كتاب الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية pdf

بمقال اليوم نستعرض لكم كتاب الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية بصيغة pdf مجانا للكاتب الدكتور محمد علي الشرقاوي

سيكون مهما جدا للمهتمين بمجال الذكاء الاصطناعي وما يرتبط به من نظم وبرامج موضوع كتاب الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية يقوم الكاتب بمحاولة لتصور مدى تطور الذكاء الاصطناعي بالقرن القادم ,كما يجد رابطا بين العقل البشري والذكاء البشري والذكاء الاصطناعي ويعد الكتاب هو أول كتاب ضمن سلسلة الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية

إسم الكتاب :-

الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية

إسم مؤلف كتاب الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية :-

ا. د. محمد علي الشرقاوي

عدد صفحات الكتاب :-

353 صفحة

تصنيف كتاب الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية :-

الذكاء الاصطناعي

مقدمة كتاب الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية :-

يحتوي هذا الكتاب على أربعة أجزاء، يتناول الجزء الاول التعريف بالذكاء الاصطناعي وعلاقته بالذكاء الانساني وأساسياته ومجالاته المختلفة والنظم الخبيرة ومجالاتها المختلفة وبعض النظم التطبيقية وقائمة النظم الخبيرة الشائعة، ونظم الحاسبات المعتمدة على تقنيات الذكاء الاصطناعي و حاسبات الجيل الخامس للمشروع الياباني.

ويتناول الجزء الثاني أسس المعالجة الرمزية والنمذجة الحسابية وتمثيل المعرفة وآليات وتقنيات الاستدلال مثل المنطق الإسنادي ومحددات الكمية والإثبات التحليلي. والتوحيد ونظم الاستدلال المعتمدة على القواعد مثل نظم الإنتاج ومحرك الاستدلال ونظم التسلسل المختلفة.

ويتناول الجزء الثالث لغات البرمجة والتي تشمل المعالجة الرمزية والمعالجة المختلطة. واساسيات لغة البرمجة المنطقية السريعة ولغة البرمجة بأسلوب القائمة وبرمجة العلاقات والصفات واستخدام تطبيقات من الحياة الـيـومـيـة تتطلب استخدام الذكاء في تنفيذها والمعالجة الرمزية للعمليات الحسابية والرسوم الـتـصـويريـة و قـواعـد الـبـيـانـات الديناميكية. وعرض بعض النظم التطبيقية.

يتناول الجزء الرابع أساسيات الشبكات العصبية والحساب العصبي وكيف تطورت والسمات العامة لنيرون والنماذج الحسابية المختلفة وميكانيكية التعلم والشبكات العصبية المتعددة الطبقات وسلوكها. واستخداماتها في بعض التطبيقات مثل نظم النشر الإلكتروني لقواعد البيانات و المخطط التسويقي لشركات الطيران. كما تم عرض أساسيات شبكات كوهان ذاتية التعليم والتنظيم الذاتي وطرق التعليم باستخدام التوزيع الكمي للمتجهات وبعض تطبيقاتها مثل النشر المكتبي باستخدام الصوت كما تناول أساسيات شبكات هويفيلد ذات الاتصال الكامل وميكانيكية الحزن والتذكر وآله بولتزمان الحرارية وبعض التطبيقات، وفي نهاية هذا الجزء تم عرض لنظرية الرنين المتكيف التي تعتبر أساسا للشبكات المكثفة التوازي وعرض النماذج المختلفة لها .

كما يتميز الكتاب بعرض الترجمة الانجليزية للمصطلحات بجانب النص العربي لها مما يؤدى إلى سهولة الفهم ويساعد على ربط المادة العلمية بالاتجاه العالمي في هذا التخصص، كما يتولى عرض التطبيقات. المرتبطة بالحياة اليومية والبيتية لكي يصل القارئ إلى أهمية استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية الاصطناعية نظرة مستقبلية.

محتويات كتاب الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية :-

الجزء الأول : الذكاء الإصطناعي الحاضر والمستقبل

الفصل الأول : الذكاء الإصطناعي والذكاء الإنساني Artificial and Human Intelligence

• مقدمة
• العقل الإنساني ومعالجة المعرفة
• المخ والتمثيل الرمزي للمعرفة
• مراحل تطور الذكاء الإصطناعي
  • المرحلة الأولى
  • المرحلة الثانـيـة
  • المرحلة الثالثة(١٩٧٥-١٩٩٥)
  • المرحلة المستقبلية(١٩٩٥-٢٠١٢م)
• العلاقة بين الذكاء البشري والإصطناعي
• أساسيات نظم الذكاء الإصطناعي

الفصل الثاني : مجالات الذكاء الاصطناعي Domains of Artificial Intelligence

• مجالات الذكاء الاصطناعي
• النظم الخبيرة (Expert Systems)
• إثبات النظريات آليا (Automated Theorem Proving)
• التفهم والتعرف على اللغات الطبيعية (Natural Language Understanding)
• نظام تفهم للحديث أو الكلام (Speech Understanding Systern)
• الترجمة الآلية للحديث والنص.
• الأسلوب التتابعي العام للتفهم والتعرف
• إنتاج البرمجيات آليا (Automated Software Generation)
• علم الروبوتات (الأنسنة) (Robotics)
• تمثيل المعارف آليا (Automated Knowledge Representation)
• التعليم والتعلم بإستخدام الحاسبات (Computer – Assisted Learning)
• التعليم الذكي باستخدام الحاسبات (Intelligent Computer Aided Instruction)
• مقومات تصميم نظم التعليم الذكي (Design Issues for ( I CAI) Systems)
• الوسائط المتعددة (Multimedia)

الفصل الثالث : النظم الخبيرة ومجالاتها المختلفة – Expert Systems and its Different Domains

• النظم الخبيرة (Expert Systems)
• محاكاة للنظام الخبير ” المستشار الطبي “
• محاكاة لنظام خبير مبسط للتعرف على الصور الجوية
• محاكاة لنظام خبير لتحديد الأعطال (Fault Diagnostic Expert System)
• الخصائص والمتطلبات العامة للنظم الخبيرة
• السمات العامة
• المجالات المناسبة
• تجمع النتائج من البيانات (Data Convergence)
• تقنيات البرمجة للنظم الخبيرة (Expert System Techniques)
• اللغات والحزم المناسبة للنظم الخبيرة
• أدوات بناء النظم الخبيرة (Expert System Bullding Tools)
• الأدرات المساعدة (Toolkits)

الفصل الرابع : المجالات التطبيقية للنظم الخبيرة – Expert System’s Practical Applications

• المجالات التطبيقية للنظم الخبيرة
• قائمة النظم الخبيرة (Expert Systems List)

الفصل الخامس : “حاسبات الجيل الخامس” Fifth Generation Computer Systems

• نظم الحاسبات (Computer Systems)
• نظم الحاسبات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي (Al- Based Computer Systems)
• مقومات حاسبات الذكاء الاصطناعي( Issues for Al- Based Computer)
• حاسبات الجيل الخامس المشروع الياباني (Fifth Generation Computer Systems)
• الخطة الاساسية للمشروع
• نتائج المشروع
• مشؤوعات الجيل الخامس الياباني
• حاسبات الإستدلال المتوازية

الجزء الثاني : المعالجة الرمزية – Symbolic Processing

الفصل السادس : الأسس الرياضية للمعالجة الرمزية – Mathematical Basics For Symbolic Processing

• الأسس الرياضية للمعالجة الرمزية
• المعرفة – الوصف والعلاقات.
• تصنيف العلاقات
• العلاقات والصفات
• العلاقات غير الثنائية (ذات الرتبة أكبر من ٢)
• الشبكات الدلالية (Semantle Nets)

الفصل السابع : النمذجة الحسابية وتمثيل المعارف – Computational Modelling and Knowledge Representation

• النمذجة الحسابية (Computational Modelling)
• مراحل إنشاء وتطوير النماذج (Levels of Model Development)
• خواص التمثيل لنظم الإستدلال المبنى على النماذج (MBR Characteristics)
• القواعد الهندسية للنمذجة
• التمثيل بإستخدام الإطارات (Representation using frames )
• تصميم الاطارات
• التعرف على طرق تمثيل المعرفة (Knowledge Representation Approaches)

الفصل الثامن : “آليات تقنيات الإستدلال “المنطق الرمزي الحسابى” Toolbox of Inference Techniques Symbolic Computational Logic

