ما هو الذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي هو جزء من علم الحاسوب. يهدف إلى بناء أنظمة يمكنها فعل ما يفعل البشر. هذه الأنظمة تقوم بمهام معقدة مثل فهم اللغة والاستنتاج.

يستخدم الذكاء الاصطناعي تقنيات مثل التعلم الآلي والتعلم العميق. هذه التقنيات تساعد في خلق أجهزة ذكية. يمكن لهذه الأجهزة التعلم واستنتاج النتائج وحل المشكلات¹.

اليوم، نرى الذكاء الاصطناعي في مجالات كثيرة. مثل معالجة اللغة الطبيعية، الأبحاث الطبية، وتحليلات الأعمال. كما نستخدمه في العديد من التطبيقات الأخرى.

النقاط الرئيسية

• الذكاء الاصطناعي هو فرع من علم الحاسوب يهدف إلى محاكاة القدرات الذهنية البشرية
• يستخدم الذكاء الاصطناعي تقنيات مثل التعلم الآلي والتعلم العميق لإنشاء آلات وبرامج ذكية
• الذكاء الاصطناعي له تطبيقات واسعة في مجالات مختلفة مثل معالجة اللغة الطبيعية والأبحاث الطبية
• تطور الذكاء الاصطناعي قد ساهم في تحسين الأداء والإنتاجية في العديد من المؤسسات
• السعودية تعتبر من الدول الرائدة في استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحقيق أهداف رؤية 2030

تعريف الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي (AI) هو قدرة الكمبيوتر على تقليد السلوك البشري الذكي². يمكن للأجهزة الآن فهم الصور والكلام والتفاعل بطرق طبيعية. كما يمكنها إجراء تنبؤات باستخدام البيانات².

الذكاء الاصطناعي يهدف إلى محاكاة القدرات الذهنية البشرية. هذا يشمل التعلم والاستنتاج وحل المشكلات بطرق لم تبرمج مسبقًا³.

يُعرَّف الذكاء الاصطناعي بأنه القدرة على تفسير البيانات الخارجية بشكل صحيح. كما يمكنه التعلم من هذه البيانات واستخدام المعرفة لتحقيق أهداف محددة⁴. هذا يجعل الذكاء الاصطناعي قادرًا على القيام بمهام معقدة بكفاءة عالية.

الذكاء الاصطناعي هو محاكاة القدرات الذهنية البشرية من قبل الآلات

التعلم والاستنتاج وحل المشكلات هي بعض القدرات الذهنية البشرية التي يحاول الذكاء الاصطناعي محاكاتها. يستخدم طرق لم تكن مبرمجة مسبقًا في الآلة³. فالذكاء الاصطناعي يتيح للأجهزة التكيف والتحسين المستمر من خلال التعلم من البيانات دون الحاجة إلى برمجة تعليمات محددة مسبقًا.

الذكاء الاصطناعي هو محاولة لتقليد القدرات العقلية البشرية بطرق لم تكن مبرمجة سابقًا في الآلات. هذا يجعلها قادرة على التكيف والتحسين المستمر.

فروع الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي يضم العديد من الفروع. من أبرزها تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي الرمزي.

تعلم الآلة

تعلم الآلة يعتبر فرعًا مهمًا في الذكاء الاصطناعي. يمكن للأجهزة الكمبيوترية التعلم من المعلومات الجديدة دون برمجة واضحة⁵. يوجد ثلاثة أنواع رئيسية: التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز⁶.

تطبيقات التعلم الآلي شاملة. تشمل التنبؤ بالطلب، الكشف عن الاحتيال، والقيادة الذاتية⁷.

الذكاء الاصطناعي الرمزي

الذكاء الاصطناعي الرمزي يستخدم قواعد رياضية لتمثيل المعرفة. هذا الفرع يعتبر جزءًا من الذكاء الاصطناعي⁵. يوجد أنواع مختلفة مثل الذكاء الاصطناعي الضيق والذكاء الاصطناعي العام والذكاء الاصطناعي الفائق⁵.

