تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر مجانا

تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر ومجانا عن طريق سلسلة من الخطوات المرتبة المناسبة للمبتدئين ومصادر وكورسات مجانية يمكنك التعلم منها لمعرفة كل ما هو متعلق بالذكاء الاصطناعي حتى تصل الى الخطوة التي ستكون قادر فيها على العمل على مشاريع حقيقية

تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر

تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر ( خطة كاملة في 9 خطوات)

هل تريد تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر؟ هل تبحث عن خريطة كاملة لتعلم الذكاء الاصطناعي من البداية حتى الاحتراف؟ في هذا المجال ستجد خطوات مرتبة لتعلم الذكاء الاصطناعي مجانا من الصفر.

في البداية دعونا نتكلم عن مفهوم الذكاء الاصطناعي او AI:

الذكاء الاصطناعي هو علم من علوم الكمبيوتر الذي يتعامل مع الآلات والأنظمة القادرة على أداء مهمات التي تطلب عادة ذكاء بشري مثل التعلم، اخذ القرارات وحل المشاكل. يعتبر الذكاء الاصطناعي من المجالات المهمة جدا في الوقت الحالي لتأثيره الفعال على جميع جوانب الحياة.

فيمكن للذكاء الاصطناعي ان يحدث تأثير إيجابي في الصحة والتجارة والتعليم وحل المشاكل العالمية ومن الممكن أيضا ان يكتشف الذكاء الاصطناعي أمور جديدة من كم كبير جدا من البيانات وهذا يساعدنا على صنع منتجات وتوفير خدمات جديدة لم تكن موجودة من قبل.

تطبيقات حالية على استخدام الذكاء الاصطناعي:

المساعد الالكتروني الموجود على الهواتف الذكي مثل siri، القادر على فهم لغتنا العادية.

السيارات ذاتية القيادة.

نظام التوصية مثل الموجود في امازون القادر على اقتراح منتجات مناسبة لك.

برامج Chatpot.

أنظمة صنع الصور

وعدد كبير اخر من التطبيقات.

كيف سنتعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر ؟

تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر هو عملية طويلة، ولكنها قابلة للتحقيق.  وضعنا لكم في السفل الخطة كاملة بالخطوات والمصادر للتعلم عن:

  1. فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي. ما هو الذكاء الاصطناعي؟ ما هي أنواع الذكاء الاصطناعي المختلفة؟ كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟ هناك العديد من الموارد المتاحة عبر الإنترنت والكتب التي يمكن أن تساعدك على تعلم أساسيات الذكاء الاصطناعي.
  2. تعلم لغة البرمجة. معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي مبنية على لغات البرمجة. تعلم لغة برمجة مثل Python أو R أو Java سيسمح لك بإنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.
  3. تعلم أساسيات الرياضيات. الرياضيات هي لغة العلوم، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي. ستحتاج إلى فهم أساسيات الرياضيات مثل الجبر والتحليل والنظرية الإحصائية لفهم وبناء نماذج الذكاء الاصطناعي.
  4. مارس ما تعلمته. أفضل طريقة لتعلم الذكاء الاصطناعي هي من خلال الممارسة. حاول إنشاء مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بك باستخدام البيانات والأدوات المتاحة لك.

خطوات تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر

الخطوة الاولى: فهم اساسيات الذكاء الاصطناعي

قبل تعلم المهارات الأساسية الأخرى، يجب ان نفهم الأساسيات

  •  المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.
  • ومن خلال هذه الخطوة ستفهم:
  • ما هو الذكاء الاصطناعي.
  • تأثيره ومستقبلة وتطبيقاته في مختلف المجالات.

كورسات لتعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر (اساسيات عن الذكاء الاصطناعي )

Digital Skills: Artificial Intelligence

يعتبر هذا الكورس المجاني من منصة Future Learn بداية جيدة للتعلم عن الذكاء الاصطناعي.

