اقسام الذكاء الاصطناعي - المحاور الأساسية

‫ا ﻗ ﺴ ﺎ م ا ﻟ ﺬ ﻛ ﺎ ء ا ﻻ ﺻ ﻄﻨ ﺎ ﻋ ﻲ‬ ‫ اﻟﻤﺤﺎور اﻷﺳﺎﺳﻴﺔ‬‫اﺳﺘﻜﺸﻒ ﻋﺎﻟﻢ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻤﺘﻐﲑ ﻟﻠﻌﺎﻟﻢ ﺑﴪﻋﺔ‪ ،‬واﻧﻐﻤﺲ ﻓﻲ أﻗﺴﺎﻣﻪ‬ ‫اﻟﻤﺘﻌﺪدة ﻣﻦ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ إﻟﻰ ﺗﻌﻠﻢ اﻟﻌﻤﻴﻖ واﻟﻤﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﻮﻳﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ‪ .‬اﺟﻌﻞ رؤﻳﺘﻚ‬ ‫ﻧﺤﻮ اﻟﻨﻤﻮ ﺗﻘﻮدك ﻋﱪ اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺮوﺑﻮﺗﻴﺔ وﺗﻘﺪم اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ وﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‬ ‫اﻟﺪﻗﻴﻘﺔ‪ .‬ﺗﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ اﻟﱵ ﺗﺼﻨﻊ ﻗﺎدة اﻟﻤﺴﺘﻘﺒﻞ ﺑﺎﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫واﻛﺘﺸﻒ اﻟﻜﻴﻔﻴﺔ اﻟﱵ ﻳﺪﺧﻞ ﺑﻬﺎ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺗﻔﺎﺻﻴﻞ ﺣﻴﺎﺗﻚ اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ‪.‬‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ‬ ‫ُﻳﻌﺘﱪ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﺟﺰءًا ﻣﻦ أﺣﺪث اﻟﺘﻘﻨﻴﺎت اﻟﱵ ﻧﺸﻬﺪﻫﺎ اﻟﻴﻮم‪ ،‬ﺣﻴﺚ‬ ‫ُﻳﺸﲑ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ إﻟﻰ ﻗﺪرة اﻵﻻت ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻌﻠﻢ ﻣﻦ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت وﺗﺤﺴﲔ أداﺋﻬﺎ ﻣﻊ ﻣﺮور اﻟﻮﻗﺖ‬ ‫دون أن ﺗﻜﻮن ﻣﱪﻣﺠﺔ ﺑﺸﻜﻞ ﻣﺒﺎﴍ‪ .‬ﻳﻌﺰز ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻋﱪ اﺳﺘﺨﺪام‬ ‫ﺗﻘﻨﻴﺎت ﺧﻮارزﻣﻴﺔ ﻣﺘﻘﺪﻣﺔ ﻟﺘﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت واﺳﺘﺨﻼص اﻷﻧﻤﺎط ﻣﻨﻬﺎ‪ .‬إن ﺗﻄﺒﻴﻖ ﺗﻌﻠﻢ‬ ‫اﻵﻟﺔ ﻳﻤﻜﻦ أن ﻳﻜﻮن واﺳﻊ اﻟﻨﻄﺎق‪ ،‬ﻣﻦ ﺗﺤﺴﲔ أداء ﻣﺤﺮﻛﺎت اﻟﺒﺤﺚ‪ ،‬إﻟﻰ دﻋﻢ اﻷﺑﺤﺎث‬ ‫اﻟﻄﺒﻴﺔ وﺗﻌﺰﻳﺰ اﻷﻣﻦ اﻟﺴﻴﱪاﻧﻲ‪.‬‬

