الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
تركز فئة الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة على استخدام AI لحل المشكلات المعقدة، أتمتة المهام وتحليل البيانات الكبيرة بكفاءة. يمكن للمستخدمين استكشاف نماذج التعلم الآلي، أطر التعلم العميق، معالجة اللغة الطبيعية وتقنيات الرؤية الحاسوبية. تمكن هذه الفئة علماء البيانات، مهندسي الذكاء الاصطناعي والهواة من إنشاء نماذج تنبؤية، تحسين الخوارزميات وتحسين سير العمل. من خلال برامبتات الذكاء الاصطناعي، يمكن للمستخدمين فهم اختيار النماذج، التدريب، التقييم واستراتيجيات النشر لتعزيز الابتكار واتخاذ القرارات المبنية على البيانات.
المطالبات المتاحة
3 من 18 مطالباتبناء نظام لمراقبة نماذج الذكاء الاصطناعي
يُعَدّ بناء نظام لمراقبة نماذج الذكاء الاصطناعي خطوة أساسية لضمان استقرار الأداء، تحسين الجودة، والحد من المخاطر التشغيلية المرتبطة باستخدام …
قم بتصميم نظام شامل لمراقبة نماذج الذكاء الاصطناعي في بيئة إنتاجية. يجب أن يتضمن النظام …
تطوير نظم الذكاء الاصطناعي التفاعلية
هذا النموذج يُمكّن المستخدمين من إنشاء وتطوير نظم الذكاء الاصطناعي التفاعلية القادرة على التفاعل مع المستخدمين بطريقة طبيعية وسلسة. يُعد …
قم بتصميم نظام ذكاء اصطناعي تفاعلي قادر على محاكاة المحادثة البشرية بطريقة طبيعية. يجب أن …
إنشاء نظام توصية بالذكاء الاصطناعي
يهدف هذا النموذج إلى مساعدة المستخدمين على تصميم وتطوير نظام توصية ذكي يعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. يُمكن …
قم بإنشاء نظام توصية باستخدام الذكاء الاصطناعي يعتمد على بيانات [نوع البيانات: مثل سلوك المستخدم، …