مقدمة في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة Introduction to Artificial Intelligence and Machine Learning
يُعد الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence - AI) أحد أهم فروع علوم الحاسوب الحديثة، ويهدف إلى تمكين الآلات من محاكاة القدرات الذهنية للبشر مثل التفكير، التعلم، اتخاذ القرار، وحل المشكلات. يعتمد الذكاء الاصطناعي على تصميم أنظمة قادرة على تحليل البيانات، فهم الأنماط، والتفاعل بطرق ذكية مع البيئة المحيطة.
أما تعلم الآلة (Machine Learning - ML) فهو أحد الفروع الأساسية للذكاء الاصطناعي، ويُعنى بتطوير خوارزميات تسمح للحاسوب بالتعلم من البيانات دون أن تتم برمجته بشكل صريح. أي أن النظام يتعلم من التجارب السابقة ويُحسّن أداءه بمرور الوقت.
أنواع تعلم الآلة Machine Learning :
- التعلم الموجّه (Supervised Learning): يعتمد على بيانات تحتوي على مدخلات ومخرجات معروفة، ويهدف إلى تدريب النموذج للتنبؤ بالمخرجات الجديدة.
- التعلم غير الموجّه (Unsupervised Learning): يُستخدم عندما لا تكون المخرجات معروفة مسبقًا، ويهدف إلى اكتشاف الأنماط أو التجمعات داخل البيانات.
- التعلم المعزز (Reinforcement Learning): يعتمد على مبدأ المكافأة والعقاب، حيث يتعلم النظام من خلال التجربة لتحقيق أفضل النتائج.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة:
- تحليل البيانات الضخمة والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية.
- التعرف على الصور والأصوات والنصوص.
- السيارات ذاتية القيادة.
- المساعدات الذكية مثل أنظمة المحادثة.
- التوصية بالمحتوى في المنصات الرقمية.
يُعتبر الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة من أهم التقنيات التي تُحدث تحولًا جذريًا في مختلف المجالات، من الطب والتعليم إلى الصناعة والاقتصاد، مما يجعل فهمها وتطبيقها ضرورة في عالم اليوم الرقمي.
تفاصيل دورة مقدمة في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
- الثلاثاء 3 فبراير2026م – 15 شعبان 1447هـ
- تبدأ الساعة 11 صباحاً
- مكان الحضور: عبر تطبيق zoom (عن بُعد)
- شهادة حضور: شهادة حضور مجانية تُمنح للمشاركين
طريقة التسجيل
الانضمام عبر الرابط: