Lakhasly

الذكاء الاصطناعي (AI) هو مجال علوم الكمبيوتر المخصص لحل المشكلات المعرفية المرتبطة عادةً بالذكاء البشري، يمكن لمؤسستك دمج إمكانات الذكاء الاصطناعي في تطبيقاتك لتحسين عمليات الأعمال لديك وتحسين تجارب العملاء وتسريع الابتكار. نشر ديفيد روميلهارت وجون هوبفيلد أبحاثًا حول تقنيات التعليم العميق، في الفترة من عام 1990 إلى أوائل عام 2000، إنه يتطور بسرعة إلى الذكاء الاصطناعي العام حتى تتمكن البرامج من أداء المهام المعقدة. التغلب على المشكلات المعقدة يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي استخدام تعلّم الآلة وشبكات التعليم العميق في حل المشكلات المعقدة بذكاء يشبه ذكاء العنصر البشري. يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة المعلومات على نطاق واسع، يُمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي في حل المشكلات التي تواجه مجموعةً من المجالات مثل اكتشاف الاحتيال والتشخيص الطبي وتحليلات الأعمال. زيادة كفاءة الأعمال يُمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي العمل على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع بدون أن تنخفض معدلات الأداء. يمكن للذكاء الاصطناعي أداء المهام اليدوية بلا أخطاء. حتى تتمكن من استخدام الموارد البشرية في مجالات أخرى من الأعمال. يمكن للذكاء الاصطناعي تقليل أعباء عمل الموظفين وفي الوقت نفسه تيسير جميع المهام المتعلقة بالأعمال. يُمكن لمنصات الذكاء الاصطناعي تحديد الاتجاهات وتحليل البيانات وتقديم التوجيه. يُمكنك تدريب الذكاء الاصطناعي باستخدام تعلّم الآلة حتى يتسنى له تنفيذ المهام بدقة وبسرعة. فإليك مجموعة من الأمثلة التي تسلط الضوء على حالات استخدام الذكاء الاصطناعي المتنوعة. قامت المؤسسة بنشر تطبيق ذكاء اصطناعي لأتمتة عملية مقارنة المستندات، مراقبة أداء التطبيقات (APM) هي عملية استخدام أدوات برمجية وبيانات قياس عن بُعد لمراقبة أداء التطبيقات المهمة للأعمال. تستخدم أدوات مراقبة أداء التطبيقات (APM) المستندة إلى الذكاء الاصطناعي البيانات التاريخية للتنبؤ بالمشكلات قبل حدوثها. يمكنها أيضًا حل المشكلات في الوقت الفعلي من خلال اقتراح حلول فعالة لمطوريك. تستخدم Atlassian أدوات مراقبة أداء التطبيقات (APM) المستندة إلى الذكاء الاصطناعي لمراقبة التطبيقات باستمرار واكتشاف المشكلات المحتملة وتحديد المخاطر ذات الأولوية. الصيانة التنبؤية تسمح للشركات بمعالجة المشكلات المحتملة قبل حدوثها، ما يقلل من وقت التعطل ويمنع الاضطرابات. تستخدم شركة Baxter عدد 70 موقعًا للتصنيع في جميع أنحاء العالم وتعمل على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع لتقديم التكنولوجيا الطبية. تستخدم الأبحاث الطبية الذكاء الاصطناعي لتبسيط العمليات وأتمتة المهام المتكررة ومعالجة كميات هائلة من البيانات. يُمكنك استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي في الأبحاث الطبية لتيسير عملية اكتشاف الأدوية وتطويرها من البداية حتى النهاية، وتحسين وقت الوصول إلى السوق بالنسبة للمنتجات الجديدة. تستخدم تحليلات الأعمال الذكاء الاصطناعي في جمع مجموعات البيانات المعقدة ومعالجتها وتحليلها. وتقليل العمليات التي تستغرق وقتًا طويلاً. تستخدم Foxconn تحليلات الأعمال المحسّنة بالذكاء الاصطناعي في تحسين دقة التنبؤ. يحتوي الدماغ على ملايين الخلايا العصبية التي تعمل معًا لمعالجة المعلومات وتحليلها. تستخدم كل خلية عصبية اصطناعية، القراءة حول معالجة اللغة الطبيعية » تستخدم برامج التعرف على الكلام نماذج التعليم العميق في تفسير الكلام البشري، يُمكنك استخدام ميزة التعرّف على الكلام الموجودة في تقنيات مثل أدوات المساعدة الافتراضية وبرامج مركز الاتصال لتحديد المعنى وتنفيذ المهام ذات الصلة. اقرأ عن تحويل الكلام إلى نص » بنية الذكاء الاصطناعي تتكون من أربع طبقات أساسية. كل طبقة من هذه الطبقات تستخدم تقنياتٍ مختلفةً لتنفيذ دور معين. الطبقة الأولى: طبقة البيانات الطبقة الثانية: أطر تعلّم الآلة وطبقة الخوارزمية ينشئ المهندسون بالتعاون مع علماء البيانات أطر تعلّم الآلة لتلبية متطلبات حالات معينة من حالات استخدام الأعمال. هذه الطبقة محورية بالنسبة لإمكانات اتخاذ القرار في نظام الذكاء الاصطناعي. يقوم هذا المكون بضبط مَعلمات النموذج لتقليل دالة الخسارة. الطبقة الرابعة: طبقة التطبيق وهي الجزء المواجه للعملاء من بنية الذكاء الاصطناعي.

ما المقصود بالذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي (AI) هو مجال علوم الكمبيوتر المخصص لحل المشكلات المعرفية المرتبطة عادةً بالذكاء البشري، تجمع المؤسسات الحديثة كمياتٍ كبيرةً من البيانات من مصادر متنوعة مثل أجهزة الاستشعار الذكية والمحتوى الذي ينشئه الإنسان وأدوات المراقبة وسجلات النظام. بعد ذلك، على سبيل المثال، وإنشاء صور ونصوص أصلية، واتخاذ القرارات بناءً على مُدخلات البيانات في الوقت الفعلي. يمكن لمؤسستك دمج إمكانات الذكاء الاصطناعي في تطبيقاتك لتحسين عمليات الأعمال لديك وتحسين تجارب العملاء وتسريع الابتكار. في هذا الورقة البحثية، خلال هذه الفترة، كان الهدف الرئيسي من هذه الورقة البحثية هو استكشاف ما إذا كانت أجهزة الكمبيوتر يمكنها نسخ اللغة المنطوقة وترجمتها. خلال الثمانينيات من القرن العشرين، نشر ديفيد روميلهارت وجون هوبفيلد أبحاثًا حول تقنيات التعليم العميق، والتي أظهرت أن أجهزة الكمبيوتر يمكن أن تتعلم من التجربة. في الفترة من عام 1990 إلى أوائل عام 2000، مع وجود المزيد من بيانات الحوسبة وتزايد قدرة المعالجة في العصر الحديث مقارنةً بالعقود السابقة، إنه يتطور بسرعة إلى الذكاء الاصطناعي العام حتى تتمكن البرامج من أداء المهام المعقدة. يُمكن للبرامج إنشاء واتخاذ القرارات والتعلّم بمفردها، وهي مهام كانت تقتصر في السابق على العنصر البشري. ما مزايا الذكاء الاصطناعي؟
التغلب على المشكلات المعقدة
يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي استخدام تعلّم الآلة وشبكات التعليم العميق في حل المشكلات المعقدة بذكاء يشبه ذكاء العنصر البشري. يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة المعلومات على نطاق واسع، يُمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي في حل المشكلات التي تواجه مجموعةً من المجالات مثل اكتشاف الاحتيال والتشخيص الطبي وتحليلات الأعمال. زيادة كفاءة الأعمال
على عكس العناصر البشرية، يُمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي العمل على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع بدون أن تنخفض معدلات الأداء. بعبارة أخرى، يمكن للذكاء الاصطناعي أداء المهام اليدوية بلا أخطاء. حتى تتمكن من استخدام الموارد البشرية في مجالات أخرى من الأعمال. يمكن للذكاء الاصطناعي تقليل أعباء عمل الموظفين وفي الوقت نفسه تيسير جميع المهام المتعلقة بالأعمال. اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً
يُمكن لمنصات الذكاء الاصطناعي تحديد الاتجاهات وتحليل البيانات وتقديم التوجيه. من خلال التنبؤ بالبيانات، أتمتة عمليات الأعمال
يُمكنك تدريب الذكاء الاصطناعي باستخدام تعلّم الآلة حتى يتسنى له تنفيذ المهام بدقة وبسرعة. يُمكنك استخدام أتمتة الذكاء الاصطناعي لتحرير موارد الموظفين لإجراء عمل أكثر تعقيدًا وإبداعًا. يتضمن الذكاء الاصطناعي مجموعةً كبيرةً من الاستخدامات. على الرغم من أنها ليست قائمةً شاملةً، فإليك مجموعة من الأمثلة التي تسلط الضوء على حالات استخدام الذكاء الاصطناعي المتنوعة. معالجة المستندات بذكاء
على سبيل المثال، تحوّل مستندات الأعمال مثل رسائل البريد الإلكتروني والصور وملفات PDF إلى معلومات مهيكلة. تستخدم المعالجة الذكية للمستند (IDP) تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعليم العميق ورؤية الكمبيوتر لاستخراج البيانات وتصنيفها والتحقق من صحتها. على سبيل المثال، قامت المؤسسة بنشر تطبيق ذكاء اصطناعي لأتمتة عملية مقارنة المستندات، ما أدى إلى خفض وقت المراجعة بنسبة 50 بالمائة وزيادة الموافقة على عمليات نقل الملكية. اقرأ حول كيفية استخدام Amazon Textract من قِبل HMLR. مراقبة أداء التطبيقات (APM) هي عملية استخدام أدوات برمجية وبيانات قياس عن بُعد لمراقبة أداء التطبيقات المهمة للأعمال. تستخدم أدوات مراقبة أداء التطبيقات (APM) المستندة إلى الذكاء الاصطناعي البيانات التاريخية للتنبؤ بالمشكلات قبل حدوثها. يمكنها أيضًا حل المشكلات في الوقت الفعلي من خلال اقتراح حلول فعالة لمطوريك. على سبيل المثال، تستخدم Atlassian أدوات مراقبة أداء التطبيقات (APM) المستندة إلى الذكاء الاصطناعي لمراقبة التطبيقات باستمرار واكتشاف المشكلات المحتملة وتحديد المخاطر ذات الأولوية. اقرأ عن مراقبة أداء التطبيقات (APM) »
الصيانة التنبؤية
الصيانة التنبؤية تسمح للشركات بمعالجة المشكلات المحتملة قبل حدوثها، ما يقلل من وقت التعطل ويمنع الاضطرابات. تستخدم شركة Baxter عدد 70 موقعًا للتصنيع في جميع أنحاء العالم وتعمل على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع لتقديم التكنولوجيا الطبية. تستخدم شركة Baxter الصيانة التنبؤية لتكتشف تلقائيًا الظروف غير الطبيعية في المعدات الصناعية. اقرأ حول كيفية استخدام Amazon Monitron من قِبل Baxter. الأبحاث الطبية
تستخدم الأبحاث الطبية الذكاء الاصطناعي لتبسيط العمليات وأتمتة المهام المتكررة ومعالجة كميات هائلة من البيانات. يُمكنك استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي في الأبحاث الطبية لتيسير عملية اكتشاف الأدوية وتطويرها من البداية حتى النهاية، وتحسين وقت الوصول إلى السوق بالنسبة للمنتجات الجديدة. يُمكن للباحثين التركيز على الأداء السريري وتطوير الأساليب. تستخدم الفرق الهندسية أيضًا الذكاء الاصطناعي في الحد من متطلبات الموارد والصيانة الهندسية وتقليل التكاليف الهندسية غير المتكررة (NRE). لمزيد من التفاصيل، اقرأ حول كيفية استخدام AWS HealthOmics من قِبل C2i Genomics. تحليلات الأعمال
