WEBVTT

00:00:00.080 --> 00:00:02.120
مرحبا ! انا جبريل

00:00:02.120 --> 00:00:04.759
جون جرين بوت: وانا جون غرين الآلي

00:00:04.760 --> 00:00:08.160
ومرحبا بكم في كورس الذكاء الاصطناعي من " كراش كورس"

00:00:08.160 --> 00:00:10.780
الأن، أريد ان أتأكد أننا على نفس الخط

00:00:10.780 --> 00:00:12.740
الذكاء الاصطناعي في كل مكان

00:00:12.740 --> 00:00:17.180
انه يساعد البنوك للقيام بقرارات الإقراض و يساعد الأطباء في تشخيص المرضى.

00:00:17.240 --> 00:00:21.450
انه في هواتفنا ، الإكمال التلقائي للنصوص ، الخوارزميات التي تقوم بالتوصية على

00:00:21.450 --> 00:00:23.199
فيديوهات اليوتيوب لمشاهدتها بعد هذا الفيديو!

00:00:23.199 --> 00:00:26.710
الذكاء الاصطناعي لديه بالفعل اثر كبير على حياتنا.

00:00:26.710 --> 00:00:30.610
لذلك نتفهم تباين المشاعر عند الناس حوله.

00:00:30.610 --> 00:00:35.410
بعضنا يتخيل أن الذكاء الاصطناعي سيغير العالم إلى الافضل ، بامكانه انهاء حوادث السيارات

00:00:35.410 --> 00:00:40.120
لأننا نملك سيارات ذاتية القيادة ، أو بامكانه تقديم رعاية جيدة و تخصيصية لكبار السن

00:00:40.120 --> 00:00:44.080
وآخرون قلقون من أن الذكاء الاصطناعي سيقود الى مراقبة دائمة من حكومة 'الاخ الأكبر'

00:00:44.080 --> 00:00:46.310
البعض يقول ان الآلة ستأخذ كل أعمالنا

00:00:46.310 --> 00:00:50.200
أو قد تحاول الروبوتات قتلنا جميعًا.

00:00:50.200 --> 00:00:52.380
لا لسنا قلقين بشأنك يا جون غرين الآلي

00:00:52.380 --> 00:00:55.860
ولكن عندما نتفاعل مع الذكاء الاصناعي المتاح كـ'سيري'...

00:00:55.860 --> 00:00:58.020
يا سيري.

00:00:58.020 --> 00:01:00.300
هل سيقوم الذكاء الاصطناعي بقتلنا جميعا ؟

00:01:00.300 --> 00:01:03.500
انا لا افهم السؤال

00:01:03.500 --> 00:01:05.880
من الواضح أن تلك الأوقات مازالت بعيدة

00:01:06.200 --> 00:01:11.720
الآن لكي نفهم إلى أين قد يتجه الذكاء الاصطناعي 
و دورنا في ثورة الذكاء الاصطناعي

00:01:12.320 --> 00:01:14.980
يجب أن نفهم كيف 
وصلنا لما نحن عليه اليوم

00:01:24.120 --> 00:01:29.120
إذا كانت معظم معرفتك حول الذكاء الاصطناعي
من الأفلام أو الكتب ، ربما يبدو الذكاء الاصطناعى

00:01:29.120 --> 00:01:32.640
كالتسمية الغامضة لأي آلة
يمكن أن تفكر مثل الإنسان.

00:01:32.640 --> 00:01:37.500
يحب كتاب الخيال أن يتخيلوا ذكاء اصطناعي شامل
، يمكنه الاجابة على أي سؤال قد يكون

00:01:37.500 --> 00:01:39.760
لدينا ، والقيام بأي شيء يمكن للإنسان القيام به.

00:01:39.760 --> 00:01:45.800
ولكن هذه طريقة تفكير متزمّته عن
الذكاء الاصطناعى وليست واقعية جدا.

00:01:45.800 --> 00:01:49.880
عذرًا ، جون جرين الآلي ، لا يمكنك فعل كل ذلك بعد.

00:01:49.880 --> 00:01:54.880
ويقال أن للآلة ذكاء اصطناعي
إذا كان يمكنها تفسير البيانات، احتمالية تعلّمها

00:01:54.880 --> 00:01:59.540
من البيانات ، وتستخدم هذه المعرفة للتكيّف
وتحقيق أهداف محددة.

00:01:59.540 --> 00:02:04.480
الآن ، فكرة "التعلم من البيانات"
هو نهج جديد نوعا ما.

