مفاهيم الذكاء الاصطناعي - كتاب التقنية الرقمية - الصف 11 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

📚 مفاهيم الذكاء الاصطناعي

المفاهيم الأساسية

تعلم الآلة (Machine Learning): مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي يهتم بتطوير خوارزميات تمكن الحاسب من فهم أنماط التعلم من البيانات المتاحة والقيام بتنبؤات أو تصنيفات أو قرارات بناءً على البيانات الجديدة.

الشبكة العصبية (Neural Network): نموذج حوسبي في الذكاء الاصطناعي مستوحى من الشبكات العصبية البيولوجية للدماغ.

معالجة اللغات الطبيعية (NLP): فرع من الذكاء الاصطناعي يهتم بفهم أو توليد اللغة البشرية (نص أو كلام). تُستخدم في تطبيقات مثل: الترجمة، المكالمات الهاتفية، التنبؤ بالنص، ومساعدة المساعد الذكي على فهم الأوامر وإرجاع الاستجابة.

خريطة المفاهيم

```markmap

الوحدة الثانية: الذكاء الاصطناعي

أهداف التعلم

دور الذكاء الاصطناعي والبيانات

• في التحول الرقمي للمجتمعات

المفاهيم الأساسية

• للذكاء الاصطناعي

أهمية تعلم الآلة

• في الذكاء الاصطناعي

أنواع تعلم الآلة

• تحديدها

أخلاقيات البيانات

• في الذكاء الاصطناعي

التطبيقات المختلفة

• لتعلم الآلة

إنشاء نموذج تعلم الآلة

• كيفية إنشائه

برمجة النموذج في سكراتش

• كيفية برمجته

الأدوات المستخدمة

• منصة تعلم الآلة للأطفال (Machine Learning for Kids)
• سكراتش (MIT Scratch)

ما ستتعلمه في الوحدة

• مفاهيم الذكاء الاصطناعي
• تعلم الآلة والمهام التي تتعلمها الآلة
• إنشاء نموذج تعلم الآلة الخاص بك
• استخدام نموذج تعلم الآلة في برنامج سكراتش

التحول الرقمي

تعريفه

• عملية تحول في طريقة العمل باستخدام التقنيات الرقمية لزيادة الإنتاج وتحسين العمل

أكبر التغييرات التي أحدثها

• تغيير طريقة التواصل بين الأفراد
• زيادة سرعة تدفق المعلومات عبر الأجهزة وبين الأفراد
• تسريع تقدم جميع أنواع الصناعات
• زيادة كمية البيانات الناتجة عن التقنيات المتقدمة

أمثلة على التحول الرقمي

#### عالم الأعمال

• استبدال الشركات التقليدية (الطاقة والبناء) بشركات تعتمد على نماذج أعمال مبنية على البيانات (مثل جوجل وأمازون)

#### التواصل الكتابي

• الانتقال من المراسلات الورقية إلى البريد الإلكتروني ووسائل التواصل الاجتماعي

#### وسائل الترفيه

• الانتقال من الذهاب إلى الأحداث المباشرة أو السينما إلى مشاهدة منصات البث التلفزيونية أو الأجهزة اللوحية

#### التسوق

• الانتقال من التسوق في المتاجر إلى التصفح والتسوق من المتاجر الإلكترونية

#### المعاملات المالية

• الانتقال من المعاملات التقليدية إلى الخدمات المصرفية الإلكترونية عبر الإنترنت

نماذج الذكاء الاصطناعي

محركات التوصية

• تقدم توصيات مؤتمتة (تسوق، برامج تلفزيونية) بناءً على عادات المستخدمين.
• أمثلة: يوتيوب، أمازون، لينكدإن.

روبوتات المحادثة لدعم العملاء

• تستخدم لفهم مشكلات العملاء وتقديم إجابات أفضل.
• أمثلة: أمتراك، موقع البريد السعودي، خدمة المحادثة التفاعلية من وزارة الصحة السعودية (937).

المساعد الذكي

• يؤدي المهام ويدون مواعيد الاجتماعات للمستخدم عن طريق تحليل المعلومات الشخصية.
• أمثلة: آبل سيري، مايكروسوفت كورتانا، أمازون أليكسا.

المركز الوطني للذكاء الاصطناعي (NCAI)

• ركيزة رئيسة لقيادة الذكاء الاصطناعي في المملكة العربية السعودية.
• يهدف لتحقيق ريادة عالمية في التطوير والابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي.

دور الذكاء الاصطناعي والبيانات في التحول الرقمي

• الذكاء الاصطناعي والبيانات من العوامل الدافعة للتحول الرقمي.
• التعاملات الحديثة المعقدة تنتج كميات كبيرة من البيانات.
• الذكاء الاصطناعي يقوم بتصفية هذه البيانات وتقديم رؤى عنها.
• هذه الرؤى تمكن الأفراد من استخدام تفكيرهم الناقد وخبراتهم لاتخاذ قرارات تطويرية.

مفاهيم الذكاء الاصطناعي

تعلم الآلة (Machine Learning)

• مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي.
• يطور خوارزميات لفهم الأنماط من البيانات.
• يمكنه التنبؤ أو التصنيف أو اتخاذ القرار بناءً على بيانات جديدة.
• يشبه قيام المعلم بشرح تمارين للطلاب، ثم قدرة الطالب على حل مشكلات جديدة دون توجيه.

الشبكة العصبية (Neural Network)

• نموذج حوسبي مستوحى من الشبكات العصبية البيولوجية في الدماغ.

معالجة اللغات الطبيعية (NLP)

• فرع يهتم بفهم أو توليد اللغة البشرية (نص/كلام).
• تطبيقاته: الترجمة، المكالمات الهاتفية، التنبؤ بالنص، المساعد الذكي.

ما الذي يمكن أن تتعلمه الآلة؟

• استخراج الأنماط والرؤى من كميات البيانات الكبيرة.
• في البداية: يتم إشراف المبرمج على النموذج وتوجيهه.
• بعد التدريب: يكتسب النموذج قدرة جديدة وتصبح البيانات هي ما يوجهه للحصول على رؤى أحدث.

