سلسلة Days of Machine Learning 100 لتعلم الآلة خطوة بخطوة!

لا شك أن تعلم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة من أهم الاستثمارات التي يمكن أن يقوم بها أي شخص يسعى لبناء مستقبل مهني قوي.

ولحسن الحظ، ظهرت مبادرات تعليمية رائعة مثل سلسلة 100 Days of Machine Learning، التي توفر خطة منظمة لتعلم هذا المجال خطوة بخطوة.

ولكن دعنا في البداية نسلط الضوء على ماهية المجال وأهميته في عالمنا اليوم.

ما هو الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة؟

الذكاء الاصطناعي (AI) هو فرع من علوم الحاسب يهدف إلى بناء أنظمة قادرة على التفكير واتخاذ القرارات بطريقة تحاكي الذكاء البشري.

بينما تعلم الآلة (Machine Learning) هو أحد فروع الذكاء الاصطناعي الذي يركز على تطوير خوارزميات تسمح للحاسوب بالتعلم من البيانات وتحسين أدائه مع مرور الوقت دون الحاجة إلى برمجة صريحة.

على سبيل المثال: عندما يستخدم يوتيوب خوارزميات لتوصية فيديوهات تناسب اهتماماتك، فهذا نتاج تعلم الآلة.

يجب أن تتعلم ذلك المجال لأن:

في سوق العمل هذا المجال عليه طلب مرتفع، فالكثير من الشركات العالمية تبحث عن مهندسي بيانات، علماء ذكاء اصطناعي، ومطوري ML باستمرار.

كما يعد هذا المجال من أعلى الوظائف أجرًا عالميًا، حيث يقدم رواتب تنافسية للعاملين به أيًا كان محل العمل.

بالإضافة لذلك، الذكاء الاصطناعي ليس مجرد “ترند”، بل هو أساس التحول الرقمي لعقود قادمة، ويمكن تطبيقه إمكانية في أي مجال من الطب إلى الزراعة، ومن التسويق إلى الأمن السيبراني.

سلسلة 100 Days of Machine Learning لتعلم الآلة

سلسلة 100 Days of Machine Learning هي واحدة من أشهر المبادرات التعليمية على منصة يوتيوب.

تهدف إلى مساعدة أي شخص سواء مبتدئ أو متوسط أن يبدأ رحلته في تعلم الآلة بشكل تدريجي وممتع.

أهم ما يميز هذه السلسلة:

• فيديوهات قصيرة ومركزة، كل حلقة بتغطي مفهوم أو خطوة عملية بشكل مبسط وسهل الفهم.
• منهج تدريجي بتبدأ بالأساسيات (زي بايثون والرياضيات البسيطة) وبتتدرج لحد ما توصل لخوارزميات متقدمة.
• مقدم السلسلة بيشرح أمثلة عملية، زي بناء نماذج للتنبؤ بالبيانات أو تحليل مجموعات بيانات من Kaggle.
• كما أن كل المحتوى موجود مجانًا على يوتيوب، يعني تقدر تبدأ في أي وقت بدون قيود.
•  مئات المتعلمين بيتابعوا السلسلة وبيشاركوا تجاربهم وأسئلتهم على التعليقات ومنصات التواصل.

كيف تستفيد من سلسلة 100 Days of ML؟

ابدأ من الحلقة الأولى حتى إذا عندك خلفية، متابعة السلسلة بالترتيب هيساعدك تبني أساس قوي.

خصص وقت ثابت يوميًا، حاول تخصص من ساعة إلى ساعتين لمشاهدة الفيديو وتطبيق ما فيه.

طبق عمليًا، افتح Jupyter Notebook أو Google Colab وامشي خطوة بخطوة مع الشرح.

سجل ملاحظاتك باستمرار، كتابة ملخص قصير بعد كل فيديو بيثبت المعلومة عندك.

شارك تقدمك لحظة بلحظة، انشر يومياتك على لينكدإن أو تويتر باستخدام هاشتاج #100DaysOfML، وده هيساعدك على الالتزام وكمان يفتحلك شبكة علاقات.

اقرأ أيضا: أقوى 9 دورات لتعلم الذكاء الاصطناعي من شركات Microsoft وGoogle وAmazon

الوظائف التي يمكنك الحصول عليها بعد تعلم الآلة

هذا المجال من أكثر المجالات التي تفتح أبوابًا واسعة للعمل في سوق التقنية العالمي، حيث تتسابق الشركات الناشئة والكبرى لتوظيف خبراء قادرين على تحليل البيانات وبناء نماذج ذكية.

ومن أبرز الوظائف التي يمكنك الالتحاق بها بعد إتقان هذا المجال:

مهندس تعلم الآلة (Machine Learning Engineer): مسؤول عن تصميم وبناء النماذج والخوارزميات التي تساعد الأنظمة على التعلم من البيانات.

عالم بيانات (Data Scientist): يجمع بين تحليل البيانات، البرمجة، واستخدام خوارزميات تعلم الآلة لاستخلاص رؤى مهمة تدعم اتخاذ القرارات داخل المؤسسات.

محلل بيانات (Data Analyst): يقوم بجمع البيانات، تنظيفها، وتصورها لفهم الأنماط والاتجاهات، مع إمكانية استخدام بعض تقنيات  في التنبؤ بالنتائج.

مهندس ذكاء اصطناعي (AI Engineer): يعمل على تطوير أنظمة أكثر شمولًا، تشمل تعلم الآلة والتعلم العميق.

متخصص معالجة اللغة الطبيعية (NLP Specialist): يركز على بناء أنظمة تفهم النصوص البشرية، مثل روبوتات المحادثة (Chatbots) أو أنظمة الترجمة الذكية.

باحث في الذكاء الاصطناعي (AI Researcher): يعمل على تطوير تقنيات وأفكار جديدة في مجال الذكاء الاصطناعي، وغالبًا يكون مرتبطًا بالجامعات أو مراكز الأبحاث.

مهندس بيانات (Data Engineer): يختص ببناء البنية التحتية التي تخزن وتدير البيانات، ويجهزها للاستخدام في مشاريع الآلة والتحليلات المتقدمة.

نصائح لتعلم المجال والحصول على وظيفة

ابدأ بالأساسيات فمثلًا تعلم لغة بايثون، ومبادئ الإحصاء والجبر الخطي والاحتمالات. هذه الركائز أساسية لفهم أي خوارزمية أو نموذج.

لا تكتفِ بالقراءة أو مشاهدة الفيديوهات، بل جرب بنفسك كتابة الأكواد وتنفيذ المشاريع الصغيرة، مثل تحليل مجموعة بيانات بسيطة أو بناء نموذج للتنبؤ بالأسعار.

ابنِ بورتفوليو قوي، فأنشئ حسابًا على GitHub وشارك فيه مشاريعك، وجود أمثلة عملية لعملك هو أفضل وسيلة لإقناع أصحاب العمل بمهاراتك.

تابع دورات منظمة مثل سلسلة 100 Days of Machine Learning على يوتيوب، أو الدورات المتاحة على Coursera وUdemy وKaggle.

شارك ما تتعلمه أولًا بأول على لينكدان، اكتب مقالات قصيرة أو يوميات تعلمك، وتواصل مع خبراء المجال. هذا يوسع شبكتك المهنية ويفتح لك فرصًا وظيفية.

قبل التقديم للوظائف، حاول إنجاز مشروع كبير نسبيًا يُظهر قدرتك على حل مشكلة حقيقية باستخدام تعلم الآلة.

المجال سريع التطور، لذلك احرص على متابعة أحدث الأبحاث والأدوات مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI) والتعلم العميق.

تدرب على أسئلة المقابلات الشائعة في تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي، مثل شرح خوارزمية معينة أو كتابة كود مباشر أمام اللجنة.

ربما تبدأ بوظيفة محلل بيانات أو مهندس بيانات قبل الانتقال إلى دور متخصص في المجال. اعتبرها خطوة تمهيدية تمنحك خبرة عملية قوية.

رابط السلسلة من هنا

اقرأ أيضا: أفضل 10 قنوات يوتيوب لتعلم الذكاء الاصطناعي حتى لو لم يكن لديك خبرة تقنية!