درس الذكاء الاصطناعي PDF

‫الدرس ا‪䐣‬لول‪:‬‬ ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع‬ ‫ي‬ ‫مفاهيم الذ اء‬...

‫الدرس ا‪䐣‬لول‪:‬‬ ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع‬ ‫ي‬ ‫مفاهيم الذ اء‬ ‫الرق‪䕊‬م‬ ‫ي‬ ‫التحول‬ ‫ال ‬ ‫ت‬ ‫التغي ات ي‬ ‫ي‬ ‫أحدث ظهور التقنيات الرقمية مجموعة من‬ ‫أثرت ع‪䑉‬ل مختلف جوانب الحياة اليومية والحياة الشخصية‬ ‫الرق‪䕊‬م‬ ‫ويعد التحول‬ ‫والوظائف والمدن والمجتمع بشكل عام ‪ٌ.‬‬ ‫ي‬ ‫ٍ‬ ‫المتغ ات‪ ،‬فهو عملية تحول‬‫ي‬ ‫(‪ )Digital transforma琀椀on‬أحد تلك‬ ‫ف‬ ‫ي طريقة العمل با‪䐧‬لعتماد ع‪䑉‬ل التقنيات الرقمية الجديدة لزيادة ا‪䐥‬لنتاج‬ ‫يف‬ ‫وتحس العمل‪.‬‬ ‫تأث التحول الرق‪䕊‬م ع‪䑉‬ل ش‬ ‫ال ات والمجتمع‬ ‫ي‬ ‫ي‬ ‫‪䝊‬ه طريقة‬ ‫ت‬ ‫الرق‪䕊‬م ي‬ ‫ي‬ ‫ال أحدثها التحول‬ ‫التغي ات ي‬ ‫ي‬ ‫أك ‬ ‫بشكل عام فإن ب‬ ‫ف‬ ‫وب ا‪䐣‬لفراد‪،‬‬‫ع ا‪䐣‬لجهزة ي‬ ‫التواصل ي ف‬ ‫ب ا‪䐣‬لفراد و‪㌱‬سعة تدفق المعلومات ب‬ ‫كب ة‪ ،‬وتؤثر ع‪䑉‬ل‬ ‫يع أن جميع أنواع الصناعات تتقدم ب‪㌱‬سعة ي‬ ‫ف‬ ‫وهذا ي‬ ‫ً‬ ‫ث‬ ‫جوانب الحياة‪.‬و لما انت التقنيات أك تقدما‪ ،‬زادت البيانات الناتجة‬ ‫وال يتم تغذيتها من خ‪䐧‬لل هذه التقنيات مرة أخرى‪.‬مما ينشأ‬ ‫ت‬ ‫عنها ي‬ ‫التغ ات المستمرة‪ ،‬حيث يوفر فيه ا‪䐧‬لبتكار‬ ‫ي‬ ‫عنه ع‪㔱‬ص جديد من‬ ‫لل‪㌱‬س ات والمجتمعات ف ي السنوات القادمة‪.‬‬ ‫إمكانيات جديدة ش‬ ‫الرق‪䕊‬م ف ي ا‪䐣‬لعمال والمجتمع‪:‬‬ ‫ي‬ ‫أمثلة ع‪䑉‬ل التحول‬ ‫ف‬ ‫ف‬ ‫حصلــت ش‪㌱‬س ات الطاقــة والبنــاء ي عــام ‪ 2010‬عــ‪䑉‬ل أعــ‪䑉‬ل قيمــة ســوقية ل‪䐣‬لســهم‪ ،‬بينمــا ي ‬ ‫ش‬ ‫عــام ‪ 2020‬تــم اســتبدالها بـ شـ‪㌱‬س ات تســتخدم نمــاذج أعمــال مبنيــة عــ‪䑉‬ل البيانــات (‪㌱‬س ات مثــل‬ ‫عالم ا‪䐣‬لعمال‬ ‫جوجــل وأمــازون تســتخدم البيانــات ‪䐧‬لتخــاذ الق ـرارات)‪.‬‬ ‫ش‬ ‫ع رســائل الدردشــة‬ ‫انت المراســ‪䐧‬لت الورقية شــائعة ا‪䐧‬لســتخدام‪ ،‬ولكن ا‪䐢‬لن أصبح ل ي‬ ‫ ء ب‬ ‫الكتا ‬ ‫التواصل‬ ‫ووســائل التواصل ا‪䐧‬لجتماعية‪.‬‬ ‫بي‬ ‫ً‬ ‫يفضــل ا‪䐣‬لفـراد مشــاهدة منصــات البــث التلفزيونيــة أو ا‪䐣‬لجهــزة اللوحيــة‪ ،‬بــد‪ ً䭫‬مــن الذهــاب إ‪䑉‬ل‬ ‫وسائل ت‬ ‫ا‪䐣‬لحــداث المبـ ش‬ ‫ال فيه‬ ‫ـا‪㌱‬سة أو الســينما‪.‬‬ ‫ً‬ ‫‪ّ兏‬‬ ‫ت‬ ‫ا‪䐥‬للك ونيــة أمـ ًـرا شــائع ا‪䐧‬لســتخدام‪ ،‬بــد‪ ً䭫‬مــن الذهــاب‬ ‫ُيعــد التصفــح والتســوق مــن المتاجــر‬ ‫ت‬ ‫إ‪䑉‬ل المتاجــر للحصــول عــ‪䑉‬ل مســتلزماتهم مثــل ا‪䐣‬لجهــزة ا‪䐥‬للك ونيــة والكتــب والمــواد الغذائيــة‬ ‫التسوق‬ ‫وغ هــا‪.‬‬ ‫والم‪䐧‬لبــس ي‬ ‫ا‪䐥‬للك ونيــة عــ ت‬ ‫ا‪䐥‬لن نــت تحــل محــل معظــم المعامــ‪䐧‬لت‬ ‫ت‬ ‫أصبحــت الخدمــات الم‪㔱‬صفيــة‬ ‫ب‬ ‫المعام‪䐧‬لت المالية‬ ‫الماليــة‪ ،‬ســواء ‪䐣‬لغ ـراض خاصــة أو ‪䐣‬لغ ـراض تجاريــة‪.‬‬ ‫‪65‬‬  ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع‬ ‫ي‬ ‫الذ اء‬ ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع (‪ )Ar琀椀昀椀cial Intelligence - AI‬هو علم وهندسة صناعة ا‪䐢‬ل‪䐧‬لت الذكية وخاصة برامج الحاسب‬ ‫ي‬ ‫الذ اء‬ ‫ف‬ ‫تحس نفسها‬ ‫ش‬ ‫تحا‪䍊‬ك الذ اء الب‪㌱‬سي ‪䐣‬لداء المهام واتخاذ القرارات مع‬ ‫ت‬ ‫ال ‬ ‫الذكية‪.‬‬ ‫ي‬ ‫ي‬ ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع إ‪䑉‬ل ا‪䐣‬لنظمة ي‬ ‫ي‬ ‫ويش الذ اء‬ ‫ي‬ ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع ف ي عدد من النماذج‪:‬‬ ‫ي‬ ‫اء‬ ‫الذ‬ ‫ويوجد‬ ‫‪.‬‬‫جمعها‬ ‫يتم‬ ‫ال ‬ ‫ي‬ ‫بشكل متكرر ً‬ ‫بناء ع‪䑉‬ل البيانات ت‬ ‫وال امج‬ ‫> محر ات التوصية (‪ )Recommenda琀椀on engines‬يمكنها تقديم توصيات مؤتمتة بشأن التسوق ب‬ ‫يف‬ ‫المستخدم ‪.