المهارات الأكثر طلبًا في الذكاء الاصطناعي في عام 2023
(AI) هو ذكاء تعرضه الآلات في علوم الكمبيوتر، حيث تتناول أبحاث الذكاء الاصطناعي كيفية إنشاء أجهزة كمبيوتر قادرة على ممارسة السلوك الذكي
للذكاء الاصطناعي العديد من التطبيقات ويتم توظيفه في عدد متزايد من الصناعات، بما في ذلك الرعاية الصحية والتمويل والتصنيع والنقل. بعض من أبرز تطبيقات الذكاء الاصطناعي موجودة في مجال الروبوتات، حيث يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء آلات يمكنها تنفيذ المهام المعقدة. في المقال التالي سوف نستعرض المهارات الأكثر طلبًا في الذكاء الاصطناعي في عام 2023
ما هو الذكاء الاصطناعي وفائدته للبشر.
الذكاء الاصطناعي (AI) هو ذكاء تعرضه الآلات في علوم الكمبيوتر، حيث تتناول أبحاث الذكاء الاصطناعي كيفية إنشاء أجهزة كمبيوتر قادرة على ممارسة السلوك الذكي. تم تعريف الذكاء الاصطناعي بعدة طرق، ولكن بشكل عام، يمكن وصفه بأنه طريقة لجعل نظام الكمبيوتر "ذكيًا" - قادرًا على فهم المهام المعقدة وتنفيذ الأوامر المعقدة- حيث تتمثل الفائدة الرئيسية للذكاء الاصطناعي في أنه يمكن أن يساعد البشر على اتخاذ قرارات أفضل من خلال توفير رؤى وتوصيات مستنيرة بالبيانات. وصقل مهاراتك بشكل أكبر.
وبالتالي، هناك طلب كبير على الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات. وفقًا لتقرير صادر عن Gartner، بلغت الإيرادات العالمية للذكاء الاصطناعي 51.5 مليار دولار في عام 2021 وشهدت نموًا بنسبة 14.1٪ اعتبارًا من عام 2020. ومن المتوقع أن يصل الذكاء الاصطناعي إلى 62.5 مليار دولار في عام 2022 بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يبلغ 21.3٪ خلال الفترة 2021-2022. كما ذكرت Fortune Business Insights أن سوق الذكاء الاصطناعي العالمي قد يرتفع إلى 360 مليار دولار بحلول عام 2028 بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 33.6٪ خلال فترة الإسقاط 2021-2028. تلعب أسس الذكاء الاصطناعي بلا شك دورًا مهمًا في العديد من الصناعات. وبالتالي، سيزداد الطلب على مهارات الذكاء الاصطناعي في المستقبل فقط حيث تواصل الشركات إدراك الفوائد التي يمكن أن تقدمها هذه المهارات.
مهارات مطلوبة في الذكاء الاصطناعي.
هناك الكثير من الحماس حول مهارات الذكاء الاصطناعي المطلوبة للنجاح في هذا التخصص. إذن، ما هي المهارات الأساسية المطلوبة لتمهيد المسار الوظيفي لمهندس الذكاء الاصطناعي الناجح؟ أبرزهم على النحو التالي:
1. مهارات البرمجة
يجب أن يكون طالب الذكاء الاصطناعي قادرًا على فهم لغات البرمجة الصوتية، خاصة في Python و Java و R و JavaScript وغيرها. لكل لغة برمجة مواصفاتها الخاصة لفهم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي واستخدامه.
ربما تكون المهارات الأكثر طلبًا على الذكاء الاصطناعي هي التفكير النقدي وحل المشكلات. ليس من الجيد أن تكون على دراية بلغة الترميز والبرمجة. يحتاج الأشخاص المشاركون في الذكاء الاصطناعي إلى النظر في المشكلات وتقسيمها إلى مكونات فردية حتى يتمكنوا من حل المشكلات الأصغر. عندما يتم حل هذه المشاكل الصغيرة، تتحقق أهدافهم.
