تطبيقات الذكاء الاصطناعي | الوحدة الثانية | الدرس الثاني
تطبيقات الذكاء الاصطناعي هو عنوان الدرس الثاني من الوحدة الثانية التي تحمل اسم “الذكاء الاصطناعي” في الفصل الدراسي الأول من مقرر “تقنية رقمية 2”.
سنتعرف في هذا الموضوع على كيفية تطبيق تعلُّم الآلة من خلال إنشاء نموذج تعلُّم الآلة واختباره.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي
لذا احرص على قراءة نواتج التعلُّم بعناية، ثم قم بإعادة قراءتها والتأكُّد من تحصيل محتواها بعد انتهائك من دراسة الموضوع.
نواتج التعلُّم
- معرفة كيفية عمل تعلُّم الآلة.
- معرفة تطبيقات تعلُّم الآلة.
- إنشاء نموذج تعلُّم الآلة باستخدام منصة تعلُّم الآلة للأطفال.
هيا لنبدأ!
كيفية عمل تعلم الآلة
ظهر تعلُّم الآلة للتقدُّم في مجال التعلُّم العميق، والذي يتم تغذيته بكميات هائلة من البيانات لاستخراج الأنماط والرؤى.
يقوم نموذج تعلُّم الآلة بأخذ بيانات شديدة التعقيد بالنسبة للبشر، ويحولها إلى مخرجَات محدَّدة بوضوح في شكل يمكِن للبشر قراءته.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي
يتم تحقيق ذلك عن طريق تحديد مجموعة بيانات، وخوارزمية، ودالة.
مجموعة البيانات هي بيانات الإدخال، وعادةً ما تأتي مع وصف (بيانات منظَّمة).
الخوارزمية هي عبارة عن مجموعة من التعليمات التي تمت برمجة جهاز الحاسب لاتّباعها من أجل معالجة مجموعة البيانات.
الدالة هي تعيين المُستخرَج لقيم الإدخال من مجموعة البيانات إلى مجموعة محدَّدة بوضوح من قيم الإخراج أو النتائج.
لمعرفة المزيد من المعلومات عن كيفية عمل تعلم الآلة، قم بالاطّلاع على الرابط التالي:
تطبيقات تعلم الآلة
يوجد الكثير من تطبيقات تعلُّم الآلة في مختلف المجالات، ومنها:
إنشاء نموذج تعلم الآلة
في هذا المشروع، ستتعرف أكثر على تعلُّم الآلة من خلال تدريب جهاز الحاسب الخاص بك على أداء مهام معقَّدة، وذلك باستخدام منصة تعلُّم الآلة للأطفال (Machine Learning for Kids).
حيث سيتم تدريب جهاز الحاسب للتعرُّف على الصور، أو النصوص، أو الأرقام، أو الأصوات، والتي تعتمد على الشبكة العنكبوتية بالكامل، ولا تتطلَّب أي تثبيت أو إعداد معقد لاستخدامها.
ولتدريب جهاز الحاسب على أداء مهمة معقَّدة، ستجمع عدد من الأمثلة المنجزة لتلك المهمة المراد أداءها.
وسيتعلَّم جهاز الحاسب كيفية القيام بهذه المهمة بناءً على الأمثلة المنجزة المقدَّمة له.
مراحل مشروع تعلم الآلة
لكل مشروع 3 مراحل رئيسة:
- تدريب النموذج:
جمع أمثلة للأشياء المراد من جهاز الحاسب التعرُّف عليها.
- اختبار النموذج:
استخدام الأمثلة لتدريب جهاز الحاسب على التعرُّف عليها.
- إنشاء لعبة في سكراتش (Scratch):
تستخدم قدرة جهاز الحاسب للتعرُّف على الأمثلة.
في هذا الموضوع، سوف تستخدم المنصة في الموقع: https://machinelearningforkids.co.uk لإنشاء نموذج تعلُّم الآلة.
ستقوم بتدريب جهاز الحاسب ليتعرف على 3 أنواع مختلفة من المركبات (السيارات، والطائرات، والسفن)، ستعطي جهاز الحاسب صورة للمركبة وسيصنفها.
لتدريب نموذجك، ستحتاج إلى صور لأنواع مختلفة من المركبات. بإمكانك العثور عليها على الموقع الإلكتروني: http://www.dteensnet.com/index-ML.html.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي
إنشاء المشروع
لإنشاء نموذج تعلُّم الآلة، عليك أولًا إنشاء مشروع جديد في منصة تعلُّم الآلة للأطفال.
لإنشاء مشروع تعلم الآلة:
- افتح الموقع الإلكتروني: http://www.machinelearningforkids.co.uk، واضغط على Get started (بدء الاستخدام).