• المنطق الرمزي الحسابي (Symbolic Computational Logic)
• الجملة (Statement)
• التعبير الرمزي عن الجملة
• قاعدة التضمين الشرطي (Implication)
• التضمين والنظم المبنية على القواعد (Implication and Rule – Based Systems)
• خواص قاعدة التضمين الشرطي
• التسلسل المتقدم (Forward Chaining)
• شبكات الإستدلال (Inference Nets)
• قاعدة التضمين الشرطي الإيجابي (Modus Ponens)
• الإسنادات و المتغيرات (Predicates and Variables )
• المنطق الإستادی (Predicate Logic)
• الإسنادات المعتمدة على الأرقام (Numerically Based Predicates)
• الإسناد ذو المتغير الواحد (Unary Predicate)
• إختيار التمثيل للإسنادات (Choosing Predicate Representation)
• الإسنادات و الجمل المركية (Predicates and Compound Statement)
• محددات الكمية (Quantifiers)
• تكافؤ الإسنادات المحددة الكمية (Equivalence of Quantified Predicates)
• التكرار بإستخدام النفي (Tautology)
• اللغة المنطقية أحادية الرتبة
• إيجاد الحلول للمشكلات (Problem Solving)
• الإثبات التحليلي أوالتفنيدي Proof by Resolution (Refutation)
• التوحيد (Unification)
• قواعد التوحيد (Unification Rules)
• التعويض و الربط (Substitution and Binding)
• خوارزميات التوحيد(Unification Algorithms)
• التوحيد بمقارنة قوائم الربط (Unification by Checking the Binding Lists)

الفصل التاسع : نظم الإستدلال المعتمدة على القواعد – Rule-Based Inference Systems

• نظم الإنتاج (Production Systems)
• محرك الإستدلال أو الإستنباط (Inference Engine)
• السمات العامة لنظم الانتاج (Features of Pruduction Systems)
• محرك الإستدلال وإيجاد الحل للمشكلات (Inference Engine & Problem Solving)
• خصائص نظم الانتاج (Production System Properties)
• نظم الانتاج والتخطيط (Production System and Planning)
• نظم الانتاج القابلة للتجزئة (Decomposable Production System)
• الاستدلال المتسلسل المعتمد على القواعد (Rule-Based Chaining Inference)
• نظام تسلسل امامي باستخدام الليسب (Forward Chaining System using LISP)
• التسلسل الخلفي (Backward Chaining)
• أساسيات التسلسل الخلفي (Basis for Backward Chaining)

الجزء الثالث : لغات البرمجة والتطبيقات – Programming Languages and Applications

الفصل العاشر : الذكاء الإصطناعي ولغات البرمجة (Al and Programming Languages)

• المعالجة الرمزية ولغات البرمجة (Symbolic Processing &Programming Languages)
• المعالجة الرمزية المعالجة التقليدية (Symbolic and * Conventional ” Processing)
• نظم المعالجة المختلطة (Coupled Processing Systems)
• التمثيل الحسابي وتراكيب البيانات (Manipulable Representations & Data Structures)
• الفرض الوصفي للبرمجة المنطقية (Descriptive Concept for Prolog)
• الشروط الواجبة في لغات الذكاء الإصطناعي
• المتطلبات البيئية لنظم البرمجة (Environmental Requirements for Al Programming)
• تصنيف لغات البرمجة (Programming Langues Classification)

الفصل الحادي عشر : “تطبيقات بإستخدام اللغات المنطقية (المرولوج السريع)” -Application using Prolog (Turbo Prolog)

• لغة البرمجة المنطقية (Prolog)
• لغة البرمجة المنطقية السريعة Turbo Prolog
• التمثيل الرمزي للكيانات والعلاقات
• التمثيل الرمزي للنشاط الرياضي
• المتغيرات (Variables)
• الأشياء والعلاقات (Objects and Relations)
• الاهداف المركبة (Compound Goals)
• قاعدة بيانات للسيارات المستخدمة
• المتغير المجهول (Anonymous Variable)
• التتبع الخلفي (Backtracking)
• التمثيل الرمزي للصفات الشخصية
• النفي بإستخدام الاداة (لا) (Tautology Using Not)
• التوافق بين العادات للاشخاص (Matchmaker)
• تمثيل وبرمجة العلاقات العائلية
• تمثيل وبرمجة الهوايات الشخصية
• المجالات القياسية
• إستخدام المجالات القياسية
• تمثيل توصيف الاشياء المركبية (Compound Objects)
• التكرار (Recursion)
• الاشياء المتكررة (Recursive Objects)
• القرائم (Lists)
• ميكانيكية البحث (Search Mechanism)
• عملية التوحيد (Unification Process)
• قاعدة بيانات للمطبوعات بالمكتبات
• التحكم في البحث لاحراز الاهداف (Controlling the Search for Solutions)
• التتبع الخلفي المدفوع (Forced Backtracking)
• الايقاف المحدد للتتبع الخلفي (Preventing Backtracking)

الفصل الثاني عشر : ” المعالجة الرمزية للعمليات الحسابية والرسوم التصويرية” – Symbolic Processing for Arithmetic Operations & Graphics

• المعالجة الرمزية للعمليات الحسابية (Symbolle Processing for Arithmetic Operations)
• إيجاد الحل لمعادلة الدرجة الثانية
• الدوال الحسابية (Arithmetic Functions)

الفصل الثالث عشر : “قواعد البيانات الديناميكية” – Dynamic Databases

• قواعد البيانات الديناميكية (Dynamic Databases)
• توصيف قاعدة البيانات
• التعامل مع الحقائق (Handling Facts)
• قواعد البيانات الديناميكية الممتدة
• المميزات العامة للغة البرمجة المنطقية السريعة
• عناصر لغة البرمجة المنطقية السريعة

الفصل الرابع عشر : “بناء نظم تطبيقية – Building Application Systems

• نظام خبرة تعليمي مبسط للتعرف على الحيوانات(Small Expert System for Animal Identification)
• نظام أولي لتقدير افضل المسارات بين المدن (Prototyping for Best Routing between Cities)
• (نظم الانقاذ ) إختيار المسار الأمن (Safe Routing Selection System)
• محاكاة الدوائر المنطقية الرقمية (Simulation of Digital Logle Circuits)
• حل الالغاز (Puzzle Solving)
• تخمين الكلمات (Word Guessing)

الفصل الخامس عشر : لغة البرمجة بأسلوب القائمة – LISP

• التعرف علي لغة البرمجة بالقائمة (List Processing)
• الذرات (Atoms) و القرا ثم (Lists)
• تراكيب البرامج (Programming Structure)
• العمليات الحسابية المنطقية ( Arthematic Manipulation )
• التعامل بالقوائم (List Operations)
• الدوال الاكثر استخداما (Commonly Used LISP functions)
• التكرار عند عكس عناصر القائمة ( Recursive List reverser)
• التصنيف والتوحيد للنماذج (Classification /Model Unification)
• خواص التمثيل بلغة اللبسب (Characterization of LISP Reperesentations)
• نماذج ذاكرة الحاسب (Computer Memory Models)
• تمثيل الرسوم البيانية بالذاكرة (Computer Representation of Graphs)
• تمثيل العلاقات بالمصفوفات (Matrix Representation of Relations)
• خلية آداة الربط (cons) وبناء القوائم (The cons Cell and Bullding Lists)
• التعبير النقطي أو الثنائيات المنقطة.(LISP “Dot ” or Dotted Pair Notation)

الجزء الرابع : الشبكات العصبية الإصطناعية والحساب العصبي – Artificial Neural Network & Neural Computing

الفصل السادس عشر : تطور الشبكات العصبية الإصطناعية Artificial Neural Networks Development

• الشبكات العصبية الإصطناعية (Artificial Neural Networks)
• تطور الشبكات العصبية الإصطناعية (Artificial Neural Networks Development)
• السمات العامة للنيرون (General Features of Neuron)
• التركيب المبسط للوحدة العصبية النيرون (Simple Structure of Neuron)
• ميكانيكية التعلم في النظم البيولوجية(Learning Mechanism in Biological Syst)
• نموذج “ماك كلوش وبتس” الرياضي (McCulloch & Pitts Mathematical Model)
• النموذج ذو القيمة المنحازة (Biased Model)
• ميكانيكية التعلم في النيرونات البسيطة (Learning Mechanism In Simple neurons)
• خوارزم التعليم لعنصر الادراك (Perceptron Learning Algorithm)
• التمثيل المتجهي لميكانيكية التعليم (Vectorial Analogy for Learning Mechanism)
• حدود التطبيق لنموذج عنصر الادراك المفرد(Umitations of Perceptron Applications)