00:02:04.480 --> 00:02:05.950
لكننا سوف نترّق لذلك أكثر في الحلقة الرابعة

00:02:05.960 --> 00:02:10.480
فمثلا حمّلنا برنامجًا جديدًا في
جون جرين بوت.

00:02:18.280 --> 00:02:22.950
ينظر هذا البرنامج إلى مجموعة من الصور ، بعضها
لي وبعضها ليس لي ، ومن ثم يتعلم

00:02:22.950 --> 00:02:24.120
من تلك البيانات.

00:02:24.120 --> 00:02:28.170
ثم ، يمكننا أن نظهر له صورة جديدة ، مثل هذا "السيلفي" لي هنا في الاستوديو و أنا أصور هذا

00:02:28.170 --> 00:02:32.360
الفيديو الخاص بـ"كراش كورس"، وسنرى ما اذا كان يمكنه 
أن يدرك أن الصورة لي.

00:02:32.360 --> 00:02:38.160
جون جرين بوت: أنت جبريل.

00:02:38.160 --> 00:02:40.640
إذا كان يمكنه تصنيف تلك الصورة الجديدة بشكل صحيح ،

00:02:40.640 --> 00:02:43.960
يمكننا القول أن جون جرين بوت لديه بعض الذكاء الاصطناعي!

00:02:43.960 --> 00:02:47.380
بالطبع ، هذه مدخلات محددة للغاية
من الصور

00:02:47.380 --> 00:02:52.120
ومهمة محددة للغاية لتصنيف صورة ما إذا كانت لي أم لا

00:02:53.120 --> 00:02:57.390
مع هذا البرنامج فقط ، لا يمكن لـ John Green-bot
أن يتعرف أو يُسمي أي شخص / ليس / أنا ...

00:02:57.390 --> 00:03:01.450
جون غرين بوت: أنت لست جبريل.

00:03:01.450 --> 00:03:12.980
لا يستطيع الانتقال إلى الأماكن.

00:03:12.980 --> 00:03:16.880
أو عقد محادثة ذات معنى

00:03:16.880 --> 00:03:18.400
لا.

00:03:18.400 --> 00:03:20.440
أنا فقط لا افهم

00:03:20.440 --> 00:03:26.440
لماذا أي شخص قد يختار مخبوزات الباجل عندما يكون لديك
دونات جيدة تماما هنا؟

00:03:26.440 --> 00:03:32.440
جون جرين بوت: أنت جبريل

00:03:32.440 --> 00:03:39.120
شكرا جون جرين بوت.

00:03:39.160 --> 00:03:44.440
لا يستطيع أن يفعل معظم الأشياء التي يفعلها البشر ،
وهو المعيار الجيد للذكاء الاصطناعي في هذه الأيام.

00:03:44.440 --> 00:03:49.000
لكن حتى مع هذا التعريف المحدود للذكاء الاصطناعي ، لا يزال الذكاء الاصطناعي يلعب

00:03:49.000 --> 00:03:51.520
دوراً كبير في حياتنا اليومية.

00:03:51.520 --> 00:03:57.569
هناك بعض الاستخدامات الواضحة للذكاء الاصطناعي، مثل Alexa أو Roomba ، وهو نوعا ما مثل

00:03:57.569 --> 00:03:59.890
الذكاء الاصطناعي من الخيال العلمي على ما اعتقد.

00:03:59.890 --> 00:04:02.660
ولكن هناك الكثير من الأمثلة الأقل وضوحًا!

00:04:02.660 --> 00:04:07.790
عندما نشتري شيئًا من متجر كبير أو عبر الإنترنت ،
لدينا نوع واحد من الذكاء الاصطناعي يقرر أي و

00:04:07.790 --> 00:04:09.950
كم عدد العناصر التي يجب تخزينها

00:04:09.950 --> 00:04:14.680
وبينما نستخدم Instagram ، نوع
مختلف من الذكاء الاصطناعي يختار الإعلانات لتظهر لنا.

00:04:14.680 --> 00:04:20.809
الذكاء الاصطناعي يساعد على تحديد مدى تكلفة التأمين على سيارتنا
، أو ما إذا كنا حصلنا على الموافقة للحصول على قرض.

00:04:20.809 --> 00:04:23.479
و الذكاء الاصطناعى يؤثر حتى على قرارات الحياة الكبيرة.

