ماذا تنصحوني عند البدء في تعلم الذكاء الاصطناعي ؟

فهم الاساسيات:

يعد الفهم الأساسي للمفاهيم الرياضية ، وخاصة الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل والاحتمال ، أمرا بالغ الأهمية للنجاح في الذكاء الاصطناعي.

التحولات الخطية والمصفوفات شائعة في الذكاء الاصطناعي الخوارزميات ، مما يدل على أهمية فهم هذه المفاهيم.

يعد فهم الإحصاءات ، مثل الأهمية الإحصائية والتوزيع والانحدار والاحتمال ، أمرا ضروريا أيضا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

تعد العقلية الاستباقية والحماس للتعلم أمرا بالغ الأهمية لأولئك الذين يتطلعون إلى التقدم في الذكاء الاصطناعي ، حيث يتطور المجال باستمرار مع التطورات والتقنيات الجديدة. لذلك ، فإن الفهم الأساسي لهذه المفاهيم ضروري للنجاح في الذكاء الاصطناعي.

تتطلب الذكاء الاصطناعي الأدوار مستويات متفاوتة من الفهم والإتقان في مجالات المتطلبات الأساسية ، اعتمادا على الدور.

قد لا يحتاج علماء البيانات إلى فهم متعمق لجميع المفاهيم الرياضية ، في حين أن علماء الأبحاث الذين يهدفون إلى إنشاء خوارزميات الذكاء الاصطناعي جديدة قد يحتاجون إلى فهم أكثر عمقا للرياضيات.

لذلك فهم اساسيات الرياضية وليس الخوص بالتفاصيل ونترك الغوص في التفاصيل للمرحلة التي تحدد المجال الذي شعرت بشغف تجاهه.

يمكن اتباع الخطة التالية لنرفض على مدار السنة حيث يمكن زيادة او التلاعب بالمدة حسب الاستيعاب :

الشهر 1-3: أساسيات الرياضيات والبرمجة وهياكل البيانات ومعالجتها:

1. الرياضيات والإحصاء: ابدأ بأساسيات الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل والإحصاء والاحتمالات. سيعطيك هذا أساسا قويا لما سيأتي.
2. برمجة: تعلم بايثون ، اللغة الأكثر استخداما في الذكاء الاصطناعي. ابدأ بالأساسيات ثم انتقل إلى مفاهيم أكثر تقدما. خذ مسار مهارة أساسيات Python ومعالجة البيانات باستخدام Python Skill Track لتغطية الأساسيات ، بما في ذلك الحزم مثل NumPy.
3. معالجة البيانات: ابدأ في التعرف على معالجة البيانات وتحليلها. تعرف على مكتبات Python مثل الباندا و NumPy ، والتي ستستخدمها لمعالجة البيانات. تعرف على كيفية تنظيف البيانات وإعدادها، وهو جزء مهم من أي مشروع الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي.

الشهر 4-6: تعمق أكثر في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي:

1. أساسيات الذكاء الاصطناعي: فهم ما هو الذكاء الاصطناعي وتاريخه وفروعه المختلفة. يمكن أن توفر الدورات التدريبية التي توفر  أساسيات الذكاء الاصطناعي بداية جيدة.
2. تعميق معرفتك بالتعلم الآلي: تعرف على أنواع مختلفة من خوارزميات التعلم الآلي - التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف وشبه الخاضع للإشراف والتعلم المعزز. واحرص على معرفة  أهم أنواع النماذج ، وطريقة التحقق من صحة النموذج ، وضبط المعلمات الفائقة(Fine-tuning ). ووالتعرف ب TensorFlow و Keras واختم المرحلة  بمعرفة عن التعلم العميق وفرقه عن خوارميات التعلم الالي وماهي اهم انواع الشبكات العصبونية.

