إليك قائمة بأفضل المواقع والمنصات التي يمكنك استخدامها للبحث العلمي في مجال الذكاء الاصطناعي:
### 1. **قواعد البيانات الأكاديمية والمجلات العلمية:**
- **arXiv** (https://arxiv.org/):
منصة شهيرة لنشر الأوراق البحثية الأولية (preprints) في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، والحوسبة.
- **IEEE Xplore** (https://ieeexplore.ieee.org/):
يحتوي على آلاف الأوراق البحثية والمؤتمرات في مجالات الهندسة وعلوم الحاسوب، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي.
- **ACM Digital Library** (https://dl.acm.org/):
مكتبة رقمية تضم أبحاثًا من جمعية الحوسبة الآلية (ACM)، خاصة في مؤتمرات مثل **NeurIPS** و**ICML**.
- **Springer/Nature** (https://www.springer.com/):
يوفر كتبًا ومجلات علمية مرموقة في الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته.
- **PubMed** (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/):
مفيد للبحث في تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الطب والعلوم الحيوية.
---
### 2. **منصات متخصصة في الذكاء الاصطناعي:**
- **OpenAI** (https://openai.com/research/):
ينشر أبحاثًا رائدة في نماذج اللغة الكبيرة (مثل GPT) والتعلم المعزز.
- **DeepMind** (https://deepmind.com/research):
أبحاث متقدمة في التعلم العميق والذكاء العام الاصطناعي (AGI).
- **Kaggle** (https://www.kaggle.com/):
منصة لمشاركة البيانات، الأكواد، والمنافسات في مجال التعلم الآلي.
- **Papers With Code** (https://paperswithcode.com/):
يجمع بين الأوراق البحثية وتنفيذها البرمجي (code implementation).
---
### 3. **محركات البحث الأكاديمية:**
- **Google Scholar** (https://scholar.google.com):
محرك بحث مجاني للوصول إلى الأوراق البحثية والكتب والاقتباسات.
- **Semantic Scholar** (https://www.semanticscholar.org/):
يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل الأوراق البحثية وتوصية بمواضيع ذات صلة.
---
### 4. **مؤتمرات الذكاء الاصطناعي الرائدة:**
- **NeurIPS** (https://neurips.cc/): مؤتمر حول نظم معالجة المعلومات العصبية.
- **ICML** (https://icml.cc/): المؤتمر الدولي للتعلم الآلي.
- **CVPR** (https://cvpr2023.thecvf.com/): مؤتمر متخصص في الرؤية الحاسوبية.
- **AAAI** (https://aaai.org/): جمعية الذكاء الاصطناعي الأمريكية.
---
### 5. **منصات للتعلم والموارد المفتوحة:**
- **Coursera** (https://www.coursera.org/): دورات في الذكاء الاصطناعي من جامعات مثل ستانفورد.
- **edX** (https://www.edx.org/): دورات من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) وغيرها.
- **Fast.ai** (https://www.fast.ai/): موارد عملية للتعلم العميق.
---
### 6. **مستودعات البيانات والأدوات:**
- **UCI Machine Learning Repository** (https://archive.ics.uci.edu/):
مجموعة كبيرة من مجموعات البيانات للتدريب على الخوارزميات.
- **GitHub** (https://github.com/):
للعثور على مشاريع مفتوحة المصدر وتنفيذ الأبحاث.
---
### نصائح إضافية:
- استخدم **Google Colab** (https://colab.research.google.com/) لتجربة الأكواد مجانًا.
- تابع الباحثين البارزين على **Twitter** أو **LinkedIn** لمعرفة آخر التحديثات.
- انضم إلى مجتمعات مثل **Reddit (r/MachineLearning)** أو **AI Alignment Forum**.
إذا كنت تبحث عن أوراق محددة، اكتب عنوان البحث في **Google Scholar** مع إضافة "PDF" للحصول على نسخة مجانية.
