خارطة الطريق لتصبح مهندس في الذكاء الاصطناعي؟

مهندس الذكاء الاصطناعي (AI Engineer) من أهم 10 مسميات وظيفية سيكون عليها طلب كبير في المستقبل حسب تقرير منتدى الاقتصاد العالمي لوظائف المستقبل لعام ٢٠٢٣. فهو متخصص في تصميم وتطوير وتنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) في مختلف المجالات مثل الصناعة، الطب، التجارة، وغيرها.

في هذا الثريد شرح لأهم ٨ مراحل لتعلم هندسة الذكاء الاصطناعي؟

1️⃣ مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي (Introduction to AI)

▪️ما هو الذكاء الاصطناعي؟ (What is AI?): فهم الأساسيات والتعريفات.

▪️الأثر (Impact): دراسة تأثير الذكاء الاصطناعي على مختلف الصناعات والمجتمع.

▪️الاتجاهات المستقبلية (Future Trends): معرفة الاتجاهات الحالية والمستقبلية في مجال الذكاء الاصطناعي.

▪️التطبيقات (Applications): استكشاف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية.

2️⃣ الرياضيات (Mathematics)

▪️الإحصاء (Statistics): تحليل البيانات والتوزيعات الاحتمالية.

▪️الاحتمالات (Probability): فهم الاحتمالات ونماذجها.

▪️الجبر الخطي (Linear Algebra): دراسة المتجهات والمصفوفات.

▪️التفاضل والتكامل (Calculus): حساب التغيرات والمشتقات. https://t.co/prfeYOhRlJ

3️⃣ البرمجة (Programming)

▪️بايثون (Python): لغة برمجة متعددة الاستخدامات وشائعة في الذكاء الاصطناعي.

▪️آر (R): لغة برمجة وإحصاء تحليل البيانات.

▪️جافا (Java): لغة برمجة عالية الأداء تستخدم في تطوير البرمجيات. https://t.co/cmYpBbMMyD

4️⃣ البيانات الضخمة (Big Data)

▪️هادوب (Hadoop): إطار عمل لمعالجة البيانات الكبيرة.

▪️سبارك (Spark): محرك معالجة بيانات سريع.

▪️كاساندرا (Cassandra): قاعدة بيانات موزعة.

▪️مونجو دي بي (MongoDB): قاعدة بيانات NoSQL. https://t.co/F5CEB1PTQI