺎت اﻟﻘﺎﺑﻠﺔ ﻟﻠﺘﺤﻠﻴﻞ‪.‬‬ ‫ﺗﺠﻌﻞ اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻣﻦ اﻟﻤﻤﻜﻦ ﺗﺤﻘﻴﻖ ﻣﺴﺘﻮى ﺟﺪﻳﺪ ﻣﻦ اﻷﺗﻤﺘﺔ واﻟﺬﻛﺎء ﻓﻲ‬ ‫ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﺼﻮر واﻟﻔﻴﺪﻳﻮﻫﺎت‪:‬‬ ‫اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻷﺷﻴﺎء وﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﻔﻴﺪﻳﻮ‪.‬‬ ‫ﻣﺮاﻗﺒﺔ اﻷﺣﺪاث وﺗﺘﺒﻊ اﻟﻜﺎﺋﻨﺎت‪.‬‬ ‫ﺗﻌﺰﻳﺰ ﺟﻮدة اﻹﻧﺘﺎج ﺑﺎﻟﺼﻨﺎﻋﺎت اﻟﺘﺤﻮﻳﻠﻴﺔ‪.‬‬

‫اﻟﻔﺮق ﺑﲔ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ‬ ‫ﻳﻌﺘﱪ اﻟﻔﺮق ﺑﲔ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻣﺴﺄﻟﺔ ﻣﺤﻮرﻳﺔ ﻓﻲ ﻓﻬﻢ اﻟﺘﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻴﺎ‬ ‫اﻟﺤﺪﻳﺜﺔ‪ .‬اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻫﻮ ﻣﻈﻠﺔ ﺗﺸﻤﻞ ﺟﻤﻠﺔ ﻣﻦ اﻷﻧﻈﻤﺔ واﻟﺘﻘﻨﻴﺎت اﻟﱵ ﺗﻬﺪف‬ ‫إﻟﻰ إﻋﻄﺎء اﻷﺟﻬﺰة اﻟﻘﺪرة ﻋﻠﻰ ﻣﺤﺎﻛﺎة اﻟﺬﻛﺎء اﻟﺒﴩي‪ .‬ﺑﻴﻨﻤﺎ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻫﻮ ﻓﺮع ﻣﻦ‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻳﺮﻛﺰ ﻋﻠﻰ ﺗﺼﻤﻴﻢ اﻟﺨﻮارزﻣﻴﺎت اﻟﱵ ﺗﺘﻌﻠﻢ ﻣﻦ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﻟﺘﺤﺴﲔ اﻷداء‪.‬‬ ‫ﻳﻌﺘﻤﺪ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻋﻠﻰ ﺗﻮﻓﲑ ﺣﻠﻮل ﺷﺎﻣﻠﺔ‪ ،‬ﻓﻲ ﺣﲔ أن ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻳﺘﻄﻠﺐ‬ ‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﺑﺸﻜﻞ ﻣﺴﺘ ﻟﺘﺤﺴﲔ ﻗﺪرﺗﻪ ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻨﺒﺆ واﻟﺘﺼﻨﻴﻒ‪ .‬ﻫﺬه اﻟﻌﻼﻗﺔ‬ ‫اﻟﺘﻜﺎﻣﻠﻴﺔ ﺑﻴﻨﻬﻤﺎ ﺗﻌﺰز ﻓﻌﺎﻟﻴﺔ ﻛﻞ ﻣﻨﻬﻤﺎ ﻓﻲ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ واﺳﻌﺔ ﻣﻦ اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت‪.‬‬

‫اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ اﻟﱵ ﺗﻘﺪم ﺗﺨﺼﺺ اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫اﻟﻤﲒة اﻟﺘﻨﺎﻓﺴﻴﺔ ﻟﻠﺘﻌﻠﻴﻢ اﻟﻌﺎﻟﻲ ﺗﻌﺘﻤﺪ ﺑﺸﻜﻞ ﻣﱱاﻳﺪ ﻋﻠﻰ اﻟﻘﺪرة ﻋﻠﻰ ﺗﻘﺪﻳﻢ‬ ‫ﺗﺨﺼﺼﺎت ﺣﺪﻳﺜﺔ ﻣﺜﻞ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ .‬ﻓﻲ اﻟﻌﺎﻟﻢ اﻟﻌﺮﺑﻲ‪ ،‬ﺗﻮﺟﺪ اﻟﻌﺪﻳﺪ ﻣﻦ اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت‬ ‫اﻟﱵ ﺗﺴﻌﻰ ﻟﻤﻮاﻛﺒﺔ اﻟﺘﻄﻮرات ﻓﻲ ﻫﺬا اﻟﻤﺠﺎل ﻣﻦ ﺧﻼل ﺑﺮاﻣﺞ ﻣﻮﺟﻬﺔ ﻧﺤﻮ ﺗﺨﺮﻳﺞ‬ ‫ﻣﺘﺨﺼﺼﲔ ﻣﺆﻫﻠﲔ ﻓﻲ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ .‬ﻧﺬﻛﺮ ﻣﻨﻬﺎ‪:‬‬ ‫ﺟﺎﻣﻌﺔ اﻟﻤﻠﻚ ﻋﺒﺪ ﷲ ﻟﻠﻌﻠﻮم واﻟﺘﻘﻨﻴﺔ ‪ -‬اﻟﻤﻤﻠﻜﺔ اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ اﻟﺴﻌﻮدﻳﺔ‬ ‫ﺟﺎﻣﻌﺔ ﺧﻠﻴﻔﺔ ﻟﻠﻌﻠﻮم واﻟﺘﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻴﺎ ‪ -‬اﻹﻣﺎرات اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ اﻟﻤﺘﺤﺪة‬ ‫ﺟﺎﻣﻌﺔ اﻟﻘﺎﻫﺮة ‪ -‬ﺟﻤﻬﻮرﻳﺔ ﻣﴫ اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ‬ ‫ﺗﺴﺎﻫﻢ ﻫﺬه اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت ﻓﻲ ﺗﺠﻬﲒ اﻟﻄﻠﺒﺔ ﺑﻤﻬﺎرات اﻟﱪﻣﺠﺔ وﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‪ ،‬ﻣﻤﺎ‬ ‫ﻳﻤﻜﻨﻬﻢ ﻣﻦ اﻟﻤﺸﺎرﻛﺔ اﻟﻔﻌﺎﻟﺔ ﻓﻲ اﻟﺴﻮق اﻟﻌﺎﻟﻤﻲ‪.‬‬

‫ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺤﻴﺎة اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ‬ ‫ﺗﻠﻌﺐ ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ دوًرا ﻣﱱاﻳﺪ اﻷﻫﻤﻴﺔ ﻓﻲ ﺣﻴﺎة اﻷﻓﺮاد اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ‪ ،‬ﻣﺆﺛﺮة‬ ‫ﻓﻲ اﻟﻌﺪﻳﺪ ﻣﻦ اﻟﺠﻮاﻧﺐ واﻟﻤﺠﺎﻻت‪ .‬ﺗﺸﻤﻞ ﻫﺬه اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﻬﻮاﺗﻒ اﻟﺬﻛﻴﺔ‬ ‫اﻟﱵ ﺗﻌﺘﻤﺪ ﻋﻠﻰ اﻟﻤﺴﺎﻋﺪات اﻟﺮﻗﻤﻴﺔ ﻣﺜﻞ "ﺳﲑي" و"ﺟﻮﺟﻞ أﺳﻴﺴﺘﻨﺖ"‪ ،‬ﺑﺎﻹﺿﺎﻓﺔ إﻟﻰ‬ ‫أﻧﻈﻤﺔ اﻟﺘﻮﺻﻴﺔ ﻓﻲ ﻣﻨﺼﺎت اﻟﺘﺴﻮق اﻹﻟﻜﱰوﻧﻴﺔ‪ ،‬اﻟﱵ ﺗﺴﺎﻋﺪ ﻋﻠﻰ ﺗﺤﺴﲔ ﺗﺠﺮﺑﺔ‬ ‫اﻟﻤﺴﺘﺨﺪم ﻣﻦ ﺧﻼل ﺗﺨﺼﻴﺺ اﻟﻤﻨﺘﺠﺎت اﻟﱵ ﻳﻔﻀﻠﻬﺎ‪ .‬ﻛﻤﺎ ﺗﺘﻀﻤﻦ ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺤﻴﺎة اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ ﻧﻈﻢ اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻟﻮﺟﻪ اﻟﻤﺴﺘﺨﺪﻣﺔ ﻓﻲ اﻟﻬﻮاﺗﻒ‬ ‫ﻷﻏﺮاض اﻷﻣﺎن‪ ،‬وﺗﻘﻨﻴﺎت ﺗﺤﺴﲔ اﻟﺼﻮر واﻟﻔﻴﺪﻳﻮ ﻓﻲ وﺳﺎﺋﻞ اﻟﺘﻮاﺻﻞ اﻻﺟﺘﻤﺎﻋﻲ‪ .‬ﻫﺬا‬ ‫اﻟﺘﺄﺛﲑ ﻳﻮﺿﺢ ﻛﻴﻒ أن اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻳﺴﻬﻢ ﻓﻲ ﺗﺤﻘﻴﻖ ﻛﻔﺎءة وراﺣﺔ أﻛﱪ ﻓﻲ‬ ‫اﻟﺤﻴﺎة اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ‪.‬‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻓﻲ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﺗﻌﺪ اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ واﺣﺪة ﻣﻦ اﻟﻤﺠﺎﻻت اﻟﺮﺋﻴﺴﻴﺔ اﻟﱵ ﻳﻌﻤﻞ ﻓﻴﻬﺎ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﻋﻠﻰ ﺗﺤﻮﻳﻞ ﻛﻴﻔﻴﺔ ﺗﻔﺎﻋﻞ اﻟﺒﴩ ﻣﻊ اﻟﺘﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻴﺎ‪ .‬اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﺗﺘﻴﺢ ﻟﻸﺟﻬﺰة‬ ‫"رؤﻳﺘﻬﺎ" ﻟﻠﻌﺎﻟﻢ وﺗﻔﺴﲑه ﻣﻦ ﺧﻼل اﻟﺼﻮر واﻟﻔﻴﺪﻳﻮﻫﺎت‪ .‬ﻫﺬه اﻟﺘﻘﻨﻴﺔ ﺗﻌﺘﻤﺪ ﻋﻠﻰ‬ ‫اﻟﺸﺒﻜﺎت اﻟﻌﺼﺒﻴﺔ اﻟﻌﻤﻴﻘﺔ واﻟﺘﻌﻠﻢ اﻟﻌﻤﻴﻖ‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﺴﻤﺢ ﺑﻔﻬﻢ وﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﻤﺸﺎﻫﺪ ﻓﻲ‬ ‫اﻟﻮﻗﺖ اﻟﺤﻘﻴﻘﻲ‪ .‬ﻓﻲ اﻟﺤﻴﺎة اﻟﻌﻤﻠﻴﺔ‪ ،‬ﺗﺴﺘﺨﺪم اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻓﻲ ﻣﺠﺎﻻت ﻣﺘﻨﻮﻋﺔ‬ ‫ﻣﺜﻞ اﻟﺴﻴﺎرات ذاﺗﻴﺔ اﻟﻘﻴﺎدة‪ ،‬ﺣﻴﺚ ﺗﺴﻬﻢ ﻓﻲ ﺗﺤﺪﻳﺪ اﻟﻌﻘﺒﺎت واﻟﻤﺴﺎرات‪ ،‬وﻓﻲ اﻷﻣﻦ‬ ‫ﻟ اﻗﺒﺔ وﺗﺘﺒﻊ اﻟﺤﺮﻛﺔ ﻓﻲ اﻷﻣﺎﻛﻦ اﻟﻌﺎﻣﺔ‪ .‬ﻗﺪرﺗﻬﺎ ﻋﻠﻰ ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺼﻮر ﺗﻐﲑ اﻟﻜﺜﲑ ﻣﻦ‬ ‫اﻟﺼﻨﺎﻋﺎت وﺗﻔﺘﺢ آﻓﺎًﻗﺎ واﺳﻌﺔ ﻟﻼﺑﺘﻜﺎر‪.‬‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﻫﻮ أﺣﺪ اﻟﻤﺠﺎﻻت اﻟﱵ ﺷﻬﺪت ﺛﻮرة ﻫﺎﺋﻠﺔ ﺑﻔﻀﻞ ﺗﻘﻨﻴﺎت اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ .‬ﻳﺴﺘﻔﻴﺪ اﻟﻤﺤﻠﻠﻮن ﻓﻲ ﻣﺨﺘﻠﻒ اﻟﻘﻄﺎﻋﺎت ﻣﻦ أدوات اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﻟﺘﺤﺴﲔ دﻗﺔ اﻟﺘﻮﻗﻌﺎت واﺗﺨﺎذ اﻟﻘﺮارات اﻟﻤﺴﺘﻨﺪة إﻟﻰ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‪ .‬ﻳﺘﻴﺢ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫إﺟﺮاء ﺗﺤﻠﻴﻞ ﻋﻤﻴﻖ ﻟﻠﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﻀﺨﻤﺔ‪ ،‬واﻻﺳﺘﻔﺎدة ﻣﻦ ﺗﻘﻨﻴﺎت ﻣﺜﻞ اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻟﻌﻤﻴﻖ‬ ‫وﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ ﻻﺳﺘﺨﺮاج اﻷﻧﻤﺎط واﻟﻤﻌﺮﻓﺔ ﻣﻦ ﻛﻤﻴﺎت ﻫﺎﺋﻠﺔ ﻣﻦ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‬ ‫اﻟﻤﻌﻘﺪة‪ .‬ﻫﺬا اﻟﺘﺤﻠﻴﻞ اﻟﻘﺎﺋﻢ ﻋﻠﻰ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻳﻘﺪم ﻟﻠﴩﻛﺎت واﻟﺤﻜﻮﻣﺎت رؤى‬ ‫أﻋﻤﻖ ﺗﺘﻌﻠﻖ ﺑﺎﻟﺴﻮق واﻟﺴﻠﻮك اﻻﺟﺘﻤﺎﻋﻲ‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﺴﺎﻋﺪ ﻓﻲ وﺿﻊ اﻟﺴﻴﺎﺳﺎت وﺗﻮﺟﻴﻪ‬ ‫اﻻﺳﱰاﺗﻴﺠﻴﺎت اﻟﻔﻌﺎﻟﺔ اﻟﱵ ﺗﻮاﻛﺐ اﻟﺘﻐﲑات اﻟﴪﻳﻌﺔ ﻓﻲ اﻟﺒﻴﺌﺎت اﻻﻗﺘﺼﺎدﻳﺔ‬ ‫واﻻﺟﺘﻤﺎﻋﻴﺔ‪.‬‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