الأنظمة الخبيرة

الأنظمة الخبيرة (Expert Systems)، علاقة (Relation)، توصية (Recommendation)، استدلالية (Directive)، استراتيجية (Strategy)، تجريبية (Heuristic)، واجهة المستخدم (User Interface)، قاعدة المعرفة (Knowledge Base)، محرك الاستدلال (Inference Engine).

• أعرّف النظام الخبير.
• أشرح مكوّنات النظام الخبير.
• أوضّح أهمية النظام الخبير.
• أعدّد استخدامات النظام الخبير.
• أعدّد ميزات النظام الخبير.
• أبني قاعدة معرفة مكوّنة من حقائق وقواعد لمسألة معينة.
• أطبّق قاعدة المعرفة على حزمة برمجية جاهزة.

التخطيط لمشروع بناء نظام خبير لاختيار السيارة المناسبة بناءً على طبيعة الاستخدام، وجمع المعلومات اللازمة، وبناء قاعدة المعرفة.

76 يتميز العقل البشري بالقدرة على التعلم، ثم التطبيق والممارسة التي تكسبه الخبرة، فهل يمكن للذكاء الاصطناعي محاكاة خبرة الإنسان؟

نشاط تمهيدي أناقش زملائي في المجموعة بمفاهيم "البيانات، والمعلومات، والمعرفة، والحكمة" ثم أستخدم خاصية الرسم الفني (SmartArt) في تطبيق (Google slides) لرسم تخطيط يوضح العلاقة بين هذه المفاهيم. أقارن إجاباتي بإجابات الزملاء.

تتمثل المعرفة في حصيلة المعلومات والخبرات التي تُجمع في عقول الأفراد، ويسمى الشخص خبيرًا في مجال معين؛ إذا توافرت لديه المعرفة العميقة والنظرية والعملية في ذلك المجال، وبإمكانه اتخاذ القرارات المبنية على هذه المعرفة. أما النظام الخبير فهو برنامج حاسوبي ذكي (أحد تطبيقات الذكاء الاصطناعي)، يُحاكي قدرة الخبير البشري في اتخاذ قرارات في مواقف حقيقية في مجال معين؛ أي إنه قادر على حل مشكلات معقدة بمساعدة الخبرة المخزّنة. من الأسماء التي تُطلق على النظام الخبير (النظام القائم على المعرفة) (Knowledge-Based Systems)، أنظمة الخبيرين القائمة على المعرفة (Knowledge-Based Expert Systems)، الأنظمة القائمة على الخبراء (Experts-Based Systems).

يتكون النظام الخبير من مكونات رئيسة كما هو موضح في الشكل (1-1).

• الخبير
• المستخدم
• النظام الخبير: (قاعدة المعرفة، محرك الاستدلال، واجهة المستخدم)

1. لكي يستطيع المستخدم التواصل والتفاعل مع النظام الخبير، لابد من وجود واجهة تفاعلية تسمح للمستخدم بالتفاعل مع النظام، حيث تأخذ المسألة على أنها مدخلات، وتمرّرها إلى محرك الاستدلال، وعند انتهاء العملية تعرض النتائج للمستخدم.
2. ومن الجدير ذكره أن قابلية استخدام النظام تعتمد على واجهة المستخدم.

1. تأتي على الجهة المقابلة من واجهة المستخدم؛ حيث إن واجهة المستخدم يتعامل معها المستخدم غير الخبير، أما قاعدة المعرفة فتُطوّر بوساطة الخبير في مجال معين، وتعدّ قلب النظام، وتحتوي على الخبرة المتراكمة في ذلك المجال، والتي تُنظّم بحسب المواقف ضمن مجموعة من القواعد من قبل مهندس المعرفة.
2. وهي قابلة للإضافة والتعديل على محتوياتها.

إضاءة المعرفة هي نتاج دمج المعلومات مع الخبرة البشرية، وهي الفهم النظري والعملي لموضوع أو مجال معين.

أبحث أبحث في المصادر الإلكترونية الموثوقة عن مفهوم مهندس المعرفة، ووظيفته وعلاقته بالخبير، ثم أشارك زملائي ما توصلت إليه.

نشاط فردي أستذكر طرق كتابة الجمل الشرطية في برمجية Python، وأكتب أمثلة على كل منها. هل أتوقع وجود علاقة بين قواعد كتابة الجمل الشرطية في لغة البرمجة وبين قاعدة المعرفة في النظام الخبير؟ أفسر توقعاتي.

78 تتكون قاعدة المعرفة من عناصر عدة هي:

• المعرفة الواقعية (Factual Knowledge): وهي المعرفة التي تُقبل من خبيري المجال ومهندسي المعرفة، وترتكز بشكل أساسي على الحقائق (Facts) والقواعد (Rules).
• المعرفة الحدسية (Heuristic Knowledge): وهي المعرفة التي تعتمد بشكل أساسي على الممارسة، والقدرة على التخمين، والتقييم، والخبرات.
• تمثيل المعرفة (Knowledge Representation): وهي الطريقة التي تُخزَّن عن طريقها المعرفة وتُنظَّم، وتأخذ أشكالًا مختلفة منها:
• المنطق: وينقسم إلى منطق الفرضيات. ومن الأمثلة عليه جملة "السماء صافية"؛ هذه الجملة قد تحمل الصواب أو الخطأ، ومنطق العلاقات مثل: "إذا درست جيدًا، ستتفوق" وهذا الجملة تمثل علاقة شرطية؛ أي إنّ التفوق مرتبط بالدراسة الجيدة.
• القواعد: وهي هيكلة المعرفة على شكل جمل شرطية على صيغة "إذا كان فإن" IF condition THEN statement وتعني أنه إذا تحقق الشرط، فإن حدثًا معينًا سيحدث؛ مثال عليها الجملة "إذا كانت الإشارة الضوئية حمراء، يجب أن تتوقف جميع السيارات".
• اكتساب المعرفة (Knowledge Acquisition): تُكتسبُ المعرفة عن طريق حصول مهندس المعرفة على بيانات دقيقة وصحيحة من خبير المجال، باستخدام طرق وأساليب متنوعة، مثل التسجيل أو إجراء المقابلات أو المراقبة في العمل.

أبحثُ في المصادر الإلكترونية الموثوقة عن طرق أخرى لتمثيل المعرفة، ثم أصمم منشورًا باستخدام أحد برامج العرض في الذكاء الاصطناعي، وأحمله على اللوح التفاعلي الرَّقمي الخاص بالصف.

تتنوع القواعد المستخدمة في الأنظمة الخبيرة وقد تكون أحد الأشكال الآتية:

• علاقة (Relation): فمثلًا "إذا كانت الإشارة الضوئية حمراء فتوقف".
• توصية (Recommendation): مثلًا "اسلك الطريق الآخر؛ لأنّ هذا الطريق يواجه أزمة خانقة".
• استدلالية (Directive): مثلًا "إذا انخفضت بطارية سيارتك الكهربائية فاشحنها" أو "إذا وصل مستوى البنزين في خزان الوقود في سيارتك إلى حد معين فأملأه بالوقود".
• تجريبية (Heuristic): مثلًا "إذا لم يشحن حاسوبك المحمول فجرب استخدام شاحن آخر".
• استراتيجية (Strategy): مثلًا "إذا كانت بطارية الحاسوب تنفد بسرعة فأغلق بعض البرامج والتطبيقات المفتوحة".

أحللُ وأستنتج أتعاون مع زملائي في المجموعة لتحليل الجمل الآتية التي تمثل قواعد معرفة في النظام الخبير، ثم أصنفها إلى أنواع قواعد المعرفة:

• إذا كانت التربة جافة، فقم بالري.
• إذا كان الشخص يعاني من حمى وسعال، فقد يكون مصابًا بالإنفلونزا.
• إذا كان الطقس مشمسًا وغائمًا جزئيًا، فإن فرص هطول الأمطار منخفضة.
• إذا كانت السعرات الحرارية المستهلكة أكبر من السعرات المحروقة، يزداد الوزن.
• قم بفحص محرك السيارة أولًا إذا لم تبدأ السيارة بالحركة.
• إذا كانت الوردة تذبل، فإنها تحتاج إلى ماء وضوء الشمس.
• إذا كان هناك دخان يخرج من المحرك، فأوقف السيارة فورًا واتصل بميكانيكي.
• إذا كانت نسبة السكر في الدم أقل من 70 ملغم/ديسيلتر، فإن المريض يعاني من نقص السكر في الدم.

أقارن الإجابات بإجابات المجموعات الأخرى وأناقش الاختلاف إن وجد.

