40 command linux for beginner
40 امر لينكس أساسين للمبتدئين
#linux #command #terminal #learn

🔔و على غير المعهود مسبقا موقع Data Science 365
قام بجعل كورساته كلها مجانيه لمدة 9 ايام من تاريخ هذه الرسالة
استغل الفرصه و انطلق للدخول للموقع

🌐 https://learn.365datascience.com/courses/ 👍

ماذا ستستفيد من الكورسات 🎙 :
- 💼 يمكنك تصفح مجموعة متنوعة من دورات علوم البيانات عبر الإنترنت على أدوات مطلوبة مثل SQL وPython وR.
- 🎓البرنامج مُصمم بشكل منظم للمبتدئين ويقدم تدريباً هيكلياً مثالياً لبناء مهاراتك في علوم البيانات.
- 📚 يتضمن البرنامج دورات في الأساسيات مثل الإحصاءات والرياضيات واحتمالات البيانات.
- 📈 يُقدم دورات في SQL وPython و Power BI لتعلم البرمجة وأدوات التصور المناسبة للعمل مع كميات كبيرة من البيانات.
- 🤖 يشمل البرنامج دورات في التعلم الآلي والتعلم العميق، وتشمل شرحاً سهل الفهم وأمثلة عملية.
- 🌐 يقدم البرنامج دورات متقدمة تركز على تخصصات مثل نمو الأعمال القائم على البيانات وتحليل العملاء والذكاء الاصطناعي للأعمال.
- 📊 يُقدم البرنامج دورات تخصصية في مجالات الأعمال لمساعدتك في إكتساب المهارات العملية لخلق قيمة لشركتك.
- 💡 يشمل البرنامج دورات تخصصية في تحليل الأعمال وإدارة المشاريع واستراتيجية الشركة.
- 🔐 هناك أيضاً دورات تخصصية في مجالات مثل البلوكتشين وإدارة المشاريع السريعة وتسويق الشركات.
- 📜 تتضمن دورات في هذا البرنامج أيضاً مواد تجهيز البيانات وتحليل البيانات وتصور البيانات والمزيد.

🗣 شارك المنشور لأصدقائك وترقب الجديد طاب يومك 👍❤️‍🔥.
#AI #DataScience #course #free #python #BigData

Git: 👀نظام التحكم في الإصدار الموزع لإدارة التعليمات البرمجية

Git هو نظام للتحكم في الإصدار الموزع وإدارة التعليمات البرمجية المصدر على نطاق واسع. يتتبع بشكل فعال التغييرات في التعليمات البرمجية المصدر، مما يتيح التفرع والدمج وإصدار الإصدارات بسهولة.
مميزات Git:🤩

- يتيح التتبع الفعال للتغيرات في كود المصدر.
- تم تطويره بواسطة Linus Torvalds في عام 2005 لتطوير نواة Linux.
- يستخدم لتتبع تغييرات التعليمات البرمجية والتعاون مع الآخرين.
- يستخدم نموذجًا لا مركزيًا حيث يكون لكل مطور نسخته الخاصة من المستودع ويعمل فورًا على المشروع.

الأسباب البارزة لاستخدام Git👌:

- يمكن للمطورين العمل معًا من أي مكان.
- يمكن للمطورين رؤية التاريخ الكامل ومقارنة التغييرات السابقة والجديدة للمشروع.
- يمكن للمطورين الرجوع إلى الإصدارات السابقة من المشروع.

Git هو اختيار رئيسي للمطورين حول العالم، حيث يستخدمه حوالي 70% منهم لتطوير التطبيقات والبرامج.😳↗️

استخدام Git يوفر قوة ومرونة في إدارة التغيرات والتعاون في تطوير البرامج. سواء كنت مطورًا مبتدئًا أو محترفًا، فإن استخدام Git سيسهل عليك تتبع تغيرات التعليمات البرمجية والعمل بفاعلية مع فريقك.

