بدأ الذكاء الاصطناعي يغير بيئة العمل تدريجيًا، حيث تتجه معظم الأنشطة التجارية حاليًا لاستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في تسيير أعمالها. ومن المتوقع زيادة في استخدام الذكاء الاصطناعي في السنوات القادمة ما يبرز أهمية تخصص الذكاء الاصطناعي والطلب الكبير عليه في سوق العمل، وسعي الكثيرين لتعلمه.
أهمية تنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي
يعد العمل على مشاريع عملية طريقة فعالة للغاية لتعلم الذكاء الاصطناعي واكتساب خبرة كافية وفهم متعمق لتقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة، كما أنه يوفر فرصة لبناء معرض أعمال من المشاريع المتميزة لمتخصصي الذكاء الاصطناعي.
تتنوع أفكار المشاريع التي يمكن العمل عليها كتحليل المشاعر sentiment analysis ومنشورات منصات التواصل الاجتماعي، أو التعرف على أنواع النباتات من الصور وغيرها من الأفكار المتنوعة التي تحل مشكلات عملية، فتطبيق معلوماتنا على مشاريع ذكاء اصطناعي تحل مشكلات حقيقية يبرز مهاراتنا للأشخاص المهتمين بتوظيف المواهب التقنية والراغبين في التعاون معنا في مشاريع أخرى.
يمكن البدء بمشاريع جانبية بسيطة كفرصة للتعلم وتطوير المهارات، بعدها يمكن العمل على تطوير مشاريع تجارية تساعد عملاء حقيقيين في تبني الذكاء الاصطناعي وقدراته في الأنشطة التجارية والمبيعات والتجارة الإلكترونية، وسنستعرض معًا ثمانية أفكار لمشاريع ممتعة في الذكاء الاصطناعي تناسب المبتدئين، وتساعدهم على بدء رحلة التعلم.
خمسة نصائح قبل البدء في مشروع الذكاء الاصطناعي
يمكن أن يبدو بدء مشروع جانبي في الذكاء الاصطناعي مهمة شاقة، ولكن تقسيم المشروع إلى وحدات أصغر وأسهل في الإدارة والتطوير سيجعل الفكرة تخرج للنور، لذلك سنقدم بعض النصائح العملية التي تساعد على البدء:
1. اختيار مشروع يوافق شغفنا
من الأفضل أن نبدأ بمشروع يجعلنا نشعر بالحماس والشغف حياله، ويفضل أن يرتبط بأحد اهتماماتنا أو هواياتنا، كأن يكون المشروع بناء نظام محادثة ذكي يقترح تمارين رياضية مخصصة لاحتياجات كل مستخدم، أو نظام ترشيح لاقتراح الموسيقى المناسبة لحالتك المزاجية، أو حتى مساعد مشغل بالذكاء الاصطناعي يساعد في التصميم الداخلي للمنازل من خلال عرض مظاهر مختلفة لتصميم الغرف، فاختيار فكرة توافق شغفنا سيجعلنا متحمسين دومًا وقادرين على تخطي التحديات التي نواجهها.
2. التركيز على أهداف صغيرة قابلة للتحقيق
بدلًا من التركيز على حل المشاكل المعقدة مرةً واحدة، علينا التركيز على تجزئتها لأهدافٍ أصغر قابلة للتحقيق بسهولة، فمثلًا يمكن البدء بنظام تصنيف للصور image classification بدلًا من البدء مباشرةً ببناء نظام متكامل لاكتشاف الكائنات object detection، فتحقيق المكاسب الصغيرة المتراكمة يعزز ثقتنا بأنفسنا عندما نقابل تحديات جديدة مثل تجربة تقنية أو إطار عمل للمرة الأولى.
3. اختيار البنية التحتية المناسبة
عندما نحاول بناء مشاريع ذكاء اصطناعي مثل نظام للتعرف على الكائنات في الوقت الحقيقي باستخدام الشبكات العصبية الالتفافية Convolutional Neural Networks أو نجرب توليد النصوص باستخدام نماذج المحولات Transformers، فنحن بحاجة لاختيار البنية التحتية المناسبة لمتطلبات مشروعنا. فتحتاج أغلب مشاريع الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة وحدات المعالجة الرسومية GPUs لقدراتها على المعالجة على التوازي parallel processing مما يسرِّع بشكل ملحوظ عملية تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي واستخدامها في التنبؤ والاستدلال inference، خاصة عند التعامل مع النماذج اللغوية الضخمة LLMs. وعلينا أن نأخذ في الاعتبار بعض العوامل عند اختيارنا للمنصة التي توفر وحدات المعالجة الرسومية GPU مثل عدد وحدات كودا CUDA الموجودة في وحدة المعالجة الرسومية، وسعة تخزين ذاكرة الفيديو VRAM، وسعة مرور البيانات bandwidth من الذاكرة حيث أن لهذه المعايير تأثير في سرعة التدريب وسرعة الاستدلال وتكلفة التشغيل.
ويمكننا -في حال تطوير مشروع يحتاج إلى بنية تحتية قوية- الوصول للبنية التحتية اللازمة لتدريب وتشغيل النماذج من خلال مزودي الخدمات السحابية cloud provider، ولكن في كثير من الأحيان تكون المشاريع الجانبية التي نطورها بهدف التعلم، لذا لا تكون هناك ميزانية أو جدوى من دفع مبالغ طائلة لتطوير المشروع، وفي هذه الحالة يمكن اللجوء لبدائل مجانية، أو استخدام الخطة المجانية أو الرصيد المتوفر للحسابات الجديدة على منصات مزودي الخدمات السحابية لتجربة خدماتهم، وكذلك هناك خيار استخدام كولاب collab أو كاجل Kaggle وكلاهما منصات مملوكة لجوجل وتوفران استخدامًا محدودًا ولكنهما مناسبان لأغلب المشروعات الجانبية، فمثلًا يوفر كاجل Kaggle وحدات معالجة رسومية GPUs يمكن استخدامها بسعة متجددة أسبوعية لمدة 30 ساعة شرط أن يكون الحساب موثقًا برقم هاتف، وهي فترة كافية لتجربة تدريب النماذج الصغيرة ومتوسطة الحجم أو صقل نموذج لغوي ضخم.
4. جمع البيانات المطلوبة للمشروع
كي نتمكن من بناء أي مشروع ذكاء اصطناعي وتعلم آلة، سنحتاج إلى البيانات، وتوفر مواقع مثل كاجل Kaggle أو مستودع جامعة كاليفورنيا للتعلم الآلي UCI Machine Learning Repository مجموعات بيانات غنية ومجانية للاستخدام في تطوير النماذج وتحليل البيانات، ويفضل اختيار قواعد بيانات موثقة جيدًا حتى نفهم هيكلة البيانات وكيفية التعامل معها.
5. التعاون مع الآخرين لتجنب التشتت
قد يكون مشروع الذكاء الاصطناعي في البداية غير واضح، وهذا قد يشتتنا من وفرة وتنوع الأدوات والطرق المتاحة لتحقيق الهدف، يمكن حل هذه المشكلة بالتعاون النشط مع الآخرين في تطوير مشاريعك مما سيجعلها تجربة ممتعة وإنتاجية أكثر. كما يمكننا الانضمام للمجتمعات التقنية المهتمة بالذكاء الاصطناعي في حال واجهنا أي مشكلة، فهي أماكن مناسبة لطرح الأسئلة ومشاركة مشاريع الذكاء الاصطناعي وإيجاد رفقاء للعمل على المشاريع، وكذلك يتيح لنا GitHub المساهمة في المشاريع مفتوحة المصدر مما يكسبنا خبرة عملية وتواصل قوي مع المطورين الخبراء في تطوير البرمجيات مفتوحة المصدر.
