Home-theater-designers
قد يبدو استكشاف الذكاء الاصطناعي وكأنه يدخل في متاهة من المصطلحات التقنية المربكة والمصطلحات غير المنطقية. لا عجب أنه حتى أولئك المطلعين على الذكاء الاصطناعي قد يجدون أنفسهم في حيرة من أمرهم.
مع وضع ذلك في الاعتبار ، أنشأنا مسردًا شاملاً للذكاء الاصطناعي لتزويدك بالمعرفة اللازمة. من الذكاء الاصطناعي نفسه إلى التعلم الآلي واستخراج البيانات ، سنقوم بفك تشفير جميع المصطلحات الأساسية للذكاء الاصطناعي بلغة بسيطة وبسيطة.
اجعل فيديو اليوم قم بالتمرير للمتابعة مع المحتوى
سواء كنت مبتدئًا فضوليًا أو متحمسًا للذكاء الاصطناعي ، فإن فهم مفاهيم الذكاء الاصطناعي التالية سيقربك من إطلاق العنان لقوة الذكاء الاصطناعي.
1. الخوارزمية
الخوارزمية هي مجموعة من التعليمات أو القواعد التي تتبعها الآلات لحل مشكلة أو إنجاز مهمة.
2. الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي هو قدرة الآلات على محاكاة الذكاء البشري وأداء المهام المرتبطة عادة بالكائنات الذكية.
3. الذكاء الاصطناعي العام (AGI)
AGI ، المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي القوي ، هو نوع من الذكاء الاصطناعي يمتلك قدرات استخباراتية متقدمة مماثلة للبشر. بينما الذكاء العام الاصطناعي كان ذات يوم مفهومًا نظريًا في الأساس وملعبًا غنيًا للبحث ، يعتقد العديد من مطوري الذكاء الاصطناعي الآن أن البشرية ستصل إلى الذكاء الاصطناعي العام في وقت ما في العقد القادم.،
4. انتشار رجعي
Backpropagation هو خوارزمية تستخدمها الشبكات العصبية لتحسين دقتها وأدائها. إنه يعمل عن طريق حساب الخطأ في الإخراج ، وإعادة نشره عبر الشبكة ، وضبط أوزان وتحيزات الاتصالات للحصول على نتائج أفضل.
5. التحيز
انحياز الذكاء الاصطناعي يشير إلى ميل النموذج لعمل تنبؤات معينة أكثر من غيرها. يمكن أن يكون سبب التحيز بسبب بيانات التدريب لنموذج أو الافتراضات الكامنة فيه.
6. البيانات الضخمة
البيانات الضخمة هي مصطلح يصف مجموعات البيانات الكبيرة جدًا أو المعقدة جدًا بحيث لا يمكن معالجتها باستخدام الطرق التقليدية. يتضمن تحليل مجموعات كبيرة من المعلومات لاستخراج رؤى وأنماط قيمة لتحسين عملية صنع القرار.
7. Chatbot
روبوت المحادثة هو برنامج يمكنه محاكاة المحادثات مع مستخدمين بشريين من خلال أوامر نصية أو صوتية. يمكن لروبوتات الدردشة أن تفهم وتنتج ردودًا شبيهة بالبشر ، مما يجعلها أداة قوية لتطبيقات خدمة العملاء.
8. الحوسبة المعرفية
الحوسبة المعرفية هي أحد مجالات الذكاء الاصطناعي التي تركز على تطوير الأنظمة التي تحاكي القدرات المعرفية البشرية ، مثل الإدراك والتعلم والتفكير وحل المشكلات.
9. نظرية التعلم الحاسوبي
فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يدرس الخوارزميات والنماذج الرياضية للتعلم الآلي. يركز على الأسس النظرية للتعلم لفهم كيف يمكن للآلات اكتساب المعرفة ، والتنبؤ ، وتحسين أدائها.
10. الرؤية الحاسوبية
رؤية الكمبيوتر يشير إلى قدرة الآلات على استخراج المعلومات المرئية من الصور ومقاطع الفيديو الرقمية. تُستخدم خوارزميات الرؤية الحاسوبية على نطاق واسع في تطبيقات مثل اكتشاف الأشياء والتعرف على الوجوه والتصوير الطبي والمركبات المستقلة.
