التحليل الإحصائي للبيانات باستخدام الذكاء الإصطناعي ومقارنة النتائج مع التحليل باستخدام البرامج الإحصائية

أكرم، قبيص أحمد. (2017). فاعلية استخدام وحدة مقترحة في الإحصاء لتنمية بعض مهارات الحس العددي لدى الدارسين الكبار بفصول محو الأمية. مجلة كلية التربية،41(2)، 198 – 269. DOI: https://doi.org/10.21608/jfees.2017.84124

بلعسل، ياسمين بنت نبي وعمروش، الحسين. (2022). الذكاء الاصطناعي ودوره في تحقيق التنمية المستدامة. مجلة الدراسات القانونية والاقتصادية،5(1)، 1153- 1177 .

جابر، أمينة رشيد. (2024). استراتيجية الذكاء الاصطناعي لتحسين كفاءة وفاعلية عناصر نظم المعلومات المحاسبية. مجلة الغري للعلوم الاقتصادية والإدارية، 20(3)،814-819. DOI: https://doi.org/10.36325/ghjec.v20i3.17465

بن فرحات، جمال، وبن ثامر، سسعدية. (2024). آفاق تبني الذكاء الاصطناعي وتحديات تطبيقه. مجلة التراث. 14(1)، 95 -118. DOI: https://doi.org/10.35918/1064-014-001-006

زازل, فيروز وجعلاب، نور الدين. (2025). أهمية تطبيقات الذكاء الإصطناعي في تطوير مهارات المعالجة الإحصائية-عرض بعض تطبيقات الذكاء الإصطناعي. مجلة المجتمع والرياضة 8(1) ، 137-148.

الرفاعي، مريم. (2022). دراسة تحليلية لتقييم دور تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحسين عملية الإفصاح المحاسبي الإلكتروني. مجلة البحوث الإدارية والمالية والکمية، 2(2)، 82-96. https://doi.org/10.21608/safq.2022.142265.1014 DOI: https://doi.org/10.21608/safq.2022.142265.1014

Ahmad, T.J.H.E. (2020). Skills Learning W-B. Scenario based approach to reimagining future of higher education which prepares students for the future of work. Skills & Learning,10(1),217-238. DOI: https://doi.org/10.1108/HESWBL-12-2018-0136

Bishop, C. M., & Nasrabadi, N. M. (2006). Pattern recognition and machine learning (Vol. 4, No. 4, p. 738). New York: springer.‏

Bojarski, M., Del Testa, D., Dworakowski, D., Firner, B., Flepp, B., Goyal, P., ... & Zieba, K. (2016). End to end learning for self-driving cars. arXiv preprint arXiv:1604.07316.‏ https://doi.org/10.48550/arXiv.1604.07316

Buehler, M., Iagnemma, K., & Singh, S. (Eds.). (2009). The DARPA urban challenge: autonomous vehicles in city traffic (Vol. 56). Springer Science & Business Media.‏ DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-03991-1

Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A., & Bengio, Y. (2016). Deep learning (Vol. 1, No. 2). Cambridge: MIT press.‏

Gomez-Uribe, C. A., & Hunt, N. (2015). The netflix recommender system: Algorithms, business value, and innovation. ACM Transactions on Management Information Systems (TMIS), 6(4), 1-19.‏ https://doi.org/10.1145/2843948 DOI: https://doi.org/10.1145/2843948

Hendrix, J., & Morozoff, D. (2022). Media forensics in the age of disinformation. In Multimedia Forensics (pp. 7-40). Singapore: Springer Singapore.‏ DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-16-7621-5_2

Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J.(2009). The elements of statistical learning: Data mining, inference, and prediction (2nd ed.). Springer. DOI: https://doi.org/10.1007/978-0-387-84858-7

Jha, S., & Topol, E. J. (2016). Adapting to artificial intelligence: radiologists and pathologists as information specialists. Jama, 316(22), 2353-2354.‏ DOI: https://doi.org/10.1001/jama.2016.17438

Jacobson, M.Z., & Delucchi, M.A. (2011). Providing all global energy with wind, water, and solar power, Part I: Technologies, energy resources, quantities and areas of infrastructure, and materials. Energp Policy,39(3(1154-1169. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2010.11.040 DOI: https://doi.org/10.1016/j.enpol.2010.11.040

Kamilaris, A., & Prenafeta-Boldú, F. X. (2018). Deep learning in agriculture: A survey. Computers and electronics in agriculture, 147, 70-90.‏ https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.02.016 DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.02.016

Luckin, R. (2017). Towards artificial intelligence-based assessment systems. Nature Human Behaviour, 1(3), 0028.‏ https://doi.org/10.1038/s41562-016-0028 DOI: https://doi.org/10.1038/s41562-016-0028

McCarthy, J., Minsky, ML., Rochester, N., & Shannon، C.E. (2006). Aproposal for the dartmouth summer research project on artificial intelligence, august 31, 1955.Al Magazine, 27(4), 12-14.

Wu, Y., Schuster, M., Chen, Z., Le, Q. V., Norouzi, M., Macherey, W., & Dean, J. (2016). Google's neural machine translation system: Bridging the gap between human and machine translation. arXiv preprint arXiv:1609.08144.‏ https://doi.org/10.48550/arXiv.1609.08144

Voorveld, H. A., & Araujo, T. (2020). How social cues in virtual assistants influence concerns and persuasion: The role of voice and a human name. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 23(10), 689-696.‏ https://doi.org/10.1089/cyber.2019.0205

Russell, S. & Norvig, P., (2010). Artificial Intelligence: A Modern Approach. 3rd ed. Prentice Hall.

Voorveld, H.A., & Araujo, T.J.C. (2020). How social cues in virtual assistant’s influence concerns and persuasion: the DOI: https://doi.org/10.1089/cyber.2019.0205