إن التفاعل مع المجتمع ومشاريعه أو المساهمة في المناقشات الجارية بشأن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يشكل فرصةً ثمينةً للتواصل مع مهندسي ذكاء اصطناعي خبراء يوفرون تقييمًا ومراجعةً مفيدة للغاية على مشاريع المبتدئين ويساهمون في تطوير أفكارهم وتشجيعهم على التطور المستمر والتعلم الفعال.
ثمانية أفكار مشاريع ذكاء اصطناعي تناسب المبتدئين
يمكننا من خلال تطوير مشاريع الذكاء الاصطناعي المختلفة استكشاف التطبيقات المختلفة للذكاء الاصطناعي، بدايةً من معالجة اللغات الطبيعية Natural Language Processing وصولًا للرؤية الحاسوبية Computer Vision، مما يسمح بتطبيق معرفتنا النظرية لحل مشكلات من أرض الواقع ولنتعرف معًا على أبرز أفكار المشاريع المناسبة لشخص مبتدئ.
1. نظام دردشة آلي بالذكاء الاصطناعي AI Chatbot System
بناء نظام دردشة آلي بالذكاء الاصطناعي هو أحد أوضح مشاريع الذكاء الاصطناعي التي يمكن البدء منها من ناحية طريقة التنفيذ وخطواتها، فباستخدام معالجة اللغات الطبيعية و خوارزميات تعلم الآلة يمكن إنشاء نظام دردشة آلي يرد على استفسارات المستخدم. وتسهّل مكتبات مثل تنسرفلو Tensorflow وباي تورش PyTorch من عملية بناء هذا النوع من الأنظمة بتوفيرها نماذج مدرّبة وأدوات سهلة الاستخدام للتعامل مع المدخلات والردود النصية. فباستخدام هذه الأدوات يمكن بناء نظام محادثة آلي chatbot بدون التعمق كثيرًا في الخوارزميات المعقدة مما يجعل هذا المشروع مناسبًا للمبتدئين.
المهارات التي نحتاجها لهذا المشروع هي لغة البرمجة بايثون Python، ومعالجة اللغات الطبيعية NLP، والتعلم العميق DL، وأطر عمل الذكاء الاصطناعي مثل باي تورش PyTorch أو تنسورفلو TensorFlow، ودمج واجهة التطبيقات البرمجية API integration
من الأفكار الجيدة لتطبيقات دردشة آلية بالذكاء الاصطناعي نظام محادثة آلي chatbot يستخدم النصوص المستخلصة من برامج البودكاست المفضلة، مما يسمح بالدردشة مع المستضيف والضيوف حول المواضيع التي تغطيها البرامج، أو تصميم مدرب لياقة بدنية مخصص لكل مستخدم من خلال نظام دردشة آلي يخصص التدريب بناءً على معلومات المستخدم، وأهدافه، ومؤشراته الحيوية التي تجمعها الأجهزة الذكية القابلة للارتداء، أو نظام دردشة آلي يجيب عن الأسئلة التي تخص منطقة سكننا من خلال بيانات صفحات التواصل الاجتماعي ومصادر الأخبار المحلية.
2. فلترة الرسائل المزعجة Spam Filtering
يمكن تطبيق العديد من تقنيات الذكاء الاصطناعي في مشروع لفلترة الرسائل المزعجة spam filtering حيث نبني مُصنِّفًا لرسائل البريد الإلكتروني لتحديد ما إذا كانت الرسالة مزعجة أم لا. ولتحليل نص رسالة البريد الإلكتروني وتحديد الأنماط المثيرة للشك يمكن استخدام معالجة اللغات الطبيعية. وأبسط شكل للمشروع يتم من خلال مصنِّفات تحسب احتمالية كون رسالة البريد الإلكتروني مزعجة بناءً على ورود بعض الكلمات المفتاحية بها والتي وجدت من قبل في رسائل مزعجة. ويمكنك تجربة خوارزمية متجهات الدعم الآلي support vector machine من أجل تصنيف رسائل البريد الإلكتروني من خلال صفات الرسالة مثل بيانات المرسل ومحتوى الرسالة.
