أحدث الأخبار مع #NLP
مجلة رواد الأعمال
منذ 5 أيام
- علوم
- مجلة رواد الأعمال
الذكاء الاصطناعي التوليدي ووكلاء الذكاء الاصطناعي.. أوجه التشابه والاختلافات
لايزال الذكاء الاصطناعي المجال الأكثر جدلًا. نظرًا لتطوره المتسارع والملحوظ. فقد ظهرت مؤخرًا مصطلحات مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي (Genative AI) ووكلاء الذكاء الاصطناعي. وقدم الذكاء الاصطناعي التقليدي للمستخدمين طريقة جديدة لإنجاز المهام، وتحليل البيانات. يمكن الذكاء الاصطناعي التوليدي من إنشاء أنماط ومحتوى جديد مثل النصوص أو الصور أو الفيديو أو الصوت أو التعليمات البرمجية. ويرتقي وكيل الذكاء الاصطناعي بالقدرات الى مستوى أكثر تقدمًا. وذلك من خلال اعتماد منظومة رقمية من النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs). والتعلم الآلي (ML). ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لأداء مهام مستقلة نيابةً عن المستخدم أو نظام آخر. كما يعتبر Chat GPT نموذج الذكاء الاصطناعي الجيني الذي حظي باهتمام كبير. وعلى الرغم من أن هذا المنتج يقدم قدرات إبداعية مماثلة للذكاء الاصطناعي الوكيل، فإنه ليس هو نفسه. تركز وكلاء الذكاء الاصطناعي على اتخاذ القرارات بدلًا من إنشاء المحتوى الجديد الفعلي. وذلك دون الاعتماد على الأوامر المدخلة أو إشرافًا بشريًا. ومن أبرز تطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي المركبات ذاتية القيادة. والمساعدين الافتراضيين. والطيارين المساعدين ذوي الأهداف الموجهة نحو المهام. تقدم أدوات الذكاء الاصطناعي العام والذكاء الاصطناعي الوكيل فوائد إنتاجية هائلة للأفراد والمؤسسات. الفرق بين الذكاء الاصطناعي التوليدي ووكلاء الذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي التوليدي هو الذكاء الاصطناعي الذي ينتج محتوى أصليًا. مثل النصوص أو الصور أو الفيديو أو الصوت أو التعليمات البرمجية. استجابةً لمطالبة المستخدم أو طلبه. استنادًا إلى نماذج التعلم الآلي التي تسمى نماذج التعلم العميق. وهي خوارزميات تحاكي عمليات التعلم واتخاذ القرار في الدماغ البشري. وتقنيات أخرى مثل أتمتة العمليات الروبوتية (RPA). تعمل هذه النماذج من خلال تحديد وترميز الأنماط والعلاقات في كميات هائلة من البيانات. ثم استخدام تلك المعلومات لفهم طلبات المستخدمين أو أسئلتهم بلغة طبيعية. كما يمكن لهذه النماذج بعد ذلك إنشاء نصوص وصور ومحتويات أخرى عالية الجودة بناءً على البيانات التي تم التدريب عليها في الوقت الفعلي. أما بالنسبة لوكيل الذكاء الاصطناعي تعتمد على أن أنظمة مصممة لاتخاذ القرارات والتصرف بشكل مستقل. بالإضافة إلى القدرة على متابعة الأهداف المعقدة بإشراف محدود. ما يجمع بين الخصائص المرنة للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) ودقة البرمجة التقليدية. أيضًا يعمل هذا النوع من الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل لتحقيق هدف ما باستخدام تقنيات مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLPs) والتعلم الآلي والتعلم المعزز وتمثيل المعرفة. كما أن الذكاء الاصطناعي العام هو نهج تفاعلي مع مدخلات المستخدمين. أيضًا يتميز بالقدرة بالمرونة في جميع المواقف. كما أنها ستخدم في العديد من التطبيقات التي يمكن أن تستفيد من التشغيل المستقل. مثل الروبوتات والتحليل المعقد والمساعدين الافتراضيين. الفرق بين الأدوات من حيث المميزات السمات الرئيسية للذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء المحتوى: يتفوق الذكاء الاصطناعي التوليدي في توليد المحتوى. حيث يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي إنشاء سياق متماسك مثل المقالات والإجابات على المشكلات المعقدة. كما يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، مثل تطبيق OpenAI's ChatGPT، توليد الإجابات وكتابة القوائم وتقديم النصائح عند طلبها من خلال مدخلات المستخدم. بالتالي، يؤدي استخدام حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنتاج التعليمات البرمجية إلى تبسيط عملية تطوير البرمجيات وتسهيل كتابة التعليمات البرمجية على المطورين من مختلف مستويات المهارة. تحليل البيانات: يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تحليل كميات هائلة من البيانات، واستخدام هذا التحليل لاكتشاف الأنماط والاتجاهات. كما يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي تبسيط عمليات سير العمل المعقدة. خاصةً عندما يتعلق الأمر بسلسلة التوريد وتقديم تجربة أفضل للعملاء. القدرة على التكيف: يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تكييف مخرجاته بناءً على المدخلات التي يتلقاها من المستخدم. إذا كان المستخدم يقدم ملاحظات محددة للنموذج، فإن النتيجة تتغير لتتماشى أكثر مع ما يسعى إليه المستخدم وبالتالي تحسين المخرجات. التخصيص: يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي العام تقديم توصيات وتجارب مخصصة بناء على المدخلات التي يتلقاها من المستخدم. فعلى سبيل المثال، اتجهت صناعة البيع بالتجزئة إلى تقديم تجارب مخصصة للغاية لعملائها بفضل تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي التي تساعدهم على فهم كل تفاصيل تفضيلات عملائهم. مميزات وكلاء الذكاء الاصطناعي الملامح الرئيسية للذكاء الاصطناعي العميل اتخاذ القرار: نظرًا للخطط والأهداف المحددة مسبقًا، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تقييم المواقف وتحديد المسار إلى الأمام دون أو بأقل قدر من المدخلات البشرية. حل المشكلات: يعتمد وكلاء الذكاء الاصطناعي على نهجا من أربع خطوات لحل المشكلات. منها الإدراك. والتفكير. والتصرف. والتعلم. تبدأ هذه الخطوات الأربع بجعل وكلاء الذكاء الاصطناعي يجمعون البيانات ويعالجونها. ثم يعمل بعد ذلك كمنسق يقوم بتحليل البيانات المدركة لفهم الموقف. ثم تتكامل مع الأدوات الخارجية التي تتحسن وتتعلم باستمرار من خلال التغذية الراجعة. الاستقلالية: السلوك المستقل هو ما يميز وكيل الذكاء الاصطناعي. إن قدرتها الفريدة على التعلم والعمل من تلقاء نفسها تجعلها تقنية واعدة للمؤسسات التي تسعى إلى تبسيط سير العمل وجعل الآلات تؤدي مهام معقدة بأقل تدخل بشري. التفاعل: نظرًا لطبيعته الاستباقية، يمكن للذكاء الاصطناعي التفاعلي التفاعل مع البيئة الخارجية وجمع البيانات للتكيف في الوقت الفعلي. أحد الأمثلة على ذلك هو المركبات ذاتية القيادة. والتي يجب أن تحلل باستمرار محيطها وتتخذ قرارات قيادة آمنة ودقيقة. التخطيط: يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي الوكيل التعامل مع السيناريوهات المعقدة وتنفيذ إستراتيجيات متعددة الخطوات لتحقيق أهداف محددة. المقال الأصلي: من هنـا
البورصة
٢٨-٠٤-٢٠٢٥
- أعمال
- البورصة
مؤمن سليم يكتب: البورصة والذكاء الاصطناعي.. بين التطوير والتحديات
ترتبط التكنولوجيا ارتباطاً وثيقاً بكفاءة الأعمال، خاصة في أسواق المال 'البورصة'، التي بدأت تاريخياً بشكل تقليدي داخل قاعات للتداول، حيث كان السماسرة والمستثمرون يتجمعون لبيع وشراء الأسهم بشكل مباشر. كانت العملية تعتمد على الصفقات المعلنة بصوت عالي 'Open Outcry'، وتسجيل الأسعار والصفقات يدوياً على لوحات كبيرة. آنذاك، كانت المعلومات تنتقل ببطء نسبي، مع اعتماد التحليل بشكل رئيسي على الخبرة البشرية والحدس وقراءة التقارير المالية الأساسية. ومع تطور التكنولوجيا، ظهرت الشاشات الإلكترونية لتحل محل اللوحات اليدوية، مما سمح بعرض الأسعار بشكل أسرع وأكثر دقة. ثم جاء التداول الإلكتروني، الذي مكّن المستثمرين والوسطاء من تنفيذ الأوامر عبر شبكات الكمبيوتر، مما قلل الحاجة للتواجد المادي في قاعات التداول وزاد من سرعة وحجم التداولات. لاحقاً، ظهر التداول الخوارزمي، حيث بدأت الشركات الاستثمارية الكبرى باستخدام برامج حاسوبية معقدة لتنفيذ أوامر البيع والشراء استناداً إلى معايير محددة مسبقاً مثل السعر، الوقت، والحجم. ورغم أن ذلك كان بداية لأتمتة التداول، إلا أنه لم يكن يعتمد بالضرورة على 'التعلم' أو 'التفكير' بالمفهوم الكامل للذكاء الاصطناعي. ومع بروز الذكاء الاصطناعي، حدثت قفزة نوعية تجاوزت التداول الخوارزمي التقليدي؛ إذ لم تعد الأنظمة تقتصر على تنفيذ تعليمات مبرمجة مسبقاً، بل أصبحت أنظمة الذكاء الاصطناعي، ولاسيما تقنيات تعلم الآلة والتعلم العميق، قادرة على التعلم والتكيف واتخاذ القرارات بناءً على تحليل كميات ضخمة من البيانات. وتقوم هذه الأنظمة بتحليل البيانات الضخمة والتنبؤ بالأسعار والاتجاهات، وهو ما تطبقه صناديق التحوط الكمية 'Quantitative Hedge Funds' مثل Renaissance Technologies وTwo Sigma، التي تعتمد بصورة كبيرة على نماذج رياضية معقدة وخوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحقيق عوائد مرتفعة في السوق. وساهم الذكاء الاصطناعي كذلك في مجالات متعددة منها: التداول الآلي الذكي وإدارة المخاطر. تحليل المشاعر عبر تقنيات معالجة اللغات الطبيعية 'NLP'، لتحليل الأخبار والتقارير ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي واستنتاج مشاعر السوق تجاه سهم معين أو قطاع كامل، كما تقوم بذلك مؤسسات مثل Bloomberg وRefinitiv. المستشار الآلي من خلال منصات إلكترونية مثل Wealthfront وBetterment، التي تقدم خدمات إدارة المحافظ الاستثمارية بشكل تلقائي وبتكلفة منخفضة، باستخدام خوارزميات مدعومة بالذكاء الاصطناعي. كما أدى استخدام الذكاء الاصطناعي إلى تطوير التداول عالي التردد 'HFT'، الذي يعتمد على تنفيذ الأوامر بسرعات فائقة وتحقيق أرباح صغيرة للغاية عبر استغلال فروقات الأسعار الطفيفة، وهو أسلوب يساهم في تعزيز السيولة في الأسواق المالية الكبرى مثل بورصة نيويورك وناسداك ولندن وطوكيو. وعلى صعيد صغار المستثمرين، أصبح بالإمكان استخدام أدوات مثل ChatGPT لدعم قرارات التداول، من خلال تحليل البيانات المالية بشكل مبسط، واحتساب نسب النمو وهوامش الربحية والعائد على حقوق الملكية، بالإضافة إلى تقديم مقارنات بين الشركات أو الفترات الزمنية المختلفة، والمساعدة في صياغة استراتيجيات تداول مبتكرة. أما بالنسبة لكفاءة الأسواق المالية، والتي تعني أن الأسعار تعكس جميع المعلومات المتوفرة بشكل فوري وعادل، فإن الذكاء الاصطناعي يسهم في تحسين هذه الكفاءة، لا سيما في الأسواق الناشئة التي تعاني ضعفًا في هذا الجانب، حيث يعمل الذكاء الاصطناعي على مراقبة الأسواق على مدار الساعة، واكتشاف أي تحركات غير طبيعية قد تشير إلى تلاعب أو معلومات غير معلنة. ومع ذلك، وعلى الرغم من الإمكانيات الكبيرة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي، إلا أنه يواجه بعض التحديات. فهو يعتمد على بيانات تاريخية، مما قد يجعله أقل كفاءة في التعامل مع الأحداث المفاجئة. كما أن كبار المستثمرين لا يزالون يحتفظون بقدرة على الوصول إلى معلومات خاصة قد تمكنهم من التلاعب بالسوق. بالإضافة إلى ذلك، قد يؤدي تفاعل الخوارزميات مع بعضها البعض إلى نتائج غير متوقعة، كما حدث في أزمة 'الفلاش كراش' عام 2010، عندما انخفض مؤشر داو جونز بأكثر من 1000 نقطة خلال دقائق معدودة نتيجة خلل في أنظمة التداول الآلي، وهو ما دفع هيئة الأوراق المالية الأمريكية إلى تطبيق أنظمة حماية مثل 'Circuit Breakers' لوقف التداول مؤقتًا في حال حدوث تذبذبات حادة في السوق. : أسواق المالالبورصةالذكاء الاصطناعى
الجمهورية
٢٧-٠٤-٢٠٢٥
- علوم
- الجمهورية
جامعة أسيوط تنظم ورشة حول الذكاء الاصطناعي لطلاب كلية الآداب
وتأتي هذه الورشة استكمالًا لسلسلة البرامج التدريبية التي يعقدها المركز داخل كليات الجامعة المختلفة، بهدف تمكين الطلاب من استكشاف وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في تخصصاتهم الأكاديمية ومشاريعهم المستقبلية، بما يعزز من قدراتهم التنافسية في سوق العمل ويسهم في دعم خطط التنمية الشاملة والمستدامة. وأكد الدكتور أحمد المنشاوي أهمية الورشة وما تطرحه من آليات لدمج الذكاء الاصطناعي في العملية التعليمية، مشيرًا إلى دوره الحيوي في تحسين جودة التعليم وصقل مهارات الطلاب، موضحًا أن التعلم الرقمي وتطبيقات الذكاء الاصطناعي أصبحت من أهم الأدوات اللازمة لإعداد خريجين قادرين على التعامل مع متطلبات سوق العمل الحديث، خاصة في مجالات البرمجة وعلوم الحاسب. وتناولت الورشة تقديم برنامج تدريبي لطلاب كلية الآداب، تحت إشراف الدكتور مجدي علوان، عميد كلية الآداب، والدكتورة مديحة درويش، المشرف العام على الأنشطة الطلابية، والدكتور هيثم إبراهيم، مدير عام رعاية الطلاب، بمشاركة 100 طالب. وتولى تقديم الورشة الدكتور عبد الرحمن حيدر، أستاذ الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا بجامعة أسيوط، وعميد كلية الحاسبات والمعلومات بجامعة بدر، بحضور الدكتور محمد السيد محمد أبو رحاب، وكيل كلية الآداب لشئون التعليم والطلاب، إلى جانب حضور عدد من الأساتذة وأعضاء هيئة التدريس من مختلف أقسام الكلية. وتضمنت محاور الورشة: مقدمة حول الذكاء الاصطناعي ومجالاته، تطبيقاته المتنوعة في التعليم، أدوات الذكاء الاصطناعي الداعمة للعملية التعليمية، ومستقبل الذكاء الاصطناعي وتأثيره المتوقع على التخصصات الأكاديمية المختلفة. وخلال المحاضرة، أوضح الدكتور عبد الرحمن حيدر أهمية احتراف التعامل مع تقنيات الذكاء الاصطناعي، مؤكدًا أن الوظائف المستقبلية ستكون أكثر طلبًا للعاملين المتمكنين من هذه المهارات، مع ضرورة الالتزام بالمعايير الأخلاقية في استخدام هذه التقنيات. واستعرض الدكتور حيدر فرص استفادة خريجي كلية الآداب من الذكاء الاصطناعي في مجالات تخصصاتهم المختلفة، ومنها: تحليل النصوص واللغة (NLP) باستخدام أدوات مثل ChatGPT وGoogle Cloud Natural Language وIBM Watson NLP لتخصصات اللغة العربية، الإنجليزية، اللغويات والترجمة، والترجمة الآلية عبر أدوات مثل Deepl وGoogle Translate لخريجي أقسام اللغات والترجمة، وكتابة المحتوى باستخدام منصات مثل وJasper وChatGPT لطلاب الإعلام والصحافة واللغات، وتحليل البيانات باستخدام برامج مثل Power BI وTableau لطلاب علم الاجتماع، علم النفس والتاريخ، والتعليم الذكي عبر منصات مثل Moodle وأدوات الذكاء الاصطناعي لخريجي التربية وعلم النفس، والإبداع الرقمي باستخدام أدوات مثل Runway ML لطلاب الأدب، الإعلام والفنون بهدف تأليف القصص التفاعلية، وإنشاء الأفلام القصيرة وتصميم الألعاب. وفي ختام الورشة، أكد المشاركون أهمية التوسع في تطبيق التحول الرقمي بجميع المسارات التعليمية، والاستفادة من الذكاء الاصطناعي لمواجهة تحديات سوق العمل، مع ضرورة الالتزام بأخلاقيات استخدام هذه التقنيات في المجالات الأكاديمية والمهنية كافة.
مصرس
٢٧-٠٤-٢٠٢٥
- علوم
- مصرس
جامعة أسيوط تنظم ورشة حول "استخدامات الذكاء الاصطناعي ومستقبله"
تحت رعاية الدكتور أحمد المنشاوي، رئيس جامعة أسيوط، نظم مركز دراسات المستقبل بالتعاون مع الإدارة العامة لرعاية الطلاب، ورشة عمل تدريبية بعنوان "استخدامات الذكاء الاصطناعي ومستقبله في مجالات وتخصصات كليات ومعاهد جامعة أسيوط" لطلاب كلية الآداب، وذلك بإشراف الدكتور أحمد عبد المولى، نائب رئيس الجامعة لشئون التعليم والطلاب، والدكتور جمال بدر، نائب رئيس الجامعة لشئون الدراسات العليا والبحوث، والدكتور محمد عدوي، مستشار رئيس الجامعة لشئون الخريجين وريادة الأعمال والابتكار ومدير المركز. سلسله برامج تدريبية تأتي هذه الورشة استكمالًا لسلسلة البرامج التدريبية التي يعقدها المركز داخل كليات الجامعة المختلفة، بهدف تمكين الطلاب من استكشاف وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في تخصصاتهم الأكاديمية ومشاريعهم المستقبلية، بما يعزز من قدراتهم التنافسية في سوق العمل ويسهم في دعم خطط التنمية الشاملة والمستدامة.دمج الذكاء الاصطناعي وأكد الدكتور أحمد المنشاوي أهمية الورشة وما تطرحه من آليات لدمج الذكاء الاصطناعي في العملية التعليمية، مشيرًا إلى دوره الحيوي في تحسين جودة التعليم وصقل مهارات الطلاب، موضحًا أن التعلم الرقمي وتطبيقات الذكاء الاصطناعي أصبحت من أهم الأدوات اللازمة لإعداد خريجين قادرين على التعامل مع متطلبات سوق العمل الحديث، خاصة في مجالات البرمجة وعلوم الحاسب.برنامج تدريبي وتناولت الورشة تقديم برنامج تدريبي لطلاب كلية الآداب، تحت إشراف الدكتور مجدي علوان، عميد كلية الآداب، والدكتورة مديحة درويش، المشرف العام على الأنشطة الطلابية، والدكتور هيثم إبراهيم، مدير عام رعاية الطلاب، بمشاركة 100 طالب.وتولى تقديم الورشة الدكتور عبد الرحمن حيدر، أستاذ الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا بجامعة أسيوط، وعميد كلية الحاسبات والمعلومات بجامعة بدر، بحضور الدكتور محمد السيد محمد أبو رحاب، وكيل كلية الآداب لشئون التعليم والطلاب، إلى جانب حضور عدد من الأساتذة وأعضاء هيئة التدريس من مختلف أقسام الكلية.وتضمنت محاور الورشة: مقدمة حول الذكاء الاصطناعي ومجالاته، تطبيقاته المتنوعة في التعليم، أدوات الذكاء الاصطناعي الداعمة للعملية التعليمية، ومستقبل الذكاء الاصطناعي وتأثيره المتوقع على التخصصات الأكاديمية المختلفة.وخلال المحاضرة، أوضح الدكتور عبد الرحمن حيدر أهمية احتراف التعامل مع تقنيات الذكاء الاصطناعي، مؤكدًا أن الوظائف المستقبلية ستكون أكثر طلبًا للعاملين المتمكنين من هذه المهارات، مع ضرورة الالتزام بالمعايير الأخلاقية في استخدام هذه التقنيات.واستعرض الدكتور حيدر فرص استفادة خريجي كلية الآداب من الذكاء الاصطناعي في مجالات تخصصاتهم المختلفة، ومنها: تحليل النصوص واللغة (NLP) باستخدام أدوات مثل ChatGPT وGoogle Cloud Natural Language وIBM Watson NLP لتخصصات اللغة العربية، الإنجليزية، اللغويات والترجمة، والترجمة الآلية عبر أدوات مثل Deepl وGoogle Translate لخريجي أقسام اللغات والترجمة، وكتابة المحتوى باستخدام منصات مثل وJasper وChatGPT لطلاب الإعلام والصحافة واللغات، وتحليل البيانات باستخدام برامج مثل Power BI وTableau لطلاب علم الاجتماع، علم النفس والتاريخ، والتعليم الذكي عبر منصات مثل Moodle وأدوات الذكاء الاصطناعي لخريجي التربية وعلم النفس، والإبداع الرقمي باستخدام أدوات مثل Runway ML لطلاب الأدب، الإعلام والفنون بهدف تأليف القصص التفاعلية، وإنشاء الأفلام القصيرة وتصميم الألعاب. وفي ختام الورشة، أكد المشاركون أهمية التوسع في تطبيق التحول الرقمي بجميع المسارات التعليمية، والاستفادة من الذكاء الاصطناعي لمواجهة تحديات سوق العمل، مع ضرورة الالتزام بأخلاقيات استخدام هذه التقنيات في المجالات الأكاديمية والمهنية كافة.
