- تعرف على كيفية دمج نموذج التعلم الآلي في تطبيق ما
- ابدأ في ترميز تكامل تطبيقك
هذه هي أنشطة هذا الدرس:
دمج النموذج الخاص بك
بحلول الآن، نأمل أن يكون فريقك قد
- تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص به باستخدام مجموعة بيانات سليمة.
- اختبار النموذج ببيانات جديدة ومتنوعة
ولكن لا يمكنك تركها هناك!
أنت تريد أن يتخذ النموذج الخاص بك إجراءً بناءً على التنبؤ الذي يقوم به.
ستحتاج إلى تنفيذ نموذجك في تطبيق لجعله مفيدًا.

اختيار المنصة
ستعتمد المنصة التي تستخدمها لترميز تطبيقك على:
- ما هي منصة ترميز تطبيقات الهاتف المحمول التي تفضلها
- المنصة التي استخدمتها لتدريب نموذجك
فيما يلي منصات التعلم الآلي التي تمت مناقشتها في الوحدة 5. انقر على كل منها لترى بعض الخيارات لدمج النموذج في التطبيق.
الآلة القابلة للتعليم هي منصة متعددة الاستخدامات. يمكنك حفظ النموذج الخاص بك على السحابة أو حفظه كملف، لذلك لديك العديد من الخيارات للتكامل مع منصات البرمجة.
يصف هذا الفيديو كيفية تصدير النموذج الخاص بك.
- يحتوي App Inventor على ملحق تصنيف الصور الآلية القابل للتعليم، الذي ساهم به فابيانو أوليفيرا، والذي يمكن تنزيله واستيراده في درج الامتدادات.
- توفر الآلة القابلة للتعليم مقتطفات من التعليمات البرمجية للتكامل مع Tensorflow، وهي مكتبة تعلم آلي. يوفر 3 خيارات لمقتطفات التعليمات البرمجية:
- Tensorflow.js - ستتيح لك لغة Javascript إنشاء صفحة ويب أو تطبيق ويب.
- Tensorflow - لغة بايثون لإنشاء تطبيقات الويب.
- Tensorflow Lite - لغة جافا لإنشاء تطبيقات الجوال.
توفر لك جميع مقتطفات التعليمات البرمجية الثلاثة ملفًا نموذجيًا ورمزًا لنسخه. اعتمادًا على اللغة، قد تحتاج إلى تثبيت مكتبات ومحررات شيفرة. يتم توفير روابط للتعليمات مع مقتطف الشيفرة.
هذه هي خطوات استخدام خيار Tensorflow.js:
- انسخ الكود والصقه في ملف نصي فارغ جديد على حاسوبك.
- احفظه باسم index.html (أو أي شيء آخر بامتداد html).
- افتح الملف في مستعرض ويب. سيوفر واجهة أساسية حيث يمكنك تصنيف الصورة الملتقطة بكاميرا الويب بناءً على النموذج الخاص بك.
- إذا كنت تريد أن تكون قادرًا على تحميل صورة لتصنيفها، بدلًا من كاميرا الويب، فهذا الرمز يعمل. (مجاملة من كريس هوين سونغ) فقط تأكد من نسخ عنوان URL الخاص بالنموذج من مقتطف الكود الأصلي إلى هذا الملف.
- انسخ الكود والصقه في ملف نصي فارغ جديد على حاسوبك.
سيتطلب خياري Tensorflow و Tensorflow Lite تثبيت برامج ومكتبات ترميز مختلفة. راجع موقع github للحصول على مزيد من الإرشادات.
تكاملات تكنوفيشن: بايثون، مخترع التطبيقات
حالياً التكامل الوحيد لتعلم الآلة للأطفال الذي يعمل بشكل كامل لقسم المبتدئين والثانويين هو Python.
لمعرفة المزيد حول دمج نموذج التعلّم الآلي للأطفال مع Python، جرّب إحدى أوراق العمل في هذه الصفحة. اختر بايثون من القائمة المنسدلة "نوع التصنيع".
يعد MIT App Inventor خيارًا للتكامل، ولكن لا تعمل جميع أنواع مجموعات البيانات بشكل كامل. تحقق من الموقع الإلكتروني للتعلم الآلي للأطفال للتأكد من أن مجموعة بياناتك متوافقة مع App Inventor.
الامتدادات في App Inventor هي مكونات خارجية تضيف وظائف إلى التطبيق، ولكنها ليست جزءًا من مكونات App Inventor الأساسية.
بمجرد الانتهاء من تدريب نموذج الصورة أو الصوت الخاص بك باستخدام مواقع الويب الخاصة بمصنف التطبيقات Inventor(الصورة والصوت)، ستستخدم امتدادًا في App Inventor لإضفاء الحيوية على نموذجك في تطبيق هاتفك المحمول.
- انقر على ملحق في لوحة أدوات التصميم.
- انقر على استيراد الامتداد.
- انقر فوق اختيار ملف واختر ملف الامتداد الذي قمت بتنزيله من صفحة الامتدادات أعلاه.
- انقر على زر استيراد لاستيراد الامتداد وكتلته.

