أساسيات الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة

الذكاء الاصطناعي:

1. **تعريف الذكاء الاصطناعي:**

– الذكاء الاصطناعي هو مجموعة من التقنيات والنماذج التي تسعى إلى تحاكي الذكاء البشري في أداء المهام ذات الطابع الذكي. يشمل ذلك التعلم الآلي، ومعالجة اللغة الطبيعية، وتحليل البيانات، والروبوتات الذكية.

2. **أنواع الذكاء الاصطناعي:**

– يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى فئات مثل الضعيف (Weak AI) الذي يتعلق بأنظمة تنفذ مهام محددة، والقوي (Strong AI) الذي يتعلق بنظم قادرة على أداء مهام ذكاء بشري بشكل شامل.

3. **تعلم الآلة:**

– يشير إلى القدرة على تحسين الأداء تلقائيًا مع تزايد الخبرة، دون الحاجة إلى برمجة صريحة. يتضمن تقنيات مثل التعلم العميق وتعلم الإعتماد (Reinforcement Learning).

4. **معالجة اللغة الطبيعية:**

– يتيح للأنظمة فهم والتفاعل مع اللغة البشرية. يُستخدم في تطوير المساعدين الصوتيين وتحليل محتوى النصوص.

5. **شبكات العصب الاصطناعي:**

– تقنية تقتبس من تنظيم الدماغ البشري، حيث تعتمد على الطبقات المتداخلة من الوحدات الصغيرة لمعالجة المعلومات.

6. **الروبوتات الذكية:**
– الأنظمة الآلية التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين قدرتها على التفاعل مع البيئة وأداء المهام المتنوعة.

البيانات الضخمة (Big Data):

1. **تعريف البيانات الضخمة:**

– البيانات الضخمة تشير إلى حجم هائل من البيانات يتطلب التحليل والتعامل معه باستخدام تقنيات متقدمة. يتضمن ذلك البيانات المتنوعة والمتسارعة والتي تتجاوز قدرة أدوات التحليل التقليدية.

2. **أركان البيانات الضخمة

– – الحجم (Volume): كمية البيانات الكبيرة.
– التنوع (Variety): التنوع في أنواع البيانات.
– السرعة (Velocity): القدرة على التعامل مع تدفق البيانات السريع.

3. **تحليل البيانات الضخمة:**

– يتضمن تحليل البيانات الضخمة استخدام أدوات وتقنيات مثل Hadoop وSpark لاستعراض وتحليل البيانات بشكل فعال.

4. **تخزين البيانات:**

– تتضمن أنظمة تخزين مثل NoSQL وقواعد البيانات القائمة على السحابة تخزين وإدارة كميات ضخمة من البيانات.