‬توفر المنصات المختلفة مثل‪:‬‬ ‫التلفزيونية ً‬ ‫بناء ع‪䑉‬ل عادات التسوق ومشاهدة التلفزيون لدى‬ ‫وغ ها محرات توصية‪.‬‬ ‫يوتيوب (‪ )Youtube‬وأمازون (‪ )Amazon‬ولينكد إن (‪ )Linkedin‬ي‬ ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع لفهم‬ ‫ي‬ ‫> روبوتات المحادثة لدعم العم‪䐧‬لء (‪ )Customer support chatbots‬تستخدم الذ اء‬ ‫ا‪䐥‬لن نت مثل‪ :‬ت‬ ‫أم اك (‪)Amtrak‬‬ ‫مشك‪䐧‬لت العم‪䐧‬لء وتقديم إجابات أفضل‪.‬واعتمدت العديد من المنصات ع‪䑉‬ل ت‬ ‫ال يد السعودي وخدمة المحادثة التفاعلية من وزارة الصحة السعودية ع‪䑉‬ل رقم مركز الصحة ‪.937‬‬ ‫وموقع ب‬ ‫الذ‪䍊‬ك (‪ )Intelligent assistant‬يؤدي المهام ويدون مواعيد ا‪䐧‬لجتماعات للمستخدم عن طريق‬ ‫ي‬ ‫> المساعد‬ ‫ا‪䐥‬للك ف‬ ‫ت‬ ‫ف‬ ‫الذ‪䍊‬ك‪ :‬أبل‬ ‫ي‬ ‫المساعد‬ ‫أمثلة‬ ‫أشهر‬ ‫من‬ ‫‪.‬‬ ‫النصية‬ ‫والرسائل‬ ‫و ‬ ‫ي‬ ‫يد‬ ‫ال ‬ ‫ب‬ ‫رسائل‬ ‫ ‬‫ي‬ ‫الشخصية‬ ‫المعلومات‬ ‫تحليل‬ ‫س ي (‪ )Apple Siri‬ومايكروسوفت كورتانا (‪ )Microso昀琀 Cortana‬وأمازون أليكسا (‪.)Amazon Alexa‬‬ ‫ي‬ ‫‪ّ兏‬‬ ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع (‪)Na琀椀onal Center for AL- NCAI‬‬ ‫ي‬ ‫الوط للذ اء‬ ‫ي‬ ‫ف‬ ‫ُيعد المركز‬ ‫ف‬ ‫ا‪䐥‬لصطنا‪㥊‬ع ي المملكة العربية السعودية‬ ‫ف ي‬ ‫أحد الرائز الرئيسة لقيادة الذ اء‬ ‫عالميا ف ي التطوير وا‪䐧‬لبتكار ي هذا المجال‪.‬‬ ‫ً‬ ‫لتحقيق ريادتها‬ ‫ف‬ ‫الرق‪䕊‬م‬ ‫ي‬ ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع والبيانات ي التحول‬ ‫ي‬ ‫دور الذ اء‬ ‫ً‬ ‫‪ّ兏‬‬ ‫ث‬ ‫الرق‪䕊‬م‪ ،‬حيث أصبحت التعام‪䐧‬لت الحديثة أك تعقيدا ويؤدي ذلك إ‪䑉‬ل‬ ‫ي‬ ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع والبيانات من العوامل الدافعة إ‪䑉‬ل التحول‬ ‫ي‬ ‫ُيعد الذ اء‬ ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع من تصفية ل هذه البيانات وتقديم رؤى عنها‪ ،‬عندها سيتمكن ا‪䐣‬لفراد من استخدام‬ ‫ي‬ ‫كب ة من البيانات‪.‬يتمكن الذ اء‬ ‫ميات ي‬ ‫وخ تهم ‪䐧‬لتخاذ قرارات تطويرية ف ي أعمالهم وحياتهم الشخصية‪.‬‬ ‫تفك هم الناقد ب‬ ‫ي‬ ‫‪66‬‬  ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع‬ ‫ي‬ ‫مفاهيم الذ اء‬ ‫‪ّ兏‬‬ ‫تعلم ا‪䐢‬للة (‪)Machine Learning‬‬ ‫‪ّ兏‬‬ ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع حيث يهتم‬ ‫ي‬ ‫فر‪㥊‬ع من الذ اء‬ ‫ي‬ ‫تعلم ا‪䐢‬للة هو مجال‬ ‫‪ّ兏‬‬ ‫بتطوير خوارزميات تمكن أجهزة الحاسب من فهم أنماط التعلم‬ ‫من البيانات المتاحة والقيام بتنبؤات أو تصنيفات أو قرارات ً‬ ‫بناء‬ ‫ع‪䑉‬ل البيانات الجديدة‪.‬‬ ‫الشبكة العصبية (‪)Neural Network‬‬ ‫ف‬ ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع‬ ‫ي‬ ‫حوس ي الذ اء‬ ‫بي‬ ‫‪䝊‬ه نموذج‬‫الشبكة العصبية ي‬ ‫مستوⵉح من الشبكات العصبية البيولوجية للدماغ‪.‬‬ ‫معالجة اللغات الطبيعية‬ ‫(‪)Natural Language Processing - NLP‬‬ ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع يهتم‬ ‫ُ ي‬ ‫معالجة اللغات الطبيعية هو فرع من فروع الذ اء‬ ‫سواء انت ع‪䑉‬ل شكل نص أو ‪䐧‬لم‪.‬تستخدم‬ ‫ٌ‬ ‫بفهم أو توليد اللغة ش‬ ‫الب‪㌱‬سية‬ ‫ف‬ ‫معالجة اللغات الطبيعية ي العديد من التطبيقات المختلفة مثل‪ :‬ترجمة‬ ‫ً‬ ‫ف‬ ‫اللغة‪ ،‬والمكالمات ي الهاتف المحمول‪ ،‬والتنبؤ بالنص‪ ،‬ويستخدمها أيضا‬ ‫الذ‪䍊‬ك ليتمكن من فهم ا‪䐣‬لمر وإرجاع ا‪䐧‬لستجابة‪.‬‬ ‫المساعد ي‬ ‫تعلم ا‪䐢‬للة‬ ‫ُ ‪ّ兏 ّ兏‬‬ ‫تعلم ا‪䐢‬للة أحد أهم المجا‪䐧‬لت الفرعية لتقنيات الذ اء ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع ً‬ ‫نظرا لقدرته ع‪䑉‬ل التعميم‪ ،‬فيمكنه تحليل البيانات ثم‬ ‫ي‬ ‫يعد‬ ‫ف‬ ‫ً‬ ‫‪.‬‬ ‫توف رؤى جديدة معتمدا ع‪䑉‬ل ا‪䐣‬لنماط الموجودة ي ‬ ‫اكتشاف ا‪䐣‬لنماط ومن خ‪䐧‬لل ذلك يمكنه التعامل مع البيانات الجديدة ثم ي‬ ‫ب‪㌱‬سح بعض التمارين للطالب ومن ‪ّ兎‬ثم يمكن للطالب حل مجموعة‬‫البيانات المستخدمة لتدريب النموذج‪.‬يشبه ا‪䐣‬لمر قيام المعلم ش‬ ‫مشك‪䐧‬لت جديدة دون توجيه من المعلم‪.‬‬ ‫ما الذي يمكن أن تتعلمه ا‪䐢‬للة؟‬ ‫الكب ة من خ‪䐧‬لل ش‬ ‫ا‪䐥‬ل‪㌱‬ساف عليها عن‬ ‫يمكن ل‪䐢‬للة أن تتعلم استخراج ا‪䐣‬لنماط والرؤى من ميات البيانات ي‬ ‫ف‬ ‫الم مج ف البداية‪ ،‬حيث يوجه ش‬ ‫ال مجة الدقيقة للوصول‬ ‫الم‪㌱‬سف النموذج ي البداية من خ‪䐧‬لل ب‬ ‫ي‬ ‫طريق ب‬ ‫إ‪䑉‬ل النتائج المرجوة‪ ،‬وبعد ا‪䐧‬لنتهاء من مرحلة التدريب يكتسب النموذج قدرة جديدة وتصبح البيانات‬ ‫‪䝊‬ه ما يوجه النموذج إ‪䑉‬ل النتائج والرؤى ا‪䐣‬لحدث‪.‬‬ ‫ي‬ ‫معلومة‬ ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع ‪.sdaia.gov.sa‬‬ ‫ي‬ ‫للمزيد من المعلومات يمكنك زيارة الموقع الخاص بالهيئة السعودية للبيانات والذ اء‬ ‫‪67‬‬  ‫‪ّ兏‬‬ ‫أنواع تعلم ا‪䐢‬للة‬ ‫‪ّ兎‬‬ ‫‪ّ兏‬‬ ‫التعلم الموجه (‪)Supervised learning‬‬ ‫‪ّ兏‬‬ ‫ف‬ ‫الموجه‪ُ ،‬يغذي المستخدم الخوارزمية‬ ‫‪ّ兎‬‬ ‫ي التعلم‬ ‫ببيانات تاريخية أو بيانات تدريبية وتحاول التنبؤ بالقيم‬ ‫ف‬ ‫ت‬ ‫ال لم يتم إدخالها ي الخوارزمية‬ ‫الجديدة للبيانات ي‬ ‫ً‬ ‫بعد وتس‪䕊‬م هذه البيانات أيضا بيانات ا‪䐧‬لختبار‪.‬‬ ‫‪ّ兎‬‬ ‫‪ّ兏‬‬ ‫ُ‬ ‫الموجه ‪ :‬تحليل ا‪䐧‬لنحدار‬ ‫توجد طريقتان للتعلم‬ ‫(‪ُ )Regression analysis‬يستخدم لتوقع رقم‬ ‫المستقب‪䑉‬ل ل‪䐣‬لسهم‪ ،‬وتحليل التصنيف‬ ‫ي‬ ‫مثل السعر‬ ‫ف‬ ‫لتعي بيانات‬ ‫ُ‬ ‫(‪ )Classi昀椀ca琀椀on analysis‬يستخدم‬ ‫ي‬ ‫إ‪䑉‬ل فئة محددة مثل تصنيف صورة معينة ع‪䑉‬ل أنها‬ ‫قارب أو سفينة‪.‬‬ ‫ف‬ ‫ع‪䑉‬ل سبيل المثال‪ ،‬ي الوحدة‬ ‫ا‪䐣‬لو‪䑉‬ل أنشأت ملف إكسل وقمت‬ ‫بتغذية الخوارزمية ببيانات‬ ‫العائد الشهري لعام ‪2018‬‬ ‫وتوقعت الخوارزمية العائد‬ ‫الشهري المقابل لعام ‪.2022‬‬ ‫‪ّ兎‬‬ ‫‪ّ兏‬‬ ‫غ الموجه‬ ‫التعلم ي‬ ‫(‪)Unsupervised learning‬‬ ‫‪ُ ّ兎‬‬ ‫‪ّ兏‬‬ ‫ف‬ ‫كب ة من‬ ‫غ الموجه‪ ،‬توجد لديك ميات ي‬ ‫ي التعلم ي‬ ‫ّ‬ ‫غ مسماة و‪䐧‬ل يمكن إجراء تنبؤ أو تحليل انحدار‬‫ُ‬ ‫البيانات ي‬ ‫ف‬ ‫غ ‬‫لها‪.‬ومع ذلك يمكنك العثور ع‪䑉‬ل أنماط ي البيانات ي‬ ‫المهيكلة من خ‪䐧‬لل المراقبة والتجميع‪.‬تستخدم ش‪㌱‬س ات‬ ‫‪ّ兎‬‬ ‫‪ّ兏‬‬ ‫الموجه لتصنيف‬ ‫غ ‬ ‫الك ى نماذج التعلم ي‬ ‫البيع بالتجزئة ب‬ ‫يف‬ ‫لتحس ‬ ‫ال يفضلونها وذلك‬ ‫ت‬ ‫المش يات ت‬ ‫عم‪䐧‬لئها حسب‬ ‫ي‬ ‫حم‪䐧‬لت التسويق والمبيعات‪.‬‬ ‫‪ّ兏‬‬ ‫التعلم التعزيزي (‪)Reinforcement learning‬‬ ‫‪ّ兏‬‬ ‫ف‬ ‫ي التعلم التعزيزي‪䐧 ،‬ل يتم إعطاء الخوارزمية بيانات‬ ‫ا‪䐥‬لدخال‪ ،‬ولكن يتفاعل الوسيط (برنامج جهاز الحاسب)‬ ‫مع البيئة لتحديد بيانات ا‪䐥‬لدخال المناسبة‪.‬يحتاج‬ ‫الوسيط للوصول إ‪䑉‬ل الحالة النهائية أو الرابحة ويتم ذلك‬ ‫من خ‪䐧‬لل إجراء سلسلة من الحلقات المستمرة للحصول‬ ‫ُ‬ ‫الصغ ة أو العقوبات‪ ،‬وتعد لعبة الشطرنج‬‫ي‬ ‫ع‪䑉‬ل المكافآت‬ ‫مثال ع‪䑉‬ل هذا النوع من الخوارزميات‪.‬‬ ‫‪68‬‬  ‫ف‬ ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع‬ ‫ي‬ ‫أخ‪䐧‬لقيات البيانات ي الذ اء‬ ‫أخ‪䐧‬لقيات البيانات دراسة مخصصة للوائح ا‪䐣‬لخ‪䐧‬لقية المتعلقة‬ ‫‪ّ兏‬‬ ‫ال‪㌱‬س ات والحكومات‪ُ.‬يعد هذا‬ ‫باستخدام البيانات من قبل ش‬ ‫ً‬ ‫ف الوقت الحا‪䑉‬ل ً‬ ‫مهما ‪䐣‬لن ل جزء من الحياة تقريبا يتأثر‬ ‫ي‬ ‫ي‬ ‫بالخوارزميات الذكية المدفوعة باسته‪䐧‬لك البيانات‪.‬تزداد‬ ‫الحاجة إ‪䑉‬ل وجود لوائح قانونية وأخ‪䐧‬لقية معيارية لجميع‬ ‫ال لديها إمكانية الوصول إ‪䑉‬ل البيانات؛ لحماية الناس‬‫ت‬ ‫ا‪䐣‬لطراف ي‬ ‫من ا‪䐧‬لستغ‪䐧‬لل‪.‬‬ ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع‪:‬‬ ‫ف‬ ‫ي‬ ‫غ الجيدة ي الذ اء‬ ‫أمثلة ع‪䑉‬ل أخ‪䐧‬لقيات البيانات ي‬ ‫ـا‪㥊‬ع التعــرف عــ‪䑉‬ل ا‪䐣‬لنمــاط المجتمعيــة الـ ت يـ تســبب عــدم‬ ‫يمكــن لتقنيــات الــذ اء ا‪䐧‬لصطنـ ي‬ ‫يف‬ ‫يف‬ ‫والتمي ‬ ‫التح ‬ ‫المســاواة والتهميــش والعن‪㔱‬صيــة تجــاه مجموعــة مــن ا‪䐣‬لف ـراد‪.‬‬ ‫ُ‬ ‫ـا‪㥊‬ع‪ ،‬فهنــاك‬ ‫إذا انــت معظــم القـرارات تعتمــد عــ‪䑉‬ل نتائــج أنشــئت بواســطة الــذ اء ا‪䐧‬لصطنـ ي‬ ‫لبــس حــول الطــرف الــذي يتحمــل مســؤولية الق ـرار‪ :‬الشــخص الــذي برمــج نمــوذج الــذ اء‬ ‫مسؤولية القرار‬ ‫ـا‪㥊‬ع أم ا‪䐢‬للــة‪.‬‬ ‫ا‪䐧‬لصطنـ ي‬ ‫ف‬ ‫ـا‪㥊‬ع ي بعــض ا‪䐣‬لحيــان بعــض التحـ ي فـ ات‬ ‫ش‬ ‫قــد يضيــف م‪㌱‬سفــو نمــوذج الــذ اء ا‪䐧‬لصطنـ ي‬ ‫ا‪䐧‬لجتماعيــة الخاصــة بهــم إ‪䑉‬ل النمــوذج الــذي يعملــون عــ‪䑉‬ل تدريبــه‪ ،‬ممــا قــد يــؤدي إ‪䑉‬ل‬ ‫الم رة‬ ‫غ ب‬‫النتائج ي‬ ‫مشــك‪䐧‬لت يصعــب تحد يــد مصدرهــا‪.‬‬ ‫ـا‪㥊‬ع إ‪䑉‬ل الكثـ يـ مــن البيانــات الـ ت يـ يقدمهــا ا‪䐣‬لشــخاص عــن‬ ‫تحتــاج تقنيــات الــذ اء ا‪䐧‬لصطنـ ي‬ ‫ف‬ ‫انتهاك الخصوصية‬ ‫حياتهــم الخاصــة دون موافقتهــم ي بعــض ا‪䐣‬لحيــان‪.‬‬ ‫مــع اســتخدام ا‪䐣‬لتمتــة بشــكل مفــرط‪ ،‬لــم يعــد هنــاك تفاعــل بـ ي ف‬ ‫ـ ا‪䐣‬لف ـراد بشــكل اف ممــا‬ ‫العزلة ا‪䐧‬لجتماعية‬ ‫يــؤدي إ‪䑉‬ل الشــعور بالوحــدة أو العزلــة ا‪䐧‬لجتماعيــة‪.‬‬ ‫ـا‪㥊‬ع بشــكل صحيــح‪ ،‬واســتخدم ا‪䐣‬لف ـراد قراراتــه دون‬ ‫ُ‬ ‫إذا لــم يصمــم نمــوذج الــذ اء ا‪䐧‬لصطنـ ي‬ ‫غ الموثوقة‬ ‫النتائج ي‬ ‫تفكـ يـ ‪ ،‬فقــد يــؤدي ذلــك إ‪䑉‬ل نتائــج خطـ يـ ة‪.‬‬ ‫‪69‬‬  ‫الم تبة ع‪䑉‬ل استخدام الذ اء ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع ف ش‬ ‫ال ات والمجتمع‬ ‫ا‪䐢‬لثار ت‬ ‫ي ي‬ ‫ف‬ ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع ي وظائفها اليومية‪ ،‬وستظهر بعض التوجهات‬ ‫ف‬ ‫ست ْق ِد ُم ش‬ ‫ال‪㌱‬س ات والحكومات ي المستقبل القريب ع‪䑉‬ل تطبيق الذ اء‬ ‫ُ‬ ‫ف‬ ‫ي‬ ‫ً‬ ‫ً‬ ‫ً‬ ‫تقريبا‪ ،‬مما‬ ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع ي ل مكان‬ ‫أك تحديدا سيتم تطبيق أنظمة الذ اء‬ ‫جديدا ف الوقت المناسب‪.‬وبشكل ث‬ ‫ً‬ ‫مقياسا‬ ‫وال ستصبح‬ ‫ت‬ ‫ي‬ ‫ُ‬ ‫ي‬ ‫ي‬ ‫الب‪㌱‬سي عن فهمها‪،‬‬‫ح ا‪䐢‬لن يعجز العقل ش‬ ‫ال تنتج ت‬ ‫ت‬ ‫أك ‪.‬إن مية‬ ‫ت‬ ‫البيانات ي‬ ‫ً‬ ‫يسمح ل‪䐣‬لفراد باتخاذ قرارات واضحة وإس اتيجية بشكل ب‬ ‫ش‬ ‫توف التوضيح وا‪䐥‬لرشاد‪.‬وستوجد أيضا حو مة عامة للبيانات‪ ،‬من خ‪䐧‬للها؛ ستتواصل ال‪㌱‬س ات‬‫ولذلك ستكون هذه ا‪䐣‬لنظمة قادرة ع‪䑉‬ل ي‬ ‫ً‬ ‫ف‬ ‫والحكومات عن طريق البيانات بمجموعة موحدة من القواعد ي وقت قريب‪.‬ستكون جميع ا‪䐣‬لنظمة تقريبا قادرة ع‪䑉‬ل التعرف والعمل‬ ‫مش ك ودون شإ‪㌱‬ساف من قبل أي فرد‪.‬‬‫مع بعضها البعض بشكل مستقل ضمن إطار عمل ت‬ ‫ف‬ ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع‬ ‫ي‬ ‫الوظائف ي الذ اء‬ ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع ‪ ،‬منها‪:‬‬ ‫ال أحدثها الذ اء‬ ‫ت‬ ‫ي‬ ‫هناك العديد من الوظائف الجديدة ي‬ ‫ومهند عمليات‬ ‫ي‬ ‫ا‪䐢‬ل‪䑉‬ل‬ ‫ي‬ ‫ومهند التعلم‬ ‫ي‬ ‫ومهند البيانات‬ ‫ي‬ ‫علماء البيانات‬ ‫ال مجيات‬ ‫ا‪䐢‬ل‪䑉‬ل وسيحتاج مهندسو ب‬ ‫‪.‬‬ ‫ي‬ ‫ومهند عمليات التعلم‬ ‫ي‬ ‫البيانات‬ ‫وخ اء المجال التقليديون إ‪䑉‬ل تعزيز معارفهم ومهاراتهم‪،‬‬‫وا‪䐥‬لحصائيون والمحللون ب‬ ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع الجديدة ف ي عملهم ‪.‬‬ ‫ي‬ ‫ليتمكنوا من استيعاب متطلبات الذ اء‬ ‫ف‬ ‫مع المزيد من التقدم ي هذا المجال‪ ،‬ستظهر المزيد من الوظائف أو التخصصات‬ ‫الجديدة وتصبح شائعة‪.‬‬ ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع‪:‬‬ ‫ف‬ ‫ي‬ ‫أمثلة ع‪䑉‬ل الوظائف ي الذ اء‬ ‫‪ّ兏‬‬ ‫آ‪䑉‬ل‪.‬‬ ‫يحول متطلبات العمل إ‪䑉‬ل حلول تعلم ي‬ ‫عالم بيانات‬ ‫ِ‬ ‫‪ّ兏‬‬ ‫وي ِع ّد بيانات نموذج تعلم ا‪䐢‬للة‪.‬‬ ‫يستخرج البيانات ُ‬ ‫مهندس بيانات‬ ‫‪ّ兏‬‬ ‫تعلم ا‪䐢‬للة ش‬ ‫وي‪㌱‬سف عليه ويدربه‪.‬‬ ‫يصمم نموذج‬ ‫ا‪䐢‬ل‪䑉‬ل‬ ‫مهندس التعلم ي‬ ‫يقــوم ببنــاء قنــوات ا‪䐧‬لتصــال التقنيــة لجمــع‬ ‫المعلومــات مــن أنظمــة المصــادر المختلفــة ويتابــع‬ ‫مهندس عمليات‬ ‫ـد البيانــات‬ ‫ف‬ ‫سـ يـ العمــل بـ يـ علمــاء البيانــات ومهنـ ي‬ ‫البيانات‬ ‫ا‪䐢‬ل‪䑉‬ل ‪.‬‬ ‫ي‬ ‫ـد التعلــم‬‫ومهنـ ي‬ ‫‪ّ兏‬‬ ‫ً‬ ‫‪ّ兏‬‬ ‫ُيعــد مســؤو‪ ً䭫‬عــن الدعــم الفـ ف يـ وصيانــة نمــاذج تعلــم‬ ‫مهندس عمليات التعلم‬ ‫ا‪䐢‬للــة‪.‬‬ ‫ا‪䐢‬ل‪䑉‬ل‬ ‫ي‬ ‫‪70‬‬  ‫ف‬ ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع ي الحياة‬ ‫ي‬ ‫تطبيقات الذ اء‬ ‫التجزئة‬ ‫يتوقع احتياجات العم‪䐧‬لء بواسطة الخوارزميات من‬ ‫خ‪䐧‬لل سيناريوهات التسوق المختلفة‪.‬‬ ‫المدن‬ ‫التصنيع‬ ‫ُيقلل من تكاليف الطاقة‬ ‫ُيحسن كفاءة ا‪䐥‬لنتاج والقدرة‬ ‫ف‬ ‫والمواص‪䐧‬لت ي المدن الذكية‬ ‫التصنيعية ل‪䐢‬ل‪䐧‬لت الذاتية‬ ‫يف‬ ‫المواطن ‪.‬‬ ‫ويناسب ذلك احتياجات‬ ‫والذكية‪.‬‬ ‫النقل‬ ‫الطب‬ ‫يبدأ استخدام المركبات أو‬ ‫الط للمريض‬ ‫ُ‬ ‫يحسن التشخيص ب ي‬ ‫القطارات ذاتية القيادة‪.‬‬ ‫ويطور ا‪䐣‬لدوية الشخصية‪.‬‬ ‫الخدمات الم‪㔱‬صفية‬ ‫‪ّ児‬‬ ‫ُيحلل الدخل وا‪䐥‬لنفاق ويقدم توصيات ل‪䐥‬لدخار‬ ‫أو ا‪䐧‬لستثمارات‪.‬‬ ‫ف‬ ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع‬ ‫ي‬ ‫التطورات المستقبلية ي مجال الذ اء‬ ‫تغ ت‬ ‫الما ‪ ،‬عندما تم بناء ا‪䐢‬ل‪䐧‬لت "الذكية" ا‪䐣‬لو‪䑉‬ل‪.‬منذ ذلك ي ف‬ ‫الح ‪ ،‬ي‬ ‫ف‬ ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع متواجد منذ الخمسينات من القرن‬ ‫مفهوم الذ اء‬ ‫ي‬ ‫ي‬ ‫ف‬ ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع‬ ‫ً‬ ‫ً‬ ‫المتنا‪䕊‬م باستمرار‪.‬تقريبا ل مجال نعرفه اليوم قد تأثر أو سيتأثر قريبا بتطور الذ اء‬ ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع‬ ‫كث ة ي مجال الذ اء‬ ‫أشياء ي‬ ‫ي‬ ‫ي‬ ‫ي‬ ‫ً‬ ‫فمث‪:ً䭫‬‬ ‫> مجال المعدات والمكونات التقنية‪:‬‬ ‫ً‬ ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع‪ ،‬يوجد‬ ‫ي‬ ‫بد‪ ً䭫‬من استخدام وحدات المعالجة المركزية (‪ )Central Processing Units CPU‬لمعالجة بيانات نماذج الذ اء‬ ‫ً‬ ‫خصيصا‬ ‫ال تم إنشاؤها‬ ‫ت‬ ‫ف‬ ‫ا‪䐢‬لن جيل جديد من المعالجات تس‪䕊‬م وحدات المعالجة العصبية (‪ )Neural Processing Units NPU‬ي‬ ‫‪䐥‬لجراء حسابات للشبكات العصبية‪.‬يمكن أن تكون وحدات المعالجة العصبية أ‪㌱‬سع ‪ 25‬مرة من وحدات المعالجة المركزية ي تطبيقات‬ ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع‪.‬‬ ‫ي‬ ‫الذ اء‬ ‫> مجال ا‪䐣‬لنظمة المستقلة‪:‬‬ ‫ال تتطلب الكشف ال‪㌱‬سي ــع عن ا‪䐣‬لشياء وحدات‬ ‫ت‬ ‫ف‬ ‫التعاو والروبوتات المحلية ي‬ ‫ي‬ ‫تستخدم المركبات ذاتية القيادة ومساعدات ا‪䐥‬لنتاج‬ ‫بكث من وحدات المعالجة المركزية‬ ‫تعت أ‪㌱‬سع ي‬ ‫ال ب‬ ‫ت‬ ‫المعالجة العصبية للعمل ع‪䑉‬ل نماذج التنبؤ مثل الشبكات العصبية العميقة ي‬ ‫التقليدية‪.‬‬ ‫> مجال الصحة والبيولوجيا‪:‬‬ ‫ف‬ ‫ُ‬ ‫الف وس والمشاكل البيولوجية ا‪䐣‬لخرى مثل اكتشاف كيفية‬ ‫تستخدم الشبكات العصبية العميقة ي مجال اكتشاف ا‪䐣‬لدوية‪ ،‬التنبؤ بانتشار ي‬ ‫تنث ال وتينات ث‬ ‫وأك ‪.‬‬ ‫عمل أجزاء معينة من الدماغ‪ ،‬كيف تتفاعل الجينات مع بعضها البعض‪ ،‬وكيف ف ي ب‬ ‫ف‬ ‫ت‬ ‫ً‬ ‫تغي ات جذرية ي الحياة اليومية والمجتمع بشكل عام‬ ‫ال ستحدث ي‬ ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع ي‬ ‫ي‬ ‫تقريبا من استخدام عمليات الذ اء‬ ‫سيتمكن ل جهاز‬ ‫ف ي السنوات القادمة‪.