لوحة المتصدرين

يعد الذكاء الاصطناعي Artificial Intelligence مجالًا حديثًا يُحدث تغييرًا في الطريقة التي نعيش ونعمل ونتفاعل بها مع العالم والتكنولوجيا. إن فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي في هذا العصر الذي يتسم بالتطورات المذهلة والتحوّل الرقمي والتقدّم الذي يحدث بسرعة الضوء -ليس مجرد خيار؛ إنه ضرورة. يدور الذكاء الاصطناعي في جوهره حول إنشاء آلات ذكية يمكنها أداء المهام التي تتطلب عادةً الذكاء البشري. يمكن أن تكون هذه المهام متعلقة بمواضيع مثل التعرّف على الكلام وفهم اللغة البشرية وحل المشكلات وحتى التنبؤ بالأحداث المستقبلية كحالة الطقس أو حدوث الكوارث. لقد صُممت أنظمة الذكاء الاصطناعي للتعلم من البيانات، مما يسمح لها بتحسين أدائها بمرور الوقت دون الحاجة إلى برمجة صريحة. تخيل عالمًا تتمكّن فيه أجهزة الحاسب من الفهم والتعلم من الخبرات والتكيف مع المعلومات الجديدة -هذا هو جوهر الذكاء الاصطناعي. سواء كنت مهتمًا بمفهوم الآلات التي يمكنها التعلّم واتخاذ القرارات مثل البشر أو كنت مهتمًا ببساطة بالتكنولوجيا التي تعمل على تشغيل المساعدين الصوتيين والسيارات ذاتية القيادة وغيرهم الكثير، فإن هذه الرحلة إلى أساسيات الذكاء الاصطناعي مصممة خصيصًا لك. إننا نزيل فيها الغموض عن التعقيدات المحيطة بالذكاء الاصطناعي ونقسّم المفاهيم المعقدة إلى أجزاء بسيطة وسهلة. ما هو الذكاء الاصطناعي؟ الذكاء الصناعي هو فرع من فروع علوم الحاسوب يركز على إنشاء آلات ذكية قادرة على أداء المهام التي تتطلب عادةً الذكاء البشري. وتشمل هذه المهام التعلم والتفكير وحل المشكلات وفهم اللغة البشرية والتعرف على الكلام ..إلخ. يُمكّن الذكاء الصناعي في جوهره الآلات من محاكاة الوظائف المعرفيّة البشريّة. صُمّمت أنظمة الذكاء الصناعي لتحليل وتفسير البيانات المعقدة والتكيف مع البيئات المتغيرة وتحسين أدائها بمرور الوقت، كل ذلك دون تدخل بشري. إذًا الهدف من الذكاء الصناعي هو تطوير آلات يمكنها التفكير والتعلم مثل البشر وإظهار سمات مثل الإدراك والتفكير واتخاذ القرار. هناك نوعان رئيسيان من الذكاء الصناعي: الذكاء الصناعي الضيق أو الضعيف Narrow or Weak AI: تم تصميم هذا النوع من الذكاء الصناعي لأداء مهمة محددة أو نطاق ضيق من المهام. وهي تعمل في ظل مجموعة من الشروط المحددة مسبقًا وغير قادرة على تعميم معرفتها على مجالات أخرى. تشمل الأمثلة الأشهر المساعدين الافتراضيين مثل سيري Siri وأليكسا Alexa، بالإضافة إلى خوارزميات التوصية التي تستخدمها مواقع الويب مثل اليوتيوب أو الفيس بوك أو أمازون أو نصات التجارة الإلكترونية ..إلخ. الذكاء الاصطناعي العام أو القوي General or Strong AI: يشير الذكاء الاصطناعي العام إلى آلة تتمتع بالقدرة على الفهم والتعلم وتطبيق المعرفة بطريقة لا يمكن تمييزها عن الذكاء البشري. يظل هذا المستوى من الذكاء الاصطناعي نظريًا ويخضع للبحث والاستكشاف المستمر. يمكنك قراءة المزيد من التفاصيل عن أنواع الذكاء الاصطناعي هنا. تاريخ وتطور الذكاء الاصطناعي إن تاريخ الذكاء الصناعي هو رحلة مثيرة للاهتمام تمتد على مدى عدة عقود وتتميز بمعالم هامة واختراقات وتحولات نموذجية في فهمنا للآلات الذكية. نتعمق هنا في كيفية تطور الذكاء الصناعي من المفاهيم النظرية إلى التقنيات التحويلية. ولادة الذكاء الاصطناعي: الخمسينيات والستينيات تمت صياغة مصطلح "الذكاء الاصطناعي" في منتصف القرن العشرين، مما وضع الأساس لمجال جديد من الأبحاث. في تلك الفترة، اقترح علماء رائدون مثل آلان تورينج وجون مكارثي فكرة الآلات التي يمكنها محاكاة الذكاء البشري. ذهب مكارثي لتنظيم مؤتمر دارتموث في عام 1956، والذي اعتبر على نطاق واسع ولادة الذكاء الاصطناعي كنظام أكاديمي. شتاء الذكاء الاصطناعي: السبعينيات والثمانينيات خلال فترة "شتاء الذكاء الاصطناعي" التي امتدت من الستينيات حتى منتصف الثمانينيات، واجهت صناعة الذكاء الاصطناعي العديد من التحديات الرئيسية. كانت التكنولوجيا المتاحة في ذلك الوقت غير كافية لدعم تطوير الذكاء الاصطناعي بالطريقة المطلوبة، حيث كانت الحواسيب والمعالجات بطيئة وضعيفة في الأداء، مما حد من إمكانية تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة. بالإضافة إلى ذلك، كانت هناك توقعات متفائلة جدًا غير واقعية بخصوص قدرة الآلات على فهم اللغة والتعلم تلقائيًا بشكل سريع، وهو ما كان صعب المنال في ظل الوضع التكنولوجي في ذلك الوقت. كما تعثرت الكثير من المشاريع البحثية والتطويرية في هذا المجال بسبب نقص التمويل، حيث لم تكن الحكومات والشركات مستعدة للاستثمار بشكل كبير في هذا المجال بسبب عدم رؤية العائد المالي الفوري. ولم يكن هناك كمية كافية من البيانات المتاحة لتدريب النماذج الذكية بفعالية، مما قيد إمكانية تطوير النماذج الذكية. ظهور الأنظمة الخبيرة: الثمانينات لقد تحققت خلال شتاء الذكاء الاصطناعي الكثير من التطورات في مايسمى الأنظمة الخبيرة أو المتخصصة Expert systems، وهي عبارة عن برامج ذكاء اصطناعي مصممة لتقليد الخبرة البشرية في مجالات محددة. وقد وجدت هذه الأنظمة تطبيقات عديدة في مجالات مثل الطب والتمويل، مما أدى إلى تجديد الاهتمام بأبحاث الذكاء الاصطناعي. عودة التعلم الآلي: التسعينيات إلى العقد الأول من القرن الحادي والعشرين شهد أواخر القرن العشرين عودة ظهور الذكاء الصناعي مدفوعًا بالتقدم في خوارزميات التعلم الآلي. بدأ الباحثون في تطوير تقنيات تُسمى الشبكات