لوحة المتصدرين
المحتوى الأكثر حصولًا على سمعة جيدة
المحتوى الأعلى تقييمًا في 02/22/24 في كل الموقع
-
3 نقاط
-
السلام عليكم لدي صفحة تالية به جدول يتم عرض بيانات اريد عندما اضغط علي زر حذف تظهر رسالة هل انت متاكد من عملية الحذف اذا ضغطت نعم يحذف اذا ضغط لا يرجع للنفس صفحة !DOCTYPE html> <html lang="ar" dir="rtl"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>الرئيسية</title> <link href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@5.0.2/dist/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet" integrity="sha384-EVSTQN3/azprG1Anm3QDgpJLIm9Nao0Yz1ztcQTwFspd3yD65VohhpuuCOmLASjC" crossorigin="anonymous"> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/sweetalert2@11"></script> </head> <body> <div class="container"> <table class="table my-5 table-bordered table-striped"> <thead> <button class="btn btn-success mt-3"><a href="index.php" class="text-decoration-none text-light" >اضافة بيانات </a> </button> <tr> <th class="text-center table-primary" scope="col">#</th> <th class="text-center table-primary" scope="col"> الاسم</th> <th class="text-center table-primary" scope="col">البريد الالكتروني </th> <th class="text-center table-primary" scope="col"> رقم الهاتف </th> <th class="text-center table-primary" scope="col"> العمليات </th> </tr> </thead> <tbody> <?php include 'dbcon.php'; $sql="select *from users"; $resault=mysqli_query($conn,$sql); $resault=mysqli_query($conn,$sql); while($row=mysqli_fetch_array($resault)) { $id=$row['id']; echo '<tr > <td class="text-center "> '.$row['id'].' </td> <td class="text-center "> '.$row['name'].' </td> <td class="text-center "> '.$row['email'].' </td> <td class="text-center "> '.$row['phone'].' </td> <td class="text-center"> <button class="btn btn-primary my-3"> <a href="update.php?updateid='.$id.'" class="text-light text-decoration-none"> تعديل</a> </button> <button class="btn btn-danger confirm" id="delete-row"> <a href="delete.php?deleteid='.$id.'" class="text-light text-decoration-none">حدف </a> </button> <button class="btn btn-success" id="download" onclick="printPage(10)">طباعة</button> </td> </tr>'; } ?> </tbody> </table> </div> </body> </html>
3 نقاط -
السلام عليكم ، ماهي أشهر و أهم المشكلات التي تستعمل البرمجة الديناميكية في حلها و التي يشاع السؤال عنها في الإنترفيو2 نقاط
-
أثناء اللعب على الاب توب وعند خروج من اللعب لحظت تغير حجم الايقونات وشريط المهام وكل أوامر اللاب توب ما المشكلة وكيف اعود للشكل القديم وشكرا2 نقاط
-
السلام عليكم اي الفرق بين اطار العمل pyTorch و مكتبه OpenCV2 نقاط
-
اهلا, كيف يمكنني ان احذف ال 5 قيقا من حساب OneDrive لأنني لا أعلم كيف اتت! السؤال الثاني عافاكم الله: كيف هذه المساحة 5 قيقا وانا اريد تنزيل مساحة كثيرة لأن لدي HDD فإذا اريد تعبأته بملفات يعطيني تعذر ومثل هذه الصورة فما فائدة المساحة!
1 نقطة -
اشتريت لابتوب اتش بي منذ فتره الويندز 10 والرام 4 يشتغل بلمس بس في مرات بيستك ولكن مو كثير، ببيعه وبشتري أخر،وش نوعيه الابتوب لتنصحوني بيها؟ وهل ال اتش بي جيد ام لا وهل الصناعه اليبانيه جيده؟1 نقطة
-
السلام عليكم ورحمة الله وبركاته... مين يعرف كيف أكتب كود طبيعي في برنامج NetBeans بدون استخدام مكتبة ( java.util.Locale ) ؟ لأنه لو كتبت الكود بدون المكتبة ما أقدر أكتب رقم عشري بس أقدر أكتب رقم صحيح ( شوفوا الصور تحت وبتفهموا أكثر ) | بدون المكتبة | | مع المكتبة |
1 نقطة -
يعطيك العافية وما قصرت، تعبتك معي1 نقطة
-
انا علي نظام ويندويذ ولكن لا شي يظهر لي يقوم بنقلي علي google1 نقطة
-
طيب هل أقدر أعدّل في إعدادات الجهاز بحيث أستغني عن مكتبة `Locale.US` ؟ لأني جرّبت الكود في برنامج ثاني بدون المكتبة واشتغل معي، بس المشكلة في NetBeans، ومثل ما قلت أنت بسبب إعدادات الفارق في تنسيق الأرقام العشرية1 نقطة
-
في البداية دعني اوضح لك الكود الذي استخدمته <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Page Title</title> </head> <style> .parent{ background-color: rgb(232, 232, 232); width: 40%; } .child{ border-left: 5px solid purple; padding: 10px; } </style> <body> <div class="parent"> <div class="child">This is important Note</div> </div> </body> </html> هذا الكود يقوم باعطاء نفس النتيجة التي ظهرت لديك هذه وكما تلاحظ ان المشكلة لديك في ال border-left لذلك من المنطقي ان نقوم بتعديل هذا الجزء المشكلة هي اننا نريد لهذا الborder ان يبتعد قليلا عن اطار هذا العنصر من الاعلى والاسفل واليسار , لذلك دعنا نضيف هذا الكود الذي يقوم بهذه المهمة padding-top: 10px; padding-bottom: 10px; padding-left: 10px; ليصبح كود ال css النهائي هكذا .parent{ background-color: rgb(232, 232, 232); width: 30%; padding-top: 10px; padding-bottom: 10px; padding-left: 10px; } .child{ border-left: 5px solid purple; padding: 10px; } والنتيجة كالتالي : والان ما ينقصنا هو تغيير نوع الخط , ولتقم بتغييره اتبع الخطوات التالية : قم بالدخول الى google fonts من هنا اختر الخط الذي يناسبك وقم بالضغط عليه ثم اضغط على get font للحصول على المعلومات الللازمة لاضافة هذا الخط لمشروعنا ثم اضغط هنا والان نختار التالي : لنقم بتضمينه داخل ملف ال css قم بنسخ الكود الاول الخاص بالتضمين في بداية ملف ال css اما الكود الثاني ف قم باضافته داخل العنصر child ليقوم بتغيير الخط انا اخترت لك هذا الخط لانني لاحظت انه اكثر خط شبيه للذي تريده ويمكنك اختيار ما تريد من الموقع والان هذا هو الكود النهائي بعد التعديل واضافة الخط <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Page Title</title> </head> <style> /* رابط تضمين الخط */ @import url('https://fonts.googleapis.com/css2?family=Montserrat:ital,wght@0,100..900;1,100..900&display=swap'); .parent{ background-color: rgb(232, 232, 232); width: 30%; padding-top: 10px; padding-bottom: 10px; padding-left: 10px; /* تنسيقات الخط */ font-family: "Montserrat", sans-serif; font-optical-sizing: auto; font-weight: weight; font-style: normal; } .child{ border-left: 5px solid purple; padding: 10px; } </style> <body> <div class="parent"> <div class="child">This Is Important Note</div> </div> </body> </html> وهذه النتيجة النهائية بالتوفيق لك
