الذكاء الاصطناعي هو أحد أكثر الأشياء شعبية في صناعة التكنولوجيا. مثل هندسة البيانات، أصبحت هندسة الذكاء الاصطناعي شائعة بسبب هذا الطلب المتزايد على منتجات الذكاء الاصطناعي.ولكن لكي تكون مهندس ذكاء اصطناعي، ما هي الأدوات التي يجب أن تعرفها؟ ربما كانت هذه القائمة، التي تتضمن أدوات الذكاء الاصطناعي، تتوسع بسبب الشعبية المتزايدة، ولكن يجب عليك مواكبة التحديثات واكتساب المهارات حول هذه الأدوات.في هذه المقالة، سنستكشف هذه الأدوات معًا، ولكن أولاً، دعنا نركز على هندسة الذكاء الاصطناعي؛ فلنبدأ!ما هو مهندس الذكاء الاصطناعي؟مهندس الذكاء الاصطناعي هو الشخص الذي يبني ويحافظ على ويحسن أنظمة أو تطبيقات الذكاء الاصطناعي. تتطلب مثل هذه الممارسات خبراء يدمجون تطوير البرمجيات مع التعلم الآلي لبناء أنظمة ذكية مصممة لأداء مهام تشبه الإنسان.يصممون نماذج تنبؤية ويطورون أنظمة مستقلة، لذلك لا تشمل معرفتهم المعرفة النظرية فحسب، بل المهارات العملية التي يمكن تطبيقها على مشاكل العالم الحقيقي.بالطبع، للقيام بذلك، يحتاجون إلى معرفة كيفية برمجة الأنظمة، الأمر الذي يتطلب معرفة البرمجة.معرفة البرمجةمعرفة البرمجة القوية ضرورية لمهندس الذكاء الاصطناعي للتألق. لهذا السبب من المهم التفوق في بعض اللغات الرئيسية.Pythonتحتوي Python على مكتبات ديناميكية، مثل TensorFlow وPyTorch، وهي رائعة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. تحتوي هذه المكتبات على مجتمعات نشطة تعمل على تحديثها.هذه البرمجة عالية المستوى والغرض العام التي تسمح بحرية النمذجة السريعة والتكرار السريع للرموز هي ما يجعل Python الخيار الأول بين مهندسي الذكاء الاصطناعي.أولاً، إليك أفضل 30 سؤالاً وإجابة لمقابلة Python.Rلغة مهمة أخرى هي R، خاصة في التحليل الإحصائي وتصور البيانات. تتمتع بقدرات قوية على التعامل مع البيانات وتستخدم في الأوساط الأكاديمية والبحثية. R هي أداة للمهام الإحصائية الثقيلة ومتطلبات الرسومات.قد ترى العديد من الحجج بين R وPython عندما يناقش الناس إيجاد أفضل لغة برمجة لعلم البيانات. قد يكون علم البيانات مجالًا مختلفًا. ومع ذلك، لكي تصبح مهندس ذكاء اصطناعي، يجب عليك القيام بالعديد من المهام التي يقوم بها عالم البيانات.لهذا السبب قد تحتاج إلى إيجاد إجابة لهذا النقاش القديم أيضًا: أيهما أفضل، R أم Python؟ لمشاهدة المقارنة، تحقق من هذا.جافاتم استخدام جافا لبناء أنظمة وتطبيقات كبيرة. إنها ليست شائعة للمهام الخاصة بالذكاء الاصطناعي ولكنها مهمة في نشر حلول الذكاء الاصطناعي على أنظمة المؤسسات الحالية. تجعل قوة جافا وقابليتها للتوسع منها سلاحًا مفيدًا لمهندس الذكاء الاصطناعي.SQLلا يمكنك إدارة قواعد البيانات بدون SQL. بصفتك مهندس ذكاء اصطناعي، سيكون العمل مع قواعد البيانات العلائقية هو معظم عملك لأنه يتضمن التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة وتنظيفها.هذا هو المكان الذي يأتي فيه SQL لمساعدتك في استخراج هذه البيانات ومعالجتها وتحليلها بسرعة. يساعد القيام بذلك في توفير معرفة منظمة نظيفة ومختصرة يمكنك إرسالها إلى نماذجك.إليك الدليل النهائي لأسئلة SQL التي يجب أن تحضرها.التعلم الآليالتعلم الآلي الذي يجب أن يعرفه كل مهندس ذكاء اصطناعيصورة للمؤلفقد يكون التعلم الآلي هو الجزء الأساسي من هذه العملية. ولكن قبل تعلم التعلم الآلي، تحتاج إلى معرفة الرياضيات والإحصاء والجبر الخطي.