العصبية (المستوحاة من بنية الدماغ البشري) والنماذج الإحصائية التي يمكنها التعلم من البيانات. كانت هذه الفترة بمثابة بداية التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التعرّف على الكلام والتنقيب في البيانات. ثورة التعلم العميق: 2010 إلى الوقت الحاضر شهد العقد الأول من القرن الحادي والعشرين قفزة ملحوظة إلى الأمام مع ظهور تقنيات تدعى تقنيات التعلم العميق التي مكنت أنظمة الذكاء الصناعي من معالجة كميات هائلة من البيانات وحل المهام المعقدة. شهد هذا العصر اختراقات في التعرف على الصور ومعالجة اللغات الطبيعية (اللغة البشرية) والأنظمة المستقلة Autonomous systems مما أدى إلى تحوّل في الصناعات والحياة اليومية. المشهد الحالي والآفاق المستقبلية يعد الذكاء الصناعي اليوم جزءًا لا يتجزأ من مختلف القطاعات، بما في ذلك الرعاية الصحية والتمويل والنقل والترفيه والتجارة والألعاب والإعلام وكل شيء تقريبًا. يمكنك الاطلاع على مقالة مستقبل الذكاء الاصطناعي للحصول على استشرافٍ أوسع لقدرات الذكاء الصناعي الممكنة في والمستقبل. إن تاريخ الذكاء الصناعي وتطوره لا يعكس التقدم التكنولوجي فحسب، بل يعكس أيضًا مرونة العقل البشري وإبداعه. إن استمرار الذكاء الصناعي في التطور يحمل وعدًا بإحداث ثورة في الصناعات وحل التحديات العالمية وزيادة الإمكانات البشرية بطرق لم يكن من الممكن تصورها من قبل، ويمكن أن تجد مزيد من التفاصيل هنا. المفاهيم الأساسية اللازمة لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي هناك العديد من المفاهيم والعناصر المرتبطة بأنظمة الذكاء الاصطناعي والتي تُمكّن الآلات من محاكاة الذكاء البشري وأداء مجموعة واسعة من المهام. تشمل هذه المفاهيم والعناصر: البيانات الضخمة البيانات هي شريان الحياة لأنظمة الذكاء الصناعي. إنها بمثابة الأساس الذي تعمل عليه خوارزميات الذكاء الصناعي. بدون البيانات لم نكن لنرى ذكاءًا صناعيًا، فنماذج الذكاء الاصطناعي كالنار والبيانات كالحطب، كلما أعطيتها بيانات توهجت أكثر. إن ثورة البيانات الضخمة Big data ليست مجرد مصطلح عصري يطرحه بائعو التقنية الذين يقترحون طرقًا مبتكرة لتخزين المعلومات وتحليلها؛ بل تعد قوة كبيرة تعيد تشكيل حياتنا اليومية. ومن المحتمل أنك صادفت هذا المصطلح في العديد من المنشورات العلمية والتجارية، وأثار فضولك لمعرفة معناه الحقيقي. من الناحية الفنية، تمثل البيانات الضخمة مجموعات بيانات ضخمة ومعقدة لدرجة أن الأساليب التقليدية التي تتضمن تخزينًا إضافيًا أو زيادة قوة الحوسبة تفشل في إدارتها. يمثل هذا المفهوم تحولًا عميقًا في كيفية تخزين البيانات ومعالجتها، مما يؤدي إلى أكثر من مجرد تقدم كمي فهو يتيح إجراء تحسينات نوعية، ليعزز قدرتنا على أداء المهام باستخدام هذه البيانات. فهم أنواع البيانات: المُهيكلة وغير المُهيكلة بينما ينظر البشر إلى البيانات بتنسيقات مختلفة، فإن أجهزة الحاسب تقوم بمعالجتها بشكل أساسي كتدفق مستمر من الواحدات والأصفار، فهي لغة الحواسيب الأساسية. ويمكن تصنيف البيانات إلى نوعين أساسيين بناءً على كيفية إنشائها واستهلاكها. البيانات المُهيكلة أو المُنظّمة Structured data، وهي ذات تنسيق واضح مع مواقع معروفة لكل جزء من المعلومات، وغالبًا ما تشبه جداول قاعدة البيانات حيث يحتوي كل عمود على أنواع بيانات محددة. تُنظّم البيانات المهيكلة بتأني وتُجمع بشكل انتقائي وتخزّن بطريقة منهجية، تمامًا مثل ترتيب الكتب في المكتبة، مما يجعل من السهل تحديد موقع بيانات محددة عند الحاجة. ومن ناحية أخرى، تتضمن البيانات غير المُهيكلة أو غير المنظّمة Unstructured data عناصر مثل الصور ومقاطع الفيديو والتسجيلات الصوتية، ويمكن أن تشمل نصًا في نموذج يتطلب وضع علامات عليه بخصائص مثل الحجم أو التاريخ أو نوع المحتوى. تفتقر البيانات غير المُهيكلة إلى بنية محددة مسبقًا، مما يجعل من الصعب تحديد بيانات محددة ضمن مجموعة بيانات، حيث يتم تمثيلها كتسلسلات من الواحدات والأصفار التي تتطلب تفسيرًا أو تصورًا بواسطة التطبيق. تمثيل المعرفة إن تمثيل المعرفة knowledge representation هو مفهوم أساسي في الذكاء الاصطناعي يركز على كيفية التقاط المعرفة حول العالم وتنظيمها بطريقة يمكن لأنظمة الحاسوب الاستفادة منها بفعالية. في أنظمة الذكاء الاصطناعي، يتضمن تمثيل المعرفة تخزين المعلومات بحيث يمكن استخدامها لاستخلاص الاستدلالات واتخاذ القرارات وحل المشكلات. الخوارزميات تلعب البيانات دورًا أساسيًّا في ثورة الذكاء الاصطناعي، وتشير التطورات الحديثة إلى أنه في بعض الحالات، يكون اختيار الحجم المناسب من البيانات له أهمية أكبر من العثور على الخوارزمية المثالية. هذا ما أوضحته ورقة بحثية هامة أجراها باحثون في مايكروسوفت Microsoft عام 2001 بانكو وبريل والمتعلقة بنماذج اللغة نماذج الذكاء الاصطناعي التي تهدف إلى معالجة النصوص وتوليدها وفهمها فقد كشفت أبحاثهما عن رؤية عميقة: عندما نهدف إلى إنشاء نموذج لغوي، لا ينبغي أن تكون الخوارزمية هي الأكثر تعقيدًا وصحة. فمن خلال غمر النموذج بمليارات الكلمات المتعلقة بسياق المشكلة، فإن أي خوارزمية، بغض النظر عن مدى تعقيدها، تبدأ في عرض أداء عالي بشكل ملحوظ. على الرغم من أنه لا غنى عن كمية كبيرة من البيانات، إلا أن وجود خوارزمية مناسبة يظل ضروريًا لاستخلاص معلومات ذات معنى. كما أن التحليل الدقيق للبيانات، والذي يتضمن سلسلة من الخطوات المنهجية، أمر ضروري لضمان التناغم بين