تعلم الذكاء الاصطناعي

دورة الذكاء الاصطناعي

مصطلحات يجب أن تعرفها عند تعلم الذكاء الاصطناعي والفرق بينهم

قد يبدو تعلم برمجة الذكاء الاصطناعي معقد قليلا في البداية، وهذا لأنك قد تحتاج قبل تعلم الذكاء الاصطناعي التعرف أولًا علي مجموعة متنوعة من المصطلحات التي قد تبدو متشابهة في البداية، ونتعرف معًا على أهم هذه المصطلحات في الفقرات التالية.

Machine learning  

وهو ما يعرف بالتعلم الآلي وهو ببساطة ما يطلق على تغذية الآلة بكميات كبيرة من البيانات، والتي تستخدمها لتعلم أنماط وسلوكيات جديدة؛ مما يسمح لها بالتنبؤ، واتخاذ القرارات، وتحسين أدائها بمرور الوقت، ويعتبر فهم هذا المصطلح هو الأساس لتعلم برمجة الذكاء الاصطناعي.

NLG

هو فرع من الذكاء الاصطناعي الذي يختص بتحويل البيانات المعقدة إلى نصوص قابلة للفهم باللغة الطبيعية، ويستخدم في العديد من التطبيقات مثل إنشاء تقارير، وصف البيانات، وتوليد المحتوى التلقائي، ويعتمد على خوارزميات تستطيع صياغة النصوص بشكل يشبه الكتابة البشرية بناءً على المدخلات المعطاة.

NLP

هو فرع من الذكاء الاصطناعي يهدف إلى تمكين الآلات من فهم وتفسير واستخدام اللغة البشرية، ويشمل العديد من التطبيقات مثل الترجمة الآلية، واستخراج المعلومات، ويعتمد على تقنيات متقدمة مثل التعلم الآلي والشبكات العصبونية لفهم النصوص وتحويلها إلى صيغة قابلة للتحليل واستخراج المعنى.

Reinforcement Learning  

التعلم المعزز هو نوع من التعلم الآلي حيث يتعلم النظام أو النموذج عن طريق التجربة والخطأ، ويعتمد على مكافآت وعقوبات لتحفيز النموذج على اتخاذ القرارات الصحيحة بهدف تعظيم المكافآت على المدى الطويل، ويُستخدم بشكل شائع في التطبيقات مثل الألعاب، والقيادة الذاتية، والروبوتات، حيث يختبر النموذج مجموعة من الإجراءات ويحدد الأنسب بناءً على النتائج.

Pattern Recognition

التعرف على الأنماط هو مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي ويتم فيه تدريب الآلة على اكتشاف الأنماط والقواعد الكامنة في البيانات مثل التعرف على الأرقام، والأحرف أو الوجوه والصوت والصور.

Neural Network  

الشبكة العصبية هي نموذج رياضي مستوحى من طريقة عمل الدماغ البشري، حيث تتكون من طبقات من "الخلايا العصبية" المترابطة، وتستخدم الشبكات العصبية في الذكاء الاصطناعي للتعرف على الأنماط، والتصنيف، والتنبؤ، عبر معالجة البيانات من خلال طبقات متعددة يتم فيها تعديل الأوزان بين الخلايا العصبية استنادًا إلى البيانات المدخلة، وهذه الشبكات تلعب دورًا رئيسيًا في العديد من التطبيقات مثل التعرف على الصور، والترجمة الآلية، وأنظمة التوصية.

Deep Learning  

هو فرع من فروع التعلم الآلي، مستوحى من آلية عمل الدماغ، ويهدف إلى تمكين الأنظمة الآلية من تعلم كيفية معالجة المعلومات واتخاذ القرارات بشكل مستقل، دون الحاجة إلى تدريبها على بيانات منظمة أو قواعد محددة، بمعنى آخر، يتيح للآلات اكتشاف الأنماط المعقدة في البيانات الضخمة وتطوير فهم عميق للمعلومات، حتى لو كانت هذه المعلومات غير واضحة أو غير مكتملة، و يعتبر التعلم العميق أساسيًا لتعلم برمجة الذكاء الاصطناعي.

LLM

Large language models هو نوع من النماذج التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتوليد وفهم اللغة البشرية، حيث يتم تدريب هذه النماذج على كميات ضخمة من البيانات النصية لتحليل الأنماط اللغوية وتوليد نصوص؛ مما يتيح لها أداء مهام مثل الترجمة، وكتابة المقالات، والإجابة على الأسئلة، و LLM مثل (CHAT GPT) تتمتع بقدرة على فهم السياق وتوليد ردود دقيقة؛ مما يجعلها أداة قوية في تطبيقات متنوعة مثل الدردشة التفاعلية، وتحليل البيانات النصية، وتوليد المحتوى.

big date  

يشير مصطلح البيانات الضخمة إلى كميات هائلة من البيانات التي تتسم بالتنوع والتعقيد والتي لا يمكن معالجتها باستخدام الأدوات التقليدية مثل قواعد البيانات العادية، وتشمل هذه البيانات جميع أنواع المعلومات، مثل النصوص، والصور، والفيديوهات، والبيانات الحسية، وغير ذلك، ويتم تحليل البيانات الضخمة باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لاستخراج رؤى قيّمة، والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية، وتحسين عمليات اتخاذ القرارات في مجالات مثل الرعاية الصحية، والتسويق، والتمويل.

Turing test  

هو اختبار ابتكره عالم الحاسوب البريطاني آلان تورينغ في عام 1950 لقياس قدرة الآلات على إظهار سلوك ذكي مشابه للبشر، وفي هذا الاختبار، يتم التواصل مع جهاز كمبيوتر عبر محادثة نصية، وإذا كان الشخص المتفاعل مع الكمبيوتر غير قادر على التمييز بين إجابات الكمبيوتر وإجابات الإنسان، فإن الكمبيوتر يُعتبر قد اجتاز الاختبار وأظهر ذكاءً شبيهًا بالبشر، ويُعد اختبار تورينغ من الأسس المبكرة في مجال تعلم الذكاء الاصطناعي.

ما هي أهم النصائح لتعلم الذكاء الاصطناعي بطريقة فعالة؟

تحتاج إلى اتباع بعض النصائح الهامة لتعلم الذكاء الاصطناعي بشكل فعال، وتساعدك هذه النصائح كذلك في فهم وتعلم برمجة الذكاء الاصطناعي بشكل منظم وسريع، ومن أهم هذه النصائح هي مايلي: 

• ابدأ بتحديد أهدافك التعليمية وقيّم مستوى معرفتك الأساسي في مجال الذكاء الاصطناعي وما الذي تحتاج إلى تعلمه لتطوير مهاراتك في هذا المجال.

• يعد تعلم لغات البرمجة من الأساسيات الهامة لتعلم برمجة الذكاء الاصطناعي، ومن أبرز هذه اللغات هي Python، والتي تعد الأكثر استخدامًا في هذا المجال.

• من الضروري التعرف على مفاهيم الرياضيات والإحصاء مثل الجبر الخطي، والاحتمالات، والإحصاء الأساسي، حيث تعتبر هذه المفاهيم أساسًا لفهم وتعلم الذكاء الاصطناعي.

• استفد من الدورات التدريبية المتوفرة عبر الإنترنت على منصات مثل Be Training Center لتوسيع معارفك بشكل عملي.

• قم بتطبيق ما تعلمته من خلال مشاريع عملية مثل بناء نموذج للتعرف على الصور؛ مما يساعد على ترسيخ المعلومات بشكل أفضل.

• انضم إلى المنتديات والمجموعات التي تهتم بالذكاء الاصطناعي على الإنترنت للتواصل مع المتعلمين والخبراء الآخرين في المجال.

• استمر في قراءة الكتب والمقالات العلمية المتخصصة لتعميق فهمك لمفاهيم الذكاء الاصطناعي والبقاء على اطلاع بأحدث التطورات في هذا المجال.

• من المهم الحفاظ على تحفيزك الشخصي خلال رحلة تعلم الذكاء الاصطناعي، حيث أن هذا المجال قد يتطلب وقتًا وجهدًا طويلًا، فلا تستسلم أمام التحديات.