```

نقاط مهمة

• تعلم الآلة هو أحد أهم المجالات الفرعية للذكاء الاصطناعي لقدرته على التعميم وتحليل البيانات لاكتشاف الأنماط.
• يمكن للآلة التعلم من خلال الإشراف عليها في البداية، ثم تصبح البيانات هي الموجه الرئيسي للنموذج بعد التدريب.

مفاهيم الذكاء الاصطناعي

تعلم الآلة هو مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي حيث يهتم بتطوير خوارزميات تمكن أجهزة الحاسب من فهم أنماط التعلم من البيانات المتاحة والقيام بتنبؤات أو تصنيفات أو قرارات بناءً على البيانات الجديدة.

الشبكة العصبية هي نموذج حوسي في الذكاء الاصطناعي مستوحى من الشبكات العصبية البيولوجية للدماغ.

معالجة اللغات الطبيعية هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يهتم بفهم أو توليد اللغة البشرية سواء كانت على شكل نص أو كلام. تُستخدم معالجة اللغات الطبيعية في العديد من التطبيقات المختلفة مثل: ترجمة اللغة، والمكالمات في الهاتف المحمول، والتنبؤ بالنص، ويستخدمها أيضاً المساعد الذكي ليتمكن من فهم الأمر وإرجاع الاستجابة.

تعلم الآلة

يُعد تعلم الآلة أحد أهم المجالات الفرعية لتقنيات الذكاء الاصطناعي، نظراً لقدرته على التعميم، فيمكنه تحليل البيانات ثم اكتشاف الأنماط. ومن خلال ذلك يمكنه التعامل مع البيانات الجديدة ثم توفير رؤى جديدة معتمداً على الأنماط الموجودة في البيانات المستخدمة لتدريب النموذج. يشبه الأمر قيام المعلم بشرح بعض التمارين للطلاب ومن ثم يمكن للطالب حل مجموعة مشكلات جديدة دون توجيه من المعلم.