الخوارزميات المختارة والبيانات. لا توجد طرق مختصرة؛ حتى في مجال الأتمتة الذكية، يكون للتحليل أحيانًا الأسبقية على الأتمتة. إن الآلات القادرة على التعلم المستقل وتجنب التدخل البشري تمامًا هي احتمال بعيد، وليست حقيقة حالية. دور الخوارزمية غالبًا ما يجذب الذكاء الاصطناعي انتباهنا عندما يتجلى في الأدوات التي تقدم تفاعلات مبتكرة تشبه تفاعلات الإنسان، فكر مثلًا في المساعدين الافتراضيين مثل سيري Siri وكورتانا Cortana أو الأدوات اليومية مثل أجهزة توجيه نظام تحديد المواقع العالمي GPS وأنظمة تجنب الاصطدام في المركبات والطائرات التي تدمج الذكاء الاصطناعي بشفافية دون لفت الانتباه، وذلك ببساطة لأنها أصبحت منتشرة في كل مكان وأصبحت أمرًا مفروغًا منه. هذه الظاهرة، التي صاغتها باميلا ماكوردوك بدقة "تأثير الذكاء الاصطناعي AI effect" في عام 1979، تسلط الضوء على أنه بمجرد أن تصبح أنظمة الذكاء الاصطناعي ماهرة وبارعة جدًا في مهامها، فإنها تتلاشى في الخلفية (تفقد اهتمام الجمهور والخبراء)، وتطغى التحديات الأحدث في هذا المجال على أهميتها. بمعنى آخر، بمجرد أن تصبح أنظمة الذكاء الاصطناعي شائعة وتؤدي المهام ببراعة، فإنها تصبح جزءًا طبيعيًا من بيئتنا ويختفي توهجها. ينتج عن ذلك أن يميل الناس إلى نسيان الدور الأساسي الذي تلعبه الخوارزميات الكلاسيكية في قيادة كل التقنيات الموجودة والتقليل من أهمية مساهمتها المحورية في الذكاء الاصطناعي، ويتحول الاهتمام إلى تقنيات أكثر غرابة أو التطورات الحديثة مثل التعلم الآلي والتعلم العميق. الخوارزمية في جوهرها عبارة عن مجموعة منهجية من العمليات، يتم تنفيذها عادةً بواسطة جهاز حاسب، مما يضمن حلًا نهائيًا لمشكلة ما خلال إطار زمني محدد أو يشير إلى عدم قابليتها للحل. بينما ظل البشر يحلون الخوارزميات يدويًا لعدة قرون، فإن تعقيد المشكلات الحديثة يستلزم المساعدة الحسابية. تم تصميم الخوارزميات لتبسيط هذه العملية، بهدف إيجاد حلول دقيقة وسريعة وفعالة أيضًا. تمثل هذه الخوارزميات إنجازات فكرية متأصلة في العقل البشري، وتعكس الآلات التي تعمل بالخوارزميات بشكل أساسي الذكاء المتضمن في هذه الإجراءات. إن فهم التأثير العميق للخوارزميات على الذكاء الاصطناعي أمر بالغ الأهمية، لأنه يذكرنا بأن الجوهر الحقيقي للذكاء الاصطناعي يكمن في التصميم الدقيق لهذه العمليات الأساسية وتنفيذها. النمط Pattern يشير مصطلح النمط إلى تمثيل أو تجميع البيانات بطريقة تسمح بالكشف عن تكرار السلوك أو الخصائص المشتركة. ويمكن استخدام هذا التمثيل لفهم البيانات واستخراج المعلومات والقواعد منها. على سبيل المثال، يمكن لنموذج تعلم الآلة أن يتعرف على نماذج معينة في الصور، مثل التعرف على وجوه الأشخاص لأن لها شكل وسمات مميزة. مثال آخر، يمكن لنظام يعمل بالذكاء الصناعي تصنيف رسائل البريد الإلكتروني إلى "رسائل هامة" و "رسائل غير هامة" عن طريق اكتشاف أنماط مثل الكلمات المفتاحية وهياكل الرسائل. الميزات أو السمات Features السمات عبارة عن أجزاء محددة من المعلومات ضمن البيانات التي تستخدمها الخوارزمية لإجراء تنبؤات أو قرارات. في التعرف على الصور، يمكن أن تتضمن السمات الحواف Edges أو الألوان أو الأنسجة أو قيم البكسلات أما في التنبؤ بأسعار المنازل، فيمكن أن تكون السمات هي حجم ومساحة المنزل وعدد الغرف والموقع. يعد اختيار السمات ذات الصلة أمرًا بالغ الأهمية لدقة نظام الذكاء الاصطناعي. اقرأ مقالة خوارزميات الذكاء الاصطناعي للحصول على فهم شامل. النموذج Model لحل أي مشكلة أو مهمة باستخدام الذكاء الاصطناعي، فإن الهدف الأساسي هو إنشاء نموذج باستخدام خوارزمية واحدة أو أكثر. نطوّر أداء هذا النموذج من خلال التدريب الدقيق للخوارزميات المُستخدمة. يتمثل الطموح النهائي في أن يقدم النموذج قدرات تنبؤية استثنائية، بحيث نضمن فعاليته في سيناريوهات العالم الحقيقي. على سبيل المثال، يمكن للنموذج الذي تم تدريبه على آلاف صور القطط التعرف على القطط في الصور الجديدة. النماذج هي جوهر أنظمة الذكاء الصناعي. من ناحية أخرى، يتضمن تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي بشكل رئيسي تعريّضه لكميات كبيرة من البيانات بهدف فهم وتعلّم هذه البيانات. يتم تحقيق ذلك من خلال الخوارزميات التي يمكنها التعلّم من البيانات. تُعتبر مرحلة تدريب النموذج خطوة هامة في إنشاء أنظمة الذكاء الاصطناعي القادرة على اتخاذ القرارات الذكية الفعّالة. الأجهزة والعتاد Hardware تحدثنا في فقرة سابقة عن النكسات التاريخية التي واجهتها مساعي الذكاء الاصطناعي المبكرة بسبب عدم كفاية قدرات الأجهزة أو الموارد الحوسبية عمومًا. كان شح الموارد الحسابية كبيرًا للغاية ولم تكن قادرة على تنفيذ المهام بسرعة كافية، مما أعاق حتى العمليات البسيطة، فما بالك بالمهام المعقدة المتمثلة في تكرار الفكر البشري. تم تصوير هذا التحدي بوضوح في الفيلم الرائع "The Imitation Game"، حيث نجح آلان تورينج ببراعة في فك شفرة إنجما من خلال تحديد عبارة معينة في كل رسالة. كان نجاح تورينج يعتمد على استغلال ثغرة في طريقة مشغلي آلة إنجما، والتي لولاها لكان نجاح جهاز الحاسب الخاص به أمرًا مستحيلًا لأنه كان بطيئًا جدًا للقيام بالمهمة. يؤكد الواقع التاريخي الأكثر تعقيدًا عما صوّره الفيلم، عمق التحديات التي يواجهها تورينج. حل ما لا يمكن حله: كيف تمكن آلان تورينج وفريقه من فك شفرة اللغز؟. لحسن الحظ تم حل مشكلة الموارد الحوسبية في وقتنا هذا إلى