من دواعي الاهتمام والسرور أن تعلم الذكاء الاصطناعي التوليدي لم يعد صعبًا أو مكلفًا، فبفضل جامعة MIT، يمكنك الآن أن تبدأ من الصفر، وتفهم الأساسيات، وتكتسب مهارات قوية خلال 8 ساعات فقط.
وإذا كنت لأول مرة تسمع عن هذا المجال دعنا في المقال البسيط نفهمك ما هو الذكاء الاصطناعي التوليدي، أهميته في سوق العمل، وكيف تتعلمه مع دورة MIT المجانية.
ما هو الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI)؟
الذكاء الاصطناعي التوليدي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يركز على إنشاء محتوى جديد بناءً على البيانات التي تم تدريبه عليها.
بخلاف الذكاء الاصطناعي التقليدي الذي يحلل ويصنف البيانات، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكنه إنتاج نصوص وصور وفيديوهات وموسيقى وحتى أكواد برمجية جديدة.
أشهر أمثلته:
- ChatGPT مساعدك الذكي.
- DALL·E لإنشاء الصور.
- Copilot لكتابة الأكواد.
- كما توجد أدوات تحويل النص إلى صوت أو فيديو، وغيرها الكثير.
أهمية تعلم الذكاء الاصطناعي التوليدي
بالنسبة لسوق العمل في الوقت الحالي، أصبح الذكاء الاصطناعي واحدًا من أكثر المهارات المطلوبة في سوق العمل.
سواء في مجالات التقنية أو التسويق أو التصميم أو حتى في التعليم والصحة.
فمعظم الشركات تبحث عن موظفين لديهم معرفة بأساسيات الذكاء الاصطناعي، لأن هذه المهارات تساعد في تحسين الإنتاجية وتوفير الوقت.
كما يوفر فرص متنوعة، من تحليل البيانات إلى تطوير البرمجيات، ومن تصميم المحتوى إلى الأبحاث العلمية، أصبح الذكاء الاصطناعي أساسي في مختلف المجالات.
لذلك فإن المعرفة بتقنيات الذكاء الاصطناعي تفتح لك أبوابًا وظيفية جديدة، وتزيد من قيمتك في سوق العمل، سواء كنت موظفًا أو مستقلًا (freelancer).
دورة MIT في الذكاء الاصطناعي
أدركت جامعة MIT “إحدى أعرق الجامعات في العالم” أهمية نشر الوعي بتقنيات الذكاء الاصطناعي، فقامت بإطلاق دورة تعليمية مجانية على يوتيوب بعنوان: “Foundation Models & Generative AI”
تتضمن هذه الدورة شرح المحاور التالية:
- شات جي بي تي (ChatGPT)
- ستابل ديفيوجن وDALL·E (أدوات توليد الصور بالذكاء الاصطناعي)
- الشبكات العصبية
- التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning)
- التمثيل والتعلم غير الخاضع للإشراف (Representation & Unsupervised Learning)
- التعلم بالتعزيز (Reinforcement Learning)
- الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI)
- التعلم الذاتي الإشراف (Self-Supervised Learning)
- النماذج الأساسية (Foundation Models)
- الشبكات التوليدية الخصمية (GANs – Generative Adversarial Networks)
- التعلم التبايني (Contrastive Learning)
- المشفرات التلقائية (Auto-encoders)
- إزالة التشويش والتوليد عبر النماذج الانتشارية (Denoising & Diffusion Models)
الدورة مناسبة تمامًا للمبتدئين، ولا تتطلب أي خبرة مسبقة في البرمجة أو التكنولوجيا، فهي مصممة لتكون مدخلًا شاملاً لأي شخص يريد فهم هذا المجال وتطبيقه في حياته أو عمله.
كيف تستفيد من الدورة بأفضل طريقة؟
لكي تستفيد إلى أقصى درجة من الدورة، اتبع الخطوات التالية:
حدد وقتًا يوميًا للمشاهدة، قسّم الدورة على أيام معينة، حتى تستوعب المحتوى بهدوء.
استخدم دفترًا أو تطبيقًا لتسجيل النقاط الأساسية والمفاهيم الجديدة.
بعد كل درس، ابحث عن الأداة أو التقنية التي تم شرحها وجربها بنفسك.
تحدث مع زملائك أو أصدقائك، أو انشر على الإنترنت ما تعلمته لتثبيت معلوماتك.
العالم التقني يتغير بسرعة، لذلك تابع القنوات والمصادر التي تنشر جديد الذكاء الاصطناعي أولًا بأول.
ماذا بعد تعلم الذكاء الاصطناعي؟
بعد تعلم الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI)، ستفتح أمامك فرص ومجالات واسعة يمكن أن تستثمر فيها مهاراتك، سواء بشكل شخصي أو مهني.
إليك أهم ما يمكنك القيام به:
- تطوير المشاريع الشخصية
بناء تطبيقات ذكية مثل شات بوتس (Chatbots) أو مولد نصوص وصور.
تصميم أدوات تساعدك في عملك مثل مُلخّصات أوتوماتيكية أو أنظمة اقتراح محتوى.
- الدخول إلى سوق العمل
وظائف في تحليل البيانات والتعلم الآلي.
أو العمل كمطوّر حلول ذكاء اصطناعي للشركات الناشئة أو الكبرى.
كما يمكنك العمل في مجالات مثل التسويق الرقمي، التصميم، وخدمة العملاء التي أصبحت تعتمد على الـAI.
- توسيع مهاراتك التقنية
تعلم لغات برمجة ومكتبات متقدمة (مثل PyTorch أو TensorFlow).
التعمق في مجالات متخصصة مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) أو الرؤية الحاسوبية (Computer Vision).
- إنشاء محتوى وخدمات
تقديم خدمة كتابة المحتوى بالذكاء الاصطناعي أو تصميم الصور والفيديو.
العمل كمستقل (Freelancer) على منصات مثل Upwork وFiverr لتقديم حلول إبداعية للعملاء.
- العمل الأكاديمي والبحثي
المشاركة في أبحاث جديدة لتطوير خوارزميات أقوى وأكثر أمانًا.
متابعة الدراسات العليا في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي، علم البيانات، أو هندسة الكمبيوتر.
اقرأ أيضا: مسار تدريبي مجاني لتعلم تحليل البيانات بشهادة معتمدة من مايكروسوفت.
Comments are closed.