كيفية تعلم الذكاء الاصطناعي في عام 2025

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

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: 

• البرمجة: معرفة لغات برمجة مهمة مثل Python وJava تعتبر أساساً في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى البرمجة الموجهة بالكائنات.
• الرياضيات والإحصاء: فهم الجبر الخطي، حساب التفاضل والتكامل، الإحصاء، والاحتمالات ضروري لتطبيق خوارزميات الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح.
• تعلم الآلة والتعلم العميق: تعلم المفاهيم الأساسية في تعلم الآلة (مثل التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف) والشبكات العصبية والتعلم العميق.
• نمذجة وتحليل البيانات: القدرة على التعامل مع قواعد البيانات، تحليل البيانات وتصويرها، والقدرة على استخدام أدوات مثل SQL وNoSQL مهمة جدًا في هذا المجال.
• مهارات حل المشكلات والتفكير النقدي: الذكاء الاصطناعي هو وسيلة لحل مشكلات معقدة، لذلك يجب تطوير مهارات التفكير النقدي وصنع القرار.
• فهم تقنيات متقدمة: مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، الشبكات العصبية التلافيفية والمتكررة، وأنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي.
• تصميم واجهات مستخدم ذكية: لفهم كيف يتفاعل الإنسان مع الأنظمة الذكية وتصميم واجهات فعالة.
• تعلم مستمر وقدرة على التكيف: لأن مجال الذكاء الاصطناعي سريع التطور ويحتاج إلى تحديث مستمر للمعارف والمهارات.

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: 

• إتقان لغات البرمجة وأطر العمل المتخصصة: مثل Python، R، ومكتبات مثل TensorFlow، PyTorch، وKeras، التي تُستخدم في بناء وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
• تحليل البيانات الضخمة (Big Data): القدرة على التعامل مع مجموعات بيانات ضخمة وتحليلها باستخدام أدوات مثل Hadoop وSpark لاستخراج الأنماط والنتائج الدقيقة.
• الشبكات العصبية العميقة (Deep Learning): فهم معمق لكيفية عمل شبكات الأعصاب وتصميمها، مع تطبيقاتها في الرؤية الحاسوبية، التعرف على الصوت، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP).
• خوارزميات التحسين (Optimization): تصميم وتحسين الخوارزميات لتحقيق أداء عالي وتقليل التكلفة الحسابية.
• الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI): العمل على تقنيات مثل نماذج ChatGPT وStable Diffusion التي تخلق محتوى ذكي متنوعًا كالصور والنصوص.
• التعلم المعزز (Reinforcement Learning): تطوير أنظمة تتعلم من خلال التجربة باستخدام مكافآت وعقوبات لتحسين صنع القرار.
• الذكاء الاصطناعي السحابي (AI Cloud Computing) والتشغيل الآلي للنماذج (MLOps): نشر النماذج الذكية في البيئات الحقيقية مع ضمان تطويرها وتحديثها بشكل مستمر ومنظم.
• الذكاء الاصطناعي الأخلاقي وقابلية التفسير: فهم التحيزات في النماذج، الشفافية، وأطر تطوير الذكاء الاصطناعي المسؤول لضمان استخدام آمن وعادل للمعلومات.
• دمج الذكاء الاصطناعي مع تقنيات أخرى: مثل إنترنت الأشياء (IoT)، الروبوتات، والأمن السيبراني لتعزيز الابتكار والتطبيق العملي
• تعرف على أدوات وحزم الذكاء الاصطناعي الأساسية

ما هي أدوات 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: 

1. لغات برمجة الذكاء الاصطناعي

• بايثون (Python): أشهر لغة برمجة للذكاء الاصطناعي بسبب بساطتها ووفرة مكتباتها المتخصصة مثل TensorFlow وPyTorch وScikit-learn.
• R: تستخدم بشكل كبير في التحليل الإحصائي وتصوير البيانات، مفيدة لمشاريع الذكاء الاصطناعي التي تتطلب تحليلات معمقة.
• جافا (Java): لغة قوية تدعم البرمجة الكائنية وتستخدم في تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تتطلب أداء عالياً.
• جوليا (Julia): لغة حديثة تقدم أداء متميز في الحوسبة العلمية والتعلم الآلي.

2. مكتبات وأُطر العمل (Frameworks)

• TensorFlow: مكتبة مفتوحة المصدر من جوجل، تدعم التعلم الآلي والتعلم العميق، مناسبة لبناء نماذج الشبكات العصبية والرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية.
• PyTorch: أُنشئت من قبل فيسبوك، تتميز بالمرونة والسهولة للبحث والتجريب، تستخدم على نطاق واسع في تطوير نماذج التعلم العميق.
• Keras: مكتبة عالية المستوى مبنية على TensorFlow، تقدم واجهة بسيطة لبناء الشبكات العصبية.
• Scikit-Learn: مكتبة متخصصة بالتعلم الآلي التقليدي، تقدم خوارزميات للتصنيف، الانحدار، والتجميع، لكنها لا تدعم التعلم العميق.

اقرأ أيضاً: 20 من أفضل تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي يجب معرفتها

3. أدوات تحليل البيانات والخوارزميات

• أدوات مثل Hadoop وSpark تستخدم لمعالجة وتحليل البيانات الضخمة التي تدخل في نماذج الذكاء الاصطناعي.
• أدوات تحليل إحصائي ورؤية بيانات مثل Pandas وMatplotlib تستخدم عادة مع بايثون لتجهيز وتحليل البيانات.

4. أدوات متخصصة في مجالات فرعية

• معالجة اللغة الطبيعية (NLP): مكتبات مثل SpaCy وNLTK تستخدم لإنشاء تطبيقات تفهم وتنتج اللغة البشرية.
• الرؤية الحاسوبية (Computer Vision): أدوات مثل OpenCV تستخدم في تحليل الصور والفيديو.
• تعلم التعزيز (Reinforcement Learning): أطر عمل متخصصة لتدريب الأنظمة التي تتعلم من تجاربها.

5. نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي

• مثل ChatGPT من OpenAI الذي يعتمد على تقنيات متقدمة في فهم وتوليد النصوص.
• نماذج أخرى لإنشاء الصور والفيديو والنصوص عبر الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط.

6. بيئات التطوير وأدوات الدعم

• Jupyter Notebook: بيئة تفاعلية لترميز وتجربة أكواد الذكاء الاصطناعي.
• أدوات تصحيح الأخطاء التلقائية مثل ESLint وSonarQube لمساعدة المبرمجين في الحفاظ على جودة الكود.

إنشاء خطة تعليمية لتعلم الذكاء الاصطناعي

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.
• اقرأ أيضاً: الربح من الإنترنت 20 طريقة سهلة للعمل من المنزل 2025

مسارات تعلم الذكاء 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 2025.

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. إليك أهم وأشهر دورات الذكاء الاصطناعي المجانية لعام 2025 التي يمكنك الانضمام إليها والاستفادة منها، بعضها يقدم شهادات معتمدة:

• دورة “Elements of AI” من جامعة هلسنكي
• دورة “AI For Everyone” من Andrew Ng على منصة Coursera
• تشرح الذكاء الاصطناعي من منظور غير تقني، موجهة للمهنيين والمديرين وغير التقنيين.
  • مدة الدورة حوالي 6 ساعات فقط.
  • شهادة إتمام مجانية.
• دورة “Introduction to Artificial Intelligence” من IBM على Coursera
  • مناسبة للمبتدئين مع شرح شامل لمفاهيم الذكاء الاصطناعي.
  • مدة الدورة حوالي 13 ساعة مع شهادة مجانية.
  • تركز على التعلم الآلي، التعلم العميق، الشبكات العصبية، والجوانب الأخلاقية.
• دورة “Learn with Google AI”
  • دورة تفاعلية من Google لتعليم أساسيات الذكاء الاصطناعي مع مشاريع تطبيقية.
  • شهادة إتمام من Google.
• دورة “Introduction to Deep Learning” من MIT
  • دورة أكاديمية متقدمة تشرح الشبكات العصبية والتعلم العميق.
  • مجانية ومفتوحة للجميع.
• دورات Google Cloud Skills Boost في الذكاء الاصطناعي التوليدي وتصميم الموجهات وغيرها مع مدة تتراوح من 6 إلى 8 ساعات للمبتدئين.
• هذه الدورات تغطي نطاقاً واسعاً من المستويات من المبتدئ إلى المتقدم، وتتيح لك التعلم عبر الإنترنت مجاناً مع شهادات تثبت مهارتك في الذكاء 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 النصائح لتعلم الذكاء الاصطناعي

فيما يلي خمس نصائح لجعل التعلم أسهل وأسرع وتساعدك على تسريع فرص الحصول على وظيفة. 

1. 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. 
2. 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.