الشهر 7-9: التخصص والموضوعات المتقدمة:

1. التعلم العميق: فهم الشبكات العصبية والتعلم العميق عبر حل امثلة لمواضيع بسيطة لانواعه المختلفة.
2. أساسيات MLOps: تعرف على MLOps ، والذي يتعلق بتطبيق مبادئ DevOps على أنظمة التعلم الآلي. يتضمن ذلك إصدار النموذج ونشر النموذج والمراقبة والتنسيق.
3. التخصص: بناء على اهتماماتك وتطلعاتك المهنية ، تخصص في مجال واحد - يمكن أن يكون معالجة اللغة الطبيعية أو رؤية الكمبيوتر أو التعلم المعزز أو أي مجال آخر.

الشهر 10 والى النهاية - استمر في التعلم والاستكشاف:

1. تخصص أكثر: حاول قراءة كتابين على الاقل في المجال الذي اخترته بحيث في النهاية عند قراءة عناوين في الكتاب تكون قادر على الاجابة وشرح مفهوم معين.
2. ابق على اطلاع: تابع بانتظام المدونات والبودكاست والمجلات ذات الصلة الذكاء الاصطناعي. انضم إلى المجتمعات لتبادل الأفكار مع ممارسي الذكاء الاصطناعي الآخرين.
3. وتذكر دائما الأخلاق في الذكاء الاصطناعي: عندما تتعلم المزيد عن الذكاء الاصطناعي ، تأكد أيضا من التعرف على الاعتبارات الأخلاقية في الذكاء الاصطناعي.

نصيحة اخيرة : الذكاء الاصطناعي مجال سريع التطور. بمجرد حصولك على الأساسيات ، من المهم الاستمرار في التعلم وتحسين مهاراتك. اتبع الذكاء الاصطناعي المدونات ، واقرأ الأوراق البحثية ، وخذ دورات متقدمة ، وابحث دائما عن طرق جديدة لتحدي نفسك. ستحولك هذه العملية التكرارية من مبتدئ إلى خبير.

وتذكر أن الرحلة إلى التعلم الذكاء الاصطناعي صعبة ولكنها مشوقة للغاية. لا تثبط عزيمتك إذا واجهت عقبات على طول الطريق. إنهم جزء من عملية التعلم. ضع هدفك النهائي في الاعتبار ، وابق ملتزما. بالتوفيق لك❤️

بتاريخ 12 ساعة قال Ali Ibrahim12:

فهم الاساسيات:

يعد الفهم الأساسي للمفاهيم الرياضية ، وخاصة الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل والاحتمال ، أمرا بالغ الأهمية للنجاح في الذكاء الاصطناعي.

التحولات الخطية والمصفوفات شائعة في الذكاء الاصطناعي الخوارزميات ، مما يدل على أهمية فهم هذه المفاهيم.

يعد فهم الإحصاءات ، مثل الأهمية الإحصائية والتوزيع والانحدار والاحتمال ، أمرا ضروريا أيضا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

تعد العقلية الاستباقية والحماس للتعلم أمرا بالغ الأهمية لأولئك الذين يتطلعون إلى التقدم في الذكاء الاصطناعي ، حيث يتطور المجال باستمرار مع التطورات والتقنيات الجديدة. لذلك ، فإن الفهم الأساسي لهذه المفاهيم ضروري للنجاح في الذكاء الاصطناعي.

تتطلب الذكاء الاصطناعي الأدوار مستويات متفاوتة من الفهم والإتقان في مجالات المتطلبات الأساسية ، اعتمادا على الدور.

قد لا يحتاج علماء البيانات إلى فهم متعمق لجميع المفاهيم الرياضية ، في حين أن علماء الأبحاث الذين يهدفون إلى إنشاء خوارزميات الذكاء الاصطناعي جديدة قد يحتاجون إلى فهم أكثر عمقا للرياضيات.

لذلك فهم اساسيات الرياضية وليس الخوص بالتفاصيل ونترك الغوص في التفاصيل للمرحلة التي تحدد المجال الذي شعرت بشغف تجاهه.

يمكن اتباع الخطة التالية لنرفض على مدار السنة حيث يمكن زيادة او التلاعب بالمدة حسب الاستيعاب :

 

الشهر 1-3: أساسيات الرياضيات والبرمجة وهياكل البيانات ومعالجتها:

1. الرياضيات والإحصاء: ابدأ بأساسيات الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل والإحصاء والاحتمالات. سيعطيك هذا أساسا قويا لما سيأتي.
2. برمجة: تعلم بايثون ، اللغة الأكثر استخداما في الذكاء الاصطناعي. ابدأ بالأساسيات ثم انتقل إلى مفاهيم أكثر تقدما. خذ مسار مهارة أساسيات Python ومعالجة البيانات باستخدام Python Skill Track لتغطية الأساسيات ، بما في ذلك الحزم مثل NumPy.
3. معالجة البيانات: ابدأ في التعرف على معالجة البيانات وتحليلها. تعرف على مكتبات Python مثل الباندا و NumPy ، والتي ستستخدمها لمعالجة البيانات. تعرف على كيفية تنظيف البيانات وإعدادها، وهو جزء مهم من أي مشروع الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي.

الشهر 4-6: تعمق أكثر في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي:

1. أساسيات الذكاء الاصطناعي: فهم ما هو الذكاء الاصطناعي وتاريخه وفروعه المختلفة. يمكن أن توفر الدورات التدريبية التي توفر  أساسيات الذكاء الاصطناعي بداية جيدة.
2. تعميق معرفتك بالتعلم الآلي: تعرف على أنواع مختلفة من خوارزميات التعلم الآلي - التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف وشبه الخاضع للإشراف والتعلم المعزز. واحرص على معرفة  أهم أنواع النماذج ، وطريقة التحقق من صحة النموذج ، وضبط المعلمات الفائقة(Fine-tuning ). ووالتعرف ب TensorFlow و Keras واختم المرحلة  بمعرفة عن التعلم العميق وفرقه عن خوارميات التعلم الالي وماهي اهم انواع الشبكات العصبونية.

الشهر 7-9: التخصص والموضوعات المتقدمة:

1. التعلم العميق: فهم الشبكات العصبية والتعلم العميق عبر حل امثلة لمواضيع بسيطة لانواعه المختلفة.
2. أساسيات MLOps: تعرف على MLOps ، والذي يتعلق بتطبيق مبادئ DevOps على أنظمة التعلم الآلي. يتضمن ذلك إصدار النموذج ونشر النموذج والمراقبة والتنسيق.
3. التخصص: بناء على اهتماماتك وتطلعاتك المهنية ، تخصص في مجال واحد - يمكن أن يكون معالجة اللغة الطبيعية أو رؤية الكمبيوتر أو التعلم المعزز أو أي مجال آخر.

الشهر 10 والى النهاية - استمر في التعلم والاستكشاف:

1. تخصص أكثر: حاول قراءة كتابين على الاقل في المجال الذي اخترته بحيث في النهاية عند قراءة عناوين في الكتاب تكون قادر على الاجابة وشرح مفهوم معين.
2. ابق على اطلاع: تابع بانتظام المدونات والبودكاست والمجلات ذات الصلة الذكاء الاصطناعي. انضم إلى المجتمعات لتبادل الأفكار مع ممارسي الذكاء الاصطناعي الآخرين.
3. وتذكر دائما الأخلاق في الذكاء الاصطناعي: عندما تتعلم المزيد عن الذكاء الاصطناعي ، تأكد أيضا من التعرف على الاعتبارات الأخلاقية في الذكاء الاصطناعي.

نصيحة اخيرة : الذكاء الاصطناعي مجال سريع التطور. بمجرد حصولك على الأساسيات ، من المهم الاستمرار في التعلم وتحسين مهاراتك. اتبع الذكاء الاصطناعي المدونات ، واقرأ الأوراق البحثية ، وخذ دورات متقدمة ، وابحث دائما عن طرق جديدة لتحدي نفسك. ستحولك هذه العملية التكرارية من مبتدئ إلى خبير.

وتذكر أن الرحلة إلى التعلم الذكاء الاصطناعي صعبة ولكنها مشوقة للغاية. لا تثبط عزيمتك إذا واجهت عقبات على طول الطريق. إنهم جزء من عملية التعلم. ضع هدفك النهائي في الاعتبار ، وابق ملتزما. بالتوفيق لك❤️

تمام , شكراا لحضرتك جدا