تمهيد:
اعتمد هذا التقرير على تنفيذ نشاطين عمليين داخل بيئة Azure السحابية الأول تناول تحليل الصور باستخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية والثاني ركز على تحليل نصوص اللغة الطبيعية باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي تم اتباع الخطوات بدقة كما وردت في تعليمات المعمل، مع توثيق النتائج وتحليلها.
القسم الأول: تحليل الصور باستخدام Azure AI Vision
التقنيات المستخدمة:
الإجراءات المتبعة:
1. تهيئة مشروع جديد على Azure AI Foundry
o اسم المشروعproject50278711
o اسم الـهوبhub50278711
2. تجربة توصيف الصور Image Captioning:
o رفع صورة متجر Store Camera 1
o ملاحظة وصف تلقائي للصورة.
3. استخدام Dense Captioning:
o تحليل تفاصيل متعددة في الصورة.
4. استخراج Tags:
o باستخدام صورة مختلفة.
5. التعرف على الكائنات:
o مع تعديل Threshold إلى 70.
القسم الثاني: تحليل النصوص باستخدام Azure Language Services
أدوات العمل:
التجارب المنفذة:
1. استخلاص الكيانات Named Entities
o إدخال نص شكوى فندقية
o تم التعرف على أسماء أماكن وفنادق وتواريخ
2. استخراج العبارات المفتاحية (Key Phrases Extraction):
تلخيص النصوص (Text Summarization):
المراجع:
خلاصة وتوصيات الطالب:
من خلال هذا التمرين تعلمت كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقرأ الصور ويفهم النصوص كما يفعل الإنسان الأدوات المستخدمة كانت سهلة ومباشرة وساعدتني على تصور الإمكانات العملية للذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية خاصة في تحليل البيانات أنصح بالاطلاع المستمر على خدمات Azure وتطبيقها في مشاريع التخرج والريادة التقنية.
اعتمد هذا التقرير على تنفيذ نشاطين عمليين داخل بيئة Azure السحابية الأول تناول تحليل الصور باستخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية والثاني ركز على تحليل نصوص اللغة الطبيعية باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي تم اتباع الخطوات بدقة كما وردت في تعليمات المعمل، مع توثيق النتائج وتحليلها.
القسم الأول: تحليل الصور باستخدام Azure AI Vision
التقنيات المستخدمة:- Azure AI Foundry
- خدمة Vision + Document
- مجموعة صور مقدمة من Microsoft
الإجراءات المتبعة:1. تهيئة مشروع جديد على Azure AI Foundry
o اسم المشروعproject50278711
o اسم الـهوبhub50278711
2. تجربة توصيف الصور Image Captioning:
o رفع صورة متجر Store Camera 1
o ملاحظة وصف تلقائي للصورة.
3. استخدام Dense Captioning:
o تحليل تفاصيل متعددة في الصورة.
4. استخراج Tags:
o باستخدام صورة مختلفة.
5. التعرف على الكائنات:
o مع تعديل Threshold إلى 70.
القسم الثاني: تحليل النصوص باستخدام Azure Language Services
أدوات العمل:- Playground في Azure AI Foundry
- خدمات Language تحت قسم Playgrounds
التجارب المنفذة:1. استخلاص الكيانات Named Entities
o إدخال نص شكوى فندقية
o تم التعرف على أسماء أماكن وفنادق وتواريخ
2. استخراج العبارات المفتاحية (Key Phrases Extraction):
- تحليل نص لتحديد الجمل المهمة.
تلخيص النصوص (Text Summarization):
- تلخيص فقرات نصية مع إبراز الجمل الأكثر أهمية.
المراجع:- Microsoft Azure: https://ai.azure.com
- الصور التدريبية: https://aka.ms/mslearn-images-for-analysis
- النصوص: مرفقة مع معمل Module 02 و03 من منصة Microsoft Learn
خلاصة وتوصيات الطالب:من خلال هذا التمرين تعلمت كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقرأ الصور ويفهم النصوص كما يفعل الإنسان الأدوات المستخدمة كانت سهلة ومباشرة وساعدتني على تصور الإمكانات العملية للذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية خاصة في تحليل البيانات أنصح بالاطلاع المستمر على خدمات Azure وتطبيقها في مشاريع التخرج والريادة التقنية.