ملاحظة المحرر: تم نشر هذه القطعة في الأصل في النشرة الإخبارية LinkedIn ، المتفرعة Out_. اشترك الآن لمزيد من المحتوى الذي يركز على المهنة>
مسابقة البوب: ما هو القاسم المشترك بين الرعاية الصحية والسيارات ذاتية القيادة ووظيفةك التالية؟
إذا خمنت الذكاء الاصطناعي ، كنت على حق. ومع 80 ٪ من المطورين من المتوقع أن يحتاجوا إلى مهارة منظمة العفو الدولية على الأقل بحلول عام 2027، لم يكن هناك وقت أفضل للغوص في هذا المجال.
سوف تمر بك هذه المدونة من خلال ما تحتاج إلى معرفته والتعلم والبناء للقفز إلى عالم الذكاء الاصطناعي – باستخدام الأدوات والموارد التي تستخدمها بالفعل على Github.
دعنا نغوص.
1. تعلم لغات البرمجة الأساسية والأطر 💬
يعد إتقان لغات وأدوات البرمجة المناسبة مؤسسة لأي شخص يتطلع إلى التفوق في AI وتطوير التعلم الآلي. فيما يلي تفاصيل لغات البرمجة الأساسية إلى الصفر في:
- بيثون: المعروف عن بساطتها ودعمها المكثف المكثف ، Python هو حجر الزاوية في الذكاء الاصطناعى والتعلم الآلي. إن تنوعه يجعلها اللغة المفضلة لكل شيء بدءًا من المعالجة المسبقة للبيانات إلى نشر نماذج الذكاء الاصطناعي. (حقيقة ممتعة: Python تجاوز JavaScript مثل لغة البرمجة رقم واحد في عام 2024!)
- جافا: مع قابلية التوسع وقدراتها عبر المنصات ، تحظى Java بشعبية للتطبيقات على مستوى المؤسسة وأنظمة الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
- C ++: باعتبارها واحدة من أسرع لغات البرمجة ، غالبًا ما يتم استخدام C ++ في التطبيقات المهمة للأداء مثل الألعاب الذكاء الاصطناعي ، ومحاكاة الوقت الحقيقي ، والروبوتات.
بالإضافة إلى البرمجة ، تمنحك هذه الأطر الأدوات اللازمة لتصميم وتدريب ونشر أنظمة ذكية عبر التطبيقات الواقعية:
- Tensorflow: تم تطويره بواسطة Google ، TensorFlow هو إطار شامل يبسط عملية بناء نماذج الذكاء الاصطناعى والتدريب عليها ونشرها.
- صعب: مبني على TensorFlow ، Keras سهل الاستخدام ويتيح النماذج الأولية السريعة.
- بيثورش: يفضله الباحثون لمرونته ، يوفر Pytorch الرسوم البيانية للحساب الديناميكي وأدوات التصحيح البديهية.
- Scikit-Learn: مثالي لخوارزميات التعلم الآلي التقليدي ، يوفر Scikit-Learn أدوات فعالة لتحليل البيانات ونمذجة.
تنبيه المفسد: هل تعلم أنه يمكنك تعلم لغات البرمجة وأطر منظمة العفو الدولية على جيثب؟ مثل الموارد مختبر التعلم جيثبو الخوارزمياتو دروس TensorFlow، و أمثلة Pytorch توفير الفرص العملية لبناء مهاراتك. زائد ، أدوات مثل جيثب copilot توفير مساعدة في الترميز في الوقت الحقيقي التي يمكن أن تساعدك على التنقل في لغات وأطر جديدة بسهولة أثناء الوصول إلى السرعة.
2. التعلم الآلي الماجستير 🤖
التعلم الآلي (ML) هو القوة الدافعة وراء الذكاء الاصطناعي الحديث ، وتمكين الأنظمة من التعلم من البيانات وتحسين أدائها بمرور الوقت. إنه يسد الفجوة بين البيانات الأولية والرؤى القابلة للتنفيذ ، مما يجعل خبرة ML أمرًا لا بد منه إذا كنت تبحث عن وظيفة في التكنولوجيا. فيما يلي بعض الحقول الفرعية الرئيسية لاستكشاف:
- التعلم العميق: مجموعة فرعية من ML ، يستخدم التعلم العميق شبكات عصبية متعددة الطبقات لتحليل الأنماط المعقدة في مجموعات البيانات الكبيرة. بينما يتم استخدام الشبكات العصبية في جميع أنحاء ML ، يركز التعلم العميق على التطورات الأعمق والسلطات مثل التعرف على الكلام ، والمركبات المستقلة ، ونماذج الذكاء الاصطناعي.
