تعلم برمجة الذكاء الاصطناعي واحصل على اعلى دخل
تعلم برمجة الذكاء الاصطناعي واحصل على اعلى دخل
حيث يراقب محللو الصناعة والتقنيون الاتجاهات في الذكاء الاصطناعي (AI) عن كثب. حتى الطلاب الذين يخططون لمهنة في هذا المجال الديناميكي يراقبون التطورات عن كثب
وفقًا للاستطلاع، إليك 10 وظائف ذكاء اصطناعي ذات الأجور الأعلى، ومتوسط رواتبهم في الولايات المتحدة، وفقًا لموقع Indeed:
مدير التحليلات Director of analytics
مدير التحليلات هو الشخص المسؤول بشكل رئيسي عن إدارة أقسام تحليلات البيانات وتخزين البيانات، والإشراف على جميع الأنشطة وضمان التوافق مع رؤية الشركة وأهدافها. يوجّه مدير التحليلات إدارة وتطوير وتكامل تحليلات البيانات وذكاء الأعمال اللازمة لدعم مهمة واستراتيجيات الرؤية والأهداف وأهداف العمل.
متوسط الراتب: 140,837$ سنويًا
عالم رئيسي Principal scientist
العالم الرئيسي مسؤول عن التخطيط وإجراء التجارب والتحقيقات. وغالبًا ما يعمل من المختبر (كما قد يعمل في الجامعات أو المختبرات الحكومية أو شركات الأدوية أو المنظمات البحثية أو الشركات الكيميائية أو الوكالات البيئية). يُجري العلماء الرئيسيون تجارب في مجالات مثل /البحث الطبي أو علوم الأرض أو الأبحاث البيولوجية أو أبحاث الكيمياء أو علم العقاقير/.
هدف العالم الرئيسي النهائي: تقديم معلومات جديدة أو شرح أسباب الظواهر المختلفة.
متوسط الراتب: 138,271$ سنويًا
مهندس التعلم الآلي Machine learning engineer
من الناحية العملية، فإن وظيفة مهندس التعلم الآلي قريبة من وظيفة عالم البيانات. يعمل القائمون على كلا المنصبين مع كميات هائلة من المعلومات، ويتطلب عملهما مهارات استثنائية في إدارة البيانات والقدرة على أداء النمذجة المعقدة على مجموعات البيانات الديناميكية.
لكن هنا ينتهي التشابه. ينتج متخصصو البيانات رؤى، عادةً في شكل مخططات أو تقارير يتم تقديمها إلى الجمهور البشري. من ناحية أخرى، يصمم مهندسو التعلم الآلي برامج ذاتية التشغيل لأتمتة النماذج التنبؤية(predictive models). في كل مرة ينفذ فيها البرنامج عملية ما، فإنه يستخدم تلك النتائج لتنفيذ العمليات المستقبلية بدرجة أكبر من الدقة. هذه هي الطريقة التي “يتعلم بها” البرنامج/الجهاز.
متوسط الراتب: 134,449$ سنويًا
مهندس رؤية حاسوبية Computer vision engineer
يقضي مهندس رؤية الكمبيوتر وقته في البحث عن الرؤية البيولوجية، وتطوير التعلم الآلي، والتعلم العميق، والذكاء الاصطناعي. بينما يعمل بعض مهندسي رؤية الكمبيوتر بجِد -بلا شك- في البحث عن هذه الموضوعات ودراستها بغرض التقدم التكنولوجي، فإن الغالبية العظمى من وظائف هندسة رؤية الكمبيوتر تشمل العمل في الإلكترونيات والتجارة الإلكترونية وتطبيقات الطيران.
متوسط الراتب: 134,346$ سنويًا
عالم البيانات Data scientist
بعبارات بسيطة، تتمثل وظيفة عالم البيانات في تحليل الأخيرة -وأقصد البيانات بالطبع!- للحصول على رؤى قابلة للتنفيذ.
تشمل مهام عالم البيانات ما يلي:
تحديد مشاكل تحليل البيانات التي توفر أكبر فرص المؤسسة.
تحديد مجموعات البيانات والمتغيرات الصحيحة.
جمع مجموعات كبيرة من البيانات المنظمة وغير المنظمة من مصادر مختلفة.
تصفية البيانات والتحقق منها للتأكد من دقتها واكتمالها وتحانسها.
