خريطة Roadmap دراسة مجال الذكاء الاصطناعي AI والعمل فيه

تتزايد شعبية الذكاء الاصطناعي AI كل يوم في العالم، وتحظى هذه التكنولوجيا بشعبية كبيرة لدى الشركات والمؤسسات التي تتجه نحو الرقمنة والتحول الرقمي. ومن المهم للغاية أن تتبنى الشركات خطة توجيهية أو "خريطة Roadmap" لتعلم الذكاء الاصطناعي وتوظيفه في أعمالها.
خريطة Roadmap دراسة مجال الذكاء الاصطناعي AI والعمل فيه

خريطة Roadmap لدراسة مجال الذكاء الاصطناعي AI: كيفية الاستعداد للعمل في هذا المجال



تتضمن خريطة Roadmap دراسة مجال الذكاء الاصطناعي AI والعمل فيه، خطة واضحة لتطوير المهارات اللازمة لتحليل البيانات والبرمجة والتعلم الآلي وغيرها من المهارات المطلوبة في هذا المجال. ويتضمن ذلك أيضًا تعلم التقنيات الأساسية في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق والشبكات العصبونية وغيرها.

الذكاء الاصطناعي AI: خطة توجيهية لتعلم المهارات وتطوير الاستخدامات العملية


بعد الانتهاء من تطوير المهارات اللازمة، يجب على الشركات والمؤسسات التركيز على تحديد الاستخدامات العملية لتقنيات الذكاء الاصطناعي AI. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في العديد من المجالات مثل تحليل البيانات وتحسين العمليات وتطوير البرمجيات وتحسين خدمات العملاء وتحسين الأمن السيبراني والروبوتات المتحركة وغيرها.

يجب على الشركات أيضًا أن تدرس وتتبنى التقنيات الحديثة في الذكاء الاصطناعي AI مثل التعلم العميق والشبكات العصبونية العميقة، فهذه التقنيات تمثل الجيل الجديد من التطورات في الذكاء الاصطناعي.

تعلم الذكاء الاصطناعي AI: كيفية اتباع خريطة Roadmap لتحسين المهارات والمعرفة


يرجى ملاحظة أن هذه الخطة موجهة لمن يود تعلم أساسيات المجال ولكنها لا تغني عن التعليم النظامي والشهادة الجامعية .. حاولت تلخيص المتطلبات قدر المستطاع، لكن بكل تأكيد هنالك الكثير من التفاصيل تحت كل بند من هذه البنود .. وضعت في التعليقات أفضل المصادر المجانية لتعلم كل من هذه المجالات  
  
قبل البدء بتعلم أي مجال بحثي، مثل الذكاء الاصطناعي، تأكد من قدراتك في اللغة الإنجليزية .. لن يقوم أحد بتعليمك كل شيء في هذا المجال، لذلك ستحتاج للقيام بالكثير من البحث في الكتب ومحركات البحث وغيرها وأغلب هذه المصادر باللغة الإنجليزية ..
——————————
دراسة مجال الذكاء الاصطناعي AI والعمل فيه


الذكاء الاصطناعي AI: استخدامات عملية وتقنيات حديثة وأمان السيبراني



الذكاء الاصطناعي مجال يعتمد بشكل كبير جداً على الرياضيات، لذلك إن أردت فهم المواضيع بشكل جيد يفضّل أن يكون لديك بعض الخبرة في:
1. الجبر الخطي (Linear Algebra)
2. الإحصاء (Statistics)
3. التفاضل والتكامل (Calculus) — في حال أردت العمل في الأبحاث وفهم المعادلات التي بنيت على أساسها الخوارزميات ..
كلما زادت معرفتك بهذه المجالات، كلما زاد فهمك للخوارزميات وكلما زادت قدرتك على تطويرها وتحسين أدائها ..
تقدم DeepLearningAI دورة مجانية رائعة بعنوان “Mathematics for Machine Learning and Data Science Specialization” لمن أراد تعلم هذه المجالات ولكن بالقدر الكافي الذي تحتاجه لفهم خوارزميات الذكاء الاصطناعي (Mathematics for Machine Learning and Data Science Specialization - by DeepLearning.AI
https://gb.coursera.org/specializations/mathematics-for-machine-learning-and-data-science
Mathematics for Machine Learning Specialization - By Imperial Collage London

بعد تعلم مجالات الرياضيات تحتاج إلى تعلم لغة برمجة مناسبة، والأفضل في هذا المجال بلا منافس هي لغة Python .. هذه اللغة هي الأشهر والأكثر استخداماً والأكثر دعماً على الإنترنت، بحيث إذا احتجت إلى مساعدة في أي وقت ستجد العديد من المصادر لمساعدتك ..
طبعاً مجال البرمجة مجال كبير جداً ومتشعب، لذلك يمكنك تعلم القدر الذي ستحتاج إليه في عملك ..
إذا كنت تريد فقط استخدام تطبيقات ومواقع الذكاء الاصطناعي، فيمكنك تعلم القدر الكافي لذلك، وعادة ما تسمى الكورسات التي تعلم هذا القدر: Python for Data Science أو Programming for AI Applications أو عناوين قريبة من ذلك .. أما إذا كنت ترغب في تعلم تفاصيل الخوارزميات والعمل على “تطويرها وتحسينها”، فستحتاج إلى تعلم لغة البرمجة بالكامل .. والخيار الأفضل هنا هو الحصول على شهادة جامعية في علوم الحاسب (Computer Science) .. (روابط بعض الكورسات الممتازة لتعلم لغةPython )

Python for Data Science, AI & Development - by IBM
https://www.coursera.org/learn/python-for-applied-data-science-ai
Python for Everybody Specialization - by University of Michigan
https://www.coursera.org/specializations/python
Applied Data Science with Python Specialization - by University of Michigan
https://www.coursera.org/specializations/data-science-python


بعد تعلم اللغة الإنجليزية، والتأكد من قدراتك في مجالات الرياضيات التي ذكرناها، ثم إتقان لغة البرمجة، يمكنك وقتها البدء بتعلم الذكاء الاصطناعي (أو بالأحرى ال Machine Learning)
يستحسن عادة البدء بالأسهل، فيكون الترتيب كالتالي:
1-  Supervised Learning 
 ( Machine Learning Specialization - by Stanford University & DeepLearning.AI

2- Unsupervised Learning

 ( Machine Learning Specialization - by University of Washoington

3- Deep Learning-

( Deep Learning Specialization - by DeepLearning.AI
https://www.coursera.org/specializations/deep-learning
Machine Learning with Python: from Linear Models to Deep Learning - by MIT
https://www.edx.org/course/machine-learning-with-python-from-linear-models-to  )

4- Advanced Algorithms 

( Introduction to Reinforcement Learning - by DeepMind
https://youtube.com/playlist...
Reinforcement Learning Specialization - By University of Alberta
https://www.coursera.org/specializations/reinforcement-learning
Generative Adversarial Networks (GANs) Specialization - by DeepLearning.AI
https://www.coursera.org/specializations/generative-adversarial-networks-gans
Natural Language Processing Specialization - by DeepLearning.AI
https://www.coursera.org/specializations/natural-language-processing
Sequences, Time Series and Prediction - by DeepLearning.AI
https://www.coursera.org/learn/tensorflow-sequences-time-series-and-prediction)
 تلك كانت بعض المصادر المجانية الممتازة لتعلم كل من هذه المجالات ..


وختاماً .. تذكر دائماً أنه لن يقوم أحد بتعليمك كل شيء في هذا المجال، فبعد تعلم الأساسيات ومعرفة المجالات الموجودة وما يناسبك منها، يتوجب عليك اختيار المجال الذي تريد استخدامه والبحث فيه بشكل أكبر حتى تصل إلى المستوى المطلوب في هذا المجال  

باشمهندس/ Maysara Hammouda
 



علي ماهر
علي ماهر
مدون تقني
تعليقات