1 نقطة -
يا ريت شرح مفصل و شامل لإضافة طرق دفع مثل فيزا و مساتركارد الى المواقع الالكترونية , لا اقصد مواقع على منصات مثل وردبريس او شوبى فاى أو ووكومرس ولاكن موقع الكترونى مرفوع على سريفر عادى1 نقطة
-
مرحبا لإضافة طرق دفع مثل فيز وماستركارد إلى موقعك الإلكتروني المستضيف على خادم عادي يتعين عليك اتباع بعض الخطوات الأساسية يتطلب ذلك تضمين بوابة دفع تدعم هذه البطاقات وربطها بموقع الويب الخاص بك الخطوات العامة تشمل: اختيار بوابة دفع اختر بوابة دفع تدعم فيزا وماستركارد بعض الحلول الشهيرة تشمل Stripe PayPal Braintree وغيرها إنشاء حساب تاجر سجل حساب تاجر على البوابة التي اخترتها اتبع التعليمات وقد تحتاج إلى تقديم بعض المعلومات الضرورية احصل على مفاتيح API بعد تسجيل الدخول إلى حسابك على البوابة احصل على مفاتيح API الضرورية هناك مفتاح عام وآخر سري تكامل البوابة مع موقعك استخدم لغة البرمجة التي تستخدمها موقعك (مثل PHP Nodejs Python) لتكامل البوابة مع موقعك قد يكون هناك SDKs (مكتبات تطوير البرمجيات) متاحة لسهولة التكامل إضافة واجهة دفع قم بإضافةواجهة دفع على موقعك للسماح للمستخدمين بادخال بيانات بطاقاتهم يمكن أن تكون هذه واجهة دفع مخصصة أو استخدام نماذج جاهزة من البوابة تجربة الدفع قم بتجربة الدفع باستخدام بطاقات اختبار أو وضع التجربة المقدم من البوابة اختبار وتحسين قم بفحص العمليات والتأكد من عمل الدفع بشكل صحيح قد تحتاج إلى تحسين تجربة المستخدم والتأكد من أمان العملية امتثال الأمان تأكد من اتباع متطلبات الأمان لحماية بيانات البطاقة الائتمان وامتثال للمعايير الأمانية مثل PCI DSS النشر بمجر التأكد من عملية الدفع بشكل صحيح وآمن نشر تحديثات موقعك ليتمكن الزوار من الدفع باستخدام فيزا وماستركارد تأكد أيضاً من قراءة وفهم شروط وسياسات الاستخدام للبوابة التي اخترتها والتأكد من توفير خدمة دعم فني للمستخدمين في حال واجهوا مشاكل أثناء عملية الدفع1 نقطة
-
لا مشكلة، سأشرح لك، قبل أي شيء آخر، يجب عليك التسجيل في مزود خدمة الدفع الإلكتروني الذي يوفر دعما لبطاقات الائتمان المختلفة مثل فيزا وماستركارد، بعض المزودين الشهيرين شاملين لعدة بلدان مثل Stripe و PayPal. يجب عليك التحقق من إمكانية دعم بلدك وطرق الدفع المختلفة لها. فبعد التسجيل في مزود خدمة الدفع مثل Stripe أو PayPal ستحصل على مفاتيح API الخاصة بك. ستجدها غالبا في لوحة التحكم الخاصة بالمزود وتتضمن هذه المفاتيح مفتاح Publishable API ومفتاح Secret API. هنا نأتي لمرحلة إعداد نموذج الدفع، بحيث يمكنك إنشاء نموذج دفع بسيط باستخدام HTML و PHP. على سبيل المثال: <form action="process_payment.php" method="POST"> <input type="text" name="card_number" placeholder="Card Number"> <input type="text" name="expiry_date" placeholder="Expiry Date"> <input type="text" name="cvv" placeholder="CVV"> <button type="submit">Pay Now</button> </form> ثم ننتقل إلى مرحلة ربط النموذج بواجهة برمجة التطبيقات (API) لمزود الدفع: هنا نذهب إلى ملف PHP (مثلا process_payment.php)، يمكنك استخدام مكتبة Stripe لربط النموذج بواجهة API لـ Stripe. بهذا الشكل: <?php require_once('vendor/autoload.php'); // تحميل ملفات Stripe \Stripe\Stripe::setApiKey('your_secret_key'); if ($_SERVER['REQUEST_METHOD'] == 'POST') { $token = $_POST['stripeToken']; $charge = \Stripe\Charge::create([ 'amount' => 1000, // المبلغ بالسنت 'currency' => 'usd', 'source' => $token, 'description' => 'Payment for services' ]); // يتم معالجة الدفع بنجاح echo 'Payment processed successfully'; } ?> بعد الانتهاء من ربط النموذج بمزود الدفع، يجب اختبار العملية للتأكد من أن كل شيء يعمل كما هو متوقع، وكما نعلم يوفر معظم مزودي الخدمات وسائل للاختبار مثل بيئات اختبار محاكاة الدفع، وبعد التأكد من أن كل شيء يعمل بشكل صحيح، يمكنك نشر تغييراتك على موقعك الإلكتروني الحي. لكن يجب عليك متابعة أداء نظام الدفع الخاص بك بانتظام وتطويره وتحسينه بمرور الوقت، مع مراعاة أي تغييرات في متطلبات الأمان أو القوانين، هذا كله من أجل حماية بيانات العملاء وتجنب المشاكل القانونية التي قد تطرأ.1 نقطة
-
يجب ان تدرك ان ال border يحيط بحدود الشكل، وعند تحليل الصورتين أجد انك طبقت ال border على المستطيل الخارجي الذي يحتوي على النص، ولكن المطلوب هو انشاء border لعنصر داخل هذا المستطيل الخارجي، ولتحقيق هذا عليك انشاء عنصر div داخلي للتوضيح : <div class="outer"> <div class="inner"> <p>This is an Important Note!</p> </div> </div> ومن ثم تطبيق قواعد ال css المناسبة .outer{ background:#eee; padding: 5px 10px; } .inner{ border-left: 3px solid red; padding: 5px; } بعدها يمكنك التلاعب بقيمة ال padding وال border-width كما تريد لتحقيق النتيجة المطلوبة. -1 نقطة
-
بارك الله فيكم اخواني علي الردود لكن لايحذف وانا ارفقت لكم كود صفحة الحذف ما السبب واعطيت كلاس confirm لزر حذف1 نقطة
-
تمام , شكراا جداا1 نقطة
-
