Skip to content

Latest commit

 

History

History
20 lines (12 loc) · 2.78 KB

README.md

File metadata and controls

20 lines (12 loc) · 2.78 KB

تعلم الآلة للجميع

🤖 مرحباً بك في "تعلم الآلة للجميع"

في هذه المقالة نحاول إعطائك الأدوات الأساسية كي تبدأ رحلتك في عالم الآلات الذكية، بلغة بسيطة وأمثلة حقيقية نحاول تعريفك بمبادئ الذكاء الاصطناعي وأنواعه ومجالات تطبيقه.

سنتعرف إلى التقنيات الأساسية التي استخدمت كحجر الأساس في عملية تعليم الآلة على مر السنين، هذه التقنيات جعلت الآلة قادرة على تصفية رسائل التصيد وتوقع أسعار الأسهم واقتراح توصيات للفيديو الذي قد يعجب المستخدم، الانحدار والتصنيف وأشجار القرارات كلها أمثلة على هذا النوع من الذكاء الاصطناعي.

ثم سننتقل إلى التقنيات الحديثة في مجال تعلم الآلة كالتعلم المعزز والشبكات العصبية والتعلم العميق، حيث يعتبر الكثير من علماء الذكاء الاصطناعي هذه التقنيات الذكاء الاصطناعي الحقيقي، بمعنى أن الآلة في هذه التقنيات تقوم بالتعلم بشكل يشبه طريقنا نحن البشر (عن طريق التجربة والخطأ).

في هذا المقال نفترض أن لديك المعرفة الأساسية في مبادئ علم الحاسوب ومبادئ الرياضيات الخطية. المعرفة العميقة بمجال البرمجة ورياضيات التفاضل والتكامل ليست مطلوبة ولكنها بالتأكيد ستساعدك على فهم المقال بشكل أعمق.

يمكنك البدء في قراءة المقال هنا، كما يمكن الاطّلاع على قائمة خطوات مشاريع تعلم الآلة هنا.

تمت كتابة هذا المقال باللغة العربية بسبب إيماننا أن اللغة العربية يمكن أن تكون لغة للعلوم الحديثة وبسبب رغبتنا الشديدة بإثراء المحتوى العربي بمحتوى دقيق وعال الجودة. لذا نرجو ألّا تتردد في تطوير هذا المقال عن طريق إضافة أقسام جديدة أو تصحيح الأقسام الموجودة (سواء علمياً أو نحوياً) في حال كنت تملك الخبرة والقدرة للقيام بذالك.

أيضا لا تتردد في التواصل من أجل تقديم مقترحاتك أو أسئلتك.