هذه الفروع المختلفة تمكن الآلات من القيام بمهام متنوعة. يمكن حل مشكلات معقدة بسهولة.

الذكاء الاصطناعي يضم فروعًا أخرى مثل معالجة اللغة الطبيعية والروبوتات. كما يحتوي على الأنظمة الخبيرة والتعلم العميق⁷. هذه الفروع تمكن الذكاء الاصطناعي من التطبيق في مجالات كالرعاية الصحية والتعليم والصناعة⁷.

هذه الفروع المختلفة للذكاء الاصطناعي تعمل معًا. تمكّن الآلات من حل مشكلات معقدة بفعالية⁵. ستستمر التقنيات في التطور والتوسع في المستقبل⁷.

تاريخ الذكاء الاصطناعي

بدأت رحلة الذكاء الاصطناعي في صيف 1956، في مؤتمر في كلية داردموث. هناك، تم استخدام مصطلح “الذكاء الاصطناعي” لأول مرة⁸. في بداية الأمر، كان الناس يثقون كثيرًا في قدرات هذا المجال.

لكن، واجه هذا المجال تحديات تقنية. هذه التحديات أدت إلى فترة من الركود، معروفة بـ”شتاء الذكاء الاصطناعي”⁸.

مع مرور الوقت، تطورت التقنيات في هذا المجال. مثل التعلم العميق والبيانات الضخمة. هذا أدى إلى تقدم كبير⁸.

أبرز الباحثين في هذا المجال هم: جيفري هينتون، روسلان سلخوتدينوف، وجيريمي هوارد⁹.

تأسيس المجال في عام 1956

في عام 1956، تأسس مجال الذكاء الاصطناعي رسميًا. في مؤتمر في كلية داردموث، ظهر المصطلح لأول مرة⁸. بعد ذلك، نمت هذه التقنيات بشكل كبير.

ظهرت لغات برمجة جديدة وروبوتات. كما نُشرت دراسات وأفلام عن الذكاء الاصطناعي⁹.

التوقعات المبكرة والانتكاسات

في بداية الأمر، كان الناس يثقون كثيرًا في الذكاء الاصطناعي⁸. لكن، واجه المجال تحديات تقنية.

هذه التحديات أدت إلى فترة من الركود، “شتاء الذكاء الاصطناعي”⁸. مع ذلك، تطورت التقنيات كثيرًا.

في السنوات الأخيرة، شهد مجال الذكاء الاصطناعي تقدمًا كبيرًا. نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة ظهرت في مجالات كاللعب الإستراتيجي والتعرف على الصور والنص⁹.

على سبيل المثال، في 2015-2017، هزم برنامج “ألفا جو” أبطال البشر في لعبة الجو⁹.

“يُعتبر التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي، وخاصة في مجالات التعلم العميق والبيانات الضخمة، من أهم التطورات التقنية في العقود الأخيرة.”

على الرغم من التحديات، شهد مجال الذكاء الاصطناعي تطورًا كبيرًا. بفضل الابتكارات في التعلم الآلي والنماذج المتقدمة⁸.

نتيجة لذلك، انتشرت تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجالات كالروبوتات والتعرف على الكلام والصور⁸.

تاريخ الذكاء الاصطناعي مليء بالتحديات. لكن، شهد هذا المجال تطورات كبيرة في السنوات الأخيرة⁸.

التطبيقات الحالية للذكاء الاصطناعي

اليوم، يُستخدم الذكاء الاصطناعي في العديد من المجالات¹⁰. يلعب دورًا كبيرًا في معالجة المستندات وفهم اللغة الطبيعية. كما يُساعد في تحليل الأعمال والأبحاث الطبية والصيانة¹⁰.

هذه التطبيقات تُحسّن الكفاءة والإنتاجية في مختلف القطاعات¹⁰.

