كيف اصبح مختص في ذكاء صناعي

 

يعد الذكاء الاصطناعي أحد أهم الاختراقات في القرن الحادي والعشرين. يدرس خبراء من مختلف الصناعات قدراتها ويكتشفون طرقًا جديدة لتطبيقها. نحن نطلق على الذكاء الاصطناعي تقنية ناشئة ، ومع ذلك ، يعمل العلماء في هذا الاتجاه منذ الخمسينيات.

في البداية ، كان الذكاء الاصطناعي بعيدًا عن الروبوتات الذكية التي نراها في أفلام الخيال العلمي. ومع ذلك ، بفضل تقنيات مثل التعلم الآلي والتعلم العميق ، أصبح الذكاء الاصطناعي أحد أكثر المجالات الواعدة في صناعة تكنولوجيا المعلومات. يتزايد الطلب على مطوري الذكاء الاصطناعي باستمرار ، ويتخيل بعض الخبراء مستقبلًا تحل فيه أجهزة الكمبيوتر محل البشر. على الرغم من أنه من السابق لأوانه الحديث عن الذكاء الاصطناعي باعتباره تهديدًا للقوى العاملة ، إلا أن العمال المعاصرين سيستفيدون بالتأكيد من معرفة المزيد عن هذه التكنولوجيا لأنها ستتيح لهم الاستعداد للتغيرات المستقبلية في صناعاتهم والتعرف على جديد. ، أداة فعالة ومثيرة للاهتمام.

أسباب مهمة لبدء دراسة الذكاء الاصطناعي

يدخل الذكاء الاصطناعي في حياتنا بعدة طرق مختلفة. على سبيل المثال ، نستخدم مساعدين مثل Amazon Echo أو Google Assistant أو Siri. عندما نلعب ألعاب الفيديو ، فإن الذكاء الاصطناعي هو عدونا دائمًا. ومع ذلك ، لا يعلم الجميع أن الذكاء الاصطناعي موجود حتى في الترجمة من Google والأدوات التي تكتشف الرسائل غير المرغوب فيها.

يفتح فهم الذكاء الاصطناعي الكثير من الفرص. يكفي إتقان أساسيات هذه التقنية لفهم كيفية عمل الأدوات البسيطة. عندما تتعلم المزيد عن الذكاء الاصطناعي ، تحصل على فرصة لتصبح مطورًا يقوم بإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتقدمة مثل Watson من شركة IBM أو السيارات ذاتية القيادة. هناك احتمالات لا حصر لها في هذا المجال. تعد دراسة الذكاء الاصطناعي أمرًا ضروريًا لمهنة هندسة البرمجيات ، في حال كنت ترغب في العمل مع واجهات الإنسان والآلة والشبكات العصبية والذكاء الاصطناعي الكمي. تستخدم شركات مثل Amazon و Facebook الذكاء الاصطناعي لتقديم توصيات قائمة التسوق وتحليل البيانات الضخمة. يعد فهم الذكاء الاصطناعي ضروريًا أيضًا لمهندسي الأجهزة الذين ينشئون مساعدين منزليين ومساعدين لوقوف السيارات.

أولئك الذين يرغبون في بدء تعلم الذكاء الاصطناعي لديهم الكثير من الخيارات المتاحة. على سبيل المثال ، يتيح الإنترنت للجميع التسجيل في الدورات التدريبية عبر الإنترنت. يستهدف بعضها الأشخاص الذين لديهم بالفعل مستوى معين من المعرفة التقنية ويركزون على الترميز ، بينما تساعد الدورات الأخرى حتى أولئك الذين ليس لديهم أي خبرة سابقة في البرمجة والهندسة.

أفضل دورات الذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت لعام 2018

تعلم مع Google AI - هذا مشروع جديد أطلقته Google للسماح لعامة الناس بفهم ماهية الذكاء الاصطناعي وكيف يعمل. على الرغم من أن المورد ينمو ببطء ، فإنه يحتوي بالفعل على دورة تعلم الآلة للمبتدئين والتي تتضمن مكتبة TensorFlow من Google. ستساعد هذه الدورة حتى أولئك الذين لا يعرفون شيئًا عن الذكاء الاصطناعي ، وتغطي أساسيات التعلم الآلي ، وتقدم TensorFlow ، وتشرح المبادئ الأساسية لتصميم الشبكات العصبية.