‬‬ ‫‪71‬‬  ‫لنطبق ً‬ ‫معا‬ ‫تدريب ‪1‬‬ ‫ت ف‬ ‫ُ‬ ‫و ‪ www.amazon.com :‬وابحث عن لوحة مفاتيح مناسبة ثم راجع‬ ‫زر الموقع ا‪䐥‬للك ي‬ ‫المنتجات المو‪㕉‬ص بها ش‬ ‫وا ح سبب توصية الموقع لك بهذه المنتجات‪.‬‬ ‫تدريب ‪2‬‬ ‫ت ف‬ ‫ٌ‬ ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع(سدايا)‪www.sdaia.gov.sa :‬‬ ‫ي‬ ‫و للهيئة السعودية للبيانات والذ اء‬ ‫زر الموقع ا‪䐥‬للك ي‬ ‫واكتب بعض ا‪䐣‬لمثلة عن إنجازات الهيئة‪.‬‬ ‫‪72‬‬  ‫تدريب ‪3‬‬ ‫‪ّ兏‬‬ ‫اذكر ا‪䐧‬لخت‪䐧‬لف ي ف‬ ‫ب أنواع تعلم ا‪䐢‬للة الث‪䐧‬لثة‪.‬‬ ‫تدريب ‪4‬‬ ‫ت ُ‬ ‫ً‬ ‫ش‬ ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع؟‬ ‫ي‬ ‫اء‬ ‫الذ‬ ‫بواسطة‬ ‫نشئت‬‫أ‬ ‫ال ‬ ‫ا ح لماذا ‪䐧‬ل يمكنك اتخاذ القرارات بناء ع‪䑉‬ل النتائج ي‬ ‫‪73‬‬  ‫تدريب ‪5‬‬ ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع‪.‬‬ ‫ت‬ ‫ال أنشأها الذ اء‬ ‫ي‬ ‫ارسم خريطة مفاهيمية توضح ع‪䐧‬لقة تعلم ا‪䐢‬للة بالوظائف الجديدة ي‬ ‫تدريب ‪6‬‬ ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع‪.‬‬ ‫ت‬ ‫ال ستستخدم تقنية الذ اء‬ ‫ي‬ ‫ِصف مدينة المستقبل ي‬ ‫‪74‬‬  ‫ف‬ ‫الثا ‪:‬‬ ‫ي‬ ‫الدرس‬ ‫ا‪䐧‬لصطنا‪㥊‬ع‬ ‫ي‬ ‫تطبيقات الذ اء‬ ‫‪ّ兏‬‬ ‫كيفية عمل تعلم ا‪䐢‬للة‬ ‫‪ّ兏‬‬ ‫ف‬ ‫‪ّ兏‬‬ ‫ظهر تعلم ا‪䐢‬للة نتيجة للتقدم ي مجال التعلم العميق‪ ،‬والذي يتم تغذيته بكميات هائلة من البيانات ‪䐧‬لستخراج ا‪䐣‬لنماط والرؤى‪.‬يقوم‬ ‫للب‪㌱‬س ويحولها إ‪䑉‬ل مخرجات محددة بوضوح ف شكل يمكن ش‬ ‫‪ّ兏‬‬ ‫نموذج تعلم ا‪䐢‬للة بأخذ بيانات شديدة التعقيد بالنسبة ش‬ ‫للب‪㌱‬س قراءته‪.‬يتم‬ ‫ي‬ ‫ت‬ ‫تأ مع وصف‬ ‫‪䝊‬ه بيانات ا‪䐥‬لدخال‪ ،‬وعادة ما ي‬‫تحقيق ذلك عن طريق تحديد مجموعة بيانات‪ ،‬وخوارزمية‪ ،‬ودالة‪.‬مجموعة البيانات ي‬ ‫ت‬ ‫ال تمت برمجة جهاز الحاسب ‪䐧‬لتباعها من أجل معالجة مجموعة‬ ‫‪䝊‬ه عبارة عن مجموعة من التعليمات ي‬ ‫(بيانات منظمة)‪.‬الخوارزمية ي‬ ‫يف‬ ‫التعي المستخرج لقيم ا‪䐥‬لدخال من مجموعة البيانات إ‪䑉‬ل مجموعة محددة بوضوح من قيم ا‪䐥‬لخراج أو النتائج‪.‬‬ ‫البيانات‪.‬الدالة ي‬ ‫‪䝊‬ه‬ ‫تطبيقات تعلم ا‪䐢‬للة‬ ‫الكث من تطبيقات تعلم ا‪䐢‬للة ف ي مختلف المجا‪䐧‬لت ومنها‪:‬‬ ‫يوجد ي‬ ‫ف‬ ‫أمثلة لتطبيقات ا‪䐢‬للة ي مجا‪䐧‬لت مختلفة‬ ‫بناء ع‪䑉‬ل ا‪䐣‬لفكار الرئيسة من البيانات المعالجة‪.‬‬ ‫اتخاذ قرارات ت‬ ‫إس اتيجية ً‬ ‫ذ اء ا‪䐣‬لعمال‬ ‫يف‬ ‫المواطن للحصول ع‪䑉‬ل توزي ــع أفضل للموارد وا‪䐣‬لصول‪.‬‬ ‫تحليل أنماط‬ ‫الحكومة‬ ‫الشخ‪㕊‬ص المخصص‪.‬‬ ‫ي‬ ‫التطوير ال‪㌱‬سي ــع ل‪䐣‬لدوية والع‪䐧‬لجات الجديدة وتقدم الطب‬ ‫التقنية الحيوية‬ ‫ف‬ ‫والمد مما يوفر مليارات الريا‪䐧‬لت ل عام‪.‬‬ ‫يف‬ ‫ف‬ ‫ي‬ ‫الصنا‪㥊‬ع‬ ‫ي‬ ‫القطاع ‬ ‫خفض تكاليف استخدام الطاقة ي ‬ ‫الطاقة‬ ‫سيارات ذاتية القيادة لحل مشكلة ا‪䐧‬لزدحام المروري ف ي المدن الذكية‪.‬‬ ‫النقل‬ ‫يف‬ ‫المحتمل ‪.‬‬ ‫ا‪䐥‬لع‪䐧‬لن المخصص والذي من خ‪䐧‬لله ُيمكن ش‬ ‫لل‪㌱‬س ات الوصول إ‪䑉‬ل العم‪䐧‬لء‬ ‫ا‪䐥‬لع‪䐧‬لن‬ ‫‪75‬‬  ‫إنشاء نموذج تعلم ا‪䐢‬للة‬ ‫ّ‬ ‫ف هذا ش‬ ‫الم‪㌱‬سوع‪ ،‬ستتعرف ث‬ ‫أك ع‪䑉‬ل تعلم ا‪䐢‬للة من خ‪䐧‬لل تدريب جهاز الحاسب الخاص بك ع‪䑉‬ل أداء مهام معقدة وذلك باستخدام‬ ‫ي‬ ‫‪ّ兏‬‬ ‫منصة تعلم ا‪䐢‬للة ل‪䐣‬لطفال (‪.)Machine Learning for Kids‬حيث سيتم تدريب جهاز الحاسب للتعرف ع‪䑉‬ل الصور‪ ،‬أو النصوص‪ ،‬أو‬ ‫ت‬ ‫وال تعتمد ع‪䑉‬ل الشبكة العنكبوتية بالكامل و‪䐧‬ل تتطلب أي تثبيت أو إعداد معقد ‪䐧‬لستخدامها‪.‬‬ ‫ا‪䐣‬لرقام‪ ،‬أو ا‪䐣‬لصوات‪ ،‬ي‬ ‫ولتدريب جهاز الحاسب ع‪䑉‬ل أداء مهمة معقدة‪ ،‬ستجمع عدد من ا‪䐣‬لمثلة المنجزة لتلك المهمة المراد أداءها‪.‬وسيتعلم جهاز الحاسب‬ ‫كيفية القيام بهذه المهمة ً‬ ‫بناء ع‪䑉‬ل ا‪䐣‬لمثلة المنجزة المقدمة له‪.‬‬ ‫لتغي لغة المنصة‪.‬‬ ‫ي‬ ‫‪ّ兏‬‬ ‫مراحل ش‬ ‫م وع تعلم ا‪䐢‬للة‬ ‫لكل ش‬ ‫م‪㌱‬سوع ث‪䐧‬لث مراحل رئيسة‪:‬‬ ‫‪.1‬تدريب النموذج‪:‬‬ ‫جمع أمثلة ل‪䐣‬لشياء المراد من جهاز الحاسب‬ ‫التعرف عليها‪.‬‬ ‫‪.2‬اختبار النموذج‪:‬‬ ‫استخدام ا‪䐣‬لمثلة لتدريب جهاز الحاسب ع‪䑉‬ل‬ ‫التعرف عليها‪.‬‬ ‫‪.3‬إنشاء لعبة ف ي سكراتش (‪:)Scratch‬‬ ‫تستخدم قدرة جهاز الحاسب للتعرف ع‪䑉‬ل‬ ‫ا‪䐣‬لمثلة‪.‬‬ ‫‪76‬‬  ‫ف‬ ‫ف‬ ‫ي هذا الدرس سوف تستخدم المنصة ي الموقع‪h琀琀ps://machinelearningforkids.co.uk :‬‬ ‫‪ّ児‬‬ ‫‪ّ兏‬‬ ‫ستدرب جهاز الحاسب ليتعرف ع‪䑉‬ل ث‪䐧‬لثة أنواع مختلفة من المركبات‬ ‫‪䐥‬لنشاء نموذج تعلم ا‪䐢‬للة‪.‬‬ ‫ستع‪㝊‬ط جهاز الحاسب صورة للمركبة وسيصنفها‪.‬‬ ‫ي‬ ‫والسفن)‪،‬‬ ‫(السيارات‪ ،‬والطائرات‪،‬‬ ‫لتدريب نموذجك‪ ،‬ستحتاج إ‪䑉‬ل صور ‪䐣‬لنواع مختلفة من المركبات‪.‬يمكنك العثور عليها ع‪䑉‬ل الموقع‬ ‫و ‪.h琀琀ps://www.dteensnet.com/index-ML.html :‬‬ ‫ت ف‬ ‫ا‪䐥‬للك ي‬ ‫‪77‬‬  ‫إنشاء ش‬ ‫الم وع‬ ‫‪ّ兏‬‬ ‫ً‬ ‫م‪㌱‬سوع جديد ف ي منصة تعلم ا‪䐢‬للة ل‪䐣‬لطفال‪.‬‬ ‫أو‪ ً䭫‬إنشاء ش‬ ‫‪䐥‬لنشاء نموذج تعلم ا‪䐢‬للة‪ ،‬عليك‬ ‫‪ّ兏‬‬ ‫‪䐥‬لنشاء ش‬ ‫م وع تعلم ا‪䐢‬للة‪:‬‬ ‫و ‪ www.machinelearningforkids.co.uk :‬واضغط ع‪䑉‬ل ‪( Get started‬بدء ا‪䐧‬لستخدام)‪1.‬‬ ‫ت ف‬ ‫> افتح الموقع ا‪䐥‬للك ي‬ ‫ا‪䐢‬ل‪䑉‬ل دون استخدام حساب‪.‬‬ ‫> اضغط ع‪䑉‬ل ‪( Try it now‬جرب ا‪䐢‬لن)‪ 2 ،‬للعمل ع‪䑉‬ل التعلم ي‬ ‫> اضغط ع‪䑉‬ل ‪( Add a new project‬إضافة ش‬ ‫م‪㌱‬سوع جديد)‪3.‬‬ ‫ت‬ ‫وال سيتعرف عليها‬ ‫ت‬ ‫ش‬ ‫> اكتب اسم الم‪㌱‬سوع ‪( Transporta琀椀on‬المواص‪䐧‬لت) ‪ ، 4‬ثم اخ نوع البيانات ‪( images‬صور) ي‬ ‫جهاز الحاسب‪5.‬‬ ‫‪6‬‬ ‫> اضغط ع‪䑉‬ل ‪( Create‬إنشاء)‪.‬‬ ‫‪7‬‬ ‫> ش‬ ‫م‪㌱‬سوعك جاهز‪ ،‬بإمكانك البدء باستخدامه‪.‬‬ ‫‪1‬‬ ‫العمل ع‪䑉‬ل تعلم ا‪䐢‬للة دون‬ ‫تسجيل حسابك باختيارك‪،‬‬ ‫ً‬ ‫مضطرا للتسجيل أو‬ ‫ولن تكون‬ ‫إنشاء حساب ‪䐧‬لستخدام تعلم‬ ‫ا‪䐢‬للة‪ ،‬ولكن إذا قمت بتسجيل‬ ‫حسابك‪ ،‬فإنه يفتح لك بعض‬ ‫م ات ا‪䐣‬لداة مثل‪ :‬العمل ع‪䑉‬ل‬ ‫يف‬ ‫م‪㌱‬سوع مع حفظ‬ ‫أك من ش‬‫ث‬ ‫م‪㌱‬سوعك ي‪䍊‬ك تكمل العمل عليه‬ ‫ش‬ ‫ً‬ ‫‪䐧‬لحقا مع إمكانية العمل ع‪䑉‬ل‬ ‫ف‬ ‫ش‬ ‫م‪㌱‬سوعك ي أي وقت وأي‬ ‫مكان‪.‬‬ ‫تواصل مع معلمك للحصول‬ ‫ع‪䑉‬ل حسابك الخاص بك‪.‬‬ ‫‪2‬‬ ‫‪78‬‬  ‫‪3‬‬ ‫‪4‬‬ ‫يمكنك تعليم جهاز‬ ‫ً‬ ‫الحاسب أنواعا مختلفة‬ ‫من ا‪䐣‬لشياء للتعرف‬ ‫‪5‬‬ ‫عليها (نصوص‪ ،‬صور‪،‬‬ ‫أرقام‪ ،‬أصوات)‪.‬‬ ‫‪6‬‬ ‫‪7‬‬ ‫لحذف‬ ‫ش‬ ‫م‪㌱‬سوعك‪.‬‬ ‫‪79‬‬  ‫‪.1‬تدريب النموذج‬ ‫لبدء تدريب النموذج الخاص بك‪ ،‬تحتاج إ‪䑉‬ل إضافة الصور‪.‬استخدم التسميات لتنظيم الصور‪.‬التسمية (‪ )Label‬عبارة عن مجمع‬ ‫تدريب‪ ،‬حيث يستخدم النظام الصور الموجودة فيه لتدريب جهاز الحاسب‪.‬‬ ‫إضافة تسمية‪:‬‬ ‫‪1‬‬ ‫> اضغط ع‪䑉‬ل ‪( Train‬تدريب)‪.‬‬ ‫‪2‬‬ ‫> اضغط ع‪䑉‬ل ‪( Add new label‬إضافة تسمية جديدة)‪.‬‬ ‫‪3‬‬ ‫> اكتب اسم المجموعة ‪( cars‬سيارات)‪.‬‬ ‫التسميات تكون‬ ‫‪4‬‬ ‫> اضغط ع‪䑉‬ل ‪( Add‬إضافة)‪.‬‬ ‫يف‬ ‫ا‪䐥‬لنجل ية ‪-‬‬ ‫باللغة‬ ‫‪5‬‬ ‫> التسمية الخاصة بك جاهزة‪.‬‬ ‫حيث إن التطبيق‬ ‫> اتبع نفس الخطوات ‪䐥‬لنشاء التسميات ‪ُ ships‬‬ ‫(سفن)‬ ‫‪䐧‬ل يدعم التسميات‬ ‫باللغة العربية‬ ‫و‪( planes‬طائرات)‪6.‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪2‬‬ ‫‪3‬‬ ‫‪4‬‬ ‫‪80‬‬  5 6 81  ‫إضافة الصور‬ ‫أنت ا‪䐢‬لن جاهز ‪䐥‬لضافة الصور لتدريب نموذجك‪.