programming

وصف البوت:
"هذا البوت مصمم لمساعدتك في التعرف على جميع البوتات المرتبطة بحسابك على تيليجرام. بمجرد تشغيل البوت وإرسال الأمر /lbots، سيقوم البوت بفحص قائمة المحادثات الخاصة بك واستخراج أسماء جميع البوتات التي قمت بالتفاعل معها أو إضافتها. ستتمكن من رؤية أسماء البوتات بشكل مرتب مع علامة @، مما يسهل عليك تحديدها واستخدامها بسرعة."
ميزات البوت:
1. استخراج قائمة البوتات:
يقوم بفحص حسابك لاستخراج أسماء المستخدمين الخاصة بكل البوتات.
2. تنظيم النتائج:
يعرض أسماء البوتات بشكل منسق مع علامة @.
3. سهولة الاستخدام:
كل ما عليك هو إرسال أمر بسيط (/lbots) ليعمل البوت فورًا.
تخمط اذكر المصدر
👀
@TIJPP
@j39_4

رقم تلي عراقي ضمان سحب باي سعر بايع
@ElElIlE

للتعلم المنهجي في مجال الذكاء الاصطناعي (AI)، تحتاج إلى اتباع خطة تتضمن مراحل متتابعة تغطي الأساسيات، المهارات المتقدمة، والتطبيق العملي. فيما يلي خريطة شاملة لتعلم الذكاء الاصطناعي:
1. الأساسيات (Foundation)
أ. الرياضيات:
الجبر الخطي: المصفوفات، المتجهات.
الإحصاء والاحتمالات: التوزيعات، القيم المتوقعة.
التفاضل والتكامل: تحسين النماذج وخوارزميات التعلم.
ب. البرمجة:
اللغة الأساسية: Python (اختيار مثالي).
مكتبات أساسية:
Numpy (للجبر الخطي).
Pandas (لتحليل البيانات).
Matplotlib وSeaborn (للتصور).
2. تعلم الآلة (Machine Learning)
أ. المفاهيم الأساسية:
أنواع التعلم:
التعلم الموجّه (Supervised Learning).
التعلم غير الموجّه (Unsupervised Learning).
التعلم المعزز (Reinforcement Learning).
خوارزميات شائعة:
الانحدار (Linear/Logistic Regression).
شجرة القرار (Decision Tree).
دعم المتجهات (SVM).
الشبكات العصبية التقليدية.
ب. مكتبات وأدوات:
Scikit-learn: للخوارزميات التقليدية.
Jupyter Notebook: للتجريب البرمجي.
3. التعلم العميق (Deep Learning)
أ. المفاهيم الأساسية:
الشبكات العصبية: الطبقات (Layers)، التفعيل (Activation Functions)، ونشر الأخطاء (Backpropagation).
الهندسة المعمارية:
الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) للصور.
الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) للنصوص والصوت.
ب. مكتبات متقدمة:
TensorFlow.
PyTorch.
Keras.
4. معالجة البيانات (Data Preprocessing)
تنظيف البيانات.
تحويل البيانات إلى أشكال قابلة للاستخدام.
التعامل مع القيم الناقصة والمتطرفة.
5. التخصصات الفرعية (Subfields)
أ. معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing - NLP):
مكتبات: SpaCy، NLTK، Hugging Face.
تطبيقات: تحليل النصوص، الترجمة الآلية.
ب. رؤية الحاسوب (Computer Vision):
مكتبات: OpenCV، YOLO.
تطبيقات: التعرف على الصور، تحليل الفيديو.
ج. التعلم المعزز (Reinforcement Learning):
بيئات مثل OpenAI Gym.
6. المشروعات العملية
بناء نموذج لتوقع الأسعار (Regression).
إنشاء تصنيف صور باستخدام CNN.
تطوير روبوت محادثة (Chatbot).
نظام توصية (Recommendation System).
7. مصادر التعلم
أ. دورات مجانية:
دورة Machine Learning من Andrew Ng على Coursera
.
Deep Learning Specialization.
ب. كتب:
"Deep Learning" by Ian Goodfellow.
"Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" by Aurélien Géron.
ج. مواقع تعليمية:
Kaggle
: للمنافسات والتطبيق العملي.
Google AI.
---
8. بناء ملف شخصي (Portfolio)
نشر المشروعات على GitHub.
المشاركة في مسابقات Kaggle.
كتابة مدونات تقنية.
باتباع هذه الخطة، يمكنك التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي بشكل منظم وبناء مهارات متقدمة تفتح لك أبواب فرص واسعة.

