شهدت السنوات القليلة الماضية ظهور تقنية جديدة وهي الواقع المعزز (Augmented Reality)، وقد كنا رأيناها سابقاً في اللعبة المحببة للجميع وهي بوكيمون جو. لكن هذه التقنية لا تقتصر على الألعاب فقط، فقد أصبحت توظَّف في كثير من التطبيقات العملية والمفيدة في الحياة اليومية. وفي هذا المقال سوف نقوم بالمرور على مجموعة من التطبيقات المميزة لأجهزة نظام أندرويد.
ويمتلك الواقع المعزز الكثير من الإمكانيات التي تجعله يؤثر على عملية التعليم التقليدية، بما فيها القدرة على تغيير مكان وزمان الدراسة، وتقديم طرق وأساليب جديدة وإضافية، ما يجعل الصف مكاناً أكثر جاذبيةً، والمعلومات أكثر قابليةً للفهم.
أصبح الواقع المعزز (Augmented Reality) واحداً من أسرع المجالات التكنولوجية نمواً، والحقيقة أنه يقدم فوائد عديدة للإنسان ويؤثر على مجالات كثيرة، ويجعل أنشطة الحياة سهلة وممتعة، ومن هذه المجالات قطاع التعليم فهناك الكثير من طرق استخدام الواقع المعزز في التعليم وتحسين عملية التعلم، حيث أن دمج الواقع المعزز في المحاضرات وغرف الصف يجذب انتباه الطلبة.
هي نظارات ذكيّة تعرض المعلومات الرقميّة كما لو أنها موجودة في العالم الحقيقي لتخلق الواقع المعزز، تستشعر الأشياء من حولك وتقدم المعلومات بطريقة مُتقنة تمنحك شعور رائع وتجربة لا تنسى، فما هي نظارات الواقع المعزز وما هي أفضل الخيارات المتاحة حالياً؟ سنتعرف على ذلك في المقال التالي.
تقنيات الذكاء الاصطناعي باتت تصل إلينا بأشكال عديدة، بعضها قد يثير اهتمامنا أكثر من غيره ويسبب فوضى حول العالم، مثل الديب فيك (Deepfake)، واحدة من التقنيات التي سوف نتعرف عليها اليوم.
(Machine Learning) ويشار له اختصار (ML)، يمكن تبسيط مفهوم تعلم الآلة بأنه أحد الفروع المنبثقة عن علم الذكاء الاصطناعي (AI) القائمة على برمجة الحواسيب بمختلف أشكالها لتصبح قادرةً على تنفيذ الأوامر وأداء المهام الموكولة إليها بالاعتماد على البيانات المتواجدة لديها وتحليلها مع تقييد التدخل البشري في توجيهها أو تغييبه تماماً. ويشار إلى أن مصطلح تعلم الآلة قد ظهر من قبل رائد الذكاء الاصطناعي آرثر صامويل في سنة 1959 ضمن نطاقِ عمل مختبرات (IBM)، ومن الجديرِ بالذكر فإن الآلة في هذه الحالة يجب أن تعتمد على تحليل البيانات المدخلة إليها مسبقاً لمواجهة الأوامر والمهام المطلوبة منها، فيكون دور العنصر البشري ضئيلاً جداً في نهاية المطاف.
في التعلم العميق يتعلم نموذج الكمبيوتر أداء مهام التصنيف مباشرةً من الصور أو النص أو الصوت، كما يمكن لنماذج التعلم العميق أن تحقق دقة متطورة تتجاوز في بعض الأحيان الأداء على المستوى البشري، و يتم تدريب النماذج باستخدام مجموعة كبيرة من البيانات المصنفة وبنيات الشبكات العصبية التي تحتوي على طبقات متعددة.
تصف أفلام هوليوود وروايات الخيال العلمي الذكاء الاصطناعي (AI) بأنه روبوتات شبيهة بالإنسان تسيطر على العالم، إلا أن الذكاء الاصطناعي يتطور لتوفير فوائد كثيرة في كل مجال الصناعة، والتطور الحالي لتقنيات الذكاء الاصطناعي ليس مخيفاً
GPT (المحولات التوليدية المدربة مسبقًا) هي نوع من نماذج لغة الذكاء الاصطناعي التي طورتها شركة OpenAI والتي أحدثت ثورة في العالم. تم استخدامه في مجموعة متنوعة من التطبيقات ، مثل الترجمة الآلية وإكمال النص والكتابة الإبداعية.
GPT (المحولات التوليدية المدربة مسبقًا) هي نموذج لغة ذكاء اصطناعي اكتسب شعبية واسعة نظرًا لقدرته على إنشاء نص عالي الجودة يشبه الإنسان. أحد التطبيقات الرئيسية لـ GPT هو إكمال الجملة.
تعد نماذج GPT (المحولات التوليدية المدربة مسبقًا) فئة من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تختلف اختلافًا جوهريًا عن نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى. فيما يلي بعض الاختلافات الرئيسية بين نماذج GPT ونماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى.
تعرف على ضغط نموذج GPT وفوائده ، بما في ذلك أوقات الاستدلال الأسرع ، وانخفاض استهلاك الذاكرة ، وتوفير التكاليف ، وتحسين الكفاءة ، مما يجعل من السهل الوصول إلى نماذج GPT للنشر في تطبيقات العالم الحقيقي
تناقش هذه المقالة استراتيجيات تحسين قابلية تفسير وشفافية GPT ، بما في ذلك استخدام أدوات التفسير ، والضبط الدقيق للنموذج ، وزيادة التنوع في بيانات التدريب ، واستخدام آليات الانتباه ، وتطوير طرق الشرح اللاحقة.
تعرف على كيفية استخدام أدوات قابلية تفسير GPT مثل أوزان الانتباه وخرائط الملوحة والتوليد المضاد لفهم كيفية اتخاذ نماذج GPT للقرارات وتحسين أدائها.
يمكن استخدام إعدادات GPT التعاونية لإدارة الوصول والأذونات لفرق متعددة تعمل في نفس مشروع التعلم الآلي. تعرف على المزيد حول فوائد الإعدادات التعاونية لإدارة المشاريع واسعة النطاق.
مع استمرار تقدم الذكاء الاصطناعي (AI) ، تزداد دقة وقدرات نماذج GPT (المحولات التوليدية المدربة مسبقًا). ومع ذلك ، حتى مع أحدث التقنيات ، فإن GPTs ليست مثالية ولا يزال بإمكانها ارتكاب أخطاء أو توليد استجابات غير دقيقة
أحدث تطوير معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والذكاء الاصطناعي (AI) ثورة في الطريقة التي نتواصل بها ونفهم اللغات. أحد أكثر تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية والذكاء الاصطناعي إثارة هو استخدام تقنية المحولات التوليدية (GPT) لترجمة اللغة والترجمة الفورية.
تعرف على سبب أهمية الإشراف والتحكم البشريين لضمان الاستخدام الأخلاقي لأنظمة GPT ، وكيف يمكن للشفافية والتنظيم المساعدة في التخفيف من المخاطر.
يمكن أن يكون لظهور نموذج لغة المحولات التوليدية المدربة مسبقًا (GPT) تأثير كبير على مستقبل العمل في اقتصاد العمل الحر وقطاعات العمل الحر. تستكشف هذه المقالة التأثير المحتمل لـ GPT على هذه القطاعات وكيف يمكن للأفراد الاستعداد لمستقبل العمل.
يتطور سوق العمل في المستقبل بسرعة مع ظهور الأتمتة والذكاء الاصطناعي. GPT ، أو المحولات التوليدية المدربة مسبقًا ، هي إحدى التقنيات التي تسبب ضجة في سوق العمل. هذه التكنولوجيا قادرة على توليد لغة شبيهة بالبشر ولديها القدرة على إحداث ثورة في طريقة عملنا.
GPT ، أو المحولات العامة المدربة مسبقًا ، هي نموذج لغة حديث يستخدم تقنيات التعلم العميق لإنشاء نص بلغة طبيعية. على الرغم من أنه تم استخدامه بشكل أساسي في مهام مثل ترجمة اللغة وتلخيص النص والإجابة على الأسئلة
تمتلك GPT القدرة على إنشاء توصيات مخصصة للمنتجات والخدمات من خلال تحليل سلوك المستخدم وتفضيلاته. تستخدم هذه التكنولوجيا على نطاق واسع في التجارة الإلكترونية وشركات البيع بالتجزئة لتحسين تجربة العملاء وزيادة المبيعات.
أحد الأساليب الأكثر شيوعًا لبناء أنظمة التوصية هو التصفية التعاونية ، والتي تتضمن تحليل تفاعلات المستخدم مع العناصر وإيجاد أوجه التشابه بين المستخدمين أو العناصر. ومع ذلك ، فإن هذا النهج له بعض القيود ، مثل مشكلة البداية الباردة وتناثر تفاعلات عنصر المستخدم.
التعرف على الكلام هو مجال سريع النمو في معالجة اللغة الطبيعية وهو أمر ضروري للعديد من التطبيقات. مع تزايد الطلب على أنظمة التعرف على الكلام متعددة اللغات ، يستكشف الباحثون طرقًا جديدة لتطوير نماذج يمكنها التعامل مع لغات متعددة في وقت واحد.
في السنوات الأخيرة ، أصبح الأمن السيبراني قضية ذات أهمية متزايدة للمؤسسات عبر مختلف الصناعات. مع استمرار تزايد عدد التهديدات السيبرانية وتعقيدها ، هناك حاجة إلى حلول جديدة ومبتكرة يمكن أن تساعد في التصدي لهذه التهديدات
المحولات التوليدية المدربة مسبقًا (GPT) والشبكات العدائية التوليدية (GANs) هما تقنيتان قويتان للتعلم الآلي اكتسبتا شعبية واسعة في السنوات الأخيرة. بينما يتم استخدام GPT بشكل أساسي لمعالجة اللغة الطبيعية ، يتم استخدام شبكات GAN لتوليد الصور والفيديو
شبكات الخصومة التوليدية (GANs) والمحولات التوليدية المدربة مسبقًا (GPT) هما تقنيتان شائعتان وقويتان في مجال الذكاء الاصطناعي. تعد شبكات GAN نوعًا من الشبكات العصبية التي يمكنها إنشاء بيانات جديدة من خلال تعلم الأنماط والهياكل الأساسية لبيانات الإدخال
يمكن أن يكون إنشاء محتوى شخصي لوسائل التواصل الاجتماعي عملية تستغرق وقتًا طويلاً ، وتتطلب ساعات من العصف الذهني والكتابة والتحرير. ومع ذلك ، بمساعدة المحولات التوليدية المدربة مسبقًا (GPT) ، من الممكن تبسيط هذه العملية
أصبحت أدوات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) مثل المحولات التوليدية المدربة مسبقًا (GPT) ذات أهمية متزايدة في معالجة اللغة الطبيعية لوسائل التواصل الاجتماعي
المحولات التوليدية المدربة مسبقًا (GPT) هي نموذج قوي لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) تم استخدامه لإنشاء نص عالي الجودة بلغات مختلفة. تتمثل إحدى المزايا الرئيسية لـ GPT في قدرتها على التعامل مع لغات متعددة في وقت واحد