هل تفكر في تعلمه لا تقلق سأوفر لك مصادر وفيرة وكافية🤓🫡:

⏺قائمة تشغيل فناة Elzero web school🤝:
☑️https://www.youtube.com/watch?v=ACOiGZoqC8w&list=PLDoPjvoNmBAw4eOj58MZPakHjaO3frVMF

⏺موقع Learn Git Branching :
موقع يقدم دروس تفاعلية مع تحديات اونلاين لتتعلم كيفية التعامل مع ال git👁‍🗨
☑️https://learngitbranching.js.org/

⏺موقع w3school :
☑️https://www.w3schools.com/git/

⏺موقع ATLASSIAN :
☑️https://www.atlassian.com/git/tutorials

⏺موقع tutorialspoint :
☑️https://www.tutorialspoint.com/git/

⏺موقع geeksforgeeks :
☑️https://www.geeksforgeeks.org/git-tutorial/

⏺موقع ال git الأساسي يوفر دورة تعليمية :
☑️https://git-scm.com/docs/gittutorial

أتمنى أن تحقق إستفادة من هذا المنشور لا تنسى مشاركته مع أصدقائك ودعوتهم للإشتراك بقناتنا IT Engineer

#git #learngit #github #recources #Elzero #w3school

The AI roadmap🖖 to becoming an expert and getting started the right way✅

Look at the path from basics to deep learning, it doesn't look good🫠🤝

This is what our university follows if you are in Damascus🤫, my friend, so good luck to you❤️🫡

Click here to view this Roadmap

Invite your friends by sending them a link

https://t.me/python_linux_web_php_laravel_ai

#AI #roadmap #path #AI_Expert

another roadmap here🔽🖤

Data Scientist Roadmap
|
|-- 1. Basic Foundations
|   |-- a. Mathematics
|   |   |-- i. Linear Algebra
|   |   |-- ii. Calculus
|   |   |-- iii. Probability
|   |   -- iv. Statistics
|   |
|   |-- b. Programming
|   |   |-- i. Python
|   |   |   |-- 1. Syntax and Basic Concepts
|   |   |   |-- 2. Data Structures
|   |   |   |-- 3. Control Structures
|   |   |   |-- 4. Functions
|   |   |   -- 5. Object-Oriented Programming
|   |   |
|   |   -- ii. R (optional, based on preference)
|   |
|   |-- c. Data Manipulation
|   |   |-- i. Numpy (Python)
|   |   |-- ii. Pandas (Python)
|   |   -- iii. Dplyr (R)
|   |
|   -- d. Data Visualization
|       |-- i. Matplotlib (Python)
|       |-- ii. Seaborn (Python)
|       -- iii. ggplot2 (R)
|
|-- 2. Data Exploration and Preprocessing
|   |-- a. Exploratory Data Analysis (EDA)
|   |-- b. Feature Engineering
|   |-- c. Data Cleaning
|   |-- d. Handling Missing Data
|   -- e. Data Scaling and Normalization
|
|-- 3. Machine Learning
|   |-- a. Supervised Learning
|   |   |-- i. Regression
|   |   |   |-- 1. Linear Regression
|   |   |   -- 2. Polynomial Regression
|   |   |
|   |   -- ii. Classification
|   |       |-- 1. Logistic Regression
|   |       |-- 2. k-Nearest Neighbors
|   |       |-- 3. Support Vector Machines
|   |       |-- 4. Decision Trees
|   |       -- 5. Random Forest
|   |
|   |-- b. Unsupervised Learning
|   |   |-- i. Clustering
|   |   |   |-- 1. K-means
|   |   |   |-- 2. DBSCAN
|   |   |   -- 3. Hierarchical Clustering
|   |   |
|   |   -- ii. Dimensionality Reduction
|   |       |-- 1. Principal Component Analysis (PCA)
|   |       |-- 2. t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)
|   |       -- 3. Linear Discriminant Analysis (LDA)
|   |
|   |-- c. Reinforcement Learning
|   |-- d. Model Evaluation and Validation
|   |   |-- i. Cross-validation
|   |   |-- ii. Hyperparameter Tuning
|   |   -- iii. Model Selection
|   |
|   -- e. ML Libraries and Frameworks
|       |-- i. Scikit-learn (Python)
|       |-- ii. TensorFlow (Python)
|       |-- iii. Keras (Python)
|       -- iv. PyTorch (Python)
|
|-- 4. Deep Learning
|   |-- a. Neural Networks
|   |   |-- i. Perceptron
|   |   -- ii. Multi-Layer Perceptron
|   |
|   |-- b. Convolutional Neural Networks (CNNs)
|   |   |-- i. Image Classification
|   |   |-- ii. Object Detection
|   |   -- iii. Image Segmentation
|   |
|   |-- c. Recurrent Neural Networks (RNNs)
|   |   |-- i. Sequence-to-Sequence Models
|   |   |-- ii. Text Classification
|   |   -- iii. Sentiment Analysis
|   |
|   |-- d. Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Units (GRU)
|   |   |-- i. Time Series Forecasting
|   |   -- ii. Language Modeling
|   |
|   -- e. Generative Adversarial Networks (GANs)
|       |-- i. Image Synthesis
|       |-- ii. Style Transfer
|       -- iii. Data Augmentation
|
|-- 5. Big Data Technologies
|   |-- a. Hadoop
|   |   |-- i. HDFS
|   |   -- ii. MapReduce
|   |
|   |-- b. Spark
|   |   |-- i. RDDs
|   |   |-- ii. DataFrames
|   |   -- iii. MLlib
|   |
|   -- c. NoSQL Databases
|       |-- i. MongoDB
|       |-- ii. Cassandra
|       |-- iii. HBase
|       -- iv. Couchbase
|
|-- 6. Data Visualization and Reporting
|   |-- a. Dashboarding Tools
|   |   |-- i. Tableau
|   |   |-- ii. Power BI
|   |   |-- iii. Dash (Python)
|   |   -- iv. Shiny (R)
|   |
|   |-- b. Storytelling with Data
|   -- c. Effective Communication
|
|-- 7. Domain Knowledge and Soft Skills
|   |-- a. Industry-specific Knowledge
|   |-- b. Problem-solving
|   |-- c. Communication Skills
|   |-- d. Time Management
|   -- e. Teamwork
|
-- 8. Staying Updated and Continuous Learning
    |-- a. Online Courses
    |-- b. Books and Research Papers
    |-- c. Blogs and Podcasts
    |-- d. Conferences and Workshops
    `-- e. Networking and Community Engagement

python Tuples

Tuples are used to store multiple items in a single variable.

Tuple is one of 4 built-in data types in Python used to store collections of data, the other 3 are List, Set, and Dictionary, all with different qualities and usage.

A tuple is a collection which is ordered and unchangeable.

Tuples are written with round brackets:

thistuple = ("apple", "banana", "cherry")
print(thistuple)              # result: (apple , banana , cheery)
print(thistuple[0])          # result: apple

You can read this post which contains 7 pages of scratch explaining tuples
Click here

Don't forget to follow me on LinkedIn for more information😊
#python #Scratch #Tuples #learnPython

موقع medium 👁‍🗨موقع غني عن التعريف بيحتوي مقالات ومعلومات علمية بشتى المجالات وأفكار جدا مفيدة
بس أحيانا بتصادفنا رسالة وقت عم نقرا مقال معين انو يجب الاشتراك بالموقع لإتاحة المحتوى
ولتجاوز هي المشكلة في طريقة استكشفتها مؤخرا وهي :

انو تاخد اللينك و تعمله paste في هاد الموقع و هيفتح الـ topic كله عادي🤓

⭕️https://freedium.cfd

مثال فيكن تشوفو هالمقال بيحكي عن لارافيل 11 النسخة القادمة طبعا مغلق بدك اشتراك:

⭕️https://medium.com/.........

يمكنك زيارة الموقع بالضغط هنا
للمزيد تابعني على linkedIn و Twitter

إبتداءًا من الشهر القادم راح ينحظر اي حساب GitHub مو مفعل التحقق بخطوتين ( 2FA ) , لذلك اي شخص ساحب على حسابه وعنده مشاريع مهمة وحاب يحافظ عليها ينطلق فوراً يضيف تحقق بخطوتين عن طريق اي تطبيق مصادقة زي Google Authenticator على الاندرويد والآيفون، وأهم شي يحفظ اكواد الاسترداد بعد مايضيف التحقق بخطوتين ، زي الي بالصورة

هنا شرح الاضافة مفصل
https://docs.github.com/en/authentication/securing-your-account-with-two-factor-authentication-2fa/configuring-two-factor-authentication

وهنا الخبر ، علمًا انه جاني اشعار ببريدي الالكتروني يجبرني على اضافة التحقق بخطوتين لحسابي
https://docs.github.com/en/authentication/securing-your-account-with-two-factor-authentication-2fa/about-mandatory-two-factor-authentication
#منقول #github

نشر NordPass قائمته الخامسة لكلمات المرور الأكثر شيوعا و لعام 2023.
لسبب ما , لا يرغب المستخدمون في الإنحراف عن ممارساتهم المعتادة واستخدام المجموعات القديمة مثل الأرقام المتتالية و أسماء يمكن اكتشافها بسهولة

📛وهذه 20 كلمة مرور الأكثر شيوعا لعام 2023 لا تزال تحتوي على مجموعات معروفة :

rank password time to crack it count
1 123456 < 1 Second 4,524,867
2 admin < 1 Second 4,008,850
3 12345678 < 1 Second 1,371,152
4 123456789 < 1 Second 1,213,047
5 1234 < 1 Second 969,811
6 12345 < 1 Second 728,414
7 password < 1 Second 710,321
8 123 < 1 Second 528,086
9 Aa123456 < 1 Second 319,725
10 1234567890 < 1 Second 302,709
11 UNKNOWN 17 Minutes 240,377
12 1234567 < 1 Second 234,187
13 123123 < 1 Second 224,261
14 111111 < 1 Second 191,392
15 Password < 1 Second 177,725
16 12345678910 < 1 Second 172,502
17 000000 < 1 Second 168,653
18 admin123 11 Seconds 159,354
19 ******** < 1 Second 152,497
20 user 1 Second 146,233


🔔🔊وطبعا كلمات المرور هذه تشمل حسابات السوشال ميديا وسيرفرات و admin panel, ssh , ftp و بعض الخدمات الآخرى ....⁉️😳

🔴اذا كنت لاتزال تستخدم هذه النوع من الكلمات في أي خدمة كانت انصحك بتغييرها بسرعة لأنها كلمات من السهل اكتشافها ولا تستغرق الا ثواني معدودة

🟢استخدم كلمات طويلة معقدة تحوي ارقام واحرف كبيرة وصغيرة مع بعض الرموز الخاصة لتحمي خصوصيتك بشكل افضل
EX :
g|I5>7e9P1ba(16 0ZSqJt@o5Lw+9:@£>> 48e`N9aeL0Aeg[U?qB3s fqU>7.@134,1Z41';jXs)["

🟢استخدم خدمة المصادقة الثنائية اذا كانت متوفرة لمزيد من الأمان

🟢واخيرا داوم على تغيير كلمة المرور من فترة لآخرى

للمزيد تابعني على linkedIn و Twitter
#password #security #be_safe

الذكاء الاصطناعي Artificial Intelligence

نبذة عن تخصص الذكاء الاصطناعي :
يقصَد بالذكاء الاصطناعي أنَّه الذكاء، والخصائص، والصفات، والسلوكيات المعينة التي تتسم بها الأجهزة والبرامج الحاسوبية، إذ يجعل الذكاء الاصطناعي هذه الأجهزة قادرة على محاكاة القدرات الذهنية لدى البشر، بحيث تستطيع هذه الأجهزة الاستنتاج، والتفكير، والتعلُّم، وتُعطي رد فعل على أمور هي ليست مُبرمجة عليها مسبقًا ويُمكن التعبير عنها بـ "Unsepervised"

يُطلق على "الذكاء الاصطناعي" باللغة الإنجليزية "Artificial Intelligence"، ويُستخدم الاختصار "AI" للتعبير عنه وهو فرع من فروع علم الحاسوب، ومن التعاريف الأكثر شيوعًا للذكاء الاصطناعي أنَّه تصميم وبناء أنظمة مُبرمجة تستوعب البيئة المحيطة من حولها، وتقوم باتخاذ المواقف التي تزيد من فرص نجاحها في تحقيق المهمات التي صُنِعَت من أجلها.

صاغ العديد من علماء الحاسوب والمخترعين في مجال الذكاء الاصطناعي تعاريف عديدة تُعبِّر عنه، قد يختلف التعريف من عالم لآخر، بينما تدور جميعها حول الفكرة ذاتها، ومن التعاريف الشائعة لهذا المصطلح أنه ما يلي:
علم وهندسة صنع الآلات الذكية
قدرة النظام على تفسير البيانات بشكلٍ صحيح، والتعلُّم منها، واستخدام المعرفة المكتسبة من أجل تحقيق أهداف ومهام محددة من خلال التكيف المرن.
يُعتبَر الذكاء الاصطناعي واحدًا من العلوم التقنية الحديثة والمواكبة، حيث أنَّه ظهر في القرن العشرين حاملًا معه إنجازات كبيرة، وأصبح من المتوقع بحلول برهة من الزمن بأنَّ الآلات سوف تكون قادرة على القيام بكل عمل يقوم به الإنسان مع العلم أنَّه في الأصل يُستخدم في شتى المجالات؛ فهو يُستخدم في العمليات اللوجستية، وفي عمليات استخراج البيانات والتنقيب عنها، حتى أنَّه أصبح يُستخدم الآن في التشخيص الطبي، وتزداد المهام التي يقوم بها الذكاء الاصطناعي، كلما ازداد التطوّر التكنولوجي ولعل هذه أهم الأسباب التي تجعل منه تخصصًا مطلوبًا في المستقبل.

