تخصص الذكاء الاصطناعي: الأقسام والمواد ومتطلبات القبول

أحدثت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تأثيرًا هائلًا في جميع المجالات جعل البشرية تعيش المرحلة الأبرز والأهم في تاريخها، وباتت أهمية تلك التقنية لا يمكن إنكارها، الأمر الذي جعل الكثير يرغبون في دراسة هذا التخصص، نظرًا لزيادة طلب مختلف المؤسسات على مهندسي ومتخصصي الذكاء الاصطناعي، لذلك نوضح في هذا المقال ما هي تخصصات الذكاء الاصطناعي ومتطلبات دراسته ومواده وشروط القبول به وعدد سنوات دراسته ووظائفه.

تخصص الذكاء الاصطناعي:

بعد تطبيق الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات، بات هو التخصص الأكثر نموًا خلال السنوات الأخيرة، ويشمل الذكاء الاصطناعي العديد من التخصصات ويتطلب مجموعة من المهارات التي تتطور بسرعة لتلبية أحدث المتطلبات التكنولوجية، نظرًا لاستخدام هذه التقنية بشكل متزايد في مجالات مثل الزراعة والتصنيع والخدمات المصرفية والتعليم وتجارة التجزئة والرعاية الصحية، وغير ذلك.

وكل مجال من المجالات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى درجات معينة من المعارف والمهارات، فعلى سبيل المثال، العمل كمهندس ذكاء اصطناعي في كتابة التعليمات البرمجية لا يحتاج سوى الحصول على درجة البكالوريوس، أما العمل كمهندس ذكاء اصطناعي أو باحث أو مدير مشروع يشترط الحصول على درجة الدراسات العليا.

ويُعد تخصص الذكاء الاصطناعي جديدًا نسبيًا، ولكن هناك العديد من التخصصات التي يتفرع منها هذا التخصص، مثل تكنولوجيا المعلومات أو هندسة الكمبيوتر أو الإحصاء أو علم البيانات، إذ يمكن الحصول على درجة البكالوريوس في أيًا منها، كما يمكن الحصول على درجة الماجستير في الذكاء الاصطناعي بعد الحصول على درجة البكالوريوس في علوم الكمبيوتر.

تخصصات الذكاء الاصطناعي:

عند البدء في دراسة الذكاء الاصطناعي؛ لا بد من فهم الاختلافات في الدرجات والتخصصات، وكيف توفر المهارات اللازمة لكل صناعة، وتتمثل تخصصات الذكاء الاصطناعي فيما يلي:

• علوم الكمبيوتر.
• هندسة الحاسوب.
• علوم المعلومات والبيانات.
• علوم الحاسوب.
• الرياضيات التطبيقية والحسابية.
• علم الروبوتات.
• العلوم الحسابية والهندسية.
• أجهزة الحاسوب ونظم التشغيل.
• الأمن السيبراني.
• هياكل البيانات والخوارزميات.
• عمليات البرمجيات.
• تحليلات البيانات.

ويجدر التنويه إلى أن تحديد تخصص الذكاء الاصطناعي المُراد دراسته يتوقف على عدة عوامل وهي أهداف الطالب واهتماماته ومؤهلاته ومهاراته واحتياجات الصناعة.

مواد تخصص الذكاء الاصطناعي: 

طوال فترة الدراسة في أحد الأقسام المتخصصة في الذكاء الاصطناعي، يدرس الطالب مجموعة متنوعة من المواد الدراسية، وتتمثل مواد الذكاء الاصطناعي فيما يلي:

• مقدمة للذكاء الاصطناعي.
• تطبيقات علم البيانات لمعالجة اللغة الطبيعية.
• التعلم العميق.
• التعلم الآلي.
• خوارزميات التعلم الآلي والتنبؤ.
• التعلم تحت الإشراف.
• التعلم غير الخاضع للإشراف.
• الإحصاءات التطبيقية.
• معالجة اللغة الطبيعية.
• الروبوتات والذكاء الاصطناعي.
• رسومات الكمبيوتر والرسوم المتحركة.
• نظرية اللعبة والذكاء الاصطناعي.
• الأنظمة الموزعة والحوسبة السحابية.
• البرمجة في بايثون.
• مبادئ مختبر أنظمة التشغيل.
• نظام إدارة قاعدة البيانات.

