كيف يمكنني البدء في مجال ال AI وهل يوجد مسار كامل لذلك في أكاديمية حسوب؟

اللغة الأكثر استخدامًا في مجال الذكاء الاصطناعي هي لغة بايثون، ولكن أولاً، يمكنك البدء بتعلم الأساسيات في علم الحاسوب والرياضيات، حيث يعتبر التميز في هذين المجالين ضروريًا لفهم مفاهيم الـ AI.

بعد ذلك، يمكنك تعلم لغات البرمجة المستخدمة في AI مثل Python و R و MATLAB، ويوجد في أكاديمية حسوب دورة كاملة خاصة بلغة البايثون، ستتعلم فيها ما يلي:

ماذا ستتعلم في هذه الدورة؟

• الأسس البرمجية السليمة عبر لغة Python

• التعامل مع مختلف صيغ الملفات مثل إكسل Excel وورد Word وخدمات المستندات السحابية
• استخراج البيانات من صفحات الويب Web Scraping وتحليلها
• أساسيات التعامل مع قواعد البيانات عبر بايثون، والتعامل مع البريد الإلكتروني لإرسال الرسائل
• أساسيات إطار العمل جانغو Django
• بناء تطبيق إدارة المهام باستخدام إطار العمل جانغو Django
• تطوير متجر إلكتروني متكامل باستخدام إطار العمل جانغو Django وربطه مع وسائل الدفع باي بال PayPal وسترايب Stripe
• أساسيات إطار العمل فلاسك Flask، وبناء مدونة بسيطة
• تطوير واجهة برمجية API اعتمادًا على نمط RESTful لمعالجة الصور

وقد تم النقاش من قبل حول مجال الذكاء الاصطناعي، فأرجو من قراءة التالي تجنبًا للتكرار:

وكنصيحة، إذا كنت صغير السن، فتعلم ما تريده فالمجال واعد لكن في الدول الأجنبية، أما إذا كنت تبحث عن وظيفة عما قريب فالأفضل تحديد وجهتك بدقة والبحث عن المهارات المطلوبة في سوق العمل.

 يمكنك البدء في تعلم الذكاء الاصطناعي (AI) من خلال الخطوات التالية:

1. تعلّم الأساسيات: يمكنك البدء بتعلم الرياضيات والإحصاء والبرمجة، حيث تعتبر هذه الأساسيات ضرورية لفهم الذكاء الاصطناعي. يمكنك البدء بتعلم لغات البرمجة المستخدمة في AI مثل Python و R و TensorFlow.

2. اقرأ الكتب والمقالات: يمكنك قراءة الكتب والمقالات المتاحة على الإنترنت لتعلّم المزيد عن الذكاء الاصطناعي والتقنيات المستخدمة فيه. بعض الكتب المشهورة هي "Deep Learning" و "Artificial Intelligence: A Modern Approach" و "Pattern Recognition and Machine Learning".

3. احضر دورات تعليمية: يمكنك حضور دورات تعليمية عبر الإنترنت أو الحضور الشخصي. يمكنك العثور على دورات لتعلم اساسيات البرمجة في اكادمية حسوب.

4. قم بإنشاء مشاريع: قم بإنشاء مشاريع صغيرة في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث يمكنك تطبيق المفاهيم والتقنيات التي تعلّمتها. يمكنك العثور على العديد من الأفكار على الإنترنت، كما يمكنك إنشاء مشاريعك الخاصة.

5. انضم إلى مجتمعات الذكاء الاصطناعي: يمكنك الانضمام إلى مجتمعات عبر الإنترنت والتواصل مع الخبراء والمبتدئين في هذا المجال. يمكنك العثور على مجتمعات AI على Reddit و Stack Overflow و GitHub و LinkedIn.

6. ابحث عن فرص العمل في مجال الذكاء الاصطناعي: يمكنك البحث عن فرص العمل في مجال الذكاء الاصطناعي على مواقع التوظيف المختلفة. يمكنك العمل في الشركات التي تع

يمكنك العمل في الشركات التي تعمل في مجال الذكاء الاصطناعي، كما يمكنك العمل كمستقل وتقديم خدمات الذكاء الاصطناعي للعملاء.

7. كن متحمسًا واستمر في التعلّم: يجب أن تكون متحمسًا وملتزمًا بتعلّم المزيد عن الذكاء الاصطناعي، حيث أن هذا المجال يتطور بشكل سريع ومستمر. استمر في تعلّم التقنيات الجديدة وتحسين مهاراتك.

أتمنى لك التوفيق في رحلتك في مجال الذكاء الاصطناعي، ولا تتردد في السؤال إذا كان لديك أي أسئلة أخرى.

للبدء في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) ، يجب أولاً فهم المفاهيم الأساسية للتعلم الآلي (Machine Learning) والتحليل الإحصائي والبرمجة. ولهذا الغرض، يمكن البدء في تعلم لغة Python وبعض مكتباتها المتعلقة بالتعلم الآلي، مثل Numpy و Pandas و Scikit-learn وغيرها.

بعد ذلك، يمكن الانتقال إلى المفاهيم المتقدمة في مجال الذكاء الاصطناعي، مثل  Natural Language Processing و Reinforcement Learning. وللتعرف على هذه المفاهيم، يمكن تنفيذ بعض المشاريع العملية في هذه المجالات.

أما بالنسبة لدورات في أكاديمية حسوب، فهناك مسار أساسيات تعلم الآلة Machine Learning في دورة تطوير التطبيقات باستخدام لغة Python الذي يشمل عدة دروس تدريبية متنوعة تغطي مختلف المجالات في AI. والتي تشمل 

• التعرف على مكتبة matplotlib
•  التعرف على مكتبة seaborn
• مكتبة NumPy
• مكتبة NumPy
• التعرف على مكتبة scikit-learn
• Reinforcement Learning.
• وغيرها من النفاهيم المهمة

ويمكنك العمل على مشاريع عملية بعد كل دورة تدريبية، لتطبيق ما تعلمته وتعزيز فهمك للمفاهيم المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.

قبل البدء بتعلم الذكاء الصنعي من المفيد أن تقوم بتعلم المفاهيم البسيطة للاحتمالات، هناك قناة اسمها 3Blue1Brown فيها شروحات بسيطة للاحتمالات من المفيد الاطلاع عليها، في رأيي كبداية يكفي أن تعرف مفاهيم بسيطة مثل المتغير العشوائي و التوزع الاحتمالي و القوانين البسيطة للاحتمالات، و تذكر المهم المفاهيم و ليس حفظ القوانين فدائماً يمكنك البحث عن القانون على النت.

لا تتعمق كثيراً في الرياضيات حالياً، فقط ما سبق و ذكرته، بعدها يمكنك الانتقال إلى تعلم أساسيات بسيطة في ال AI، هناك كورس لباحث في هذا المجال اسمه Andrew Ng، يمكنك البحث عنه، هذا الكورس يعطيك الأساسيات البسيطة لتبدأ.

بعد ذلك يجب عليك محاولة تنفيذ بعض المشاريع، من الجيد في البداية تنفيذ أمر بسيط لوحدك، مثلاً شبكة عصبونية بسيطة بحيث تقوم ببرمجتها لوحدك باستعمال مكاتب مثل numpy بدلاً من الاعتماد على أطر عمل، هذا يضمن أنك فهمت كيفية عمل الشبكة و كيفية حساب المشتقات و ما إلى هنالك.

بعدها يمكنك الانتقال لتعلم إطار عمل مثل PyTorch و استعماله لبناء مشروع بسيط، أنصحك أن تبدأ بمشروع تصنيف classification فهو من أبسط أنواع المشاريع.

في حال أنهيت ما سبق تكون قد خطيت خطوة جيدة لفهم الأساسيات بشكل مبسط، عليك بعدها تعميق فهمك لهذه الأمور، فالذكاء الصنعي ليس عبارة عن مجرد كود يمكننا كتابته، علينا فهم كل تفصيلة فيه حتى إذا واجهتنا مشكلة نعرف سببها و حتى يمكننا معرفة ما الذي علينا القيام به لحل مشكلة ما، يمكنك متابعة بعض كورسات جامعات مثل  stanford فهي تقدم شرحاً معمقاً لهذه المفاهيم، و لكن لن تكون هذه الكورسات سهلة، و هذا أمر بديهي حيث أن الذكاء الصنعي ليس بالأمر السهل.

و في النهاية يمكنك الانتقال إلى قراءة الأوراق البحثية، فهذا المجال يتطور بشكل سريع، و من الصعب أن تجد محتوى كورس ما يعطيك آخر التطورات، لذلك قراءة الأوراق البحثية هو أمر ضروري جداً حتى تبقى على إطلاع على كل ما هو جديد.

قم بتعلم الاساسيات الموجودة في التعليقات السابقة ويجب عليك الإهتمام ببعض أساسيات الرياضيات وفرع الإحتمالات بالأخص وتعلم البرمجة ثم بعد ذلك قم بتحديد مجال معين 

بتاريخ On 24‏/4‏/2023 at 01:42 قال Yousef Ahmed8:

فقد اعجبني جدا هذا المجال والروبوتات وبرمجتها

حيث أن مجال الذكاء الاصطناعي هو مجال واسع ومتنوع يشمل العديد من التخصصات والمجالات الفرعية. ومن بين المجالات الرئيسية للذكاء الاصطناعي نجد:

• تعلم الآلة: يتمحور هذا المجال حول تدريب الأنظمة الحاسوبية على التعرف على الأنماط واتخاذ القرارات بشكل ذاتي، بناءً على البيانات والتجارب الماضية. ويستخدم في العديد من التطبيقات مثل تطبيقات التوصيات والتحليل البياني والروبوتات والتعرف على الكلام وغيرها.
• التعلم العميق: يمثل هذا المجال تطوير نماذج حاسوبية تعتمد على الشبكات العصبية الاصطناعية للتعرف على الأنماط المعقدة والتنبؤ بالبيانات. ويستخدم في العديد من التطبيقات مثل التعرف على الصور والكلام والترجمة الآلية والتحليل البياني وغيرها.
• معالجة اللغوية الطبيعية: يعمل هذا المجال على تطوير النظم الحاسوبية التي تستطيع فهم وتحليل اللغة الطبيعية بمختلف أشكالها وترجمتها وإنتاجها وتحليلها واستخلاص المعلومات منها. ويستخدم في العديد من التطبيقات مثل الترجمة الآلية والتحليل النصي والمحادثة الآلية وغيرها.
• الروبوتات: يعمل هذا المجال على تطوير الروبوتات الذكية التي تستطيع التفاعل مع البيئة المحيطة بها بشكل ذكي واتخاذ القرارات المناسبة بناءً على البيانات المتاحة. ويستخدم في العديد من التطبيقات مثل الصناعة والخدمات الصحية والتعليم وغيرها.

بتاريخ On 24‏/4‏/2023 at 01:42 قال Yousef Ahmed8:

وهل يوجد في أكاديمية حسوب مسار كامل لهذا المجال

يوجد فقط دورة تغطي الكثير من الأساسيات المطلوبة في هذا المجال وهي ما ذكرها مصطفى في التعليق دورة " دورة علوم الحاسوب "