أصبح تخصص الذكاء الاصطناعي Artificial Intelligence واحدًا من أهم التخصصات المطلوبة في سوق العمل اليوم. فمع تطور التقنية واعتماد معظم المجالات على الذكاء الاصطناعي، ازداد الطلب على المتخصصين فيه بشكل كبير وتوفرت لهم فرص عمل ممتازة برواتب عالية تضمن مستقبلًا وظيفيًا آمنًا. فما هو تخصص الذكاء الاصطناعي؟ وما خطوات تعلمه، وما أبرز المجالات التي يندرج تحتها؟ سنجيب في الفقرات التالية على كل هذه الأسئلة.
ما هو تخصص الذكاء الاصطناعي
تخصص الذكاء الاصطناعي هو فرع من علوم الحاسوب، يركز على تصميم وتطوير أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على محاكاة الذكاء البشري في طريقة التفكير وحل المشكلات وفهم الأمور المختلفة، يعمل خبراء الذكاء الاصطناعي على بناء خوارزميات وبرمجيات تُعلّم الآلات التعرف على الأنماط وتحليل البيانات واستنتاج حلول للمشكلات المختلفة. تعتمد هذه الأنظمة على تعلم البيانات وتحسين أدائها مع مرور الوقت.
أهمية الخوارزميات والبيانات لأنظمة الذكاء الاصطناعي
تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي على ركيزتين أساسيتين هما الخوارزميات والبيانات. إذ تشكل الخوارزميات حجر الأساس لهذه الأنظمة، فهي تمثل مجموعة من القواعد والتعليمات التي توجه النظام للتعامل مع البيانات بشكل منهجي ودقيق، بهدف استخلاص استنتاجات ذات قيمة واتخاذ القرارات المطلوبة بكفاءة، بعد تصميم الخوارزمية، تأتي خطوة تجهيز كميات ضخمة من البيانات. تستخدم هذه البيانات لتدريب الخوارزمية على العمل بكفاءة من خلال استكشاف الأنماط الموجودة داخلها واستخراج نتائج عملية.
إلى جانب هاتين الخطوتين، يتضمن تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي العديد من المهام الأخرى، مثل جمع البيانات وتنقيحها، واختيار النموذج الأنسب لبناء النظام. بعد بناء النموذج، يخضع لاختبارات دقيقة ويُطوَّر تدريجيًا باستخدام بيانات أكثر تعقيدًا، أخيرًا، ينشر النموذج في بيئة الإنتاج، حيث يُراقب أداؤه ويُحدّث باستمرار اعتمادًا على التغذية الراجعة والبيانات الجديدة التي تدرب عليها لضمان فعاليته واستمراريته في تحسين أدائه ونتائجه.
أهمية تخصص الذكاء الاصطناعي
ازادت أهمية تخصص الذكاء الاصطناعي في الآونة الأخيرة زيادة كبيرة، وذلك لأسباب عديدة، لنستعرض أهمها في الفقرات التالية:
زيادة الاعتماد على التطبيقات الذكية
ذاع صيت أدوات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي وانتشرت بين المبرمجين وغيرهم، ما زاد من شهرة تخصص الذكاء الاصطناعي وجعله على رأس أكثر المجالات حاجةً لمتخصصين وخبراء، وزاد ذلك بدوره من الطلب على تخصص الذكاء الاصطناعي. وتشير إحصائية موقع ستاك أوفر فلو Stack OverFlow على سبيل المثال إلى أن 44% من المطورين المحترفين يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي في عملهم على تطوير البرمجيات، أضف إلى ذلك يستخدم المترجمون وصانعو المحتوى والمصممون والمدرسون والفنانون اليوم أدوات الذكاء الاصطناعي المختلفة لمساعدتهم في أعمالهم.
الأمان الوظيفي
ففي ظل التحول الرقمي، تشير التنبؤات إلى أنّ الطب سيزداد على تخصص الذكاء الاصطناعي ويُتوقع أنه سيستبدل الكثير من العاملين البشريين في المجالات المختلفة، لكن هذا الأمر لا ينطبق بالطبع على متخصصي الذكاء الاصطناعي فهم من يطوره ويعملون على صيانته وتحسينه وبالتالي لن يتم استبدالهم، ما يجعل الأمان الوظيفي لتخصص الذكاء الاصطناعي عاليًا.
الرواتب العالية
إن رواتب العاملين في تخصص الذكاء الاصطناعي من أعلى الرواتب أجرًا ولا سيما الخبراء منهم، وذلك لقلة المتميزين في هذا المجال، وصراع الشركات على توظيف هذه الثلة القليلة من المميزين الذين يتقنون المجال ويعرفون خباياه وأسراره.
ما مجالات تخصص الذكاء الاصطناعي؟
يعد الذكاء الاصطناعي تخصصًا واسعًا يضم الكثير من المجالات الفرعية، وأهمها:
- تعلم الآلة Machine Learning
- التعلم العميق Deep Learning
- معالجة اللغات الطبيعية Natural Language Processing
- الرؤية الحاسوبية Computer Vision
- الأنظمة الخبيرة Expert Systems
- برمجة الروبوتات Robots Programming
لنناقش كل تخصص من هذه التخصصات الفرعية ونتعرف على طبيعة كل تخصص وأهم تطبيقاته.
تعلم الآلة Machine Learning
يعمل مهندسو تعلم الآلة على تطوير خوارزميات الذكاء الاصطناعي وتحسين طريقة تعاملها مع البيانات، وتمكينها من التعامل مع مواقف أكثر وبيانات أعقد، ويهتمون بدراسة الطرق التي يتعلم بها نظام الذكاء الاصطناعي من البيانات، كالتعلم مع إشراف Supervised Learning والتعلم بدون إشراف Unsupervised Learning والتعلم المعزز Rainforcement Learning.
ومن أهم تطبيقات مجال تعلم الآلة أنظمة ترشيح المحتوى في منصات تواصل الاجتماعي وأنظمة تحليل الأسواق والتنبؤ بمستقبل السوق، وتحليل البيانات الطبية للتشخيص المبكر للأمراض، وأنظمة اكتشاف الاحتيال في المعاملات المالية وغيرها من التطبيقات العديدة الأخرى.
التعلم العميق Deep Learning
يتفرع مجال التعلم العميق من مجال تعلم الآلة، ويتعامل المتخصصون في التعلم العميق مع الشبكات العصبية المعقدة التي تتألف من عدة طبقات متداخلة، والتي تستطيع التعلم من مجموعات بيانات غير منظمة، ولعل هذا هو الفارق الجوهري بين التعلم العميق وتعلم الآلة، إذ لا تتعلم خوارزميات تعلم الآلة سوى من بيانات منظمة حصرًا، وتعد تطبيقات التعرف على الأصوات مثل مساعدات الذكاء الاصطناعي مثل Siri وGoogle Assistant وتطبيقات التعرف على الصور وتمييز الوجوه من أهم تطبيقات التعلم العميق.
معالجة اللغات الطبيعية Natural Language Processing
يجعل مجال معالجة اللغات الطبيعية NLP التخاطب بين الآلات والبشر ممكنًا، إذ يهتم مهندسو معالجة اللغات الطبيعية بتمكين الآلات من فهم اللغات البشرية من عربية وإنجليزية وغيرها ويشمل هذا الفهم تحليل السياق، واستخلاص المعاني، والتعرف على الأنماط اللغوية، وتوليد نصوص بهذه اللغات، وتبرز أنظماة الترجمة الآلية، وأنظمة تحليل المشاعر مثل تحليل تقييمات المنتجات أو تعليقات وسائل التواصل الاجتماعي، وبوتات الدردشة من أبرز تطبيقات تخصص معالجة اللغات الطبيعية.
الرؤية الحاسوبية Computer Vision
صارت الآلات تتعرف على الأشياء في الصور وتستطيع تحليل العناصر المرئية وفهمها بفضل تخصص الرؤية الحاسوبية، الذي يعد أحد التخصصات الفرعية للذكاء الاصطناعي القوية فهو يسمح للآلات والأنظمة المختلفة بتحليل الصور تحليلًا دقيقًا واستخراج عناصر الصورة وتمييز كل كائنٍ في الصورة عن الآخر، ولعل من أشهر تطبيقات الرؤية الحاسوبية أنظمة التعرف على الوجوه والسيارات ذاتية القيادة التي تعتمد على تحليل البيئة المحيطة لتحديد العوائق والمسارات، وتطبيقات تحليل الصور الطبية لتشخيص الأمراض، وتقنيات الواقع المعزز التي تدمج العناصر الافتراضية مع العالم الحقيقي في الوقت الفعلي.
الأنظمة الخبيرة
تعد الأنظمة الخبيرة Expert Systems تخصصًا فرعيًا من الذكاء الاصطناعي وهي أنظمة مصممة لمحاكاة الخبرات والمعارف البشرية في مجالات محددة، فيسعى مهندسو الذكاء الاصطناعي مثلًا إلى تطوير أنظمة خبيرة طبية لتحاكي طرق تفكير الأطباء الخبراء في التشخيص الطبي والعلاج أو أنظمة خبيرة في التخطيط المالي لاتخاذ قرارات استثمارية مناسبة بناءً على تحليل بيانات السوق، وكذلك فإنَّ لمجال الأنظمة الخبيرة تطبيقات في ميادين مختلفة، مثل الاقتصاد والتعليم وتطوير البرمجيات والكيمياء وغيرها.
برمجة الروبوتات
يتفرع مجال برمجة الروبوتات من تخصص الذكاء الاصطناعي، ويعمل مبرمجو الروبوتات على بناء أنظمة تشغيل الروبوتات وكتابة الشيفرات التي تسمح للروبوت بتحريك الأجزاء المختلفة من جسمه وتفادي العواقب والتعرف على الأشياء، وتعتمد الروبوتات في عملها على مجموعة متنوعة من الحساسات مثل الكاميرات والرادارات وأجهزة الاستشعار للتعرف على الأشياء في البيئة المحيطة بها ثم تبرمج خوارزميات ذكية لتفسير البيانات الواردة من هذه الحساسات واتخاذ قرارات بشأن كيفية التصرف لتفادي العقبات أو التفاعل مع الأجسام. ولعل أشهر تطبيقٍ لهذا المجال روبوتات المصانع والروبوتات الطبية.
مواد تخصص الذكاء الاصطناعي
إذا قررت دراسة هذا التخصص عليك دراسة العديد من المواد والمفاهيم، ومن أهمها:
- علوم الحاسوب Computer Science
- الرياضيات Mathematics
- علم البيانات Data Science
- أمان الذكاء الاصطناعي AI Security
لنتعرف أكثر عن كل مفهوم منها بمزيد من التفصيل.
علوم الحاسوب
يقوم تخصص الذكاء الاصطناعي أساسًا على الحاسوب، ما يجعل المعرفة بأساسيات علوم الحاسوب ضرورية لفهم تخصص الذكاء الاصطناعي، ويندرج تحت علوم الحاسوب مواد عديدة أخرى، ومن أهمها:
- لغات البرمجة وأطر العمل إذ تتعدد لغات البرمجة وأطر العمل المستخدمة في تخصص الذكاء الاصطناعي، ولعل أهمها وأسهلها لغة بايثون Python وإطار عمل تينسر فلو TensorFlow.
- الخوارزميات وهياكل البيانات، فالخوارزميات هي القواعد التي يضعها المطور لنموذج الذكاء الاصطناعي ليتعلم ويتطور بكفاءة ويؤدي دوره دون أخطاء، وهياكل البيانات تساعد على تنظيم وتخزين البيانات التي تعد أساس الذكاء الاصطناعي.
- أنظمة التشغيل إذ يحتاج كل مطور للتعامل مع أنظمة التشغيل وإدارة العمليات والموارد، فتعلم نظم التشغيل يساعد على تخصيص نظام الذكاء الاصطناعي وتطويره بالطريقة المثلى.
الرياضيات والإحصاء
يحتاج متخصص الذكاء الاصطناعي لمعرفة جيدة بأساسيات الرياضيات، ولا سيما في فروع الجبر الخطي والتفاضل والتكامل والتحليل العددي والرياضيات المتقطعة والإحصاء والاحتمالات والإحصاء، لما ينبني عليها من خوارزمياتٍ وطرق لتحليل البيانات وفهم الأنماط والاتجاهات من خلال أدوات وتقنيات إحصائية يقوم عليها تخصص الذكاء الاصطناعي كله.
علم البيانات
يرتبط تخصص الذكاء الاصطناعي مع علم البيانات Data Science بشكل وثيق فالذكاء الاصطناعي قائم على البيانات، ويحتاج لتوفر بيانات ملائمة لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي وتحسين أدائها، فعلم البيانات هو الذي يوفر الأدوات والتقنيات اللازمة لجمع وتحليل البيانات كي تُستخدم في تدريب وتقييم نماذج الذكاء الاصطناعي. فمن دون بيانات عالية الجودة، تكون قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على التعلم والتنبؤ محدودة.
تشمل علوم البيانات نمذجة البيانات Data Modelling، وهي عملية جمع البيانات وتنقيحها وتنسيقها وتجهيزها للتحليل والاستخدام، وتحليل البيانات Data Analysis للخروج من البيانات باستنتاجات مفيدة وإحصاءات مهمة كما تضم التمثيل المرئي Data Visualization للنتائج لجعلها سهلة الفهم.
أمان الذكاء الاصطناعي AI Security
تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على معالجة معلومات المستخدمين، والتي قد تتضمن بيانات شخصية أو حساسة. لذلك، تقع على عاتق متخصص الذكاء الاصطناعي مسؤولية كبيرة في حماية هذه البيانات وضمان سريتها وأمانها، فمثلًا لو لم يكن شات جي بي تي آمنًا لما استخدمه الناس في مهامهم المختلفة، فيجب أن تكون خصوصية البيانات وأمانها على رأس أولويات أنظمة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
دراسة تخصص الذكاء الاصطناعي
إذا كنت مهتمًا بدراسة تخصص الذكاء الاصطناعي فستقف أمام خيارين، وهما الدراسة الأكاديمية في أحد الكليات المتخصصة، والدراسة الذاتية.
