كيفية تعلم الذكاء الاصطناعي في عام 2024
من السيارات ذاتية القيادة والتصنيع الذكي إلى التسوق الشخصي والكشف الآلي عن الأمراض والبنية التحتية السحابية الحكومية، يعمل الذكاء الاصطناعي على تحويل الصناعات وإعادة تعريف ما هو ممكن في مجال الأعمال والمجتمع.
مع استمرار تقدم قدرات الذكاء الاصطناعي، هناك طلب متزايد على الأشخاص القادرين على تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي ونشرها. ووفقًا لـ We Forum، فإن مجال الذكاء الاصطناعي سيوظف ما يقرب من 100 مليون شخص بحلول عام 2025 .
مع هذا الطلب، ستكون مهارات الذكاء الاصطناعي ذات قيمة هائلة في السنوات القادمة، خاصة إذا تم دمجها مع المعرفة بصناعة معينة أو وظيفة تجارية.
ستقدم لك هذه المقالة دليلًا خطوة بخطوة حول كيفية تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر وتوصي بالموارد لصقل خبرتك.
كيفية تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر
يبدأ الطريق نحو تعلم الذكاء الاصطناعي ببناء أساس متين والتقدم تدريجيًا إلى مفاهيم وأدوات أكثر تعقيدًا. وعلى عكس الاعتقاد السائد، لن تكون جاهزًا تمامًا لتصبح مهندس ذكاء اصطناعي كبير في OpenAI في لمح البصر، ولكن مع المثابرة الكافية، يمكنك الوصول إلى هناك.
فيما يلي بعض النصائح لمساعدتك على البدء.
إتقان المهارات الأساسية
قبل التعمق في مجال الذكاء الاصطناعي، يجب عليك اكتساب بعض المهارات الأساسية. لن يؤدي هذا إلى تسهيل منحنى التعلم لديك فحسب، بل سيعزز أيضًا قدرتك على استيعاب مفاهيم الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا في المستقبل. بشكل عام، يجب على أولئك الذين يبحثون عن كيفية تعلم الذكاء الاصطناعي أن يركزوا أولاً على:
- الرياضيات الأساسية: يعد الإلمام الجيد بالجبر وحساب التفاضل والتكامل والهندسة أمرًا ضروريًا. تشكل هذه المجالات من الرياضيات العمود الفقري للعديد من خوارزميات ونماذج الذكاء الاصطناعي.
- الإحصاءات الأساسية: يعد فهم الاحتمالات والتوزيعات واختبار الفرضيات ونماذج الانحدار والأساليب الإحصائية أمرًا بالغ الأهمية، حيث يتم تطبيق هذه المفاهيم بشكل متكرر في الذكاء الاصطناعي للتوصل إلى التوقعات واتخاذ القرارات.
- إدارة البيانات: تحتاج أيضًا إلى مهارات أساسية في التعامل مع البيانات ومعالجتها مسبقًا، مثل تنظيف البيانات وتخزينها واسترجاعها وتصورها.
تعلم مهارات الذكاء الاصطناعي المتخصصة
بمجرد أن تتقن الأساسيات، تظهر أول مفترق طرق رئيسي: تخصصك المستقبلي. ورغم أن كونك متخصصًا عامًا أمر مقبول أيضًا، فإن هذا النهج مقيد إلى حد ما إذا كنت تنوي الاستفادة من أي مجالات ناشئة. بالنسبة للتخصص، ستحتاج إلى التركيز على:
- البرمجة: تعتبر مهارات الترميز، وخاصة في لغات برمجة الذكاء الاصطناعي الشائعة مثل Python وR ، أمرًا بالغ الأهمية لأنها تسمح لك بمعالجة البيانات وبناء النماذج واختبارها. تتمثل إحدى الطرق الجيدة لتعلم البرمجة في استخدام لغة مثل Python لشيء سهل مثل أتمتة بعض جوانب سير عملك، مثل ضبط التذكيرات أو دمج ملفات PDF لتسهيل إعداد التقارير.
- علم البيانات: يتضمن ذلك مهارات تحليل البيانات وتصورها وتفسيرها، والتي تعتبر بالغة الأهمية في تطوير رؤى من البيانات.
- التعلم الآلي: اكتساب فهم عميق لخوارزميات التعلم الآلي وكيفية تطبيقها لأتمتة عمليات صنع القرار.
- التعلم العميق: تعرف على تعقيدات الشبكات العصبية وكيفية استخدامها لمهام مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية والمزيد.
تعرف على أدوات وحزم الذكاء الاصطناعي الأساسية
لتنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي بشكل فعال، يجب عليك أيضًا أن تكون على دراية بأفضل الأدوات والحزم المستخدمة لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها. والأكثر شهرة هو Python، لذا فأنت بحاجة إلى التعرف على النظام البيئي الغني للمكتبات والأطر في Python .
تتضمن بعض الأدوات والحزم الأكثر أهمية التي تحتاج إلى تعلمها ما يلي:
- Pandas و NumPy لمعالجة البيانات وتحليلها.
- Scikit-Learn للتعلم الآلي.
- PyCaret لأتمتة سير عمل التعلم الآلي.
- PyTorch و Keras للتعلم العميق.
- TensorFlow لنظام بيئي شامل ومرن لأدوات التعلم الآلي والمكتبات وموارد المجتمع.
- Matplotlib و Seaborn لتصور البيانات.
- HuggingFace و Theano و LangChain لمعالجة اللغة الطبيعية والتعلم العميق والتفاعل مع نموذج اللغة بالذكاء الاصطناعي.
إنشاء خطة تعليمية
صدق أو لا تصدق، حتى أكثر مكتبات Python أو مفاهيم علم البيانات تطلبًا لا تقارن بتهديد التعلم غير المنظم. لا يمكن لمثل هذا النهج أن يعيق تقدمك فحسب، بل يمكن أن يؤدي أيضًا إلى الإرهاق وكراهية الذكاء الاصطناعي. لذا، قبل اتخاذ أي خطوات، اجلس وفكر في:
- قم بتقييم مهاراتك الحالية: قم بتقييم معرفتك بالرياضيات والبرمجة والمجالات الأخرى ذات الصلة. سيساعدك هذا في تحديد نقطة البداية لرحلة التعلم الخاصة بك.
- حدد أهدافًا واضحة: حدد ما تريد تحقيقه من خلال تعلم الذكاء الاصطناعي. سواء كنت تسعى إلى مهنة في مجال الذكاء الاصطناعي ، أو تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي في عملك، أو استكشاف الذكاء الاصطناعي كهواية، فإن تحديد أهداف واضحة سيبقيك متحفزًا ومركّزًا.
- تقسيم عملية التعلم: قسّم عملية التعلم إلى أجزاء يمكن إدارتها، بدءًا بالمهارات الأساسية ثم الانتقال تدريجيًا إلى مواضيع أكثر تقدمًا. هذا النهج يجعل عملية التعلم أقل صعوبة وأكثر قابلية للإنجاز.
- حدد جدولًا زمنيًا: خصص إطارًا زمنيًا واقعيًا لكل جزء من التعلم. ضع في اعتبارك التزاماتك اليومية والوقت الذي يمكنك تخصيصه لتعلم الذكاء الاصطناعي.
- المراجعة والتعديل: راجع تقدمك بانتظام وعدّل خطتك حسب الحاجة. المرونة هي المفتاح، حيث قد تجد أن بعض المجالات تتطلب وقتًا أطول مما كنت تتوقعه في البداية.
مسارات التعلم للذكاء الاصطناعي
هناك مسارات متعددة لتعلم الذكاء الاصطناعي، كل منها يلبي أنماط التعلم المختلفة، والالتزامات الزمنية، والأهداف المهنية. فيما يلي أربعة مسارات أساسية لتعلم الذكاء الاصطناعي في عام 2024.
درجة أكاديمية في علوم الكمبيوتر أو مجال ذي صلة
- إن الحصول على درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الكمبيوتر أو علوم البيانات أو الرياضيات أو مجال كمي ذي صلة من كلية أو جامعة معتمدة يعد طريقة رائعة لاكتساب معرفة عميقة في مجال الذكاء الاصطناعي. يوفر هذا المسار مناهج دراسية صارمة، وتعليمًا منظمًا، والوصول إلى الخبراء، وفرص البحث، والتعلم من الأقران.
الدورات والشهادات عبر الإنترنت
- تُعد الدورات التدريبية عبر الإنترنت خيارًا رائعًا إذا كنت تبحث عن طريقة مرنة وبأسعار معقولة لتعلم الذكاء الاصطناعي. حتى أن بعض الدورات التدريبية عبر الإنترنت تمنحك شهادات يمكنها تعزيز سيرتك الذاتية والإشارة إلى أنك على استعداد لزيادة معرفتك الحالية بمهارات إضافية.
مسار التعلم الذاتي
- يتضمن مسار التعلم الذاتي التعلم باستخدام الموارد المتاحة عبر الإنترنت، بما في ذلك مقاطع فيديو المحاضرات والمنتديات مثل Stack Overflow ومستودعات التعليمات البرمجية مثل GitHub. قد يكون هذا المسار الأكثر فعالية من حيث التكلفة و”قابلية للتخصيص”، ولكنه أيضًا الأكثر تحديًا. وبالتالي، يعتقد العديد من الخبراء في الصناعة أنه يجب عليك استخدام التعلم الذاتي فقط كطريقة تكميلية في البداية والتركيز عليه تمامًا بمجرد وصولك إلى مستوى متوسط من المعرفة بالذكاء الاصطناعي.
معسكرات تدريبية
- للحصول على تدريب شامل في مجال الذكاء الاصطناعي، يمكنك حضور معسكرات تدريبية بدوام كامل أو جزئي في مجال البرمجة وعلوم البيانات. وعادة ما يتم تصميم هذه المعسكرات لتسريع عملية التعلم وإعدادك لمهنة في مجال الذكاء الاصطناعي. وتركز المعسكرات التدريبية على المهارات العملية وبناء المحفظة المهنية وتوفير فرص العمل. وعلاوة على ذلك، توفر المعسكرات التدريبية التعلم المكثف والوصول إلى محترفي الصناعة للحصول على التوجيه والإرشاد والتواصل والدعم المهني.
أهم 4 نصائح لتعلم الذكاء الاصطناعي في عام 2024
فيما يلي خمس نصائح لجعل التعلم أسهل وأسرع وتساعدك على تسريع فرص الحصول على وظيفة.
- اختر مجال تخصصك . يشتمل الذكاء الاصطناعي على العديد من التخصصات، بما في ذلك التعلم الآلي ، والتعلم العميق، ومعالجة اللغة الطبيعية، والرؤية الحاسوبية، والروبوتات. ابدأ باستكشاف هذه المجالات لتحديد المجال الذي يتوافق مع اهتماماتك وأهدافك المهنية، ثم تخصص في هذا المجال. يتيح لك التخصص تركيز جهودك والتعمق في الفروق الدقيقة لمجال معين، مما يجعل مجموعة مهاراتك أكثر دقة واستهدافًا.
- التدرب على المشاريع العملية. إن الانخراط في المشاريع العملية يعزز فهمك للمفاهيم النظرية ويساعدك على تطوير المهارات العملية الحاسمة في العالم الحقيقي. ابدأ بمشاريع بسيطة مثل أتمتة شيء يمكن تنفيذه ولكنه لا يزال معقدًا. على سبيل المثال، بدلاً من العبث بـ WordPress وواحد من أكثر من 60000 مكون إضافي متاح، يمكنك الحصول على نموذج ذكاء اصطناعي لبرمجة موقع ويب محفظة أساسي أو ملئه بالمحتوى. ولكن أيضًا، يمكن لعشاق WordPress تفكيك أحد المكونات الإضافية العديدة المتاحة للذكاء الاصطناعي ومعرفة كيفية عملها بشكل مباشر.
- الانضمام إلى مجتمع. الانضمام إلى مجتمعات الذكاء الاصطناعي أو علوم البيانات ، سواء المنتديات عبر الإنترنت أو مجموعات وسائل التواصل الاجتماعي أو اللقاءات المحلية، يمكن أن يعزز أيضًا رحلة التعلم الخاصة بك. توفر المجتمعات منصة لتبادل المعرفة والتواصل والتعاون والتوجيه والبقاء على اطلاع على اتجاهات الذكاء الاصطناعي وأدواته وتقنياته.
- طبِّق معرفتك على مشاريع واقعية. ابحث عن فرص لتطبيق ما تعلمته في مشاريع فعلية، سواء من خلال التدريب الداخلي، أو التطوع في مشاريع مفتوحة المصدر، أو إنشاء مبادراتك الخاصة. بشكل عام، تُعَد المساهمات مفتوحة المصدر أفضل طريقة لتعلم الذكاء الاصطناعي من الناحية العملية. ستتمكن من العثور على مشاريع بدرجات متفاوتة من الصعوبة، فضلاً عن الحصول على فرصة للتعلم. بعد ذلك، بمجرد أن تشعر بالراحة الكافية، يمكنك إنشاء مشاريع وبرامج وعروض تقديمية مخصصة. ستكون هذه لا تقدر بثمن عندما تبحث في النهاية عن وظائف عالية الأجر في مجال الذكاء الاصطناعي، لأنها ستعرض قدرتك على استخدام المعرفة ضمن مجموعة محددة مسبقًا من القواعد.
اختتام
مع اكتساب تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي المزيد من الزخم هذا العام وتسابق الشركات لدمج الذكاء الاصطناعي في عملياتها، سيستمر الطلب على المواهب المتخصصة في الذكاء الاصطناعي في الارتفاع. إن تعلم الذكاء الاصطناعي، حتى في أبسط أشكاله، يوفر إمكانات مهنية هائلة.
رغم أن تعلم الذكاء الاصطناعي قد يبدو مخيفًا في البداية، إلا أنه لم يكن بهذه السهولة من قبل. سواء اخترت مسارًا أكاديميًا، أو برامج عبر الإنترنت، أو تعليمًا ذاتيًا، أو معسكرات تدريبية مكثفة، فهناك مسارات واضحة للبدء من الصفر والوصول إلى الكفاءة.
جهز نفسك بخطة تعليمية منظمة ومشاريع عملية في تخصصك ومجتمع لمواصلة تطوير مهاراتك. ولا تنسَ ألا تقارن نفسك بأي شخص آخر. فنحن جميعًا نتعلم بسرعات مختلفة وأي انحراف عن المسار يؤدي إلى حالة سيئة من الإرهاق.
