ثاني ثانوي - الوحدة الأولى - علم البيانات PDF

‫الوحدة اﻷو ‪ :‬علم البيانات‬ ‫الدرس اﻷول‪ :‬البيانات واﳌعلومات و اﳌعرفة‬ ‫عدة مجاﻻت و عمل ع تحل ل الب انات ﻻستخراج معلومات ذات مغزى تؤدي إ‬ ‫علم جمع ب‬ ‫معرفة محددة‪.‬‬...

‫الوحدة اﻷو ‪ :‬علم البيانات‬ ‫الدرس اﻷول‪ :‬البيانات واﳌعلومات و اﳌعرفة‬ ‫عدة مجاﻻت و عمل ع تحل ل الب انات ﻻستخراج معلومات ذات مغزى تؤدي إ‬ ‫علم جمع ب‬ ‫معرفة محددة‪.‬‬ ‫مجاﻻت ع س ل المثال‪ :‬علوم الحاسب واﻹحصاء وال اض ات‬ ‫‪ ‬‬ ‫ا بأي‬ ‫و مجموعة من ا قائق أو ال لمات أو اﻷرقام أو ح وصف ﻷشياء لم يتم تحليل ا أو معا‬ ‫ش ل من اﻷش ال‪،‬‬ ‫‪‬‬ ‫و س أيضا البيانات اﻷولية‪ ،‬حيث ع لمة أولية أ ا غ معا ة‪.‬‬ ‫البيانات اﳌعا ة ال ل ا مع سياق محدد ومفيد‪،‬‬ ‫ب نما س إجراء ذه اﳌعا ة‪ :‬معا ة البيانات‪.‬‬ ‫‪ ‬‬ ‫‪‬‬ ‫اﳌعلومات يجب أن تحمل مع منطقيا‪.‬‬ ‫البيانات ل س ل ا مع بصور ا ا قيقية‪،‬‬ ‫‪.1‬‬ ‫اﳌعلومات بيانات تمت معا ا‪.‬‬ ‫البيانات لمات وأرقام غ معا ة ‪،‬‬ ‫‪.2‬‬ ‫اﳌعلومات منتج ا ي‪.‬‬ ‫البيانات اﳌادة اﻷولية‪،‬‬ ‫‪.3‬‬ ‫اﳌعلومات أك تحديدا‪.‬‬ ‫البيانات أك عمومية‪،‬‬ ‫‪.4‬‬ ‫اﳌعلومات مخرجات‪.‬‬ ‫البيانات ستخدم كمدخﻼت النظام ا اسب‬ ‫‪.5‬‬ ‫ت تج اﳌعرفة من معا ة اﳌعلومات وف م ا و ؤدي ذلك إ‬ ‫است تاجات وقرارات مختلفة‪.‬‬ ‫‪ ‬‬ ‫‪‬‬ ‫‪ .1‬البيانات ال تمت معا ا لتصبح ذات سياق مف وم‪،‬‬ ‫‪ ‬است تاج من اﳌعلومات ساعد اتخاذ القرارات‪.‬‬ ‫‪ .2‬وحد ا ﻻ تكفي للتوصل إ اﻻست تاجات أو القرارات حول مسألة معينة‪،‬‬ ‫‪‬القدرة ع إجراء ت بؤات واتخاذ قرارات‪.‬‬ ‫‪ .3‬يتم ا صول عل ا عند تحليل نفس البيانات‪،‬‬ ‫‪‬الناتجة تختلف باختﻼف العالم أو الباحث الذي يدرس اﳌعلومات‪.‬‬ ‫‪2‬‬ ‫الصفحة‬ ‫ع مع‬  ‫مثال‬ ‫‪‬‬ ‫يمكن أن تتخذ البيانات أش اﻻ مختلفة‪،‬‬ ‫‪ .1‬‬ ‫حقائق قابلة للقياس و ستخدم ف ا اﻷرقام كقيم أساسية‪ ،‬وممكن أن تكون ذه اﻷرقام أرقاما سالبة‪ ،‬أو موجبة‪ ،‬أو عشر ة وغ ا‪.‬ع س يل‬ ‫اﳌثال عدد الفعاليات ال تقام مدينة ماء بيانات رقمية‪.‬‬ ‫‪ ‬‬ ‫‪.2‬‬ ‫تتكون البيانات اﻷبجدية من حروف ال اء وكذلك اﳌسافات أو اﳌسافة ‪.‬ال لمات‪.‬لذلك يضم ذا النوع من البيانات جميع حروف ال اء‬ ‫واﳌسافات الفارغة‪.‬ع س يل اﳌثال يمكن استخدام البيانات اﻷبجدية لتمثيل اسم دولة "اﳌملكة العر ية السعودية"‪.‬‬ ‫‪ ‬‬ ‫‪.3‬‬ ‫تتكون البيانات اﻷبجدية الرقمية من حروف ال اء وأرقام ورموزخاصة مثل‪ ،# :‬و‪ ،$‬وز‪ ،‬إ آخره‪.‬ع س يل اﳌثال يمكن استخدام البيانات‬ ‫اﻷبجدية الرقمية لتمثيل تار خ أو وقت م رجان أو موسم اﳌملكة العر ية السعودية‪.‬‬ ‫‪ ‬‬ ‫‪.4‬‬ ‫تتكون البيانات الرسومية من‪ :‬مخططات‪ ،‬ورسوم بيانية‪ ،‬أوغ ذلك‪.‬ع س يل اﳌثال مجموعة الصورا اصة باﳌعالم السياحية ﳌنطقة‬ ‫محددة‪ ،‬أو الرسم البيا ي ا اص بأعداد الزوارﻷحد اﻷماكن السياحية اﳌملكة العر ية السعودية‪.‬‬ ‫‪ ‬‬ ‫‪.5‬‬ ‫تتكون بيانات مقاطع الفيديو من سلسلة من الصوراﳌتحركة مثل‪ :‬اﻹعﻼن التلفز و ي ا اص بحملة سياحية‪ ،‬أو مقطع فيديو عن موسم‬ ‫الر اض اﳌملكة العر ية السعودية‪ ،‬أو غ ذلك‪.‬‬ ‫‪ ‬‬ ‫‪.6‬‬ ‫يﻼت الصوتية اﻹرشادية للمتاحف‪ ،‬واﻷماكن السياحية ا تلفة‬ ‫تتكون البيانات الصوتية من اﻷصوات والتأث ات الصوتية ا تلفة مثل‪ :‬ال‬ ‫اﳌملكة العر ية السعودية‪.‬‬ ‫مقاطع الفيديو‬ ‫الرسومية‬ ‫الصوتية‬ ‫اﻷبجدية الرقمية‬ ‫اﻷبجدية‬ ‫الرقمية‬ ‫‪ ‬‬ ‫يل ا وقد تتغ البيانات أحيانا‪ ،‬ولذلك يمكن تمثيل البيانات ش ل ثابت أو متغ ‪.‬‬ ‫قد تبقى البيانات ع حال ا عد‬ ‫‪ ‬‬ ‫‪.1‬‬ ‫يل ا‪.‬‬ ‫البيانات ال ﻻ تتغ عد‬ ‫البيانات الثابتة‬ ‫‪ ‬‬ ‫‪.2‬‬ ‫يل ا و جب تحدي ا باستمرار‪.