قد يتبادر الى ذهنك ان تصميم و عمل برنامج ذكاء اصطناعي يتطلب خبرة كبيره في مجال البرمجة و كتابة الاكواد وربما ستحتاج الى فريق متكامل من المبرمجين و الخبراء و في حقيقة الامر فإن معظم هذه الامور التي ستتبادر الى عقلك منطقية الى حد كبير ! وهي صحيحه بالطبع ولكن ليس دائماً . ف الان اصبح هناك العديد من الادوات التي يمكنك استخدامها لتصميم نموذج برنامج ذكاء اصطناعي دون وجود الحاجة لخبرة مسبقة في البرمجة او كتابة الاكواد . في هذا المقال سنقوم بشرح كيفية تصميم نموذج برنامج ذكاء اصطناعي بسيط بدون اي خبرة في الاكواد او حتى البرمجة و ايضاً في وقت قياسي ومجاناً .
ماتحتاج لمعرفته عن الذكاء الاصطناعي
توجد عدة امور عليك معرفتها عن الذكاء الاصطناعي و خاصة عن كيفية عمل برامج الذكاء الاصطناعي الموجودة حالياً وكيف يمكنك الاستفاده من خصائص الذكاء الاصطناعي في برنامجك ، ومصطلحات مثل ” تعلم الالة ” وانواعها لكي يتسنى لك البحث و التعمق في خصائص اكثر تطوراً في حال اردت صناعة نموذج اكثر أحترافية . بالطبع كل ما زادت معرفتك ومعلوماتك عن الذكاء الاصطناعي كلما كانت النتائج النهائية لك افضل و افضل . ايضاً عليك ان تتعلم كيف يمكنك جمع البيانات وتصنيفها بطريقة صحيحه حتى يمكنك تغذية نموذجك بها .
توجد عدة مواقع ومدونات مختصه بتقديم الدورات والمعلومات عن هذه المواضيع ولعل ابرزها والتي ننصح بها هي منصة coursera و هي منصة لتقديم الدورات المجانية وايضاً المدفوعه عن مختلف المواضيع العلمية . يمكنك زيارة هذه الدوره من هنا ،و التي تختص بتعليم اساسيات ” تعلم الالة ” و انواعها وطريقة عملها .
يمكنك القرائة عن تعريف الذكاء الاصطناعي بشكل اعمق عن طريق مقالتنا التي تمت كتابتها بستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي .
في هذا المقال سنقوم بتغطية اهم النقاط المختصره التي ستحتاجها حتى يمكنك تصميم اول نموذج برنامج ذكاء اصطناعي بعد نهايتك من قرائة المقال .
ماهو الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي هو بختصار شديد يعني ان تمنح الالة القدرة على القيام بمهام تحاكي طريقة البشر او مهام تتطلب قدرات بشرية معينه مثل الرؤية والاستماع والقرائة و الإدراك وغيرها من المهام . يمكننا الاستفاده من هذه القدرات عن طريق تسخير الالة لتقوم ببعض الوظائف و الاعمال التي ربما تحتاج الى بشر للقيام بها مما سيوفر علينا الوقت والمال والعاملين في هذه الوظائف ويمنحنا القدرة على تسخير القدرات البشرية في مهام اعقد واكثر اهمية .
فعلى سبيل المثال إذا كان عملك يتطلب منك ان تقوم بتصنيف نوع نبات معين فيمكنك عمل برنامج ذكاء اصطناعي للتعرف على الصور ومن ثم تقوم بالتقاط صوره لهذا النبات ورفعه على برنامجك وسيقوم بالتعرف عليه في ثوان معدوده ، سيختصر عليك الوقت و الجهد في تحديد النوع ،و لن تحتاج الى وجود خبراء لتحديد نوع النبات .
ولكن تذكر ان الذكاء الاصطناعي لم يصل بعد الى القدرات الكبيرة التي تشاهدها في الافلام ، فلن تجد برنامج ذكاء اصطناعي واحد يقوم بجميع المهام البشرية في وقت واحد وبالتالي فإن اي برنامج ذكاء اصطناعي تم تصميمه لن يتمكن في الكثير من الحالات من العمل بشكل مستقل دائماً دون وجود تدخل بشري وحتى إذا كان بشكل محدود . وايضاً دقة البرنامج تعتمد على العديد من العوامل التي سنطرحها في المقال .
