الذكاء الاصطناعي في نظام التشغيل Windows: أدوات وميزات الذكاء الاصطناعي التي قد تكون مهتمًا بها

Ai In Windows Ai Tools And Features You May Be Interested In

لقد استثمرت مايكروسوفت الكثير من القوى البشرية والموارد المالية في الذكاء الاصطناعي وحققت نتائج رائعة. في هذا المنصب، MiniTool سنتحدث عن الذكاء الاصطناعي في نظام التشغيل Windows، بما في ذلك أدوات وميزات الذكاء الاصطناعي في نظامي التشغيل Windows 11 وWindows 10.

كما تعلم، قامت Microsoft بتطوير وتقديم المزيد والمزيد من ميزات الذكاء الاصطناعي في نظامي التشغيل Windows 10 وWindows 11. أصبح الذكاء الاصطناعي في Windows موضوعًا اليوم! لقد وصل عصر جديد من الذكاء الاصطناعي إلى Microsoft. في هذا المنشور، نقدم لك الميزات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في Windows.

مساعد الطيار في ويندوز

يعد Windows Copilot ميزة جديدة مدعومة بالذكاء الاصطناعي في نظام التشغيل Windows 11 (متوفر أيضًا في نظام التشغيل Windows 10). إنه مساعد ذكي يمكنه مساعدة مستخدميه في الحصول على الإجابات والإلهام عبر الويب، ويدعم الإبداع والتعاون، ويساعدك على التركيز على المهمة.

في نظام التشغيل Windows 11 23H2، يتوفر Windows Copilot في الإصدار 22631.3007 أو الإصدارات الأحدث. في نظام التشغيل Windows 11 22H2، يتوفر في الإصدار 22621.3007 أو الإصدارات الأحدث. علاوة على ذلك، يتطلب الذكاء الاصطناعي في Windows الإصدار 120.0.2210.121 من Microsoft Edge أو إصدار أحدث. إذا كنت لا تزال تستخدم نظام التشغيل Windows 10، فيمكنك ذلك تمكين مساعد الطيار بمساعدة ViVeTool.

إذا كنت تريد معرفة ما إذا كان برنامج Copilot متاحًا على جهازك، فيمكنك التحقق من مفتاح التسجيل التالي:

مسار التسجيل: HKEY_CURRENT_USER\البرمجيات\مايكروسوفت\ويندوز\Shell\Copilot
اسم مفتاح التسجيل: IsCopilotAvailable
القيم الممكنة: 0 يعني غير متوفر أو 1 يعني متاح.

انقر هنا لمعرفة المزيد من المعلومات حول برنامج Copilot في نظام التشغيل Windows.

ويندوز ايه اي ستوديو

يعد Windows AI Studio أيضًا أحد أدوات Windows AI. إنه يبسط تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية من خلال دمج أدوات ونماذج تطوير الذكاء الاصطناعي المتطورة من Azure AI Studio والكتالوجات الأخرى مثل Hugging Face.

يمكّن Windows AI Studio المطورين من ضبط وتخصيص ونشر أحدث نماذج اللغات الصغيرة (SLMs) للاستخدام المحلي في تطبيقات Windows الخاصة بهم. فهو يوفر إعدادًا شاملاً لمساحة عمل موجهة تتضمن واجهة مستخدم لتكوين النموذج وبرامج تعليمية موجهة لضبط SLMs الشائعة مثل Phi، بالإضافة إلى النماذج الحديثة مثل Llama 2 وMistral.

يمكن للمطورين اختبار نماذجهم المضبوطة بسرعة باستخدام قوالب Prompt Flow وGradio المدمجة في مساحة العمل.

أنت تستطيع انتقل إلى صفحة Windows AI Studio GitHub للحصول على أحدث الوثيقة ذات الصلة. يمكنك أيضًا تنزيل Windows AI Studio لمزيد من الاستخدام.

تعلم آلة ويندوز

استفد من قوة Windows ML لتنفيذ التعلم الآلي في تطبيقات Windows لديك. يعمل Windows ML بمثابة واجهة برمجة التطبيقات (API) عالية الأداء ويمكن الاعتماد عليها والتي تسهل نشر استنتاجات ML المسرَّعة بالأجهزة على أجهزة Windows.

تم دمج Windows ML في أحدث إصدارات Windows 10 وWindows Server 2019، ويمكن الوصول إليه أيضًا كحزمة NuGet للتوافق مع الإصدارات السابقة مع Windows 8.1. ويقدم المزايا التالية للمطورين:

التطوير المبسط: نظرًا لأن أحدث الإصدارات من Windows 10 وWindows Server 2019 تدمج Windows ML أصلاً، فإنك تحتاج فقط إلى Visual Studio ونموذج ONNX المُدرب، والذي يمكنك تجميعه مع تطبيق Windows. بالإضافة إلى ذلك، إذا كنت بحاجة إلى توسيع الميزات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتشمل إصدارات Windows الأقدم (وصولاً إلى 8.1)، فإن Windows ML متاح بسهولة كحزمة NuGet للتوزيع مع التطبيق الخاص بك.
دعم الأجهزة واسعة النطاق: يمكّنك Windows ML من كتابة حمل عمل ML الخاص بك مرة واحدة وتحقيق أداء محسّن للغاية عبر مختلف موردي الأجهزة وأنواع السيليكون، بما في ذلك وحدات المعالجة المركزية (CPU) ووحدات معالجة الرسومات (GPU) ومسرعات الذكاء الاصطناعي (AI). علاوة على ذلك، يضمن Windows ML أداءً متسقًا عبر مجموعة الأجهزة المدعومة.
الكمون المنخفض والنتائج في الوقت الحقيقي: يمكن تقييم نماذج ML باستخدام إمكانات المعالجة لأجهزة Windows، مما يتيح التحليل المحلي في الوقت الفعلي لمجموعات البيانات الضخمة، مثل الصور ومقاطع الفيديو. يتم توفير النتائج بسرعة وكفاءة للاستخدام في المهام كثيفة الأداء مثل محركات الألعاب أو العمليات الخلفية مثل الفهرسة للبحث.
مرونة محسنة: تتيح لك القدرة على تقييم نماذج ML محليًا على أجهزة Windows معالجة مجموعة واسعة من السيناريوهات. على سبيل المثال، يمكن أن يتم تقييم نموذج ML حتى عندما يكون الجهاز غير متصل بالإنترنت أو يواجه اتصالاً متقطعًا. يعالج هذا أيضًا السيناريوهات التي تمنع فيها المخاوف المتعلقة بالخصوصية أو سيادة البيانات نقل جميع البيانات إلى السحابة.
انخفاض تكاليف التشغيل: يمكن أن يؤدي تدريب نماذج تعلم الآلة في السحابة ثم تقييمها محليًا على أجهزة Windows إلى تقليل تكاليف النطاق الترددي بشكل كبير، مع إرسال الحد الأدنى من البيانات إلى السحابة، كما قد يكون مطلوبًا للتحسين المستمر لنموذج تعلم الآلة الخاص بك. علاوة على ذلك، يقلل هذا النهج من التأثير على الموارد السحابية، وبالتالي تقليل نفقات التشغيل الإجمالية.

انقر هنا لمعرفة المزيد من المعلومات.

الحد الأدنى

الذكاء الاصطناعي في Windows مفيد جدًا. يمكن أن يبسط عملك ويساعدك على حل المشكلات الصعبة بشكل أسرع. ستتمكن من العثور على المزيد والمزيد من ميزات الذكاء الاصطناعي في ويندوز 11 24H2 . دعونا نتطلع إلى ذلك معا.