مرحباً بك في دورة اتجاهات الذكاء الاصطناعي واستخداماته في هذه الدروس، ستتعرف على الاستخدام الحالي للذكاء الاصطناعي واتجاهاته. بعد الانتهاء من هذه الدروس، ستعرف عن التحديات الأخلاقية والاستخدامات المحتملة للذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى التحديات الأخرى المتعلقة بهذا المجال. الذكاء الاصطناعي أداة قوية للغاية. البيانات الضخمة والتعلم الآلي وخوارزميات الأمن مدعومة بالذكاء الاصطناعي. نضج خوارزمية الذكاء ينمو يوماً بعد يوم بسبب توافر الطاقة الحاسوبية والسحابة العامة. توفر لنا السحابة العامة منصة لتشغيل حالات الاستخدام مباشرة على السحابة دون القلق بشأن وجودها في الموقع. تخطيط وإنشاء البنية التحتية في الموقع يمكن أن يستغرق وقتاً طويلاً مقارنة بالسحابة العامة، مما يجعل من الممكن تخزين تيرابايت من البيانات بتكلفة أقل. كما أنها توفر القدرة الحاسوبية بناءً على المتطلبات. يمكنك تشغيل برنامج الذكاء الاصطناعي ثم إنهاء البنية التحتية لأغراض توفير التكاليف. إليك العملية عالية المستوى المتعلقة بتطوير برنامج الذكاء الاصطناعي. 1. حدِّد حالة الاستخدام ذات الصلة بالذكاء الاصطناعي. 2. ابدأ عملية جمع البيانات. 3. حلِّل جودة البيانات. 4. نظِّف البيانات إذا لزم الأمر. 5. اعمل على نمذجة التطوير. 6. اختبِر النماذج بشروط مختلفة. 7. انشر النموذج على السحابة العامة. التعلم الآلي هو فرع من فروع من الذكاء الاصطناعي. فيما يلي الخطوات التي يجب اتباعها. 1. جمع البيانات 2. تحليل البيانات. 3. إعادة استخدام النموذج الحالي أو تطويره. 4. إجراء اختبار النموذج. مع مجموعات بيانات التدريب. 5. تمكين الضبط. و6. بدء التنبؤ. يمكن أن تتبنى نماذج التعلم الآلي التغييرات بناءً على البيئة المحيطة بها. بعد أن تتعلم النظام، يمكنها بسهولة اتخاذ القرارات التي يمكن للبشر اتخاذها. يمكنك أيضاً التحقق من صحة النتائج التي تم إنشاؤها بواسطة خوارزمية التعلم الآلي ومقارنتها بالنتائج الفعلية. فذلك يمنحك دقة خوارزمية التعلم الآلي. التعلم العميق هو فرع آخر من التعلم الاصطناعي ويتم استخدامه في السيارات الذكية أو الأحداث لإنشاء المحتوى الآلي. قد ترى مستقبلاً حيث يتم إنشاء محتوى تعليمي باستخدام التعلم العميق. غالباً ما يتم دمج تحليلات البيانات مع برامج الذكاء الاصطناعي لتوليد نتائج ذكية. التحليلات بالذكاء يمكن أن تحل لنا المشكلات التالية: التنبؤ بأنماط الطقس، والتنبؤ بمبيعات البيع التجزئة، وجرد المخازن. معالجة الصور هي حالة استخدام شائعة جداً والتي يمكن لبرامج الذكاء حلها. دقة معالجة الصور لبرنامج الذكاء أعلى من دماغ الإنسان. ستلاحظ أن برامج الكمبيوتر تعتمد فهم مماثل للدماغ البشري الذي يتعلم أشياء جديدة من أقرانه أو من خلال تصفح الإنترنت. يمكنك تصميم برنامج يمكنه التعلم مثل البشر بمجرد إجراء بحث على الإنترنت. برنامج الكمبيوتر يمكن أن يتبنى أنماطاً مماثلة والبدء في تعلم أشياء جديدة. خدمات أمازون ويب توفر العديد من الخدمات التي تم إنشاؤها باستخدام برنامج الذكاء. تساعدنا خدمة ليكس في إنشاء تطبيق روبوت المحادثة باستخدام الذكاء الاصطناعي وتُعد المرشح المثالي لدعم المستخدم. يمكن للنظام التعامل بسهولة مع 10% من أسئلة العملاء وهو مصمم لتعلم المزيد. التعرف على الكلام المكتوب مدعوم في العديد من تطبيقات الهاتف المحمول ويتطلب برمجة الذكاء الاصطناعي. إذا كان فريقك لا يزال يتعلم برمجة الذكاء الاصطناعي، إذن فهي فكرة جيدة لاستخدام الخدمة المدارة التي تقدمها أمازون والبدء في تنفيذ الوظائف لتطبيقك. Rekognition هي خدمة مُدارة للتعلم العميق القائم على الصور، كما تدعم أيضاً التعلم المبني على الفيديو. يطرح بائعو الخدمات السحابية العديد من نماذج الخدمات المُدارة ويمكنك استخدام هذه الخدمات دون الحاجة إلى كتابة تعليمات برمجية متقدمة. يمكنك كذلك تغيير التهيئة أو تخصيصها بناءً على متطلباتك.