إذا كنت ترغب في تَعلُّم الذكاء الاصطناعي أو العمل كمهندس ذكاء صناعي لكنك مشتت في الخطوات التي عليك اتباعها ولا تزال المصطلحات والمفاهيم المرتبطة بهذا العلم مبهمة بالنسبة لك وتراودك تساؤلات من قبيل:
- هل يمكنني تعلم الذكاء الاصطناعي حتى لو لم يكن لدي خبرة في البرمجة؟
- أريد تعلم الذكاء الاصطناعي لكني لا أعرف من أين أبدأ؟
- ما هي خطوات تعلم الذكاء الاصطناعي؟
- ما هي أهم مصادر تعلم الذكاء الاصطناعي؟
إذا كانت الإجابة نعم فهذه المقالة ستفيدك حتمًا حيث سأوفر لك فيها إجابة شافية على كل ما سبق، وأحاول أن أبسط الأمور قدر المستطاع وأشرح لك بأسلوب موجز ماهية الذكاء الاصطناعي وأهميته وأهم تطبيقاته، وأوضح لك الخطوات التي عليك اتباعها من أجل تعلم الذكاء الاصطناعي، وأهم التخصصات وفرص العمل المرتبطة بهذا المجال، ثم أختم المقال بالإجابة على على أكثر الأسئلة شيوعًا في مجال الذكاء الاصطناعي.
وأنوه لأن المقالة الحالية هي جزء من سلسلة مقالات عن الذكاء الصناعي بدأناها مع مقدمة شاملة عن الذكاء الاصطناعي
ما هو الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي أو الذكاء الصناعي Artificial Intelligence أو اختصارًا AI هو العلم الذي يعطي يجعل الآلات قادرة على اتخاذ قرارات والتصرف بذكاء من خلال محاكاة البشر وطريقتهم في التفكير، فنحن البشر نحصل على المعلومات الواردة من العالم الخارجي ونعالجها في عقولنا ونصدر الأحكام والاستنتاجات بناء عليها وبناء على تجاربنا السابقة.
يمكنك تشبيه عملية الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة بالمولود الجديد الذي لا يستطيع تعلم أو عمل أي شيء بمفرده إذا لم يعلمه والداه ويدربانه وينقلان له المعرفة ويمكنانه من التعرف على ما هو خطأ وما هو صواب، وبذلك تتعلم الآلة وتصبح قادرة على اتخاذ القرارات وإعطاء الاستنتاجات واقتراح الحلول.
نعرف أن الآلات هي مجرد عتاد قابل للبرمجة ولكن في عصر الذكاء الاصطناعي أصبحت قابلة للتعلم أيضًا بطريقة تمكنها من إصدار أحكام وقرارات مشابهة للبشر من خلال اتباع طريقة معينة في البرمجة تسمى تعلم الآلة Machine Learning وهي مصطلح مرافق للذكاء الاصطناعي يُمكِّن الآلات من التعلم من أكوام من البيانات بتطبيق خوارزميات ونماذج وأنماط مسبقة البناء عليها نعطيها لها مع البيانات لتستنتج بذلك منها المعلومات دون أن تتم برمجتها وتعليمها بشكل صريح وبذلك تتعلم الآلات وتصبح أكثر ذكاءً.
مثلًا بسيط على ما سبق هو تعليم الطفل الصغير أصناف الحيوانات فنقول له الطائر يطير وله جناحان وهذا هو النموذج الحاكم، وبذلك يستطيع الطفل تطبيق هذا النموذج لتصنيف الطيور عن غيرها من أصناف الحيوانات الأخرى مهما أعطيناه من أصناف وأشكال مختلفة، وهو بالضبط ما نفعله مع الآلات باختصار وتبسيط.
أهمية تعلم الذكاء الاصطناعي
قد تتساءل لماذا أتعلم الذكاء الاصطناعي؟ وهل هناك فائدة من تعلمه والجواب هو نعم بكل تأكيد فالذكاء الصناعي واحد من أهم العلوم الحديثة المستخدمة في عملية إيجاد حلول لمشاكل المجتمع المُلحّة والمصيرية، كالأمراض ومشاكل التلوث وتغير المناخ والعمل في البيئات الخطرة (كالبحر والفضاء).
كما يعد الذكاء الاصطناعي أيضًا قطاعًا اقتصاديًّا سريع النمو، حيث من المتوقع أن تزيد عائدات البرامج التي تعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي بنسبة 21.3٪ عن العام السابق، بإجمالي 62.5 مليار دولار في عام 2022.
إذًا من خلال تعلّم الذكاء الاصطناعي، لن تكون مواكبًا لثورة هذا العصر فقط بل ستكون جزءًا منها، عدا عن كون العمل بها ممتع ومحطّ جذب لمن يُريد تحقيق إنجازات علمية وبحثية.
أضف إلى ذلك يعتبر العمل في مجال الذكاء الصناعي مُجزيًّا ماديًّا، فمتوسط الرواتب لمهندسي الذكاء الاصطناعي وفقًا لموقع Glassdoor المتخصص في الولايات المتحدة الأمريكية يزيد عن 127 ألف دولارًا أمريكيًّا في السنة، بينما يبلغ متوسط الأجر لمهندس الذكاء الاصطناعي في الإمارات العربية المتحدة 337 ألف درهمًا إماراتيًا (حوالي 94 ألف دولارًا أمريكيًّا) في السنة وفقًا للموقع المتخصص erieri.
