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.
2. خاطئة. دالة الاستدعاء التكرارية تستدعي نفسها.
3. صحيحة.
4. صحيحة.
5. خاطئة. أكثر.
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.
يسهل استكشاف بعض هياكل البيانات باستخدام الاستدعاء الذاتي.
بعض خوارزميات التصنيف تستخدم الاستدعاء الذاتي.
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.
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.
2. خاطئة.
3. صحيحة.
4. صحيحة.
5. خاطئة.
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)
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.
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.
# New patient
my_symptoms=[‘vomiting’, ‘abdominal pain’, ‘diarrhea’, ‘fever’, ‘lower back pain’]
diagnosis=diagnose_v1(my_symptoms)
print(‘Most likely diagnosis:’,diagnosis)
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: []
المريض 2: ([‘common cold’, ‘flu’], 4)
المريض 3: ([‘common cold’, ‘flu’], 4)
2- مواقع التجارة الإلكترونية
في المتاهة 15 × 15
يختصر المسار في كل من خوارزمية البحث بأولوية الاتساع وخوارزمية البحث بأولوية الأفضل.
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 :-
- درس الاستدعاء الذاتي
- درس خوارزمية البحث بأولوية العمق والبحث بأولوية الاتساع
- درس اتخاذ القرار القائم على القواعد
- درس خوارزميات البحث المستنيرة
حل وحدة خوارزميات الذكاء الاصطناعي
إقرأ أيضا : حل وحدة أساسيات الذكاء الاصطناعي مسارات