لقد حققت Google نجاحًا في كل جانب من جوانب العالم الرقمي تقريبًا في السنوات الأخيرة، سواء كانت الأجهزة الاستهلاكية مثل الهواتف الذكية والأجهزة اللوحية وأجهزة الكمبيوتر المحمولة أو البرامج الأساسية مثل Android و Chrome OS أو البرامج الذكية التي يتم تشغيلها بواسطة الذكاء الاصطناعي من Google.
في مجال التكنولوجيا لفترة أطول تشارك شركة غوغل أحد أكثر الأسهم قيمة في السوق، وتقوم Google بتطوير مجموعة واسعة من الأدوات البرمجية لكل نوع من الأنشطة الممكنة الموجودة اليوم تقريبًا، تمتلك Google الآن حلًا لكل مشكلة سواء كانت مساعدًا صوتيًا ذكيًا أو قائمة تسوق ذكية.
تمامًا كما تريد Google تطوير حلول تعالج القضايا الملحة وتحسن حياة الناس، فإنهم متحمسون للإمكانيات العظيمة للذكاء الاصطناعي والتقنيات المتقدمة الأخرى لتمكين الأشخاص والعمل من أجل الصالح العام، الأمر الذي سيفيد الأجيال الحالية والمستقبلية.
ما هي مشاريع جوجل للذكاء الاصطناعي
أنشأت Google العديد من الأدوات مثل TensorFlow و ML Kit و Cloud AI وغيرها الكثير للمتحمسين والمبتدئين على حد سواء في محاولة لفهم إمكانات الذكاء الاصطناعي، بناءً على خبرتها في بيانات البحث والتحليلات التي تم جمعها على مر السنين.
مشروعات الذكاء الاصطناعي من Google عبارة عن منصات تدعمها Google لبناء مشاريع جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي. يسهل بناء نموذج مريح مقارنة بمشاريع الذكاء الاصطناعي الأخرى ويساعدك أيضًا على تجربة أفكارك. يعد استخدام خوارزميات التعلم الآلي هنا أسهل بكثير من أي منصة أخرى، في الوقت الحاضر، تتطلب معظم الشركات من موظفيها أن يكونوا على دراية بمشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Google.
في هذه المقالة، سوف نستعرض بعض المشاريع الذكاء مصطنع موظفي Google الأساسيين الذين يجب أن تكون على دراية بهم
1. مشروع TensorFlow
يعتبر مشروع TensorFlow بلا شك أهم مشروع في Google AI. إنها منصة مجانية ومفتوحة لتطبيقات التعلم الآلي. يجعل TensorFlow بناء النموذج أكثر متعة ونشر ML أكثر مرونة. إذا كنت ترغب في العمل في التعلم الآلي، فأنت بحاجة إلى أن تكون على دراية بهذه المنصة.
يوفر TensorFlow مجموعة كبيرة من الأدوات والأطر للمساعدة في تطوير نموذج ML، علاوة على ذلك، يمكنك الوصول إليه في أي وقت وفي أي مكان، مما يزيد بشكل كبير من إمكانية الوصول إليه.
يقدم مجموعة متنوعة من واجهات برمجة التطبيقات لمساعدتك في بناء أنواع مختلفة من نماذج ML، على سبيل المثال يمكنك استخدام Keras API لإنشاء وتدريب النماذج، وهو أمر ممتاز للمبتدئين بسبب واجهته البسيطة.
2. مشروع AdaNet
قبل أن ندخل في AdaNet، يجب أن تكون على دراية بالتعلم الجماعي، فهي عملية دمج العديد من نماذج التعلم الآلي المحتملة لتحقيق أداء متميز.
