Telegram Group Search
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
الذكاء الإصطناعي يوفر عليك الكثير في مشروعك 👌🔥

‏● شعار
‏‌makelogo.ai

‏● تصميم ‌
‏‌kittl.com

‏● موقع الويب ‌
‏‌durable.co

‏● كتابة الإعلانات
‏‌peppercontent.io

‏● المحتوى ‌
‏‌markcopy.ai

‏● رسائل البريد الإلكتروني
‏‌monica.im

‏● حذف العلامة المائية
‏‌watermarkremover.io
أداة مميزة لتحويل خط اليد العربي إلى نص رقمي

يمكنها تحويل النصوص العربية المكتوبة باليد إلى نص رقمي من خلال تقنيات الذكاء الاصطناعي ، مهما كانت النصوص مكتوبة باليد ومهما كانت مختلطة بين العربية والإنجليزية، فإن الموقع يقدم  الحل الأمثل لتحويلها بكل دقة وسهولة.

الرابط

hams-ai.com
صناعة مقاطع الفيديو اصبحت سهلة للجميع ، وكيف تساعدكم كمعلمين على وجه الخصوص  !!

اليكم أداة Fliki التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي لإنشاء مقاطع فيديو ورسوم متحركة تلقائيًا عن طريق كتابة النص. الأداة سهلة الاستخدام

لماذا Fliki. ai؟

- إنشاء مقاطع فيديو احترافية بجودة عالية دون الحاجة إلى معرفة مسبقة بتحرير الفيديو.
- يقدم قوالب وتأثيرات مدمجة للاستخدام السريع والسهل.
- يدعم إنشاء مقاطع فيديو بلغات متعددة.
- يتيح دمج إبداعي للنصوص والصور والصوت والحركة.
- يوفر خيارات للتخصيص من حيث التصميم والأسلوب.

كيف يمكن تطبيقه في التدريس؟

- إنشاء مقاطع فيديو تعليمية للتعلم عن بُعد.
- توفير المواد الدراسية بطريقة تفاعلية
- توثيق الأحداث والمشاريع المدرسية
- إنشاء مقاطع فيديو لشرح المفاهيم والعمليات.
- دمج الرسوم المتحركة في المحتوى التعليمي.
https://fliki.ai/?via=joinednow
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
💾 Switches – مجموعة من المفاتيح بتصميم غير مزعج ورسوم متحركة سلسة. يتم إنشاء العناصر باستخدام CSS.

#snippet #css
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
💾 Slider Parallax Effect
تأثير قلب الصفحة. للانتقال إلى عنصر آخر، تحتاج إلى سحب الشاشة بالمؤشر إلى اليسار أو اليمين.

| #snippet #css
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
💾 Neumorphic Buttons
👨🏻‍💻أزرار ثلاثية الأبعاد بسيطة تتناقض مع الخلفية فقط بسبب ظلها. مناسبة لتطبيقات الهاتف المحمول.

| #snippet #css
#تذكير
اليوم بإذن الله أهم يوم في السنة كلها 🗓️

يوم
#عرفة 🕋 ..
صيامه يكفر ذنوب سنتين!
(السنة الماضية والسنة القادمة).

يوم العتق والغفران..
- قال ﷺ : ( ما مِن يوم أكثر من أن يعتق الله فيه عبدًا من النار من يوم عرفة ) رواه مسلم.

أغلقوا مَنافذكم على الدُنيا..
صوموا يومكم..
لازموا محاريبكم..
أحيوه بالدعوات والاستغفار..
فَما هي إلا سُوَيعات لنغتنمها!
لعل غيمة يوم عرفة تمطر علينا بالبَركات والرّحمات.

تقبل الله منا ومنكم 🤲🌸🕋
#ادارة_فريق_المبرمج_العربي
تهنيكم بعيد الأضحى المبارك 🎉
🎈عيدكم مبارك، وكل عام وأنتم بخير

أعاده الله علينا وعليكم بالخير والبركات.

نسأل الله أن يتقبل منا ومنكم صالح الأعمال،
وأن يجعل أيامكم مليئة بالفرح والسعادة.

كل عام وانتم ومن تحبون في اتم الصحة والعافية ❤️
🔥 مجموعة مواقع للذكاء الاصطناعي :

- موقع Pika 👇
إنشاء مقطع فيديو لشخصيات تتحدث 3D animation.
ـ https://pika.art/home

- موقع  Elevenlabs 👇
إنشاء مقطع صوت بالذكاء الاصطناعي Voice Over.
ـ https://elevenlabs.io

- موقع Bith 👇
انشاء فيديو كامل من خلال نص.
ـ https://bith.tv

- موقع genmo 👇
انشاء مقاطع فيديو احترافية من خلال النص.
ـ https://www.genmo.ai

تطبيق DreamFace 👇
تحويل صورة إلي شخصية تتكلم
ـ https://dreamfaceapp.com

- موقع runwayml 👇
تحريك صورة و تحويلها لفيديو
ـ https://runwayml.com
🔥 إلى جميع المهتمين بأدوات الـ AI 🤖

موقع يحتوي على 2500 أداة للذكاء الاصطناعي 🤯 في مكان واحد

في جميع المجالات :
- الصور
- الفيديوهات
- التسويق
- البرمجة
- الترجمة
- كتابة المحتوى
وغيرهم..