00:04:23.479 --> 00:04:28.099
مثل عند تقديم طلبك للالتحاق بكلية (أوظيفة)
الذكاء الاصطناعي قد يفحصه قبل

00:04:28.099 --> 00:04:29.300
قبل حتى أن يراه شخص

00:04:29.300 --> 00:04:32.990
الطريقة التي يغير بها الذكاء الاصطناعي والأتمتة كل شيء ،
من التجارة إلى الوظائف ، هو نوعا ما مثل

00:04:32.990 --> 00:04:35.830
الثورة الصناعية في القرن الثامن عشر.

00:04:35.830 --> 00:04:41.550
هذا التغيير عالمي ، بعض الناس متحمسون
حول هذا الموضوع ، والبعض الآخر يخافون منه.

00:04:41.550 --> 00:04:46.159
ولكن في كلتا الحالتين ، علينا جميعا المسؤولية
لفهم الذكاء الاصطناعى ومعرفة الدور

00:04:46.159 --> 00:04:48.229
الذي سيلعبه الذكاء الاصطناعي في حياتنا.

00:04:48.240 --> 00:04:51.439
ثورة الذكاء الاصطناعي بحد ذاتها ليست
حتى بهذا القدم

00:04:51.440 --> 00:04:55.360
مصطلح الذكاء الاصطناعي لم يكن 
حتى موجود منذ قرن مضى

00:04:55.360 --> 00:04:59.200
تم صياغته في عام 1956 من قبل عالم الكمبيوتر
يدعى جون مكارثي.

00:04:59.210 --> 00:05:03.759
لقد استخدمه لتسمية " مشروع بحث دارتموث الصيفي حول الذكاء الاصطناعي"

00:05:03.759 --> 00:05:06.150
معظم الناس أطلقوا عليه "مؤتمر دارتموث"
للاختصار.

00:05:06.150 --> 00:05:10.289
الآن ، كان هذا الطريق أكثر من عطلة نهاية أسبوع حيث
تستمع إلى بعض المحادثات ، وربما تذهب إلي

00:05:10.289 --> 00:05:11.740
عشاء الشبكات.

00:05:11.740 --> 00:05:15.189
بالعودة إلى ذلك الوقت ، التقى الأكاديميون فقط
للتفكير لفترة من الوقت.

00:05:15.189 --> 00:05:19.729
استمر مؤتمر دارتموث ثمانية أسابيع
و كان به مجموعة من علماء الحاسب و علماء في

00:05:19.729 --> 00:05:22.779
علم النفس المعرفي ، وعلماء الرياضيات لتوحيد الجهود

00:05:22.779 --> 00:05:26.689
العديد من المفاهيم التي سنتحدث عنها في كورس crash course الخاص بالذكاء الاصطناعي
، مثل الشبكات العصبية

00:05:26.689 --> 00:05:31.009
الاصطناعية ، كان يُحلم بها و تم تطويرها خلال
هذا المؤتمر وفي السنوات القليلة التي

00:05:31.009 --> 00:05:32.009
تبعت ذلك المؤتمر

00:05:32.009 --> 00:05:36.809
ولكن لأن هؤلاء الأكاديميين المتحمسين كانوا حقا
متفائلين بشأن الذكاء الاصطناعي ،

00:05:36.809 --> 00:05:38.389
قد يكونوا بالغوا في تسويقه قليلا

00:05:38.389 --> 00:05:43.419
على سبيل المثال ، كان مارفن مينسكي عالم معرفي موهوب و الذي كان جزءا من مؤتمر

00:05:43.419 --> 00:05:44.499
دارتموث.

00:05:44.499 --> 00:05:49.689
لكنه كان لديه أيضا بعض التوقعات الخاطئة و السخيفة
حول التكنولوجيا ، وتحديدا الذكاء الاصطناعي

00:05:49.689 --> 00:05:54.449
في عام 1970 ، ادعى أنه خلال "ثلاثة إلى ثمانية
سنوات سنحصل على آلة لديها الذكاء

00:05:54.449 --> 00:05:57.000
العام للانسان المتوسط

00:05:57.000 --> 00:05:58.729
و آسف مارفن

00:05:58.729 --> 00:06:01.289
نحن لسنا حتى قريبين من ذلك الآن.

