Ai Programming Tutorials, Guides & Best Practices

import random

def chatbot_response(user_input):
    user_input = preprocess(user_input)
    for question, response in qa_pairs.items():
        if question in user_input:
            return response
    return "عذراً، لا أفهم سؤالك. هل يمكنك إعادة صياغته؟"

حان وقت التفاعل مع الروبوت:

هل أكملت مشروعك؟ شاركه معنا في التعليقات أو أرسل لنا نموذجك النهائي. دعنا نساعدك في رحلتك لتصبح خبيرًا في الذكاء الاصطناعي!

1. هل الذكاء الاصطناعي صعب التعلم؟

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# تقسيم البيانات
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# إنشاء النموذج
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# اختبار النموذج
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print(f"دقة النموذج: {accuracy:.2f}")

قم باستخدام النموذج لتوقع أسعار جديدة:

import pyttsx3

engine = pyttsx3.init()

def speak(text):
    engine.say(text)
    engine.runAndWait()

speak("Hello! How can I assist you today?")

Let’s add functionality to respond to basic tasks like saying the time, performing web searches, or opening apps.

     web: uvicorn app:app --host=0.0.0.0 --port=${PORT:-5000}

• Push your app to a Git repository and deploy it on Heroku following their deployment instructions.