حل المشاكل باستخدام الذكاء الاصطناعي
لماذا لا تستكشف معجم مصطلحات الذكاء الاصطناعي؟
معجم مصطلحات الذكاء الاصطناعي
تم التحديث: 13 نوفمبر 24
تم التحديث: 13 نوفمبر 24
This module builds on the learning from Understanding AI and helps young people begin to solve real-world problems using AI tools.
تم التحديث: 13 يناير 26
تم التحديث: 23 يناير 26
تم التحديث: 13 يناير 26
تم التحديث: 13 يناير 26
تم التحديث: 13 يناير 26
سيستكشف المتعلمون كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية، وسيتعلّمون التمييز بين الذكاء الاصطناعي التنبؤي والذكاء الاصطناعي التوليدي. كما سيستكشفون المشكلات التي يمكن حلّها باستخدام الذكاء الاصطناعي، ويتفكّرون في الحالات التي تكون فيها أدوات الذكاء الاصطناعي وسيلة مناسبة لحل مشكلة ما.
بنهاية هذا الدرس، سيتمكّن المتعلمون من وصف مراحل دورة حياة مشروع الذكاء الاصطناعي، بدءًا من توليد الفكرة وصولًا إلى نشر النموذج. كما سيتعرّفون على كيفية استخدام هذه المراحل في مشروعات بحثية حقيقية قائمة على الذكاء الاصطناعي تسهم في مساعدة الناس حول العالم.
في هذا الدرس، سيستخدم المتعلمون دورة حياة مشروع الذكاء الاصطناعي لبدء إنشاء نموذج التعلّم الآلي الخاص بهم لحل مشكلة يختارونها. سيختارون مشكلة ومستخدمًا من بين خيارين، وسيتعرّفون على نهج تصميم "يركز على المستخدم"، ثم يُعِدّون بياناتهم من خلال تقسيمها إلى فئات.
في هذا الدرس، يواصل المتعلمون تطبيق دورة حياة مشروع الذكاء الاصطناعي. سيبدؤون بتدريب نموذج تعلّم آلي لحل مشكلة من اختيارهم ثم اختباره. وسيستعرضون العلاقة بين درجات الثقة، وعتبات الثقة، والدقة في تنبؤات نماذج التعلّم الآلي. وأخيرًا، سيقيسون دقة نماذج التعلّم الآلي الخاصة بهم.
في هذا الدرس، سيقيّم المتعلمون نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بهم وسيشرحونه باستخدام بطاقة نموذج توثّق غرض النموذج، ونتائج اختباره، وقيوده. ثم سيستكشفون مجموعة من الفرص المهنية المتاحة في مجال الذكاء الاصطناعي والمجالات التي تستخدم تطبيقاته، بما في ذلك الأدوار الوظيفية في Google DeepMind والمجالات التي تهمّهم شخصيًا.
