قد يتساءل البعض كيف للأجهزة الحديثة والمستخدمة في متناول اليد كالهواتف الذكية📱، الآيباد، اللابتوب💻 أو حتى مختلف الأجهزة الإلكترونية الحديثة تنفيذ بعض تقنيات أو تطبيقات الذكاء الاصطناعي 🤔
،في حين لا يتوفر بها اتصال إنترنت أو توفر معالجات فائقة القدرة أو حتى مساحة تخزين كبيرة⁉️

لمتابعه مزيد من التفاصيل
https://www.facebook.com/AIApproach/posts/pfbid02dCXUnKxpmBSoZMBFDQPNyF48B6wZsXYmkmTp1tgDwGS4EzmNFEhdonZJQWLd6Aszl

إعداد المحتوى : م.عبدالعزيز حوائج
مراجعة و تدقيق : م.سامية الشهري
تصميم : م.محمد الرمادي

المصادر :
_https://makerdemy.com/
_https://makerdemy1.reachavle.com/
_https://tinymlbook.com/

_https://arxiv.org/pdf/1906.10255.pdf

ebooks:
TinyML, Pete Warden & Daniel.

للانضمام للمجموعات
رابط مجموعة فيسبوك:

https://www.facebook.com/groups/569091274928082

رابط مجموعة تليغرام:

https://t.me/AIApproachClub

رابط مجموعة واتساب:

https://chat.whatsapp.com/KqVy4SM9jAJAdA716kz9cg

#نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي
#طريقك_للذكاء_الاصطناعي
#AI_Approach_Club
#your_path_to_ai

في كل يوم يمر في كورس تحليل البيانات نتفاجأ بقدرات المتدربين وحماسهم🔥
فقررنا في كل أسبوع يمر على كورس تحليل البيانات نختار فيه
"Data Champion"🏆
ولكن أحترنا كثيراً في الإختيار وتم اختيار "Data Champion" لهذا الاسبوع بصعوبة وذلك لتألق كل المتدربين وقدراتهم التحليلية العالية😍

بطلنا😌 لهذا الأسبوع يتميز بشخصية متعاونة ،وملتزمة بالمواعيد اضافة لتميزه بالدقة والقدرة على قراءة البيانات واستنباطها .
اما عن طريقته وقدرته على عرضها للقارئ تجعلك توقن أنه سيصبح محلل بيانات متألق🥳🤝

م.علاء الدين المقطري

https://www.facebook.com/AIApproach/posts/pfbid0XJ3ZDDerfYeJ7JcaZzq3ziyebEnBQezoeyqcseCFdnrjh1N7zZKiuwrjNEqGorrWl

#نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي
#كورس_تحليل_بيانات_باستخدام_البايثون
#Data_Champion

تقنيات الذكاء الاصطناعي🤖 تعلن الحرب على الخلايا السرطانية👾
كيف يتم ذلك 🤔
تابع معنا 🤩👇
https://www.facebook.com/AIApproach/videos/1375577399848234/
كاتب المحتوى :م.انتصار السهمي
مراجعة وتدقيق: م.عمر أبو سند
تصميم: م.عمير البعداني
رابط مجموعة فيسبوك:

https://www.facebook.com/groups/569091274928082
رابط قناة التيلجرام
https://t.me/AIApproach
رابط مجموعة تليغرام:

https://t.me/AIApproachClub

رابط مجموعة واتساب:

https://chat.whatsapp.com/KqVy4SM9jAJAdA716kz9cg

#نادينهجالذكاء_الاصطناعي
#طريقكللذكاءالاصطناعي
#AI_Approach_Club
#your_path_to_ai
المصادر:
https://arabic.rt.com/technology/1373551-%D8%AA%D8%B7%D9%88%D9%8A%D8%B1-%D8%B1%D9%88%D8%A8%D9%88%D8%AA%D8%A7%D8%AA-%D9%87%D8%AC%D9%8A%D9%86%D8%A9-%D8%A8%D9%8A%D9%88%D9%84%D9%88%D8%AC%D9%8A%D8%A9-%D9%82%D8%A7%D8%A6%D9%85%D8%A9-%D8%B9%D9%84%D9%89-%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%83%D8%AA%D9%8A%D8%B1%D9%8A%D8%A7-%D9%8A%D9%85%D9%83%D9%86%D9%87%D8%A7-%D9%85%D8%AD%D8%A7%D8%B1%D8%A8%D8%A9-%D8%A7%D9%84%D8%B3%D8%B1%D8%B7%D8%A7%D9%86/
https://www.youtube.com/watch?v=ohnJt9UEgpo

🔥🔥2023🔥🔥

*العام الجديد بعيون الذكاء الإصطناعي 🤖 👽*


صور صممها الذكاء الاصطناعي عن طريق تقنية Midjourny .

