اختبار كفاءة الذكاء الاصطناعي
اختبار الكفاءة في الذكاء الاصطناعي يهدف إلى تقييم مدى الإلمام بالمفاهيم والمبادئ الأساسية والمتقدمة في هذا المجال، بالإضافة إلى قياس قدرة المختبر على توظيف الخوارزميات والأدوات المختلفة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. يتكوّن من 40 سؤالًا بمستويات متنوعة (سهلة، متوسطة، وصعبة)، ويُتاح للمختبر 60 دقيقة للإجابة. كما يُمكن إعادة إجراء الاختبار عدة مرات بغرض التدريب والتحسين.
يشمل اختبار الكفاءة في الذكاء الاصطناعي الأقسام التالية:
أساسيات الذكاء الاصطناعي: التعريف والمفاهيم الرئيسية، مجالات التطبيق، وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي.
التعلم الآلي (Machine Learning): أنواع التعلم (الخاضع للإشراف، غير الخاضع للإشراف، المعزز)، خوارزميات التصنيف والتجميع، تقييم النماذج.
التعلم العميق (Deep Learning): الشبكات العصبية العميقة، الشبكات الالتفافية (CNN)، الشبكات المتكررة (RNN)، وتحسينات التدريب.
معالجة اللغة الطبيعية (NLP): فهم اللغة، الترجمة الآلية، نماذج التوليد اللغوي، تحليل المشاعر.
الرؤية الحاسوبية (Computer Vision): استخلاص الميزات، التعرف على الصور والأجسام، تقنيات التتبع والتجزئة.
موضوعات متقدمة: مثل التعلم المعزز (Reinforcement Learning)، النماذج التوليدية (GANs)، أنظمة التوصية، وغيرها.
إن اجتياز هذا الاختبار بنجاح يساهم في قياس مدى استعداد الممتحن للمشاريع أو المهام المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، ويعزز ثقة الجهات أو المؤسسات بقدرته على التعامل مع التحديات المختلفة في هذا المجال.