ليس هذا فقط، فإطار العمل PyTorch يستخدم للتعامل مع الشبكات العصبية الاصطناعية، PyTorch هنا يساعدنا في تدريب الأجهزة الحاسوبية (المعروفة باسم النماذج) لفهم الصور والنصوص وحتى التنبؤ بالأحداث. أما مكتبة OpenCV، فهي أداة رائعة للتعامل مع الصور ومقاطع الفيديو. بحيث تتيح إجراء الكثير من العمليات الممتعة، مثل تغيير حجم الصورة، وقصها، وتغيير الألوان، واكتشاف الوجوه. فلو تذكرت كيف تلعب مع الألعاب المصغرة التي تأتي معها مربعات مختلفة الألوان والأشكال، فإن OpenCV تساعد الكمبيوتر على فهم ما هي هذه الأشكال والألوان. وبشكل عام، ولتوضيح الفروق بينهما فلنفترض أن لدينا مجموعة من الصور لقطط وكلاب، ونريد تطوير نظام لتصنيف الصور إما كقطة أو ككلب. إذا أردت استخدام PyTorch: سنستخدمه لتدريب نموذج تعلم آلي يتعرف على الصور ويصنفها بناءً على محتواها. بحيث نقوم بتحميل الصور وتحويلها إلى تنسيق مناسب للتدريب، ثم نستخدم PyTorch لبناء وتدريب النموذج على هذه الصور. أما إذا أردت استخدام OpenCV: سنستخدمه لمعالجة الصور مباشرة، مثل تغيير حجم الصور، وتحويلها إلى الأبيض والأسود، واستخراج الميزات المهمة منها مثل الأشكال والهياكل. لكننا لن نقوم ببناء نموذج للتعلم من هذه الصور، بل سنستخدمها مباشرة في التحليل والاستخدامات الأخرى. يمكنك التعمق في هذا الأمر من خلال تصفح هذه المصادر:1 نقطة
-
بشكل أبسط، OpenCV تخيلها مثل مجموعة أدوات كبيرة تحتوي على أدوات للتعامل مع الصور. أي تخيل مكتبة مليئة بالأدوات الجاهزة لاستخدامها على الفور، فهي عبارة عن مجموعة ضخمة من الخوارزميات التي تتعامل مع الصور والفيديو بطرق تقليدية، أي لا تعتمد على شبكات عصبية معقدة. بينما PyTorch اعتبره مثل مصنع لبناء أدمغة اصطناعية ذكية، أي مجموعة أدوات لبناء آلات ذكية قادرة على "التعلم" من البيانات، أي نستخدم الإطار في حال نتطلع إلى بناء نماذج ذكية لحل مشاكل معقدة في الرؤية الحاسوبية، كالتعرف الدقيق على الكائنات أو إنشاء محتوى جديد.1 نقطة
-
اه يعني pytorch مش اطار عمل متخصص في رويه الحاسوب فقط زي opencv ان فهمت كده شكراا جداا1 نقطة
-
OpenCV عبارة مكتبة مفتوحة المصدر توفر مجموعة واسعة من الوظائف واللغوريتمات لمعالجة الصور والفيديو. أي تُركز بشكل أساسي على معالجة الصور والفيديو التقليدية، كتصفية الصور بالتنعيم وتحديد الحواف والتشويه، وتحديد الكائنات في الصور بجانب التعرف على الوجوه في الصور ومقاطع الفيديو. بينما PyTorch هو إطار عمل مفتوح المصدر يسمح بتطوير وتدريب الشبكات العصبية لمجموعة متنوعة من المهام، بما في ذلك، التعلم الآلي من خلال تصنيف الصور، والتنبؤ، وتحليل البيانات والرؤية الحاسوبية بالكشف الكائنات، وتتبع الكائنات، والتعرف على الوجه. أي يُركز بشكل أساسي على التعلم العميق، مع إمكانيات متقدمة مثل بناء نماذج تعلم عميق معقدة، أيضًا التكامل مع أُطر عمل أخرى التعلم العميق الأخرى حيث تستطيع دمجه مع إطار TensorFlow.1 نقطة
-
هناك عدة طرق لتحقيق تلك النتيجة باستخدام CSS مثلا هنا قمت باستخدام الخاصية `::before` وتكون بهذا الشكل: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Border Left and Padding Example</title> <link rel="stylesheet" href="styles.css"> <!-- ربط ملف الـ CSS --> </head> <body> <div class="container"> <div class="content"> <p>This is a text inside the container.</p> </div> </div> </body> </html> وهذا ملف ال CSS (styles.css): .container { padding: 20px; /* تعيين التباعد للعنصر الأب */ } .content { position: relative; /* جعل العنصر يحتوي على عناصر متوازية */ } .content::before { content: ''; /* إنشاء عنصر قبل العنصر الفرعي */ position: absolute; /* تحديد الموقع المطلوب */ left: 0; /* تحديد الموضع من اليسار */ top: 0; /* تحديد الموضع من الأعلى */ height: 100%; /* تعيين الارتفاع ليمتد على ارتفاع العنصر الفرعي */ width: 5px; /* تعيين العرض للحد الأيسر */ background-color: #000; /* تعيين لون الحد */ } ففي هذا المثال يتم تعيين `position: relative` على العنصر الفرعي لجعل `::before` يعتمد على موقعه. ثم يتم استخدام `position: absolute` لتحديد موقع الحد الأيسر بالنسبة إلى العنصر الفرعي، وتحديد عرضه ولونه على حسب الرغبة.1 نقطة
-
بشكل بسيط، نقوم بإنشاء عنصر أب كحاوية container ثم بداخله نضع عنصر آخر ليحتوي النص ونضع له إطار من اليسار ثم padding كالتالي: <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Page Title</title> </head> <body> <div class="quote"> <div class="quote_text">"this is important"</div> </div> </body> </html> CSS: .quote{ background-color: rgb(192, 192, 192); padding: 10px; } .quote_text{ border-left: 5px solid purple; padding: 10px; }1 نقطة
-
استخدم خاصية streams لعرض جميع الجودات المتاحة للفيديو كالتالي: video = pytube.YouTube(url) streams = video.streams for stream in streams: print(f"جودة الفيديو: {stream.resolution} - دقة الصوت: {stream.abr}") وبالطبع يجب وجود إنترنت من أجل التمكن من تحميل الفيديو.1 نقطة
-
الدالة get_highest_resolution() موجودة وتستطيع تفقدها في المستند الرسمي وهي تعمل على جلب الفيديو بأعلى دقة متاحة إن وجدت.1 نقطة
-
أعتقد أن هذا بسبب التحديثات التي غيرت من المكتبة يمكنك الإطلاع على الطريقة من خلال مستندات المكتبة من هذا الرابط: pytube docs1 نقطة
-
تعم تستطيع استخدام مكتبة pytube from pytube import YouTube def Download(link): youtubeObject = YouTube(link) youtubeObject = youtubeObject.streams.get_highest_resolution() try: youtubeObject.download() except: print("An error has occurred") print("Download is completed successfully") link = input("Enter the YouTube video URL: ") Download(link) يمكنك تمرير رابط ال التحميل ال fun Download1 نقطة
-
نعم يمكنك ذلك عن طريق استخدام مكتبة Python المعروفة باسم pytube لهذا الغرض، و إليك خطوات بسيطة لطريقة استخدامها: from pytube import YouTube # رابط الفيديو من YouTube video_url = 'رابط_الفيديو' # تحميل الفيديو yt = YouTube(video_url) stream = yt.streams.get_highest_resolution() # اختيار أعلى دقة stream.download() # تنزيل الفيديو يرجى استبدال 'رابط_الفيديو' برابط الفيديو الذي ترغب في تنزيله من YouTube، و في الأحيان قد تواجه بعض المشكلات في التنزيل في بعض الأحيان بسبب القيود التي يفرضها YouTube على بعض محتوى الفيديو. و يمكن أن يكون هناك مكتبات أخرى توفر نفس الخدمة لأنه مثل ما نعرف أن بيثون مفتوح المصدر و المكتبات فيه كثيرة جدا، فيمكنك البحث عن الموضوع أكثر و بالتأكيد ستجد ما يناسب إحتياجاتك.1 نقطة
-
بالإضافة لما ذكر في التعليقات السابقة حاول أن تقوم بتطوير مشاريع مجدية و ذات نفع و مطلوبة في سوق العمل مثل أنظمة التجارة الإلكترونية Ecommerce و أنظمة العقارات (بيع و شراء العقارات). يمكنك تصفح مواقع العمل الحر مثل مستقل لتعرف ماهي أنواع المشاريع المطلوبة في السوق و قم بإختيار المشاريع الأكثر طلبا و قم بتطويرها مثلا 3 مشاريع كحد أدنى و ضعها في معرض أعمالك. و بما أنك تريد التخصص في مجال backend فقم بالتركيز على التقنيات المستخدمة في هذا المجال أي حاول أن تطبق جميع التقنيات في مشاريعك مثل: Authentication and Authorization API Security Databases Query Optimization Design Pattern Performance and Scalability و ذلك لتكون مشاريعك متقنة بشكل جيد و احترافية, وهذا يعطيك فرصة أكبر للحصول على عمل. و اجعل مشاريعك دائما منظمة و بأسماء واضحة , و كذلك أكوادك عليك أن تبقيها منظمة و تستخدم أسماء واضحة في تسمية الملفات و المتغيرات و التوابع ...الخ. فهذايعكس صورة جيدة عنك.1 نقطة
-
أولاً اطار العمل PyTorch ليس هو نفسه torch تماماً في "PyTorch" نستخدم بايثون بشكل رئيسي . على عكس "Torch" تُستخدم Lua بشكل رئيسي وكتابة الشيفرة به، وهي لغة غير شائعة نسبيًا لذلك ليس هناك علاقة بينهما بالنسبة لتعلم اطار عمل واحد كافي مثل tensorflow فيه مجال الدكاء الاصطناعي ؟ TensorFlow يوفر مجموعة واسعة من الأدوات والوظائف لتسهيل تدريب النماذج وتقييمها وتحسينها. يمكنك استخدام ومع ذلك، يجب ملاحظة أن TensorFlow ليس الإطار الوحيد المستخدم في مجال الذكاء الاصطناعي. هناك أيضًا أطر عمل أخرى مثل PyTorch وKeras وScikit-learn وCaffe وغيرها، التي توفر أدوات ومكتبات قوية لتطوير وتنفيذ النماذج الذكية. بالتالي، للعمل في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن معرفة إطار العمل TensorFlow واحدة من الخبرات المهمة والمفيدة. ومع ذلك، قد تحتاج أيضًا إلى استكشاف وتعلم أطر عمل أخرى والتعامل مع مجموعة متنوعة من الأدوات والتقنيات لتلبية احتياجات المشروعات المختلفة في مجال الذكاء الاصطناعي.1 نقطة
-
شهد الذكاء الاصطناعي Artificial Intellegence تحولًا ملحوظًا في العقد الأخير من الزمن، حيث خرج من عوالم الخيال العلمي إلى حياتنا اليومية. إنه القوة المُشغّلة للمساعدين الافتراضيين وأدوات التشخيص الطبي المتطورة والسيارات ذاتية القيادة وعمليات صنع القرار المعتمدة على البيانات في مختلف الصناعات وعدد لا يحصى من التطبيقات الأخرى التي تعيد تعريف كيفية تفاعلنا مع التكنولوجيا. ولكن ما الذي يُمكّن ثورة الذكاء الاصطناعي هذه بالضبط؟ خلف الكواليس، إنه عالم مكتبات وأطر عمل الذكاء الاصطناعي الرائع. مكتبات وأطر عمل الذكاء الاصطناعي هي من يمكّن المطورين من تحويل مفاهيم الذكاء الاصطناعي إلى واقع. فهي توفر اللبنات الأساسية والأدوات والموارد اللازمة لصياغة أنظمة ذكية، مما يجعل عملية التطوير أكثر كفاءة ويمكن تحقيقها أكثر من أي وقت مضى. في هذه المقالة الشاملة لمكتبات وأطر عمل الذكاء الاصطناعي، سنكشف عن أهمية مكتبات وأطر عمل الذكاء الاصطناعي ونفهم سبب أهميتها ونتعمق في أهم وأبرز الخيارات التي تساعد مطوري الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء العالم على أداء مهامهم. الفرق بين مكتبات الذكاء الاصطناعي وأطر عمل الذكاء الاصطناعي مكتبات الذكاء الاصطناعي عبارة عن مقتطفات أو وحدات برمجية مكتوبة مسبقًا توفر عددًا كبيرًا من الدوال Functions والأصناف Classes المصممة لأداء مهام محددة. يمكن أن تتراوح هذه المهام من معالجة اللغة الطبيعية NLP والرؤية الحاسوبية CV إلى التعلم المعزز RL والتعلم العميق DL. على عكس الأطر، لا تفرض المكتبات بنية محددة على المشروع بأكمله. وبدلاً من ذلك، فهي تقدم حلولاً محددة للمشكلات المستهدفة، مما يجعلها أدوات متعددة الاستخدامات للمطورين. عمومًا، تتصف أطر العمل بما يلي: الكفاءة: تعمل أطر عمل الذكاء الاصطناعي على تبسيط عملية التطوير من خلال توفير الأدوات والمكتبات والوظائف المعدة مسبقًا، مما يقلل حاجة المطورين إلى إعادة اختراع العجلة. تعمل هذه الكفاءة على تسريع تطوير مشروع الذكاء الاصطناعي. قابلية التوسع: توفر أطر العمل قابلية التوسع، مما يسمح للمطورين بالانتقال من التجربة على جهاز واحد إلى نشر النماذج على مجموعات من الأجهزة القوية أو حتى بيئات الحوسبة الموزعة. دعم المجتمع: تتمتع العديد من أطر عمل الذكاء الصناعي بدعم مجتمعي واسع النطاق. يُترجم هذا إلى ثروة من الموارد والبرامج التعليمية ومجتمع من المطورين الذين يمكنهم المساعدة في حل المشكلات، مما يجعل التطوير أكثر سلاسة. قابلية التشغيل البيني: غالبًا ما تدعم أطر عمل الذكاء الصناعي لغات برمجة متعددة ويمكن دمجها مع أدوات أخرى، مما يعزز مرونتها وتوافقها مع الأنظمة الحالية. تحسين الأداء: تتضمن تقنيات التحسين لجعل نماذج الذكاء الصناعي تعمل بشكل أسرع وتستهلك موارد أقل، وهو أمر بالغ الأهمية للتطبيقات التي تعمل في الزمن الحقيقي Real Time والأجهزة محدودة الموارد. باختصار، تعمل مكتبات وأطر الذكاء الصناعي على تمكين المطورين من التركيز على بناء نماذج الذكاء الصناعي وتحسينها بدلًا من التورط في تعقيدات التنفيذ على المستوى المنخفض، مما يجعل تطوير الذكاء الصناعي أكثر سهولة وكفاءة. لمزيد من