الذكاء الاصطناعي في كرة القدم (1).pptx,,,

nderstanding the Poisson Distribution

The Poisson distribution is a discrete probability distribution that expresses the probability of a given number of events occurring in a fixed interval of time or space, provided these events occur with a known constant mean rate and independently of the time since the last event. It is named after the French mathematician Siméon Denis Poisson.

When to Use the Poisson Distribution

The Poisson distribution is used when:

Events are independent.

The average rate (events per time or space unit) is constant.

Two events cannot occur at exactly the same instant.

The probability of more than one event happening in an infinitesimally small time interval is negligible.

Examples include:

The number of emails received in an hour.

The number of accidents at an intersection per month.

The number of decay events per second from a radioactive source.

The Formula

The Poisson probability mass function is:

𝑃
(
𝑋
=
𝑘
)
=
𝜆
𝑘
𝑒
−
𝜆
𝑘
!
P(X=k)=
k!
λ
k
e
−λ
​


Where:

𝑃
(
𝑋
=
𝑘
)
P(X=k) is the probability of k events in a fixed interval.

𝜆
λ (lambda) is the average number of events per interval.

𝑒
e is Euler’s number (approximately 2.71828).

𝑘
k is the number of events (k = 0, 1, 2, ...).

𝑘
!
k! is the factorial of
𝑘
k.

Mean and Variance

One interesting property of the Poisson distribution is that its mean and variance are both equal to λ. This is useful for identifying if a data set may follow a Poisson distribution.

Graphical Representation

The shape of a Poisson distribution depends on the value of λ:

If λ is small (e.g., 1 or 2), the distribution is skewed to the right.

As λ increases, the distribution becomes more symmetric and approaches a normal distribution.

Real-World Applications

The Poisson distribution has many practical uses in fields such as:

Operations research: modeling customer arrivals at a service point.

Biology: modeling mutation counts in genes.

Telecommunications: modeling packet arrivals in a network.

Insurance: modeling claim frequencies.

Limitations

While the Poisson distribution is powerful, it has limitations. It assumes events occur independently and at a constant rate, which may not always be true in real-world situations. Overdispersion (variance > mean) may indicate that a Negative Binomial Distribution is a better fit.Where:

𝑃
(
𝑋
=
𝑘
)
P(X=k) is the probability of k events in a fixed interval.

𝜆
λ (lambda) is the average number of events per interval.

𝑒
e is Euler’s number (approximately 2.71828).

𝑘
k is the number of events (k = 0, 1, 2, ...).

𝑘
!
k! is the factorial of
𝑘
k.

Mean and Variance

One interesting property of the Poisson distribution is that its mean and variance are both equal to λ. This is useful for identifying if a data set may follow a Poisson distribution.

Graphical Representation

The shape of a Poisson distribution depends on the value of λ:

If λ is small (e.g., 1 or 2), the distribution is skewed to the right.

1. الذكاء الاصطناعي في كرة القدم اعداد: علي خالد محمد ، عمرو محمد طلعت ، يوسف احمد سيد

2. مقدمة تعد كرة القدم واحدة من أكثر الألعاب شعبية في العالم، ويعتمد نجاح الفرق على القدرات التقنية والتكتيكية. في هذا العرض، نستكشف كيف يساهم الذكاء الاصطناعي في تحسين الأداء وتطوير استراتيجيات اللعب .

