كيف تدرس الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

كيف تدرس الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بنفسك

في الوقت الحاضر ، في عصر دمقرطة المعرفة ، أصبح من السهل جدًا دراسة أي تخصص بعمق.

وهذا يشمل أيضًا تخصص علوم البيانات بشكل عام.

 السؤال الأكثر شيوعًا عندما يبدأ الناس في علم البيانات هو كيفية بناء مستقبل مهني في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟و كيف تدرس الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بنفسك

كيف تتعلم أساسيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي

للإجابة على هذه الأسئلة ، من المهم أولاً الإجابة عن بعض الأسئلة الشائعة الأخرى التي تسبب مفاهيم خاطئة واسعة الانتشار حول علم البيانات والمجالات ذات الصلة مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.

ما الذي تحتاجه لبدء تعلم التعلم الآلي؟

الإجابة: لا توجد متطلبات مسبقة أو مهارات محددة مطلوبة لتعلم التعلم الآلي .

بعد كل شيء ، ترتبط هذه المجالات بعلوم البيانات وعلوم البيانات ، حيث أن الانضباط عبارة عن مزيج من مهارات الإحصاء والرياضيات والبرمجة وإعداد التقارير والفطنة التجارية الجيدة. من المتوقع أن أي شخص يبدأ في هذا المجال لن يعرف كل شيء ويجب أن يتعلم بقية الجوانب. لذلك ، فإن كل من يتعامل مع أي جانب من جوانب علوم البيانات يبدأ من الصفر.

ما هو الشيء الرئيسي قبل تدريب التعلم الآلي؟

الإجابة: الأساسيات قبل التعلم الآلي هي معرفة مجموعات البيانات ، بما في ذلك استكشاف البيانات ومعالجتها في أي برنامج مثل Excel أو SQL  ومع ذلك ، حتى لو لم يكن لدى أي شخص أدنى فكرة عن كل هذا ، يمكن فهم التعلم الآلي من خلال فهم كيفية معالجة البيانات باستخدام أي من اللغات الشائعة مثل R أو Python لعلوم البيانات ، والتي تُستخدم أيضًا لتنفيذ الآلة خوارزميات التعلم.

هل التعلم الآلي مخصص فقط لطلاب علوم الكمبيوتر؟

الإجابة: يمكن أن تساعد المعرفة بعلوم الكمبيوتر إلى حد ما ، ولكن مرة أخرى ، يعد التعلم الآلي مجموعة فرعية من علوم البيانات حيث يلزم أيضًا مهارات أخرى ، مثل الإحصاء والرياضيات  لذلك لا يقتصر الأمر على الأشخاص في مجال علم البيانات.

هل أحتاج إلى معرفة علم البيانات لدراسة الذكاء الاصطناعي؟

الإجابة: تتطلب النماذج القائمة على الذكاء الاصطناعي بيانات للتدريب والعمل بشكل صحيح  وبالتالي ، يمكن أيضًا اعتبار الذكاء الاصطناعي جزءًا من تخصص علوم البيانات. لذا نعم ، الطريق إلى الذكاء الاصطناعي هو من خلال علم البيانات.

هل يتضمن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الكثير من التعليمات البرمجية؟

الإجابة: يتطلب الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الترميز ، ولكن يمكن القول إن “الكثير” من المبالغة.

تتكون العديد من نماذج التعلم الآلي المعقدة للغاية ، على هذا النحو ، من 2-3 أسطر من التعليمات البرمجية.

مرة أخرى ، يعتمد مقدار الشفرة على المستوى الذي يتم فيه إنشاء النموذج،

 إذا تم إنشاء النموذج من البداية ، فسيكون عدد الرموز كبيرًا ، ومع ذلك ، إذا تم استخدام حزمة ، فسيكون عدد الرموز أقل بكثير.

هل يمكنني تعلم الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي بدون برمجة؟ أو كيف تبدأ تعلم الذكاء الاصطناعي بدون خبرة في الكمبيوتر؟

الإجابة: هذه الحقول ليست حقولًا برمجية على وجه التحديد ، لذا نعم ، يمكن للأشخاص الذين ليس لديهم خبرة في البرمجة مشاهدتها أيضًا  قد يجني الأفراد الحاصلون على تعليم في علوم الكمبيوتر بعض الفوائد ، لكن هذا ليس المطلب الوحيد.

ما هي المهارات المطلوبة لتعلم التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي؟

الإجابة: كما أوضحنا سابقًا ، هناك حاجة إلى العديد من المهارات ، بما في ذلك المعرفة بالبيانات (معالجة البيانات والبحث) والبرمجة والتشفير والإحصاء والرياضيات وإعداد التقارير.

