كما أدَّت شعبيته المتزايدة واستخدامه في التطبيقات اليومية لجعله فرصة وظيفية مربحة لمتخصصي تكنولوجيا المعلومات أو الطلاب أو أي شخص مهتم بالتقنيات المتقدمة.
نستعرض أدناه مفهوم الذكاء الاصطناعي وأنواعه وكيفية تعلمه خطوة بخطوة والمتطلبات الأساسية لتعلمه.
قبل شرح كيفية تعلم الذكاء الاصطناعي دعنا نلقي نظرة على مفهومه وأنواعه والأساسيات اللازمة لتعلمه.
الذكاء الاصطناعي هو العلم الذي يهدف لتمكين أجهزة الكمبيوتر من محاكاة عقل الإنسان وسلوكه، إذ يتم تعليم الكمبيوتر لتقليد السلوك البشري عبر استخدام البيانات من الأمثلة السابقة لنفس النشاط. فهو يمكّن الآلات من العمل بفعالية وسرعة في تقييم كميات هائلة من البيانات وإيجاد حلول عبر التعلم الخاضع للإشراف أو غير الخاضع للإشراف أو المعزز.
تقوم خدمة AI الرأسية بإنشاء حل قائم على الذكاء الاصطناعي وتتحكم في سير العمل بشكل كامل لتلبية طلب مستهلك ما، كما يتضمن حل المشكلات لنوع معين من العملاء.
موجه نحو العلم يعمل الأكاديميون على قضية أساسية واحدة ليساعدون مجموعة متنوعة من القطاعات.
كما أشرنا الذكاء الاصطناعي هو مجموعة من الخوارزميات والمعرفة، أحدها هو التعلم الآلي (ML)، والتعلم العميق هو أحد الأساليب المستخدمة في التعلم الآلي. فهو تصميم ونشر خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تستطيع تعلم الأشياء من البيانات والمراجع السابقة.
يسمح للكمبيوتر بالتعلم بتغذيته بالبيانات والأساليب الإحصائية ليساعده على التحسن في مهمة مع الوقت. فيما يلي قائمة بالعناصر الثلاثة للتعلم الآلي:
أي التنبؤ بالأحداث المستقبلية، تستخدم خوارزميات التعلم الآلي الخاضعة للرقابة الأمثلة المصنفة والمعرفة السابقة لتطبيقها على البيانات الجديدة. كما تنشئ عملية التعلم وظيفة تستطيع استنتاجها للتنبؤ بقيم المخرجات عبر فحص مجموعة بيانات تدريب معروفة، فبعد أن يتلقى النظام تدريباً كافياً، يستطيع توفير أهدافاً لأي مدخلات جديدة.
ثانياً: تعليم غير مشرف عليه
يستخدم عندما لا تحتوي بيانات التدريب على تصنيف أو وضع علامات، فهو يبحث في كيفية استقراء الأنظمة لوظيفة ما لشرح بنية مخفية من البيانات غير المسماة، لا يمتلك فهماً محدداً للمخرجات الصحيحة، بل يستنتج ما يجب تقديمه لمجموعات البيانات.
ثالثاً: تعزيز التعلم
تتفاعل خوارزميات التعلم المعزز مع محيطهم عبر اتخاذ الإجراءات وتحديد الأخطاء والتعلم من النجاحات أو الإخفاقات. باستخدامه يقرر وكلاء البرامج والآلات تلقائياً السلوك الأنسب لاستخدامه في موقف ما للعمل في أفضل حالاتهم.
المتطلبات الأساسية لتعلم الذكاء الاصطناعي هي:
وتشمل الجبر الخطي، التفاضل ومتعدد المتغيرات حساب التفاضل والتكامل، الهندسة الإحداثية، التحويلات غير الخطية، الانحدار الخطي واللوجستي، والتحليل العددي.
كالرياضيات المتقطعة وتوزيعات العينات واختبارات الفرضيات وعناصر الاحتمال ووظائف التوزيع.
وتتضمن النظريات والخوارزميات والترميز والبرمجة وهياكل البيانات وأنظمة الكمبيوتر والشبكات وأنظمة البرمجيات.
شاهد بالفديو: وظائف لا يمكن للذكاء الاصطناعي القيام بها
يعد الذكاء الاصطناعي فرصة لهواة تكنولوجيا المعلومات لاستكشاف ومعالجة التحديات اليومية لاستخدامه، فلو كنت أحدهم وتريد تعلمه إليك الطريقة:
عندما تبدأ في البحث عن المتطلبات الأساسيّة لتعلم الذكاء الاصطناعي يوجد مبادئ رياضية عليك فهمها؛ إذ تستطيع بناء نماذجك في حياتك المهنية كما تحسّن فهمك لكيفية عمل الخوارزميات وهي: الجبر الخطي، وحساب التفاضل والتكامل متعدد المتغيرات، ومبادئ الإحصاء.
يعد الرياضيات أساس الذكاء الاصطناعي لكونه يوفر طريقة لتنفيذ كيفية تحقيق الأهداف وهي:
تُستخدم المتجهات والمصفوفات بشكل كبير في التعلم الآلي بدءاً من بنية البيانات إلى جوهر الخوارزميات.
يعتبر حساب تأثير كل مدخل على المخرجات مكوناً مهماً للذكاء الاصطناعي (AI)، إذ يوفر الأدوات المثالية لفحص اتصالات ومدخلات الوظائف.
يحلل كل من الاحتمال والإحصاء تواتر الأحداث السابقة مع احتمال التعامل مع تقدير إمكانية الأحداث المستقبلية.
تجد كل ما تحتاجه موجود عبر الإنترنت بشكل مجاني، ويكفيك الدراسة لمدة شهرين إلى ثلاثة أشهر لاكتساب الخلفية اللازمة لمقاربة التعلم الآلي.
بعد أن حصلت على المعرفة الكافية في الرياضيات عليك أخذ دورة تعلم الآلة لفهم كيفية استخدام الرياضيات وكيف يتم بناء نماذج التعلم الآلي، بحيث يساعدك الالتحاق بالدورة التدريبية على إنشاء نماذج بشكل مستقل. يوجد عدة دورات تدريبية عبر الإنترنت كمنصة AnalytixLabs وبمجرد إتمام تلك التقنيات تستطيع ممارستها في Python والمشاركة في المسابقات.
بالاعتماد على شبكات الخلايا العصبية الاصطناعية التي تشبه الدماغ البشري، وتتكون من عشرات إلى مئات "طبقات" الخلايا العصبية، كل منها يتلقى ويعالج البيانات من الطبقة السابقة. فمن خلال تجميع المهام المباشرة، يتعلم النموذج المهام المعقدة من خلال إطار عمل طبقة تلو الأخرى، لذا عليك أخذ دورة تعليمية عميقة لمعرفة كيفية عملها وفهمها.
يعدّ امتلاك معرفة نظرية قوية أمر هام جداً ولكنه غير كافٍ، لذا، عليك إنشاء مشروع لإثبات كفاءتك التقنية ولجمع الخبرة خلال ارتكاب غالبية أخطاء المبتدئين قبل السعي للحصول على وظيفة.
بعد ذلك عليك البحث عن فكرة محددة لمشروعك وتطويرها، وكتابة التعليمات البرمجية، وارتكاب الأخطاء ثم التعلم منها.
لقد جعل الإنترنت عملية التعلم أسهل ممّا سبق أي تخصّص حيث يوجد عدّة موارد للبدء بسرعة واكتساب الخبرة العملية.
لكن المحتوى المتوفر عبر الإنترنت ضخماً كما أن هذا التخصص يتطور بسرعة ليتماشى مع مشاكل العالم الحقيقي المستمرة والطلبات المتزايدة.
لكن في حال أردت تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر عليك اتبع المسار التالي:
في معظم الأحيان يتم الخلط بين الطامحين بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وعلم البيانات، فكلهم مرتبطون ارتباطاً وثيقاً ولكنهم غير قابلين للتبادل.
إذ يعالج Data Science حجمًا كبيرًا من البيانات الخام لاستخراج رؤى نظيفة وقابلة للتنفيذ لذكاء الأعمال، كما يستخدم تحليلات متقدمة بما في ذلك: الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والإحصاءات والنمذجة التنبؤية وما إلى ذلك.
في حين يمكّن الذكاء الاصطناعي (AI) الآلات التي يتحكم فيها الكمبيوتر من تنفيذ مهام كالعقل البشري.
على الجانب الآخر، يعد التعلم الآلي (ML) فئة فرعية من الذكاء الاصطناعي يمكّن الآلات من تعلم ومعالجة البيانات التاريخية تلقائيًا وتوليد نتائج جديدة، فهو يتضمن نمذجة رياضية لعمل تنبؤات دقيقة بتدخل بشري أقل، كما أن دراستها تعتمد على علوم البيانات.
بالتالي حتى تتعلم الذكاء الاصطناعي يجب تعلم ML أولاً ثم المفاهيم العامة لعلوم البيانات.
أولاً عليك فهم المتطلبات الأساسية لتعلم التعلم الآلي ثم إعداد نفسك بالأساسيات كما يلي: التخطيط وجمع البيانات والتحقق من صحتها، افتراضات البيانات وخوارزميات ML، معالجة البيانات، تفسير البيانات باستخدام نماذج ML.
إضافة إلى أدوات ML المختلفة بما في ذلك: BigML و Google Cloud AutoML و Azure Machine Learning Studio و Amazon Machine Learning (AML) و KNIME و TensorFlow وغير ذلك.
ثمّ قم بدراسة متعمقة حول: تعزيز أداء ودقة نماذج ML، عمليات علم البيانات الشاملة في ذكاء الأعمال، سير عمل تعلم الآلة، احصل على عرض عملي بالعمل على مجموعات البيانات المجمعة مفتوحة المصدر المتاحة في مجتمع ML.