تتميز الدراسة الأكاديمية بالمسار الواضح والمناهج الدراسية المنظمة، وكذلك فستحظى خلالها بدعم من الأساتذة المتخصصين، وستجد حولك جمعًا من الزملاء والأصدقاء المشاركين لك في رحلتك في تعلم الذكاء الاصطناعي، مما يساعدك على التزام الطريق والاستمرار فيه، كما تمنحك الجامعة شهادة معتمدة تثبت دراستك للمجال.
ولكن يعيب الدراسة الجامعية طول مدتها المبالغ فيه وتركيزها على الجانب النظري من المواد دون التطبيق العملي، ما يضع فجوة بين الطالب حين يتخرج ومتطلبات سوق العمل، حيث ستجد أنك تملك زخمًا من المعلومات النظرية الكثيفة، لكنك لا تستطيع تطبيقها في مشاريع ذكاء اصطناعي حقيقية.
من ناحية أخرى، تتسم بالمرونة والتنوع في الأساتذة وإمكانية الاختيار بينهم، وتتميز كذلك بالتركيز على متطلبات سوق العمل والتطبيق العملي أكثر من الدراسة النظرية المملة، ويستغرق الطالب مدة أقل من الدراسة الأكاديمية لكي يكون مؤهلًا لسوق العمل.
لكن الدراسة الذاتية تتطلب انضباطًا ذاتيًا شديدًا، وقدرة على تخطي العقبات والإحباطات والإخفاقات، وكذلك سيكون من الصعب الوصول إلى خبير يرشدك في طريقك، مما يضيع عليك أحيانًا الكثير من الوقت في السير في طريق خاطئ.
إذا كنت ترغب في الجمع بين مميزات الدراسة الجامعية مثل الدعم الأكاديمي والمنهج الواضح والشهادة المعتمدة، ومميزات الدراسة الذاتية من تطبيقٍ عملي ومرونة ومواكبة لسوق العمل، ننصحك بمطالعة دورة الذكاء الاصطناعي من أكاديمية حسوب فهي تقدم لك الفرصة لدراسة التخصص من البداية حتى الاحتراف، بإشراف مدربين محترفين يجيبون على تساؤلاتك ويشرحون لك ما يصعب عليك فهمه ويكسبونك الخبرة لتطوير تطبيقات عملية عديدة تعزز معرض أعمالك وتزيد فرصتك في الحصول على عمل.
كما ستجد في أكاديمية حسوب مصادر أخرى تساعدك على بدء رحلتك في الذكاء الاصطناعي، مثل: المقالات والدروس المتخصصة والكتب المجانية الشاملة، وإذا كنت تشعر بالتشتت أو تخشى البداية الخاطئة في هذا المجال الواسع، فابدأ من صفحة تعلم الذكاء الاصطناعي التي تضم جميع المعلومات والإرشادات التي تحتاجها للبدء في هذا المجال.
نصائح لتعلم تخصص الذكاء الاصطناعي
- حدد هدفك من التعلم واختر مجالًا محددًا من مجالات الذكاء الاصطناعي وركز على تعلمه
- تعلم المفاهيم الأساسية في علوم الحاسوب والرياضيات والإحصاء والتفاضل والتكامل لأنها ضرورية في جميع مجالات الذكاء الاصطناعي
- تعلم الخوارزميات والتفكير المنطقي وأساسيات لغات البرمجة
- تعلم المفاهيم النظرية للذكاء الاصطناعي وأهم مصطلحاته
- احترف إحدى لغات برمجة للذكاء الاصطناعي مثل لغة بايثون
- تعلم التعامل مع منصات ومكتبات الذكاء الاصطناعي مثل Hugging Face وباي تورش PyTorch و Scikit-learn وغيرها لتسريع تطوير التطبيقات الذكية
- افهم كيفية معالجة وتنظيف البيانات وتحويلها إلى شكل مناسب لاستخدامها في الخوارزميات
- طبق كل ما تعلمته على مشاريع عملية بسيطة في البداية، ثم انتقل لمشاريع أكثر تعقيدًا لتعزيز مهاراتك
- ابحث عن فرصة عمل تمكنك من تنفيذ مشاريع حقيقية على أرض الواقع
الخلاصة
عرفنا في مقال اليوم ماهية تخصص الذكاء الاصطناعي وأهميته، ثم عرفنا شيئًا من مجالاته، ومن بعدها مواده التخصصية وسبل دراسة التخصص، فبعدما عرفت قدرًا من المعلومات عن تخصص الذكاء الاصطناعي، فهل ترى أن هذا التخصص يناسبك ويوافق تطلعاتك المستقبلية؟ شاركنا برأيك في التعليقات أسفل المقال.
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.