اود تعلم الذكاء الاصطناعي ( تعلم الألة ) .. واريد خطة واضحة لكي لا اضيع وقتي

أنت لم تضيع وقتك في تعلم ما ذكرته وهو جافاسكريبت و React Native، بل على العكس هناك طلب على مطوري React Native الجيدين.

ودائمًا أصعب لغة هي لغة البرمجة الأولى، وأنت الآن قمت بدخول مجال البرمجة وأصبح لديك أساسيات تستند إليها لتعلم ما تريد في المجالات المختلفة، فبالطبع الفرق كبير بينك وبين من يريد تعلم مجال مثل (تعلم الآلة) وهو بعيد تمامًا عن مجال البرمجة.

لكن قبل إختيار المجال، عليك تحديد الوقت المتاح لك للحصول على وظيفة ويجب تحديد وقت واقعي وليس أمنيات، في حال كان الوقت المتاح لك سنة أو أقل، إذن مجال تعلم الآلة ليس لك.

ابحث في سوق العمل لديك عن المجالات المطلوبة والتي تطلب خبرة سنة أو أقل ثم قم بتعلم المهارات المطلوبة، تلك هي الطريقة الصحيحة لدخول سوق العمل، والبحث يتم على مواقع التوظيف مثل LinkedIn و indeed و Bayt.

قم بدراسة النماذج والخوارزميات المستخدمة في تعلم الآلة، مثل الشبكات العصبية الاصطناعية والتعلم العميق وغيرها، و أيضا ركز على لغة بايثون فهي لغة البرمجة الأكثر استخداما في تطبيقات تعلم الآلة بسبب مجموعة واسعة من المكتبات المتاحة مثل TensorFlow وPyTorch و غيرهت، لذا تأكد من أنك تتقن بايثون جيدا.

بالنسبة لسؤالك عن الاختلاف بين مجال تعلم الآلة ومجال تطوير الويب (React، Angular، Vue)، فهما مجالان مختلفان تماما، مجال تعلم الآلة يركز على تطوير نماذج وخوارزميات لفهم البيانات وتحليلها واستخدامها للتنبؤ والتصنيف والتكيف مع المعطيات، بينما مجال تطوير الويب يركز على بناء وتطوير تطبيقات الويب والمواقع باستخدام تقنيات مثل React، Angular، وVue.

بمجرد أن تكتسب المهارات اللازمة في تعلم الآلة، يمكنك العثور على وظيفة في مجال تطوير البرمجيات مع تركيزك على تطبيقات تعلم الآلة، و أنصحك بقراءة هذا المقال، ففيه معلومات ممتازة تسهل لك طريقك في هذا المجال:

 بعد تعلمك و إتقانك الأساسيات التي ذكرتها مثل أساسيات البرمجة  ولغة جافاسكريبت  يصبح من السهل تعلم لغة برمجة أخرى مثل بايثون وبالنسبة لمجال تعلم الآلة بعد الخطوات التي قمت بذكرها في تعليقك تحتاج

• تعلم استخدام المكتبات الشهيرة مثل Scikit-learn، TensorFlow، Keras، وPyTorch. هذه المكتبات توفر أدوات قوية لبناء وتدريب نماذج التعلم الآلي.
• تعلم كيفية جمع وتنظيف وتحليل البيانات باستخدام مكتبات مثل NumPy و Pandas. هذا أمر بالغ الأهمية لإعداد البيانات للتدريب على نماذج التعلم الآلي.
• تطبيق ما تعلمته على مشاريع عملية في مجالات مثل التصنيف، التنبؤ. هذا سيساعدك على بناء معرض أعمال قوي.

الخطوات السابقة ليست بشكل مفصل لذلك يفضل الإطلاع على المصادر الموجودة بالتعليقات السابقة للمزيد من التفاصيل

بالنسبة لإطار العمل، لا توجد إطارات عمل مثل الويب في تعلم الآلة ( بنفس الفكرة ). ولكن هناك مكتبات ومنصات مختلفة مثل TensorFlow و PyTorch التي تستخدم لبناء وتدريب نماذج التعلم الآلي. اختيار المكتبة المناسبة يعتمد على احتياجات المشروع والخبرة السابقة.