كيف تحصل على دورات مجانية من جامعة هارفارد

في عالم البيانات الضخم والمتزايد باستمرار، باتت تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) أداة قوية لتحليل البيانات واستخلاص الأنماط والرؤى المخفية فيها. ولكن، قد يبدو دخول هذا العالم مُرهقًا للمبتدئين وذلك بسبب التكلفة العالية للبرامج والموارد التقنية المُتقدّمة التي تُطلَب للاستفادة من هذه التقنيات. لكن الخبر السار أن هناك عدة أدوات مجانية متاحة للمبتدئين ليبدأوا باستكشاف عالم تحليل البيانات بالذكاء الاصطناعي بدون الحاجة إلى إنفاق أموال كبيرة أو امتلاك خبرات تقنية متقدمة.

تحليل البيانات بالذكاء الاصطناعي

مع تزايد أهمية الذكاء الاصطناعي في العديد من المجالات، مثل الأعمال والطب والتعليم، باتت القدرة على تحليل البيانات بالذكاء الاصطناعي مهارة مرغوبة. ولكن لا يقتصر هذا المجال على الخبراء والمتخصصين فحسب، فيمكن للمبتدئين بدء رحلة استكشاف عالم تحليل البيانات بذكاء اصطناعي من خلال استخدام الأدوات المجانية المتوفرة بشكل واسع.

التعرّف على أساسيات الذكاء الاصطناعي

قبل بدء رحلة التحليل بالذكاء الاصطناعي، من المُهم فهم مبادئ الذكاء الاصطناعي و أنواعه و كيفية عمله. يمكن التعرّف على هذه المفاهيم من خلال العديد من المنصات المجانية مثل Coursera و edX، التي تُقدّم دورات مُتاحة للجميع بمُختلف مستويات الخِبرة. يمكن للمبتدئ بدء من الأساسيات مثل التعلّم الآلي و التعلّم العَميق و التعرّف على بعض أنماط الذكاء الاصطناعي مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) و رؤية الحاسوب.

1. اختيار مجال معيّن للبحث فيه مثل تحليل البيانات في مجال الأعمال أو التنبؤ بالأحداث المستقبلية في مجال الطب.
2. اختيار أداة مجانية تُناسب احتياجاتك و مستوى خبرتك في التحليل البيانات و الذكاء الاصطناعي.
3. التركيز على المشاريع البسيطة للبداية، مثل تحليل مجموعة بيانات مُحدّدة أو إنشاء نموذج بسيط للتنبؤ.
4. الاستمرار في التعلّم و التدريب على الأدوات الجديدة و المفاهيم المُتقدّمة في الذكاء الاصطناعي.

من خلال التعرّف على الأساسيات و اختيار مجال معيّن للبحث فيه يمكن للمبتدئ بدء رحلة استكشاف عالم تحليل البيانات بذكاء اصطناعي و استخدام هذه التقنيات لتحقيق أهدافه في مختلف المجالات.

أدوات مجانية لتحليل البيانات بذكاء اصطناعي

في عالم التقنيات المتقدمة، تُقدّم العديد من الشركات و المؤسسات أدوات مجانية لمُساعدة المُستخدمين في التحليل البيانات بذكاء اصطناعي بدون الحاجة إلى إنفاق أموال كبيرة. يمكن للمبتدئ اختيار أداة تُناسب مستوى خبرته و احتياجاته في مجال التحليل البيانات.

1. Google Colaboratory (Colab) 📌 هي منصة مجانية من Google تُوفّر بيئة عمل للتعلّم الآلي و التحليل البيانات بذكاء اصطناعي بدون الحاجة إلى تثبيت أي برامج أو مُوارد تقنية مُتقدّمة على الجهاز الشخصي. تُوفّر Colab إمكانية الوصول إلى مُعالج وحدات معالجة رسومية (GPU) و وحدات معالجة مركزية (CPU) قوية للتحليل البيانات بسرعة وعلى نطاق واسع. يمكن للمبتدئ استخدام Colab لتجربة العديد من أنماط الذكاء الاصطناعي مثل التعلّم الآلي و التعلّم العَميق و معالجة اللغة الطبيعية. 
2. Amazon SageMaker Studio Lab 📌 هي منصة مجانية من Amazon تُوفّر بيئة عمل للتحليل البيانات بذكاء اصطناعي مع مُوارد تقنية مُتقدّمة مثل وحدات معالجة رسومية (GPU) و وحدات معالجة مركزية (CPU). تُوفّر Studio Lab إمكانية استخدام أدوات تحليل البيانات مثل Apache Spark و TensorFlow و PyTorch مع دعم لغات البرمجة مثل Python و R. تُوفّر SageMaker Studio Lab مُساعدة للمبتدئ من خلال توفر دروس تعليمية و أمثلة مُحدّدة للتعلم و التجربة. 
3. Azure Machine Learning Studio 📌 هي منصة مجانية من Microsoft تُوفّر بيئة عمل للتعلّم الآلي و التحليل البيانات بذكاء اصطناعي مع مُوارد تقنية مُتقدّمة مثل وحدات معالجة رسومية (GPU) و وحدات معالجة مركزية (CPU). تُوفّر Azure Machine Learning Studio إمكانية استخدام أدوات تحليل البيانات مثل Python و R مع دعم لأنماط الذكاء الاصطناعي مثل التعلّم الآلي و التعلّم العَميق و معالجة اللغة الطبيعية. 
4. IBM Watson Studio 📌 هي منصة مجانية من IBM تُوفّر بيئة عمل للتحليل البيانات بذكاء اصطناعي مع مُوارد تقنية مُتقدّمة مثل وحدات معالجة رسومية (GPU) و وحدات معالجة مركزية (CPU). تُوفّر Watson Studio إمكانية استخدام أدوات تحليل البيانات مثل Python و R مع دعم لأنماط الذكاء الاصطناعي مثل التعلّم الآلي و التعلّم العَميق و معالجة اللغة الطبيعية. 

