في علم الذكاء الاصطناعي (AI)، هناك العديد من الأساسيات التي يجب فهمها لتتمكن من فهم المفاهيم المتقدمة.
إليك بعض الأساسيات الهامة في هذا المجال:
1. التعلم الآلي (Machine Learning):
هو فرع من الذكاء الاصطناعي يهدف إلى تطوير النماذج الرياضية والخوارزميات التي تمكن الحواسيب من التعلم من البيانات وتحسين أدائها تلقائيًا من خلال تجربة وتكييف.
2. التعلم العميق (Deep Learning):
فرع من التعلم الآلي يستند إلى الشبكات العصبية الاصطناعية ذات الطبقات المتعددة (عميقة). يتميز التعلم العميق بقدرته على التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة ومعقدة.
3. الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks):
هي نماذج مستوحاة من الشبكات العصبية البيولوجية التي تتألف من وحدات معالجة متصلة ببعضها البعض. تستخدم هذه الشبكات لتعلم البيانات والتوصل إلى قرارات أو توقعات.
4. التحسين والبحث (Optimization and Search):
هي تقنيات تستخدم لإيجاد أفضل حل لمشكلة معينة. يمكن استخدامها في مجالات مثل التخطيط، التوصية، اللعب وتحليل البيانات.
5. التمثيل المعرفي والمعالجة اللغوية (Knowledge Representation and Natural Language Processing):
يتعامل مع تمثيل المعرفة وفهم اللغة الطبيعية وتوليد اللغة الطبيعية عن طريق الحواسيب.
6. التعلم بالإشراف (Supervised Learning):
هو نوع من التعلم الآلي حيث يتم تدريب النموذج على مجموعة من البيانات الموسومة، والهدف هو تعلم توقع التسميات لبيانات جديدة.
7. التعلم بدون إشراف (Unsupervised Learning):
هو نوع آخر من التعلم الآلي حيث لا تحتوي البيانات على تسميات محددة. يتعين على النموذج الكشف عن الأنماط والتجمعات الموجودة في البيانات بناءً على ميزاتها فقط.
8. التعلم بالتعزيز (Reinforcement Learning):
نوع من التعلم الآلي يتعلم الوكيل كيفية اتخاذ قرارات من خلال التفاعل مع البيئة وتلقي مكافآت أو عقوبات على أساس الإجراءات المتخذة.
