أقسام الذكاء الاصطناعي - تخصصات تواكب المستقبل

‫أ ﻗ ﺴ ﺎ م ا ﻟ ﺬ ﻛ ﺎ ء ا ﻻ ﺻ ﻄﻨ ﺎ ﻋ ﻲ‬ ‫ ﺗ ﺨ ﺼ ﺼ ﺎ ت ﺗ ﻮ اﻛ ﺐ‬‫اﻟﻤﺴﺘﻘﺒﻞ‬ ‫اﺳﺘﻌﺪ ﻻﺳﺘﻜﺸﺎف ﻋﻮاﻟﻢ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﺸﺎﺳﻌﺔ واﻟﻤﺘﻨﻮﻋﺔ‪ ،‬ﺣﻴﺚ ﺗﺘﻘﺎﻃﻊ ﻋﻮاﻟﻢ‬ ‫ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ واﻟﺘﻌﻠﻢ اﻟﻌﻤﻴﻖ واﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ‪ ،‬وﺗﻠﺘﻘﻲ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ ﻣﻊ‬ ‫ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت‪ .‬دﻋﻮﻧﺎ ﻧﻐﻮص ﻓﻲ اﻟﻔﺮق ﺑﲔ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ‬ ‫وﻧﻜﺘﺸﻒ اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ اﻟﺮاﺋﺪة ﻓﻲ ﻫﺬا اﻟﻤﺠﺎل‪ ،‬ﻟﲊى ﻛﻴﻒ ﻳﻐﲑ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﺗﻔﺎﺻﻴﻞ ﺣﻴﺎﺗﻨﺎ اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ‪.‬‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻄﺒﻴﻘﺎت ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ‬ ‫ُﻳﻌﺘﱪ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ )‪ (AI‬وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ )‪ (Machine Learning‬ﻣﻦ اﻷدوات اﻟﻘﻮﻳﺔ اﻟﱵ‬ ‫ﺗﻌﺰز ﻣﻦ ﻗﺪرة اﻷﻧﻈﻤﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻋﻠﻰ اﻟﺘﺤﻠﻴﻞ واﺗﺨﺎذ اﻟﻘﺮارات ﺑﻨﺎًء ﻋﻠﻰ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‪ .‬ﻛﻤﺎ‬ ‫ُﻳﻌﲎ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﺑﻔﺘﺢ اﻵﻓﺎق أﻣﺎم اﻟﻨﻈﻢ ﻟﺠﻤﻊ اﻟﻤﻌﻠﻮﻣﺎت واﻟﺮؤى دون ﺗﺪﺧﻞ ﺑﴩي‬ ‫ﻣﺒﺎﴍ‪ .‬ﺗﺘﻨﻮع ﺗﻘﻨﻴﺎت ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﺑﺪًءا ﻣﻦ اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻟﺨﺎﺿﻊ ﻟﻠﺘﻮﺟﻴﻪ )‪(supervised learning‬‬ ‫إﻟﻰ اﻟﺘﻌﻠﻢ ﻏﲑ اﻟﺨﺎﺿﻊ ﻟﻠﺘﻮﺟﻴﻪ )‪ ،(unsupervised learning‬وﺣﱴ اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻟﻤﻌﺰز‬ ‫)‪.(reinforcement learning‬‬

‫اﺳﺘﻜﺸﺎف اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻌﻤﻴﻖ‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻌﻤﻴﻖ )‪ (Deep Learning‬ﻫﻮ ﻓﺮع ﻣﺘﻘﺪم ﻣﻦ اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻵﻟﻲ ﻳﺮﻛﺰ‬ ‫ﻋﻠﻰ ﺗﺪرﻳﺐ اﻟﺸﺒﻜﺎت اﻟﻌﺼﺒﻴﺔ اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻴﺔ ﻟﻤﺤﺎﻛﺎة ﻋﻤﻠﻴﺎت اﻟﺘﻔﻜﲑ اﻟﺸﺒﻴﻬﺔ ﺑﺎﻹﻧﺴﺎن‬ ‫ﻓﻲ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت واﺗﺨﺎذ اﻟﻘﺮارات‪ .‬ﻫﺬه اﻟﺸﺒﻜﺎت اﻟﻌﺼﺒﻴﺔ اﻟﻌﻤﻴﻘﺔ ﺗﺘﻜﻮن ﻣﻦ‬ ‫ﻃﺒﻘﺎت ﻣﺘﻌﺪدة ﺗﺘﻴﺢ ﻟﻠﻨﻈﺎم ﻓﻬﻢ ﻣﺴﺘﻮى ﻋﺎٍل ﻣﻦ اﻟﺘﻌﻘﻴﺪ ﻓﻲ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت وﺗﺤﻠﻴﻞ‬ ‫اﻷﻧﻤﺎط ﺑﻄﺮق ﺗﻜﻮن ﻣﺴﺘﺤﻴﻠﺔ ﺑﺎﻟﻨﻬﺞ اﻟﺘﻘﻠﻴﺪي‪ُ .‬ﺗﺴﺘﺨﺪم ﻫﺬه اﻟﺘﻘﻨﻴﺔ ﻓﻲ ﻣﺠﺎﻻت‬ ‫ﻣﺘﻨﻮﻋﺔ ﻣﺜﻞ اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻟﺼﻮر واﻟﺼﻮت وﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﻨﺼﻮص‪.‬‬

‫ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ ﻓﻲ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ُﺗﻌﺪ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ )‪ (NLP‬ﻣﻦ أﻫﻢ ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺣﻴﺚ ﺗﻬﺪف‬ ‫إﻟﻰ ﺗﻤﻜﲔ اﻵﻻت ﻣﻦ ﻓﻬﻢ‪ ،‬وﺗﻔﺴﲑ‪ ،‬واﻟﺘﻔﺎﻋﻞ ﻣﻊ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﺒﴩﻳﺔ ﺑﻄﺮق ﻃﺒﻴﻌﻴﺔ‪ .‬ﺗﻌﺘﻤﺪ‬ ‫ﻫﺬه اﻟﺘﻘﻨﻴﺔ ﻋﻠﻰ ﺧﻮارزﻣﻴﺎت ﻣﺘﻘﺪﻣﺔ ﻟﺘﺤﻠﻴﻞ اﻟﻠﻐﺎت‪ ،‬ﻣﻤﺎ ُﻳﺴﻬﻞ ﻋﻤﻠﻴﺔ اﻟﺘﻮاﺻﻞ‬ ‫اﻟﺒﴩي ﻣﻊ اﻵﻻت‪ .‬ﺗﺸﻤﻞ ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ ﺗﻄﻮﻳﺮ أﻧﻈﻤﺔ اﻟﻤﺤﺎدﺛﺔ‬ ‫اﻟﺬﻛﻴﺔ ﻣﺜﻞ اﻟﻤﺴﺎﻋﺪات اﻟﺼﻮﺗﻴﺔ‪ ،‬وﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﻤﺸﺎﻋﺮ اﻟﻤﻮﺟﻮدة ﻓﻲ اﻟﻨﺼﻮص اﻟﺮﻗﻤﻴﺔ‪،‬‬ ‫وﺗﺮﺟﻤﺔ اﻟﻠﻐﺎت ﺑﺪﻗﺔ‪.‬‬

‫ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت‬ ‫ﻳﻠﻌﺐ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ دوًرا ﻣﺤﻮرًﻳﺎ ﻓﻲ ﺗﻄﻮﻳﺮ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت اﻟﺤﺪﻳﺜﺔ ﻟﺠﻌﻠﻬﺎ أﻛﱶ ﻗﺪرة‬ ‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫ﻋﻠﻰ ﻓﻬﻢ اﻟﺒﻴﺌﺔ اﻟﻤﺤﻴﻄﺔ واﻟﺘﻔﺎﻋﻞ ﻣﻌﻬﺎ ﺑﻔﻌﺎﻟﻴﺔ‪ .‬ﻳﻌﺘﻤﺪ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ‬ ‫اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت ﻋﻠﻰ ﺗﻘﻨﻴﺎت ﻣﺘﻨﻮﻋﺔ ﻣﺜﻞ اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻵﻟﻲ ورؤﻳﺔ اﻟﻜﻤﺒﻴﻮﺗﺮ ﻻﺳﺘﻨﺘﺎج اﻟﻘﺮارات‬ ‫اﻟﻤﻨﺎﺳﺒﺔ ﺑﻨﺎًء ﻋﻠﻰ اﻟﻤﺤﻴﻂ‪ .‬ﺗﻮﻓﺮ ﻫﺬه اﻟﻨﻈﻢ اﻟﺪﻗﺔ واﻟﴪﻋﺔ ﻓﻲ اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺼﻨﺎﻋﻴﺔ‪،‬‬ ‫ﻣﺜﻞ اﻟﺘﺼﻨﻴﻊ‪ ،‬واﻟﻌﻤﻠﻴﺎت اﻟﺠﺮاﺣﻴﺔ‪ ،‬وﺗﻘﺪﻳﻢ اﻟﺨﺪﻣﺎت اﻟﻠﻮﺟﺴﺘﻴﺔ‪.‬‬

‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ ﺗﺤﺴﲔ اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ‬ ‫ُﺗﻌﺪ اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻣﺠﺎًﻻ ﺷﺎﻣًﻼ ﻓﻲ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻳﺘﻴﺢ ﻟﻸﺟﻬﺰة اﻹﻟﻜﱰوﻧﻴﺔ‬ ‫ﻓﻬﻢ وﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﻤﺤﺘﻮى اﻟﺒﴫي ﻣﻦ اﻟﺼﻮر واﻟﻔﻴﺪﻳﻮ‪ .‬ﺗﺴﺎﻫﻢ ﺗﻘﻨﻴﺎت اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ‬ ‫ﻓﻲ ﺗﻄﻮﻳﺮ ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت ﻣﺘﻌﺪدة ﻣﺜﻞ اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻟﻮﺟﻮه‪ ،‬واﻟﺘﺸﺨﻴﺺ اﻟﻄﱯ ﻣﻦ ﺧﻼل‬ ‫اﻟﺼﻮر اﻹﺷﻌﺎﻋﻴﺔ‪ ،‬وﻣﺮاﻗﺒﺔ اﻟﺠﻮدة ﻓﻲ ﺧﻄﻮط اﻹﻧﺘﺎج‪ .‬ﺑﻔﻀﻞ ﺧﻮارزﻣﻴﺎت اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ ،‬ﻳﻤﻜﻦ ﻟﻬﺬه اﻷﻧﻈﻤﺔ اﺳﺘﺨﻼص ﻣﻌﻠﻮﻣﺎت دﻗﻴﻘﺔ ﻣﻦ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﺒﴫﻳﺔ‬ ‫واﻻﻧﺨﺮاط ﻓﻲ اﻟﺘﺤﻠﻴﻞ اﻟﻤﺘﻘﺪم‪.‬‬

‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت‬ ‫ﻳﻠﻌﺐ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ دوًرا ﺣﻴﻮًﻳﺎ ﻓﻲ ﺗﻄﻮﻳﺮ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت‪ ،‬ﺣﻴﺚ ﻳﻤﻜﻨﻪ ﺗﺤﺴﲔ أداء‬ ‫اﻟﺮوﺑﻮت وزﻳﺎدة ﻛﻔﺎءﺗﻪ ﻓﻲ اﻟﻤﻬﺎم اﻟﻤﻌﻘﺪة واﻟﻤﺘﻜﺮرة‪ .‬ﻳﻌﺘﻤﺪ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ‬ ‫اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت ﻋﻠﻰ ﻗﺪرة اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻵﻟﻲ وﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﻜﺒﲑة ﻟﻠﺘﻜﻴﻒ ﻣﻊ اﻟﻈﺮوف‬ ‫اﻟﻤﺨﺘﻠﻔﺔ‪ .‬ﻣﻦ ﺧﻼل اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ ،‬ﻳﻤﻜﻦ ﻟﻠﺮوﺑﻮﺗﺎت اﻟﻘﻴﺎم ﺑﻤﻬﺎم ﻣﺘﻨﻮﻋﺔ ﻣﺜﻞ‬ ‫اﻹﻧﺘﺎج اﻟﺼﻨﺎﻋﻲ‪ ،‬واﻟﺘﺠﻤﻴﻊ‪ ،‬واﻟﻨﻘﻞ‪ ،‬وﺣﱴ ﺗﻘﺪﻳﻢ اﻟﺨﺪﻣﺎت اﻟﺸﺨﺼﻴﺔ‪.‬‬

‫اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ وﺗﻄﺒﻴﻘﺎﺗﻬﺎ ﻓﻲ اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ُﺗﻌﺘﱪ اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻓﺮًﻋﺎ ﻣﻬًﻤﺎ ﻣﻦ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ ،‬ﺣﻴﺚ ُﺗﺴﺘﺨﺪم ﻟﺘﻤﻜﲔ اﻵﻻت‬ ‫ﻣﻦ ﺗﻔﺴﲑ وﻓﻬﻢ اﻟﻌﺎﻟﻢ اﻟ ﺋﻲ‪ .‬ﺗﺴﻤﺢ ﺗﻘﻨﻴﺎت اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻟﻸﻧﻈﻤﺔ اﻟﻤﺠﻬﺰة ﺑﻬﺎ‬ ‫ﺑﺎﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻟﻮﺟﻮه‪ ،‬وﻗﺮاءة اﻟﻨﺼﻮص‪ ،‬وﺗﺤﺪﻳﺪ اﻷﺟﺴﺎم‪ ،‬وﺗﺼﻔﺢ اﻟﺨﺮاﺋﻂ‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﻌﺰز‬ ‫ﻗﺪرﺗﻬﺎ ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻔﺎﻋﻞ ﺑﺸﻜﻞ ﻃﺒﻴﻌﻲ ﻣﻊ اﻟﺒﴩ‪ .‬ﻳﻌﺪ ﻫﺬا اﻟﻤﺠﺎل ﻣﻔﺘﺎًﺣﺎ ﻓﻲ ﺗﻄﻮﻳﺮ‬ ‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫اﻟﺴﻴﺎرات ذاﺗﻴﺔ اﻟﻘﻴﺎدة وأﻧﻈﻤﺔ اﻟ اﻗﺒﺔ اﻷﻣﻨﻴﺔ‪.‬‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﻀﺨﻤﺔ ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ُﻳﻌّﺪ ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﻀﺨﻤﺔ ﻣﻦ أﺑﺮز ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺣﻴﺚ ُﻳﺴﺘﺨﺪم ﻟﻔﻚ‬ ‫ﺷﻔﺮة اﻟﻜﻤﻴﺎت اﻟﻬﺎﺋﻠﺔ ﻣﻦ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﻤﻌﻘﺪة ﺑﴪﻋﺔ وﻛﻔﺎءة‪ .‬ﻳﺴﺎﻫﻢ ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‬ ‫ﻓﻲ ﺗﺤﺴﲔ اﺗﺨﺎذ اﻟﻘﺮارات ﻓﻲ اﻟﻮﻗﺖ اﻟﺤﻘﻴﻘﻲ ﺑﻤﺠﺎﻻت ﻣﺘﻌﺪدة ﻣﺜﻞ اﻻﻗﺘﺼﺎد‪ ،‬اﻟﺼﺤﺔ‪،‬‬ ‫واﻟﺒﺤﺚ اﻟﻌﻠﻤﻲ‪ .‬ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام ﺗﻘﻨﻴﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ ،‬ﻳﻤﻜﻦ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﻟﺘﻘﺪﻳﻢ‬ ‫ﺗﻮﻗﻌﺎت دﻗﻴﻘﺔ وﺗﺤﻠﻴﻼت ﻣﻔﻴﺪة ﺗﺪﻋﻢ اﻻﺑﺘﻜﺎر واﻟﺘﻄﻮر‪.‬‬

