تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر (كل المعلومات و المصادر التي تحتاجها)

تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر

يعد الذكاء الاصطناعي من أهم المجالات في سوق العمل العالمي اليوم، ومن المتوقع أن يصبح في المستقبل القريب الأكثر طلبا والأعلى أجرا، ولهذا قمنا في هذا المقال بوضع خطة دراسة تفصيلية تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر إلى الاحتراف.

ما الواجب عليك معرفته قبل تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر:-

الذكاء الاصطناعي هو علم المستقبل، الذي ساهم وما زال يساهم في التطور التكنولوجي الكبير الذي نعيشه اليوم، سواء كنت تتصفح على هاتفك أو تقوم بمعاملاتك المصرفية أو حتى تذهب إلى الطبيب لإجراء الفحص؛ وتأكد أن الذكاء الاصطناعي يلعب دورًا مهمًا في هذا الأمر، لذلك أصبح تعليم الذكاء الاصطناعي أمرًا مهمًا للغاية.

والذكاء الاصطناعي بكل سهولة وإيجاز؛ يتعلق الأمر بجعل الآلة قادرة على التفكير واتخاذ القرارات دون كود محدد يأمرها بذلك ودون الحاجة إلى إشراف بشري. وهو حقل يضم حوالي 25 حقلاً فرعياً.

ونظراً لأهمية هذا المجال وتشعباته؛ إن تعلم الذكاء الاصطناعي عملية طويلة إلى حد ما، وتتطلب المثابرة والمثابرة كما أنها خطوة مجزية ومهمة، لأن تعلم مجال بهذا التعقيد يتطلب فهم واستيعاب العديد من المجالات والمهارات الأخرى، وهذا ما سنفعله. مناقشة قريبا.

يجب أن تعلم أيضًا أن هذا الجهد الكبير الذي ستبذله سيكون له عوائد أكبر بكثير، حيث أنه وفقًا لتقرير لينكد إن لأكثر الوظائف الناشئة في عام 2020، كان الذكاء الاصطناعي هو المجال الأسرع نموًا.

وقد زاد الطلب عليها بنسبة 74% في السنوات الأربع الماضية، وذلك بمتوسط راتب 150 ألف دولار سنويا، كما ذكر موقع Indeed فهل يستحق تعلم الذكاء الاصطناعي؟

الخطة المثالية لتعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر ( تعليم الذكاء الاصطناعي )

قد يكون هذا العنوان جذابًا، لكنه ليس صحيحًا: في الواقع، لا توجد خطة مثالية لتعلم الذكاء الاصطناعي، ولا حتى خطة واضحة تمامًا كما هو الحال في الوظائف التقليدية!

لكن هناك متطلبات لسوق العمل تتطلب منك معرفة مهارات وخوارزميات ولغات برمجة محددة، والعمل وفق إطار متفق عليه، لذا فإن هذه الخطة التي سأذكرها هي بعض الاقتراحات التفصيلية والشاملة حول تعلم الذكاء الاصطناعي.

في البداية عليك أن تعلم أن تعلم الذكاء الاصطناعي بجميع مجالاته في نفس الوقت أمر صعب للغاية، وربما يكون مستحيلاً أيضًا. هناك حوالي 25 مجالًا للذكاء الاصطناعي؛ ويستخدم بعضها في المجالات العسكرية والبعض الآخر في المجالات المتخصصة مثل الطب أو الهندسة النووية أو علم الأحياء، والتي تتطلب معرفة متعمقة بهذه التخصصات الأخرى.

لذلك، في خطة تعلم الذكاء الاصطناعي هذه، سنتعلم في البداية المتطلبات الأساسية، مثل: علوم الكمبيوتر، والبايثون، والرياضيات، ومن ثم سنتعلم أساسيات الذكاء الاصطناعي، لننتقل أخيرًا إلى المجال الذي نريد أن نكون فيه. متخصصون في مجال الذكاء الاصطناعي.

ما الذي أحتاج لتعلمه قبل تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر

هناك متطلبات أساسية يجب أن يعرفها الطالب قبل تعلم الذكاء الاصطناعي، وهي تمثل اللغة الأبجدية لما سيأتي بعده، وهذه المهارات هي:

المفاهيم الأساسية للحوسبة.
لغة البرمجة بايثون
الجبر الخطي
عملية حسابية
الاحتمالات والإحصائيات

لا تساوي شيئا؛ في حين أن أساسيات علوم الكمبيوتر ولغة بايثون ضرورية لتعلم الذكاء الاصطناعي، فإن الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل والاحتمالات والإحصاء ليست بنفس الأهمية عند البدء في تعلم الذكاء الاصطناعي، ولكنها ضرورية لاحقًا لفهم أفضل واحترافية وكاملة. إِبداع. في هذا الحقل.