‬‬ ‫البيانات ال قد تتغ عد‬ ‫البيانات اﳌتغ ة‬ ‫‪3‬‬ ‫الصفحة‬ ‫ع مع‬  ‫‪‬‬ ‫‪Data‬‬ ‫وترتي ‪‬ا بطر قة محددة وذلك باستخدام رموز مختلفة مثل‬ ‫‪Coding‬‬ ‫البيانات‬ ‫تنظيم‬ ‫اﻷرقام أو ا روف أو ال لمات القص ة‪،‬‬ ‫‪ Data Coding‬‬ ‫‪ ‬‬ ‫وفيما يلـي أمثلـة مـن ا ياة اليومية حيث ستخدم الرموزلتمثيل البيانات‪:‬‬ ‫‪Airport Codes‬‬ ‫وضع اتحاد النقل ا وي الدو ‪ IATA‬رمزا مكونـا مـن ثﻼثة حروف يحدد العديد من اﳌطارات حول العالم‪.‬‬ ‫‪Currency Codes‬‬ ‫ل ل بلد أنحاء العالم عملـة خاصـة به‪ ،‬و ستخدم رموزالعمﻼت بدﻻ من اسم العملة اختصارات متعارف‬ ‫عل ا عند التعامﻼت اﳌالية‪.‬‬ ‫عيوب ترم البيانات‬ ‫مزايا ترم البيانات‬ ‫مع غامض للبيانات‬ ‫إدخال أسرع للبيانات‬ ‫صعو ة ف م ال م‬ ‫تأخذ مساحة أقل‬ ‫سر ع عملية البحث عن البيانات‬ ‫‪Barcodes‬‬ ‫الرمز الشر طي ـو مـلـصـق بـه خـطـوط سوداء رفيعة إ جانب مجموعة متنوعة من اﻷرقام‪.‬‬ ‫ستخدم تنظيم اﳌعلومات وف رس ا أو وضع عﻼمة ع أسعار اﳌنتجات‪.‬‬ ‫‪ Quick ResponseQR Codes‬‬ ‫ـو بمثابة ا يل الثا ي من الرمز الشر طي ‪ ،barcode‬والذي يتكون من خطوط سوداء متجاورة‬ ‫ومختلفة السمك و حتوي ع مز د من اﳌعلومات‪.‬‬ ‫قد ش رمز اﻻستجابة السر عة إ محتوى إلك و ي مثل‪ :‬اﳌو اقع اﻹلك ونية‪ ،‬أو مقاطع الفيديو‪،‬‬ ‫أو اﳌلفات الرقمية‪ ،‬و مكن قراءة ذا الرمزباستخدام ام ات ال واتف الذكية‪.‬‬ ‫‪4‬‬ ‫الصفحة‬ ‫ع مع‬  ‫‪ISBN International Standard Book Number‬‬ ‫و و رقم فر د ستخدمه الناشرون واﳌكتبات ومحﻼت بيع الكتب لتحديد عناو ن الكتب و صدارا ا‪.‬‬ ‫يتكون رقم الكتاب اﳌعياري الدو من ثﻼثة عشر خانة عشر ة و قسم إ خمس مجموعات متتالية من اﻷرقام‪.‬‬ ‫يحة‪:‬‬ ‫اخ اﻹجابة ال‬ ‫‪.1‬تنظيم البيانات وترتي ا بطر قة محددة وذلك باستخدام رموز مختلفة مثل اﻷرقام أو ا روف أو ال لمات القص ة‬ ‫د‪.‬اﳌعلومات‬ ‫ج‪.‬ترم البيانات‬ ‫ب‪.‬البيانات‬ ‫أ‪.‬دقة اﳌعلومات‬ ‫‪.2‬ـو بمثابة ا يل الثا ي من الرمز الشر طي ‪barcode‬‬ ‫د‪.‬الرموز الشر طية ‪Barcodes‬‬ ‫ج‪.‬رموز اﳌطارات‬ ‫ب‪.‬رموز العمﻼت‬ ‫أ‪QR Codes.‬‬ ‫‪.3‬من مزايا ترم البيانات‬ ‫د‪.‬جميع ما سبق‬ ‫ج‪.‬صعو ة ف م ال م‬ ‫ب‪.‬مع غامض لبيانات‬ ‫إدخال أسرع للبيانات‬ ‫أ‪.‬‬ ‫‪.4‬من عيوب ترم البيانات‬ ‫د‪.‬جميع ما سبق‬ ‫ج‪.‬مع غامض لبيانات‬ ‫ب‪.‬تأخذ مساحة أقل‬ ‫أ‪.‬إدخال أسرع للبيانات‬ ‫‪.5‬تكون ذه البيانات أرقاما سالبة‪ ،‬أو موجبة‪ ،‬أو عشر ة وغ ا‪.‬‬ ‫د‪.‬البيانات غ رقمية‬ ‫ج‪.‬البيانات صوتية‬ ‫ب‪.‬البيانات رسومية‬ ‫أ‪.‬البيانات الرقمية‬ ‫يل ا‪.‬‬ ‫‪.6‬البيانات ال ﻻ تتغ عد‬ ‫د‪.‬البيانات اﳌتغ ة‬ ‫ج‪.‬البيانات ديناميكية‬ ‫ب‪.‬البيانات الثابتة‬ ‫أ‪.‬البيانات غ الثابتة‬ ‫‪‬‬ ‫‪‬‬ ‫‪ 1‬اﳌعلومات البيانات ال تمت معا ا لتصبح ذات سياق مف وم‪ ،‬اﳌعرفة است تاج من اﳌعلومات ساعد اتخاذ القرارات‪.‬‬ ‫‪‬‬ ‫‪ 2‬اﳌعلومات يتم ا صول عل ا عند تحليل نفس البيانات‪ ،‬اﳌعرفة الناتجة تختلف باختﻼف العالم أو الباحث الذي يدرس اﳌعلومات‪.‬‬ ‫‪‬‬ ‫‪ 3‬البيانات أك عمومية‪ ،‬اﳌعلومات أك تحديدا‪.‬‬ ‫‪‬‬ ‫‪ 4‬البيانات لمات وأرقام غ معا ة اﳌعلومات بيانات تمت معا ا‪.‬‬ ‫‪‬‬ ‫‪ 5‬ل ل بلد أنحاء العالم عملـة خاصـة به‪ ،‬و ستخدم رموز العمﻼت بدﻻ من قيمة العملة‬ ‫‪‬‬ ‫‪ 6‬تتكون البيانات الصوتية من اﻷصوات والتأث ات الصوتية ا تلفة‬ ‫‪‬‬ ‫يل ا و جب تحدي ا باستمرار‪.‬‬ ‫‪ 7‬البيانات اﳌتغ ة البيانات ال قد تتغ عد‬ ‫‪‬‬ ‫يل ا‪.