TensorFlow، مكتبة مفتوحة المصدر طورتها Google، هي أداة قوية لتطبيقات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. سيوضح لك هذا الدليل الخطوات لاستخدام TensorFlow مجانًا، حتى لو كنت مبتدئًا. هناك عدة طرق للوصول إلى TensorFlow بدون تكلفة، بما في ذلك استخدام Google Colab، تثبيته محليًا على جهاز الكمبيوتر الخاص بك، واستخدام أرصدة السحابة من مختلف مزودي الخدمة.

أولاً، دعونا نستكشف Google Colab. Google Colab هي خدمة سحابية مجانية تتيح لك كتابة وتنفيذ الأكواد في دفتر Jupyter. إنها طريقة رائعة للبدء مع TensorFlow لأنها لا تتطلب أي إعداد من جانبك. ببساطة انتقل إلى موقع Google Colab على الويب، أنشئ دفتر ملاحظات جديد، ويمكنك البدء في البرمجة فورًا. تعمل الدفاتر على بنية تحتية سحابية من Google، مما يعني أنه يمكنك الاستفادة من قوة الحوسبة لديهم دون تكبد أي تكلفة.

لبدء استخدام TensorFlow على Google Colab، افتح دفتر ملاحظات جديد واكتب الأمر التالي لتثبيت TensorFlow:
```
!pip install tensorflow
```
سيقوم هذا الأمر بتثبيت الإصدار الأحدث من TensorFlow في بيئة دفتر الملاحظات الخاص بك. يمكنك بعد ذلك استيراد TensorFlow إلى دفتر الملاحظات الخاص بك بالأمر التالي:
```
import tensorflow as tf
```
الآن، أنت مستعد لبناء وتدريب أول نموذج TensorFlow. يمكنك العثور على العديد من البرامج التعليمية والأمثلة عبر الإنترنت التي يمكن أن تساعدك في بناء أنواع مختلفة من النماذج، من الانحدارات الخطية البسيطة إلى الشبكات العصبية المعقدة. الجزء الأفضل في استخدام Google Colab هو أنه يوفر وصولاً مجانيًا إلى وحدات معالجة الرسومات، مما يمكن أن يسرع بشكل كبير من عملية التدريب.

إذا كنت تفضل تشغيل TensorFlow على جهازك المحلي، يمكنك القيام بذلك عن طريق تثبيته عبر pip. أولاً، تأكد من أن لديك Python مثبتًا على جهاز الكمبيوتر الخاص بك. يمكنك تنزيل أحدث إصدار من Python من موقع Python الرسمي. بمجرد أن يكون لديك Python مثبتًا، افتح نافذة موجه الأوامر أو المحطة الطرفية واكتب الأمر التالي لتثبيت TensorFlow:
```
pip install tensorflow
```
بعد اكتمال التثبيت، يمكنك البدء في استخدام TensorFlow عن طريق استيراده إلى نصوص Python الخاصة بك. يمكن أن يكون تشغيل TensorFlow محليًا مفيدًا إذا كان لديك إمكانية الوصول إلى أجهزة قوية، مثل وحدة معالجة الرسومات عالية الأداء. ولكن، ضع في اعتبارك أن تدريب النماذج الكبيرة يمكن أن يكون مكثفًا للموارد، لذا تأكد من أن أجهزتك قادرة على التعامل مع ذلك.

هناك طريقة أخرى لاستخدام TensorFlow مجانًا وهي الاستفادة من أرصدة السحابة المقدمة من مزودي الخدمة المختلفين مثل Google Cloud، Amazon Web Services (AWS)، وMicrosoft Azure. غالبًا ما يقدم هؤلاء المزودون مستويات مجانية أو أرصدة تجريبية مجانية يمكنك استخدامها للوصول إلى خدماتهم. على سبيل المثال، تقدم Google Cloud 300 دولار من الأرصدة المجانية للمستخدمين الجدد. يمكنك استخدام هذه الأرصدة لإنشاء آلات افتراضية بوحدات معالجة الرسومات عالية الأداء وتثبيت TensorFlow عليها.

لبدء استخدام Google Cloud، سجل للحصول على حساب مجاني وفعّل أرصدتك. بمجرد إعداد حسابك، أنشئ مثيل جديد للآلة الافتراضية واختر نوع جهاز يحتوي على وحدة معالجة الرسومات. بعد بدء تشغيل المثيل، يمكنك الاتصال به عبر SSH وتثبيت TensorFlow باستخدام pip، كما تفعل على جهازك المحلي. هذه الطريقة تتيح لك الاستفادة من الموارد السحابية لتدريب نماذجك، وهو ما يمكن أن يكون مفيدًا بشكل خاص للمشاريع الكبيرة.

في الختام، يعد TensorFlow أداة متعددة الاستخدامات وقوية لأي شخص مهتم بالتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. من خلال استخدام Google Colab، تثبيته محليًا، أو الاستفادة من أرصدة السحابة، يمكنك البدء في استخدام TensorFlow دون إنفاق أي أموال. توفر هذه الخيارات المرونة وتمكنك من التعلم والتجربة مع TensorFlow، بغض النظر عن مستوى خبرتك أو وصولك إلى موارد الأجهزة.