تُوفّر هذه المنصات المجانية للجميع فرصة للبدأ في استكشاف عالم تحليل البيانات بذكاء اصطناعي بدون الحاجة إلى إنفاق أموال كبيرة أو امتلاك خبرات تقنية متقدمة.

البدء في التحليل بالذكاء الاصطناعي

بعد التعرّف على الأساسيات و اختيار أداة مجانية مُناسبة، يمكن للمبتدئ بدء رحلة التحليل بذكاء اصطناعي من خلال التدرّب على بعض المشاريع البسيطة مثل تحليل مجموعة بيانات مُحدّدة أو إنشاء نموذج بسيط للتنبؤ. يمكن للمبتدئ استخدام بيانات مُتاحة مجانًا على شبكة الإنترنت مثل مُجَمّع بيانات UCI  للتدريب على الأدوات و التعرّف على كيفية عمل الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات.

• التركيز على المشاريع البسيطة لا تُحاول بدء مشاريع معقدة من البداية، بل ابدأ بمشاريع بسيطة لتتعلم الأساسيات و تطوّر مهاراتك في تحليل البيانات بذكاء اصطناعي.
• الاستمرار في التعلّم لا تُتوقّف عند مُستوى معيّن، بل استمر في التعلّم و التدريب على الأدوات الجديدة و المفاهيم المُتقدّمة في الذكاء الاصطناعي لتحسين مهاراتك و توسيع نطاق مُعرفتك.
• التواصل مع المُجتمع انضم إلى مُجتمعات الذكاء الاصطناعي على شبكة الإنترنت لتبادل الخبرات و الاستفسار عن المُشكلات التي تواجهها و الاستفادة من نصائح الخبراء.
• التطبيقات الواقعية حاول تطبيق مهاراتك في تحليل البيانات بذكاء اصطناعي في مشاريع واقعية في مجال عملك أو حياتك الشخصية لتُحسّن من قدرتك على حل المشكلات و اتخاذ القرارات بشكل أفضل.

يُوفّر التدرّب على المشاريع البسيطة و الاستمرار في التعلّم و التواصل مع المُجتمع مُساعدة للمبتدئ في بناء أساس قوي في تحليل البيانات بذكاء اصطناعي و التدرّج في التعقيد و التعلّم من أخطائه و تحسين مهاراته مع مرور الوقت.

مستقبل تحليل البيانات بالذكاء الاصطناعي

يتوقّع الخبراء توسّع استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات بشكل أكبر في السنوات المُقبلة. سيتم تطوير أدوات و تقنيات جديدة أكثر فعالية و سهولة في الاستخدام. ستُصبح القدرة على تحليل البيانات بذكاء اصطناعي مهارة أساسية في مختلف المجالات مثل الأعمال و الطب و التعليم و غيرها. سيُصبح الذكاء الاصطناعي أداة لا غنى عنها لتحسين اتخاذ القرارات و حل المشكلات و التنبؤ بالأحداث المستقبلية.

• توسّع استخدام الذكاء الاصطناعي في مختلف مجالات الحياة.
• تطوير أدوات و تقنيات جديدة أكثر فعالية و سهولة في الاستخدام.
• زيادة أهمية القدرة على تحليل البيانات بذكاء اصطناعي في مختلف المجالات.
• زيادة أهمية مهارات الذكاء الاصطناعي في سوق العمل.
• استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين اتخاذ القرارات و حل المشكلات و التنبؤ بالأحداث المستقبلية.

تُشير التوقعات إلى أن مستقبل تحليل البيانات بذكاء اصطناعي واعد للغاية و أن هذه التقنيات ستُغيّر من طريقة حياتنا وعملنا بشكل كبير في السنوات المُقبلة.

 من خلال التدرّب على الأدوات المجانية و التعلّم المستمر يمكن للمبتدئ أن يُصبح مستعدًا لمواجهة تحديات مستقبل تحليل البيانات بذكاء اصطناعي و التأقلم مع التطوّرات التقنية السريعة.

الخاتمة: 

عالم الذكاء الاصطناعي و تحليل البيانات هو عالم واعد للغاية و يُقدّم فرصًا كبيرة للمُبتدئين للتعرّف على تقنيات جديدة و تطوير مهارات جديدة ومُفيدة. مع توفر العديد من الأدوات المجانية و المنصات التعليمية فإن البدء في رحلة استكشاف تحليل البيانات بذكاء اصطناعي لم يكن أسهل من الآن. من خلال التدرّب على المشاريع البسيطة و الاستمرار في التعلّم و التواصل مع المُجتمع يمكن للمبتدئ أن يُصبح مستعدًا لمواجهة تحديات مستقبل تحليل البيانات بذكاء اصطناعي و التأقلم مع التطوّرات التقنية السريعة.

تعديل المقال