صفحة 128 - كتاب المهارات الرقمية - الصف 10 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

ملخص الدرس الثاني: الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي هو قدرة نظام جهاز الحاسب على تقليد أفعال البشر، مثل التعلم وحل المشكلات. يستخدم النظام الرياضيات والرموز لمحاكاة طريقة تفكير البشر واتخاذ القرارات بناءً على المعلومات الجديدة. بمعنى آخر، يستخدم جهاز الحاسب الذكاء الاصطناعي ليفكر مثل الإنسان ويؤدي المهام بمفرده.

تعلم الآلة هو مجال حديث ظهر في إطار الذكاء الاصطناعي، ويرتكز على إنشاء آلات ذكية تعمل وتتفاعل مثل البشر. من خلال تعلم الآلة يمكن إنشاء خوارزميات تمكن الآلات من:

* التعلم والقيام بتنبؤات أو قرارات بناءً على البيانات التي تجمعها.

* مواصلة التعلم والتحسين من تلقاء نفسها بناءً على الخبرة.

تلعب أنظمة تعلم الآلة دورًا مهمًا في تحسين المهام الحوسبية التي يكون تصميم خوارزميات صارمة لها أمرًا صعبًا أو غير ممكن، مثل تصفية رسائل البريد الإلكتروني أو اكتشاف المتطفلين على الشبكة.

الخطوات الأساسية لعملية تعلم الآلة (كما هو موضح في الرسم البياني):

البيانات الأولية (Raw data)

هيكلة البيانات (Data structure)

المعالجة المسبقة (Pre-processing)

خوارزمية التعلم (Learning algorithm)

النموذج المرشح (Candidate model)

تطبيق النموذج المحدد (Applying the specific model)

النموذج النهائي الأساسي (Golden model)

الدرس الثاني:

الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي هو قدرة نظام جهاز الحاسب على تقليد أفعال البشر، مثل التعلم وحل المشكلات. يستخدم نظام جهاز الحاسب الرياضيات والرموز من خلال الذكاء الاصطناعي؛ لمحاكاة طريقة تفكير البشر واتخاذ القرارات بناءً على المعلومات الجديدة التي يحصلون عليها. بمعنى آخر، يستخدم جهاز الحاسب الذكاء الاصطناعي ليفكر مثل الإنسان ويؤدي المهام بمفرده.

تعلم الآلة

لقد كانت فكرة بناء أجهزة قياس يمكنها التفكير واتخاذ القرارات ذاتيًا حلمًا راود علماء جهاز الحاسب منذ عدة عقود وحاولوا جاهدين في تحقيقه. لقد أصبح هذا الحلم حقيقة بعد تقنية الذكاء الاصطناعي.

يُعد الذكاء الاصطناعي أحد المجالات الحديثة للعلوم والتقنية، ويرتكز على إنشاء آلات ذكية تعمل وتتفاعل مثل البشر.

ظهر في الآونة الأخيرة مصطلح جديد يطلق عليه اسم تعلم الآلة (Machine Learning). يمكن من خلال تعلم الآلة إنشاء خوارزميات تمكّن هذه الآلات من التعلم والقيام بتنبؤات أو قرارات بناءً على بيانات يتم جمعها ومدخلات أخرى يمكن نمذجتها، وتمكّن أيضًا من مواصلة التعلم وتحسين من تلقاء نفسها بناءً على الخبرة.

هناك بعض المهام (على سبيل المثال: تصفية رسائل البريد الإلكتروني أو اكتشاف المتطفلين على الشبكة) ويُعد تصميم وبرمجة خوارزميات صارمة لمثل هذه الحالات صعبًا أو ببساطة غير ممكن. لكن يمكن أن يلعب نظام تعلم الآلة دورًا مهمًا في الـمؤسسة المعنية.

الخطوات الأساسية لعملية تعلم الآلة:

بيانات خام

هيكل البيانات

قبل المعالجة

النموذج المرشح

النموذج الذهبي (الجوهري)

تطبيق النموذج المحدد

خوارزمية التعلم

رابط الدرس الرقمي www.ien.edu.sa

وزارة التعليم

Ministry of Education

2025 - 1447

128

الدرس الثاني: الذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي هو قدرة نظام جهاز الحاسب على تقليد أفعال البشر، مثل التعلم وحل المشكلات. يستخدم نظام جهاز الحاسب الرياضيات والرموز من خلال الذكاء الاصطناعي؛ لمحاكاة طريقة تفكير البشر واتخاذ القرارات بناءً على المعلومات الجديدة التي يحصلون عليها. بمعنى آخر، يستخدم جهاز الحاسب الذكاء الاصطناعي ليفكر مثل الإنسان ويؤدي المهام بمفرده. تعلم الآلة لقد كانت فكرة بناء أجهزة قياس يمكنها التفكير واتخاذ القرارات ذاتيًا حلمًا راود علماء جهاز الحاسب منذ عدة عقود وحاولوا جاهدين في تحقيقه. لقد أصبح هذا الحلم حقيقة بعد تقنية الذكاء الاصطناعي. يُعد الذكاء الاصطناعي أحد المجالات الحديثة للعلوم والتقنية، ويرتكز على إنشاء آلات ذكية تعمل وتتفاعل مثل البشر. ظهر في الآونة الأخيرة مصطلح جديد يطلق عليه اسم تعلم الآلة (Machine Learning). يمكن من خلال تعلم الآلة إنشاء خوارزميات تمكّن هذه الآلات من التعلم والقيام بتنبؤات أو قرارات بناءً على بيانات يتم جمعها ومدخلات أخرى يمكن نمذجتها، وتمكّن أيضًا من مواصلة التعلم وتحسين من تلقاء نفسها بناءً على الخبرة. هناك بعض المهام (على سبيل المثال: تصفية رسائل البريد الإلكتروني أو اكتشاف المتطفلين على الشبكة) ويُعد تصميم وبرمجة خوارزميات صارمة لمثل هذه الحالات صعبًا أو ببساطة غير ممكن. لكن يمكن أن يلعب نظام تعلم الآلة دورًا مهمًا في الـمؤسسة المعنية. الخطوات الأساسية لعملية تعلم الآلة: بيانات خام هيكل البيانات قبل المعالجة النموذج المرشح النموذج الذهبي (الجوهري) تطبيق النموذج المحدد خوارزمية التعلم رابط الدرس الرقمي www.ien.edu.sa وزارة التعليم Ministry of Education 2025 - 1447 128 --- VISUAL CONTEXT --- **DIAGRAM**: Untitled Description: A flowchart illustrating the steps in a machine learning process. It starts with 'Raw Data' on the right, moves through 'Data Structuring', 'Preprocessing', 'Candidate Model', 'Core Model', 'Applying the Specific Model', and 'Learning Algorithm' on the left, with a curved arrow indicating a cyclical process. The blocks are represented by stylized cubes and gears. Data: The diagram shows a sequence of steps in machine learning, starting with raw data and progressing through various stages of processing and modeling, with a feedback loop. Context: Illustrates the fundamental workflow of a machine learning process.