يقول العديد من الخبراء؛ حول ما إذا كان يجب على الطالب دراسة هذه المهارات في البداية، أو أثناء تعلم الذكاء الاصطناعي، أو حتى بعد التعلم، ولا أحد يعرف الإجابة الصحيحة.

لذلك ستكون هذه مهمتك تحديد المرحلة المناسبة لك لتعلمها بناءً على الوقت الذي خصصته لتعلم الذكاء الاصطناعي ومعرفتك السابقة بالرياضيات والإحصاء.

والآن دعنا نتعرف على بعض التفاصيل حول كل مجال من المجالات الخمسة المذكورة أعلاه، وسنتحدث أيضًا عن مجموعة من الدورات الموثوقة التي ستساعدك على تعلم كل مجال:

1. أساسيات علوم الحاسوب

يعد علم الكمبيوتر ضرورة أساسية لتعلم الذكاء الاصطناعي أو المجالات الأخرى المتعلقة بالبرمجة، وهذا لأنه يخبرك في البداية عن ماهية الكمبيوتر وكيف يعمل، وما هي مفاهيم البرمجة الأساسية التي يجب أن تعرفها قبل تعلم أي شيء . لغة برمجة.

وكيفية عمل هذه اللغات، وكيف يتعامل معها الكمبيوتر ويفهمها وينفذ أوامرها، من بين أشياء أخرى كثيرة.

ولحسن الحظ، هناك العديد من الدورات الجيدة على الإنترنت التي تعلم علوم الكمبيوتر للمبتدئين، ومن أهمها:

كورس Introduction to Computer Science and Programming Using Python من MIT

تأتي هذه الدورة في المرتبة الثانية بعد Cs50 في تعلم أساسيات علوم الكمبيوتر، وهي متاحة أيضًا على منصة edx. يستغرق استكماله 9 أسابيع بمتوسط وقت دراسة يتراوح من 14 إلى 16 ساعة في الأسبوع. كما أنها مجانية، ولكن الحصول على الشهادة يكلف حوالي 75 دولارًا.

وتتميز هذه الدورة بالتركيز على المفاهيم الأساسية للحوسبة باستخدام لغة بايثون، وهي اللغة التي سنركز عليها أثناء تعلم الذكاء الاصطناعي.

تشرح هذه الدورة مقدمة لعلوم الكمبيوتر ولغة البرمجة بايثون وبعض الخوارزميات البسيطة، بالإضافة إلى أشكال البيانات، لذا فهي أيضًا مثالية لأولئك الذين لا يعرفون شيئًا عن علوم الكمبيوتر أو البرمجة.

2. لغة البرمجة بايثون

بايثون هي لغة برمجة قوية ومهمة للغاية. خصائصها جعلتها الأكثر شعبية وتعلماً بين لغات البرمجة المختلفة، ومن هذه الخصائص:

لغة مجانية ومفتوحة المصدر.
بايثون هي لغة عالية المستوى لذلك من السهل تعلمها.
تعمل لغة بايثون على معظم أنظمة التشغيل.
تعتبر لغة بايثون من أكثر لغات البرمجة استخداماً في العديد من المجالات، ومن أبرزها الذكاء الاصطناعي.
تتمتع لغة بايثون بمجتمع قوي جدًا ويوجد العديد من مكتبات بايثون التي تجعلها سهلة الاستخدام.
هناك العديد من الدورات التدريبية العربية والإنجليزية الرائعة لتعلم لغة بايثون والتي ستفيدنا في طريق تعلم الذكاء الاصطناعي، وأوصيكم بها:

1. تخصص Python for Everybody على منصة كورسيرا

يعد هذا التخصص من أفضل الدورات المقدمة على الإنترنت لتعلم لغة بايثون، وكما يشير اسمه فهو موجه لكل من يرغب في تعلم لغة بايثون، والدورة التي تقدمها جامعة ميشيغان قد حصلت على تسجيل ما يقرب من مليون شخص، وقد قام بتقييمه أكثر من 150.000 شخص بمتوسط درجة 4.8.

يقدم البروفيسور تشاك، كما يحب أن يُلقب، التخصص بأسلوبه السهل والممتع الذي يجعل عملية تعلم بايثون مثل مشاهدة فيلم أو قراءة رواية.

وينقسم هذا التخصص إلى خمس دورات. يشرح لغة بايثون، وتنسيقات البيانات، وقواعد البيانات، واستخدام الويب، وبايثون. سينتهي بك الأمر بمشروع عملي قوي جدًا، لذا أنصحك بشدة بتعلم بايثون من هذا التخصص إذا كانت لغتك الإنجليزية جيدة. .

2. كورس Mastering Python من أسامة الزيرو

تعتبر هذه الدورة من وجهة نظري الأكثر صلابة في العالم العربي لتعلم وإتقان لغة بايثون. ومقدمها أسامة الصفر شخص ماهر جداً وله أسلوب شرح مميز.

تغطي الدورة أيضًا العديد من الموضوعات المهمة التي يجب أن تتعلمها كطالب في مجال الذكاء الاصطناعي، بدءًا من شرح بنية التعليمات البرمجية وحتى مكتبات لغة بايثون، كل ذلك في مقاطع فيديو قصيرة وغنية بالمعلومات.

ومن مميزات هذه الدورة أنها تشرح بشكل مميز البرمجة الشيئية (OOP)، بالإضافة إلى شرح قواعد البيانات ولغة SQL.

يضيف Zero أيضًا بعض الاختبارات العملية من وقت لآخر وتتطلب الدورة 20 ساعة لإكمالها، لكن في الحقيقة، لأننا نركز على الذكاء الاصطناعي، سنتخطى مقاطع الفيديو الشرحية لـ Flask.

3. الجبر الخطي

يعد الجبر الخطي أحد أهم فروع الرياضيات، حيث يستخدم في العديد من مجالات معظم التخصصات الموجودة، بما في ذلك العلوم البشرية. وهو مهم لفهم وتعلم الذكاء الاصطناعي بشكل عام، كما أنه يعتبر حجر الزاوية في العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي. الذكاء والتعلم الآلي، مثل التنبؤ والاستدلال والتعرف على الصور…. إلخ.

ومن أفضل المصادر التي يمكنك من خلالها تعلم الجبر الخطي ما يلي:

1. كورس Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra على منصة كورسيرا

إنها دورة رئيسية تقدمها إمبريال كوليدج لندن وهي واحدة من ثلاث دورات متخصصة في رياضيات التعلم الآلي. تستمر الدورة حوالي 19 ساعة.

ما يميز هذه الدورة أنها مناسبة جدًا للمبتدئين الذين لا يعرفون شيئًا عن الجبر الخطي، وتشرح العديد من المواضيع المهمة المتعلقة بالجبر الخطي والمتجهات والمصفوفات، والتي ستفيدك معرفتها في تعلم وإتقان الذكاء الاصطناعي. .

ما يميز هذه الدورة أيضًا عن غيرها هو أنها تستهدف الذكاء الاصطناعي وستساعدك على فهم أهمية الجبر الخطي في الذكاء الاصطناعي.

على الأغلب من جودة الشرح ستفهم كيفية عمل بعض خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي حتى قبل دراستها، بالإضافة إلى أن اللهجة البريطانية لمقدميها رائعة ومسلية للغاية.

وأثناء دراستك لهذا الكورس من المهم أن تقوم بحل الاختبارات على كل أسبوع، لأن أسئلتها تقيس بشكل كبير مدى فهمك، كما أنها تقدم لك أمثلة عملية ذكية للغاية.

2. كورس Essence of linear algebra من قناة (3Blue1Brown)

هذه الدورة القصيرة التي لا تتجاوز الثلاث ساعات؛ كما أنه خيار جيد وسريع لتعلم الجبر الخطي، يقدمه الشاب المتألق جرانت ساندرسون، الذي يبسط المفاهيم الرياضية الأكثر تعقيدا بطريقة سريعة وسهلة. كما يتميز هذا المقرر بتقديم تمثيل مرئي للجوانب المختلفة للجبر الخطي.

خلال طريق تعلم الذكاء الاصطناعي ستحتاج لزيارة هذه القناة باستمرار، حيث أن العديد من شروحاتها بسيطة ولا يضاهيها أي دورة أخرى في الوضوح وتبسيط المفاهيم المعقدة، وهذا هو السبب في أنها واحدة من الشروحات المفضلة لدى متخصصي الذكاء الاصطناعي.

