30
كتابــا جـديـدا يومــيــا
!! إشترك الان
الانظمة الذكية

تُعد الأنظمة الذكية وتعلم الماكنة من التطبيقات المهمة في الذكاء الاصطناعي، حيث تُعد الأنظمة الذكية من النتاجات المهمة لعلوم الذكاء الاصطناعي، حيث أنها أنظمة تتصرف وفق طريقة ذكية محاكية لسلوك البشر وهذا هو الهدف المثالي لاستخدامات تقنيات الذكاء الاصطناعي في علوم الحاسوب. وكذلك تعلم الماكنة بإستخدام الذكاء الاصطناعي يُعد من التقنيات المهمة لمحاكاة ذكاء الانسان، وكما هو معروف فإن تعلم الماكنة لعب دوراً مهماً في حلول الكثير من المشاكل ودخل كتقنية مهمة في الكثير من العلوم الاخرى التي تحتاج الى حلول ذكية وإستنباطية معتمدة على المعرفة والذكاء معاً. ومن هنا جاءت فكرة هذا الكتاب المتواضع الذي حاولنا من خلاله تقديم المواضيع المهمة والمتنوعة في مجال الإنظمة الذكية وتعلم الماكنة بطريقة يستطيع القارئ أن يستوعبها بسهولة كونها شُرحت بأسلوب مبسط ومعزز بالامثلة في أغلب الاحيان مع الخوارزمية إن وجدت أو الطريقة التي تتعلق بذات الموضوع. أن هذا الكتاب يحوي بين دفتيه مواضيع أساسية في إختصاص الانظمة الذكية مثل معالجة اللغات الطبيعية، الأنظمة الخبيرة والتخطيط. وأحتوى الكتاب بعض أساليب تعلم الماكنة مثل التعلم المعتمد على الرمز، تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية والتعلم المعتمد عليها والخوارزميات الجينية وما أختص بها.

Read more
Rate this book:
0
Position
2452
-2452
Index
× Close
  1. الإهداء
  2. الشكر لله وحده
  3. تمهيد
  4. المقدمة
  5. القسم الاول
  6. الأنظمة الذكية
  7. الفصل الأول : الانظمة الخبيرة
  8. 1 1 المقدمة
  9. 1 2 الانظمة الخبيرة
  10. 1 3 تأريخ الانظمة الخبيرة
  11. 1 4 مكونات النظام الخبير
  12. 1 5 متى نستخدم تقنية الانظمة الخبيرة ؟
  13. 1 6 الانظمة الخبيرة المعتمدة على القواعد
  14. 1 7 برمجة الانظمة الخبيرة المعتمدة على القواعد بأستخدام لغة برولوك
  15. 1 8 الاستنتاج غير المؤكد في الانظمة الخبيرة المعتمدة على القواعد
  16. 1 9 التفسيرات في الانظمة الخبيرة المعتمدة على القواعد
  17. 1 10 قشرة النظام الخبير
  18. 1 11 الانظمة الخبيرة المعتمدة على النماذج
  19. 1 12 الانظمة الخبيرة المعتمدة على الحالة
  20. 1 13 مقارنات الانظمة الخبيرة الحالية والمهجنة
  21. 1 13 1 محاسن ومساوئ الاستنتاج المعتمد على القواعد
  22. 1 11 2 محاسن ومساوئ الاستنتاج المعتمد على الحالة
  23. 1 13 3 محاسن ومساوئ الاستنتاج المعتمد على النموذج
  24. 1 13 4 خصائص الانظمة الخبيرة المختلطة (الهجينة)
  25. الفصل الثاني : معالجة اللغات الطبيعية
  26. 2 1 المقدمة
  27. 2 2 تأريخ نشوء معالجة اللغات الطبيعية
  28. 2 3 المراحل الرئيسية لمعالجة اللغات الطبيعية ومستويات المعرفة
  29. 2 4 أقسام الكلام
  30. 2 5 علم الصرف وتجذيع الكلمات في اللغات الطبيعية
  31. 2 6 التحليل القواعدي للغة الطبيعية
  32. 2 6 1 الطريقة المعتمدة على قواعد السياق الحُر
  33. 2 6 2 الطريقة المعتمدة على مخططات الانتقال الموسعة
  34. 2 7 تحليل المعنى في اللغة الطبيعية
  35. 2 7 1 تحليل المعنى المعتمد على أقسام الكلام
  36. 2 7 2 تحليل المعنى المعتمد على قواعد المعنى
  37. 2 7 3 تحليل المعنى المعتمد على المواضيع
  38. 2 8 الترجمة الآلية
  39. 2 8 1 مخطط أنظمة الترجمة الآلية
  40. 2 8 2 الصعوبات في أنظمة الترجمة الآلية