هل صفاتي تقودني إلى تخصص الذكاء الاصطناعي؟
لو كنت ترغب في معرفة مدى مناسبة تخصص الذكاء الاصطناعي لك ولشخصيتك وقدراتك العلمية والعملية، اسأل نفسك ما يلي من الأسئلة وانتظر النتيجة

1- هل لديّ ما يكفي من المهارات التحليلية؟
2- هل لدي مهارات تفكير منطقية؟
3- هل أنا شخص صبور؟
4- هل أنا شغوف؟
5- هل أحب أن أطوّر من نفسي وأواكب كل ما يُستحدَث حولي من تطوّرات تكنولوجية؟
6- هل لديك مهارات تواصل ومهارات شخصية جيدة؟
7- هل أنا مستعد ولدي الرغبة في دراسة تخصص من تخصصات علم الحاسوب؟
8- هل أنا ماهر ودقيق في التعامل مع الأجهزة التكنولوجية؟
9- هل أنا شديد الملاحظة وسريع الأداء؟
10- هل أستطيع القيام بالأعمال المكتبية وأتحمَّل الروتين؟

أما بالنسبة للقدرات العلمية، عليك أن تتمتَّع بما يلي:

1- القابلية لتعلُّم اللغة الإنجليزية، وذلك لوجود الكثير من المواد التي تعطى باللغة الإنجليزية في هذا التخصص إلى جانب المصطلحات التقنية التي لا بد من تعلّمها وإدراكها واستخدامها.

2- القدرة على صياغة المسائل والتعامل مع الأرقام ولا يتحقَّق هذا الأمر إلَّا بتحقق مهارات التحليل والتفكير المنطقية.

3- القدرة على التعامل مع الرسوم البيانية والإحصاءات.

4- عمل وإنشاء وتصميم البرامج والأنظمة.

5- أن يكون مستواك جيد في العلوم المعرفية مثل علم النفس، وعلم الفلسفة، لأنَّ بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى دراسة عقل الإنسان، ومهارات التواصل، والإدراك، والمشاعر ،دراسة عميقة

التخصصات والأقسام التي يتفرَّع منها تخصص الذكاء الاصطناعي

يتفرَّع تخصص الذكاء الاصطناعي من تخصص علم الحاسوب حيث أن علم الحاسوب بدوره يؤدي إلى نشأة تخصص الذكاء الاصطناعي وبدون علم الحاسوب لم يكن له نشأة أو وجود

ما هو علم الحاسوب؟
يعرّف بانّه التخصص الذي يقوم فيه الطلبة بتحليل الأنظمة والخوارزميات ودراسة أجهزة الحاسوب والبرمجيات والعمليات المعقدة التي تحدث داخل جهاز الحاسوب كما تَشْمل دراسة هذا التخصص التمتُّع بمهارات التخطيط والتحليل والتنظيم والمقارنة والقدرة على الإثبات والبرهنة وحل المشكلات وتصميم لغة البرمج، وهو العلم الذي يدرس الحوسبة ومعالجة البيانات والنظريات والتطبيقات

تخصصات علم الحاسوب؟

1- سرية أمن نظم المعلومات - Information Security
2- هندسة البرمجيات - Software Engineering
3- التطبيقات الحاسوبية - Computer Applications
4- نظم المعلومات الحاسوبية - Computer Information Systems
5- التصميم والتواصل البصري - Design and Visual Communication
6- الذكاء الاصطناعي - Artificial Intelligence
7- الحوسبة النقالة - Mobile Computing
8- البرمجة - Programming

هل يجب أن أكون ملمًا بعلم الحاسوب حتى أتمكّن من ارتياد مقاعد الذكاء الاصطناعي؟
بالطبع، حيث يُعتبر علم الحاسوب من الأساسيات المعرفية للذكاء الاصطناعي،

يتمحور المجال الفرعي للذكاء الاصطناعي حول:

مشاكل تقنية معينة.