00:06:01.289 --> 00:06:05.059
العلماء في مؤتمر دارتموث قللوا بشكل خطير
من مقدار البيانات و قوة

00:06:05.059 --> 00:06:08.680
الحوسبة التي سيحتاجها الذكاء الاصطناعي لحل مشاكل واقعية معقدة

00:06:08.680 --> 00:06:13.729
انظر ، الذكاء الاصطناعي لا
يعرف حقاً أي شيء عندما يتم انشاؤه

00:06:13.729 --> 00:06:15.479
، وكأنه نوعاً ما طفل رضيع.

00:06:15.479 --> 00:06:20.319
يستخدم الأطفال حواسهم لإدراك العالم
وأجسامهم للتفاعل معها ، و

00:06:20.319 --> 00:06:23.099
يتعلمون من عواقب أفعالهم

00:06:23.099 --> 00:06:27.350
قد تضع ابنة أخي الرضيعة فراولة في
فمها وتقرر أنها لذيذة.

00:06:27.350 --> 00:06:30.889
وبعد ذلك قد تضع صلصال "بلاي دوه" في فمها
وتقرر أنه مقزز.

00:06:30.889 --> 00:06:36.379
الأطفال يواجهون الملايين من هذه الاحداث التي يجمعون منها البيانات كما يتعلمون الكلام ، والمشي ، والتفكير ،

00:06:36.379 --> 00:06:37.470
و عدم أكل صلصال "بلاي دوه"

00:06:37.470 --> 00:06:42.080
الآن ، معظم أنواع الذكاء الاصطناعي
ليس لديها أشياء مثل الحواس ، الجسم ، أو

00:06:42.080 --> 00:06:46.729
الدماغ الذي يمكن أن يحكم تلقائيا على كثير
من الأشياء المختلفة مثل ما يفعل الطفل.

00:06:46.729 --> 00:06:49.699
أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة هي مجرد برامج في آلات.

00:06:49.699 --> 00:06:52.599
لذلك نحن بحاجة إلى إعطاء الكثير من البيانات للذكاء الاصطناعي

00:06:52.599 --> 00:06:57.550
بالإضافة إلى ذلك ، يتعين علينا تصنيف البيانات 
بالمعلومات التي يحاول الذكاء الاصطناعي تعلمها ، مثل

00:06:57.550 --> 00:06:59.869
ما إذا كان الطعام مذاقه جيد بالنسبة للإنسان

00:06:59.869 --> 00:07:04.309
وبعد ذلك ، يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى جهاز كمبيوتر قوي بدرجة كافية
لفهم كل البيانات.

00:07:04.320 --> 00:07:07.120
كل هذا لم يكن متاحًا في عام 1956.

00:07:07.120 --> 00:07:12.569
في ذلك الوقت ، ربما كان يمكن للذكاء الاصطناعي معرفة الفرق 
بين مثلث ودائرة ، لكنه بالتأكيد

00:07:12.569 --> 00:07:16.039
لا يمكنه التعرف على وجهي في صورة مثل ما
فعل جون جرين بوت في وقت سابق!

00:07:16.039 --> 00:07:22.099
لذلك حتى عام 2010 أو نحو ذلك ، كان المجال 
متجمداً في ما يسمى بشتاء الذكاء الاصطناعي

00:07:22.099 --> 00:07:27.690
و مع ذلك كان هناك الكثير من التغييرات في النصف قرن الماضي التي قادتنا إلى ثورة الذكاء الاصطناعى.

00:07:27.690 --> 00:07:32.399
كما قال صديق ذات مرة : "التاريخ يذكرنا
لنا أن الثورات ليست أحداثا

00:07:32.399 --> 00:07:33.960
بقدر ما هي عمليات ".

00:07:33.960 --> 00:07:38.880
ثورة الذكاء الاصطناعى لم تبدأ 
بحدث ما أو فكرة أو اختراع.

00:07:38.880 --> 00:07:43.379
وصلنا إلى ما نحن عليه اليوم بسبب الكثير
من القرارات الصغيرة ، واثنين من التطورات الكبيرة

00:07:43.379 --> 00:07:44.400
في الحوسبة.

00:07:44.400 --> 00:07:48.830
كان التطور الأول زيادة كبيرة
في قوة الحوسبة ومدى سرعة أجهزة الكمبيوتر

00:07:48.840 --> 00:07:50.200
في معالجة البيانات

00:07:50.200 --> 00:07:53.760
لنرى كم هي كبيرة ، دعونا نذهب إلى
فقاعة التفكير.

00:07:53.760 --> 00:07:59.589
خلال مؤتمر دارتموث في عام 1956 ، و
كان الكمبيوتر الأكثر تقدما هو IBM 7090.