بعض الأمثلة البارزة على تطبيقات الذكاء الاصطناعي تشمل:¹⁰

• Photoleap، تطبيق تحرير الصور بالذكاء الاصطناعي، يقدم ميزات كتحرير الخلفيات وإنشاء مجموعات فنية¹⁰.
• Murf، منشئ الكلام النصي، يتحول النص إلى كلام ويستخدم في بناء مساعدين للذكاء الاصطناعي¹⁰.
• Jasper، يُعتبر أفضل مساعد كتابي، يقوم بإنشاء مقال من 1,500 كلمة بسرعة¹⁰.
• Synthesia، تستخدم الصور الرمزية للذكاء الاصطناعي لإنشاء مقاطع فيديو بسرعة¹⁰.
• Trint، تحويل الملفات الصوتية والفيديو إلى نص بسرعة وتتيح البحث والتعاون¹⁰.
• InVideo، تستخدم الذكاء الاصطناعي لإنشاء مقاطع فيديو تروجية أو شرحية بسرعة¹⁰.
• Otter، تقدم خدمات نسخ النص بالذكاء الاصطناعي، قابلة للتحرير والبحث والتعاون¹⁰.
• Speechify، تحول النص إلى كلام طبيعي وتمكن من نقل ملفات PDF، رسائل بريد إلكتروني، ومقالات إلى صوت¹⁰.

هناك تطبيقات أخرى مثل Chat GPT وELSA وAmazon Alexa وSiri وSocratic وGoogle Assistant وRobin وHound وReplika وCortana التي تُستخدم في مهام يومية وتفاعلات ذكية¹¹¹².

تتوسع تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل مستمر¹². عدد مستخدمي أدوات الذكاء الاصطناعي يزيد بسرعة، وسيصل إلى أكثر من 700 مليون بحلول نهاية العقد الحالي¹².

“الذكاء الاصطناعي هو المستقبل، وسيصبح جزءًا لا يتجزأ من حياتنا اليومية.”

معالجة اللغة الطبيعية

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي تقنية مهمة في مجال الذكاء الاصطناعي. تساعد هذه التقنية الآلات على فهم اللغة البشرية. كما تتحليلها بشكل دقيق¹³.

النماذج الحديثة في هذا المجال تستخدم الذكاء الاصطناعي والبرمجة اللغوية العصبية¹⁴.

تتميز تطبيقات NLP بترجمة الآلية، والتفاعل الصوتي، وتحليل النصوص. كما يمكنها التنبؤ باللغة. هذه المزايا مفيدة في مجالات كخدمة العملاء والبحث¹³.

على سبيل المثال، تستخدم البرمجة العصبية في تحليل آراء العملاء. هذا يساعد في تحسين المنتجات¹³. كما تحسن نتائج محركات البحث وتقدم استجابات مخصصة للمستخدمين¹³.

البرمجة اللغوية العصبية تتكون من 11 مكونًا لفهم اللغة الطبيعية¹³.

توسع استخدام تحويل الصوت إلى نص يزيد من أهمية البرمجة العصبية. هذه التقنية مفيدة في مجالات متنوعة¹³. كما تؤثر بشكل كبير في القراءة والتلخيص¹³.

تعتمد نماذج NLP الحديثة على بيانات كبيرة وتعلم عميق¹⁴. تدريب الشبكات العصبية العميقة يتطلب بيانات كبيرة. قد يستغرق هذا أسبوعًا أو أكثر¹⁴.

يمكن تسريع هذه العملية باستخدام تقنية نقل التعلم. هذه التقنية تستخدم نماذج جاهزة وتتم تخصيصها لمهام محددة¹⁴.

“تطوير الذكاء الاصطناعي في معالجة اللغة الطبيعية سيكون مفتاح التقدم في مجالات مثل خدمة العملاء، والأبحاث، والتحليلات.”

معالجة اللغة الطبيعية تلعب دورًا مهمًا في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. تساعد في تحسين التفاعل والتواصل مع البشر.

الذكاء الاصطناعي في الأبحاث الطبية

العالم يمر بتحول كبير نحو استخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية. هذا التقدم يزيد من كفاءة الرعاية الصحية بشكل كبير¹⁵. الذكاء الاصطناعي يسمح بتجاوز الحدود في العمليات الداخلية والخارجية بفعالية، مما يتحسن تجربة المرضى¹⁵.

إضافة إلى ذلك، يسهل الذكاء الاصطناعي الشؤون المالية وإدارة المصروفات بشكل فعال. كما يتحسن إدارة بيانات الرعاية الصحية بشكل كبير¹⁵.

الذكاء الاصطناعي يُستخدم بشكل متزايد في الأبحاث الطبية. يُمكّن من معالجة كميات هائلة من البيانات الطبية بكفاءة عالية. هذا يساعد في اكتشاف الأدوية وتحسين التشخيص والرعاية الصحية.

على سبيل المثال، تستخدم شركة C2i Genomics الذكاء الاصطناعي في تشغيل المسارات الجينومية والفحوصات السريرية. تساعد في التركيز على الجوانب السريرية وتطوير أساليب أكثر فعالية.

وكالة الأغذية والعقاقير الأمريكية سجلت ارتفاعاً ملحوظاً في طلبات التطبيقات الدوائية والبيولوجية التي تتضمن الذكاء الاصطناعي. أكثر من 100 طلب في عام 2021¹⁶. شركات مثل فيزر وحلول ميديداتا وبينفولنتاي وتيمبوس وإكس سايانسيا ازدهرت في استخدام الذكاء الاصطناعي لتسريع اكتشاف الأدوية وتخطيط العلاجات الشخصية¹⁶.

الأمراض مثل القلب والأورام والأعصاب والأمراض النادرة شهدت ازديادًا في استخدام الذكاء الاصطناعي. هذا بسبب مجموعات البيانات المعقدة والحالات المرضية المخاطرة العالية¹⁶.

تقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة توفر فرصًا لتحسين التشخيص والعلاج في مجالات طبية متنوعة. مثل طب الأمراض الجلدية، والأشعة، والطب النفسي. هذا يزيد من الابتكار ويحسن نتائج الرعاية الصحية¹⁶.

الذكاء الاصطناعي يُدمج مع صناعة الرعاية الصحية من خلال تجميع وتوريد البيانات في السحابة. هذا يُحقق تحسينات كبيرة في هذا المجال¹⁵.

الذكاء الاصطناعي يُثبت فعاليته في تحسين جودة الرعاية الصحية وتعزيز نتائج المرضى. ننتظر مستقبلًا أكثر إشراقًا للرعاية الصحية بفضل قوة الذكاء الاصطناعي.

“الذكاء الاصطناعي له القدرة على تحويل الرعاية الصحية إلى مستوى جديد من الكفاءة والفعالية.”

الذكاء الاصطناعي يلعب دورًا حيويًا في تطوير الأبحاث الطبية. يمكنه معالجة كميات هائلة من البيانات الطبية بكفاءة عالية. هذا يساعد في تسريع عمليات اكتشاف الأدواء وتحسين التشخيص والرعاية الصحية.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي تعد مفتاحًا لتحقيق تقدم ملحوظ في مجال الرعاية الصحية¹⁵¹⁶.

الصيانة التنبؤية باستخدام الذكاء الاصطناعي

تستخدم الصيانة التنبؤية الذكية لاكتشاف المشاكل قبل أن تظهر. يمكنها تحليل بيانات المباني لتحديد الأعطال المحتملة¹⁷. تقوم الاستشعارات الذكية بمراقبة درجات الحرارة ومستويات الرطوبة واستهلاك الطاقة¹⁷.

هذه التقنية تساعد الشركات على اتخاذ خطوات وقائية. تقلل من وقت التعطل وتحسن الكفاءة¹⁷. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات وتوقع الأعطال¹⁷.