3. كورس Linear Algebra من MIT

هذه إحدى دورات معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، وهذه الدورة الطويلة نسبيًا مهمة للعالم الذي يشرحها، البروفيسور جيلبرت سترينج.

وهو أحد أشهر علماء الرياضيات في العالم وله العديد من المساهمات المهمة في العلوم الرياضية والجبر الخطي، مما جعل هذه الدورة مشهورة جدًا على الرغم من أنها تعود إلى عام 2005.

تعتمد الدورة على الكتاب الشهير Introduction to Linear Algebra،. من الممكن أيضًا عرض نسخة أحدث من الدورة على موقع المناهج التعليمية المفتوحة لـMIT.

4. التفاضل والتكامل

ربما تكون قد درست حساب التفاضل والتكامل في وقت سابق من رحلتك التعليمية وربما كان لديك انطباع سيء للغاية عنه، ولكن أعدك أن انطباعك هذه المرة سيتغير تمامًا.

الدورات التالية حول شرح حساب التفاضل والتكامل مثيرة للاهتمام وممتعة، وتحاول أن تشرح لك ما هو حساب التفاضل والتكامل، وليس فقط تذكيرك بالمعادلات وطرق التفاضل والتكامل.

يعد التمايز فرعًا مهمًا من فروع الرياضيات للمبرمجين ومهندسي الذكاء الاصطناعي، لأن تركيزه الأساسي هو التغيير وحسابه، وهذه هي المواضيع التي نحتاجها بشدة في مجالات الذكاء الاصطناعي المختلفة. أوصي بثلاثة من أفضل الدورات. التي تشرح حساب التفاضل والتكامل، وهي:

1. كورس Mathematics for Machine Learning: Multivariate Calculus على منصة كورسيرا

هي الدورة الثانية في برنامج رياضيات التعلم الآلي التي تقدمها إمبريال كوليدج لندن، وتستمر حوالي 18 ساعة ولا تتطلب معرفة مسبقة بالرياضيات أو حساب التفاضل والتكامل، وتغطي هذه الدورة موضوعات مختلفة تتعلق بحساب التفاضل والتكامل وحتى التنبؤ. .

سيكون من المفيد تدوين الملاحظات على ورق خارجي خلال هذه الدورة، كما أن حل الاختبارات أمر ضروري لقياس مستوى الفهم والفهم.

2. كورس Essence of calculus من قناة (3Blue1Brown)

هذه الدورة، التي يقدمها أيضًا عبقري الرياضيات جرانت ساندرسون، مفيدة جدًا في فهم واستيعاب أساسيات حساب التفاضل والتكامل في مدة لا تزيد عن ثلاث ساعات وربع.

الشيء الفريد في هذه الدورة هو أنها تساعد على تصور جميع القضايا المتعلقة بالتمايز، وهو أمر مهم للغاية ليس فقط لفهم الذكاء الاصطناعي، ولكن أيضًا لتتبع كل ما هو جديد فيه.

5. الاحتمالات والإحصاء

والآن المحطة الأخيرة قبل الشروع في رحلتنا لتعلم الذكاء الاصطناعي، وهما الاحتمالات والإحصاء، وهما موضوعان ضروريان لتعلم الذكاء الاصطناعي، وتعلم جزء كبير من مجالات الحوسبة بشكل عام.

للذكاء الاصطناعي؛ ستسمح لك احتمالات التعلم والإحصائيات بفهم العديد من الخوارزميات وستساعدك أيضًا على فهم البيانات بشكل أفضل وتسمح لك بقراءتها.

ومن أهم الدورات في الإحصاء والاحتمالات التي أنصح بها هي:

1. كورس Intro to Descriptive Statistics على منصة Udacity

تعتبر دورة الإحصاء الوصفي دورة مهمة جداً لفهم وتحليل والتنبؤ بالبيانات التي يتعامل معها مهندس الذكاء الاصطناعي بشكل يومي، وتتكون هذه الدورة من 7 دروس تناقش موضوعات مهمة مثل تمثيل البيانات وتشتتها وتوزيع العينات.

تستغرق هذه الدورة حوالي شهرين، لكن ميزتها أنها مجانية تمامًا من منصة Udacity، والتي عادةً ما تكون دوراتها مدفوعة الأجر.

2. كورس Intro to Inferential Statistics على منصة Udacity

وهي دورة مفيدة جداً حول الاستدلال الإحصائي أو الاستدلال بالإحصائيات، حيث تدرب مهندس الذكاء الاصطناعي على فهم البيانات ومعرفة كيفية استخراج البيانات والمعلومات منها، وتستمر هذه الدورة حوالي شهرين وهي مجانية بالكامل.

خطة تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر

والآن بعد أن حققنا أهدافنا أخيرًا بعد ساعات طويلة من دراسة المتطلبات الأساسية، سنشعر بأهمية وضرورة ما تعلمناه ومن هذه الخطوة سنتمكن من تطبيق ما نتعلمه حقًا. أو الخوارزمية التي نتعلمها يجب تطبيقها في المشروع وسنكون قادرين على رؤية ثمرة عملنا ودراستنا.

هذه المرحلة من تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر هي مرحلة مسلية للغاية، ومليئة بالسعادة التي ستنتج عن ربط كل مبدأ وخوارزمية نتعلمها مع الأشياء التي نختبرها في حياتنا، وسوف تتغير طريقة تفكيرنا حسب ما نتعلمه. ومن ثم نفكر في كيفية حل المشكلات من حولنا، أو حتى أداء المهام باستخدام… المجال الذي نتخصص فيه.

وسنقسم هذه المرحلة إلى خطوتين: الأولى تتعلق بالمفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي والثانية تتعلق بالمجال الذي سنتخصص فيه.

ومن الجدير بالذكر أن العديد من الخبراء يناقشون ما إذا كان من المفترض أن يتعلم الطالب أولاً التعلم الآلي قبل أن يتعلم المجال الذي يريد التخصص فيه، أو ما إذا كان يتعلم المجال الذي يريده بشكل مباشر.

في رأيي يجب تعلم “التعلم الآلي” أولا لأنه سيجعل التعلم عن الذكاء الاصطناعي ومجالاته الأخرى أسهل، كما يتم استخدام بعض خوارزميات التعلم الآلي في مجالات أخرى من الذكاء الاصطناعي.

لكن بالتأكيد يمكنك أن تفعل ما تعتقد أنه صواب من وجهة نظرك بعد إكمال الخطوة الأولى من تعلم أساسيات الذكاء الاصطناعي، ومن هذه اللحظة فصاعدًا ستعرف مرة أخرى أنه لا يوجد خطأ مطلق أو خطأ مطلق، بل هناك هو خيار أكثر فعالية من خيار آخر.

الخطوة الأولى لتعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر: أساسيات الذكاء الاصطناعي

في البداية عليك أن تتعرف على علم الذكاء الاصطناعي بشكل عام، والذي سيسمح لك بفهمه بشكل أفضل، كما سيساعدك على اختيار مجالك المناسب وسيقربك من كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية أو في المجالات المتخصصة. مجالات. أوصي باثنين من أقوى الدورات التدريبية لهذا: -

تخصص AI For Everyone على منصة كورسيرا

سبب اختياري وتفضيلي لهذه الدورة هو الأستاذ الذي يشرحها أندرو نج، الأستاذ بجامعة ستانفورد والمؤسس المشارك لمنصة كورسيرا، أحد أشهر المتخصصين في تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر والتعلم الآلي على مر العصور، وله أسلوب غير عادي في الشرح، يتسم بالسهولة والبساطة، مما يجعل أي دورة تحمل اسمه وجبة تعليمية ممتعة.

في هذه الدورة، التي تستغرق 6 ساعات فقط لإكمالها؛ يشرح البروفيسور أندرو ما هو الذكاء الاصطناعي وما يمكننا وما لا يمكننا فعله بالتعلم الآلي باستخدام أمثلة التعلم العميق غير التقنية.

ثم يتحدث أيضًا عن بناء مشاريع الذكاء الاصطناعي واستخدامه في الشركات، وفي النهاية يتحدث عن الذكاء الاصطناعي والمجتمع من حيث وجهات النظر والآراء التي تدور حوله.

الخطوة الثانية لتعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر: تعلم مجال التخصص ( أنواع الذكاء الاصطناعي )

في هذه الخطوة ستختار مجالًا محددًا ثم تدرسه بشكل متعمق، سواء اخترت تعلمه مباشرة أو اخترت تعلم التعلم الآلي أولاً ثم تعلمه، أو حتى إذا اخترت التعرف على كل مجال بشكل سطحي. ، ومن ثم اختر مجال التخصص الذي وجدته فهو الأقرب إليك ولتفضيلاتك.

والآن سوف نستعرض أهم وأشهر مجالات الذكاء الاصطناعي وخطة تعلمها:

مجالات الذكاء الاصطناعي ( تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر ) -

1. تعلم الآلة Machine Learning

ربما يكون التعلم الآلي أحد أهم وأشهر مجالات الذكاء الاصطناعي على الإطلاق، وتستخدم خوارزمياته القوية في العديد من المجالات الأخرى، لذا فهي في رأيي خطوة مهمة في تعلم الذكاء الاصطناعي الذي يجب أن تمر به. وسأقترح عليك أهم الدورات الخاصة بالتعلم الآلي:

1. كورس Machine Learning على منصة كورسيرا ( تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر )

تعتبر هذه الدورة من أهم وأشهر الدورات في مجال التعلم الآلي، ويعتبر مقدمها أندرو نغ شخصية معروفة لدى كل من يحاول التعرف على الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي. شرح وتبسيط لا يقارن بأي مفسر آخر، وهو أيضًا شخص لديه الكثير من المعرفة في مجالي: التعلم الآلي والتعلم العميق.

لذلك لا ينبغي أن تفوتك هذه الدورة التي رغم أنها تتجاوز 60 ساعة إلا أن عدد المسجلين فيها يتجاوز 4 مليون شخص، وقد تم تقييمها من قبل أكثر من 150.000 شخص بمتوسط درجة 4.9، وقد تم تقييم معظمهم انها خمسة. النجوم.

خلال الأسابيع الـ 11 يجب عليك إكمالها؛ سوف تتعلم العديد من خوارزميات التعلم الآلي، بالإضافة إلى جوانبها الرياضية وكل تفاصيلها، كل ذلك ببساطة شديدة لن تشعر بالملل أو الشعور بثقل 60 ساعة.

ولكن الكورس به عيب واحد أنه تم شرحه بلغات برمجة الأوكتيف والماتلاب، وفي عصرنا اليوم اللغة المستخدمة هي البايثون، ولكن يمكنك تجاوز هذا من خلال الاطلاع على نسخة الكورس في العام 2018: Stanford CS229: Machine Learning | Autumn 2018 الذي استخدم فيها أندرو لغة البايثون.

2. كورس تعلم الآلة من قناة المهندس هشام عاصم ( تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر )

يعد المهندس هشام عاصم أحد أشهر الشخصيات العربية في مجال التعلم الآلي، ومن المحتمل أن أي شخص عربي يحاول تعلم الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي قد سمع عنه وشاهد بعضًا من سلسلته التعليمية.

الجميل في دورات المهندس هشام عاصم أنها مبنية على دورات Andrew Ng بالإضافة إلى بعض التحسينات الأخرى مثل استخدام لغة بايثون وتبسيط وشرح الرياضيات بالإضافة إلى بعض الشروحات الأخرى الفريدة مثل الشرح من موقع Kaggle وغيره .

ومع ذلك، فإن عيب الدورة هو مدتها الطويلة نسبيًا، كما أن سلسلة شروحات بايثون مفيدة ولكنها طويلة ومملة إلى حد ما.

ولذلك أنصحك بتعلم جزء المكتبات فقط والاعتماد على دورة أسامة زيرو التي أوصينا بها أعلاه. بشكل عام، تعتبر هذه الدورة من الدورات المميزة بشكل عام وأفضل الدورات العربية في التعلم الآلي بشكل خاص.

تجدر الإشارة إلى أن التعلم الآلي ليس ذكاءً اصطناعياً لأن الكثير من الناس يخلطون بينه، ولكن التعلم الآلي هو جزء من الذكاء الاصطناعي ويخلط عليه الكثيرون في الجامعات العربية، لأن تعلم “التعلم الآلي” أسهل من تعلم الذكاء الاصطناعي.

2. التعلم العميق Deep Learning

وإليك أهم الكورسات في التعلم العميق:

1. تخصص Deep Learning على منصة كورسيرا ( تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر )

وهذا التخصص على منصة كورسيرا يقدمه أيضًا العبقري Andrew Ng. على مدار 4 أشهر وخمس دورات تقريبًا، ستتعلم كيفية إنشاء الشبكات العصبية وتحسينها، بالإضافة إلى إتقان أهم المفاهيم المتعمقة. التعلم باستخدام بايثون و TensorFlow.