وضع النماذج والخوارزميات وتطبيقها لاستخراج مخازن البيانات الضخمة Big Data.
تحليل البيانات لتحديد الأنماط والاتجاهات.
تفسير البيانات لاكتشاف الحلول والفرص.
إيصال النتائج إلى الجهات المعنية باستخدام العروض المرئية والوسائط الأخرى.
متوسط الراتب: 130,503$ سنويًا
مهندس بيانات Data engineer
يقوم مهندسو البيانات ببناء خطوط إمداد البيانات التي تحول البيانات الخام غير المهيكلة إلى تنسيقات يمكن لعلماء البيانات استخدامها في التحليل. وهم مسؤولون عن إنشاء وصيانة البنية التحتية للتحليلات التي تتعلق بكل الوظائف التي تتعامل مع البيانات (تقريبًا). يتضمن ذلك البنى مثل قواعد البيانات والخوادم وأنظمة المعالجة واسعة النطاق.
متوسط الراتب: 125,999$ سنويًا
مهندس خوارزميات Algorithm engineer/developer
مهندس الخوارزميات هو المسؤول بشكل عام عن تطوير الخوارزميات، وهي أجزاء تقنية من كود الكمبيوتر تنتج نتائج محددة في العديد من المجالات المختلفة.
قد يطلق بعض الخبراء على هؤلاء (مبرمجو التقنية العالية) لأن الخوارزميات غالبًا ما تكون الأجزاء الأكثر تقنية وتعقيدًا في مشاريع الويب/المشاريع التكنولوجية. غالبًا ما يعمل مطور الخوارزمية انطلاقًا من مشكلة أو هدف محدد، ويبني خوارزميات محددة لمعالجة المشكلة أو تحقيق نتائج محددة.
تتمثل إحدى طرق فهم ما يفعله مهندسو الخوارزمية في مقارنتهم مع مبرمجي الويب الآخرين أو مبرمجي الكمبيوتر الذين يعملون بشكل أساسي على الواجهات وغيرها من الأعمال الموجهة للعرض أمام المستخدم. لا يركز مصممو الويب/البرامج أحيانًا على أي من الوظائف الفنية للمنتج. في حين يركز مطورو الخوارزميات دائمًا على الكود الوظيفي الذي يسمح بإظهار “ذكاء” التكنولوجيا.
متوسط الراتب: 104,112$ سنويًا
عالم الحاسوب Computer scientist
يعمل علماء الجاسوب عادةً مع مجموعة واسعة من مفاهيم وأدوات تكنولوجيا الحوسبة، إما لإيجاد طرق للابتكار في كيفية استخدامنا للتقنيات الحالية لتطوير طفرات تقنية حوسبة جديدة تمامًا. يمكن أن تشمل الأمثلة على نوع الطفرات التي عملوا عليها مؤخرًا أشياء مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء.
متوسط الراتب: 97,850$ سنويًا
عالم إحصاء Statistician
باختصار، يطبّق عالم الإحصاء الأساليب والنماذج الإحصائية على مشاكل العالم الحقيقي. ويقوم بجمع وتحليل وتفسير البيانات للمساعدة في العديد من عمليات صنع القرار في أوساط الشركات.
وفقًا لمكتب إحصاءات العمل الأمريكي، فإن التوقعات الوظيفية لهذا المجال إيجابية للغاية. إذ يتأمل أن تنمو العمالة الإجمالية لعلماء الرياضيات والإحصائيين بنسبة 30% بين عامي 2018-2028 (وهو ما يقرب من خمسة أضعاف النمو لجميع المهن!).
متوسط الراتب: 83,731$ سنويًا
مهندس الأبحاث Research engineer
يمكن أن يختلف مجال البحث الهندسي بشكل كبير اعتمادًا على التخصص الهندسي ذاته. ومع ذلك، يعمل مهندس الأبحاث عادةً داخل قسم البحث والتطوير في المنظمة أو الوكالة الحكومية أو المؤسسة أكاديمية. بشكل عام، يقوم مهندسو البحث بتطوير المنتجات أو العمليات أو التكنولوجيا لصاحب العمل. لتحقيق ذلك، يقومون بجمع المعلومات أو البيانات أو العينات ذات الصلة، ثم يُحللون أبحاثهم ويُجرون الاختبارات لإنشاء حلول مثالية ومبتكرة.