الرياضياتيعتمد فهم أساليب التعلم الآلي على أساس رياضي قوي. تغطي الأقسام المهمة نظرية الاحتمالات وحساب التفاضل والتكامل. في حين توضح نظرية الاحتمالات نماذج مثل الشبكات البايزية، يدعم حساب التفاضل والتكامل طرق التحسين.راجع هذا القسم لممارسة معرفتك بالرياضيات باستخدام بايثون ومعرفة المزيد حول مكتبات الترميز المستخدمة في الرياضيات.الإحصاءاتالإحصاءات ضرورية لتفسير البيانات والتحقق من النماذج. اختبار الفرضيات والانحدار والتوزيع هي أسس الدراسة الإحصائية. تتيح لك معرفة هذه الأمور تقييم أداء النموذج واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات.يمكنك البدء في التعلم من الاختبارات الإحصائية المستخدمة بشكل شائع في علم البيانات أو الأنواع الأساسية من الاختبارات الإحصائية في علم البيانات. كما تعلم، يجب أن تعرف نفس المفاهيم في كل من علم البيانات وهندسة الذكاء الاصطناعي. يمكنك التحقق من المزيد من المقالات الإحصائية من هنا.الجبر الخطيالجبر الخطي هو لغة التعلم الآلي. يتم تطبيقه في الأساليب التي تستخدم المتجهات والمصفوفات، والتي تعد أساسية في تمثيل البيانات والتحويلات.يعتمد فهم الخوارزميات مثل PCA (تحليل المكونات الأساسية) وSVD (تحليل القيمة المفردة) على معرفة الأفكار الرئيسية مثل ضرب المصفوفات والقيم الذاتية والمتجهات الذاتية.إليك أفضل سلسلة فيديو من 3Blue1Brown، حيث يمكنك فهم الجبر الخطي تمامًا.البيانات الضخمةتعتمد حلول الذكاء الاصطناعي على مشهد الذكاء الاصطناعي، الذي تدعمه البيانات الضخمة. على وجه التحديد، يتحدث عن تيرابايتات البيانات التي يتم إنشاؤها كل يوم. يحتاج مصممو الذكاء الاصطناعي إلى التعامل مع هذه البيانات بشكل مناسب وفعال. تعرض الأمثلة أدناه خدمات البيانات الضخمة.
HadoopHadoop هو إطار عمل برمجي مفتوح المصدر لتخزين ومعالجة مجموعات البيانات الكبيرة في نظام ملفات موزع عبر عقد الكمبيوتر. يمكن توسيع نطاقه ليعمل على آلاف الخوادم، مما يوفر الحوسبة والتخزين المحلي، مما يجعله مثاليًا للتدريب على نطاق واسع.تتمتع هذه البنية بقدرات تسمح بالتعامل بكفاءة مع البيانات الضخمة وتمكنها من أن تكون موثوقة وقابلة للتطوير.SparkApache Spark هو نظام حوسبة عنقودية سريع وعام للأغراض للبيانات الضخمة. يوفر واجهات برمجة تطبيقات عالية المستوى في Java وScala وPython وR ومحرك محسن يدعم الرسوم البيانية للتنفيذ العام. الفوائد هي؛أداء جيدسهل الاستخدام (Spark)قادر على معالجة كميات هائلة من البيانات بسرعة البرق ومتوافق مع لغات البرمجة المختلفةإنه سلاح قوي في أيدي مهندس الذكاء الاصطناعي. إذا كنت تريد معرفة المزيد عن PySpark، واجهة Python Apache Spark، فتفضل بإلقاء نظرة على “ما هو PySpark؟”.قواعد بيانات NoSQLتم تصميمها لتخزين ومعالجة كميات هائلة من البيانات غير المنظمة، والتي تسمى قواعد بيانات NoSQL—على سبيل المثال، MongoDB أو Cassandra. على عكس قواعد بيانات SQL التقليدية، فإن قواعد بيانات NoSQL قابلة للتطوير ومرنة، لذا يمكنك تخزين البيانات بكفاءة أكبر، وتناسب هياكل البيانات المعقدة للذكاء الاصطناعي.هذا بدوره يسمح لمهندسي الذكاء الاصطناعي بتخزين واستخدام مجموعات البيانات الكبيرة بشكل أفضل، وهو أمر ضروري لإنتاج نماذج تنبؤ قوية (تعلم الآلة) واتخاذ القرارات التي تتطلب سرعة معالجة البيانات.إذا كنت تريد معرفة المزيد عن البيانات الضخمة وكيف تعمل، فراجع هذا.