بقلم: لمى بركات
لم يعد تعلم أحد علوم الذكاء الاصطناعي رفاهية أو خيار، بل لعلها قريباً ستصبح من أساسيات متطلبات سوق العمل.
وعند الحديث عن الذكاء الاصطناعي فأول مايتبادر لأذهاننا التشات جي بي تي والروبوتات. وهذه من أكثر تطبيقات الذكاء الاصطناعي شيوعاً، لكن ماهي العلوم التي تم بناء هذه التطبيقات عليها؟
الذكاء الاصطناعي هو مجال واسع يتضمن تقنيات مختلفة، مثل التعلم الآلي، ومعالجة اللغات الطبيعية، و رؤى الكمبيوتر، والتعلم العميق، وغيرها. التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي الذي يتضمن الخوارزميات والنماذج الإحصائية لعمل تنبؤات واتخاذ قرارات بناءً على البيانات. الهدف من التعلم الآلي هو تمكين أجهزة الكمبيوتر من التعلم والتحسين من خلال التجربة دون أن تتم برمجتها بشكل صريح للقيام بذلك. يمكن أن تكون خوارزميات التعلم الآلي خاضعة أو غير خاضعة للإشراف أو خاضعة للإشراف جزئياً. باختصار، الذكاء الاصطناعي هو مصطلح أوسع يشمل العديد من التقنيات، بما في ذلك التعلم الآلي، في حين أن التعلم الآلي هو تقنية محددة تستخدم في الذكاء الاصطناعي لتحقيق مهام محددة مثل إجراء التنبؤات و القرارات المبنية على البيانات.
فمثلاً تشات جي بي تي مبني على التعلم العميق. والروبوت مبني على عدد من التقنيات منها مثلاً معالجة اللغات الطبيعية NLP.
أهم 10 كورسات ذكاء اصطناعي بالعربي:
بما أن البرمجة إحدى أهم أدوات الذكاء الاصطناعي فلا بد من أن تكون اللغة الانكليزية لدى من يريد التعمق في الذكاء الاصطناعي ذات مستوى جيد.
هنا تجد كل ما يهمك عن تعلم اللغة الانجليزية
هذه الكورسات غالبها باللغة العربية والتي ليست باللغة العربية ففيها خيار الترجمة للغة العربية متوفر
1- الذكاء الاصطناعي للجميع من كورسيرا بالتعاون مع deeplearning.ai
مدة الكورس 6 ساعات مقسمة على 3 أسابيع. مقسمة إلى ٤ محاور:
1- ما الذكاء الاصطناعي
2- إنشاء مشاريع الذكاء الاصطناعي
3- بناء منظومة الذكاء الاصطناعي في شركتك
4- الذكاء الاصطناعي والمجتمع
يمكنك التسجيل عليه من هنا
2- أساسيات الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة
لا يحتاج حضور هذه الدورة أي معلومات مسبقة فهي مقدمة لمستوى مبتدئ. مدة الكورس 5 ساعات مقسمة على 3 أسابيع. ستتعلم في هذه الدورة :
- التعرف على مفهوم الذكاء الاصطناعي وتميز بين أنواع الروبوتات المختلفة.
- شرح مسارات الذكاء الاصطناعي المختلفة وتتعرف على الأنظمة الخبيرة.
- شرح مفهوم الؤية الحاسوبية وتطبق تقنيات معالجة اللغات الطبيعية.
- شرح البيانات الضخمة وتصنيفاتها، تعرف خصائص البيانات الضخمة وتطبق آليات التعلم الآلي.
يمكنك التسجيل في هذه الدورة من هنا
3- عمل خطة محتوى بالذكاء الاصطناعي Canva, ChatGPT و BlueWillow
أصبحت أدوات الذكاء الاصطناعي جزء من حياتنا اليومية في جميع المجالات، في هذه الدورة ستتمكن من استغلال هذه الأدوات في مجال الديجيتال ماركتينغ وخصوصاً في الجزء الخاص بكتابة المحتوى.
ستتعلم في هذه الدورة الأمور التالية:
- كتابة خطة محتوى باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- تغذية أدوات الذكاء الاصطناعي بالمعلومات الصحيحة لتوليد الأفكار المطلوبة.
- كتابة مقالات تتماشى مع خطة المحتوى.
- استخدام أدوات BlueWillow للحصول على صور وتصاميم تساهم في بناء خطة المحتوى.
للتسجيل في هذه الدورة من هنا
4- دورة الذكاء الاصطناعي من الصفر للاحتراف معتمد بشهادة:
تتألف هذه الدورة من 64 جلسة تتحدث عن المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي.
هذه الدورة موجودة على قناة يوتيوب Hussam Horani ولمتابعة هذه الدورة من هنا
ولحضور هذه الدورة والحصول في نهايتها على شهادة من هنا
5- مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي:
تتناول هذه الدورة مفهوم وفلسفة الذكاء الاصطناعي وخوارزميات البحث في الذكاء الاصطناعي و كيفية تعلم الآلة، كما يتناول أنواع الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته واستخداماته وأهدافه مع ذكر بعض المعادلات التي تستخدم في الذكاء الاصطناعي وكيفية عملها وتعريف الآلة عليها.
ماذا ستتعلم في هذه الدورة:
- فلسفة الذكاء الاصطناعي
- تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الحياة العملية
- الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته وأنواعه المختلفة
- - أنواع خوارزميات الذكاء الاصطناعي
- - خوارزميات البحث في الذكاء الاصطناعي
- - فهم وتعلم الآلة في الذكاء الاصطناعي
- كيفية استخدام خوارزميات تعلم الآلة في تطبيقات مختلفة
للتسجيل في هذه الدورة من هنا
6- دورة علم البيانات والتعلم الآلي:
علم البيانات والتعلّم الآلي دورة مجانية مقدّمة من إدراك تتناول مواضيع مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، والفرق بين علم البيانات وتحليل البيانات، و خوارزميات التعلم الآلي، وتطبيقات في تعليم الآلة والمزيد. وحتى تتمكن من الاستفادة من هذه الدورة، يفضل أن يكون لديك معرفة مسبقة بأساسيات البرمجة و الإحصاء لتفهم المصطلحات والتطبيقات الرياضية المطروحة.
ستتعلم في هذه الدورة:
- مفهوم علم البيانات وتأثيره الاجتماعي في العالم العربي.
- وظائف علم البيانات ومراحل تكور تحليلات البيانات وتطبيقات التعلم الآلي.
- الفرق بين علم البيانات وتحليل البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي من أوجه تشابه واختلاف.
- تأثير علم البيانات في مجالات مثل التسويق والمالية والرعاية الصخية والطاقة والتنقل والتعليم وإدراك إمكاناته.
- مسار ومراحل علوم البيانات بما في ذلك جمع البيانات والاستكشاف والتصور والتحليلات التنؤية والتعلم الآلي وتطبيقات في تعلم الآلة.
- لغات البرمجة الرئيسية والمكتبات ومجموعات البيانات المفتوحة وغيرها من الدورات المتقدمة وبرامح الماجستير المتعلقة بعلوم البيانات.
- كيفية ترجمة علوم البيانات لبناء منتجات وشركات البيانات وخوارزميات التعلم الآلي.
للتسجيل في هذه الدورة من هنا
7- مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي من IBM
Introduction to AI
مدة هذه الدورة حوالي الثماني ساعات. ستتعلم من خلالها:
- مفهوم الذكاء الاصطناعي، تطبيقاته، استخداماته، وكيف يؤثر على حياتنا.
- شرح مصطلحات مثل تعلم الآلة، التعلم العميق، والشبكات العصبونية.
- الحديث عن مفاهيم متعلقة بالذكاء الاصطناعي ومواضيع أخلاقية تحيط به.
- تقديم نصائح خبير عن كيف تتعلم الذكاء الاصطناعي وكيف تبدأ العمل به.
للتسجيل في هذه الدورة من هنا
8- مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي Introduction to Generative AI:
هذه الدورة مقدمة من غوغل بالتعاون مع كورسيرا. ستقدم لك هذه الدورة المعلومات التالية:
- تعريف الذكاء الاصطناعي التوليدي
- شرح آلية عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي
- شرح أنواع الذكاء الاصطناعي التوليدي
- شرح تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي
هذه الدورة لا تحتاج لخبرات سابقة ومدتها ساعة واحدة وهي مقدمة باللغة الانجليزية ومترجمة للعربية. للتسجيل من هنا
9- مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي Introduction to AI
هذه الدورة مقدمة من Udacity مؤلفة من 31 جلسة. تتحدث عن أساسيات الذكاء الاصطناعي. تتضمن تعلم الآلة، الاحتمالات، المنطق، رؤية الحاسوب، معالجة اللغة الطبيعية.
يتوفر فيها ترجمة تلقائية للغة العربية متوفرة في خيارات الترجمة.
لحضور هذه الدورة من هنا
10- تخصص تعلم الآلة Machine Learning Specializtion
ما يميز هذه الدورة أنها غنية بالمعلومات التخصصية مع أنها لاتتطلب خبرات سابقة . ستتمكن من الحصول على شهادة عند الانتهاء من جلساتها. تمتد هذه الدورة على شهرين كل اسبوع 10 ساعات.
ستتعلم من خلال هذه الدورة:
- إنشاء نماذج ML باستخدام NumPy وscikit-Learn، وإنشاء نماذج خاضعة للإشراف وتدريبها للتنبؤ ومهام التصنيف الثنائي (الانحدار الخطي واللوجستي)
- القيام ببناء وتدريب شبكة عصبية باستخدام TensorFlow لإجراء تصنيف متعدد الفئات، وبناء واستخدام أشجار القرار وطرق تجميع الأشجار
- تطبيق أفضل الممارسات لتطوير تعلم الآلة واستخدام تقنيات التعلم غير الخاضعة للرقابة للتعلم غير الخاضع للرقابة بما في ذلك التجميع والكشف عن الشذوذ
- بناء أنظمة التوصية باستخدام نهج التصفية التعاوني وطريقة التعلم العميق القائمة على المحتوى وبناء نموذج التعلم المعزز العميق
من هنا