تشمل بعض الصناعات أو المجالات التي يعمل فيها مهندسو البحث (الرعاية الطبية أو الصحية – وسائل النقل – الجيش – أجهزة وبرامج الكمبيوتر – تطوير المنتجات الصناعية والتجارية – الطاقة /النفط والغاز والطاقة المتجددة والتعدين وما إلى ذلك/)
متوسط الراتب: 71,600$ سنويًا
عينة من المواد الأساسية في منهج الذكاء الاصطناعي
الرياضيات والإحصاء
الجبر الخطي.
حساب التفاضل والتكامل.
المصفوفات والتحولات الخطية.
التكامل والتقريب.
الانحدار الحديث.
نظرية الاحتمالات.
شبكات بايزي.
النماذج الرسومية الاحتمالية.
علوم الحاسوب
أنظمة الحاسب والبرمجة.
مبادئ حساب الضرورة.
مبادئ البرمجة الوظيفية.
أساسيات علوم البيانات.
هياكل وخوارزميات البيانات المتوازية والمتسلسلة.
البرمجة المنطقية والمنطق الحسابي.
تطوير البرمجيات.
مواد اختصاصية
التعلم الآلي والتعلم العميق والتعلم المعزز.
نظرية المعلومات والاستدلال وخوارزميات التعلم.
الشبكات العصبية لتعلم الآلة.
تمثيل الذكاء الاصطناعي وحل المشكلات.
معالجة اللغة الطبيعية.
الرؤية الحاسوبية وتحليل الصور.
هناك العديد من المصادر التعليمية لتعلم برمجة الذكاء الاصطناعي، ومن بين هذه المصادر :
1- Coursera: تقدم Coursera مجموعة واسعة من الدورات التدريبية في مجال الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك دورات تغطي مواضيع مثل تعلم الآلة والتعلم العميق وتحليل البيانات والذكاء الاصطناعي الإحصائي.
2- Udacity: تعد Udacity مصدرًا ممتازًا لتعلم الذكاء الاصطناعي، وتقدم العديد من الدورات التدريبية التي تغطي مواضيع مثل تعلم الآلة والتعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية.
3- edX: تقدم edX دورات تدريبية مجانية ومدفوعة في مجال الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك دورات في تعلم الآلة والتعلم العميق وتحليل البيانات وغيرها.
4- Fast.ai: تقدم Fast.ai دورات تدريبية في مجال تعلم الآلة والتعلم العميق، وتشتهر بتوفير تدريب عملي ومشاريع تطبيقية.
5- TensorFlow: تقدم TensorFlow دورات تدريبية مجانية ومدفوعة في مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، وتشتهر بكونها واحدة من أكثر المكتبات استخدامًا في هذا المجال.
6- PyTorch: تقدم PyTorch دورات تدريبية في مجال تعلم الآلة والتعلم العميق، وتشتهر بكونها مكتبة تعلم الآلة مفتوحة المصدر شديدة الشعبية.
7- YouTube: تحتوي YouTube على مجموعة واسعة من الفيديوهات التعليمية في مجال الذكاء الاصطناعي، ويمكن استخدامها كمصدر تعليمي مجاني.
8- كتب: تتوفر العديد من الكتب في مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، ويمكن استخدامها كمصدر للتعلم والاطلاع.
هذه بعض المصادر التي يمكن استخدامها لتعلم برمجة الذكاء الاصطناعي، ويمكن أيضًا البحث عن المزيد من المصادر على الإنترنت وفقًا للاحتياجات والاهتمامات الخاصة.
روابط مصادر تعلم برمجة الذكاء الاصطناعي
تفضل هذه بعض الروابط لمصادر تعلم برمجة الذكاء الاصطناعي:
1- Coursera: coursera.org
2- Udacity: udacity.com
3- edX:edx.org
4- Fast.ai: fast.ai
5- TensorFlow: tensorflow.org
6- PyTorch: pytorch.org
7- YouTube:youtube.com
8- كتب:
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow by Aurélien Géron
Artificial Intelligence: A Modern Approach by Stuart Russell and Peter Norvig
Deep Learning by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville
هناك العديد من المصادر الأخرى المتاحة أيضًا على الإنترنت، ويمكن البحث عنها باستخدام محركات البحث المختلفة.