خمس تقنيات ذكاء اصطناعي تحتاج إلى معرفتها
خمس تقنيات ذكاء اصطناعي تحتاج إلى معرفتها
من التعلم الآلي إلى رؤية الكمبيوتر ، تعمل هذه التقنيات على تغذية جنون الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي
يتيح الذكاء الاصطناعي (AI) للآلات إمكانية التعلم من التجربة والتكيف مع المدخلات الجديدة وأداء مهام شبيهة بالبشر.
تعتمد معظم أمثلة الذكاء الاصطناعي التي تسمع عنها اليوم - من أجهزة الكمبيوتر للعب الشطرنج إلى السيارات ذاتية القيادة - بشكل كبير على التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية.
باستخدام هذه التقنيات ، يمكن تدريب أجهزة الكمبيوتر لإنجاز مهام محددة عن طريق معالجة كميات كبيرة من البيانات والتعرف على الأنماط في البيانات.
التعلم الالي
التعلم الآلي هو طريقة لتحليل البيانات تعمل على أتمتة بناء النموذج التحليلي. إنه فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يعتمد على فكرة أن الأنظمة يمكنها التعلم من البيانات وتحديد الأنماط واتخاذ القرارات بأقل تدخل بشري.
في حين أن الذكاء الاصطناعي (AI) هو العلم الواسع لتقليد القدرات البشرية ، فإن التعلم الآلي هو مجموعة فرعية محددة من الذكاء الاصطناعي الذي يدرب الآلة على كيفية التعلم.
تعلم عميق
التعلم العميق هو نوع من التعلم الآلي الذي يقوم بتدريب الكمبيوتر على أداء مهام شبيهة بالبشر ، مثل التعرف على الكلام أو تحديد الصور أو عمل تنبؤات.
بدلاً من تنظيم البيانات للتشغيل من خلال معادلات محددة مسبقًا ، يُنشئ التعلم العميق المعلمات الأساسية حول البيانات ويدرب الكمبيوتر على التعلم بمفرده من خلال التعرف على الأنماط باستخدام العديد من طبقات المعالجة.
معالجة اللغة الطبيعية
معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي تساعد أجهزة الكمبيوتر على فهم اللغة البشرية وتفسيرها ومعالجتها.
يساعد البرمجة اللغوية العصبية أجهزة الكمبيوتر على التواصل مع البشر بلغتهم الخاصة ، مما يجعل من الممكن لأجهزة الكمبيوتر قراءة النص وسماع الكلام وتفسيره وقياس المشاعر وتحديد الأجزاء المهمة.
الرؤية الحاسوبية
الرؤية الحاسوبية هي أحد مجالات الذكاء الاصطناعي التي تدرب أجهزة الكمبيوتر على تفسير وفهم العالم المرئي. باستخدام الصور الرقمية من الكاميرات ومقاطع الفيديو ونماذج التعلم العميق ، يمكن للآلات تحديد الأشياء وتصنيفها بدقة - ثم التفاعل مع ما "تراه".
وظائف الذكاء الاصطناعي
شروط الالتحاق بالمهارات العلمية