فماذا تعرف عن تقنية Midjourney
واستخدام الذكاء الإصطناعي في الإبداع الفني🤔⁉️

✅Midjourney:
هي واحدة من أحد نماذج الذكاء الإصطناعي من نوعية text driven image generation AI
"مولد الصور من النصوص "
والذي تطورت بشكل كبير في الشهور الأخيرة لتملأ الرسوم صفحات الفن العربية والعالمية على مواقع التواصل الإجتماعي وتثير دهشة الفنانين والمبرمجين😲.

🧑‍🎓هل يمكنك أن تشرح عنها أكثر؟
لم أفهم بعد❗

👨‍💼 إنها أداة تتيح للمستخدمين إنشاء صور أو أعمال فنية يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الإصطناعي باستخدام رسائل نصية📨.

🧑‍🎓تماماً أصبحت مفهومة بالنسبة لي تابع في الشرح من فضلك😻

👨‍💼يتم الوصول إليها من خلال برنامج Discord
وهو حالياً في " Open Beta " مما يعني أنه يمكن لأي شخص الإنضمام إليه واستخدامه مجاناً💯.

✅خطوات إستخدام midjourney:

1️⃣الخطوة 1:
تأكد من أن لديك 📧حساب على ديسكورد، قم بتسجيل الدخول إلى Discord.

2️⃣الخطوة 2:
قم بزيارة موقع Midjourney
👨‍💼 اختر الإنضمام إلى الإصدار التجريبي.
👨‍💼 سينقلك هذا تلقائيًا إلى دعوة للإنضمام ل Discord.

3️⃣الخطوة 3:
قبول دعوة Discord للدخول إلى Midjourney
👨‍💼وافق للإستمرار في الدخول إلى البوت.

4️⃣الخطوة 4:
❌لن يتم فتح تطبيق Discord الخاص بك تلقائياً.
ℹعندما يحدث ذلك حدد رمز Midjourney الذي يشبه السفينة🚢.

5️⃣الخطوة 5:
في Midjourney على الجانب حدد Newbies يمكنك تحديد أي منها للبدء.

6️⃣الخطوة 6:
إبدا بإنشاء صور بكتابة الأمر التالي: "imagine/" في دردشة Discord 👨‍💼سيؤدي هذا إلى إنشاء حقل موجه حيث يمكنك كتابة وصف الصورة.

🧑‍🎓من فضلك قل لي ما هي مميزات التقنية؟🤔

✅مميزات التقنية :
◾ القدرة على إنشاء صور شخصية .◾ إنشاء مجموعة واسعة من الأنماط.
◾ مفيد بشكل خاص لإنشاء صور ممتعة وجمالية.

🧑‍🎓ما هي سلبيات التقنية؟🤔

❌❌سلبيات التقنية:
من المحتمل أن جميع الأنماط عامة بشكل افتراضي، على الرغم من أن المستخدمين لديهم خيار الدفع مقابل خطة خاصة.

وتصل أداة Midjourney قوية وسهلة الاستخدام لإنشاء فن الذكاء الإصطناعي 🤖👽


إعداد المحتوى: م.إيمان السماوي
مراجعة وتدقيق: م.أحمد بصيص
تصميم: م.أصيل مبارك

للمزيد من التفاصيل و لمتابعة منشوراتنا العلمية في صفحتنا بالفيس:
https://www.facebook.com/100083466410787/posts/pfbid02BgJ9AV3SCHG48ZBZDNgALccjfJxKbxkJuPE1qkktakwge2UoUrvhi6mhz8G5i5zFl/?mibextid=Nif5oz

المراجع:

https://www.bbc.com/arabic/science-and-tech-62326227

https://korea.postsen.com/technology/51322/Wow-Works-of-%E2%80%98Mid-Journey%E2%80%99-an-image-generating-AI-that-exclaims.html

https://dallery.gallery/midjourney-guide-ai-art-explained/

https://www.techsoune.com/2022/12/create-pictures-ai-art-midjourney.html

للانضمام للمجموعات

رابط مجموعة فيسبوك:
https://www.facebook.com/groups/569091274928082

رابط مجموعة تليغرام:
https://t.me/AIApproachClub

رابط مجموعة واتساب:
https://chat.whatsapp.com/KqVy4SM9jAJAdA716kz9cg

#نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي
#طريقك_للذكاء_الاصطناعي
#AI_Approach_Club
#your_path_to_ai

🧐 هل سبق لك أن سمعت عن المصطلحات العلمية " overfitting & underfitting" ؟!

لنفترض أنك تستعد لإختبار ،ولكنك عرفت اسئلة الاختبار قبل الموعد وقمت بحفظ الاجابات وتكونت لديك معلومات مؤكده من خلالها حصلت على نتائج 💯٪🤩

ولكن تخيل أنه تم إستدعائك لإعادة الإمتحان مرة أخرى وتم إعادة ترتيب الأسئلة وبصياغة مختلفة قليلاً فإذا بك تحصل على درجة أقل🤦🏻‍♂️

❗هذا يدل أن طريقة مذاكرتك وتدريب ذاكرتك على المعلومات غير صحيحه 🤓

⬆️ يشير هذا المثال في الجزء الأول إلى أنك حفظت الإجابات ولم تتعلم في الواقع المفاهيم التي تم إختبارك عليها😴، هذا مثال على (overfitting).

🔄 عكس ذلك هو (underfitting) حيث لا تتماثل المواد الدراسية والمنهج الدراسي التي أعطيت لك في ما تم تقييمه أو عمله للإمتحان.

😟 نتيجة لذلك، تلجأ إلى تخمين الإجابات لأنك لا تملك المعرفة الكافية للإجابة بشكل صحيح.

◾إذاً ماهو التعريف العلمي (underfitting) : يعرف بأنه Model مختار غير قادر بما يكفي على ملاءمة مجموعة بيانات التدريب (training dataset) وعادة ما يؤدي إلى خسارة عالية (high loss) أثناء التدريب.

✨ بعض الحلول الممكنة في هذه الحالة :
🔹تبسيط النموذج عن طريق تحديد نموذج بمعلمات أقل ( فمثلًا، نختار نموذج خطي بدلاً من نموذج متعدد الحدود عالي الدرجة).
🔹عن طريق تقليل عدد (features) في بيانات التدريب أو عن طریق تقييد النموذج.
🔹جمع المزيد من بيانات التدريب.
🔹تقليل noise في بيانات التدريب (مثل إجراء عملية إصلاح أخطاء البيانات وإزالة القيم المتطرفة (Outlayer) وما إلى ذلك.

◾أما المصطلح العلمي (Overfitting) : والذي يعرف بأنه يحدث عندما يتعلم النموذج بيانات التدريب جيدًا، يؤدي هذا عادةً إلى إنخفاض مقياس الخسارة (low loss metric) أثناء التدريب ولكن خسارة عالية في مجموع بيانات الإختبار (test dataset).

😌وإليك بعض الحلول التي تساعدنا على إصلاح هذه المشكلة :
🔹إختيار نموذج أكثر قوة، مع المزيد من الوسطاء (Parameters).
🔹تغذية النموذج بميزات أفضل لخوارزمية التعلم الإستعانة بمختص (Feature Engineering).
🔹تقليل القيود على النموذج.

أخيراً 🤩 خلال هذه المعلومات أنه بمجرد قيامك بتدريب نموذج، هذا لا يعني بأن النموذج سيتمكن حتماً من التعميم على كافة الحالات الجديدة. إذ يجب علينا فحصه واختباره وتقييمه لمعرفة ذلك وقد نحتاج أحيانًا لإعادة ضبطه إذا لزم الأمر.