وعلى الرغم من أن قدرات الذكاء الصناعي لم تأخذ ذروتها بعد ومازالت في مهدها، إلا أنّه أصبح جزءًا أساسيًّا في الكثير من التطبيقات المختلفة، ويتزايد عدد الشركات التي تعتمد الذكاء الاصطناعي لتحسين أدائها ما يعني أن الوظائف المرتبطة بالذكاء الاصطناعي تُصبح مطلوبة كثيرًا وبوتيرة متسارعة.
فبحسب استطلاع أجرته شركة McKinsey أظهر أن الذكاء الصناعي يستخدم بوتيرة متزايدة في تحسين الخدمات وتعزيز المنتجات ونمذجة المخاطر ومنع الاحتيال، واعتبارًا من الآن وحتى عام 2030 من المتوقع أن ينمو الطلب على وظائف أبحاث الحاسب والمعلومات بنسبة 22٪.
وعلى أهمية هذا المجال وانتشاره لا يزال هناك نقص في الموارد البشرية للذكاء الاصطناعي لاسيما في العالم العربي، فإذا كنت شخصًا مهتمًا بالذكاء الاصطناعي وترغب في تعلمه فأنت تمنح نفسك فرصة عظيمة للحصول على عمل يبشر بمستقبل واعد وفرص واسعة.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي
قد يخطر ببالك عند سماع مصطلح الذكاء الاصطناعي أنه يطبق فقط في الروبوتات المتقدمة التي نراها في البرامج الوثائقية وأفلام الخيال العلمي لكن هذا المثال عام جدًا فالذكاء الاصطناعي يمكن أن يطبق في العديد من المجالات ويصمم لإنجاز مهمة محددة في مجال الرعاية الصحية أو الخدمات المصرفية أو التعليم أو الترفيه أو الإدارة وما إلى ذلك.
ومن أبرز تطبيقات الذكاء الصناعي نذكر:
- التجارة الإلكترونية: يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي للتوصية بأفضل المنتجات واستخدام روبوتات الدردشة ومنع عمليات الاحتيال على بطاقة الائتمان.
- التعليم: يمكن الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في وضع خطط دراسية متكاملة وإنشاء محتوى تعليمي ذكي وأتمتة المهام الإدارية.
- الرعاية الصحية: يستخدم الذكاء الاصطناعي في التعرف على الأمراض المختلفة وتشخيصها والكشف المبكر عنها وفي اكتشاف أدوية جديدة.
- السيارات: يستخدم الذكاء الاصطناعي في تصنيع السيارات الذكية وذاتية القيادة كما يحسن تجربة القيادة في السيارة من خلال توفير أنظمة إضافية مثل كبح الفرامل عند الطوارئ.
- وسائل التواصل الاجتماعي: يمكن الاستفادة من الذكاء الاصطناعي للتوصية بالمنشورات التي قد يهتم بها المتابعون بناء على نوع المحتوى الذي يتفاعلون معه والكشف عن المحتوى غير الملائم والترجمة التلقائية للمحتوى.
كانت هذه أمثلة على بعض استخدامات الذكاء الاصطناعي، وتجدر الإشارة أن الذكاء الاصطناعي آخذ في التقدم دونما توقف وتضاف العديد من المجالات التي يضع الذكاء الصناعي بصمته فيها كالزراعة والنقل والفضاء والتجارة الإلكترونية وفي مقالة تطبيقات الذكاء الاصطناعي نشرنا مقالة شاملة لكل هذه المجالات.
ما هي وظيفة مهندس الذكاء الاصطناعي؟
يسمى الشخص المسؤول عن الذكاء الاصطناعي داخل أي مؤسسة أو منظمة مهندس الذكاء الاصطناعي وهو منصب وظيفي مرموق، وقد تختلف مسؤوليات مهندس الذكاء الاصطناعي حسب مكان العمل ولكنه يكون مسؤولًا بشكل عام عن الأمور التالية:
- تطوير أنظمة وتطبيقات ذكية من شأنها تحسين الأداء واتخاذ قرارات أفضل.
- تحقيق أهداف العمل باستخدام أساليب الذكاء الاصطناعي.
- استخدام المنطق والاحتمالات وتعلم الآلة لحل مشكلات العمل.
- تطبيق أفضل الممارسات والخوارزميات لاستخراج البيانات حول المشتريات والمبيعات. والمنتجات ومعالجتها وتحليلها والتنبؤ بالأحداث المستقبلية.
- تحليل الأنظمة الحالية والعمل على مشاريع تطويرية.
ويمكن لمهندس الذكاء الاصطناعي أن يتخصص في مجالات مختلفة مثل التعلم الآلي أو التعلم العميق وسنتحدث بشكل موسع عن هذه التخصصات في فقرة لاحقة.
وكي تصبح مهندس ذكاء اصطناعي تحتاج لمجموعة من المهارات الشخصية أهمها الفكر التحليلي والإبداعي والتواصل الجيد والعمل بروح الفريق إلى جانب المهارات التقنية المتعددة التي ذكرناها وعلى رأسها الرياضيات والإحصاء وعلوم الحاسوب ولغات البرمجة.