بوابة الفجر
٢٧-٠٤-٢٠٢٥
- علوم
- بوابة الفجر
"استخدامات الذكاء الاصطناعي ومستقبله" فى ورشة تدريبية لطلاب كلية الآداب بجامعة أسيوط
نظم مركز دراسات المستقبل بجامعة أسيوط اليوم الاحد بالتعاون مع الإدارة العامة لرعاية الطلاب، ورشة عمل تدريبية بعنوان "استخدامات الذكاء الاصطناعي ومستقبله في مجالات وتخصصات كليات ومعاهد جامعة أسيوط" لطلاب كلية الآداب، وذلك تحت رعاية الدكتور أحمد المنشاوي رئيس جامعة أسيوط وتحت إشراف الدكتور أحمد عبد المولى، نائب رئيس الجامعة لشئون التعليم والطلاب، والدكتور جمال بدر، نائب رئيس الجامعة لشئون الدراسات العليا والبحوث، والدكتور محمد عدوي، مستشار رئيس الجامعة لشئون الخريجين وريادة الأعمال والابتكار ومدير المركز. وتأتي هذه الورشة استكمالًا لسلسلة البرامج التدريبية التي يعقدها المركز داخل كليات الجامعة المختلفة، بهدف تمكين الطلاب من استكشاف وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في تخصصاتهم الأكاديمية ومشاريعهم المستقبلية، بما يعزز من قدراتهم التنافسية في سوق العمل ويسهم في دعم خطط التنمية الشاملة والمستدامة. وأكد الدكتور أحمد المنشاوي على أهمية الورشة وما تطرحه من آليات لدمج الذكاء الاصطناعي في العملية التعليمية، مشيرًا إلى دوره الحيوي في تحسين جودة التعليم وصقل مهارات الطلاب، موضحًا أن التعلم الرقمي وتطبيقات الذكاء الاصطناعي أصبحت من أهم الأدوات اللازمة لإعداد خريجين قادرين على التعامل مع متطلبات سوق العمل الحديث، خاصة في مجالات البرمجة وعلوم الحاسب. وتناولت الورشة تقديم برنامج تدريبي لطلاب كلية الآداب، تحت إشراف الدكتور مجدي علوان، عميد كلية الآداب، والدكتورة مديحة درويش، المشرف العام على الأنشطة الطلابية، والدكتور هيثم إبراهيم، مدير عام رعاية الطلاب، بمشاركة 100 طالب. وتولى تقديم الورشة الدكتور عبد الرحمن حيدر، أستاذ الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا بجامعة أسيوط، وعميد كلية الحاسبات والمعلومات بجامعة بدر، بحضور الدكتور محمد السيد محمد أبو رحاب، وكيل كلية الآداب لشئون التعليم والطلاب، إلى جانب حضور عدد من الأساتذة وأعضاء هيئة التدريس من مختلف أقسام الكلية. وتضمنت محاور الورشة: مقدمة حول الذكاء الاصطناعي ومجالاته، تطبيقاته المتنوعة في التعليم، أدوات الذكاء الاصطناعي الداعمة للعملية التعليمية، ومستقبل الذكاء الاصطناعي وتأثيره المتوقع على التخصصات الأكاديمية المختلفة. وخلال المحاضرة، أوضح الدكتور عبد الرحمن حيدر أهمية احتراف التعامل مع تقنيات الذكاء الاصطناعي، مؤكدًا أن الوظائف المستقبلية ستكون أكثر طلبًا للعاملين المتمكنين من هذه المهارات، مع ضرورة الالتزام بالمعايير الأخلاقية في استخدام هذه التقنيات. واستعرض حيدر فرص استفادة خريجي كلية الآداب من الذكاء الاصطناعي في مجالات تخصصاتهم المختلفة، ومنها: تحليل النصوص واللغة (NLP) باستخدام أدوات مثل ChatGPT وGoogle Cloud Natural Language وIBM Watson NLP لتخصصات اللغة العربية، الإنجليزية، اللغويات والترجمة، والترجمة الآلية عبر أدوات مثل Deepl وGoogle Translate لخريجي أقسام اللغات والترجمة، وكتابة المحتوى باستخدام منصات مثل وJasper وChatGPT لطلاب الإعلام والصحافة واللغات، وتحليل البيانات باستخدام برامج مثل Power BI وTableau لطلاب علم الاجتماع، علم النفس والتاريخ، والتعليم الذكي عبر منصات مثل Moodle وأدوات الذكاء الاصطناعي لخريجي التربية وعلم النفس، والإبداع الرقمي باستخدام أدوات مثل Runway ML لطلاب الأدب، الإعلام والفنون بهدف تأليف القصص التفاعلية، وإنشاء الأفلام القصيرة وتصميم الألعاب. وفي ختام الورشة، أكد المشاركون أهمية التوسع في تطبيق التحول الرقمي بجميع المسارات التعليمية، والاستفادة من الذكاء الاصطناعي لمواجهة تحديات سوق العمل، مع ضرورة الالتزام بأخلاقيات استخدام هذه التقنيات في المجالات الأكاديمية والمهنية كافة.
