Forwarded from IS4 PM_2025 (A A)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
😔
😢4😭3
درجات بقية المواد
أخلاقيات الحاسوب
الحوسبة السحابية (إختياري ٢)
أصبحت في الموقع
Sar.su.edu.ye
علمًا بأن الدرجات تم رفعها مع درجات المسيرة
أخلاقيات الحاسوب
الحوسبة السحابية (إختياري ٢)
أصبحت في الموقع
Sar.su.edu.ye
علمًا بأن الدرجات تم رفعها مع درجات المسيرة
🤩1
BABOKV1_6 (1).pdf
7.1 MB
المرجع الذي شرح الدكتور أكرم منه اليوم
علمًا أن الاختبار النهائي من السلايدات
#IS4
#تحليل_المتطلبات_التجارية
علمًا أن الاختبار النهائي من السلايدات
#IS4
#تحليل_المتطلبات_التجارية
2نموذج_جدول_اختبارات_الحاسوب_ترم_ثاني_2024_241210_164046.pdf
218.4 KB
نموذج جدول الإختبارات النهائية للترم الثاني
المقترح فيما يخص IS4 :-
١٩ شعبان تحليل المتطلبات التجارية
٢٣ شعبان إدارة قواعد البيانات
٢٦ شعبان ذكاء إصطناعي
المقترح فيما يخص IS4 :-
١٩ شعبان تحليل المتطلبات التجارية
٢٣ شعبان إدارة قواعد البيانات
٢٦ شعبان ذكاء إصطناعي
🔥1
IS4 PM_2025
#IS4 #ذكاء_إصطناعي_عملي
#IS4
خوارزميات البحث Search Algorithms:
المستنيرة وغير المستنيرة
(Informed vs. Uninformed Search Algorithms).
الخوارزميات غير المستنيرة (Uninformed Search Algorithms)
تعريف:
هي خوارزميات لا تمتلك أي معلومات مسبقة عن الهدف أو الحل الأمثل.
تعتمد بشكل أساسي على استكشاف كل الاحتمالات الممكنة بشكل منهجي حتى الوصول إلى الهدف.
أمثلة:
البحث العرضي (Breadth-First Search):
يبدأ من العقدة الجذرية ويستكشف جميع العقد على نفس المستوى قبل الانتقال إلى المستوى التالي.
البحث العميق (Depth-First Search):
يتقدم بعمق في كل فرع من الشجرة حتى يصل إلى ورقة أو عقدة هدف، ثم يعود للبحث في فروع أخرى.
البحث التوحيدي (Uniform Cost Search):
يختار دائماً العقدة التي لها أقل تكلفة تراكمية من البداية.
الخوارزميات المستنيرة (Informed Search Algorithms)
تعريف:
هي خوارزميات تستخدم معلومات إضافية عن الهدف أو الحل الأمثل لتوجيه عملية البحث. هذه المعلومات تساعد في تقليل عدد العقد التي يتم فحصها وتحسين كفاءة البحث.
أمثلة:
البحث الأكثر تكلفة (Greedy Best-First Search):
يختار دائماً العقدة التي تبدو أقرب إلى الهدف بناءً على تكلفة مسار معين.
البحث *A:
يعتبر أحد أشهر الخوارزميات المستنيرة، حيث يجمع بين تكلفة المسار الحالي وتقدير التكلفة المتبقية للوصول إلى الهدف.
متى تستخدم كل نوع؟
الخوارزميات غير المستنيرة:
تستخدم عندما لا تتوفر أي معلومات مسبقة عن الهدف، أو عندما تكون تكلفة الحصول على هذه المعلومات عالية.
الخوارزميات المستنيرة:
تستخدم عندما تتوفر معلومات عن الهدف ويمكن استخدامها لتوجيه البحث. تكون مفيدة بشكل خاص في مشاكل البحث المعقدة حيث يكون عدد الاحتمالات كبيرًا.
#ذكاء_إصطناعي_عملي
خوارزميات البحث Search Algorithms:
المستنيرة وغير المستنيرة
(Informed vs. Uninformed Search Algorithms).
الخوارزميات غير المستنيرة (Uninformed Search Algorithms)
تعريف:
هي خوارزميات لا تمتلك أي معلومات مسبقة عن الهدف أو الحل الأمثل.
تعتمد بشكل أساسي على استكشاف كل الاحتمالات الممكنة بشكل منهجي حتى الوصول إلى الهدف.
أمثلة:
البحث العرضي (Breadth-First Search):
يبدأ من العقدة الجذرية ويستكشف جميع العقد على نفس المستوى قبل الانتقال إلى المستوى التالي.
البحث العميق (Depth-First Search):
يتقدم بعمق في كل فرع من الشجرة حتى يصل إلى ورقة أو عقدة هدف، ثم يعود للبحث في فروع أخرى.
البحث التوحيدي (Uniform Cost Search):
يختار دائماً العقدة التي لها أقل تكلفة تراكمية من البداية.
الخوارزميات المستنيرة (Informed Search Algorithms)
تعريف:
هي خوارزميات تستخدم معلومات إضافية عن الهدف أو الحل الأمثل لتوجيه عملية البحث. هذه المعلومات تساعد في تقليل عدد العقد التي يتم فحصها وتحسين كفاءة البحث.
أمثلة:
البحث الأكثر تكلفة (Greedy Best-First Search):
يختار دائماً العقدة التي تبدو أقرب إلى الهدف بناءً على تكلفة مسار معين.
البحث *A:
يعتبر أحد أشهر الخوارزميات المستنيرة، حيث يجمع بين تكلفة المسار الحالي وتقدير التكلفة المتبقية للوصول إلى الهدف.
متى تستخدم كل نوع؟
الخوارزميات غير المستنيرة:
تستخدم عندما لا تتوفر أي معلومات مسبقة عن الهدف، أو عندما تكون تكلفة الحصول على هذه المعلومات عالية.
الخوارزميات المستنيرة:
تستخدم عندما تتوفر معلومات عن الهدف ويمكن استخدامها لتوجيه البحث. تكون مفيدة بشكل خاص في مشاكل البحث المعقدة حيث يكون عدد الاحتمالات كبيرًا.
#ذكاء_إصطناعي_عملي
#IS4
بالنسبة لمشروع مادة #ذكاء_إصطناعي_عملي
الأستاذ الوليد الدعيس قال انه معانا حرية الاختيار
اما يكون المشروع مرتبط ب مشروع التخرج ( إضافة AI للمشروع )
او يكون المشروع أي مشروع ذكاء اصطناعي آخر
بالنسبة لمشروع مادة #ذكاء_إصطناعي_عملي
الأستاذ الوليد الدعيس قال انه معانا حرية الاختيار
اما يكون المشروع مرتبط ب مشروع التخرج ( إضافة AI للمشروع )
او يكون المشروع أي مشروع ذكاء اصطناعي آخر
👍1
#IS4
مشاريع #ذكاء_إصطناعي_عملي (Machine Learning) و (Deep Learning)
https://youtube.com/playlist?list=PLdF3rLdF4ICTDKN1VVTfAv35NR5mjK_hk&feature=shared
https://youtube.com/playlist?list=PL7yh-TELLS1G9mmnBN3ZSY8hYgJ5kBOg-&feature=shared
https://youtube.com/playlist?list=PLfFghEzKVmjvyT7wdfDJSHhS0FdF8jd-U&feature=shared
مشاريع #ذكاء_إصطناعي_عملي (Machine Learning) و (Deep Learning)
https://youtube.com/playlist?list=PLdF3rLdF4ICTDKN1VVTfAv35NR5mjK_hk&feature=shared
https://youtube.com/playlist?list=PL7yh-TELLS1G9mmnBN3ZSY8hYgJ5kBOg-&feature=shared
https://youtube.com/playlist?list=PLfFghEzKVmjvyT7wdfDJSHhS0FdF8jd-U&feature=shared
YouTube
Machine Learning Projects
Welcome to our Machine Learning Projects Playlist! In this collection of videos, we will be showcasing a variety of real-world projects that use machine lear...
👍1
#IS4
بعض من المشاريع للذكاء الإصطناعي
https://www.upgrad.com/blog/top-artificial-intelligence-project-ideas-topics-for-beginners/
https://www.citlprojects.com/python-projects/artificial-intelligence-projects
#ذكاء_إصطناعي_عملي
بعض من المشاريع للذكاء الإصطناعي
https://www.upgrad.com/blog/top-artificial-intelligence-project-ideas-topics-for-beginners/
https://www.citlprojects.com/python-projects/artificial-intelligence-projects
#ذكاء_إصطناعي_عملي
upGrad blog
Top 40 AI Projects to Build for Beginners and Professionals
Build your Artificial Intelligence expertise with these top 40 AI projects ideas designed for students, developers, and professionals for career ready.
👍1
🟥هاااااااااااااااااااااااااااااااااااااااااام🟥
يبلغكم الدكتور أكرم عثمان ان من غدًا تعود محاضرات مشروع التخرج
الوقت والمكان
الساعة 8 في المدرج
#IS4
#مشروع_التخرج
يبلغكم الدكتور أكرم عثمان ان من غدًا تعود محاضرات مشروع التخرج
الوقت والمكان
الساعة 8 في المدرج
#IS4
#مشروع_التخرج
🔥3
مقدمة_في_الذكاء_الاصطناعي_ا_الوليد_الدعيس.rar
7.2 MB
#IS4
مقرر الأستاذ الوليد الدعيس كاملًا
ملاحظة قد لا نأخذ بعض المواضيع
مثل ال Machine learning
#ذكاء_إصطناعي_عملي
مقرر الأستاذ الوليد الدعيس كاملًا
ملاحظة قد لا نأخذ بعض المواضيع
مثل ال Machine learning
#ذكاء_إصطناعي_عملي