التفاصيل، ارجع إلى مقال تعرف على مفهوم إطار العمل Framework وأهميته في البرمجة. أطر عمل الذكاء الاصطناعي تبرز أطر عمل الذكاء الاصطناعي باعتبارها الأساس الذي تُبنى عليه تطبيقات الذكاء الاصطناعي، إذ ذكرنا أن هذه الأطر عبارة عن حزم برمجية شاملة مصممة لتبسيط وتسريع عملية إنشاء نماذج وحلول الذكاء الاصطناعي. إنها توفر للمطورين صندوق أدوات مليء بالخوارزميات والمكتبات والأدوات المساعدة المعدة مسبقًا، مما يمكنهم من التركيز على الجوانب التطبيقية والإبداعية للذكاء الاصطناعي مع تجاوز الكثير من كتابة الشيفرات المعقدة منخفضة المستوى. أشهر أطر عمل الذكاء الاصطناعي سنذكر فيما يلي أطر عمل الذكاء الاصطناعي الأكثر شيوعًا والتي يعتمد عليها المطورون في إنشاء مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم وهي: تنسرفلو Tensorflow باي تورش PyTorch كيراس Keras تنسرفلو Tensorflow: إطار العمل الأكثر استخدامًا يعد تنسرفلو Tensorflow الذي طورته جوجل أحد أكثر أطر عمل الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر استخدامًا وتنوعًا. يشتهر تنسرفلو بقابلية التوسع والمرونة، فهو تتيح للمطورين إنشاء شبكات عصبية كبيرة ومتطورة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المختلفة. أسلوب تنسرفلو في بناء الشبكات العصبية يُسهّل التوازي، مما يجعلها مثالية للتعامل مع معالجة البيانات على نطاق واسع. تمتد براعة تنسرفلو إلى أبعد من مجرد التعلم العميق. يشتمل نظامها البيئي على أدوات للمعالجة المسبقة للبيانات وتقييم النماذج والنشر. بدءًا من الإصدار 2.0، تبنى إطار العمل هذا نهجًا أكثر سهولة في الاستخدام وأكثر بديهية من خلال تبسيط أسلوب بناء وتنفيذ الشبكات العصبية ودمج إطار العمل كيراس معه. تعمل هذه التحسينات على تمكين المطورين من التركيز على بناء النماذج بدلاً من التورط في تعقيدات التنفيذ. باي تورش PyTorch: إطار عمل الباحثين المفضل يلبي باي تورش PyTorch احتياجات الباحثين وممارسي الذكاء الاصطناعي الذين يحتاجون إلى تحكم دقيق في نماذجهم. طُور باي تورش بواسطة مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي في فيسبوك، ويتبع نموذجًا حوسبيًا ديناميكيًا، مما يسمح للمستخدمين بتعريف نماذجهم وتعديلها وتصحيحها وتجريبها بسهولة. كما أن النظام البيئي ecosystem أو العمل في بيئة باي تورش يعد مرنًا للغاية. على الرغم من أن الطبيعة الديناميكية لباي تورش توفر مزايا في البحث والتجريب، فقد تأتي على حساب الأداء في سيناريوهات إنتاج معينة. الجهود الأخيرة (مثل إدخال TorchScript) تهدف إلى سد هذه الفجوة لجعل باي تورش خيارًا متعدد الاستخدامات لكل من البحث والنشر. كيراس Keras: تبسيط التعلم العميق باستخدام واجهة برمجة تطبيقات سهلة الاستخدام ظهرت كيراس Keras، التي غالبًا ما توصف بأنها واجهة برمجة تطبيقات، كإطار عمل لكل من المبتدئين وحتى الممارسين ذوي الخبرة في مجال الذكاء الاصطناعي على حد سواء. طُور في البداية كمشروع مستقل مفتوح المصدر، وقد تم الآن دمجه بالكامل مع تنسرفلو. تكمن قوته الأساسية في بساطته وسهولة استخدامه. يتخلص كيراس من تعقيدات تنفيذ النموذج، مما يسمح للمطورين بإنشاء شبكات عصبية معقدة ببضعة أسطر من التعليمات البرمجية. يتبع كيراس نموذج برمجة تصريحي عالي المستوى، مما يجعله مثاليًا للتجربة السريعة والنماذج الأولية، حيث تتطلّب عملية بناء النماذج والتدريب الحد الأدنى من التعليمات البرمجية. تأتي هذه البساطة مع مفاضلة، إذ قد تفتقر كيراس إلى المرونة والتحكّم الدقيق الذي توفره أطر العمل ذات المستوى الأدنى مثل تنسرفلو وباي تورش. أطر عمل الذكاء الاصطناعي الأقل شهرة بالإضافة إلى أطر عمل الذكاء الاصطناعي المعروفة مثل تنسرفلو و باي تورش وكيراس، هناك العديد من الأطر القوية الأخرى التي اكتسبت شعبية في مجتمع الذكاء الاصطناعي. نذكر منها: كافي Caffe: طوره مركز BVLC ويتميز بسرعته وكفاءته في مهام تصنيف الصور. سينتك CNTK: يوفر أداءً عاليًا وقابلية للتوسع لمهام التعلم العميق. وهو يدعم العديد من هياكل الشبكات العصبية وقد تم استخدامه في مهام تتراوح من التعرف على الصور والكلام إلى معالجة اللغة الطبيعية. إم إكس نت MXNet: طورته شركة أباتشي Apache، هو إطار عمل بارز آخر مصمم لتحقيق أهداف الكفاءة والمرونة. يتميّز بقدرته على التكيف مع الشبكات العصبية الديناميكية. ساهم دعمه للغات برمجية متعددة، بما في ذلك بايثون وجوليا، في اعتماده على نطاق واسع. فاست إي آي Fast.ai: هو إطار عمل يتميز بتركيزه على إضفاء الطابع الديمقراطي على تعليم الذكاء الاصطناعي (جعل تعليم الذكاء الصناعي وموارده في متناول مجموعة واسعة من الأشخاص، بغض النظر عن خلفيتهم أو خبرتهم). يوفر واجهات برمجة تطبيقات ومكتبات سهلة الاستخدام لتبسيط مهام التعلم العميق المعقدة. هذا يجعله اختيارًا ممتازًا للمبتدئين والباحثين الذين يرغبون في تجربة نماذج الذكاء الاصطناعي ونماذجها بسرعة. أخيرًا ثيانو Theano: استخدم على نطاق واسع في الماضي لمهام التعلم العميق بسبب حسابه الفعال للتعابير الرياضية. على الرغم من أن ثيانو لم يعد نشطًا كما في السابق، إلا أنه لعب دورًا مهمًا في تشكيل مشهد أطر عمل الذكاء الاصطناعي الصناعي. تستمر هذه الأطر، جنبًا إلى جنب مع غيرها من الأطر التي لم تُذكر مثل تشينر Chainer و Deeplearning4j وأونكس ONNX، في إثراء برمجة الذكاء الاصطناعي، مما يوفر خيارات متنوعة للمطورين والباحثين للاستكشاف والابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي. اختيار إطار العمل المناسب لمشروعك يمكن أن يؤثر اختيار إطار العمل بشكل كبير على فعالية وكفاءة مشاريع الذكاء الاصطناعي. نتيجةً لكون مجال الذكاء الاصطناعي متنوع وديناميكي، ظهرت بعض الأطر كمعايير صناعية نظرًا لتعدد استخداماتها وأدائها وأدواتها الواسعة المصممة لمهام الذكاء الاصطناعي. يعد فهم نقاط القوة والضعف في مختلف أطر العمل أمرًا ضروريًا لاتخاذ قرارات مستنيرة عند البدء في مشاريع الذكاء الاصطناعي. تلعب عوامل مثل تعقيد النموذج وسهولة نشر النموذج ودعم المجتمع والتكامل مع التقنيات الأخرى دورًا في تحديد الأدوات التي تتوافق مع أهداف المشروع. نشرع في هذا القسم للحديث عن هذه العوامل بشيء من التفصيل. هنالك عدة عوامل يجب مراعاتها لمتطلبات المشروع ومهارات الفريق والأهداف، إذ يتضمن اختيار إطار العمل لمشروع الذكاء الاصطناعي الخاص بك تحليلًا مدروسًا لعدة عوامل. تشكل هذه العوامل مجتمعة الأساس الذي سيُبنى عليه مشروعك، نذكر منها: متطلبات المشروع: تُعد طبيعة مشروع الذكاء الصناعي الخاص بك اعتبارًا أساسيًا. هل تقوم بتطوير تطبيق رؤية حاسب أو أداة معالجة لغة طبيعية أو نظام توصية؟ قد يستفيد كل مجال من مجموعة مختلفة من الأدوات. التعقيد: ضع في اعتبارك مدى تعقيد المشكلة التي تحاول حلها. تتفوق بعض الأطر في التعامل مع العمليات الحسابية المعقدة، بينما يتناسب البعض الآخر بشكل أفضل مع المهام الأبسط. قابلية التوسع: هل سيحتاج مشروعك إلى التوسع مع البيانات المتزايدة ومتطلبات المستخدمين؟ توفر بعض الأطر خيارات أفضل لتحسين الأداء وقابلية التوسع. المجتمع والتوثيق: يمكن أن تكون المجتمعات القوية والوثائق الشاملة ذات قيمة لا تقدر بثمن عند استكشاف المشكلات وإصلاحها أو طلب التوجيه. مهارات الفريق: قم بتقييم خبرة فريق التطوير لديك. يمكن أن يؤدي اختيار لغة وإطار عمل مألوفين لفريقك إلى تسريع عملية التطوير وضمان مستوى أعلى من جودة التعليمات البرمجية. التكامل: ضع في اعتبارك مدى سهولة تكامل الإطار المختار مع الأدوات والخدمات وأنظمة التشغيل والمنصات الأخرى التي قد تحتاج إلى استخدامها. الصيانة طويلة المدى: التخطيط للمستقبل. تأكد من أن إطار العمل الذي تختاره له خارطة طريق للتحديثات والصيانة. توفر الموارد: يمكن أن يؤثر توفر الأدوات والموارد بشكل كبير على سرعة التطوير وكفاءته. سهولة الاستخدام: بعض الأطر أكثر سهولة في الاستخدام، مما يجعلها مثالية للمبتدئين. يوفر البعض الآخر مزيدًا من التحكم والمرونة للمطورين ذوي الخبرة. يعد اختيار لغة البرمجة والإطار المناسبين لمشروع الذكاء الاصطناعي الخاص بك قرارًا استراتيجيًا يتطلب تقييمًا شاملاً لمتطلبات المشروع وقدرات الفريق والأهداف طويلة المدى. توفر الخيارات الكثيرة المتاحة اليوم للمطورين الأدوات اللازمة لإنشاء تطبيقات مبتكرة وقوية. من خلال النظر في هذه العوامل والاستلهام من دراسات الحالة الناجحة، يمكن للمطورين وضع مشاريعهم على طريق النجاح. قيود استخدام أطر عمل الذكاء الاصطناعي يمكن أن تؤثر القيود المرافقة لأطر عمل الذكاء الاصطناعي على تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي ونشرها. هناك العديد من القيود، ويمكن أن تختلف هذه القيود بناءً على إطار العمل المحدد. تتضمن بعض القيود الشائعة ما يلي: الأداء: قد تواجه أطر عمل معينة للذكاء الاصطناعي صعوبة في التوسع للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة أو النماذج المعقدة بكفاءة. يمكن أن ينتج عن ذلك أوقات تدريب أبطأ (بعض النماذج تحتاج أيام) وتطبيقات أقل استجابة (أي تستغرق وقت أطول لكي تعطيك النتيجة). التوافق: قد لا تكون بعض أطر عمل الذكاء الصناعي متوافقة مع أجهزة أو منصات معينة، مما يحد من قابليتها للاستخدام في بيئات معينة. التعقيد: يمكن أن تكون عملية بناء بعض نماذج الذكاء الصناعي غير سهلة، خاصة للمبتدئين. يمكن أن تعيق الأطر التي تفتقر إلى التوثيق والدعم عملية التعلّم. الافتقار إلى المرونة: قد تُقيّد بعض أطر عمل الذكاء الاصطناعي المطورين على خوارزميات ونماذج محددة مسبقًا، مما يقلل من مرونة تجربة الحلول المخصصة. قابلية التشغيل البيني Interoperability: تشير إلى القدرة على تبادل البيانات أو الوظائف بين نظم مختلفة أو برمجيات مختلفة دون الحاجة إلى تعديل هذه البرمجيات. يعد التحقق من قابلية التشغيل البيني أمرًا مهمًا في عالم تطوير البرمجيات والتكنولوجيا. يمكن أن تؤدي قابلية التشغيل البيني المحدودة بين أطر الذكاء الاصطناعي المختلفة ولغات البرمجة إلى إعاقة تكامل الأدوات والتقنيات المتعددة. ** الدعم المحدود**: قد يكون لبعض أطر عمل الذكاء الاصطناعي قاعدة مستخدمين أصغر، مما يؤدي إلى دعم مجتمعي محدود. مخاوف أمنية: يمكن أن تتسبب أطر عمل الذكاء الاصطناعي في حدوث ثغرات أمنية، مما قد يؤدي إلى كشف بيانات حساسة. منحنى التعلم: يمكن أن يؤدي تعقيد بعض أطر عمل الذكاء الاصطناعي إلى منحنى تعليمي حاد (أي ليس من السهل تعلمها)، مما يتطلب وقتًا وجهدًا كبيرين حتى تصبح بارعًا. على الرغم من هذه القيود، يعمل البحث والتطوير المستمر على مواجهة هذه التحديات. مكتبات الذكاء الاصطناعي إلى جانب أطر عمل الذكاء الاصطناعي، تلعب المكتبات دورًا مهمًا في تحويل الخوارزميات المعقدة إلى أدوات يسهل الوصول إليها. في حين أن أطر العمل مثل TensorFlow و PyTorch تهيمن على مشهد الذكاء الاصطناعي، فمن الضروري التعرف على خيارات أخرى تُستخدم في تطوير الذكاء الاصطناعي وهي المكتبات. عكس أطر العمل، صممت المكتبات لتبسيط مهام محددة، حيث تقدم للمطورين وحدات ودوال مُعدة مسبقًا يمكن دمجها بسهولة في مشاريعهم. دعونا نستكشف أهمية مكتبات الذكاء الاصطناعي. أشهر مكتبات الذكاء الاصطناعي البارزة هناك عدد كبير من المكتبات المستخدمة في برمجة الذكاء الاصطناعي وكل منها يُستخدم ضمن لغة برمجة معين. تتضمّن بايثون الحصة الأكبر من مكتبات الذكاء الاصطناعي، فلديها مجموعة واسعة من المكتبات التي تلبي مهام الذكاء الاصطناعي المختلفة. توفر هذه المكتبات للمطورين أدوات ودوال جاهزة لتبسيط عملية التطوير، من المعالجة المسبقة للبيانات إلى التدريب النموذجي والتقييم. فيما يلي بعض المكتبات الأساسية الضرورية لتطوير الذكاء الاصطناعي. هاغينغ فيس Hugging Face هاغينغ فيس Hugging Face اسم معروف في عالم الذكاء الاصطناعي وهي الخيار رقم واحد في معالجة اللغة الطبيعية، إذ قدمت مساهمات ملحوظة في مجال معالجة اللغات الطبيعية NLP. تأسست شركة Hugging Face في عام 2016، وقد اكتسبت شهرة بسبب مكتبتها مفتوحة المصدر، مثل مكتبة المحولات Transformers. توفر هذه المكتبة مجموعة واسعة من مجموعات البيانات والنماذج المدربة مسبقًا لمجموعة واسعة من مهام معالجة اللغات الطبيعية، بما في ذلك تصنيف النصوص وترجمة اللغة ونماذج اللغة وتحليل المشاعر. ما يميز Hugging Face هو التزامها بإضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغات الطبيعية من خلال جعل النماذج المتطورة في متناول المطورين والباحثين في جميع أنحاء العالم. مع مجتمع مزدهر من المساهمين، تُواصل Hugging Face الابتكار وقيادة التقدم وتعزيز التعاون في عالم معالجة اللغات الطبيعية. لقد أصبح مصدرًا لا غنى عنه لأي شخص يعمل في مشاريع الذكاء الاصطناعي المتعلقة باللغة. نمباي Numpy مكتبة خاصة بلغة بايثون وهي أساس العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي. توفر دعمًا للمصفوفات الكبيرة والمعقّدة والمتعددة الأبعاد، جنبًا إلى جنب مع مجموعة واسعة من الدوال الرياضية لعمليات المصفوفة. هذه المكتبة لا غنى عنها للمهام التي تنطوي على حسابات رقمية ومعالجة البيانات. باندا Pandas مكتبة خاصة بلغة بايثون. هي مكتبة قوية لتحليل البيانات ومعالجتها. يسمح هيكل DataFrame الخاص بها للمطورين بالتعامل مع البيانات المهيكلة ومعالجتها بكفاءة، مما يجعل المهام مثل تنظيف البيانات وتحويلها وتجميعها أكثر ملاءمة. سكايت ليرن scikit-Learn مكتبة خاصة بلغة بايثون. تُعرف هذه المكتبة أيضًا باسم sklearn، وهي نقطة انطلاق لمهام التعلم الآلي. يقدم مجموعة متنوعة من خوارزميات التعلم الآلي للتصنيف والانحدار والتكتّل وتقليل الأبعاد والمزيد. توفر بالإضافة إلى ذلك أدوات لتقييم النموذج واختيار الميزات والمعالجة المسبقة للبيانات. مجموعة أدوات اللغة الطبيعية NLTK مكتبة خاصة بلغة بايثون مصممة خصيصًا لمهام معالجة اللغة الطبيعية. توفر أدوات وموارد للتقطيع tokenization والتشذيب stemming، وتصنيف أجزاء الكلام POST، وتحليل المشاعر ، وأكثر من ذلك ، مما يجعله ضروريًا للمشاريع التي تتضمن بيانات نصية. سباسي spaCy مكتبة خاصة بلغة بايثون. مكتبة قوية أخرى لمهام معالجة اللغة الطبيعية، تركز سبايسي على توفير إمكانيات لمعالجة اللغة الطبيعية بطريقة سريعة وفعّالة. كما أنها تتفوق في مهام مثل التعرف على الكيانات المسماة NER وتحليل التبعية والتحليل اللغوي. جينسم Gensim مكتبة خاصة بلغة بايثون مصممة لنمذجة الموضوعات وتحليل تشابه المستندات. إنها مفيدة بشكل خاص للعمل مع مجموعات نصية كبيرة وإنشاء تمثيلات رقمية للنصوص باستخدام تقنيات مثل Word2Vec. إكس جي بوست XGBoost مكتبة خاصة بلغة بايثون ولغة R وهي مكتبة شهيرة وحديثة للتعلم الآلي. تحظى بشعبية خاصة بالنسبة للبيانات المُهيكلة (كالتي تُنظّم في جداول) وتستخدم على نطاق واسع في مسابقات التعلم الآلي. مكتبة OpenCV مكتبة خاصة بلغة بايثون ولغة C++ وتعد مصدرًا قويًا لمهام الرؤية الحاسوبية. فهي توفر أكثر من 2500 خوارزمية محسنة لتحليل الصور والفيديو في الوقت الفعلي. من التعرف على الوجه إلى اكتشاف الأشياء، تعد OpenCV واحدة من المكتبات المفضلة لمطوري الرؤية الحاسوبية. مكتبتي forecast و tseries وهي مكتبات خاصة بلغة R تُستخدم في تحليل السلاسل الزمنية، حيث تسهل حزم forecast و tseries التنبؤ بالبيانات المعتمدة على الوقت وتحليلها. مكتبتي sp و sf مكتبات خاصة بلغة R تُستخدم في التحليل المكاني، حيث تُمكّن المستخدمين من معالجة البيانات المكانية وتحليلها. هذه كانت مجموعة من أهم مكتبات الذكاء الاصطناعي. تعمل هذه المكتبات بشكل جماعي على تمكين المطورين من إنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي معقدة عبر مجالات متنوعة. من خلال الاستفادة من قدرات هذه المكتبات، يمكن لممارسي الذكاء الاصطناعي تسريع عملية التطوير وإنشاء نماذج أكثر قوة ودقة. فوائد مكتبات الذكاء الاصطناعي كما أشرنا سابقًا، هناك العديد من الفوائد التي يمكن الحصول عليها من خلال إنشاء واستخدام مكتبات الذكاء الاصطناعي، وهي كما يلي: سهولة الاستخدام: تعمل المكتبات على تبسيط الخوارزميات المعقدة، مما يسهل على المطورين فهم حلول الذكاء الاصطناعي وتنفيذها دون الخوض في تعقيدات الخوارزميات الأساسية. النماذج الأولية السريعة: يمكن للمطورين إنشاء نماذج أولية سريعة لأفكارهم باستخدام المكتبات، مما يسمح لهم باختبار الفرضيات وتجربة أساليب مختلفة قبل الالتزام بحل محدد. دعم المجتمع: تمامًا مثل أطر العمل، تتمتع المكتبات الشعبية بمجتمعات نابضة بالحياة. تساهم هذه المجتمعات في المكتبات من خلال توفير التحديثات وإصلاحات الأخطاء والوظائف الإضافية، مما يضمن بقاء المكتبات قوية ومحدثة. قابلية التخصيص: توفر المكتبات التوازن بين الحلول المعدة مسبقًا والتخصيص. يمكن للمطورين تعديل أجزاء معينة من كود المكتبة لتخصيص الدالة وفقًا لمتطلبات مشروعهم. كفاءة الموارد: تتميز المكتبات عمومًا بقلة حجمها مقارنةً بأطر العمل، مما يجعلها مناسبة للبيئات المحدودة الموارد مثل أجهزة إنترنت الأشياء. خاتمة لقد أضفت مكتبات وأطر الذكاء الاصطناعي قوةً كبيرةً على تطوير الذكاء الاصطناعي، مما مكّن كلاً من المحترفين المتمرسين والوافدين الجدد من تسخير قوة الذكاء الاصطناعي. سواء كنت تقوم ببناء روبوتات محادثة ذكية أو مركبات ذاتية التحكم أو أنظمة تحليلات تنبؤية، فإن هذه المكتبات والأطر تعمل كحلفاء لك في مجال الذكاء الصناعي. إن فهم مشهد مكتبا وأطر عمل الذكاء الاصطناعي هو الخطوة الأولى في الشروع في رحلة لإنشاء الجيل القادم من الأنظمة الذكية التي ستشكل عالمنا. اقرأ أيضًا تعلم الذكاء الاصطناعي لغات برمجة الذكاء الاصطناعي خوارزميات الذكاء الاصطناعي أهمية الذكاء الاصطناعي فوائد الذكاء الاصطناعي1 نقطة -