- معالجة اللغة الطبيعية (NLP): يمكّن NLP الآلات من فهم اللغة البشرية وتفسيرها والرد عليها. تتضمن التطبيقات chatbots ، تحليل المشاعر ، وأدوات ترجمة اللغة مثل Google Translate.
- رؤية الكمبيوتر: يركز هذا المجال على تمكين الآلات لمعالجة وتفسير المعلومات البصرية من العالم ، مثل التعرف على الكائنات ، وتحليل الصور ، وحتى سيارات القيادة.
لحسن الحظ ، يمكنك استكشاف ML مباشرة على Github. ابدأ بمستودعات مفتوحة المصدر مثل تعلم آلي رائع للأدوات والبرامج التعليمية المنسقة ، صعب لمشاريع التعلم العميق ، NLTK لمعالجة اللغة الطبيعية ، و OpenCV لرؤية الكمبيوتر. بالإضافة إلى ذلك ، جرب تحديات العالم الحقيقي من خلال البحث عن حلول منافسة Kaggle على Github أو المساهمة في مشاريع AI مفتوحة المصدر الموسومة بـ “العدد الأول الجيد” لاكتساب خبرة عملية.
3. بناء محفظة github لعرض مهاراتك 💼
تبرز محفظة GitHub قوية مهاراتك ومشاريع الذكاء الاصطناعي ، وتميزك في مجتمع المطورين. إليك كيفية تحسينك:
- تنظيم المستودعات الخاصة بك: استخدم أسماء واضحة وملفات ReadMe التفصيلية ، والتعليمات التي يتعين عليها الآخرون لتكرار عملك.
- ميزة أفضل عمل لك: عرض المشاريع في مجالات مثل NLP أو رؤية الكمبيوتر ، واستخدم العلامات لتحسين قابلية الاكتشاف.
- قم بإنشاء ملف تعريف ملف تعريف: قدم نفسك مع ReadMe المهنية التي تتضمن اهتماماتك ومهاراتك ومشاريعك المتميزة.
- يستخدم صفحات جيثب: بناء موقع شخصي لاستضافة مشاريعك أو دراسات الحالة أو العروض التفاعلية.
- المساهمة في مفتوح المصدر: تسليط الضوء على مساهماتك المصدر المفتوح لإظهار تعاونك وخبرتك الفنية.
للحصول على إرشادات مفصلة ، تحقق من الأدلة بناء محفظة جيثب المذهلة الخاصة بك و كيفية إنشاء محفظة جيثب.
4. الحصول على شهادة في Github Copilot 🏅
الحصول على شهادة في جيثب copilot يعرض خبرتك في الاستفادة من الأدوات التي تعمل بذات منظمة العفو الدولية لتعزيز مهام سير عمل التنمية. إنها بيانات اعتماد قيمة توضح مهاراتك لأصحاب العمل والمتعاونين ومجتمع المطورين الأوسع. إليك كيفية البدء:
- فهم github copilot: Github Copilot هو وكيل منظمة العفو الدولية مصمم لمساعدتك في كتابة التعليمات البرمجية بشكل أسرع وأكثر كفاءة. تعرف على ميزاتها ، مثل اقتراحات الكود في الوقت الحقيقي ، وضع الوكيل في رمز Visual Studio، بروتوكول سياق النموذج (MCP) ، وإنشاء رمز Boilerplate عبر لغات برمجة متعددة.
- استكشاف خيارات التصديق: يقدم Github برامج إصدار الشهادات من خلال بوابة التصديق. تتحقق هذه البرامج من قدرتك على استخدام أدوات GitHub بفعالية ، بما في ذلك Github Copilot. كما أنها تغطي مواضيع رئيسية مثل التطوير الذي يعمل بمواد العمل ، وأتمتة سير العمل ، والتكامل مع خطوط أنابيب CI/CD.
- استعد للامتحان: تشمل امتحانات الشهادات عادة المكونات النظرية والعملية. استعد من خلال استكشاف الوثائق الرسمية لـ GitHub Copilot ، واستكمال التدريبات العملية ، والعمل في مشاريع العالم الحقيقي حيث يمكنك استخدام Github Copilot لحل تحديات الترميز.
- كسب الشارة: بمجرد إكمال الامتحان بنجاح ، ستحصل على شارة رقمية يمكنك عرضها على LinkedIn أو ملف github الخاص بك أو محفظتك الشخصية. ستعمل هذه الشهادة على تعزيز سيرتك الذاتية والإشارة لأصحاب العمل الذين يتم تجهيده بأدوات تطوير الذكاء الاصطناعى المتطورة.
الدفع دليل LinkedIn هذا للحصول على نصائح حول أن تصبح بطل رمز معتمد مع Github Copilot.
كتبه
اترك تعليقاً