شروط القبول في تخصص الذكاء الاصطناعي:

هناك مجموعة من الشروط الواجب توافرها في الطلبة الراغبين في دراسة الذكاء الاصطناعي في الجامعات، وهي كما يلي:

• لا بد من الحصول على شهادة الثانوية العامة في أي تخصص من التخصصات العلمية مثل الكيمياء أو الفيزياء أو الرياضيات.
• يجب الحصول على درجات مرتفعة في المواد العلمية المذكورة.
• لا بد من حصول الطالب على الحد الأدنى من تنسيق الكلية.

نسبة القبول في تخصص الذكاء الاصطناعي:

تختلف نسبة القبول في تخصص الذكاء الاصطناعي باختلاف الكلية المُقرر الالتحاق بها، ولكن بشكل عام يبلغ متوسط نسبة القبول في هذا التخصص حوالي 80% في الثانوية العامة.

كم عدد سنوات دراسة الذكاء الاصطناعي؟ 

يختلف عدد سنوات دراسة الذكاء الاصطناعي من دولة إلى أخرى ومن جامعة إلى أخرى، ولكن يمكن القول أن متوسط فترة الدراسة تتراوح ما بين 3 سنوات إلى 4 سنوات للبكالوريوس.

أما عدد سنوات الدراسات العليا في مجال الذكاء الاصطناعي؛ فهو يتراوح ما بين سنة إلى سنتين.

متطلبات دراسة الذكاء الاصطناعي 

قبل الالتحاق بالدراسة في أي تخصص من تخصصات الذكاء الاصطناعي؛ لا بد من التأكد من توفر مجموعة من المتطلبات الأساسية والعملية التي توفر أساسًا للبناء عليه طوال فترة الدراسة، وتشمل متطلبات تخصص الذكاء الاصطناعي ما يلي:

1. الرياضيات

قبل دراسة الذكاء الاصطناعي، يجب أن يمتلك الدارس فهمًا قويًا للمفاهيم الرياضية مثل الجبر الخطي، التفاضل والتكامل، ونظرية الاحتمالات، لأن تلك المجالات هي الأساس لخوارزميات التعلم الآلي، وفهمها يساعد على فهم تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بشكل فعال.

2. البرمجة

يجب أن يمتلك دارس الذكاء الاصطناعي الخبرة والكفاءة فيما لا يقل عن لغة برمجة واحدة مثل Python أو Java أو R، إذ تُستخدم تلك اللغات على نطاق واسع في مجال الذكاء الاصطناعي.

3. هياكل وخوارزميات البيانات

يجب على دارس الذكاء الاصطناعي أن يكون مُلمًا بهياكل البيانات الأساسية والخوارزميات، نظرًا لكثرة استخدامهما في حلول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

4. الإحصاءات

من الضروري أن يمتلك دارس الذكاء الاصطناعي معرفة كبيرة في الإحصاءات مثل اختبار الفرضية، وفترات الثقة، وتحليل الانحدار، حتى يتمكن من فهم المبادئ الأساسية لتحليل البيانات وتقنيات التعلم الآلي.

5. تقنيات البيانات الضخمة

في حال الرغبة في دراسة الذكاء الاصطناعي؛ فلا بد من توفر خبرة كافية في تقنيات البيانات الضخمة ومنها Spark و Hadoop و Cassandra و MongoDB، نظرًا لعمل مهندس الذكاء الاصطناعي مع كميات كبيرة من البيانات.

6. المهارات الناعمة

تحتاج دراسة الذكاء الاصطناعي إلى امتلاك مهارات ناعمة مثل التفكير النقدي والإبداع والتواصل الفعال والقدرة على حل المشكلات وإدارة الوقت والقدرة على العمل الجماعي، إذ أن توفر تلك المهارات يعزز من التعاون وفرص نجاح المشاريع القائمة على هذه التقنية.

