How I'd Learn AI in 2024 (if I could start over)

Dave Ebbelaar

4 Aug 202317:55

Summary

TLDRهذا النص يوفر مسارًا كاملًا للتعلم في مجال الذكاء الاصطناعي، يبدأ من البداية حتى التحويل إلى مهارات ربحية. يتضمن النص خطوات مثل إعداد بيئة العمل، تعلم Python، استخدام مكتبات AI، العمل على مشاريع، اختيار تخصص، مشاركة المعرفة، وتعلم المهارات اللازمة لتحقيق النجاح في الذكاء الاصطناعي والعلوم البيانات.

Takeaways

🌟 إذا كنت ترغب في تعلم الذكاء الاصطناعي، فإن هذا الفيديو مخصص لك ويوفر لك مخططًا كاملًا للتعلم.
📈 الذكاء الاصطناعي يمثل فرصة كبيرة للدخول عليه نظرًا لتوقع حجم السوق ينمو إلى 2 تريليون دولار أمريكي بحلول عام 2030.
💡 يجب عليك الفهم أن الذكاء الاصطناعي هو عبارة عن فرع واسع يشمل مجالات متعددة مثل التعلم الآلي وشبكات عميقة.
🛠️ إذا كنت ترغب في بناء تطبيقات يمكن للشركات الاعتماد عليها، فمن المهم فهم الجزء التقنية للذكاء الاصطناعي.
💻 يجب أن تبدأ رحلتك التعليمية بإعداد بيئة عملك مع Python الهياكل الأساسية للبدء في الذكاء الاصطناعي.
🔢 تعلم البرمجة الأساسيات ومكتبات Python المفيدة مثل Numpy وPandas وMatplotlib لمعالجة البيانات.
📚 تعلم أساسيات Git وGitHub لتسهيل الحصول على التعليمات البرمجية والمشاريع من الإنترنت.
🔧 العمل على المشاريع وبناء الملفات الشخصية من خلال الاستكشاف والتعلم من خلال الأخطاء.
🎯 اختر تخصصك وبدأ في مشاركة المعرفة من خلال المدونة أو المقالات أو الفيديوهات لتعزيز التعلم.
💼 استمر في التعلم والتحسين المستمر بناءً على تخصصك ومتطلبات مشروعك.
🏦 بعد التعلم والتحسين، يمكن لك ربح مهاراتك من خلال الوظائف أو العمل الحر أو بناء منتج.

Q & A

ما هي الخطوات السبع التي يقترحها المقدم في مسار تعلم الذكاء الاصطناعي؟
-الخطوة الأولى هي ترتيب بيئة عملك. الخطوة الثانية هي بدء التعلم بلغة Python. الخطوة الثالثة هي تعلم أساسيات Git وGitHub. الخطوة الرابعة هي العمل على المشاريع وبناء منصتك. الخطوة الخامسة هي اختيار تخصصك ومشاركة بnowledge. الخطوة السادسة هي الاستمرار في التعلم والتحسين المهني. الخطوة السابعة هي ربح مهاراتك.
لماذا ينصح المقدم بتعلم Python في تعلم الذكاء الاصطناعي؟
-Python هو اللغة الأساسية للبدء في الذكاء الاصطناعي والعلم البيانات، وتعتبر واحدة من اللغات السهل للبدء معها.
ما هي المكتبات الثلاث التي ينصح بتعلمها للعمل في الذكاء الاصطناعي والعلم البيانات؟
-هذه المكتبات هي NumPy، pandas، و Matplotlib، وهي تساعد في التعامل مع البيانات والعرض البياني.
لماذا ينصح المقدم بتعلم أساسيات Git وGitHub في مسار الذكاء الاصطناعي؟
-لأن Git وGitHub هي أدوات مهمة لنسخ ومشاركة الكود، مما يسمح بنسخ ومراجعة الكود المثالي للتعلم والتحسين.
ما هي النصيحة الأساسية التي يقدمها المقدم لشخص يريدpecialize في مجال معين من الذكاء الاصطناعي؟
-ينصح بالبدء بفهم الأساسيات أولاً ثم التركيز على تخصص معين، والبدء في مشاركة المعرفة من خلال المدونة أو المقالات أو الفيديوهات لتعزيز التعلم.
ما هي الميزة الرئيسية في استخدام kaggle لتعلم الذكاء الاصطناعي والعلم البيانات؟
-kaggle يوفر مسابقات تعلم الآلة وطلبات تعليمية حيث يمكنك رؤية الطلبات ومشاهدة الحلول المقدمة من قبل الآخرين.
كيف يمكن لشخص استخدام مشروع Pro لتعلم الذكاء الاصطناعي والعلم البيانات؟
-مشروع Pro يوفر مكتبة من المشاريع النهائية المكتملة في العلوم البيانات والتعلم الآلي والبيانات الكبيرة، مما يسمح بتنزيل الكود ومشاهدة الدروس التعليمية.
لماذا ينصح المقدم بالعمل على المشاريع وبناء منصتك في مسار الذكاء الاصطناعي؟
-بناء منصتك من خلال المشاريع تظهر مهاراتك العملية ومساعدتك على تحديد ما تحبه وتعلم المزيد عن مجالك التخصص.
ما هي الخطوة الأخيرة التي ينصح بها المقدم في مسار التعلم الذكاء الاصطناعي؟
-الخطوة الأخيرة هي ربح مهاراتك، إما من خلال الوظيفة أو العمل الحر أو بناء منتج.
ماذا يوفر المجموعة 'Data Alchemy' التي يطرحها المقدم؟
-'Data Alchemy' هي مجموعة مجانية تقدم التوجيه والموارد لتعلم الذكاء الاصطناعي والعلم البيانات، و在那里你可以获取完整的学习路线图和其他课程资源。