التخطي إلى المحتوى الرئيسي

 

 Algorithms

الخوارزميات

مفهوم الخوارزميات فى الأساس ظهر فى علم الرياضيات وترجع التسمية إلى اسم العالم العربى أبو جعفر محمد بن موسى الخوارزمي وهو يعبر عن توثيق طريقة التفكير المنظم المتسلسل للوصول لحل مسألة رياضية. وبتعميم هذا المفهوم أصبحت تستخدم الخوارزميات كطريقة عامة تساعد على الوصول لحل أى مشكلة من خلال إجراء سلسلة متتالية وقد تتضمن تفرعات عند بعض النقاط لحل مشكلة محددة بواسطة الكمبيوتر وهكذا ظهرت الخوارزميات البرمجية و هى ما سوف نتناوله بالشرح والتوضيح فى السطور التالية.

1-الخوارزمية: هى خطة عامة تفصيلية لتنفيذ فكرة حل مشكلة ما .من خلال تنفيذ مجموعة من الخطوات المتسلسلة.

المقصود بالعامة هو أن تلك الخطة يمكن تنفيذها بواسطة أى لغة برمجة وتفصيلية بمعنى أنها تأخذ كل العوامل ذات الصلة فى الاعتبار

2- خطوات حل المشكلة:

الخطوة الأولى: اقتناص فكرة حل المشكلة و هذ الدور يقوم به الانسان

-تحديد المعطيات (أين نقف)

- تحديد الهدف المطلوب أو النتائج ( أين نريد أن نذهب)

- ما هى العلاقة بين المعطيات والنتائج المطلوبة (البحث عن القانون أو المعادلات التى تتضمن المعطيات والمطلوب)

الخطوة الثانية: 

وضع خوارزمية الحل ويفضل وضعها بشكل مخطط انسيابى مما يساعد على توضيح الفكرة واكتشاف الأخطاء المنطقية

 الخطوة الثالثة: 

كتابة البرنامج بأى لغة برمجية عليا

الخطوة الرابعة:

 إعطاء البرنامج للكمبيوتر من خلال بيئة تطوير تضمن تحويل البرنامج للغة الآلة

الخطوة الخامسة:

 إخضاع البرنامج للتجريب من قبل عدد كبير من المستخدمين والخبراء وإجراء ما يلزم من تعديلات هامة و فق آلية التغذية الراجعة.

  أنواع الخوارزميات

خوارزميات الذكاء الاصطناعي الاستدلالية:

 و هي تلك المستخدمة فى النماذج اللغوية الكبيرة LLMS تعتمد على تحليل كم هائل من البيانات وإعطاء كل رابط بين الكلمات وزن معين يتوقف على عدد مرات تكرارها و يتم توليد النصوص بناء على حساب احتمال ترابط الكلمات مع بعضها وفق أوزان الروابط. وتنجح هذه الخوارزميات فى مجال معالجة اللغات الطبيعية بدرجة كبيرة، ولكنها تعطى فى كثير من الأحيان نتائج خاطئة في معالجة المسائل الرياضية

نموذج Q star  من شركة Open Ai :

هو نموذج ذكاء صناعى متطور يشتمل على قدرات حل مشكلات الرياضيات للمدارس الابتدائية و هى مهمة تعد معياراً لتطور الذكاء الاصطناعى. فهذا النموذج يمثل تحولاً من الخوارزميات التنبؤية إلى الخوارزميات القادرة على التخطيط و الاستدلال المنطقى. مما يشير إلى خطوة جديدة نحو الذكاء الاصطناعى العام.

     

التسميات:

تعليقات

إرسال تعليق

المشاركات الشائعة من هذه المدونة

الجزء الثاني من هندسة التلقين Prompting Engineering 2nd Part

  عناصر التلقينة الجيدة مرة أخرى ما المقصود بهندسة التلقين ؟ هى تقنية قوية وفعالة لمخاطبة النماذج اللغوية للذكاء الصناعى مثل   Chat GPT باستخدام اللغات الطبيعية من خلال تصميم تلقينات Prompts تسمح لهذه النماذج اللغوية بإنتاج مخرجات دقيقة وذات صلة ومراعية للسياق و لضمان ذلك يجب مراعاة عناصر التلقينة الجيدة و التى سوف أوضحها فيما يلى: 1-           المهمة Task : : يمكن للنماذج اللغوية مثل   Chat GPT القيام بالكثير من المهام المدهشة مثل كتابة مقال، قصة أو اقتراح برنامج تسويق أو كتابة كود برمجى بأى لغة برمجة أو إنشاء صفحات انترنت والكثير من المهام ويمكنك سؤال Chat GPT نفسه عما يمكنه القيام به من مهام بتوجيه السؤال التالى له ماهى 100 مهمة يمكنك القيام بها كنموذج لغوى ؟ وعموما من المهام المفيدة ·          الفرز Sorting ·          الفلترة   Filtering ·          الاستنباط Deduction  ...
إرسال تعليق
قراءة المزيد

The importance of science

 Science: Expanding our Minds and Changing the World Hello friends, Today, let's take a moment to acknowledge the immense significance of science in our lives. Science has been a driving force behind the progress and development we witness every day. From understanding the complexities of our universe to finding groundbreaking treatments for diseases, science truly has the power to change the world. Think about it – the life-saving medicines we rely on, the tech gadgets we can't live without, and the sustainable solutions we desperately need to combat climate change are all a result of scientific discoveries. Science expands our knowledge and empowers us to address pressing challenges head-on. Furthermore, science promotes critical thinking and problem-solving skills that can be applied in all aspects of life. It encourages us to question assumptions, gather evidence, and make informed decisions. In a world that's constantly evolving, the ability to think critically has nev...
إرسال تعليق
قراءة المزيد

هندسة التلقين Prompting Engineering

  تقنيات التلقين    promoting engineering التقنية الأولى : Zero-Shot Prompting  هي التقنية الأصلية وهي كتابة تلقينة مباشرة وعامة بدون سياق ولا أي مثال والنموذج سيكون قادر على تزويدك بإجابات عن أسئلة لم يتم تدريبه بالضرورة على الإجابة عليها بشكل مباشر أمثلة: ما هي عاصمة فرنسا ؟  لخص النص الثاني ....   ترجم الجملة التالية .... أي أننا نتعامل مع النموذج اللغوي على أنه Chat bo t مع العلم بأن النموذج اللغوي له إمكانيات أكبر من  Chat bot التقنية الثانية :   Few-Shot Prompting تقنية أصلية تستخدم حتى في تدريب النماذج تمكن هذه التقنية النماذج اللغوية من أداء المهام الأكثر تعقيدا بشكل أفضل عبر تقديم مجموعة من العروض التوضيحية لهذه النماذج. ذلك كما فعلنا في التلقينة الجيدة. مثال: يتم إعطاء النموذج المثال التالى:  س: المغرب ج: الرباط   فإذا أدخلنا بعد ذلك للنموذج :  س: السودان  فإنه سوف يجيب :  ج: الخرطوم     هذه التقينة مثيرة للاهتمام رغم ما قد تبدو عليه أنها بسيطة ولكي نختبر قوة هذه التقني...
إرسال تعليق
قراءة المزيد