كل ما تريد معرفته عن تخصص الذكاء الاصطناعي: دليلك الشامل
يركز تخصص الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات على تطوير خوارزميات وأنظمة قادرة على تعلم البيانات، واتخاذ القرارات بشكل مستقل. من خلال هذا التخصص، يُمكن بناء نماذج ذكية تتيح لنا حل مشكلات معقدة كانت تُعد مستحيلة في الماضي.
ومع تقدم البحث والتطوير في هذا المجال، باستخدام الذكاء الاصطناعي سيتم إيجاد حلول مبتكرة تتجاوز التحديات الحالية؛ مما يعزز من القدرة على تطبيق الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات والمجالات. وجدير بالذكر أن دراسة تخصص الذكاء الاصطناعي يساعد على خلق فرص جديدة للتطور والتفوق التكنولوجي، مما يفتح أبواباً واسعة لإمكانيات مستقبلية غير مسبوقة.
جدول المحتويات
ما هو تخصص الذكاء الاصطناعي؟
تخصص الذكاء الاصطناعي يتضمن تقنيات وبرمجيات لمحاكاة التفكير البشري عبر تطوير أنظمة قادرة على جمع المعلومات، واتخاذ القرارات، والتصرف بناءً على البيانات التي دُرِّب الذكاء الاصطناعي عليها. حيث يشمل هذا التخصص العمل على تقنيات مثل المحاكاة المعرفية باستخدام أجهزة الكمبيوتر لاختبار الفرضيات حول كيفية عمل العقل البشري. [1]
دراسة تخصص الذكاء الاصطناعي يجعل من يدرسه قادر على مواكبة الاحتياجات والتطورات المتسارعة في معالجة البيانات وحلول الذكاء الاصطناعي على مستوى العالم.
إذ يرتكز البرنامج على قاعدة أكاديمية نظرية متينة، مدعمة بأحدث التطبيقات والحلول التكنولوجية المتقدمة في هذا المجال، و يهدف إلى تزويد الطلبة بالمعرفة اللازمة والتقنيات الحديثة للتعامل مع تحديات الذكاء الاصطناعي بفعالية، مما يسهم في تطوير مهاراتهم وقدراتهم في ظل التطور واستحداث وظائف جديدة تعتمد بشكل أساسي على الذكاء الاصطناعي.[2]
ما هي فروع تخصص الذكاء الاصطناعي؟
تخصص الذكاء الاصطناعي يضم مجموعة متنوعة من الفروع التي تتناول جوانب مختلفة من التكنولوجيا الذكية، وتشمل أقسام تخصص الذكاء الاصطناعي الآتي:[3]
ترجمة رؤية الحاسوب (Computer vision)
تُطبق نماذج تعلم الآلة على الصور لتتيح للحاسوب إمكانية التعرف إلى الأشياء، والوجوه، والأشخاص، والحيوانات، وغير ذلك. إذ تعتمد الخوارزميات على تعليم الحاسوب كيفية فهم سياق البيانات المرئية عند تزويد النموذج بكمية كافية من البيانات حينها يصبح الحاسوب قادرًا على التمييز بين الصور المختلفة.
وتُستخدم الشبكات العصبية الالتفافية (Convolutional Neural Networks) لتفكيك الصور إلى وحدات بكسل (pixels) ومن ثم تصنيفها حيث تقوم هذه الشبكات بتطبيق عمليات حسابية تُعرف بالالتفافات (convolutions) لدمج دوال رياضية متعددة، مما يمكّن الحاسوب من تقديم تنبؤات حول محتوى الصورة.
أبرز تطبيقات رؤية الحاسوب
تتمتع رؤية الحاسوب بمجموعة واسعة من التطبيقات في مختلف الصناعات، بما في ذلك:
- تتبع الأشياء: متابعة أو رصد الأشياء المكتشفة في الصور أو الفيديوهات.
- تصنيف الصور: تصنيف الصور بدقة وتحديد الفئات التي تنتمي إليها.
- التعرف إلى الوجوه: يستخدم التعرف إلى الوجوه في تقنيات مثل فتح الهاتف الذكي من خلال مطابقة ملامح الوجه.
المنطق الضبابي (Fuzzy Logic)
تخيل أنك تسأل صديقًا: “هل الجو بارد اليوم؟” قد يكون الجواب غير واضح تمامًا، فربما يكون باردًا قليلًا أو باردًا جدًا. هنا يأتي دور فرع الذكاء الاصطناعي وهو المنطق الضبابي، إذ يسمح للآلات بفهم هذه المفاهيم الغامضة التي تعتمد على السياق والظروف. بدلًا من الإجابات الثنائية (نعم/لا)، ويقدم المنطق الضبابي درجات مختلفة من الصحة، مما يقربه من طريقة التفكير البشرية.
باختصار يُعنى هذا الفرع بعملية تحويل المعلومات الغامضة وغير المفهومة إلى أوامر وبيانات واضح، وذلك من خلال عدة مراحل: أولًا، تحويل البيانات إلى صيغة يمكن للآلة فهمها، ثم يتم تطبيق قواعد منطقية عليها، وأخيرًا يتم تحويل النتائج إلى شكل يمكن للآلة أو الإنسان فهمه.
الأنظمة الخبيرة (Expert systems)
النظام الخبير هو برنامج متخصص في مهمة واحدة، تمامًا مثل الخبير البشري حيث صُمِّمت هذه الأنظمة بشكل أساسي لحل المشكلات المعقدة ذات قدرات صنع القرار الشبيهة بالإنسان، وهي تستخدم مجموعة من القواعد، تسمى قواعد الاستدلال، والتي تحددها لهم قاعدة المعرفة التي تغذيها البيانات.
الروبوتات (Robotics)
الروبوتات هي آلات ذكية قادرة على محاكاة سلوك البشر وأداء مهام معقدة، وبفضل التقدم السريع في مجال الذكاء الاصطناعي، أصبحت الروبوتات جزءًا أساسيًا من حياتنا اليومية، حيث تسهم في تعزيز كفاءة الصناعات المختلفة وتقديم خدمات جديدة ومبتكرة.
وتعد روبوتات مثل “صوفيا” مثالًا بارزًا على التطورات في مجال الروبوتات الاجتماعية، حيث تتمتع بقدرة على التفاعل مع البشر بطريقة طبيعية ومفهومة، مما يفتح آفاقًا واسعة لتطبيقات الروبوتات المستقبلية ويعزز من إمكانيات استخداماتها في مجموعة متنوعة من المجالات.
التعلم الآلي (Machine learning)
التعلم الآلي هو قدرة الآلات على التعلم تلقائيًا من البيانات والخوارزميات، ويعتبر من أكثر فروع الذكاء الاصطناعي تعقيدًا، حيث يعتمد التعلم الآلي على الخبرات السابقة لتحسين الأداء، ويمكنه اتخاذ قرارات دون الحاجة إلى برمجة محددة لكل موقف، وتعتمد دقة النتائج على حجم البيانات، فكلما زاد حجم البيانات، كلما كان النموذج أفضل وأكثر دقة.
الشبكات العصبية (Neural networks)
تُعرف الشبكات العصبية بالشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) أو الشبكات العصبية المحاكاة (SNNs)، و الشبكات العصبية جوهر خوارزميات التعلم العميق، وهي مستوحاة من عمل الدماغ البشري، حيث تحاكي كيفية إرسال الإشارات بين الخلايا العصبية البيولوجية.
وتتكون الشبكات العصبية الاصطناعية من طبقات من العقد، وتشمل طبقة إدخال، وطبقة أو أكثر مخفية، وطبقة إخراج، وترتبط كل عقدة، والتي تسمى أيضًا خلية عصبية اصطناعية، بعقد أخرى وله عتبة (threshold) ووزن (weight) مرتبطان به، وعندما يتجاوز إخراج عقدة معينة قيمة عتبة محددة، يتم تنشيط العقدة لإرسال البيانات إلى طبقة الشبكة التالية.
معالجة اللغة الطبيعية (Language processing)
تتيح معالجة اللغة الطبيعية للكمبيوتر فهم النصوص والكلمات المنطوقة تمامًا مثل البشر، وذلك من خلال الجمع بين التعلم الآلي وعلم اللغة ونماذج التعلم العميق، ويمكن للكمبيوتر معالجة اللغة البشرية في بيانات الصوت أو النص لفهم المعنى الكامل والنية والمشاعر.
على سبيل المثال، في التعرف على الكلام أو تحويل الكلام إلى نص، يتم تحويل بيانات الصوت إلى بيانات نصية بشكل موثوق، حيث يُعد هذا الأمر تحديًا بسبب اختلاف نغمات الأصوات وطريقة الكلام واللهجات بين الناس.
وجديرٌ بالذكر أن هذه الفروع توفر أساسًا قويًا للابتكار وتفتح فرصًا متعددة للوظائف في هذا المجال المتطور، مما يعزز فرص العمل في تخصص الذكاء الاصطناعي ويوفر مسارات مهنية واعدة.
ما هي المواد التي يدرسها طلاب تخصص الذكاء الاصطناعي؟
تجمع دراسة الذكاء الاصطناعي بين الأسس التقنية والتطبيقات المتقدمة، مما يزود الطلاب بالمهارات اللازمة لتطوير أنظمة ذكية وتحليل البيانات بطرق مبتكرة، وفيما يأتي المواد التي يدرسها طلاب تخصص الذكاء الاصطناعي في بعض الجامعات في الشرق الأوسط: [4] [5]
- تصميم المنطق الرقمي
- تراكيب البيانات
- نظم قواعد البيانات
- تصميم وتحليل الخوارزميات
- شبكات الحاسوب
- نظم التشغيل
- مقدمة لهندسة البرمجيات
- البرمجة بلغة بايثون
- مقدمة في الذكاء الاصطناعي
- برمجة وأدوات الذكاء الاصطناعي
- تعلم الآلة
- تعلم الآلة المتقدم
- علم البيانات وتحليلها
- استرجاع المعلومات
- معالجة الصور الرقمية
- مقدمة في الروبوتات
- التعلم العميق التطبيقي
- معالجة اللغات الطبيعية
- الرؤية الحاسوبية
- البيانات الضخمة
- تدريب ميداني في الذكاء الاصطناعي
- مشروع في الذكاء الاصطناعي
- أساسيات الأمن السيبراني
- برمجة مرئية
- مناهج وأخلاقيات البحث العلمي
- برمجة الهواتف الذكية
- لغات خاصة في البرمجة
- المنطق الضبابي
- علم الإدراك
- تعلم الآلة التطبيقي
- موضوعات خاصة في الذكاء الاصطناعي
- برمجة الروبوتات
- إنترنت الأشياء
وجديرٌ بالذكر أنه نظراً للتطور السريع في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن برامج الدراسة في هذا المجال تخضع لتغيرات مستمرة. هذا التنوع في المناهج يعكس التطور المستمر للتقنيات، والاكتشافات الجديدة في هذا المجال. على سبيل المثال، قد تشمل بعض البرامج دراسة أحدث التقنيات مثل التعلم المعزز أو الذكاء الاصطناعي التوليدي، بينما تركز برامج أخرى على التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي.
ما هي متطلبات دراسة تخصص الذكاء الاصطناعي؟
تتطلب برامج البكالوريوس في علم البيانات والذكاء الاصطناعي شهادة الثانوية العامة بتخصصات محددة ، مع ضرورة تحقيق معدل أدنى يتماشى مع متطلبات الجامعة، ويجب أن يكون لدى المتقدمين خلفية قوية في الرياضيات والعلوم ذات الصلة. [6][7]
وتجدر الإشارة إلى أن متطلبات القبول قد تختلف بين الجامعات وفقًا للدولة والمؤسسة الأكاديمية، وقد يتطلب بعض الحالات تقيمًا إضافيًا أو تحقيق متطلبات محددة.
ختامًا، يمكن القول إن متطلبات القبول في تخصص علوم البيانات والذكاء الاصطناعي تشكل نقطة انطلاق هامة للطلاب الراغبين في الدخول إلى هذا المجال الواعد. ورغم التباين في هذه المتطلبات، فإن جميعها تهدف إلى تأهيل خريجين قادرين على مواجهة تحديات المستقبل في مجال تحليل البيانات واتخاذ القرارات الذكية.
