6 خطوات لبدء تعلم برمجة الذكاء الاصطناعي (AI).

الذكاء الاصطناعي أو الذكاء الآلي - الذكاء الاصطناعي هو فرع من علوم الكمبيوتر. الذكاء الاصطناعي هو ذكاء تمت برمجته من قبل البشر بهدف مساعدة أجهزة الكمبيوتر على أتمتة السلوكيات الذكية مثل البشر. دعونا نتعلم الخطوات الستة التالية لبدء التعرف على الذكاء الاصطناعي!

الخطوة 1: تعرف على Python و SQL

الشيء الرئيسي الذي عليك القيام به هو تعلم لغة البرمجة. على الرغم من وجود العديد من اللغات التي يمكنك البدء بها، إلا أن بايثون هي الخيار الأفضل لأن مكتباتها أكثر ملاءمة للتعلم الآلي.

يمكنك الرجوع إلى الروابط أدناه:

• التعلم الآلي باستخدام النص في scikit-learn (PyCon 2016)
• التعلم الآلي في بايثون مع scikit-learn
• التعلم الآلي مع بايثون
• التعلم الآلي الجزء الأول | برنامج SciPy 2016 التعليمي

الخطوة 2: تعلم الذكاء الاصطناعي من بعض الدورات التدريبية أدناه

الذكاء الاصطناعي: مبادئ وتقنيات من جامعة ستانفورد - برنامج تعليمي ممتاز للباحثين الذين ألهمهم أن يصبحوا أكثر دراية بالذكاء الاصطناعي. تركز الدورة على معايير الذكاء الاصطناعي الأساسية.

CS405: الذكاء الاصطناعي : مقدمة في مجال الذكاء الاصطناعي. تعمل المواد المتعلقة ببرمجة الذكاء الاصطناعي والمنطق والبحث والألعاب والتعلم الآلي وفهم اللغة الطبيعية والروبوتات على تعريف الطلاب بأساليب وأدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي، مع تطبيقات على المشكلات الحسابية ودور الذكاء الاصطناعي.

دورة edx.org حول الذكاء الاصطناعي : توفر هذه الدورة أساسيات الذكاء الاصطناعي وكيفية تطبيقها. قم بتصميم عوامل ذكية لحل مشكلات العالم الحقيقي بما في ذلك البحث والألعاب والتعلم الآلي والمنطق والقيود المفروضة على المشكلات.

دورة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا حول الذكاء الاصطناعي : تعرّف هذه الدورة الطلاب على أساسيات الذكاء الاصطناعي وحل المشكلات وطرق تعلمه. بعد الانتهاء من هذه الدورة، سيكون الطلاب قادرين على تطوير أنظمة ذكية من خلال تطبيق حلول لمشاكل حسابية محددة؛ فهم دور برمجة المعرفة وحل المشكلات والتعلم في الأنظمة الهندسية الذكية. يقدر المقرر دور حل المشكلات والرؤية واللغة في فهم الذكاء البشري من منظور حسابي.

تعلم أساسيات الذكاء الاصطناعي - تساعد هذه الدورة التدريبية عبر الإنترنت، المقسمة إلى 10 دروس، الطلاب على فهم عالم الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل. لفهمها، تأكد من أن لديك بعض المعلومات الضرورية حول الرياضيات القائمة على المتغيرات المباشرة وفرضية الاحتمال. يجب أن تتعلم أن تتذكر الهدف النهائي للتحضير مسبقًا.

محاضرو بيركلي فيديو : تتضمن الدورة محاضرات فيديو.

فيما يلي أفضل 6 دورات في الذكاء الاصطناعي للمبتدئين والمتقدمين. نأمل أنها سوف تكون مفيدة لك.

الخطوة 3: تعلم أساسيات نظرية الاحتمالات والإحصاء والرياضيات

يمكنك الرجوع إلى الروابط أدناه:

• الجبر الخطي - الجبر الخطي - معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا 18.06 الجبر الخطي بقلم جيلبرت سترانج (الرابط المرجعي: https://www.youtube.com/watch?list=PLE7DDD91010BC51F8&v=ZK3O402wf1c )
• الاحتمالية والإحصاء - معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا 6.041 تحليل معامل الاحتمال والاحتمالات التطبيقية بواسطة جون تسيتسيكليس (الرابط المرجعي: https://www.youtube.com/watch?list=PLUl4u3cNGP61MdtwGTqZA0MreSaDybji8&v=j9WZyLZCBzs )
• حساب التفاضل والتكامل (الرابط المرجعي: http://kisonecat.com/teaching/2013/calculus-one/ )
• حساب التفاضل والتكامل متعدد المتغيرات (الرابط المرجعي: http://kisonecat.com/teaching/2014/m2o2c2/ )
• نظرية الرسم البياني (الرابط المرجعي: https://class.coursera.org/pgm-003 )
• طرق التحسين (الرابط المرجعي: https://online.stanford.edu/courses )

الخطوة 4: قراءة الكتب

• http://aima.cs.berkeley.edu/
• الذكاء الاصطناعي: نهج حديث، بقلم ستيوارت ج. راسل وبيتر نورفيج
• http://wps.aw.com/wps/media/objects/5771/5909832/PDF/Luger_0136070477_1.pdf
• البحث عن الذكاء الاصطناعي بقلم نيلز ج. نيلسون (الرابط المرجعي: http://ai.stanford.edu/~nilsson/QAI/qai.pdf )
• الذكاء الاصطناعي العملي: البرمجة بلغة Java بقلم مارك واتسون (الرابط المرجعي: https://www.saylor.org/site/wp-content/uploads/2011/11/CS405-1.1-WATSON.pdf )
• https://grey.colorado.edu/CompCogNeuro/index.php/CCNBook/Main
• منطقي ببساطة: الاستدلال الذكي بالقدوة بقلم بيتر فلاتش (الرابط المرجعي: https://www.cs.bris.ac.uk/~flach/SL/SL.pdf )
• ثورة الذكاء الاصطناعي: الطريق إلى الذكاء الفائق (الرابط المرجعي: https://waitbutwhy.com/2015/01/artificial-intelligence-revolution-1.html )
• http://psych.colorado.edu/~oreilly/comp_ex_cog_neuro.html

الخطوة 5: الممارسة

بمجرد حصولك على فهم كامل للغة البرمجة المفضلة لديك والممارسة الكافية للأساسيات، يجب أن تبدأ في تعلم المزيد عن التعلم الآلي. في Python، ابدأ في تعلم مكتبات Scikit-learn وNLTK وSciPy وPyBrain وNumpy والتي ستكون ذات قيمة أثناء إنشاء خوارزميات التعلم الآلي.

ممارسة بعض تمارين Scikit من الموقع:

http://scikit-learn.org/ و https://www.edx.org/course/artificial-intelligence-ai-columbiax-csmm-101x-0 ( للتمارين التدريبية في لغة Python ).

فيما يلي أيضًا ملخص للموارد اللازمة للتعلم وصقل التعلم الآلي:

• http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/
• https://www.coursera.org/learn/machine-learning
• https://www.cs.cmu.edu/~tom/10701_sp11/lectures.shtml
• https://code.tutsplus.com/tutorials/how-to-build-a-python-bot-that-can-play-web-games–active-11117
• https://www.udacity.com/course/intro-to-artificial-intelligence–cs271
• https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-034-artificial-intelligence-fall-2010/

الخطوة 6: الممارسة - التعلم - ممارسة نفسك

مع هذا التسلسل، خطوة بخطوة، سوف تصبح مبرمجًا للذكاء الاصطناعي ببطء.

بمجرد الانتهاء من جميع الخطوات الست، يمكنك البدء بثقة في استخدام الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي. حظ سعيد!

شاهد المزيد:

• دورات عبر الإنترنت حول الذكاء الاصطناعي (AI)، الشهادات
• مجموعة من دورات الذكاء الاصطناعي المجانية عبر الإنترنت
• تعلم مجانًا تمامًا عبر الإنترنت حول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على موقع Google الإلكتروني