زاد 1 للتطوير التجاري

زارد ون للتطوير التجاري و المشاريع و التسويق و التعليم و تقنية المعلومات

تقنية معلومات

أفضل مشروعات شركة جوجل للذكاء الاصطناعي

حققت جوجل نجاحات في كل جانب من جوانب العالم الرقمي تقريبًا في السنوات الأخيرة، سواء كانت أجهزة للمستهلكين مثل الهواتف الذكية والأجهزة اللوحية وأجهزة الكمبيوتر المحمولة أو البرامج الأساسية مثل اندوريد و Chrome OS أو البرامج الذكية المدعومة من Google AI.

في مجال التكنولوجيا تعد أسهم شركة جوجل من أكثر الأسهم قيمة في السوق، وتقوم جوجل بتطوير مجموعة واسعة من أدوات البرامج لكل نوع من الأنشطة الممكنة الموجودة اليوم تقريبًا، لدى جوجل الآن حل لكل مشكلة سواء كان مساعدًا صوتيًا ذكيًا أو قائمة تسوق ذكية.

كما تريد جوجل تطوير حلول تعالج القضايا الملحة وتحسين حياة الناس، إنهم متحمسون للإمكانيات الكبيرة للذكاء الاصطناعي والتقنيات المتطورة الأخرى لتمكين الناس والعمل من أجل الصالح العام، مما سيفيد الأجيال الحالية والمستقبلية.

ما هي مشاريع جوجل للذكاء الاصطناعي؟

أنشأت جوجل العديد من الأدوات مثل TensorFlow و ML Kit و Cloud AI وغيرها الكثير للمتحمسين والمبتدئين على حد سواء الذين يحاولون فهم إمكانات الذكاء الاصطناعي، بناءً على خبرتها في البحث والبيانات التحليلية التي تم جمعها على مر السنين.

مشاريع جوجل للذكاء الاصطناعي هي منصات تدعمها جوجل لبناء مشاريع جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي أو تعلم الآلة، إنها تسهل بناء نموذج مريح مقارنة بمشاريع الذكاء الاصطناعي الأخرى وتساعد أيضًا في تجربة أفكارك، يعد استخدام خوارزميات التعلم الآلي هنا أسهل بكثير من أي نظام أساسي آخر، في الوقت الحاضر، تطلب معظم الشركات من موظفيها الإلمام بمشاريع جوجل للذكاء الاصطناعي.

في هذه المقالة، سنستعرض بعض مشاريع الذكاء الاصطناعي الرئيسية في جوجل التي يجب أن تكون على دراية بها:

1 .مشروعTensorFlow

مشروع TensorFlowهو بلا شك أهم مشروع Google AI، إنها منصة مجانية ومفتوحة لتطبيقات التعلم الآلي، يجعل TensorFlow بناء النموذج أكثر متعة ونشر ML أكثر مرونة، إذا كنت ترغب في العمل في التعلم الآلي فأنت بحاجة على أن تكون على دراية بهذا النظام الأساسي.

يوفر TensorFlow مجموعة كبيرة من الأدوات والأطر للمساعدة في تطوير نموذج ML، علاوة على ذلك، يمكنك الوصول إليه في أي وقت ومن أي مكان، مما يزيد بشكل كبير من إمكانية الوصول إليه.

يقدم مجموعة متنوعة من واجهات برمجة التطبيقات لمساعدتك في بناء أنواع مختلفة من نماذج ML، على سبيل المثال: يمكنك استخدام Keras API لإنشاء وتدريب النماذج، وهو أمر ممتاز للمبتدئين بسبب واجهته البسيطة.

2 .مشروعAdaNet

قبل أن ندخل في AdaNet، يجب أن تكون على دراية بالتعلم الجماعي، إنها عملية دمج للعديد من نماذج التعلم الآلي المحتملة لتحقيق أداء متميز.

