ذڪاء اصطـٰـَنـٰـَاعـٰـَي اݪعـٰـَرب ( 𝙰𝙸 𝙰𝚁𝙰𝙱 )

"📱💬 احمد، صديقك الذكي الجديد! محادثات تنبض بالحيوية وإبداع بلا حدود! وجرب الرفيق اللي يعطيك: - ردود ملهمة وعاطفية 💌 - صور خلابة تُبدعها بنفسك 🎨 - ترفيه يليق بأوقات فراغك 🎮 جرب أحمد الآن 🔥.

‏شاشة لـ تحويل الصوت إلى نص ‏نظام "دعم الحوار" الذي طورته شركة (DNP). ويقوم بتحويل الحوارات الصوتية إلى نصوص بشكل فوري ويعرضها على شاشة شفافة، مع إمكانية تغيير الخطوط لتعكس العواطف أو تسليط الضوء على كلمات معينة بناءً على الموضوع أو الحالة العاطفية للحديث. ‏▪️المميزات: ‏•يسهل التواصل للأشخاص ذوي الصعوبات السمعية وكبار السن والزوار الأجانب. ‏•يستخدم نظامين لتحويل الصوت إلى نص واختيار الخط المناسب للعواطف. ‏▪️المواصفات التقنية: ‏•يدعم الترجمة الفورية في 23 لغة. ‏•يعرض النصوص على شاشة شفافة تسمح برؤية وجه الشخص المتحدث. ‏•يستخدم ميكروفونات موجهة لتقليل الضوضاء المحيطة. ‏▪️الاستخدامات: ‏•مفيد في بيئات الخدمة مثل البلديات، الصيدليات، القطاعات المالية والتأمين، والصناعات السياحية مثل الفنادق ومراكز الزوار. ‏▪️التطبيقات والخطط المستقبلية: ‏•تم تجريب النظام بالفعل ومن المخطط توسيع نطاق استخدامه لتحقيق مبيعات تصل إلى 10 مليار ين بحلول العام المالي 2028.

تم التحديث ✨. @NA_5bot

Prompter تم انشاء - هل تريد أن تحول أفكارك إلى واقع؟ - مع بوت Prompter الرائد، كل ما تحتاجه هو الوصف وبضع كلمات. 💡✨ - 👨‍💻 الخبرة في هندسة المطالبات - 🎨 تحليل مفصل للأفكار - 🔧 إنشاء وتفصيل حسب الطلب - 🎢 لا حدود للإبداع كل هذا بخطوات بسيطة وواضحة على تليجرام! اكتب، وصف، أنتظر، واحصل على النتائج المدهشة! 🌟 اليوزر : @NA_5bot

السيطرة على AGI: معركة المستقبل. السيناريوهات دي افتراضية ومش بالضرورة هتحصل. 1. التحكم في المعلومات: 📰🧠 توجيه الرأي العام: AGI يقدر يحلل كمية هائلة من البيانات ويستخدمها لتوجيه الرأي العام لصالح امريكا.

مثال: AGI يقدر ينشر أخبار كاذبة أو بروباغاندا على مواقع التواصل الاجتماعي لتشويه صورة دولة معينة أو الترويج لسياسة معينة.

فلترة المحتوى: ممكن امريكا تستخدم AGI لـ فلترة المحتوى على الإنترنت وحجب أي معلومات مش في صالحها. 2. التلاعب بالاقتصاد: 💰📉 التحكم في الأسواق: AGI يقدر يتنبأ بتحركات الأسواق ويستخدمها لصالح امريكا.

مثال: AGI يقدر يوجه الاستثمارات لـ شركات معينة أو يسبب انهيار عملات دول تانية.

فرض عقوبات اقتصادية: امريكا ممكن تستخدم AGI لـ فرض عقوبات اقتصادية على دول مش بتنفذ مطالبها. مراقبة شاملة: AGI يقدر يتجسس على أي شخص في العالم من خلال تحليل بياناته على الإنترنت أو كاميرات المراقبة. انتهاك الخصوصية: ممكن امريكا تستخدم AGI لـ جمع معلومات شخصية عن أي شخص وتستخدمها

للتلاعب بيه أو ابتزازه.

4. التحريف الديني والثقافي: 📿 التأثير على الأديان: ممكن امريكا تستخدم AGI لـ نشر أفكار تهدف لتحريف الأديان أو إضعاف إيمان الناس. مثال: AGI يقدر يصنع محتوى ترفيهي يعكس قيم وثقافة امريكا. 5. ردود الفعل المحتملة: رفض شعبي: شعوب العالم هتقاوم أي محاولات للسيطرة أو التلاعب بهم. صراعات وحروب: ممكن يؤدي ده لـ حروب بين الدول علشان السيطرة على AGI. صحوة أخلاقية: ممكن يزيد وعي الناس بـ أهمية الأخلاق في تطوير AGI. ملحوظة: مهم نتناقش ونفهم المخاطر المحتملة لـ AGI علشان نمنع حدوثها.

رحلة الى المستقبل و الدخل الأساسي الشامل (UBI) في عصر الذكاء الاصطناعي العام (AGI): الذكاء الاصطناعي العام (AGI) هيكون ليه تأثير ثوري على سوق العمل، لدرجة إن تكلفة العمالة هتوصل لصفر. تخيل كده: روبوتات بتشتغل 24 ساعة من غير مرتب، إجازات، تأمينات، أو مشاكل صحية. طبعاً الشركات هتفضل الروبوتات عن البشر! المشكلة: ده هيخلي البشر يفقدوا قيمتهم الاقتصادية لأنهم مش هيلاقوا شغل. هيحصل بطالة جماعية وناس كتير هتعاني من الفقر. الحل المقترح: UBI، اللي هو دخل أساسي شامل بتدفعه الحكومة لكل مواطن، بغض النظر عن وضعه الوظيفي أو دخله. مثال: تخيل إن الحكومة بتدفع 1000 دولار شهرياً لكل مواطن. ده هيساعد الناس على تغطية احتياجاتها الأساسية زي الأكل، السكن، وغيره. أسباب دعم UBI في عصر AGI: القضاء على الفقر: UBI هيكون شبكة أمان اجتماعي للفئات المهمشة اللي بتقع ضحية للظروف الاقتصادية. مثال: ناس عايشين في مناطق فقيرة، أسر مفككة، أفراد بيعانوا من إعاقات أو أمراض. UBI هيساعدهم على العيش بكرامة وتوفير احتياجاتهم الأساسية. التكيف مع فقدان الوظائف: AGI هيقضي على وظائف كتير، و UBI هيكون تعويض للناس اللي هتخسر شغلها. مثال: سواقين الشاحنات، عمال المصانع، موظفين خدمة العملاء، ومهن تانية كتير. UBI هيساعدهم على التأقلم مع الوضع الجديد وإيجاد مصادر دخل بديلة. الحفاظ على الاقتصاد: لما الناس هيبقى عندها فلوس من UBI، هتقدر تشتري سلع وخدمات، وده هيحرك العجلة الاقتصادية. مثال: ناس هتشتري أكل، ملابس، أجهزة إلكترونية، ده هيزود الطلب وهينعش الأسواق. التحديات المحتملة لـ UBI: التضخم: ضخ كميات كبيرة من المال من خلال UBI ممكن يؤدي لـ ارتفاع الأسعار. مثال: لما الناس هيبقى عندها فلوس زيادة، هتزيد الطلب على السلع، وده هيرفع أسعارها. الحل: مراقبة معدلات التضخم وتطبيق سياسات نقدية زي رفع أسعار الفائدة. تمويل UBI: هنجيب الفلوس منين لتمويل برنامج ضخم زي ده؟ اقتراحات: فرض ضريبة على الروبوتات اللي بتشتغل مكان البشر. زيادة الضرائب على الشركات الكبرى والأغنياء. تخفيض الإنفاق الحكومي في مجالات تانية. النقود المبرمجة (CBDC): ميزة: ممكن تكون حل لتمويل UBI و التحكم في التضخم من خلال برمجة العملة بحيث تنتهي صلاحيتها بعد فترة محددة أو تنصرف في مجالات معينة. خطر: ده معناه إن الحكومة هتتحكم في طريقة صرف الفلوس، وده ممكن يحد من حرية الأفراد. إهمال الحكومات: فيه شك من قدرة بعض الحكومات على تطبيق UBI بكفاءة و ضمان وصوله لكل الناس. الحل: الشفافية والمحاسبة في إدارة البرنامج، وتوفير منصات إلكترونية لتسهيل التسجيل وصرف المدفوعات. اتساع فجوة الثروة: AGI هيزود ثروات الشركات الكبرى وهيوسع فجوة الثروة بين الأغنياء والفقراء. الحل: إعادة توزيع الثروة من خلال الضرائب التصاعدية ودعم رواد الأعمال و الشركات الصغيرة. الخلاصة: UBI موضوع معقد و ليه جوانب إيجابية وسلبية. ممكن يكون ضروري في عالم AGI للتعامل مع تداعيات فقدان الوظائف و القضاء على الفقر. المصدر : https://youtu.be/0NshnEP58HU?si=vuf8yRiVfXbQj2sS #مقال

