يجب أن يكون لديك خطة تعلم الذكاء الاصطناعي واضحة من البداية، فأنت لا تعرف السرعة التي يمر بها هذا المجال سواء على الصعيد المالي أو المهني أو حتى في شكل الحياة التي نعيشها الآن!

ولمواكبة هذا التغيير، سنتطرق معك إلى معرفة، ودراسة، ووضع خطة تعلم الذكاء الاصطناعي مفصّله لتفهم ماهو الذكاء الاصطناعي، وكيف تتعلمه لتصبح من المحترفين في المجال.

ماهو الذكاء الاصطناعي؟

عندما تبحث عن مفهوم الذكاء الاصطناعي أو AI ستجد الكثير من التعريفات المشابهة التي تتحدث عنه أنه عبارة عن تطبيقات أو برامج محاسبية تحاكي التفكير البشري والاستنتاج بناء على البيانات والمعلومات، وبرغم من أن هذا التعريف يحمل جزء من الخطأ يتسبب بدوره في خلط المعلومات ما بين مجالات الذكاء الاصطناعي (AGI – ANI – ASI)، وفي خطة تعلم الذكاء الاصطناعي من منصة مايسترو ستتمكن من معرفة الفرق بين كل نوع بوضوح تام!

ما هو الفرق بين أنواع الذكاء الاصطناعي المختلفة (AGI – ANI – ASI)؟

1) الذكاء الاصطناعي  ANI 

هو نوع محدد من الذكاء الاصطناعي يتم تصميمه بهدف أداء مهمة محددة، مع وجود إشراف خارجي يتحكم في نوعية المدخلات والمخرجات، وهو الأكثر استخدامًا في المجال التقني ويوجد فيه أغلب التطورات الحديثة.

2) الذكاء الاصطناعي  AGI 

هو الذكاء التقني القادر على فهم المعرفة البشرية وتفسيرها والتحكم فيها وفي عملها، ومن خلاله تتمكن البرامج والتطبيقات من محاكاة التفكير البشري والعمليات الذهنية المعقدة، وتتفوق عليها من حيث السرعة في أغلب الأحيان.

وهو على عكس الـ ANI فهو غير مرتبط بمدخلات ومخرجات محددة، بل يتعلم تلقائيًا من كل استخدام له، ويتطور تدريجيًا من خلال كم المعلومات المستخدمة فيه كل ثانية.

3) الذكاء الاصطناعي الفائق  ASI

هو عبارة عن نوع من الذكاء المشابه للأفكار الخيالية قليلًا، والتي نراها بشدة في الأفلام العالمية حيث الألات تتصرف مثل البشر، بل وتتفوق عليها بكثير في التعلم ونقل المعلومات، وغيره.

وبالرغم من أن هذه الصورة مرعبة بعض الشئ، إلا أن نفي احتمال حدوثها شئ غير وارد أبدًا، ولا توجد إلا الآن صورة حقيقية ملموسة إلى أقصى ما يمكن أن يصل إليه الذكاء الاصطناعي، وهل يمكن أن يكون مهدد لوجود البشرية أم لا؟

مصطلحات يجب أن تعرفها عند تعلم الذكاء الاصطناعي!

عند دراسة خريطة تعلم الذكاء الاصطناعي، ستواجه العديد من المصطلحات التقنية، سنوضح لك الآن أهمها بشكل مبسط:

Machine Learning (التعليم الآلي)

التعليم الآلي هو فرع من الذكاء الاصطناعي يمكن الآلة من التنبؤ والتحليل والفهم والرد على الأوامر المختلفة بدون الحاجة إلى برمجة مسبقة أو وجود نمط محدد، وتعتمد الآلة على البيانات المغذية لتطوير قدرتها الذاتية والتعلم من مخرجاتها.

NLG (توليد اللغة الطبيعي)

توليد اللغة الطبيعية هو قدرة البرامج والآلات على توليد النصوص والبيانات المنظمة التي يمكن للبشر قراءتها وفهمها، وتتيح هذه التقنية للآلات كتابة تقارير ومقالات استنادًا إلى البيانات المدخلة. وبعد دراسة خطة تعلم الذكاء الاصطناعي ستتعرف عليها بتفاصيل وإتقان أكثر.

NLP (Natural Language Processing)

معالجة اللغة الطبيعية هي قدرة البرامج على تفسير اللغة البشرية والرد عليها. تشمل تحليل المشاعر تصنيف النصوص والإجابة على الأسئلة بطريقة منطقية ومفهومة.

Reinforcement Learning (التعلم المعزز)

التعلم المعزز هو طريقة تدريب الآلة من خلال تجريب القرارات ومعرفة نتائجها، سواء كانت صحيحة أو خاطئة، وتتلقى الآلة مكافآت أو عقوبات بناءً على أدائها، مما يساعدها على تحسين سلوكها بمرور الوقت.

Pattern Recognition (التعرف على الأنماط)

التعرف على الأنماط هو قدرة الآلة على التعرف على الأنماط في البيانات المقدمة، مثل التعرف على الوجوه أو الصوت أو الصور، وتُستخدم هذه التقنية التي نشرحها في خطة تعلم الذكاء الاصطناعي في تطبيقات متعددة، مثل الأمن والمراقبة والتفاعل مع المستخدم.

Neural Network (الشبكة العصبية الآلية)

الشبكة العصبية الآلية هي نظام محاكاة للشبكة العصبية في الدماغ البشري، وتتكون من وحدات معالجة مترابطة تعمل معًا لمعالجة البيانات وتعلم الأنماط المعقدة.

Deep Learning (التعلم العميق)

التعلم العميق هو شكل متطور من التعليم الآلي، حيث تتمكن الآلات من تنظيم المعلومات ومعالجتها واتخاذ القرارات دون إشراف مباشر، وتعتمد هذه التقنية على الشبكات العصبية العميقة لتحليل البيانات غير المنظمة وفهم السياقات المعقدة.

LLM (Large Language Models)

النماذج اللغوية الكبيرة هي أنظمة ذكاء اصطناعي متقدمة تعتمد على الشبكات العصبية العميقة وكميات هائلة من البيانات لتعلم الأنماط والنصوص واللغات البشرية، ومن الأمثلة الشهيرة على هذه النماذج: Chat GPT و Brad.

Big Data (البيانات الضخمة)

البيانات الضخمة تشير إلى الكميات الهائلة من البيانات التي يصعب على البشر تحليلها يدويًا، وتُستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي لاستخراج العلاقات والتفسيرات من هذه البيانات واستخدامها لاتخاذ قرارات مستنيرة، وهذه احد استخدامات الذكاء الاصطناعي المهمة في الوقت الحالي.

Turing Test (اختبار تورينج)

اختبار تورينج هو اختبار صممه عالم الكمبيوتر آلان تورينج لتقييم قدرة الآلات على تقليد السلوك البشري، وإذا لم يستطع حكم بشري التفريق بين ردود الآلة والبشر في المحادثات، تُعتبر الآلة ناجحة في الاختبار.

ما هي خطة تعلم الذكاء الاصطناعي بـ لغاته المتعددة

تعلم الذكاء الاصطناعي يتطلب مزيجًا من الدراسة الأكاديمية، التدريب العملي، والالتزام بالتعلم الذاتي المستمر، ويمكن أن يستغرق التعلم المكثف من 6 أشهر إلى سنة، أو أربع سنوات في حالة التعليم الأكاديمي المتخصص. الخطوات التالية ستساعدك على بدء خطة تعلم الذكاء الاصطناعي للمبتدئين بشكل احترافي:

1.المرحلة الأولى معرفة أساسيات تعلم الذكاء الاصطناعي

1.1 المفاهيم الأساسية

لفهم آلية عمل الذكاء الاصطناعي، يجب عليك أن تمتلك معرفة جيدة في خطة تعلم الذكاء الاصطناعي الخاصة بك، وأن تكون ملم بالمواضيع التالية:

🔰 الرياضيات والإحصاء

• الجبر
• التفاضل والتكامل
• الجبر الخطي
• التحليل العددي
• الانحدارات الخطية والتحويلات الإحداثية

🔰  لغات البرمجة:

• بايثون: الأكثر شيوعًا في الذكاء الاصطناعي.
• SQL: لإدارة قواعد البيانات.

🔰  علوم الحاسب الآلي:

• فهم الخوارزميات وآلية عملها.
• بناء مصفوفات لحل المشكلات واختبار صحتها.
• فهم أنواع المنطق الاستدلالي المختلفة.

🔰  التعامل مع البيانات:

• فهم أساسيات قواعد البيانات.
• تعلم لغة NLP (معالجة اللغة الطبيعية) والرؤية الحاسوبية.

2. المرحلة الثانية في تعلم الذكاء الاصطناعي

2.1 التعمق في المفاهيم المتقدمة

لتعلم التعامل مع الذكاء الاصطناعي بتعمق، يجب عليك دراسة الفروع الأربعة الرئيسية:

🔰 علم البيانات (Data Science):

• جمع وتحليل وتنظيم قواعد البيانات الضخمة.
• اكتشاف العلاقات بين البيانات.

🔰 التعلم العميق (Deep Learning):

• بناء نماذج تعلم قادرة على محاكاة البيانات وفهم السياق.

🔰 التعلم الآلي (Machine Learning):

استخدام البيانات لفهم المخرجات الجديدة وتطوير مهارات البرامج ذاتيًا.

🔰 الذكاء الاصطناعي (AI):

• دمج الفروع الثلاثة السابقة لتطوير ذكاء تقني قادر على محاكاة الذكاء البشري.

2.2 المواضيع الرئيسية

في هذه المرحلة، يجب عليك دراسة المواضيع التالية بعمق:

• التعلم الآلي الخاضع للإشراف
• التعلم الآلي غير الخاضع للرقابة
• التعلم المعزز
• التعلم الجماعي
• نظرية الاحتمالات
• اختبار الفرضيات
• القوانين الأساسية في علم البيانات
• معالجة اللغة الطبيعية
• النماذج الاحتمالية
• البرمجة اللغوية العصبية
• أدوات علوم البيانات
• أدوات تحليل البيانات
• إنشاء الشبكات العصبية
• استنباط الأنماط وبنائها

2.3 التطبيق العملي

التطبيق العملي المستمر للموضوعات النظرية أمر حيوي، ويمكنك تطبيق كل ما تعلمته في مسار تعلم الذكاء الاصطناعي في مشاريع فردية:

• أنشئ نموذج مصغر لتطبيق يعتمد على الذكاء الاصطناعي.
• طبق ما تعلمت بشكل مستمر لتقييم تقدمك واستيعابك للمفاهيم.

3. المرحلة الثالثة: التخصص في تعلم الذكاء الاصطناعي

3.1 اختيار التخصص

عند الوصول إلى هذه المرحلة، عليك تحديد المجال الذي ترغب في التخصص فيه:

• التعلم الآلي (Machine Learning)
• التعلم العميق (Deep Learning)
• علم البيانات (Data Science)
• الذكاء الاصطناعي العام (General AI)

3.2 الوظائف والرواتب

بناءً على اختيارك للتخصص، إليك بعض الوظائف المطلوبة في هذا المجال ومتوسط الرواتب السنوية عالميًا:

• مهندس تعلم آلي (Machine Learning Engineer): متوسط الراتب ($112,806) سنويًا
• عالم بيانات (Data Scientist): متوسط الراتب ($96,494) سنويًا
• مهندس ذكاء اصطناعي (AI Engineer): متوسط الراتب ($119,297) سنويًا
• باحث في التعلم العميق (Deep Learning Researcher): متوسط الراتب ($127,000) سنويًا

تعرف على خطة تعلم الذكاء الاصطناعي وابدأ دراستها الآن!

إذا كنت من المهتمين بتعلم الذكاء الاصطناعي، وترغب أن تكون متمرس ومحترف فيه بشكل خاص، فـ ننصحك بأن تنضمن لمنصة مايسترو لبدء خطة تعلم الذكاء الاصطناعي تكون مناسبة لك و التخصص الذي ترغب في الانضمام إليه.

وفي نهاية الدورة التدريبية ستحصل على شهادة معترف بها دوليًا ومدعومة من مكتب العمل الألماني، وستفتح لك أبواب كثيرة من فرص العمل المميزة في جميع أنحاء أوروبا والعالم، وإذا كنت من العرب المقيمين في ألمانيا، المتحدثين باللغة العربية، و المدعومين من الجوب سنتر فستحصل على المنحة مجانًا. انضم لنا الآن!