الذكاء الإصطناعي

1. البرمجة

• بايثون (Python): تعتبر لغة البرمجة الأساسية في الذكاء الاصطناعي، لأنها سهلة ومليئة بالمكتبات مثل NumPy و Pandas و TensorFlow.
• آر (R): قوية في تحليل البيانات وتستخدم كثيرًا في الذكاء الاصطناعي التطبيقي.
• جافا/سي++ (Java/C++): تُستخدم في بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللي تحتاج أداء عالي مثل الروبوتات.

2. الرياضيات والإحصاء

• الجبر الخطي: مهم لفهم المصفوفات والمتجهات، وهو الأساس في الذكاء الاصطناعي.
• حساب التفاضل والتكامل: يساعد في فهم كيفية تحسين أداء الخوارزميات.
• الإحصاء والاحتمالات: ضرورية لتحليل البيانات والتعلم الآلي.

3. التعلم الآلي (Machine Learning)

• التعلم الخاضع للإشراف: مثل تعليم الطفل بالمثال، تعطي البيانات مع الإجابات الصحيحة.
• التعلم غير الخاضع للإشراف: هنا الخوارزمية تحاول اكتشاف الأنماط بنفسها بدون إجابات.
• التعلم المعزز: نموذج يتعلم من خلال التجربة والخطأ، مثل تدريب الذكاء الاصطناعي على لعب الألعاب.

4. تحليل ومعالجة البيانات

• • تحليل البيانات: تنظيف البيانات، فهمها، ومعالجتها لاستخلاص المعلومات المفيدة.
  • هياكل البيانات والخوارزميات: تساعد في تنظيم البيانات بطرق تسهل الوصول إليها وتحليلها.