يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
كيف تبدأ في تعلم الذكاء الاصطناعي؟
عند الحديث عن الذكاء الاصطناعي، فإن أول ما يتبادر إلى الأذهان أشياء كالروبوتات والخوارزميات والتعلم الآلي، لكن هذا المجال أعمق من ذلك بكثير، ويرغب الكثيرون في الغوص في بحره، للاستفادة من تطبيقاته العديدة أو لمعرفة المزيد عنه، فكيف يمكن البدء في تعلم الذكاء الاصطناعي؟
لتتعلم الذكاء الاصطناعي يجب أن تكون على دراية بعدة مجالات، غالباً عرفت القليل عنها في المرحلة الدراسية الثانوية، ومن المحتمل أنك تعلمت بعضها الآخر في الجامعة بحسب اختصاصك. تشمل هذه المجالات: أساسيات علوم الحاسوب، والإحصاء والاحتمالات، والجبر الخطي والمصفوفات والمشتقات، حساب التفاضل والتكامل، وهيكلة البيانات، والخوارزميات وتحليلها، ولغات البرمجة. بالإضافة إلى هذه المواد، يجب أن تكون خبيراً بالاختصاص الذي تريد تطبيق الذكاء الاصطناعي فيه، مثلاً، لتطبيق الذكاء الاصطناعي في الكشف عن السرطان، ينبغي أن تكون طبيباً أخصائياً في تشخيص السرطان وعلاجه.
لتبدأ بتعلم الذكاء الاصطناعي، يجب أن تتعلم أساسياته الرياضية، فعليك تعلم أساسيات الجبر الخطي والمصفوفات وحساب التفاضل والتكامل والرسم البياني ثنائي الأبعاد وثلاثي الأبعاد، بالإضافة إلى الإحصاء والاحتمالات. أما في مجال البيانات وتحليلها، يجب أن تتعلم أساسيات التعامل مع قواعد البيانات، وقواعد البيانات العلائقية وغير العلائقية وقواعد بيانات (NoSQL)، بالإضافة إلى برامج تسهل العمل مع جداول البيانات مثل برنامج إكسل المعروف وأطر البيانات وسلاسل البيانات وتنسيقات البيانات مثل (JSON) و(CSV) و(XML)، وكيفية استخراج البيانات وتحويلها. بعد تعلم كل ذلك، يحين وقت لغات البرمجة التي يمكنها التعامل مع البيانات بطريقة سلسة. تفضل الغالبية لغة برمجة بايثون للذكاء الاصطناعي.
الآن بعد أن تعلمت الأساسيات، حان الوقت لتعلم تقنيات مختلفة ستساعدك على معالجة البيانات وتحويلها من بيانات غير مهيكلة إلى بيانات منظمة بحيث يمكن الحصول على رؤى منها من خلال تطبيق خوارزميات التعلم الآلي. تشمل هذه الأساليب تحليل المكون الرئيسي، تخفيض الأبعاد، تنقية البيانات والتعامل مع القيم المفقودة وما إلى ذلك. بالإضافة إلى وجود مقدرات غير متحيزة وميزات استخراج المعلومات وأخذ العينات. تصل عند هذه النقطة إلى مفترق طرق، يمكنك اتباع أحدها وهي التعلم الآلي وعالم البيانات ومهندس البيانات.
للمزيد حول كيفية البدء في تعلم الذكاء الاصطناعي، تابع القراءة على موقعنا عبر هذا الرابط
تقرير: الوظائف المرتبطة بالذكاء الاصطناعي سترتفع بنسبة 300٪ خلال عامين
على الرغم من أنه لا أحد يعرف على وجه اليقين ما قد يحمله عام 2022 لقطاع التكنولوجيا، إلا أن هناك شيئًا واحداً واضحاً: الذكاء الاصطناعي سيلعب دوراً أكبر من أي وقت مضى، وأن مختلف المؤسسات تنظر للذكاء الاصطناعي باعتباره أمر حيوي لاستراتيجياتها طويلة المدى.
ووفقاً لتقرير نشرته شركة (Emsi Burning Glass) التي تجمع وتحلل ملايين الوظائف الشاغرة من جميع أنحاء الولايات المتحدة، فإن عدد الوظائف الشاغرة التي تطلب مهارات ذكاء اصطناعي ستزيد بنسبة 297% خلال العامين المقبلين. وعلى مدار الاثني عشر شهراً الماضية، تم الإعلان عن حوالي 142 ألف وظيفة شاغرة تتطلب مهارات ذكاء اصطناعي. وكان متوسط الرواتب السنوية للوظائف التي تتطلب مهارات واسعة في هذا المجال حوالي 103 آلاف دولار.
واستناداً إلى طلبات الوظائف، يبدو أن عالم البيانات ومهندس البيانات وعالم الحاسوب هي أكثر الوظائف المتعلقة بالذكاء الاصطناعي التي تطلبها الشركات. وبالنسبة للوظائف التقنية الأخرى، مثل مهندس البرمجيات، فإن الحاجة إلى مهارات الذكاء الاصطناعي ليست ملحة تماماً، ولكن قد يتغير ذلك في السنوات القادمة مع اعتماد المزيد من المؤسسات على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، لمجموعة متنوعة من الأهداف الإستراتيجية، من تحسين خدمة العملاء إلى جعل التطبيقات والخدمات "أكثر ذكاءً".
وتشير بيانات سابقة نشرتها منظمة كومبتيا (CompTIA) إلى أن مهندسي البرمجيات وغيرهم من المكلفين ببناء التطبيقات والخدمات قد يتحولون أيضاً إلى استخدام الذكاء الاصطناعي لتطوير روبوتات الدردشة وتقنيات الأتمتة.
الرابط (إنجليزي)
باحثون يطورون "عالم كيمياء اصطناعي" يدير مختبر مؤتمت
أنشأ باحثون في جامعة كارنيجي ميلون "عالم كيمياء اصطناعي"، عبارة عن برنامج حاسوبي يحاكي خبرة علماء الكيمياء البشر.
وأوضح الباحثون أن نظام الذكاء الاصطناعي الذي ابتكروه يمكنه إدارة مختبر مؤتمت لتجميع مواد تباين جديدة تُستخدم في التصوير الطبي بالرنين المغناطيسي. وتتمتع مواد التباين الجديدة، التي طورها الذكاء الاصطناعي، بنسبة "إشارة إلى ضجيج" أعلى بنسبة تصل إلى 50٪ من أحدث المواد التي صممها البشر سابقاً. ويوفر هذا الأداء المعزز إمكانية إجراء فحوصات طبية أكثر تفصيلاً لجسم الإنسان، وتحسين عمليات التشخيص.
قام الفريق البحثي ببناء نظام الذكاء الاصطناعي الخاص به باستخدام أجهزة حاسوب بحثية متقدمة وفرتها منظمة (XSEDE) البحثية الأميركية، ومركز بيتسبرج للحوسبة الفائقة (PSC)، ومركز تكساس المتقدم للحوسبة (TACC). وتخطط الجهات المتعاونة لتطوير البرنامج بحيث يكون قادراً على تصميم عالم كيمياء للأغراض العامة يمكنه تعليم نفسه كيفية اختيار تركيبات المونومرات (أحاديات القسيمة)، وتجنب التحيز البشري، ويمكن استخدامه في تطبيقات أخرى في الطب والكيمياء وعلوم المواد.
وقال أوليكساندر إيساييف، قائد فريق كارنيجي ميلون: "اعتمدت الجهود السابقة في اكتشاف المواد على الحظ أو الحدس البشري، وكلاهما يعاني من تحيزات متأصلة وقيود معرفية". ولإنشاء عالم ذكاء اصطناعي يمكنه صياغة مسارات جديدة في الكيمياء التركيبية، استخدم العلماء نهجاً يسمى التعلم الآلي المؤتمت.
الخطوة الأولى في العملية هي الخطوة المعتادة لاختيار النموذج الأفضل أداءً من مجموعة كبيرة من نماذج التعلم الآلي الممكنة. ثم يقوم العلماء بتحسين النموذج عن طريق إجراء اختبارات في العالم الحقيقي لمواد التباين المرشحة، مع إعادة نتائج هذا الاختبار إلى الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه تصحيح أخطائه وتحيزاته.
الرابط (إنجليزي)
|