مشروع AdaNetهو نظام قائم على TensorFlowوهو يتيح التعلم الآلي للنماذج عالية المستوى مع القليل من التفاعل من الخبراء، يمكن تعلم بنية الشبكة العصبية باستخدام خوارزمية AdaNet ويعطي ضمانات التعلم، يجعل نظامAdaNetالتعلم الجماعي ممكنًا، وهو إنجاز بطولي حقًا،وهذا يرجع إلى حقيقة أن التعلم الجماعي يتطلب قدرًا كبيرًا من الوقت والموارد للتدريب.

أهم ميزة في AdaNet هي أنها توفر إطار عمل لتحسين التعلم الجماعي من أجل الحصول على نماذج أكثر تقدمًا،حيث تقوم بإنشاء نماذج عالية الجودة حتى لا تضطر إلى إضاعة الوقت في اتخاذ القرار بشأن التصميم المناسب، قد تضيف أيضًا شبكات فرعية أخرى لتنويع المجموعة، إذا كنت مهتمًا بـ AutoML من جوجل فيجب أن تتعرف على AdaNet.

3 .مشروع Dopamine (النماذج الأولية لخوارزميات التعلم المعزز)

تهتم خوارزميات التعلم المعزز بكيفية تصرف وكيل برمجيات معين في موقف معين، يريدون التفوق في مجال واحد فوق الآخرين من أجل زيادة الفائدة الإجمالية، يعمل Dopamineعلى تسريع تطوير هذه الخوارزميات بكفاءة أكبر.

إنها منصة قائمة على Tensorflow والتي تمكن المستخدمين من تجربة أساليب التعلم المعزز بحرية، إذا كنت تبحث عن طريقة جديدة للبحث في خوارزميات التعلم المعزز، فإن Dopamineهو مكان جيد للبدء، يمكن الاعتماد عليه وقابليته للتكيف تجعل محاولة انشاء أشياء جديدة أمر بسيط وممتع.

4 .مشروع DeepMind Lab

من الصعب دراسة التعلم المعزز العميق وتطبيقه ولكن يمكن أن يساعدك DeepMind Labمن جوجل في ذلك، حيث يوفر منصة ثلاثية الأبعاد للبحث وتطوير أنظمة التعلم الآلي وأنظمة الذكاء الاصطناعي، تسمح لك واجهة برمجة التطبيقات (API) البسيطة الخاصة بـ DeepMind Lab بتجربة العديد من بنيات الذكاء الاصطناعي والتعرف على قدراتها.

إذا كنت مبتدئًا ولم تتعامل مع خوارزميات التعلم المعزز من قبل فيجب أن تجربها، من ناحية أخرى، قد يستفيد حتى الخبير من هذه المبادرة عندما يتعلق الأمر باختبار مفاهيم جديدة للذكاء الاصطناعي.

5 .مشروع Bullet Physics

تعد Bullet Physics إحدى أكثر مبادرات الذكاء الاصطناعي تخصصًا في جوجل، إنها مجموعة تطوير برمجيات تركز على ديناميكيات الجسم والتصادمات والتفاعلات بين الأجسام الصلبة والناعمة، تم ترميز Bullet Physics في C ++.

يمكن استخدام هذه المكتبة لإنشاء الألعاب والمحاكاة الآلية والتأثيرات المرئية، يتم تضمين pybullet حزمة Python التي تستخدم التعلم الآلي والمحاكاة الفيزيائية والروبوتات في Bullet Physics SDK.

تتوفر العديد من الميزات لمستخدمي pybullet مثل اكتشاف الاصطدام وحسابات الديناميكيات العكسية وعلم الحركة، تستخدم Google Bullet SDK للواقع الافتراضي ومحاكاة الروبوتات وتطوير الألعاب وتطبيقات التعلم الآلي.

6 .مشروع Magneta

للذكاء الاصطناعي استخدامات مختلفة لكننا نادرًا ما نراه في المهن الإبداعية، مشروعMagenta هو مثال على تطبيق غير مألوف للذكاء الاصطناعي فهو يركز على إنشاء الفن والموسيقى من خلال تطبيق التعلم العميق والتعلم المعزز، إذا تساءلت يومًا عن كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي على الصناعات الفنية، فيجب أن تلقي نظرة على هذا المشروع.

