دليل المبتدئين في الذكاء الاصطناعي: أدوات وموارد ML عملية مستخلصة من مناقشات تويتر

# دليل المبتدئين في الذكاء الاصطناعي: أدوات وموارد ML عملية مستخلصة من مناقشات تويتر

إن تعلم الآلة (ML) والذكاء الاصطناعي (AI) يغيران بسرعة العالم من حولنا. بالنسبة للمبتدئين، قد يكون الدخول إلى هذا المجال أمرًا مربكًا. يهدف هذا المقال إلى تزويدك بدليل عملي للمبتدئين من خلال تحليل المناقشات حول ML على X/Twitter، مع تقديم بعض الأدوات والموارد وأفضل الممارسات.

## 1. موارد تعليمية مجانية: كتب الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة من جامعة كامبريدج

أفضل طريقة للبدء هي التعلم من الموارد الأكاديمية ذات المستوى العالمي. تقدم جامعة كامبريدج كتبًا مجانية عن الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، تغطي المعرفة من الأساسية إلى المتقدمة.

**اقتراحات لمسار التعلم:**

1. **الأساسيات الرياضية:** الجبر الخطي، وحساب التفاضل والتكامل، ونظرية الاحتمالات هي حجر الزاوية في ML.
2. **أساسيات تعلم الآلة:** فهم مفاهيم مثل التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز.
3. **التعلم العميق:** دراسة متعمقة للشبكات العصبية، والشبكات العصبية التلافيفية (CNN)، والشبكات العصبية المتكررة (RNN)، وما إلى ذلك.

من خلال الموارد التي تقدمها جامعة كامبريدج، يمكنك تعلم هذه المعرفة بشكل منهجي، ووضع أساس متين للممارسة المستقبلية. للعثور على أسماء كتب محددة، يمكنك البحث عن "Cambridge University Free AI Books".

## 2. توصيات لأدوات الذكاء الاصطناعي العملية

من تغريدات @@vikas_ai_، يمكننا أن نرى بعض أدوات الذكاء الاصطناعي العملية التي يمكن أن تساعدك على تبسيط سير العمل وزيادة الكفاءة. فيما يلي مقدمة موجزة لهذه الأدوات وبعض حالات استخدامها:

*   **ChatGPT:** نموذج لغوي قوي يمكنه الإجابة على مجموعة متنوعة من الأسئلة وإنشاء نصوص وترجمة اللغات وما إلى ذلك.

    *   **حالات الاستخدام:** الحصول على المعلومات بسرعة، وإنشاء مقتطفات التعليمات البرمجية، والعصف الذهني.
*   **RecCloud:** أداة لتغيير الصوت.

    *   **حالات الاستخدام:** عمل دوبلاج للفيديو، وتسجيلات مجهولة المصدر، وإنشاء أصوات شخصية.
*   **Krea AI:** أداة لإنشاء الشعارات.

    *   **حالات الاستخدام:** إنشاء مخططات شعارات متعددة بسرعة، وتصميم هوية العلامة التجارية للشركات الناشئة.
*   **ElevenLabs:** أداة استنساخ الصوت.

    *   **حالات الاستخدام:** إنشاء مساعدين صوتيين مخصصين، وإنشاء دوبلاج لمجموعة متنوعة من الشخصيات.
*   **Gamma app:** أداة لتصميم المستندات.

    *   **حالات الاستخدام:** إنشاء عروض تقديمية بسرعة، وإنشاء تقارير ومقترحات.
*   **Suno AI:** أداة لإنشاء الموسيقى.

    *   **حالات الاستخدام:** تأليف موسيقى خلفية، وإنشاء مؤثرات صوتية للفيديو.
*   **Runway ML:** أداة لتحرير الفيديو.

    *   **حالات الاستخدام:** إزالة خلفيات الفيديو، وإضافة مؤثرات خاصة، وإنشاء الرسوم المتحركة.

**اقتراحات للبدء السريع:**

1.  **اختر أداة:** بناءً على احتياجاتك، اختر أداة تهمك.
2.  **جرب مجانًا:** تقدم معظم الأدوات إصدارًا تجريبيًا مجانيًا.
3.  **اقرأ الوثائق:** اقرأ بعناية وثائق الأداة لفهم وظائفها واستخداماتها.
4.  **ابدأ الممارسة:** حاول استخدام الأداة لإكمال بعض المهام البسيطة.

## 3. Claude Prompt: بديل لباحث كمي؟

ذكر @@heynavtoor أن الذكاء الاصطناعي يمكنه حتى بناء نماذج ML مثل منصة التداول بالذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Goldman Sachs. على الرغم من أن هذا قد يبدو مبالغًا فيه بعض الشيء، إلا أنه يسلط الضوء على إمكانات الذكاء الاصطناعي في أتمتة المهام المعقدة. يعد استخدام مطالبات Claude للمساعدة في بناء نماذج ML والبحث اتجاهًا يستحق الاستكشاف.

