كتاب Grokking AI Algorithms، الطبعة الثانية - تأليف Rishal Hurbans (غلاف ورقي)

ملخص الكتاب عند شرائك النسخة المطبوعة، ستحصل على كتاب إلكتروني مجاني (بصيغة PDF أو ePub) من Manning، بالإضافة إلى إمكانية الوصول إلى تنسيق liveBook عبر الإنترنت (ومساعده القائم على الذكاء الاصطناعي الذي سيجيب على أسئلتك بأي لغة). تُعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي هي الركيزة الأساسية لعمليات البحث والتحسين، والتعلم العميق، والتعلم المعزز، وبالطبع الذكاء الاصطناعي التوليدي. يقدم هذا الكتاب أهم خوارزميات الذكاء الاصطناعي باستخدام رسوم توضيحية مبسطة، وأمثلة شيقة، وتمارين تحفز على التفكير. يُكتب هذا الكتاب بلغة بسيطة مع الكثير من المراجع المرئية وأمثلة برمجية تطبيقية، مما يساعدك على بناء حدس طبيعي حول كيفية تعلم الأنظمة الذكية والتخطيط والتكيف. وقد تمت مراجعة هذه الطبعة الثانية بدقة، حيث تضمنت فصولاً جديدة حول النماذج اللغوية الكبيرة، وتوليد الصور، وغيرها الكثير. أنت تعلم أن بإمكانك حل المشكلات باستخدام الذكاء الاصطناعي، ولكن كيف؟ أي خوارزمية ستختار وكيف ستطبقها بشكل صحيح؟ يجعل هذا الكتاب أكثر أساليب الذكاء الاصطناعي جوهرية وشيوعاً بساطة وسهولة في الفهم. ستتعلم كيفية فهم أنواع المشكلات، وربط مهام العالم الحقيقي بتلك المشكلات، وكيفية تصميم وتنفيذ الخوارزمية المناسبة؛ كل ذلك من خلال أمثلة مرئية واضحة، وشفرات برمجية وصفية (pseudocode)، وأمثلة تعليمية مبسطة. ستكتشف في الإصدار الثاني من Grokking AI Algorithms ما يلي: • كيفية اختيار الخوارزمية المناسبة لكل مشكلة من مشكلات الذكاء الاصطناعي • تعلم أساسيات البحث (الركيزة الأساسية للذكاء الاصطناعي الحديث) • بناء وكلاء أذكياء لحل الألغاز • إيجاد الحلول باستخدام نظرية التطور والخوارزميات الجينية • إجراء التنبؤات باستخدام الشبكات العصبية • فهم كيفية تحسن الذكاء الاصطناعي من خلال التعلم التعزيزي • بناء مسار عمل LLM ونموذج انتشار الصور من الصفر

حول التكنولوجيا: تُعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي هي الركيزة الأساسية لمشكلات البحث والتحسين، والتعلم العميق، والتعلم المعزز، وبالطبع الذكاء الاصطناعي التوليدي. ولكن غالباً ما يكون تحديد الخوارزمية المناسبة للاستخدام — والسبب وراء ذلك — أصعب من كتابة الكود البرمجي نفسه. يأتي كتاب Grokking AI Algorithms, Second Edition ليسلط الضوء على الخوارزميات التي تقف وراء الذكاء الاصطناعي التوليدي الحديث، وذلك من خلال شروحات واضحة، وأمثلة برمجية خطوة بخطوة، ورسومات توضيحية بسيطة ومتميزة. حول الكتاب: كل ما ستتعلمه في هذا الكتاب الذي يتميز ببساطته القوية سيتم تعزيزه من خلال مشاريع شاملة وممتعة؛ بدءاً من حل المتاهات باستخدام خوارزميات البحث، وصولاً إلى توجيه سيارة عبر موقف سيارات مزدحم باستخدام التعلم التعزيزي. بالإضافة إلى ذلك، تمت مراجعة هذه الطبعة الثانية بدقة مع إضافة فصول جديدة تستكشف الخوارزميات الأساسية لنماذج اللغات الكبيرة LLMs ونماذج توليد الصور. ماذا يوجد في الداخل؟ خوارزميات البحث وتحسين السرب التعلم العميق والشبكات العصبية تدريب الذكاء الاصطناعي باستخدام التعلم التعزيزي بناء مسار عمل لنماذج LLM لتوليد النصوص

عن القارئ: يتطلب الكتاب مهارات برمجة تتراوح بين المبتدئ والمتوسط، بالإضافة إلى مستوى رياضيات يوازي المرحلة الثانوية. لا يشترط وجود خبرة سابقة في مجال الذكاء الاصطناعي. عن المؤلف: ريشال هوربانز هو تقني خبير ورائد أعمال متسلسل متخصص في هندسة الذكاء الاصطناعي والأداء البشري. جدول المحتويات 1 حدس الذكاء الاصطناعي 2 أساسيات البحث 3 البحث الذكي 4 الخوارزميات التطورية 5 المناهج التطورية المتقدمة 6 ذكاء السرب: النمل 7 ذكاء السرب: الجسيمات 8 تعلم الآلة 9 الشبكات العصبية الاصطناعية 10 التعلم التعزيزي 11 النماذج اللغوية الكبيرة 12 نماذج الصور التوليدية نبذة عن المؤلف Rishal Hurbans هو تقني ومؤسس ومتحدث دولي.