دليلك المختصر لتعلم الذكاء الاصطناعي كالمحترفين

طبقًا لموقع FW3 فإن القيمة السوقية لمجال الذكاء الاصطناعي في السوق العالمي تبلغ 120 مليار دولار، وهذه القيمة تنمو سنويًا بمقدار 20% ، لتصل عام 2030م إلى 1.5  تريليون دولار، مما يدفع العديد من الشركات للدخول بقوة في هذا المجال والاستثمار فيه. 

رغبة الشركات في دخول مجال الذكاء الاصطناعي لا تقتصر على  كونه ذات قيمة سوقية مرتفعة فحسب أو كونه انعكاسًا لما يشهده الحاضر من تطور بل لكونه أيضًا المؤثر الأقوى حاليًا على أداء الوظائف وطبيعتها وبقائها كذلك؛ فطبقًا للإحصائيات  من  المتوقع أن يقضي الذكاء الاصطناعي  على أكثر من 85 مليون وظيفة عام 2025م ويستبدلهم بـ 97 مليون وظيفة جديدة أخرى. 

هذه الأرقام الكبيرة تمنحك لمحة صغيرة عن مقدار السرعة الذي ينمو بها هذا المجال و عظم التأثير الذي يتركه فيه سواء على الصعيد المالي أو المهني أو حتى شكل الحياة، مما يجعله يقع في أولويات أى شخص مهتم في البقاء في السوق التنافسي سواء صاحب مشروع أو موظف يرغب في الحفاظ على وظيفته أو شخص مهتم بالعلوم التقنية ويرغب في مواكبتها بسهولة. 

لذلك ومن  خلال هذا المقال، سنتطرق سويًا إلى الطرق الصحيحة في تعلم الذكاء الاصطناعي بالتفصيل، بحيث يمكنك  أن تفهم ما هو الذكاء الاصطناعي من الأساس وكيف يعمل؟ ما الفرق بينه وبين مصطلحات مشابهة؟ كيف تتعلمه وتصل إلى مستوى المحترفين وكيف تستطيع استخدامه في أداء الأعمال والمهام اليومية بسهولة كذلك. 

ما هو الذكاء الاصطناعي؟ 

عندما تبحث عن مفهوم الذكاء الاصطناعي Artificial intelligence أو  AI  في الإنترنت عادة ما ستجده يٌعرف على إنه تطبيقات أو برامج حاسوبية تحاكى التفكير البشري ولاسيما في الأعمال المشابهة للتفكير والتحليل والاستنتاج بناء على كم من البيانات والمعلومات التي يتم تزويدها بها.  

وبالرغم من أن هذا التعريف هو الشائع إلا إنه يحمل جزء من الخطأ، والذى بدوره يتسبب في خلط للمعلومات ما بين سرعة التطور في مجال الذكاء الاصطناعي  AGI وما بين التي تحدث  حقًا في مجال الذكاء الاصطناعي  ANI!  وما بين الغير معلم في مجال الذكاء الاصطناعي الخارق  ASI .

تبدو مشوشًا قليلًا؟! دعني أبسط لك الأمر: 

• الذكاء الاصطناعي  ANI 

 الذكاء الاصطناعي  Artificial Narrow intelligence  هو نوع محدد من الذكاء الإلكتروني، يتم تصميمه بهدف أداء مهمة واحدة  من نقطة أ إلى نقطة ب، مع وجود إشراف خارجي وتحكم في نوعية المدخلات والمخرجات، وهو الأكثر استخدامًا في المجال التقني وهو ما نجد فيه أغلب التطورات الحالية والسريعة. 

فمثلًا ما تشاهده من نتائج عند التعامل  مع برنامج تحويل الصوت إلى نصوص كتابية هو شكل من أشكال Narrow intelligence، حيث  كل ما عليك فعله هو تزويد البرنامج بالملف الصوتي الذي ترغب فيه، وهذا البرنامج بناء على عملية تعليمه وتزويده بالبيانات من قبل، سيكون قادر على فك شفرة هذه البيانات الصوتية وتحويلها إلى نصوص مقروءة يمكن فهمها. 