أساسيات الذكاء الاصطناعي
قد تتمكن من صعود السلم درجتين درجتين لكن أكثر من ذلك سيكون الأمر مستحيلًا، لذا من الأفضل صعوده درجة درجة وقبل أن تبدأ في تعلم الذكاء الصناعي، يجب أن يكون لديك أساس في المجالات التالية وكلما كان أساسك أكبر كلما كان أفضل:
- مبادئ علوم الحاسب
- لغات البرمجة
- الخوارزميات وهياكل البيانات
- أنظمة التشغيل
- حل المشكلات وتطبيقها باستخدام البرمجة الحاسوبية
لنتعرف سويًا على كل مجال من المجالات الواردة أعلاه بمزيد من التفصيل وأهميتها في تعلم الذكاء الاصطناعي
مبادئ علوم الحاسب
لا يمكنك لعب كرة القدم بدون كرة. الأمر ذاته ينطبق هنا، فلابد من فهم المبادئ الأساسية لعلوم الحاسب قبل أن تتمكن من بدء برمجة الذكاء الاصطناعي. هذا يتضمن (سنضع الحد الأدنى من مستوى المعرفة المطلوبة لكل منها):
1. برمجة الحاسب (متوسطة)
البرمجة هي مجموعة الأنشطة التي تمكننا من التخاطب مع الحاسب وتوجيه الأوامر له، وتتضمن هذه الأنشطة أمورًا مثل كتابة التعليمات وتوجيه الأوامر وبناء الخوارزميات وكي تتمكن من برمجة الحاسب يجب أن تتعلم إحدى لغات البرمجة.
2. لغات البرمجة (أساسية)
يجب أن يكون لديك القدرة على البرمجة بإحدى لغات البرمجة وتحديدًا لغة بايثون، وهي كافية لتطوير مختلف تطبيقات الذكاء الاصطناعي بمختلف تخصصاته.
3. الخوارزميات وهياكل البيانات (متوسطة)
هياكل البيانات Data structure هي تنظيم وإدارة وتخزين البيانات بطريقة تتيح الوصول والتعديل الفعّال مثل المصفوفات Arrays، والقوائم المترابطة Linked list والمكدس Stack …إلخ.
أما الخوارزمية فهي عبارة عن مجموعة من الخطوات لحل مشكلة معينة، ومن خلال فهم الخوارزميات وهياكل البيانات وكيفية بنائها، يمكننا كتابة برامج وتطبيقات فعّالة.
4. أنظمة التشغيل (أساسية)
يجب أن يكون لديك مهارة أساسية في التعامل مع نظامي التشغيل ويندوز لا نقول أن تكون خبيرًا بهما بل يكفي تعلم الأمور الأساسية وتحديدًا كيفية استعمال سطر الأوامر وتشغيل الخدمات الخلفية وإيقافها وإدارة العمليات وغيرها.
وننصحك هنا بالرجوع إلى كتاب أنظمة التشغيل للمبرمجين الذي يجب على كل مبرمج قراءته ليحيط بما يلزمه من معلومات وتفاصيل عن نظام التشغيل.
5. حل المشكلات وتطبيقها باستخدام البرمجة الحاسوبية (متوسطة)
حل المشكلات هو عملية تحويل وصف المشكلة إلى حل باستخدام معرفتنا بمجال المشكلة والاعتماد على قدرتنا على اختيار واستخدام استراتيجيات وتقنيات وأدوات مناسبة لحل المشكلات. يمكنك الاطلاع على مقالة حل المشكلات وأهميتها في احتراف البرمجة.
لمزيد من التفصيل، يمكنك الرجوع إلى مقال المدخل الشامل لتعلم علوم الحاسوب.
الرياضيات
الرياضيات هي أساس العلوم العلمية، وبالتأكيد هي الأساس الذي انطلق منه الذكاء الصناعي لذا ستحتاج إلى معرفة بعض أساسيات الرياضيات على الأقل للخوض في مجال الذكاء الاصطناعي والتي تشمل:
- الجبر الخطي
- التفاضلات
- التحليل العددي
- الرياضيات المتقطعة
اقتباسغالبًا أنهيت مرحلة الدراسية الأساسية وربما الثانوية أو دخلت أروقة الجامعة، وقد درست في تلك المراحل الكثير من الرياضيات وتلك المعلومات التي درستها كافية للبناء عليها ولبدء تعلم الذكاء الاصطناعي ويمكنك بعدها تعلم ما يعترضك من مفاهيم رياضية لاحقًا.
الاحتمالات والإحصاء
تعمل الاحتمالات والإحصائيات كأساس للتحليل والتعامل مع البيانات وتقييم نماذج الذكاء الصناعي، كما أنها أساس للعديد من الخوارزميات فيه (خوارزمية بايز مثلًا). يمكن أن تجيب الاحتمالات والإحصاءات على أسئلة مثل: ما هي النتيجة الشائعة؟ ما هي النتيجة المتوقعة؟ كيف تبدو البيانات؟ وغيرها من الأسئلة.
تعلم استعمال أدوات الذكاء الاصطناعي
هناك العديد من أدوات الذكاء الصناعي التي يمكنك تعلمها والتي تساعدك في أتمتة عملك وتوفر وقتك في تطوير التطبيقات وزيادة كفاءتها ومن أشهرها:
- SciKit-Learn: التي تعد من أشهر مكتبات بايثون في مجال الذكاء الاصطناعي وهي مبنية على مكتبة SciPy التي توفر العديد من خوارزميات تعلم الآلة وهي تناسب المبتدئين وتسهل عملهم بشكل كبير.
- TensorFlow: مكتبة مفتوحة المصدر ومتوافقة مع بايثون طورتها جوجل وهي تسهل عمليات الحساب العددي وتستخدم في العديد من مهام الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة والشبكات العصبية.
- PyTorch: مكتبة بايثون طورتها فيسبوك وتسرع عملية تطوير تطبيقات الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغات الطبيعية.
