تفاصيل الوثيقة

نوع الوثيقة : رسالة جامعية 
عنوان الوثيقة :
تطوير ''الذكاء'' في البيئات والتطبيقات الناشئة باستخدام الذكاء الاصطناعي
Developing “Smartness” in Emerging Environments and Applications using Artificial Intelligence
 
الموضوع : كلية الحاسبات وتقنية المعلومات 
لغة الوثيقة : العربية 
المستخلص : يهدف هذا البحث إلى تطوير أساليب وتقنيات متقدمة قائمة على الذكاء الاصطناعي لتعزيز الذكاء في البيئات والتطبيقات الناشئة. يتم ذلك عن طريق استغلال البيانات الضخمة التي تنتجها الأجهزة الذكية وإنترنت الأشياء وانتشار التكنولوجيا، بهدف تحسين دقة التنبؤ وتحسين قدرة اتخاذ القرارات وزيادة كفاءة توزيع الموارد في الأنظمة الذكية. وذلك من أجل تمكين عمليات اتخاذ القرارات المستنيرة التي تعتمد على البيانات، وتعزيز ذكاء الأنظمة المبتكرة وأدائها بشكل عام. تركز هذه الدراسة على التطورات الذكية التي تشمل التفاعل النشط مع البيئة، وتحليل المعلومات المعقدة، واتخاذ القرارات السريعة والمستنيرة. من خلال تحديد أربعة أبعاد رئيسية - الأنظمة والبنية الرقمية، ومعالجة البيانات والمعلومات، والاستشعار وإنترنت الأشياء وتوليد البيانات، والتحرك - وضعت هذه الدراسة أساسًا قويًا لتطوير الأنظمة الذكية. وتوفر الفهم الشامل لهذه الأبعاد الأساس لمزيد من التقدم في الأنظمة الذكية. وفر هذا البحث طريقة شاملة وعملية لتطوير الأنظمة الذكية في صناعة التكنولوجيا المالية. تقدم الطريقة المقترحة هنا للمؤسسات المالية الأدوات والتقنيات المطلوبة للاستفادة بشكل فعال من اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات. وتسمح للمؤسسات بالتكيف مع اتجاهات السوق الديناميكية والاستفادة من الفرص الرابحة في المناظر المالية المنافسة. في صناعة التكنولوجيا المالية، يُقدِّم بحثنا نهجًا رائدًا قائمًا على الذكاء الاصطناعي مخصص لتطبيقات التكنولوجيا المالية، حيث يستفيد من نموذجين مختلفين: "المحولات الرؤية" و"التعلم المعزز بالمحولات". تم تكييف المحولات الرؤية، التي صُمّمت في الأصل لتحليل الصور، لتعزيز تحليل البيانات المتسلسلة في بيئات التمويل التقني بدقة، وتحقيق توقعات دقيقة. يتميز نموذج المحولات الرؤية بقدرته الاستثنائية في التقاط التبعيات الزمنية والأنماط المكانية المعقدة في البيانات المتسلسلة. من خلال تجزئة البيانات إلى أجزاء صغيرة ودمج الترميز الموضعي، ساهم هذا النهج في تحقيق تحليل شامل وفعال للبيانات المالية. على الجانب الآخر، يتخصص التعلم المعزز بالمحولات في نمذجة عمليات اتخاذ القرار المعقدة في الأنظمة الذكية، ويساهم في دمج معلومات السياق العالمية واتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على البيانات التاريخية وديناميكيات القطاع المالي. يمكن أن يتيح هذا النهج تطوير استراتيجيات ذكية لتداول الأسهم باستخدام الروبوتات المالية وتقديم الاستشارة الروبوتية. تُقدَّم الاستشارة الروبوتية كخدمة تستند إلى تحليل البيانات واستخدام الخوارزميات لتقديم نصائح وتوصيات استثمارية في مجالات مثل الأسهم والسندات والصناديق المشتركة. تعتمد الاستشارة الروبوتية على تقييم ملف المستثمر، وتحديد الأهداف والتوقعات، وتحديد مستوى المخاطرة، واقتراح استراتيجية الاستثمار المثلى، ومتابعة الأداء وتعديل الاستراتيجية حسب. قد تعتمد الاستشارة الروبوتية على نماذج رياضية معقدة وتحليلات إحصائية لتحقيق أفضل أداء وتقديم توصيات موثوقة. وذلك من خلال تعزيز القدرات التحليلية والقرارات المستنيرة في سوق التمويل، وتقديم نتائج محسّنة وفعالة للمتداولين والمستثمرين. في النهاية، تساهم النتائج المقدمة في هذا البحث في تعزيز التكنولوجيا المالية وتحسين أداء الأنظمة الذكية. تعزز هذه الأساليب الجديدة قدرة التنبؤ وتحسين قدرة اتخاذ القرارات وزيادة كفاءة توزيع الموارد في الأنظمة الذكية، مما يدفع نحو نجاح الشركات والمؤسسات في بيئة التكنولوجيا المالية الديناميكية والتنافسية. 
المشرف : أ.د.إياد كاتب 
نوع الرسالة : رسالة دكتوراه 
سنة النشر : 1445 هـ
2023 م 
المشرف المشارك : أ.د.راشد محمود 
تاريخ الاضافة على الموقع : Tuesday, November 28, 2023 

الباحثون

اسم الباحث (عربي)اسم الباحث (انجليزي)نوع الباحثالمرتبة العلميةالبريد الالكتروني
نديم عبدالله مليباريMalibari, Nadeem Abdullahباحثدكتوراه 

الملفات

اسم الملفالنوعالوصف
 49570.pdf pdf 

الرجوع إلى صفحة الأبحاث