مهارات مهمة للذكاء الاصطناعي

يشار إلى الأجهزة ذات الذكاء على أنها تمتلك تقنية الذكاء الاصطناعي (AI). يبدو أن بناء الروبوتات المعززة للتعلم هو هدف أبحاث الذكاء الاصطناعي في علوم الكمبيوتر. على الرغم من التفسيرات العديدة المتميزة لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي (AI) ، يمكن تغليفها كطريقة لجعل البرامج "ذكية" قادرة على فهم الوظائف المعقدة وتنفيذ العمليات المعقدة. تتمثل الميزة الأساسية للذكاء الاصطناعي في قدرته على تعزيز الحكم الجيد من خلال تقديم المشورة والبيانات المستندة إلى البيانات.

ينتشر استخدام الذكاء في الشركات الضخمة ، لا سيما في مجالات الطب والتمويل والصناعة والنقل. تم العثور على استخدامات الذكاء المدهشة في مجال الروبوتات ، حيث يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء جهاز يمكنه أداء المهام الصعبة. كثيرًا ما يستخدم الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الاحتيال لتحديد السمات السلوكية التي يمكن أن تشير إلى الخداع. تُستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لجعل المساعدين الإلكترونيين مثل Amazon's Assistance و Apple's Siri و Amazon echo. يمكنهم المساعدة في حجز المواعيد وحجوزات الرحلات الجوية وإجراء عمليات الشراء عبر الإنترنت.

نتيجة لذلك ، يقدم الذكاء الاصطناعي فوائد كبيرة للعديد من الصناعات. وفقًا لشركة Gartner ، وصلت مبيعات الذكاء الاصطناعي العالمية في عام 2021 إلى 51.5 مليار دولار ، بزيادة قدرها 14.1٪ عن عام 2020. ومن المتوقع أن تتجاوز صناعة الذكاء الاصطناعي 62.5 مليار دولار في عام 2022 ، بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يبلغ حوالي 21.3 في المائة اعتبارًا من عام 2021 حتى عام 2022. وفقًا لـ Fortune Business Insights ، من المتوقع أن يتطور سوق الذكاء الاصطناعي العالمي بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 33.6٪ من 2021 إلى 2028 ، ليصل إلى 360 مليار دولار. لا شك أن المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي لها تأثير كبير على مجموعة متنوعة من الأعمال. ونتيجة لذلك ، سيكون هناك طلب متزايد على خبرة الذكاء الاصطناعي طالما تعمل الشركات على التعرف على الفوائد التي يمكن أن تقدمها كل هذه المهارات.

بدون مزيد من اللغط ، دعنا نلقي نظرة على أهم مهارات الذكاء الاصطناعي التي يبحث عنها مديرو التوظيف. سيحتاج المرء إلى قدرات مطلوبة لبدء مهنة في الذكاء الاصطناعي ، ويمكنك الحصول على هذه المهارات بسرعة وفعالية بشرط أن تفهم أين تركز دراستك. هناك العديد من المواهب الأساسية للوظائف التي تركز على الذكاء الاصطناعي ، مثل علم البيانات ، ومهندسي التعلم الآلي ، ومهندسي الروبوتات. تحتاج إلى فهم أفكار علوم الكمبيوتر مثل لغات الكمبيوتر والشبكات العصبية بالإضافة إلى موضوعات الرياضيات مثل الإحصاء واحتمالية المشاركة في إنشاء الذكاء الاصطناعي.

أعلى مستويات الذكاء الاصطناعي

مستوى قدرة الذكاء الاصطناعي المطلوب للنجاح في هذه المهنة قوي للغاية. ما المؤهلات الأساسية المطلوبة لبدء حياة مهنية قوية كمطور للذكاء الاصطناعي ، وبعد ذلك؟ تتكون من هؤلاء:

مهارات برمجة مثبتة
يجب أن يكون المتقدم للذكاء الاصطناعي قادرًا على فهم التفكير البسيط ، لا سيما في لغات الكمبيوتر مثل C و Java و Python ولغة مثل Java و JavaScript. ليتم توظيفها في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، لكل حزمة برامج معايير محددة يجب التعرف عليها. حتى في الوقت الذي تزداد فيه شعبية برامج الذكاء الاصطناعي المحدودة ، فإن غالبية الشركات التي لديها مجموعات ذكاء اصطناعي متخصصة تتطلب أنظمة مخصصة لتلبية احتياجاتها.

بيئات وقت التشغيل
يمكن للمطورين استخدام مجموعة كبيرة من المكتبات والأطر لإنشاء تقنيات الذكاء الاصطناعي. يتم توظيفهم ، من بين العديد من المهام الأخرى ، لوظائف الحوسبة بالأرقام ، والبحث باستخدام مجموعات البيانات الضخمة ، والنمذجة الإحصائية.

الاقتصاد والحساب
لتمكين الآلات من اكتساب المعرفة من خلال التجربة ، يجب علينا برمجتها بالمعرفة والمنطق. هذا عندما تلعب الإحصائيات والرياضيات دورًا. الحساب هو بالفعل دراسة الأنماط والروابط في الأرقام ، في حين أن المعلومات الإحصائية هي دراسة كيفية جمع الإحصاءات وتحليلها وفهمها. تُستخدم الأفكار الرياضية من الجبر والحساب والاقتصاد والاحتمالات في بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة مثل الشبكات العصبية أو خوارزميات التعلم العميق. بينما تتطلب المهن الأخرى فهمًا قويًا ولكنها لن تتعامل معها بشكل مباشر ، فإن المعرفة الرياضية ضرورية لبعض مطوري الذكاء الاصطناعي ويتم توظيفها يوميًا.

رؤية الكمبيوتر والتعلم العميق
التعلم العميق والتعلم الموجه هما مجالان من مجالات هندسة الكمبيوتر ينموان بسرعة. يشير كلاهما إلى توجيه الآلات لجمع المعرفة من البيانات دون الحاجة إلى ذلك. يسمح فرع علوم الكمبيوتر المعروف باسم التعلم الآلي لأجهزة الكمبيوتر بالتكيف مع الظروف المتغيرة من خلال تذكر التجارب السابقة. في تخصص التعلم الآلي للتعلم العميق ، يتم استخدام أنظمة الشبكات العصبية للمكونات المترابطة للنظام التي يمكنها فهم التعرف على أنماط المعلومات الواردة للتعلم على مستوى أساسي. يتم إنشاء نظام كمبيوتر يسمى الشبكة العصبية لمحاكاة عمل الدماغ البشري. من أجل إنشاء خوارزميات التعلم العميق ، تقوم بتعليم الكمبيوتر لتفسير البيانات بطريقة مشابهة لطريقة البشر. على الرغم من أن العمل مع الشبكات العصبية لن يكون مطلوبًا في كل موقف متعلق بالذكاء الاصطناعي ، إلا أنه من الضروري مع ذلك فهم الآليات المعنية وأهميتها.

نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي يجعل من الممكن لآلة أو بيئة أن تتصرف وفقًا لذلك ، فإن فهم ML ضروري للتفكير الاصطناعي. يمكن أن يصبح الجهاز ذكيًا ويؤدي المهام بفضل طريقة التعلم الآلي (ML).

قائمة تطبيقات ML طويلة وتغطي التعرف على الصوت وتصفية البريد العشوائي والتعلم العميق والعديد من المجالات الأخرى. يرتبط استخدام أجهزة الكمبيوتر لعمل تنبؤات دقيقة بالمعادلات المراد وصفها. يتضمن جزء كبير من مثيلات التعلم الآلي الشائعة أفكارًا لمحركات البحث.

يمكن تحقيق كل هذا من قبل الأفراد الخبراء في دورة الذكاء الاصطناعي / دورة مهندس الذكاء الاصطناعي من معهد تدريب جيد للذكاء الاصطناعي ولديهم أيضًا دورة شهادة في الذكاء الاصطناعي.