مشروع AdaNet عبارة عن نظام يعتمد على TensorFlow يتيح التعلم الآلي للنماذج عالية المستوى مع القليل من التفاعل من الخبراء، ويمكن تعلم بنية الشبكة العصبية باستخدام خوارزمية AdaNet ويعطي ضمانات التعلم، يجعل نظام AdaNet التعلم الجماعي ممكنًا، حقًا عمل بطولي، ويرجع ذلك إلى حقيقة أن التعلم الجماعي يتطلب قدرًا كبيرًا من الوقت والموارد للتدريب.
الميزة الأكثر أهمية في AdaNet هي أنها توفر إطار عمل لتحسين التعلم الجماعي لنماذج أكثر تقدمًا. إذا كنت مهتمًا بـ AutoML من Google، فيجب أن تتعرف على AdaNet.
3. مشروع الدوبامين (نماذج أولية لخوارزميات التعلم المعزز)
رعاية الخوارزميات التعلم الداعم كيف يتصرف وكيل برمجيات معين في موقف معين، ويرغب في التفوق في مجال واحد فوق الآخرين من أجل زيادة الفائدة العامة، يسرع الدوبامين تطوير هذه الخوارزميات بشكل أكثر كفاءة.
إنها منصة قائمة على Tensorflow والتي تمكن المستخدمين من تجربة أساليب التعلم المعزز بحرية. إذا كنت تبحث عن طريقة جديدة للبحث عن خوارزميات التعلم المعزز، فإن الدوبامين هو مكان جيد للبدء. إنها موثوقة وقابلة للتكيف تجعل تجربة الأشياء الجديدة بسيطة وممتعة.
4. مشروع مختبر DeepMind
التعلم العميق التعزيزي صعب الدراسة والتنفيذ ولكن DeepMind Lab من Google يمكن أن يساعدك في ذلك. يوفر منصة ثلاثية الأبعاد للبحث وتطوير أنظمة التعلم الآلي وأنظمة الذكاء الاصطناعي. تتيح لك واجهة برمجة تطبيقات DeepMind Lab البسيطة تجربة العديد من بنيات الذكاء الاصطناعي. والتعرف على إمكانياتها.
إذا كنت مبتدئًا ولم تتعامل مع خوارزميات التعلم المعزز من قبل، فيجب عليك تجربتها، من ناحية أخرى، حتى الخبير قد يستفيد من هذه المبادرة عندما يتعلق الأمر باختبار مفاهيم الذكاء الاصطناعي الجديدة.
5. مشروع فيزياء الرصاص
تعد Bullet Physics واحدة من أكثر مبادرات الذكاء الاصطناعي المخصصة لشركة Google. إنها مجموعة تطوير برمجيات تركز على ديناميكيات الجسم، والتصادمات، والتفاعلات بين الأجسام الصلبة والناعمة. تم ترميز Bullet Physics في C ++.
يمكن استخدام هذه المكتبة لإنشاء الألعاب والمحاكاة الآلية والمؤثرات المرئية. يتم تضمين حزمة Python pybullet التي تستخدم التعلم الآلي والمحاكاة المادية والروبوتات في Bullet Physics SDK.
تتوفر العديد من الميزات لمستخدمي pybullet مثل اكتشاف الاصطدام وحسابات الديناميكيات العكسية وعلم الحركة، ويستخدم Google Bullet SDK للواقع الافتراضي ومحاكاة الروبوتات وتطوير الألعاب وتطبيقات التعلم الآلي.
6. مشروع Magneta
للذكاء الاصطناعي استخدامات مختلفة ولكننا نادرًا ما نراه في المهن الإبداعية، يعد Project Magenta مثالًا لتطبيق غير مألوف للذكاء الاصطناعي يركز على إنشاء الفن والموسيقى من خلال تطبيق التعلم العميق والتعلم المعزز. انظر إلى هذا المشروع.
تركز Magenta على إيجاد الحلول وتسهيل الأمور على الفنانين والموسيقيين. إنه أحد منتجات Google المبني على TensorFlow. لدى Google مجموعة مناقشة معهم حيث يمكنهم مشاركة المعلومات والتعليقات حول التطورات المختلفة في هذا المشروع.