هل تخصص الذكاء الاصطناعي صعب 

نعم، يُعد تخصص الذكاء الاصطناعي من التخصصات الصعبة، لأنه يتطلب امتلاك مجموعة من المهارات والخبرات في مجالات معينة، فالأشخاص الذين لا يستطيعون فهم حساب التفاضل والتكامل والجبر والاحتمال، سيجدون صعوبة كبيرة في تعلم الذكاء الاصطناعي.

ولكن يمكن تجاوز هذه المشكلة من خلال الممارسات المناسبة للتعامل مع البيانات، مع الحصول على بعض الإرشادات من ذوي الخبرة.

متطلبات الذكاء الاصطناعي

هناك ثمانية معايير مطلوبة للتنفيذ الناجح لنظام الذكاء الاصطناعي لتقديم الفائدة القصوى، وتتمثل في:

1. الوصول إلى البيانات في الوقت الحقيقي

لتحسين الأنظمة التقليدية بأنظمة التخطيط القديمة، يجب أن تتغلب أنظمة الذكاء الاصطناعي الجديدة على مشاكل البيانات القديمة، بالتالي تحاول معظم سلاسل الإمداد اليوم تنفيذ الخطط باستخدام بيانات حديثة، والتي تعمل على تحسين سلسلة الإمداد أو من الممكن أن تتطلب تدخل المستخدم اليدوي لمعالجتها.

2. الوصول إلى بيانات المجتمع (متعدد الأطراف)

يجب إتاحة القدرة على الوصول إلى البيانات خارج المؤسسة لرؤية البيانات ذات الصلة بعملية التداول الخاصة بك لأي نوع من خوارزمية الذكاء الاصطناu التعلم العميق أو التعلم الآلي.

إذا لم تتمكن أداة الذكاء الاصطناعي من رؤية سلسلة الإمداد الأكثر تقدمًا وذات الطلب النهائي، وجميع القيود والقدرات ذات الصلة في سلسلة الإمداد، فلن تكون النتائج أفضل من تلك الموجودة في نظام التخطيط التقليدي.

3. دعم الوظائف الموضوعية

يجب أن تكون الوظيفة الموضوعية لمحرك الذكاء الاصطناعي هي تسوية خدمة المستهلك بأقل تكلفة ممكنة، وذلك لأن المستهلك النهائي هو المستهلك الوحيد للمنتجات النهائية الحقيقية. إذا تجاهلنا هذه الحقيقة، فلن يحصل الشركاء على الإستفادة الكاملة التي تأتي من تحسين مستويات الخدمة وتكلفة الخدمة، وهو أمر مهم لأن زيادة المبيعات تعود بالفائدة على الجميع. يجب أن يدعم الإثراء الإضافي لخوارزمية القرار التخصيص عبر العملاء على مستوى المنظمة لمعالجة قضايا ندرة المنتج وسياسات العمل للمنظمة الفردية.

4. يجب أن تكون عملية صنع القرار تدريجية

يمكن أن تؤدي عملية إعادة التخطيط وتغيير خطط التنفيذ إلى خلق ضغوط في المنظمة، حيث يؤدي التغيير المستمر دون موازنة ميزانية التغيير إلى مزيد من التكلفة، مما يقلل من القدرة على التنفيذ الفعال. بالتالي يجب أن تراعي أداة الذكاء الاصطناعي المقايضات من حيث تكلفة التغيير مقابل الفوائد الإضافية عند اتخاذ القرارات.

5. يجب أن تكون عملية اتخاذ القرار مستمرة

تعد الاختلافات بين الفريق مشكلة متكررة في المنظمة، وذلك لأن كفاءات التنفيذ تختلف باستمرار. يجب أن يتتبع نظام الذكاء الاصطناعي المشكلة باستمرار وليس فقط بشكل دوري، ويجب أن يتعلم مع استمراره في تطوير سياساته الخاصة لتعديل قدراته على أفضل وجه، وجزء من عملية التعلم هو قياس فعالية التحليلات، ثم تطبيق ما تعلمته.