تُستخدم Python على نطاق واسع في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي نظرًا لبساطتها وموثوقيتها البرمجية وتنفيذها بشكل أسرع. سوف يساعدك هذا التطبيق على كتابة خوارزميات معقدة ويتطلب الحد الأدنى من التعليمات البرمجية. يأتي مع العديد من المكتبات المعدة مسبقًا للحوسبة المتقدمة والحسابات العلمية.
وتُستخدم Java أيضًا على نطاق واسع في الذكاء الاصطناعي لتنفيذ أدوات التخطيط والمخفضات، وبرمجة الذكاء، والبرمجة الجينية، وخوارزميات البحث، والشبكات العصبية، وحلول التعلم الآلي، والمزيد.
2. الرياضيات والإحصاء
من أجل إنشاء آلات يمكنها التعلم من التجربة، نحتاج إلى برمجتها مع القدرة على الفهم والتفكير. وهنا يأتي دور الرياضيات والإحصاء. الرياضيات هي دراسة الأنماط والعلاقات بالأرقام، والإحصاء هو دراسة كيفية جمع البيانات وتحليلها وتفسيرها. حيث توفر لنا الرياضيات والإحصاء معًا الأدوات التي نحتاجها لتحليل البيانات وفهمها.
حيث يعمل متخصصو الذكاء الاصطناعي بشكل مكثف على الخوارزميات والرياضيات التطبيقية. هذا هو السبب في أنه يجب أن يكون لديك مهارات تحليلية وحل المشكلات القوية إلى جانب المعرفة الرياضية حتى تتمكن من حل مشاكل الذكاء الاصطناعي بكفاءة. المهارات الرياضية مثل الجبر الخطي، والإحصاء، والاحتمالات، والرسوم البيانية، وتقنيات التحسين، وما إلى ذلك، مرغوب فيها. يمكنك الاستفادة من هذه المهارات لحل المشكلات وإنشاء خوارزميات بناءً على المتطلبات.
الإحصاء هو موضوع حيوي آخر تحتاج إلى إتقانه إذا كنت تريد مهنة مشرقة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. يتضمن جمع البيانات وتفسيرها وتحليلها. إنه يتزامن مع علم البيانات، لكنك بحاجة إلى مهارات إحصائية لفهم الأنماط.
يحتاج المحترفون في مجال الذكاء الاصطناعي إلى معرفة واسعة بمجالات رياضية مختلفة لإنشاء خوارزميات وحلها لشركة ما. من المحتمل أن يكون كبار المتقدمين والمهنيين قد برعوا في مواضيع مثل الإحصاء والجبر الخطي.
3. التعلم الآلي والتعلم العميق
التعلم الآلي والتعلم العميق هما من أسرع المجالات نموًا في علوم الكمبيوتر. كلاهما يتضمن تدريب أجهزة الكمبيوتر للتعلم من البيانات دون أن تتم برمجتها بشكل واضح. التعلم الآلي هو أحد فروع علوم الكمبيوتر التي تمنح أجهزة الكمبيوتر القدرة على التعلم من التجربة والتكيف مع المواقف الجديدة. التعلم العميق هو مجال فرعي للتعلم الآلي يستخدم الشبكات العصبية للتعلم على مستوى أعمق؛ الشبكات العصبية هي أنظمة لعقد المعالجة المترابطة التي يمكنها التعرف على أنماط بيانات الإدخال.
المعلومات المتعلقة بتعلم الآلة مطلوبة في التفكير من صنع الإنسان لأن الذكاء الاصطناعي يمكّن جهاز الكمبيوتر أو إطار العمل من التصرف بحكمة. ML عبارة عن دورة تساعد الجهاز على أن يكون ذكيًا ويؤدي قدرته الحقيقية بشكل تدريجي إلى المهام والمشكلات.
يتم استخدام ML في تطبيقات مختلفة، بما في ذلك رؤية الكمبيوتر، وقراءة البريد الإلكتروني، والأدوية، وإقرار الخطاب، وهذا ليس سوى جزء صغير من عمله. كما أنه مرتبط أيضًا بالقياسات الحسابية لعمل توقعات دقيقة بمساعدة أجهزة الكمبيوتر. جزء من الأمثلة العادية لـ ML هو أفكار فهرس الويب.
