حل الوحدة الثانية خوارزميات الذكاء الاصطناعي ثالث ثانوي الفصل الأول

حل الوحدة الثانية: خوارزميات الذكاء الاصطناعي
الدرس الأول: الاستدعاء الذاتي
الصفحة رقم (77)
السؤال:
1. حدد الجملة الصحيحة والجملة الخاطئة فيما يلي:
1. تتكون دالة الاستدعاء التكرارية من حالتين.
2. تستدعي دالة الاستدعاء التكرارية دالة أخرى.
3. دوال الاستدعاء التكرارية أسرع في التنفيذ.
4. استدعاء الدوال يجعل بنية المقطع البرمجي أصغر حجماً.
5. كتابة مقطع برمجي متكرر يتطلب استدعاء ذاتياً أقل.
الجواب:
1. صحيحة.
2. خاطئة. دالة الاستدعاء التكرارية تستدعي نفسها.
3. صحيحة.
4. صحيحة.
5. خاطئة. أكثر.

السؤال:
2. ما الاختلافات بين التكرار والاستدعاء الذاتي؟
الجواب:
التكرار:
سريع التنفيذ.
يتطلب حجم ذاكرة أقل.
حجم المقطع البرمجي أكبر.
ينتهي باستكمال العدد المحدد من التكرارات أو تحقيق شرط معين.

الاستدعاء الذاتي:
بطيء التنفيذ مقارنة بالتكرار.
يتطلب حجم ذاكرة أكبر.
حجم المقطع البرمجي أصغر.
ينتهي بمجرد الوصول إلى الحالة الأساسية.

السؤال:
3. متى يجب استخدام الاستدعاء الذاتي؟
الجواب:
يعد الاستدعاء الذاتي الطريقة الأكثر ملاءمة للتعامل مع المشكلة في العديد من الحالات.
يسهل استكشاف بعض هياكل البيانات باستخدام الاستدعاء الذاتي.
بعض خوارزميات التصنيف تستخدم الاستدعاء الذاتي.

الصفحة رقم (78)
السؤال:
4. وضح مزايا استخدام الاستدعاء الذاتي وعيوبه.
الجواب:
المزايا:
تقلل دوال الاستدعاء التكرارية من عدد التعليمات في المقطع البرمجي.
يمكن تقسيم المهمة إلى مجموعة من المشكلات الفرعية باستخدام الاستدعاء الذاتي.
في بعض الأحيان، يسهل استخدام الاستدعاء الذاتي لاستبدال التكرارات المتداخلة.

العيوب:
في بعض الأحيان، يصعب تتبع منطق دوال الاستدعاء التكرارية.
يتطلب الاستدعاء الذاتي مزيداً من الذاكرة والوقت.
لا يسهل تحديد الحالات التي يمكن فيها استخدام دوال الاستدعاء التكرارية.

الدرس الثاني: خوارزمية البحث بأولوية العمق والبحث بأولوية الاتساع
الصفحة رقم (86)
السؤال:
1. حدد الجملة الصحيحة والجملة الخاطئة فيما يلي:
1. تُنفذ خوارزمية البحث بأولوية الاتساع (BFS) وخوارزمية البحث بأولوية العمق (DFS) باستخدام الاستدعاء الذاتي.
2. لا يمكن استخدام خوارزمية البحث بأولوية الاتساع (BFS) وخوارزمية البحث بأولوية العمق (DFS) في هيكل بيانات الشجرة.
3. تُنفذ خوارزمية البحث بأولوية الاتساع (BFS) بمساعدة هيكل بيانات القائمة المترابطة.
4. يمكن تنفيذ خوارزمية البحث بأولوية العمق (DFS) بمساعدة هيكل بيانات المكدس.
5. لا يمكن استخدام خوارزمية البحث بأولوية الاتساع (BFS) في البث الشبكي.
الجواب:
1. صحيحة.
2. خاطئة.
3. صحيحة.
4. صحيحة.
5. خاطئة.