جامعة ستانفورد - التعلم الآلي - الدورة متاحة على موقع Coursera. يتم تدريسها من قبل مؤسس Google Brain ، Andrew Ng. يمكنك الاستمتاع بهذه الدورة مجانًا أو اختيار الخيارات المدفوعة في حالة رغبتك في الحصول على شهادة يمكن استخدامها في المستقبل عند اتخاذ الخطوات الأولى نحو حياتك المهنية في هندسة البرمجيات. ستعرفك هذه الدورة بأمثلة من التقنيات القائمة على الذكاء الاصطناعي من الحياة الواقعية ، مثل الآليات المتقدمة للبحث على الويب والتعرف على الكلام. سوف تفهم أيضًا كيف تتعلم الشبكات العصبية.

Nvidia - أساسيات التعلم العميق لرؤية الكمبيوتر - رؤية الكمبيوتر هي تخصص يركز على إنشاء أجهزة كمبيوتر قادرة على تحليل المعلومات المرئية كما يفعل الدماغ البشري. يغطي هذا المساق الأساسيات الفنية الضرورية جنبًا إلى جنب مع التطبيقات العملية لتصنيف الأشياء والتعرف على الأشياء. يمكنك الدراسة بالسرعة التي تناسبك ومعرفة كيفية إنشاء تطبيق الشبكة العصبية الخاص بك.

كيف تبدأ مع الذكاء الاصطناعي

لا عجب إذا واجهت بعض الصعوبات في دراسة الذكاء الاصطناعي. إذا واجهتك مشكلة ، نقترح البحث عن حل على Kaggle أو نشر أسئلتك في منتديات محددة. من المهم أيضًا فهم ما يجب التركيز عليه وما يجب فعله أولاً.

1. اختر موضوعًا تهتم به

أولاً ، حدد موضوعًا مثيرًا للاهتمام حقًا بالنسبة لك. سوف يساعدك على البقاء متحمسًا ومشاركًا في عملية التعلم. ركز على مشكلة معينة وابحث عن حل ، بدلاً من مجرد القراءة السلبية عن كل ما يمكنك أن تجده على الإنترنت.

2. إيجاد حل سريع

الهدف هو إيجاد أي حل أساسي يغطي المشكلة قدر الإمكان. أنت بحاجة إلى خوارزمية تعالج البيانات في شكل يمكن فهمه للتعلم الآلي ، وتدريب نموذج بسيط ، وإعطاء نتيجة ، وتقييم أدائه.

3. تحسين الحل البسيط الخاص بك

بمجرد أن يكون لديك أساس بسيط ، فقد حان وقت الإبداع. حاول تحسين جميع المكونات وتقييم التغييرات لتحديد ما إذا كانت هذه التحسينات تستحق وقتك وجهدك. على سبيل المثال ، في بعض الأحيان ، يؤدي تحسين المعالجة المسبقة وتنقية البيانات إلى عائد استثمار أعلى من تحسين نموذج التعلم نفسه.

4. شارك الحل الخاص بك

اكتب الحل الخاص بك وشاركه من أجل الحصول على تعليقات. لن تحصل على نصائح قيمة من أشخاص آخرين فحسب ، بل ستكون أيضًا السجل الأول في محفظتك.

5. كرر الخطوات من 1 إلى 4 لمشاكل مختلفة

اختر مشاكل مختلفة واتبع نفس الخطوات لكل مهمة. إذا كنت قد بدأت باستخدام البيانات المجدولة ، فاختر مشكلة تتضمن التعامل مع الصور أو النص غير المنظم. من المهم أيضًا معرفة كيفية صياغة المشكلات للتعلم الآلي بشكل صحيح. غالبًا ما يحتاج المطورون إلى تحويل بعض أهداف العمل المجردة إلى مشاكل ملموسة تناسب خصوصيات التعلم الآلي.

6. أكمل مسابقة Kaggle

تتيح لك هذه المسابقة اختبار مهاراتك وحل المشكلات نفسها التي يعمل عليها العديد من المهندسين الآخرين. ستضطر إلى تجربة أساليب مختلفة واختيار الحلول الأكثر فعالية. يمكن أن تعلمك هذه المسابقة أيضًا التعاون ، حيث يمكنك الانضمام إلى مجتمع كبير والتواصل مع الأشخاص في المنتدى ومشاركة أفكارك والتعلم من الآخرين.

7. استخدم التعلم الآلي بشكل احترافي

تحتاج إلى تحديد أهدافك المهنية وإنشاء محفظتك الخاصة. إذا لم تكن مستعدًا للتقدم لوظائف التعلم الآلي ، فابحث عن المزيد من المشاريع التي ستجعل محفظتك مثيرة للإعجاب. انضم إلى الهاكاثونات المدنية وابحث عن الوظائف المتعلقة بالبيانات في خدمة المجتمع.