- CNTK: تعد واحدة من أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت وهي مشابهة لـ TensorFlow وتملك العديد من واجهات برمجة التطبيقات API للغات بايثون وجافا و C++ و C
- Caffe: مكتبة بايثون مفتوحة المصدر تساعد في تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتناسب بشكل خاص مشاريع البحث الأكاديمي والتطبيقات الصناعية المتقدمة لكونها تتميز بسرعة المعالجة.
- Keras: مكتبة مبنية على TensorFlow وتوفر واجهة بايثون وهي واحدة من أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر المستخدمة اليوم.
إلى جانب العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي التي يمكنك تعلمها مثل OpenNN و Google ML kit و Theano و Swift AI و AutoML و H2O التي تصلح لتطبيقات متنوعة، اختر من بينها ما يناسب احتياجاتك.
مجالات الذكاء الاصطناعي
إذا قررت تعلم الذكاء الصناعي ستلاحظ أنه علم واسع ومتشعب ويتفرع عنه عدة مجالات أو علوم فرعية وفيما يلي نذكر لك من باب الاطلاع أهم هذه المجالات.
- تعلم الآلة Machine learning
- التعلم العميق Deep Learning
- معالجة اللغات الطبيعية Natural Language Processing
- علم الروبوتات Robotics
- الشبكات العصبية الاصطناعية Artificial Neural Networks
- المنطق الترجيحي أو الضبابي Fuzzy Logic
- الأنظمة الخبيرة Expert systems
لا تقلق إن بدت لك التسميات مربكة وصعبة فبعد أن تنتهي من مرحلة تعلم الأساسيات وتبدأ بالتطبيق العملي ستتوضح لك هذه المصطلحات بشكل أفضل وإليك وصفًا سريعًا لكل مجال من هذه المجالات وأهم استخداماته وتطبيقاته:
تعلم الآلة Machine learning
يركز هذا المجال على بناء أنظمة تدرب الآلة على بيانات قديمة ومعروفة والاعتماد عليها من أجل إصدار التنبؤات والقرارات بناءً على بيانات جديدة لم يتم التدرب عليها مسبقًا فهو يمكّن الآلة من التعلم وتطوير نفسها من مجموعات تجارب السابقة دون الحاجة إلى برمجة صريحة. على سبيل المثال يستخدم تطبيق خرائط جوجل كافة البيانات السابقة للأشخاص الذين سلكوا مسارًا معينًا كي يتنبأ بحركة المرور القادمة على هذا المسار وتطبيق DeepFace التابع لفيسبوك والذي يتعرف على الوجوه ويحدد الأشخاص الموجودين في صورة ما بناء على صور سابقة مخزنة لهم.
التعلم العميق Deep Learning
التعلم العميق هو فرع أكثر تخصصًا من التعلم الآلي ففي التعلم الآلي تحدد الميزات التي نريد تصنيف البيانات بناء عليها بشكل مسبق أما في التعلم العميق تتولى الآلة عملية استخراج الميزات ذات الصلة تلقائيًا، وهو يستخدم بنية خاصة تسمى الشبكات العصبية والتي تتكون من عدة طبقات لذا يسمى تعليم عميق.
في هذا المجال يتم تدريب الآلة على مجموعة كبيرة من البيانات المصنفة والتعرف على مميزاتها مباشرة والاعتماد عليها في تصنيف البيانات المستقبلية بدقة عالية، وهو يستخدم في عدة مجالات مثل السيارات ذاتية القيادة للتعرف على الكائنات المحيطة وتمييزها مثل المشاة وإشارات المرور.
معالجة اللغات الطبيعية Natural Language Processing
يهتم هذا الفرع من فروع الذكاء الاصطناعي على جعل الآلة قادرة على فهم لغاتنا البشرية الطبيعية، ومن الأمثلة الشهيرة على تطبيقات هذا الفرع برامج روبوتات الدردشة، لا بد وأنك قد سمعت في الآونة الأخيرة عن ChatGPT.
علم الروبوتات Robotics
هذا المجال يجمع بين الهندسة الميكانيكية والكهربائية والتقنية ويتخصص في تطوير الروبوتات. والروبوت هو آلة قابلة للبرمجة تؤدي وظائف تشبه إلى حد كبير وظائف البشر ويمكن استثمارها في أي صناعة تقريبًا وعلى أي مستوى من الاستخدام فهناك روبوتات تستخدم في صناعة السيارات والتنظيف والطب وغيرها.
ملاحظة: هناك روبوتات برمجية تسمى برامج الروبوت وهي برامج حاسوبية تنفذ المهام بشكل مستقل ومثال عليها روبوتات الدردشة الذي ذكرناه سابقًا لكن هذه الروبوتات لا تندرج ضمن هذا المجال لكونها لا تملك هيكل مادي فهي تنشأ داخل جهاز حاسوب وتتواجد على شبكة الإنترنت فقط.
الشبكات العصبية الاصطناعية Artificial Neural Networks
الشبكات العصبية الاصطناعية أو اختصارًا الشبكات العصبية هي أحد الفروع التخصصية للتعلم العميق والشبكة العصبية ماهي إلا مجموعة من الخوارزميات المنفذة بشكل يحاكي الدماغ البشري والتي تتكون من مجموعة من (العقد المتصلة التي تسمى الخلايا العصبية الصناعية والتي تشبه الخلايا العصبية للدماغ البشري.
