Artificial Intelligence🤔

1. What is AI?

• Definition: Artificial Intelligence (AI) refers to the simulation of human intelligence processes by machines, particularly computer systems.
• Capabilities: AI involves developing algorithms that can learn and adapt through machine learning, enabling them to perform tasks such as understanding language, recognizing patterns, problem-solving, and decision-making.

2. Categories of AI

• Types: There are two main categories of AI:
  1. Narrow or Weak AI: Specialized in one task. Siri and Alexa are examples.
  2. General or Strong AI: Machines that can perform any intellectual task that a human can.
  3. Artificial Superintelligence (ASI): Where machines surpass human abilities.

3. Types of AI

• Generative AI: AI that generates new unique data based on existing data, often used in text and image generation.
• Discriminative AI: AI that distinguishes or classifies data points based on existing data.

4. What are LLMs (Large Language Models)?

• Definition: Large language models are trained to predict the next word in a sentence.

5. AI Tools: ChatGPT, Cluade, Sage, and Others

• Description: These are trained Narrow AI tools that use large language models to perform specific tasks, particularly in generating human-like text responses in conversational contexts.

6. How to Train AI Models

• Training Methods: AI models can be trained using various methods:
  • Machine Learning: Teaching a computer to learn from examples and recognize patterns in data.
  • Knowledge Learning: Providing structured knowledge to the computer, which it uses to answer questions and make decisions.
  • Reinforcement Learning: Similar to teaching a pet new tricks, where the computer learns by trying different actions and receiving rewards or penalties based on outcomes.

7. Supervised Vs. Unsupervised Learning

Supervised Learning:

• Definition: It involves providing labeled examples to the computer, allowing it to learn from patterns and improve its ability to make predictions.
• Analogy: Similar to a teacher providing pictures of animals with their names to students.

Unsupervised Learning:

• Definition: It rinvolves providing unlabelled data to the computer, and the computer attempts to find patterns and group similar data points.
• Analogy: Comparable to sorting different toys without knowing their names.

Comparison:

• Supervised learning is guided learning with labels.
• Unsupervised learning involves finding patterns without labels.

الذكاء الاصطناعي🤔

1. ما هو الذكاء الاصطناعي؟

• التعريف: يشير الذكاء الاصطناعي (AI) إلى محاكاة عمليات الذكاء البشري بواسطة الآلات، وخاصة أنظمة الكمبيوتر.
• القدرات: يتضمن الذكاء الاصطناعي تطوير خوارزميات يمكنها التعلم والتكيف من خلال التعلم الآلي، مما يمكنها من أداء مهام مثل فهم اللغة، التعرف على الأنماط، حل المشكلات، واتخاذ القرارات.

2. فئات الذكاء الاصطناعي

• الأنواع: هناك فئتان رئيسيتان للذكاء الاصطناعي:
  1. الذكاء الاصطناعي الضيق أو الضعيف: متخصص في مهمة واحدة. سيرى وأليكسا هما أمثلة على ذلك.
  2. الذكاء الاصطناعي العام أو القوي: آلات يمكنها أداء أي مهمة ذهنية يمكن للإنسان أن يؤديها.
  3. الذكاء الاصطناعي الفائق: حيث تتفوق الآلات على القدرات البشرية.

3. أنواع الذكاء الاصطناعي

• الذكاء الاصطناعي التوليدي: الذكاء الاصطناعي الذي ينشئ بيانات جديدة وفريدة بناءً على البيانات الموجودة، وغالبًا ما يستخدم في توليد النصوص والصور.
• الذكاء الاصطناعي التمييزي: الذكاء الاصطناعي الذي يميز أو يصنف نقاط البيانات بناءً على البيانات الموجودة.

4. ما هي النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)؟

• التعريف: النماذج اللغوية الكبيرة يتم تدريبها للتنبؤ بالكلمة التالية في الجملة.

5. أدوات الذكاء الاصطناعي: ChatGPT، كلود، ساج، وأخرى

• الوصف: هذه أدوات ذكاء اصطناعي ضيقة مدربة تستخدم نماذج لغوية كبيرة لأداء مهام محددة، وخاصة في توليد استجابات نصية شبيهة بالبشر في سياقات المحادثة.

6. كيفية تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي

• طرق التدريب: يمكن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام طرق مختلفة:
  • التعلم الآلي: تعليم الكمبيوتر التعلم من الأمثلة والتعرف على الأنماط في البيانات.
  • التعلم المعرفي: تزويد الكمبيوتر بمعرفة منظمة يستخدمها للإجابة على الأسئلة واتخاذ القرارات.
  • التعلم التعزيزي: مشابه لتعليم حيوان أليف حيل جديدة، حيث يتعلم الكمبيوتر من خلال تجربة أفعال مختلفة وتلقي المكافآت أو العقوبات بناءً على النتائج.