كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتدريب نماذجك الخاصة (حالات الاستخدام والأدوات)

قد يبدو تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك وكأنه علم الصواريخ، ولكنه أبسط مما تعتقد. فالأمر كله يتعلق بتغذية النظام بالبيانات الصحيحة بحيث يتعلم التعرف على الأنماط وحل المشاكل والتنبؤات - على غرار تعليم طالب ذكي!

تعتبر نماذج الذكاء الاصطناعي المخصصة مؤثرة بشكل لا يصدق لأنه يمكن تصميمها حسب احتياجاتك الخاصة. يمكنك أتمتة المهام المختلفة في مختلف الصناعات، بدءاً من تحليل البيانات لتسجيل الائتمان أو التشخيص الطبي إلى خدمة العملاء والتسويق.

وقد بدأت الشركات الكبرى في الانضمام إلى هذا المجال أيضاً: شركة برايس ووترهاوس كوبرز التزمت بمبلغ 1 مليار دولار على مدار ثلاث سنوات لتدريب الموظفين على الذكاء الاصطناعي وتنفيذ مساعدين للدردشة الآلية. والهدف من ذلك هو تعزيز الإنتاجية وتشجيع الابتكار وأتمتة المهام المتكررة.

الجزء الأفضل؟ يمكنك القيام بذلك أيضاً!

دعنا نستكشف خطوات تدريب الذكاء الاصطناعي الخاص بك وأنواع نماذج الذكاء الاصطناعي التي تناسب الاحتياجات المختلفة.

⏰ ملخص 60 ثانية

• ينطوي تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك على تغذية النظام بالبيانات لمساعدته على التعرف على الأنماط وحل المشاكل والتنبؤات. تشبه هذه العملية تعليم الطالب، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بالتعلم والتكيف مع مرور الوقت
• يمكن تصميم نماذج الذكاء الاصطناعي المخصصة لتلبية احتياجات محددة، وأتمتة المهام في مجالات مثل تسجيل الائتمان والتشخيص الطبي وخدمة العملاء والتسويق. تتحسن هذه النماذج بمرور الوقت، وتعمل على أتمتة المهام المتكررة، وتكشف عن الرؤى الخفية، وتدعم قرارات أكثر ذكاءً، وتتكيف مع التحديات الجديدة
• خطوات لتدريب الذكاء الاصطناعي:
  
  • جمع البيانات من مصادر متعددة
  • تنظيف البيانات وتنسيقها لجعلها جاهزة للتدريب. إزالة التحيزات لتجنب التنبؤات غير الدقيقة
  • اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي المناسب بناءً على مهمتك (على سبيل المثال، التعلم المعزز للمحاكاة، والتعلم العميق للتعرف على الأنماط)
  • قم بإجراء اختبارات حيث يقوم الذكاء الاصطناعي بإجراء تنبؤات ومقارنتها بالنتائج المتوقعة وتعديل خوارزمياته لتحسين الدقة
  • اختبر الذكاء الاصطناعي في مهام واقعية. إذا كان أداؤه جيداً، تابع؛ وإذا لم يكن كذلك، أعد التدريب وكرر العملية. يحافظ التقييم المنتظم على دقة النموذج وموثوقيته
• ينطوي تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على تعقيدات تقنية، ومشكلات في جودة البيانات، وتكاليف عالية، ومخاوف أخلاقية، والامتثال التنظيمي. إن معالجة هذه التحديات أمر بالغ الأهمية لنجاح تطبيق الذكاء الاصطناعي
• ClickUp يقدم Brain أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي مدمجة في ClickUp، مما يوفر مزايا إنتاجية دون تعقيدات تدريب الذكاء الاصطناعي الخاص بك. يوفر ميزات مثل مدير المعرفة بالذكاء الاصطناعي ومدير مشروع الذكاء الاصطناعي وكاتب الذكاء الاصطناعي للعمل، مما يعزز الكفاءة والأمان
• يساعد ClickUp Brain على أتمتة المهام، والإجابة عن الأسئلة، وإنشاء عمليات أتمتة مخصصة، وتقديم المساعدة في الكتابة الخاصة بالأدوار. يعمل على تبسيط سير العمل وتعزيز الإنتاجية دون الحاجة إلى خبرة تقنية

ستتعلم كيف يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدتك استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام وتحسين الكفاءة وتحقيق نتائج أفضل.