11. التنقيب عن البيانات
التنقيب في البيانات هو عملية اكتساب معرفة قيمة من مجموعات البيانات الكبيرة. يستخدم التحليل الإحصائي وتقنيات التعلم الآلي لتحديد الأنماط والعلاقات والاتجاهات في البيانات لتحسين عملية صنع القرار.
12. علم البيانات
يتضمن علم البيانات استخراج الرؤى من البيانات باستخدام الأساليب والخوارزميات والأنظمة العلمية. إنه أكثر شمولاً من التنقيب في البيانات ويشمل مجموعة واسعة من الأنشطة ، بما في ذلك جمع البيانات ، وتصور البيانات ، والنمذجة التنبؤية لحل المشكلات المعقدة.
13. التعلم العميق
التعلم العميق هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية ذات الطبقات المتعددة (العقد المترابطة داخل الشبكة العصبية) للتعلم من كميات هائلة من البيانات. إنها تمكن الآلات من أداء المهام المعقدة ، مثل معالجة اللغة الطبيعية والصورة والتعرف على الكلام.
انقل الملف من محرك google إلى آخر
14. الذكاء الاصطناعي التوليدي
يصف الذكاء الاصطناعي التوليدي أنظمة وخوارزميات الذكاء الاصطناعي التي يمكنها إنشاء نصوص وصوت وفيديو وعمليات محاكاة. تتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه الأنماط والأمثلة من البيانات الموجودة وتستخدم تلك المعرفة لإنشاء مخرجات جديدة ومبتكرة.
15. الهلوسة
هلوسة الذكاء الاصطناعي يشير إلى الحالات التي ينتج فيها النموذج نتائج غير صحيحة من الناحية الواقعية أو غير ذات صلة أو لا معنى لها. يمكن أن يحدث هذا لعدة أسباب ، بما في ذلك الافتقار إلى السياق ، والقيود في بيانات التدريب ، أو البنية.
16. Hyperparameters
المعلمات التشعبية هي إعدادات تحدد كيف تتعلم الخوارزمية أو نموذج التعلم الآلي وكيف تتصرف. تتضمن المعلمات التشعبية معدل التعلم وقوة التنظيم وعدد الطبقات المخفية في الشبكة. يمكنك العبث بهذه المعلمات لضبط أداء النموذج وفقًا لاحتياجاتك.
17. نموذج اللغة الكبير (LLM)
LLM هو نموذج للتعلم الآلي تم تدريبه على كميات هائلة من البيانات ويستخدم التعلم الخاضع للإشراف لإنتاج الرمز المميز التالي في سياق معين لإنتاج استجابات سياقية ذات مغزى لمدخلات المستخدم. تشير كلمة 'كبير' إلى استخدام معلمات شاملة بواسطة نموذج اللغة. على سبيل المثال، تستخدم نماذج GPT مئات المليارات من المعلمات لتنفيذ مجموعة واسعة من مهام البرمجة اللغوية العصبية.
18. تعلم الآلة
التعلم الالي هي طريقة للآلات للتعلم والتنبؤ دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. إنه يشبه تغذية الكمبيوتر بالبيانات وتمكينه من اتخاذ القرارات أو التنبؤات من خلال تحديد الأنماط داخل البيانات.
19. الشبكة العصبية
الشبكة العصبية هي نموذج حسابي مستوحى من الدماغ البشري. يتكون من عقد مترابطة ، أو خلايا عصبية ، منظمة في طبقات. تتلقى كل خلية عصبية مدخلات من الخلايا العصبية الأخرى في الشبكة ، مما يسمح لها بتعلم الأنماط واتخاذ القرارات. تعد الشبكات العصبية مكونًا رئيسيًا في نماذج التعلم الآلي التي تمكنهم من التفوق في مجموعة واسعة من المهام.
20. توليد اللغة الطبيعية (NLG)
يتعامل توليد اللغة الطبيعية مع إنشاء نص يمكن للبشر قراءته من البيانات المنظمة. يعثر NLG على تطبيقات في إنشاء المحتوى وروبوتات الدردشة والمساعدات الصوتية.
21. معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
معالجة اللغة الطبيعية هي قدرة الآلات على تفسير وفهم والاستجابة لنص أو كلام يمكن للبشر قراءته. يتم استخدامه في العديد من التطبيقات ، بما في ذلك تحليل المشاعر وتصنيف النص والإجابة على الأسئلة.
22. أوبن إيه آي
OpenAI هو مختبر أبحاث ذكاء اصطناعي ، تأسس في عام 2015 ومقره في سان فرانسيسكو ، الولايات المتحدة الأمريكية. تقوم الشركة بتطوير ونشر أدوات الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تبدو ذكية مثل البشر. المنتج الأكثر شهرة في OpenAI ، ChatGPT ، تم إصداره في نوفمبر 2022 وتم الإعلان عنه باعتباره روبوت الدردشة الأكثر تقدمًا لقدرته على تقديم إجابات حول مجموعة واسعة من الموضوعات.
23. التعرف على الأنماط
التعرف على الأنماط هو قدرة نظام الذكاء الاصطناعي على تحديد وتفسير الأنماط في البيانات. تعثر خوارزميات التعرف على الأنماط على تطبيقات في التعرف على الوجه واكتشاف الاحتيال والتعرف على الكلام.
24- الشبكة العصبية المتكررة (RNN)
نوع من الشبكات العصبية يمكنه معالجة البيانات المتسلسلة باستخدام اتصالات التغذية الراجعة. يمكن لـ RNNs الاحتفاظ بذاكرة المدخلات السابقة وهي مناسبة لمهام مثل البرمجة اللغوية العصبية والترجمة الآلية.
25. تعزيز التعلم
التعلم المعزز هو أسلوب التعلم الآلي حيث يتعلم وكيل الذكاء الاصطناعي اتخاذ القرارات من خلال التفاعلات عن طريق التجربة والخطأ. يتلقى الوكيل مكافآت أو عقوبات من خوارزمية بناءً على إجراءاتها ، وتوجيهها لتحسين أدائها بمرور الوقت.
26. الإشراف على التعلم
طريقة تعلم الآلة حيث يتم تدريب النموذج باستخدام البيانات المصنفة مع الإخراج المطلوب. يعمم النموذج من البيانات المصنفة ويقوم بعمل تنبؤات دقيقة على البيانات الجديدة.
27. الترميز
الترميز هو عملية تقسيم مستند نصي إلى وحدات أصغر تسمى الرموز المميزة. يمكن أن تمثل هذه الرموز المميزة كلمات أو أرقامًا أو عبارات أو رموزًا أو أي عناصر في النص يمكن أن يعمل بها البرنامج. الغرض من الترميز هو تحقيق أقصى استفادة من البيانات غير المهيكلة دون معالجة النص بأكمله كسلسلة واحدة ، وهو أمر غير فعال حسابيًا ويصعب نمذجه.
28. اختبار تورينج
قدم هذا الاختبار الذي قدمه آلان تورينج في عام 1950 ، هذا الاختبار لتقييم قدرة الآلة على إظهار ذكاء لا يمكن تمييزه عن ذكاء الإنسان. ال اختبار تورينج ينطوي على تفاعل قاضٍ بشري مع إنسان وآلة دون معرفة أيهما. إذا فشل القاضي في تمييز الآلة عن الإنسان ، فيُعتبر أن الآلة قد اجتازت الاختبار.
29. التعلم بدون إشراف
طريقة تعلم الآلة حيث يقوم النموذج بعمل استنتاجات من مجموعات البيانات غير المسماة. يكتشف الأنماط في البيانات لعمل تنبؤات بشأن البيانات غير المرئية.
احتضان لغة الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي هو مجال سريع التطور يغير طريقة تفاعلنا مع التكنولوجيا. ومع ذلك ، مع ظهور العديد من الكلمات الطنانة الجديدة باستمرار ، قد يكون من الصعب مواكبة أحدث التطورات في هذا المجال.
في حين أن بعض المصطلحات قد تبدو مجردة بدون سياق ، فإن أهميتها تصبح واضحة عند دمجها مع فهم أساسي للتعلم الآلي. يمكن أن يؤدي فهم هذه المصطلحات والمفاهيم إلى إرساء أساس قوي سيمكنك من اتخاذ قرارات مستنيرة في مجال الذكاء الاصطناعي.