ما الذي يمكن أن تتعلمه الآلة؟

يمكن للآلة أن تتعلم استخراج الأنماط والرؤى من كميات البيانات الكبيرة من خلال الإشراف عليها عن طريق المبرمج في البداية، حيث يوجه المشرف النموذج في البداية من خلال البرمجة الدقيقة للوصول إلى النتائج المرجوة، وبعد الانتهاء من مرحلة التدريب يكتسب النموذج قدرة جديدة وتصبح البيانات هي ما يوجه النموذج إلى النتائج والرؤى الأحدث.

للمزيد من المعلومات يمكنك زيارة الموقع الخاص بالهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي sdaia.gov.sa

Ministry of Education 2025 - 1447

--- SECTION: مفاهيم الذكاء الاصطناعي --- مفاهيم الذكاء الاصطناعي --- SECTION: تعلم الآلة (Machine Learning) --- تعلم الآلة هو مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي حيث يهتم بتطوير خوارزميات تمكن أجهزة الحاسب من فهم أنماط التعلم من البيانات المتاحة والقيام بتنبؤات أو تصنيفات أو قرارات بناءً على البيانات الجديدة. --- SECTION: الشبكة العصبية (Neural Network) --- الشبكة العصبية هي نموذج حوسي في الذكاء الاصطناعي مستوحى من الشبكات العصبية البيولوجية للدماغ. --- SECTION: معالجة اللغات الطبيعية (Natural Language Processing - NLP) --- معالجة اللغات الطبيعية هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يهتم بفهم أو توليد اللغة البشرية سواء كانت على شكل نص أو كلام. تُستخدم معالجة اللغات الطبيعية في العديد من التطبيقات المختلفة مثل: ترجمة اللغة، والمكالمات في الهاتف المحمول، والتنبؤ بالنص، ويستخدمها أيضاً المساعد الذكي ليتمكن من فهم الأمر وإرجاع الاستجابة. --- SECTION: تعلم الآلة --- تعلم الآلة يُعد تعلم الآلة أحد أهم المجالات الفرعية لتقنيات الذكاء الاصطناعي، نظراً لقدرته على التعميم، فيمكنه تحليل البيانات ثم اكتشاف الأنماط. ومن خلال ذلك يمكنه التعامل مع البيانات الجديدة ثم توفير رؤى جديدة معتمداً على الأنماط الموجودة في البيانات المستخدمة لتدريب النموذج. يشبه الأمر قيام المعلم بشرح بعض التمارين للطلاب ومن ثم يمكن للطالب حل مجموعة مشكلات جديدة دون توجيه من المعلم. --- SECTION: ما الذي يمكن أن تتعلمه الآلة؟ --- ما الذي يمكن أن تتعلمه الآلة؟ يمكن للآلة أن تتعلم استخراج الأنماط والرؤى من كميات البيانات الكبيرة من خلال الإشراف عليها عن طريق المبرمج في البداية، حيث يوجه المشرف النموذج في البداية من خلال البرمجة الدقيقة للوصول إلى النتائج المرجوة، وبعد الانتهاء من مرحلة التدريب يكتسب النموذج قدرة جديدة وتصبح البيانات هي ما يوجه النموذج إلى النتائج والرؤى الأحدث. --- SECTION: معلومة --- للمزيد من المعلومات يمكنك زيارة الموقع الخاص بالهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي sdaia.gov.sa Ministry of Education 2025 - 1447 --- VISUAL CONTEXT --- **DIAGRAM**: مفاهيم الذكاء الاصطناعي Description: The diagram consists of three hexagonal shapes connected by lines. The top left hexagon contains a cluster of smaller hexagons. The top right hexagon contains a stylized brain with interconnected nodes. The bottom hexagon contains a speech bubble with pixelated elements. Context: Illustrates the core concepts of Artificial Intelligence: Machine Learning, Neural Networks, and Natural Language Processing. **DIAGRAM**: ما الذي يمكن أن تتعلمه الآلة؟ Description: A lightbulb outline with a stylized brain graphic inside, representing the concept of machine learning and intelligence. Context: Represents the idea of what a machine can learn, symbolizing intelligence and the learning process.