ما الذي عليك تعلمه لتصبح مهندس ذكاء اصطناعي؟

حقوق الصورة: shutterstock.com/PaO_STUDIO

استمع الى المقالة الآن هذه الخدمة تجريبية

الذكاء الاصطناعي هو علم إنشاء آلات وأنظمة ذكية يمكنها أداء المهام التي تتطلب عادةً الذكاء البشري. يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على تغيير جوانب مختلفة من حياتنا، مثل الرعاية الصحية والتعليم والترفيه والأعمال وغير ذلك الكثير.

لتحقيق هذه الإمكانية، نحتاج إلى مهندسي الذكاء الاصطناعي (Artificial intelligence engineers)، وهم أشخاص لديهم القدرة على تصميم وتطوير ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها حل المشكلات.

ما هي هندسة الذكاء الاصطناعي؟

هندسة الذكاء الاصطناعي هي مجال عمل يهدف إلى تصميم وتطوير ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها حل مشكلات العالم الحقيقي في مجالات مختلفة، مثل الرعاية الصحية والتعليم والتمويل والأمن والترفيه، كما يهدف إلى التأكد من أن أنظمة الذكاء الاصطناعي موثوقة وقابلة للتطوير وجديرة بالثقة وأخلاقية ومتوافقة مع القيم الإنسانية.

تتضمن هندسة الذكاء الاصطناعي أيضاً تطوير الأدوات والأنظمة التي تجعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي قابلة للاستخدام بسهولة في العالم الحقيقي.

أدوار ومسؤوليات مهندس الذكاء الاصطناعي

مهندس الذكاء الاصطناعي هو شخص يعمل على تطوير وبرمجة وتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي. إليك بعض أدواره ومسؤولياته:

تحديد نهج الذكاء الاصطناعي الصحيح لحل مشكلة معينة

يحتاج مهندس الذكاء الاصطناعي إلى فهم المشكلة واحتياجات العميل، واختيار أفضل تقنيات الذكاء الاصطناعي لمعالجة تلك المشكلة. على سبيل المثال، قد يستخدم مهندس الذكاء الاصطناعي التعلم الآلي أو التعلم العميق أو معالجة اللغة الطبيعية أو الرؤية الحاسوبية، أو مزيجاً من هذه التقنيات لإنشاء حلول الذكاء الاصطناعي.

جمع البيانات ومعالجتها

يحتاج مهندس الذكاء الاصطناعي إلى البحث عن البيانات واستخراجها من مصادر مختلفة، مثل قواعد البيانات وصفحات الويب وأجهزة الاستشعار وما إلى ذلك، ومعالجة تلك البيانات لتحويلها إلى تنسيق مناسب يمكن أن تستخدمها به خوارزميات الذكاء الاصطناعي.

بناء نماذج الذكاء الاصطناعي واختبارها

يحتاج مهندس الذكاء الاصطناعي إلى تصميم خوارزميات ونماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام أطر عمل ومكتبات مختلفة، مثل تنسرفلو (TensorFlow) وباي تورتش (PyTorch) وغيرها، كما يحتاج إلى اختبار وتقييم أداء النماذج وجودتها باستخدام مقاييس وتقنيات مختلفة.

نشر حلول الذكاء الاصطناعي وصيانتها

يحتاج مهندس الذكاء الاصطناعي إلى دمج نماذج الذكاء الاصطناعي مع الأنظمة والبرامج الحالية ومصادر البيانات باستخدام واجهة برمجة التطبيقات (API)، كما يحتاج مهندس الذكاء الاصطناعي إلى نشر حلول الذكاء الاصطناعي في مختلف البيئات ومراقبة أدائها وموثوقيتها. قد يحتاج أيضاً إلى تحديث نماذج الذكاء الاصطناعي أو تحسينها بناءً على التعليقات أو البيانات الجديدة.

مهارات مهندس الذكاء الاصطناعي وخبراته

لكي تصبح مهندساً في مجال الذكاء الاصطناعي، فقد تحتاج إلى تعلم مجموعة من المهارات والخبرات وهي:

التعلم الآلي: التعلم الآلي هو عملية إنشاء وتدريب الخوارزميات التي يمكنها التعلم من البيانات والتنبؤ أو اتخاذ القرارات، وهذا يشكّل جوهر الذكاء الاصطناعي. وتشمل تقنيات التعلم الآلي التعلم الآلي الموجه، والتعلم غير الموجه، والتعلم المعزز وما إلى ذلك.
التعلم العميق: التعلم العميق هو أحد فروع التعلم الآلي الذي يستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية للتعلم من كميات كبيرة من البيانات وأداء المهام المعقدة. يعد التعلم العميق مفيداً بشكلٍ خاص للتطبيقات التي تتضمن بيانات معقدة، مثل الصور والصوت والفيديو والنص.
معالجة اللغة الطبيعية: فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يتعامل مع تحليل وتوليد اللغة الطبيعية، مثل الكلام والنص. هذا يساعد الآلات على فهم البشر والتواصل معهم بلغتهم الطبيعية. تتضمن تقنيات مثل التعرف على الكلام وفهم اللغة الطبيعية وتوليد اللغة الطبيعية والترجمة الآلية وتحليل المشاعر وتلخيص النص والإجابة عن الأسئلة وبوتات الدردشة.
الرؤية الحاسوبية: فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يتعامل مع تحليل المعلومات المرئية، مثل الصور والفيديو، ما يمكّن الآلات من إدراك وفهم العالم. تشمل تطبيقات الرؤية الحاسوبية التعرف على الوجه واكتشاف الأشياء وتجزئة المشهد وتصنيف الصور وتوليد الصور والتعرف البصري على الحروف (OCR) والواقع المعزز (AR) والواقع الافتراضي (VR) وغيرها.
علم البيانات: يساعد علم البيانات على استخلاص النتائج من البيانات باستخدام أساليب وأدوات عديدة. يعد هذا العلم ضرورياً للذكاء الاصطناعي، لأنه يوفّر البيانات التي تعلّم نماذج الذكاء الاصطناعي. يتضمن علم البيانات جمع البيانات وتنظيفها وتحليلها وتخزينها، ويحتاج مهندسو الذكاء الاصطناعي جميعهم إلى امتلاك خلفية قوية في علم البيانات، مثل كيفية استخدام هياكل البيانات والخوارزميات، وكيفية استخدام قواعد البيانات ومستودعات البيانات، وكيفية استخدام أدوات تحليل البيانات.