الاعتماد على الذكاء الاصطناعي يقلل التكاليف ويحسن الكفاءة. يضمن أيضًا سلامة المباني¹⁷. جمع البيانات الدقيقة ضروري لتحسين تجربة المستخدمين وتحقيق الاستدامة¹⁷.

الصيانة التنبؤية (PdM) تقلل التوقفات غير المتوقعة. بدأت في التسعينيات وتساعد في الصيانة الوقائية¹⁸. PdM تتطلب جمع وتحليل بيانات الاستشعار لتنبؤ بفشل المعدات¹⁸.

تُعد استراتيجيات الصيانة التفاعلية والوقائية من الخيارات المتاحة. PdM كانت صعبة التنفيذ بسبب صعوبة جمع ومعالجة بياناتها¹⁸.

الذكاء الاصطناعي في تحليلات الأعمال

تُظهر تحليلات الأعمال (BI) برامج تساعد الشركات على فهم أعمالها بشكل أفضل. هذه البرامج تقدم معلومات مهمة مثل لوحات المعلومات والعروض المرئية¹⁹. يمكن للمستخدمين فهم أداء الشركة واكتشاف الاتجاهات بسهولة¹⁹.

الشركات تستخدم الذكاء الاصطناعي في مجالات كثيرة. مثل تحليل العائد على الاستثمار وتحسين تجربة العملاء¹⁹.

الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML) يُساعدان في تحليل البيانات الضخمة. يُكتشف من خلالهم الأنماط المخفية¹⁹. هذا يُحسن من قدرة الشركات على اتخاذ قرارات أفضل¹⁹.

خدمات مثل Amazon SageMaker Canvas توفر واجهات مرئية سهلة الاستخدام. محللي الأعمال يستفيدون من هذه الواجهات لتحليل البيانات دون الحاجة إلى خبرة برمجية¹⁹. Amazon QuickSight تقدم لوحات معلومات تفاعلية تعتمد على الذكاء الاصطناعي¹⁹.

شركة Foxconn استخدمت الذكاء الاصطناعي لتحسين دقة التنبؤ بالطلب. نجحت في تحقيق وفورات سنوية كبيرة¹⁹. هذه التحليلات تساعد أيضًا في تقليل الهدر في العمالة وتحسين رضا العملاء¹⁹.

الدراسات تُظهر أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يُحسن أداء التحليلات بنسبة 69%²⁰. معظم المعلومات المهمة للأعمال مدفونة في مصادر غير منظمة مثل ملفات PDF ورسائل البريد الإلكتروني²⁰. الأنظمة التكيفية للذكاء الاصطناعي تُظهر مرونة أكبر في بناء خطوط الأنابيب الهندسية²⁰.

شركة Dow نجحت في زيادة القيمة المتولدة من منصة تحليلاتها بنسبة 320%²⁰. AWS يُساعد في استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات بشكل فعال¹⁹.

الذكاء الاصطناعي في مراقبة أداء التطبيقات

في عالم التطبيقات الرقمية، يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا كبيرًا. يساعد في مراقبة الأداء وتحسين تجربة المستخدم²¹. أدوات الذكاء الاصطناعي تستخدم البيانات التاريخية لاكتشاف المشكلات قبل حدوثها.

تُستخدم هذه الأدوات لتقديم توصيات فعالة. هذا يساعد في الحفاظ على كفاءة التطبيقات وأدائها المثالي.

على سبيل المثال،²¹ تستخدم شركة Atlassian تقنيات الذكاء الاصطناعي لمراقبة تطبيقاتها. هذا يساعد في التصدي للمشكلات بسرعة. كما يُستخدم الذكاء الاصطناعي لتسريع أداء التطبيقات.

يُستخدم أيضًا لتقليل زمن الاستجابة. هذا يُحسن تجربة المستخدم وزيادة رضاه²¹.

على الرغم من الفوائد، هناك تحديات مثل تعقيد التنفيذ والحفاظ على الخصوصية والأمان²¹. لكن مستقبل الذكاء الاصطناعي في هذا المجال واعد. يشير إلى تقدم تقنيات مثل التعلم العميق ودمجه مع الواقع المعزز لتحسين تجارب المستخدمين بشكل أكبر²¹.

في النهاية، يُعد استخدام الذكاء الاصطناعي في مراقبة أداء التطبيقات استراتيجية فعالة. تساعد في الحفاظ على كفاءة التطبيقات وتحسين تجربة المستخدم²¹. مع التطورات المستمرة، سيكون للذكاء الاصطناعي دور متزايد في تحسين أداء التطبيقات.

“الذكاء الاصطناعي يلعب دورًا رئيسيًا في تحسين تجربة المستخدم وكفاءة التطبيقات الرقمية.”

معالجة المستندات بذكاء اصطناعي

معالجة المستندات بذكاء اصطناعي تقنية حديثة مهمة. تساعد في استخراج المعلومات من المستندات غير المنظمة²². تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم العميق لتحليل البيانات²².

هيئة تسجيل الأراضي في المملكة المتحدة استخدمت الذكاء الاصطناعي. هذا أدى إلى تقليل وقت المراجعة بنسبة 50٪²². تقنيات الذكاء الاصطناعي تساعد في تحسين كفاءة إدارة المستندات وتوفير الوقت²².

مستندات الأعمال غير المنظمة تُعد تحديًا كبيرًا. لكن، الذكاء الاصطناعي يمكن أن يقلل من وقت معالجة الطلبات بنسبة 15 مرة²³. يمكن توفير 50٪ من الوقت في شركات التأمين بفضل الذكاء الاصطناعي²³.

أدوات استخراج البيانات مثل Astera ReportMiner تساعد في تبسيط استخراج البيانات²³. تحليل البيانات غير المهيكلة ضروري لتحسين الأعمال في القطاعات المختلفة²³.

استخدام الذكاء الاصطناعي في معالجة المستندات طريقة فعالة. يساعد في تقليل الجهد اليدوي بنسبة 90٪²². يتحسن دقة وكفاءة عمليات إدارة المستندات في القطاعات المختلفة²².

الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي يهدف إلى تقليد قدرات العقل البشري في الآلات²⁴. في عام 2018، أصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا من حياتنا اليومية²⁴. مايكروسوفت بدأت مشروعاً بـ50 مليون دولار لمدة 5 سنوات. هذا المشروع يهدف لتحسين الزراعة والمياه والتنوع البيولوجي وتغير المناخ.

التعلم العميق ونماذج التعلم الآلي

التعلم العميق يستخدم شبكات عصبية عميقة²⁵. هذه الشبكات قد تحتوي على مئات الطبقات. هناك أنواع مختلفة من التعلم الآلي مثل التعلم المراقب والتعلم غير المراقب.

التعلم بالتعزيز يعتمد على التجربة والخطأ²⁵. الذكاء الاصطناعي العام (AGI) والذكاء الاصطناعي الفائق (ASI) لا يزال غير موجود. لكن، الذكاء الاصطناعي بدأ يؤثر في مجالات مثل معالجة اللغة والأبحاث الطبية.

روابط المصادر

1. الذكاء الاصطناعي في المملكة – https://sdaia.gov.sa/ar/SDAIA/about/Pages/AboutAI.aspx
2. بنية الذكاء الاصطناعي (AI) – Azure Architecture Center – https://learn.microsoft.com/ar-sa/azure/architecture/ai-ml/
3. ما المقصود بالذكاء الاصطناعي المولّد؟ – شرح “الذكاء الاصطناعي المولّد” – AWS – https://aws.amazon.com/ar/what-is/generative-ai/
4. معلومات عن الذكاء الاصطناعي التوليدي – https://support.google.com/websearch/answer/13954172?hl=ar
5. أنواع الذكاء الاصطناعي وفروعه – https://bakkah.com/ar/knowledge-center/أنواع-الذكاء-الاصطناعي
6. فروع الذكاء الاصطناعي – https://www.ektichaf.com/2024/08/Branches-artificial-intelligence.html
7. فروع الذكاء الاصطناعي – ثورة الذكاء الاصطناعي في عالم التقنية – https://www.katibatech.com/2024/04/branches-artificial-intelligence.html
8. تاريخ الذكاء الاصطناعي – https://ar.wikipedia.org/wiki/تاريخ_الذكاء_الاصطناعي
9. تاريخ الذكاء الاصطناعي: مراحل التطور وأشهر علمائه – https://bakkah.com/ar/knowledge-center/تاريخ-الذكاء-الاصطناعي
10. أفضل 10 تطبيقات الذكاء الاصطناعي (أكتوبر 2024) – https://www.unite.ai/ar/أفضل-10-تطبيقات-ذكاء-اصطناعي/
11. هل تبحث عن أفضل تطبيقات الذكاء الاصطناعي إليك 10 منها – شركة ريان سوفت – https://raiyansoft.com/أفضل-تطبيقات-الذكاء-الاصطناعي/
12. أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي أحدثت تحولا في مجالات متعددة – https://www.for9a.com/learn/-أهم-تطبيقات-الذكاء-الاصطناعي-التي-أحدثت-تحولا-في-مجالات-متعددة
13. ما هي معالجة اللغة الطبيعية (NLP) في الذكاء الاصطناعي؟ – https://botpress.com/ar/blog/how-does-ai-relate-to-natural-language-processing
14. ما المقصود بمعالجة اللغة الطبيعية (NLP)؟ – https://www.oracle.com/ae-ar/artificial-intelligence/what-is-natural-language-processing/
15. الذكاء الاصطناعي يُحسن عمليات الرعاية الصحية – https://www.oracle.com/sa-ar/artificial-intelligence/what-is-ai/ai-in-healthcare/
16. دور الذكاء الاصطناعي في الأبحاث السريرية واكتشاف الأدوية بقلم فيرا أوفانين – https://www.ultralytics.com/ar/blog/ai-role-in-clinical-research-and-drug-discovery
17. الصيانة التنبؤية في المباني: استخدام البيانات والذكاء الاصطناعي لتعزيز الكفاءة التشغيلية – PlanRadar – https://www.planradar.com/ae/how-predictive-maintenance-in-buildings-enhance-operational-efficiency/
18. مُقدمة في الصيانة التنبؤية في التصنيع – Azure Architecture Center – https://learn.microsoft.com/ar-sa/azure/architecture/industries/manufacturing/predictive-maintenance-overview
19. ما هو ذكاء الأعمال – شرح استخدام الذكاء الاصطناعي في ذكاء الأعمال‏ – AWS – https://aws.amazon.com/ar/what-is/business-intelligence/
20. تحويل ذكاء الأعمال والتحليلات باستخدام الذكاء الاصطناعي في عام 2024 – https://www.astera.com/ar/type/blog/business-intelligence-and-analytics/
21. دور الذكاء الاصطناعي في تحسين أداء تطبيقات الجوال: تحليل أمثلة واقعية – مدونة فنون المسلم – https://mobi.art4muslim.com/blog/دور-الذكاء-الاصطناعي-في-تحسين-أداء-تطب/
22. أتمتة معالجة المستندات باستخدام الذكاء الاصطناعي Document Intelligence – Azure Architecture Center – https://learn.microsoft.com/ar-sa/azure/architecture/ai-ml/architecture/automate-document-processing-azure-form-recognizer
23. معالجة المستندات باستخدام الذكاء الاصطناعي Astera – https://www.astera.com/ar/type/infographic/ai-powered-document-processing-astera-reportminer/
24. الذكاء الاصطناعي لخدمة الإنسانية والعالم – Microsoft – https://news.microsoft.com/ar-xm/features/الذكاء-الاصطناعي-لخدمة-الإنسانية-وال/
25. What is Artificial Intelligence (AI)? – https://cloud.google.com/learn/what-is-artificial-intelligence