بعد الإجابة على الأسئلة أعلاه ، يمكننا الآن أن نفهم أنه لبناء مهنة في علم البيانات ، أي التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ، بمفردنا.

النقطة المهمة هي أن علم البيانات باعتباره تخصصًا للبحث الأكاديمي جديد إلى حد ما ، ولا يوجد حتى الآن العديد من المؤسسات الأكاديمية التي تقدم شهادات رسمية في هذه المجالات ،

ومع تطور هذا المجال ، فإن حقيقة أن الناس لديهم ” ذكاء اصطناعي صنعته ذاتيًا .

درجة الماجستير “في خزائنهم ليست صحيحة تمامًا.

ومع ذلك ، فإن السؤال الذي يطرح نفسه:ما هي أفضل طريقة لتعلم الذكاء الاصطناعي التطبيقي والتعلم العميق والتعلم الآلي؟

أو كيف تتعلم التعلم الآلي بطريقة مستقلة؟ الجواب ليس سهلاً.

لمعرفة كل هذا ، يتعين على المرء أن يمر عبر العديد من الكتب الإلكترونية ، والمواقع الإلكترونية ، والمدونات ، والدورات التدريبية عبر الإنترنت ، والمناهج الدراسية ، والمؤسسات التعليمية ، والتدريب أثناء العمل ، وما إلى ذلك.

ومع ذلك ، فإن هذه الإجابة تؤدي إلى عدد من الأسئلة الأخرى التي تحتاج لمعالجتها. موجهة.

• الكتب الإلكترونية عبر الإنترنت

إحدى الطرق الأولية والأساسية والتقليدية للتعرف على أي مجال هي قراءة كتابين متعلقين به.

عندما يتعلق الأمر بعلوم البيانات ، فهناك العديد من الكتب الإلكترونية ، وبعضها غالبًا ما يكون مجانيًا ، ويمكن قراءته لتبدأ من الصفر.

عندما يتعلق الأمر بعلوم البيانات ، يمكنك البدء بدروس بايثون لعلوم البيانات بواسطة  جيك فاندر بلاس  لفهم مفاهيم التعلم الآلي،

يمكنك الرجوع إلى كتاب “فهم التعلم الآلي” لشاي شاليف-شوارتز وشاي بن دافيد،

عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي ، وخاصة التعلم العميق ، فإن التعلم العميق الشهير لـ Ian Goodfellow أمر لا بد منه.

ميزة التعلم باستخدام الكتب الإلكترونية هي أن الجميع يتحكم بشكل كامل في العملية ولا يعتمد على الشخص الآخر.

 بالإضافة إلى ذلك ، إنها واحدة من أكثر الطرق فعالية من حيث التكلفة لتعلم علوم البيانات بأعمق ما يمكن.

 ومع ذلك ، فإن المشكلة الرئيسية في الكتب الإلكترونية هي عدم وجود أي نوع من الدعم.

يصبح هذا أكثر وضوحًا ، خاصةً إذا لم يكن لدى الشخص خبرة سابقة في هذا المجال. يمكن أن تكون طريقة التعلم باستخدام الكتب الإلكترونية صعبة بشكل خاص حيث لا يوجد سوى القليل من المساعدة عند مواجهة سؤال معين.

يمكن للكتب الإجابة على سؤال ، لكنها لا تستطيع تقديم إجابة فورية لسؤال محدد للغاية.

وبالتالي ، يمكن استخدام الكتب الإلكترونية لتعلم علوم البيانات على مستوى متوسط ​​أكثر مما كانت عليه في المراحل الأولية.

 ومع ذلك ، بمجرد تحقيق فهم عام لمختلف مجالات علم البيانات ، يمكن أن تكون الكتب ذات فائدة كبيرة.

• المواقع والمدونات

هناك العديد من مواقع الويب والمدونات ذات الصلة بعلوم البيانات والتي تطرح أسئلة مثل “ما هو أفضل موقع لتعلم التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي؟

” أكثر صلة بالموضوع  تعد مواقع الويب والمدونات من أكثر مصادر التعلم صلةً بالموضوع وغالبًا ما توفر الكثير من المعرفة العملية.

من بين المواقع والمدونات الأكثر شيوعًا هي Kdnuggets و Kaggle و Data Camp وما إلى ذلك. هناك مصادر أخرى مثل مدونة Reddit أو أخبار Google حول Data Science التي تشكل جانبًا مهمًا جدًا من أخبار علوم البيانات.

تتمتع هذه الموارد بالعديد من الفوائد ، بما في ذلك تفاصيل عن بعض هذه المدونات ،

بالإضافة إلى التعليقات التي يوفرها المستخدم والتي غالبًا ما تعمل على تحسين أو توفير طرق فعالة لإنجاز مهام علوم البيانات المعقدة.

مشكلة هذه الأساليب مرة أخرى هي أنها ليست ديناميكية للغاية ولا يمكنها حل الشكوك والمشاكل الفردية.

بالطبع ، يمكن نشر الأسئلة في منتديات مختلفة ، لكن لا يوجد إطار زمني للإجابة عليها ، ولا الدرجة والعمق اللذين سيتم الرد عليهما فيهما.

ومع ذلك ، تظل المواقع والمدونات أحد المصادر الرئيسية للمعرفة.

وهي تغطي مجموعة واسعة من الموضوعات ، ويمكن الوصول إلى هذه المصادر بسهولة من خلال محركات البحث ، ويمكن التعرف عليها في موضوعات محددة في فترة زمنية قصيرة.

• دروس مباشرة على الإنترنت

النظام الأساسي الذي أصبح علم البيانات معروفًا للغاية كموضوع له هو الدورات التدريبية عبر الإنترنت.

 تتوفر الدورات التدريبية عبر الإنترنت في كل جانب من جوانب علم البيانات تقريبًا ، وخاصة التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.

يثير هذا مرة أخرى أسئلة مثل –  ما هي الدورة التي يجب أن أتعلمها لتعلم الذكاء الاصطناعي؟  أو  أين يمكنني العثور على دورة تعلم الآلة أو الذكاء الاصطناعي التطبيقي،

  في الهند؟  مرة أخرى ، الإجابة على هذا السؤال ليست واضحة تمامًا ،

ومع ذلك ، عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي ،  هناك مقدمة مجانية عبر الإنترنت للذكاء الاصطناعي لغير المتخصصين

مقدمة من Udacity تحت عنوان مقدمة في الذكاء الاصطناعي.

للتعلم الآلي ، تقدم Coursera دورة تعلم الآلة عبر الإنترنت تقدمها جامعة ستانفورد.

من بين مزايا الدورات التدريبية عبر الإنترنت ، مثل كونها توفر معلومات تفصيلية حول مواضيع مختلفة وسهولة الوصول إليها ،

يعد الافتقار إلى التفاعل البشري أحد الأسباب الرئيسية للقلق.

كما هو الحال مع المنصات غير التفاعلية الأخرى ، يجب على المستخدمين الاعتماد على التفسيرات المقدمة في المواد عبر الإنترنت ، وإذا كان التفسير غير كافٍ

، فلن يكون أمام المستخدمين خيار سوى البحث في الإنترنت عن إجابات ويكونون محظوظين بما يكفي للبحث عن تفسير من شأنه أن يساعد فهم موضوع معين أو مشكلة.

بشكل عام ، بصرف النظر عن مشكلة التفاعل الأقل ، تعد الدورات التدريبية عبر الإنترنت طريقة جيدة للبدء ،

ومع ذلك ، فهي ليست “مجانية” أو “رخيصة” إذا كنت بحاجة إلى تعلم مفاهيم متقدمة ، وفي معظم الحالات لا توفر مصداقية شهادة عند الانتهاء من الدورة.

• برامج الفصل

واحدة من أفضل الطرق للبدء في علم البيانات هي الشراكة مع مؤسسة أكاديمية وحضور مناهجها الدراسية  من أهم فوائد هذا المسار أنه من الممكن الحصول على الشهادة المناسبة ،

والتي يمكن أن تساعدك في الحصول على وظيفة تتعلق بعلوم البيانات أو التفوق في وظيفتك الحالية

 بالإضافة إلى ذلك ، توفر هذه الطريقة للمبتدئين الاهتمام الفردي الذي تمس الحاجة إليه ويمكن أن تساعد في حل مشكلات معينة.

كما أن العمل في المؤسسات يزيد من فرص العثور على عمل ، حيث يقدم بعضها المساعدة في التوظيف.

هناك بعض المؤسسات ، مثل معاهد الإدارة الهندية المختلفة ، التي لديها برامج تدريبية تتعلق بعلوم البيانات وتغطي جوانب التعلم الآلي،

هناك العديد من المؤسسات في الولايات المتحدة وأوروبا التي تقدم مثل هذه البرامج أيضًا.

أكبر عيب في هذه الطريقة هو عدم وجود مثل هذه البرامج.

من أجل الحصول على مكان في مثل هذه الأماكن ، هناك مستوى عالٍ من المنافسة مع معايير الاختيار التي تمنع الأشخاص من التقدم.

تشمل معايير الاختيار هذه الانتماء إلى خلفية أكاديمية محددة وعدد أدنى من سنوات الخبرة في المجال ذي الصلة.

