الدّرس الثاني: - كتاب التقنية الرقمية - الصف 11 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

📚 تطبيقات الذكاء الاصطناعي (تعلّم الآلة)

المفاهيم الأساسية

تعلّم الآلة: ظهر نتيجة للتقدم في مجال التعلّم العميق، ويقوم بأخذ بيانات شديدة التعقيد ويحولها إلى مخرجات محددة بوضوح يمكن للبشر قراءتها.

كيفية عمل تعلّم الآلة: يتم عن طريق تحديد:

مجموعة البيانات: بيانات الإدخال، وعادة ما تكون مصحوبة بوصف (بيانات منظمة).

الخوارزمية: مجموعة من التعليمات المبرمجة لمعالجة مجموعة البيانات.

الدالة: التعيين المستخرج لتقييم الإدخال وتحويله إلى مجموعة محددة من قيم الإخراج.

خريطة المفاهيم

```markmap

الوحدة الثانية: الذكاء الاصطناعي

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الحياة

التجزئة

• توقع احتياجات العملاء عبر الخوارزميات وسيناريوهات التسوق.

المدن الذكية

• تقليل تكاليف الطاقة والمواصلات.
• تلبية احتياجات المواطنين.

النقل

• استخدام المركبات والقطارات ذاتية القيادة.

التصنيع

• تحسين كفاءة الإنتاج.
• تعزيز قدرة الآلات الذاتية والذكية.

الطب

• تحسين التشخيص الطبي.
• تطوير الأدوية الشخصية.

الخدمات المصرفية

• تحليل الدخل والإنصار.
• تقديم توصيات للإدخار والاستثمار.

التطورات المستقبلية في مجال الذكاء الاصطناعي

• المفهوم موجود منذ الخمسينيات.
• كل مجال تقريباً تأثر أو سيتأثر قريباً بالذكاء الاصطناعي.

مجال المعدات والمكونات التقنية

• استخدام وحدات المعالجة المركزية (CPU) ووحدات المعالجة العصبية (NPU) المخصصة للشبكات العصبية.

مجال الأنظمة المستقلة

• استخدام المركبات ذاتية القيادة والروبوتات المحلية.
• معالجة المعلومات التي تتطلب الكشف السريع.
• إنشاء نماذج تنبؤية (مثل الشبكات العصبية العميقة) أسرع من وحدات المعالجة المركزية التقليدية.

مجال الصحة والبيولوجيا

• استخدام الشبكات العصبية العميقة في:

- اكتشاف الأدوية.

- التنبؤ بانتشار الفيروس.

- حل مشاكل بيولوجية (كيفية عمل الدماغ، تفاعل الجينات، إنتاج البروتينات).

• تغييرات جذرية في الحياة اليومية والمجتمع في السنوات القادمة.

تطبيقات تعلّم الآلة

أمثلة في مجالات مختلفة

• اتخاذ القرار: اتخاذ قرارات استراتيجية بناءً على الأفكار الرئيسة من البيانات المعالجة.
• إدارة الموارد: تحليل أنماط المواطنين للحصول على توزيع أفضل للموارد والأصول.
• الطب: التطوير السريع للأدوية والعلاجات الجديدة وتقدم الطب الشخصي المخصص.
• الطاقة: خفض تكاليف استخدام الطاقة في القطاعين الصناعي والمدني.
• النقل: سيارات ذاتية القيادة لحل مشكلة الازدحام المروري في المدن الذكية.
• التسويق: الإعلان المخصص والذي من خلاله يمكن للشركات الوصول إلى العملاء المحتملين.

تطبيق معا

تدريب 1

• زيارة موقع أمازون (www.amazon.com).
• البحث عن لوحة مفاتيح مناسبة.
• مراجعة المنتجات الموصى بها.
• شرح سبب توصية الموقع بهذه المنتجات.

تدريب 2

• زيارة موقع الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي (سدايا) (www.sdaia.gov.sa).
• كتابة بعض الأمثلة عن إنجازات الهيئة.

تدريب 3

• ذكر الاختلاف بين أنواع تعلم الآلة الثلاثة.

تدريب 4

• شرح سبب عدم إمكانية اتخاذ القرارات التي أنشئت بواسطة الذكاء الاصطناعي.

تدريب 5

• رسم خريطة مفاهيمية توضح علاقة تعلم الآلة بالوظائف الجديدة التي أنشأها الذكاء الاصطناعي.

تدريب 6

• وصف مدينة المستقبل التي ستستخدم تقنية الذكاء الاصطناعي.

```

نقاط مهمة

• تعلّم الآلة هو فرع من الذكاء الاصطناعي يعتمد على كميات هائلة من البيانات لاستخراج الأنماط والرؤى.
• يعمل تعلّم الآلة من خلال ثلاث مكونات أساسية مترابطة: مجموعة البيانات، والخوارزمية، والدالة.
• تطبيقات تعلّم الآلة واسعة وتشمل مجالات حيوية مثل: الطب، الطاقة، النقل، التسويق، واتخاذ القرار.

الدّرس الثاني:

تطبيقات الذكاء الاصطناعي

رابط الدرس الرقمي www.ien.edu.sa

ظهر تعلّم الآلة نتيجة للتقدم في مجال التعلّم العميق، والذي يتم تغذيته بكميات هائلة من البيانات لاستخراج الأنماط والرؤى. يقوم نموذج تعلّم الآلة بأخذ بيانات شديدة التعقيد بالنسبة للبشر ويحولها إلى مخرجات محددة بوضوح في شكل يمكن للبشر قراءته. يتم تحقيق ذلك عن طريق تحديد مجموعة بيانات، وخوارزمية، ودالة. مجموعة البيانات هي بيانات الإدخال، وعادة ما تأتي مع وصف (بيانات منظمة). الخوارزمية هي عبارة عن مجموعة من التعليمات التي تمت برمجتها جهاز الحاسوب لاتباعها من أجل معالجة مجموعة البيانات. الدالة هي التعين المستخرج لتقييم الإدخال من مجموعة البيانات إلى مجموعة محددة بوضوح من قيم الإخراج أو النتائج.

كيفية عمل تعلّم الآلة

تطبيقات تعلّم الآلة

يوجد الكثير من تطبيقات تعلّم الآلة في مختلف المجالات ومنها:

أمثلة لتطبيقات الآلة في مجالات مختلفة

اتخاذ قرارات استراتيجية بناءً على الأفكار الرئيسة من البيانات المعالجة.

تحليل أنماط المواطنين للحصول على توزيع أفضل للموارد والأصول.

التطوير السريع للأدوية والعلاجات الجديدة وتقدم الطب الشخصي المخصص.

خفض تكاليف استخدام الطاقة في القطاعين الصناعي والمدني مما يوفر مليارات الريالات كل عام.

سيارات ذاتية القيادة لحل مشكلة الازدحام المروري في المدن الذكية.

الإعلان المخصص والذي من خلاله يمكن للشركات الوصول إلى العملاء المحتملين.

وزارة التعليم Ministry of Education 2025 - 1447

--- SECTION: الدّرس الثاني: --- الدّرس الثاني: --- SECTION: تطبيقات الذكاء الاصطناعي --- تطبيقات الذكاء الاصطناعي رابط الدرس الرقمي www.ien.edu.sa ظهر تعلّم الآلة نتيجة للتقدم في مجال التعلّم العميق، والذي يتم تغذيته بكميات هائلة من البيانات لاستخراج الأنماط والرؤى. يقوم نموذج تعلّم الآلة بأخذ بيانات شديدة التعقيد بالنسبة للبشر ويحولها إلى مخرجات محددة بوضوح في شكل يمكن للبشر قراءته. يتم تحقيق ذلك عن طريق تحديد مجموعة بيانات، وخوارزمية، ودالة. مجموعة البيانات هي بيانات الإدخال، وعادة ما تأتي مع وصف (بيانات منظمة). الخوارزمية هي عبارة عن مجموعة من التعليمات التي تمت برمجتها جهاز الحاسوب لاتباعها من أجل معالجة مجموعة البيانات. الدالة هي التعين المستخرج لتقييم الإدخال من مجموعة البيانات إلى مجموعة محددة بوضوح من قيم الإخراج أو النتائج. --- SECTION: كيفية عمل تعلّم الآلة --- كيفية عمل تعلّم الآلة --- SECTION: تطبيقات تعلّم الآلة --- تطبيقات تعلّم الآلة يوجد الكثير من تطبيقات تعلّم الآلة في مختلف المجالات ومنها: --- SECTION: أمثلة لتطبيقات الآلة في مجالات مختلفة --- أمثلة لتطبيقات الآلة في مجالات مختلفة اتخاذ قرارات استراتيجية بناءً على الأفكار الرئيسة من البيانات المعالجة. تحليل أنماط المواطنين للحصول على توزيع أفضل للموارد والأصول. التطوير السريع للأدوية والعلاجات الجديدة وتقدم الطب الشخصي المخصص. خفض تكاليف استخدام الطاقة في القطاعين الصناعي والمدني مما يوفر مليارات الريالات كل عام. سيارات ذاتية القيادة لحل مشكلة الازدحام المروري في المدن الذكية. الإعلان المخصص والذي من خلاله يمكن للشركات الوصول إلى العملاء المحتملين. وزارة التعليم Ministry of Education 2025 - 1447