ولنصبح أكثر تمكنًا يمكن استخدام نماذج التعلم العميق مثل الشبكات العصبية الالتفافية Convolution Neural Network أو الشبكات العصبية التكرارية Recurrent Neural Network لاكتشاف الأنماط المعقدة في النصوص أو معلومات عن البيانات المرسلة والأنماط الموجودة في الملفات المرفقة.
المهارات التي نحتاجها لهذا المشروع هي: خوارزميات التعلم الآلي التصنيفية وخوارزمية متجهات الدعم الآلي SVM ولغة البرمجة بايثون Python، ومعالجة اللغات الطبيعية NLP، والتعلم العميق DL، ومعالجة البيانات Data preprocessing.
3. تطبيق ترجمة بالذكاء الاصطناعي
يساعد بناء تطبيق ترجمة ذكي على تعلم بناء نماذج قادرة على التعامل مع مهام مثل تحديد اللغة language detection والترجمة وهيكلة الجمل، فيمكن استخدام معالجة اللغات الطبيعية Natural Language Processing، والترجمة الآلية العصبية Neural Maching Translation لإنشاء تطبيق لترجمة النصوص بين اللغات المختلفة. وباستخدام معمارية المحولات Transformers يمكننا تطوير نظام قادر على فهم سياق النص وتوفير ترجمة دقيقة له.
للبدء في هذا المشروع سنحتاج لجمع مجموعات بيانات متعددة اللغات توفر نصوصًا وما يوازيها من ترجمة في لغات أخرى. وبمجرد تدريب نموذجنا الخاص فيمكن دمج واجهات التطبيق البرمجية مثل Google Translator أو DeepL لتحسين قدرات التطبيق في الترجمة في الوقت الحقيقي، تساعدنا هذه التطبيقات في تجنب بناء نظام ترجمة من الصفر وتجعلنا نركز على تحسين تجربة المستخدم.
المهارات التي نحتاجها لتنفيذ هذا المشروع هي: لغة البرمجة بايثون Python، ومعالجة اللغات الطبيعية NLP، والترجمة الآلية العصبية NMT، وتقنيات معمارية المحولات transformer model techniques، ودمج واجهة التطبيق البرمجية API.
4. التعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد
ننشئ في مشروع التعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد نموذجًا يتعرف ويصنف آليًا الأرقام من صفر إلى تسعة الموجودة في الصور. ولبناء النموذج سنحتاج أولًا لمعالجة الصور للتأكد من أبعادها الموحدة ومن تحويلها لصور بتدرج الرمادي يمكن التعبير عنها ببيانات أقل من الصور الملونة مما يسرع من معالجة الصور ويسهل التعامل معها، وتلي هذه الخطوة استخدام الشبكات العصبية الالتفافية لتدريب نموذج يتعرف على الأنماط الموجودة في الصورة التي تميز كل رقم عن الآخر، وتعد مجموعة بيانات MNIST digit من الأشهر استخدامًا لتدريب نماذج التعرف على الأرقام العربية، وإذا أردنا التميز فيمكن تجربة مجموعات بيانات أخرى مثل MADBase وهي مجموعة بيانات للأرقام العربية الشرقية أو الهندية (۰-۹)، ويمكن التوسع أكتر في المشروع وتطبيق تقنيات التعرف البصري على الحروف Optical Charachter Recognition أو OCR اختصارًا، وهذا يتجاوز التعرف على الأرقام إلى التعرف على نصوص كاملة في تنسيقات وخطوط وأحجام مختلفة، ويستخدم في تطبيقات مثل استخراج الأرقام والحروف من لوحات السيارات أو التعرف على الكلمات المكتوبة في اللافتات الإعلانية أو غيرها. يسمح لنا هذا المشروع بتجربة تطوير أفكار لتطبيقات حقيقية مثل المعالجة الآلية للاستمارات المكتوبة بخط اليد، أو بناء نظام للتعرف على أرقام الهواتف المحمولة.
