* لغة جبت-3 (GPT-3) من OpenAI: نموذج لغوي فائق القدرة يُستخدم لإنشاء نص ومحتوى مشابه لعمل الإنسان.
* نموذج جبت-4 (GPT-4): الجيل التالي من جبت-3، من المتوقع أن يتم إصداره في عام 2023.
**التعلم المتعمق**
* الشبكات العصبية المتسلسلة (CNNs) والشبكات العصبية المتكررة (RNNs): تُستخدم على نطاق واسع في رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP).
* الرؤية الحاسوبية: تحسين دقة التعرف على الصور وتوليد الصور.
* معالجة اللغة الطبيعية: فهم اللغة البشرية بشكل أفضل وتحسين مهام مثل الترجمة الآلية وكتابة الملخصات.
**التعلم الآلي التوليدي**
* شبكات تولدية مضادة (GANs): تُستخدم لتوليد بيانات جديدة مشابهة للبيانات الموجودة، مثل الصور أو النص.
* تحسين التعلم الآلي (ML-Ops): أتمتة عملية دورة حياة نموذج التعلم الآلي، مما يقلل من الوقت المستغرق لإنشاء النماذج ونشرها.
**التعلم الآلي الأخلاقي**
* التركيز على تطوير الذكاء الاصطناعي المسؤول والمنصف والقابل للتفسير.
* وضع إرشادات ومبادئ أخلاقية لاستخدام وتطوير الذكاء الاصطناعي.
**تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الصناعات**
* الرعاية الصحية: تشخيص الأمراض وتطوير الأدوية وتحسين النتائج الطبية.
* المالية: الكشف عن الاحتيال وإدارة المخاطر وتحسين عمليات الاستثمار.
* التصنيع: تحسين كفاءة الإنتاج وإدارة سلسلة التوريد.
**الاتجاهات المستقبلية:**
* **الذكاء الاصطناعي الحسابي:** دمج الذكاء الاصطناعي في الأجهزة من أجل معالجة أسرع وأكثر كفاءة.
* **الذكاء الاصطناعي التكيفي:** تطوير نماذج ذكاء اصطناعي يمكنها التكيف مع البيانات والتغييرات في البيئة في الوقت الفعلي.
* **الذكاء الاصطناعي المتكامل:** دمج الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر في حياتنا اليومية، من خلال الأجهزة الذكية والمدن الذكية والسيارات ذاتية القيادة.
المرفقات:
آخر تعديل قبل 3 شهور 3 أسابيع بواسطة abdalrahman .