يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولاً جذرياً في جميع القطاعات تقريباً، من التسويق والخدمات اللوجستية إلى الرعاية الصحية والمالية. ويتوقع الخبراء أن يُسهم إنفاق الشركات على تبني الذكاء الاصطناعي بمبلغ 19.9 تريليون دولار في الاقتصاد العالمي بحلول عام 2030. ومع تزايد أهمية أدوات مثل ChatGPT وMidjourney وPerplexity ونماذج اللغات الكبيرة المُخصصة في سير العمل اليومي، يزداد الطلب على الكفاءات الماهرة ذوي مهارات الذكاء الاصطناعي المميزة.
سواء كنتَ مُستقلاً تُنشئ تخصصاً مُحدداً أو شركة تُوظف عبر منصة نفذلي، فإن معرفة مهارات الذكاء الاصطناعي الأكثر قيمةً أمرٌ أساسيٌّ للحفاظ على القدرة التنافسية. من التعلم الآلي وعلوم البيانات إلى مُعالجة اللغات الطبيعية والذكاء الاصطناعي التوليدي، يُفصّل هذا الدليل المهارات الأكثر طلباً، وكيفية بنائها، وكيفية استخدامها في المشاريع العملية.
مهارات الذكاء الاصطناعي التقنية الأساسية
قد تكون وظائف الذكاء الاصطناعي معقدة وتتطلب الخبرة التقنية المناسبة. إليك مهارات الذكاء الاصطناعي التقنية المطلوبة في معظم وظائف الذكاء الاصطناعي:
إتقان لغة البرمجة بايثون
تُعد بايثون لغة شائعة في مهارات الذكاء الاصطناعي بفضل بنيتها النحوية البسيطة ومكتباتها الشاملة. تتميز بمنحنى تعلم سلس، مما يُسهّل إتقان البرمجة واستخدامها لبناء المشاريع. كما أنها تدعم المكتبات مثل NumPy وScikit-learn وPandas وSciPy وMatplotlib المناسبة لمهام علوم البيانات والذكاء الاصطناعي. كما تُبنى أطر عمل التعلم الآلي مثل TensorFlow وPyTorch وLangChain وHugging Face وKeras باستخدام بايثون، مما يُمكّنها من التوافق بسلاسة مع سير عمل الذكاء الاصطناعي.
إذا كنت تبحث عن وظيفة في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن الإلمام ببايثون ضروري. تُوفر مكتبات بايثون طبقة مُجردة فوق الخوارزميات الأساسية، مما يسمح لك بالتركيز على منطق خاص بالتطبيق.
فكر في عدة خيارات لصقل معرفتك بلغة بايثون:
راجع وثائق بايثون الرسمية لفهم آلية عملها. تضم بايثون أيضًا مجتمعًا ضخمًا من المستخدمين يمكنك استشارتهم.
بعد أن تثق بمهاراتك في بايثون، اجتاز اختبارات الشهادات لعرض مهاراتك ومعرفتك أمام العملاء أو مديري التوظيف. إن عرض شهاداتك خلال المقابلات قد يساعدك في الحصول على وظيفة أحلامك.
معرفة لغات البرمجة الأخرى
على الرغم من أن بايثون تُستخدم بشكل رئيسي في الذكاء الاصطناعي، إلا أن لغات برمجة أخرى تلعب دورًا مهمًا أيضًا:
من أهم مهارات الذكاء الاصطناعي، لغة ++C مفيدة عند التعامل مع المهام كثيفة الموارد، مثل معالجة البيانات في الوقت الفعلي. كما يستخدم المطورون لغة ++C لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تعمل على أجهزة ذات موارد محدودة، مثل الأنظمة المدمجة وأجهزة إنترنت الأشياء (IoT). تُستخدم لغة ++C في مجالات مثل الرؤية الحاسوبية والروبوتات، حيث يتعين على نماذج التعلم الآلي معالجة مجموعات بيانات ضخمة من الصور ومقاطع الفيديو. على سبيل المثال، تستخدم مكتبة مثل OpenCV لغة ++C لمهام مثل اكتشاف الكائنات، والتعرف على الوجه، ومعالجة الصور.