المهارات التي نحتاجها لهذا المشروع: لغة البرمجة بايثون Python، والشبكات العصبية الالتفافية CNN، وخوارزميات معالجة الصور، وأطر عمل ذكاء اصطناعي مثل باي تورش PyTorch
5. تصنيف الصور Image Classification
يمكن من خلال مشروع تصنيف الصور بناء نموذج يتعرف على العناصر الموجودة في الصور ويصنفها إلى أحد الأصناف المحددة مسبقًا آليًا. يبدأ المشروع بمجموعة بيانات تحتوي آلاف الصور المجمعة في أقسام مثل صور حيوانات أو مركبات أو أي من الكائنات الموجودة في حياتنا اليومية. بدايةً علينا أن نعالج الصور لجعلها موحدة الحجم والتنسيق، وبعد ذلك ندرب النموذج باستخدام شبكة عصبية التفافية CNN ليتعلم الأنماط البصرية بالصورة مثل الأشكال والألوان والخامات، ثم يمكن بعد ذلك تدريب واختبار النموذج لتصنيف صور جديدة لم يرها من قبل. وتكمن روعة هذه الفكرة في مدى إمكانية تنفيذها في العديد من التطبيقات الحياتية مثل التعرف على الوجوه، وتحليل الصور الطبية، وحتى تقنيات المركبات ذاتية القيادة.
المهارات التي تحتاجها لتنفيذ هذا المشروع هي: معرفة بإطار عمل لمعالجة الصور مثل openCV، والشبكات العصبية الالتفافية CNN، وأحد أطر عمل الذكاء الاصطناعي مثل تنسورفلو TensorFlow أو باي تورش PyTorch.
6. مساعد آلي لإعادة هيكلة الكود
يمكننا تطوير أداة المستخدمين في تحسين وتنقيح الأكواد الموجودة بدون تغيير وظيفتها. سنحتاج لإنشاء نموذج ذكاء اصطناعي يبحث عن المشكلات في الكود ويجد الأجزاء التي يمكن كتابتها بطرق أفضل وأكثر كفاءةً مثل مهندسي البرمجيات المحترفين. يمكن البدء بجمع أمثلة من الأكواد الفوضوية والمحسنة من مصادر مفتوحة المصدر مثل جت هاب Github، وتدريب الذكاء الاصطناعي باستخدام تقنيات تعلم الآلة للتعرف على الأنماط، ومن ثم دمجه مع محرر الأكواد أو بيئة التطوير المتكاملة IDE من أجل اقتراحات تحسينية في الزمن الحقيقي. وبمجرد التأكد من عمل الأداة بشكل صحيح يمكننا توسيع اختصاصاتها لتشمل لغات برمجة أكثر وميزات متقدمة مثل التأكد من أمان الكود وتخصيص الأسلوب.
المهارات التي نحتاجها لتنفيذ هذا المشروع هي: معالجة اللغات الطبيعية NLP، ولغة البرمجة بايثون Python، ومعرفة بطريقة تطوير إضافات لبيئة التطوير المتكاملة IDE plugin development.
7. نظام ترشيح للأفلام
يسمح لنا بناء نظام لترشيح الأفلام بتخصيص تجربة اقتراح الأفلام من خلال محرك الترشيحات الذي يتوقع أي الأفلام سيستمتع بها المستخدمون بناءً على تفضيلاتهم السابقة. نحتاج للبدء بمجموعة بيانات مثل MovieLens تحتوي على تقييمات المستخدم وتفاصيل الأفلام وأنواعها. سنحلل في هذا المشروع سلوك المستخدم ونحدد الأنماط من أجل اقتراح أفلام لم يشاهدها المستخدمون من قبل ولكن من المحتمل أن يحبوها. لتحقيق هذا، يمكن استخدام تقنيات مثل الترشيح التعاوني collaborative filtering والذي يوجِد أوجه التشابه بين المستخدمين أو الأفلام بناءً على تصنيفهم وتصفية المحتوى، وتقترح هذه الطريقة الأفلام المشابهة لتلك التي أحبها المستخدم في السابق، بمجرد تمكننا من تنفيذ المشروع، سنكتسب المهارات اللازمة لتطبيق أنظمة الترشيح في سياقات مختلفة، وبالرغم من أن النظام الذي نطوره قد لا يكون قابلًا للتشغيل مع مستخدمين حقيقين إلا أنه يوفر تدريبًا جيدًا يمكّننا من بناء أنظمة مشابهة، سواءً من أجل منصات بث الأفلام والمسلسلات أو منصات التجارة الإلكترونية أو حتى منصات التواصل الاجتماعي.