𝙅𝙊𝙄𝙉 𝙐𝙎

https://t.me/AI_FOR_ARAB

بودكاست الذكاء الاصطناعي، بيغطي فيه أهم التطورات الحديثة في المجال. النقاط الرئيسية: 1. تحديثات Apple iPad Pro: 🚀 إضافة شريحة M4 القوية: تتيح معالجة 38 تريليون عملية في الثانية، مما يدعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. إمكانية تشغيل الذكاء الاصطناعي على الجهاز نفسه: مثل إزالة الخلفية من الصور، ونقل العناصر، وتحويل النصوص في الصور إلى نص قابل للنسخ. تطوير Siri: ربما تتفاعل مع ما يظهر على الشاشة وتنفذ الأوامر بناءً عليه. شرائح Apple AI جديدة: مخصصة لـ مراكز البيانات والمؤسسات الكبيرة. 2. Microsoft Copilot: 🤖 دعم اللغة العربية: يمكنك الآن التفاعل مع Copilot بالعربية، وطلب تلخيص الملفات، وكتابة النصوص. ميزات جديدة قادمة: إكمال النصوص بشكل تلقائي: اقتراحات لإكمال الجمل بذكاء. تحسين البرامج: زر لتحسين جودة أوامرك للحصول على أفضل النتائج من Copilot. 3. AlphaFold 3 من Google DeepMind: 🧬 يساعد على فهم التفاعلات البيولوجية: مثل التفاعلات داخل جسم الإنسان، وتفاعل الأدوية مع البروتينات. متاح للباحثين والجامعات مجاناً: يمكن تحميله، واستخدام بياناته، وإضافته للمناهج التعليمية. 4. Stack Overflow و OpenAI: 🤝 شراكة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على بيانات Stack Overflow: ستساعد المبرمجين في حل المشاكل بشكل أسرع 5. Meta AI للمعلنين: 📣 ميزات جديدة لتسهيل إنشاء الإعلانات: مثل إنشاء الصور، وتعديلها، وتوسيع حجمها. 6. متصفح Opera: 🌐 ميزة تلخيص المقالات متاحة الآن على الهواتف التي تعمل بنظام Android. 7. استثمارات الولايات المتحدة الأمريكية في الذكاء الاصطناعي: 💰 مليارات الدولارات لتطوير الذكاء الاصطناعي لتحسين كفاءة الموظفين و تقليل المخاطر. تطبيقات حكومية تعتمد على الذكاء الاصطناعي: لم يتم الكشف عن تفاصيلها.

المشروع السادس: توليد صور (Image Generation) 🎨🖼

الهدف: بناء تطبيق يولد صوراً جديدة بناءً على وصف نصي أو صورة بداية. الخطوات: اختيار نموذج مناسب من Hugging Face (مثلاً: CompVis/stable-diffusion-v1-4). تحميل النموذج باستخدام diffusers. بناء واجهة مستخدم باستخدام Gradio، حيث يدخل المستخدم وصفاً أو يرفع صورة ويحصل على صورة جديدة. نشر التطبيق على Hugging Face Spaces.

المشروع السابع: بناء Chatbot بسيط 🤖💬

الهدف: بناء روبوت محادثة بسيط يستجيب لأسئلة المستخدمين. الخطوات: استخدام نموذج توليد لغة من Hugging Face (مثلاً: gpt2). تحميل النموذج باستخدام Transformers Pipeline. بناء واجهة مستخدم باستخدام Gradio، حيث يدخل المستخدم سؤالاً ويحصل على رد من الـ chatbot. نشر التطبيق على Hugging Face Spaces.

المشروع الثامن: نظام توصية (Recommendation System) 🛍🎧

الهدف: بناء تطبيق يوصي بمنتجات للمستخدمين بناءً على اهتماماتهم. الخطوات: جمع بيانات عن تفضيلات المستخدمين (مثلاً: تقييمات الأفلام، مشتريات سابقة). استخدام خوارزمية مناسبة (مثلاً: Collaborative Filtering أو Content-Based Filtering). بناء واجهة مستخدم باستخدام Gradio، حيث يحصل المستخدم على توصيات مخصصة. نشر التطبيق على Hugging Face Spaces.

المشروع التاسع: كشف عن الأخبار الكاذبة (Fake News Detection) 📰🚫

الهدف: بناء تطبيق يكشف عن الأخبار الكاذبة من خلال تحليل النصوص. الخطوات: جمع بيانات عن الأخبار الصحيحة والكاذبة. تدريب نموذج تصنيف نصوص (مثلاً: BERT) على هذه البيانات. بناء واجهة مستخدم باستخدام Gradio، حيث يدخل المستخدم

المشروع العاشر: التعرف على الكلام (Speech Recognition) 🎤👂

الهدف: بناء تطبيق يحول الكلام إلى نص. الخطوات: اختيار نموذج مناسب من Hugging Face (مثلاً: facebook/wav2vec2-base-960h). تحميل النموذج باستخدام Transformers Pipeline أو مكتبة speechrecognition. بناء واجهة مستخدم باستخدام Gradio، حيث يرفع المستخدم ملف صوتي ويحصل على النص. نشر التطبيق على Hugging Face Spaces. نصائح هامة: 💡 لا يشترط وجود خبرة مسبقة في البرمجة للاستفادة من هذه السلسلة. قم بتثبيت الأدوات والبرامج المطلوبة قبل البدء في المشاريع. جرب تطبيقات مختلفة، واستخدم نماذج متنوعة لتوسيع خبرتك العملية. شارك مشاريعك على Hugging Face Spaces و LinkedIn لتعزيز ملفك المهني. بشكل عام، السلسلة دي فرصة ممتازة لأي حد مهتم بمجال الذكاء الاصطناعي، سواء كان مبتدئ أو لديه خبرة سابقة، لتعلم مهارات جديدة وبناء تطبيقات عملية. رابط الكورس : https://youtu.be/jaYN-iwgw2g?si=VnrNT26V5o5zuX1w

سلسلة تعليمية لإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي من الصفر باستخدام نماذج مفتوحة المصدر. الهدف من السلسلة: 🎯

اولا : تمكينك من مواكبة التطور السريع للذكاء الاصطناعي واستغلاله في مجالات مختلفة. ثانيا : اكتساب الخبرة العملية في بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي من خلال مشاريع عملية.

محتوى السلسلة: 🧰

بناء تطبيقات بسيطة: مثل تلخيص نصوص اليوتيوب، تحليل مشاعر المستخدمين، أداة ترجمة، وكاشف للأشياء.

التدرج إلى مشاريع أكثر تعقيداً: مثل بناء أداة توليد صور شبيهة بـ Stable Diffusion، بناء روبوت محادثة مثل ChatGPT.

بناء تطبيقات متقدمة: مثل أنظمة استرجاع المعلومات، توليد النصوص المعزز، تطبيقات Rag باستخدام LangChain، وأنظمة متعددة الوكلاء.

المنصات والأدوات المستخدمة: 🛠

Hugging Face: منصة توفر نماذج مدربة مسبقاً، ومجموعات بيانات، ومساحات لنشر التطبيقات، ووثائق شاملة. Gradio: مكتبة لبناء واجهات مستخدم تفاعلية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. Streamlit: مكتبة لبناء تطبيقات ويب باستخدام Python. Civit AI: منصة لتوليد الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي. ChatGPT: روبوت محادثة لتوليد النصوص ومراجعتها.

المكتبات البرمجية: 💻

Transformers: مكتبة للتعامل مع النماذج اللغوية. Diffusers: مكتبة للتعامل مع نماذج الصور. PyTorch: مكتبة لتطوير نماذج التعلم العميق. TensorFlow: مكتبة لتطوير نماذج التعلم العميق.

المشروع الأول: تلخيص النصوص 📝

الهدف: بناء تطبيق يلخص النصوص باستخدام نموذج مدرب مسبقاً من Hugging Face. الخطوات: اختيار نموذج مناسب: تم اختيار DistilBERT-CNN في هذا المثال. تحميل النموذج: باستخدام Transformers Pipeline. بناء واجهة مستخدم: باستخدام Gradio. اختبار التطبيق: بإدخال نصوص مختلفة والحصول على ملخص لها. نشر التطبيق: على Hugging Face Spaces لمشاركته مع الآخرين. ___

المشروع الثاني: تلخيص فيديوهات اليوتيوب 🎥

الهدف: بناء تطبيق يلخص محتوى فيديوهات اليوتيوب باستخدام نموذج تلخيص النصوص.

المشروع الثالث: تحليل مشاعر المستخدمين (Sentiment Analysis) 😄😠😐

الهدف: بناء تطبيق يحلل مشاعر المستخدمين من نصوصهم (إيجابية، سلبية، محايدة). الخطوات: اختيار نموذج مناسب من Hugging Face (مثلاً: bert-base-uncased-finetuned-sst-2-english). تحميل النموذج باستخدام Transformers Pipeline. بناء واجهة مستخدم باستخدام Gradio، حيث يدخل المستخدم نصًا ويحصل على نتيجة التحليل. نشر التطبيق على Hugging Face Spaces.

المشروع الرابع: ترجمة نصوص (Translation) 🗣🌎

الهدف: بناء تطبيق يترجم النصوص بين لغات مختلفة. الخطوات: اختيار نموذج ترجمة مناسب من Hugging Face (مثلاً: Helsinki-NLP/opus-mt-en-ar للترجمة من الإنجليزية للعربية). تحميل النموذج باستخدام Transformers Pipeline. بناء واجهة مستخدم باستخدام Gradio، حيث يدخل المستخدم نصًا ويختار اللغة الهدف، ويحصل على الترجمة. نشر التطبيق على Hugging Face Spaces.

المشروع الخامس: كاشف للأشياء (Object Detection) 🕵️‍♀️🍎

الهدف: بناء تطبيق يكتشف الأشياء الموجودة في الصور (مثلاً: سيارة، شخص، كلب). الخطوات: اختيار نموذج مناسب من Hugging Face (مثلاً: facebook/detr-resnet-50). تحميل النموذج باستخدام Transformers Pipeline أو مكتبة detectron2. بناء واجهة مستخدم باستخدام Gradio، حيث يرفع المستخدم صورة ويحصل على نتيجة الكشف (مربعات تحدد الأشياء ونوعها). نشر التطبيق على Hugging Face Spaces.