ماهو الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence - AI) هو فرع من علوم الحاسوب يهدف إلى تطوير أنظمة وبرمجيات قادرة على محاكاة القدرات الذهنية البشرية، مثل التفكير، التعلم، التحليل، واتخاذ القرارات. يعتمد الذكاء الاصطناعي على خوارزميات وتقنيات متقدمة، مثل التعلم الآلي (Machine Learning) والتعلم العميق (Deep Learning)، لتفسير البيانات ومعالجتها بشكل يمكنه من أداء مهام معينة بشكل مستقل أو شبه مستقل.
أهم مجالات استخدام الذكاء الاصطناعي:
1. التعلم الآلي (Machine Learning): تدريب الأنظمة على التعلم من البيانات وتحسين أدائها مع مرور الوقت.
2. التعرف على الصور والصوت: مثل التعرف على الوجوه أو تحويل الصوت إلى نص.
3. معالجة اللغة الطبيعية (NLP): تمكين الحواسيب من فهم وتوليد النصوص والكلام.
4. الروبوتات: تطوير روبوتات قادرة على أداء مهام معقدة في الصناعة والطب.
5. تحليل البيانات: مساعدة الشركات والمؤسسات في تحليل كميات هائلة من البيانات لاتخاذ قرارات أفضل.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي:
المساعدات الشخصية مثل Siri وAlexa.
السيارات ذاتية القيادة.
الترجمة الآلية.
التشخيص الطبي باستخدام تحليل البيانات الطبية.

يمكن ايضا استخدام Telegram Bot API في مكتبة TeleBot يعتمد على استدعاء الدوال (الميثودات) المتوفرة في المكتبة للتفاعل مع خادم Telegram وتنفيذ العمليات مثل استقبال الرسائل، إرسال الردود، وإدارة المحادثات. إليك شرحًا عمليًا خطوة بخطوة لكيفية استخدام الـ API في مكتبة TeleBot:
---
1. إعداد البوت والحصول على الـ Token:
قم بإنشاء بوت باستخدام BotFather على Telegram واحصل على Token.
استخدم هذا التوكن لتوصيل البوت بخادم Telegram.
الكود:
import telebot
TOKEN = "YOUR_TOKEN_HERE"
bot = telebot.TeleBot(TOKEN)
---
2. استقبال الرسائل النصية:
يمكن تحديد استجابة البوت لرسائل معينة باستخدام message handlers.
الميثود @bot.message_handler تستقبل الرسائل وتنقلها لمعالج محدد.
مثال:
@bot.message_handler(commands=['start', 'help'])
def send_welcome(message):
bot.reply_to(message, "مرحبًا! كيف أساعدك؟")
في هذا المثال:
يتم الرد على الرسائل التي تحتوي على الأمر /start أو /help.
يتم استخدام الميثود reply_to للرد مباشرةً على رسالة المستخدم.
---
3. إرسال الرسائل والوسائط:
يتم إرسال المحتوى للمستخدمين باستخدام دوال الـ API مثل:
send_message: لإرسال نصوص.
send_photo: لإرسال الصور.
send_document: لإرسال الملفات.
مثال:
chat_id = 123456789 # استبدل بـ chat_id الخاص بالمستخدم
bot.send_message(chat_id, "هذه رسالة نصية")
bot.send_photo(chat_id, "
https://example.com/photo.jpg
")
---
4. إنشاء أزرار تفاعلية:
Telegram Bot API يدعم Reply Keyboards وInline Keyboards.
يمكن إنشاء الأزرار باستخدام كائنات المكتبة مثل ReplyKeyboardMarkup وInlineKeyboardMarkup.
مثال على أزرار لوحة مفاتيح عادية:
markup = telebot.types.ReplyKeyboardMarkup(row_width=2)
button1 = telebot.types.KeyboardButton("زر 1")
button2 = telebot.types.KeyboardButton("زر 2")
markup.add(button1, button2)
bot.send_message(chat_id, "اختر:", reply_markup=markup)
مثال على أزرار مضمنة:
markup = telebot.types.InlineKeyboardMarkup()
button = telebot.types.InlineKeyboardButton("زر مضمن", url="
https://example.com
")
markup.add(button)
bot.send_message(chat_id, "اضغط الزر:", reply_markup=markup)
---
5. الاستجابة للأحداث (Polling):
لجعل البوت يستمع للرسائل والأحداث، يتم استخدام الميثود polling.
الكود:
bot.polling()
يتم تنفيذ هذه الميثود في نهاية الكود بعد تعريف جميع الأحداث والردود.
---
6. معالجة البيانات المتقدمة:
يمكنك استخدام States لإنشاء محادثات متعددة الخطوات بناءً على حالة المستخدم.
مثال:
user_states = {}
@bot.message_handler(func=lambda message: True)
def step_one(message):
user_states[
message.chat.id
] = "step_two"
bot.reply_to(message, "أدخل الخطوة التالية")
# تحقق من الحالة
@bot.message_handler(func=lambda message: user_states.get(
message.chat.id
) == "step_two")
def step_two(message):
bot.reply_to(message, "تم الوصول للخطوة الثانية!")
---
7. التعامل مع الأخطاء:
يمكن استخدام الكتل try...except لمعالجة أي أخطاء أثناء استدعاء API.
مثال:
try:
bot.send_message(chat_id, "مرحبًا!")
except Exception as e:
print(f"حدث خطأ: {e}")
---
الخلاصة:
يتم استخدام API عبر استدعاء دوال المكتبة التي ترسل أو تستقبل البيانات من خادم Telegram.
يتم التحكم في البيانات (الرسائل، الردود، الوسائط) من خلال معرفات المستخدمين أو الرسائل.
المكتبة تسهل التعامل مع واجهة Telegram Bot API بشكل كبير مقارنةً باستخدام الطلبات HTTP الخام.