المهارات التي نحتاجها لتنفيذ هذا المشروع هي: الترشيح التعاوني Collaborative filtering، والتصفية حسب المحتوى content-based filtering وتحليل مصفوفة آراء المستخدمين Matrix Factorization، ولغة البرمجة بايثون Python، وخوارزميات تعلم الآلة.
8. محلل السير الذاتية
يمكن بناء مشروع محلل للسير الذاتية يستخرج المعلومات المهمة آليًا من السير الذاتية مثل الاسم ومعلومات التواصل والتعليم وخبرة العمل. سنبدأ بجمع السير الذاتية من مجموعات البيانات الموجودة في مصادر مفتوحة مثل كاجل Kaggle بتنسيقات مختلفة مثل PDF أو Word أو غيرها، وباستخدام تقنيات معالجة اللغات الطبيعية NLP سنحلل ونفصل النصوص الموجودة. بتحديدنا لأنماط محددة في التواريخ أو المسميات الوظيفية أو أسماء الشركات سنتمكن من تدريب النموذج لاكتشاف المعلومات الضرورية. ويمكن أيضًا استخدام التعرف على الكيانات المسماة Named Entity Recognition -أو NER اختصارًا- للتعرف على كيانات مثل الجامعات والدرجات العلمية والمهارات. ويمكن بمجرد تحليل البيانات تخزينها بشكل مهيكل في قاعدة بيانات تسهّل الوصول للبيانات ومقارنتها. ولتحسين هذا المشروع وتطويره يمكننا دمجه في نظام لتتبع المتقدمين على الوظائف لمساعدة فرق الموارد البشرية على التعامل مع عدد ضخم من السير الذاتية بكفاءة ودقة.
المهارات التي نحتاجها لتنفيذ هذا المشروع هي: التعرف على الكيانات المسماة NER، ولغة بايثون Python، ومعالجة اللغات الطبيعية NLP، واستخراج البيانات وتحليلها.
الخلاصة
تناولنا في هذه المقالة بعض أفكار مشاريع الذكاء الاصطناعي المفيدة للمهتمين بتعلم الذكاء الاصطناعي. قد نواجه أثناء تطبيق هذه المشاريع العديد من التحديات والعقبات، لكننا بالمقابل سنتعلم التعامل مع الخوارزميات والأدوات والمكتبات البرمجية بكفاءة ونصقل خبرتنا البرمجية ونبني معرض أعمال متميز. وللمهتمين بتعلم المهارات اللازمة لتنفيذ هذه المشاريع بسرعة وتطبيقها بفعالية، تقدم أكاديمية حسوب دورة الذكاء الاصطناعي المتميزة التي توفر الكثير من الوقت في تعلم الذكاء الاصطناعي من خلال دمج الجانب النظري والتطبيقي، وتحتوي العديد من التطبيقات والأمثلة العملية المفيدة بدايةً من التعامل مع البيانات وتحليلها وصولًا إلى تطبيقات متقدمة مثل النماذج اللغوية الضخمة، والتي تضمن لك بناء معرض أعمال قوي والحصول على فرصة عمل مناسبة.
ترجمة وبتصرف لمقال 8 AI Side Project Ideas for Beginners لصاحبته Sujatha R.
أفضل التعليقات
لا توجد أية تعليقات بعد
انضم إلى النقاش
يمكنك أن تنشر الآن وتسجل لاحقًا. إذا كان لديك حساب، فسجل الدخول الآن لتنشر باسم حسابك.