الذكاء الاصطناعي

إذا كنت تتطلع لتعلم الذكاء الاصطناعي وتطوير مهاراتك في هذا المجال، فإن وجود خارطة طريق سيساعد على التركيز على الجوانب الأساسية ويمكن من التمكن في تعلم AI و تطبيقاته. هذه المقالة توضح خارطة طريق شاملة تشمل جميع المهارات والمعرفة العلمية التي تحتاجها لبدء رحلة التعلم، من المعرفة البرمجبة والأساسيات الرياضية إلى التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية. المهارات البرمجية البداية لتعلم الذكاء الاصطناعي تكمن في تعلم البرمجة. يعد تعلم لغات البرمجة مثل Python أمرا أساسي، حيث تستخدم في تطوير وتطبيق الخوارزميات والنماذج المختلفة. تشمل المهارات البرمجية أيضًا فهم المكتبات مثل NumPy وPandas، التي تُستخدم بشكل واسع في تحليل البيانات وتطوير النماذج. المفاهيم الرياضية يعد فهم الرياضيات أساس قوي لتعلم الذكاء الاصطناعي. منها يجب تعلم الجبر الخطي لفهم كيفية التعامل مع البيانات الرقمية، والتفاضل والتكامل لفهم كيفية تحسين الخوارزميات. كما أن الاحتمالات والإحصاءات هما مفتاح لفهم كيفية تحليل البيانات واتخاذ القرارات بناء على النماذج.   علوم البيانات بعد اكتساب المهارات البرمجية والفهم الرياضي، يأتي دور تعلم علوم البيانات. يتضمن تعلم كيفية جمع البيانات وتنظيفها،ثم تحليلها واستخلاص الأفكار منها. يعد تعلم التحليل الاستكشافي للبيانات EDA والتصور البياني للبيانات خطوة هامة لفهم البيانات بشكل أعمق. تعلم الآلة Machine Learning تعلم الآلة هو الخطوة التالية في رحلة تعلم الذكاء الاصطناعي. يجب أن تعلم الخوارزميات الأساسية مثل الانحدار والتصنيف، بالإضافة إلى كيفية تدريب النماذج باستخدام التعلم المتقاطع وتقنيات تجنب الإفراط في التكيف. سيساعد هذه الأساسيات في بناء نماذج قوية ودقيقة.   التعلم العميق Deep Learning التعلم العميق هو فرع متقدم من تعلم الآلة يعتمد على الشبكات العصبية. يجب أن تتعلم مفاهيم مثل الانتشار العكسي وضبط المعلمات لفهم كيفية تحسين هذه الشبكات. ستتعرف أيضا على تطبيقات مثل الشبكات العصبية التلافيفية CNN والشبكات العصبية المتكررة RNN.   معالجة اللغة الطبيعية NLP يأتي دور معالجة اللغة الطبيعية NLP، وهي تقنية تعتمد على الذكاء الاصطناعي لفهم وتوليد اللغة البشرية. ستتعلم كيفية استخدام النماذج اللغوية وتحليل المشاعر والتعرف على الكيانات لتطوير تطبيقات تفاعلية ذكية. ستستخدم مكتبات مثل spaCy وNLTK لتطبيق هذه التقنيات.    

المهارات البرمجية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي يجب تعلمها لممارسة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. هناك العديد من المهارات البرمجية المهمه التي تمكنك من البدء في رحلة التعلم.    الهياكل التحكمية Control Structures الهياكل التحكمية تعتبر أول خطوة أساسية في البرمجة، مثل `if`، `for`، و `while`. هذه المفاهيم تتيح التحكم في تدفق البرنامج، سواء باتخاذ قرارات أو تكرار عمليات معينة. الهياكل البيانية Data Structures الهياكل البيانية هي طريقة لتنظيم وتخزين البيانات بشكل يسهل الوصول إليها وإدارتها. من الأمثلة على ذلك القوائم (lists) والقواميس dictionaries، والتي تساعد في ترتيب البيانات بشكل منطقي ومرتب. لغة بايثون Python لغة بايثون تعتبر من أكثر اللغات البرمجية استخداماً في مجال الذكاء الاصطناعي، نظراً لسهولتها ومرونتها. إنها لغة مثالية للمبتدئين والمحترفين على حد سواء نظام التحكم بالإصدارات Git Git هو نظام يساعدنا في إدارة ومتابعة التغييرات في الكود البرمجي، وهو مهم جداً خصوصاً عند العمل في فرق. يتيح لنا الرجوع إلى نسخ سابقة من الكود وتجنب فقدان البيانات. مكتبات بايثون Pandas و Numpy مكتبات مثل Pandas و Numpy أساسية في تحليل البيانات. Pandas مفيدة لإدارة البيانات وتحليلها، بينما توفر Numpy أدوات قوية للعمليات الحسابية. البرمجة الكائنية Object-Oriented Programming البرمجة الكائنية (OOP) تساعد في تنظيم الكود باستخدام الكائنات، مما يسهل التعامل مع التعقيدات البرمجية. هذه الطريقة تجعل الكود أكثر وضوحاً وقابلية لإعادة الاستخدام. الاختبار وتصحيح الأخطاء Testing and Debugging تعد مهارة الاختبار وتصحيح الأخطاء ضرورية لضمان أن يعمل الكود كما هو متوقع. هذه المهارات تساعد في اكتشاف وحل المشكلات البرمجية قبل أن تتفاقم. التجميع والتشغيل الآلي Scripting and Automation التشغيل الآلي باستخدام السكربتات يمكننا من تنفيذ مهام مكررة بشكل تلقائي، مما يوفر الوقت والجهد.

تعلم الذكاء الاصطناعي يتطلب العديد من المعرفة العلمية و المهارات التقنية, حيث أن مجال الذكاء الاصطناعي يندرج تحت العديد من العلوم العلمية منها علوم الحاسب و الرياضيات و الاحصاء.  من خلال الاطلاع على بعض المفاهيم المهمة يؤهلك و يمكنك من التمكن و تعلم الذكاء الاصطناعي.  سنوضح بشكل مبسط ماهي المهارات الرياضية المهمة التي بني عليها الذكاء الاصطناعي مثل الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل والإحصاء, من خلال ذكر المعرفة المطلوبة في هذا المجال تمكنك من البداية و بدء رحلة التعلم و البحث.   المهارات الرياضية في تعلم الذكاء الاصطناعي Linear Algebra: تعد أهمية الخوارزميات في معالجة البيانات و طريقة عرضها. Calculus: التفاضل و التكامل من الاساسيات في عملية الذكاء الاصطناعي حيث لها دور في تحسين الخوارزميات في تعلم الالة و تمكن الالة من التعرف على التغيرات خلال تدريب النموذج Probability and Statistics: تمكن من فهم طبية البيانات خلال تدريب النموذج و تساعد الخوارزميات في التنبؤ و تمكن من فهم طبيعة البيانات خلال تدريب النموذج Discrete mathematics: تمكن من تحليل و احتساب الاحتمالات مما يساعد نماذج الذكاء الاصطناعلى اتخاذ قرارات منطقية في الحالات الغامضة. Graph theory: تستخدم كأداة للالة حيث تساعد على أن تعمل بكفاءة جيدة و تظهر النتائج التي يتطلع لها المستخدم. Numerical analysis: تساعد على فهم استقرار أنظمة التعلم الالي و مراقبة فعاليتها و متانتها. mathematical modelling: في النمذجة الرياضية للأنظمة المعقدة، يمكن لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تعلم أنماط النظام وقوانينه من كميات كبيرة من خلال البيانات، ويمكن تطبيقها على التعرف على الصور والكلام، وتحليل السلاسل الزمنية وغيرها من المجالات cost function: خلال مرحلة التدريب، يتم استخدام الدالة لقياس التناقض بين القيم المتوقعة والفعلية وذلك من خلال ضبط المتغيرات  لنموذج بشكل متكرر باستخدام تقنيات التحسين مثل gradient descent ، حيث أن الدالة cost تعمل  بتوجيه النموذج نحو تقليل الأخطاء وتحسين الدقة هنا بعض المصادر المجانية تمكنك من الإطلاع و تعلم المعرفة الرياضية المطلوبة في مجال الذكاء الاصطناعي و تطبيقاته: Linear algebra khan academy edx  Elgouhary AI ” الجبر الخطي و تعلم الالة اللغة العربية” Elgouhary AI ” الجبر الخطي و البيانات اللغة العربية”   Calculus Khan Academy Coursera Deep Learning-AI Elgouhary AI “اللغة العربية”   Probability and Statistics Coursera Great Learning Khan Academy Mustafa Sadiq ICT Academy “اللغة العربية”   Discrete Mathematics Coursera Great learning Code Academy Dr. Ahmed Hagag “لغة عربية” Graph Theory Great Learning Coursera Computer Science  “لغة عربية”