خدمات السحابةتتوفر العديد من خدمات السحابة، ولكن من الأفضل التعرف على أكثرها استخدامًا.Amazon Web Services (AWS)تقدم AWS مجموعة واسعة من خدمات السحابة، من التخزين إلى سعة الخادم ونماذج التعلم الآلي. تشمل الخدمات الرئيسية:S3 (خدمة التخزين البسيطة): لتخزين مجموعات البيانات الكبيرة.EC2 (سحابة الحوسبة المرنة): لموارد الحوسبة القابلة للتطوير.منصة Google Cloud (GCP)تم تصميم GCP خصيصًا للذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة. تتضمن الخدمات الرئيسية:BigQuery: مستودع بيانات مُدار بالكامل لتنفيذ استعلامات SQL بسرعة باستخدام البنية الأساسية لـ Google.TensorFlow وAutoML: أدوات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لإنشاء النماذج ونشرها.Microsoft Azureيوفر Azure العديد من الخدمات للذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة، بما في ذلك:Azure Blob Storage: تخزين كائنات قابل للتطوير بشكل كبير للبيانات غير المنظمة غير المحدودة تقريبًا.Azure Machine Learning: أدوات لاستضافة نماذج ML المختلفة، بما في ذلك التدريب السريع أو النماذج المبرمجة حسب الطلب.الممارسة: طريقة لتصبح خبيرًاإتقان الذكاء الاصطناعي أكثر من مجرد نظرية تعد المشاريع مهمة لاكتساب الخبرة العملية. لذا إليك بعض الاختصارات لممارسة وتحسين مهاراتك في AUTHORICIENT:قم بمشاريع البياناتطبق مهاراتك على مشاريع البيانات في العالم الحقيقي. على سبيل المثال، توقع مدة تسليم DoorDash. يتضمن هذا:جمع بيانات وقت التسليم.هندسة الميزاتبناء نموذج تنبؤي في كل من التعلم الآلي والتعلم العميقتمنحك هذه المشاريع خبرة عملية في جلب البيانات وتنظيفها وتحليلها الاستكشافي والنمذجة. كما أنها تعدك لمشاكل الحياة الواقعية.مسابقات Kaggleتعتبر مسابقات Kaggle أفضل طريقة لاختراق مشاريع البيانات إذا كنت في بداية الطريق. فهي لن تقدم الكثير من مجموعات البيانات فحسب، بل قد تكون بعض المسابقات حافزًا حقيقيًا لك لأن بعضها يقدم أكثر من 100 ألف دولار.مساهمات مفتوحة المصدريمكن أن تكون مساهمات مفتوحة المصدر أفضل طريقة للشعور بالثقة والكفاءة. حتى المبرمجين المبتدئين يمكنهم العثور على أخطاء في أكواد معقدة للغاية.على سبيل المثال، langchain، إنها طريقة لاستخدام نماذج لغوية مختلفة معًا. لا تتردد في زيارة مستودع GitHub مفتوح المصدر هذا والبدء في الاستكشاف.إذا واجهتك مشكلة في تحميل أو تثبيت أي من ميزاتها، فأبلغ عن مشكلة وكن نشطًا في المجتمع.الدورات التعليمية والدورات التعليمية عبر الإنترنتإذا كنت ترغب في مشاهدة برنامج مصمم خصيصًا لمجموعة مهاراتك والحصول على شهادة من معاهد معروفة، فلا تتردد في زيارة مواقع الويب مثل Coursera وEdx وUdacity. لديهم العديد من دورات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تمنحك المعرفة النظرية والعملية في نفس الوقت.الأفكار النهائيةفي هذه المقالة، استكشفنا ما يعنيه مهندسو الذكاء الاصطناعي والأدوات التي يجب أن يعرفوها، من البرمجة إلى الخدمات السحابية.للتلخيص، فإن تعلم Python وR وأطر البيانات الضخمة والخدمات السحابية يزود مهندسي الذكاء الاصطناعي بالأدوات اللازمة لبناء حلول ذكاء اصطناعي قوية تلبي التحديات الحديثة بشكل مباشر.Nate Rosidi هو عالم بيانات واستراتيجية المنتج. وهو أيضًا أستاذ مساعد يدرس التحليلات، وهو مؤسس StrataScratch، وهي منصة تساعد علماء البيانات على الاستعداد لمقابلاتهم بأسئلة مقابلة حقيقية من أفضل الشركات. يكتب Nate عن أحدث الاتجاهات في سوق العمل، ويقدم نصائح حول المقابلات، ويشارك مشاريع علوم البيانات، ويغطي كل شيء يتعلق بـ SQL.
