دروة_تدريبية
إنسجاما مع توجيهات السيد رئيس الجامعة الاستاذ الدكتور تحسين حسين مبارك المحترم بادرت الامانة العامة للمكتبة المركزية ممثلة بامينها العام الاستاذ المساعد الدكتور سلام جاسم عبدالله العزي بتقديم دورة تدريبية مكثفة للعاملين في المكتبات العامة تضمنت الورشة العلمية التي قدمها أ.م.د سلام جاسم عبدالله العزي التطورات الحاصلة في مجال تقديم خدمات المعلومات للمجتمع وفقا لمستحدثات التكنولوجيا المستمرة فضلا عن تعريف العاملين بأهمية وعلاقة المكتبات العامة وارتباطها بمفاهيم التنمية المستدامة التي اطلقتها الأمم المتحدة يضاف إلى ذلك جولة تعريفية لكل شعب ووحدات المكتبة المركزية وطبيعة عملها وآلية استخدام أنظمة تصنيف ديوي العشري في تصنيف مصادر معلوماتها وكذلك استخدام ادوات الذكاء الصناعي وكالاتي
ملخص لأهم استخدامات أدوات الذكاء الاصطناعي في تصنيف مصادر المعلومات
- معالجة اللغة الطبيعية (NLP):
- الترجمة الآلية: ترجمة النصوص والمحادثات بين اللغات المختلفة.
- تحليل المشاعر: فهم المشاعر والآراء المعبر عنها في النصوص (مثل تعليقات العملاء على وسائل التواصل الاجتماعي).
- التعرف على الكيانات المسماة: تحديد وتصنيف الكيانات المهمة في النصوص (مثل الأسماء، التواريخ، المواقع).
- تلخيص النصوص: إنشاء ملخصات موجزة للنصوص الطويلة.
- إنشاء النصوص: كتابة مقالات، رسائل بريد إلكتروني، محتوى تسويقي، وحتى الشعر والنصوص الإبداعية.
- المساعدات الافتراضية (Chatbots): توفير الدعم والإجابة على الأسئلة بشكل آلي.
- رؤية الحاسوب (Computer Vision):
- التعرف على الصور والفيديو: تحديد وتصنيف الأشياء والأشخاص والأحداث في الصور ومقاطع الفيديو.
- الكشف عن الوجوه: التعرف على هوية الأشخاص من صورهم أو مقاطع الفيديو.
- القيادة الذاتية: تمكين السيارات من فهم محيطها واتخاذ القرارات القيادية.
- التصوير الطبي: تحليل الصور الطبية للمساعدة في التشخيص.
- الفحص الصناعي: اكتشاف العيوب في المنتجات على خطوط الإنتاج.
- التعلم الآلي (Machine Learning):
- التنبؤ: توقع الأحداث المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية (مثل توقعات المبيعات، أسعار الأسهم، الطقس).
- التصنيف: فرز البيانات إلى فئات مختلفة (مثل تصنيف رسائل البريد الإلكتروني كبريد عشوائي أو غير عشوائي).
- التجميع: تجميع البيانات المتشابهة معًا (مثل تقسيم العملاء إلى شرائح بناءً على سلوكهم الشرائي).
- الكشف عن الحالات الشاذة: تحديد البيانات غير العادية التي قد تشير إلى مشاكل أو فرص.
- أنظمة التوصية: اقتراح المنتجات أو الخدمات أو المحتوى للمستخدمين بناءً على تفضيلاتهم.
- الروبوتات:
- الأتمتة الصناعية: أداء المهام المتكررة والخطرة في المصانع.
- الخدمات اللوجستية: نقل وتوزيع البضائع بكفاءة.
- الرعاية الصحية: مساعدة الجراحين، تقديم الرعاية للمرضى، وتنظيف المستشفيات.
- الاستكشاف: استكشاف البيئات الخطرة مثل الفضاء والأعماق.
- الخدمات المنزلية: تنظيف المنازل وتقديم المساعدة لكبار السن.
- الذكاء الاصطناعي في الأعمال:
- تحليل بيانات العملاء: فهم سلوك العملاء وتحسين تجاربهم.
- التسويق الآلي: أتمتة حملات التسويق وتخصيصها.
- إدارة سلسلة التوريد: تحسين الكفاءة وتقليل التكاليف.
- اكتشاف الاحتيال: تحديد المعاملات المشبوهة.
- تحسين القرارات: توفير رؤى قائمة على البيانات لاتخاذ قرارات أفضل.
- الذكاء الاصطناعي في العلوم والبحث:
- اكتشاف الأدوية: تسريع عملية اكتشاف وتطوير الأدوية الجديدة.
- تحليل البيانات العلمية: معالجة كميات كبيرة من البيانات لاستخلاص النتائج.
- نمذجة الظواهر الطبيعية: إنشاء نماذج للتنبؤ بالتغيرات المناخية والزلازل وغيرها.
بشكل عام، يمكن تلخيص استخدامات أدوات الذكاء الاصطناعي في: - أتمتة المهام: جعل العمليات أكثر كفاءة وتقليل الأخطاء البشرية.
- تحليل البيانات الضخمة: استخلاص رؤى قيمة من كميات هائلة من البيانات.
- تحسين اتخاذ القرارات: توفير معلومات دقيقة وقائمة على البيانات.
- تخصيص التجارب: تقديم خدمات ومنتجات مخصصة للمستخدمين.
- حل المشكلات المعقدة: إيجاد حلول للتحديات التي يصعب على البشر حلها بمفردهم.