تطبيق أدوات خاصة.

اختلافات في الآراء والنظريات.

يتركَّز المحتوى الدراسي لتخصص الذكاء الاصطناعي حول الكثير من المجالات، منها الأنظمة الخبيرة، والتعرُّف على الأنماط التقنية، والتصحيح الذاتي، والتعلُّم الذاتي، والشبكات العصبية، والخوارزميات الجينية، والمنطق، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في حل المسائل في بحوث العمليات، وأنظمة التصنيع، وأنظمة الروبوت.

يشمل أيضًا المحتوى الدراسي لهذا التخصص ما يلي:

1- استخراج البيانات والتنقيب عنها - Data Mining
2- الرياضيات المتقدِّمة - Advanced Mathematics
4- الهندسة - Engineering
5- الروبوتات - Robotics

بشكل عام المواد الدراسية لتخصص الذكاء الاصطناعي ما يلي:
1- أساسيات الذكاء الاصطناعي - Artificial Intelligence Fundamentals
2- التعلُّم الآلي - Machine Learning
3- تكنولوجيا اللغات التي يتحدثها الإنسان

- Human Languages Technologies
4- الحواسيب الموزعة - Distributed Systems
5- النظم الذكية لتمييز الأنماط - Intelligence Systems for Pattern Recognition
6- التطبيقات الذكية - Smart Applications
7- الرياضيات المحوسب - Computational Mathematics
8- تحليل البيانات - Data Analysis
9- هندسة الخوارزميات - Algorithm Engineering
10- التنقيب عن البيانات - Data Mining
11- استخراج المعلومات - Information Retrieval
12- علم الأعصاب المحوسب - Computational Neurosciences
13- مشاكل اجتماعية وأخلاقية في تكنولوجيا الكمبيوتر - Social and Ethical Issues in Computer Technology
14- علم الروبوتات - Robotics

مع العلم أنَّ هذه المواد تختلف من جامعة إلى أخرى وقد تزيد عن بعضها أو تنقص، ويكون بعضها في مستوى متقدِّم، والآخر ذو مسارين أو أكثر، إلَّا أنَّها تصُب جميعها في نفس المحتوى الدراسي ونحو تحقيق الأهداف ذاتها من دراسة الذكاء الاصطناعي

مستقبل تخصص الذكاء الاصطناعي

يبقى تنامي الطلب على التخصصات التكنولوجية في تزايد كبير بصورة عامة، حيث أصبَح هذا العالم قرية صغيرة بفعل التكنولوجيا ولا يسعنا أن نتغاضى عن حاجتنا الماسة للتكنولوجيا حيث أضحت كل الأمور الحياتية ونشاطاتنا اليومية تعتمِد عليها في المقام الأول ريثما أصبحنا لا نستطيع أن نقرأ، أو ندرس، أو نعمل، أو حتى نفوم بالأمور الترفيهية في غياب التكنولوجيا

إيجابيات دراسة تخصص الذكاء الاصطناعي
1- تطوير مهارات التفكير التحليلي والمنطقي
2- اكتساب قدرات ومهارات عالية في حل المشاكل على الصعيد الأكاديمي، والمهني، وحتى الشخصي
3- تطوير الكفاءات في مجال علم الحاسوب وتحديدًا في مجال استخراج البيانات والتنقيب عنها واسترجاع المعلومات، حيث تُعتبر من أهم المواضيع التي تتصدَّر الأبحاث العلمية في الآونة الأخيرة
4- فتح الباب أمام مسارات مهنية وأكاديمية وعلمية مثيرة ومُشوِّقة فضلًا عن حداثتها، وتطورها، ومواكبتها
5- العمل في واحدٍ من أكثر المجالات الآخذة بالتصاعد
6- إتاحة تخصصات مستقبلية جديدة لم تكن موجودة مسبقًا
7- المساعدة على ازدهار الحضارات
8- استخدام التكنولوجيا بالشكل الصحيح ممَّا يعود علينا بالنفع والفائدة
9- اختلاق طرق وسبل جديدة ومحسّنة لحفظ البيانات والمعلومات
10-تحويل المعلومات إلى علم ومعرفة
11- اكتساب معرفة علمية واسعة حيث يكتسب خريجي هذه التخصصات لمحة عن مواضيع عدة مثل أنظمة الشبكات، وعلم الروبوتات، والفيزياء، والرياضيات، والتفاضل، والتكامل
12- الوقوف أمام فرص العمل في كبرى الشركات العالمية التي يعتمد مجال عملها على التكنولوجيا مثل شركة مايكروسوفت، وشركة أوراكل، وشركة فيسبوك
13- اختراع تطبيقات تُسهِّل حياتنا العلمية
14- زيادة الطلب على التخصص في الأزمان والأماكن كافةً
15- مساندة العامل البشري في القيام بالأعمال الخطيرة بدلًا عنه
16- الأجور مرتفعة
17- تحدي عقل الإنسان ومعرفة قدراته
18- يُعتبر مجال مميز لجني المال حيث أنَّه لا يتطلَّب رأس مال ويُحقِّق أرباحًا كثيرة

سلبيات دراسة تخصص الذكاء الاصطناعي

1- يُعتبَر تواجد هذا التخصص من أكبر التحديات والحواجز التي تقف في طريق بعض العلوم المعرفية مثل تخصص علم الفلسفة، حيث يزعم الذكاء الاصطناعي أنَّه يستطيع إعادة بناء وتشكييل وصقل قدرات العقل البشري بينما يُنافي ذلك علم الفلسفة
2- تكاليف هذا التخصص عالية
3- مواجهة الكثير من الصعوبات عند القيام في تطوير البرمجيات
4- محدودية عدد خبراء وعلماء وخريجي هذا التخصص
5- قلة الحياة الاجتماعية، وقلة الاختلاط بالناس بسبب التفرُّغ الكامل للدراسة، والعمل، وتطوير الذات، وإجراء البحوث
6- من الممكن أن يؤدِّي هذا التخصص إلى الاستغناء عن الموارد البشرية وهذا من شأنه أن يُؤدِّي إلى زيادة نسبة البطالة بسبب الاعتماد التام على التكنولوجيا
7- العمل بتركيز شديد جدًا، والعمل والسهر لساعات متواصلة وطويلة
8- مستوى الذكاء العالي والتميز الأكاديمي مطلوب من أجل أن يستطيع الخريج إثبات جدارته والتطوير من نفسه
9- دراسة صعبة ومعقّدة نوعًا ما
10- قد يُصبح إدمانًا حيث يُسيطر على تفكير الشخص وحياته

مجالات عمل تخصص الذكاء الاصطناعي
1- الاختصاص في البرمجة
2- تحليل النظم وتصميمها
3- الإشراف على أعمال الكمبيوتر والروبوتات
4- الاختصاص في قواعد البيانات
5- العمل في مجال التعليم
6- هندسة الكمبيوتر
7- الاختصاص في مجال التعلُّم الآلي


أشهر الشخصيات في مجال الذكاء الاصطناعي
1- جون مكارثي، John McCarthy :
هو عالم حاسوب حاصل على جوائز تكريمًا لدوره الكبير وإنجازاته الفعَّالة في مجال الذكاء الاصطناعي، كما أنه أول من أطلق اسم الذكاء الاصطناعي على هذا العلم.

2- أندرياس كابلان، Andreas Kaplan :
هو بروفيسور في التسويق في كبرى الجامعات الأوروبية، وهو مختص في وسائل الإعلام المتعددة والتسويق الرقمي، والعالم الرقمي بشكل عام

3- مارفين مينسكي، Marvin Minsky :
هو من أبرز

العلماء والباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي، كما أنَّه من أحد مؤسِّسي مختبر الذكاء الاصطناعي في جامعة ماساتشوستس للكنولوجيا، بالإضافة إلى أنَّه ألَّف العديد من النصوص في مجال علم الفلسفة إلى جانب الذكاء الاصطناعي

4- هيربرت سيمون، Herbert Simon :
هو عالم اقتصادي، وعالم سياسي، وعالم نفس في مجال العلوم المعرفية، كما أنَّه من أحد المساهمين في بناء مختبرات الـ AI في جامعة ماساتشوستس، وجامعة كارنيغي ميلون وحتى جامعة ستانفورد.

5- ايلون مسك، Elon Musk :
هو المهندس العالمي ومؤسِّس الشركات العالمية Tesla و SpaceX وهو واحد من أبرز مهندسي الفضاء في العالم، ومن أغنى رجال العالم. درس في العديد من الجامعات مثل جامعة ستانفورد وجامعة بنسلفانيا.