رابط الموقع :
ـ https://www.futuretools.io
ماهي أهم خوارزميات الذكاء الاصطناعي؟

🔹 الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)
▪️ تطوير أنظمة قادرة على أداء مهام تتطلب ذكاءً بشريًا.
▪️أهم خوارزمياته:
- الروبوتات الذكية (Intelligent Robotics): تطوير روبوتات تتفاعل بذكاء.
- البرمجة المعززة (Augmented Programming): تحسين البرمجة بالذكاء الاصطناعي.
- بناء الخوارزميات (Algorithm Building): تصميم خوارزميات لحل مشاكل معقدة.
- بناء النماذج (Model Building): تطوير نماذج رياضية للتنبؤ والتحليل.
- تقليل الأبعاد (Dimensionality Reduction): تقليل المتغيرات لتحسين تحليل البيانات.
- التعرف على الكلام (Speech Recognition): تحويل الكلام إلى نص.
- أخلاقيات الذكاء الاصطناعي (AI Ethics): دراسة الجوانب الأخلاقية في الذكاء الاصطناعي.
- السلوك الناشئ (Emergent Behavior): ظهور سلوكيات معقدة غير مبرمجة.

🔹 تعلم الآلة (Machine Learning)
▪️استخدام خوارزميات للاتخاذ القرارات من خلال البيانات السابقة.
▪️ أهم خوارزمياته:
- التعلم غير المراقب (Unsupervised Learning): اكتشاف الأنماط السائدة وتجميعها.
- الجار الأقرب (K-Nearest Neighbors): تصنيف بناء على النقاط الأقرب.
- تحليل المكونات الرئيسية (PCA): تقليل الأبعاد.
- تنظيم الذات (Self-Organizing Maps): تمثيل البيانات غير المراقبة.
- التعلم المراقب (Supervised Learning): التعلم من بيانات موسومة بهدف التنبؤ.
- شجرة القرار (Decision Trees): تقسيم البيانات واتخاذ القرارات.
- الانحدار اللوجستي (Logistic Regression): التنبؤ بالاحتمالات الثنائية.

🔹 الشبكات العصبية (Neural Networks)
▪️ نماذج مستوحاة من بنية الدماغ بدى البشر وتتألف من طبقات من العقد.
▪️ أهم خوارزمياتها:
- التغذية الأمامية (Feed Forward): انتقال البيانات من الإدخال إلى الإخراج.
- الانتشار العكسي (Backpropagation): تحديث الأوزان بناءً على خطأ النموذج.
- الشبكات العميقة (Deep Neural Networks): طبقات متعددة تهدف لاستخلاص المعلومات.
- الشبكات العصبية المتكررة (RNN): التعامل مع البيانات المتسلسلة.
- شبكات الذاكرة القصيرة الطويلة الأجل (LSTM): التغلب على مشكلة الذاكرة الطويلة.
- الشبكات التلافيفية (CNN): معالجة الصور وتحليلها.
- الشبكات العصبية متعددة الطبقات (Multi-layer Perceptron): عدة طبقات من الخلايا العصبية.
- الشبكات العميقة (Deep Belief Networks): تعلم التمثيلات المعقدة.

🔹 التعلم العميق (Deep Learning)
▪️ يعتمد على الشبكات العصبية العميقة بطبقات متعددة.
▪️ أهم خوارزمياته:
- شبكات الذاكرة السائلة (Liquid State Machine): التعامل مع البيانات الزمنية.
- النماذج التأسيسية (Foundation Models): تدريب على كميات ضخمة من البيانات.
- المحولات (Transformers): معالجة اللغات الطبيعية.
- الشبكات التوليدية التنازلية (GANs): توليد بيانات جديدة.

🔹 الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI)
▪️ إنشاء محتوى جديد من خلال نماذج تتعلم تركيب البيانات.
▪️ أهم خوارزمياته:
- نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Models): إنتاج نصوص جديدة.
- التعلم باللقطة الواحدة (One Shot Learning): التعلم من عدد قليل جداً من الأمثلة.
- التعلم بالتحويل (Transfer Learning): استخدام المعرفة من مهمة لتحسين أخرى.
- النماذج متعددة الأشكال (Multimodal AI): التعامل مع أنواع مختلفة من البيانات.
- التعلم القليل اللقطات (Few Shot Learning): التعلم من عدد قليل من الأمثلة.
- التعلم بالتعزيز مع ملاحظات البشر (RLHF): استخدام ملاحظات البشر لتحسين النموذج.
2024/06/25 23:26:38
Back to Top
HTML Embed Code: