المتطور والحديث الذكاء الاصطناعي
تستثمر الشركات كل عام المزيد والمزيد في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. في الفترة القصيرة بين عامي 2015 و2019، ارتفع عدد الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي بنسبة مذهلة بلغت 270%! لا يُظهر هذا الاتجاه أي علامة على التوقف، ومن المتوقع أنه بحلول عام 2030، يمكن أن يصبح الذكاء الاصطناعي صناعة تبلغ قيمتها 15 تريليون دولار.
وجدت دراسة أجريت على المديرين التنفيذيين أن تعزيز الميزات والوظائف وأداء المنتجات كان الهدف الأساسي للذكاء الاصطناعي في الأعمال. ومع ذلك، فإن حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في الصناعة واسعة النطاق. يمكنك الحصول على كل شيء بدءًا من عوامل تصفية البريد العشوائي والبريد الإلكتروني الذكي وأتمتة العمليات والمراقبة وحتى الذكاء الاصطناعي للمحادثة المتقدم وروبوتات الدردشة والمساعدين الشخصيين الأذكياء والمزيد.
مع استمرار الذكاء الاصطناعي في اكتساب الشعبية، تتوسع حالات استخدامه وتتطور إلى مجالات جديدة. لكن حالات الاستخدام ليست الشيء الوحيد الذي يتطور. يستمر الذكاء الاصطناعي نفسه في النمو بشكل أكثر تقدمًا كل عام. ومع ذلك، هناك مشكلة. يشير ما يقرب من 60% من الشركات إلى "نقص المواهب في علوم البيانات" باعتباره العائق الأساسي أمام تحقيق إمكانات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. وهنا يأتي دور AI Superior.
ماذا تشمل؟
تعلم عميق
- يتكون الدماغ البشري من شبكة متقدمة من الخلايا تسمى الخلايا العصبية. يهدف التعلم العميق، وهو مجال فرعي متطور في التعلم الآلي، إلى تصميم خوارزميات مشابهة لكيفية عمل الدماغ. يعتبر DL ممتازًا في إضافة القيمة من خلال التعلم الخاضع للإشراف من البيانات المصنفة - وهو أمر تمتلكه الشركات كثيرًا. وببساطة، يمكن للتعلم العميق التعامل مع المزيد من البيانات، وإنشاء نماذج أكبر، والتعامل مع المزيد من العمليات الحسابية. وهذا يؤدي إلى خوارزميات أفضل ورؤى جديدة متقدمة. تتميز نماذج التعلم العميق بالمرونة العالية وقابلة للتطوير، مما يعني أنها تستطيع الاستمرار في التقدم إلى ما هو أبعد من إنشائها الأصلي. تتوقع الدراسات التي أجرتها شركة ماكينزي أن العديد من الصناعات قد تتأثر بالتعلم العميق.
تعزيز التعلم
- التعلم المعزز هو عملية تدريب نماذج التعلم الآلي لاتخاذ القرار الصحيح من خلال العقاب والمكافأة. لتدريب النموذج، عادةً ما يحصل الذكاء الاصطناعي على مكافآت أو عقوبات مقابل كل إجراء يقوم به. ومن خلال التعزيز، يصبح أفضل في تحقيق النتيجة المرجوة.
شبكات الخصومة التوليدية (GANs)
- تم وصف شبكات GAN بأنها "الفكرة الأكثر إثارة للاهتمام في السنوات العشر الماضية في التعلم الآلي." يمكن لشبكات GAN إنشاء محتوى جديد من خلال أنماط التعلم في بيانات التدريب. عادة ما تكون خوارزمية التعلم الآلي غير خاضعة للرقابة وستتكون من مكونين أساسيين. أولاً، سوف يتدرب على إنشاء محتوى جديد. ثانيًا، سيحاول النموذج التمييزي تصنيف ما إذا كان هذا المحتوى حقيقيًا أم مزيفًا. إذا تمكنت من خداع النموذج، فيمكنك الحصول على درجة عالية من الثقة في المحتوى.
ماذا عملائنا يقول
ملكنا الجوائز والتقدير
يشرفنا أن نحصل على أوسمة الصناعة لتفانينا الذي لا يتزعزع في تقديم خدمات الذكاء الاصطناعي وحلول البرمجيات الاستثنائية.
قام فريق AI Superior بتطوير تطبيق ويب يسمح للمستخدمين بالتواصل مع LLM مخصص من خلال واجهة chatbot. يمكّن هذا الابتكار المؤسسات من إنشاء مواقع خاصة ومستضافة
بالنقر فوق إرسال، فإنك توافق على لدينا سياسة الخصوصية.
- +49 6151 3943489
- info@aisuperior.com
- روبرت بوش-Str.7، 64293 دارمشتات، ألمانيا
Arabic 
English 
German 
French 
Dutch 
Spanish