| 144
تدريجيًّــا كيفية اتخاذ الحركات األفضل لتحقيق أهدافه مثل الوصول إلى الهدف أو تجنب العقبات. )Model-Based Learning( التعلم بالتمثيل التقديري التعلــم بالتمثيــل التقديري هو نهج في مجال الذكاء االصطناعي يســتخدم لتدريب التطبيقــات علــى تمثيل وفهم العالم من حولها بواســطة إنشــاء نماذج أو تمثيالت للبيئة واســتخدام هذه النماذج التخاذ القرارات وتوجيه الســلوك. يعتمد هذا النهج على إنشــاء نماذج تمثيلية للعمليات والظواهر في البيئة واستخدامها لتحقيق أهداف )28( معينة. التعلم بالتمثيل التقديري هو جزء مهم من مجال الذكاء عالقته بالذكاء االصطناعي: االصطناعي. يهدف إلى تمثيل وفهم البيئة والتفاعل معها بواسطة إنشاء نماذج تمثيلية للعمليــات والظواهر داخل البيئة. يســتخدم ذلك لتمكيــن البرامج الذكية من اتخاذ قرارات مستندة إلى التوقعات والمعرفة المدمجة في النماذج. لنفترض أن روبوتًا ذكيًّا يتعلم كيفية التنقل في مدينة كبيرة ويستخدم خوارزميات مثال: التعلم بالتمثيل التقديري إلنشاء أنموذج تمثيلي للمدينة يتضمن معلومات تفصيلية عن الشــوارع والمعالم البارزة والمواقع المهمة. يمكن للروبوت استخدام هذا النموذج لتحديد أســرع الطــرق للوصول إلى األماكن المختلفة فــي المدينة وتجنب الزحام واالختناقات. باالعتمــاد على التمثيل التقديري، يمكن للروبوت التخطيط لرحالت
فعالة وذكية داخل المدينة والوصول إلى وجهته بكفاءة. )Computer Vision( . تقنيات الرؤية الحاسوبية 6 )Computer Vision( الرؤية الحاسوبية
الرؤية الحاسوبية هي فرع من مجال الذكاء االصطناعي يهتم بتطوير تقنيات وأنظمة تمكن األجهزة الحاسوبية من فهم وتفسير الصور والفيديوهات بشكل مماثل لإلنسان. " رؤية " يعني ذلك أن الهدف من الرؤية الحاسوبية هو تمكين األجهزة الحاسوبية من )29( وفهم ما يظهر في العالم من خالل الصور والمقاطع المرئية. الرؤية الحاســوبية هي جزء مهــم من تطبيقات الذكاء عالقتــه بالذكاء االصطناعي:
Made with FlippingBook Online newsletter