فهم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

يشير الذكاء الاصطناعي (AI) إلى التقنيات التي تمكّن الأنظمة من أداء المهام التي تتطلب ذكاءً شبيهًا بالذكاء البشري. وتشمل هذه المهام اتخاذ القرارات وحل المشكلات والتعلم من التجربة. نماذج الذكاء الاصطناعي هي عبارة عن خوارزميات مدربة على مجموعات بيانات كبيرة. وهي تتعرف على الأنماط وتقوم بالتنبؤات دون أن تكون مبرمجة بشكل صريح لكل مهمة.

التعلم الآلي (ML) هو أحد أكبر المجموعات الفرعية للذكاء الاصطناعي. وهو يركز على إنشاء خوارزميات تتعلم من البيانات وتتخذ القرارات بناءً عليها. وعلى عكس البرمجة التقليدية، تتحسن نماذج تعلُّم الآلة بمرور الوقت مع معالجة المزيد من البيانات.

📌على سبيل المثال, التعلم الآلي للذكاء الاصطناعي يمكن للنماذج التنبؤ بالاتجاهات أو اكتشاف الاحتيال أو التوصية بالمنتجات. هذه النماذج بشكل عام أبسط من تلك القائمة على التعلم العميق (DL) وأقل تطلبًا من الناحية الحسابية. تشمل نماذج التعلّم الآلي الشائعة نماذج الانحدار الخطي وأشجار القرار ونماذج الجيران الأقرب k-nearest neighbor، والتي غالبًا ما يتم تطبيقها في مهام التنبؤ والتجزئة. تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل هذه تساعد الشركات تحقيق أقصى استفادة من الذكاء الاصطناعي من خلال تمكين الأتمتة واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات.

في حين تُستخدم نماذج التعلم الآلي في مهام مثل التصنيف والانحدار، تتفوق نماذج DL في مجالات مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية ونسخ الكلام. على سبيل المثال، يمكن لنماذج الكشف عن الكائنات، وهي نماذج DL، تحديد وتحديد مواقع كائنات معينة في الصور أو مقاطع الفيديو.

مع استمرار تطور نماذج DL، يتم استخدامها في التقنيات الرائدة مثل السيارات ذاتية القيادة والتصوير الطبي و منصات الذكاء الاصطناعي التي تقدم قدرات متقدمة للشركات.

🧠حقيقة ممتعة: الذكاء الاصطناعي لا ينام بالضبط ولكنه يستطيع أن "يحلم"!

"شبكات الخصومة التوليدية" (GANs) هي فئة من نماذج التعلم الآلي المصممة لإنتاج محتوى جديد وأصلي بعد "التعلم" من بيانات التدريب - مثل تخيل لوحات جديدة أو حتى وجوه بشرية لم تكن موجودة من قبل.

ماذا يعني تدريب الذكاء الاصطناعي الخاص بك؟

تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي يشبه تعليم الطفل مهارة جديدة. فبدلاً من مجرد برمجة الآلة على اتباع تعليمات جامدة، فإنك تساعدها على التعلم من البيانات والتكيف مع الأنماط واتخاذ القرارات من تلقاء نفسها.

العملية تكرارية. فهي تتضمن تغذية النموذج ببيانات عالية الجودة، واختيار الأدوات المناسبة، وتعديل المعلمات لتحقيق نتائج دقيقة. وهذا يعني أن إطار عمل الذكاء الاصطناعي الخاص بك سوف يتعلم، ويخطئ في بعض الأمور، ويتحسن بمرور الوقت.

عادةً ما يقود علماء البيانات التدريب. ومع ذلك، في بعض الحالات، يمكن لمستخدمي الأعمال المشاركة أيضًا، خاصةً في البيئات منخفضة التعليمات البرمجية أو التي لا تحتوي على تعليمات برمجية.

فكر في تعليم طفل صغير الفرق بين الكلاب والقطط. في البداية، ستبدأ بصور أساسية ومفاهيم بسيطة، مثل، "هذا كلب؛ هذه قطة" بينما يتعلم الطفل، تضيف المزيد من التفاصيل - الحجم والأصوات والسلوكيات - حتى يتمكن من التمييز بين الأمثلة الأكثر تعقيدًا.

في الذكاء الاصطناعي، يتبع التدريب نهجاً مماثلاً. يبدأ النموذج بالبيانات الأساسية ويتم تنقيحه بمرور الوقت مع تقديم المزيد من الأمثلة والتعليقات.

🧠حقيقة ممتعة: في مارس 2016، واجه ألفا جو، وهو ذكاء اصطناعي طورته شركة Google DeepMind، ضد لي سيدول، وهو لاعب جو الأسطوري الحائز على 18 لقبًا عالميًا. أُقيمت المباراة في سيول، كوريا الجنوبية، وأذهل فوز AlphaGo بنتيجة 4-1 العالم. وشاهدها أكثر من 200 مليون شخص على مستوى العالم حدث بارز كان سابقًا لعصره بعقد كامل في عرض قوة الذكاء الاصطناعي!

فوائد تدريب الذكاء الاصطناعي الخاص بك

يجلب تدريب نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بك الكثير من المزايا. إليك بعضًا منها:

• التطور بمرور الوقت: يزداد الذكاء الاصطناعي ذكاءً كلما عالج المزيد من البيانات، مما يجعل التنبؤات والقرارات أكثر دقة
• أتمتة المهام المتكررة: يقلل الذكاء الاصطناعي من الجهد اليدوي ويعزز الإنتاجية الإجمالية من خلال التعامل مع العمليات الروتينية
• الكشف عن الرؤى الخفية: يحدد الذكاء الاصطناعي أوجه القصور أو فرص النمو التي قد يتم التغاضي عنها بخلاف ذلك
• دعم اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً: مع دقة أكبر، يعزز الذكاء الاصطناعي قرارات الأعمال، مما يؤدي إلى النجاح على المدى الطويل
• التكيف والتوسع: ينمو النموذج المُدرَّب جيدًا مع احتياجاتك، ويتعامل مع التحديات الجديدة بفعالية

حالات الاستخدام الشائعة للذكاء الاصطناعي

يُحدث الذكاء الاصطناعي طفرة في مختلف الصناعات، مما يساعد الشركات على أن تصبح أكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة. A استطلاع ديلويت شمل 2,620 من قادة الأعمال العالميين عن الاستخدامات الأكثر شيوعًا للذكاء الاصطناعي.

وفيما يلي نظرة على بعضها:

1. تحسين التسعير السحابي

تستخدم الشركات الذكاء الاصطناعي لتحسين تكاليف السحابة.

على سبيل المثال، قللت Dropbox من اعتمادها على AWS, توفير ما يقرب من 75 مليون دولار باستخدام الذكاء الاصطناعي لإيجاد حلول سحابية فعالة من حيث التكلفة.

وبهذه الطريقة، يساعد الذكاء الاصطناعي الشركات على تتبع أنماط استخدام السحابة والتنبؤ بالتكاليف واكتشاف الحالات الشاذة، مما يؤدي إلى تحسين الميزانية والادخار.

اقرأ أيضًا: أفضل دورات الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تطوير معرفتك بالذكاء الاصطناعي

2. المساعدون الصوتيون وروبوتات الدردشة الآلية والذكاء الاصطناعي التخاطبي

تعمل الأدوات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي مثل روبوتات الدردشة والمساعدات الصوتية على جعل التواصل أكثر سهولة.

على سبيل المثال, إستي لودر مساعد مكياج يعمل بالصوت لمساعدة الأشخاص ذوي الإعاقات البصرية. اتحاد بنتاغون الائتماني (PenFed) يستخدم روبوتات الدردشة للرد على استفسارات العملاء، مما يقلل الضغط على فرق خدمة العملاء.

تساعد هذه الأدوات إضفاء الطابع الإنساني على محتوى الذكاء الاصطناعي وجعل تفاعلات المستخدم أكثر طبيعية.

3. الصيانة التنبؤية

يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في الصيانة التنبؤية في مختلف الصناعات.

في شركة جنرال إلكتريك (GE)، يعمل الذكاء الاصطناعي يراقب محركات الطائرات والإبلاغ عن المشاكل المحتملة قبل أن تتفاقم وتتحول إلى مشاكل خطيرة.

وبالمثل، تستخدم شركة Rolls-Royce الذكاء الاصطناعي في المحركات النفاثة لتحسين الأداء وتقليل انبعاثات الكربون.

تطبق سلطة المياه والصرف الصحي في مقاطعة كولومبيا الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بانكسارات المياه الرئيسية ومراقبة أنابيب الصرف الصحي في القطاع العام. تقوم أداة الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم، Pipe Sleuth، بتحليل لقطات كاميرات المراقبة للأنابيب لتحديد المناطق التي تحتاج إلى صيانة، مما يمنع الأضرار المكلفة ويحسن الكفاءة.

4. التقارير المالية والمحاسبة

تستخدم خدمة Quickbooks، وهي خدمة برمجيات محاسبية، الذكاء الاصطناعي من أجل تحسين التخطيط المالي للعملاء. مع وجود أكثر من 730 مليون تفاعل يعتمد على الذكاء الاصطناعي سنوياً، فإنه يقوم بإجراء 58 مليار تنبؤ بالتعلم الآلي يومياً.

من خلال منصتها, جينوس ، تطبق Intuit نماذج لغوية كبيرة على الضرائب والمحاسبة والتدفق النقدي. وهذا يقلل من المهام المتكررة، ويقلل من أخطاء إدخال البيانات، ويسرّع معالجة الفواتير.

وبالمثل، تطبق شركة برايس ووترهاوس كوبرز (PwC) الذكاء الاصطناعي في الاستشارات باستخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي والتعلم العميق لإبلاغ قراراتها.

كيفية تدريب الذكاء الاصطناعي الخاص بك

الآن بعد أن عرفت فوائد تدريب الذكاء الاصطناعي الخاص بك، دعنا نناقش العملية.

يتضمن تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي عدة خطوات رئيسية. على الرغم من أن التفاصيل قد تختلف بناءً على مدى تعقيد المشروع، إلا أن العملية الإجمالية تظل متشابهة تمامًا - سواء كان نموذجًا هاويًا أو تحولًا مدفوعًا بالأعمال.

1. جمع البيانات

البيانات هي العمود الفقري للذكاء الاصطناعي - البيانات القوية تبني نماذج قوية. الخطوة الأولى في تدريب الذكاء الاصطناعي الخاص بك هي جمع البيانات من مصادر مختلفة. على سبيل المثال، في الخدمات المالية مثل معالجة المخاطر والقروض، قد تقوم بجمع

• البيانات الشخصية: التاريخ الائتماني ومستوى الدخل وتفاصيل التوظيف
• السلوك المصرفي: أنماط المعاملات والسحوبات الكبيرة
• بيانات السوق والبيانات الاقتصادية: العوامل المؤثرة على سداد القروض مثل أسعار الفائدة أو اتجاهات السوق
• السجلات القانونية: معلومات مثل تاريخ المحكمة أو ملكية العقارات
• بيانات الشركات سجلات سداد القروض السابقة والجدارة الائتمانية للشركات

سيستخدم نموذج الذكاء الاصطناعي هذه البيانات لتقييم المخاطر وإجراء التنبؤات، مثل اقتراح الموافقة على القرض بناءً على علامات معينة.

2. المعالجة المسبقة للبيانات

تتمثل الخطوة التالية في إعداد البيانات للتدريب - فكر في الأمر كتجهيز المكونات قبل الطهي. تتضمن المعالجة المسبقة ما يلي:

• التحقق من الدقة والاكتمال: التأكد من أن البيانات موثوقة وخالية من الأخطاء
• التهيئة للتدريب: هيكلة البيانات بطريقة يمكن أن يفهمها نموذج الذكاء الاصطناعي
• تنظيف البيانات: إزالة التكرارات والقيم المتطرفة والمعلومات غير ذات الصلة

تعد هذه الخطوة حيوية لأن نماذج الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى بيانات نظيفة ومنظمة بشكل جيد للتعلم بشكل أفضل. تضمن المعالجة المسبقة المناسبة قدرة النموذج على معالجة المعلومات بدقة وتقلل من مخاطر الأخطاء. جزء أساسي من هذه الخطوة هو معالجة التحيزات المحتملة في البيانات لتجنب التنبؤات غير الدقيقة أو التمييزية أثناء التدريب.

3. اختيار النموذج

يعتمد اختيار النموذج المناسب على المهمة التي تحاول حلها. يقوم علماء البيانات عادةً بتقييم عدة خيارات بناءً على تعقيد المشكلة ومتطلباتها. فيما يلي طريقتان شائعتان:

• التعلم المعزز: تتضمن هذه الطريقة إجراء عمليات محاكاة يتعلم فيها الذكاء الاصطناعي من خلال التجربة والخطأ. حيث يقوم بتعديل سلوكه بناءً على التغذية الراجعة، ويتحسن بمرور الوقت من خلال تحديد ما ينجح وما لا ينجح
• التعلم العميق: يستخدم هذا النموذج الشبكات العصبية لتعلم الأنماط في البيانات. وهو يتفوق في مهام مثل التعرف على الصور أو تحليل النصوص أو نسخ الكلام من خلال التحليل المتكرر لمجموعات البيانات الكبيرة

يجب أن يتوافق اختيارك للنموذج مع أهداف عملك والمشكلة المطروحة. في بعض الحالات، يمكن أن يؤدي الجمع بين نماذج متعددة إلى تحقيق نتائج أفضل للمهام المعقدة.

4. التدريب

ينطوي تدريب الذكاء الاصطناعي على إجراء اختبارات لمعرفة مدى جودة تنبؤاته وتعديل الخوارزميات لتحسين الدقة. وإليك كيفية عمله: يقوم النموذج بعمل تنبؤات ويقارنها بالنتائج المتوقعة. وبناءً على الاختلافات، يقوم بتنقيح معلماته.

بمرور الوقت، يصبح الذكاء الاصطناعي أفضل وأكثر دقة مع كل جولة من التدريب. هذه العملية التكرارية هي المفتاح لبناء نموذج ذكاء اصطناعي موثوق وفعال.

اقرأ أيضًا: الاستراتيجيات الفعالة لتطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي في الأعمال التجارية

5. التقييم

بمجرد اكتمال التدريب، حان الوقت لاختبار الذكاء الاصطناعي في مواقف العالم الحقيقي. تضمن هذه الخطوة قدرة النموذج على إجراء تنبؤات دقيقة وتحقيق النتائج. إذا كانت النتائج جيدة، يمكنك المضي قدمًا في النشر. إذا لم تكن كذلك، فإن إعادة التدريب ضرورية.

التقييم ليس حدثًا لمرة واحدة. يجب تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي بانتظام للتأكد من أنها تعمل بشكل صحيح. على سبيل المثال، يجب أن تشرف شركات التأمين الصحي على الذكاء الاصطناعي الخاص بها لمنع رفض المطالبات غير العادلة. يساعد التقييم المستمر في الحفاظ على دقة النموذج وتحسين الأداء وتجنب الأخطاء المكلفة.

👀 هل تعلم؟ عند تدريب الذكاء الاصطناعي, تفرض المعلمات الفائقة كيف يتعلم النموذج ومتى يجب أن يتوقف. يشبه ضبط هذه المعلمات ضبط الحرارة على الموقد - إذا كانت الحرارة عالية جداً فستحترق؛ وإذا كانت منخفضة جداً فستستغرق وقتاً طويلاً في الطهي.

تحديات تدريب الذكاء الاصطناعي الخاص بك

تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك أمر مثير، ولكنه يأتي مع مجموعة من التحديات الخاصة به. إليك العقبات الرئيسية التي قد تواجهها في تطوير الذكاء الاصطناعي:

1. التعقيد التقني

يتطلب بناء نموذج ذكاء اصطناعي فهماً عميقاً لخوارزميات التعلم الآلي ومعالجة البيانات والشبكات العصبية. وحتى بعد إعداد البنية التحتية، فإن ضبط النماذج من أجل الدقة والكفاءة يمكن أن يستغرق وقتاً طويلاً ومعقداً. ستحتاج إلى علماء بيانات ومهندسي ذكاء اصطناعي مهرة للتعامل مع هذه التعقيدات.

2. مشكلات جودة البيانات

تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على بيانات عالية الجودة وذات صلة. يمكن أن تؤدي البيانات الرديئة أو غير المكتملة إلى تنبؤات غير دقيقة وقرارات خاطئة. يعد تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقاً خطوة حاسمة، ولكنها ليست دائماً واضحة ومباشرة.

حتى الأخطاء البسيطة في البيانات يمكن أن تؤثر بشكل كبير على أداء النموذج.

3. تكاليف عالية

تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ليس رخيصاً. تتطلب العملية موارد حاسوبية كبيرة، خاصةً لنماذج التعلم العميق. قد تكون الأجهزة والبرامج والخدمات السحابية اللازمة لمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة باهظة الثمن.

بالإضافة إلى ذلك، فإن توظيف محترفين مهرة يضيف إلى التكلفة. بمرور الوقت، قد تحتاج أيضًا إلى الاستثمار في التدريب المستمر وتحديثات النماذج للحفاظ على الدقة.

4. المخاوف الأخلاقية

قد يؤدي تدريب النموذج على بيانات منحرفة إلى إدامة التحيزات دون قصد، مما يؤدي إلى نتائج غير عادلة أو تمييزية. تُعد معالجة هذه التحيزات في وقت مبكر من التدريب أمرًا ضروريًا لضمان تصرف الذكاء الاصطناعي بشكل أخلاقي.

هناك أيضًا مخاوف تتعلق بالخصوصية، خاصةً عند التعامل مع البيانات الشخصية الحساسة.

5. الامتثال التنظيمي

مع الاستخدام المتزايد للذكاء الاصطناعي، هناك لوائح تنظيمية متزايدة حول خصوصية البيانات وشفافية النموذج. يجب على المؤسسات مواكبة القوانين المحلية والدولية لتجنب التداعيات القانونية.

يمكن أن يؤدي عدم الامتثال لهذه اللوائح إلى فرض غرامات وتضرر السمعة والمعارك القانونية.

اقرأ أيضًا: المسرد النهائي لمصطلحات الذكاء الاصطناعي: مصطلحات تجعلك على دراية بالذكاء الاصطناعي

لماذا يعتبر ClickUp Brain بديلاً أكثر ذكاءً

يمكن أن يكون تدريب الذكاء الاصطناعي الخاص بك مهمة ضخمة. فهو يتطلب خبرة تقنية في الذكاء الاصطناعي وبيانات كبيرة وتعديلات مستمرة.

ولكن إذا كنت تبحث عن أدوات الذكاء الاصطناعي لمساعدة فريقك على الفور, انقر فوق -تطبيق كل شيء للعمل- لديه الحل الذي تحتاجه. رحّب بـ ClickUp Brain، مساعد الذكاء الاصطناعي المدرك للسياق الذي يقضي على متاعب بناء نموذجك الخاص والحفاظ عليه.

لقد أتاحت لنا وظائف الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ ClickUp إنشاء كتيبات الإجراءات في جزء صغير من الوقت الذي كنا نقضيه في إدخال المعلومات ذات الصلة يدويًا. كاثي بيلارجون ، المؤسس/المدير التنفيذي، فيرتشوال كاثي

ما هو ClickUp Brain؟ ClickUp Brain هو عبارة عن مجموعة من الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي المدمجة مباشرةً في مساحة عمل ClickUp. وهو مصمم لمساعدة كل موظف ومدير وصاحب عمل على أن يكون أكثر إنتاجية - بغض النظر عن أدوارهم.

باستخدام ClickUp Brain، يمكنك الوصول إلى ثلاث ميزات أساسية: مدير المعرفة بالذكاء الاصطناعي، ومدير مشروع الذكاء الاصطناعي، وكاتب الذكاء الاصطناعي للعمل.

📮ClickUp Insight: اكتشفنا مؤخرًا أن حوالي 33% من العاملين في مجال المعرفة يراسلون من 1 إلى 3 أشخاص يوميًا للحصول على السياق الذي يحتاجونه. ولكن ماذا لو كانت جميع المعلومات موثقة ومتاحة بسهولة؟

مع وجود مدير المعرفة بالذكاء الاصطناعي الخاص بـ ClickUp Brain إلى جانبك، يصبح تبديل السياق شيئاً من الماضي. ما عليك سوى طرح السؤال مباشرةً من مساحة عملك، وسيقوم ClickUp Brain بسحب المعلومات من مساحة عملك و/أو تطبيقات الطرف الثالث المتصلة!