1. وتسمى أيضًا قاعدة البيانات.
2. تحتوي ذاكرة العمل على البيانات الخاصة بالمشكلة المراد حلها، وتحتوي أيضًا على حقائق يستخدمها محرك الاستدلال لمطابقة الحقائق مع الجزء السابق من القاعدة لإيجاد النتيجة.
3. وإجمالًا فهي تحتفظ بجميع البيانات الخاصة بالمهمة الحالية من إجابات المستخدم على الأسئلة، وأي بيانات من مصادر خارجية، وأي استنتاجات تم التوصل إليها.

أفكرُ وأحلل أفكر في الفرق بين قاعدة المعرفة وذاكرة العمل (قاعدة البيانات) مع ذكر أمثلة، ثم أشارك أفكاري مع زملائي في الصف.

1. هو برنامج حاسوبي يُطابق الحقائق والبيانات مع القواعد (الشرط الذي يتبع IF) للوصول إلى الاستنتاجات التي تؤدي إلى إجراءات الجملة التي تتبع THEN. وكما ذُكر مسبقًا، تعدّ قاعدة المعرفة قلب النظام الخبير.
2. أما محرك الاستدلال فهو عقل النظام الذي يقوم بتوليد معلومات جديدة من المعرفة المخزنة في قاعدة المعرفة ومن البيانات المراد معالجتها.

يمكن توظيف لغة البرمجة بايثون لتطوير نُظُم خبيرة، المثال الآتي يبين نظام محاكاة لنظام خبير باستخدام لغة بايثون، يحدد اسم الحيوان بناءً على معلومات يُدخلها المستخدم؛ مستعينًا بقواعد المعرفة الاستدلالية.

print("مرحبًا بك في النظام الخبير لتحديد نوع الحيوان")

fur = input("هل الحيوان له فرو؟ (نعم/لا)").strip().lower() if fur == "نعم": canbark = input("هل يمكنه النباح؟ (نعم/لا)").strip().lower() if canbark == "نعم": print("الحيوان على الأرجح كلب")

canmeow = input("هل يمكنه المواء؟ (نعم/لا)").strip().lower() if canmeow == "نعم": print("الحيوان على الأرجح قطة")

print("الحيوان غير محدد. ربما حيوان آخر بفرو")

hasscales = input("هل الحيوان لديه حراشف؟ (نعم/لا)").strip().lower() if hasscales == "نعم": print("الحيوان على الأرجح سمكة")

canfly = input("هل يمكنه الطيران؟ (نعم/لا)").strip().lower() if canfly == "نعم": print("الحيوان على الأرجح طائر")

print("الحيوان غير محدد. ربما حيوان آخر بدون فرو أو حراشف")

expert_system() ```

يعدّ النظام الخبير أداة قوية ومفيدة في العديد من المجالات، ومع ذلك تتطلب الاستفادة المثلى من الأنظمة الخبيرة تقييمًا دقيقًا للفوائد والتكاليف المحتملة، وتحديث قاعدة المعرفة بانتظام؛ لضمان دقة القرارات التي يتخذها النظام وفعاليتها.

وتظهر أهمية النظام الخبير في ما يأتي:

• الاحتفاظ بالخبرة والمعرفة من الاندثار أو الانقراض بسبب موت الخبير.
• القدرة على حل المشكلات المعقدة في نطاق مجال معين.
• تدريب الأشخاص قليلي الخبرة؛ مما يؤدي إلى زيادة عدد الخبيرين في مجال تطبيق النظام الخبير.
• تحسين الكفاءة والإنتاجية: يمكن للنظام الخبير أن يساعد في أتمتة عمليات اتخاذ القرار؛ مما يقلل من الوقت والجهد المبذولين من قبل الإنسان.
• تقليل الأخطاء البشرية: يقدم النظام الخبير قراراتٍ تعتمد على قاعدة معرفة متسقة وثابتة؛ مما يقلل من فرص حدوث الأخطاء البشرية التي قد تنجم عن الإجهاد أو التشتت.

ويتميز النظام الخبير بالعديد من المميزات كما هو مبين في الشكل (1-2).

وعلى الرغم من الفوائد والأهمية التي يقدمها النظام الخبير في المجالات المختلفة فإنّ له بعض العيوب، يتمثل أبرزها بالآتي:

• يُعنى بمجال محدد؛ فنظام خبير صُمّم للتعامل مع تشخيص أمراض الجهاز الهضمي، يصعب عليه التعامل مع أمراض الجهاز التنفسي.
• التكلفة العالية لتصميم النظام وتشغيله وصيانته.
• صعوبة جمع المعارف المطلوبة في بعض الأحيان.
• قد تختلف طريقة حل المشكلة من خبير إلى آخر.
• احتمالية تعارض القواعد الجديدة التي تُضاف إلى النظام مع القواعد السابقة.
• كفاءة النظام الخبير تقلّ كلما اتسعت دائرة المشكلة.
• صعوبة التعامل مع الحالات غير المتوقعة.
• الافتقار إلى الفهم الحدسي.

أناقش أفراد المجموعة بمميزات وعيوب أخرى للنظام الخبير، وندون أفكارنا كمجموعة، ونناقشها مع المجموعات الأخرى.

إليك بعض الاستخدامات الشائعة للأنظمة الخبيرة في مختلف المجالات:

1. التشخيص الطبي: تُستخدم الأنظمة الخبيرة لتشخيص الأمراض وتقديم التوصيات العلاجية بناءً على الأعراض التي يقدمها المريض ونتائج الفحوصات. ومن الأمثلة عليها نظام MYCIN الذي يُستخدم لتشخيص أمراض الدم؛ حيث جُمعت المعرفة عن طريق مقابلات مع الخبيرين، وساعد الأطباء المبتدئين في تشخيص أمراض الدم، واحتوى على عامل أكيد في النتيجة بنسبة معينة.

2. الصناعة: تُستخدم الأنظمة الخبيرة لتحسين عمليات الإنتاج، والتخطيط، والجدولة في المصانع؛ مما يزيد من الكفاءة ويقلل من التكاليف، ومن الأمثلة عليها نظام R1، وهو أول نظام خبير ناجح مختص بمواصفات الحاسوب.

3. التحاليل الكيميائية: تُستخدم الأنظمة الخبيرة في التحاليل الكيميائية لتحليل البيانات بدقة وسرعة، وتقدّم دعمًا كبيرًا للعلماء والباحثين في اتخاذ قرارات مستنيرة، وتقدم تحسينات كبيرة في مجال التحليل الكيميائي، سواء أكان ذلك في البحث والتطوير أو في التطبيقات العملية والصناعية. ويعد نظام DENDRAL الذي صُمّم في عام 1969 من قبل جامعة ستانفورد أول نظام خبير ناجح في مجال التحاليل الكيميائية، يعتمد القواعد الثابتة.

أبحث ومجموعتي في المواقع الإلكترونية الموثوقة عن أنظمة خبيرة أخرى، ومجالات استخداماتها وأقوم بعمل عرض تقديمي بذلك باستخدام Google Slides. وأشاركه على اللوح التفاعلي الرقمي للصف.

1. تعريف المشكلة
2. تحديد مصدر المعرفة
3. بناء قاعدة المعرفة
4. التطبيق
5. الاختبار

يبين الشكل (1-3) مراحل دورة حياة النظام الخبير وتتمثل في:

1. التعريف بالمشكلة: يجب تحديد المشكلة والبحث في إمكانية حلها في نظام خبير. وينتج عن هذه المرحلة تقرير مراجعات أولية، يتضمن وصفًا للمشكلة المراد حلها، وعمل النظام الخبير، والمهارات التي يجب أن يتمتع بها المستخدم، ويتضمن أيضًا جدولًا مؤقتًا لتطوير النموذج الأولي.
2. تحديد مصدر المعرفة: في هذه المرحلة تُكتسب المعرفة من خبير المجال، ويقوم مهندس المعرفة خلالها باستخدام الأسئلة الآتية للمساعدة في فهم ما يفعله الخبير:

• ما القرارات التي يتخذها الخبير؟
• ما نتائج القرارات؟
• ما النتائج التي تتطلب مزيدًا من الاستكشاف أو التفاعل؟
• ما المدخلات المطلوبة للوصول إلى قرار؟
• ما الظروف المتاحة عند اتخاذ قرار بشأن نتيجة معينة؟

3. بناء قاعدة المعرفة: وفي هذه المرحلة، تُنظَّم المفاهيم الرئيسة والمشكلات الفرعية بشكل هرمي، ومن ثم تُنشأ القاعدة المعرفية وتُصاغ القواعد التابعة لها. انظر الشكل (1-4) الذي يبين تنظيمًا هرميًا للمفاهيم المتعلقة في رحلة في ربوع الوطن.

• آثار
• طبيعة خلابة
• صحراء
• مسطح مائي
• طبيعي
• صناعي

4. التطبيق: تتمثل هذه المرحلة في برمجة المفاهيم والقواعد باستخدام الحاسوب وبناء واجهة المستخدم.
5. الاختبار: في هذه المرحلة، يتأكد من أنَّ النظام الخبير يُعطي الإجابات نفسها التي يُعطيها الشخص الخبير، وهي تمثل المرحلة الأخيرة من دورة حياة تطوير نظام خبير، ويُقيَّم فيها النظام كاملًا من حيث واجهة المستخدم، والقواعد المعرفية، وتُختبر القواعد المعرفية عن طريق عدد كافٍ من الحالات، وتُقارن إجابات النظام بإجابات الشخص الخبير، وفي حال وجود أخطاء، يُعمل على تحسين قاعدة المعرفة وقواعد الاستدلال.

   تصميم نظام خبير لاختيار الوجهات السياحية

1. الخطوة 1: مرحلة التعريف بالمشكلة: أفكر مع زملائي في المجموعة في فكرة نظام خبير، يساعد المواطنين أو السياح في اختيار الوجهة السياحية الأنسب لهم.
2. نحدد كيف يمكن أن يُسهم هذا النظام في تقديم توصيات بناءً على تفضيلات المستخدمين مثل الميزانية، وعدد الأيام، ودرجة الحرارة.
3. وندون الأفكار التي نتوصل إليها ونوثقها في مستند Google Docs.

الخطوة 2: مرحلة تحديد مصدر المعرفة: نبحث معًا في الشروط والمعايير التي تعتمدها المكاتب السياحية في تحديد الوجهات السياحية الأنسب للعائلات، يمكن أن نزور مكتبًا سياحيًا للاطلاع على تجربتهم، أو نتواصل مع خبيرين في المجال، أو نبحث في المواقع الإلكترونية الموثوقة، وندوّن ما نتوصل إليه في المستند الذي أنشأناه في الخطوة الأولى.

1. الخطوة 3: مرحلة بناء قاعدة المعرفة: تحديد الشروط والقواعد: نحدد جميع الشروط والقواعد التي يحتاجها النظام الخبير ليعمل بكفاءة، مع الأخذ في الاعتبار عوامل مثل الميزانية، وعدد أيام الرحلة، ودرجة الحرارة المناسبة.
2. نسجل النتائج ونضيفها إلى المستند السابق، مع إتمام شجرة البحث لتوضيح كيفية اتخاذ القرارات في النظام.
3. نشارك ما توصلنا إليه مع المجموعات الأخرى، ونتبادل الأفكار والاقتراحات لتحسين الأفكار وتطويرها.

1. الخطوة 4: مرحلة التطبيق والاختبار: أتعاون مع زملائي على كتابة برنامج حاسوبي باستخدام لغة البرمجة Python. يحتوي البرنامج على القواعد الشرطية التي حددناها في الخطوات السابقة لتقديم توصيات سياحية للمستخدمين.
2. نشارك البرنامج مع المجموعات الأخرى، ونتبادل الأفكار لتحسين البرامج وتطويرها بناءً على ما يقدمه زملاؤنا.

تُسمى عملية التطوير للنظام الخبير هندسة المعرفة (Knowledge Engineering).

الفريق الذي يعمل على بناء النظام الخبير يتكون من:

• مدير المشروع: وهو الشخص المسؤول عن ربط جميع العاملين في المشروع بعضهم مع بعض.
• الخبير بالمجال: الشخص الذي نستمد من خبرته المعرفة اللازمة في المجال المطلوب بناء النظام له.
• مهندس المعرفة: الشخص المسؤول عن تحويل المعرفة الخاصة بخبير المجال إلى طريقة تُمكّن المبرمج من فهمها وتحويلها إلى صورة رقمية، يفهمها الحاسوب.
• المبرمج: وهو الذي يحوّل المعرفة إلى برنامج باستخدام إحدى لغات الحاسوب.
• المستخدم النهائي: الشخص الذي يستخدم النظام الخبير.

موثوقية المعلومات: أحرصُ على التواصل مع الشخص الخبير لأخذ المعلومات الصحيحة منه، وأحرص أيضًا على التأكد من دقة المعلومات التي سأستخدمها في بناء قاعدة المعرفة. التفكير الناقد الرقمي: يتعين عليَّ تقييم المعلومات الرقمية بشكل ناقد، وفهم مصادرها وجودتها. التربية الرقمية: أحرصُ على اكتساب مهارات التكنولوجيا والأدوات الرقمية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي والأنظمة الخبيرة عن طريق التعلّم المستمر والتطوير الشخصي. الاستخدام الأخلاقي للتكنولوجيا: الامتثال للمبادئ الأخلاقية في التعامل مع الأنظمة الخبيرة، والالتزام بقوانين الملكية الفكرية.

المشروع: بناء نظام خبير لاختيار السيارة المناسبة بناءً على طبيعة الاستخدام، وتطبيق خوارزميات التعلّم الآلي والنمذجة، ومعالجة اللغات الطبيعية.

سأعمل بالتعاون مع زملائي لتنفيذ الخطوات الآتية:

• تحديد البيانات: أحدّد طبيعة البيانات التي يحتاجها النظام الخبير، مثل: الصفات الأساسية للسيارة (نوع الوقود، السرعة القصوى، السعر، المسافة التي تقطعها السيارة، والطاقة المستهلكة، والشركة المصنعة، وكفالة الصيانة، والعيوب المصنعية).
• جمع البيانات: أحدّد المصادر التي سأعتمد عليها لجمع البيانات (مثل مواقع الشركات المصنعة، ومراجعات السيارات، وقواعد البيانات المتاحة)، بالإضافة إلى تحديد الفترة الزمنية المطلوبة لجمع هذه البيانات بشكل كامل.
• تحديد قاعدة المعرفة: أستخدم أدوات الرسم الفني لرسم قاعدة المعرفة استنادًا إلى البيانات والمعطيات التي حُدّدت؛ مما يساعد في تنظيم المعلومات وتطبيق القواعد على مختلف الخيارات المتاحة.
• بناء قاعدة المعرفة: أستخدم لغة بايثون لبناء قاعدة المعرفة بناءً على الشروط والقواعد المحددة في الخطوة السابقة، مع تضمين العناصر التي تسهم في التوصيات النهائية للنظام.
• التوثيق: أوثّق البيانات التي جمعناها، وقاعدة المعرفة التي بنيناها في مستند Google Docs؛ لضمان إمكانية المراجعة والتطوير لاحقًا.

معايير تقييم المهمة: بناء خبير لاختيار السيارة المناسبة

• شمولية البيانات ودقتها: تشمل جميع الصفات والمعايير المطلوبة.
• مصادر البيانات: موثوقية، وتنوع، وشمولية مصادر البيانات.
• الالتزام بالجدول الزمني: جمع البيانات وفقًا للمدة المحددة.
• دقة قاعدة المعرفة وتنظيمها: وضوح ودقة في بناء قاعدة المعرفة والرسم الفني.
• دقة البرمجة: تطبيق القواعد الشرطية بشكل صحيح.
• فعالية النظام: تقديم توصيات دقيقة وموثوقة.
• شمولية التوثيق: توثيق شامل لجميع الخطوات والمعطيات.

المعرفة: أوظّف في هذا الدرس ما تعلّمته من معارف في الإجابة عن السؤالين الآتيين: السؤال الأول: أعرّف النظام الخبير، ومحرك الاستدلال. السؤال الثاني: أرسم مخططًا يبين مكونات النظام الخبير المستخدم في التشخيص الطبي للأمراض الجلدية.

المهارات: أوظّف مهارات التفكير الناقد والتواصل الرقمي والبحث الرقمي في الإجابة عن السؤالين الآتيين: السؤال الأول: أحدد خطوات بناء نظام خبير يُحدد مساري في اختيار التخصص الجامعي المناسب. السؤال الثاني: أحدد خطوات بناء نظام خبير، يُقدم نصائح للطلبة الجامعيين في السنة الأولى عن كيفية شراء جهاز حاسوب يناسب احتياجاتهم.

1. أتعاون مع زملائي في التخطيط لإعداد نظام خبير باستخدام لغة بايثون، يساعد الطلبة ذوي الإعاقة على التعلّم، بحيث يقدم البرنامج توصيات لأدوات تعليمية بحسب نوع الإعاقة.
2. ثم أبحثُ في برامج الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تطبيق البرنامج.