كيف تتعلم ال AI، حتى لو انت كسلان

لنواجه الأمر: قد يستغرق تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر وقتًا طويلاً ويشكل تحديًا. تحتاج إلى التعرف على الإحصائيات والبرمجة والخوارزميات والتعلم الآلي والطرق المختلفة للتعامل مع البيانات لتحسين النموذج.ومع ذلك، إليك الأخبار الجيدة: لست مضطرًا إلى أن تكون عبقريًا أو تقضي ساعات لا حصر لها في دراسة النظريات المعقدة لإتقان أساسيات الذكاء الاصطناعي. بدلًا من ذلك، احتضن المتعلم الكسول بداخلك وركز على أن تكون فعالًا في استخدام وقتك وطاقتك. تذكر أن الكسل لا يعني عدم الفعالية. بل يعني أن تكون ذكيًا في كيفية التعلم. إليك كيفية تعلم الذكاء الاصطناعي بالطريقة الكسولة.1. ابدأ بأدوات الذكاء الاصطناعي بدون أكوادانس أمر البدء من الصفر بالترميز. يمكنك بدء رحلة الذكاء الاصطناعي باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي بدون أكواد مثل Ollama أو Jan أو Stability Diffusion UI أو n8n أو Flowise AI. تتيح لك هذه المنصات تجربة نماذج الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى كتابة أي أكواد. باستخدام هذه الأدوات، ستفهم بسرعة أساسيات الذكاء الاصطناعي وسترى نتائج فورية. إن هذا النهج أكثر إرضاءً من النضال من خلال أسطر لا نهاية لها من التعليمات البرمجية، وتعلم خوارزميات التعلم الآلي، ومعرفة كيفية معالجة البيانات.2. شاهد YouTube (نعم، حقًا!)صدق أو لا تصدق، يمكن أن يكون YouTube موردًا ممتازًا لتعلم الذكاء الاصطناعي. هناك عدد لا يحصى من دروس الذكاء الاصطناعي والمحاضرات والمحادثات المتاحة مجانًا. تقوم قنوات مثل “3Blue1Brown” و”Sentdex” و”Two Minute Papers” بتقسيم الموضوعات المعقدة إلى أجزاء قابلة للهضم. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك التعلم بالسرعة التي تناسبك، وإيقافها مؤقتًا وإعادة تشغيلها حسب الحاجة. لذا، احصل على بعض الفشار وابدأ في مشاهدة مقاطع الفيديو الإرشادية من أجل المتعة وليس للتعلم ولكن لفهم كيفية عمل الأشياء.3. استخدم منصات التعلم التفاعليةتقدم المنصات التفاعلية مثل Codecademy أو DataCamp أو Coursera دورات تدريبية عملية في الذكاء الاصطناعي ترشدك خلال عملية التعلم. غالبًا ما تستخدم هذه المنصات الألعاب لجعل التعلم ممتعًا وجذابًا. ستجد نفسك تحل المشكلات وتبني المشاريع دون أن تدرك حتى مقدار ما تتعلمه. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما يقدمون شهادات عند الانتهاء، والتي يمكنك عرضها بفخر على ملفك الشخصي على LinkedIn.4. تعلم من خلال البناء والبدء صغيرًاأفضل طريقة لتعلم الذكاء الاصطناعي هي الممارسة. ابدأ بمشاريع صغيرة وقابلة للإدارة تثير اهتمامك. يمكن أن يكون هذا أي شيء من روبوت محادثة بسيط إلى مصنف صور أساسي. يساعدك بناء المشاريع على فهم مفاهيم التعلم الآلي عمليًا، وستكون أكثر تحفيزًا للتعلم عندما ترى نتائج ملموسة. تذكر أنك لست بحاجة إلى إنشاء GPT-4o التالي – فقط ركز على بناء شيء يعمل.5. ركز على بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وليس الخوارزمياتما لم تكن تخطط لتصبح عالم بيانات أو مهندس تعلم آلي، فلن تحتاج إلى إتقان الخوارزميات المعقدة. بدلاً من ذلك، ركز على بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تحل مشاكل العالم الحقيقي. استخدم المكتبات والأطر الموجودة مثل Transformers أو PyTorch أو Keras لتنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي. يتيح لك هذا النهج الاستفادة من العمل الجاد لباحثي الذكاء الاصطناعي وتطبيقه على حالات الاستخدام العملية دون إعادة اختراع العجلة.6. تبنَّ نهج “النسخ واللصق”لا تتردد في نسخ ولصق التعليمات البرمجية. تعد مواقع الويب مثل GitHub وKaggle كنزًا من مشاريع الذكاء الاصطناعي ومقاطع التعليمات البرمجية. يمكنك حتى أن تطلب من ChatGPT ونماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية الأخرى إنشاء التعليمات البرمجية لك؛ فقط انسخها وألصقها في مشروعك. لا تخف من استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي هذه لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. حتى أن Google تستخدم نماذج إنشاء التعليمات البرمجية للذكاء الاصطناعي لإنشاء التطبيقات والخدمات. بمرور الوقت، ستبدأ في تعديل التعليمات البرمجية وتحسينها لتناسب احتياجاتك بشكل أفضل، مما سيعمق فهمك تدريجيًا.7. انضم إلى مجتمعات الذكاء الاصطناعيأحط نفسك بأفراد متشابهين في التفكير من خلال الانضمام إلى منتديات ومجتمعات الذكاء الاصطناعي مثل r/MachineLearning على Reddit أو مجموعات الذكاء الاصطناعي على LinkedIn أو قنوات Discord. هذه المجتمعات رائعة لطرح الأسئلة ومشاركة المشاريع والبقاء على اطلاع بأحدث اتجاهات الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، ستجد الكثير من المتعلمين الكسالى الذين يمكنهم تقديم الدعم والمشورة.الأفكار النهائيةلا يجب أن يكون تعلم الذكاء الاصطناعي وظيفة بدوام كامل. من خلال التركيز على التطبيقات العملية واستخدام الأدوات الموجودة وتعلم ما يكفي من النظرية للنجاح، يمكنك أن تصبح بارعًا في الذكاء الاصطناعي دون أن تستنزف نفسك. تذكر أن الهدف هو أن تكون قادرًا على استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل فعال، وليس أن تصبح باحثًا نظريًا (ما لم يكن هذا هو الشيء الذي تفضله، وفي هذه الحالة قد لا يكون هذا الدليل مناسبًا لك).