لكي لتصبح مسوّقًا ناجحًا، تحتاج إلى مجموعة واسعة من المهارات. ومثله مثل أي دور آخر، يمكن أن نقترح أن كل المهارات تقريبًا ضرورية في هذا السياق، إلا أنه من الواضح أن بعض المهارات أهم من الأخرى. يقدّم هذا المقال شرحًا مفصلًا حول التسويق، موضحًا ماهيته، والمهارات المطلوبة للقيام بدور المسوّق. من المهم جدًأ أن تفكر في مهاراتك، ذلك لأن التسويق قد تغيّر كثيرًا خلال السنوات القليلة الأخيرة؛ فقد كان التسويق في الماضي نشاطًا إبداعيًا جدًا، ويعود ذلك جزئيًا إلى وجود معلومات شحيحة حول العملاء وتأثير الحملات التسويقية؛ أما الآن، ومع انتقال جزء كبير من عمليات التسويق والبحوث وأنشطة البيع إلى الإنترنت، يوجد حجم متزايد من البيانات حول العملاء، وهو ما يسمح بالربط الأسهل لأنشطة التسويق بالعوائد، ليصبح التسويق مجالًا علميًا أكثر. ما هو التسويق؟ بعبارة أخرى، التسويق ببساطة هو نشاط أعمال يتضمن القدرة على بيع السلع والخدمات إلى العملاء مقابل ربح، إلا أن نشاط التسويق أكبر بكثير من مجرد الترويج والبيع، فمفهوم متطلبات العميل جد مهم، إذ يتمحور التسويق حول فهم ما يريده العملاء وتوفيره. مهارات يحتاجها المسوقون ليكون المسوّقون جيّدين في عملهم، هم بحاجة إلى أن يستطيعوا القيام بما يلي: 1. فهم عملائهم يقع العملاء في قلب عملية التسويق، فأنت لا تستطيع بيع أي شيء لأي شخص إلا إذا أراد شراءه. وإذا كان التسويق يتمحور حول تلبية احتياجات العملاء، فأنت تحتاج أولًا إلى فهم هذه الاحتياجات، وهذا يعني القدرة على تحديد المشكلات التي تواجه العملاء أحيانًا، حتى قبل أن يدركوها؛ وأن تجد طريقة تلبي بها هذه الاحتياجات وتعالج بها هذه المشكلات من خلال المنتجات والخدمات التي تقدّمها. وبطبيعة الحال، يحتاج هذا إلى استخدام مجالين من مجالات المهارات هما: مهارات التواصل مهارات التحليل مهارات التواصل مهمة جدًا للاستماع إلى العملاء وموظفي المبيعات والأطراف الأخرى التي تعرف عملاءك شخصيًا، إذ من المهم أن تستمع إلى ما لا يقوله الناس وما يقولونه، ففي بعض الأحيان يكون من الصعب الاعتراف بالمشكلات التي تواجهها الشركات. قد تكون مهارات التحليل مطلوبةً لكل من المعلومات الكمية والكيفية (هذه الأخيرة هي المعلومات التي تتضمن أرقامًا وتكون مبنيةً أكثر على النصوص والصور). تسمح لك هذه المهارات بالتعمق أكثر في المعلومة المتوفرة وتوليد بصيرة، بناءً عليها ستساعدك على القيام بعملية تسويق أكثر فعالية. قد تمتلك على سبيل المثال بيانات رقمية حول المبالغ التي أنفقها عملاؤك وأين أنفقوها، كما ستحتاج إلى القيام ببعض التحليلات الإحصائية البسيطة للتعرّف على العملاء الأكثر ربحيةً، وذلك حتى تتمكن من التركيز عليهم. قد يكون من المفيد كذلك أن تصنّف عملاءك إلى مجموعات مختلفة ذات احتياجات متباينة، إذ يسمح لك هذا بتوجيه عملية التسويق وجعلها أكثر تخصيصًا؛ وتتضمن الأساليب المستخدمة في هذا السياق تصنيف العملاء وإنشاء شخصيات العملاء. 2. معرفة سوقهم يحتاج المسوّقون أيضًا إلى معرفة ما يجري داخل السوق، ويعني ذلك معرفة ما تعرضه الشركات الأخرى وما يفعله الموردون والمنتجات التكميلية المتوفرة، إذ أن عليهم أن يصبحوا خبراءً في مجال السوق التي ينشطون فيها. إحدى طرق فهم السوق هي استخدام تقنيات التحليل الاستراتيجي مثل القوى الخمسة التنافسية لبورتر Porter’s Five Forces، والعناصر السبعة للمزيج التسويقي 7 Ps، إذ يوفر ذلك طريقةً ممنهجةً لفحص السوق والتأكد من أنك قد أخذت في الحسبان كل جانب من جوانب موقفك الحالي. يُعَدّ الوعي التجاري العام أيضًا مهمًا للمسوقين، فهم بحاجة إلى فهم السياق الذي تعمل ضمنه منظمات الأعمال وعالمها، وينبغي أن يكونوا كذلك على اطلاع على التغيرات المستقبلية المنتظمة، وكيف يمكنها أن تؤثر على الأعمال؛ كما ينبغي أن يفهموا ويستطيعوا التعبير عن مساهمة عملهم في النتيجة النهائية للمشروع. 3. التفكير الخلاق للوصول إلى مقاربات جديدة قد يكون التسويق مبنيًا بتزايد على البيانات، لكن هذا لا يعني أنه لا يوجد مكان للابتكار، فالمسوقون هم مفكّرون خلّاقون جيّدون يستطيعون استخدام مهاراتهم لتوليد أفكار وإيجاد طرق جديدة للوصول إلى العملاء وخلق تجارب عملاء يصعب نسيانها (للأسباب الصحيحة). 4. التواصل الفعال كتابة ولفظا المسوّقون الجيدون هم متصلون جد فعالين، سواءً كتابةً، أو وجهًا لوجه، أو أثناء تقديم العروض التقديمية؛ إذ لديهم القدرة على إيصال أفكارهم ببساطة واقتضاب، وغالبًا بطريقة تستقطب انتباه جمهورهم. التسويق بالمحتوى هو أحد أنشطة التسويق على الإنترنت، التي تستخدم النصوص كطريقة لتوفير معلومات عامة ومفيدة للعملاء. تتمثل الفكرة في أنه عند قيام العملاء بالبحث عن المنتجات والخدمات أو ببساطة عند بحثهم عن حل لمشكلة ما تواجههم مثلًا، سيصادفون هذا المقال، بحيث سيعدّون الكاتب خبيرًا في المجال المعني ويبحثون عن معلومات أكثر من خلاله، وأخيرًا (في أفضل الحالات) التواصل مع الشركة عندما يريدون الشراء. يُستخدم هذا النوع من التسويق بتزايد في سياق التسويق الموجه للشركات، ويعني ذلك أن القدرة على الكتابة لدى المسوّقين تحظى بتقدير كبير. وعلى الرغم من ذلك، فإن القدرة على التواصل هي فقط نصف المعركة، إذ يحتاج المسوّقون أيضًا إلى فهم لماذا يتواصلون واستخدام مهارات التواصل لديهم للتأثير على العملاء وإقناعهم. إقناع شخص ما هو جزئيًا مسألة حسن تواصل، ولكنه يتعلق أيضًا بالتواصل الفعّال، فقد يُقنع الإلحاح على سبيل المثال شخصًا ما للقيام بأمر معين، ولكن ربما ليس عن طيب خاطر؛ وإذا أدرت ظهرك، فقد تجد أنهم تاهوا تاركين المهمة نصف منتهية؛ لذا سيكون من الفعال أكثر أن تقنعهم ليرغبوا بما ترغب به، وهذا أمر مهم في التسويق. تجد المزيد حول هذا الموضوع في هذين المقالين حول مهارات الإقناع وكيف تحفّز العملاء على شراء منتجاتك. خاتمة يمتلك المسوّقون الجيّدون مجموعةً واسعةً من المهارات الأساسية ويستخدمونها بفعالية. وعلى الرغم من ذلك، فإن الأهم على الأرجح هو أنهم يفهمون أن بإمكانهم دائمًا تعلّم المزيد وتطوير مهاراتهم أكثر، إذ ستكون هناك دائمًا طرق جديدة في السوق ومهارات جديدة ينبغي تعلمها. ترجمة -وبتصرّف- للمقال Marketing Skills. اقرأ أيضًا مقدمة إلى علم التسويق أنواع التسويق الأساسية مكونات التسويق الاستراتيجية النسخة العربية الكاملة لكتاب مدخل إلى التسويق1 نقطة
