برماجيات الذكاء الصناعى 3
بقلم مهندس/ محمود فوزى
8273@eng.asu.edu.eg
Top Members @ 2022
للمقال السابق برمجيات الذكاء الصناعى 2 من هنا
للمقال السابق برمجيات الذكاء الصناعى 1 من هنا
برمجيات الذكاء الصناعى 3
تحدثنا فى المقال السابق عن شركة مايكروسوفت ودورها الرائد فى تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي ومساهمتها فى الابحاث ومشاريع الذكاء الاصطناعي .
فى هذا المقال سنتحدث عن شركة Google وهى تعتبر من بين الشركات الرائدة في هذا المجال.
تمتلك شركة Google العديد من المشاريع الجارية في هذا المجال، منها مشروع Google AI الذي يهدف إلى تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي وتحسينها، ويعد هذا المشروع إحدى المبادرات الرائدة في هذا المجال.
تأسست شركة Google عام 1998، ومنذ ذلك الحين، تطورت الشركة بشكل كبير وأصبحت واحدة من أكثر الشركات نجاحا في عالم التكنولوجيا.
وفي السنوات الأخيرة، انتقلت الشركة إلى مجال الذكاء الاصطناعي وبدأت في تطوير تقنيات وأدوات تعتمد على الذكاء الاصطناعي.يعتبر مشروع Google AI من أهم المشاريع الجارية في هذا المجال، حيث يهدف إلى تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي وتحسينها و تنظيم معلومات العالم وجعلها متاحة ومفيدة للجميع .
ويهتم المشروع بالبحث والتطوير في مجالات مختلفة من الذكاء الاصطناعي، مثل تعلم الآلة وتحليل البيانات والترجمة الآلية والتعرف على الصوت والصورة والروبوتات والذكاء الاصطناعي المتكامل.
تتميز شركة Google بانها تمتلك فرقا متخصصة في هذا المجال، يعمل على تطوير تقنيات جديدة وتحسين الأدوات الذكاء الاصطناعي.
كما أن الشركة تمتلك مجموعة كبيرة من البيانات التي تستخدمها في تطوير تقنياتها، وتعتبر هذه البيانات أحد أهم المصادر التي تعتمد عليها الشركة في تحسين نظمها الذكية و تتميز ايضا بعدة مشاريع في مجال الذكاء الاصطناعي، منها مشروع TensorFlow الذي يهدف إلى توفير بيئة تطوير تعتمد على الذكاء الاصطناعي، ويساعد المطورين على إنشاء نماذج جديدة للتعلم الآلي، كما تعمل الشركة على تطوير نظام Google Assistant الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي في التعامل مع المستخدمين وتوفير الخدمات الذكية.
تعتمد شركة Google في مشروع Google AI على العديد من التقنيات المتقدمة في مجال الذكاء الاصطناعي، والتي تشمل تعلم الآلة Machine Learning)) وهو مجال يعتمد على تدريب الأنظمة الذكية على التعرف على الأنماط والتنبؤ بالنتائج القادمة بناء على البيانات السابقة. التعلم العمق (Deep Learning) وهو مجال يعتمد على استخدام الشبكات ذات العمق الكبير لتحسين أداء الأنظمة الذكية. ويستخدم هذا المجال في التحكم في الروبوتات وغيرها من التطبيقات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.
شبكات العصب الاصطناعي (Artificial Neural Networks) وهي تقنية تعتمد على تحاكي شبكات العصب الحقيقية في الدماغ البشري.
تقنيات تحليل البيانات (Data Analytics) وهي تقنيات تعتمد على استخدام البيانات الكبيرة وتحليلها للحصول على نتائج مفيدة. وتستخدم هذه التقنيات في العديد من المجالات، مثل التسويق والصحة والتعليم وغيرها.
تقنيات التعرف على الصوت والصورة (Speech and Image Recognition) وهي تقنيات تستخدم في تحليل الصور والصوت وتحويلها إلى بيانات رقمية، ويتم استخدام هذه التقنيات في العديد من التطبيقات التعرف على الصوت والصور.
تقنيات تعرف النصوص (Text Recognition) وهي تقنيات تعتمد على تحليل النصوص وتحويلها إلى بيانات رقمية، ويتم استخدام هذه التقنيات في مجالات الترجمة الآلية والتعرف على الكلمات الرئيسية وغيرها.
تقنيات التعرف على الأشكال والأنماط (Pattern Recognition) وهي تقنيات تعتمد على تحليل الأشكال والأنماط وتحويلها إلى بيانات رقمية، ويتم استخدام هذه التقنيات في التعرف على الوجوه والتعرف على الأنماط الجينية وغيرها.
تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing ) وهي تقنيات تعتمد على تحليل وفهم النصوص اللغوية بشكل طبيعي وتحويلها إلى بيانات رقمية، ويمكن استخدامها في تطبيقات الترجمة الآلية والتحليل اللغوي وتحليل الردود الآلية وغيرها.
تقنيات الذكاء الاصطناعي المحسن و المعزز ( Reinforcement and Enhanced AI ) وهي تقنيات تعتمد على تحسين أداء الأنظمة الذكية وتحسين الأداء العام للتطبيقات المختلفة،
ويمكن استخدامها في تحسين الأداء اللوجستي والتنبؤ بالتغييرات وتحليل البيانات الكبيرة وتحسين التفاعل الآلي مع العملاء. ويمكن استخدامها في تحليل البيانات الكبيرة وتحسين خدمات العملاء وتعزيز الأمن السيبراني وغيرها.
تقنيات التعرف على السلوك والتصرف (Behavior and Action Recognition ) وهي تقنيات تعتمد على تحليل السلوك والتصرف البشري وتحويلها إلى بيانات رقمية، ويمكن استخدامها في تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتعلقة التعرف على الاشخاص و الانظمة الامنية .
إعلانات أعضاء وأسرة المجلة من هنا
إعداد وتقديم
م. محمود فوزى
تعليقات
إرسال تعليق