حد جيد، مما أتاح لنا رؤية الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية. عمومًا، وحتى مع وجود أجهزة متخصصة مصممة لإجراء عمليات حسابية سريعة اليوم مثل وحدات المعالجة المركزية CPUs ووحدات معالجة الرسومات GPUs ومسرعات الذكاء الاصطناعي المتخصصة مثل TPUs، فإن الآلة المصمّمة لمحاكاة الفكر البشري تواجه قيودًا تُمليها مدخلاتها ومخرجاتها، بالتالي لازالت مكونات الحواسيب لا تساعد في الارتقاء إلى مستوى تكرار تعقيد الدماغ البشري. لغات برمجة الذكاء الاصطناعي لغات برمجة الذكاء الاصطناعي هي مفتاح أساسي لتطوير تطبيقات ذكية ونظم قادرة على التعلم واتخاذ القرارات. هذه اللغات تمثل الواجهة التي تسمح للمطورين بالتفاعل مع الأنظمة الذكية وتحديد سلوكها. من بين أهم هذه اللغات تأتي لغة بايثون Python التي تُعَدُّ لغة برمجة مفتوحة المصدر وسهلة التعلم، وهي مثالية لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي. إلى جانب بايثون تأتي لغة R التي تستخدم أساسًا في التحليل الإحصائي والتعلم الآلي. مكتبات وأطر التعلم الآلي مكتبات وأطر التعلم الآلي هي أدوات برمجية ومكتبات تسهل تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي وتدريبها. تشمل أطر التعلم الآلي الشائعة تنسرفلو TensorFlow وباي تورش PyTorch وسايكيت-ليرن scikit-learn. واجهة المستخدم UI توفر واجهة المستخدم وسيلة للبشر للتفاعل مع أنظمة الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تكون بسيطة مثل واجهة الدردشة النصية أو معقدة مثل روبوت يشبه الإنسان. تعد معرفة هذه العناصر والمفاهيم الأساسية أمرًا ضروريًا لفهم كيفية عمل أنظمة الذكاء الاصطناعي وكيفية تطبيقها في سيناريوهات العالم الحقيقي المختلفة. دورة الذكاء الاصطناعي احترف برمجة الذكاء الاصطناعي AI وتحليل البيانات وتعلم كافة المعلومات التي تحتاجها لبناء نماذج ذكاء اصطناعي متخصصة. اشترك الآن كيف يعمل الذكاء الاصطناعي يشمل الذكاء الاصطناعي مجموعة واسعة من التقنيات والأساليب التي تهدف إلى محاكاة الذكاء البشري في الآلات. في حين أن الذكاء الاصطناعي قد يبدو صعبًا، فإن فهم مفاهيمه الأساسية يعد خطوة أولى حاسمة في إزالة الغموض عن هذا المجال الرائع. يعمل الذكاء الاصطناعي في جوهره من خلال معالجة وتحليل كميات هائلة من البيانات لاكتشاف الأنماط وفهم العلاقات بينها. فيما يلي المفاهيم الأساسية وراء كيفية عمل الذكاء الاصطناعي: إدخال البيانات: تبدأ أنظمة الذكاء الاصطناعي بالبيانات. يمكن أن تأتي هذه البيانات في أشكال مختلفة، مثل النصوص أو الصور أو قراءات أجهزة الاستشعار. إنه بمثابة المادة الخام التي تعمل بها خوارزميات الذكاء الاصطناعي. المعالجة المسبقة للبيانات: قبل أن تتمكن خوارزميات الذكاء الاصطناعي من فهم البيانات، غالبًا ما تحتاج إلى التنظيف والإعداد. يتضمن ذلك مهام مثل إزالة الضوضاء ومعالجة القيم المفقودة وتوحيد التنسيق. الخوارزميات: خوارزميات الذكاء الاصطناعي هي التعليمات الرياضية التي تقود عمليات صنع القرار. يمكن أن تتراوح من الأنظمة البسيطة القائمة على القواعد إلى نماذج التعلم الآلي الأكثر تقدمًا. يعتمد اختيار الخوارزمية على المهمة المحددة التي يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى تنفيذها. التدريب: في حالة التعلم الآلي، تخضع أنظمة الذكاء الاصطناعي للتدريب حيث تتعلم كيفية التعرّف على الأنماط في البيانات. الاستدلال: بعد انتهاء التدريب، تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي المعرفة المكتسبة لإجراء تنبؤات أو حل المشكلات أو تقديم التوصيات. يُعرف هذا بالاستدلال وهو الطريقة الأساسية التي يتفاعل بها الذكاء الاصطناعي مع العالم الحقيقي. حلقة التقييم: في سياق الذكاء الاصطناعي، يشير "التقييم" إلى العملية التي من خلالها تتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي وتحسن أدائها بمرور الوقت. بعد نشر نموذج الذكاء الاصطناعي والتفاعل مع بيانات العالم الحقيقي أو المستخدمين، فإنه يتلقى تعليقات بناءً على نتائج تنبؤاته أو قراراته. تعتبر حلقة التغذية الراجعة هذه ضرورية لتحسين النموذج وتعزيز دقته وفعاليته. المخرجات: المخرجات النهائية لنظام الذكاء الاصطناعي هي النتائج أو الاستجابات التي تولدها أنظمة الذكاء الاصطناعي بعد معالجة بيانات الإدخال باستخدام الخوارزميات. وهو يمثل نتيجة التحليل أو اتخاذ القرار أو التوصية أو التنبؤ الذي يقوم به نظام الذكاء الاصطناعي بناءً على الأنماط والمعلومات التي تعلمها أثناء التدريب أو من خلال قواعده المبرمجة. يعد فهم هذه المفاهيم الأساسية أمرًا ضروريًا لأي شخص يتطلع إلى فهم طريقة عمل الذكاء الاصطناعي. هذه المبادئ الأساسية تكون بمثابة أساس متين لاستكشاف موضوعات الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا. تعلم الآلة: تقنية الذكاء الاصطناعي الأساسية يعد تعلم الآلة تقنية أساسية في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث تُمكّن أجهزة الحاسب من التعلم من البيانات وتحسين أدائها بمرور الوقت دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. في برمجة الحاسوب التقليدية، يكتب البشر تعليمات واضحة لجهاز الحاسب لأداء مهمة محددة. أما في التعلم الآلي يتم تصميم الخوارزميات بطريقة يمكنها التعرف على الأنماط من خلال تعريضها لكميات هائلة من البيانات، مما يسمح للنظام بالتنبؤ أو اتخاذ القرارات في الحياة الواقعية بناءً على فهمه