السؤال:
2. اشرح كيف تعمل خوارزمية البحث بأولوية الاتساع (BFS) وخوارزمية البحث بأولوية العمق (DFS).
الجواب:
يمكن للطلبة الرجوع لصفحة 84 و 79 من الكتاب لحل هذا السؤال

السؤال:
3. قارن بين خوارزمية البحث بأولوية الاتساع (BFS) وخوارزمية البحث بأولوية العمق (DFS).
الجواب:
يمكن للطلبة الرجوع لصفحة 85 من الكتاب لحل هذا السؤال

الصفحة رقم (87)
السؤال:
4. في المخطط على اليسار، انتقل من عقدة البداية A إلى عقدة الهدف G. طبق خوارزمية البحث بأولوية الاتساع (BFS) وخوارزمية البحث بأولوية العمق (DFS) باستخدام هيكل البيانات المناسب (المكدس أو الطابور)، مع الإشارة إلى العقد التي فُحصت.
الجواب:
BFS: A → B → C → D → E → F → G
push A
pop A (checked)
push B
push C
push D
pop B (checked)
push E
push F
pop C (checked)
push G
pop D (checked)
push H
push I
push J
pop E (checked)
push K
pop F (checked)
pop G (checked)

DFS: A → B → E → K → F → C → G
push A (checked)
push B (checked)
push E (checked)
push K (checked)
pop K
pop E
push F (checked)
pop F
pop B
push C (checked)
push G (checked)

الدرس الثالث: اتخاذ القرار القائم على القواعد
الصفحة رقم (105)
السؤال:
1. اذكر بعض مزايا وعيوب الأنظمة القائمة على القواعد.
الجواب:
المزايا:
يمكنها اتخاذ القرارات وحل المشكلات بسرعة وبدقة أفضل من البشر، خاصة عندما يتعلق الأمر بالمهام التي تتطلب قدراً كبيراً من المعرفة أو البيانات.
تعمل هذه الأنظمة باستمرار، دون تحيز أو أخطاء قد تؤثر في بعض الأحيان على اتخاذ القرار البشري.

العيوب:
تعمل هذه الأنظمة بكفاءة طالما كانت مدخلات المعرفة والقواعد جيدة، وقد لا تستطيع التعامل مع المواقف التي تقع خارج نطاق خبرتها.
لا يمكنها التعلم أو التكيف بالطريقة نفسها مثل البشر، وهذا يجعلها أقل قابلية للتطبيق على الأحداث المتغيرة حيث تتغير مدخلات البيانات والمنطق كثيراً بمرور الوقت.

السؤال:
2. ما مزايا وعيوب الإصدار الأول؟
الجواب:
المزايا: يتميز بالبديهية والقابلية للتفسير، كما يتضمن استخدام قاعدة المعرفة والقواعد في التشخيص الطبي دون تحيز أو انحراف عن الخط المعياري.
العيوب: أن قاعدة ثلاثة أعراض على الأقل هي تمثيل مبسط للغاية لكيفية التشخيص الطبي على يد الخبير البشري، وأن قاعدة المعرفة داخل الدالة تكون محددة بتعليمات برمجية ثابتة.

السؤال:
3. أضف مريضاً جديداً إلى القائمة لديه الأعراض التالية: Vomiting, Abdominal pain, Diarrhea, Fever, Lower back pain، ثم شخّص المريض.
الجواب:
التشخيص هو [‘التسمم الغذائي’].