يركز Magenta على إيجاد الحلول وتسهيل الأمور على الفنانين والموسيقيين، إنه أحد منتجات جوجل المبني على TensorFlow، لدي جوجل مجموعة للنقاش معهم حيث يمكنهم مشاركة المعلومات والتعليقات حول التطورات المختلفة في هذا المشروع.

7 .مشروع Kuberflow

إذا كنت مهتمًا بخوارزميات التعلم الآلي و Kubernetes، فإحدى أهم مبادرات الذكاء الاصطناعي في جوجل، يعتبرKuberflow هو صندوق أدوات التعلم الآلي لـ Kubernetes، إنه يركز على جعل نشر عملية التعلم الآلي عليه بسيطًا قدر الإمكان، عند استخدام Kubernetesيمكنك تثبيت أنظمة تعلم الآلة مفتوحة المصدر وعالية الجودة من خلال الاستفادة من Kuberflow.

يحتوي هذا المشروع على مجتمع مطور ومهني مفعم بالحيوية حيث يمكنك طرح الأسئلة والمساهمة في عملك ومناقشة الموضوعات المتعلقة بـ Kuber Flow.

8 .تقويم جوجل

تلعب التقويمات دورًا مهمًا في حياتنا اليومية وهي أداة ضرورية لتتبعها، يحتوي تطبيق تقويم جوجل على الكثير من ميزات الإدارة الروتينية، ولكن لجعله أفضل قدمت الشركة أداة المهام التي تساعد المستخدمين على تحقيق أهدافهم الخاصة مثل تعلم هواية جديدة أو إنهاء مشروع أو الذهاب في نزهة.

يمكن لهذه الأداة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تقييم تقويمك اليومي بنشاط للحظات الانشغال، وإذا لزم الأمر، فقد تعيد ترتيب أهدافك تلقائيًا لراحتك في وقت لاحق.

9 .صور جوجل

يعتبر صور جوجل كتابًا مصورًا عبر الإنترنت يتيح للمستخدمين تنظيم وإدارة صورهم بسهولة، تقوم صور جوجل بنسخ جميع صورها احتياطيًا إلى السحابة من أجل الأمان، ولكن هذا ليس السبب الوحيد.

تستخدم الصور عددًا من تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الذكية لتزويدك بميزات ذكية مثل تجميع الصور تلقائيًا استنادًا إلى الموضوعات الموجودة بداخلها وفلتر ذكي يحلل الصورة ويعززها لتبدو في أفضل حالاتها والتكامل مع Google Lens للتعرف عليها الكائنات والنص وأكثر من ذلك بكثير.

10 .تطبيقGmail

هل تعلم أن جوجل قد أضافت عددًا كبيرًا من الميزات المفيدة إلى Gmail؟ إحدى هذه الإمكانيات هي الرد الذكي الذي يحلل البريد الإلكتروني بالكامل ويقدم استجابة موجزة مناسبة، مما يلغي الحاجة إلى ملء التأكيدات.

يتميز Gmail أيضًا بمنع الرسائل غير المرغوب فيها، والذي يمنع الرسائل غير المرغوب فيها من الوصول إلى صندوق الوارد الخاص بك، يمكن للذكاء الاصطناعي في Gmail أيضًا تصنيف رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بك بذكاء إلى فئات مثل العروض الترويجية والاجتماعية والتحديثات والأساسية والأولوية، قد يتوقع Gmail أيضًا نصًا أثناء كتابة رسالة بريد إلكتروني، مما يجعل العملية تتم بشكل أسرع.

في الختام:

تعمل جوجل باستمرار على التطور في هذا المجال مع منتجات مثل ML Kit و TensorFlow و Fire Indicators وغيرها التي تستهدف مجموعة واسعة من المستخدمين بما في ذلك المطورين والباحثين والمؤسسات،وتحاول جوجل زيادة وجود الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في العالم الحقيقي من خلال دفع استخدام منتجات Cloud AI الخاصة بها.

إذا استمرت جوجل في السعي وراء الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق والتعلم الآلي بنفس الحماس، فمن المحتمل جدًا أننا سنرى تطورات كبيرة في مجموعة متنوعة من المجالات في السنوات القليلة المقبلة.

اترك ردا

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني.