تعلم الذكاء الاصطناعي افضل خطة في 2023

 

تعلم الذكاء الاصطناعي مسعى الكثير في الوقت الحالي والمستقبل ، ولكنه لا يخلو من التحديات.

 حيث ان مجال تعلم الذكاء الاصطناعي واسع وبه العديد من الموضوعات الفرعية.

 ومع ذلك ، مع خريطة طريق واضحة ، وموارد مناسبة ، ونهج استراتيجي ، يمكنك التقدم في هذا المجال.

كيفية تعلم الذكاء الاصطناعي في عام 2023      

أولا : إتقان المهارات المطلوبة

 

قبل الغوص في الذكاء الاصطناعي ، سترغب في الحصول على أسس في مجالات معينة.

ستشكل هذه المهارات الأساسية العمود الفقري لفهمك وقدراتك على الذكاء الاصطناعي :

• اساسيات الرياضيات

يعتمد الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على المفاهيم الرياضية ، لا سيما الحقول الفرعية مثل التعلم الآلي والتعلم العميق.

بالطبع ، ليس عليك أن تكون عالم رياضيات لتنجح في الذكاء الاصطناعي ، لكن الفهم الأساسي للجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل والاحتمال ضروري.

على سبيل المثال ، كثيرًا ما تُستخدم مفاهيم مثل المصفوفات والتحويلات الخطية من الجبر الخطي في خوارزميات الذكاء الاصطناعي.

• اساسيات الإحصاء

يكون للذكاء الاصطناعي معنى كبير عندما تفهم الإحصاء.

إن معرفة كيفية تفسير البيانات واستخلاص الأفكار أمر بالغ الأهمية في هذا المجال.

تلعب مفاهيم مثل الدلالة الإحصائية ، والتوزيع ، والانحدار ، والاحتمالية دور مهمًا في تطبيقات الذكاء الاصطناعي المختلفة.

• الرغبة في التعلم

الذكاء الاصطناعي هو مجال سريع التطور مع ظهور تطورات وتقنيات وأدوات جديدة باستمرار.

لذلك ، فإن العقلية الاستباقية والحماس للتعلم والتكيف مع المعرفة والتقنيات الجديدة أمران محوريان لأي شخص يتطلع إلى اقتحام الذكاء الاصطناعي والتقدم فيه.

ثانيا : تطوير مهارات الذكاء الاصطناعي المتخصصة

 

الآن بعد أن غطينا المتطلبات الأساسية ، دعنا نتعمق في المهارات الأساسية التي تحتاج إلى تطويرها لإتقان الذكاء الاصطناعي.

• الإحصاء (Statistics)

الإحصاء هو النظام الذي يتعلق بجمع البيانات وتنظيمها وتحليلها وتفسيرها وعرضها.

كما يعتبر العمود الفقري لفهم البيانات والعمل معها في الذكاء الاصطناعي.

• الرياضيات (Mathematics)

كما ناقشمنا سابقًا ، بعض مجالات الرياضيات هي أساس لخوارزميات الذكاء الاصطناعي.

الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل والاحتمالات والمعادلات التفاضلية كلها أدوات رياضية ستُستخدمها في رحلة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.

• البرمجة (programming)

يتطلب تطبيق الذكاء الاصطناعي فهماً سليماً للبرمجة.

كما تتيح لك معرفة كيفية كتابة التعليمات البرمجية تطوير خوارزميات الذكاء الاصطناعي ومعالجة البيانات واستخدام أدوات ومكتبات الذكاء الاصطناعي.

تعد Python حاليًا اللغة الأكثر شيوعًا في مجتمع الذكاء الاصطناعي نظرًا لبساطتها ومرونتها وتوافر مكتباتها.

• هياكل البيانات (Data structures)

تسمح لك هياكل البيانات بتخزين البيانات واستردادها ومعالجتها بكفاءة.

كما ان معرفة هياكل البيانات مثل المصفوفات والأشجار والقوائم وقوائم الانتظار ضرورية لكتابة التعليمات البرمجية الفعالة وتطوير خوارزميات الذكاء الاصطناعي المعقدة.

• معالجة البيانات (Data manipulation)

تتضمن معالجة البيانات تنظيف البيانات وتحويلها ومعالجتها لإعدادها لمزيد من التحليل أو إدخالها في نماذج الذكاء الاصطناعي.

كما تعد المهارات في استخدام المكتبات مثل الباندا لمعالجة البيانات ضرورية للعمل في الذكاء الاصطناعي.

• علم البيانات (Data science)

علم البيانات عبارة عن مزيج بين الأدوات والخوارزميات ومبادئ التعلم الآلي المختلفة التي تهدف إلى اكتشاف الأنماط الخفية من البيانات الأولية.

بصفتك محترف في مجال الذكاء الاصطناعي ، فإن فهم عملية استخراج الرؤى من البيانات أمر بالغ الأهمية.

• التعلم الالي (Machine learning)

التعلم الآلي هو فرع من الذكاء الاصطناعي حيث تتعلم الآلات من البيانات لتحسين أدائها أو إجراء تنبؤات دقيقة.

من الضروري فهم خوارزميات التعلم الآلي المختلفة ، وكيفية عملها ، ومتى يتم استخدامها.

• التعلم العميق (Deep learning)

يستخدم التعلم العميق ، وهو فرع من التعلم الآلي ، الشبكات ذات الطبقات المتعددة (وبالتالي “العميقة”) لنمذجة وفهم الأنماط المعقدة في مجموعات البيانات.

كما إنه وراء العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا اليوم ، من المساعدين الصوتيين إلى السيارات ذاتية القيادة.

ترتبط كل واحدة من هذه المهارات مع الآخري ، مما يساعدك على بناء معرفة واسعة بمفاهيم الذكاء الاصطناعي.

طريقة جيدة للبدء هي اكتساب الأسس في كل مجال قبل استكشاف تلك التي تهمك بمزيد من التفصيل.

مكنك دمج نهجك على النحو الذي تراه مناسبًا ، والعمل على المجالات التي تظهر بشكل طبيعي أثناء المذاكرة واكتساب التدريب العملي.

ثالثا : تعلم أدوات وحزم الذكاء الاصطناعي الأساسية

 

إن معرفة الأدوات والحزم المناسبة أمر بالغ الأهمية لنجاحك في الذكاء الاصطناعي.

على وجه الخصوص ، برزت Python و R كلغات رائدة في مجتمع الذكاء الاصطناعي نظرًا لبساطتها ومرونتها وتوافر مكتباتهم وكذا أطرالعمل القوية.

بينما لا تحتاج إلى تعلم كليهما لتحقيق النجاح في الذكاء الاصطناعي ، ستجد أدناه بعض المكتبات والأطر الرئيسية التي تحتاج إلى التعرف عليها اعتمادًا على اللغة التي ستختارها في النهاية :

أفضل أدوات وحزم Python AI

Python هي لغة برمجة مفسرة عالية المستوى معروفة بقابليتها للقراءة وتعدد استخداماتها.

يتم استخدامها بشكل كبير في الذكاء الاصطناعي بفضل تركيبتها سهلة الاستخدام والعدد الكبير من مكتباتها والأطر المتاحة للذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات.

 

• Pandas

 

الباندا هي مكتبة بايثون توفر وسائل شاملة لتحليل البيانات.

يستخدم علماء البيانات الباندا في مهام مختلفة ، بما في ذلك تنظيف البيانات وتحويل البيانات والتحليل الإحصائي.

إنها تعمل بشكل جيد مع البيانات غير المكتملة والفوضوية وغير المسماة ، مما يجعلها أداة مهمة لمعالجة البيانات.

• NumPy

 

 NumPy ، اختصار لـ Numerical Python ، هي مكتبة لبايثون تضيف دعم للمصفوفات والمصفوفات الكبيرة متعددة الأبعاد.

 جنبًا إلى جنب مع مجموعة كبيرة من الوظائف الرياضية عالية المستوى للعمل على هذه المصفوفات.

كما إنها مكتبة أساسية لأي حساب علمي ، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي.

• Scikit-Learn

Scikit-Learn هي أداة بسيطة وفعالة لاستخراج البيانات والتعلم الآلي.

كما إنها مبنية على NumPy و SciPy و matplotlib ، وهي مفتوحة المصدر ، مما يعني أنه متاحة مجانًا للجميع.

كما تتميز بخوارزميات تصنيف وانحدار وتجميع وتقليل الأبعاد المختلفة.

• PyCaret

PyCaret هي مكتبة قوية لPython تعمل على تبسيط عملية بناء ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي.

 مما يمكّن المستخدمين من استكشاف خوارزميات التعلم الآلي المتعددة ومعالجتها وتدريبها وضبطها ومقارنتها بكفاءة مع بضعة أسطر من التعليمات البرمجية.

• PyTorch

PyTorch هي مكتبة تعلم آلي مفتوحة المصدر تعتمد على مكتبةTorch.

 يتم استخدامها لتطبيقات مثل معالجة اللغة الطبيعية والشبكات العصبية الاصطناعية.

أكبر ميزة لها هي مرونتها وسرعتها ، مما يجعلها مناسبة لأبحاث التعلم العميق.

• Keras

Keras هي مكتبة سهلة الاستخدام مكتوبة بلغةPython.

تم تصميمها لتقليل الوقت بين أفكارك ونماذج العمل ، مما يوفر طريقة مباشرة لنمذجة الشبكة العصبية. Keras

كما انها معيارية ، مما يجعلها متعددة الاستخدامات بشكل لا يصدق عند إنشاء نماذج جديدة.

• Commercially available APIs

بمجرد أن تكون مستعدًا لبدء التدريب العملي على الذكاء الاصطناعي .

فإن استخدام واجهات برمجة التطبيقات للوصول إلى النماذج المتاحة تجاريًا هو أحد أفضل الطرق للبدء.

تعد واجهات برمجة التطبيقات المتاحة تجاريًا مثل OpenAI API و Cohere API و Anthropic API أماكن جيدة للبدء.

• Hugging Face

مع تطور كفاءتك ، استكشف النماذج المدربة مسبقًا باستخدام حزم Python القياسية مثل محولات Hugging Face والتسريع ، مما يجعل من السهل استخدام وحدات معالجة الرسومات (GPU) و (TPU).

خطة تعلم الذكاء الاصطناعي

هي خطة تعليمية لتحدد مكان تركيز وقتك ومجهودك إذا كنت سوف تبدأ للتو في استخدام الذكاء الاصطناعي.

تذكر أن النطاقات الزمنية ونطاق الموضوعات والتقدم تعتمد جميعها على مجموعة واسعة من المتغيرات.

نريد أن نجعل هذه الخطة عملية قدرالإمكان ، ولهذا نوصي بعمل مشاريع أثناء تقدمك في هذه الخطة.

 

• أساسيات الرياضيات والبرمجة وهياكل البيانات والمعالجة (اول 3 شهور)

الرياضيات والإحصاء:  ابدأ بأساسيات الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل والإحصاء والاحتمالات.

سيعطيك هذا أساسًا قويًا لما سيأتي.

البرمجة : تعلم بايثون ، اللغة الأكثر استخدامًا في الذكاء الاصطناعي.

ابدأ بالأساسيات ثم انتقل إلى مفاهيم أكثر تقدمًا.

ابدا بمهارات أساسيات Python ثم معالجة البيانات باستخدام Python Skill Track لتغطية الأساسيات ، بما في ذلك الحزم مثل NumPy.

معالجة البيانات:  ابدأ في التعرف على معالجة البيانات وتحليلها.

كما تعرف على مكتبات Python مثل pandas و NumPy ، والتي ستستخدمها لمعالجة البيانات.

كما تعرف على كيفية تنظيف البيانات وإعدادها ، وهو جزء مهم من أي مشروع للذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي.

 

• تعمق في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ثاني 3 شهور)

أساسيات الذكاء الاصطناعي : فهم ماهية الذكاء الاصطناعي وتاريخه وفروعه المختلفة.

تعميق معرفتك بالتعلم الآلي : تعرف على أنواع مختلفة من خوارزميات التعلم الآلي – التعلم الخاضع للإشراف ، وغير الخاضع للإشراف ، وشبه الإشراف ، والتعلم المعزز.

 

• التخصص والموضوعات المتقدمة (ثالث 3 شهور)

التعلم العميق : فهم الشبكات العصبية والتعلم العميق.

أساسيات MLOps : تعرف على MLOps ، والتي تتعلق بتطبيق مبادئ DevOps على أنظمة التعلم الآلي.

يتضمن ذلك إصدار النموذج ونشر النموذج والمراقبة والتنسيق.

التخصص:  بناءً على اهتماماتك وتطلعاتك المهنية ، تخصص في مجال واحد – يمكن أن يكون معالجة اللغة الطبيعية ، أو رؤية الكمبيوتر ، أو التعلم المعزز ، أو أي مجال آخر.

• استمر في التعلم والاستكشاف (الشهر العاشر والأخير)

مزيد من التخصص : الاعتماد على المسارات الوظيفية

كما ابق على اطلاع دائم : تابع بانتظام المدونات والبودكاست والمجلات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.

انضم إلى المجتمعات لتبادل الأفكار مع ممارسي الذكاء الاصطناعي الآخرين.

الأخلاق في الذكاء الاصطناعي:  عندما تتعلم المزيد عن الذكاء الاصطناعي ، تأكد أيضًا من التعرف على الاعتبارات الأخلاقية في الذكاء الاصطناعي.

 

خاتمة:

 

.تذكر أن خطة تعلم الذكاء الاصطناعي التي ذكرناها هي مجرد خارطة طريق أساسية.

.يجب عليك تعديلها بناءً على وتيرتك واهتماماتك فان الذكاء الاصطناعي مجال واسع ، والتعلم عملية مستمرة

مصادر:

مقال  يتحدث عن كيفية البدء في تعلم الذكاء الاصطناعي