من نقطة أ إلى نقطة ب: هذا تحديدًا مايقوم به الـ Narrow intelligence وبالرغم أن هذا المثال قد يكون بسيطًا بالنسبة لك، إن كلما تم تزويد هذه البرامج والتطبيقات بالبيانات المغذية، كلما كانت قادرة على التعلم والخروج بنتائج أكثر دقة وعمقًا عن ما تقدمه البشر في نفس المهام. 

•  الذكاء الاصطناعي  AGI 

الذكاء الاصطناعي العام Artificial General intelligence هو الذكاء التقني  القادر على فهم المعرفة البشرية وتفسيرها وتعلمها ومحاكاتها كذلك، وفيه تتمكن البرامج والتطبيقات من محاكاة التفكير البشري والعمليات الذهنية بقوة، بحيث تكون قادرة على التفكير و التنبوء والتحليل والتصرف بطريقة تشبه البشر تمامًا وتتفوق عليها من حيث السرعة  في أحيانًا أخرى. 

تعتمد قوة الذكاء الاصطناعي العام في كونه قادر على فهم المعرفة الإنسانية بشكل جيد وقادر على فهم تفسيراتها كذلك، بل إنه عن طريق نماذج التعلم الذى يتدرب عليها يكون قادر بشكل كبير على تفسير العبارات وفهم سياقها والخروج بنتائج شبه مرضية 100% للمستخدمين، وهو على عكس الـ Narrow intelligence غير مرتبط بمدخلات محددة ومخرجات، بل هو يتعلم تلقائيًا من كل استخدام له، ويتطور تدريجًا بكم المعلومات المستخدمة فيه كل ثانية. 

التطورات التي تحدث في عالم الـ Artificial General intelligence بطيئة، لكنها مع ذلك عظيمة التأثير؛ وبالرغم من عدم وجود تطبيق يحاكي الذكاء الاصطناعي العام بقوته الحقيقية حتى الآن، إلا إننا يمكننا التعامل مع حاسوب  BM WATSON -القادر على تحليل مهام هندسية مستحيلة على البشر بقوة وسرعة خارقة-  كصورة من صوره وكذلك تطبيق الـ  OPEN AI والمشهور بـ   CHAT GPT  كذلك.  

• الذكاء الاصطناعي الفائق  ASI 

 الذكاء الاصطناعي الفائق artificial super intelligence أو ما يعرف اختصارًا بالـ  ASI هو هذا النوع من الذكاء المشابهه قليلًا للأفكار الخيالية التي تم سردها في الأفلام العالمية حول سيطرة الذكاء الاصطناعي على الإنسان، وفيه تمتلك الآليات والبرامج القدرة على التفكير المماثل للبشر، بل وتفوقها بكثير نتيجة قدرتها على التعلم من بعضها البعض ونقل هذه المعلومات في أقل من ثانية تلقائيًا. 

وبالرغم من أن هذه الصورة سوداوية بعض الشئ، إلا إننا لا يمكن نفي احتمالية حدوثها، خاصة أن الذكاء الاصطناعي الفائق قادر على التعلم من بعضهم البعض ونقل هذه الخبرات إلى غيره من التطبيقات والوصول إلى درجة من الإدراك الحسي وفهم ما بين السياق، بطريقة لا تصل إليها تطبيقات الـ Narrow intelligence. 

لا توجد صورة حقيقية حتى الآن لم يمكن أن يكون عليه الذكاء الاصطناعي الفائق ويبقي مفهومه نظريًا حتى وقت كتابة هذا المقال، مع ذلك فإن هناك محاولات حثيثة من العلماء في القطاع التقني في السيطرة على التطور في هذا الإتجاه خوفًا من خروج الأمور عن السيطرة وتحول هذا الذكاء إلى خطر مهدد للبشرية لا مساعد لها. 

