البحث في الذكاء الإصطناعي search in artificial intelligence #الدرس الخامس عشر
السلام عليكم ، مرحبا في الدرس الخامس العشر من دروس الذكاء الإصطناعي ، و تحديدً مع شرح لفرع من فروع الذكاء الإصطناعي ألا و هو "البحث في الذكاء الإصطناعي Search in AL" ، و هو عبارة عن تقنيات أو خوارزميات مساعدة في حل المسائل المعقدة : فالنبدأ على بركة الله و إن لم تقم بالإطلاع على الدروس السابقة من 1 إلى 14 فإليك جميع روابطهم من هنا
البحث في الذكاء الإصطناعي Search in Al :
نقول عن البحث في الذكاء الإصطناعي هو تقنية لحل المسائل ، التي تأخذ بعين الإعتبار بشكل منظم لكل الأحداث و الحالات الممكنة ، من أجل إيجاد مسار من الحالة الإبتدائية "initial State" إلى حالة الهدف مباشرةً "Target State"...
و تقنيات البحث كثيرة ، و لكنها أهمها كما أوضحنا سابقاً في الدروس الفائتة :
- البحث الرأسي "Depth First"
- البحث كتسلق الجبل او البحث الأعمى "Hill Climbing"
- البحث الأفقي "Breadth First"
- البحث بأقل تكلفة "Least Cost"
مكونات البحث Search Componenes :
الحالة الإبتدائية "Initial State" و هي الموقع الأول في شجرة البحث ، و الاحداث المتاحة و الدوال الأبناء "Successor Function" : الحالات القابلة للوصول...
إختبار الهدف "Goal Test" : هو شروط من أجل التأكد من تحقيق الهدف.
كلفة المسار "Path cost" : هي كلفة التسلسل من الحالة الإبتدائية إلى حالات وصل إليها.
هدف البحث Search Objective :
و هو الإنتقال من الحالة الإبتدائية إلى حالة الهدف بإيجاد سلسة الأحداث المناسبة ... حل مسألة البحث "Search Solution" ... و أيضاً هو المسار من الحالة الإبتدائية إلى الهدف ، و يكون مثالياً إذا كانت التكلفة منخفظة ، و كل هذا تطرقنا إليه في الدروس السابقة نحن فقط نشرح بعض الأشياء المهمة ومن أجل السلامة و التسلسل في فهم الدروس جيداً و بالترتيب...
و في آخر هذا الدرس الصغير و الرائع ، نطلب منك أن تتباعنا على صفحتنا في الفيسبوك للإطلاع بكل جديد الدروس و المقالات الرائعة "فضلاً و ليس أمراً" من : هنا : و شكراً للمجميع نلتقي و إياكم في درس قادم إن شاء الله ! إلى اللقاء...