مهارات الذكاء الاصطناعي.. تطورات تكنولوجية مُذهلة

في حين أننا ما زلنا بعيدين عن معرفة التأثير الذي سيحدثه الذكاء الاصطناعي في المستقبل فإن تطوير فهم لكيفية تأثيره في قطاعات معينة يُعد خُطوة أولى، للبدء من المهم فهم الطلب على مهارات الذكاء الاصطناعي في سوق العمل ومجالات النشاط المختلفة التي يتسلل إليها.

بشكل مطرد لسنوات نما الضجيج حول الذكاء الاصطناعي، ومع ذلك فقد انفجر في الأشهر الأخيرة؛ حيث تسابق عمالقة التكنولوجيا والشركات الناشئة على حدٍ سواء لتطوير تطبيقات وقدرات جديدة للذكاء الاصطناعي، في هذه التقنية تحديدًا تُمنح الآلة القدرة على التعلم والعمل بمفردها، واتخاذ القرارات بناءً على البيانات المقدمة.

وعلى الرغم من أن للذكاء الاصطناعي العديد من التعريفات المختلفة يمكن تلخيصها كعملية لجعل نظام الكمبيوتر “ذكيًا” قادرًا على فهم المهام الصعبة وتنفيذ الأوامر المعقدة.

اقرأ أيضًا: ما لا تعرفه عن أفضل التقنيات الحديثة.. كيف تكون الاستفادة؟

مهارات الذكاء الاصطناعي

لعل أحد الأسباب الرئيسية التي أدت إلى تزايد شعبية تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل هائل هو قدرته على أتمتة المهام التي تستغرق وقتًا طويلًا أو مرهقة بالنسبة للبشر، على سبيل المثال: في البيع بالتجزئة يُمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي تتبع مستويات المخزون والتنبؤ بطلب العملاء، كما يُمكن بعد ذلك استخدام هذه المعلومات لتبسيط سلسلة التوريد وتحسين إدارة المخزون، وفي مجال الرعاية الصحية يستطيع الذكاء الاصطناعي معالجة الصور الطبية وتفسيرها؛ ما يساعد في تشخيص الأمراض والتخطيط للعلاج.

وبالتالي هناك طلب كبير على مهارات الذكاء الاصطناعي في العديد من الشركات والصناعات، وبحسب التقارير الأوروبية فإن الإيرادات العالمية للذكاء الاصطناعي زادت بنسبة 15.3% من عام 2021 إلى 66.5 مليار دولار أمريكي في عام 2022، ومن المتوقع أن تتقدم صناعة الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء العالم بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 33.6%، لتصل إلى 360 مليار دولار بحلول عام 2028.

ولا شك أن الذكاء الاصطناعي يتطور بسرعة، وفي ظل التوسع السريع لقدرات الذكاء الاصطناعي تبحث الشركات في كل صناعة عن طرق لدمج الذكاء الاصطناعي في عملياتها، ومع سعي الشركات للبقاء في الطليعة سيزداد الطلب على أصحاب المهارات المناسبة.

أبرز مهارات الذكاء الاصطناعي

ويوضح موقع “رواد الأعمال” في السطور التالية أبرز مهارات الذكاء الاصطناعي، وهي كالتالي:

• مهارات البرمجة

تُعد مهارة البرمجة من ضمن مهارات الذكاء الاصطناعي المطلوبة في الوقت الحالي، وبغض النظر عن المجال الذي تعمل فيه فإن لغات برمجة الكمبيوتر ضرورية لأنها من أساسيات برامج الكمبيوتر التي ننفذها كل يوم، إنها تسمح لنا بالتواصل مع أجهزة الكمبيوتر وإنشاء البرامج التي تجعلها تعمل. من الصعب إن لم يكن من المستحيل تخيل عالم بدون لغات برمجة الكمبيوتر.

اقرأ أيضًا: تكنولوجيا مهمة لنجاح مشروعك من المنزل.. أدوات تُعزز الإنتاجية

وعلى هذا الأساس يحتاج العاملون في مجال الذكاء الاصطناعي إلى أن يكونوا على دراية بأي من لغات البرمجة الأكثر استخدامًا، بما في ذلك Pythonو R وJava و C ++، من بين لغات أخرى.

• لغة بايثون

نظرًا لبساطتها وموثوقيتها وسرعة تنفيذها تُستخدم لغة Python على نطاق واسع في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، كما تتطلب القليل جدًا من التعليمات البرمجية وسوف تساعدك في كتابة خوارزميات معقدة، وتتضمن مجموعة متنوعة من المكتبات المتقدمة للحسابات المعقدة والعلمية.

• المعرفة الرياضية

يعمل متخصصو الذكاء الاصطناعي بشكل مكثف على الخوارزميات والرياضيات التطبيقية؛ لذا يجب أن تكون لديك مهارات تحليلية إلى جانب المعرفة الرياضية حتى تتمكن من حل مشاكل الذكاء الاصطناعي بكفاءة، وتتمثل المهارات الرياضية في الجبر الخطي والإحصاء، والاحتمالات، والرسوم البيانية، وتقنيات التحسين.. وما إلى ذلك، ويُمكنك الاستفادة من هذه المهارات لحل المشكلات وإنشاء خوارزميات بناءً على المتطلبات.

• التعلم الآلي

يقع التعلم الآلي ضمن المجموعات الفرعية من الذكاء الاصطناعي، إنها دراسة الخوارزميات الحاسوبية القادرة على التعلم وتحسين نفسها باستخدام البيانات، وتنشئ خوارزميات تعلم الآلة نماذج تستند إلى عينة بيانات معينة تسمى “بيانات التدريب”؛ لاتخاذ القرارات والتنبؤات، وهناك حاجة إلى معرفة ML في الذكاء الاصطناعي لأن الذكاء الاصطناعي يمكّن الكمبيوتر أو النظام من التصرف بذكاء.

• التعلم العميق

لا شك أن التعلم العميق هو فرع من فروع التعلم الآلي وعلم البيانات الذي يحاكي كيف يكتسب البشر معرفة محددة؛ كما يتضمن تحليلات وإحصاءات تنبؤية ويستفيد من طبقات مختلفة لاكتساب ميزات أعمق من صوت أو صورة، ومع الطبقات العليا ستكون التفاصيل أكثر دقة، ويُمكن للتعلم العميق أتمتة التحليلات التنبؤية، ويتم ترتيب خوارزمياته في تسلسل هرمي لزيادة التجريد والتعقيد.

وهنا تنفذ كل خوارزمية تحويلًا غير خطي لمدخلاتها، بعد ذلك يستخدم المعرفة المكتسبة لإنشاء مخرجات أو نموذج إحصائي، وسوف تستمر في التكرار حتى تحقق مخرجاتها دقة المستوى المقبول، وبالتالي سيكون هناك العديد من طبقات المعالجة التي تحتاج البيانات إلى المرور خلالها حتى يتم صقلها ودقتها.

اقرأ أيضًا:

أهم ما يجب أن تعرفه عن تكنولوجيا المعلومات.. أساسيات لتحسين حياتنا

تأثير الذكاء الاصطناعي في ريادة الأعمال.. كيف يكون؟

متى تبتعد عن التواصل الافتراضي في الاجتماعات؟.. أسباب مهمة

كيف تؤسس تطبيقًا ناجحًا؟.. خطوات مُهمة للبدء

5 معلومات عن الأمن السيبراني.. استراتيجيات مهمة لحماية الأنظمة