كيف تبدأ في تعلم الذكاء الاصطناعي؟

حقوق الصورة: أندري سوسلوف/ شترستوك.

استمع الى المقالة الآن هذه الخدمة تجريبية

لدى الحديث عن الذكاء الاصطناعي، أول ما يتبادر إلى الأذهان أشياء كالروبوتات والخوارزميات والتعلم الآلي، لكن هذا المجال أعمق من ذلك بكثير، ويرغب الكثيرون في الغوص في بحره، للاستفادة من تطبيقاته العديدة أو لمعرفة المزيد عنه، فكيف يمكن البدء في تعلم الذكاء الاصطناعي؟

الهدف من تعلم الذكاء الاصطناعي

قبل أن تتعلم الذكاء الاصطناعي، يجب أن تحدد الهدف الذي ترجو تحقيقه من ذلك، ليكون دافعاً للاستمرار في التعلم، وقد يكون هدفك واحداً أو أكثر مما يلي:

مهنة واعدة

يعتبر الذكاء الاصطناعي مهنة المستقبل، ويُعتقد أنه سيحل محل العديد من الوظائف في المستقبل، وقد زاد الطلب على خبرائه بشدة في السنوات القليلة الماضية، ومازال هذا المجال يعاني من نقص في الخبراء والمختصين الماهرين، لذلك بالتأكيد سيضمن لك تعلم الذكاء الاصطناعي الحصول على وظيفة جيدة جداً براتب ممتاز.

هندسة البيانات

ينتج البشر كمية هائلة من البيانات غير المنظمة يومياً، خاصة بوجود وسائل التواصل الاجتماعي والبيانات التي يتم إنشاؤها من خلال الهواتف الذكية وغيرها، ومؤكد أنها ستتضاعف مرات عدة في المستقبل، لذا تحتاج الشركات إلى تنظيم هذه البيانات المهمة لتحسين خدمة العملاء، ولن تكون قادرة على ذلك دون مهندسي البيانات القادرين على هيكلتها بشكل صحيح للاستفادة منها وتطويرها، وبالتالي سيزداد الطلب على هؤلاء الأشخاص مستقبلاً.

تحسين تجربة المستخدم

يُدمج الذكاء الاصطناعي في التقنيات والتطبيقات الحالية من أجل تحسين تجربة المستخدم وضمان خدمة العملاء بطريقة أفضل. للتوضيح، يمكن أخذ موقع يوتيوب كمثال، تساعد خوارزميات الموقع على تخصيص المقترحات بناءً على سجل التصفح السابق. وعلى نفس المنوال، ترغب شركات التكنولوجيا بإضافة ميزات مفيدة إلى منتجاتها لتضمن رضا عملائها.

تقديم حلول أسرع وأكثر دقة في العديد من الاختصاصات

قد يكون هدفك من تعلم الذكاء الاصطناعي تحسين شيء ما في عملك الحالي، أو الاستفادة منه لتقديم خدماتك بسرعة ودقة، خاصة في مجالات الصحة والفضاء والسيارت والمصارف. على سبيل المثال، إن كنت طبيباً، قد ترغب في الحصول على نموذج للذكاء الاصطناعي يساعد في تشخيص مرض معين لدى المرضى بدقة.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي

دخل الذكاء الاصطناعي في جميع المجالات تقريباً، وكثُرت تطبيقاته، وهذه بعض الأمثلة عليها التي قد تكون حافزاً لك لتعلم الذكاء الاصطناعي:

التعرف على الوجوه.
روبوتات الدردشة وخدمة العملاء.
الكشف عن السرطانات والأورام مثلاً في الرعاية الصحية.
السيارات ذاتية القيادة.
توجيه الصواريخ في أنظمة الدفاع.
الزراعة وتحليل خصائص العناصر الغذائية للتربة.
تحسين قطاع النقل.
الأرصاد الجوية.

المتطلبات الأساسية لتعلم الذكاء الاصطناعي

لتتعلم الذكاء الاصطناعي يجب أن تكون على دراية بعدة مجالات، غالباً عرفت القليل عنها في المرحلة الدراسية الثانوية، ومن المحتمل أنك تعلمت بعضها الآخر في الجامعة بحسب اختصاصك. تشمل هذه المجالات:

أساسيات علوم الحاسوب.
الإحصاء والاحتمالات.
الجبر الخطي والمصفوفات والمشتقات.
حساب التفاضل والتكامل.
هيكلة البيانات.
الخوارزميات وتحليلها.
لغات البرمجة.

بالإضافة إلى هذه المواد، يجب أن تكون خبيراً بالاختصاص الذي تريد تطبيق الذكاء الاصطناعي فيه، مثلاً، لتطبيق الذكاء الاصطناعي في الكشف عن السرطان، ينبغي أن تكون طبيباً أخصائياً في تشخيص السرطان وعلاجه.