مزايا استخدام ClickUp Brain بدلاً من تدريب الذكاء الاصطناعي الخاص بك

فيما يلي بعض مزايا استخدام ClickUp Brain بدلاً من استثمار الوقت والموارد في تدريب الذكاء الاصطناعي:

• لا حاجة للهندسة الفورية: لست مضطرًا لتخصيص ساعات للتعلمكيفية طرح الأسئلة الصحيحة على الذكاء الاصطناعي. نظرًا لأنه على دراية ببيانات مساحة العمل الخاصة بك - المهام والمستندات والأشخاص - فإن ClickUp Brain مصمم بالفعل لاحتياجات عملك، مما يتيح لك البدء في استخدامه على الفور
• التطبيق التكميلي: يمكنك البدء في تطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي بطرق صغيرة ومؤثرة، مثل إنشاء ملخص أسبوعي للمهام التي عملت عليها. ابدأ بالمجالات الأكثر أهمية وتوسع تدريجياً
• الأمن: بياناتك محمية بتشفير وضوابط وصول صارمة، مما يضمن وصول المستخدمين المصرح لهم فقط إلى المحتوى الذي تم إنشاؤه بالذكاء الاصطناعي داخل مساحة العمل
• خصوصية البيانات: على عكس العديد من الأدوات الأخرى، لا يقوم ClickUp بتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على بيانات المستخدم الخاصة بك، مما يحافظ على خصوصية معلوماتك وأمانها

والآن بعد أن فهمنا الفوائد، دعنا ندرس كيف يمكن ل ClickUp Brain تعزيز الإنتاجية.

💡 نصيحة احترافية: اختراق الذكاء الاصطناعي لا يجب أن تكون معقدة!

عند دمج ClickUp Brain في مساحة العمل الخاصة بك، ابدأ باستخدامه في المهام المتكررة التي تستغرق وقتاً طويلاً، مثل تلخيص ملاحظات الاجتماعات أو صياغة رسائل البريد الإلكتروني. وهذا يسمح لفريقك بالتركيز على الأنشطة ذات القيمة العالية مع استكشاف طرق أخرى تدريجيًا لتعظيم إمكاناته.

هل تريد أفضل نصائحنا لاستخدام الذكاء الاصطناعي للإنتاجية؟ هذا الفيديو مفيد للمبتدئين والمحترفين على حد سواء!

كيفية استخدام ClickUp Brain للإنتاجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي

من الإجابة على الأسئلة إلى أتمتة المهام، يجعل ClickUp Brain سير عملك أكثر كفاءة دون الحاجة إلى ساعات من التدريب أو التعقيد الهندسة الفورية .

إليك كيفية تحقيق أقصى استفادة منها.

تشغيل الذكاء الاصطناعي من أي مكان في ClickUp

لا داعي للبحث عن مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بك - فهو دائمًا على بُعد نقرة واحدة فقط في شريط الأدوات. سواء كنت في مهمة أو مستند أو مشروع، يمكن أن يساعدك الذكاء الاصطناعي في ClickUp في الحفاظ على تركيزك والحفاظ على سير الأمور.

اختر مطالبة معدة مسبقًا أو ببساطة اكتب سؤالك باستخدام Ask AI

هل تحتاج إلى إجابة سريعة؟ اضغط على أيقونة 🧠، وستجده هناك، على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، للمساعدة في جميع أنواع الاستفسارات، مثل:

• "ما هي عملية طلب الإجازة؟" اسأل "اسأل دماغ كليك أب"، وسيعطيك الذكاء الاصطناعي بسرعة ملخصًا لسياسة الإجازة وعملية الموافقة عليها
• "كيف يمكنني جعل مهمة ما خاصة؟" دع الذكاء الاصطناعي يقدم لك دليلًا فوريًا خطوة بخطوة بل ويربطك بمقالات مساعدة مفصلة
• "جهاز الكمبيوتر الخاص بي لا يعمل؛ كيف يمكنني الاتصال بقسم تكنولوجيا المعلومات؟" سيقوم الذكاء الاصطناعي على الفور بسحب معلومات الاتصال بدعم تكنولوجيا المعلومات مباشرةً من قاعدة بياناتك المعرفية

استكشاف المشكلات الشائعة وإصلاحها بشكل أسرع باستخدام معرفة ClickUp Brain بمساحة عملك

مع ClickUp Brain، تكون المساعدة دائماً على بُعد نقرة واحدة، ولن تحتاج إلى تعطيل تدفقك.