‫اﻟﺘﺒﺎﻳﻦ ﺑﲔ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻫﻤﺎ ﻣﺼﻄﻠﺤﺎن ُﻳﺴﺘﺨﺪﻣﺎن ﻓﻲ أﺣﻴﺎن ﻛﺜﲑة ﺑﺎﻟﺘﺒﺎدل‪ ،‬ﻟﻜﻦ‬ ‫ﻫﻨﺎك ﻓﺮوﻗﺎت ﺟﻮﻫﺮﻳﺔ ﺑﻴﻨﻬﻤﺎ‪ُ .‬ﻳﻌﺘﱪ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻓﺮًﻋﺎ ﻣﻦ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻳﺮﻛﺰ ﻋﻠﻰ‬ ‫ﺗﻄﻮﻳﺮ اﻟﱪاﻣﺞ اﻟﱵ ﻳﻤﻜﻨﻬﺎ اﻟﺘﻌﻠﻢ واﻟﺘﻜﻴﻒ ﺑﺸﻜﻞ ﺗﻠﻘﺎﺋﻲ ﻣﻦ ﺧﻼل اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‪ .‬ﺑﻴﻨﻤﺎ‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻳﻬﺪف إﻟﻰ ﺧﻠﻖ اﻵﻻت اﻟﺬﻛﻴﺔ اﻟﱵ ﺗﺤﺎﻛﻲ اﻟﺘﻔﻜﲑ اﻟﺒﴩي‪ .‬ﻋﻠﻰ‬ ‫ﺳﺒﻴﻞ اﻟﻤﺜﺎل‪:‬‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻳﺸﻤﻞ ﻛﻞ اﻷﻧﻈﻤﺔ اﻟﱵ ﺗﻨﺪرج ﺗﺤﺖ ﻣﻈﻠﺘﻪ‪ ،‬ﻣﺜﻞ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ‬ ‫واﻟﺘﻌﻠﻢ اﻟﻌﻤﻴﻖ‪.‬‬ ‫ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻣﺨﺘﺺ ﺑﺘﻄﻮﻳﺮ اﻷﻧﻈﻤﺔ اﻟﱵ ﺗﺘﻌﻠﻢ ﻣﻦ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﺑﺪون ﺑﺮﻣﺠﺔ ﴏﻳﺤﺔ‪.‬‬ ‫ﻫﺬا اﻟﺘﺒﺎﻳﻦ ﻳﺴﻬﻢ ﻓﻲ ﺗﻮﺿﻴﺢ اﻷدوار اﻟﻤﺨﺘﻠﻔﺔ ﻟﻜﻞ ﻣﻨﻬﻤﺎ ﻓﻲ اﻟﺘﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻴﺎ‬ ‫واﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﻌﻤﻠﻴﺔ‪.‬‬

‫اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ اﻟﱵ ﺗﻘﺪم ﺗﺨﺼﺺ اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﺷﻬﺪت اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ ﻓﻲ اﻟﺴﻨﻮات اﻷﺧﲑة ﺗﻄﻮًرا ﻣﻠﺤﻮًﻇﺎ ﻓﻲ ﺗﻘﺪﻳﻢ ﺗﺨﺼﺼﺎت‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻟﺘﻠﺒﻴﺔ اﻟﻄﻠﺐ اﻟﻤﱱاﻳﺪ ﻋﻠﻰ ﻫﺬا اﻟﻤﺠﺎل اﻟﻮاﻋﺪ‪ .‬ﺗﻘﺪم اﻟﻌﺪﻳﺪ ﻣﻦ‬ ‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت ﺑﺮاﻣﺞ دراﺳﻴﺔ ﻣﺘﺨﺼﺼﺔ وﻣﻌﱰف ﺑﻬﺎ ﻓﻲ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ‪ .‬ﻣﻦ‬ ‫أﺑﺮز ﻫﺬه اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت‪:‬‬ ‫ﺟﺎﻣﻌﺔ اﻟﻤﻠﻚ ﻋﺒﺪ اﻟﻌﺰﻳﺰ ﻓﻲ اﻟﻤﻤﻠﻜﺔ اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ اﻟﺴﻌﻮدﻳﺔ‬ ‫اﻟﺠﺎﻣﻌﺔ اﻷﻣﺮﻳﻜﻴﺔ ﻓﻲ ﺑﲑوت‬ ‫ﺟﺎﻣﻌﺔ ﻗﻄﺮ‬ ‫ﺗﻬﺪف ﻫﺬه اﻟﱪاﻣﺞ إﻟﻰ ﺗﺠﻬﲒ اﻟﻄﻼب ﺑﺎﻟﻤﻌﺮﻓﺔ واﻟﻤﻬﺎرات اﻟﻼزﻣﺔ ﻟﻤﻮاﺟﻬﺔ ﺗﺤﺪﻳﺎت‬ ‫اﻟﻌﻤﻞ ﻓﻲ ﻣﺠﺎل اﻟﺘﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻴﺎ اﻟﻤﺘﻘﺪﻣﺔ وﺗﺴﻌﻰ ﻟﺪﻋﻢ اﻟﺒﺤﺚ اﻟﻌﻠﻤﻲ واﻻﺑﺘﻜﺎر ﻓﻲ‬ ‫ﻣﺠﺎﻻت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪.‬‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