كاتب المحتوى : م. عمير البعداني
مراجعة وتدقيق : م إيمان السماوي
تصميم : م محمد الرمادي


لمتابعة منشوراتنا العلمية في صفحتنا بالفيس:
https://www.facebook.com/100083466410787/posts/pfbid034G1WcvgkBgUVZwPPHj28mz2mzaBwaRa4Gw7TAoU27whShB6JSb59zu3khpR8VQFLl/?mibextid=Nif5oz

المصادر :
https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/machine-learning/how-to-guides/prepare-data-ml-net

للانضمام للمجموعات
رابط مجموعة فيسبوك:

https://www.facebook.com/groups/569091274928082
رابط قناة التيلجرام
https://t.me/AIApproach
رابط مجموعة تليغرام:

https://t.me/AIApproachClub

رابط مجموعة واتساب:

https://chat.whatsapp.com/KqVy4SM9jAJAdA716kz9cg

#نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي
#طريقك_للذكاء_الاصطناعي
#AI_Approach_Club
#your_path_to_ai

قمت انا ومجموعة من المبرمجين بصناعة آله ذكية تقوم بفرز البرتقال السليمة والفاسدة وبعد ان انتهينا من صنعها قمنا بقياس أدائها عن طريق accuracy كمقياس أداء معروف وكانت الدقة عالية جداً ،
وقبل أن نقوم بيعها 🤑 قمنا بتجربتها ولكن تفاجئنا أن الدقة لم تكن كما توقعنا وهذا يعني انه حصل أرتباك😰
فبدئنا بالبحث والسعي لمعرفة كم عدد الحالات التي يخطئ النظام في تصنيفها (يتم تصنيفها على انه فاسدة وهي سليمة او يتم تصنيفها سليمة وهي فاسدة)🤔

✔️فوجدنا أحد أهم مفاهيم قياس الأداء في نماذج التصنيف(classification)
وهي مصفوفة تقييم المخاطر (Confusion matrix) او مصفوفة الارتباك😵:
وهي تقنية إحصائية في الذكاء الاصطناعي يتم تشكليها حسب عدد الأصناف (classes) المراد تصنيفها أي في حالتنا:
لدينا صنفين برتقاله فاسدة أو سليمة فإن المصفوفة التي ستتشكل بناء على ذلك هي بأبعاد 2x2✔️

🔘 بحيث يكون في القطر الرئيسي للمصفوفة عدد القيم التي صنفها النظام بشكل صحيح وتسمى:
⬆️ توقع إيجابي صحيح(True Positive (TP)): عدد القيم التي توقع النموذج بشكل صحيح أن البرتقاله سليمة.

⬆️توقع سلبي صحيح ( True Negative (TN)) :
عدد القيم التي توقع النموذج بشكل صحيح أنها برتقاله فاسدة

🔘وبقية الأماكن من المصفوفة هي الحالات التي اخطأ النظام في تصنيفها وتسمى:
⬇️توقع إيجابي خاطئ ( False Positive (FP))
⬇️توقع سلبي خاطئ(False Negative (FN))
( مثال: كان الشخص رجل وتم تصنيفه انثى😬 او كانت انثى وصنفها رجل🤵‍♂)

⬅️وهناك مقاييس أداء أكثر دقة تعتمد على القيم السابقة وهي:
🔘 أولاً: الدقة (Precision) حيث يخبرك بنسبة التوقعات الايجابية التي كانت إيجابية بالفعل.

🔘ثانياً :الإسترجاع Recall
يخبرك ما هي النسبة من جميع العينات الإيجابية التي تم التنبؤ بها بشكل صحيح على أنها إيجابية بواسطة المصنف (classifier) .

🔘ثالثاً Specificity: يخبرك ما هي النسبة من جميع العينات السالبة التي تم التنبؤ بها بشكل صحيح على أنها سلبية بواسطة المصنف (classifier)
وكذلك تدعى
(True Negative Rate (TNR)

من خلال تطبيق مصفوفة الارتباك ،قمنا بمعالجة بعض المشاكل في التصنيف وأصبحت دقة التصنيف عالية.👏🥳

كاتب المحتوى:م.عمر ابو سند
مراجعة وتدقيق:م.سامية الشهري
تصميم:م.هبه الشريف

لمتابعة منشوراتنا العلمية في صفحتنا بالفيس:
https://www.facebook.com/100083466410787/posts/pfbid02yhWDD1H12uVBCP1K5o9XB3R1Tmyc1UCoLEfGQS6Kr18rRbzVAc4XbcJzu5DBhcwQl/?mibextid=Nif5oz