من أين تبدأ؟

يرغب الكثيرون في تعلم الذكاء الاصطناعي، لكن لا يعرفون من أين يبدؤون، ويجدون صعوبة في تعلم المصطلحات الكثيرة، والتمييز بينها. لتجاوز تلك المشكلة يمكنك اتباع الخطوات التالية:

الأساسيات

لتبدأ بتعلم الذكاء الاصطناعي، يجب أن تتعلم أساسياته الرياضية، فعليك تعلم أساسيات الجبر الخطي والمصفوفات وحساب التفاضل والتكامل والرسم البياني ثنائي الأبعاد وثلاثي الأبعاد، بالإضافة إلى الإحصاء والاحتمالات. أما في مجال البيانات وتحليلها، يجب أن تتعلم أساسيات التعامل مع قواعد البيانات، وقواعد البيانات العلائقية وغير العلائقية وقواعد بيانات NoSQL، بالإضافة إلى برامج تسهل العمل مع جداول البيانات مثل برنامج إكسل المعروف وأطر البيانات وسلاسل البيانات وتنسيقات البيانات مثل JSON وCSV وXML، والتعبيرات العادية وكيفية استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها.

بعد تعلم كل ذلك، يحين وقت لغات البرمجة التي يمكنها التعامل مع البيانات بطريقة سلسة. تفضل الغالبية لغة برمجة «بايثون» للذكاء الاصطناعي.

معالجة البيانات

الآن بعد أن تعلمت الأساسيات، حان الوقت لتعلم تقنيات مختلفة ستساعدك على معالجة البيانات وتحويلها من بيانات غير مهيكلة إلى بيانات منظمة بحيث يمكن الحصول على رؤى منها من خلال تطبيق خوارزميات التعلم الآلي. تشمل هذه الأساليب تحليل المكون الرئيسي، تخفيض الأبعاد، تنقية البيانات والتعامل مع القيم المفقودة وما إلى ذلك. بالإضافة إلى وجود مقدرات غير متحيزة وميزات استخراج المعلومات وأخذ العينات.

تصل عند هذه النقطة إلى مفترق طرق، يمكنك اتباع أحدها وهي التعلم الآلي وعالم البيانات ومهندس البيانات.

1. مهندس تعلم الآلة

التعلم الآلي هو تطبيق خوارزميات مدرّبة على مجموعة من البيانات للعثور على أنماط وميزات معينة من شأنها أن تساعدنا في عمل تنبؤات وقرارات بناءً على بيانات جديدة. من المهم أيضاً اختيار الخوارزمية الأكثر ملاءمة للمشكلة. ولتتعلم التعلم الآلي يجب أن تكون على معرفة بمفاهيم مثل أنواع معلمات الإدخال والمتغيرات ودوال التكلفة ونسب التدرج. أيضاً يجب أن تكون قادراً على تجهيز مجموعات البيانات والتدريب والاختبار والتحقق من الصحة، وتحري الدقة مع الابتعاد عن التحيز.

بعد ذلك، يحين دور تعلم الخوارزميات المختلفة ومعرفة كيفية اختيار الخوارزمية الأنسب للبيانات الموجودة بين يديك. من هذه الخوارزميات:

الخوارزميات المستخدمة لتصنيف الكائنات وأيضًا لمشاكل الانحدار (التعلم الخاضع للإشراف).
خوارزميات التجميع (التعلم غير الخاضع للإشراف).
خوارزميات التعلم القائم على المكافأة (التعلم المعزز).

2. عالم البيانات

يتعامل عالم البيانات مع البيانات والنماذج الرياضية لاكتشاف المعلومات الصحيحة المخفية داخل البيانات. يكون عالم البيانات خبيراً في الإحصائيات والاحتمالات والتوزيعات المستمرة والمتقطعة وقوانينها، كما يمكنه اختبار الفرضيات.

3. مهندس البيانات

تدور هندسة البيانات حول استكشاف الأبعاد المختلفة للبيانات ومصادرها ويعمل على تكاملها ودمجها وتخزينها.

بالإضافة إلى هذه المسارات المهنية يمكن اختيار مناحي أخرى مثل التعلم العميق وهندسة البيانات الضخمة وغيرها. كما يمكن الانغماس في تعلم الحقول الفرعية للذكاء الاصطناعي مثل التعرف على الأشياء وعلم الروبوتات ومعالجة الكلام والنظم الخبيرة ومعالجة اللغات الطبيعية.

أسهل طريقة لتعلم الذكاء الاصطناعي

يمكن تعلم الذكاء الاصطناعي من الكتب المختصة أو الدروس المصورة على اليوتيوب، لكن يعتبر اتباع دورة عبر الإنترنت أحد الطرق المفضلة بالنسبة للكثيرين، وهذه الدورات متنوعة ومعظمها من جامعات ومعاهد معروفة، تساعد على فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته، حيث يفهم المتدرب في هذه الدورات الأساسيات والقسم النظري من المجال والخوارزميات والمفاهيم الرياضية المطلوبة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل الألعاب والسيارات ذاتية القيادة، والتعلم العميق ومعالجة البيانات، وكل شيء آخر تحتاجه للانطلاق في هذا المجال.