00:07:59.589 --> 00:08:04.789
ملأ غرفة كاملة و قام بتخزين البيانات 
على أشرطة كاسيت عملاقة ، وتلقى التعليمات

00:08:04.789 --> 00:08:06.860
باستخدام بطاقات ورقية مثقبة

00:08:06.860 --> 00:08:12.360
كل ثانية ، يمكن أن يقوم IBM 7090
ب 200000 عملية.

00:08:12.360 --> 00:08:17.400
ولكن إذا حاولت أنت القيام بذلك الكم من العمليات فسيستغرق الأمر
منك 55 ونصف ساعة!!

00:08:17.409 --> 00:08:21.479
على افتراض أنك أجريت عملية واحدة في الثانية ، و بشكل متواصل
و بدون أن تأخذ أي استراحة

00:08:21.479 --> 00:08:22.479
هذا صحيح.

00:08:22.480 --> 00:08:25.200
ليس حتى من أجل الحصول على وجبات خفيفة

00:08:25.240 --> 00:08:28.960
في ذلك الوقت ، كانت تلك القوة الحاسوبية كافية
للمساعدة في نظام الصوايخ البالستية التحذيرية

00:08:28.960 --> 00:08:30.120
الخاص بسلاح الطيران الامريكي

00:08:30.120 --> 00:08:34.960
لكن يحتاج الذكاء الاصطناعى إلى إجراء الكثير من العمليات الحسابية مع الكثير من البيانات.

00:08:34.960 --> 00:08:39.720
ترتبط سرعة الكمبيوتر بعدد
الترانزستورات لديها للقيام بالعمليات.

00:08:39.720 --> 00:08:44.600
كل عامين أو نحو ذلك منذ عام 1956 ، ضاعف المهندسون عدد الترانزستورات

00:08:44.600 --> 00:08:46.760
في نفس مقدار المساحة.

00:08:46.760 --> 00:08:49.190
لذلك أصبحت أجهزة الكمبيوتر أسرع بكثير.

00:08:49.200 --> 00:08:54.720
عندما تم إصدار أول جهاز iPhone في عام 2007 ، كان يمكنه القيام بحوالي 400 مليون عملية في الثانية.

00:08:54.760 --> 00:08:58.560
لكن بعد عشر سنوات ،
تقول شركة آبل إن معالج iPhone X يستطيع

00:08:58.560 --> 00:09:01.320
القيام بحوالي 600 مليار عملية في الثانية الواحدة.

00:09:01.320 --> 00:09:05.480
هذا مثل أن يكون لديك في جيبك قوة الحوسبة ل
أكثر من ألف من ال iPhone الأول

00:09:05.490 --> 00:09:10.370
لجميع المهووسين هناك ، اسمعوا انتم على حق
، الأمر ليس بهذه البساطة - نحن

00:09:10.370 --> 00:09:11.990
نتحدث هنا عن ال FLOPS فقط

00:09:11.990 --> 00:09:17.550
ويمكن للحاسوب الفائق الحديث ، الذي يقوم بوظائف حسابية مثل IBM 7090 ، أن يفعل أكثر من

00:09:17.550 --> 00:09:20.540
30 كوادريليون عملية في الثانية الواحدة.

00:09:20.540 --> 00:09:25.710
بعبارة أخرى ، البرنامج الذي يستغرق من الحاسوب الفائق الحديث ثانية واحدة لحوسبته

00:09:25.710 --> 00:09:31.790
قد يستغرق ٤٧٥۳ سنة من IBM 7090 لحوسبته !!

00:09:31.790 --> 00:09:33.290
شكرا فقاعة التفكير!

00:09:33.290 --> 00:09:37.200
لذلك بدأ يكون لدى الحاسبات ما يكفي من قوة الحوسبة
لمحاكاة وظائف معينة في الدماغ

00:09:37.200 --> 00:09:43.760
بواسطة الذكاء الاصطناعي في عام 2005 ، وعندها بدأ شتاء الذكاء الاصطناعى في إظهار علامات ذوبان الجليد.

00:09:43.760 --> 00:09:48.440
ولكن لا يهم حقا إذا كان لديك
كمبيوتر قوي ما لم يكن لديك أيضا

00:09:48.440 --> 00:09:50.360
الكثير من البيانات ليتغذى بها.