‬‬ ‫‪ 8‬البيانات الثابتة البيانات ال ﻻ تتغ عد‬ ‫‪‬‬ ‫‪ 9‬البيانات اﻷبجدية الرقمية من حروف ال اء وأرقام ورموزخاصة مثل‪ ،# :‬و‪ ،$‬وز‪ ،‬إ آخره‬ ‫‪‬‬ ‫‪ 10‬رقم الكتاب اﳌعياري الدو و رقم فر د ستخدمه الناشرون واﳌكتبات ومحﻼت بيع الكتب لتحديد عناو ن الكتب و صدارا ا‬ ‫‪5‬‬ ‫الصفحة‬ ‫ع مع‬  ‫جودة اﳌعلومات‬ ‫ً‬ ‫ُ‬ ‫عد جودة اﳌعلومات عامﻼ م ما و ع عن مدى استخدام اﳌعلومات اتخاذ القرارات‪.‬‬ ‫مع ز ادة جمع وحفظ البيانات‪ ،‬أصبحت جودة اﳌعلومات الناتجة عن معا ا ذات أ مية كب ة وم ايدة‪.‬‬ ‫يمكن أن ت س ب اﳌعلومات غ الدقيقة حدوث خلل اﻷعمال‪ ،‬وتقلل من الكفاءة وتؤدي إ التأخ إنجازاﳌشروعات‪.‬‬ ‫يمكن التحقق من جودة اﳌعلومات من خﻼل معاي محددة س معاي ا ودة ‪ Quality standards‬و مو ة الش ل التا ‪:‬‬ ‫‪‬‬ ‫الدقة التأكد من ة اﳌعلومات‬ ‫و جب أن تكون اﳌعلومات يحة ل ي عد عالية ا ودة‬ ‫‪‬‬ ‫أن تكون اﳌعلومات مرتبطة بموضوعك أو بالسؤال البح‬ ‫ف لما انت اﳌعلومات متعلقة بما تبحث عنه ‪ ،‬لما انت مﻼءم ا أفضل‪.‬‬ ‫‪‬‬ ‫عد تار ــخ ـشـر اﳌعلومات جزءا م ما‬ ‫حيث يو مدى حداثة اﳌعلومات ومناسب ا ﳌوضوع البحث‬ ‫ولذلك يجب التأكد‬ ‫‪‬‬ ‫تحدد جودة اﳌعلومات أيضا من خﻼل النظر إ مستوى التفاصيل ال تقدم ا تلك اﳌعلومات‪.‬‬ ‫‪‬‬ ‫عد كفاية اﳌعلومات مقياسا م ًما للشمولية اﳌطلو ة للتأكد من أن اﳌعلومات اﳌقدمة عطي صورة املة عن الو اقع‪.‬‬ ‫إن عدم ا صول ع جميع اﳌعلومات اﳌطلو ة ع أنك لن تتمكن من استخدام ا ش ل يح‪ ،‬مما ع أن جودة تلك اﳌعلومات‬ ‫ضعيفة وغ املة وﻻ يمكن اتخاذ القرارات ال يحة ً‬ ‫بناء ع تلك اﳌعلومات‪.‬‬ ‫‪‬‬ ‫ً‬ ‫ُ‬ ‫‪‬‬ ‫عد جودة اﳌعلومات عامﻼ م ما و ع عن مدى استخدام اﳌعلومات اتخاذ القرارات‬ ‫‪1‬‬ ‫‪‬‬ ‫يمكن أن ت س ب اﳌعلومات غ الدقيقة حدوث خلل اﻷعمال‬ ‫‪2‬‬ ‫‪‬‬ ‫ﻻ يمكن التحقق من جودة اﳌعلومات ابدا‬ ‫‪3‬‬ ‫‪‬‬ ‫التأكد من ة اﳌعلومات يقصد ا الدقة‬ ‫‪4‬‬ ‫‪‬‬ ‫ل س ناك عﻼقة ب ن جودة اﳌعلومات ومستوى التفاصيل ال تقدم ا تلك اﳌعلومات‬ ‫‪5‬‬ ‫‪6‬‬ ‫الصفحة‬ ‫ع مع‬  ‫ا‬ ‫الدرس الثا ي ‪ :‬جمع البيانات والتحقق من‬ ‫‪‬‬ ‫و عملية جمع ا قائق واﻷرقام وال لمات للمتغ ات اﳌس دفة وتحسي ا‬ ‫و مكن جمع البيانات باستخدام أج زة مختلفة مثل اﳌس شعرات وم ﻼت البيانات‪.‬‬ ‫‪‬‬ ‫يوجد تص يفان أساسيان ﳌصادرالبيانات‪:‬‬ ‫‪.1‬مصادرالبيانات الرئ سة ‪primary data sources‬‬ ‫‪.2‬مصادرالبيانات الثانو ة ‪secondary data sources‬‬ ‫‪ ‬‬ ‫من اﻻس بانات‪ .‬‬ ‫ﻼت البيانات وح‬ ‫يحتوي مصدرالبيانات الرئ سة ع بيانات لم تجمع من قبل و مكن جمع ا من اﳌس شعرات وم‬ ‫‪‬‬ ‫يأ ي ذا النوع من البيانات عندما ستخدم مصدرالبيانات الرئ س ﻹنتاج بيانات أخرى‪.‬‬ ‫‪ ‬‬ ‫‪.1‬مصادرداخلية مثال ‪/‬البيانات ال تجمع من مس شعر ي ت إ جامعة أو مؤسسة علمية‬ ‫‪.2‬مصادرخارجية‪.‬مثال ‪/‬البيانات ال يتم جمع ا من مؤسسات أخرى أو أفراد أو من مصادرخارج ا امعة ا ددة بيانات خارجية‪.‬‬ ‫‪‬‬ ‫ش مف وم التحقق من ة إدخال البيانات إ أي شاط يتحقق من أن البيانات اﳌدخلة تأ ي من مجموعة من القيم اﳌعتمدة‬ ‫وتتو افق مع القواعد اﳌقبولة للبيانات‪ ،‬وقد ت بع تلك البيانات عض العمليات واﻹجراءات الت يحية‬ ‫ة البيانات إ ضمان الدقة و ا ودة‪ ،‬وتنفذ من خﻼل إ شاء عدة فحوصات لضمان اﻻ ساق اﳌنطقي للبيانات اﳌدخلة‬ ‫و دف عملية التحقق من‬ ‫وا زنة‬ ‫فإذا انت البيانات متو افقة مع القواعد ستقبل‪ ،‬و ﻻ فس فض‪.‬‬ ‫ة إدخال البيانات يوجد العديد من أنواع التحقق‬ ‫أنواع التحقق من‬ ‫ب‬ ‫أ‬ ‫ساعد ع تقليل اﻷخطاء باستخدام قائمة محدودة من قيم مدخلة مسبقا‪.‬‬ ‫‪ 5‬أ‪.‬‬ ‫التحقق من الصيغة‬ ‫‪1‬‬ ‫يجعل عملية اﻹدخال إلزامية ا لية مما يضمن عدم ترك ا فارغة‪.‬‬ ‫‪ 2‬ب‪.‬‬ ‫التحقق من التواجد‬ ‫‪2‬‬ ‫دف إ التأكد من أن الرموز وا روف تدخل ينطاق طول محدد‪.‬‬ ‫‪ 6‬ج‪.