ما هي أفضل طرق تعلم الذكاء الاصطناعي؟

نُشِر في Oct 19, 2022 at 10:10 PM

يغدو تعلم الذكاء الاصطناعي اليوم إحدى الركائز الأساسية التي لا غنى عنها في أي مكان أو زمان، لا سيما بعدما استطاعت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي إثباث أهميتها في تسيير خدماتنا الحياتية وتسريعها، بل وقلبها رأسًا على عقب. 

 
إذ على الرغم من أننا لا نستطيع تصور أشهر تَطبيقات الذكاء الاصطناعي "الرُوبوتات الآلية" إلا على أنها ضربٌ من الخيال، إلا أنَّ تَطبيقات الذكاء الاصطناعي أصبحت جزءًا من حياتنا اليومية دون أن ندرك ذلك، السيارات ذاتية القيادة، التحليل التنؤي، التعلم الآلي (machine learning)، تنظيم صندوق الرسائل الواردة على البريد الإلكتروني وغيرها.
 
 
لذا وفي ظل الافتقار إلى كوادر فنية تمتلك القدرة على مواكبة التطورات الحديثة وتصميم تطبيقات إضافية من الذكاء الاصطناعي، كان لا بدَّ لك من ملاحقة المسار المختصر والمعتمد لـ تعلُّم الذكاء الاصطناعي حتى تتمكن من فتح آفاقٍ جديدة في حياتك المهنية، وهذا ما ستستدل عليه من خلال مقالنا المدرج. 
 

 
ما هو الذكاء الاصطناعي (Artificial intelligence)؟

 
بادئ ذي بدءٍ كانت تَطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI) مرهونة في الرُوبوتات الذكية التي كنا نشاهدها في أفلام الخيال العلمي فحسب، لكن ومع توسع هذا العلم وبفضل تقنيات التعلم الآلي وإنترنت الأشياء أَصبح الذكاء الاصطناعي أحد أكثر المجالات الواعدة في صناعة تُكنولوجيا المعلومات.

 
كما ويرى بعض الخبراء والمبرمجون أن مستقبلًا قد تستطيع أجهزة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي أن تصل لذكاء يضاهي الذكاء البشري بل وقد يمكنها أن تحل مكان الإنسان في مجالات لم يكن يتوقع الاستغناء عنه فيها، فهل تتخيل أن يكون رئيسك في العمل يومًا ما هو مجرد روبوت آلي؟ 

 
لمَ لا وقد تكاتف التعلم الآلي إلى جانب إنترنت الأشياء والخوارزميات المعقدة في سبيل تطوير المزيد من عَمليات الذكاء الاصطناعي، من ناحية أخرى فإن أنماط  التعرف على الكلام وتقنيات معالجة الصور قد استطاعت إحداث ثورة صناعية رابعة على مستوى العالم أجمع
 

لماذا يجب أن تتعلم الذكاء الاصطناعي؟ 

يمكن اعتبار الذكاء الاصطناعي أحد أهم خطوات إدارة التغيير التي تضمن الانتقال الناجح للأعمال، لا سيما أنَّ الهدف الرئيسي خلف برنامج الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته هو أداء المهام بسرعة تفوق التوقعات إلى جانب تعزيز أبعاد وإمكانيات الإنسان التي ربما تكون محدودة عندما يتعلق الأمر بتنفيذ مهام سريعة ومتكررة وبصورة منتظمة، الأمر الذي سيمكِّننا من اتخاذ خيارات استثنائية بنتائج لا يمكن تصورها وهذا من وجهة نظر فنية فحسب. 

 

أما من وجه نظر عملية وحتى تكون على فهم ودراية بأهم الدوافع التي ستجعلك مهتمًا بتتبع وتعلم مَجال الذكاء الاصطناعي أعددنا لك قائمة بأكثر الأسباب إثارة لرغبتك في  بدء تعلُّم الذكاء الاصطناعي. 

- مهنة مشرقة:

إذ من المتوقّع أنّ تحل تِقنيات الذكاء الاصطناعي محل 40٪ من المهن المجهدة والوظائف المكتبية الروتينية التي كان يقوم بها سابقًا الإنسان وتستغرق معه وقتًا كبيرًا لإنجازها بل وجهدًا مضاعفًا.
 

لذا دعنا نجزم أنَّه ومع تعلُّم الذكاء الاصطناعي واحتراف مجالاته سيضمن المهندسون الحصول على راتب لائق بالإضافة إلى ضمان فرص واعدة للنمو في المستقبل.

- يساعد الذكاء الاصطناعي على استيعاب كميات هائلة من البيانات. 

لا شكَّ أنَّه من الصعب تنظيم البيَانات الهائلة التي ترد إلى هواتفنا المحمولة كل يوم، لذا تساهم بعض تَطبيقات الذكاء الاصطناعي في تنظيم هذا العدد الهائل من البيَانات والمخلفات الرقمية الموجودة داخل هواتفنا الذكية. 
 

من وجه آخر، مع توفُر مثل هذه البيَانات المهمة بشكل منظم ومهيأ للاستخدام، ستتطلع الشركات إلى تحسين خدمات عملائها، لا سيما إن تمَّ هيكلة البيَانات بصورة صحيحة تضمن اكتساب رؤى مفيدة منها، أي تَطبيق ما يسمى بهندسة البيَانات أحدى أهم تَطبيقات الذكاء الاصطناعي، لذا من المتوقع أن يكون هناك طلب كبير على مهندسي البيَانات الذين يمكنهم إنتاج رؤى مفيدة لشركاتهم وتطور واضح في إنتاجيتها.

-  تحسين تجربة المستخدم:

الذكاء الاصطناعي ليس تقنية منفصلة، بل هو مفهوم يمكن دمجه في أي من التطبيقات التي تؤمن تجربة جيدة للمستخدمين، على سبيل المثال تَطبيقات  Amazon وYouTube وNetflix وغيرها.

بمعنى آخر تتحد تِقنيات روبوتات الدردشة والمساعدين مثل Google والأتمتة معًا لإضافة ميزات متعددة إلى التطبيقات الحالية، وهذا هو تمامًا ما نقصده بمفهوم اعتماد أنظمة الذكاء الاصطناعي لتحسين واجهة المستخدم أو تجربة المستخدم بل وهذا هو تمامًا ما سيجعلك مهتمًا في صقل معرفتك بالذكاء الاصطناعي. 
 
كذلك لا تقتصر الفائدة من تَطبيقات الذكاء الاصطناعي على المستوى الفردي فقط، بل إنها اتسعت لتشمل مجالات عديدة متل الرعاية الصحية، والمجالات الطبية والعسكرية وغيرها.
 

ما هي خارطة الطريق لتعلم الذكاء الاصطناعي:

إنَّ من أهم الأسباب التي تجعل الناس لا يستيطيعون القفز عاليًا في مَجال الذكاء الاصطناعي هو أنَّهم لا يدركون ما الخطوات الأولى للسير على هذا الطريق، ناهيك عن الكم الهائل من المصطلحات الحديثة التي تعترض طريقهم لا سيما عند افتقارهم لخلفية برمجية راسخة يستطيعون الاتكاء عليها. 

كذلك بالطبع لن يمكنكَ احتراف هذا المجال من خلال قراءة بضعة أسطر فقط، لذا عملنا على تبيان لك الطريق الصحيح للتعلم، دون التطرق إلى أية تفاصيل نظرية ومُملة. 

- تعلَّم الأساسيات: 

إنَّ أولى الخطوات للبدء بتعلم تقنيات الذكاء الصناعي هي صقل أساسيات التعليم الرياضي لديك، أي أن تعتني باستخدام مهارات الرياضيات الأَساسية لتوسيع مداركك بشكل أكبر في لغة الترميز على وجه العموم، ولغة بايثون python على وجه الخصوص نظرًا لأنها توفر العديد من الحزم والمكتبات المهمة في مجال الذكاء الاصطناعي. 

ثمَّ ما إن تنتهي من هذا الجانب حتى يمكنكَ الاتجاه لتعلم الأساسيات التخصصية والأدوات الضرورية التي ستكون مدخلك إلى الذكاء الاصطناعي، نستعرضها لك بشكل سريع ومختصر: 
 

• أساسيات الجبر الخطي والمصفوفات. 
• عمليات التفاضل والتكامل والرسم البياني. 
• الاحتمالات والإحصاء. 
• أساسيات قواعد البيَانات NoSQL.
• سلاسل وأطر البيَانات. 
• تنسيقات البيَانات (JSON وCSV وXML).
• عَمليات تحويل وتحميل واستخراج البيَانات.

 

- تعلم لغات البرمجة. 

لا يمكنكَ الخوض بمجال الذكاء الاصطناعي دون أن تتمكن من لغة برمجة واحدة على الأقل من بين اللغات الأَساسية في الذكاء الاصطناعي مثل لغة بايثون Python ولغة الـR، إلا أنه وبشكل عام ينصح بالاتجاه لتعلم لغة الـ python  لأنها اللغة الأعم والمطلوبة كثر في عالم الشركات والأعمال، لأجل ذلك أعددنا لكَ دليلًا سريعًا يرشدك إلى الطريق الصحيح لتعلم هذه اللُغة. 

أساسيات لغة الـ Python: أي تعلم المتغيرات الخاصة بها وهياكل البيَانات والحزم والوظائف وما إلى ذلك. 

التطرق إلى مكتبات معالجة البيَانات المهمة مثل pandas ،NumPy ،matplotlib.

تعلم  البيئات الافتراضية إلى جانب كيفية استخدام الـ Jupyter Notebooks / Labs بكفاءة وفعالية. 


 
- تعلم طرق معالجة وتنظيم البيانات: 

بعد أن كونت فكرة كافية عن لغات البرمجة الضرورية في مجال الذكاء الاصطناعي أَصبح بإمكانك البدء بتعلم تَحويل البيانات غير المهيكلة إلى بيانات منظمة بحيث يمكنك الحصول على رؤى مفيدة، إذ سيمكنك ذلك من خلال تطبيق بعض خوارزميات تعلم الآلة.
 

ختامًا  لقد أصبح الفهم الأساسي للذكاء الاصطناعي إلى جانب التعلم الآلي أَكثر أهمية من تعلم أي مجال آخر من مجالات الأعمال التقليدية. 

 
وبفضل توفّر دورة تدريبية في الذكاء الاصطناعي في لندن، أصبحت المهمة أَكثر سهولة ومرونة بحيث لا يتعين عليك الذهاب إلى الجامعة لتعلم هذه التكنولوجيا المعقدة، بل بإمكانك تعلم الذكاء الإصطناعي واتخاذ الخطوات الأولى نحو مهنتك الجديدة فقط من خلال هذه الدورات العملية.