بالإضافة إلى ذلك ، هذه الدورات مكلفة وتتطلب مشاركة مستمرة وبالتالي لا يمكن إجراؤها بالاقتران مع العمل المستمر.

• المؤسسات التعليمية

الطريقة الأكثر فعالية لبدء علم البيانات أو التقدم فيه هي التسجيل في معهد تدريب على علوم البيانات،

  عدد قليل من المؤسسات التعليمية المعروفة يقودها أشخاص أمضوا بالفعل الكثير من الوقت في مجال علم البيانات.

توظف بعض المؤسسات معلمين مؤهلين تأهيلاً عالياً على دراية جيدة بالتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.

يتم التعامل مع المشاكل التي تواجه التعلم من خلال الكتب الإلكترونية والمدونات والمناهج بشكل مناسب في هذه المؤسسات.

على عكس الحصول على المعلومات من الكتب الإلكترونية والمدونات ، يوجد في المدارس مدربون متخصصون يمكنهم توجيه الأشخاص وتوجيههم ويمكنهم المساعدة في تعديلات الدورة التدريبية ، فضلاً عن توفير تحديثات مستمرة للسيناريو الحالي والخطوات التالية.

كما أنه يعالج نقص التفاعل البشري.

بالإضافة إلى ذلك ، على عكس برامج الفصول الدراسية الأخرى ، توفر معظم المؤسسات التعليمية تدريبًا عبر الإنترنت إلى جانب خيار الفصل الدراسي ،

مما يساعد على زيادة فرص التحاق الأفراد في الدورة.

بالإضافة إلى الدورات التي تقدمها هذه المعاهد لديها متطلبات أقل صرامة وأقل تكلفة أيضًا من برامج الفصول الدراسية.

ومع ذلك ، فإن قيمة الشهادة والمساعدة في التوظيف تختلف من مؤسسة إلى أخرى ، وبعضها يتمتع بسمعة جيدة جدًا للتوظيف وله قيمة شهادة جيدة.

• في العمل التدريبي

في مجال العمل المتغير باستمرار ، تقدم الشركات عادةً تدريبًا أثناء العمل لإبقاء موظفيها على اطلاع دائم وتلبية متطلبات الصناعة أو العملاء.

يمكن للمهتمين بعلوم البيانات اختيار التدريب أثناء العمل المتعلق بعلوم البيانات.

هناك العديد من  الفصول وورش العمل والدورات التدريبية  التي تجريها الشركات والتي يمكن أن تساعد الناس في التعرف على علوم البيانات.

تتميز هذه الأساليب بكونها سهلة التعلم وفعالة من حيث التكلفة وحقيقة أنها تتم بسرعة ولا تتطلب من الشخص تقديم تنازلات في عمله.

 ومع ذلك ، فإن هذه الطريقة لها العديد من العيوب. أولاً ، هذه الطريقة ليست للمبتدئين.

 بالإضافة إلى ذلك ، فإن الأشخاص المحظوظين بما يكفي لتلقي مثل هذا التدريب لديهم فرصة لتعلم علوم البيانات.

تشمل التحديات الأخرى المعرفة المحدودة التي يوفرها هذا التدريب أثناء العمل ، حيث إنها محدودة بالمتطلبات الفورية للشركة.

 بالإضافة إلى ذلك ، غالبًا ما تفرض الشركات التزامات قانونية صارمة على هؤلاء الموظفين من أجل اكتساب المعرفة في النهاية بتكلفة.

خلاصة:

بشكل عام ، هناك عدة طرق للبدء في علم البيانات.

كل طريقة لها مزاياها وعيوبها ، ومن أجل الحصول على الصورة الكاملة ، تحتاج إلى المزج والجمع والتعلم من مصادر مختلفة،

مثل الكتب الإلكترونية والدورات التدريبية عبر الإنترنت والمدونات هي أكثر الأساليب فعالية من حيث التكلفة ، ولكن دون تدخل بشري،

من ناحية أخرى ، توفر برامج الفصل الدراسي طاقم تدريس قويًا ، ولكنها ليست فعالة من حيث التكلفة ويصعب تعلمها ،

يعد التدريب أثناء العمل طريقة أخرى ، ولكنه يقتصر على الأشخاص الذين يعملون ولديهم الفرصة فقط،

الطريقة الأكثر شيوعًا والأكثر شهرة هي التسجيل في دورة في مؤسسة تعليمية متخصصة يمكنها تقديم نهج شخصي ، ومساعدة في التوظيف ولديها طاقم تدريس جيد وقيمة الشهادات.

بهذا ينتهي مقالنا الذي تحدثنا فيه عن “كيف تدرس الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بنفسك“