- اضغط على Try it now (جرب الآن)، للعمل على التعلُّم الآلي دون استخدام حساب.
- اضغط على Add a new project (إضافة مشروع جديد).
- اكتب اسم المشروع Transportation (المواصلات).
- ثم اختر نوع البيانات images (صور)، والتي سيتعرف عليها جهاز الحاسب.
- اضغط على Create (إنشاء).
- مشروعك جاهز، بإمكانك البدء باستخدامه.
تدريب النموذج
لبدء تدريب النموذج الخاص بك، تحتاج إلى إضافة الصور.
استخدم التسميات لتنظيم الصور. التسمية (Label) عبارة عن مجمَّع تدريب، حيث يَستخدِم النظام الصور الموجودة فيه لتدريب جهاز الحاسب.
إضافة تسمية:
- اضغط على Train (تدريب).
- اضغط على Add new label (إضافة تسمية جديدة).
- اكتب اسم المجموعة cars (سيارات).
- اضغط على Add (إضافة).
- التسمية الخاصة بك جاهزة.
- اتبع نفس الخطوات لإنشاء التسميات ships (سُفن) وplanes (طائرات).
لاحظ أن
التسميات تكون باللغة الإنجليزية، حيث إن التطبيق لا يدعم التسميات باللغة العربية.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي
قم بمراجعة محتوى موضوع “تطبيقات الذكاء الاصطناعي” حتى هذه النقطة من خلال الرابط التالي:
https://www.youtube.com/watch?v=I4FgD8U-PbQ
إضافة الصور
أنت الآن جاهز لإضافة الصور لتدريب نموذجك.
لإضافة صور في أحد التسميات:
- افتح الموقع الإلكتروني: http://www.dteensnet.com/index-ML.html.
- اختر الصور من فئة Cars (السيارات).
- اضغط بزر الفأرة الأيمن على الصورة واختر Copy image link (نسخ عنوان الصورة).
- اضغط على WWW.
- ألصق الرابط.
- ثم اضغط على Add (إضافة).
- تمت إضافة الصورة إلى التسمية.
- اتبع نفس الخطوات لإضافة باقي الصور إلى التسميات الأخرى.
- اضغط على Back to project (العودة إلى المشروع) للعودة إلى مشروعك من أجل تدريبه.
اختبار النموذج
لقد أضفت الصور. أنت الآن في الخطوة الأخيرة لتدريب نموذجك.
استخدم الأمثلة لتدريب جهاز الحاسب على التعرُّف على الصور، والتحقُّق من قدرته على ذلك.
لتدريب نموذجك:
- اضغط على Learn & Test (تعلم واختبر).
- اضغط على Train new machine learning model (تدريب نموذج جديد لتعلُّم الآلة)، وانتظر.
لاحظ أن
يتم حفظ مشروعك تلقائيًّا.
نموذجك مدرَّب وجاهز للاختبار. لاختبار النموذج الخاص بك، بإمكانك إعطائه صورًا وعليه تصنيفها. ستعرض رسالة توضِّح فئة السيارة ونسبة الثقة في تخمينها.
تمثِّل النسبة المئوية للثقة مدى ثقة الخوارزمية في تصنيف الصورة الجديدة، وتتأثر هذه النسبة بطريقة تدريب النموذج.
ولتدريب النموذج الخاص بك بشكلٍ صحيح، عليك أن تقدم له أكبر عدد ممكِن من الصور، بهذه الطريقة يمكِن للخوارزمية التعرُّف على الأنماط في البيانات التدريبية.
نتيجة لذلك، ستُدرِّب الخوارزمية بشكلٍ أفضل، وستكون النتيجة أكثر دقة في التعرُّف على صورة جديدة.
لاختبار النموذج الخاص بك:
- حدِّد صورة من الموقع الإلكتروني: http://www.dteensnet.com/index-ML.html، وانسخ الرابط الخاص بها.
- ألصق الرابط.
- ثم اضغط على Test with www (اختبر باستخدام www).
- نتيجة الاختبار.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي
قم بمراجعة محتوى “تطبيقات الذكاء الاصطناعي” حتى نهاية الموضوع من خلال الرابط التالي:
https://www.youtube.com/watch?v=OBKGaiHvqG0
كما بإمكانك مراجعة محتوى الموضوع بالكامل من خلال الرابط التالي:
https://www.youtube.com/watch?v=CXB5rVkSxY0
إلى هنا يكون قد انتهى موضوع “تطبيقات الذكاء الاصطناعي“، لا تنسوا مراجعة نواتج التعلُّم أعلى المقال، وانتظرونا في الموضوع القادم!
روابط هامة