تستخدم تحليلات الأعمال الذكاء الاصطناعي في جمع مجموعات البيانات المعقدة ومعالجتها وتحليلها. وفهم السبب الجذري للبيانات، وتقليل العمليات التي تستغرق وقتًا طويلاً. تستخدم Foxconn تحليلات الأعمال المحسّنة بالذكاء الاصطناعي في تحسين دقة التنبؤ. ما أدى إلى تحقيق وفورات سنوية تبلغ 533000 USD في مصانعها. يحتوي الدماغ على ملايين الخلايا العصبية التي تعمل معًا لمعالجة المعلومات وتحليلها. تستخدم كل خلية عصبية اصطناعية، اقرأ عن الشبكات العصبونية »
معالجة اللغة الطبيعية
تستخدم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) خوارزميات التعليم العميق في تفسير المعنى وفهمه وجمعه من البيانات النصية. وإجراء تحليل المشاعر. القراءة حول معالجة اللغة الطبيعية »
رؤية الكمبيوتر
يستطيع الكمبيوتر فهم الصور تمامًا مثل ما يفهمها العنصر البشري. يُمكنك استخدام رؤية الكمبيوتر في مراقبة المحتوى عبر الإنترنت بحثًا عن صور غير لائقة، وفي التعرف على الوجوه، وفي تصنيف تفاصيل الصور. من المهم جدًا في السيارات والشاحنات ذاتية القيادة مراقبة البيئة واتخاذ قرارات في جزء من الثانية. الذكاء الاصطناعي المولّد
في ظل تمكين التطبيقات الإبداعية المثيرة، توجد مخاوف بشأن التحيز والمحتوى الضار والملكية الفكرية. تستخدم برامج التعرف على الكلام نماذج التعليم العميق في تفسير الكلام البشري، وتحديد الكلمات، يُمكنك استخدام ميزة التعرّف على الكلام الموجودة في تقنيات مثل أدوات المساعدة الافتراضية وبرامج مركز الاتصال لتحديد المعنى وتنفيذ المهام ذات الصلة. اقرأ عن تحويل الكلام إلى نص »
بنية الذكاء الاصطناعي تتكون من أربع طبقات أساسية. كل طبقة من هذه الطبقات تستخدم تقنياتٍ مختلفةً لتنفيذ دور معين. فيما يلي شرح لما يحدث في كل طبقة. الطبقة الأولى: طبقة البيانات
ومعالجة اللغة الطبيعية، ولذلك، حيث توفر البنية التحتية الأساسية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. يُمكنك الوصول إلى هذه الطبقة كخدمة مُدارة بالكامل من موفر سحابة تابع لجهة خارجية. اقرأ عن تعلّم الآلة »
الطبقة الثانية: أطر تعلّم الآلة وطبقة الخوارزمية
ينشئ المهندسون بالتعاون مع علماء البيانات أطر تعلّم الآلة لتلبية متطلبات حالات معينة من حالات استخدام الأعمال. يُمكن للمطورين بعد ذلك استخدام الوظائف والفئات مسبقة الإنشاء في إنشاء النماذج وتدريبها بسهولة. ومن أمثلة هذه الأطر TensorFlow وPyTorch وscikit-learn. في طبقة النموذج، هذه الطبقة محورية بالنسبة لإمكانات اتخاذ القرار في نظام الذكاء الاصطناعي. فيما يلي بعض المكونات الرئيسية في هذه الطبقة. تحدد هذه البنية قدرة النموذج، حيث تشمل الطبقات والعصبونات ووظائف التنشيط. بناءً على المشكلة والموارد، يُمكن للمرء الاختيار من بين الشبكات العصبونية ذات التغذية المتقدمة أو الشبكات العصبونية الالتفافية (CNNs) أو شبكات أخرى. مَعلمات النماذج ووظائفه
تعتبر القيم المكتسبة أثناء التدريب، ضرورية للتنبؤات. تقوم "دالة الخسارة" بتقييم أداء النموذج وتهدف إلى تقليل التناقض بين المخرجات المتوقعة والمخرجات الحقيقية. أداة التحسين
يقوم هذا المكون بضبط مَعلمات النموذج لتقليل دالة الخسارة. تقوم أدوات التحسين المختلفة مثل أصل التدرج وخوارزمية التدرج التكيفي (AdaGrad) بخدمة أغراض مختلفة. الطبقة الرابعة: طبقة التطبيق
الطبقة الرابعة هي طبقة التطبيق، وهي الجزء المواجه للعملاء من بنية الذكاء الاصطناعي.