أهم دورات تعلم الذكاء الاصطناعي

فيما يلي قائمة بأهم دورات الشهادات التي يمكنك التسجيل فيها لبدء رحلتك باستخدام الذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي من الألف إلى الياء

هي دورة مدفوعة على منصة يوديمي التعليمية، تساعد المبتدئين على تعلم كيفية بناء نظام ذكاء اصطناعي حتى يحصلوا على الخبرة المطلوبة. يتعلم المتدربون كيفية بناء ذكاء اصطناعي، ويفهمون النظرية الكامنة وراءه، وصنع سيارة افتراضية ذاتية القيادة وصنع ذكاء اصطناعي للتغلب على الألعاب، وحل مشاكل العالم الحقيقي باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق وغيرها. يمكن أيضاً الحصول على قوالب التعليمات البرمجية التي يمكن للمتدرب نسخها واستخدامها لمشاريعه الخاصة. كل ذلك في 16.5 ساعة فيديو و21 مقالة. ويحصل المتدرب على شهادة إتمام في نهاية الدورة. يمكن لمن يرغب حضور الدورة باللغة العربية.

برنامج شهادة الذكاء الاصطناعي

تقدم هذا البرنامج المدفوع جامعة ستانفورد للمبتدئين في مجال الذكاء الاصطناعي ممن لديهم خلفية في علوم الحاسوب ومهندسي البرمجيات المحترفين الذين يختارون الذكاء الاصطناعي كمهنة لهم، ولديهم معرفة في لغة البرمجة بايثون وما يعادلها، والجبر الخطي والإحصاء والاحتمالات. يتعلم المتدرب أساسيات التعلم الآلي والمنطق المفيد والنماذج الاحتمالية والروبوتات والتعلم المرئي خلال سنتين في المتوسط ويحصل في النهاية على شهادة من جامعة ستانفورد.

مقدمة عن الذكاء الاصطناعي

هذه دورة مجانية مقدمة من المنصة التعليمية أوداسيتي، يتعلم فيها المتدرب أساسيات الذكاء الاصطناعي مثل الإحصاء ومبدأ عدم اليقين والتعلم الآلي والمنطق والتخطيط وتطبيقات مثل معالجة الصور، ورؤية الحاسوب، واسترجاع المعلومات والروبوتات وغيرها.

الذكاء الاصطناعي من إم آي تي

دورة الذكاء الاصطناعي امقدمة من إم آي تي هي دورة مجانية يتلقى فيها المتدرب دروساً حول خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق ونماذج الاستدلال من خلال عروض تفاعلية تهدف إلى تحفيز الاهتمام ومساعدة الطلاب على اكتساب الحدس حول كيفية عمل أساليب الذكاء الاصطناعي. وعند الانتهاء منها يجب أن يكون الطالب قادراً على تطوير أنظمة ذكية من خلال تجميع حلول لمشاكل حسابية ملموسة.

الذكاء الاصطناعي من لينكد إن

دورة الذكاء الاصطناعي من لينكد إن هي دورة مدفوعة، يتعلم الطالب فيها أساسيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق والتحليل التنبؤي، ويقدم مشاريع عملية، ويتعلم أيضاً الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني.

الذكاء الاصطناعي للجميع

الذكاء الاصطناعي للجميع هي دورة على منصة كورسيرا، يمكن حضورها باللغة العربية، وهي مقدمة لغير المختصين بالتكنولوجيا، يتعلم المتدرب فيها عن الشبكات العصبية والتعلُّم الآلي والتعلُّم العميق وعلم البيانات، وما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي من الناحية الواقعية وما لا يمكنه فعله، وكيفية اكتشاف فرص تطبيق الذكاء الاصطناعي على المشكلات داخل مؤسستك، وكيفية إنشاء مشاريع التعلُّم الآلي وعلم البيانات، وكيفية العمل مع فريق الذكاء الاصطناعي وبناء استراتيجية الذكاء الاصطناعي داخل شركتك، وكيفية التعامل مع المناقشات الأخلاقية والمجتمعية المتعلقة بمجال الذكاء الاصطناعي.

مقدمة في الذكاء الاصطناعي من إدراك

دورة أخرى مجانية للذكاء الاصطناعي باللغة العربية مقدمة من منصة إدراك التعليمية، يتعلم فيها الطالب فلسفة الذكاء الاصطناعي، وتطبيقاته في الحياة العملية وأنواعه المختلفة، والخوارزميات والتعلم الآلي وكيفية استخدام خوارزميات تعلم الآلة في تطبيقات مختلفة.