اساسيات الذكاء الاصطناعي
What you'll learn
- ما هو الذكاء الاصطناعي ، مهارات الذكاء الاصطناعي ، قواعد الذكاء الاصطناعي ، كيفية إنشاء نظام الذكاء الاصطناعي ، الذكاء الاصطناعي ، الذكاء الاصطناعي الواسع ، ما
- في نهاية هذه الدورة ، ستكون قادرا على: إنشاء النماذج المعرفية التي تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي
- جائزة لوبنر , اختبار تورينج , الحوسبة العاطفية , استراتيجية الذكاء الاصطناعي , الفرق بين ذكاء الانسان وذكاء الاله , مكونات النظام المثالي
- ماذا تعني هندسة برومبت , ماهو برومبت , كيف نكتب برومبت بشكل مثالي
- سوف نطبق عمليا على : روبوتات الذكاء الاصطناعي الخاصة بالبحث والتصميم والفويس اوفر , وتلخيص الكتب ,, وغيرها من الروبوتات
Requirements
- المعرفة الأساسية بإستخدام الكمبيوتر والذكاء الإصطناعي
Description
يتضمن هذا المساق : اختراع الكمبيوتر ، اختراع الإنترنت ، ظهور الذكاء الاصطناعي أولا ، مهارات الذكاء الاصطناعي ، كيف يفكر الإنسان ، استراتيجية الذكاء الاصطناعي ، ما الذي يجعل الإنسان ذكيا ، ما هي الطرق التي يفكر بها الناس ويتعلمون عن الأشياء؟ ، الآلة أفضل من البشر في هذه الجوانب ، البشر أفضل من الله في هذا الشيء ، ما هو البحث العلمي؟ ما هي المجالات الرئيسية للبحث في الذكاء الاصطناعي؟ الذكاء الاصطناعي العام , الذكاء الاصطناعي الضيق , الرقائق العصبية , الأتمتة , الخريف , شبكات الخصومة التوليدية , اختبار تورينج , جائزة لوبنر , طرق تمثيل المعرفة , ) أنظمة التعلم الخبيرة 2) الشبكات الدلالية : تركز هذه التقنية على العلاقات والكلمات الوصفية للأشياء ، مثل الرسم البياني الذي يستخدم لتمثيل شبكة أو شبكة دلالية
3) شجرة القرار أو شجرة البحث (شجرة البحث والقرار)
4) الشبكات العصبية - تم إنشاؤها عن طريق إنشاء نسخة من الشبكات الاصطناعية والمماثلة من الخلايا العصبية في الدماغ والعمل بطريقة مشابهة لها
الأنظمة القائمة على القواعد أو الخبيرة - أنواع ووظائف الخلايا العصبية - (ANN) الشبكات العصبية الاصطناعية - الترابط - أنواع ANN
تغذية الشبكات العصبية إلى الأمام
الشبكة العصبية الالتفافيه(CNN)
الشبكات العصبية المتكررة (RNN)
الشبكات العصبية لوظيفة الأساس الشعاعي
الشبكة العصبية للخريطة ذاتية التنظيم
الشبكة العصبية المعيارية (MNN)
الوكلاء
الوكيل العقلاني
التعلم العميق , الترابطية , المحور الرئيسي الذي يقوم عليه الذكاء الاصطناعي
التعلم الآلي , التعلم السطحي
الخلايا العصبية البيولوجية وأنواعها وآلية عملها ، الخلايا العصبية الاصطناعية ، أصلها ، تاريخها ، تطورها ،
مقدمة في التعلم الآلي ,الشبكات العصبية الاصطناعية وأنواعها وكيفية عملها , طبقات الذكاء الاصطناعي , جوهر الذكاء الاصطناعي , مخاطر الذكاء الاصطناعي
التطبيق الوظيفي من خلال عمل نموذج معرفي كمشروع تخرج لهذه الدورة ،
تطبيق عملي على تطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل تطبيقات صنع الصور و Chat GPT .
أيضا ممارسة تطبيقات تصميم الفيديو من خلال الذكاء الاصطناعي ،
أخيرا ، نجري الاختبار ونعطي الشهادة.
ما يميز هذه الدورة
يتم شرحه بأحدث وسائل الشرح ، بما في ذلك تصميمات الموشن جرافيك ، التي تشرح كيان الأشياء ، وغيرها من الأساليب الحديثة ، والتي ستجعلك تفهم الدروس تماما. الدورة بعدة لغات ، بما في ذلك العربية والإنجليزية. التواصل المباشر بين المعلم والطالب
ستصبح مؤهلا للشروع في التعلم الآلي وعلوم الذكاء الاصطناعي.
وداعًا الآن
المهندس حسام الحيمي
THIS COURSE INCLUDES : Computer invention , Internet invention , AI first appear , AI skills , HOW Human thinks , AI Strategy , What makes human smart , What are the ways in which people think and learn about things? , Machine is better than humans in these aspects , Humans are better than a God in this thing , What is scientific research?
What are the main areas of research in artificial intelligence? , artificial general intelligence , artificial narrow intelligence, Neuromorphic chips, Automation , Autumns , Generative Adversarial Networks , Turing Test , Lobner Prize , Ways of representing knowledge , ) Expert Learning Systems
2) Semantic networks: this technique
Focuses on relationships and descriptive words of objects, such as a graph
Which is used to represent a network or semantic network
3) Decision tree or search tree (research and decision tree)
4) Neural networks – created by creating a copy of synthetic and similar networks of neurons in the brain and working in a similar way to them
rules-based or expert systems - Types and functions of neurons - (ANN) Artificial Neural Networks - Connectionism - ANN types
Feed Forward Neural Networks
Convolutional Neural Network (CNN)
Recurrent Neural Networks (RNN)
Radial Basis Function Neural Networks
Self-Organizing Map Neural Network
Modular Neural Network (MNN)
Agents
Rational Agent
Deep Learning , Connectionism , The main axis on which artificial intelligence is based
Machine Learning , Superficial learning
Biological nerve cells, their types, and their mechanism of operation, Artificial neurons, their origin, history, development,
Introduction to Machine learning ,Artificial neural networks, their types and how they work, Artificial Intelligence layers , the core of AI , AI risks
Practical application by making a knowledge model as a graduation project for this course,
practical application on artificial intelligence applications such as photo-making applications and Chat GPT .
Also the practice on applications of video design through artificial intelligence,
Finally, we conduct the test and give the certificate .
What distinguishes this course
It is explained with the latest means of explanation, including motion graphic designs, that explain the entity of things, and other modern methods, which will make you fully understand the lessons. The course is in several languages, including Arabic and English. Direct communication between teacher and student
You will become qualified to embark on machine learning and artificial intelligence science.
See you .
Eng.Hussam Al-Haimi
Who this course is for:
- يستطيع اي شخص تعلم
- المبتدئين في تعلم الذكاء الاصطناعي ، مصممين الجرافيكس ، المبتدئين في تعلم بايثون والمبتدئين في تعلم الاله
- مبرمجو Python , مبرمجي التعلم الآلي , مبرمجي الذكاء الاصطناعي
- خريجي الثانوية العامه
Instructor
Iam eng. Hussam Alhimi programmer , graphic designer and Programming tutor .
i worked in many decent companies and establishments ,also i worked for government in its formal TV.
Iam content creator , i Have big channels in YouTube ,TikTok, Instagram and Facebook.
i teach students on zoom and Instagram , i teach them also offline in my city .
I try my best to help my students to learn more .