أفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي لعام 2023

أفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي لعام 2023

أفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي تسمح للمطورين بالاستفادة من لغة بايثون في بنائها وتطويرها ودعمها، لتتيح تقديم منتجات البرامج المطلوبة عليها بسهولة ودقة. لاسيما أن لغة بايثون أصبحت واحدة من أكثر لغات البرمجة شيوعًا للتعلم الآلي، وهناك العديد من المكتبات والأطر القوية المتاحة لبناء النماذج والتدريب عليها. لذلك، سنقدم لكم عبر منصة تجارتي أفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي، كما وسنطرح لكم كيفية تعلم الذكاء الاصطناعي بايثون pdf، وكيفية تعلم الآلة في الذكاء الاصطناعي PDF. بالإضافة إلى كيفية معالجة الصورة باستخدام مكتبات لغة بايثون. فتابعوا معنا.

أفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي

أفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي يبحث عنها جميع رواد الأعمال الراغبين بإضافة لغة بايثون إلى برامجهم، وتطويرها، وتحسين جودتها بنواحٍ عديدة. حيث تعتبر بايثون لغة البرمجة الأكثر شيوعًا لمشروعات علوم البيانات. كما و أصبحت أيضًا الخيار الأول للعديد من رواد الأعمال الذين يرغبون في الحصول على أنظمة قائمة على ML أو إضافتها إلى منتجات برامجهم الحالية. وذلك لكونها تحمل سرًا في أدائها، ألا وهو صنع الكثير من حلول التعلم الآلي باستخدام Python لأنها تساعد في تطوير نماذج عالية الجودة، ووضعها بسرعة في الإنتاج، والبدء في الحصول على النتائج.

ومن الناحية الأخرى، يعتبر المطورون لغة Python واحدة من أكثر لغات الأغراض العامة كفاءة. حيث تعد تلك اللغة بسيطة بما يكفي للسماح للمتخصصين بإنشاء أي شيء يريده عملاؤهم تقريبًا. فمع ظهور البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي، بدأت شعبية Python في النمو في مجال التطوير المرتبط بالبيانات أيضًا. لذلك، سنسلط الضوء في قائمتنا هذه على أفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي:

  • Scikit-Learn.
  • TensorFlow.
  • PyTorch.
  • Keras.
  • Orange3.
  • SciPy.
  • NumPy.
  • Matplotlib.
  • Theano.

Scikit-Learn من أفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي

Scikit-Learn هي مكتبة تعلم آلي مستخدمة على نطاق واسع في Python، وتشتهر بواجهة سهلة الاستخدام وبساطتها. حيث تعد هذه المكتبة من أفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي، وذلك لأنها توفر مجموعة متنوعة من خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف، مثل الانحدار والتصنيف والتكتل وتقليل الأبعاد. والأهم أنها تتكامل مع سلاسل مكتبات بايثون الأخرى.

كما وتعد واحدة من أكثر نقاط القوة في Scikit-Learn هي سهولة استخدامها. إذ يحتوي على واجهة برمجة تطبيقات بسيطة ومتسقة تسهل التعلم والاستخدام. علاوة على ذلك، يوفر Scikit-Learn العديد من وظائف الأداة التي تجعل من السهل معالجة البيانات مسبقًا، وتقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار، وتقييم أداء النموذج.

وليس ذلك فحسب، إنما تتميز أيضًا بنطاقها الواسع من الخوارزميات. حيث لديها مجموعة متنوعة من الخوارزميات للتصنيف والانحدار والتكتل وتقليل الأبعاد، مما يجعلها مناسبة لمجموعة متنوعة من التطبيقات. لكن على الرغم من نقاط قوتها، فإن Scikit-Learn لديها بعض القيود. وأحد القيود الرئيسية هو أنه غير مناسب تمامًا للتعلم العميق، الأمر الذي يتطلب كميات كبيرة من البيانات والموارد الحسابية. علاوة على ذلك، لا يحتوي Scikit-Learn على دعم مدمج للشبكات العصبية، وهو أمر ضروري للعديد من التطبيقات، مثل رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية.

أفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي لعام 2023

TensorFlow من أفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي

TensorFlow هي مكتبة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي تم تطويرها بواسطة Google. كما وتعد واحدة من أكثر مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي شعبية للتعلم العميق، مع مجموعة واسعة من الأدوات لبناء وتدريب الشبكات العصبية. كما وتوفر TensorFlow بنية مرنة تتيح للمستخدمين إنشاء نماذج مخصصة لمجموعة متنوعة من التطبيقات، بما في ذلك رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام.

هذا وتتمثل إحدى نقاط القوة في TensorFlow في مرونتها. لاسيما أنها توفر مجموعة متنوعة من واجهات برمجة التطبيقات، بما في ذلك Keras، وهي واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى لبناء الشبكات العصبية وتدريبها. ويوفر TensorFlow أيضًا واجهة برمجة تطبيقات منخفضة المستوى تتيح للمستخدمين إنشاء نماذج مخصصة من البداية. علاوة على ذلك، يتيح TensorFlow مجموعة متنوعة من الأدوات للمعالجة المسبقة للبيانات وزيادة البيانات وتقييم النموذج.

بينما تتمثل القوة الأخرى لـ TensorFlow في قابليتها للتوسع. حيث يمكنها التعامل مع كميات كبيرة من البيانات ويمكن توزيعها بسهولة عبر العديد من وحدات معالجة الرسومات ووحدات المعالجة المركزية. ويتيح أيضًا مجموعة متنوعة من الأدوات لتحسين الحسابات وموازنتها، مما يجعلها مناسبة لبناء نماذج معقدة تتطلب قدرًا كبيرًا من الحسابات.

بينما تبرز عيوبها بمنحنىالتعلم العميق الحاد الذي يجعلها كمكتبة معقدة ذات منحنى تعليمي حاد، مما يجعل من الصعب على المبتدئين استخدامها. كما ويمكن أن يستغرق إنشاء النماذج المعقدة والتدريب عليها في TensorFlow وقتًا طويلاً ويتطلب عددًا كبيرًا من الموارد الحسابية.

أفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي لعام 2023

PyTorch من أفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي

PyTorch هي مكتبة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي تم تطويرها بواسطة Facebook. إنها واحدة من أكثر مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي شيوعًا للتعلم العميق، بواجهة مرنة وسهلة الاستخدام. هذا وتوفر PyTorch مجموعة متنوعة من الأدوات لبناء الشبكات العصبية وتدريبها، بما في ذلك التمايز التلقائي. مما يجعل من السهل حساب التدرجات وتحسين النماذج.

حيث تتمثل إحدى نقاط القوة في PyTorch في واجهتها سهلة الاستخدام. إذ يحتوي على واجهة برمجة تطبيقات بسيطة ومتسقة تسهل التعلم والاستخدام. علاوة على ذلك، يوفر PyTorch مجموعة متنوعة من الأدوات لتصحيح الأخطاء والتصور، مما يسهل تحليل النماذج وتصحيحها. وتتمثل الميزة الأخرى في مرونتها. حيث يوفر مجموعة متنوعة من واجهات برمجة التطبيقات، بما في ذلك TorchScript، والذي يسمح للمستخدمين بتشغيل نماذج PyTorch على منصات مختلفة، بما في ذلك الأجهزة المحمولة والويب. عدا عن أنها تتيح أدوات حوسبة موزعة، مما يجعلها مناسبة لبناء نماذج معقدة تتطلب قدرًا كبيرًا من العمليات الحسابية. وسنبين ذلك في ملف PDF

أما سلبياتها، فهي افتقارها للدعم المدمج لتوازي النموذج. حيث يعد نموذج التوازي ضروريًا لتدريب نماذج كبيرة جدًا على وحدات معالجة رسومات متعددة. وبينما توفر PyTorch بعض الأدوات للحوسبة الموزعة، فقد لا تكون مناسبة للنماذج الكبيرة جدًا التي تتطلب نموذجًا متوازيًا.

أفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي لعام 2023

Keras من أفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي

Keras عبارة عن واجهة برمجة تطبيقات شبكة عصبية عالية المستوى مكتوبة بلغة Python، ومبنية على قمة TensorFlow. كما وتعد من ضمن قائمة أفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي، وذلك لكونها توفر واجهة بسيطة وسهلة الاستخدام لبناء الشبكات العصبية وتدريبها، ويستخدم على نطاق واسع لمجموعة متنوعة من التطبيقات، بما في ذلك رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام، وتعلم الآلة في الذكاء الاصطناعي الذي سنوصحه PDF

إحدى نقاط القوة في Keras هي بساطتها. إذ يحتوي على واجهة برمجة تطبيقات بسيطة ومتسقة تسهل التعلم والاستخدام. علاوة على ذلك، توفر Keras مجموعة متنوعة من الأدوات للمعالجة المسبقة للبيانات، وزيادة البيانات، وتقييم النماذج، مما يجعل من السهل بناء النماذج وتدريبها. بالإضافة إلى مرونتها، حيث يوفر مجموعة متنوعة من طبقات الشبكة العصبية المدمجة، بما في ذلك الطبقات التلافيفية والطبقات المتكررة والطبقات الكثيفة، مما يجعلها مناسبة لمجموعة متنوعة من التطبيقات. كما وتوفر Keras مجموعة متنوعة من الأدوات لبناء طبقات ونماذج مخصصة، مما يجعل من السهل إنشاء نماذج جديدة وتجربتها.

بينما نقاط الضعف لها، فهي افتقارها إلى المرونة لبناء النماذج المخصصة. فبينما توفر Keras مجموعة متنوعة من الطبقات والنماذج المضمنة، قد يكون إنشاء نماذج مخصصة أمرًا صعبًا وقد يتطلب استخدام واجهة برمجة تطبيقات tenserflow

 

أفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي لعام 2023

Orange 3 من أفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي

تتضمن مكتبة بايثون هذه أدوات للتعلم الآلي، وتصور البيانات، واستخراج البيانات. حيث تعد من ضمن قائمة أفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي لأسباب عديدة من أبرزها:

  • نمذجة التنبؤ القوية واختبار الخوارزمية. حيث تم تصميم Orange3 خصيصًا لصنع أنظمة توصية عالية الدقة ونماذج تنبؤية. كما ولديها مجموعة متنوعة من الأدوات لاختبار خوارزميات ML الجديدة في مختلف الصناعات. وعلى وجه الخصوص، الطب الحيوي والمعلوماتية.
  • الهيكل القائم على القطعة: حيث تتضمن الأدوات وظائف مختلفة لأغراض مختلفة. إلى جانب التركيز على مهام تصور البيانات، فهم يساعدون المطورين على إنشاء نماذج ML التنبؤية التي تزود رواد الأعمال بتوقعات أعمال دقيقة. وسنوضح ذلك أكثر عند تعلم الآلة في الذكاء الاصطناعي PDF
  • سهولة التعلم: حيث تم تضمين Orange3 في برامج التدريب المدرسي والجامعي والمهني لأنه سهل التعلم والفهم. لاسيما أنه يختار المزيد والمزيد من المتخصصين هذه المكتبة لتقديم حلول الجودة المدعومة من ML للعملاء بكفاءة.

NumPy من أفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي

لم يتم تطوير بايثون في البداية كأداة للحوسبة الرقمية. ومع ذلك، كان ظهور NumPy هو المفتاح لتوسيع قدرات Python بوظائف رياضية، بناءً على حلول التعلم الآلي التي سيتم بناؤها والتي سنبينه عند تعلم الآلة في الذكاء الاصطناعي PDF.  هذا وتعتبر هذه المكتبة ضمن أفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي للأسباب التالية:

  • قدرات حوسبة قوية: حيث يتعامل مع الجبر الخطي وحسابات المصفوفة وتوليد الأرقام العشوائية وما إلى ذلك التي تساعد المطورين على إنشاء أنظمة ذكية وسريعة الاستجابة.
  • أداء عالي: تعمل الوظائف الرياضية عالية المستوى على المصفوفات، مما يجعل تنفيذ خوارزميات بايثون أسرع.
  • مجتمع برمجة كبير: في حالة حدوث أي مشكلة، يمكن للمبرمجين اللجوء إلى مجتمع NumPy ومشاركة الخبرات مع بعضهم البعض أو إيجاد حل جاهز لمشكلاتهم.

أفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي لعام 2023

 SciPy من أفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي

إلى جانب NumPy، تعد هذه المكتبة أداة أساسية لإنجاز الحسابات الرياضية والعلمية والهندسية. حيث تتمثل الأسباب الثلاثة الرئيسية التي تجعل متخصصي بايثون يقدرون SciPy كأفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي هي:

  • قوة حسابية سريعة: حيث يتعامل SciPy مع العمليات الحسابية مثل الاستيفاء العددي والتكامل والجبر الخطي والإحصاءات وما إلى ذلك في وقت قصير. وبالتالي، زيادة سرعة تطوير نماذج ML وتكاملها.
  • مكتبة سهلة الاستخدام. المكتبة سهلة الفهم، لذلك تعرّف المتخصصون بسرعة على مجموعة ميزاتها وإنشاء نماذج للتعلم الآلي بشكل أسرع. وهذا ما سنوضحه في تعلم الآلة عبر الذكاء الاصطناعي PDF
  • عند اشتراك مكتبتي NumPy مع SciPy سيؤدي ذلك إلى حسابات محسنة. حيث تم تصميم SciPy على رأس NumPy ويمكنه العمل على مصفوفاته، مما يضمن جودة أعلى وتنفيذ أسرع لعمليات الحوسبة.

أفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي لعام 2023

Pandas من أفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي

Pandas هي مكتبة Python منخفضة المستوى مبنية على NumPy.  أنشئت مع شركة AQR المالية التي احتاجت إلى المساعدة في التحليل الكمي لبياناتها المالية. مما جعلها من أفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر. حيث تتمثل أبرز ميزاتها بما يلي:

  • إطارات بيانات قوية: حيث تُستخدم Pandas في الغالب لتحليل البيانات ومعالجتها، وكذلك لعمليات التعلم الآلي في شكل أطر بيانات. باستخدام إطارات البيانات، يمكن للمطورين استعراض البيانات بشكل ملائم لضمان جودة أعلى للمنتج.
  • معالجة البيانات المرنة: إذ يستخدم المطورون هذه المكتبة لهيكلة مجموعات كبيرة من البيانات وإعادة تشكيلها وتصفيتها بسهولة. وسنطرح كيفية تعلم الذكاء الاصطناعي بايثون عبر هذه المكتبة .pdf

أفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي لعام 2023

Matplotlib من أفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي

من المفترض أن تحل وحدة NumPy و SciPy و Matplotlib محل الحاجة إلى استخدام لغة MATLAB الإحصائية الخاصة. وذلك هو سبب تشابه وظائف المكتبات المذكورة مع وظائف MATLAB. ومع ذلك، تتوفر حزم Python مجانًا وبشكل أكثر مرونة، مما يجعلها خيارًا للعديد من علماء البيانات. كما ويمكن توضيح سبب تضمين Matplotlib في قائمة أفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي من خلال معرفة ميزاتها التالية :