السابق للبيانات. تتضمن عملية التعلم الآلي ثلاثة مكونات رئيسية: البيانات: يتم جمع مجموعات كبيرة من البيانات المتوافرة عبر الإنترنت بهدف تدريب النموذج عليها. الخوارزميات: تحلل خوارزميات التعلم الآلي البيانات لتحديد الأنماط والعلاقات داخلها. تم تصميم هذه الخوارزميات للتعلم من البيانات وتحسين أدائها بمرور الوقت. النماذج: بمجرد أن تتعلم الخوارزمية من البيانات، فإنها يصبح لدينا نموذج. يمكن استخدام هذا النموذج لإجراء تنبؤات أو قرارات. إن تعلم الآلة متعدد الاستخدامات بشكل لا يصدق ويستخدم في مجموعة واسعة من التطبيقات، مثل معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الصور وأنظمة التوصية والمركبات المستقلة، لذا فهو يلعب دورًا حاسمًا في تمكين أنظمة الذكاء الاصطناعي من التكيف وتحسين أدائها عندما تواجه بيانات جديدة، مما يجعلها التقنية الأساسية في تطوير الآلات الذكية. التطبيقات الشائعة للذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية لقد اندمج الذكاء الاصطناعي بسلاسة في حياتنا اليومية والعملية، مما أدى إلى إحداث ثورة في مختلف الجوانب وتعزيز الكفاءة والراحة. لقد أصبحنا اليوم نرى تطبيقات لاحصر لها للذكاء الاصطناعي، وفي هذا القسم نلقي الضوء على بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي الشائعة. المساعدون الافتراضيون Virtual assistants يعمل المساعدون الافتراضيون المدعومين بالذكاء الاصطناعي مثل سيري Siri وأليكسا Alexa ومساعد جوجل Google Assistant على تبسيط المهام والإجابة على الأسئلة والتحكم في الأجهزة الذكية من خلال معالجة اللغة الطبيعية. ميزات الهاتف الذكي يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين الهواتف الذكية من خلال التعرف على الوجه للأمان وتحسين إعدادات الكاميرا للحصول على صور أفضل وتحسين تجربة المستخدم بشكل عام. تخصيص وسائل التواصل الاجتماعي تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي على تحليل سلوك المستخدم وعرض محتوى مخصص وإعلانات مستهدفة. التسوق المحسّن عبر الإنترنت تستخدم منصات التجارة الإلكترونية الذكاء الاصطناعي لتوصيات المنتجات وتقديم اقتراحات مخصصة بناءً على سجل التصفح وتعزيز تجربة التسوق. خدمة العملاء المعتمدة على الذكاء الاصطناعي توفر روبوتات الدردشة Chatbots المدعومة بالذكاء الاصطناعي استجابات فورية لاستفسارات العملاء وتحسين خدمات الدعم على مواقع الويب والتطبيقات ووسائل التواصل الاجتماعي. الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية من تحليل الصور الطبية إلى التحليلات التنبؤية، يساعد الذكاء الاصطناعي في تشخيص الأمراض والتنبؤ بالنتائج وتحسين خطط العلاج. أنظمة الملاحة الذكية يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل بيانات حركة المرور في الوقت الفعلي، وتقديم اقتراحات دقيقة للمسار، وأوقات الوصول المقدرة، والمسارات المثالية للسائقين. خدمات الترجمة اللغوية تتيح أدوات الترجمة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي مثل Azure AI Translator على ترجمة النصوص والكلام في الوقت الفعلي، وكسر حواجز اللغة وتسهيل التواصل العالمي. الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل البيانات المالية واكتشاف الاحتيال والتنبؤ باتجاهات السوق وتقديم المشورة المالية الشخصية للمستخدمين. أتمتة المنزل الذكي يعمل الذكاء الاصطناعي على تشغيل أجهزة مثل أجهزة تنظيم الحرارة وكاميرات الأمان، مما يسمح للمستخدمين بالتحكم في المنازل وأتمتتها لتحقيق كفاءة الطاقة والأمن. التعليم المخصص توفر المنصات التعليمية التي تعتمد على على الذكاء الاصطناعي تجارب تعليمية مخصصة، وتكيف الدروس بناءً على أداء الطالب الفردي وأساليب التعلم. تسلط هذه التطبيقات الضوء على التأثير المتنوع والواسع النطاق للذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية، مما أحدث ثورة في كيفية تفاعلنا مع التكنولوجيا وتعزيز الجوانب المختلفة لأعمالنا الروتينية. نوصي أيضًا بالاطلاع على مقالة تطبيقات الذكاء الاصطناعي، حيث نلقي نظرة شاملة على التطبيقات المختلفة للذكاء الاصطناعي. الاعتبارات الأخلاقية والتحديات في الذكاء الاصطناعي تحتل الاعتبارات والتحديات الأخلاقية في مجال الذكاء الاصطناعي صدارة المناقشات مع استمرار تقدم هذه التكنولوجيا. إن قدرة الذكاء الاصطناعي على معالجة كميات هائلة من البيانات واتخاذ القرارات تثير أسئلة أخلاقية مهمة حول الخصوصية والتحيز والمساءلة والعديد من القضايا التي نتناولها بإيجاز في هذا القسم. خصوصية البيانات وأمنها وحقوق الملكية الفكرية يعتمد الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على البيانات. يعد ضمان خصوصية وأمن بيانات المستخدم أمرًا بالغ الأهمية لمنع سوء الاستخدام والوصول غير المصرح به. كما أن هذه الأنظمة الذكية يمكنها إعادة صياغة الأفكار والمقالات أو تقليد أساليب الكتابة ..إلخ، وهذا ما يمس مبدأ حقوق الملكية الفكرية والنشر. على سبيل المثال، بعض الكتاب بدأو بتحريك دعوات قضائية ضد شركتي "ميتا META" و "أوبن آي إيه OpenAI" بسبب أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يطورونها. التحيز والإنصاف يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي أن تؤدي عن غير قصد إلى تبني التحيزات الموجودة في بيانات التدريب، مما يؤدي إلى نتائج غير عادلة. يعد التصدي للتحيز وضمان العدالة في أنظمة الذكاء الاصطناعي أمرًا ضروريًا لاتخاذ القرار العادل. في مقالة نشرتها صحيفة إندبندنت independent الأمريكية، بعنوان "يقول إيلون ماسك Elon Musk إنه سينشئ "TruthGPT" لمواجهة "تحيّز" الذكاء الاصطناعي"، ونقلًا عن رجل الأعمال الشهير إيلون ماسك -قالت أن إيلون ماسك يتهم ChatGPT بما اسماه "التحيز ليبرالي". الشفافية والمساءلة غالبًا ما يُنظر إلى عمليات الذكاء الاصطناعي على أنها "صناديق سوداء"، مما يجعل من الصعب فهم كيفية اتخاذ القرارات. يعد ضمان الشفافية في الخوارزميات ومحاسبة المطورين عن سلوك أنظمتهم أمرًا بالغ الأهمية. التأثير على التوظيف إحدى المشكلات الأساسية هي أتمتة المهام الروتينية، حيث يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي المجهزة بخوارزميات التعلم الآلي، التعامل بكفاءة مع الوظائف المتكررة والعادية التي كان يؤديها البشر في السابق. يشكل هذا التحول تحديًا كبيرًا، وخاصة في صناعات محددة حيث أصبحت الأتمتة سائدة. لقد شهدت صناعات مثل التصنيع والنقل وخدمة العملاء الاستبدال التدريجي للعمال البشريين بآلات ذكية، وهذا ما سيؤدي إلى فقدان محتمل لبعض الوظائف. مثال على ذلك، هو أننا بدأنا نرى استبدال لخدمة العملاء ببرامج الدردشة الآلية. عمومًا، ووسط هذا التحدي، هناك فرصة لاكتساب مهارات جديدة وللتحوّل الوظيفي. على سبيل المثال لا الحصر، هناك حاجة متزايدة لقوى عاملة ماهرة في إدارة وتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي. كما يمكن لمبادرات برامج إعادة بناء المهارات والمسارات التعليمية أن تزوّد العمال بالخبرة اللازمة للتكيف مع سوق العمل المتطور. من الممكن أن تخفف هذه التحوّلات من الآثار السلبية للأتمتة من خلال مواءمة القوى العاملة مع متطلبات الاقتصاد والصناعة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وهذا يضمن قدرة الأفراد على إيجاد سبل جديدة للتوظيف في ظل هذا التقدم التكنولوجي. الاستخدام الأخلاقي في الحرب والمراقبة يتم استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في التطبيقات العسكرية والمراقبة. يعد وضع مبادئ توجيهية أخلاقية لمنع إساءة الاستخدام وإلحاق الضرر بالمدنيين وانتهاكات حقوق الخصوصية مصدر قلق ملح. التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي يعد تحقيق التوازن بين أدوار البشر والذكاء الاصطناعي في عمليات صنع القرار أمرًا بالغ الأهمية. وينبغي للأطر الأخلاقية أن تعمل على تعزيز التعاون حيث يعمل الذكاء الاصطناعي على تعزيز القدرات البشرية بدلا من استبدال الحكم البشري بالكامل. العواقب طويلة المدى إن توقع وتخفيف العواقب المحتملة طويلة المدى للذكاء الاصطناعي، مثل تأثيره على المجتمع والبيئة والعلاقات الإنسانية، يتطلب دراسة أخلاقية متأنية لضمان مستقبل إيجابي للبشرية. المعايير واللوائح العالمية إن تطوير المعايير واللوائح الدولية أمر ضروري لضمان تطوير تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي ونشرها واستخدامها بشكل أخلاقي عبر الحدود، وتعزيز الابتكار المسؤول وتقليل المخاطر. خاتمة وفي ختام مقالة أساسيات الذكاء الاصطناعي، فإن الخوض في عالم الذكاء الاصطناعي قد سمح لنا بإزالة الغموض عن التكنولوجيا التي تشكل حاضرنا ومستقبلنا. خلال هذا الاستكشاف، تعلمنا المفاهيم الأساسية وراء الذكاء الاصطناعي، وتتبعنا أصوله وفهمنا أنواعه المختلفة. لقد كشفنا عن الأعمال الداخلية لأنظمة الذكاء الاصطناعي، وكشفنا عن مفاهيم التعلم الآلي والخوارزميات التي كانت تعتبر في السابق ألغازًا غامضة. ومن خلال استكشاف تطبيقات الحياة الواقعية، شهدنا كيف يتم دمج الذكاء الاصطناعي بسلاسة في حياتنا اليومية، مما يؤدي إلى إحداث ثورة في الصناعات وتعزيز تجاربنا. ومع ذلك، سلطت هذه الرحلة الضوء أيضًا على الاعتبارات الأخلاقية المحيطة بالذكاء الاصطناعي، وحثّتنا على التفكير في التطوير المسؤول لهذه الأداة. تطرّقنا أيضًا إلى التحديات والقيود التي يواجهها الذكاء الاصطناعي، مع التأكيد على أهمية البحث والابتكار المستمر للتغلب على هذه العقبات. في هذا العصر الذي يتسم بالتقدم التقني السريع، فإن تبني أساسيات الذكاء الاصطناعي يمكّننا من المشاركة في المناقشات واتخاذ قرارات مستنيرة والاستفادة من فوائد هذه التكنولوجيا التحويلية. ومن خلال تعزيز فهم أعمق للذكاء الاصطناعي بين الأفراد الذين ليس لديهم معرفة مسبقة، فإننا نمهد الطريق لمجتمع أكثر شمولاً واستنارة. اقرأ أيضًا تعلم الذكاء الاصطناعي خوارزميات الذكاء الاصطناعي أهمية الذكاء الاصطناعي برمجة الذكاء الاصطناعي مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي دليل استخدام ChatGPT API لتحسين خدماتك عبر الإنترنت بناء مساعد شخصي من خلال ربط واجهة OpenAI API مع Node.js