هل يمكنني تعلم الذكاء الاصطناعي بدون برمجة؟  

بشكل عام يمكن تعلم الذكاء الاصطناعي دون تعلم برمجة الذكاء الاصطناعي، لكن فهم البرمجة وتعلمها يساعدك في فهم الذكاء الاصطناعي بشكل عميق، ولهذا تم برمجة العديد من الأدوات والمنصات التي تساعدك في استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى تعلم برمجة الذكاء الاصطناعي، مثل Google AutoML.

ومع ذلك، لتحقيق نتيجة أعمق في مجال الذكاء الاصطناعي ستحتاج إلى تعلم لغة برمجة لتحقيق أقصى استفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي.

اعرف اكثر عن دورات كن للتدريب

نصائح لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الأعمال والمهام اليومية

تعلم برمجة الذكاء الاصطناعي هو عالم كبير يساعد بشكل خاص في جعل حياة الأفراد أسهل وأكثر تنظيمًا، ونتعرف معًا علي بعض النصائح التي تساعدك على معرفة كيف يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدتك في المهام اليومية والاستفادة منه بشكل أفضل، وتشمل هذه النصائح ما يلي:

• استخدم تطبيقات مثل Google Calendar لتنظيم يومك، وتعيين المهام، وتلقي التذكيرات؛ مما يساعد على تحسين إدارة الوقت وزيادة الإنتاجية.

• اعتمد على مساعدي الصوت مثل Siri و Alexa لإنجاز مهام بسيطة مثل ضبط المنبهات وإجراء المكالمات؛ مما يسهل إنجاز هذه المهام.

• استخدم أدوات مثل Grammarly و ChatGPT لتحسين جودة النصوص، وتصحيح الأخطاء الإملائية والنحوية، وتطوير مهارات الكتابة بمرور الوقت.

• استفد من تطبيقات التعلم التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتخصيص تجربة التعليم وتقديم محتوى يتناسب مع مستواك واحتياجاتك.

• استخدم أدوات الترجمة الآلية مثل Google Translate عند التواصل مع متحدثي لغات مختلفة لتسهيل التفاهم وتوسيع نطاق علاقاتك.

• اعتمد على تطبيقات الصحة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل بياناتك الصحية وتقديم نصائح شخصية للحفاظ على لياقتك وصحتك بناءً على أنماط حياتك.

كيف تحصل على دورة تدريبية في الذكاء الاصطناعي للأعمال؟

للحصول على دورة تدريبية متخصصة في الذكاء الاصطناعي للأعمال، يمكنك التسجيل في مركز كن للتدريب، حيث أننا نقدم دورات تدريبية معتمدة وشاملة، وتركز هذه الدورات على تطوير مهارات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته المتنوعة في عالم الأعمال، بما في ذلك دورة "الذكاء الاصطناعي للجميع: خطوة نحو المستقبل"، والتي تهدف إلى تأهيل المتدربين لاستخدام الذكاء الاصطناعي بفعالية في تحسين العمليات واتخاذ القرارات الاستراتيجية.

لا تفوت فرصتك في التطور، وقم بالتسجيل الآن وابدأ رحلتك نحو المستقبل

كيف تحصل على دورة تدريبية في تعلم الذكاء الاصطناعي للمحترفين؟

للحصول على دورة تدريبية متخصصة في تعلم الذكاء الاصطناعي للمحترفين، يمكنك التسجيل في مركز كن للتدريب، الذي يقدم دورات معتمدة تهدف إلى تطوير مهارات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته للمساعدة في تعزيز الأداء والابتكار، وتقدم هذه الدورات للقيادات والأفراد المهتمين بتوظيف الذكاء الاصطناعي لتحسين أداء منظماتهم ورفع كفاءة العمليات، ومن بين الدورات المقدمة، دورة "القيادة بالذكاء الاصطناعي: قيادة الابتكار من خلال الأتمتة الذكية" والتي توفر رؤية عميقة حول كيفية استثمار الأتمتة الذكية لتعزيز الابتكار.

هل أنت مستعد للخطوة التالية في مسيرتك المهنية؟ انضم إلى مركز كن للتدريب اليوم وتعلم برمجة الذكاء الاصطناعي سواء كنت مبتدئًا أو محترفًا، فنحن نقدم لك دورات شاملة تساعدك على تطوير مهاراتك وفهم أحدث التقنيات في هذا المجال المتطور، تواصل معنا اليوم وأعرف المزيد.