مواقع يثق بها خبراء الذكاء الاصطناعي للتعلم المستمر ومنها منصة Cognitive Class التي تقدم مسار متكامل لـ أساسيات الذكاء الاصطناعي حيث أنها تكون مصممه للمبتدئين أو لمن لديهم خلفية برمجية ويرغبون في بناء أساس قوي في مفاهيمه وعلومه بدقة شديدة.
حيث أنها توفر ما يسمي بـ هندسة الموجهات لتعلم كيفية صياغة الإدخالات الفعالة للحصول على أفضل النتائج من نماذج اللغة الكبيرة مثل ChatGPT ووجود دورات عملية تعلمك استخدام منصة IBM السحابية لبناء وتوسيع نطاق نماذج الذكاء في بيئة عمل احترافية.
الميزة الأهم أن جميع هذه الدورات متاحة مجانا وعند إكمال المسار بنجاح تكون معتمدة من IB وهي قيمة جدا في السيرة الذاتية المهنية حيث أنها تقدم أكثر من 600 محتوى تعليمي كما تتراوح بين الدورات الكاملة للذكاء الاصطناعي والمشاريع الموجهة.
مجالات تعلم الذكاء الاصطناعي :
هناك مجال يسمي التعلم الآلي الذي بـ اعتباره هو أساس الذكاء الاصطناعي ويركز على تطوير خوارزميات تسمح للأنظمة بالتعلم من البيانات واتخاذ القرارات أو التنبؤات دون أن تتم برمجتها صراحة لذلك.
أيضا التعلم العميق الذي يحتوي علي مجموعة فرعية من التعلم الآلي تستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية ذات الطبقات المتعددة وهو القوة الدافعة وراء معظم التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي في الأعمال يقوم باستخدام التحليل الإحصائي والتعلم الآلي لاستخلاص رؤى من البيانات ودعم اتخاذ القرار مع بناء تطبيقات قائمة على النماذج التوليدية مثل المساعدات الآلية.
أيضا يوجد هندسة التعلم الآلي عبارة عن بناء وصيانة البنية التحتية لتدريب ونشر النماذج على نطاق واسع في بيئات الإنتاج والحوسبة السحابية في استخدام منصات مثل AWS لتوفير موارد لازمة لتدريب النماذج العملاقة.
أقرأ أيضا : خريطة طريقك نحو احتراف تعلم الذكاء الاصطناعي
الترابط بين Cognitive Class والذكاء الاصطناعي :
يوجد علاقة تعليمية وتطبيقية مباشرة لأن هذه المنصة واحدة من المصادر الرئيسية المجانية لتعلم مهارات الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات المدعومة من شركة IBM.
لذلك الذكاء الاصطناعي هو أحد المحاور الأساسية لمنصة Cognitive Class. وبدل من التركيز على مجالات تقنية عامة تركز علي علوم البيانات والتعلم العميق وهي الأركان التي يقوم عليها الذكاء الاصطناعي.
كما أن التخصص في التقنيات الحديثة تغطيها المنصة حيث أنها توفر تدريب عملي على استخدام منصات الذكاء المستخدمة في IBM، مثل IBM watsonx.ai ويربط المتعلم مباشرة ببيئات العمل الاحترافية.
أيضا تعتبر المنصة نقطة انطلاق ممتازة لأي شخص يريد دخول المجال لأنها تقدم دورات تأسيسية مثل أساسيات Python لعلوم البيانات. وذلك يضمن بناء قاعدة متينة قبل الغوص في الخوارزميات المعقدة.
يمكن استنتاج العلاقة بينهما أنها وثيقة لدرجة إكمال الدورات بنجاح. يؤدي إلى الحصول على شارات رقمية موثوقة بشكل كبيرة حتي يتم انعكاس قيمة المحتوى وقابليته للتطبيق في المجال الوظيفي.
عوامل أساسية تأخذها في الاعتبار لـ تعلم الذكاء الاصطناعي :
1. يجب معرفتك ماذا تريد أن تفعل بالذكاء الاصطناعي لأن ذلك يحدد المسار الذي يجب أن تسلكه. وإذا كنت تريد استخدام أدوات الذكاء الموجودة لحل مشكلات العمل. فستحتاج إلى التركيز على التعلم الآلي وعلوم البيانات.
2. إذا كنت تريد بناء نماذج جديدة من الصفر أو العمل في مجالات متخصصة. فسوف يتطلب التعلم العميق واستخدام مكتبات مثل PyTorch. لكن عند دراسة كيفية عمل الذكاء الاصطناعي ستركز علي تعلم الأخلاقيات.
3. اختيار الطريقة التي تناسب أسلوب تعلمك وتوفر الموارد الصحيحة. سواء هل تفضل النهج الأكاديمي الذي يبدأ بالرياضيات والنظرية (مثل تخصصات Coursera)؟ أم النهج العملي الذي يبدأ بالتطبيق العملي السريع.
4. الذكاء الاصطناعي لا يتعلم بالقراءة فقط بل بالتطبيق لذلك من الأفضل العمل على البيانات الحقيقية وهي البدء بمجموعات بيانات بسيطة من Kaggle ثم انتقل إلى مشاريع أكبر بشكل احترافي وموثوق بسهوله.
5. أيضا لغة Python هي اللغة السائدة في الذكاء الاصطناعي. ويجب أن تكون متمكن من أساسياتها والتعامل مع هياكل البيانات والمكتبات الأساسية. والرياضيات لا تحتاج لدرجة علمية لكن يجب أن تستعد للتعلم.
6. من الضروري أن تركز على بناء مشاريع تظهر مهاراتك في مراحل مختلفة. لأن أصحاب العمل يركزون على ما أنجزته بالفعل لابد أن تعرف أن هذا المجال يتطور بسرعة فائقة لذلك التزم بـ “التعلم مدى الحياة” للنجاج.