عندما تتعلم طريقة استخدام الشبكات العصبية ستتمكن من بناء تطبيقات متنوعة مثل التعرف على الصور والأصوات والوجوه والتحقق من صحة التوقيع اليدوي لشخص ما وتستخدم كذلك في توقعات سوق الأسهم وفي الكشف عن الأمراض في صور الأشعة السينية والأشعة المقطعية وغيرها الكثير من التطبيقات.
المنطق الترجيحي أو الضبابي Fuzzy Logic
المنطق الضبابي هو تقنية حسابية تعتمد على استخدام الترجيح لاتخاذ القرار ويمكنه الاعتماد على معلومات إدخال غير دقيقة أو فيها بعض الأخطاء، وكلمة Fuzzy تعني أمر غير مؤكد أو غير محدد وهي تختلف عن المنطق الحاسوبي الذي يعطي نتيجة محددة إما 1 أي صواب أو 0 أي خطأ فهو يعطي إجابة قريبة من الحقيقة بدرجة معينة.
على سبيل المثال إذا كان لديك سؤال تريد الإجابة عليه بالمنطق الضبابي فلن تحصل على إجابة أكيدة إما نعم أو لا وستكون الإجابة التي ستحصل عليها من من قبيل ربما نعم أو ربما لا أو بالتأكيد لا.
يستخدم المنطق الضبابي في العديد من التطبيقات مثل ضبط حرارة مكيفات الهواء وفق درجة الحرارة المحيطة والتحكم في مياه الغسالات حسب حجم الملابس ودرجة اتساخها ونوع الأوساخ وما إلى ذلك.
الأنظمة الخبيرة Expert systems
الأنظمة الخبيرة هي تطبيقات حاسوبية مخصصة لحل المشكلات المعقدة في مجال معين بطريقة تحاكي الخبراء من البشر فهي أنظمة تحسن أداءها بمرور الوقت لأنها تكتسب المزيد من الخبرة تمامًا كما يفعل البشر لكنها تتميز عنا نحن البشر في كونها أكثر دقة في النتائج فهي لا ترتكب الأخطاء البشرية من سهو ونسيان ولا تطلق أحكامها بناء على العواطف بل على الحقائق فقط.
تستخدم الأنظمة الخبيرة في أي مجال يحتاج لاستخدام الآلات في إطلاق الأحكام أو التنبؤات بدلًا من البشر مثل اكتشاف أعطال المركبات والتحكم في إشارات المرور واستنتاج أسباب الأمراض وتوقع عمليات الاحتيال والمعاملات المشبوهة …إلخ.
وهناك بعض التخصصات الأخرى التي تتداخل مع الذكاء الصناعي إلى حد كبير جدًا، لكنها لا تعتبر فرعًا من فروع الذكاء الصناعي مثل: الرؤية الحاسوبية وعلم البيانات. وكنا قد تحدثنا عن هذه الفروع بشيء من التفصيل في مقالة مجالات الذكاء الاصطناعي فارجع إليها لمزيد من التفصيل.
خريطة تعلم الذكاء الاصطناعي
أحد أكبر الأسباب التي تجعل الناس يبتعدون عن مجال الذكاء الاصطناعي هو أنهم لا يعرفون من أين يبدؤون ولا يجدون المصادر الجيدة باللغة العربية كما أن هناك الكثير من المصطلحات الصعبة نسبيًا والتي تعترض طريقهم عندما يبحثون عن موارد لتعلم الذكاء الاصطناعي وتجعلهم يشعرون بالإحباط في البداية.
عمومًا، يمكنك أن تتعلم المجال إما بدخول أروقة الجامعة وهو الطريق الأطول الذي يأخذ عدة سنوات ولا توفر أغلب الجامعات تعلم مجال الذكاء الاصطناعي من البداية بل يكون ضمن برامج الماجستير والدراسات العليا، عدا عن التركيز على الجانب النظري والتقنيات القديمة في ظل التسارع الرهيب لمجال علوم الحاسوب عمومًا والذكاء الاصطناعي خصوصًا، وقد فصلنا هذه النقطة في فقرة "طرق لتعلم البرمجة" من مقال كيف تتعلم البرمجة: نصائح وأدوات لرحلتك في عالم البرمجة أو يمكنك الاعتماد على الدورات البرمجية والمخيمات البرمجية والكتب المتخصصة لتعلم المجال منها خصوصًا، وهذا الأسلوب أقصر وأكثر عملية وأسرع للدخول في سوق العمل.
سنعطيك الآن خارطة طريق ومصادر تعلم الذكاء الاصطناعي يمكنك من خلالها بدء رحلتك بسهولة لتعلم الذكاء الصناعي. هنا لا أقول أنه طريق سحري؛ بمجرد إنهائه تختم المجال، لا إطلاقًا، إنما هو طريق مناسب جدًا للدخول في هذا المجال.
1. تمكن من الأساسيات
هذا يشمل مبادئ علوم الحاسب والرياضيات والاحتمالات والإحصاء. لقد أشرنا إلى الأساسيات في القسم السابق، فبالنسبة للرياضيات وما يتعلق بها، فغالبًا قد أنهيت الثانوية أو على وشك إنهائها ودرست بالفعل الرياضيات وهذا كافٍ للانطلاق.
بالنسبة لتخصص علوم الحاسوب، تحتاج إلى فهم الحواسيب وعملها وأساسيات التعامل معها والتعامل مع أنظمة التشغيل وكيفية برمجتها وكتابة برامج لها …إلخ، وإن كنت مهتمًا بالحواسيب منذ صغرك وتعرف كيفية التعامل مع أنظمة التشغيل فيمكنك تخطي هذه الخطوة وبدء تعلم أساسيات لغة برمجة.
يمكنك أيضًا البدء مع دورة علوم الحاسب التي يقدّمها نخبة من المطورين والمبرمجين في أكاديمية حسوب والذين يتابعون تقدمك في كل مرحلة ويجيبون على أي سؤال في حال واجهت مشكلة أو كان لديك استفسار أو طلبت شرحًا إضافيًّا، وتتضمن هذه الدورة كل ماتحتاجه لتصبح على معرفة واسعة بعلوم الحاسب، وهذا يتضمن: مكونات الحاسب، أساسيات البرمجة، لغات البرمجة، البرمجة الكائنية، الخوارزميات وهياكل البيانات، أنظمة التشغيل، قواعد البيانات، الويب، تصميم البرمجيات وغيرها.
أما بالنسبة للإحصاء والاحتمالات فمعظمها يُفترض أن تكون تلقيته خلال دراستك الثانوية. عمومًا هناك الكثير من الدورات والمراجع المتوفرة على الإنترنت يمكنك الرجوع إليها.
2. تعلم أساسيات البرمجة ومفاهيمها
ستحتاج إلى كتابة الشيفرات وبرمجة التطبيقات لذا وقبل البدء مباشرة بتعلم لغة البرمجة -والتي غالبًا ستكون بايثون- وتصعيب المهمة عليك لأنك ستتعلم لغة البرمجة ومفاهيم البرمجة في الوقت نفسه، ابدأ بتعلم مفاهيم البرمجة وأساسياتها أولًا والتي تجدها في كل لغات البرمجة وبذلك يسهل عليك تعلم استخدام أي لغة برمجة أخرى مهام كانت سهلة أو صعبة.
أضع بين يديك مجموعة مقالات مناسبة بهذا الصدد يمكنك الرجوع لها:
- دليلك الشامل إلى تعلم البرمجة
- تعلم أساسيات البرمجة
- كيف تتعلم البرمجة: نصائح وأدوات لرحلتك في عالم البرمجة
- دليلك الشامل إلى أنواع البيانات
- تعرف على هياكل البيانات Data Structures
3. تعلم لغة بايثون
لغة بايثون هي اللغة الأساسية والأقوى لتطوير تطبيقات تعلم الآلة والذكاء الصناعي، يمكنك بالطبع تعلم لغات برمجة أخرى مثل جافا Java و C++ إلا أن لغة بايثون تعد من أفضل لغات الذكاء الصناعي بسبب المزايا العديدة التي تقدمها مثل وفرة مكتباتها وسهولة كتابة تعليماتها البرمجية ودعم المجتمع والمرونة والاستقلالية والسرعة.
يمكنك تعلّم لغة بايثون من خلال دورة تطوير التطبيقات باستخدام لغة Python الشاملة من أكاديمية حسوب التي تبدأ معك من الصفر حيث تعلمك أساسيات البرمجة وحتى احترافها بلغة بايثون، ثم تعلمك أساسيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة بإنشاء تطبيقات عملية تضيفها في معرض أعمالك، كما أن الدورة تضمن لك دخول سوق العمل بعد التخرج مباشرةً.
4. تعلم مفاهيم الذكاء الاصطناعي
بالتزامن مع دورة بايثون سالفة الذكر، يمكنك البدء بقراءة كتاب مدخل إلى الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة وهو من أهم مصادر تعلم الذكاء الاصطناعي تتعرف من خلاله أكثر على أساسيات علم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة وتتعرف على أهم مصطلحاته وتطبيقاته في حياتنا اليومية.
ويمكنك الاطلاع على العديد من الدروس والمقالات المتنوعة الخاصة بالذكاء الصناعي في قسم الذكاء الصناعي في أكاديمية حسوب.
5. تعلم المكتبات وأطر العمل الأساسية
توفر لك المكتبات وأطر العمل طرقًا مختصرة للعمل في مشاريع الذكاء الاصطناعي وهنا لن تحتاج إلى تعلم جميع أُطر ومكتبات الذكاء الصناعي بالطبع، فالأمر يعتمد على الفرع والمواضيع التي ترغب بالتخصص فيها. وإليك بعض هذه الأطر والمكتبات ومجال استخدامها:
- لبناء الشبكات العصبية: تنسرفلو TensorFlow وكيراس Keras وباي تورش PyTorch. غالبًا يكفي أن تتعلم واحدة منها، وكمبتدئ يكفي كيراس.
- لاستخدام خوارزميات تعلم الآلة: يمكنك استخدام مكتبة ساي كيت ليرن scikit-learn التي تتضمن تحقيقات لأهم خوارزميات تعلم الآلة، مثل خوارزمية التوقع الخطي وأشجار القرار.
- لتحليل وفهم البيانات وتوزيعها والعلاقات بينها: يمكنك الاعتماد على مكتبات بايثون، مثل: ماتبلوتليب Matplotlib وسيبورن Seaborn.
6. تعلم المعالجة المسبقة البيانات Data Preprocessing
لا تتعامل تطبيقات وخوارزميات الذكاء الاصطناعي مع البيانات التي تستخرجها من الوسط المحيط مباشرة حيث تكون هذه البيانات بحالة فوضوية ومبعثرة، لذا تحتاج من تعلم تقنيات مختلفة تساعدك على تحويل هذه البيانات إلى شكل أفضل وأكثر فائدة من خلال تطبيق عمليات التنظيف والتوحيد والتشذيب عليها.
تسمى هذه العمليات بالمعالجة المسبقة للبيانات وهي تحول البيانات الأولية إلى تنسيق مفهوم ومفيد وبجودة عالية وهي مهمة للغاية في مجال الذكاء الاصطناعي.
7. ابدأ بإنشاء المشاريع
عندما تحاول إتقان الذكاء الاصطناعي، فإن النظرية وحدها لا تكفي والنهج العملي سيعزز تعلمك ويعزز مهاراتك لذا لابد لك من البدء بإنشاء مشاريع برمجية في الذكاء الصناعي لكي تصبح متمرّسًا في هذا المجال. هنا أنصحك بقراءة كتاب عشرة مشاريع عملية عن الذكاء الاصطناعي والذي يعد أيضًا من أهم مصادر تعلم الذكاء الاصطناعي العربية، ستجد فيه العديد من المشاريع الخاصة بالذكاء الصناعي، وهي مناسبة جدًا للمبتدئين.
وكي تطور فهمك لخوارزميات الذكاء الاصطناعي أكثر يمكنك بناء هذه الخوارزميات من الصفر، ابدأ بالمشروعات التي تتطلب خوارزميات بسيطة ثم نفذ مشاريع أصعب، وزد مستوى المهارة المطلوبة تدريجيًا.
على سبيل المثال يمكنك تطوير خوارزمية يمكنها التنبؤ بالحالة المزاجية لأصدقائك بحسب منشوراته في وسائل التواصل الاجتماعي أو حالته على الواتس وترسل لهم رسالة للاطمئنان عليهم أو تفكر في أي تطبيق آخر مفيد لمجتمعك.
8. تقدم بطلب للحصول على تدريب
بعد الانتهاء من تلك عملية التعلم، سيكون الوقت قد حان للتقدّم للحصول على تدريب في شركة ما فالتدريب طريقة رائعة للحصول على بعض الخبرة الفعليّة وتسهيل البحث عن وظيفة مناسبة لاحقًا ولزيادة فرصك في الحصول على تدريب، يمكنك القيام بما يلي:
- أنشئ معرض أعمال يتضمن كافة مشاريع الذكاء الاصطناعي التي عملت عليها ووضح مساهمتك فيها.
- أخبر الأشخاص في شبكاتك المهنية والشخصية أنك تبحث عن تدريب (على لينكد إن مثلًا).
- احضر اللقاءات المحلية وهاكاثونات الذكاء الاصطناعي.
- حافظ على تحديث حساباتك في الشبكات المهنية.
- استعد للمقابلة دومًا وحضر إجاباتك على أكثر أسئلة مقابلات الذكاء الاصطناعي شيوعًا.
9. الحصول على عمل
غالبًا يوفر التدريب الخبرة والاتصالات المهنية التي تساعدك في الحصول على وظيفة لذا عند الانتهاء من تدريبك، تواصل مع جهات الاتصال التي طورتها لإعلامهم بأنك تبحث عن وظيفة دائمة.
الجانب الأكثر قيمة عند التدرب في الشركات هو منحك فرصة لحل مشاكل العالم الحقيقي. تأكد من إبراز مشاريع الذكاء الاصطناعي التي عملت عليها خلال فترة التدريب عندما تناقش ذلك مع أصحاب العمل المحتملين، بما في ذلك المساهمات التي قدمتها.
10. اسأل ولا تتردد
حاول التعرف على من هم في نفس المجال سواء متعلمين أو خبيرين وتابعهم على وسائل التواصل أو ابحث عنهم في المجتمعات إذ سيشكلون طبقة الدعم والمساعدة لك في رحلتك في هذا المجال وكذلك ستفعل عندما تتعلم وتصبح خيبرًا وتمد يد العون للداخل الجديد وهكذا، ولا تتردد بطرح أي سؤال أو طلب أي مساعدة ولا تخجل إن كان سؤالك بسيطًا أو يبدو تافهًا.
يمكنك أيضًا أن تضيف سؤالًا في قسم الأسئلة والأجوبة الذي توفره أكاديمية حسوب لتحصل على إجابة لسؤالك واستفسارك من مبرمجين آخرين ولتضمن لك الحصول على الدعم والمساعدة التي تحتاج إليها في بداية تعلمك.
لاختصار كافة الخطوات السابقة وتعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر حتى الاحتراف وفق طريقة منهجية ومنظمة، ننصحك بدورة الذكاء الاصطناعي من أكاديمية حسوب، ففيها كل ما تحتاجه لاحتراف هذا المجال الحيوي.
نصائح لتعلم الذكاء الاصطناعي بسرعة
إن خيارات تعلم الذكاء الاصطناعي كثيرة متشعبة وكي لا تشعر بالتشتت والضياع إليك بعض النصائح التي تسرع عملية تعلمك وتمكنك من تحقيق نتائج ملموسة بزمن قصير:
- حدد من البداية هدفك من التعلم واختر مجال الذكاء الاصطناعي المناسب لك للتركيز عليه والتخصص به مما يعطيك فرص أكبر وأولوية للعمل به لاحقًا.
- اكتب كل ما تحتاج إلى تعلمه من الأساسيات التي ذكرناها في سياق المقال وضع خطة منهجية له وابدأ عملية التعلم والتزم بها قدر المستطاع.
- عزز ما تعلمته وطبقه على مشاريع عملية متدرجة في الصعوبة مستعينًا بالأدوات والأطر المناسبة التي تسرع عملك.
- حاول الحصول على تدريب عملي في إحدى الشركات أو المنظمات واعمل على مشاريع تحل مشاكل واقعية وتقدم قيمة فعلية.
