الذكاء الاصطناعي: خوارزميات التعلم الآلي – الإعلام الآلي — السنة الثالثة ثانوي (شعبة علوم تجريبية) — المنهاج الجزائري

الذكاء الاصطناعي: خوارزميات التعلم الآلي

التعلم الآلي (Machine Learning) فرع من الذكاء الاصطناعي يمكّن الأنظمة من التعلم من البيانات وتحسين أدائها دون برمجة صريحة. هذا الدرس لتلاميذ السنة الثالثة ثانوي شعبة علوم تجريبية.

ما هو التعلم الآلي؟

التعلم الآلي هو مجموعة من الخوارزميات التي تسمح للحاسوب بتعلم الأنماط من البيانات واتخاذ القرارات بناءً عليها. الأنواع الرئيسية: التعلم المُوجّه، التعلم غير المُوجّه، التعلم المعزّز.

التعلم المُوجّه (Supervised Learning)

يتم تدريب النموذج على بيانات مصنفة (input-output pairs). أمثلة:
– التصنيف: تحديد ما إذا كان البريد إلكتروني عادي أم مزعج
– الانحدار: توقع سعر منزل بناءً على مساحته

التعلم غير المُوجّه (Unsupervised Learning)

يبحث النموذج عن أنماط في بيانات غير مصنفة. مثال:
– التجميع (Clustering): تقسيم العملاء إلى مجموعات متشابهة

تطبيقات عملية

التعرف على الوجوه والصوت
توصيات المنتجات ( Netflix, Amazon)
السيارات ذاتية القيادة
تشخيص الأمراض

تمارين

تمرين 1: ما الفرق بين التعلم المُوجّه وغير المُوجّه؟
تمرين 2: أعط مثالاً من الحياة اليومية على تطبيق تعلم آلي.
تمرين 3: كيف يمكن استخدام التعلم الآلي في تحسين التعليم؟

الذكاء الاصطناعي: مفاهيم أساسية ← راجع درس الذكاء الاصطناعي

مقدمة في الذكاء الاصطناعي ← راجع درس مقدمة الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي: خوارزميات التعلم الآلي – الإعلام الآلي — السنة الثالثة ثانوي (شعبة علوم تجريبية) — المنهاج الجزائري