👨🏼‍⚕️طبيب؟👨🏻‍🎨فنان؟ 🧑🏻‍⚖️ محامي؟ 👷🏻‍♂️مهندس؟ 🧑‍🏫 معلم ؟ 👮‍♂️ شرطي ؟ 🧑‍🎓 خريج ؟ 👨‍💻 محاسب ؟
كم مره سمعت كلمة ذكاء اصطناعي🤔؟
ولربما شخص آخر لم يسمع عنها لكنه سمع كثيرًا عن الرجال الآليين أو الروبوتات🤖🦾
ومهما كان تخصصك بالتأكيد أنك سمعت عن التطور بالطب والهندسة والتعليم وكيف ظهرت أجهزة تسهل حياة ذوي الاحتياجات الخاصة، وكيف استطاع آخرون عمل كل هذه الاختراعات 😮

هل رغبت يومًا أن تعرف كيف يتم ذلك🤔‼️
وهل يعقل أنه من الممكن لأي شخص باختلاف تخصصه فهم وتعلم الذكاء الاصطناعي😳⁉️
قد ترد قائلاً: لا لا ذاك مستحيل😢..
لا يا صديقي ليس مستحيل إطلاقًا بل إنه ممكن جدًا😎
ضع يدك بيدي 🤝
ودعنا نتبع الطريق التي يرسمها لنا نادي نهج الذكاء الاصطناعي😍
ولا تنسى كن معنا لننشر المعرفة سوياً ولنكون لك طريقًا لتعلم الذكاء الاصطناعي
#كن فردًا من مجتمع نادي نهج الذكاء الاصطناعي 🤩✌️

✅لمعرفة النادي أكثر وما يقدمه
إليكم صفحتنا في الفيس بوك
https://www.facebook.com/AIApproach
✅ولتكون من مجتمعنا وننشر العلم معًا انضم لمجتمع نادي نهج الذكاء الاصطناعي على الفيس بوك
https://www.facebook.com/groups/569091274928082/
✅لمتابعتنا على لينكد إن
https://www.linkedin.com/company/%D9%86%D8%A7%D8%AF%D9%8A-%D9%86%D9%87%D8%AC-%D8%A7%D9%84%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1-%D8%A7%D9%84%D8%A7%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D9%8A-ai-approach-club/
✅ولمتابعتنا في تويتر
https://twitter.com/ai_approach

#AI_Approach_Club
#Your_Path_To_AI

وأنت تتحدث مع صديقك عن أحد المشاهير أو عن موضوع معين هل صادفتك ظهور مقترحات عن الموضوع ذاته بوسائل التواصل الاجتماعي 😮؟
ليس هذا فحسب !
هل تساءلت كيف يتم معرفة المنشورات ذات المحتوى غير اللائق وحضرها؟🚫

في الواقع كل ذلك يحدث باستخدام الذكاء الاصطناعي وأصبح استخدامه غاية في الأهمية،
لأن وسائل التواصل لم تقتصر على أن تكون وسيلة تواصل بالأهل والأصدقاء بل أصبحت أداة ناجحة وفعالة للتسويق والتجارة حيث أصبح من الممكن تتبع سلوكيات الجمهور وتحليل أداء الحملات الترويجية ومدى نجاحها📊

يُستخدم تعلم الآلة Machine learning
بشكل مركز في وسائل التواصل الاجتماعي إليكم بعض الخوارزميات المستخدمة :
▪️ تحليل المشاعر (Sentiment Analysis):
وبواسطتها يتم تحليل الآراء والعواطف لاستنتاج الميول الظاهر على البيانات المحللة، وتصنيفها إلى إيجابية أو سلبية أو محايدة، باستخدام هذه الخوارزمية يمكن لوسائل التواصل تحديد انطباعات مستخدمي وسائل التواصل الاجتماعي وذلك من خلال جمع بياناتهم وثم تحليلها وتصنيفها. مثل تحليل تعليقات المستخدمين على منشور إعلاني لتحديد آراء المستخدمين حول الإعلان أو الجهة المعلنة.

▪️ محرك التوصية أو الاقتراحات (Recommendation Engine):
محرك التوصية هو نوع من أدوات تصفية البيانات التي تستخدم خوارزميات التعلم الآلي للتوصية بالعناصر الأكثر صلة لمستخدم أو عميل معين، ويعمل على مبدأ إيجاد الأنماط في بيانات سلوك المستهلك ، والتي يمكن جمعها ضمنيًا أو بشكل صريح.

▪️ التعرف على الوجه (Facial Recognition):
يمكن تحديد الأشخاص في الصور أو مقاطع الفيديو المنشورة على وسائل التواصل الاجتماعي من خلال مطابقة الوجوه بالنماذج الرقمية للوجوه المخزنة في قواعد بيانات المنصة. يحتوي Facebook على أكثر من مليار من هذه النماذج ولكن يقال أنها ستتخلص منها بعدما قامت Facebook بإنشاء الشركة الأم Meta وضم Facebook تحتها.

▪️ الاستهداف الدقيق (Microtargeting):
يتم تطبيق استراتيجية الاستهداف الدقيق بواسطة تعلم الآلة، حيث يتم استخدام بيانات المستهلك والتركيبة السكانية لتحديد اهتمامات أفراد معينين أو مجموعة صغيرة جدًا من الأفراد المتشابهين في التفكير والتأثير على أفكارهم وأفعالهم من خلال استهدافهم بإعلانات تسويقية في وسائل التواصل الاجتماعي تتناسب مع فئتهم.

المصادر:
https://theconversation.com/facebook-will-drop-its-facial-recognition-system-but-heres-why-we-should-be-sceptical-171186
https://contentmarketinginstitute.com/articles/models-tools-social-media
https://youtu.be/sGuqrmDRQAc

#نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي
#طريقك_للذكاء_الاصطناعي
#AI_Approach_club
#your_path_to_ai
#AI

كيف يمكن للذكاء الاصطناعي توقع نتيجة مباراة⚽️ اليمن 🇾🇪والسودان 🇸🇩غدا في كأس العرب ؟🤔
وكيف يمكن للذكاء الاصطناعي دعم طاقم تكنولوجيا كرة القدم في التحليل الفني والتكتيكي واتخاذ القرار ؟🤔
تعال معنا لتكتشف كيف يتم ذلك🏃🤩✌️

كيفية تحليل مباراة كرة قدم⚽️

يمكن تطبيق العديد من تطبيقات تعلم الآلة (ML) على كرة القدم ، وفهم الحالة البدنية والنفسية للاعبين،🤸 واتخاذ القرار خلال المباراة، والتحليل المتقدم لاستراتيجية الفريق المنافس ورؤية «الشكل الهندسي» للفريق أثناء المباراة🥅
واستنتاج هذه المعلومات من مقاطع الفيديو البانورامية للملعب🧑‍💻 ويتم استخدام اللقطات المأخوذة من الكاميرات التي تتعقب لاعبًا واحدًا 🏃طوال المباراة لتحليل نشاط اللاعب أثناء المباراة ،وتحركاته🤸 والتحكم في الملعب، وبالتالي حساب احتمال أن يتحكم اللاعب في الكرة، إذا كانت في الموقع x، وهكذا

يستخدم تعلم الآلة مقاطع الفيديو الرسمية لأداء المهام التالية:
1- اكتشاف اللاعبين والكرة (detection): خوارزمية قائمة على الشبكة العصبية للتعرف على الكائن داخل الصور لاكتشاف اللاعبين والكرة في ملعب كرة القدم.
2- تتبع فيديو اللاعبين (tracking): نظام تتبع لتعقب كل لاعب على حدة بمرور الوقت.
3- تصنيف اللاعبين (classification): نظام للتمييز بين اللاعبين من الفريق الأول واللاعبين من الفريق المنافس.
4- تحويل المنظور (Perspective transformation): طريقة هندسية لتحسين الدقة في حساب مواقع اللاعبين عن طريق الإحداثيات في الميدان (باستخدام الإحداثيات الديكارتية).

ومن أمثلة تطبيقات هذه التقنيات ما يلي:
1- استكشاف اللاعبين وتقييم نشاط اللاعب، على سبيل المثال، عن طريق النمذجة التي تحسب حيازة الكرة ⚽️
2- التنبؤ بقيم حيازة الكرة ودعم صنع القرار بشأن زيادة الضغط.🏃
3- جمع البيانات المستخلصة من المباراة مع بيانات اللياقة البدنية من اللاعبين لتزويد الطاقم الطبي بالمعلومات🧑‍⚕️

وهكذا .. فيمكننا استغلال طرق تعلم الآلة (ML) في كرة القدم⚽️ لتوفير أصول تقنية واستراتيجية جديدة للمدربين وفرق كرة القدم.
وفي النهاية، سيقدر الأشخاص😍 الذين يستمتعون بمشاهدة مباريات كرة القدم⚽️ بجودة أفضل للمباراة، وسيستمتعون🤩✌️ أكثر عند تشجيع فرق كرة القدم المفضلة لديهم.😍✌️

إعداد المحتوى: م. عمير
المراجعة والتدقيق: م. شفاء
التصميم: م. عمير

المصادر
https://www.codemotion.com/magazine/ai-ml/ai-football-technical-tactical-analysis/

#نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي
#طريقك_للذكاء_الاصطناعي
#AI_Approach_club
#your_path_to_ai
#الذكاءالاصطناعي #مباراة #ai #machinelearning