يمكنك التسجيل في الكورس من هنا.

AI for everyone

ننصح بهذا الكورس من كورسيرا والذي حصل عليه اكثر من مليون شخص ويمكنك الحصول عليه مجاني عن طريق طلب الدعم المالي.

يمكنك التسجيل في الكورس من هنا.

Intro to Artificial Intelligence

هذا الكورس مجاني من Udacity ويحتوي على جميع الأساسيات عن الذكاء الاصطناعي.

يمكنك التسجيل في الكورس من هنا.

Artificial Intelligence full course

هذا فيديو لمدة اربع ساعات على اليوتيوب للمبتدئين

يمكنك مشاهدته من هنا.

الخطوة الثانية لتعلم الذكاء الاصطناعي مجانا هي تعلم الرياضيات

لا بد ان يكون لديك هذه الأساسيات في الرياضيات لتكون قادر على بناء خوارزميات بعد ذلك

الإحصاء.

الاحتمالات.

الجبر الخطي.

التفاضل والتكامل.

ويوجد هنا كورسات مجانية ستساعدك على تعلم الرياضيات

مقدمة الى الإحصاء.

الجبر الخطي.

اساسيات في الإحصاء.

الإحصاء والاحتمالات

الرياضيات لعلوم البيانات.

 

الخطوة الثالثة بعد تعلم الرياضيات هي تعلم لغة برمجة

تعتبر البرمجة أساسي لتعلم الذكاء الاصطناعي ومن دونها لن تكون قادر على تنفيذ أي مشروع. يمكن استخدام لغات برمجة مختلفة مثل بايثون وجافا و R ولكن ينصح اذا كنت مبتدئ بتعلم لغة بايثون لأنها من اللغات السهلة في التعلم.

مصادر مجانية لتعلم الذكاء الاصطناعي في بايثون

Introduction to Python Programming

The Python Tutorial

Python For Beginners

الخطوة الرابعة هي التعلم عن البيانات الضخمة

لبيانات الضخمة (Big Data) هي مجموعة من البيانات كبيرة الحجم ومتنوعة الأنواع، والتي يصعب تخزينها ومعالجتها باستخدام تقنيات معالجة البيانات التقليدية. تتميز البيانات الضخمة بخمس خصائص أساسية، وهي:

  • الحجم: حجم البيانات الضخمة كبير جدًا بحيث لا يمكن تخزينه ومعالجته باستخدام تقنيات معالجة البيانات التقليدية.
  • السرعة: يتم إنشاء البيانات الضخمة بسرعة كبيرة، مما يتطلب تقنيات معالجة سريعة.
  • التنوع: يمكن أن تكون البيانات الضخمة من أنواع مختلفة، مثل البيانات النصية والبيانات الرقمية والبيانات الصورية والبيانات الصوتية.
  • التباين: يمكن أن تكون البيانات الضخمة غير متسقة أو غير دقيقة.
  • القيمة: يمكن أن تحتوي البيانات الضخمة على قيمة كبيرة، ولكن يتطلب ذلك تقنيات تحليل متقدمة.

لان النماذج المتعلقة بالذكاء الاصطناعي تحتاج الى كم كبير من البيانات، لذلك معرفة الأدوات المستخدمة لإدارة البيانات الضخمة يعتبر مهم.

مصادر لتعلم عن البيانات الضخمة

Intro to Hadoop and MapReduce

Spark

Hadoop Developer In Real World

Big Data Specialization

 

 

الخطوة الخامسة لتعلم علوم البيانات

علوم البيانات هي مجال متعدد التخصصات يجمع بين مبادئ وممارسات المكتسبة من مجالات الرياضيات والإحصاء والذكاء الاصطناعي وهندسة الحاسوب من أجل تحليل كميات كبيرة من البيانات. يهدف علماء البيانات إلى استخراج رؤىً هادفة من البيانات، والتي يمكن استخدامها لاتخاذ قرارات أفضل في الأعمال والحكومات والمجتمع.