طرح أسئلة حول المهام والمستندات

لخص أي شيء - نشاط أي مهمة أو تحديثات المشروع أو ملاحظات الاجتماع أو المستندات باستخدام ClickUp Brain

من السهل أن تضل الطريق عند القيام بمهام متعددة في المشاريع. ولكن مع ClickUp Brain، يمكنك أن تطلب بسرعة من الذكاء الاصطناعي ما يحتاج إلى اهتمامك أكثر، بما في ذلك:

• المهام العاجلة: _"ما المهام التي يجب أن أركز عليها أولاً؟
• الخطوات التالية: "ما هي أولويتي التالية؟"
• العناصر المتأخرة: "ما هي المهام المتأخرة؟" "ما هي المهام المتأخرة؟

إدارة المهام والأولويات والالتزامات بشكل أفضل مع ClickUp Brain

من خلال الذكاء الاصطناعي الذي يتتبع المهام، يمكنك البقاء على اطلاع على ما هو مهم والتأكد من عدم إغفال أي مهمة.

إنشاء أتمتة مخصصة باستخدام لغة بسيطة

تحدث مباشرةً إلى مُنشئ أتمتة ClickUp Brain بلغة يومية بسيطة

لستَ بحاجة إلى أن تكون خبيرًا في البرمجة لإنشاء عمليات أتمتة قوية في ClickUp Brain، فبفضل ClickUp Brain، يمكنك الآن وصف ما تريد أتمتته بلغة بسيطة، وسيقوم النظام بتحقيق ذلك.

على سبيل المثال، قد يقول مسؤول التوظيف، "عندما تتغير حالة المهمة إلى "مقبول"، قم بتطبيق نموذج تأهيل الموظفين الجدد وقم بتعيين الأولوية إلى أولوية عالية." سيهتم ClickUp تلقائيًا بالباقي، مما يحررك من المهام المتكررة.

إنشاء محتوى مخصص ومصقول مع كاتب الذكاء الاصطناعي

إنشاء محتوى مخصص لأسلوبك في الكتابة باستخدام ClickUp Brain

قل وداعاً لأيام عوائق الكتابة! يساعد ClickUp Brain فرق العمل على صياغة المحتوى بسرعة من خلال مطالبات واقتراحات بسيطة للتحسينات النحوية والأسلوبية.

على سبيل المثال، يمكن للمهندسين استخدامه لصياغة المواصفات الفنية، ويمكن لمديري المشاريع إنشاء مستندات النطاق، ويمكن للموارد البشرية إنشاء قوائم الوظائف أو الإعلانات الداخلية - كل ذلك بنقرات قليلة فقط.

عرض نصوص المقاطع الصوتية من التعليقات

إنشاء نصوص مقاطع الصوت والفيديو في ClickUp باستخدام Brain

بالنسبة لتلك اللحظات التي تبدو فيها كتابة التفسيرات الطويلة عملاً روتينيًا، جرّب استخدام الملاحظات الصوتية أو التسجيل مقاطع في ClickUp . سوف يقوم ClickUp Brain بتحويل أفكارك المنطوقة إلى نص في الوقت الفعلي، مما يساعدك على استمرار تدفق الأفكار دون انقطاع.

يقوم ClickUp Brain بنسخ الملاحظات الصوتية والمقاطع الصوتية على الفور حتى يتمكن الجميع من مسح المحتوى بسرعة بحثاً عن التفاصيل المهمة.

لماذا تدرب نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك عندما يكون لديك ClickUp Brain؟

يمكن أن يؤدي إنشاء نموذج ذكاء اصطناعي مخصص إلى إطلاق العنان لرؤى قوية - ولكنه يستغرق أيضًا وقتًا وموارد وخبرة فنية. يمنحك ClickUp Brain مزايا الكفاءة القائمة على الذكاء الاصطناعي دون تعقيد.

سواء كنت تجيب عن الأسئلة اليومية، أو تلخص المستندات التفصيلية، أو تقوم بأتمتة المهام المتكررة، فإنه ينجز كل شيء أسرع 10 مرات. أليس توفير الوقت هو بيت القصيد من استخدام الذكاء الاصطناعي؟

تخطَّ متاعب تدريب نموذجك الخاص. ابدأ مع ClickUp مجانًا اليوم ودع الذكاء الاصطناعي يعمل _من أجلك، وليس العكس.