أهم أدوات الذكاء الاصطناعي المجانية والمدفوعة لعام 2024

في هذا المقال، سنستعرض أهم الأدوات المتاحة لاستخدام الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة. تتنوع هذه الأدوات بين أدوات مجانية ومدفوعة تتيح للمطورين والعاملين في مجال الذكاء الاصطناعي العمل بكفاءة أكبر. 

وهذا سواء إذا كنت مبتدئًا أو محترفًا، هذه الأدوات ستكون مفيدة لتطوير مشاريعك بسهولة.

أدوات الذكاء الاصطناعي المجانية

1. TensorFlow - مكتبة مفتوحة المصدر للتعلم العميق

API: يمكنك استخدام TensorFlow عبر مكتباته في Python لإنشاء نماذج التعلم العميق بسهولة. توفر الوثائق الشاملة دعمًا لبناء نماذج مخصصة.

2. Scikit-learn - مكتبة للتعلم الآلي

API: تتيح لك مكتبة Scikit-learn تدريب واختبار نماذج التعلم الآلي باستخدام مجموعة من الدوال الجاهزة التي تسهل التعامل مع البيانات.

3. OpenCV - مكتبة للرؤية الحاسوبية

API: تمكنك OpenCV من تحليل الصور والفيديو باستخدام مجموعة من الوظائف المفيدة للتعرف على الأشكال، المعالجة المسبقة، وغيرها من المهام.

4. NLTK - مكتبة لمعالجة اللغة الطبيعية

API: يحتوي NLTK على العديد من الأدوات التي تساعد في تحليل النصوص، مثل التجزئة، التصنيف، واستخراج البيانات اللغوية.

5. Hugging Face Transformers - مكتبة لنماذج NLP

API: تتيح لك مكتبة Hugging Face الوصول إلى مجموعة من نماذج معالجة اللغة الطبيعية المخصصة لمهام مثل الترجمة، التصنيف، وتوليد النصوص.

أدوات الذكاء الاصطناعي المدفوعة

1. Salesforce Einstein - أدوات AI لإدارة علاقات العملاء

API: يمكنك استخدام واجهات برمجة التطبيقات (APIs) الموثقة للوصول إلى خدمات الذكاء الاصطناعي مثل التنبؤ بسلوك العملاء وتخصيص الرسائل التسويقية.

2. IBM Watson - مجموعة أدوات تحليل البيانات

API: يوفر IBM Watson العديد من خدمات الذكاء الاصطناعي مثل التحليل النصي والتعرف على الصوت من خلال واجهات API المخصصة.

3. Adobe Sensei - تحسين المحتوى بالذكاء الاصطناعي

API: يمكن استخدام أدوات  Adobe Sensei لتحسين تجربة المستخدم من خلال إضافة ميزات الذكاء الاصطناعي في التطبيقات.

4. Tableau - أدوات لتحليل البيانات

API: Tableau يسمح بتكامل البيانات وتوفير تقارير مرئية من خلال API، مما يتيح تحليل البيانات بشكل أعمق.

5. Jasper - أدوات إنشاء المحتوى بالذكاء الاصطناعي

API: تستطيع استخدام Jasper لتوليد محتوى تلقائيًا عبر واجهة API وتخصيصه بناءً على متطلباتك.

أشهر التطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي

1. ChatGPT

API: يُستخدم ChatGPT عبر OpenAI API لإنشاء النصوص والإجابات التفاعلية للمحادثات والمساعدات الافتراضية.

2. DALL-E

API: تعتمد DALL-E على الذكاء الاصطناعي لإنشاء صور بناءً على أوصاف نصية، مما يجعلها مثالية للاستخدامات الإبداعية.

3. Google Colab

API: يتيح Google Colab بيئة Jupyter Notebook المتكاملة مع مكتبات Python لتطوير النماذج والتجارب البرمجية بسرعة وسهولة.

4. Power BI

API: تتيح واجهة API لـ Power BI تكامل البيانات وإعداد التقارير التفاعلية في التطبيقات المختلفة.

5. RapidMiner

API: توفر RapidMiner أدوات تحليل البيانات والتعلم الآلي عبر API، مما يتيح للمستخدمين القيام بالتجارب وتحليل البيانات بفعالية.

أمثلة على الأكواد لاستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي

1. مثال باستخدام TensorFlow

import tensorflow as tf

# بناء نموذج بسيط
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    

2. مثال باستخدام Scikit-learn

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# تحميل البيانات
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)

# إنشاء النموذج
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
    

3. مثال باستخدام OpenCV

import cv2

# قراءة الصورة
image = cv2.imread('image.jpg')
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# عرض الصورة
cv2.imshow('Gray Image', gray_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
    

4. مثال باستخدام NLTK

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize

# تحميل موارد NLTK
nltk.download('punkt')

# نص للتجزئة
text = "مرحبًا بكم في عالم الذكاء الاصطناعي."
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)
    

5. مثال باستخدام Hugging Face Transformers

from transformers import pipeline

# تحميل نموذج الترجمة
translator = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-en-ar")

# ترجمة نص
translated_text = translator("Hello, how are you?", target_lang="ar")
print(translated_text)
    

مجموعة لأهم أدوات الذكاء الاصطناعي

سواء كنت تبحث عن أدوات مجانية أو مدفوعة، فإن اختيار الأدوات المناسبة لمشروعك يعتمد على احتياجاتك وميزانيتك. 

رابط لمعاينة الأدوات 

كما وعدناكم في هذا المقال، قدمنا لك قائمة شاملة بأهم أدوات الذكاء الاصطناعي التي تساعدك في تطوير وتحسين مشاريعك بشكل كبير.