  41. 2 8 3 أساليب / تقنيات أنظمة الترجمة الآلية
  42. 2 8 4 أنواع الترجمة الآلية
  43. الفصل الثالث : التخطيط
  44. 3 1 المقدمة
  45. 3 2 مفهوم التخطيط
  46. 3 3 التخطيط في مشكلة عالم الكتل
  47. 3 4 مكونات نظام التخطيط
  48. 3 4 1 أختيار القواعد للتطبيق
  49. 3 4 2 تطبيق القواعد
  50. 3 4 3 تشخيص الحل
  51. 3 4 4 تشخيص اللاحل
  52. 3 4 5 تصحيح الحلول القريبة من الحل النهائي
  53. 3 5 تخطيط مكدس الهدف
  54. 3 6 التخطيط اللاخطي باستخدام نشر المقيدات
  55. 3 6 1 معيار الحقيقة الشكلي
  56. 3 7 التخطيط الهرمي
  57. 3 8 خوارزمية تحليل نهاية الغايات
  58. 3 9 التخطيط الهرمي البسيط المرتب
  59. 3 10 الانظمة التفاعلية
  60. القسم الثاني
  61. تقنيات تعلم الماكنة
  62. الفصل الرابع : تعلم الماكنة بإعتماد الرمز
  63. 4 1 المقدمة
  64. 4 2 مفهوم تعلم الماكنة وأنواعه
  65. 4 3 التعلم المعتمد على الرموز
  66. 4 4 خوارزميات حذف المرشح
  67. 4 4 1 عمليات التعميم والتخصيص ومفهوم الفضاء
  68. 4 4 2 الخوارزميات الثلاث
  69. 4 5 خوارزمية التفرع التكراري ( ID3 )
  70. 4 5 1 بعض القوانين الرياضية والاحصائية
  71. 4 5 2 آلية عمل خوارزمية ( ID3 )
  72. الفصل الخامس : الشبكات العصبية الاصطناعية
  73. 5 1 المقدمة
  74. 5 2 الخلفية التأريخية للشبكات العصبية الاصطناعية
  75. 5 3 مكونات الخلية العصبية المفردة
  76. 5 4 هيكلية الشبكة العصبية الاصطناعية
  77. 5 5 دوال الفعالية
  78. 5 6 آلية التعلم في الشبكات العصبية الاصطناعية
  79. 5 7 لماذا نستخدم تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية؟
  80. 5 8 التعميم والتقريب وحساب نسبة الخطأ
  81. 5 9 تصنيفات الشبكات العصبية الاصطناعية
  82. 5 10 بعض تطبيقات الشبكات العصبية الاصطناعية
  83. 5 11 الشبكات العصبية الاصطناعية من دون مشرف عليها
  84. 5 11 1 شبكة Hopfield العصبية الاصطناعية
  85. 5 11 2 شبكة الذاكرة المرتبطة الثنائية
  86. 5 12 الشبكات العصبية الاصطناعية ذات الإشراف
  87. 5 12 1 الشبكة العصبية الاصطناعية ذات الطبقة الواحدة
  88. 5 12 2 الشبكة العصبية الاصطناعية ذات الانتشار الخلفي
  89. 5 12 3 شبكة المتجه المقسم LVQ العصبية الاصطناعية
  90. 5 13 الشبكات العصبية الاصطناعية ذات التنظيم الذاتي
  91. 5 13 1 شبكة Kohonen العصبية الاصطناعية
  92. 5 13 2 شبكة نظرية الرنين التطويعية العصبية الاصطناعية
  93. الفصل السادس : الخوارزميات الجينية
  94. 6 1 المقدمة
  95. 6 2 نشوء الخوارزميات الجينية
  96. 6 3 آلية عمل الخوارزمية الجينية
  97. 6 3 1 خطوات الخوارزمية الجينية
  98. 6 3 2 معاملات الخوارزمية الجينية
  99. 6 4 تمثيل معرفة المشكلة في الخوارزميات الجينية
  100. 6 5 طرق اختيار النماذج
  101. 6 6 طرق التبادل
  102. 6 7 طرق الطفرة الوراثية
  103. 6 8 أمثلة متنوعة في الخوارزميات الجينية
  104. 6 8 1 حل مشكلة الالوان الاربعة بأستخدام الخوارزمية الجينية
  105. 6 8 2 حل مسألة الاختيار الامثل في التوفيقات
  106. 6 9 مشكلة الحدود الدنيا الشاملة والموضعية والحلول المقترحة لها
  107. 6 10 تطبيقات الخوارزميات الجينية
  108. 6 11 البرمجة الجينية
  109. 6 11 1 تمثيل المعرفة وعمليات البرمجة الجينية
  110. 6 11 2 بعض أنواع البرمجة الجينية
  111. المصادر
Book year:
2017
Genre
Publisher
دار الذاكرة للنشر والتوزيع
Яндекс.Метрика