تُستخدم لغة Java في أدوات معالجة وتحليل البيانات الضخمة، مثل Apache Hadoop وApache Spark. تسمح مكتبات معالجة اللغة الطبيعية، مثل OpenNLP، لأنظمة الكمبيوتر بمعالجة وتفسير اللغة البشرية، وهي مفيدة لتشغيل عمليات المحاكاة والحوسبة الموزعة.
إذا لم تكن تتقن هذه اللغات، فتعلم من مصادر الإنترنت مثل Udemy وUdacity وCoursera. ابدأ بالتعلم من المصادر المجانية على W3Schools وYouTube.
فهم خوارزميات التعلم الآلي
من أهم مهارات الذكاء الاصطناعي، تُعدّ خوارزميات التعلم الآلي جوهر جميع التطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي. عادةً ما تُدرّب هذه الخوارزميات على مجموعات بيانات ضخمة لأداء مهام تشمل التعرّف على الأنماط، والتنبؤ، والتخصيص، والتصنيف. تتولى نماذج التعلم الآلي مسؤولية أنشطة مثل تشغيل أنظمة التوصية، ومراقبة الجودة والحفاظ عليها.
سواء كنتَ خبيرًا في أخلاقيات الذكاء الاصطناعي، أو مستشارًا، أو مهندسًا، فأنتَ بحاجة إلى فهم خوارزميات التعلم الآلي. تُناسب كل خوارزمية من خوارزميات التعلم الآلي أدوارًا مختلفة، ومن أشهرها الشبكات العصبية، وأشجار القرار، والتصنيف، والانحدار الخطي، وتقليل الأبعاد.
فكّر في اجتياز اختبارات اعتماد في خوارزميات التعلم الآلي للتحقق من معرفتك وإثبات أهليتك لهذا الدور لأصحاب العمل المحتملين.
إذا كنتَ تعمل بالفعل في مجال الذكاء الاصطناعي، ولم تكن مبتدئًا بعد، فإنّ الشهادات تُساعدك في الوصول إلى المزيد من فرص التطوّر الوظيفي. إليكَ أمثلة على هذه العروض:
- شهادة IBM الاحترافية في التعلم الآلي
- شهادة AWS المعتمدة في التعلم الآلي
- Google Professional ML Engineer
الكفاءة في التعلم العميق والشبكات العصبية
من أهم مهارات الذكاء الاصطناعي، يُعدّ التعلم العميق والشبكات العصبية تطورات في خوارزميات التعلم الآلي، تُمكّن أنظمة الحاسوب من تحليل كميات هائلة من البيانات لحل مشكلات أكثر تعقيدًا.
مقارنةً بخوارزميات التعلم الآلي السابقة، تُعدّ خوارزميات التعلم العميق أكثر فعالية في تحديد الأنماط والعلاقات والهياكل في البيانات. ونتيجةً لذلك، تُعدّ قيّمة للغاية في مهام مثل معالجة اللغة الطبيعية، والتعرف على الكلام، والتعرف على الصور. تعمل الشبكات العصبية باستخدام عُقد مترابطة لمعالجة البيانات وتحويلها، وضمان دقة أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي لأنشطة مثل التنبؤ والتصنيف.
بمجرد فهمك لأساسيات الذكاء الاصطناعي، يُمكنك دراسة الشبكات العصبية والتعلم العميق من خلال دورات متخصصة مثل:
فهم معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
من أهم مهارات الذكاء الاصطناعي، تُعد معالجة اللغة الطبيعية تقنية ذكاء اصطناعي أساسية تُمكّن أنظمة الحاسوب من معالجة اللغة البشرية وتفسيرها. بفضل هذه الإمكانية، تُولّد الأنظمة المُدعّمة بالذكاء الاصطناعي ردود فعل مُلائمة بناءً على طلبات المستخدم.
تُستخدم معالجة اللغة الطبيعية في مهام مثل ترجمة اللغات، وتصنيف النصوص، وتحليل المشاعر، وتحويل الكلام إلى نص. كما تُشكّل هذه التقنية جوهر أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية المختلفة، حيث تُساعدها على تفسير استفسارات المستخدم. تستخدم روبوتات الدردشة والمساعدون الافتراضيون معالجة اللغة الطبيعية لتزويد المستخدمين بتجارب محادثة. على سبيل المثال، تُضفي قدرة روبوت الدردشة على معالجة السياق طابعًا طبيعيًا على التفاعلات.
عزّز فهمك لمعالجة اللغة الطبيعية من خلال الالتحاق بدورات تدريبية عبر الإنترنت مثل:
- معالجة اللغة الطبيعية باستخدام التعلم العميق من Stanford Online
- برنامج Nanodegree لمعالجة اللغة الطبيعية من Udacity
الدورات والشهادات
فكّر في توسيع نطاق تعليمك في مجال الذكاء الاصطناعي من خلال منصات أساسية ومتطورة. بالإضافة إلى كورسيرا ويوديمي، استكشف:
- DeepLearning.AI. يُقدّم برامج مرموقة مثل “تخصص التعلم الآلي” و”هندسة ChatGPT الفورية للمطورين”، بالشراكة مع مؤسسات مرموقة.
- Fast.ai. يشتهر بدوراته العملية المجانية مثل “التعلم العميق العملي للمبرمجين” التي تُركّز على تطبيقات واقعية.
- دورة Hugging Face. مُقدّمة عملية لنماذج المُحوّلات ومعالجة اللغة الطبيعية، تُقدّمها إحدى أفضل مُجتمعات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر.
- LinkedIn Learning. مثالي لمحتوى الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات المُختصر والمُوجّه للأعمال، بما في ذلك النظرة العامة التقنية، والأخلاقيات، وحالات استخدام الذكاء الاصطناعي التطبيقية.
تُلبّي هذه الخيارات أنماط التعلّم المُختلفة والالتزامات الزمنية، ما يُتيح لك بناء مهارات الذكاء الاصطناعي بالسرعة التي تُناسبك.
مهارات علم البيانات (Data science)
تُدرَّب خوارزميات الذكاء الاصطناعي باستخدام كميات هائلة من البيانات لأداء وظائف محددة. ويتعين على علماء البيانات جمع البيانات وتنقيتها وتحويلها لضمان ملاءمتها للتدريب.
تعتمد دقة نماذج الذكاء الاصطناعي على جودة بيانات التدريب، مما يجعل مهارات الذكاء الاصطناعي في علم البيانات قيّمة للغاية في مختلف وظائف الذكاء الاصطناعي. في هذا القسم، نغطي أهم مهارات علم البيانات المطلوبة ونقدم موارد عملية.
فهم تحليل البيانات (data analysis)
تحليل البيانات هو عملية جمع البيانات وتفسيرها واستخلاص رؤى قيّمة منها. يتعامل محللو البيانات عادةً مع المعلومات التاريخية ويستخدمون تقنيات استخراج البيانات مثل تحليل الانحدار، وتحليل المجموعات، وتحليل السلاسل الزمنية، وتحليل العوامل لفهمها. ونتيجة لذلك، يُحسّن تحليل البيانات قدرات اتخاذ القرار والتنبؤ.
في وظائف الذكاء الاصطناعي، تُمكّنك مهارات تحليل البيانات من تنقيتها ومعالجتها مسبقًا، مما ينتج عنه مجموعات بيانات عالية الجودة. تدرب على استخدام أدوات ومجموعات بيانات مختلفة لصقل مهاراتك في تحليل البيانات. كما يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين عملية التحليل.
معرفة تقنيات البيانات الضخمة (big data)
وفقًا لشركة أوراكل، البيانات الضخمة هي بيانات تحتوي على أنواع مختلفة من البيانات، وتصل بأحجام كبيرة وبسرعة عالية.
يتم توليد المزيد من البيانات الضخمة يوميًا. معرفة كيفية تخزين ومعالجة البيانات الضخمة تساعدك على تحقيق حلمك الوظيفي والوصول إلى فرص التطور الوظيفي.
يجب أن تعرف كيفية استخدام تقنيات البيانات الضخمة مثل:
- Apache Hadoop وMongoDB لتخزين البيانات
- RapidMiner لاستخراج البيانات
- Apache Spark لتحليل البيانات
- Tableau وLooker لأغراض التصور.
فهم هندسة البيانات (data engineering)
تُمكّن هندسة البيانات الأفراد من إنشاء وتحسين قنوات البيانات والبنية التحتية الحالية، مما يُمكّن المؤسسات من استخدام البيانات بفعالية أكبر. يُنظّم مهندسو البيانات مجموعات البيانات الضخمة، ويُطوّرون الخوارزميات، ويُؤتمتون مهام تحليل البيانات.
حسّن فهمك لهندسة البيانات باستخدام منصات التعلم الإلكتروني. على سبيل المثال، تُقدّم كورسيرا مجموعةً واسعةً من الدورات التدريبية حول أساسيات هندسة البيانات.
مهارات هندسة تعلم الآلة
تُعد نماذج تعلم الآلة المحرك الرئيسي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، حيث تمكنها من تحليل البيانات وتحديد الأنماط والعلاقات. وتُعد هذه من أهم مهارات هندسة تعلم الآلة.
القدرة على تصميم وتنفيذ نماذج تعلم الآلة
يساعدك إتقان تصميم وتنفيذ نماذج تعلم الآلة في حل المشكلات الخاصة بمؤسستك. من خلال تدريب هذه النماذج باستخدام مجموعات بيانات مخصصة لأداء مهام محددة في مكان العمل، تقلل من اعتمادك على أنظمة الذكاء الاصطناعي الخارجية، والتي قد تثير مخاوف بشأن خصوصية البيانات. كما يمكنك استخدام معرفتك بتعلم الآلة لتصحيح الأخطاء في هذه النماذج، وتحديد المشكلات، وتنفيذ الحلول اللازمة.
فهم إطارات العمل
بإمكانك بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي من الصفر، ولكن استخدام إطارات عمل تعلم الآلة يُسرّع العملية بشكل كبير. تحتوي هذه الإطارات عادةً على منطق وكتب قواعد بيانات جاهزة، مما يتيح لك التركيز على تطوير منطق عملك. نتيجة لذلك، تستخدم العديد من الشركات والأفراد إطارات عمل تعلم الآلة عند تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي لتوفير الوقت والجهد، مما يجعل المهارات في هذه الإطارات مطلوبة بشدة.
تعد TensorFlow وPyTorch من بين أكثر إطارات عمل تعلم الآلة انتشارًا. انظر إلى دورات Coursera التالية لفهم كيفية عمل هذه الإطارات:
القدرة على استخدام الانحدار والتعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف
الانحدار والتعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف من تقنيات تعلم الآلة المهمة التي تمكن أنظمة الذكاء الاصطناعي من تحديد الأنماط والعلاقات من البيانات وإجراء توقعات وتصنيفات دقيقة:
- الانحدار (Regression) هو نوع من أنواع التعلم الخاضع للإشراف، حيث يهدف إلى التنبؤ بالقيم العددية المستمرة (مثل السعر أو درجة الحرارة أو العمر) بناءً على خصائص الإدخال.
- التعلم الخاضع للإشراف (Supervised learning) هو نهج في تعلم الآلة حيث يتعلم الخوارزمية من بيانات التدريب المطبقة عليها تسميات لإجراء التنبؤات أو التصنيفات على البيانات الجديدة.
- التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised learning) هو نهج في تعلم الآلة حيث يكتشف الخوارزمية الأنماط أو المجموعات المخفية في البيانات غير المطبقة عليها تسميات دون إخراجات أو إجابات محددة مسبقًا.
يساعدك فهم هذه المفاهيم في بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر دقة وموثوقية.
معرفة الذكاء الاصطناعي في مجال رؤية الحاسوب والروبوتات
يجب أن تكون على دراية بالاتجاهات الحديثة في مجالات الذكاء الاصطناعي، وخاصة:
- رؤية الحاسوب (Computer vision): هذا المجال من الذكاء الاصطناعي يمكّن الأنظمة من أداء مهام مثل الكشف عن الأجسام وتصنيف الصور واستخراج الميزات من البيانات البصرية.
- علم الروبوت (Robotics). هذا الفرع من الهندسة والذكاء الاصطناعي يركز على تصميم وإنشاء آلات قادرة على أداء مهام بدنية متنوعة مع الحد الأدنى من التدخل البشري أو بدون أي تدخل على الإطلاق.
هل تشعر بعدم الثقة في معرفتك بهذه التقنيات؟ ستساعدك الدورات التالية على موقع كورسيرا في تطوير مهاراتك:
مهارات تطبيق الذكاء الاصطناعي
تُساعد القدرة على تطبيق تقنيات ومهارات الذكاء الاصطناعي الشركات على تحديد الفرص وحل المشكلات المعقدة. تشمل المجالات الرئيسية ما يلي:
إتقان روبوتات الدردشة والتعرف على الكلام
تُتيح روبوتات الدردشة وتقنية التعرف على الكلام لأنظمة الكمبيوتر توفير تجارب محادثة للمستخدمين. يتزايد عدد المؤسسات التي تُدمج روبوتات الدردشة في أنظمتها الإلكترونية للمساعدة في مهام مثل الإجابة على الأسئلة وجمع البيانات.
تُساعدك معرفة كيفية التعامل مع روبوتات الدردشة والتعرف على الكلام على النجاح في مختلف أدوار الذكاء الاصطناعي. يُمكنك برنامج روبوتات الدردشة للمبتدئين من كورسيرا من إطلاعك على أساسيات التعرف على الكلام وروبوتات الدردشة.
فهم الذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة
أحدثت أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل Gemini من جوجل وChatGPT من OpenAI، ثورةً عالميةً من خلال إنشاء وتوليد محتوى الذكاء الاصطناعي، وتوليد الصور، وزيادة البيانات، ومعالجة اللغة الطبيعية. ومع ذلك، ليست هذه الأدوات الوحيدة. تشمل الأدوات الأخرى Claude وSora وPerplexity وRunway، بالإضافة إلى نماذج مفتوحة المصدر. إن معرفة كيفية تسخير قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي وأدوات الأتمتة هذه تساعدك في الحصول على وظائف مختلفة.
يمكن لدورة جوجل “مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي” على كورسيرا أن تُحسّن فهمك للذكاء الاصطناعي التوليدي.
أدوات ومنصات الذكاء الاصطناعي للاستكشاف
يمكن لأخصائيي الذكاء الاصطناعي والمتدربين تعزيز خبراتهم من خلال تجربة مجموعة متنوعة من الأدوات والبيئات التجريبية. بالإضافة إلى الأدوات الشائعة مثل TensorFlow وPyTorch، ننصح باستخدام:
- Hugging Face Spaces: منصة سهلة الاستخدام لاختبار ونشر نماذج التعلم الآلي باستخدام تطبيقات Gradio وStreamlit في بيئة تعاونية.
- Kaggle Notebooks: منصة لتشغيل التعليمات البرمجية مباشرةً على مجموعات البيانات، مما يتيح التدريب العملي على تصميم النماذج، وتحسينها، وتقييمها، وذلك كله عبر المتصفح.
- OpenAI Playground: منصة لاستكشاف هندسة التعليمات وتحسين أداء النماذج من خلال التفاعل المباشر مع نماذج مثل GPT-4o.
- Google Colab: منصة مجانية تستخدم وحدات معالجة الرسومات (GPU) لبناء وتشغيل دفاتر ملاحظات Jupyter الخاصة بالتعلم العميق، ومعالجة اللغة الطبيعية، وغيرها.
- Weights & Biases: أداة لتتبع التجارب، وعرض النماذج، والعمل الجماعي، وهي مفيدة بشكل خاص في عمليات إنتاج نماذج التعلم الآلي.
تساعد هذه الأدوات في بناء مشاريع شخصية، كما أنها تتيح لكم مواكبة أحدث اتجاهات الذكاء الاصطناعي.
المهارات الشخصية
إلى جانب الخبرة الفنية، تحتاج أيضاً إلى مجموعة من المهارات الشخصية لتحقيق النجاح في مجال الذكاء الاصطناعي. دعونا نتناول بعض أهم هذه المهارات المطلوبة في وظائف الذكاء الاصطناعي:
- التواصل: يتعاون خبراء الذكاء الاصطناعي باستمرار مع فريق من المتخصصين وأصحاب المصلحة في الشركة لتطوير الأنظمة وحل المشكلات، لذا من الضروري امتلاك مهارات تواصل فعّالة.
- التفكير النقدي: نظراً لطبيعة العمل السريعة في مجال تطوير البرمجيات، يحتاج المطورون إلى التفكير النقدي لتحليل المشكلات التي قد تنشأ ووضع الحلول المناسبة.
- القدرة على التكيف: مجال الذكاء الاصطناعي متطور باستمرار، لذا يتطلب هذا المجال التفكير الإبداعي والقدرة على التكيف مع الظروف المتغيرة.
- التعلّم المستمر: إن مواكبة أحدث التقنيات من خلال التعلّم المستمر يساهم في تعزيز خبرتك في هذا المجال.
- إدارة المشاريع: هذه المهارة مفيدة في معظم الوظائف الحرة، حيث ستكون مسؤولاً عن مجموعة متنوعة من مشاريع الذكاء الاصطناعي ذات أهداف محددة زمنياً، ويتطلب منك تنظيم وقتك بدقة.
- التعاون بين الأقسام: العمل بفعالية مع فرق متعددة، مثل فرق المنتج والتصميم والتسويق والهندسة، لضمان توافق مشاريع الذكاء الاصطناعي مع أهداف الشركة.
طور مهاراتك في الذكاء الاصطناعي لبناء مستقبل مهني واعد
تُعدّ وظائف الذكاء الاصطناعي مثيرة ومجزية، حيث توفر بيئة عمل ديناميكية وحوافز مالية مغرية.
لكن للعمل كمتخصص في الذكاء الاصطناعي، يجب أن تمتلك المهارات الفنية والمهارات الشخصية اللازمة. فالمعرفة الجيدة بأساسيات الذكاء الاصطناعي، مثل التعلم الآلي، والشبكات العصبية، والتعلم العميق، ومعالجة اللغة الطبيعية، أمر بالغ الأهمية. كما أن المهارات الشخصية، مثل التواصل الفعال، والعمل الجماعي، وتحسين العمليات، والقدرة على التفكير النقدي، ضرورية لضمان أدائك المميز، خاصة في سوق العمل اليوم.
بعد اكتساب المهارات والمعرفة اللازمة، يمكنك بدء رحلة البحث عن عمل على منصة نفذلي. استمتع بالعمل المستقل، وانفرد بتنفيذ مشاريع مختلفة في مجال الذكاء الاصطناعي، وحقق دخلًا إضافيًا، سواء كنت تعمل مع شركات ناشئة أو مؤسسات كبيرة راسخة.