مع اقتراب الربع الأول من القرن الواحد والعشرين من نهايته، تتضح أهمية تعلم لغات البرمجة والتقنيات عمومًا لمختلف الأفراد أكثر فأكثر. فعالمُنا يزداد اعتمادًا على الحواسيب والروبوتات والأجهزة الذكية ويستخدمها في شتّى المجالات والقطاعات، من البحث العلمي والأكاديمي إلى الصناعة والترفيه والصحة وغيرها. وبالتالي أصبح تعلم لغات البرمجة ضرورة ملحة لكلّ إنسان يرغب في مواكبة مقتضيات العصر الرقمي ويرغب بأن يعزز موقعه الوظيفي ويزيد من مهاراته في حل المشكلات. فإذا كنت مهتمًا بتعلم لغات البرمجة لكنك لا تعرف من أين تبدأ، إليك هذا المقال! ما هي لغات البرمجة؟ بدايةً، لنتعرّف على معنى لغة البرمجة، ولماذا سُمّيت لغة أصلًا؟ تُعَدّ لغات البرمجة أدوات يُخاطب بها المبرمج جهاز الحاسوب أو أي جهاز قابل للبرمجة، ويوجهه إلى إجراء عمليات معينة. وتتميز كل لغة برمجة بقواعد تحكم صياغتها شأنها شأن الغات البشرية الطبيعية، فإذا خرج المبرمج عن هذه القواعد، سيتعذّر على الحاسوب فهم البرنامج أو تنفيذه على النحو المطلوب. وقد نشأت لغات البرمجة الأولى في أواسط القرن العشرين وكانت أول لغة برمجة متاحة تجاريًا هي لغة فورتران FORTRAN، وكانت لغات البرمجة في بداية عهدها صعبة ومقعدة وأقرَب إلى لغة الآلة وعتاد الحاسوب منها إلى اللغات البشرية. لكن مع تطوّر مستويات لغات البرمجة عبر العقود، نشأت لغات البرمجة عالية المستوى، وهي أسهل فهمًا وأقرب إلى اللغات الطبيعية. وسهّل انتشار هذه اللغات تعلّم البرمجة على غير المختصين في الحواسيب. لكن، لماذا قد يتعلّم المرء البرمجة أصلًا؟ فوائد تعلم لغات البرمجة قبل الشروع في أسماء وأنواع لغات البرمجة واستخدامات كل منها، يحسُن بنا ذكر فوائد تعلم لغات البرمجة. فإذا كان الإنسان مديرًا أو موظفًا أو مالك متجر، فهل يمكن أن ينفعه تعلم البرمجة؟ وحتّى إن كان مصمم مواقع ويب أو صانع ألعاب إلكترونية مثلًا، ألا يمكنه الاعتماد على الأدوات الجاهزة الميسَّرة التي تمكنه من إنجاز عمله دون الحاجة إلى تعلم لغات البرمجة؟ في الواقع إن علمك بلغات البرمجة وتعلمك لها ورقة رابحة في يدك وسيعود عليك بالعديد من الفوائد، سواءٌ أكنت مبرمجًا أم غير ذلك، ومن أبرز هذه الفوائد ما يلي: تسهّل لغات البرمجة أتمتة الأعمال وتوفر الوقت. تتيح لك البرمجة بناء أشياء قيّمة تزيد من دخلك. تعزز معرفة لغات البرمجة فرص توظيفك. تمكنك لغات البرمجة من محو أميتك الرقمية والتآلف مع التطور التقني. لنناقش كل نقطة من النقاط الواردة أعلاه بمزيد من التفصيل. 1. تسهّل لغات البرمجة أتمتة الأعمال وتوفر الوقت تخيّل أن تستطيع أتمتة عمل 10 ساعات في ساعة واحدة! يدور جزء كبير من علوم الحاسوب على الخوارزميات التي تساعد على تحقيق أكبر قدر من العمل بأقل قدر من الوقت والجهد. تساعدك هذه الخوارزميات (حتى وإن لم تكن مبرمجًا) على حل كثيرٍ من مشكلاتك على نحو أمثلي. 2. تتيح لك البرمجة بناء أشياء قيّمة تزيد من دخلك لا يكاد يخلو مشروعٌ من المشاريع الصغيرة أو الكبيرة من الحاجة إلى برنامج محلي، أو موقع إلكتروني على الويب، أو تطبيق جوال يسهّل العمل أو يزيد شهرة المشروع أو يعزّز تجربة المستخدم. إن قدرتك على بناء حلول تعزز مشروعك الخاص أو مشاريع من هم حولك قد تكون فرصة لك وللمشروع للانطلاق إلى مستقبل باهر. 3. تعزز معرفة لغات البرمجة فرص توظيفك حسب موقع جِتنُكس إن أكثر من 58% من فرص العمل في الصناعات الرقمية يتطلب وجود مهارة في البرمجة لدى المتقدمين. كما أن الطلب على وظائف البرمجة قد ازداد بمعدل أسرع بـ50% من ازدياد الطلب على الوظائف الأخرى بالعموم في العقد الماضي ولعل هذه النسب المرتفعة تكفي لوحدها لإقناعك بأن مستقبل الوظائف المختلفة سترجح لكفة من يهتم بتعلم لغات البرمجة ويوليها الاهتمام الكافي. 4. تمكنك لغات البرمجة من محو أميتك الرقمية والتآلف مع التطور التقني ففي عصرنا الحالي لم تعد الأمية هي أمية القراءة والكتابة والحساب، بل يعد أي شخص غير قادر على التعامل مع التقنيات الرقمية والحواسيب والهواتف الذكية ومنصات الإنترنت أميًّا، ومن هنا تبرز أهمية تعلم لغات البرمجة فهي توسع مداركك وتعزز قدرتك على التخاطب مع الأجهزة الذكية والمختلفة واستخدامها بكفاءة. كيف أختار لغة البرمجة المناسبة لي؟ إن تعلّم لغات البرمجة بالترتيب (من الأسهل إلى الأصعب، أو من الأقرَب إلى منطق الحاسوب إلى الأبعد عنه) هو الطريقة المثالية للبدء إذا لم يكن لديك هدف محدد لتعلم البرمجة وكنت تود فقط تعزيز مهاراتك في التفكير وحل المشكلات. لكن من الأفضل أن يعرف المرء أولًا لماذا يتعلّم لغات البرمجة؟ وما نوع التطبيقات التي ينوي تطويرها من التعلم إذ تختلف أهداف الناس عندما يقررون تعلم لغات البرمجة وتتنوع بين: برمجة المواقع الإلكترونية. برمجة تطبيقات الجوال. تعلم الذكاء الصنعي وتحليل البيانات. برمجة الألعاب. فلنتعرّف على لغات البرمجة المناسبة لكل مجال من هذه المجالات. برمجة المواقع الإلكترونية إذا كان شغفك في بناء المواقع الإلكترونية، فلا بدّ لك من البدء بتقنيات الويب. أهم لغات البرمجة المناسبة لتطوير المواقع الإلكترونية: HTML: وهي اللغة التي تُعنى بمحتوى صفحات الويب من نصوص وصور وروابط. CSS: وهي اللغة المعنية بتنسيق صفحات الويب تلوينًا وتحريكًا وتحجيمًا… إلخ. JavaScript: وهي اللغة المعنية بإضافة التفاعلية والديناميكية إلى صفحات الويب. من أهم مزايا تقنيات الويب هي ميزة تعدّد المنصّات cross-platform، أي إمكانية استخدامها لبناء تطبيقات في مختلف المنصّات. وباستخدام أطر عمل تطوير الويب الحديثة، يستطيع مبرمج الويب بناء مختلف أنواع التطبيقات سواء برمجة مواقع وتطبيقات الويب، أو تطبيقات سطح المكتب أو تطبيقات لأجهزة الجوال (أندرويد وآيفون) برمجة تطبيقات الجوال لقد أصبحت برمجة تطبيقات الجوال مجالًا من أهم مجالات تقانة المعلومات. تتنوع منهجيات برمجة تطبيقات الجوال بين الأصيل والهجين ومتعدد المنصات والتقدمي. إليك أهم لغات البرمجة في مجال تطبيقات الجوال: لغة Kotlin لتطبيقات الأندرويد الأصيلة. لغة Swift لتطبيقات iOS الأصيلة. تقنيات الويب للتطبيقات الهجينة والتقدمية. إطار Flutter أو React Native، أو NativeScript للتطبيقات متعددة