Problem Solving - with C# [ in Arabic ]

Get Started with Problem solving [ in Arabic ]

Ratings 4.79 / 5.00
Problem Solving - with C# [ in Arabic ]

What You Will Learn!

  • Problem solving
  • Why problem solving is important
  • Explaining how to solve problems
  • When and why to learn data structure and algorithm

Description

إذا تعرف تحل مشاكل تقدر تشتغل بأي مكان وابحث في الموضوع .


من أهم المهارات والأكثر إفادة لأي مبرمج ومطور هي حل المشاكل , لأن بحل المشاكل يمكنك فعل أي شيء تقريبا في المجال .


ما هو ال Problem solving ?

حل المشكلات استراتيجية تدريسية، تعتمد على تحفيز الطلاب على التحليل والتفكير وطرح البدائل أو الفرضيات واختبارها. فيبدأ المعلم بطرح تساؤل أو مشكلة تمثل تحديا عقليا للطلاب، ويطلب منهم دراسة هذه المشكلة وملاحظة الظواهر المتعلقة بها. وبعد ذلك طرح فرضيات لتفسير أو حل تلك المشكلة. ثم يبدأ الطلاب باختبار تلك البدائل أو الفرضيات للوصول إلى الحل الأمثل. وتندرج هذه الاستراتيجية ضمن المنهج الاستقرائي للتدريس.وهنالك خطوات محددة لحل المشكلات واستراتيجيات أيضا ويوجد علاقة وثيقة


بالنسبة للذكاء الاصطناعي : 

في علم الحاسوب وفي قسم الذكاء الصنعي الذي يتعامل مع الخوارزميات، يشمل حل المشكلات طرق الخوارزميات والحدس المهني وتحليل السبب الجذري. في هذه المجالات، حل المشكلات هو جزء من عملية أكبر تضم تحديد المشكلة وإزالة التكرار والتحليل والفحص والإصلاح وخطوات أخرى. البرمجة الخطية وغير الخطية ونظرية الأرتال والمحاكاة كلها أدوات أخرى لحل المشكلات. يتضمن جزء كبير من علم الحاسوب تصميم أنظمة آليّة كليًّا تقوم لاحقًا بحل بعض المشاكل المحددة وهي أنظمة تستجيب للبيانات المُدخلة، وخلال وقت معقول، تحسب الرد الصحيح أو تقدر تقريبيًا حلًا صحيحًا بما فيه الكفاية. إضافة إلى ذلك، يقضي الأشخاص في علم الحاسوب وقتًا كبيرًا بشكل مُدهش في تقصّي وإصلاح المشكلات في برامجهم (التنقيح البرمجي).


وبالنسبة للمنطق Logic

يهتم المنطق الشكلي بقضايا مثل المعقوليّة والحقيقة والاستدلال والمُحاجّة والبرهان. يمكن استخدامه في سياق حل المشكلات لتمثيل المشكلة من الناحية الشكلية على أنها نظرية يجب إثباتها، وتمثيل المعلومات التي نحتاجها لحل المشكلة على أنها فرضيات تُستخدم في إثبات أن للمشكلة حلًا. ظهر استخدام الحواسيب لإثبات النظريات الرياضيّة عن طريق المنطق الشكلي في خمسينيات القرن العشرين على أنه مجال إثبات النظرية التلقائي. تم تضمين استخدام أساليب الحدس المهني المُصممة لمحاكاة حل المشكلات البشرية، كما في برنامج جهاز نظرية المنطق، الذي استحدثه آلن نيويل وهيربرت آ. سيمون وجي.سي. شاو، وكما في أساليب الخوارزميات، مثل مبدأ القرار الذي أحدثه جون آلان روبينسون.[2]

بالإضافة لاستخدامه في إيجاد براهين النظريات الرياضيّة، استُخدم إثبات النظرية التلقائي أيضًا للتحقق الشكلي في علم الحاسوب. على أي حال، قبل ذلك عام 1958، اقترح جون مكارثي برنامج أدفايس تيكر (آخذ النصيحة)، لتمثيل المعلومات في المنطق الشكلي واستخراج أجوبة للأسئلة باستخدام إثبات النظرية التلقائي. قُدّمت خطوة مهمة في هذا الاتجاه من قِبل كورديل غرين عام 1969، باستخدامه لمُبرهِن نظرية القرار للإجابة عن الأسئلة واستخدامه لتطبيقات أخرى في الذكاء الصنعي وإعداد تصميم الروبوت. حملت تقنية مُبرهِن نظرية القرار المُستخدمة من قِبل كورديل غرين تشابهًا ضئيلًا لطرق حل المشكلات البشرية. في الرد على انتقاد منهجه، المُنطلق من الباحثين في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، وضع روبرت كوالسكي البرمجة المنطقية وشرط الحل الأكيد الخطي الانتقائي، الذي يحل المشكلات عن طريق تحليل المشكلة. ودعا إلى استخدام المنطق لحل المشكلات البشرية والحاسوبية واستخدام المنطق الحسابي لتحسين التفكير البشري.

Who Should Attend!

  • Programmers
  • Developers

TAKE THIS COURSE

Tags

  • C#

Subscribers

2795

Lectures

30

TAKE THIS COURSE



Related Courses