‫ﻓﻬﻢ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻌﻤﻴﻖ‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻌﻤﻴﻖ ﻫﻮ ﻓﺮع ﻣﺘﻘﺪم ﻣﻦ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻳﻌﺘﻤﺪ ﻋﻠﻰ اﻟﺸﺒﻜﺎت‬ ‫اﻟﻌﺼﺒﻴﺔ اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻴﺔ ﻣﺘﻌﺪدة اﻟﻄﺒﻘﺎت ﻟﻤﻌﺎﻟﺠﺔ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ واﺳﻌﺔ وﻣﻌﻘﺪة ﻣﻦ‬ ‫اﻟﻘﻀﺎﻳﺎ‪ .‬ﻳﺘﻢ اﺳﺘﺨﺪام اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻌﻤﻴﻖ ﻓﻲ اﻟﻌﺪﻳﺪ ﻣﻦ اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﻌﻤﻠﻴﺔ‬ ‫ﻣﺜﻞ اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻟﺼﻮر واﻟﻜﻼم‪ ،‬وﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﻔﻴﺪﻳﻮ‪ ،‬وﺗﺤﺴﲔ أداء اﻟﺴﻴﺎرات ذاﺗﻴﺔ اﻟﻘﻴﺎدة‪.‬‬ ‫ﻳﺘﻔﻮق اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻌﻤﻴﻖ ﻓﻲ اﻟﺘﻌﺎﻣﻞ ﻣﻊ ﻛﻤﻴﺎت ﻫﺎﺋﻠﺔ ﻣﻦ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‪ ،‬ﻣﻤﺎ‬ ‫ﻳﺠﻌﻠﻪ ﻣﺜﺎﻟﻴًﺎ ﻟﴩﻛﺎت اﻟﺘﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻴﺎ اﻟﻜﱪى اﻟﱵ ﺗﺘﻌﺎﻣﻞ ﻣﻊ ﺑﻴﺎﻧﺎت واﺳﻌﺔ اﻟﺤﺠﻢ‬ ‫واﻟﺘﻨﻤﻴﺔ اﻟﻤﺴﺘ ة‪.‬‬

‫ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ ﻓﻲ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﺗﺸﻜﻞ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ )‪ (NLP‬ﺟﺰءًا ﻣﻬﻤًﺎ ﻣﻦ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺣﻴﺚ ﺗﻬﺪف‬ ‫إﻟﻰ ﺗﻤﻜﲔ اﻵﻻت ﻣﻦ ﻓﻬﻢ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﺒﴩﻳﺔ وﺗﺤﻠﻴﻠﻬﺎ ﺑﻄﺮﻳﻘﺔ ذات ﻣﻐﺰى‪ .‬ﻳﺴﺘﺨﺪم ‪NLP‬‬ ‫ﻓﻲ ﻣﺠﺎﻻت ﻣﺘﻌﺪدة ﻣﻨﻬﺎ ﺗﺤﺴﲔ ﺗﺠﺮﺑﺔ اﻟﻤﺴﺘﺨﺪم ﻋﻠﻰ اﻹﻧﱰﻧﺖ‪ ،‬وأﺗﻤﺘﺔ ﺧﺪﻣﺔ‬ ‫اﻟﻌﻤﻼء ﻣﻦ ﺧﻼل ﺗﻄﻮﻳﺮ روﺑﻮﺗﺎت اﻟﺪردﺷﺔ‪ ،‬وﺗﺤﻠﻴﻞ ﻣﺤﺘﻮى اﻹﻧﱰﻧﺖ ﻟﺘﺤﺴﲔ اﻟﻔﻬﻢ‬ ‫اﻟﻌﻤﻴﻖ ﻟﻠﻤﺤﺘﻮى اﻟﺮﻗﻤﻲ‪ .