تحتاج أيضًا إلى إضافة مكوّن WebViewer إلى مشروعك. يمكن العثور عليه في درج واجهة المستخدم.
في المثال أدناه، نوضح في المثال أدناه كيفية إعداد مصنف الصور، ولكن الأمر نفسه إلى حد كبير مع مصنف الصوت، إذا كان نموذجك يتضمن أصواتًا.
لربط نموذجك من المصنف، قم أولاً بتنزيل النموذج من موقع المصنف، ثم
- حدد مكون PersonalImageClassifer الشخصي.
- في لوحة الخصائص، انقر فوق "بلا" ضمن الطراز وقم بتحميل ملف model.mdl الذي تم تنزيله. (يمكن إعادة تسمية الملف بأي اسم، ولكن يجب أن يحتوي على امتداد .mdl في اسمه).
- انقر فوق "بلا" ضمن WebViewer وحدد مكون WebViewer الذي تمت إضافته للتو إلى المشروع.
لاحظ الخاصية "InputMode"، والتي يمكن أن تكون إما فيديو أو صورة. إذا اخترت فيديو، سيحاول باستمرار تصنيف موجز الفيديو الذي يظهر في WebViewer. إن اخترت "صورة" فسيتوجب عليك إضافة مكوّن Camera أو ImagePicker للحصول على صورة لتصنيفها. ستظل بحاجة إلى مكوّن WebViewer لكي يعمل تصنيف الصور.
يمكن استخدام النماذج التي تم إنشاؤها باستخدام Ximilar مع واجهة برمجة التطبيقات لدمجها في تطبيق ما.
يمكنك استخدام مكوّن Web API في Thunkable لدمج نموذج خارجي من منصة مثل Ximilar في تطبيق ما. ملاحظة: سنغطي واجهات برمجة التطبيقات في Thunkable في الوحدة التالية.
شاهد الجزء الثاني من فيديو براثام لدمج نموذج الذكاء الاصطناعي المرجاني من الوحدة 5 في تطبيق Thunkable للهاتف المحمول.
النشاط: دمج نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك
التكامل بناءً على المنصة التي اخترتها
- راجع ما هو مطلوب لمنصتك الخاصة لإضافة نموذج الذكاء الاصطناعي المدرّب إلى مشروع ما.
- قم بإنشاء مشروع جديد في المنصة التي اخترتها وأضف نموذجك. تعتمد كيفية القيام بذلك على العملية الخاصة بمنصتك المحددة.
- اتخذ إجراءً! أضف مكونات وتعليمات برمجية إلى المنصة حتى يتخذ مشروعك إجراءً بناءً على تنبؤات نموذجك.
الانعكاس
لقد بدأت في ترميز جزء الحركة من تطبيق الذكاء الاصطناعي الخاص بك! هنا حيث يمكنك رؤية نتائج نموذجك وما يمكن أن يفعله بالفعل!
الآن هو الوقت المناسب لمراجعة خطة/لوحة المشروع الخاصة بك لمعرفة كيفية تقدم مشروعك. قد ترغب في تعديل الجداول الزمنية والمهام بناءً على المنصة التي تستخدمها والخطوات التي ستحتاجها لتحقيق أهداف مشروعك.
بمجرد أن تجعل الكود الخاص بك يعمل، حان الوقت أيضًا للتحقق من المستخدمين. ابحث عن بعض الأشخاص لاختبار تطبيقك وتقديم تعليقاتهم.

مراجعة المصطلحات الرئيسية
- برمجيات - مصطلح يطلق على البرامج أو التطبيقات التي تعمل على الكمبيوتر أو الجهاز
- الامتدادات - حزم البرامج التي تضيف وظائف إلى البرامج الحالية
الموارد الإضافية
فارز المارشميلو باستخدام الآلة القابلة للتعليم والمرجان.
شاهد مقاطع الفيديو هذه حول أدوات الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدماً!
- جوجل كولاب، البرمجة في بايثون
- DialogFlow - الجزء 1 مع جداول تطبيقات Google AppSheets
- دايالوغ فلو - الجزء 2 والمساعد الافتراضي