لتعلم الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى بعض الأدوات والمهارات الأساسية، من أهمها:
لغة البرمجة Python: تعد Python من أفضل لغات البرمجة لتعلم الذكاء الاصطناعي، لسهولتها ووفرة المكتبات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.
مكتبات الذكاء الاصطناعي: مثل TensorFlow وKeras وPyTorch وScikit-learn. تحتوي هذه المكتبات على خوارزميات ونماذج مدربة مسبقًا يمكنك استخدامها في مشاريعك.
الرياضيات: خاصة الإحصاء والاحتمالات والخوارزميات والجبر الخطي. تُستخدم الرياضيات بكثرة في مجال التعلم الآلي والتنقيب في البيانات.
الأساسيات: مثل أنواع التعلم في الآلة وخوارزميات البحث والشبكات العصبية وعملية التعلم العميق.
مهارات البيانات: مثل استخراج البيانات وتحليلها ومعالجتها وكشف الأخطاء فيها واستكشافها والتنقيب فيها.
التجربة العملية: أهم شيء لتعلم الذكاء الاصطناعي هو ممارسة الكثير من التجارب العملية على مشاريع واقعية.
هذه الأدوات ستساعدك كثيراً في تعلم وفهم مجال الذكاء الاصطناعي على نحو أفضل.

للذكاء الاصطناعي العديد من التطبيقات والاستخدامات المفيدة في الحياة، ومن أهمها:
التعرف على الكلام والصور: يستخدم في تطبيقات التعرف على الوجوه والكلام والترجمة الآلية.
القيادة الذاتية: يستخدم في تطوير سيارات القيادة الذاتية والطائرات بدون طيار.
التشخيص الطبي: يستخدم في مساعدة الأطباء في عملية التشخيص واكتشاف الأمراض.
اليد الروبوتية: تستخدم في الجراحات والأعمال الخطرة والدقيقة.
اكتشاف الغش والاحتيال: في البنوك وشركات التأمين للكشف عن حالات الغش والاحتيال.
خدمة العملاء: استخدام الشات بوتس والوكلاء الافتراضيين للرد على استفسارات العملاء.
ألعاب الفيديو: تستخدم في تطوير ألعاب الكمبيوتر لجعل الشخصيات الافتراضية أكثر ذكاء.
وغيرها الكثير من التطبيقات الأخرى.

تعريف الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي (AI) هو مجال دراسة وتطوير يهدف إلى صنع الأنظمة والبرمجيات التي تتمتع بالقدرة على تحقيق مهام تتطلب ذكاءً بشريًا. يشمل هذا مجموعة واسعة من المهام مثل التعلم، التفكير، الاستدلال، التعرف على الأنماط، التفاعل اللغوي، وحل المشكلات.

يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى نوعين رئيسيين:
الذكاء الاصطناعي الضعيف (Weak AI): يشير إلى الأنظمة المصممة لأداء مهام محددة ومتخصصة. هذا النوع من الذكاء الاصطناعي لا يملك وعيًا أو تفكيرًا حقيقيًا، ولكنه يعمل بنجاح في مجالات مثل تصنيف الصور ومعالجة النصوص وتوصيات المحتوى.
الذكاء الاصطناعي القوي (Strong AI): يشير إلى الأنظمة المستقبلية التي يُتوقع أن تكون قادرة على فهم وتعلم واستنتاج وتفكير مماثل للبشر. حتى الآن، لم يتم تحقيق الذكاء الاصطناعي القوي بشكل كامل، ولا يزال موضوعًا للبحث والنقاش بين علماء الذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي يستخدم مجموعة من التقنيات والنهج المختلفة، مثل تعلم الآلة (Machine Learning) وتعلم التمثيل (Representation Learning) والشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks) والاستدلال المنطقي (Logical Reasoning) وتعلم التعزيز (Reinforcement Learning) وغيرها.