3. مقدمة في الذكاء الاصطناعي 01 دور الذكاء الاصطناعي في: تحليل الأداء تحسين التدريب اتخاذ قرارات دقيقة أثناء المباريات تعزيز تجربة المشجعين

4. تطبيقات الذكاء الاصطناعي في كرة القدم تحليل أداء اللاعبين (السرعة - اللياقة - دقة التمريرات) تقنيات المساعدة التحكيمية (VAR) تحليل استراتيجيات وتكتيكات الفرق

5. فوائد الذكاء الاصطناعي تحسين الأداء الخططي والبدني تقليل الأخطاء التحكيمية تقديم تجربة تفاعلية أفضل للمشجعين

6. مجالات استخدام الذكاء الاصطناعي في كرة القدم تحليل الأداء والتكتيكات تحسين قرارات التحكيم تطوير تجربة الجمهور اكتشاف وتقييم المواهب

7. تطبيقات الذكاء الاصطناعي في كرة القدم 02

8. تحليل الأداء الرياضي يتم استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي لتحليل أداء اللاعبين من خلال مراقبة الحركات، وتسجيل الإحصاءات مثل عدد الأهداف، والمسافات المقطوعة، وتكتيكات اللعب. يمكن للمدربين استخدام هذه التحليلات لتحديد الجوانب التي تحتاج إلى تحسين .

9. تحسين استراتيجيات اللعب يساهم الذكاء الاصطناعي في تطوير استراتيجيات اللعب من خلال المحاكاة. حيث يمكن للمدربين القيام بمحاكاة مباريات متنوعة باستخدام البيانات التاريخية لتقدير النتائج وتحليل أساليب اللعب المثلي .

10. تفاعل المشجعين والذكاء الاصطناعي يعمل الذكاء الاصطناعي على تعزيز تجربة المشجعين من خلال تقديم معلومات وتفاعلات دقيقة . يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي ، مثل تحليل موجات تفاعل الجماهير ، أن توفر للمشجعين المعلومات التي تعزز تجربتهم أثناء المباريات . الملاعب الذكية :     •    الملاعب الذكية اصبجت   مجهزة بإنترنت سريع ، شاشات إلكترونية ، وكاميرات مراقبة حديثة .     •    الجماهير يقدروا يشبكوا بالإنترنت بسرعة ، يلاقوا أماكن جلوسهم بسهولة ، ويتفاعلوا مع المباراة بتطبيقات موبايل .     •    ايضا   اصبحت   الملاعب أكثر أمانًا وتنظيمًا ، وبتهتم بالحفاظ على البيئة باستخدام الطاقة الشمسية وإنترنت الأشياء . تطبيقات الهواتف الذكية :     •    حاليا   المشجعين يقدروا يطلبوا أكل أو منتجات من أماكنهم عن طريق تطبيقات الموبايل .     •    يقدروا يشوفوا إحصائيات مباشرة عن اللاعبين والمباريات .     •    يشاركوا في تصويتات واختيارات أفضل لاعب ويتواصلوا مع أنديتهم عبر وسائل التواصل

11. الواقع الافتراضي والمعزز :     •    الجماهير يستطيعوا ان يعيشوا تجربة المباريات بنظارات VR وكأنهم موجودين في الملعب .     •    الواقع المعزز بيعرض معلومات وتحليلات إضافية مباشرة على شاشاتهم أثناء المشاهدة . تقوية شبكة الاتصال في الملاعب :     •    تم تركيب أنظمة هوائيات ذكية وخلايا صغيرة لكي يصبح   الإنترنت والمكالمات وضعها جيد   حتى مع آلاف الحضور .     •    زي ملعب مانشستر سيتي وملعب واندا متروبوليتانو اللي ركبوا مئات الهوائيات لتحسين الشبكة . مبادرات الاستدامة :     •    بعض الملاعب اصبحت   صديقة للبيئة زي أليانز أرينا بألمانيا اللي بيستخدم إضاءة LED لتقليل الكهرباء .     •    وملعب سنغافورة الوطني اللي بيجمع مياه الأمطار ويوفر ملايين اللترات سنويا

12. استنتاجات يمثل الذكاء الاصطناعي أداة قوية في تطوير رياضة كرة القدم. من خلال استخدامه لتحليل الأداء واستراتيجيات اللعب، يمكن أن يحدث تغيرات كبيرة في كيفية استجابة الفرق وتهيئتها لتحقيق النجاح .

13. Thank you! Do you have any questions? Please keep this slide for attribution