ازاي تبدأ في مجال الذكاء الاصطناعي والـ Data Science

الذكاء الاصطناعي مجال واسع جدًا، وبيشمل فرعين أساسيين:

• Machine Learning (تعلم الآلة)
• Deep Learning (التعلم العميق)

كمان ظهرت مجالات متخصصة عند تقاطع علوم البيانات مع مجالات تانية:

• التسويق: Marketing Intelligence
• علم النفس: Psychology Intelligence

وبعض المجالات الأخرى:

• السيارات الذاتية القيادة (Self Driving Car) باستخدام Computer Vision
• الروبوتات (Robots) بالجمع بين Computer Vision + Embedded Systems + Machine Learning
• تحليل البيانات (Data Mining) باستخدام Data Analysis + Machine Learning

قبل ما تبدأ: حدد هدفك ​

لازم يكون عندك فكرة واضحة عن اللي عايز تعمله:
هل نفسك تعمل روبوت ذكي؟ أو برنامج Software ذكي؟
رؤيتك هي اللي هتخليك تكمل المسار بنجاح.

أسئلة شائعة قبل البداية ​

هل أحتاج رياضيات قوية؟​

في البداية مش هتحتاج رياضيات كتير، لكن هتحتاجها لما تدخل في تعلم الآلة والتعلم العميق.

أنا ضعيف في اللغة الإنجليزية، هل هقدر؟​

أغلب المصادر بالإنجليزي، لكن ساعتين يوميًا ممارسة للإنجليزي كفاية جدًا للبدء.

هل سأحصل على وظيفة بعد التعلم؟​

الأرزاق بيد الله، لكن لو اتبعت المسار الصح، هتكون جاهز لوظيفة عالم بيانات.

ليه المجال ده مهم مش أشتغل مترجم؟​

مجال Data Science حاليًا الأعلى طلبًا والأعلى أجرًا عالميًا.

نصائح مهمة قبل البداية ​

1. استخدم جوجل قبل ما تسأل أي حد.
2. لو بعد 15 دقيقة مش لقيت الإجابة، حاول تشرح المشكلة بكلماتك ومفاتيح البحث الصحيحة.
3. اعرف الفرق بين: Software & Hardware، قواعد البيانات، لغات البرمجة، LinkedIn، Big Data، علوم البيانات.

أفضل مواقع تعليمية أونلاين مجانية ​

• Coursera
• Udacity
• Udemy
• EDX
• Kaggle

المواقع دي هتلاقي فيها كل الدورات اللي هتحتاجها للذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات.

الأساسيات المطلوبة لتعلم الذكاء الاصطناعي ​

الرياضيات والإحصاء​

• تفاضل وتكامل
• الجبر الخطي
• الإحصاء

قناة تعليمية مقترحة: تعليم الرياضيات

لغة البرمجة Python​

• تعليم Python

تعلم الآلة (Machine Learning)​

• مقدمة Machine Learning على Coursera

التعلم العميق (Deep Learning)​

• Deep Learning على Udacity

برنامجك اليومي المقترح ​

• قراءة 3 مقالات علمية يوميًا
• حل 10 مسائل رياضية يوميًا
• 3 ساعات تعلم اللغة الإنجليزية
• ساعة قراءة معلومات عامة
• 3-7 ساعات برمجة
• ساعة راحة (ممارسة رياضة يفضل)

البرنامج الشهري ​

الشهر الأول:​

• أساسيات Python والبرمجة
• تنفيذ مشاريع صغيرة لتطبيق ما تعلمته

الشهر الثاني - الخامس:​

• دراسة Machine Learning Introduction
• دراسة مكتبات Python المهمة: numpy, pandas, scipy, scikit-learn, matplotlib
• ممارسة يومية ساعة على Kaggle

الشهر الخامس وما بعده:​

• تعلم Deep Learning Introduction
• مراجعة كل ما تم تعلمه وتطبيق مشاريع عملية

ملاحظات مهمة ​

• جوجل أهم من أي شخص، اتعلم تبحث صح.
• Kaggle أهم من أي شهادة، ركز على المشاريع العملية.
• الاهتمام بالمشاريع أهم من الشهادات.
• بعد 6 أشهر، هتكون جاهز لإثبات مهاراتك كمبتدئ في مجال Data Science.

قناة تعليمية مفيدة:

• المهندس هشام عاصم - Machine Learning

وطبعا ديه مش النهاية .. فى منتديات أكتب كود حتلاقى أكتر