تشمل أنظمة تشغيل الذكاء الصناعي:

1- TensorFlow: وهي إطار عمل مفتوح المصدر لتعلم الآلة وبناء نماذج الذكاء الاصطناعي.

2- PyTorch: وهي أيضًا إطار عمل مفتوح المصدر لتعلم الآلة وتطوير الذكاء الاصطناعي.

3- Caffe: وهي أداة مفتوحة المصدر لتصميم النماذج العميقة وتدريبها.

4- Keras: وهي إطار عمل مفتوح المصدر لتطوير الذكاء الاصطناعي والتركيز على السهولة والسرعة.

5- Apache Spark: وهي منصة مفتوحة المصدر لتحليل البيانات الكبيرة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

6- Microsoft Cognitive Toolkit: وهي إطار عمل مفتوح المصدر لتعلم الآلة وتطوير الذكاء الاصطناعي.

عند الاختيار بين هذه الأنظمة، يجب النظر في العوامل التالية:

1- السهولة والتعلم: يجب اختيار النظام الذي يسهل التعلم عليه ولا يتطلب معرفة كبيرة في برمجة الحاسوب.

2- القدرة على التوسع: يجب الاختيار بين الأنظمة التي يمكن توسيعها وتطويرها بسهولة لتلبية احتياجات المستخدم.

3- التوافق: يجب اختيار النظام الذي يتوافق مع الأدوات والتطبيقات الأخرى التي يستخدمها المستخدم.

4- الأداء: يجب اختيار النظام الذي يتميز بالأداء الجيد والسرعة في تحليل البيانات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

إن إنشاء برامج لتعلم الذكاء الصنع باستخدام لغة #F يمكن أن يكون متقدمًا ويحتاج إلى دراسة وفهم المفاهيم الأساسية للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن هناك بعض المراجع والموارد التي يمكن استخدامها لبدء التعلم الذاتي.

أولاً، يتحتم عليك فهم بعض المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي مثل شبكات العصبية والتعلم العميق.

ثم، يمكن البحث عن مكتبات مثل CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit) التي يمكن استخدامها مع لغة #F لتطوير شبكات عصبية وتنفيذ العديد من تقنيات التعلم الآلي.

هناك أيضًا برامج تعليمية وموارد متاحة عبر الإنترنت لتعلم كيفية استخدام #F لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

يمكنك الاطلاع على هذا المصدر لبدء الاستكشاف: https://visualfsharp.com/learn/ai/

توجد العديد من أنظمة تطبيقات تقنية تعلم الآلة في الرؤية الحاسوبية، ومن أهمها:

1- TensorFlow

2- PyTorch

3- Keras

4- Caffe

5- MXNet

6- Torch

7- OpenCV

8- Microsoft Cognitive Toolkit

9- Darknet/YOLO

10- Fast.ai

وتستخدم هذه الأنظمة في عدة تطبيقات مثل التعرف على الصور والأشياء والوجوه، الإسقاط الظليل والفيديو، العرف الآلي، والذكاء الاصطناعي.

هناك العديد من النظريات العلمية الرئيسية في علم النفس، ومن أبرزها:

1- نظرية السلوكية (Behaviorism): وتركز هذه النظرية على السلوك الذي ينبع من التعلم والتدريب.

2- نظرية النفس الديناميكية (Psychodynamic): وهي نظرية تركز على القوى الغير واعية التي تؤثر على السلوك.

3- نظرية العقلانية (Cognitive): وتركز هذه النظرية على العمليات العقلية والتفكير والتعلم والذاكرة.

4- نظرية النفس الإنسانية (Humanistic): وتركز هذه النظرية على النمو الشخصي والتطوير والتعلم والتطور الذاتي.

5- نظرية النفس الاجتماعية (Social): وتركز هذه النظرية على العلاقات الاجتماعية والثقافة والبيئة الاجتماعية.

6- نظرية النفس السياسية (Political): وتركز هذه النظرية على العوامل السياسية والاجتماعية والاقتصادية التي تتحكم في السلوك الإنساني.

هناك العديد من المدارس النفسية المهمة والتي لها تأثير كبير على التطور والنمو الحديث للعلوم النفسية ، ومن أهمها:

1. المدرسة النفسية السلوكية الأصولية (Behaviorism).

2. المدرسة النفسية الجينية البيولوجية (Genetic Psychology).

3. المدرسة النفسية الإنسانية (Humanistic Psychology).

4. المدرسة النفسية النمائية (Development Psychology).

5. المدرسة النفسية الإدراكية (Cognitive Psychology).

6. المدرسة النفسية النظرية الاجتماعية (Social Learning Theory).

7. المدرسة النفسية التحليلية (Psychoanalytic Psychology).

8. المدرسة النفسية الإيجابية (Positive Psychology).

9. المدرسة النفسانية الهيكلية الإدراكية (Cognitive Structural Psychology).

10. المدرسة النفسانية النفسية الجماعية (Group Psychology).

ما هي خدمات تحليل البيانات العقلية (Cognitive Data Analytics) المتاحة في مايكروسوفت أزور؟

1. Microsoft Azure Cognitive Services: يوفر Azure Cognitive Services المستخدمين بإمكانهم الوصول إلى التحليلات العقلية المتقدمة من خلال API رئيسية مثل الكشف عن المعاني المحتوية، المفاهيم، التعليقات الإيجابية والسلبية، والتحديد السريع للمحتوى الشائع، وغيرها.

2. Microsoft Cognitive Toolkit: يوفر Microsoft Cognitive Toolkit المستخدمين بإمكانهم بناء وتطوير تطبيقات التعلم العميق والذكاء الاصطناعي.

3. Microsoft Power BI: يوفر Power BI المستخدمين بإمكانهم التعامل مع البيانات المتعددة، وإنشاء تقارير وإحصائيات متطورة، وتطبيقات مخصصة لتحليل البيانات.

4. Microsoft Bot Framework: يوفر Microsoft Bot Framework المستخدمين بإمكانهم بناء بوتات للدردشة والمساعدة في البحث، وتحليل البيانات والتوصيات المخصصة للمستخدم.

5. Microsoft Machine Learning Server: يوفر Microsoft Machine Learning Server المستخدمين بإمكانهم تطوير وتشغيل التحليلات العقلية المتقدمة على أجهزة الحاسوب المحلية.