المنصات. تعلم الذكاء الصنعي وتحليل البيانات مع صعود نجم الذكاء الصنعي، وازدياد الحاجة إلى تحليل البيانات الضخمة، برزت أهمية لغة بايثون Python في هذا المجال. لذا يعدّ تعلم لغة البرمجة بايثون من أول الخيارات التي ستتبادر للذهن عند الرغبة في تعلم لغات البرمجة من أجل التخصص في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. إذ تمتاز لغة بايثون بسهولة قواعدها وسهولة فهم أكوادها، وهي في الوقت نفسه مدعومة بكثير من المكتبات التي توسّع إمكاناتها إلى مختلف المجالات. وقد أثبتت بايثون قدرتها العالية كلغة لبرمجة الذكاء الصنعي وتحليل البيانات، دون أن تنقص من قيمتها في مجالات أخرى، مثل تطوير الواجهات الخلفية لتطبيقات الويب، أو حتى بناء بوتات تلغرام أو غير ذلك. تعد سهولة تعلم لغة البرمجة بايثون، إلى جانب توفر كثير من المكتبات التي تسهّل بناء مختلف التطبيقات باستخدامها، من أهم مزاياها التي تشجّع المبتدئين على اختيارها. فإذا كنت مهتمًّا بالذكاء الصنعي وتحليل البيانات، فلغة البرمجة بايثون هي خيارك الأول. دورة الذكاء الاصطناعي احترف برمجة الذكاء الاصطناعي AI وتحليل البيانات وتعلم كافة المعلومات التي تحتاجها لبناء نماذج ذكاء اصطناعي متخصصة. اشترك الآن برمجة الألعاب يتجه كثير من الراغبين في تعلم البرمجة إلى تعلم صناعة الألعاب الإلكترونية فهو مجال مربح وممتع بذات الوقت. تتنوع الخيارات أمام عشاق برمجة الألعاب، إذ تتوفر العديد من لغات برمجة الألعاب ومحركات الألعاب التي تسهل عمل مبرمجي الألعاب. لكن الخيار الأول إذا أردت تعلم برمجة الألعاب ثلاثية الأبعاد هو لغة ++C، إذ تعد هذه اللغة البداية التقليدية في رحلة تعلم البرمجة، كما تُدرّسها كثير من الجامعات في السنوات الأولى. ومن أشهر محركات الألعاب التي تستخدم لغة ++C نذكر: محرك الألعاب Unity. محرك الألعاب Unreal Engine. أما إذا أردت بناء ألعاب أقرب إلى البساطة، فلك أن تبدأ تعلم لغات البرمجة الآتية: لغة #C أو GDScript (محرك الألعاب Godot) جافاسكريبت (إطار Phaser). بايثون (إطار Pyxel). كيفية تعلم لغة البرمجة التي اخترتها بعد أن تختار لغة البرمجة المناسبة لك، لا شكّ أنك تتساءل عن طرف الخيط. كيف تبدأ تعلم لغة البرمجة التي اخترتها؟قد تختلف طرائق تعلم لغات البرمجة في تفاصيلها، ولكنها تتبع بالعموم قواعد معينة: تعلم الخوارزميات وأسس التفكير المنطقي وحل المشكلات. تعلم مبادئ وأساسيات لغات البرمجة. لا تشتت نفسك بمصادر منوعة لتعلم لغات البرمجة واكتفَ بمصادر حديثة وموثوقة. انضم للمجتمعات البرمجية مثل مجتمع حسوب io وشارك تجاربك مع خبراء في لغات البرمجة المختلفة. ابدأ بتطوير مشاريع برمجية بسيطة تناسب المبتدئين، ثم تقدم شيئًا فشيئًا. احرص على بناء معرض أعمال قوي يعكس خبراتك في لغات البرمجة التي تعلمتها. ابحث عن فرصة عمل في الشركات ومواقع العمل الحر فالمشاريع الفعلية كفيلة بتعزيز تعلمك للغات البرمجة والوصول للاحتراف. لا تتوقف عن التعلم وتطوير نفسك فالبرمجة تتطور وتتغير باستمرار وعليك الاطلاع على كل جديد كي تبقى في الصدارة. أهم مصادر تعلم لغات البرمجة بالعربية إن كنت قلقًا من إمكانية تعلم لغة البرمجة بالعربية، فلا عليك. لقد تطور المحتوى التعليمي البرمجي العربي في السنوات الأخيرة تطورًا ملحوظًا، وصار من السهولة بمكان تعلم أي لغة برمجة باللغة العربية. ويعود هذا الفضل إلى جهود كثير من منشئي المحتوى على اليوتيوب، إلى جانب المؤسسات التعليمية مثل أكاديمية حسوب التي تعد اليوم أكبر منصة تعليمية لتعلم البرمجة في الوطن العربي، والتي تقدم الكثير من دروس البرمجة عالية الجودة بأسلوب شيق وعملي. حيث توفر أكاديمية حسوب عدة كتب برمجة عربية ومقالات برمجة مجانية لتعلم لغات البرمجة المختلفة.ومن الكتب المناسبة للمبتدئين كتاب تعلم البرمجة للمبتدئين الذي يُطلع القارئ على أنواع البيانات الأساسية وأنواع لغات البرمجة ومكونات التدفق المنطقي، ثم ينتقل إلى بناء تطبيقات للتعامل مع قواعد البيانات، وبناء الواجهات الرسومية وغير ذلك من المهام البرمجية التي تنفع في بناء شتى أنواع التطبيقات، ومن الكتب الأخرى المناسبة للمبتدئين كتاب البرمجة بلغة بايثون الذي يعدّ منطلقًا إلى عالم البرمجة بهذه اللغة القوية التي تعد واحدة من أقوى لغات البرمجة والتي تصلح للعديد من المجالات. كما تقدم أكاديمية حسوب أيضًا عدة دورات مدفوعة للمبتدئين في عالم لغات البرمجة، منها دورة علوم الحاسوب وهي مدخل مناسب إلى الحاسوب وعلومه والخوارزميات وأنظمة التشغيل وقواعد البيانات وغير ذلك. أما الدورات المتخصصة بلغة برمجة بعينها فمنها: دورة تطوير التطبيقات باستخدام لغة Python دورة تطوير التطبيقات باستخدام لغة JavaScript دورة تطوير تطبيقات الويب باستخدام لغة PHP دورة تطوير تطبيقات الويب باستخدام لغة Ruby خاتمة إن تعلم لغات البرمجة رحلة وممتعة، فإذا كنت قد عزمت البدء فيها، فأتمنى لك التوفيق، وأرجو أن يكون هذا المقال دليلًا صغيرًا ينفعك في أول محطات رحلتك. وإذا واجهتك عقبة في رحلة تعلم أي لغة برمجة، فلا تيأس، جرّب وحاول حتى تتعلّم. وإذا وجدت صعوبة في اختيار لغة البرمجة المناسبة لك أو كيفية تعلمها، فلك أن تطرح مشكلتك في قسم التعليقات أسفل المقال. اقرأ أيضًا أسهل لغات البرمجة دليلك إلى أنواع لغات البرمجة لغات برمجة الذكاء الاصطناعي الدليل الشامل لتعلم البرمجة خطوات برمجة تطبيق للمبتدئين برمجة الذكاء الاصطناعي تعرف على وظائف البرمجة الأكثر طلبًا