‬ﺗﻌﺘﻤﺪ ﺗﻘﻨﻴﺔ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ ﻋﻠﻰ اﻟﺨﻮارزﻣﻴﺎت‬ ‫اﻹﺣﺼﺎﺋﻴﺔ واﻟﻬﻨﺪﺳﻴﺔ ﻟﺤﻞ اﻟﺘﺤﺪﻳﺎت اﻟ ﺗﺒﻄﺔ ﺑﻔﻬﻢ اﻟﻠﻐﺎت اﻟﺒﴩﻳﺔ اﻟﻤﻌﻘﺪة واﻟﻤﻠﻴﺌﺔ‬ ‫ﺑﺎﻻﺧﺘﻼﻓﺎت اﻟﺜﻘﺎﻓﻴﺔ‪.‬‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫دور اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت‬ ‫ﺗﺘﺠﻠﻰ أﻫﻤﻴﺔ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت ﻣﻦ ﺧﻼل ﺗﻤﻜﻴﻨﻬﺎ ﻟﻠﻌﻤﻞ ﺑﺸﻜﻞ‬ ‫ﻣﺴﺘﻘﻞ وﺗﻨﻔﻴﺬ ﻣﻬﺎم ﻣﻌﻘﺪة ﺑﻤﻬﺎرة ﻓﺎﺋﻘﺔ‪ .‬ﻳﻌﺘﻤﺪ اﻟﺮوﺑﻮت ﻋﻠﻰ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﻟﺘﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺌﺔ‪ ،‬واﺗﺨﺎذ اﻟﻘﺮارات اﻟﻤﻨﺎﺳﺒﺔ‪ ،‬وﺗﻨﻔﻴﺬ اﻹﺟﺮاءات ﺑﺸﻜﻞ ﻓﻌﺎل‪ .‬ﺗﺸﻤﻞ ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت ﻣﺠﺎﻻت ﻣﺜﻞ اﻟﺼﻨﺎﻋﺔ ﺣﻴﺚ ﻳﺘﻢ اﺳﺘﺨﺪام اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت‬ ‫اﻟﻤﺠﻬﺰة ﺑﺎﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ ﺧﻄﻮط اﻹﻧﺘﺎج ﻟﺘﴪﻳﻊ اﻟﻌﻤﻠﻴﺎت وﺗﻌﺰﻳﺰ ﻛﻔﺎءة‬ ‫اﻟﺘﺼﻨﻴﻊ‪ ،‬وﻛﺬﻟﻚ ﻓﻲ اﻟﺰراﻋﺔ واﻟﻄﺐ وﺣﱴ ﻓﻲ اﻟﻤﻬﺎم اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ اﻟﺒﺴﻴﻄﺔ ﺑﺎﻟﻤﲋل‪.‬‬

‫اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ودور اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻴﻬﺎ‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻳﻌﺰز اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﺴﺎﻋﺪ اﻷﻧﻈﻤﺔ ﻓﻲ ﻓﻬﻢ اﻟﻤﺤﺘﻮى‬ ‫اﻟﺒﴫي وﺗﻔﺴﲑه‪ .‬ﺗﻌﺘﱪ اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﴐورﻳﺔ ﻷﺗﻤﺘﺔ اﻟﻌﺪﻳﺪ ﻣﻦ اﻟﻌﻤﻠﻴﺎت وﺗﻄﻮﻳﺮ‬ ‫ﺗﻘﻨﻴﺎت ﻣﺘﻘﺪﻣﺔ ﻣﺜﻞ اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻟﻮﺟﻪ‪ ،‬واﺳﺘﻨﺎدًا إﻟﻰ ﺧﻮارزﻣﻴﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪،‬‬ ‫ﻳﻤﻜﻦ ﻟﺘﻠﻚ اﻷﻧﻈﻤﺔ ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺼﻮر واﻟﻔﻴﺪﻳﻮ ﻓﻲ اﻟﻮﻗﺖ اﻟﻔﻌﻠﻲ‪ .