6. يجب أن تكون محركات الذكاء الاصطناعي ذاتية التحكم

لا يمكن تحقيق القيمة إلا إذا كانت الخوارزمية تستطيع اتخاذ قرارات ذكية وتستطيع تنفيذها أيضاً. علاوة على ذلك، يجب أن يتم تنفيذها ليس داخل المنظمة فقط بل عبر شركاء الأعمال عند الحاجة. يتطلب ذلك وجود نظام ذكاء اصطناعي ونظام تنفيذ أساسي لدعم عمليات سير عمل التنفيذ متعدد الأطراف.

7. يجب أن تكون محركات الذكاء الاصطناعي قابلة للتطوير بدرجة كبيرة

لكي يتم تحسين سلسلة الإمداد بين كل من المستهلكين و الموردين، يجب أن يكون النظام قادرًا على معالجة كميات هائلة من البيانات بسرعة كبيرة، حيث يمكن أن تحتوي سلاسل الإمداد الكبيرة على الملايين من مواقع التخزين. بالتالي يجب أن تكون حلول الذكاء الاصطناعي قادرة على اتخاذ قرارات ذكية و سريعة وواسعة النطاق.

8. ايجاد طريقة ليتفاعل المستخدمون مع النظام

يجب أن تمنح المستخدمين نظرة ثاقبة لمعايير اتخاذ القرار وتمكينهم من فهم المشكلات التي لا يستطيع نظام الذكاء الاصطناعي حلها. يجب أن يقود نظام الذكاء الاصطناعي النظام نفسه وأن يشرك المستخدم فقط بحالات استثنائية أو يسمح للمستخدم بإضافة أحدث المعلومات التي قد لا يعرفها الذكاء الاصطناعي بناءً على طلب المستخدم.و بالرغم من وجود فرصة عظيمة، لا زال هناك حاجة إلى نهج مختلف لتلبية كل هذه المتطلبات.

كيف تستفيد من نظام الذكاء الاصطناعي اليوم؟

يجب أن يركز المدراء التنفيذيون على ضمان وضع الأساسيات لزيادة العائد على استثماراتهم في الذكاء الاصطناعي الآن وفي المستقبل. يتلقى نظام الذكاء الاصطناعي البيانات ويضيف قيمة كبيرة من خلال توفير الرؤى واتخاذ القرارات ونقلها وتنفيذها باستخدام التعلم الآلي لمراقبة النتائج وتكييف خوارزمياته حسب الضرورة. يمكن للشركات التحضير للذكاء الاصطناعي، ورقمنة سلاسل الإمداد الخاصة بها، وتقديم فوائد كبيرة، وذلك من خلال الاستفادة من جميع مستويات المشاركة والذكاء للإدراك، بالتالي يمكنهم تحقيق نتائج فعلية.

وظائف الذكاء الاصطناعي:

هناك العديد من الوظائف التي يوفرها مجال الذكاء الاصطناعي، ويتم اختيارها وفقًا لخبرة الشخص ومهاراته والمجال الذي يرغب بالعمل فيه، ومن أبرز وظائف تخصص الذكاء الاصطناعي ما يلي:

1. مهندس التعلم الآلي

يقوم مهندس التعلم الآلي بمجموعة من المهام وهي البحث والتصميم وبناء نماذج وأنظمة الذكاء الاصطناعي، كما يقوم بتدريب النماذج والشبكات العصبية لعمل تنبؤات دقيقة، والتعرف على الأنماط والصور، والتوصية بالمنتجات، والتقاط البرامج الضارة، وذلك باستخدام مجموعة من البيانات الضخمة.

2. عالم البيانات

الوظيفة الأساسية لعالم البيانات هي جمع البيانات وتحليلها، إلى جانب تفسير نتائج التحليلات الإحصائية، مستخدمًا مختلف التقنيات لتصور البيانات لتقديم المعلومات، فتصبح مفهومة بشكل كبير بالنسبة لأصحاب المصلحة.

3. عالم أبحاث الذكاء الاصطناعي

يُجري عالم أبحاث الذكاء الاصطناعي الدراسات والتجارب حول مختلف قضايا الذكاء الاصطناعي بهدف تطوير أنظمة هذه التقنية، ومن خلال عمله مع علماء البيانات الآخرين في جمع البيانات وتدريب النماذج، فهو يساعد في إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على العمل تمامًا مثل الدماغ البشري.