الطلب العالمي على مهندسي الذكاء الاصطناعي

يتزايد الطلب العالمي على مهندسي الذكاء الاصطناعي بسرعة، حيث تتبنى المزيد والمزيد من المؤسسات والشركات تقنيات الذكاء الاصطناعي لتعزيز أداء أعمالها وحل المشكلات المعقدة وإنشاء حلول مبتكرة. وفقاً لتقرير صادر عن مؤسسة غارتنر (Gartner)، وهي شركة أبحاث واستشارات تكنولوجية أميركية، وصلت قيمة سوق برمجيات الذكاء الاصطناعي في أنحاء العالم كافة إلى 62.5 مليار دولار عام 2022، بزيادة قدرها 21.3% مقارنة بعام 2021.

يُقدّر تقريرٌ آخر صادر عن شركة الأبحاث والاستشارات إيميرجين ريسيرتش (Emergen Research)، أن حجم سوق هندسة الذكاء الاصطناعي العالمي بلغت قيمته 8.05 مليار دولار عام 2020، ومن المتوقع أن يشهد معدل نمو سنوياً مركباً بنسبة 41.2% خلال الفترة بين 2021 و2030. يعزو التقرير هذا النمو إلى عوامل مثل التبني السريع للأتمتة في مختلف القطاعات، وزيادة الطلب على البيانات الضخمة من أجل صنع القرار، والتقدم السريع في صناعة رقائق الذكاء الاصطناعي المتخصصة، وزيادة الاستثمار الخاص في البحث والتطوير.

يُظهر استطلاع أجرته شركة الاستشارات الأميركية ماكنزي آند كومباني (McKinsey & Company)، أن اعتماد الأعمال للذكاء الاصطناعي قد توسع على مدى السنوات الخمس الماضية، حيث أفاد 50% من المشاركين بأن شركاتهم اعتمدت الذكاء الاصطناعي في وظيفة أو وحدة أعمال واحدة على الأقل عام 2021. يكشف الاستطلاع أيضاً أن التحديات الأكثر شيوعاً التي تواجهها الشركات في اعتماد الذكاء الاصطناعي هي نقص المواهب، وجودة البيانات وتوافرها، والمعايير التنظيمية.

تشير هذه التقارير والاستطلاعات إلى أن هناك طلباً كبيراً على مهندسي الذكاء الاصطناعي الذين يمكنهم تصميم وتطوير ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي.

كيف تصبح مهندس ذكاء اصطناعي؟

هناك طرق مختلفة لتصبح مهندس ذكاء اصطناعي، اعتماداً على مستوى تعليمك وخبرتك واهتمامك. فيما يلي بعض المسارات المحتملة:

الدرجة الجامعية

المسار الأكثر شيوعاً لمهنة مهندس الذكاء الاصطناعي هو الحصول على شهادة جامعية، حيث يمكنك الحصول على شهادة في علوم الحاسوب أو الرياضيات. يوفّر ذلك فهماً ذا صلة بالذكاء الاصطناعي، مثل معرفة بالبرمجة والخوارزميات وهياكل البيانات والجبر الخطي والاحتمالات والإحصاء والتعلم الآلي وما إلى ذلك.

الدورات على الإنترنت

هناك طريقة أخرى لتصبح مهندس ذكاء اصطناعي، وهي من خلال الدورات والشهادات المتوفرة على الإنترنت التي يمكن أن تساعدك على تعلم المهارات والأدوات اللازمة التي يستخدمها مهندسو الذكاء الاصطناعي. هناك العديد من هذه المنصات، مثل كورسيرا (Coursera) وإي دي إكس (edX)، يتم تقديم بعض هذه الدورات من قِبل جامعات أو شركات مرموقة، مثل جامعة ستانفورد أو شركة جوجل.

منصات الحوسبة السحابية

الطريقة الثالثة لتصبح مهندس ذكاء اصطناعي هي من خلال منصات الحوسبة السحابية التي توفّر خدمات وموارد متنوعة لتطوير الذكاء الاصطناعي ونشره. بعض منصات الحوسبة السحابية توفّر مسارات تعليمية وامتحانات معتمدة لتصبح مهندس ذكاء اصطناعي، من أبرز هذه المسارات: