هل حل مسائل problem solving مهمة

ليست الفكرة في حل المسائل فالحلول متوفرة في كل مكان، بل في تنمية مهارة التفكير المنطقي لديك وتحسين مستواك في أساسيات البرمجة بشكل عام واللغة البرمجية التي تستخدمها بشكل خاص.

قم بذلك بالتوازي أثناء دراسة الدورة، وابدء بحل مسائل صغيرة فور تعلم أي مفهوم جديد مثل مسائل حسابية بسيطة، أي الجمع بين التعلم النظري والتطبيق عبر التمارين مثل منصات HackerRank أو Edabit أو Codewars للمبتدئين، حيث تبدأ بالتدرج من خلال منصة سهلة نسبيًا مثل Codewars وحل الأسئلة السهلة ثم المتوسطة ثم الصعبة، ثم الإنتقال لمنصة leetcode وحل المسائل التي بها بدءًا من مستوى متوسط فما فوق.

لكن قبل حل المسائل البرمجية، عليك تعلم أساسيات هياكل البيانات والخوارزميات أي مفاهيم بسيطة من الـ DSA مثل:

• Arrays وطرق التعامل معها.
• Strings والخوارزميات الأساسية عليها مثل عكس النصوص، البحث عن عنصر.
• Time Complexity بشكل بسيط مثل فهم الفرق بين O(n) و O(n^2).

بعد حل أي مسألة، اقرأ حلول الآخرين لتعلم تقنيات جديدة وخصص وقتًا يوميًا للحل حتى لو 30 دقيقة، وتستطيع التعمق في DSA عند الانتقال للمسائل المتوسطة، حيث ستتعلم هياكل البيانات الأساسية Linked Lists, Stacks, Queues, Hash Tables, Trees.

والخوارزميات أساسية:

• البحث الخطي والثنائي Linear/Binary Search.
• الفرز السريع والدمج Quick Sort, Merge Sort.
•  الاجتياز Traversal للأشجار مثل BFS, DFS.

ثم تعلم المفاهيم المتقدمة من DSA قبل المسائل الصعبة Hard، وستتعلم Dynamic Programming وGraph Algorithms (مثل Dijkstra, Kruskal)، بالإضافة إلى Advanced Trees (مثل AVL Trees, Trie)، وركّز على الفهم العميق للنظريات كالفرق بين Greedy و Dynamic Programming.

ولا تتعلم DSA نظريًّا دون تطبيق والعكس صحيح، أيضًا لا تُهمل المشاريع العملية، أي عليك الجمع بين حل المسائل وبناء مشاريع صغيرة مثل تطبيق لإدارة المهام بلغة بايثون وخلافه لتعزيز الفهم.

حل المسائل البرمجية problem solving مهم جدا فأهميته تكمن في مهارة حل المشكلات التي ستكتسبها والتفكير المنطقي والذي سيجعل مستواك جيدا في حل المشكلات والتفكير في طرق الحل الجيدة والسريعة وذات الكفاءة العالية .

أنصحك بتعلم هياكل البيانات والخوارزميات وهندسة البرمجيات والتي ستجعل لديك أساس قوي للبدء في مجال الذكاء الإصطناعي والعمل فيه .

وإذا كنت مشترك في دورة علوم الحاسوب فهي كافية بشكل جيد للبدء في تلك الأساسيات ومن ثم تستطيع البدء في حل المسائل البرمجية.

هل حل مسائل Problem Solving مهم لمهندس الذكاء الاصطناعي؟

الجواب المختصر:

نعم، مهم، لكن بدرجة تختلف عن مهندس البرمجيات التقليدي. والأفضل أن تمارس حل المشكلات بالتوازي مع تعلم الذكاء الاصطناعي، وليس قبل الكورس أو بعده فقط.

لماذا هو مهم؟

1. لفهم الخوارزميات بعمق

الذكاء الاصطناعي قائم على خوارزميات مثل:

• الانحدار الخطي واللوجستي
• أشجار القرار
• الانحدار التدريجي
• الشبكات العصبية

فهم هذه الخوارزميات يحتاج إلى عقل مدرَّب على التحليل المنطقي وتقسيم المشكلة إلى خطوات، وهي نفس المهارات التي تطورها عند حل مسائل LeetCode.

2. لتطوير كود نظيف وقابل للتوسع

مهندس الذكاء الاصطناعي يتعامل مع كميات ضخمة من البيانات، وكتابة كود سيئ يجعل التجارب بطيئة، أو يجعل النموذج يعمل بكفاءة ضعيفة.
حل المشكلات يعوّدك على كتابة كود:

• منظم
• واضح
• بدون تكرار
• سهل التصحيح

3. لفهم الهياكل الأساسية للبيانات

حتى إذا استخدمت مكتبات جاهزة مثل NumPy وPandas، يظل من المهم أن تفهم أساسيات:

• القوائم والمصفوفات
• المجموعات
• القواميس
• الأشجار
• الرسوم البيانية

هذه المفاهيم تظهر بشكل غير مباشر داخل خوارزميات الذكاء الاصطناعي ومعالجة البيانات.

4. للاجتياز الناجح للمقابلات التقنية

في معظم الشركات العالمية، يُطلب من مهندس الذكاء الاصطناعي حل مسائل برمجية متوسطة لتعريف مستوى التفكير الخوارزمي لديه. حتى لو كان عملك يوميًا يستخدم Python وكتابة كود عال المستوى، فالمقابلات تعتمد على LeetCode.

هل يجب أن أبدأ حل LeetCode الآن أم لاحقًا؟

لا تبالغ في حل المشكلات في البداية

ليس مطلوبًا منك أن تتقن مئات المسائل، بل يكفي مستوى متوسط لتطوير مهاراتك الأساسية.

الأفضل:

ابدأ الكورس.

وفي نفس الوقت، خصص 20 إلى 30 دقيقة يوميًا لمسألة واحدة سهلة أو متوسطة.

بهذه الطريقة:

تتقدم في تعلم الذكاء الاصطناعي.

وتُكوّن عقلية خوارزمية بالتدريج.

لا تؤجل حل المشكلات إلى ما بعد انتهاء الكورس

لأنك ستحتاج التفكير الخوارزمي أثناء دراسة مواد مثل:

• Optimization
• Neural Networks
• Graph-based algorithms
• Reinforcement Learning

وحينها ستجد نفسك بحاجة إلى مهارات كان من الأفضل اكتسابها مبكرًا.

ماذا أحل تحديدًا؟

يكفي التركيز على هذه الموضوعات:

• Arrays
• Hash Tables
• Two Pointers
• Sliding Window
• Trees
• Recursion
• Basic Dynamic Programming

لا تحتاج إلى التعمق في المسائل الصعبة جدًا، فهذا مستوى مطلوب أكثر لمهندس البرمجيات وليس مهندس الذكاء الاصطناعي.

الخلاصة النهائية

نعم، مهندس الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى ممارسة حل المشكلات، ليس لأنه سيستخدم نفس الحلول في عمله اليومي، بل لأنها:

• تطور مهارات التحليل
• تساعد على كتابة كود أفضل
• تعزز فهم الخوارزميات
• تزيد فرص النجاح في المقابلات

ولكن من الخطأ تأجيل تعلم الذكاء الاصطناعي بسبب LeetCode. اجعل الاثنين يسيران معًا، ومتوسط مستوى البرمجة كافٍ تمامًا للنجاح في المجال.