مكتبة TeleBot تحتوي على عشرات الميثودات (الدوال) التي تغطي مختلف الوظائف المطلوبة لتطوير بوتات Telegram. يمكن تقسيم هذه الميثودات إلى فئات رئيسية تشمل:
1. إدارة الرسائل:
send_message
reply_to
send_photo
send_document
send_audio
send_video
send_location
2. معالجة الرسائل:
@bot.message_handler مع معالجات مختلفة بناءً على نوع المحتوى:
commands (للأوامر)
func (وظيفة مخصصة)
content_types (نصوص، صور، ملفات، وغيرها)
3. إدارة الأزرار:
ReplyKeyboardMarkup
InlineKeyboardMarkup
KeyboardButton
InlineKeyboardButton
4. التفاعلات الإضافية:
send_poll (لإنشاء استطلاعات)
send_game (لإرسال ألعاب)
edit_message_text (لتعديل الرسائل)
5. إدارة المحادثات:
استخدام States لإنشاء حوارات متعددة الخطوات.
6. تشغيل البوت:
polling (للاستماع للأحداث والرسائل)
stop_polling (لإيقاف الاستماع).

وظائف المكتبة:
1. إدارة الرسائل:
استقبال الرسائل النصية أو الوسائط من المستخدمين.
الرد على الرسائل أو التفاعل معها.
2. إرسال أنواع متعددة من المحتوى:
النصوص، الصور، الفيديوهات، الصوتيات، المستندات، المواقع الجغرافية، والملصقات.
3. إدارة الأزرار ولوحات المفاتيح:
إنشاء أزرار تفاعلية (Reply Keyboards وInline Keyboards).
دعم الردود الديناميكية بناءً على اختيارات المستخدم.
4. التفاعل مع المستخدمين:
التعامل مع الأوامر مثل /start و/help.
إرسال استطلاعات الرأي والألعاب.
إنشاء ردود مخصصة على الرسائل.
5. إدارة القنوات والمجموعات:
استرداد معلومات عن المجموعات والقنوات.
إدارة الأعضاء وصلاحياتهم.
6. إدارة الأحداث:
الاستماع المستمر للرسائل باستخدام تقنيات الـ Polling.
الاستجابة للاستفسارات (Callback Queries) الناتجة عن الأزرار.
7. تكامل متقدم:
دعم Webhooks للتفاعل المباشر مع Telegram Server.
إنشاء محادثات متعددة الخطوات باستخدام States.
استخدامات المكتبة:
إنشاء بوتات لتقديم الخدمات (مثل الردود الآلية).
بوتات التجارة الإلكترونية (إرسال الفواتير واستقبال الطلبات).
إدارة مجموعات وقنوات Telegram.
إنشاء ألعاب أو مسابقات تفاعلية.
بوتات تعليمية أو تعليم البرمجة.
أمثلة بسيطة:
إنشاء بوت:
import telebot
bot = telebot.TeleBot("token")
@bot.message_handler(commands=['start'])
def welcome(message):
bot.reply_to(message, "أهلاً بك في البوت!")
bot.polling()
إرسال رسالة نصية:
bot.send_message(chat_id, "مرحبًا، كيف يمكنني مساعدتك؟")
إنشاء أزرار:
markup = telebot.types.ReplyKeyboardMarkup(row_width=2)
markup.add(telebot.types.KeyboardButton('زر 1'), telebot.types.KeyboardButton('زر 2'))
bot.send_message(chat_id, "اختر زرًا:", reply_markup=markup)
مميزات TeleBot:
سهلة الاستخدام للمبتدئين.
تدعم كل ميزات Telegram Bot API.
مفتوحة المصدر مع تحديثات مستمرة.
مرونة كبيرة في تطوير بوتات متقدمة.