What is Artificial Intelligence?

-

Lesson 1.1: What is Artificial Intelligence?

In this lesson, you'll be introduced to the concept of Artificial Intelligence (AI), its goals, and how it powers modern solutions across industries.

🧠 Definition of AI

  • Artificial Intelligence (AI): The simulation of human intelligence by machines, especially computer systems, enabling them to perform tasks that typically require human intelligence.
  • Goals of AI: Understanding, reasoning, learning, and self-correction.

🌍 Real-World Applications

  • Healthcare: Diagnosing diseases, analyzing medical images, personalized treatment recommendations.
  • Finance: Fraud detection, credit scoring, algorithmic trading.
  • Retail: Personalized recommendations, inventory forecasting, customer support bots.
  • Transportation: Autonomous vehicles, traffic prediction, route optimization.
  • Manufacturing: Predictive maintenance, quality control with computer vision.

🔧 Categories of AI Capabilities

  • Narrow AI: Focused on a specific task (e.g., voice assistants, spam filters).
  • General AI: Hypothetical AI with human-level cognition across all tasks.
  • Strong AI vs Weak AI: Strong AI can fully mimic human intelligence (not yet realized), while Weak AI is task-specific.

📚 Related Technologies

  • Machine Learning (ML): Enables systems to learn from data and improve over time without being explicitly programmed.
  • Natural Language Processing (NLP): Enables machines to understand and generate human language.
  • Computer Vision: Allows machines to interpret and process visual information from the world.
  • Robotics: Combines AI with mechanical components to perform physical tasks.

🧠 Summary

  • AI simulates human intelligence to perform tasks such as decision-making, visual perception, and language understanding.
  • It's transforming industries by automating processes and enabling smarter solutions.
  • AI capabilities range from narrow task-specific models to the theoretical concept of human-like general intelligence.

✅ Next Lesson

Lesson 1.2: Types of AI Workloads

تعليقات

إرسال تعليق

المشاركات الشائعة من هذه المدونة

Entity Framework - ما هو ORM؟ ونبذة عن Dapper وNHibernate

-
Entity Framework - ما هو ORM؟ ونبذة عن Dapper وNHibernate ORM هي اختصار لـ Object-Relational Mapping ، وتعني "الربط الكائني العلاقي". ببساطة، هي تقنية تُستخدم لربط الكائنات (Objects) في الكود مع الجداول (Tables) في قاعدة البيانات. 🔹 لماذا نحتاج إلى ORM؟ بدون ORM، نحتاج إلى كتابة استعلامات SQL يدوية والتعامل مع الكائنات بأنفسنا. بينما ORM توفر لنا طبقة وسيطة تقوم بتحويل الكود الكائني إلى استعلامات SQL تلقائيًا، والعكس أيضًا. 🔹 مزايا ORM تسريع التطوير. تقليل كمية الكود المكتوب. سهولة التعامل مع البيانات بشكل كائني. دعم التحقق من النوع (Type Checking) في وقت البرمجة. 🔹 عيوب ORM أداء أقل من SQL اليدوي في العمليات المعقدة. بعض المرونة تضيع بسبب التجريد العالي. 🔸 مقارنة بين EF Core وDapper وNHibernate التقنية النوع السهولة الأداء الدعم والانتشار Entity Framework Core ORM كامل سهل ومتكامل مع .NET متوسط مرتفع (مدعوم من Microsoft) ...
قراءة المزيد

1.1 SQL Introduction

-
SQL Introduction – مقدمة في SQL  ما هي SQL؟ SQL هي اختصار لـ Structured Query Language (لغة الاستعلام البنيوية). SQL تُستخدم للوصول إلى قواعد البيانات والتحكم فيها ( access and manipulate databases ). SQL تعتبر معيارًا معتمدًا من ANSI (المعهد القومي الأمريكي للمعايير).  ماذا يمكن أن تفعل SQL؟ SQL يمكنها تنفيذ الاستعلامات على قاعدة البيانات ( execute queries against a database ). SQL يمكنها استرجاع البيانات من قاعدة البيانات ( retrieve data from a database ). SQL يمكنها إدخال سجلات في قاعدة البيانات ( insert records in a database ). SQL يمكنها تحديث السجلات في قاعدة البيانات ( update records in a database ). SQL يمكنها حذف السجلات من قاعدة البيانات ( delete records from a database ). SQL يمكنها إنشاء قواعد بيانات جديدة ( create new databases ). SQL يمكنها إنشاء جداول جديدة داخل قاعدة البيانات ( create new tables in a database ). SQL يمكنها إنشاء إجراءات مخزنة ( stored procedures ) داخل قاعدة البيانات. SQL يمكنها إنشاء عروض...
قراءة المزيد

Entity Framework - مقدمة عن Entity Framework

-
مقدمة عن Entity Framework 📜 لمحة تاريخية عن Entity Framework - أول إصدار من Entity Framework ظهر سنة 2008 كجزء من .NET Framework. - كان اسمه الرسمي ببساطة "Entity Framework"، ويعمل على ربط التطبيقات مع قواعد بيانات SQL بطريقة برمجية. - Entity Framework وفر وقتها أسلوبين رئيسيين للعمل: Database First ➔ إنشاء الكود انطلاقًا من قاعدة بيانات موجودة. Model First ➔ إنشاء قاعدة البيانات انطلاقًا من نموذج (Model) مرسوم. ✅ مع الوقت تطورت EF وتم إضافة أسلوب جديد يسمى Code First الذي أصبح من أكثر الطرق استخدامًا اليوم. 🔗 إصدارات Entity Framework قبل EF Core Entity Framework 1.0 (2008) - الإصدار الأول وكان محدود الإمكانيات. Entity Framework 4.0 (2010) - تحسينات كبيرة ودعم أفضل لـ POCO classes. Entity Framework 5.0 و6.0 (2012-2013) - دعم مميزات متقدمة مثل Migrations وتحسين الأداء. 💡 ملاحظة: لم يكن هناك EF 2.0 أو EF 3.0 رسميًا. 🚀 لماذا تم تطوير Entity Framework Core؟ مع ظهور .NET Core، احتاجت مايكروسوفت إلى نسخة خفيفة وعصرية م...
قراءة المزيد