من هذه التعريفات الثلاثة يمكن فهم سبب الذعر الذى يجول في أذهان الناس عند السماع بتطور الذكاء الاصطناعي وتفوقه، فالتطورات السريعة والقوية التي نشاهدها حتى الآن لا تحدث إلا فقط في Narrow intelligence و  General intelligence  أما السيناريوهات السوداوية الخاصة بـ تفوق اللآلة على البشر فهي فقط مرتبط بقوة الذكاء الخارق والذي تتم فيه مناقشات حادة لوضعه تحت السيطرة والتقنين. 

مصطلحات يجب أن تعرفها عند تعلم الذكاء الاصطناعي والفرق بينهم

عند تعلم الذكاء الاصطناعي هناك عدة مصطلحات ستواجهك، البعض منها قد يكون مألوفًا والبعض قد يتداخل بالشكل الذي يجعلك تظنه واحدًا، في هذه السطور سنحاول سويًا تبسيط هذه المصطلحات وتوضيحها بشكل سلس وسهل كالآتي: 

•  Machine learning  

الـ Machine Learning  أو التعليم اللآلي هو فرع من فروع مجال الذكاء الاصطناعي ويقصد به القدرة على التنبوء والتحليل والفهم والرد على الأوامر المختلفة بدون الحاجة إلى برمجة مسبقة للآلة أو وجود نمط محدد تسير عليه، بل يتم الأمر نتيجة بيانات مغذية تستخدمها الآلة في تطوير قدرتها الذاتية والتعلم من كل المخرجات التي تقوم بمنحها. 

•  NLG 

 Natural language generation وهي قدرة البرامج والآلات على توليد اللغات الطبيعية التي يستخدمها الإنسان، بحيث يمكنها تقديم نصوص وبيانات منظمة يسهل قراءتها وفهم السياق منها.

• NLP

Natural language processing  وهي قدرة البرامج والآلات على التفسير والرد على اللغات المستخدمة من قبل البشر بما في ذلك تحليل المشاعر فيها وتصنيفها والإجابة عليها بشكل منطقي ومفهوم ومرتبط ببعضه البعض. 

• Reinforcement Learning

التعليم المعزز هو شكل من أشكال التعليم الآلي للبرامج والآلات؛ حيث يتم فيه تدريب الآلة من خلال اختبار القرارات التي يتم اتخاذها ما إذا كانت صحيحة أو خاطئة، وبناء على النتيجة يتم تقرير ما إذا كانت ستتلقى نوع من المكافاة أو العقاب؛ وتدريجًا تفهم الآلة السلوكيات الصحيحة التي يجب اتخاذها وتتطور مع الوقت. 

• Pattern Recognition

التعرف على الأنماط هو إحدى القدرات المميزة للذكاء الاصطناعي وفيه يتم تدريب الآلة على التعرف على الأنماط المتبعة في البيانات المقدمة مثل التعرف على الوجوه والصوت والصور . 

• Neural Network

 الشبكة العصبية الآلية وهي شبكة تم صناعتها لتحاكي نفس الطريقة التي تعمل بها الشبكة العصبية في الدماغ البشري، وفيها تتلاقى الشبكات مع بعضها البعض لتنشأ ما يشبه بخريطة عصبية تتناقل فيها البيانات والمعلومات المعقدة وتتعلم من بعضها البعض. 

• Deep Learning

هو شكل من أشكال التعليم الآلي المتطور، حيث تتمكن فيه الآلات من تنظيم المعلومات ومعالجتها واتخاذ القرار دون وجود إشراف مباشر أو بيانات منظمة أو سيناريوهات محددة يمكن السير عليها، بل يتم الآمر نتيجة تطور الآلة وقدرتها على فك شفرة البيانات وفهم السياق المتبع فيها حتى ولو لم تكن واضحة ومباشرة من المرة الأولى. 

• LLM

الـ Large language models  هي أنظمة متقدمة من الذكاء الاصطناعي تعتمد على الشبكة العصبية الآلية والتعليم العميق وملايين المليارات من البيانات والمعلومات المخزنة في تعلم الأنماط والنصوص واللغات البشرية والمشاعر ومن خلالها تستطيع هذه البرامج أن تولد مخرجات متنوعة صحيحة وتحاكي قدرات الإنسان البشري بشكل كبير وأكثر الأمثلة المنتشرة لهذا النوع هما: chat gpt  و  brad. 

• big date

يقصد بالبيانات الضخمة هو هذا الكم الكبير والغير نهائى من البيانات التى يصبح من الصعب والمستحيل التعامل معها من خلال الإنسان، وفيه يتم تحليلها وبناء العلاقات بين بعضها البعض تفسيرها والخروج بمخرجات جديدة، واستخدامها كبيانات جديدة أخرى والخروج بمعلومات حيادية يمكن استخدامها للخروج بقرارات من قبل العنصر البشري. 

• Turing test

اختبار تورينج هو اختبار آلي تم تصميمه من قبل عالم الكمبيوتر آلان تورينج، وفيه يتم تقييم الآلات من خلال اختبار مساو لقدرات البشر،وخاصًا في المحادثات الإنسانية والسلوك البشري وكذلك استخدامات اللغة المختلفة. إذا تم عرض نتيجة الاختبار على حكم بشرى محايد، ولم يستطيع التفريق بين نتائج الآلة ونتائج البشر، تنجح الآلة هنا في الاختبار. 

 المصطلحات السابقة ليست الوحيدة في مجال الذكاء الاصطناعي لكنها الآكثر شيوعًا عند التحدث عنه أو حتى في مراحل تعلمه الأساسية، وهو ما يجعلنا بدوره ننتقل إلى نقطة مهمة في مقالنا، وهي كيف نتعلم هذا المجال وكيف نبدأ فيه من الأساس؟!

كيف تبدأ في تعلم مجال الذكاء الاصطناعي بشكل احترافي؟ 

عادة ما يستغرق تعلم الذكاء الاصطناعي من 6 شهور إلى سنة في حالة التعليم المكثف المستمر، أو أربع سنوات في حالة التعليم الأكاديمي المتخصص، وفوق هذا يحتاج المتعلم إلى التعليم الذاتي المستمر من خلال التطبيق وذلك كون المجال سريع التطور والتغيير يوميًا. 

مع ذلك فإن الدخول في هذا المجال من البداية ليس صعبًا كما تظن، وخاصة أن معظم المؤسسات الكبرى الآن تتيح الدورات المجانية لتعلم الأساسيات على الإنترنت، وبعض هذه الأساسيات تعرف بعضًا منها بالفعل! 

كيف؟! دعني أبسط لك الأمر: 

1- اساسيات تعلم الذكاء الاصطناعي 

حتى تتمكن من فهم آلية عمل الذكاء الاصطناعي عليك أولًا أن تفهم كيف تخاطبه، ولكي تقوم بذلك يجب عليك أن تمتلك معرفة جيدة بكل من علم الرياضيات والإحصاء، أساسيات علوم الحاسب الآلي، فهم المنطق الرقمي والتعامل مع الخوارزميات وكذلك لغات البرمجة  والتعامل مع قواعد البيانات. 

يبدو الأمر معقدًا قليلًا كبداية، لكن لا داعي للقلق، فكل هذه الأشياء مرتبطة ببعضها البعض،وبمجرد البدء في فرع منها ستجد نفسك منغمس في الفرع الآخر كذلك وتفهم لغته بطريقة أسهل وأسرع من المرحلة السابقة. ولكي نبسط الأمر قليلًا، هذه هي الموضوعات الأساسية التي يجب عليك معرفتها عند تعلم أساسيات الذكاء الاصطناعي: 

• فهم أساسيات الرياضيات من جبر وتفاضل وتكامل والتعامل مع المتغيرات 
• فهم أساسيات الجبر الخطي وإجراء التنبؤات بناء على بيانات مقدمة.
• فهم التحليل العددي والانحدارات الخطية والتحويلات الإحداثية كذلك.
• تعلم لغة البايثون وهي اللغة الأكثر شيوعًا في الذكاء الاصطناعي.
• تعلم لغة sql  لإدارة قواعد البيانات
• فهم الخوارزميات وآلية عملها. 
• بناء مصفوفات لحل المشكلات واختبار صحتها
• فهم أنواع المنطق الاستدلالي المختلفة وطرق تطبيقها في الذكاء الاصطناعي 
• فهم  أساسيات لغة NLP والرؤية الحاسوبية في تدريب الـ AI  على التعامل مع المدخلات البصرية. 

2- المرحلة الثانية في تعلم الذكاء الاصطناعي 

تأتى المرحلة الثانية في تعلم التعامل مع الـ ai  بتعمق أكثر، ولن أكذب عليك وأقول أنها بسيطة أو سهلة، لكنها هذا لا يعنى إنها معقدة للغاية، كل ما يتطلبه منك الأمر هو المزيد من المجهود والمثابرة وخاصة الالتزام الذاتي، ولاسيما في تعلم كل من علم البيانات وإدارتها ومعالجتها  وكذلك هندسة التعلم الآلي وهندسة البيانات. 

وللقيام بهذه الخطوة جيدًا عليك أن تعى مدى التداخل بين الـ 4 فروع الرئيسية في تعلم الذكاء الاصطناعي   وهم :  data science  و deep learning  و  machine learning  و  artificial intelligence  كالآتي: 

•  Data science 

يعد علم البيانات جزء لا يتجزأ من علوم الذكاء الاصطناعي وخطوة أولى وأساسية في تعلمه؛ إذا يقوم هذا العلم على جمع عدد مهول من قواعد البيانات وتحليلها وتجميعها وتنظيمها واكتشاف العلاقات بينها، بطريقة لا تسع لقدرات الإنسان المحدودة القيام بها. 

• Deep learning 

يتداخل علم الـ  deep learning  مع الـ  data science  في كونه يعتمد على هذه البيانات الضخمة في بناء نماذج تعلم قادر على محاكاتها وفهم السياق الرابط بينها واستنباط كل تطور جديد فيها بطريقة سهلة وسريعة ومرنة. 

•  Machine learning 

 يأتى  علم  Machine learning  هنا كخطوة أكثر تقدمًا في التعامل مع قواعد البيانات، حيث يتم استخدام البيانات التي تم فهمها ومحاكاتها في مرحلة التعلم العميق والخروج منها بمعلومات وبيانات جديدة كليًا دون الحاجة حتى لبرمجة مسبقة لذلك. حيث تتعلم هذه البرامج والآلات من كل تجربة وتطور من مهاراتها ذاتيًا وتتعلم التعامل مع المداخلات والمخرجات بطريقة تساعدها على  رفع قدراتها والتطور في كل ثانية بشكل ملحوظ. 

• AI 

يأتى علم الذكاء الاصطناعي هنا  كمجموعة متداخلة من فروع العلوم الثلاثة حيث يقوم بالاستفادة من قواعد البيانات ونماذج المحاكاة التي تم بناؤها والبيانات الجديدة التي يتم استخراجها وتعلمها كل ثانية، ويطور ذكاء تقني خاص قادر على محاكاة الذكاء البشري والتنبؤ مثله والتعامل مع المدخلات والمخرجات المختلفة بشكل تلقائي دون الحاجة لبرمجة مسبقة أو وجود نموذج تعلم محدد. 