- لا تستسلم إذا شعرت بالإحباط خلال إحدى مراحل التعلم فهذا أمر طبيعي، خذ فترة استراحة قصيرة وواصل ما بدأت به فالمجال واعد ومشرق ويستحق بذل الجهد.
أسئلة شائعة حول الذكاء الاصطناعي
1. هل يمكنني تعلم الذكاء الاصطناعي بنفسي؟
نعم فبالرغم من كون الذكاء الاصطناعي مجالًا متقدمًا ويتضمن مفاهيم رياضية وبرمجية متقدمة لكن إذا كان لديك خطة واضحة للتعلم والتزمت بجدول زمني منتظم واتبعت كل النصائح التي وردت في سياق المقال فستتمكن بلا شك من تجاوز أي صعوبات وتعلمه بشكل ذاتي.
2. هل يمكن تعلم الذكاء الاصطناعي دون معرفة البرمجة؟
رغم توفر العديد من البيئات والأدوات المخصصة لحلول الذكاء الاصطناعي والتي لا تحتاج لكتابة شيفرات برمجية أو تتطلب كتابة القليل جدًا منها مثل Amazon SageMaker و DataRobot إلا أنه من الضروري أن تملك أساسًا في إحدى لغات البرمجة المختصة في الذكاء الاصطناعي مثل بايثون أو جافا أو C++ لتكون مهندس ذكاء اصطناعي محترف وتتمكن من حل أي مشكلة تواجهها بمرونة وكفاءة.
3. كم من الوقت يستغرق تعلم الذكاء الاصطناعي؟
يعتمد الجواب هنا على الخبرات الأساسية المسبقة المتاحة لديك ومدى قدرتك على التعلم لكن تعلم كافة أساسيات الذكاء الاصطناعي قد يحتاج منك حوالي ستة أشهر لعام تقريبًا بعدها يمكنك البدء في تنفيذ مشاريع بسيطة تناسب المبتدئين وتطور مستواك تدريجيًا.
5. ما هي مهارات تعلم الذكاء الاصطناعي؟
يجب أن يمتلك المتخصص في الذكاء الصناعي مجموعة من المهارات الشخصية إلى جانب مهاراته الفنية في البرمجة ومعرفته الجيدة في الرياضيات والإحصاء ولعل أبرزها التفكير النقدي والتحليلي والتواصل الفعال مع الآخرين والقدرة على اتخاذ القرارات.
4. أين أعثر على أفكار مشاريع في الذكاء الاصطناعي؟
إذا كنت ترغب في التدرب على مشاريع الذكاء الاصطناعي ولا تستطيع العثور على فكرة ملهمة فإليك بعض الاقتراحات لعشرة مشاكل يمكنك محاولة حلها باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.
- تصنيف التعليقات المزعجة أو المسيئة في المواقع
- اقتراح المنتجات الملائمة لاهتمامات العملاء
- التعرف على لغة الإشارة
- كشف الأخبار الكاذبة والمضللة
- تطبيق لتحليل السير الذاتية واختيار أفضل المرشحين
- كشف مشاهد العنف في الصور أو مقاطع الفيديو
- أداة التصحيح التلقائي للغة العربية
- التنبؤ بسعر المبيعات
- تطبيق التعرف على الوجه لفتح قفل الهاتف
- تطبيق للتنبؤ بالعمر
وابحث وتابع صفحات ومنشورات ومواقع تتعلق بالمجال ومنها ستستلهم الكثير من الأفكار.
5. هل الذكاء الاصطناعي مطلوب في العالم العربي؟
نعم بكل تأكيد فالطلب على تخصص الذكاء الاصطناعي يزداد على مستوى العالم ككل وعلى مستوى الوطن العربي بشكل خاص وهو يدخل حيز التطبيق في كافة المجالات والقطاعات فإذا كان لديك شغف في تعلم الذكاء الاصطناعي أنصحك أن لا تضيع الوقت وتبدأ من الآن باستكشاف هذا المجال الثوري الذي سيكون سمة مميزة للعصر الحديث.
خاتمة
قدمنا في هذه المقالة دليلًا تفصيليًا سيساعدك على تعلم الذكاء الاصطناعي بالطريقة الحديثة. بدأنا بمقدمة أساسية للذكاء الاصطناعي وأشرنا إلى فروعه الواسعة. رأينا أيضًا المتطلبات الأساسية التي ستحتاجها قبل أن تبدأ بتعلم الذكاء الاصطناعي.
ناقشنا خارطة طريق مفصلة يمكنك اعتمادها لتبدأ بسلاسة رحلة تعلم الذكاء الصناعي؛ بدأنا بأساسيات الذكاء الاصطناعي التي تضم جميع المفاهيم المهمة والموضوعات المطلوبة التي يجب أن تتعلمها لضمان رحلة سلسة. تحدثنا أيضًا عن أهم فروع الذكاء الصناعي والنصائح التي تساعدك على تعلمه بسرعة.
لا شك أن الذكاء الاصطناعي مجال واسع ومربك بسبب المصطلحات التقنية الكثيرة التي تصادفها ونأمل أن يكون هذا الدليل البسيط قد ساعدك في تكوين فهم واضح عنه ومهد لك طريق التعلم وأجاب عن كافة تساؤلاتك حوله.
أفضل التعليقات
انضم إلى النقاش
يمكنك أن تنشر الآن وتسجل لاحقًا. إذا كان لديك حساب، فسجل الدخول الآن لتنشر باسم حسابك.