ما هو الذكاء الاصطناعي

 الذكاء الاصطناعي :

 اسرع اسهل طريقة للتفكير الذكاء الاصطناعي موجود في سياق الإنسان بعد كل البشر أذكى المخلوقات .التي نعرفها .

الذكاء الاصطناعي :

هو فرع واسع من أجهزة الكمبيوتر العلم الهدف من الذكاء الاصطناعي هو الإبداع الأنظمة التي يمكن أن تعمل بذكاء وبشكل مستقل يمكن للبشر التحدث و الاستماع للتواصل من خلال اللغة هذا هو مجال التعرف على الكلام الكثير من التعرف على الكلام بناء على إحصائية ومن ثم يطلق عليه يمكن للإنسان التعلم الإحصائي الكتابة وقراءة نص بلغة هذا هو مجال البرمجة اللغوية العصبية أو اللغة الطبيعية معالجة البشر يمكن رؤيتها مع عيون ومعالجة ما يرونه هذا مجال رؤية الكمبيوتر بالكمبيوتر الرؤية تقع تحت الطريق الرمزي ل أجهزة الكمبيوتر لمعالجة المعلومات في الآونة الأخيرة كانت هناك طريقة أخرى الذي سأعود إليه لاحقًا التعرف على المشهد من حولهم من خلال عيونهم التي تخلق صورًا لذلك العالم هذا المجال من معالجة الصور والتي على الرغم من أنها ليست مباشرة ذات الصلة بالذكاء الاصطناعي مطلوب للكمبيوتر رؤية يمكن أن يفهمها البشر البيئة والتحرك بسلاسة .

 مجال الروبوتات :

مجال الروبوتات التي يمتلكها البشر القدرة على رؤية أنماط مثل التجميع من مثل الأشياء هذا هو مجال حتى آلات التعرف على الأنماط أفضل في التعرف على الأنماط لأن يمكنهم استخدام المزيد من البيانات والأبعاد البيانات هذا هو مجال الآلة نتعلم الآن دعنا نتحدث عن الإنسان الدماغ الدماغ البشري عبارة عن شبكة من الخلايا العصبية ونستخدمها لتعلم الأشياء إذا استطعنا تكرار الهيكل و وظيفة الدماغ البشري يمكننا تكون قادرة على الحصول على القدرات المعرفية في الآلات .

مجال العصبية الشبكات :

مجال العصبية الشبكات إذا كانت هذه الشبكات أكثر معقدة وأعمق ونستخدمها تعلم أشياء معقدة هذا هو مجال التعلم العميق هناك أنواع مختلفة من التعلم العميق و الآلات التي تختلف اختلافًا جوهريًا تقنيات لتكرار ما على الإنسان يفعل الدماغ إذا حصلنا على الشبكة للمسح الصور من اليسار إلى اليمين من أعلى إلى أسفل إنها شبكة عصبية التفافية لشبكة CNN يستخدم للتعرف على الأشياء في المشهد هذه هي الطريقة التي تناسب رؤية الكمبيوتر في يتم التعرف على الكائن من خلال الذكاء الاصطناعي ، يمكن للبشر تذكر الماضي مثل ما تناولته على العشاء الليلة الماضية حسنًا ، على الأقل يمكن لمعظمكم الحصول على الشبكة العصبية لتذكر محدودة الماضي هذه شبكة عصبية متكررة كما ترى هناك طريقتان للعين يعمل أحدهما أساسًا رمزيًا والآخر هي بيانات تستند إلى جانب قاعدة البيانات يسمى التعلم الآلي الذي نحتاج إليه إطعام الجهاز الكثير من البيانات قبله يمكن أن تتعلم على سبيل المثال:

 إذا كان لديك الكثير من بيانات المبيعات مقابل الإنفاق الإعلاني يمكنك رسم تلك البيانات لمعرفة نوع ما لنمط ما إذا كان بإمكان الآلة التعلم هذا النمط يمكن أن يجعل تنبؤات بناءً على ما تعلمته بينما واحد أو اثنان أو حتى ثلاثة الأبعاد يسهل على البشر القيام بها فهم وتعلم الآلات يمكن أن تتعلم في العديد من الأبعاد مثل حتى مئات أو آلاف لهذا السبب يمكن للآلات أن تنظر إلى الكثير من تحديد البيانات عالية الأبعاد الأنماط بمجرد أن يتعلم هذه الأنماط يمكنه عمل تنبؤات أن البشر لا يمكن حتى الاقتراب من يمكننا استخدام كل شيء تقنيات التعلم الآلي هذه أحد شيئين التصنيف أو التنبؤ باعتباره  عند استخدام بعض المعلومات حول العملاء لتعيين عملاء جدد لمجموعة  الشباب ثم أنت تصنف هذا العميل إذا كنت تستخدم البيانات للتنبؤ بما إذا كان من المحتمل أن يفعلوا ذلك عيب لمنافس فأنت هناك طريقة أخرى للتنبؤ للتفكير في تعلم الخوارزميات المستخدمة للذكاء الاصطناعي إذا قمت بتدريب خوارزمية باستخدام البيانات التي تحتوي أيضًا على الجواب ثم يسمى تحت الإشراف التعلم.

الإشراف التعلم :

على سبيل المثال عند تدريب أ آلة للتعرف على أصدقائك اسم ستحتاج إلى التعرف عليهم الكمبيوتر إذا قمت بتدريب خوارزمية بالبيانات التي تريد أن يقوم الجهاز بها اكتشف الأنماط إذن التعلم غير الخاضع للإشراف قد ترغب في تغذية البيانات حول الأجرام السماوية في الكون و توقع أن تأتي الماكينة الأنماط في تلك البيانات في حد ذاته إذا كنت أعط أي خوارزمية هدفًا وتوقع الجهاز من خلال التجربة والخطأ تحقيق هذا الهدف ثم يطلق عليه  التعلم تعزيز محاولة الروبوت لتتسلق حتى تنجح