7. مشروع Kuberflow
إذا كنت مهتمًا بخوارزميات التعلم الآلي و Kubernetes، وهي إحدى أهم مبادرات الذكاء الاصطناعي في Google، فإن Kuberflow هي مجموعة أدوات التعلم الآلي لـ Kubernetes، فهي تركز على جعل نشر عملية التعلم الآلي عليها أمرًا بسيطًا قدر الإمكان، عند الاستخدام Kubernetes، يمكنك تثبيت أنظمة تعلم الآلة مفتوحة المصدر وعالية الجودة من خلال الاستفادة من Kuberflow.
يحتوي هذا المشروع على مجتمع مطور ومهني مفعم بالحيوية حيث يمكنك طرح الأسئلة والمساهمة في عملك ومناقشة الموضوعات المتعلقة بـ Kuber Flow.
8. تقويم جوجل
تلعب التقويمات دورًا مهمًا في حياتنا اليومية وهي أداة ضرورية لتتبعها. يحتوي تطبيق تقويم Google على الكثير من ميزات الإدارة الروتينية، ولكن لجعله أفضل، قدمت الشركة أداة مهام تساعد المستخدمين على تحقيق أهدافهم الخاصة مثل تعلم هواية جديدة أو إنهاء مشروع أو الذهاب في نزهة على الأقدام.
يمكن لهذه الأداة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أن تقيم تقويمك اليومي بنشاط للحظات الانشغال، وإذا لزم الأمر، فقد تعيد ترتيب أهدافك تلقائيًا لراحتك في وقت لاحق.
9. صور جوجل
صور Google عبارة عن كتاب صور عبر الإنترنت يتيح للمستخدمين تنظيم وإدارة صورهم بسهولة، وتحتفظ صور Google بنسخة احتياطية من جميع صورهم على السحابة للأمان، ولكن هذا ليس السبب الوحيد.
يستخدم تطبيق الصور عددًا من تقنيات الذكاء الاصطناعي الذكية والتعلم الآلي لتزويدك بميزات ذكية مثل تجميع الصور تلقائيًا بناءً على الموضوعات الموجودة بداخلها، وفلتر ذكي يحلل الصورة ويعززها لتبدو في أفضل حالاتها، والتكامل مع Google Lens للتعرف عليها. الكائنات والنص، وأكثر من ذلك بكثير.
10- تطبيق Gmail
هل تعلم أن Google قد أضافت عددًا كبيرًا من الميزات المفيدة إلى Gmail إحدى هذه الإمكانيات هي “الرد الذكي”، الذي يحلل البريد الإلكتروني بالكامل ويقدم استجابة موجزة مناسبة، مما يلغي الحاجة إلى ملء التأكيدات.
يتميز Gmail أيضًا بمنع الرسائل غير المرغوب فيها، والذي يمنع الرسائل غير المرغوب فيها من الوصول إلى صندوق الوارد الخاص بك، ويمكن للذكاء الاصطناعي في Gmail أيضًا تصنيف رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بك بذكاء إلى فئات مثل العروض الترويجية، والاجتماعية، والتحديثات، والأساسية، والأولوية، وقد يتوقع Gmail أيضًا نصًا أثناء كتابة بريد إلكتروني، وجعل العملية تسير بشكل أسرع.
ختاما
تتطور Google باستمرار في هذا المجال من خلال منتجات مثل ML Kit و TensorFlow و Fire Indicators وغيرها التي تستهدف مجموعة واسعة من المستخدمين بما في ذلك المطورين والباحثين والمؤسسات. تحاول Google زيادة وجود الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في العالم الحقيقي من خلال زيادة استخدام منتجات Cloud AI. ملكها.
إذا استمرت Google في السعي وراء الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق والتعلم الآلي بنفس الحماس، فمن المحتمل جدًا أن نشهد تطورات كبيرة في مجموعة متنوعة من المجالات في السنوات القليلة المقبلة.