يمكنك القرائة عن تأثير الذكاء الاصطناعي على حياتنا من هذا المقال . وتجدر الإشارة الى انه قد تم تطوير بعض برامج الذكاء الاصطناعي التي ربما تحاكي اكثر من قدره او مهاره بشرية مثل برنامج IBM Watson والذي يعد تطوراً مذهل في هذا المجال ويفتح لنا افاق جديدة من استغلال قدرات الذكاء الاصطناعي في مهام اعمق واعقد من ما سبق
يوجد العديد من الفروع للذكاء الاصطناعي ولعل احد هذه الفروع هو ” معالجة اللغات الطبيعيه ” وهو فرع يختص بتحويل النص الى صوت او توليد النصوص وكتابة المحتوى و الترجمه وغيرها ويوجد عدة فروع اخرى تعد اساسية في هذا المجال مثل تعلم الالة والتي سنركز عليها في مقالنا وفروع تتفرع منها ايضاً وهي ” التعلم العميق ” و ” الشبكات العصبية “. لن نتحدث عنها بشكل منفرد بل سنذكر المعلومات التي تحتاجها فقط. ولكن و بختصار فإن هناك احد هذه القدرات البشرية التي يمكنك منحها لبرنامجك بستخدام احد الادوات التي سنقوم بشرحها وهي :
- قدرة الرؤية وتحليل الصور والحركات
- قدرة القرائة وتحليل النصوص
- الاستماع وتحليل الاصوات وتمييزها
ماهو تعلم الالة ” Machine learning “
هو احد اهم فروع الذكاء الاصطناعي ، فيمكنك بستخدام تعلم الالة ان تقوم بعمل برنامج ذكاء اصطناعي قادر على عمل مهمة ما دون برمجة مسبقة على ذلك وبتدخل بشري في بعض الحالات يعد محدوداً . ففي مثالنا السابق عن تصنيف نوع النبات ، في حال استخدامك لبرنامج بدون قدرات تعلم الالة ،من ثم قيامك بوضع قاعدة بيانات ضخمه تحتوي على صور كل انواع النباتات ومن ثم قمت بتصوير نبات معين في حديقة منزلك ورفعته على البرنامج فالنتيجة انه لن يتعرف على الصوره ولن يستطيع تحديد هذا النبات !
والسبب لانه سيقوم بالمقارنة بين الصورة التي قمت برفعها وبين الصور المتوفره في قاعدة بياناته ويجب ان يكونا متماثلين تماماً ، اي اختلاف في زاوية التصوير او اللون او المكان او اي اختلاف بسيط للغاية سيجعل هذا البرنامج غير قادر على ان يتعرف على الصوره . في المقابل عند قيامك بستخدام قدرات تعلم الالة ومنح الالة قدرة الرؤية او مايدعي Computer vision فيمكنك ان تقوم بتدريب الالة على فهم و تحليل الصور عن طريق اعطائها بيانات كافية ، يمكنها عندها ان تحلل شكل النبات ولونه والعلامات المميزة فيه وان تتعلم الالة كيف يمكنها تمييز هذا النبات عن النباتات الاخرى من الامثلة والصور المسبقة التي قمت بتقديمها لها .
وعند رفعك لصورة نبات معين لن تهتم الالة بزاوية التصوير وغيرها من الامور الثانويه ، بل ستقوم بتحليل صورة النبات نفسه . مايميز نموذج تعلم الالة هو انه سيمنح برنامجك القدرة على تحليل الصور وليس مقارنتها فقط ، وتعتمد دقة النتائج على كمية التدريب والبيانات التي قمت بتوفيرها . يمكن لك ان تقوم بتدريب نموذجك من الذكاء الاصطناعي ويمكنه ان يتعلم من اخطائه ويصححها حتى تتحسن دقة النتائج . يشبه نموذج ” تعلم الالة ” الطفل الصغير الذي تقوم بتعليمه وتصحيح اخطائه حتى يبدأ بفهم واستيعاب النتائج الصحيحة .
انواع تعلم الالة
يوجد نوعين رئيسين لتعلم الالة وهما التعلم بالإشراف ” supervised learning ” والتعلم دون الإشراف ” un supervised learning” والفرق بينهما كبير جداً علماً اننا سنقوم بالتركيز على التعلم بالاشراف كونه الابسط والمتوفر بشكل مجاني .
التعلم بالإشراف
ومعناه هو الحاجة الى التدخل البشري وذلك عن طريق وضع البيانات وتصنيفها وايضاً تدريب وتعليم الالة يدوياً ، ويعد هذا النوع هو اكثر الانواع حاجةً للتدخل البشري . في مثالنا السابق عن برنامج ذكاء اصطناعي لتصنيف النبات ،يعد هذا النوع تعلم بالإشراف والسبب يعود الى الحاجة لآن يقوم الشخص بوضع التصنيفات والبيانات وتدريب واختبار الالة بشكل مباشر .
فعلى سبيل المثال تقوم بوضع اسم نبات ما ومن ثم تقوم بوضع صور مختلفه لهذا النبات ومن ثم تقوم بختبار اداء الالة . إذا لم تكن الالة دقيقة في التصنيف فيمكنك إضافة المزيد من البيانات واختبارها مره اخرى . بمعنى اخر فإن هذا النوع من تعلم الالة يجب عليك فيه ان تقوم بوضع قاعدة البيانات بنفسك ، ووضع التصنيفات ، وتدريب الالة عليها واختبارها . في مقالتنا هذه سنقوم بالشرح على طريقة التعلم بالاشراف .
التعلم دون إشراف
ويعد هذا النوع افضل من النوع الاول بسبب عدم الحاجة الى وضع قاعدة بيانات او تصنيفات معينه بشكل يدوي ، فالالة ستقوم بكل هذا بنفسها دون حاجة للتدخل البشري ، كل ماعليك فعله هو اختبار الالة ومن ثم قد تحتاج لتصحيح دقة الاختبار عن طريق برمجة معينه . مثال على هذا النوع هو صفحة انستقرام وتيك توك . كيف يمكن لهذه البرامج معرفة المقاطع التي تفضل رؤيتها ؟ فعلى سبيل المثال إذا كنت تحب مشاهدة مقاطع فيديو للعبة معينه فستقوم الالة بوضع تصنيف لهذه اللعبة وتحتوي على مقاطعها وكل مايخصها وستجد مقاطع هذه اللعبة تمتلئ بها صفحتك الرئيسية .
بالاضافة الى التصنيفات الاخرى للمقاطع الاخرى التي تفضل مشاهدتها . بالطبع لايوجد موظفون من شركة انستقرام يقومون بتجميع كامل مقاطع الفيديو الخاصة بهذه اللعبة على المنصة وتصنيفها وغيرها من المقاطع ذات الصلة ومن ثم يقومون بإظهارها لك ! تخيل كم سيكون الامر مرهقاً إذا كان بهذه الطريقة ،لكن مايتم استخدامه هو نوع متطور من تعلم الالة دون إشراف ، اي شيئ تشاهده بكثره ، سيقوم الانستقرام بوضعه في تصنيف خاص به ، وسيقوم بتجميع اي مقطع له علاقة بهذا التصنيف حتى يمكنك مشاهدته .
اهمية جمع البيانات بطريقة صحيحه
تعد خطوة جمع البيانات احد اهم الخطوات في تصميم اي برنامج ذكاء اصطناعي ، وفي حقيقة الامر انها تتطلب الى خبره عاليه في طريقة تصنيف البيانات ، واختيار البيانات الصحيحة حتى ينجح نموذجك . فمثلاً إذا كنت تود ان تصمم برنامج يستطيع ان يميز بين القطط والكلاب وقمت بتغذيته بصور نوع واحد فقط من القطط فالنتيجه ان نموذجك سيصنف اي نوع اخر من القطط بتصنيف ” كلاب ” . ويعود السبب في ذلك الى كونك قمت بتدريبه على صنف واحد من القطط وماعدا ذلك سيعتبره من الصنف الاخر وهو الكلاب .
ايضاً حتى في حالة انك قمت بإضافة جميع انواع القطط ولكن كانت الوانها متشابهه فالبرنامج سيعجز عن تصنيف قط بلون مختلف . يجب ان تكون البيانات التي تقوم بجمعها بيانات متنوعه تحاول فيها ان تجمع اكبر عدد من الاحتمالات والاختلافات التي يمكنك حصرها . ففي مثالنا السابق عليك وضع انواع مختلفه من القطط وخاصة التي قد يكون شكلها مختلف قليلاً عن القطط العاديه ، وايضاً عليك ان تقوم بتنويع في الوانها وحركاتها . اي انه عليك تغذية البرنامج ببيانات مختلفه عن القطط حتى يتسنى له تحليل احجامها ، الوانها واشكالها وحتى تفاصيل دقيقه مثل طول الذيل وغيرها . في حال كانت دقة نموذجك منخفضة اثناء التدريب عندها يمكنك ان تقوم بإضافة المزيد من البيانات والصور المتنوعه او مراجعة البيانات التي قمت بتقديمها .
كيف يمكنني الاستفادة من تصميم برنامج ذكاء اصطناعي
توجد العديد من الفوائد في تصميمك برنامج ذكاء اصطناعي خاص بك ولعل ابرزها هو انه بإمكانك الاستفادة منه في تسهيل عملك ، او التسهيل في تقديم خدماتك على مشروعك الخاص . كما انه بإمكانك استخدامه في تطبيقات اخرى مختلفه على سبيل المثال بإمكانك ان تبدأ فكرة تطبيق او مشروع ما بستخدام برنامجك الذي قمت بتصميمه او حتى لعرض فكرتك على المستثمرين ومن ثم قيامك بتطوير برنامجك بشكل احترافي اكثر مع مبرمج خاص بذلك .
ايضاً عن طريق تصميمك برنامج ذكاء اصطناعي خاص بك ستتمكن من فهم كيفية عمل هذه الالات بطريقة افضل من اي شرح شفهي ستجده على مواقع الإنترنت . تجربة عمل وتصميم برنامج ذكاء اصطناعي بالادوات التي سنقوم بشرحها تعد عملية ممتعه في الحقيقة ومثيرة للاهتمام ، ولا تنسى انها مجانية ايضاً فالتجربة لن تضرك في اي حال من الاحوال بل ستمنحك خبرة في مجال جديد وله مستقبل باهر .
أفكار تطبيقات ذكاء اصطناعي
توجد الملايين من الافكار والمشاريع التي بإمكانك استخدامها لتطبيق ذكاء اصطناعي ، فعلى سبيل المثال بإمكانك صناعة مشروع او جهاز قادر على تصنيف وتوزيع منتجات معينة بناء على شكلها او احجامها عن طريق اعطاء نموذج الذكاء الخاص بك القدرة على الرؤية .
بإمكانك ايضاً تطوير تطبيق قادر على قرائة نصوص معينه واستخدامه في تحليل اراء عملائك وتجربتهم لخدمتك دون مراجعة كل الاراء يدوياً او عن طريق تعيين موظف لذلك بما يخفض التكلفة والوقت .
يمكنك ايضاً تصميم تطبيق قادر على تمييز وتفريق الاصوات وتصنيف كل صوت ثم اداء عملية ما بناءً على هذا الصوت
ايضاً تستطيع تطوير تطبيق او حتى جهاز يمكنه التعرف على حركات معينة مثل حركات اليد او حركات الجسد .
عدد الافكار التي يمكنك تطبيقها بستخدام الذكاء الاصطناعي غير محدود ولكن تذكر ، كل ماكانت الخبره اكثر تعقيداً واكثر تطوراً فقد تحتاج إلى مساعدة مختص ، او حتى ربما في بعض الاحيان قد تحتاج إلى نموذج اخر اكثر تطوراً من التعلم الالي بالإشراف .
خطوات تصميم نموذج برنامج ذكاء اصطناعي
توجد عدة خطوات عليك اتباعها قبل البدء في التصميم برنامج الذكاء الاصطناعي وعلى اعتبار انك وصلت الى هذه المرحلة من المقالة فتكون انهيت الخطوة الاولى ، وهي فهم كيفية عمل الذكاء الاصطناعي وخاصةً النوع الذي سنتحدث عنه والذي لايستلزم كتابة اكواد او خبرة مسبقة ” تعلم الالة ” . سنقسم الخطوات الى ٤ مراحل وهم :
- فهم الذكاء الاصطناعي وكيفية عمله
- تحديد نوع القدرة التي تحتاج ان تمنحها الى برنامجك ( الرؤية – القرائة – التحليل )
- جمع البيانات التي تحتاجها إما شخصياً او بستخدام مكتبات البيانات
- اختيار احد الادوات المجانية التي سنطرحها
الخطوات التي عليك اتباعها اثناء تصميم النموذج
قد تختلف الادوات التي ستستخدمها والوظائف التي تؤديها كل اداة ولكن الطريقة في الاغلب ستكون واحده والخطوات ستكون نفسها وهي اختيار قدرة ما ثم عليك وضع الاصناف يدوياً – لاتنسى اننا نعمل بتقنية تعلم الالة بالاشراف – ومن ثم وضع البيانات سواء كانت صور او مقاطع فيديو او نصوص او صوت ومراقبة النتيجة . اختصاراً سنقسمها الى ٤ خطوات ايضاً وهي :
- وضع التصانيف يدوياً ومراجعة التصانيف
- مراجعة البيانات وتنقيتها من الاخطاء والشوائب إذا ماكانت ستعرقل النموذج
- استخدام بيانات اخرى منفصله لم يتم وضعها في النموذج ويتم استخدامها للتجربة وتدريب النموذج ومراقبة دقته
- اختبار النموذج وتدريبه وفي حال عدم دقته يجب تصحيح الاخطاء او مراجعة البيانات بشكل كامل
الخطوات بعد الانتهاء من النموذج
تهانينا ، بعد انتهاء نموذجك وعمل برنامج الذكاء الاصطناعي الخاص بك على اكمل وجه سيصبح بإمكانك استخدامه إما في موقعك او تطبيقك . تتيح بعض هذه الادوات المجانية القدرة على استخدام API للنموذج او استخدام الكود الخاص بالبرنامج بشكل كامل .
لكن قد يكون من الصعب عليك معرفة كيفية الربط بين برنامجك وتطبيقك او موقعك . عندها ربما ستحتاج الى مبرمج مختص ذو خبره قليلة الى متوسطه فقط للربط بين برنامجك و بين التطبيق المراد استخدامة . بالطبع ان تكلفة الربط ستكون اقل بكثير عن تكلفة تصميم مشروع ذكاء اصطناعي كامل من الصفر ، ناهيك عن ان عدد الخبراء والمختصين في تصميم برامج الذكاء الاصطناعي يعد قليلاً جداً
نقل برنامجك على موقع او تطبيق للايفون او اندرويد
عملية نقل نموذجك الى تطبيق او موقع تعد اسهل نظرياً من نقله الى مشروع جديد تماماً ويعود السبب لذلك هو في قدرة الاجهزه الحديثة على معالجة ودعم برامج الذكاء الاصطناعي . فكما تعلم يوجد العديد من البرامج والتطبيقات على اجهزة ابل واجهزة اندرويد تدعم الذكاء الاصطناعي ، فالبتالي نعلم ان اجهزة ابل قادرة على التعامل مع هذا النوع من الاجهزه وايضاً انظمة اندرويد . لن تكون عملية النقل والربط سهلة تماماً وقد تتطلب خبرة وإن كانت قليلة في كتابة واستخدام الاكواد . يمكنك اما الاستعانه بخبير او الإطلاع على مصادر التعلم الخاصة بنقل هذا النوع من البرامج الى تطبيق اندرويد او IOS . في هذا المقطع ستجد شرح كامل لطريقة نقل برنامج ذكاء اصطناعي تم تصميمه على اداة teachable Machine الى تطبيق اندرويد .
نقل برنامجك إلى شريحة في مشروع جديد
نعني بمشروع جديد اي مشروع تم تصميمه من الصفر ، مثل اختراع ما على سبيل المثال جهاز قادر على التعرف على اجسام مختلفه وتصنيفها او توزيعها ، او روبوت ما او حتى جهاز يعمل بالاوامر الصوتية . فستحتاج في هذه الحالة الى شريحة تدعم الذكاء الاصطناعي مثل شريحة google coral . يوجد عدة انواع من هذه الشريحة ولكل منها وظائفها الخاصة بها ويتراوح سعرها بين ١٢٠ دولار الى ٢٠٠ دولار . يمكنك استخدامها في نموذجك او جهازك ولكن تكمن الصعوبة في نقل وصنع نموذج وتنزيله على الشريحة . بالطبع العملية ليست سهلة ابداً ولكن يمكنك تعلمها عن طريق متابعة مقاطع شروحات تقدمها google cloud على منصة يوتيوب . فهنا تستطيع ان تشاهد شرح لعملية دمج شريحة coral بنموذج تعرف على الصوت .
