تعلم الذكاء الاصطناعي أصبح محور اهتمام العديد من الأشخاص اليوم، حيث يشهد هذا المجال تقدمًا هائلاً وثورة تكنولوجية تؤثر على جميع جوانب حياتنا.
يعد الذكاء الاصطناعي واحداً من أهم المجالات العلمية والتقنية الذي يهدف إلى تطوير أنظمة وبرامج قادرة على محاكاة الذكاء البشري والقيام بمهام معقدة ومتنوعة. هذا المجال يعرف تطوراً متسارعاً ويفتح آفاقا جديدة في مختلف المجالات والصناعات. لذلك، يزداد الطلب على المهارات والخبرات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي باستمرار.
إذا كنت ترغب في الدخول إلى هذا المجال المثير والمهم، فقد تتساءل كيف تبدأ في تعلم الذكاء الاصطناعي؟ ما هي الخطوات الأساسية التي يجب عليك اتباعها؟ ما هي المصادر والدورات التي تساعدك في هذه الرحلة؟
في هذا المقال، سأحاول أن أقدم لك إجابة كافية وشافية لهذه الأسئلة. سأشارك معك خطة تعلم مبسطة ومرتبة للذكاء الاصطناعي، تتكون من سبع خطوات أو مستويات، تستغرق جميعها حوالي ثلاثة شهور. سأوضح لك ما هي المفاهيم والمهارات الأساسية التي يجب عليك معرفتها وتطويرها. سأرشدك إلى بعض المصادر والدورات المجانية والمدفوعة التي تساعدك في تحقيق هدفك.
أتمنى أن يكون هذا المقال مفيدا وملهما لك. وأرجو منك أن تتذكر أن تعلم الذكاء الاصطناعي ليس بالأمر السهل أو البسيط. فهو يتطلب منك الجهد والصبر والمثابرة. ولكن إذا كنت متحمساً ومتحدياً ومستعداً للتعلم، فستجد أنه مجال ممتع ومجزي ومؤثر.
ما يجب عليك معرفته قبل تعلم الذكاء الاصطناعي
قبل أن نبدأ في الخوض في تفاصيل الخطة، لابد من توضيح بعض النقاط الهامة التي تساعدنا على فهم ما هو الذكاء الاصطناعي وما هي أهميته وما هي الصعوبات التي قد نواجهها في تعلمه.
أولاً، يجب أن نعرف أن الذكاء الاصطناعي هو مجال فرعي من مجال أوسع وأشمل من علوم الحاسوب أو كمبيوتر ساينس. وهذا يعني أنه لا بد من أن نكون على دراية ببعض المفاهيم والمهارات الأساسية في علوم الحاسوب، مثل البرمجة والخوارزميات والبيانات والشبكات والأمن وغيرها.
ثانياً، يجب أن نعرف أن الذكاء الاصطناعي يشمل عدة تخصصات فرعية أخرى، مثل التعلم الآلي والتعلم العميق والرؤية الحاسوبية والمعالجة اللغوية والروبوتات وغيرها. وهذه التخصصات تتناول مجالات ومشكلات مختلفة وتستخدم تقنيات وأدوات مختلفة. لذلك، لا يمكننا أن ندرس الذكاء الاصطناعي بشكل عام ومجرد، بل يجب أن نحدد التخصص الذي نريد التركيز عليه والتعمق فيه.
ثالثاً، يجب أن نعرف أن الذكاء الاصطناعي هو مجال متطور ومتجدد باستمرار، ويتطلب منا مواكبة آخر الأبحاث والمستجدات والاتجاهات فيه. كما يتطلب منا التفاعل مع المجتمع العلمي والمهني للذكاء الاصطناعي، والاستفادة من خبراتهم ونصائحهم وتوجيهاتهم.
رابعاً، الذكاء الاصطناعي هو مجال صعب ومرهق ومحبط في بعض الأحيان، ويتطلب منا الكثير من الجهد والوقت والتجربة والتعلم من الأخطاء. لذلك، لا يجب أن نستسلم أو نيأس عندما نواجه مشكلة أو عقبة أو فشل، بل يجب أن نستمر ونحاول ونبحث عن الحلول والمساعدة.
بعد أن أوضحنا هذه النقاط، نأتي الآن إلى الخطة التي يمكنك الإعتماد عليها في تعلم الذكاء الاصطناعي، والتي تناسب أي شخص مبتدئ يريد تعلم الذكاء الاصطناعي.
اقرأ أيضاً: 10 من افضل الجامعات في العالم لدراسة الذكاء الاصطناعي
خطة تعلم الذكاء الاصطناعي
الخطوة الأولى : موطئ القدم
قبل كل شيء يجب ان تعرف اين تقف؟ وما هو نطاق التخصص؟ أكيد تتسائل هل الذكاء الاصطناعي تخصص مستقل ام تخصص تابع لهندسة الكمبيوتر؟ ام تخصص رياضيات ام فلسفة ام علم بيانات؟ ام ماذا؟ هذا السؤال سنجيبك عليه الأن. فالامر بسيط جداً.
إذا نظرنا إلى المجال والتخصص الأم سنجده هو علوم الحاسوب، أو كمبيوتر ساينس. وإذا تعمقنا قليلاً فسنجد التخصص الفرعي هو الذكاء الاصطناعي، وذاخل تخصص الذكاء الاصطناعي سنجد التعلم الآلي، وإذا تعمقنا أكثر سنصل إلى تخصص التعلم العميق.
أما بخصوص علم البيانات فسنتركه الأن وشأنه لأنه تخصص مستقل، ولكنه مرتبط ارتباطًا وثيقًا بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. فعلم البيانات يهتم بجمع البيانات وتحليلها،
الأن تتساءل هل علي ان ادرس الذكاء الاصطناعي ام التعلم الآلي? الجواب باختصار هو اننا اليوم حين نتحدث عن الذكاء الاصطناعي في سياق علوم الكمبيوتر فعليك ان تفهم بأننا نقصد التعلم الآلي. لأن الذكاء الاصطناعي بمعناه العام يدخل في كل ما يتعلق ببناء أنظمة ومكائن وادمرة ذكية اصطناعية.
وجزء كبير منها عبارة عن فلسفة وهراء وخيال علمي. اما التعلم الآلي فهو الجزء الذي يركز على تطوير نماذج وبرامج تسمح للأنظمة بالتعلم واتخاذ القرار من دون برمجة صريحة. اذًا وقد تبينت موطئ قدمك فأنت على يقين ان ضالتك من الذكاء الاصطناعي هي التعلم الألي. ولا يضرنك ان تطلق عليها الذكاء الاصطناعي فذلك جائز.
الخطوة الثانية: الأساس الرياضي
قد يظن البعض أن الرياضيات لم تعد ضرورية اليوم، خاصة في علوم الحاسوب. وهذا صحيح إلى حد ما، فالأطر المستخدمة في التعلم الآلي تقوم بإخفاء الجانب الرياضي وتغليفه في دوال جاهزة. وأعلم أنه يوجد الكثير من مهندسي التعلم الآلي الذين لا يهتمون كثيراً بالجانب الرياضي.
ولكن من وجهة نظري، فإن فهم الأساس الرياضي يمنحك فهماً أعمق لكيفية عمل خوارزميات التعلم الآلي، ويسهل عليك التعامل مع جميع المشكلات التي قد تواجهك. بل إنه يجعلك قادراً على ابتكار حلول جديدة. بالإضافة إلى ذلك، هناك جاذبية خاصة في الرياضيات التي تجعل الآلات تتعلم.
الرياضيات المطلوبة للتعلم الآلي هي ثلاثة أشياء:
- أولاً: الجبر الخطي. اكتب الجبر الخطي في جوجل أو اليوتيوب وستجد الكثير من الدروس والدورات العربية والأجنبية. إذا كنت كسولاً للقيام بهذه الخطوة، فأنا أرشح لك قائمة تشغيل بعنوان الجبر الخطي لعلم البيانات، تقدمها قناة الجواهري.
- ثانياً: التفاضل والتكامل. ينطبق عليه نفس السابق. وأرشح لك قناة أنا حر. هذا الرجل يشرح لك كل شيء عن التكامل والتفاضل.