6- جيف دين، Jeff Dean :
هو مهندس برمجيات، وعالم حاسوب أمريكي، وهو الرئيس الحالي لقسم الذكاء الاصطناعي في شركة Google

7- جيني رومتي، Ginni Rometty :
هي المديرة والرئيسة التنفيذية لشركة IBM العالمية، وهي أول امرأة تشغل هذا المنصب، كما أنَّها تقلَّدت العديد من المناصب مثل أول رئيسة وزراء.

8- مارتين فرود، Martin Ford :
يُعتبَر فورد من أبرز الشخصيات في علم الحاسوب، وتحديدًا الذكاء الاصطناعي، وعلم الروبوتات ومن المهم ذكره أنَّه قام بتأليف ثلاثة كتب حول التكنولوجيا.

9- ألان تورنج، Alan Turing :
هو عالم حاسوب، وعالم منطق، وعالم رياضيات، ومن الشخصيات الرائدة والبارزة في علم الحاسوب، حيث أنَّه من أضاف الطوابع الرسمية والمفاهيم المعتمدة للخوارزميات.

10- دافن كولير، Daphne Koller :
هي دكتورة في قسم علم الحاسوب في جامعة ستانفورد، كما أنَّها واحدة من مؤسِّسي المنصة التعليمية Coursera، وتقوم بالأبحث العلمية في الذكاء الاصطناعي إضافةً إلى العلوم الطبية الحيوية.

من أبرز الأمثلة على الذكاء الاصطناعي
1- وكمارو الرجل الآلي الذي يُحيي الناس، وهو إنسان آلي صنعته شركة ميتسوبيشي اليابانية ويستطيع التحدّث والنطق بصوت أنثى أو ذكر ولكن بشكل محدود ويستطيع أن يتعرَّف على الكلام، وتكمن مهامه الرئيسية في التذكير بمواعيد الدواء وطلب المساعدة عند وجود مشكلة.
2- الروبوت أسيمو، صنعته مختبرات شركة هوندا بهدف التطوير التقني في اليابان. يمثل الروبوت رائد فضاء صغير يرتدي حقيبة على ظهره ويستطيع المشي أو الركض على قدمين.

هل ترغب بدراسة تخصص الذكاء الاصطناعي؟
كان وما زال الذكاء الاصطناعي واحدًا من أسباب ازدهار العلوم والمعرفة والمجتمعات، بغض النظر عن أنَّه واجه العديد من الصعوبات والنكسات، وذلك قبل أن يُصبح من أكثر المواضيع والعلوم تقدمًا وشيوعًا ولا تستطيع التكنولوجيا الاستغناء عنه لما يحمله من عبء المشاكل التي تقِف في طريق علم الحاسوب.

لا بد على الطلبة إدراك أنَّ اتخاذ قرار دراسة تخصص الذكاء الاصطناعي ليس سهلًا ويتطلَّب هذا التخصص تكريس الكثير من الوقت للدراسة والتحليل والتفكير وقضاء الكثير من الوقت على جهاز الحاسوب، وحتى يستطيع الطلبة الوصول إلى الفهم العميق لتخصصهم ومهامهم في المستقبل؛ فعليهم التفكير جيدًا قبل ارتيادهم لمقاعد علم الحاسوب بشكلٍ عام

Free Platforms to Learn Coding 🔎
🌎 HTML -  https://html.com
🌈 CSS -  https://web.dev/learn/css
🧩 JavaScript -  https://javascript.info
🎟 React -  https://reactplay.io
🎫 Vue.js -  https://learnvue.co
🎯 Git -  https://git-scm.com/book/en/v2
🎮 Web3 -  https://learnweb3.io
⚓️ Python -  https://learnpython.org
🚦 SQL -  https://www.w3schools.com/sql
📀 BlockChain -  https://cryptozombies.io
💻 Nextjs -  https://nextjs.org/learn/foundations/about-nextjs
🧭 AI -  https://www.elementsofai.com
⚙️ ML -  https://www.freecodecamp.org/learn/machine-learning-with-python
⛓ PHP -  https://phptherightway.com
🧿 API -  https://rapidapi.com/learn
📍 GO -  https://learn-golang.org
✂️ Rust -  https://www.rust-lang.org/learn

للمزيد تابعني على linkedIn و Twitter
#php #GO #Api #AI #programming #learn

أساسيات لغة #بايثون بالعربي
#python #book