تعلّم الذكاء الصناعي وتعلّم الآلة - دنيا عبد الله

 تعلّم الذكاء الصناعي وتعلّم الآلة

 تعلّم الذكاء الصناعي وتعلّم الآلة
تصميم الصورة : ريم أبو فخر

مجال الذكاء الصنعي من أفضل المجالات على مستوى العالم، ومن أكثر المجالات التي يدفع بها رواتب عالية في أوروربا وأمريكا، وبدأ يدفع فيه رواتب كبيرة في الوطن العربي مقارنة بالمطوّرين في مجالات أخرى.

ولكن المشكلة أنّ الناس لا يعرفون من أين يتعلمون؟

 وما هي المصادر الجيدة في التعلم؟..

وقد وجدنا لك عزيزي القارئ خطة من 4 مراحل في تعلم ال AL, و ال Machine Learning التي اذا قمت باتّباعها ستجد نفسك في مكان قوي جداً في المجال.

ولكن أولاً لنتعرف ما هي تخصصات الذكاء الاصطناعي، الذي يعرف بأنّه محاولة تقليد البشر في الأمور التي يقوموا بها.

ومن هذه التخصصات:

مثلاً Speech Recognition، الذي هو محاولة الآلات التحدث بلغات معينة، وقيامهم أيضاً بإيجاد  تخصص يتعلق بالقراءة والكتابة كما يفعل البشر، واسمه NLP.

وتخصص يتعلق في رؤية مشاهد وتحليلها، واسمه computer vision.

وتخصص لو مثلاً كنت في مهرجان فسوف ترى صور وتبقى في ذاكرتك، ويمكنك تذكرها، وممكن أن تعيد الصورة، وتقول شيء من خيالك من هنا جاء هذا التخصص تحت اسم image processing.

وتخصص جاء من تكيف| البشر| مع البيئة المحيطة، وكيفية تعاملهم معه، ومن هنا جاء تخصص robotics.

وتخصص جاء من قدرة البشر من تمييز الصور المتشابهة، والغير متشابهة، ومن هنا أخذ هذا التخصص اسمه تحت مسمى pattern recognition.

إنّ دماغ الإنسان مكوّن من عدد كبير من الخلايا العصبية التي تمكن الإنسان من التذكر و|الفهم و التعلم|، ومن هنا جاء تخصص تحت اسم neural network.

 وعندما يقوم التخصص السابق بالترابط ما بين طبقاته المختلفة نجد تخصص جديد deep learning.

والخطة التي سوف نتحدث عنها 

ستجعلك تحصل على مسمى وظيفي من أصل 3 من أقوى التخصصات.

وهي data sceintist:

وهذا الشخص قادر على| تحليل البيانات| للوصول إلى معلومات، لم نكن نعلم شيء عنها مسبقاً، و يتوقع أمور ممكن أن تحصل في المستقبل،

أو ستكون machine learning engineer: وهو المسؤول عن انتاج النماذج التي من خلالها نستطيع تعليم الآلة على ما سبق وتحدثنا عنه.

أو ستكون machine learning architect: وهو المسؤول عن مشروع machine learning ككل، وهو يكون على علم في تصرفات العمل، ويكون لديه خبرة في machine learning، ويعرف كيف يتصرف.

أمّا خطّة التعلم فهي:

1) الرياضيات: في الحقيقة| الرياضيات| ليست مهمة جداً في |تعلم البرمجة|، ولكن في مجال الذكاء مهمة جداً، 

لذلك يجب أن تتعلم في الرياضيات ما يلي: الجبر الخطي، والتفاضل، والتكامل، والإحصاء.

لتكون قادر على فهم أي خوارزمية أو تقوم بحل أي مشكلة ممكن أن تقابلها.

2) البرمجة: لأنّك ستكون مسؤول عن برمجة، وإنتاج نماذج، تجعل هذه الآلة تتعلم أو تختار النموذج المناسب من الموجودين في أي لغة برمجة.

لكن ليس دائماً يكون النموذج مناسب، فيستوجب عليك أن تقوم ببرمجة النموذج بنفسك أو أن تحلل البيانات.

لذلك يجب أن تتعلم في البرمجة ما يلي:

أساسيات لغة بايثون، ثم تتعلم linux command line، لأنهم سيساعدك تسهيل العمل بشكل كبير، ثم تعلّم تحليل البيانات باستخدام البايثون ثم يجب أن تتعلم قواعد بيانات.

3) machine learning:

يجب أن تفهم supervis machine learning، وهي أن يقوم المطور بإعطاء البيانات للكمبيوتر، وهو يقوم بإعطاء المتشابهات، وتفهم unsupervis, inforsment، ويجب أن تعرف ما هي ال classic machine، وهي الخوارزميات، والنماذج التي هي أساساً موجودة في machine learning.

4) لو كنت تريد العمل في مجال تحليل البيانات فأنت هنا بحاجة لدراسة البايثون في تحليل البيانات.

5) deep learning:

هو تقنية من تقنيات ال machine learning المعتمد على تقليد |الخلايا العصبية|، ويجب معرفة المكتبات في البايثون التي تحقق ذلك.

وبعد ذلك يجب أن تقوم بإنتاج مشاريع، وعرضها على العامة، وتقوم على عمل حتى لو كان مجاني المهم أن تصل إلى خبرة تؤهلك إلى سوق العمل🌸🌸

إن أعجبك المقال شاركه مع أصدقائك☺️

دنيا عبد الله