هل كورس ال AI يفيد في مجال ال robotics

وعليكم السلام ورحمة الله تعالى وبركاته،

دورة الذكاء الاصطناعي ستفيدك في مجال الروبوتات من ناحية البرمجة والذكاء الاصطناعي والتحليل واتخاذ القرار لكنها لا تغطي جانب الهاردوير أو الإلكترونيات والتحكم في المحركات والحساسات فهي تركّز على بايثون وعلى تحليل البيانات، تعلم الآلة، التعلم العميق، الرؤية الحاسوبية (YOLO، ViT، CLIP)، والتعلم المعزز.

وأيضا على بناء نماذج يمكن دمجها لاحقا في أنظمة روبوتية عبر واجهات برمجية أو تكامل مع منصات أخرى، أي أنها تمنحك العقل البرمجي للروبوت وليس جسمه، ولإكمال طريق الروبوتات تحتاج لاحقا لدراسة أساسيات الإلكترونيات والتحكم مثل Arduino أو ROS بجانب ما تتعلمه في هذه الدورة.

الدورة ليست مخصصة لهندسة الروبوتات (Robotics Engineering) بشكل مباشر. الدورة تركز بشكل كامل على البرمجيات (Software).

حيث في هذه الدورة ستتعلم كيفية بناء النماذج التي تجعل الآلة "تفهم" البيانات. والمهارات التي ستفيدك في الروبوتات من هذه الدورة هي:

• الرؤية الحاسوبية (Computer Vision)
• التعلم العميق (Deep Learning)
• لغة بايثون (Python)

وبعدها يمكنك التخصص في المجال فهو مجال كبير 

اسم المجال الذي تقصده هو robotics engineering والأمر ليس بتلك البساطة، برمجة عقل الروبوت تعني التركيز على الجزء البرمجي الذي يتحكم في اتخاذ القرارات، التعلم، التفاعل مع البيئة، وتنفيذ المهام، وذلك يشمل مجالات مثل الذكاء الاصطناعي AI، تعلم الآلة Machine Learning، الرؤية الحاسوبية Computer Vision، ومعالجة اللغة الطبيعية NLP، وهي كلها جزء من الدورة بالأكاديمية.

حيث قمنا بدراسة ما يلي:

• مسار أساسيات بايثون وهي من ضمن اللغات الأساسية في تطوير الخوارزميات للروبوتات وتعلم الآلة.
• مسار التعامل مع البيانات والروبوتات تعتمد على البيانات مثل الحساسات لاتخاذ القرارات، بالتالي يلزم مهارات في SQL، APIs، واستخراج البيانات.
• تحليل البيانات (Pandas, Matplotlib, Seaborn) لفهم البيانات التي تجمعها الروبوتات وتحليل أدائها.
• تعلم الآلة من خلال الانحدار، التصنيف، التجميع، والترابط هي أدوات أساسية لتعليم الروبوت كيفية اتخاذ قرارات ذكية بناءًا على البيانات.
• الشبكات العصبية والتعلم العميق ضرورية لتطبيقات كالتعرف على الصور، معالجة اللغة، أو تحليل البيئة المحيطة بالروبوت.
• الرؤية الحاسوبية OpenCV و YOLO من أجل أن يرى الروبوت ويتعرف على الأشياء.
• نماذج اللغة الكبيرة LLMs وهندسة الموجهات لتطوير روبوتًا يتفاعل باللغة الطبيعية كالمساعدات الصوتية.
• نقل التعلم Transfer Learning لتدريب الروبوت بسرعة على مهام جديدة باستخدام نماذج جاهزة.

وبعدها ستحتاج إلى دراسة لغة C++ ودراسة إطار ROS لتتمكن من برمجة الروبوتات ثم دراسة  embedded systems.

ستجد هنا تفصيل بخصوص الـ Roadmap اللازمة لذلك المجال:

• https://github.com/h9-tect/AI-Roadmaps/blob/main/robotics-ai-roadmap.md

وأيضًا ستجد هنا roadmap لمجالات الـ AI التي تسائلتي عنها:

• https://github.com/h9-tect/AI-Roadmaps/tree/main