  • توفر مجموعة شاملة من أدوات التخطيط.
  • تسمح المخططات والرسوم البيانية ثنائية وثلاثية الأبعاد والرسوم البيانية وغيرها من أدوات التصور للعلماء بإجراء تحليل مفصل للبيانات. بناءً على التحليل، يمكن للمبرمج بناء نماذج موثوقة للتعلم الآلي. وسنفصل ذلك في تعلم الذكاء الاصطناعي بايثون pdf

أفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي لعام 2023

Theano من أفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي

في عام 2007، أنشأ معهد مونتريال لخوارزميات التعلم (MILA) مكتبة Theano لمعالجة وتقييم التعبيرات الرياضية المختلفة. بناءً على هذه التعبيرات، تتيح مكتبة التعلم الآلي في Python بناء شبكات عصبية محسنة للتعلم العميق. فعلى الرغم من أن Theano ليست فعالة في ML مثل TensorFlow، إلا أنها لا تزال تتمتع ببعض الفوائد التي لا يمكن إنكارها، والتي تجعلها تستحق التصنيف ضمن قائمة أفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي:

  • الحوسبة المتزامنة المستقرة: يعالج Theano العديد من العمليات الحسابية التي تحافظ على أدائها عاليًا وتسمح بإعادة استخدام أجزاء التعليمات البرمجية لوظائف مماثلة، مما يقلل من وقت تطوير النموذج.
  • سرعة تنفيذ سريعة: تُظهر هذه المكتبة أداءً عاليًا في كل من معماريات وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات، مما يوفر وقت التطوير.
  • الاستقرار الأمثل: يمكن لـ Theano تحديد التعبيرات غير المستقرة واستبدالها، مما يضمن جودة أفضل للأنظمة.وهذا ما سنجده في تعلم الذكاء الاصطناعي بايثون pdf

أفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي لعام 2023

معالجة الصورة باستخدام مكتبات لغة بايثون

في الواقع، من أجل معالجة الكمية الكبيرة من البيانات بسرعة وكفاءة، يجب على علماء البيانات الاعتماد على أدوات معالجة الصور للتعلم الآلي ومهام التعلم العميق. وتعد معالجة الصورة عبر بايثون خيارًا صائبًا. لذلك سنقدم أفضل مكتبات معالجة الصور عبر بايثون Python:

  • OpenCV
  • Mahotas
  • Scikit-Image

  

معالجة الصورة باستخدام مكتبات لغة بايثون

OpenCV لمعالجة الصورة باستخدام مكتبات لغة بايثون

حيث تعتبر مكتبة مفتوحة المصدر تم تطويرها وإصدارها بواسطة Intel في عام 2000. وغالبًا ما يتم نشر OpenCV لمهام رؤية الكمبيوتر مثل اكتشاف الوجه واكتشاف الكائنات والتعرف على الوجوه وتجزئة الصور وغير ذلك الكثير. حيث يأتي OpenCV أيضًا مع غلاف Python ويمكن استخدامه جنبًا إلى جنب مع NumPy و SciPy و Matplotlib. حيث يعتبر أحد أفضل جوانب OpenCV هو أن مكتبة رؤية الكمبيوتر تتطور باستمرار بفضل العديد من المساهمين على Github. كما وتوفر مكتبة معالجة الصور الوصول إلى أكثر من 2500 خوارزميات حديثة وكلاسيكية. ويمكن للمستخدمين استخدام OpenCV لأداء العديد من المهام المحددة مثل إزالة العيون الحمراء ومتابعة حركات العين.

فيما يلي بعض الملامح الرئيسية لبرنامج OpenCV:

  • مستخدمة من قبل الشركات الكبرى مثل آي بي إم وجوجل وتويوتا
  • الكفاءة الحسابية
  • وصول واسع إلى الخوارزميات
  • واجهات متعددة

Scikit-Image لمعالجة الصورة باستخدام مكتبات لغة بايثون

وهي مكتبة أخرى لمعالجة الصور باستخدام مكتبات لغة بايثون، والتي تستخدم تقريبًا لكل مهمة رؤية الكمبيوتر. كما وتقدم Scikit-Image التي تستخدم مصفوفات NumPy ككائنات صور العديد من الخوارزميات المختلفة للتجزئة، ومعالجة مساحة اللون، والتحول الهندسي، والتحليل، والتشكل، واكتشاف الميزات، وغير ذلك الكثير.