ادوات تصميم برنامج ذكاء اصطناعي مجانية
سنتحدث عن عدة ادوات بسيطة ومجانية وبعضها برسوم ، يمكنك استخدامها لتصميم برنامج ذكاء اصطناعي دون الحاجة لآي خبرة مسبقة في تصميم وبرمجة وكتابة البرامج . ولكل برنامج منها قدرات يمكنك ان تمنحها لنموذجك ، لذلك يجب ان تكون قد اخترت القدرة التي تريد تطبيقها في نموذجك مسبقاً وتذكر انك تستطيع اضافة قدرة واحده لكل نموذج فقط . ولكن قبل البدء علينا اخذ فكرة كيف يمكننا تطبيق هذه الادوات على مشاريعنا .
احد اهم الخطوات التي عليك اتباعها اثناء تصميم برنامج الذكاء الاصطناعي الخاص بك هي البيانات . ونعني بالبيانات اي الصور التي تريد تدريب نموذجك عليها او الاصوات او النصوص وغيرها ، اياً كان نموذجك فستحتاج الى احد انواع هذه البيانات لتغذيته به . كل ما زاد عدد البيانات التي يحتوي عليها نموذجك كلما كانت النتائج اكثر دقة . وكل ماكانت البيانات متنوعه اكثر كانت دقة النتائج افضل بكثير .
ولكن جمع بيانات ضخمه وتنقيتها يتطلب وقت هائل وجهد كبير للغاية ولهذا السبب يمكنك استخدام المكتبات الخاصة ببيانات الذكاء الاصطناعي المجانية . مثل مكتبة Kaggle والتي تحتوي على انواع مختلفة من الجدوال وملفات البيانات التي يمكنك تحميلها . كل ماعليك هو دخول الموقع و كتابة نوع البيانات التي تبحث عنها ، على سبيل إذا كنت تبحث عن صور لقطط مختلفة يمكنك الكتابة في خانة بحث بيانات الصور ” cats ” وستجد جميع البيانات التي تحتاجها .
تم تصميم هذه الاداة من قبل شركة google للتمكين الاشخاص الذين لا يمتلكون خبره عالية في البرمجة من تصميم نموذجهم الخاص بهم . وتعد هذه الاداة اسهل وابسط الادوات لتصميم برنامج ذكاء اصطناعي بسيط. لاتحتاج الى اي خبرة في البرمجة لإستخدام هذه الاداة .
تمنح هذه الاداة احد قدرتين رئيسيتين لنموذجك وهي القدرة على الرؤية و القدرة على الإستماع . يمكنك اختيار احد ٣ خيارات اما خيار تحليل الصور او تحليل الاصوات او تحليل الحركة . بإمكانك الاطلاع على شرح عربي كامل لهذه الاداة من هذا المقطع
تحليل الصور
يمكنك ان تقوم بتصميم نموذج مشابة للذي قمنا بالتحدث عنه في الامثلة ، نموذج لتحديد انواع النباتات او للتفريق بين انواع مختلفة من الكائنات مثلاً القطط والكلاب او اي نموذج اخر تريده يعتمد على تحليل الصور والتفريق بينهما . كل ماعليك هو اضافة التصنيفات ، ومن ثم اضافة بيانات كافية عن طريق اما رفع صور من جهازك او صور من كاميرا الويب الخاصة بك . ومن ثم تجربة النموذج و صناعته وحفظ ونسخ الاكواد الخاصة به عن طريق الضغط على export model
تحليل الاصوات
يمكنك ان تمنح نموذجك القدرة على الاستماع وذلك عن طريق خاصية Audio والتي تتيح لبرنامجك التفريق بين الاصوات المختلفة . على سبيل المثال يمكن لبرنامج الذكاء الاصطناعي الخاص بك التفريق بين صوت الكائنات المختلفة وتصنيفها او حتى الاصوات التي تصدر من اجهزه او ادوات ميكانيكية اخرى . كل ماعليك هو وضع التصنيفات ورفع الصوت لكل صنف ومن ثم اختبار النتائج .