- ثالثاً: الإحصاء والاحتمالات. هذا أيضاً تخصص غني بالمصادر. ولكنني أرشح لك مجموعة من المحاضرات في الاحتمالات والإحصاء، يقدمها الدكتور أحمد حجاج لجامعة بنها.
الخطوة الثالثة: الأساس البرمجي
بعد أن تكون قد اكتسبت الأساس الرياضي اللازم للتعلم الآلي، يجب أن تختار لغة برمجة تتعلمها وتستخدمها في تطبيق ما تعلمته. وهناك العديد من اللغات التي يمكنك اختيارها، مثل جافا، وسي شارب، وروبي، وغيرها. لكن اللغة الأكثر شيوعاً وانتشاراً في مجال التعلم الآلي هي لغة بايثون.
لغة بايثون هي لغة برمجة عالية المستوى، سهلة القراءة والكتابة، وتدعم العديد من الأنماط البرمجية، مثل البرمجة الكائنية والبرمجة الوظيفية والبرمجة الإجرائية. وتتميز لغة بايثون بأنها لغة مفتوحة المصدر، ولها مجتمع كبير ونشط من المطورين والمساهمين، وتوفر العديد من المكتبات والأطر والأدوات التي تسهل عملية التعلم الآلي والتعلم العميق.
لتعلم لغة بايثون، يمكنك الاستفادة من العديد من المصادر المتاحة على الإنترنت، مثل الكتب والمقالات والدورات والفيديوهات والمنتديات والمواقع التفاعلية. ومن بين هذه المصادر، أنا أنصحك بالدورة التي تقدمها اكاديمية حسوب، والتي تشرح لك كيفية تطوير تطبيقات الويب باستخدام لغة بايثون.
اقرأ أيضاً: 10 أفضل تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعليم
الخطوة الرابعة: الاساس التقني
الاساس التقني للتعلم الآلي. وهو يتضمن اطر عمل ومكتبات لغة بايتون الأكثر استخداما في مشاريع التعلم الآلي. هذه المكتبات معظمها سيخدمك في مهام تحليل البيانات وفي القليل من الجبر الخطي وايضاً في الرسوم البيانية.
قد لا تتضح لك علاقة ذلك بالذكاء الاصطناعي بداية. ولكن تذكر جيدا انه لا يكاد يوجد مشروع الآلي يخلو من هذه المكتبات وهي المكتبات الاساسية التي تستخدم في العديد من العمليات الرياضية والحسابية. وتستخدم بشكل اساسي لمعالجة وتحليل البيانات. للرسوم البيانية. هذه المكتبات تعتبر من الادوات الاساسية في مشاريع التعلم الآلي.
لمن لا يعرف المكتبات فهي مجموعة من الدوال والمتغيرات التي تقوم بمهام محددة، مثل العمليات الرياضية أو التلاعب بالبيانات أو رسم الرسوم البيانية.
هناك العديد من المكتبات والأطر المتاحة للتعلم الآلي بلغة بايثون، ولكننا سنذكر أهمها وأشهرها في هذا المقال:
- NumPy: هي المكتبة الأساسية للتعامل مع المصفوفات والمتجهات والمعادلات الخطية والجبرية في بايثون. توفر NumPy دعمًا قويًا للعمليات الرياضية على البيانات ذات الأبعاد العالية، وتسرع عملية الحساب بفضل استخدامها للغات منخفضة المستوى مثل C و Fortran.
- Pandas: هي المكتبة الأشهر للتحليل والمعالجة والتنظيم والتصفية والتلاعب بالبيانات الهيكلية وغير الهيكلية في بايثون. توفر Pandas هياكل بيانات مرنة وقوية مثل Series و DataFrame و Panel، وتسهل عملية قراءة وكتابة البيانات من وإلى مصادر مختلفة مثل CSV و Excel و SQL و JSON و HDF5 وغيرها.
- Matplotlib: هي المكتبة الأكثر شيوعًا لرسم الرسوم البيانية والمخططات والتصورات البيانية في بايثون. توفر Matplotlib واجهة برمجة تطبيقات (API) بسيطة وقوية لإنشاء مختلف أنواع الرسوم البيانية مثل الخطية والنقطية والشريطية والدائرية والمنطقية والمساحية والمتجهية والمتحركة وغيرها. كما توفر Matplotlib إمكانية التخصيص العالية للعناصر المختلفة مثل الألوان والأحجام والخطوط والتسميات والمحاور والشبكات والأساطير وغيرها.
- Scikit-learn: هي المكتبة الأشمل والأكثر شعبية للتعلم الآلي في بايثون. توفر Scikit-learn مجموعة واسعة من الخوارزميات والتقنيات والأدوات للتعلم الآلي، مثل التصنيف والانحدار والتجميع والتخفيض البعدي والتحكم في الزائد والتحسين والتحقق والتقييم والاختيار والتحديث والتنبؤ وغيرها. كما توفر Scikit-learn دعمًا جيدًا للتكامل مع المكتبات الأخرى مثل NumPy و Pandas و Matplotlib وغيرها.
- TensorFlow: هي أحد أشهر الأطر للتعلم العميق في بايثون. توفر TensorFlow بيئة متكاملة لبناء وتدريب وتشغيل وتحسين ونشر النماذج العصبية الاصطناعية والشبكات العصبية المحسنة. تستخدم TensorFlow مفهوم الرسم البياني الحسابي لتمثيل العمليات والبيانات، وتستفيد من الحوسبة الموزعة والموازية لتسريع عملية التعلم. كما توفر TensorFlow واجهات برمجة تطبيقات (API) للغات المختلفة مثل C و C++ و Java و Go وغيرها.
هذه هي بعض المكتبات والأطر الأساسية التي يجب أن تتعلمها إذا كنت تريد الدخول في عالم التعلم الآلي بلغة بايثون. ولكن هذه ليست كل شيء، فهناك المزيد من المكتبات والأطر التي توفر ميزات وخدمات متخصصة في مجالات معينة، مثل الرؤية الحاسوبية والمعالجة اللغوية والتعلم التعزيزي وغيرها. ولكن لا تقلق، فإذا كنت قد تعلمت المكتبات والأطر السابقة، فستكون قادرًا على التعلم السريع لأي مكتبة أو إطار جديد تواجهه.
اقرأ أيضاً: 20 من أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي
الخطوة الخامسة: الدورات التعليمية المتخصصة
هذه الخطوة يبدأ منها البعض للأسف. خطوة الانضمام لإحدى دورات التعلم الآلي المعروفة. بعد ان تعلمنا الاساسيات سيأتي الجزء المثير. فسواء كانت غايتك الحصول على شهادة مدفوعة من احدى الجامعات المرموقة او كان هدفك التعلم فحسب فإنني اراهن أنك ستجد الكثير من الخيارات أمامك. ورغم وجود العديد من الدورات المميزة في هذا المجال الا أنني أجد دورة Andrew Ng المقدمة على منصة كورسيرا أكثرها شهرة، وإسمها Machine Learning Specialization.
هذا التخصص يتضمن ثلاث دورات محدثة مؤخرا. ويغطي استخدام مكتبات مثل Scikit-learn و TensorFlow وغيرها. لذا لن تتعلم المفاهيم الأساسية فقط. بل ستحصل أيضًا على تجربة عملية مع أبرز مكتبات التعلم الآلي. ومع ان الدورة تحتاج الى وقت أطول من غيرها لإكمالها الا أن النتائج تستحق كل الجهد. ولكن يمكنك الولوج الى محتويات الدورة مجانا.
بعد الانتهاء من هذه انصحك بتجربة تنفيذ بعض الخوارزميات من الصفر باستخدام هذه الخطوة قد تساعدك في فهم المفاهيم بشكل اعمق.
الخطوة السادسة: تعزيز الخبرة العملية
بعد الإنتهاء من إحدى الدورات المهمة التي تلقيتها في الخطوة الماضية. يأتي الوقت لتعزيز الخبرة العملية والتعمق في فهم إعداد البيانات. إنها أكثر مرحلة ممتعة في هذه الرحلة كلها. لهذا الغرض ستتعرف على منصة رائعة إسمها Kaggle.
لمن يسمع بها للأول مرة فهي منصة عالمية تعنى بتقديم تحديات في مجال التعلم الآلي وتوفر مجموعات بيانات مجانية. مهلا. يوجد شيء إضافي رائع في هذه المنصة. إنها تطبيق لكل ما تعلمته سابقاً في مشاريع واقعية بسيطة.