في هذه الخطوة، ستتعلم تحضير البيانات وتحليلها ومعالجة البيانات ويمكنك تعلم علوم البيانات من أي مصادر ووضعنا لكم قائمة من الكورسات التي ستساعدك على التعلم.

IBM Data Science Professional Certificate

Free Data Science Courses

الخطوة السادسة هي تعلم الالة

ML هو اختصار لـ "Machine Learning". يُعرف تعلم الآلة أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي التعلمي، وهو فرع من الذكاء الاصطناعي يهتم بتطوير خوارزميات يمكنها التعلم من البيانات دون برمجة صريحة.

يمكنك تعلم "تعلم الالة ML" من اندرو وهو واحد من النابغين في مجال الذكاء الاصطناعي، وهذا الكورس يمكنك الحصول عليه مجانا عن طريق طلب الدعم المالي.

Supervised Machine Learning: Regression and Classification

Machine Learning by Georgia Tech

Introduction to Machine Learning Course

Machine Learning: Unsupervised Learning

Machine Learning

What is Machine Learning?

 

 

الخطوة السابعة: تعلم خوارزميات Deep Learning

التعلم العميق هو مجال فرعي من علم الذكاء الاصطناعي يهتم بتطوير خوارزميات تعلم الآلة التي تتعلم من البيانات بطريقة مستوحاة من الدماغ البشري. تتعرف نماذج التعلم العميق على الأنماط المعقدة في البيانات، مثل الصور والنصوص والأصوات والبيانات الأخرى، لإنتاج رؤى وتنبؤات دقيقة.

خلال تعلم DL سوف تركز على فهم هذه النقاط

Neural Network

CNN

RNN

GAN

LSTM

المصادر المجانية المتاحة

Deep Learning Specialization

Intro to Deep Learning with PyTorch

Intro to TensorFlow for Deep Learning

Intro to Deep Learning

Neural Networks and Deep Learning

الخطوة الثامنة هي تعلم Business Intelligent

ذكاء الأعمال (BI) هو عملية جمع وتحليل البيانات لمساعدة الشركات على اتخاذ قرارات أفضل. يتضمن BI مجموعة متنوعة من التقنيات والأساليب، بما في ذلك التقارير والتحليلات والذكاء الاصطناعي.

من خلال هذه الأدوات ستتعلم عرض البيانات بطريقة فعالة

Data Visualization in Tableau

Fundamentals of Visualization with Tableau

Data Visualization and Communication with Tableau

Free Training Videos

 

الخطوة التاسعة: العمل على مشروع

اذا وصلت الى هذه الخطوة، فهنيئا لك. فانت الان تمتلك مهارات جيدة في الذكاء الاصطناعي وكل ما تحتاجه الان هو العمل على مشاريع لتثقل هذه المهارات ويمكنك البحث في منصة kaggle  لايجاد مشاريع يمكنك العمل عليها.

تعتبر هذه الخطوات التسعة هي الخريطة لتعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر.

فيما يلي بعض الأمثلة على مشاريع الذكاء الاصطناعي:

  • تطوير نموذج تنبؤي لتحديد العملاء المحتملين الذين من المرجح أن يستجيبوا لحملة تسويقية معينة.
  • إنشاء نظام ترجمة آلية يترجم النصوص بين اللغات المختلفة.
  • تطوير برنامج يمكنه تشخيص الأمراض من الصور الطبية.
  • إنشاء روبوت يمكنه تنظيف المنزل أو تقديم المساعدة في المهام المنزلية الأخرى.

 

شارك الفرصة

Facebook
Twitter
LinkedIn
Telegram

فرص أخرى

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

نوع التمويل
مجانا
نوع الفرصة
كورسات الذكاء الاصطناعي
الدولة
اونلاين

تابعنا

شارك الفرصة

Facebook
Twitter
LinkedIn
Telegram

سجّل مجانا فى برنامج الذكاء
الإصطناعى الأفضل عالميا