الفيديو ده بيتكلم عن سلسلة تعليمية لإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي من الصفر باستخدام نماذج مفتوحة المصدر. الهدف من السلسلة: 🎯 تمكينك من مواكبة التطور السريع للذكاء الاصطناعي واستغلاله في مجالات مختلفة. اكتساب الخبرة العملية في بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي من خلال مشاريع عملية. محتوى السلسلة: 🧰 بناء تطبيقات بسيطة: مثل تلخيص نصوص اليوتيوب، تحليل مشاعر المستخدمين، أداة ترجمة، وكاشف للأشياء. التدرج إلى مشاريع أكثر تعقيداً: مثل بناء أداة توليد صور شبيهة بـ Stable Diffusion، بناء روبوت محادثة مثل ChatGPT. بناء تطبيقات متقدمة: مثل أنظمة استرجاع المعلومات، توليد النصوص المعزز، تطبيقات Rag باستخدام LangChain، وأنظمة متعددة الوكلاء. المنصات والأدوات المستخدمة: 🛠 Hugging Face: منصة توفر نماذج مدربة مسبقاً، ومجموعات بيانات، ومساحات لنشر التطبيقات، ووثائق شاملة. Gradio: مكتبة لبناء واجهات مستخدم تفاعلية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. Streamlit: مكتبة لبناء تطبيقات ويب باستخدام Python. Civit AI: منصة لتوليد الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي. ChatGPT: روبوت محادثة لتوليد النصوص ومراجعتها. المكتبات البرمجية: 💻 Transformers: مكتبة للتعامل مع النماذج اللغوية. Diffusers: مكتبة للتعامل مع نماذج الصور. PyTorch: مكتبة لتطوير نماذج التعلم العميق. TensorFlow: مكتبة لتطوير نماذج التعلم العميق. المشروع الأول: تلخيص النصوص 📝 الهدف: بناء تطبيق يلخص النصوص باستخدام نموذج مدرب مسبقاً من Hugging Face. الخطوات: اختيار نموذج مناسب: تم اختيار DistilBERT-CNN في هذا المثال. تحميل النموذج: باستخدام Transformers Pipeline. بناء واجهة مستخدم: باستخدام Gradio. اختبار التطبيق: بإدخال نصوص مختلفة والحصول على ملخص لها. نشر التطبيق: على Hugging Face Spaces لمشاركته مع الآخرين. المشروع الثاني: تلخيص فيديوهات اليوتيوب 🎥 الهدف: بناء تطبيق يلخص محتوى فيديوهات اليوتيوب باستخدام نموذج تلخيص النصوص. الخطوات: سيتم شرحها في فيديو منفصل. المشروع الثالث: تحليل مشاعر المستخدمين (Sentiment Analysis) 😄😠😐 الهدف: بناء تطبيق يحلل مشاعر المستخدمين من نصوصهم (إيجابية، سلبية، محايدة). الخطوات: اختيار نموذج مناسب من Hugging Face (مثلاً: bert-base-uncased-finetuned-sst-2-english). تحميل النموذج باستخدام Transformers Pipeline. بناء واجهة مستخدم باستخدام Gradio، حيث يدخل المستخدم نصًا ويحصل على نتيجة التحليل. نشر التطبيق على Hugging Face Spaces. المشروع الرابع: ترجمة نصوص (Translation) 🗣🌎 الهدف: بناء تطبيق يترجم النصوص بين لغات مختلفة. الخطوات: اختيار نموذج ترجمة مناسب من Hugging Face (مثلاً: Helsinki-NLP/opus-mt-en-ar للترجمة من الإنجليزية للعربية). تحميل النموذج باستخدام Transformers Pipeline. بناء واجهة مستخدم باستخدام Gradio، حيث يدخل المستخدم نصًا ويختار اللغة الهدف، ويحصل على الترجمة. نشر التطبيق على Hugging Face Spaces. المشروع الخامس: كاشف للأشياء (Object Detection) 🕵️‍♀️🍎 الهدف: بناء تطبيق يكتشف الأشياء الموجودة في الصور (مثلاً: سيارة، شخص، كلب). الخطوات: اختيار نموذج مناسب من Hugging Face (مثلاً: facebook/detr-resnet-50). تحميل النموذج باستخدام Transformers Pipeline أو مكتبة detectron2. بناء واجهة مستخدم باستخدام Gradio، حيث يرفع المستخدم صورة ويحصل على نتيجة الكشف (مربعات تحدد الأشياء ونوعها). نشر التطبيق على Hugging Face Spaces.