‬ﺗﺸﻤﻞ ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺮؤﻳﺔ‬ ‫اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻓﻲ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻤﺠﺎﻻت اﻟﺘﺎﻟﻴﺔ‪:‬‬ ‫ﺗﻄﻮﻳﺮ ﺗﻘﻨﻴﺎت اﻟﺴﻴﺎرات ذاﺗﻴﺔ اﻟﻘﻴﺎدة ﻟﺘﺤﻠﻴﻞ اﻟﻄﺮق وﺑﻴﺌﺔ اﻟﺴﲑ‪.‬‬ ‫اﺳﺘﺨﺪام اﻷﻧﻈﻤﺔ اﻷﻣﻨﻴﺔ ﻟﺘﺤﺴﲔ اﻟﻜﺸﻒ ﻋﻦ اﻷﻧﺸﻄﺔ اﻟﻤﺸﺘﺒﻪ ﺑﻬﺎ وﻣﺮاﻗﺒﺔ‬ ‫اﻷﺣﺪاث‪.‬‬ ‫ﺗﻬﻴﺌﺔ اﻻﺑﺘﻜﺎرات ﻓﻲ ﻣﺠﺎﻻت اﻟﺼﺤﺔ ﻣﻦ ﺧﻼل ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺼﻮر اﻟﻄﺒﻴﺔ واﻟﺘﺸﺨﻴﺺ‬ ‫اﻟﺪﻗﻴﻖ ﻟﻸﻣﺮاض‪.‬‬

‫ﻣﻘﺎرﻧﺔ ﺑﲔ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ‬ ‫ﻳﻌﺘﱪ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﺟﺰًءا ﻣﻦ اﻟﺜﻮرة اﻟﺘﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻴﺔ اﻟﱵ ﺗﻌﻴﺪ ﺗﺸﻜﻴﻞ‬ ‫اﻟﻌﺎﻟﻢ اﻟﻴﻮم‪ .‬إن اﻟﻔﺮق ﺑﲔ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻳﻜﻤﻦ ﻓﻲ اﻟﺘﻌﺮﻳﻒ‬ ‫واﻟﻮﻇﻴﻔﺔ؛ ﺣﻴﺚ ﻳﺸﲑ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ إﻟﻰ اﻷﻧﻈﻤﺔ اﻟﱵ ﺗﺤﺎﻛﻲ ﻗﺪرات اﻟﺒﴩ ﻓﻲ‬ ‫اﻟﺘﻔﻜﲑ وأداء اﻟﻤﻬﺎم‪ ،‬ﺑﻴﻨﻤﺎ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻫﻮ أﺣﺪ اﻟﻔﺮوع اﻟﻔﺮﻋﻴﺔ ﻟﻠﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﻳﺮﻛﺰ‬ ‫ﻋﻠﻰ ﺗﻄﻮﻳﺮ اﻟﺨﻮارزﻣﻴﺎت اﻟﱵ ُﺗﻤّﻜﻦ اﻷﻧﻈﻤﺔ ﻣﻦ اﻟﺘﻌﻠﻢ واﻟﺘﻜﻴﻒ ﺗﻠﻘﺎﺋًﻴﺎ ﺑﺪون اﻟﱪﻣﺠﺔ‬ ‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫اﻟﴫﻳﺤﺔ‪ .‬ﻫﺬا اﻟﺘﻔﺮع ﻳﺴﻤﺢ ﺑﺘﻄﻮﻳﺮ ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت ﻣﺘﺨﺼﺼﺔ ﻣﺜﻞ ﺗﻠﻚ اﻟﻤﺴﺘﺨﺪﻣﺔ ﻓﻲ‬ ‫ﺗﻘﻨﻴﺎت اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻟﺼﻮت واﻟﺼﻮرة‪.‬‬

‫أﻓﻀﻞ اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ اﻟﱵ ﺗﺪرس اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﺗﺸﻬﺪ اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ ﺗﺤﻮًﻻ ﻣﻠﺤﻮًﻇﺎ ﻧﺤﻮ ﺗﻌﺰﻳﺰ ﺑﺮاﻣﺞ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ‬ ‫ﻣﻨﺎﻫﺠﻬﺎ اﻷﻛﺎدﻳﻤﻴﺔ‪ .