في رأيي الشخصي، هذه الدورة هي أفضل دورة للتعلم العميق على الإطلاق وحتى الآن، لا يمكن مقارنتها أو استبدالها بأي دورة أخرى.

2. كورس التعلم العميق من قناة المهندس هشام عاصم ( تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر )

دورة التعلم العميق للمهندس هشام عاصم تعتمد أيضًا على تخصص أندرو نج في التعلم العميق، ولكنها تأتي مع العديد من الإضافات والشروحات الأخرى لجعل الدورة بأكملها مدتها 35 ساعة.

3. معالجة اللغات الطبيعية Natural Language Processing

وإليك أهم الكورسات في مجال معالجة اللغات الطبيعية:

1. دبلومة Become a Natural Language Processing Expert على منصة Udacity ( تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر )

تعد منصة دبلومة Udacity واحدة من الدورات الأكثر شعبية في مجال معالجة اللغات الطبيعية اليوم. وتستمر حوالي 3 أشهر بمتوسط فترة دراسة أسبوعية تتراوح من 10 إلى 15 ساعة.

لكن عيب هذه الدورة أنها مدفوعة الأجر وتكلفتها مرتفعة جداً، حوالي 1000 دولار، وتتناول الدورة أهم المواضيع في معالجة اللغات الطبيعية.

2. تخصص Natural Language Processing على منصة كورسيرا ( تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر )

وهو تخصص آخر يشيد به الجميع، تقدمه شركة DeepLearning.AI التي أسسها Andrew Ng. ينقسم التخصص إلى أربع دورات تتناول كيفية معالجة اللغات الطبيعية باستخدام أساليب وخوارزميات مختلفة. وينبغي الانتهاء منه في حوالي 4 أشهر، بمعدل دراسة أسبوعي يبلغ حوالي 7 ساعات في الأسبوع.

3. كورس Natural Language Processing من قناة المهندس هشام عاصم ( تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر )

وهي أفضل دورة عربية في هذا المجال. قام المهندس عاصم بمجهود كبير جداً حيث يحتوي على 5 أشهر من المادة العلمية وترتيب ملابسه و10 دورات وعشرات الكتب والمقالات كلها. الدورة رائعة جداً وأنصحكم بدراستها، وفي نهاية اليوم ممكن، لم تنتهي تماماً بعد. .

4. الرؤية الحاسوبية Computer Vision

وإليك أهم الكورسات في الرؤية الحاسوبية :-

1. كورس Introduction to Computer Vision على منصة Udacity

كما تعد منصة Udacity أشهر منصة لشرح الرؤية الحاسوبية وتكاد تكون أفضل مصدر على الإنترنت اليوم. يقدم هذه المقدمة لرؤية الكمبيوتر مجانا. يتم تقديمه بالتعاون مع معهد جورجيا للتكنولوجيا ويستمر لمدة 4 أشهر تقريبًا. لإكمال

2. دبلومة Become a Computer Vision Expert على منصة Udacity

هي الدبلومة المدفوعة من Udacity وتستغرق حوالي 3 أشهر بمعدل دراسة أسبوعي من 10 إلى 15 ساعة ولكنها مدفوعة وسعرها 1000 دولار وهذا عيبها ولكن ميزتها أن التعلم فيها عملي جداً ويوفر أيضًا مشرفين للإشراف على تعلمك وتتناول الدورة العديد من موضوعات الرؤية الحاسوبية.

3. كورس Introduction to Convolutional Neural Networks for Visual Recognition من جامعة ستانفورد

5. السيارات ذاتية القيادة Self-driven Cars ( مبرمجي ذكاء المستقبل )

السيارات ذاتية القيادة هي مستقبل وسائل النقل البشرية ( مبرمجي ذكاء المستقبل ) ويجري العمل الآن على تحسينها وجعلها آمنة تماما، والقضاء على الحوادث المرورية.

ينجذب الكثير من الأشخاص الذين يرغبون اليوم في تعلم الذكاء الاصطناعي إلى هذا المجال، وعلى الرغم من ندرة الدورات التدريبية في هذا المجال، فقد جمعنا لك عزيزي القارئ الذي يرغب في تعلم الذكاء الاصطناعي، أفضل الدورات التدريبية عبر الإنترنت للمركبات ذاتية القيادة حسب الموضوع. خبراء المسألة:

1. تخصص Self-Driving Cars على منصة كورسيرا

وهي من أفضل الدورات المجانية على الإنترنت في مجال المركبات ذاتية القيادة، التي تقدمها جامعة تورونتو الكندية، وهي دورة متقدمة للغاية وتتطلب 5 ساعات أسبوعيًا لمدة 7 أشهر لإكمال دوراتها الأربعة.

2. دبلومة Intro to Self-Driving Cars على منصة Udacity

كالعادة تقدم منصة Udacity عدة دورات لتعلم الذكاء الاصطناعي. لقد قدمت دبلومًا في المركبات ذاتية القيادة يتناول موضوعات مهمة في برمجة المركبات ذاتية القيادة. تستمر الدبلومة حوالي 4 أشهر بمعدل 10 ساعات أسبوعياً، لكن عيبها الوحيد هو تكلفتها العالية التي تتجاوز 1400 دولار.

ملحوظة: لتعلم هذا المجال، ستحتاج أولاً إلى دراسة لغة C++.

6. الذكاء الاصطناعي في مجال الطب AI For Healthcare ( تطور الذكاء الاصطناعي )

إذا كنت عزيزي القارئ طبيباً أو صيدلياً فهذا المجال مناسب لك، حيث تم استخدام الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في المجالات الصحية، بدءاً من عملية التشخيص والمراجعة الإشعاعية وحتى التنبؤ بالأمراض وعلاجها، بالإضافة إلى البحث العلمي. . التحقيق فيها وربطها بالساعات الذكية.

وهذه أهم الدورات لتعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر في المجال الطبي:

1. تخصص AI for Medicine على منصة كورسيرا ( تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر )

يعد تخصص الذكاء الاصطناعي للطب أشهر الدورات المجانية في هذا المجال، ويتكون من ثلاث دورات تتناول موضوعات التشخيص والتنبؤ بحالة المريض والعلاج باستخدام الذكاء الاصطناعي، وهذا التخصص سيكون ذا فائدة كبيرة لأي شخص طبيب. أو الصيدلي، حتى لو رأيت ذلك من باب الفضول.

يتم تقديم التخصص أيضًا من قبل شركة DeepLearning.AI، التي أسسها Andrew Ng. ويتطلب 7 ساعات دراسية أسبوعيا لمدة 3 أشهر، ويتطلب أيضا معرفة الإحصاء ولغة بايثون فقط.

2. كورس AI for Healthcare على منصة Udacity ( تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر )

وهي الدورة المدفوعة الأكثر شهرة، والتي تغطي العديد من المواضيع، مثل: إدارة السجلات الطبية، ومعالجة الصور الشعاعية المختلفة باستخدام الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى التعامل مع البيانات من الساعات الطبية الذكية.

والكورس يحتاج إلى معدل مذاكرة أسبوعي 15 ساعة لمدة 4 شهور، ولكن عيبه هو تكلفته الباهظة التي تتجاوز ال 1400 دولار.

مصادر أخرى تعزز تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر

هناك مصادر أخرى من الممكن أن تستخدمها أثناء رحلة تعلم الذكاء الاصطناعي بجانب الكورسات، والتي رأينا أنها تستحق أن يتم ذكرها، وهي:

مدونات ومواقع تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر :

كتب تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر :-

Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems.
Artificial Intelligence: A Modern Approach.
Mathematics for Machine Learning.
An Introduction to Statistical Learning.
Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series).
Deep Learning Illustrated: A Visual, Interactive Guide to Artificial Intelligence.
Speech and Language Processing.

وفي النهاية أود أن أؤكد لك مرة أخرى؛ لا توجد خطة واضحة أو ثابتة لتعلم الذكاء الاصطناعي، حيث يشهد هذا المجال الجديد كل يوم تقدماً كبيراً وأصبحت مجالاته متشابكة جداً مع بعضها البعض ومع جميع جوانب الحياة.

لذلك أحياناً تكون أفضل خطة لتعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر هي التي تنشأ من متطلبات سوق العمل، وهذا ما فعلته وما استندت إليه بالإضافة إلى تجربتي مع معظم الدورات التي أوصيتكم بها .

القائمة الرئيسية

الصفحات