ثم علاوة على ذلك ابنِ محفظتك عبر إنشاء منتجات أساسية أو الحد الأدنى من المنتجات القابلة للتطبيق (MVPs) التي تستطيع حل تعقيدات الأعمال وتحسين الإنتاج.
لتعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر يجب تقوية الأساسيات في الرياضيات والبرمجة وهياكل البيانات والخوارزميات، بالإضافة إلى فهم تصنيف تقنيات الذكاء الاصطناعي بالاعتماد على القدرات، والتي تشمل: الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI)، الذكاء الاصطناعي العام (AGS)، والذكاء الاصطناعي السوبر (ASI).
كما يجب دراسة نظريات الذكاء الاصطناعي، والتي تشمل: حل المشكلات والاستدلال، البرمجة الآلية، البيانات الكبيرة، معالجة البيانات، معالجة اللغة الطبيعية، التعلم العميق والشبكات العصبية، هندسة البيانات، التكاثر العكسي، وإعداد التعلم التعزيزي.
عليك فهم الآثار العملية مع المعرفة النظرية لتعلم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، أي يجب اتباع ما يلي: تعلم، طبق، جرب، ابن لاعب في اللعبة.
الهدف الأساسي للذكاء الاصطناعي هو مساعدة البشر في العمليات اليومية. حيث يتمثل الدور الحيوي لهذه الأدوات والأطر في تحسين كل هذه العمليات التي صممها المطورون وعلماء البيانات (بناءً على المشكلات الأرضية).
وتتضمن: Rainbird ،Sisense Tableau ،H2O ،Scikit Learn PyTorch ،Theano وغير ذلك.
لفهم تصميمها ووظائفها المعمارية، تعلم أنواع الذكاء الاصطناعي - رد الفعل البحت، والمحدود، ونظرية العقل، والوعي الذاتي.
يعدّ تعلم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي باستخدام قوة المجتمعات النهج الأكثر بناءًا للنمو بشكل أسرع خلال مرحلة التعلم، إذ لا يجعلك التعلم الذاتي وحده متقن مجال الذكاء الاصطناعي.
كما يجب عليك الانضمام إلى المشاريع الجماعية، وورش العمل، والكتابات البحثية، والمعسكرات التمهيدية، والنشرات الإخبارية، وخلايا تطوير المنتجات، والإرشاد المباشر، وجلسات الاستبيان وغير ذلك لمعرفة آخر التحديثات، واستكشاف الموارد الحصرية، وتوسيع نطاق الوصول مع الخبراء.
شاهد بالفديو: الذكاء الاصطناعي في التعليم هل يحل الروبوت محل المعلم
تعد دورتا Kaggle وGoogle AI أكثر الدورات التدريبية المجانية الموثوقة للبدء في مرحلة المبتدئين، بحيث تعلم برمجة الذكاء الاصطناعي مع الدورة التدريبية الكاملة للذكاء الاصطناعي من خلال Analytixlabs للتعمق أكثر من الأساسيات فقط.
لا يوجد شيء صعب على من كان شغوفاً، لكن هناك بعض المشكلات الحرجة حقاً والتي تجعل الذكاء الاصطناعي صعباً بالنسبة لمعظم الطامحين لتعلمه. فهو لديه هيكل منهج معقد لكونه يحتوي عدة مجالات شاسعة، فغالباً يتم الخلط بين الطامحين حول ما يجب عليهم اختياره أولاً. كما أن البرمجة الصارمة حاجزًا لدى الكثيرين، فلتطوير التطبيقات وابتكار خوارزميات ML تلزمك البرمجة. كما أن عدم الكفاءة في معالجة البيانات هو عقبة رئيسية أخرى، إذ يحتاج ML بيانات تتطلب ذكاءً شاملاً لإنشاء توقعات دقيقة وواضحة.
نعم، تخصص الذكاء الاصطناعي مطلوب بشدة في سوق العمل الحالي والمستقبلي؛ كما أن مستقبل الذكاء الاصطناعي مشرق بكل تأكيد فقد غزا كل شيء تقريباً.
نعم، علم الذكاء الاصطناعي هندسة تحتاج درجة البكالوريوس في موضوع ذي صلة كتكنولوجيا المعلومات أو هندسة الكمبيوتر أو الإحصاء أو علم البيانات.
يمكنك تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر المطلق بالاشتراك في المدونات الرائدة والمواقع الإخبارية والمواد المجانية. إضافة إلى مشاهدة مقاطع الفيديو التعليمية الأساسية على YouTube لتقوية اساسياتك، وتجميعها بكتب شاملة عبر الإنترنت. ثمّ العمل على المشاريع الأساسية ودراسات الحالة الحقيقية، ثم قدم طلب للحصول على تدريب داخلي والتسجيل في برامج مدفوعة لاكتساب خبرة متقدمة.
