نقدم لكم صور شعار جامعة الجوف جديدة ، جامعة الجوف هي جامعة سعودية حكومية مجانية تم إنشاؤها عام 2005 م، وتقع الجامعة بين مدينتي سكاكا ودومة الجندل بمنطقة الجوف بالمملكة العربية السعودية، وهي تحت إشراف وزارة التعليم، وكانت الجامعة تسمى فرع جامعة الملك سعود بمنطقة الجوف، ثم صدر المرسوم الملكي بتسمية الجامعات بأمساء المناطق ومنحها الاستقلالية عن الجامعات الأم؛ فأصبحت جامعة الجوف بدلًا من تسميتها كليات فرع جامعة الملك سعود بالجوف، ونترككم مع شعار الجامعة وبعض المعلومات عن كلياتها، فتابعونا على موسوعة. كليات جامعة الجوف تشتمل جامعة الجوف على الكليات الآتية: الطب. الهندسة. علوم الحاسب والمعلومات. الصيدلة. العلوم الطبية التطبيقية. العلوم. الشريعة والقانون. التربية. جامعة الجوف البوابة تسجيل الدخول أو إنشاء مستخدم خاص بك. العلوم الصحية. الآداب بسكاكا. المجتمع. برنامج السنة التحضيرية. الأعمال. وهناك عدد من الكليات خارج الحرم الجامعي، وهي: العلم الطبية التطبيقية بالقريات. العلوم والآداب بالقريات. المجتمع بالقريات. العلوم والآداب بطبرجل. المجتمع بطربجل. كلية طب الأسنان. خدمات موقع جامعة الجوف يقدم الموقع عددًا من الخدمات للطلاب والطالبات، ومنها: خدمات النقل للطالبات.
سياسة الاستخدام المقبول ابقى على تواصل معنا 0146544444 جميع الحقوق محفوظة © لجامعة الجوف 2021
جميع الحقوق محفوظه جامعة الجوف 1440 هــ - 2018 م
بحث عن الذكاء الاصطناعي بالانجليزي مترجم Artificial Intelligence refers to the intelligence of machines. This is in contrast to the natural intelligence of humans and animals. With Artificial Intelligence, machines perform functions such as learning, planning, reasoning and problem-solving. Most noteworthy, Artificial Intelligence is the simulation of human intelligence by machines. It is probably the fastest-growing development in the World of technology and innovation. Furthermore, many experts believe AI could solve major challenges and crisis situations. يشير الذكاء الاصطناعي إلى ذكاء الآلات. هذا على النقيض من الذكاء الطبيعي للبشر والحيوانات. باستخدام الذكاء الاصطناعي ، تؤدي الآلات وظائف مثل التعلم والتخطيط والتفكير وحل المشكلات. الجدير بالذكر أن الذكاء الاصطناعي هو محاكاة الذكاء البشري بواسطة الآلات. ربما يكون التطور الأسرع نمواً في عالم التكنولوجيا والابتكار. علاوة على ذلك ، يعتقد العديد من الخبراء أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحل التحديات الرئيسية وحالات الأزمات. Types of Artificial Intelligence أنواع الذكاء الاصطناعي First of all, the categorization of Artificial Intelligence is into four types.
