الفترة الي فاتت بدأت تظهر أهمية مجال الذكاء الاصطناعي لدرجة ان ظهر كلية باسم الذكاء الاصطناعي
كمان بدأ يظهر technologies يقال عليها انها المستقبل زي الـself driven car و الـpersonal smart assistant كلها قايمة على استخدام الـartificial intelligence
كمان بدأ يظهر technologies يقال عليها انها المستقبل زي الـself driven car و الـpersonal smart assistant كلها قايمة على استخدام الـartificial intelligence
يا ترى ايه هو الذكاء الاصطناعي وايه مجالاته
الحقيقة ان الذكاء الاصطناعي مش مجال جديد .. بدأ المجال في الظهور في التسعينات لكن نظرا لضعف إمكانيات أجهزة الكمبيوتر وقلة الداتا الي نشتغل عليها مكنش منتشر
الحقيقة ان الذكاء الاصطناعي مش مجال جديد .. بدأ المجال في الظهور في التسعينات لكن نظرا لضعف إمكانيات أجهزة الكمبيوتر وقلة الداتا الي نشتغل عليها مكنش منتشر
لكن دلوقت احنا عندنا داتا كبيرة جدا لدرجة انه بحلول عام 2025، من المقدر إنشاء 463 اكسابايت من الداتا ده أدى لوجود مصطلح جديد اسمه الـbig Data
مش بس كده احنا كمان دلوقتي عندنا high computational processing computers ده أدى الي
مش بس كده احنا كمان دلوقتي عندنا high computational processing computers ده أدى الي
انتشار الذكاء الاصطناعي و دي الأسباب الي أدت الي ازدهار علم الذكاء الاصطناعي
الحقيقة احد أسباب ظهور علم الـAI هو وجود big data بقى صعب على الانسان يـhandle الداتا دي كلها لوحده و ده ينقلنا لمصطلح تاني وهو الـdata science او علم
الحقيقة احد أسباب ظهور علم الـAI هو وجود big data بقى صعب على الانسان يـhandle الداتا دي كلها لوحده و ده ينقلنا لمصطلح تاني وهو الـdata science او علم
البيانات وده هدفه اننا نعمل optimization لخدمة او customer بناءا على الداتا الي عندي وده هنتكلم عنه في بوست لوحده
الـai هو فرع من علوم الكمبيوتر يهدف الي تحقيق سلوك لبرامج الكمبيوتر تخليها تحاكي قدرة قدرة دماغ الانسان
موجود تحته فروع مختلفة من التخصصات زي:
الـai هو فرع من علوم الكمبيوتر يهدف الي تحقيق سلوك لبرامج الكمبيوتر تخليها تحاكي قدرة قدرة دماغ الانسان
موجود تحته فروع مختلفة من التخصصات زي:
1- الـmachine learning او تعلم الالة
هنا بنهدف اننا نخلي الالة تقدر تتوقع الـoutput بناءا على inputs جديدة وده بيحصل من خلال الـhistorical data بمعنى اني هعمل برنامج واحطله مجموعة من الـinputs
هنا بنهدف اننا نخلي الالة تقدر تتوقع الـoutput بناءا على inputs جديدة وده بيحصل من خلال الـhistorical data بمعنى اني هعمل برنامج واحطله مجموعة من الـinputs
الكتير جدا عشان يطلعلي outputs وده بنقول عليه model .. بكده الموديل ده يقدر يتنبأ بـoutput بناءا على inputs جديدة عليه بسبب انه كان مدرب قبل كده
2- الـdeep learning او التعلم العميق
يعتبر حالة خاصة من الـmachine learning مستوحى من وظائف خلايا دماغ الانسان "neurons" ده أدى الي مفهوم الـartificial neural networks بتستخدم الـconnections الي بين الـdata عشان تحقق pattern معين
كمثال على كده لو بصيت في صورة فيه مجموعة من
يعتبر حالة خاصة من الـmachine learning مستوحى من وظائف خلايا دماغ الانسان "neurons" ده أدى الي مفهوم الـartificial neural networks بتستخدم الـconnections الي بين الـdata عشان تحقق pattern معين
كمثال على كده لو بصيت في صورة فيه مجموعة من
الأشياء انت بتقدر تحدد ايه الأشياء دي بسبب انك عندك معلومات مسبقة بيها كذلك الالة ممكن تحدد الأشياء دي لو عندها data كافية لكل شيء من الأشياء .. وكل لما زادت الداتا كلما أصبحت الالة اكثر دقة
طب ما كده الـDL زي الـML ؟
الإجابة لا
طب ما كده الـDL زي الـML ؟
الإجابة لا
الـDL يؤدي لنتائج احسن في وجود data اكتر على الجانب الاخر الاتنين نتائجهم متقاربة في وجود data اقل .. هل ده معناه ان الـDL احسن ؟
لا , ده ينقلنا لعامل الـhardware الـDL بيحتاج لـcomputers قوية وتتضمن وجود GPUs بسبب وجود كمية عمليات حسابية معقدة بعكس الـML
لا , ده ينقلنا لعامل الـhardware الـDL بيحتاج لـcomputers قوية وتتضمن وجود GPUs بسبب وجود كمية عمليات حسابية معقدة بعكس الـML
كمان عامل الوقت الـDL بيكون الـexcution time بتاعه اكبر من الـML
عشان كده لكل منهم التطبيقات بتاعته
فمثلا من تطبيقات الـDL
عشان كده لكل منهم التطبيقات بتاعته
فمثلا من تطبيقات الـDL
جاري تحميل الاقتراحات...