فيما يلي بعض الملامح الرئيسية لـ Scikit-Image:

  • مفتوح المصدر وسهل الاستخدام.
  • مجاني مع الحد الأدنى من القيود القانونية والترخيص.
  • متنوع القدرات.
  • تطبيقات العالم الحقيقي مثل التنبؤ بسلوك المستهلك.

اقرأ أيضًا: مجالات الذكاء الاصطناعي.

Mahotas لمعالجة الصورة باستخدام مكتبات لغة بايثون

واحدة من أفضل مكتبات معالجة الصور باستخدام مكتبات لغة بايثون Python هي Mahotas، والتي تم تصميمها في الأصل لمعلوماتية الصور الحيوية. حيث يتيح Mahotas للمطورين الاستفادة من الميزات المتقدمة مثل الأنماط الثنائية المحلية و haralick. كما ويمكنه حساب الصور ثنائية وثلاثية الأبعاد من خلال وحدة mahotas.features.haralick الخاصة به، ويستخرج المعلومات من الصور لإجراء معالجة متقدمة للصور.

فيما يلي بعض الملامح الرئيسية لماهوتاس:

  • أكثر من 100 وظيفة للرؤية الحاسوبية لمعالجة الصورة باستخدام مكتبات لغة بايثون.
  • الخيارات المتقدمة.
  • يحسب الصور ثنائية وثلاثية الأبعاد.
  • إضافة وظائف جديدة باستمرار.

تعلم الذكاء الاصطناعي بايثون pdf

في الواقع، يرتبط الذكاء الاصطناعي بلغة بايثون بدرجة وثيقة. حيث يعني الذكاء الاصطناعي مدى حاجتنا للتعامل مع كم هائل من البيانات، والأوامر البرمجية المعقدة بشكل كبير. لذلك، تعتبر لغة بايثون من اللغات الضرورية عند تعلم الذكاء الاصطناعي، أو عند تعليمه.

حيث يستخدم الكثير من المهندسين المطورين، والشركات الضخمة لغة بايثون بتكوين برمجياتها الخاصة في العديد من المجالات. وذلك بالطبع يعود لمزايا عديدة من أهمها:

  • يعتبر تصميم بايثون سهلًا في الاستخدام، ولديها خصائص سريعة، وقوية، وقابلة للتوسيع. كما أنها مناسبة للذكاء الاصطناعي. لذلك، سنقدم كيفية تعلمه pdf.
  • تعتبر لغة بايثون مكتبة شاملة للذكاء الاصطناعي، بل ومكتبة للتعلم الآلي. لاسيما أنها توفر حزمة من البيانات المحددة بشكل مسبق لمقارنة سلسلة الخوارزميات واختبارها. وهذا ما سنجده عند تعلم الذكاء الاصطناعي بايثون pdf
  • كما وتعد لغة بايثون مكتبة ضرورية لمعالجة النصوص، واللغة الطبيعية. حيث تحتوي على مكتبة يمكنها توصيل الوحدات المختلفة بلغات أخرى، وبسهولة تامة. مما يعني أن بايثون خيارًا مناسبًا لك إذا كنت تريد أن تكون أكثر مهارة بتعلم الذكاء الاصطناعي بايثون من خلال pdf.

ولتعلم الذكاء الاصطناعي بايثون، إليك ملف pdf  هذا الذي يوفر لك كل ما تريد تعلمه حول هذا.