‬‬ ‫‪䐥‬لضافة صور ف ي أحد التسميات‪:‬‬ ‫و ‪1.www.dteensnet.com/index-ML.html :‬‬ ‫ت ف‬ ‫> افتح الموقع ا‪䐥‬للك ي‬ ‫> ت‬ ‫اخ الصور من فئة ‪( Cars‬السيارات)‪2.‬‬ ‫‪3‬‬ ‫> اضغط بزر الفأرة ا‪䐣‬ليمن ع‪䑉‬ل الصورة ت‬ ‫واخ ‪( Copy image link‬نسخ عنوان الصورة)‪.‬‬ ‫‪4‬‬ ‫> اضغط ع‪䑉‬ل ‪. www‬‬ ‫‪6‬‬ ‫ثم اضغط ع‪䑉‬ل ‪( Add‬إضافة)‪.‬‬ ‫‪5‬‬ ‫> ألصق الرابط‪،‬‬ ‫> تمت إضافة الصورة إ‪䑉‬ل التسمية‪.‬‬ ‫‪7‬‬ ‫ت‬ ‫> اتبع نفس الخطوات ‪䐥‬لضافة با الصور ا‪䑉‬ل التسميات ا‪䐣‬لخرى‪8.‬‬ ‫ي‬ ‫‪9‬‬ ‫الم‪㌱‬سوع) للعودة إ‪䑉‬ل ش‬ ‫م‪㌱‬سوعك من أجل تدريبه‪.‬‬ ‫> اضغط ع‪䑉‬ل ‪( Back to project‬العودة إ‪䑉‬ل ش‬ ‫‪1‬‬ ‫‪2‬‬ ‫‪3‬‬ ‫احفظ صور الطائرات‬ ‫ف‬ ‫والسيارات ي مجلد ع‪䑉‬ل‬ ‫الشخ‪㕊‬ص‬ ‫ي‬ ‫جهاز الحاسب‬ ‫‪䐧‬لستخدامها أثناء برمجة‬ ‫النموذج ف ي سكراتش‪.‬‬ ‫‪5‬‬ ‫‪6‬‬ ‫‪4‬‬ ‫‪82‬‬  ‫‪7‬‬ ‫عدد الصور‬ ‫ت‬ ‫ال أضفتها‪.‬‬ ‫ي‬ ‫يمكنك استخدام صور بصيغة‬ ‫‪ jpg‬و ‪ png‬فقط‪.‬إضافة نوع آخر‬ ‫سيؤدي إ‪䑉‬ل ظهور رسالة خطأ‪.‬‬ ‫‪䐥‬لزالة‬ ‫التسمية‪.‬‬ ‫‪9‬‬ ‫‪8‬‬ ‫ً‬ ‫‪䐥‬لزالة‬ ‫أقل عدد ممكن‬ ‫يمكنك أيضا إضافة الصور عن‬ ‫ف‬ ‫صورة من‬ ‫من الصور تحتاجه‬ ‫طريق سحبها وإف‪䐧‬لتها ي الملصق‬ ‫الملصق‪.‬‬ ‫لتدريب نموذجك‪.‬‬ ‫المقابل‪.‬‬ ‫‪83‬‬  ‫‪.2‬اختبار النموذج‬ ‫ف‬ ‫ا‪䐣‬لخ ة لتدريب نموذجك‪.‬استخدم ا‪䐣‬لمثلة لتدريب جهاز الحاسب ع‪䑉‬ل التعرف ع‪䑉‬ل الصور‬ ‫ي‬ ‫لقد أضفت الصور‪.‬وأنت ا‪䐢‬لن ي الخطوة‬ ‫والتحقق من قدرته ع‪䑉‬ل ذلك‪.‬‬ ‫لتدريب نموذجك‪:‬‬ ‫‪1‬‬ ‫واخت )‪.‬‬ ‫ب‬ ‫> اضغط ع‪䑉‬ل ‪( Learn & Test‬تعلم‬ ‫يتم حفظ‬ ‫م وعك‬ ‫ش‬ ‫> اضغط ع‪䑉‬ل ‪( Train new machine learning model‬تدريب نموذج جديد‬ ‫‪ّ兏‬‬ ‫ً‬ ‫تلقائيا‪.‬‬ ‫لتعلم ا‪䐢‬للة)‪ 2 ،‬وانتظر‪.‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪2‬‬ ‫‪84‬‬  ‫نموذجك مدرب وجاهز ل‪䐧‬لختبار‪䐧.‬لختبار النموذج الخاص بك‪ ،‬يمكنك إعطائه ً‬ ‫صورا وعليه تصنيفها‪.‬ستعرض رسالة توضح فئة السيارة‬ ‫ونسبة الثقة ف ي تخمينها‪.‬‬ ‫تمثل النسبة المئوية للثقة مدى ثقة الخوارزمية ف ي تصنيف الصورة الجديدة‪ ،‬وتتأثر هذه النسبة بطريقة تدريب النموذج‪.‬‬ ‫أك عدد ممكن من الصور‪ ،‬بهذه الطريقة يمكن للخوارزمية التعرف ع‪䑉‬ل‬ ‫ولتدريب النموذج الخاص بك بشكل صحيح‪ ،‬عليك أن تقدم له ب‬ ‫أك دقة ف ي التعرف ع‪䑉‬ل صورة جديدة‪.‬‬ ‫ستدرب الخوارزمية بشكل أفضل وستكون النتيجة ث‬ ‫ُ‬ ‫ف‬ ‫ا‪䐣‬لنماط ي البيانات التدريبية‪.‬نتيجة لذلك‪،‬‬ ‫‪䐧‬لختبار النموذج الخاص بك‪:‬‬ ‫و ‪www.dteensnet.com/index-ML.html :‬‬‫ت ف‬ ‫> حدد صورة من الموقع ا‪䐧‬للك ي‬ ‫وانسخ الرابط الخاص بها‪1.‬‬ ‫‪3‬‬ ‫(اخت باستخدام ‪.)www‬‬ ‫ب‬ ‫واضغط ع‪䑉‬ل ‪Test with www‬‬ ‫‪2‬‬ ‫> ألصق الرابط‪،‬‬ ‫‪4‬‬ ‫> نتيجة ا‪䐧‬لختبار‪.‬‬ ‫قد ‪䐧‬ل تحصل ع‪䑉‬ل نسبة ثقة عالية‬ ‫من أول تدريب للنموذج‪ ،‬لذا عليك‬ ‫ً‬ ‫ف‬ ‫ي هذه الحالة أن تضيف مزيدا من‬ ‫الصور وإعادة تدريب نموذجك‬ ‫ح تحصل ع‪䑉‬ل نسبة ثقة عالية‬ ‫ت‬ ‫‪1‬‬ ‫‪䐧‬لختبار النموذج‬ ‫‪3‬‬ ‫الخاص بك‪ ،‬استخدم‬ ‫‪2‬‬ ‫صور مختلفة عن‬ ‫ال استخدمتها‬ ‫ت‬ ‫تلك ف ي‬ ‫‪4‬‬ ‫ي التدريب‪.‬‬ ‫اضغط ع‪䑉‬ل ‪Delete this model‬‬ ‫(حذف هذا النموذج) لحذف نموذج‬ ‫‪ّ兏‬‬ ‫تدريب تعلم ا‪䐢‬للة‪.‬‬ ‫‪85‬‬  ‫لنطبق ً‬ ‫معا‬ ‫تدريب ‪1‬‬ ‫‪ّ兏‬‬ ‫ِصف ث‪䐧‬لثة تطبيقات مختلفة حيث يمكن استخدام تعلم ا‪䐢‬للة‪.‬‬ ‫تدريب ‪2‬‬ ‫‪ّ兏‬‬ ‫ي ف‬ ‫صف طريقة أو ث‬ ‫لتحس دقة نموذج تعلم ا‪䐢‬للة‪.‬‬ ‫أك ‬ ‫ِ‬ ‫تدريب ‪3‬‬ ‫‪ّ兏‬‬ ‫أضف تسمية ‪( Train‬قطار) جديدة ف ي نموذج تعلم ا‪䐢‬للة الخاص بك‪.‬‬ ‫> ابحث ع‪䑉‬ل الشبكة العنكبوتية عن صور قطار‪.‬‬ ‫> أضف الصور ف ي تسمية ‪( Train‬قطار)‪.‬‬ ‫> درب نموذجك ع‪䑉‬ل التعرف ع‪䑉‬ل صور القطارات‪.‬‬ ‫اخت نموذجك‪.‬‬ ‫> ب‬ ‫‪86‬‬