 لذلك تأتي المرحلة الثانية في تعلم الذكاء الاصطناعي في الفهم الدقيق لهذه الفروع الأربعة ودراسة كل منها بشكل أكثر تعمقًا خاصة الموضوعات الرئيسية الآتية: 

• التعلم الآلي الخاضع للإشراف 
• التعلم الآلي الغير خاضع للرقابة 
• التعلم المعزز 
• التعلم الجماعي 
• نظرية الإحتمالات 
• اختبار الفرضيات 
• القوانين الأساسية في علم البيانات 
• معالجة اللغة الطبيعية 
• النماذج الاحتمالية 
• البرمجة اللغوية العصبية 
• تعلم أدوات علوم البيانات 
• تعلم أدوات تحليل البيانات 
• تعلم كيفية إنشاء الشبكات العصبية 
• تعلم استنباط الأنماط وبنائها

وهنا يجب التأكيد على التطبيق العملي المستمر لهذه الموضوعات ولاسيما في شكل مشاريع فردية يتم التطبيق عليها بشكل دوري؛ فمن الأفضل أن تنشئ بنفسك نموذج مصغر لتطبيق يعتمد على الذكاء الاصطناعي المحدود في البداية، وأن تقوم بتطبيق ما تعلمت عليه بشكل مستمر حتى ترى مدى تقدمك واستيعابك لما يتم شرحه نظريًا. 

3- التخصص في تعلم الذكاء الاصطناعي

تأتي المرحلة الأخيرة في مراحل تعلم الذكاء الاصطناعي في تحديدك لاى نوع من فروع علوم مجال الـ  ai  ترغب في التخصص فيها واتخاذها كمصدر دخل ووظيفة مهنية لك، وإذا كنت مشتت في هذه المرحلة، فإليك أهم   الوظائف المطلوبة في هذا المجال ومتوسط الراتب  السنوي الخاص بها عاالميًا  طبقًا لموقع online degrees: 

كيفية تعلم الذكاء الاصطناعي للأعمال والمهام اليومية؟ 

هذه المراحل الثالث من تعلم الذكاء الاصطناعي تعمل سويًا كخطة دراسية للمهتمين بهذا المجال والراغبين في العمل فيه، لكن ماذا لو كنت تحتاجه بشكل مقتصر على المهام اليومية البسيطة أو إدارة أعمالك بشكل سلس؟!  هنا ستكون خطة تعليم الـ ai  مختلف بعض الشئ وأقل تعقيدًا بكثير، فكل ما تحتاجه في هذه المرحلة هو معرفة كيف تخاطب الذكاء الاصطناعي بطريقة احترافية، وإذا لم تكن تعرف فإليك أهم 7 نصائح للخبراء: 

7 نصائح لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الأعمال والمهام اليومية 

• محاكاة الأدوار 

الذكاء الأصطناعي ماهر جدًا في محاكاة الأدوار وخاصًا إذا كانت بارع في وصفها بطريقة محددة وبسيطة. لذلك إذا كنت تستخدم أداة من أدوات الـ ai  وليكن  chat gpt وترغب في جعله يكتب قطعة محتوى أحترافية أو يولد أكواد خاصة بإنشاء صفحة أو موقع؛ فمن الأفضل أن تحدد له من البداية الدور الذي سيلعبه وليكن مثلًا : أنت كاتب محتوى تسويقي  باللغة العربية محترف وهكذا. 

• كن محددًا 

بالرغم من كل الثناء الذي يحصل عليه الذكاء الاصطناعي بسبب قدراته على فهم اللغات الطبيعية للبشر والسياق بينها، إلا إنه مازال يواجه صعوبة شديدة في فهم الكلمات والجمل المركبة أو التى يتم الإسهاب فيها بلا داعي أو معنى. لذلك من الأفضل عند مخاطبة الـ  ai  أن تركز من البداية على الكلمات التي يتم استخدامها، وأن تكون محدد فيها بشدة ، مثلًا لا تقل  قم بكتابة مقالة طويلة أو عدد كلماتها كثيرة عن الموارد البشرية فحسب، بل قل أنت كاتب محتوى تسويقي باللغة العربية محترف. قم بكتابة مقال عن الموارد البشرية، متخصص في كيفية الحصول على وظيفة فيه لحديثي التخرج، على ألا تقل عدد الكلمات فيه عن 2500 كلمة ولا تزيد عن 5000. 

• استخدم كلمات مفتاحية 

تميل الخوارزميات والآلات والتطبيقات بصورها المختلفة إلى الفهم بطريقة أفضل عند استخدام الكلمات الدلالية والكلمات الافتتاحية الشائعة والواضحة، دون الحاجة إلى وجود كينات أو تشبيهات؛ فمثلًا إذا كنت ترغب في فكرة تصميم لقصة أطفال يكون فيه الأسد جزء من عناصر الصورة، لا تقل له أرغب في صورة يظهر فيها ملك الغابة في المنتصف، بل قلها واضحة أرغب في أن يتوسط الاسد منتصف الصورة في التصميم. 

• قم بتدريبه

  يصبح الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة عندما يتم تدريبه جيدًا على الطريقة التي تفضلها في الإجابة، فمثلًا إذا كانت إجابته الأولى لا تستحسنها، قم بسؤاله عن طبيع المعلومات التي يحتاجها لأداء المطلوب بطريقة أفضل. قم بالتعليق على إجابته بالاستحسان على ما يعجبك ورفض ما لا يلاقى توقعاتك. قم بالرد على إجابته وغير فيها حتى تصل معه إلى أفضل سيناريو متكافئ مع ما ترغب في الوصول إليه بسهولة. 

• لا تغفل عنه 

للذكاء الاصطناعي وعي خاص به، هذا الوعى ينشط عندما تستخدم التطبيق أو البرنامج ويغفل عندما تنتقل إلى صفحة اخرى في المتصفح أو تزور تطبيق أخر.نعم عندما تعود مرة أخرى للمحادثة سيتذكر البرنامج ما كنتم تتحدثون عنه، لكنه لن يكون بنفس جودة الأداء، إذا لم تخرج من الصفحة من البداية. لذلك إذا كنت ترغب في الحصول على إجابات شافية لك وصحيحة، من الأفضل أن تظل محافظًا على وعيه الإلكتروني حتى إنتهاء الطلب. 

• حدد ما لا ترغب فيه

اتفقنا مسبقًا أن تحديد متطلباتك عند التعامل مع الذكاء الاصطناعي ضرورة واجبة، وحينما قصدنا أن تكون محددًا قصدنا أن تحدد للدرجة التي تفهم فيها الآلة ما الذي ترغب فيه وما لا ترغب فيه بالتفصيل؛ فهذا يساعدها على تصفية العدد اللانهائي من النتائج التي يمكنها توليدها، وتساعدك على الوصول إلى الإجابة التى ترغب فيها بسهولة ومن أول مرة دون تعديل. 

• امنحه أمثلة 

إذا كان لديك تصور واضح أو قريب من النتيجة التي ترغب في الوصول إليها مع الذكاء الاصطناعي؛ فمن الأفضل أن تزوده بهذه الأمثلة أى كانت؛ فهذه المراجع أو الأمثلة تٌعامل كأدوات للتدريب والتعلم، يستطيع من خلالها فهم مرادك بطريقة واضحة ومحاكاته والتطوير منه كذلك.

كيف تحصل على دورة في فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي؟ 

في السطور السابقة تعرفنا سويًا على بعض من المفاهيم الأساسية في الذكاء الاصطناعي وكيفية وضع خطة تعليم فعالة وكيفية استخدامها بطريقة صحيحة، لكن ماذا لو كنت ترغب في أكثر من ذلك؟ ماذا لو ترغب في تعلم أساسيات الذكاء الاصطناعي بطريقة أكثر تعمقًا، وفي نفس الوقت لا تحتاج فيها إلى خلفية تقنية أو خبرة في التعامل في الآلات؟! 

هنا أنصحك بالإشتراك في الدورة المجانية لفهم أساسيات الذكاء الاصطناعي المقدمة من قبل الرئيس التنفيذي لـ  deep learning اندرو نغ  Andrew Ng، وفيها ستتعلم كل ما تحتاجه عن أساسيات الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق وعلم البيانات، بالإضافة إلى فهم دور الذكاء الاصطناعي في عالم الأعمال وتأثيره على المجتمع وطبيعة الوظائف كذلك. 

كيف تحصل على دورة تدريبية في الذكاء الاصطناعي للأعمال؟ 

في حالة أن كنت صاحب مشروع أو رجل أعمال ترغب في مواكبة التقدم وحجز مقعدًا لك في صفوف الشركات الأولى التي تتعامل مع الذكاء الاصطناعي؛ ففي هذه الحالة أنصحك بالحصول على الدورة التدريبية المعتمدة عالميًا من قبل شركة certnexus والمتخصصة في فهم وأداء الأعمال باستخدام الـ  ai  والتى تسمى بـ مقدمة في الذكاء الاصطناعي AIBIZ. 

دورة مقدمة في الذكاء الاصطناعي AIBIZ هي دورة نقدمها نحن الخليج للتدريب والتعليم بالتعاون مع شركة certnexus  العالمية، وفيها يتعلم المتدرب كل من أساسيات التعامل مع الذكاء الاصطناعي، كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في الأعمال؟ كيفية منح الأوامر وتنفيذها باحترافية، بالإضافة إلى التدريب العملي والتطبيقي على يد نخبة من الخبراء والمحترفين في المجال. 

كيف تحصل على دورة تدريبية في تعلم الذكاء الاصطناعي للمحترفين؟ 

إذا كانت رغبة تعلم الذكاء الاصطناعي تتعدى الاهتمام به لمجال الأعمال، وترغب في أن تكون متمرس فيه بشكل خاص ومحترف لكل ما يتعلق به؛ فهنا ننصحك بالحصول على شهادة ممارس معتمد في الذكاء الاصطناعي  CAIP المقدمة من معهد الخليج للتدريب والتعليم بالتعاون مع شركة certnexus. 

شهادة ممارس معتمد في الذكاء الاصطناعي  CAIP هي شهادة مقدمة للراغبين في تعلم الـ AI  بشكل احترافي ولديهم خبرة مسبقة بالمجال التقني أو أساسيات تقنية أكاديمية، وفيها يتعلم المتدرب كل ما يتعلق بالآتي: 

• حل المشكلات باستخدام الذكاء الاصطناعي
•  إعداد وإدخال البيانات في تعليم الآلة
•  بناء وتدريب نموذج التعليم الآلي
•  بناء نموذج linear regression 
• بناء نموذج forecasting 
• بناء نموذج classification وk -nearest neighbor 
• بناء نموذج clustering 
• الاستخدام المتعمق للبيانات والذكاء الاصطناعي في مجال الإنتاج.

في نهاية الشهادة، يحصل المتدرب على شهادة عالمية معتمدة من certnexus، يكون من خلالها معترف به ومؤهل للعمل في المجال الأكثر طلبًا في سوق العمل، بالإضافة إلى بناء مشاريع خاصة به والتدريب على يد مدربين معتمدين عالميًا. 

في النهاية، تعلم الذكاء الاصطناعي للمحترفين أو للراغبين في استخدامه في مجال الأعمال أو المهام اليومية هو ضرورة واجبة في ظل التطور السريع والمتغير في كافة المجالات والوظائف؛ فالطريقة الوحيدة لمواكبة التقدم هو أن تججزمقعدًا لك في قطاره، والطريقة الوحيدة لذلك هو بمواكبة علومه وتطبيقها والتفوق فيها كذلك.

لذلك لا داعي لتأجيل خطط التطوير المهني الخاصة بك بعد الآن، سارع بالتسجيل في دورة تعلم الذكاء الاصطناعي المناسبة لاهتمامك ومستواك وأهدافك المهنية، وبادر في أخذ خطوة حقيقية نحو تحقيق أحلام المهنية بسهولة.

المصادر 

• https://www.makeuseof.com/glossary-ai-jargon-terms/
• https://www.deeplearning.ai/courses/ai-for-everyone/
• https://www.springboard.com/blog/data-science/how-to-learn-ai/
• https://onlinedegrees.sandiego.edu/artificial-intelligence-jobs/