كيفية تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر

في عصر يتسم بتقدم التكنولوجيا بوتيرة سريعة أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) واحدا من أكثر المجالات إثارة واهتماما.

يعد القدرة على بناء أنظمة تتعلم وتتفاعل بشكل شبيه بالبشر من أبرز الإنجازات التي تقدمه هذه التكنولوجيا وإذا كنت تتساءل عن كيفية البدء في فهم واكتساب المعرفة حول هذا الموضوع المثير فإن تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر يعتبر الخطوة الأولى.

تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر

تهدف هذه المقالة إلى توجيه خطواتك نحو فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي حتى وإن كنت مبتدئا بلا أي معرفة سابقة وسنستكشف مفاهيم مثل تعلم الآلة معالجة اللغة الطبيعية وشبكات العصب الاصطناعية.

إذا كنت تتطلع إلى فهم واكتساب المعرفة حول مجال الذكاء الاصطناعي وأساسياته دون الحاجة إلى معرفة مسبقة فقد وصلت إلى المكان المناسب وستكون هذه الرحلة معك خطوة بخطوة في عالم مثير يجمع بين التكنولوجيا والتعلم الآلي.

شاهد: افضل مواقع الذكاء الاصطناعي للصور اون لاين

معرفة الذكاء الاصطناعي

في البداية دعونا نبدأ بفهم مفهوم الذكاء الاصطناعي ويشير هذا المصطلح إلى القدرة على تصميم وتطوير أنظمة تكنولوجية تقوم بمحاكاة القدرات الذهنية للبشر وتشمل هذه القدرات التفكير واتخاذ القرارات وحل المشكلات والتفاعل مع البيئة المحيطة.

من السهل أن نلاحظ أهمية الذكاء الاصطناعي في مجتمعنا الحديث وإذ يمكننا تطبيقه في مجموعة متنوعة من المجالات بدءا من الصناعة والتجارة وصولا إلى الطب والترفيه وفمثلا تساعد تقنيات الذكاء الاصطناعي في تطوير سيارات ذاتية القيادة وتحسين أنظمة التوصية للمستهلكين وتشخيص الأمراض المعقدة بدقة أكبر.

من الناحية التاريخية يعود تاريخ الذكاء الاصطناعي إلى القرن العشرين ولكنه تطور بشكل كبير في العقود الأخيرة وبدأت الأبحاث بالتركيز على تطوير البرمجيات التي تقوم بمحاكاة القدرات البشرية وانتقلت بعد ذلك إلى استخدام البيانات الكبيرة وتقنيات التعلم الآلي لتحقيق أفضل أداء.

تتنوع أنواع الذكاء الاصطناعي بحسب مدى قدرة الأنظمة على الأداء والتفاعل ونجد أن الذكاء الضيق (Narrow AI) يستخدم في تطبيقات محددة مثل الترجمة الآلية بينما يهدف الباحثون إلى تطوير الذكاء العام (General AI) الذي يمكنه تنفيذ مهام متعددة بشكل مشابه للبشر.

تعلم الآلة والتدريب

تعلم الآلة هو مجال ممتع ومثير يعتمد على تطوير نماذج وأنظمة قادرة على التعلم من البيانات وتحسين أدائها مع مرور الزمن وبدلا من تعريف الأنظمة بشكل صريح عن طريق البرمجة التقليدية يتم تمكينها لتعلم الأنماط والقوانين من البيانات المتاحة.

تنقسم تقنيات تعلم الآلة إلى عدة أنواع مع تركيز مختلف على نوع وتوفير البيانات والتعلم الرقابي (Supervised Learning)

يشمل تدريب النماذج باستخدام أمثلة معلمة في حين يتطلب التعلم غير الرقابي (Unsupervised Learning)

اكتشاف الأنماط دون توجيه مسبق وتقنية تعلم الإعادة (Reinforcement Learning) تعتمد على مبدأ تعزيز السلوك الصحيح.

عملية تدريب النماذج تنطوي على عدة خطوات وأولا يتم تجميع وتجهيز البيانات المتاحة ثم يتم تقسيمها إلى مجموعات تدريب واختبار ويستخدم النموذج مجموعة التدريب لاستخراج الأنماط وتعلم القوانين وثم يتم اختبار النموذج باستخدام مجموعة الاختبار لقياس أدائه وتقييم كفاءته.

تقنيات التقييم تستخدم لقياس أداء النماذج المدربة وتشمل هذه التقنيات العديد من المقاييس مثل دقة التصنيف ومعدل الكاذب الإيجابي والسلبي ويجب استخدام تقنيات التقييم للتحقق من أن النموذج قادر على الأداء بشكل موثوق في مواقف مختلفة.

غالبا ما يتطلب تدريب النماذج التعديل والتحسين المستمر وإذا كان النموذج لا يحقق الأداء المرجو يمكن تحسينه من خلال تعديل المعلمات أو تغيير هيكل النموذج وهذا يتطلب فهما عميقا لتفاصيل تشغيل النموذج والبيانات المستخدمة.

الشبكات العصبية الاصطناعية

الشبكات العصبية الاصطناعية هي نماذج محاكاة للأعصاب البشرية وكيفية تفاعلها في الدماغ وتتألف هذه الشبكات من طبقات متعددة من الوحدات الصغيرة المعروفة باسم العقد والتي تعمل معا على معالجة المعلومات واستخراج الأنماط من البيانات.

تنقسم الشبكات العصبية إلى طبقات مختلفة تبدأ من الطبقة الأولى (الطبقة الداخلية) وتنتهي بالطبقة الأخيرة (الطبقة الناتجة) وتحتوي كل طبقة على وحدات صغيرة تقوم بمعالجة الإشارات ونقل المعلومات إلى الطبقات التالية.

عملية تعلم الشبكات العصبية تشبه عملية تعلم الإنسان وتتمثل في ضبط المعلمات والوزن الذين يحددون كيفية تأثير الإشارات الواردة على الناتج ويتم تدريب الشبكات على مجموعة من البيانات المعروفة لتحسين أداءها على مهمة معينة.

تستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية في مجموعة واسعة من التطبيقات وعلى سبيل المثال يمكن استخدامها للتعرف على الصور والفيديوهات وتحسين أداء أنظمة التوصية وتفسير اللغة الطبيعية وتحليل البيانات الضخمة.

في مجال التعلم العميق يمكن استخدام مكتبات البرمجة مثل TensorFlow وPyTorch لبناء وتدريب الشبكات العصبية ويمكنك تنفيذ تمارين تفاعلية لبناء نماذج بسيطة تعمل على مهام مثل التصنيف والتوقع.

معالجة اللغة الطبيعية

أول خطوة في هذه المرحلة هو اختيار مشروع يتناسب مع مستوى معرفتك واهتماماتك وقد تكون هذه مشاريع تتعلق بالتصنيف التلقائي للصور أو تحسين أنظمة التوصية أو ترجمة النصوص وما إلى ذلك.

من المهم جمع البيانات المناسبة لمشروعك وبالنسبة لمشروع التعرف على الصور يمكنك جمع مجموعة من الصور مع تصنيفاتها ويجب أن تكون البيانات متنوعة وكافية لتحقيق أداء جيد.

تصميم النموذج يتطلب اختيار نوع الشبكة العصبية المناسبة للمشروع وقد تختار شبكات تعلم عميق مثل الشبكات العصبية البيئية (CNN) لمشروع التصنيف التلقائي للصور أو تستخدم شبكات الانتقال التلقائي (Transfer Learning) للاستفادة من نماذج مدربة سابقا.

بعد تصميم النموذج يأتي دور تدريبه باستخدام البيانات التي جمعتها وهذه المرحلة تتطلب وقتا وقد تحتاج إلى ضبط معلمات النموذج واختيار خوارزميات التحسين المناسبة.

بمجرد تدريب النموذج يجب تقييم أدائه باستخدام بيانات اختبار غير مستخدمة في التدريب ويتم ذلك باستخدام مقاييس مثل دقة التصنيف ومعدل الكاذب الإيجابي والسلبي.

قد تحتاج إلى تحسين أداء النموذج من خلال تغيير معلماته أو تعديل البيانات وتحتاج أحيانا إلى تحسين الأداء واختبار مفاهيم مختلفة للحصول على نتائج أفضل.