ولكن كانت تكلفة التعديل على مثل تلك الأشياء تحتاج إلى الكثير من الاموال، ولذلك فقد قررت تلك الكلية أن تقوم بخفض التكاليف العامة التي يمكن أن يتم صرفها على هذا الاختراع من أجل اطلاقة في الاسواق العالمية. في القرن العشرين تمكن بعض المخترعين من اختراع ما يسمى بأجهزة الحاسوب. والتي كانت نقطة فاصلة في عالم الاختراعات. وكانت تلك الأجهزة لديها القدرة على القيام بحل الكثير من الأشياء. والتي قام العلماء ببرمجتها في المسبق من أجل قيامها بحل تلك الأشياء. ولكن مع مرور الوقت فشلت تلك الأجهزة مع مشاكل العصر أن تقوم بحل أي شيء. تاريخ الذكاء الاصطناعي مع مرور الزمن تمكن العلماء من تحسين أداء أجهزة الحاسوب. حتى أصبح بإمكان جهاز الحاسوب أن يتعلم. وأن يقوم بحل كافة المشكلات التي يمكن أن تتشابه في نوعيتها مع مشكلات أخرى مبرمجة مسبقًا. وظلت التكنولوجيا في تطور دائم حتى تمكن جهاز الحاسوب في أول مرة يحدث فيها هذا الأمر. أن يقوم بالتغلب على أحد الناس في إحدى الالعاب المشهورة وهي لعبة الشطرنج. وكانت تلك المرة الاولى التي يفوز فيها جهاز حاسوب على إنسان في التاريخ. ومنذ ذلك الحين توالت العمليات على تحسين أداء أجهزة الحاسب الآلي في العالم إلى يومنا هذا وما زالت الأبحاث والدراسات في تقدم مستمر من أجل القيام على تحسين أداء أجهزة الحاسوب في العالم.
الذكاء الاصطناعي الواسع: وهو أكثر شمولاً وتعقيداً من الذكاء الضّيّق، ويرى كثيرون من المختصين في هذا المجال بأن تطبيقه صعب جداً وسيأخذ الكثير من الوقت نظراً لصعوبة محاكاة العقل البشري بشكل كامل والخروج بتصميم أو مفهوم أو نظرية لتمكين تطبيقات الذكاء الاصطناعي من العمل كالعقل البشري ومحاكاته بشكل قريب للغاية. تطبيقات الذكاء الاصطناعي ساعد الذكاء الاصطناعي بشكل كبير مختلف المجالات الصناعية، والطبية، والتقنية، والتعليمية، والاجتماعية على التطور وجعلها أكثر فاعلية، وإنتاجية، وسرعة، كما جعل نسبة الخطأ فيها تقل كثيراً عما سبق، وذلك نظراً لاستخدامه الكثير من المعادلات والحلول المعقدة. ومن تطبيقات الذكاء الاصطناعي ما يلي، حيثُ تُعدّ تطبيقاته كثيرة جداً ومن غير الممكن حصرها في مقال واحد: التعليم: ساهم مفهوم الذكاء الاصطناعي في تطوير مجالات التعليم والتدريب، فقد أصبحت الإمكانية بتوجيه الأنظمة التعليمية بناءً على مستوى فهم ووعي وذكاء الطلاب ممكناً، وأصبح من الممكن مراعاة الفروق العقلية بين الطلبة وذلك عن طريق تخصيص المناهج وتوجيهها للأفراد بشكل مفصل تبعاً لمهاراته وقدراته. كما ساعدت البرامج المحوسبة في جعل عمل المدرسين أسهل وأكثر متعة عن طريق حوسبة الاختبارات والأسئلة المدرسية وحساب النتائج وبناء دراسات تعليمية مستندة إلى درجات الطلاب وأدائهم في الاختبارات.
وإدراكاً لهذه الفرصة الفريدة ، أعلنت كلّ من مايكروسوفت وناشونال جيوغرافيك عن شراكة جديدة للمضي قدماً في الأبحاث التي تدور حول التحديات البيئية الكبيرة من خلال استخدام قوة الذكاء الاصطناعي ، ولقد ساعد برنامج "منح الابتكار في الذكاء الاصطناعي من أجل الأرض (AI for Earth Innovation Grant)، الذي تم إطلاقه حديثاً والبالغ تكلفته 1. 2 مليون دولاراً ، بتقديم منحاً لـ 11 شخص من صانعي التغيير تتراوح مابين 45, 000 دولاراً و 200, 000 دولاراً ، وذلك بهدف دعم مشاريعهم المبتكرة في مجالات الزراعة والمياه والتنوع البيولوجي وتغير المناخ. أحد الذين حصلوا على منحة الإبتكار في الذكاء الإصطناعي من أجل الأرض هو سولومون هسيانغ ، حيث تركّزت أبحاثه على فهم تأثير تغير المناخ على هجرة البشر في إفريقيا، ولقد استعان سولومون ب 1. 6 مليون صورة جوية تاريخية جمعتها القوات الجوية الملكية البريطانية التي استخدمتها طائرات تجسس أثناء الحربين العالميتين من أجل مسح الدول التي كانت خاضعة للحكم البريطاني آن ذاك. ونتيجة لذلك تم التقاط ملايين الصور للمشهد الأرضي على مدار القرن الماضي في جميع أنحاء إفريقيا. قرر سولومان وزملاؤه رقمنة هذه الصور وتطبيق أدوات التعلم الآلي وأدوات الذكاء الاصطناعي، من أجل إنشاء خرائط سكانية جديدة لأفريقيا بهدف فهم تأثير تغير المناخ على هجرة البشر عبر مرور الزمن.
