الذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي وتأثيره في عالم التعليم
الفصل السادس – التعلم العميق الهندسي: الفصل الأخير من الكتاب مخصص لحقل بحث جديد يسمى التعلم العميق الهندسي. في هذا الفصل، ستتعرف على بنية الرسم البياني وشبكات الرسم البياني العصبية وتعلم التمثيل البياني وشبكات ارتباط الرسم البياني.
الفصل الخامس- التعلم الانتقالي العميق: في الفصل الخامس من الكتاب، سوف ندرس التعلم الانتقالي، ودوافع استخدامه، وفوائده، واستراتيجيات استخدامه، وطرقه المختلفة.
خوارزميات التعلم العميق هي خوارزميات كثيفة الحوسبة وتتطلب بنيةً أساسيةً ذات قدرة حوسبة كافية لتعمل بشكل صحيح. وإلا، فستستغرق وقتًا طويلاً لمعالجة النتائج.
تعتبر هذه التقنية ضرورية لميزات مثل اكتشاف الأشياء والحفاظ على المسار والتحكم التكيفي في السرعة.
التعرف على الوجوه لمعرفتها والتعرف على السمات، مثل العينين المفتوحتين والنظارات وشعر الوجه
أجهزة التحكم عن بعد التي تعمل بالصوت الخاصة بأجهزة التلفزيون
تستخدم تقنية التعلم العميق في تصنيف الصور في العديد من المجالات والصناعات، مثل التصوير الفوتوغرافي وتحليل الصور الطبية والتعرف على الوجوه وتصنيف المنتجات في التجارة الإلكترونية.
كلا، التعلم الآلي وعلم البيانات ليسا شيئًا واحدًا. علم البيانات هو مجال دراسة يستخدم نهجًا علميًا لاستخراج المعاني والرؤى من البيانات. ويستخدم علماء البيانات مجموعة متنوعة من الأدوات لتحليل البيانات، وما التعلم الآلي إلا اتبع الرابط أداة منها.
وتعد التقنيات المتعلقة بالتعلم العميق جزءًا أساسيًا من مجال الذكاء الاصطناعي، حيث تمتلك القدرة على فهم وتحليل البيانات الكبيرة بصورة أكثر دقة وفعالية مقارنة بالتقنيات التقليدية.
الفصل الأول – مقدمة إلى التعلم الآلي والتعلم العميق: يبدأ هذا الفصل بتعريف التعلم. بعد ذلك، يتم تلخيص ومقارنة مفهوم التعلم الآلي ومقارباته المختلفة مثل: التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والمعزز، وشبه الإشراف، والإشراف الذاتي، والنشط، والاونلاين، ومتعدد المهام، والانتقالي.
يحتوي التعلم العميق على العديد من حالات الاستخدام في مجالات السيارات والفضاء والتصنيع والإلكترونيات والبحوث الطبية وغيرها من المجالات. فيما يلي بعض الأمثلة على التعلم العميق:
مشاريع علم البيانات مشروع: تقرير السعادة العالمية مع علم البيانات
باستخدام تطبيقات التعلم العميق في تصنيف الصور، يمكن توفير تحليل سريع ودقيق للصور وتحقيق إنتاجية وكفاءة أعلى في مختلف المجالات.