‬وﻣﻦ أﺑﺮز اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت اﻟﺮاﺋﺪة ﻓﻲ ﻫﺬا اﻟﻤﺠﺎل‪:‬‬ ‫ﺟﺎﻣﻌﺔ اﻟﻤﻠﻚ ﻋﺒﺪ ﷲ ﻟﻠﻌﻠﻮم واﻟﺘﻘﻨﻴﺔ ﻓﻲ اﻟﺴﻌﻮدﻳﺔ اﻟﱵ ﺗﻤﺘﻠﻚ ﺑﺮاﻣﺞ ﻣﺘﻘﺪﻣﺔ‬ ‫ﻓﻲ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪.‬‬ ‫اﻟﺠﺎﻣﻌﺔ اﻟﻠﺒﻨﺎﻧﻴﺔ اﻷﻣﺮﻳﻜﻴﺔ اﻟﱵ ﺗﻘﺪم ﺗﺪرﻳًﺒﺎ ﺷﺎﻣًﻼ ﻓﻲ ﻋﻠﻮم اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت واﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪.‬‬ ‫ﺟﺎﻣﻌﺔ اﻟﻘﺎﻫﺮة ﻓﻲ ﻣﴫ اﻟﱵ ﺗﺮﻛﺰ ﻋﻠﻰ ﺗﻄﻮﻳﺮ اﻟﻤﻬﺎرات اﻟﺘﻘﻨﻴﺔ اﻟﻼزﻣﺔ ﻓﻲ‬ ‫ﺳﻮق اﻟﻌﻤﻞ‪.‬‬ ‫ﺗﻜﻤﻦ أﻫﻤﻴﺔ ﻫﺬه اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت ﻓﻲ ﻗﺪرﺗﻬﺎ ﻋﻠﻰ رﻓﺪ اﻟﺴﻮق ﺑﺨﱪات وﻣﻬﺎرات ﻣﺒﺘﻜﺮة‬ ‫وﻣﺘﻘﺪﻣﺔ ﺗﻠﱯ اﺣﺘﻴﺎﺟﺎت اﻟﻤﺴﺘﻘﺒﻞ ﻓﻲ اﻻﻗﺘﺼﺎد اﻟﺮﻗﻤﻲ اﻟﻤﺘﻨﺎﻣﻲ‪.‬‬

‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻄﺒﻴﻘﺎﺗﻪ ﻓﻲ اﻟﺤﻴﺎة اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ‬ ‫ﻳﻠﻌﺐ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ دوًرا ﻣﺤﻮرًﻳﺎ ﻓﻲ ﺗﺤﺴﲔ وﺗﻴﺴﲑ اﻟﺤﻴﺎة اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ ﻟﻠﻔﺮد‬ ‫واﻟﻤﺠﺘﻤﻊ‪ .‬ﺣﻴﺚ ﺗﺘﻨﻮع اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﱵ ﻳﻮﻇﻒ ﻓﻴﻬﺎ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻟﺘﺸﻤﻞ ﻋﺪة‬ ‫ﻣﺠﺎﻻت‪ ،‬ﻣﻨﻬﺎ‪:‬‬ ‫اﻟﻤﺴﺎﻋﺪات اﻻﻓﱰاﺿﻴﺔ ﻣﺜﻞ ﺳﲑي وأﻟﻴﻜﺴﺎ اﻟﱵ ﺗﺴﺎﻋﺪ ﻓﻲ اﻟﺘﺤﻜﻢ ﻓﻲ اﻷﺟﻬﺰة‬ ‫اﻟﻤﲋﻟﻴﺔ وأداء اﻟﻤﻬﺎم اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ‪.‬‬ ‫اﻟﺘﻮﺻﻴﺎت اﻟﺸﺨﺼﻴﺔ ﻓﻲ ﻣﻨﺼﺎت ﻣﺜﻞ ﻧﺘﻔﻠﻴﻜﺲ وأﻣﺎزون اﻟﱵ ﺗﻘﺪم اﻗﱰاﺣﺎت‬ ‫ﻣﺨﺼﺼﺔ ﻟﻠﻤﺴﺘﺨﺪﻣﲔ‪.‬‬ ‫ﻋﻤﻠﻴﺎت اﻟﺪﻓﻊ اﻟﺬﻛﻴﺔ اﻟﱵ ﺗﺴﻬﻞ اﻟﻤﻌﺎﻣﻼت اﻟﻤﺎﻟﻴﺔ وﺗﺤﺴﻦ ﻣﻦ ﺗﺠﺮﺑﺔ اﻟﻤﺴﺘﺨﺪم‪.‬‬ ‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫ﺗﺴﻬﻢ ﻫﺬه اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت ﻓﻲ ﺗﻌﺰﻳﺰ ﻛﻔﺎءة اﻷﻓﺮاد واﻟﴩﻛﺎت‪ ،‬ﻓﻀًﻼ ﻋﻦ ﺗﺤﺴﲔ ﺟﻮدة‬ ‫اﻟﺤﻴﺎة ﺑﻄﺮق ﻏﲑ ﻣﺴﺒﻮﻗﺔ‪.‬‬

‫ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت واﻷﻧﻈﻤﺔ‬ ‫اﻵﻟﻴﺔ‬ ‫ﻳﻌﺘﱪ اﺳﺘﺨﺪام اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ ﺗﻄﻮﻳﺮ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت أﺣﺪ أﻫﻢ اﻹﻧﺠﺎزات اﻟﺘﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻴﺔ‬ ‫اﻟﺤﺪﻳﺜﺔ‪ .‬ﺗﺴﻬﻢ ﻫﺬه اﻟﺘﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻴﺎ ﻓﻲ إﻧﺸﺎء روﺑﻮﺗﺎت ﻗﺎدرة ﻋﻠﻰ أداء اﻟﻤﻬﺎم اﻟﻤﻌﻘﺪة‬ ‫اﻟﱵ ﻛﺎﻧﺖ ﺗﺘﻄﻠﺐ ﺗﺪﺧًﻼ ﺑﴩًﻳﺎ ﻛﺒًﲑا ﺳﺎﺑًﻘﺎ‪ .‬ﻳﺘﻤﺘﻊ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت اﻟ ودة ﺑﺎﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﺑﻤﺴﺘﻮى ﻋﺎٍل ﻣﻦ اﻻﺳﺘﻘﻼﻟﻴﺔ واﻟﻘﺪرة ﻋﻠﻰ اﺗﺨﺎذ اﻟﻘﺮارات ﺑﻨﺎًء ﻋﻠﻰ ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‪.‬‬ ‫وﺗﺸﻤﻞ ﺗﻄﺒﻴﻘﺎﺗﻬﺎ اﻟﺼﻨﺎﻋﻴﺔ‪ ،‬واﻟﻄﺒﻴﺔ‪ ،‬واﻟﺨﺪﻣﻴﺔ اﻟﱵ ﺗﺸﲑ إﻟﻰ اﻟﺘﺤﻮل ﻧﺤﻮ ﻣﺴﺘﻘﺒﻞ‬ ‫أﻛﱶ ﺗﻘﺪًﻣﺎ وذﻛﺎًء‪.‬‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﻳﻌﺪ ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت أﺣﺪ اﻻﺳﺘﺨﺪاﻣﺎت اﻟﺮﺋﻴﺴﻴﺔ ﻟﻠﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ ﻣﺨﺘﻠﻒ اﻟﻘﻄﺎﻋﺎت‬ ‫ﻣﺜﻞ اﻷﻋﻤﺎل‪ ،‬اﻟﺼﺤﺔ‪ ،‬واﻟﺘﻌﻠﻴﻢ‪ .‬ﻳﻤﻜﻦ ﻟﻠﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺗﺤﻠﻴﻞ ﻛﻤﻴﺎت ﻫﺎﺋﻠﺔ ﻣﻦ‬ ‫اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﺑﴪﻋﺔ ودﻗﺔ ﻣﺬﻫﻠﺔ‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﺴﻬﻢ ﻓﻲ اﺗﺨﺎذ ﻗﺮارات ﻣﺒﻨﻴﺔ ﻋﻠﻰ اﻟﻤﻌﻄﻴﺎت ﺑﺪًﻻ‬ ‫ﻣﻦ اﻟﺘﻘﺪﻳﺮات اﻟﺘﻘﺮﻳﺒﻴﺔ‪ .‬ﺗﻘﻨﻴﺎت ﻣﺜﻞ اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻟﻌﻤﻴﻖ واﻟﺸﺒﻜﺎت اﻟﻌﺼﺒﻴﺔ ﺗﺘﻴﺢ ﻟﻸﻧﻈﻤﺔ‬ ‫ﻓﻬﻢ اﻷﻧﻤﺎط واﺳﺘﺨﻼص اﻷﻓﻜﺎر اﻟﻤﻬﻤﺔ اﻟﱵ ﺗﺴﺎﻋﺪ ﻓﻲ ﺗﺤﺴﲔ اﻟﻜﻔﺎءة واﺗﺨﺎذ‬ ‫ﻗﺮارات اﺳﱰاﺗﻴﺠﻴﺔ ﻣﺴﺘﻨﲑة‪.‬‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