‬‬ ‫التحقق من النوع‬ ‫‪3‬‬ ‫‪Maximum‬‬ ‫ستخدم للتأكد من أن اﻷرقام اﳌدخلة تقع ضمن نطاق مع ن و شمل حدين ما‪ :‬ا د اﻷق‬ ‫د‪.‬‬ ‫‪4‬‬ ‫التحقق من النطاق‬ ‫‪4‬‬ ‫‪ limit‬وا د اﻷد ى ‪Minimum limit‬‬ ‫ستخدم للتأكد من أن البيانات تأ ي بصيغة محددة مسبقا ولن سمح بأي صيغة أخرى يتم إدخال ا ا لية‪.‬‬ ‫‪ 1‬ه‪.‬‬ ‫التحقق من البحث‬ ‫‪5‬‬ ‫يضمن إدخال اﳌستخدم ن لنوع القيمة ال يح ‪ -‬حقل محدد‪.‬‬ ‫‪ 3‬و‪.‬‬ ‫التحقق من الطول‬ ‫‪6‬‬ ‫‪7‬‬ ‫الصفحة‬ ‫ع مع‬  ‫الدرس الثالث ‪ :‬الت بؤ باستخدام إكسل‬ ‫‪‬‬ ‫‪ Forecasting‬‬ ‫و عملية بناء التوقعات اﳌستقبلية بناء ع البيانات السابقة‪ ،‬مثال ذلك‪ :‬الت بؤ باﳌبيعات أو الر ح اﳌستقبل‬ ‫إن مصطل الت بؤ والتوقع ‪ prediction‬م شا ان ولك ما غ متطابق ن حيث أن ‪ ‬مصط أك عمومية‪.‬‬ ‫كيف يمكنك تحليل بيانات اﳌبيعات؟)ا طوات (‬ ‫‪ ‬حدد البيانات التي تريد تحليلها‪.‬‬ ‫الخطوة ‪١‬‬ ‫‪ ‬استخدم أدوات تقنية المعلومات واﻻتصاﻻت ﻹنشاء التنبؤات‪.‬‬ ‫الخطوة ‪٢‬‬ ‫‪ ‬حدد السﻼسل الزمنية التي تريد التنبؤ فيها‪.‬‬ ‫الخطوة ‪٣‬‬ ‫‪ ‬عبر عن البيانات باستخدام الرسم البياتي‪.‬‬ ‫الخطوة ‪٤‬‬ ‫‪ ‬حلل النتائج‪.‬‬ ‫الخطوة ‪٥‬‬ ‫)بإمكاننا التنبؤ باستخدام برنامج مايكروسوفت إكسل( ‪ ‬‬ ‫‪‬‬ ‫‪ ‬ستخدم ش ل كب لعرض التغي بمرور الوقت من خﻼل سلسلة من نقاط البيانات اﳌتصلة بخط مستقيم‪ ،‬و ساعد تحديد العﻼقة ب ن‬ ‫‪.1‬‬ ‫مجموعت ن من القيم مزايا ا طط ا طي‪:‬‬ ‫يقدم تحليل سر ع للبيانات‪.‬‬ ‫‪‬‬ ‫يمكنك من مﻼحظة التغي ات س ولة خﻼل ف ة زمنية محددة‪.‬‬ ‫‪‬‬ ‫يناسب مجموعات البيانات ال يصل عدد ا إ ‪ 50‬قيمة‪.‬‬ ‫‪‬‬ ‫ُ‬ ‫ل عد‪.‬‬ ‫ساعد عمل ت بؤات حول نتائج البيانات ال لم‬ ‫‪‬‬ ‫‪‬لعرض البيانات ال تم جمع ا من خﻼل اﻻست يانات واﳌقابﻼت مثل‪ :‬الفئات العمر ة وعناصراﳌنتجات اﳌباعة وما إ ذلك‪ ،‬كما يمكن‬ ‫‪.2‬‬ ‫استخدامه أيضا للبيانات مثل الدخل الش ري إذا ان عددا القيم مجموعة البيانات ل س كب ا‪.‬مزايا ا طط العمودي ‪:‬‬ ‫ساعد توضيح اﳌقارنة ب ن مجموعات البيانات‪.‬‬ ‫ ‬ ‫ت ص كمية كب ة من البيانات ش ل مر ي س ل تفس ه‪.‬‬ ‫ ‬ ‫تجعل اﻻتجا ات اﻹحصائية أس ل اﳌﻼحظة‪.‬‬ ‫ ‬ ‫ساعد دراسة اﻷنماط ع مدى ف ة طو لة من الزمن‪.‬‬ ‫ ‬ ‫‪Confidence interval‬نطاق من القيم اﳌقدرة ﳌعامل غ معرو ف ل الت بؤات يوجد ا قدرمن عدم اليق ن ف ا‪ ،‬ف ل ست ما "حقيقية" تم‬ ‫قياس ا أو تم ا صول عل ا من البحث‪ ،‬إ ا قيم "تقدير ة"‪ ،‬مما ع أ ا قيم غ موجودة بالفعل‪.‬‬ ‫وأك استخداما تحليل الت بؤ؛‬ ‫‪Linear regression‬اﻻنحدار ا طي و نوع أسا‬ ‫ﻷنه سمح لك بت يص ودراسة العﻼقات ب ن متغ ين نوعي ن ‪ qualitative‬أو كمي ن ‪.quantitative‬‬ ‫‪8‬‬ ‫الصفحة‬ ‫ع مع‬  ‫ال شف ‪Encryption‬‬ ‫ال شف و وسيلة ماية البيانات عن طر ق إخفا ا عن اﻷ اص غ اﳌرغوب م‪.‬‬ ‫ولتحقيق ذلك يجب أن يتم شف البيانات بطر قة ﻻ يمكن فك ا إﻻ من قبل ال ص الذي يملك مفتاحا خاصا بفك ال شف لتلك البيانات و عت مفتاح‬ ‫ال شف )غالبا الرقم السري( عنصرا أساسيا فك ال شف ‪.‬‬ ‫التشفير المتماثل‬ ‫هناك نوعان رئيسان من التشفير‬ ‫التشفير غير المتماثل‪.‬‬ ‫‪ Symmetric encryption‬‬ ‫ذا النوع من ال شف ستخدم فيه نفس اﳌفتاح ل شف وفك شف ملف أو رسالة‬ ‫يتم تطبيق مفتاح سري عبارة عن رقم أو لمة أو سلسلة من اﻷحرف العشوائية‬ ‫ع نص الرسالة‪ ،‬وﻻبد ذا النوع أن عرف اﳌرسل واﳌستلم اﳌفتاح السري‬ ‫اﳌستخدم ليتم شف وفك شف اﳌلفات اﳌرسلة‪.‬‬ ‫‪Asymmetric encryption‬‬ ‫و نوع من ال شف يتم فيه شف البيانات أوﻻ ‪ ,‬ثم فك شف ا باستخدام مفتاح ن منفصل ن لل شف متصل ن ر اضيا ول س مفتاحا واحدا‪.‬‬ ‫ُ‬ ‫عرف ذه اﳌفاتيح باسم اﳌفتاح العام واﳌفتاح ا اص‪.