الإعلام الآلي — الذكاء الاصطناعي: الشبكات العصبية والتعلم العميق — الثالثة ثانوي (شعب علمية) — بكالوريا — المنهاج الجزائري

الذكاء الاصطناعي (AI) هو فرع من علوم الحاسوب يهدف إلى إنشاء أنظمة قادرة على أداء مهام تتطلب ذكاءً بشرياً. الشبكات العصبية والتعلم العميق من أهم تقنياته.

1. تعريف الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي هو محاكاة الذكاء البشري بواسطة الآلات. أنواعه: AI ضعيف (متخصص في مهمة واحدة) و AI قوي (قادر على أي مهمة معرفية).

2. التعلم الآلي (Machine Learning)

التعلم الآلي: البرنامج يتعلم من البيانات دون برمجة صريحة. أنواعه:

• التعلم الموجه: بيانات مصنفة (صور مع تسميات).
• التعلم غير الموجه: بيانات غير مصنفة (تجميع).
• التعلم المعزز: نظام يتعلم من المكافآت والعقوبات.

3. الشبكات العصبية الاصطناعية

الشبكة العصبية تحاكي الدماغ البشري. تتكون من:

• طبقة دخل (Input Layer): تستقبل البيانات.
• طبقات خفية (Hidden Layers): تقوم بالمعالجة.
• طبقة خرج (Output Layer): تعطي النتيجة.

كل عصبون (Neuron) يقوم بهذه العملية: y = f(Sum(wi.xi) + b) حيث f دالة التنشيط (ReLU, Sigmoid, Tanh).

4. التعلم العميق (Deep Learning)

التعلم العميق هو شبكات عصبية بطبقات خفية كثيرة (عميقة). يستخدم في التعرف على الصور، معالجة اللغة الطبيعية، السيارات ذاتية القيادة.

5. تطبيقات الذكاء الاصطناعي

• التعرف على الوجوه والصور.
• المساعدات الصوتية (Siri, Alexa).
• الترجمة الآلية (Google Translate).
• السيارات ذاتية القيادة.
• تشخيص الأمراض.

6. مثال بكالوريا

بكالوريا 2022 (شعبة علوم تجريبية): اشرح الفرق بين التعلم الموجه وغير الموجه مع مثال لكل منهما.

الحل: التعلم الموجه يستخدم بيانات مصنفة مسبقاً. مثال: تدريب نموذج لتصنيف رسائل البريد الإلكتروني إلى “بريد عادي” أو “بريد مزعج” باستخدام رسائل مصنفة سابقاً. التعلم غير الموجه يستخدم بيانات غير مصنفة، ويبحث عن أنماط فيها. مثال: تجميع العملاء حسب سلوكهم الشرائي دون معرفة مسبقة بالفئات.