# New patient
my_symptoms=[‘vomiting’, ‘abdominal pain’, ‘diarrhea’, ‘fever’, ‘lower back pain’]
diagnosis=diagnose_v1(my_symptoms)
print(‘Most likely diagnosis:’,diagnosis)

الصفحة رقم (106)
السؤال:
4. في الإصدار الثاني، كم عدد الأمراض الموضحة في تشخيص كل مريض إذا غيّرت قيمة متغير matching_symptoms_lower_bound إلى 2 و3 و4؟ عدّل المقطع البرمجي ثم دوّن ملاحظاتك.
الجواب:
المريض 1/ المريض 2:
قيمة المتغير 2: [‘نزلات البرد’، ‘الانفلونزا’، ‘الحساسية’]
قيمة المتغير 3: [‘نزلات البرد’، ‘الانفلونزا’، ‘الحساسية’]
قيمة المتغير 4: [‘نزلات البرد’]

المريض 3:
قيمة المتغير 2: [‘covid19’, ‘flu’]
قيمة المتغير 3: []
قيمة المتغير 4: []

السؤال:
5. في الإصدار الثالث، غيّر كلا الوزنين إلى 1 للمريضين الأول والثاني، تماماً مثل المريض الثالث. عدّل المقطع البرمجي ثم دوّن ملاحظاتك.
الجواب:
المريض 1: ([‘covid19’, ‘flu’, ‘allergies’], 3)
المريض 2: ([‘common cold’, ‘flu’], 4)
المريض 3: ([‘common cold’, ‘flu’], 4)

الدرس الرابع: خوارزميات البحث المستنيرة
الصفحة رقم (128)
السؤال:
1. اذكر تطبيقين لخوارزميات البحث.
الجواب:
1- الروبوتية
2- مواقع التجارة الإلكترونية

السؤال:
2. حدد الاختلافات بين خوارزميات البحث المستنيرة وغير المستنيرة، ثم اذكر مثالاً على كل خوارزمية.
الجواب:
يمكن للطلبة الرجوع لصفحة 107 و 108 من الكتاب لحل هذا السؤال

الصفحة رقم (129)
السؤال:
3. اشرح بإيجاز كيف تعمل خوارزمية البحث بأولوية الأفضل (A* search).
الجواب:
يمكن للطلبة الرجوع لصفحة 117 من الكتاب لحل هذا السؤال

السؤال:
4. عدّل المقطع البرمجي بتغيير الوزن القطري (Diagonal Weight) من 3 إلى 1.5. ماذا تلاحظ؟ هل يتغير المسار الأقصر في حالتي خوارزمية البحث بأولوية الاتساع (BFS) وخوارزمية البحث بأولوية الأفضل (A* search)؟
الجواب:
في المتاهة 3×3، يختصر المسار فقط في حالة خوارزمية البحث بأولوية الأفضل.
في المتاهة 15 × 15
يختصر المسار في كل من خوارزمية البحث بأولوية الاتساع وخوارزمية البحث بأولوية الأفضل.

السؤال:
5. عدّل المقطع البرمجي بتبديل إحداثيات خلية البداية مع إحداثيات الخلية المستهدفة. ماذا تلاحظ؟ هل المسار هو نفسه كما كان سابقاً للحالات الموزونة من خوارزميتي البحث بأولوية الاتساع (BFS) والبحث بأولوية الأفضل (A* search)؟
الجواب:
في متاهة 3×3 يكون المسار أطول لـ BFS. بالنسبة للمتاهة 15 × 15، يكون لكل من BFS و A* مسارات مختلفة ولكن بنفس الطول كما كان من قبل.

حل وحدة خوارزميات الذكاء الاصطناعي مادة الذكاء الاصطناعي ثالث ثانوي

حل مادة الذكاء الاصطناعي الوحدة الثانية خوارزميات الذكاء الاصطناعي ثالث ثانوي ، حل وحدة خوارزميات الذكاء الاصطناعي مسارات الفصل الأول

يتضمن الدروس التالية :-

  1. درس الاستدعاء الذاتي
  2. درس خوارزمية البحث بأولوية العمق والبحث بأولوية الاتساع
  3. درس اتخاذ القرار القائم على القواعد
  4. درس خوارزميات البحث المستنيرة

حل وحدة خوارزميات الذكاء الاصطناعي

إقرأ أيضا : حل وحدة أساسيات الذكاء الاصطناعي مسارات

شارك الحل مع أصدقائك