الفصل السابع عشر الشبكات العصبية المتعددة الطبقات” Multilayer Neural Networks

• الشبكات العصبية المتعددة الطبقات (Multilayer Neural Network)
• النموذج متعدد الطبقات (Multilayer Model)
• قاعدة دلتا المعممة للتعليم (Generalised Learning Delta Rule)
• التمثيل الرياضي لقاعدة دلتا للتعليم (Mathematical Repres of Dells Rule)
• خوازم التعليم للنموذج متعدد الطبقات (The Multilayer Learning Algorithm)
• وضع الحل لمشكلة الدائرة (أو المانعة) (Solution Of (XOR) Problem)
• سلوك الشبكات المتعددة الطبقات (Behaviour Of Multilayer Network)
• الشبكات المتعددة الطبقات كمصنفات (Multilayer Network As Classifiers )
• الحدود والمناطق المحدبة (Convex Hulls and Convex Regions )
• تحديد طبيعة العمل للطبقات Function Determination of Layers
• خاصية التعميم (Generalisation Property)
• التجاوز عن الخطأ (Fault Tolerance)
• بعض تطبيقات الشبكات المتعددة الطبقات (Some Applications )
• الشبكة الناطقة (NETTALK)
• المخطط التسويقي لشركات الطيران (Airline Marketing Tactican )
• تنقية رسم القلب الكهربي من التشويش (ECG Noise Filtering)
• نظام النشر الالكتروني للبيانات (Electronic Data Publishing System)

الفصل الثامن عشر : “شبكات كوهان العصبية ذاتية التنظيم” Kohonen Self Organising Neural Networks

• التعليم الذاتي (Unsupervised Learning)
• فروض التنظيم الذاتي ( Selforganisation Concepts)
• شبكة كوهان ذات البعدين (Two-dimensional Kohonen’s Network)
• خوارزم کوهنن للتعليم الذاتي (Kohonen’s Algorithm for Self-organised Learning)
• التوصيل التبادلي الجانبى (Lateral Interconnection)
• التعليم بإستخدام التوزيع الكمي للمتجهات Learning by Vector Quantisation (LVC)
• بعض تطبيقات شبكات کوهان (Some Applications)
• النشر المكتبي باستخدام الصوت (Phonetic Word- processing)

الفصل التاسع عشر : شبكات هوبفيلد العصبية ذات الإتصال الكامل – Hopfield Fully Connected Neural Networks

• شبكات هريفيلد (Hopfield Networks)
• تركيب(معمارية) الشبكة (Network Structure)
• سلوك الشبكة ذات الاتصال الكامل (Behaviour Of Fully Connected Network)
• خوارزم خوبفيلد للشبكات ذاتية الترابط ( Hopfield ‘Algorifor Autoassociative Network)
• مستويات الطاقة لشبكات هريفيلد (Energy Landscape for Hopfleld ‘s Network)
• ميكانيكية الحزن للبصمات (Patterns Storing Mechanism)
• ميكانيكية استدعاء البصمات (التذكر ) (Stored Patterns Recall Mechanism)
• التحديث المتزامن والغير متزامن (Synchronous & Asynchronous Updating)
• آلة بولتزمان الحرارية (The Boltzmann Thermal Machine)
• خوارزم التعليم لآلة بولتزمان (The Boltzmann Learning Algori)
• بعض التطبيقات لآلة بولتزمان (Some Application for Boltzmann Thermal Machine)
• مشكلة البائع المتجول (The Travelling Salesman Problem)

الفصل العشرون” نظرية الرنين المتكيف الشبكات العصبية المكثفة التوازي” Adaptive Resonance Theory (ART) Massively Parallel Neural Networks

• نظرية الرنين المتكيف Adaptive Resonance Theory (ART)
• معمارية شبكات نظرية الرنين المتكيف (ART Network Architecture)
• ميكانيكية العمل لشبكات نظرية الرنين المتكيف (Operation Mechanism For ART Nets)
• طور التنشيط (Initialization Phase)
• طور التعرف (Recognition Phase)
• طور المقارنة (Comparison Phase)
• حد مراقبة الاختبار (Vigilance Threshold Test)
• طور البحث (Search Phase)
• خوارزم التعليم لنظرية الرنين المتكيف (ART Network Learning Algorithm)
• مثال لدورة التعليم (Example of A Learning Cycle)
• قائمة المراجع

تحميل كتاب الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية بصيغة pdf برابط مباشر

من هنا