المصادر:
https://www.kdnuggets.com/2021/02/evaluating-deep-learning-models-confusion-matrix-accuracy-precision-recall.html


https://rattibha.com/thread/1493508247638228997

https://medium.com/analytics-vidhya/accuracy-on-imbalanced-datasets-and-why-you-need-confusion-matrix-937613bf89bf

للانضمام للمجموعات
رابط مجموعة فيسبوك:

https://www.facebook.com/groups/569091274928082
رابط قناة التيلجرام
https://t.me/AIApproach
رابط مجموعة تليغرام:

https://t.me/AIApproachClub

رابط مجموعة واتساب:

https://chat.whatsapp.com/KqVy4SM9jAJAdA716kz9cg

#نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي
#طريقك_للذكاء_الاصطناعي
#AI_Approach_Club
#your_path_to_ai

مابين الصمت والكلام هناك ميزان
والعقول الكبيرة يسودها القصد بالكلام والإبداع بالأفعال🔥
وهذا مايميز بطل من ابطال كورس تحليل البيانات
🏆 Data Champion
لهذا الأسبوع بالعلم شغوف ، وبالدقه والانضباط معروف🤩💪🏻

لمعرفة البطل 🔥👇🏻
https://www.facebook.com/100083466410787/posts/pfbid024qKftcFseaeZhqwrBb8tVbZmVkYyi8cdBFsMNMwxTT9nKE3GHVxKWaazsUvasTcAl/?mibextid=Nif5oz


#نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي
#كورس_تحليل_بيانات_باستخدام_البايثون

🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥
اخراج منتجك ونشره لبيئة الانتاج production تعد تحدي لأي منشأة او برنامج ،فتعددت الادوات المساعدة بذلك وأصبح الكثير يطبق مبادئ DevOps لتضمن خروج النظام أو المنتج لبيئة الانتاج بشكل سليم👌🏻

يواجه علماء البيانات المشكله ذاتها❗️
ومعظم نماذج ومشاريع تعلم الآله لا تتجاوز المرحلة التجريبيه ‼️

لحل ذلك يمكننا تطبيق مبادئDevOps على مشاريع تعلم الآله عن طريق MLOps
لمعرفة تفاصيل اكثر عن الموضوع الاكثر اهمية في تعلم الالة وهو ال MLops 🤩🔥💪
👇👇👇
https://www.facebook.com/100083466410787/posts/pfbid02Hxr14HJYr1JfHbZbtNzTPh3aHn9hS8XmXiibGgtnpYgEmaxueQX4LDDjv5gcE9j6l/?mibextid=Nif5oz
رابط مجموعة فيسبوك:

https://www.facebook.com/groups/569091274928082
رابط قناة التيلجرام
https://t.me/AIApproach
رابط مجموعة تليغرام:

https://t.me/AIApproachClub

رابط مجموعة واتساب:

https://chat.whatsapp.com/KqVy4SM9jAJAdA716kz9cg

#نادينهجالذكاء_الاصطناعي
#طريقكللذكاءالاصطناعي
#AI_Approach_Club
#your_path_to_ai

ماذا لو كان هناك روبوت محامي 🤖 هل شاهدت من قبل ماذا سيقدم !

للتعرف على أول محامي روبوت في العالم و أقسام تقنيات الذكاء الإصطناعي في المحاماة 👇
https://www.facebook.com/100083466410787/posts/pfbid0TYWXQrVX26XhCyqUeHN9UXgEG5p1TUJoEwaEXKPgfsWGUKR6NByKnViRdiSPEW1Kl/?mibextid=Nif5oz

رابط مجموعة فيسبوك:

https://www.facebook.com/groups/569091274928082
رابط قناة التيلجرام
https://t.me/AIApproach
رابط مجموعة تليغرام:

https://t.me/AIApproachClub

رابط مجموعة واتساب:

https://chat.whatsapp.com/KqVy4SM9jAJAdA716kz9cg

#نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي
#طريقك_للذكاء_الاصطناعي
#AI_Approach_Club
#your_path_to_ai

#ماشتسكولنحناش والتي تعني (لن تتغلبوا علينا 😎)
وهذه كلمة دارجة بلهجة أبناء محافظة تعز -اليمن
أخيراً قالها المهندس بشير الشرعبي🔥💪🏻
وأثبت جدارته ولم يترك خيار آخر سوى أن يكون قد التحدي وقدم أفضل حل لتحدي الأسبوع 😍
فحقا هو قد التحديات ولايخشى من التاسكات ولما لا؟
فهو يسعى أن يصبح من أفخم محللي البيانات📈🦾.

https://www.facebook.com/AIApproach/posts/pfbid0ZmzhvvJdmJh8HByoF8QeVuvD7RL9G83iCJDyK7B61wBbqVbaH6FmV3uctZJTnaLtl
#تحليل_البيانات_باستخدام_البايثون
#نادي_نهج_للذكاء_الاصطناعي
#طريقك_للذكاء_الاصطناعي
#Ai_Approach_Club
#Your_path_to_ai

أفضل11 لغات مستخدمة في الذكاء الاصطناعي

شهدت الفترة الأخيرة زيادة في الطلب على خبراء ووظائف البرمجة والذكاء الاصطناعي🤖. لذلك نسرد لكم فيما يلي
أفضل 11 لغات البرمجة المستخدمة اليوم في الذكاء الاصطناعي🦾..

1. بايثون Python🦾:
من أكثر لغات البرمجة استخداما
تحتل بايثون المركز الأول على لغات البرمجة المستخدمة اليوم في تطوير تكنولوجيا التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. تتضمن هذه اللغة الشائع استخدامها بكثرة بين خبراء البرمجة على مكتبات مثل numpy، keras,tensorflow, matplotlib and scipy. فلو كنت ترغب في تعليم الكمبيوتر قواعد الجبر وطرق النواة يمكنك استخدام البايثون🤩، وهي تتميز ببنيتها البسيطة ويعتبرها هواة البرمجة الأفضل على الإطلاق🤓.

2. Scala🦾:
إذا كنت ترغب في التعامل مع قواعد البيانات هائلة الحجم فهذه اللغة هي الأنسب لسرعتها التي تعادل سرعة البايثون🤩، تعتبر لغة سكالا من بين لغات البرمجة الأكثر شعبية.

3. R Programming🦾:
تعتبر لغة البرمجة R Programming نسخة متطورة من لغة S Programming التي طورتها مختبرات بيل كما😎 فلو كنت ترغب في تصميم الإحصائيات و الرسوم البيانية وهي مدمجة مع الفحص المعجمي يمكنك إستخدام هذه اللغة لانها توفر خوارزميات هامة في هذا المجال👍🏻
حيث يعتبر العديد من خبراء البرمجة ان هذه اللغة من أفضل لغات البرمجة وتطوير نماذج التعلم الآلي والتي يمكن استخدامها لإنشاء التصورات الإحصائية والخوارزميات المهمة باستخدام حزم GNU التي تجعلها مميزة✌🏻.

4. C 🦾:
إذا كنت ترغب في تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي فهذه اللغة هي الأنسب لسرعة تنفيذها لهذه الخوارزميات🤓. كما تعتبر لغة سي وسي بلس بلس C++ من اللغات المدعومة من مكتبة Tensorflow مفتوحة المصدر التابعة لجوجل🖥.

5. JavaScript🦾:
تعتبر لغة جافا سكربت من أشهر وأكثر لغات البرمجة رواجاً في العالم اليوم. في الحقيقة يستخدمها مطوري خوارزميات الويب القدامى والجدد وخاصة منذ تقديم مكتبة Tensorflow.js مفتوحة المصدر🤓. تلك التي تخلصت من قيود اللغة ومكنت استخدامها في تطوير الذكاء الاصطناعي و نماذج التعلم الآلي🤩.

6. Java🦾:
تعتبر لغة البرمجة جافا الأكثر شيوعاً في جميع العالم. حيث إذا كنت ترغب في تطوير خوارزميات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي فهذه اللغة ستساعدك على ذلك💪🏻. وهي تقدم إطار جرين Grin الذي يساعد على إكمال تطوير نماذج البرمجة اللغوية والعصبية والتعلم الآلي والتصوير المرئي والجبر الخطي🤩. لذلك يتم استخدامها لتطوير العديد من التطبيقات المستخدمة اليوم مثل تطبيقات التلفزيون التفاعلي📺.

7. سي شارب C#🦾:
تعتبر سي شارب من لغات البرمجة متعددة الأنماط وهي مستخدمة على وجه الخصوص من قبل مطوري خوارزميات التعلم الآلي🤓 التابعين لمؤسسة دوت نت .NET و C#✌🏻.

8. TypeScript🦾:
تعد تايب سكريبت من لغات البرمجة مفتوحة المصدر وهي من تطوير مايكروسوفت. حيث إذا كنت ترغب في تحسين خوارزميات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي يمكنك الاستعانة بهذه اللغة🤓. في الواقع توفر منصة ويندوز ماشين ليرنينج Windows Machine Learning نماذج تدريبية يستطيع المطور استخدامها في تطوير تطبيقات الويندوز المصممة باستخدام لغات شائعة مثل سي شارب وسي بلس وجافا سكريبت🤩.

9. Shell🦾:
مثل لغة بايثون تعتبر لغة شل للبرمجة بسيطة😉. لذلك يعتبرها بعض الهواة من أفضل لغات البرمجة. وإذا كنت ترغب في كتابة الأوامر في ملف نصي بدلا من ملف تنفيذي توفر لك هذه اللغة هذه الميزة🤩.

10. Julia🦾:
تتميز لغة البرمجة Julia بسرعة أعلى من سي بلس بلس🤩. كما أن لها مزايا تجمع بين عدة لغات برمجة. على سبيل المثال آر بروجرامينج وبايثون وماتلاب وساس وستاتا، ولكنها أبطأ من لغه الجافا🐢🙃.

11. Matlab🦾:
يستطيع برنامج الماتلاب التعامل مع عدد كبير من المسائل الرياضية في التحليل العددي والمصفوفات والمتجهات والتفاضل وتنفيذ وبناء الخوارميات🤓 إضافة إلى النمذجة والمحاكاة وبناء تطبيقات باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي🤖 التي يوفرها البرنامج وتحويل البيانات إلى رسوم بيانية📊.

هل تعرف لغة برمجة أخرى تستخدم في الذكاء الاصطناعي🤔
اذكرها بتعليق🤖👇👇
https://www.facebook.com/100083466410787/posts/pfbid02xNqw8nmXES7E5rqNyFmYiYdTYD4n14C1xSKCH7JpPHTnUMaDKZmihvhKkCrrKAQHl/?mibextid=Nif5oz

المصادر:
https://atlas-know.com/%d8%a3%d9%81%d8%b6%d9%84-%d9%84%d8%ba%d8%a7%d8%aa-%d8%a7%d9%84%d8%a8%d8%b1%d9%85%d8%ac%d8%a9/


إعداد المحتوى: م.وردة الجبلي
تصميم: م. محمد الرمادي
مراجعة وتدقيق: م. محمد الشبلي

رابط مجموعة فيسبوك:

https://www.facebook.com/groups/569091274928082
رابط قناة التيلجرام
https://t.me/AIApproach
رابط مجموعة تليغرام:

https://t.me/AIApproachClub

رابط مجموعة واتساب:

https://chat.whatsapp.com/KqVy4SM9jAJAdA716kz9cg

شغوفة بتعلم كل جديد ولها عزيمه تكسر الحديد 😎 متعاونه ومعطائه لاتعرف الكسل وفي تحمل المسؤولية يُضرب بها المثل🔥💪🏻
هذا مايميز بطلتنا (Data Champion) للاسبوع الثالث لكورس تحليل بيانات المهندسة التي لا تكل ولا تمل 🤩🔥
م. فاتن عبد الرحمن المرير 👩🏼‍💻

https://www.facebook.com/100083466410787/posts/pfbid0crmqtPj12JXobMJzYNCbjz71xrtNSTPFk1PAsEsSAzvxBxBsTAT4sg5BsKfyYTr4l/?mibextid=Nif5oz


#كورس_تحليل_البيانات_باستخدام_البايثون
#نادي_نهج_للذكاء_الاصطناعي
#طريقك_للذكاء_الاصطناعي
#Ai_Approach_Club
#Your_path_to_ai