تواصل معنا

AI

AI, التعلم العميق, الذكاء الاصطناعي, تعلم الالة

الذكاء المعزز في التحول الرقمي

/

ما هو الذكاء المعزز؟ يعتبر الذكاء المعزز جزء من الذكاء الاصطناعي ويعتمد بتنفيذ العمليات على التعاون بين الذكاء البشري و ذكاء الالة. يستهدف الذكاء المعزز تحسين و تمكين مخرجات الأشخاص بدون الاستغناء عنهم. و ذلك باستخدام تقنيات و خوارزميات تعلم الالة و التعلم العميق لتدعم عملية اتخاذ القرارات وتساهم في مخرجاتها. يلعب الذكاء المعزز دور مهم في عملية التحول الرقمي من خلال تحسين المخرجات و أتمتة العمليات ودعم عمليات اتخاذ القرار. من مميزات الذكاء المعزز: التكيف: مثلما يتعلم الإنسان من تجاربه ويعدل سلوكه من خلال تجاربه, كذلك الأنظمة والآلات تتعلم من البيانات الجديدة او تفضيلات المستخدمين. مع مرور الوقت و المدخلات الجديدة، تتكيف هذه الأنظمة بشكل افضل لتلبية احتياجات المستخدمين وتقديم حلول أكثر دقة. زيادة الإنتاجية: الذكاء الاصطناعي ليس بديلا عن الإنسان، بل هو أداة تساعد في اتخاذ قرارات مدروسة و فعالة من خلال عملية تحليل البيانات و إيجاد الأنماط المخفية و استخراج الرؤى التي تمكن الالة من فهم ودراسة الحالة بشكل أعمق مما يساهم في دعم القرارات التي نتخذها في حياتنا اليومية أو في مجال الأعمال. التعاون: الذكاء الاصطناعي لا يحل محل البشر، بل يعزز قدرتهم على الابتكار واتخاذ القرارات. التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي يشبه العمل الجماعي, حيث تقدم الالة القوة الحسابية والسرعة، و يقدم الإنسان الإبداع والرحمة والحكمة و  بالتعاون  يمكن تحقيق نتائج فعالية للكثير من المجالات. حالات استخدام الذكاء المعزز التوأم الرقمي لنظام حركة المرور استخدام للذكاء المعزز لإنشاء توائم رقمية لنظام حركة المرور و محاكاة الظروف الواقعية مثل إغلاق الطرق ومراقبة اوقات الازدحام. تتم هذه العملية من خلال دمج البيانات في الوقت الفعلي من أجهزة الاستشعار والكاميرات و التنبؤ بسير حركة المرور من خلال استخدام النماذج المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يمكن للنظام بتقديم طرق مقترحه بديلة لتقليل الازدحام  و المساعدة في تحسين البنية التحتية وإدارة حركة المرور بسلاسة التوأم الرقمي لصحة المريض بناء نموذج افتراضي محاكي لجسم المرضى ليساعد الذكاء المعزز في تحليل هذه البيانات للتنبؤ بالمشاكل الصحية و المساعدة في التشخيص وتقديم الرعاية الطبية المناسبة.. يتيح التوأم الرقمي لمقدمي الرعاية الصحية اتخاذ قرارات متخصصة بناء على المعطيات و المؤشرات خاصة لكل حالة مريض مما يساهم في تحسين ورفع جودة الرعاية الصحية والكشف المبكر عن الأمراض أنظمة التوصية يعزز الذكاء المعزز أنظمة التوصية من خلال دمج خوارزميات الذكاء الاصطناعي مع التغذية الراجعة لاختيارات الاشخاص و يسمح لإنشاء اقتراحات متخصصة لكل فرد بدقة عالية. تستخدم أنظمة التوصية في التطبيقات التجارية و منصات المحتوى وغيرها من المجالات التي تعتمد على تفضيلات المستخدم و تحليلها من ثم التنبؤ باختياراته. و تمتاز هذه الانظمة بتحسين تجربة المستخدم و زيادة التفاعل مع هذا التعاون بين الذكاء الاصطناعي والتغذية الراجعة البشرية يؤدي إلى تحسين تجربة المستخدم وزيادة التفاعل مع المحتوى و الوصول للمنتجات المناسبة للعميل 

AI, NLP, الذكاء الاصطناعي, نماذج اللغات الكبيرة LLM

ثورة جديدة في عالم الذكاء الاصطناعي DeepSeek R1

/

نقلة نوعية في مجال نماذج الذكاء الاصطناعي اللغوية LLM أطلقت الشركة الصينية نموذج DeepSeek R1 مفتوح المصدر الذي ينافس نماذج كبيرة مثل ChatGPT من حيث دقة الاستجابة وتقليل التكاليف. ما هو DeepSeek R1؟ يعد DeepSeek R1 نموذج لغوي ضخم LLM تم تطويره باستخدام تقنية التعلم المعزز Reinforcement Learning – RL، التي تعزز بتقديم إجابات دقيقة مقارنة بالنماذج التقليدية التي تعتمد في تدريبها على كميات هائلة من البيانات.  لا يزال النموذج في مراحله الأولى ويتميز بفاعليته في الدقة والكفاءة. ماذا يميز النموذج؟ انخفاض التكلفة: حيث صمم ليقدم أداء مماثل لنماذج مثل ChatGPT ولكن  يتميز بتكلفة تشغيل أقل. التعلم المعزز RL: تم استخدام تقنية التعليم المعزز التي تعزز قدرة النموذج على تحسين الإجابات تلقائيا من خلال التفاعل. مفتوح المصدر: هذه الميزة تتيح للمطورين والباحثين الاطلاع على هيكل النموذج وتطويره وفق احتياجاتهم. رغم امكانية النموذج الواعدة الا انه لا يزال في بداية الطريق وحوله تساؤلات في معايير الخصوصية والأمان للبيانات المستخدمة. ايضا يحتاج إلى مزيد من الاختبارات للتأكد من فعاليته في مجالات مختلفة. كيفية تجربة النموذج والاستفادة منه الاستخدام المباشرة: استخدام النموذج عبر المنصة هنا الكود المصدري: الاطلاع على تفاصيل النموذج وتعديله عبر GitHub دورة تعليمية: لدراسة هيكلة النموذج وتطبيقاته العملية، الاطلاع على الكورس التعليمي على YouTube توافر النموذج على المنصات السحابية أعلنت مايكروسوفت عن دعمها للنموذج من خلال توافره على منصة Azure AI Foundry و GitHub  لتمكين الشركات من استخدامه في تطبيقات الذكاء الاصطناعي و للمطورين الراغبين في دمج النموذج في مشاريعهم. ايضا نشرت AWS دعمها للنموذج و توفره على المنصة AWS لنشر النموذج على Google Cloud باتباع الخطوات الموضحة في هذه المقالة  يعد اطلاق DeepSeek R1 خطوة ممكنة نحو جعل تقنيات الذكاء الاصطناعي أكثر فعالية و معززة للابتكار بفضل ميزة المصدر المفتوح مع خفض التكاليف. و يبقى التحدي الأكبر هو كسب ثقة المستخدمين عبر تعزيز الشفافية وضمان أمان البيانات. 

AI

Programming Skills in Artificial Intelligence

/

Learning programming skills related to artificial intelligence is essential for developing AI applications. There are several important programming skills that will enable you to start your learning journey. Let’s explore the basics step by step and provide some resources to help understand them: – Control Structures: Control structures are fundamental programming concepts such as `if`, `for`, and `while`. These concepts allow you to control the flow of a program, whether by making decisions or repeating certain processes. – Data Structures: Data structures are ways to organize and store data efficiently. Examples include lists and dictionaries, which help in logically and systematically arranging data. – Python Programming Language: Python is one of the most commonly used programming languages in AI due to its simplicity and flexibility. It is ideal for both beginners and professionals. – Version Control Systems (Git): Git is a system that helps manage and track changes in code. It is crucial for team collaborations, allowing you to revert to previous versions of code and avoid data loss. – Python Libraries (Pandas and Numpy): Libraries like Pandas and Numpy are essential for data analysis. Pandas is useful for data management and analysis, while Numpy provides powerful tools for numerical operations. – Object-Oriented Programming (OOP): OOP helps organize code using objects, making it easier to handle programming complexities. This approach makes the code more readable and reusable. – Testing and Debugging: Testing and debugging skills are crucial to ensure that the code works as expected. These skills help in identifying and resolving programming issues before they escalate. – Scripting and Automation: Automation with scripting allows us to perform repetitive tasks automatically, saving time and effort.

مشاركة المعرفة في البيانات و الذكاء الاصطناعي

روابط سريعة

المدونة

POC

المصادر

تواصل معنا

info@aidata-vision.com

جميع الحقوق محفوظة  2024© رؤية للبيانات و الذكاء الاصطناعي