4. تقييم قوي لنماذج متعددة
سيكون المرشح الذي يمكنه مواجهة تحديات جديدة في الصناعة ويمتلك فضولًا وإثارة مستمرين مطلوبًا للغاية. تتطلب هذه التحديات الجديدة عملية تعلم مستمرة لتحديد الاتجاهات والتقنيات الجديدة كأدوات لتطوير الحلول. في حين أن المهارات التقنية لها تأثير واضح على نجاح المرشح، فإن المعرفة الواسعة بالمواضيع المختلفة عبر الصناعات يمكن أن تكون مفيدة في تطوير حلول تتجاوز ما تم إنجازه.
نصيحة احترافية: الطلب على التعلم الآلي في ازدهار. يمكن أن يساعد التعلم الآلي الشركات على تحسين منتجاتها وخدماتها وعملياتها.
5. معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر
معالجة اللغة الطبيعية هي دراسة كيفية فهم أجهزة الكمبيوتر للغة البشرية ومعالجتها. إنها تنطوي على مهام مثل فهم معنى الكلمات، وتحليل الجمل في الأجزاء المكونة لها، وفهم العلاقات بين الكلمات. كما يمكن استخدام البرمجة اللغوية العصبية في مجموعة متنوعة من المهام، مثل الترجمة الآلية وتلخيص النص وفهم الآلة.
رؤية المستقبل هي دراسة كيفية تفسير وفهم أجهزة الكمبيوتر للصور الرقمية. حيث تتضمن مهام مثل تحديد الأشياء في الصور، والتعرف على ملامح الوجه، وتقدير الهندسة ثلاثية الأبعاد للكائنات في الصور.
يعد كل من البرمجة اللغوية العصبية ورؤية الكمبيوتر حقلين فرعيين مهمين للذكاء الاصطناعي مع مجموعة من التطبيقات.
إذا كنت تريد أن تصبح عالمًا في البرمجة اللغوية العصبية، فأنت بحاجة إلى أن يكون لديك شغف باللغويات وعلوم الكمبيوتر. يستخدم علماء البرمجة اللغوية العصبية معرفتهم باللغويات لتطوير خوارزميات يمكنها تحليل وتفسير بيانات اللغة الطبيعية. كما أنهم يعملون على تطوير أساليب جديدة لتعليم أجهزة الكمبيوتر لفهم اللغة البشرية والاستجابة لها.
6. علم البيانات وتحليلها
البيانات هي شريان الحياة للأعمال التجارية اليوم. يعد كل من علم البيانات وتحليل البيانات أدوات أساسية لفهم العالم من حولنا. إنها تساعدنا على اتخاذ قرارات أفضل، وفهم عملائنا واحتياجاتهم، وتتبع تقدمنا وأدائنا. إنها ضرورية للشركات والمؤسسات من جميع الأحجام وأي شخص يريد تحقيق أقصى استفادة من البيانات المتاحة لديه.
كل يوم، تعالج المؤسسات كمية هائلة من البيانات. حيث بدأ العديد من الأشخاص في إدراك الرؤى القوية والمكاسب التجارية التي يمكن أن توفرها البيانات عند استغلالها وفحصها بشكل صحيح. نظرًا لإمكانية تغيير قواعد اللعبة للبيانات، فإن الطلب على محللي البيانات ومهندسي البيانات ومسؤولي قواعد البيانات ومحللي الأعمال وكبار مسؤولي البيانات والمهن الأخرى ذات الصلة آخذ في الارتفاع. كل عام، يرتفع عدد الوظائف الشاغرة في عالم البيانات بنسبة 50٪ تقريبًا.
هناك طلب كبير على مطوري ذكاء الأعمال. حيث تتمثل مسؤوليتهم الرئيسية في تقييم البيانات المعقدة والبحث عن اتجاهات الأعمال والسوق الحالية من أجل تحسين ربحية المنظمة وكفاءتها. إنهم خبراء ليس فقط في المهارات الفنية والتحليلية ولكن أيضًا في قدرات الاتصال وحل المشكلات. إنهم مسؤولون عن تطوير ونمذجة وبناء وصيانة البيانات لمنصات البيانات المستندة إلى السحابة المعقدة والواسعة والمرتفعة.