مفهوم الذكاء الاصطناعي واستعمالاته في تطوير مواقع الواب
أصبح الذكاء الاصطناعي مصطلحًا شاملاً للتطبيقات التي تؤدي مهامًا معقدة كانت تتطلب في السابق مدخلات بشرية ، مثل التواصل مع العملاء عبر الإنترنت أو لعب الشطرنج. غالبًا ما يستخدم المصطلح بالتبادل مع الحقول الفرعية ، بما في ذلك التعلم الآلي والتعلم العميق. ومع ذلك ، هناك اختلافات. على سبيل المثال ، يركز التعلم الآلي على إنشاء أنظمة يمكنها تعلم أو تحسين أدائها بناءً على البيانات التي تستخدمها. من المهم ملاحظة أنه على الرغم من أن التعلم الآلي هو ذكاء اصطناعي ، إلا أنه ليس كل الذكاء الاصطناعي هو التعلم الآلي. لإطلاق القيمة الكاملة للذكاء الاصطناعي ، تستثمر العديد من الشركات بكثافة في فرق علوم البيانات. علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يستخدم الأساليب العلمية وغيرها لاستخراج القيمة من البيانات ، والجمع بين المهارات في مجالات مثل الإحصاء وعلوم الكمبيوتر والمعرفة العلمية لتحليل البيانات التي تم جمعها من مصادر متعددة.
يتمثل المبدأ الرئيسي للذكاء الاصطناعي في محاكاة وتجاوز الطريقة التي يدرك بها البشر العالم من حولنا ويتفاعلون معه. سرعان ما أصبح هذا حجر الزاوية للابتكار. تم تجهيز الذكاء الاصطناعي الآن بالعديد من أشكال التعلم الآلي التي يمكنها تحديد الأنماط في البيانات لعمل تنبؤات ، ويمكن للذكاء الاصطناعي أن يضيف قيمة إلى عملك بالطرق التالية: احصل على صورة أكمل عن الكم الهائل من البيانات المتاحة اعتمد على التوقعات لأتمتة المهام الروتينية المعقدة للغاية.
هناك ثلاثة عوامل تدفع تطوير الذكاء الاصطناعي عبر الصناعات:
يوفر حوسبة بسيطة وبأسعار معقولة عالية الأداء. تتيح وفرة قوة الحوسبة التجارية في السحابة سهولة الوصول إلى الحوسبة عالية الأداء الميسورة التكلفة. قبل هذا التطور ، لم تكن بيئة الحوسبة الوحيدة المتاحة للذكاء الاصطناعي قائمة على السحابة وكانت باهظة التكلفة.
لديك الكثير من البيانات المتاحة للتعلم. يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى التعلم من كميات هائلة من البيانات من أجل إجراء تنبؤات صحيحة. أدى ظهور أدوات مختلفة لجمع البيانات المصنفة ، وقدرة المؤسسات على تخزين ومعالجة هذه البيانات ، المنظمة وغير المهيكلة ، بسهولة وفعالية من حيث التكلفة ، إلى تمكين المزيد من المؤسسات من إنشاء خوارزميات الذكاء الاصطناعي وتدريبها.
الذكاء الاصطناعي واستعمالاته في مواقع الواب.
أضف تعليق