‬‬ ‫تكمن مش لة ال شف اﳌتماثل حال اك شاف ص ما للمفتاح السري ا اص‬ ‫فحي ا يمكنه فك شف الرسالة س ولة‪ ،‬وللتغلب ع ذلك فإنه ي أ إ استخدام‬ ‫ال شف غ اﳌتماثل‪ ،‬والذي عرف أيضا باسم شف اﳌفتاح العام الذي يتم فيه‬ ‫التغلب ع مش لة اﳌفتاح السري الرسالة ال يتم شف ا باستخدام مفتاح عام‬ ‫ﻻ يمكن فك شف ا إﻻ باستخدام مفتاح خاص‬ ‫ب نما الرسالة اﳌشفرة باستخدام مفتاح خاص‪ ،‬يمكن فك شف ا باستخدام مفتاح عام‬ ‫‪Email encryption‬‬ ‫من اﳌ م شف رسائل ال يد اﻹلك و ي قبل إرسال ا للتأكد من أنه إذا اع ض أحد اﳌتطفل ن أو أي ص آخر غ اﳌستلم اﳌقصود بالرسالة‪ ،‬فستكون غ‬ ‫قابلة للقراءة وعديمة الفائدة ش ل أسا وذلك دف حماية اﳌعلومات ا ساسة ا تمل قراء ا من قبل أي ص آخر غ اﳌستلم ن اﳌعني ن‪.‬‬ ‫‪ Hard disk encryption‬‬ ‫‪ -‬تم تصميم عملية شف القرص الصلب ماية وحدة التخز ن الداخلية اﳌوجودة ا اسب ب امل ا‬ ‫‪ -‬فبدﻻ من تأم ن اﳌلفات اﻹلك ونية ش ل فردي ومستقل‪ ،‬فإنه ستخدم شف القرص الصلب ل شف ل البيانات اﳌوجودة ع القرص‪.‬‬ ‫اﻻحتياطي‪.‬‬ ‫‪ -‬ﻻ ستخدم لﻸقراص فحسب‪ ،‬بل يمكن استخدامه ع وحدات التخز ن اﻷخرى مثل وحدة الذاكرة الفﻼشية أو أشرطة ال‬ ‫‪‬‬ ‫يمكن استخدام ال شف اﳌتماثل برنامج إكسل لتأم ن ملف ا شاء مفتاح سري لقفل اﳌلف‪.‬‬ ‫مما ع أنه إذا حاول ص ما فتح ذا اﳌلف‪ ،‬فسيطلب منه ال نامج اﳌفتاح السري أو لمة اﳌرورلفك شف ه وفتحه‪.‬‬ ‫‪9‬‬ ‫الصفحة‬ ‫ع مع‬  ‫اﳌشروع‬ ‫‪10‬‬ ‫الصفحة‬ ‫ع مع‬  ‫مجموعة من ا قائق أو ال لمات أو اﻷرقام أو ح وصف ﻷشياء لم يتم تحليل ا أو معا ا بأي ش ل من اﻷش ال‪:‬‬ ‫‪.1‬‬ ‫د‪ -‬القرار‬ ‫ج – اﳌعرفة‬ ‫ب‪ -‬اﳌعلومات‬ ‫أ‪-‬البيانات‬ ‫سياق محدد ومفيد‪:‬‬ ‫البيانات اﳌعا ة ال ل ا مع‬ ‫‪.2‬‬ ‫د‪ -‬القرار‬ ‫ج – اﳌعرفة‬ ‫ب‪ -‬اﳌعلومات‬ ‫أ‪-‬البيانات‬ ‫ت تج من معا ة اﳌعلومات وف م ا و ؤدي ذلك إ است تاجات وقرارات مختلفة‪:‬‬ ‫‪.3‬‬ ‫د‪ -‬القرار‬ ‫ج – اﳌعرفة‬ ‫ب‪ -‬اﳌعلومات‬ ‫أ‪-‬البيانات‬ ‫البيانات ‪ +‬اﳌعا ة‪=............ :‬‬ ‫‪.4‬‬ ‫د‪ -‬القرار‬ ‫ج – اﳌعرفة‬ ‫ب‪ -‬اﳌعلومات‬ ‫أ‪-‬البيانات‬ ‫اﳌعلومات ‪ +‬اﳌعا ة‪=..............:‬‬ ‫‪.5‬‬ ‫د‪ -‬القرار‬ ‫ج – اﳌعرفة‬ ‫ب‪ -‬اﳌعلومات‬ ‫أ‪-‬البيانات‬ ‫علم يجمع عدة مجاﻻت ( علوم ا اسب‪-‬اﻹحصاء ‪-‬الر اضيات) و عمل ع تحليل البيانات ﻻستخراج معلومات ذات مغزى تؤدي إ معرفة‬ ‫‪.6‬‬ ‫محددة‪.‬‬ ‫د‪ -‬علم القرار‬ ‫ج ‪ -‬علم اﳌعلومات‬ ‫ب‪ -‬علم اﳌعرفة‬ ‫أ‪ -‬علم البيانات‬ ‫‪.7‬تصنف بيانات التار خ ‪ – 6‬أكتو ر ‪ 2022 -‬بأ ا بيانات‪:‬‬ ‫د‪ -‬الرسومية‬ ‫ج ‪ -‬اﻻبجدية الرقمية‬ ‫ب‪ -‬أبجدية‬ ‫أ‪ -‬رقمية‬ ‫‪.8‬البيانات اﳌكونة من سلسلة من الصوراﳌتحركة مثل اﻹعﻼن التلفز و ي بيانات‪:‬‬ ‫د‪ -‬ابجدية‬ ‫ج – ﺻوتية‬ ‫ب‪ -‬مقاطع الفيديو‬ ‫أ‪ -‬رسومية‬ ‫‪.9‬بيانات اﳌصاب ن بمرض السكر جدة و اﳌطبوعة ا لة ال ية بيانات‪:‬‬ ‫د‪ -‬حديﺜة‬ ‫ج – ديناميكية‬ ‫ب‪ -‬متغ ة‬ ‫أ‪ -‬ثابتة‬ ‫‪.10‬الرموزاﳌوج ودة ع اﳌنتجات محﻼت البقالة و السوب رماركت من نوع‪:‬‬ ‫د‪ -‬رموز اﳌطارات‬ ‫ج ‪ -‬رموز العمﻼت‬ ‫ب‪ -‬رموز اﻻستجابة الس ر عة‪QR‬‬ ‫أ‪ -‬الرموز الشر طية‬ ‫‪.11‬التأكد من ة اﳌعلومات من خﻼل اﳌصادراﳌوثوقة‪:‬‬ ‫د‪ -‬الكفاية‬ ‫ج ‪ -‬اﳌﻼئمة‬ ‫ب‪ -‬الت وقيت‬ ‫أ‪-‬دقة اﳌعلومات‬ ‫البيانات‪:‬‬ ‫‪.12‬البيانات ال لم تجمع من قبل و يمكن جمع ا من اﳌس شعرات و م ﻼت البيانات و ح من اﻻس بانات‬ ‫د‪ -‬ا ارجية‬ ‫ج – الداخلية‬ ‫ب‪ -‬الرئ سة‬ ‫أ‪ -‬الﺜانو ة‬ ‫‪.13‬ساعد ع تقليل اﻷخطاء باستخدام قائمة محدودة من القيم ا ددة سابقا و التحقق من‪..:‬‬ ‫د‪ -‬النطاق‬ ‫ج – الطول‬ ‫ب – التواجد‬ ‫أ‪ -‬البحث‬ ‫‪.14‬يضمن إدخال اﳌستخدم ن لنوع القيمة ال يح حقل محدد و التحقق من‪......:‬‬ ‫د‪ -‬التواجد‬ ‫ج – النطاق‬ ‫ب‪ -‬النوع‬ ‫أ‪ -‬الصيغة‬ ‫ً‬ ‫‪.15‬و عملية بناء التوقعات اﳌستقبلية بناء ع البيانات السابقة‪:‬‬ ‫د‪-‬الت بؤ‬ ‫ج ‪ -‬اﻻعتقاد‬ ‫ب‪ -‬اﻻست تاج‬ ‫أ‪-‬التوقع‬ ‫‪‬‬ ‫‪‬‬ ‫‪ 1‬البيانات اﳌادة اﻷولية‪ ،‬ب نما اﳌعلومات منتج ا ي‪.‬‬ ‫ً‬ ‫‪‬‬ ‫‪ 2‬البيانات أك تحديدا ب نما اﳌعلومات أك عمومية‪ ‬‬ ‫‪‬‬ ‫‪ 3‬ستخدم البيانات كمدخﻼت لنظام ا اسب ب نما عد اﳌعلومات مخرجات‪ ‬‬ ‫‪‬‬ ‫‪ 4‬اﳌعلومات وحد ا ﻻ تكفي للتوﺻل إ اﻻست تاجات او القرارات حول مسألة معينة‪ ‬‬ ‫‪‬‬ ‫ل مرة نقوم بتحليل اﳌعلومات نحصل ع نتائج مختلفة ح لو ان التحليل لنفس البيانات‪ ‬‬ ‫‪5‬‬ ‫‪‬‬ ‫‪ 6‬من مزايا ترم البيانات أ ا تأخذ مساحة أقل أثناء كتابة البيانات‬ ‫‪‬‬ ‫‪ 7‬قد ي ون من الصعب تفس أو تذكر الرموز‬ ‫‪‬‬ ‫‪ 8‬أحد مقاي س جودة اﳌعلومات أن مستوى التفاﺻيل عتمد ع اﳌش لة و دراس ا‬ ‫‪‬‬ ‫‪ 9‬عمليات تقدير ا اطرة وعدم اﳌوثوقية ضرور ة للت بؤ والتوقع‬ ‫‪11‬‬ ‫الصفحة‬ ‫ع مع‬  ‫الدرس اﻷول‪ :‬مفا يم الذ اء اﻻصطنا‬ ‫‪Digital transformation‬عملية تحول طر قة العمل باﻻعتماد ع التقنيات الرقمية ا ديدة لز ادة اﻹنتاج وتحس ن العمل‪.‬‬ ‫التحول الرق‬ ‫تأث التحول الرق ع الشر ات وا تمع‬ ‫لما انت التقنيات أك تقدما‪ ،‬زادت البيانات الناتجة ع ا وال يتم غذي ا من خﻼل ذه التقنيات مرة أخرى‪،‬‬ ‫مما ي شأ عنه عصر جديد من التغ ات اﳌستمرة‪ ،‬حيث يوفر فيه اﻻبت ارإم انيات جديدة للشر ات وا تمعات السنوات القادمة‪.‬‬ ‫طر قة التواصل ب ن اﻷفراد وسرعة تدفق اﳌعلومات ع اﻷج زة و ن اﻷفراد‬ ‫إن أك التغي ات ال أحد ا التحول الرق‬ ‫اﻷعمال وا تمع‪:‬‬ ‫أمثلة ع التحول الرق‬ ‫عالم اﻷعمال‬ ‫‪.1‬‬ ‫‪.2‬التواصل الكتا ي‬ ‫‪.3‬وسائل ال فيه‬ ‫‪.4‬ال سوق‬ ‫‪.5‬اﳌعامﻼت اﳌالية‬ ‫عر ف الذ اء اﻻصطنا ‪Artificial Intelligence – Al‬‬ ‫الذ اء اﻻصطنا و علم و ندسة صناعة اﻵﻻت الذكية وخاصة برامج ا اسب الذكية‪.‬‬ ‫و ش الذ اء اﻻصطنا إ اﻷنظمة ال تحا ي الذ اء ال شري ﻷداء اﳌ ام واتخاذ القرارات مع تحس ن نفس ا ش ل متكرربناء ع البيانات ال يتم‬ ‫جمع ا‪.‬‬ ‫عدد من النماذج ‪:‬‬ ‫و وجد الذ اء اﻻصطنا‬ ‫< محر ات التوصية مثل‪ :‬يوتيوب ‪Youtube‬وأمازون ‪Amazon‬ولينكد إن ‪Linkedin‬وغ ا محر ات توصية‪.‬‬ ‫< رو وتات ا ادثة لدعم العمﻼء ستخدم الذ اء اﻻصطنا لف م مشكﻼت العمﻼء وتقديم إجابات أفضل‪.‬‬ ‫ة ‪.937‬‬ ‫ة السعودية ع رقم مركز ال‬ ‫مثل‪ :‬أتراك ‪ Amtrak‬وموقع ال يد السعودي وخدمة ا ادثة التفاعلية من وزارة ال‬ ‫صية رسائل ال يد اﻹلك و ي والرسائل‬ ‫< اﳌساعد الذ ي يؤدي اﳌ ام و دون مواعيد اﻻجتماعات للمستخدم عن طر ق تحليل اﳌعلومات ال‬ ‫النصية‪.‬‬ ‫من أش ر أمثلة اﳌساعد الذ ي‪ :‬أبل س ي ‪Apple Siri‬ومايكروسوفت كورتانا ‪Microsoft Cortana‬وأمازون أليكسا‪Amazon Alexa-‬‬ ‫‪12‬‬ ‫الصفحة‬ ‫ع مع‬  ‫دور الذ اء اﻻصطنا والبيانات التحول الرق‬ ‫أصبحت التعامﻼت ا ديثة أك عقيدا و ؤدي ذلك إ كميات كب ة من البيانات‪.‬يتمكن الذ اء اﻻصطنا من تصفية ل ذه البيانات وتقديم رؤى ع ا‬ ‫مفا يم الذ اء اﻻصطنا‬ ‫علم اﻵلة ‪Machine Learning‬‬ ‫‪‬‬ ‫علم اﻵلة و مجال فر من الذ اء اﻻصطنا حيث تم بتطو ر خوارزميات تمكن أج زة ا اسب من ف م أنماط التعلم من‬ ‫البيانات اﳌتاحة والقيام بت بؤات أو تص يفات أو قرارات بناء ع البيانات ا ديدة‪.‬‬ ‫الشبكة العص ية ‪Neural Network‬‬ ‫‪‬‬ ‫الذ اء اﻻصطنا مستو من الشب ات العص ية البيولوجية للدماغ‪.