00:09:50.360 --> 00:09:54.390
التطور الثاني الذي دفع
ثورة الذكاء الاصطناعي هي شيء تستخدمه

00:09:54.390 --> 00:09:57.250
الآن: الإنترنت ووسائل التواصل الاجتماعي.

00:09:57.250 --> 00:10:01.410
في العشرين سنة الماضية ، أصبح عالمنا
مترابطا أكثر

00:10:01.410 --> 00:10:05.510
سواء كنت تقوم بالبث المباشر من هاتفك ، أو
مجرد تستخدم بطاقة الائتمان ، نحن جميعا نشارك

00:10:05.510 --> 00:10:06.650
في العالم الحديث.

00:10:06.650 --> 00:10:11.460
في كل مرة نقوم بتحميل صورة ، ننقر فوق رابط ،
نغرد بهاشتاج أو نغرد دون هاشتاج ،

00:10:11.460 --> 00:10:17.280
ننقر زر الاعجاب لفيديو على يوتيوب أو نقوم بعمل tag لصديق على الفيس نتناقش على Reddit أو نكتب 
[R.I.P vine ] على TikTok

00:10:17.280 --> 00:10:22.660
، دعم حملة كيك ستارتر ، شراء
الوجبات الخفيفة من أمازون ، استدعاء أوبر بينما انت في حفلة ،

00:10:22.660 --> 00:10:25.720
أي شيء ، هذا ما ينتج البيانات

00:10:25.720 --> 00:10:29.510
حتى عندما نفعل شيئا يبدو 
أنه غير متصل بالإنترنت ، مثل التقدم بطلب للحصول على قرض

00:10:29.510 --> 00:10:35.320
لشراء سيارة جديدة أو باستخدام جواز سفر في المطار ،
مجموعات البيانات هذه تنتهي في نظام أكبر.

00:10:35.320 --> 00:10:40.260
ثورة الذكاء الاصطناعي تحدث الآن ، لأن
لدينا هذه الثروة من البيانات وقوة

00:10:40.260 --> 00:10:42.130
الحوسبة لفهم هذه البيانات

00:10:42.130 --> 00:10:43.180
و انا افهم أن

00:10:43.180 --> 00:10:47.370
فكرة أننا ننتج مجموعة كبيرة من
البيانات ولكن لا نعرف دائمًا كيف أو لماذا أو

00:10:47.370 --> 00:10:51.700
ما إذا كان يتم استخدامها من قبل برامج الكمبيوتر
يمكن أن تشغل تفكيرنا.

00:10:51.700 --> 00:10:55.760
ولكن من خلال Crash Course AI ، نريد أن نتعلم
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي لإنه

00:10:55.760 --> 00:10:58.320
يؤثر على حياتنا بشكل كبير.

00:10:58.320 --> 00:11:00.650
وسيستمر هذا التأثير في الزيادة

00:11:00.650 --> 00:11:05.000
مع المعرفة ، يمكننا اتخاذ قرارات صغيرة
من شأنها أن تساعد في توجيه ثورة الذكاء الاصطناعي، بدلاً من

00:11:05.000 --> 00:11:08.320
الشعور بأننا نركب أفعوانية
لم نشترك بها.

00:11:08.320 --> 00:11:13.550
نحن نبني مستقبل الذكاء
الاصطناعي معا ، كل يوم.

00:11:13.550 --> 00:11:15.360
و الذي أعتقد أنه أمر رائع.

00:11:15.360 --> 00:11:20.440
في المرة القادمة ، سنبدأ الغوص في أفكار تقنية مثل 
التعلم المُراقب ، التعلم غير المُراقب

00:11:20.440 --> 00:11:21.440
و التعلم المُعزز

00:11:21.440 --> 00:11:24.590
وسنناقش ما الذي يجعل خوارزمية تعلم الآلة جيدة

00:11:24.590 --> 00:11:25.590
اراكم لاحقا!

00:11:25.590 --> 00:11:28.360
شكرا ل PBS على رعاية Crash Course AI!

00:11:28.360 --> 00:11:31.610
إذا كنت ترغب في المساعدة في الحفاظ على أن يكون crash course
مجانا للجميع ، إلى الأبد ، يمكنك الانضمام

00:11:31.610 --> 00:11:33.880
إلى مجتمعنا على Patreon.

00:11:33.880 --> 00:11:41.960
وإذا كنت ترغب في معرفة المزيد حول كيفية حصول أجهزة الكمبيوتر على هذه السرعة ، شاهد الفيديو الخاص بنا عن قانون مور.