تحليل الحركة
تتشابه هذه القدرة مع خاصية الرؤية ولكن الفرق هو انها تستطيع ان تحلل الحركة وليس الاشكال فقط ، يمكنك استخدامها مثلاً للتفريق بين الحركات الرياضية الصحيحة والخاطئة او العديد من الاستخدامات الاخرى التي تتطلب حركة جسم معينة . يمكنك استخدام صور من جهازك او فتح كاميرا الويب الخاصة بك لاداء الحركات .
مايميز هذه الاداة هو سهولة استخدامها ودقتها العالية بعد تجربتها لنا ، النتائج ستظهر لك على شكل نسبة مئوية للتصنيف . على سبيل المثال إذا قمت بتصميم نموذج للتفريق بين القطط والكلاب ومن ثم رفعت صورة قطة لاختبارها ستظهر لك النتيجة كالتالي :
- ١٠٠٪ قطة و ٠ ٪ كلب
الاداة مجانية بالكامل ويوجد العديد من النماذج الجاهزه عليها والشروحات المختلفة على كيفية استخدامها او ربطها مع تطبيقات او اجهزه مختلفة
هذه الاداة تتضمن حالياً فقط منح القدرة على الرؤية ولكن مايميزها هو انها قابلة لأن تتحول إلى تطبيق جاهز على IOS وكذلك سهولة تدريب النموذج وذلك اثناء الاختبار . تتشابه طريقة تصميم النموذج مع teachable machine ولكن يكمن الفرق في انه يتطلب عليك تحميل البرنامج على جهازك اولاً على عكس الاداة السابقة والتي تتيح لك تصميم برنامج ذكاء اصطناعي على المتصفح .
كما انه اثناء اختبارك لدقة الاداة يمكنك ان تقوم بتدريبها في حال اخطأت في احد الاجوبة وفي حال استخدمت صوره جديدة في التدريب وكانت اجابة الاداة صحيحة فستقوم بإضافة الصوره الى قاعدة البيانات تلقائياً للتحسين الدقة اكثر. يمكنك الإطلاع على هذا المقطع الذي يشرح لك كيفية استخدام الاداة وحتى كيفية استخدامها كتطبيق على جهاز ايفون . ايضاً هذه الاداة مجانية ولا تتطلب خبرة مسبقة في البرمجة او كتابة الاكواد
هي ايضاً احد الأدوات التي ستمنح برنامج الذكاء الاصطناعي الخاص بك القدرة على الرؤية وفي ايضاً اكتشاف الاشياء في الفيديو او الصورة . وتعد هذه الاداة متطورة حقاً في مجال الرؤية بالذكاء الاصطناعي ، تحتوي ايضاً على عدة باقات مدفوعه وباقة مجانية بصلاحيات محدودة
تمكنك هذه الاداة من تصميم نموذج قادر على تحليل النصوص وتفسيرها وبذلك تستطيع ان تمنح برنامجك القدرة على قرائة وفهم النصوص . يمكنك الاستفادة منها للتحليل اراء عملائك لمشروعك دون الحاجة لموظف ليجمع ويحلل اراء المشتركين عن خدماتك ، مما يوفر عليك الوقت والمال بستخدام هذه الاداة . كذلك توفر لك ايضاً عدة خصائص اخرى مثل توفير الرسمات البيانية التحليلية الجاهزه لك . ولكن هذه الاداة ليست مجانية . في حال انك احتجت الى برنامج ذكاء اصطناعي لتحليل اراء العملاء فقد تضطر الى دفع مبلغ يعادل ٢٠٠ $ دولار .
مع ارتفاع استخدام الذكاء الاصطناعي في المشاريع والشركات وحتى الاعمال اليومية اصبحت الحاجة لأدوات تصميم تطبيقات ذكاء اصطناعي لاتتطلب خبرة مسبقة في البرمجة مثل التي تم شرحها في هذا المقال ضرورية وبالتالي يظهر المزيد والمزيد من هذه الادوات من فترة لأخرى . بعضها يكون مجاني ولكن بشروط وحدود معينة والبعض الاخر يكون برسوم رمزية . سيتم تحديث هذا المقال كل ما عثرنا على ادوات مفيدة اخرى . حتى يكون هذا المقال مرجعاً لمن يود الدخول وتجربة قدرات الذكاء الاصطناعي .
مدون مهتم بالتكنولوجيا الحديثة ، البلوك تشين ، التطبيقات ، والذكاء الاصطناعي ، والمواضيع المتعلقة ايضاً بالعلوم والكتابة الاكاديمية