‬‬ ‫نموذج حوس‬ ‫الشبكة العص ية‬ ‫‪ ‬معا ة اللغات الطبيعية‪Natural Language Processing - NLP‬‬ ‫معا ة اللغات الطبيعية و فرع من فروع الذ اء اﻻصطنا‬ ‫تم بف م أو توليد اللغة ال شر ة سواء انت ع ش ل نص أو كﻼم‪.‬‬ ‫ستخدم معا ة اللغات الطبيعية العديد من التطبيقات ا تلفة‬ ‫مثل‪ :‬ترجمة اللغة‪ ،‬واﳌ اﳌات ال اتف ا مول‪ ،‬والت بؤ بالنص‪ ،‬و ستخدم ا أيضا اﳌساعد الذ ي ليتمكن من ف م اﻷمر و رجاع اﻻستجابة‪.‬‬ ‫أ مية علم اﻵلة الذ اء اﻻصطنا‬ ‫فيمكنه تحليل البيانات ثم اك شاف اﻷنماط‪.‬ومن خﻼل ذلك يمكنه التعامل مع البيانات ا ديدة ثم توف رؤى جديدة معتمدا ع اﻷنماط اﳌوجودة البيانات‬ ‫اﳌستخدمة لتدر ب النموذج‪.‬‬ ‫شبه اﻷمرقيام اﳌعلم شرح عض التمار ن للطالب ومن ثم يمكن للطالب حل مجموعة مشكﻼت جديدة دون توجيه من اﳌعلم‪.‬‬ ‫ما الذي يمكن أن تتعلمه اﻵلة؟‬ ‫يمكن لﻶلة أن تتعلم استخراج اﻷنماط والرؤى من كميات البيانات الكب ة من خﻼل اﻹشراف عل ا عن طر ق اﳌ مج البداية‪ ،‬حيث يوجه اﳌشرف النموذج البداية‬ ‫من خﻼل ال مجة الدقيقة للوصول إ النتائج اﳌرجوة‪ ،‬و عد اﻻن اء من مرحلة التدر ب يك سب النموذج قدرة جديدة وتصبح البيانات ما يوجه النموذج إ النتائج‬ ‫والرؤى اﻷحدث‪.‬‬ ‫للمز د من اﳌعلومات يمكنك ز ارة اﳌوقع ا اص بال يئة السعودية‬ ‫أنواع علم اﻵلة‬ ‫للبيانات والذ اء اﻻصطنا ‪sdaia.gov.sa‬‬ ‫التعلم اﳌوجه ‪Supervised learning‬‬ ‫غذي اﳌستخدم ا وارزمية ب يانات تار خية أو بيانات تدر ية وتحاول الت بؤ بالقيم ا ديدة للبيانات ال لم يتم إدخال ا ا وارزمية‬ ‫توجد طر قتان للتعلم اﳌوجه‪:‬‬ ‫تحليل اﻻنحدار ‪ /‬ستخدم لتوقع رقم مثل السعراﳌستقب لﻸس م‪،‬‬ ‫‪.1‬‬ ‫تحليل التص يف ‪ /‬ستخدم لتعي ن بيانات إ فئة محددة مثل تص يف صورة معينة ع أ ا قارب أو سفينة‪.‬‬ ‫‪.2‬‬ ‫التعلم غ اﳌوجه ‪Unsupervised learning‬‬ ‫توجد لديك كميات كب ة من البيانات غ مسماة وﻻ يمكن إجراء ت بؤ أو تحليل انحدارل ا‪.‬‬ ‫و مع ذلك يمكنك العثور ع أنماط البيانات غ اﳌ ي لة من خﻼل اﳌر اقبة و التجميع‪.‬‬ ‫التعلم التعز زي ‪Reinforcement learning‬‬ ‫ﻻ يتم إعطاء ا وارزمية بيانات اﻹدخال‪ ،‬ولكن يتفاعل الوسيط )برنامج ا اسب( الب ئة لتحديد بيانات اﻹدخال اﳌناسبة‪.‬‬ ‫يحتاج الوسيط للوصول إ ا الة ال ائية أو الرابحة و تم ذلك من خﻼل إجراء سلسلة ‪ ،‬من ا لقات اﳌستمرة ل صول ع اﳌ افآت الصغ ة أو العقو ات‬ ‫و عد مع لعبة الشطرنج مثال ع ذا النوع من ا وارزميات ‪.‬‬ ‫‪13‬‬ ‫الصفحة‬ ‫ع مع‬  ‫أخﻼقيات البيانات الذ اء اﻻصطنا ‪Data ethics in Al‬‬ ‫دراسة مخصصة للوائح اﻷخﻼقية اﳌتعلقة باستخدام البيانات من قبل الشر ات وا كومات‪.‬‬ ‫تزداد ا اجة إ وجود لوائح قانونية وأخﻼقية معيار ة ميع اﻷطراف ال لد ا إم انية الوصول إ البيانات؛ ماية الناس من اﻻستغﻼل‪.‬‬ ‫أمثلة ع أخﻼقيات البيانات غ ا يدة الذ اء اﻻصطنا ‪:‬‬ ‫‪ -3‬النتائج غ اﳌ رة‬ ‫‪-2‬مسؤولية القرار‬ ‫‪ -1‬التح والتمي‬ ‫‪-6‬النتائج غ اﳌوثوقة‬ ‫‪-5‬العزلة اﻻجتماعية‬ ‫‪-4‬ان اك ا صوصية‬ ‫أمثلة ع الوظائف الذ اء اﻻصطنا‬ ‫‪-3‬م ندس التعلم اﻵ‬ ‫‪-2‬م ندس بیانات‬ ‫‪-1‬عالم بيانات‬ ‫‪-5‬م ندس عمليات التعلم اﻵ‬ ‫‪-4‬م ندس عمليات البيانات‬ ‫ا ياة‬ ‫تطبيقات الذ اء اﻻصطنا‬ ‫التطورات اﳌستقبلية مجال الذ اء اﻻصطنا‬ ‫< مجال اﳌعدات واﳌكونات التقنية‪:‬‬ ‫يوجد اﻵن جيل جديد من اﳌعا ات س وحدات اﳌعا ة العص ية ‪ Neural Processing Units NPU‬ال تم إ شاؤ ا خصيصا ﻹجراء حسابات‬ ‫للشب ات العص ية‪.‬‬ ‫يمكن أن تكون وحدات اﳌعا ة العص ية أسرع ‪ 25‬مرة من وحدات اﳌعا ة اﳌركز ة تطبيقات الذ اء اﻻصطنا ‪.‬‬ ‫< مجال اﻷنظمة اﳌستقلة‪:‬‬ ‫ستخدم اﳌركبات ذاتية القيادة ومساعدات اﻹنتاج التعاو ي والرو وتات ا لية ال تتطلب الكشف السر ع عن اﻷشياء وحدات اﳌعا ة العص ية للعمل‬ ‫ع نماذج الت بؤ‬ ‫ة و البيولوجيا‪:‬‬ ‫< مجال ال‬ ‫ستخدم الشب ات العص ية العميقة مجال اك شاف اﻷدو ة‪ ،‬الت بؤ بان شارالف وس واﳌشا ل البيولوجية اﻷخرى‬ ‫س تمكن ل ج ازتقر با من استخدام عمليات الذ اء اﻻصطنا ال ستحدث غي ات جذر ة ا ياة اليومية وا تمع ش ل عام السنوات القادمة‪.‬‬ ‫‪14‬‬ ‫الصفحة‬ ‫ع مع‬  ‫الدرس الثا ي‪ :‬تطبيقات الذ اء اﻻصطنا‬ ‫كيفية عمل علم اﻵلة‬ ‫ظ ر علم اﻵلة ن يجة للتقدم مجال التعلم العميق‪ ،‬والذي يتم غذيته بكميات ائلة من البيانات ﻻستخراج اﻷنماط والرؤى‪.‬‬ ‫يقوم نموذج علم اﻵلة بأخذ بيانات شديدة التعقيد بال سبة لل شر و حول ا إ مخرجات محددة بوضوح ش ل يمكن لل شرقراءته‪.‬‬ ‫بيانات اﻹدخال‪ ،‬وعادة ما تأ ي مع وصف )بيانات منظمة(‪.‬‬ ‫يتم تحقيق ذلك عن طر ق تحديد مجموعة بيانات‪ ،‬وخوارزمية‪ ،‬ودالة‪.‬مجموعة البيانات‬ ‫عبارة عن مجموعة من التعليمات ال تمت برمجة ا اسب ﻻتباع ا من أجل معا ة مجموعة البيانات‪.‬‬ ‫ا وارزمية‬ ‫التعي ن اﳌستخرج لقيم اﻹدخال من مجموعة البيانات إ مجموعة محددة بوضوح من قيم اﻹخراج أو النتائج‪.‬‬ ‫الدالـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ــة‬ ‫علم اﻵلة أمثلة لتطبيقات اﻵلة مجاﻻت مختلفة‪:‬‬ ‫تطبيقات‬ ‫ذك ـ ـ ـ ـ ــاء اﻷعم ـ ــال اتخاذ قرارات إس اتيجية بناء ع اﻷف ارالرئ سة من البيانات اﳌعا ة‪.‬‬ ‫ا ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ــكومة تحليل أنماط اﳌواطن ن ل صول ع توز ع أفضل للموارد واﻷصول‪.‬‬ ‫ا صص‪.‬‬ ‫التقــنية ا يو ة التطو ر السر ع لﻸدو ة والعﻼجات ا ديدة وتقدم الطب ال‬ ‫الطـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ــاقة خفض ت اليف استخدام الطاقة القطاع ن الصنا واﳌد ي مما يوفر مليارات الر اﻻت ل عام‪.‬‬ ‫النـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـق ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ــل سيارات ذاتية القيادة ل مش لة اﻻزدحام اﳌروري اﳌدن الذكية‪.‬‬ ‫اﻹع ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ـ ــﻼن اﻹعﻼن ا صص والذي من خﻼله يمكن للشر ات الوصول إ العمﻼء ا تمل ن‪.‬‬ ‫إ شاء نموذج علم اﻵلة‬ ‫س تعرف أك ع علم اﻵلة من خﻼل تدر ب ج از ا اسب ا اص بك ع أداء م ام معقدة وذلك باستخدام منصة علم اﻵلة لﻸطفال‬ ‫‪ Machine Learning for Kids‬حيث س تم تدر ب ج ازا اسب للتعرف ع الصور‪ ،‬أو النصوص‪ ،‬أو اﻷرقام‪ ،‬أو اﻷصوات‪ ،‬وال عتمد ع الشبكة‬ ‫العنكبوتية بال امل وﻻ تتطلب أي تث يت أو إعداد معقد ﻻستخدام ا‪.‬‬ ‫علم اﻵلة ل ل مشروع ثﻼث مراحل رئ سة‪:‬‬ ‫مراحل مشروع‬ ‫‪.1‬تدر ب النموذج‪ :‬جمع أمثلة لﻸشياء اﳌراد من ا اسب التعرف عل ا‪.‬‬ ‫‪.2‬اختبارالنموذج‪ :‬استخدام اﻷمثلة لتدر ب ا اسب ع التعرف عل ا‪.‬‬ ‫‪.3‬إ شاء لعبة سكرا ش ‪ Scratch‬ستخدم قدرة ا اسب للتعرف ع اﻷمثلة‪.‬‬ ‫‪‬‬ ‫‪ 1‬مجموعة من التعليمات ال تمت برمجة ا اسب ﻻتباع ا من أجل معا ة مجموعة البيانات‪.‬ا وارزمية‬ ‫‪ 2‬ظ ر علم اﻵلة ن يجة للتقدم مجال التعلم العميق‪،‬‬ ‫‪ 3‬التعي ن اﳌستخرج لقيم اﻹدخال من مجموعة البيانات إ مجموعة محددة بوضوح من قيم اﻹخراج أو النتائج الدال ـ ـ ــة‬ ‫‪ 4‬يمكن أن تكون وحدات اﳌعا ة العص ية أسرع ‪ 25‬مرة من وحدات اﳌعا ة اﳌركز ة تطبيقات الذ اء اﻻصطنا ‪.‬‬ ‫‪ 5‬ﻻ ستخدم الشب ات العص ية العميقة مجال اك شاف اﻷدو ة الت بؤ بان شارالف وس واﳌشا ل البيولوجية اﻷخرى‬ ‫‪ 6‬من اﻷمثلة ع أخﻼقيات البيانات غ ا يدة الذ اء اﻻصطنا التح والتمي و مسؤولية القرار و النتائج غ اﳌ رة‬ ‫‪ 7‬علم و ندسة صناعة اﻵﻻت الذكية وخاصة برامج ا اسب الذكية‪.‬و الذ اء اﻻصطنا‬ ‫‪15‬‬ ‫الصفحة‬ ‫ع مع‬