[2] [3] [4] [5] التعلم العميق [ عدل] التعلم العميق هو فرع من التعلم الآلي يصور نماذج تجريدية عالية المستوى في البيانات باستخدام رسم بياني عميق يحتوي على العديد من مستويات المعالجة. وفقًا لمبرهنة التقريب العام، فإن العمق ليس ضروريًا لتكون الشبكة العصبية قادرة على التقريب بين الوظائف العشوائية المستمرة. ومع ذلك، هناك العديد من المشكلات الشائعة للشبكات السطحية (مثل المطابقة) التي تساعد الشبكات العميقة على تجنبها. على هذا النحو، فإن الشبكات العصبونية العميقة قادرة على توليد نماذج أكثر تعقيدًا بشكل واقعي مقارنةً بنظيراتها السطحية. [6] ومع ذلك، فإن التعلم العميق لديه مشاكل خاصة به. هناك مشكلة شائعة في الشبكات العصبونية المتكررة هي مشكلة تلاشي معدل الانحدار، حيث يتقلص معدل الانحدار بين الطبقات تدريجيًا ويختفي حرفيًا حيث يُقرّب إلى الصفر. هناك العديد من الطرق التي طُورت للتعامل مع هذه المشكلة، مثل وحدات الذاكرة قصيرة المدى المطولة. يمكن أن تنافس بنى الشبكات العصبونية العميقة المتطورة في بعض الأحيان دقة الإنسان في مجالات مثل تصور الكمبيوتر، وتحديدًا في أمور مثل قاعدة بيانات إم إن آي إس تي والتعرف على إشارات المرور.
521.. 436L ، doi: 10. 1038/nature14539 ، PMID 26017442. ^ Baral, Chitta؛ Fuentes, Olac؛ Kreinovich, Vladik (يونيو 2015)، "Why Deep Neural Networks: A Possible Theoretical Explanation" ، Departmental Technical Reports (Cs) ، مؤرشف من الأصل في 17 أبريل 2018 ، اطلع عليه بتاريخ 09 يونيو 2017. ^ Ciregan, D. ؛ Meier, U. ؛ Schmidhuber, J. (يونيو 2012)، Multi-column deep neural networks for image classification ، 2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition ، ص. 3642–3649، arXiv: 1202. 2745 ، Bibcode: 2012arXiv1202. 2745C ، CiteSeerX 10. 1. 300. 3283 ، doi: 10. 1109/cvpr. 2012. 6248110 ، ISBN 978-1-4673-1228-8. ^ University, Carnegie Mellon، "Computer Out-Plays Humans in "Doom"-CMU News - Carnegie Mellon University" ، ، مؤرشف من الأصل في 16 سبتمبر 2017 ، اطلع عليه بتاريخ 10 يونيو 2017. ^ "Innovations of AlphaGo | DeepMind" ، DeepMind ، مؤرشف من الأصل في 27 يوليو 2019 ، اطلع عليه بتاريخ 10 يونيو 2017. ^ "AlphaGo: Mastering the ancient game of Go with Machine Learning" ، Research Blog (باللغة الإنجليزية)، مؤرشف من الأصل في 4 مايو 2018 ، اطلع عليه بتاريخ 10 يونيو 2017.