4. مهندس روبوتات

من أبرز مهام مهندس الروبوتات تصميم وبناء واختبار النماذج الأولية للروبوتات، وهو ما يضمن عمل الروبوتات على النحو المطلوب، إضافة إلى قيامه بوضع وثائق لعملية التطوير، وتوفير الدعم التقني لأعضاء الفريق الآخرين.

5. مهندس حلول الذكاء الاصطناعي

عندما تواجه المنظمات تحديات متعلقة بالذكاء الاصطناعي؛ فهي تستعين بمهندس الحلول للمشاركة في حل تلك التحديات، إذ يعمل مع متخصصين آخرين في تكنولوجيا المعلومات لإدارة مختلف مبادرات الذكاء الاصطناعي.

6. مهندس برمجيات

تكلف المنظمات مهندسي البرمجيات بمسؤولية تطوير البرمجيات، فيصبح مسؤولًا عن المراحل الرئيسية مثل التصميم والبرمجة واختبار التطبيقات، إلى جانب إجراء مراجعات للرموز من أجل التأكد من أن التطبيقات مستوفية معايير الجودة والأمن.

7. محلل بيانات

يقوم محلل البيانات بجمع البيانات وتحليلها واكتساب نظرة ثاقبة منها، إضافة إلى تطوير عروض تصويرية للبيانات من أجل تسهيل عملية استخراج المعلومات المفيدة من البيانات لمن لا يمتلك الخبرة في ذلك.

8. مهندس رؤية الكمبيوتر

تتمثل مهام مهندس رؤية الكمبيوتر في تحليل الصور ومقاطع الفيديو الرقمية واستخراج رؤى قيمة منها، وذلك عن طريق قيامه بتصميم وتدريب نماذج التعلم الآلي، إضافة إلى دوره في تطوير أدوات متقدمة لاختبار الخوارزمية وبناء نماذج تعلم آلي قابلة للتطوير للتعامل مع مهام معالجة الصور والفيديو على نطاق واسع.

9. مهندس معالجة اللغة الطبيعية

يستخدم مهندس معالجة اللغة الطبيعية مجموعات كبيرة من البيانات في تدريب نماذج الآلات، ويشارك في تمكين أنظمة الكمبيوتر من فهم اللغة البشرية، كما يُجري العديد من التجارب على تقنية معالجة اللغة الطبيعية.

10. مستشار أخلاقيات الذكاء الاصطناعي

تتمثل مهمة مستشار أخلاقيات الذكاء الاصطناعي في ضمان امتثال أنظمة الذكاء الاصطناعي للسياسات والمبادئ التوجيهية الأخلاقية المعمول بها، ولأجل ذلك فهو يقوم بإجراء تقييمات للأثر الأخلاقي من أجل تحديد التحيزات.

دراسة تخصص الذكاء الاصطناعي في السعودية:

أولت المملكة العربية السعودية اهتمامًا كبيرًا بتخصص الذكاء الاصطناعي كونه تقنية المستقبل، وقد تجلى هذا الاهتمام بتدريس هذا التخصص في العديد من الجامعات السعودية، من أجل إخراج جيلًا قادرًا على التعامل مع هذه التقنية والاستفادة منها في مختلف المجالات.

تؤهلك منصة بكه لتطوير مهاراتك في حوكمة تكنولوجيا المعلومات وإدارة الخدمات، من خلال الدورات التدريبية المُعتمدة التي تقدمها وهي:

• دورة البنية التحتية لتقنية المعلومات ITIL 4 Foundation.
• دورة ITIL4 DSV تعزيز قيمة أصحاب المصلحة.
• دورة الاستدامة الرقمية - متخصص ITIL.
• دورة ITIL 4 إنشاء وتسليم ودعم - CDS.
• دورة دورة إستراتيجية الحوسبة السحابية - متخصص ITIL.
• دورة متخصص تكنولوجيا المعلومات عالية السرعة.

وفي الختام، فإن تعلم الذكاء الاصطناعي بات مسعى الكثير من الطلبة وحتى الخريجين ممن أدركوا أهمية هذا المجال ودوره في توفير الكثير من الفرص المهنية المميزة.