تعلم الذكاء الاصطناعي بايثون pdf
تعلم الذكاء الاصطناعي بايثون pdf

تعلم الآلة في الذكاء الاصطناعي PDF

يعتبر تعلم الآلة بحد ذاته من فروع الذكاء الاصطناعي التي تهتم بشكل خاص بتصميم خوارزميات وتقنيات الحاسوب وتطويرها. لاسيما تلك التقنيات التي تتيح للحواسيب امتلاك خاصية “التعلم” الذي ينقسم لنوعين هما التعلم الاستقرائي، والاستنتاجي.

هذا وتكمن المهمة الرئيسية لتعلم الآلة في الذكاء الاصطناعي عبر استخراج معلومات مهمة من البيانات، بما معناه التنقيب من البيانات، والإحصاء، والمعلوماتية النظرية. كما ويستخدم التعلم الآلي في مجالات عديدة، بدءًا من فروع الهندسة للطب. إلا أنه يعتبر أقل شمولًا من الذكاء الاصطناعي في تطبيقاته.

ومن الناحية الأخرى، يكمن الفرق ما بين تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي بأن تقنية تعلم الآلة تستخدم مبدأ التجربة والتكرار في سبيل البحث عن الأنماط التعليمية، في حين يستخدم الذكاء الاصطناعي الخبرة اللازمة من أجل اكتساب المعلومات، وكافة المهارات الجديدة. بالإضافة إلى تطبيق تلك العلوم في بيئات جديدة. مما يعني أن كلتي التقنيتين لديهما التطبيقات العملية، سواء كانت تجارية أم تقنية. وسنبين كيفية تعلم الآلة في الذكاء الاصطناعي عبر ملف PDF

تعلم الآلة في الذكاء الاصطناعي PDF
تعلم الآلة في الذكاء الاصطناعي PDF

ما هي التطبيقات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي

من أهم التطبيقات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي هي:

  • سيري مساعد آبل siri
  • مساعد جوجل.
  • أليكسا مساعد أمازون.
  • كورتانا مساعد ميكروسوفت.
  • تطبيق إلسا.
  • تطبيق ريبليكا.
  • تطبيق سقراط.
  • تطبيق swiftkey keyboard
  • تطبيق faceapp
  • تطبيق babba

الأسئلة الشائعة؟

ما هي مكتبات Python الجديدة في عالم الذكاء الاصطناعي 2023؟

المكتبات الخمس التي يجب البحث عنها في عام 2023 هي Hugging Face for Natural Language Processing و Streamlit for Web Development و Optuna لضبط Hyperparameter و Pytest لاختبار الأتمتة و Py03 لدمج لغة برمجة Rust

 

ما هي مكتبة Python الشائعة للذكاء الاصطناعي؟

TensorFlow هي مكتبة Python شائعة الاستخدام على نطاق واسع لتطوير الذكاء الاصطناعي. إنها مكتبة مفتوحة المصدر تمكن المطورين من إنشاء نماذج التعلم الآلي وتدريبها ونشرها بسهولة

 

ما هي سلبيات الذكاء الاصطناعي؟

من أبرز سلبياتها إدخال التحيّز ضمن خوارزميات صنع القرار، مما يؤثر سلبًا على عملية صنع القرار في الأنظمة.

 

هل أكواد لغة بايثون سهلة؟

نعم سهلة، لاسيما للمبرمجين المبتدئين

 

من أهم اللغات الفعالة في بناء الذكاء الاصطناعي؟

لغة بايثون تتصدر رأس القائمة، بالإضافة إلى لغات بلانر، وهاسكل، وبرولوغ، و سمول توك.

وفي الختام، نكون قد تعرفنا على أفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي، وكيفية تعلم الذكاء الاصطناعي بايثون pdf، وتعلم الآلة في الذكاء الاصطناعي PDF. ليبين لنا تعدد المكتبات التي تدعمها لغة بايثون الشهيرة والمنافسة لمعظم لغات البرمجة الأخرى. والتي تضفي عليها العديد من المميزات والخصائص المحسنة لأدائها من قبل المطورين ورواد الأعمال والمبرمجين.