مهارات الذكاء الاصطناعي في متناول يديك مجانًا

 

مهارات الذكاء الاصطناعي في متناول يديك مجانًا

 

الذكاء الاصطناعي هو فرع من علوم الكمبيوتر الذي يهدف إلى بناء أنظمة قادرة على "التفكير" أو "التصرف" بذكاء. يركز AI على تطوير أنظمة تستطيع محاكاة السلوك البشري مثل التعلم، التفكير، حل المشكلات، والتفاعل مع البيئة.

من بين المواقع اللتي تقدم دورات مجانية في هذا المجال :

منصة Udacity

منصة Udacity هي منصة تعليمية تقدم دورات تدريبية على الإنترنت تركز بشكل خاص على التكنولوجيا والبرمجة، وتحضير المتعلمين لسوق العمل في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي، علم البيانات، تطوير الويب، التسويق الرقمي، وغيرها من المجالات التقنية.

هذه الدورات تقدم فرصة للمتعلمين لبدء رحلتهم في مجالات مختلفة. للحصول على الدورات المجانية، يمكنك زيارة المنصة والبحث عن تلك التي تحمل وسم "Free Course".

الذكاء الاصطناعي (AI)

الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (Machine Learning) هما فرعين أساسيين من علوم الكمبيوتر اللذين يركزان على تطوير أنظمة قادرة على أداء مهام تتطلب ذكاءً بشريًا. سأقدم لك شرحًا تفصيليًا لكل منهما:

أنواع الذكاء الاصطناعي:

• AI ضيق (Narrow AI): متخصص في مهمة واحدة أو مجموعة محدودة من المهام. على سبيل المثال، النظام الذي يقترح الأفلام في Netflix، أو برنامج التعرف على الوجوه.
• AI عام (General AI): مفهوم نظري لنظام يمكنه أداء أي مهمة فكرية يتسنى للبشر القيام بها. هذا النوع ما زال قيد التطوير.
• AI فائق الذكاء (Super AI): نظام يتفوق على الذكاء البشري في جميع المجالات. وهو لا يزال نظريًا في الوقت الحالي.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي:

• التعرف على الكلام (مثل المساعدات الصوتية Siri وGoogle Assistant)
• التعرف على الصور والفيديوهات (مثل تقنيات التعرف على الوجوه)
• التوصيات الشخصية (مثل اقتراحات المحتوى على YouTube وAmazon)
• السيارات الذاتية القيادة (مثل Tesla)
• التفاعل مع الروبوتات الذكية (مثل روبوتات المحادثة)

التعلم الآلي (Machine Learning):

التعلم الآلي هو جزء من الذكاء الاصطناعي، وهو المجال الذي يركز على تطوير خوارزميات تمكن الآلات من "التعلم" من البيانات بدون الحاجة إلى برمجة محددة لكل مهمة. الهدف من التعلم الآلي هو بناء أنظمة تستطيع تحسين أدائها بمرور الوقت من خلال التجربة.

كيف يعمل التعلم الآلي:

التعلم الآلي يعتمد على التدريب. يتم تغذية النموذج بكميات كبيرة من البيانات، ويتم تعليم النموذج كيفية التعرف على الأنماط والعلاقات بين البيانات للوصول إلى استنتاجات أو قرارات. بعد ذلك، يتم اختبار النموذج باستخدام بيانات جديدة للتحقق من قدرته على التنبؤ أو التصنيف بشكل صحيح.

أنواع التعلم الآلي:

التعلم الموجه (Supervised Learning):

• يتم تدريب النموذج باستخدام بيانات مرفقة بتسميات (labels). على سبيل المثال، يتم تقديم صور لأشياء مثل "قطط" و"كلاب"، ومعرفة النموذج ما هو الصحيح بناءً على هذه التسميات.

التعلم غير الموجه (Unsupervised Learning):

• لا تحتوي البيانات على تسميات، والمهمة هي إيجاد أنماط أو مجموعات في البيانات. يتم استخدامه كثيرًا في اكتشاف التجمعات (clustering) أو تقليل الأبعاد.

التعلم التعزيزي (Reinforcement Learning):

• يعتمد هذا النوع على تجربة النظام واتخاذ قرارات بناءً على المكافآت أو العقوبات. يُستخدم كثيرًا في تدريب الروبوتات أو الذكاء الاصطناعي لألعاب الفيديو.

أمثلة على خوارزميات التعلم الآلي:

• شجرة القرارات (Decision Trees)
• الانحدار اللوجستي (Logistic Regression)
• شبكات العصب الاصطناعية (Artificial Neural Networks)

الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي:

الذكاء الاصطناعي هو المجال الأوسع الذي يشمل كل التقنيات التي تمكن الحاسوب من محاكاة الذكاء البشري.
التعلم الآلي هو فرع من الذكاء الاصطناعي يركز على تحسين قدرة الآلة على التعلم من البيانات بمرور الوقت.

تطبيقات في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي:

تشخيص الأمراض الطبية: تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحليل الصور الطبية مثل الأشعة السينية أو الموجات فوق الصوتية للتعرف على الأمراض.

 

التداول المالي: تستخدم أنظمة التعلم الآلي للتنبؤ بأسعار الأسهم واتجاهات السوق بناءً على البيانات السابقة.
أتمتة القيادة: يتم تدريب السيارات ذاتية القيادة باستخدام التعلم الآلي لتحليل البيئة واتخاذ القرارات في الوقت الفعلي.

الدورات التدريبية المجانية على Udacity:

Udacity تقدم بعض الدورات المجانية التي تركز على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. ومن أمثلتها:

Intro to Machine Learning: دورة مجانية تشرح أساسيات التعلم الآلي والخوارزميات المستخدمة.
AI for Everyone: دورة تمهيدية في الذكاء الاصطناعي موجهة للمبتدئين، تقدم المفاهيم الأساسية وكيفية تطبيق AI في حياتنا اليومية.

هذه الدورات تساعدك في الحصول على فهم أعمق للتقنيات والمفاهيم التي تشكل أساس الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، وهي بوابة للدخول إلى هذا العالم التقني المتطور.