**نصائح Claude Prompts:**

1.  **تعليمات واضحة:** حدد احتياجاتك بوضوح، على سبيل المثال، "إنشاء نموذج تعلم آلي للتنبؤ بأسعار الأسهم".
2.  **توفير البيانات:** قم بتوفير البيانات التي يحتاجها نموذج Claude للتدريب، مثل بيانات أسعار الأسهم التاريخية.
3.  **تحديد الخوارزمية:** حدد خوارزمية تعلم الآلة المراد استخدامها، مثل الانحدار الخطي أو آلة المتجهات الداعمة أو الشبكة العصبية.
4.  **مقاييس التقييم:** أخبر Claude بكيفية تقييم أداء النموذج، مثل متوسط الخطأ التربيعي أو الدقة أو درجة F1.
5.  **التحسين التكراري:** بناءً على نتائج التقييم، قم بتعديل المطالبات ومعلمات النموذج باستمرار لتحسين أداء النموذج.
```**تنبيه هام:** على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في بناء نماذج التعلم الآلي (ML)، إلا أن الخبرة البشرية لا تزال ضرورية. يحتاج الباحثون الكميون إلى معرفة قوية بالرياضيات والإحصاء والمالية لفهم البيانات واختيار الخوارزميات المناسبة وتفسير نتائج النموذج. Claude هو مجرد أداة، ولا يمكنه أن يحل محل الخبرة البشرية بشكل كامل.

## 4. إتقان مصطلحات الذكاء الاصطناعي: شرح رونالد فان لون لـ 85 مصطلحًا في الذكاء الاصطناعي

لفهم الذكاء الاصطناعي بعمق، من الضروري إتقان مصطلحات الذكاء الاصطناعي. شارك @Ronald_vanLoon شرحًا لـ 85 مصطلحًا في الذكاء الاصطناعي، وهذا مصدر جيد.

**اقتراحات:**

*   **تعلم واحدًا تلو الآخر:** لا تحاول حفظ جميع المصطلحات مرة واحدة. تعلم بضعة مصطلحات كل يوم وحاول استخدامها في الممارسة العملية.
*   **استخدم القواميس عبر الإنترنت:** إذا واجهت مصطلحًا غير مألوف، يمكنك الرجوع إلى قاموس الذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت.
*   **اقرأ المقالات ذات الصلة:** اقرأ المقالات والمدونات حول الذكاء الاصطناعي لفهم معنى مصطلحات الذكاء الاصطناعي في التطبيقات العملية.

تتضمن بعض مصطلحات الذكاء الاصطناعي المهمة ما يلي:

*   **التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning):** طريقة تعلم آلي تستخدم بيانات مصنفة لتدريب النموذج.
*   **التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning):** طريقة تعلم آلي تستخدم بيانات غير مصنفة لتدريب النموذج.
*   **التعلم المعزز (Reinforcement Learning):** طريقة تعلم آلي تتعلم أفضل استراتيجية من خلال التفاعل مع البيئة.
*   **الشبكة العصبية (Neural Network):** نموذج تعلم آلي يحاكي بنية الدماغ البشري.
*   **التعلم العميق (Deep Learning):** طريقة تعلم آلي تستخدم شبكات عصبية متعددة الطبقات.
*   **معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing, NLP):** تقنية تمكن أجهزة الكمبيوتر من فهم ومعالجة اللغة البشرية.
*   **رؤية الكمبيوتر (Computer Vision):** تقنية تمكن أجهزة الكمبيوتر من "رؤية" وفهم الصور.

## 5. قراءة أحدث الأوراق البحثية في مجال الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي

للبقاء على اطلاع بأحدث التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي، من الضروري قراءة أحدث الأوراق البحثية. شارك @TheAITimeline الأوراق البحثية الشائعة في مجال الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي في الأسبوعين الماضيين.

**نصائح للقراءة:**

1.  **اختر مجالًا تهتم به:** مجال الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي واسع جدًا، اختر مجالًا تهتم به للقراءة، مثل معالجة اللغة الطبيعية أو رؤية الكمبيوتر أو التعلم المعزز.
2.  **اقرأ الملخص:** اقرأ أولاً ملخص الورقة لفهم المحتوى والمساهمات الرئيسية للورقة.
3.  **اقرأ المقدمة:** اقرأ مقدمة الورقة لفهم الخلفية والدوافع البحثية للورقة.
4.  **اقرأ الاستنتاج:** اقرأ استنتاج الورقة لفهم النتائج الرئيسية والقيود.
5.  **اقرأ الطريقة والتجربة:** إذا كنت مهتمًا بالتفاصيل الفنية للورقة، يمكنك قراءة قسم الطريقة والتجربة في الورقة.
6.  **انتبه إلى التعليمات البرمجية مفتوحة المصدر:** تقدم العديد من الأوراق البحثية تعليمات برمجية مفتوحة المصدر، ويمكنك فهم محتوى الورقة بشكل أفضل من خلال قراءة وتشغيل التعليمات البرمجية.

على سبيل المثال، تتضمن الأوراق التي ذكرها @TheAITimeline ما يلي:

*   **Generative Modeling via Drifting:** طريقة جديدة لنمذجة توليدية.
*   **Learning to Reason in 13 Parameters:** بحث حول كيفية الاستدلال في ظل عدد محدود من المعلمات.
*   **Maximum Likelihood Reinforcement Learning:** طريقة للتعلم المعزز.

## ملخصمجال تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي مليء بالفرص والتحديات. من خلال تعلم المعرفة الأساسية، واستخدام الأدوات العملية، وإتقان مصطلحات الذكاء الاصطناعي، وقراءة أحدث الأوراق البحثية، يمكنك الدخول تدريجيًا إلى هذا المجال. تذكر أن التعلم عملية مستمرة، والحفاظ على الفضول والإيجابية هو مفتاح النجاح. آمل أن يساعدك هذا الدليل على فهم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة بشكل أفضل، وأن يقدم لك بعض التوجيهات لتعلمك وتطورك المهني في المستقبل. أتمنى لك التوفيق في دراستك!