ما يميز منصة كاجل أيضاً هو تقديمها للمشاركين فرصة التعرف على كيفية تقديم الاكواد والمشاركة في التحديات. اذا كنت تسعى لتطبيق معرفتك ومواجهة تحديات حقيقية فهذه المنصة هي المكان المثالي لذلك.
مقالات قد تهمك:
الخطوة السابعة: التدريب العملي على منصة Kaggle
في هذه الخطوة ، يأتي الوقت لتطبيق ما تعلمته على مشكلات حقيقية. وفي هذا السياق ، وكما قلنا سابقًا ، تعد منصة كاجل واحدة من أبرز المنصات التي تقدم تحديات في هذا المجال.
وتتيح لك المنصة الوصول إلى آلاف مجموعات البيانات والمشاركة في تحديات متنوعة ومثيرة. والرائع أنك تستطيع رؤية حلول الآخرين وأكوادهم وتنفيذها أيضًا والتعلم منها بشكل تفاعلي.
المشاركة في هذه التحديات تعتبر فرصة لتحفيز وتطبيق معرفتك وفرصة للفوز بجوائز مالية وفرص توظيف تقدمها الشركات للمتميزين في التحديات. ورغم أن الوصول إلى المراكز الأولى قد يحتاج إلى خبرة ومهارات متقدمة ، إلا أن المشاركة بحد ذاتها تعتبر فرصة لتعلم المزيد ، خصوصًا في مجالي معالجة البيانات ونماذج التنبؤ الآلي.
بإمكانك استغلال تجاربك في كاجل لبناء محفظة أعمال (portfolio) خاصة بك وإضافتها إلى سيرتك الذاتية. تذكر أن كاجل هي واحدة من عدة منصات مشابهة لها. يمكنك أيضًا تجربة منصات أخرى مثل دريفن داتا (Driven Data) أو زيندو (Zindi) أو كود فورس (Codeforces).
مصادر مهمة تعزز تعلم الذكاء الاصطناعي
في هذا القسم سأضع بين يديك مجموعة من المصادر الرائعة ، التي من الممكن أن تستخدمها أثناء رحلة تعلم الذكاء الاصطناعي:
كورسات تعلم الذكاء الاصطناعي
- كورس تعلم أساسيات علوم الحاسوب Introduction to Computer Science and Programming Using Python من MIT
- كورس تعلم لغة البايثون تخصص Python for Everybody على منصة كورسيرا
- كورس حول الجبر الخطي Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra على منصة كورسيرا
- كورس لفهم أساسيات التفاضل والتكامل Essence of calculus من قناة (3Blue1Brown)
- كورس تعلم الآلة من قناة المهندس هشام عاصم
مواقع تعلم الذكاء الاصطناعي
- Towards datascience.
- Machine learning/reddit.
- Deep learning/reddit.
- Jay Alammar Blog.
- Sebastian Ruder Blog.
- The gradient.
- Machine-Learning-Tutorials/ GitHub.
كتب تعلم الذكاء الاصطناعي
- Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems.
- Artificial Intelligence: A Modern Approach.
- Artificial Intelligence: A Modern Approach.
- Deep Learning Illustrated: A Visual, Interactive Guide to Artificial Intelligence.
- Speech and Language Processing.
خاتمة
في هذا المقال، قدمت لكم كيفية تعلم الذكاء الاصطناعي، من خلال خطة تتكون من سبعة خطوات مبسطة ومرنة تساعدكم على بدء رحلتكم في هذا المجال المثير والمفيد.. كما قدمت لكم بعض المصادر والمراجع المهمة التي تسهل عليكم عملية التعلم والتطبيق.
بالطبع، الخطوات التي تم ذكرتها في هذا الدليل ليست الوحيدة أو النهائية ، بل هي مجرد إرشادات عامة يمكنك تعديلها وتكييفها حسب احتياجاتك وأهدافك. المهم هو أن تكون مستمرًا ومتحمسًا ومتعلمًا مدى الحياة. أتمنى أن يكون هذا المقال مفيدًا وملهمًا لك ، وأن يساعدك في بدء أو مواصلة رحلتك في تعلم الذكاء الاصطناعي.
