أعلى 14 مهارة تحت الطلب مطلوبة لمتخصصي الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي (AI) هو المستقبل ولديه إمكانات كبيرة لتحويل الأعمال والاقتصادات والمجتمعات.

لا عجب أن الذكاء الاصطناعي هو أحد أكثر المهارات المطلوبة في مجال التكنولوجيا والتي أثرت في كل قطاع تقريبًا ، من السيارات والتصنيع والطب إلى الأمن السيبراني والبرمجيات وإنترنت الأشياء.

تستفيد المؤسسات من الذكاء الاصطناعي بسرعة لبناء تطبيقات وخدمات مفيدة ومتطورة يمكنها تحسين جودة الحياة ، وجعل العمليات التجارية أكثر كفاءة ، وتقليل التعقيدات.

في النهاية ، يستمر الطلب على الذكاء الاصطناعي في الازدياد. وفقًا لـ SEMrush ، سيصل سوق الذكاء الاصطناعي العالمي إلى 190.61 مليار دولار بحلول عام 2025.

لذا ، إذا كنت ترغب في بناء مستقبل مهني في الذكاء الاصطناعي ، فهذا هو أفضل وقت للبدء. سوف يمنحك آفاق وظيفية أوسع ، ويمكنك العمل مع مؤسسات من جميع أنحاء العالم في مشاريع مثيرة. ولكن لهذا ، يجب أن يكون لديك مجموعات المهارات المناسبة ، الفنية وغير الفنية.

في هذه المقالة ، سأقدم لك بعض المهارات المطلوبة في الذكاء الاصطناعي والتي يمكنك تعلمها وصقلها بنفسك لبناء مستقبل مهني رائع في مجال الذكاء الاصطناعي.

هيا بنا نبدأ.

مهارات تقنية

تتطلب مهنة في مجال الذكاء الاصطناعي من المتخصصين إتقان بعض المهارات التقنية لمنحك قاعدة قوية. لذا ، لنتحدث عن بعض تلك المهارات الفنية.

معرفة المجال

هناك حاجة إلى المعرفة والتخصص في الذكاء الاصطناعي إذا كنت تبحث عن وظيفة في الذكاء الاصطناعي. يجب أن يكون لديك خبرة في الشبكات العصبية ، والتعلم الآلي ، والتعلم العميق ، وما إلى ذلك.

يساعدك امتلاك معرفة بالمجال على فهم الصناعة بشكل أكبر بالمخاطر والتحديات التي تحتاج إلى معالجتها. سيساعدك أيضًا على تطوير تقنيات مبتكرة يمكنها مواجهة تلك التحديات. يمكنك تطبيق معرفتك لإنشاء تقنيات وخدمات مدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكنها بطريقة ما تحسين الحياة ودعم الأعمال.

لغات البرمجة

تعد المعرفة السليمة والكفاءة في لغات البرمجة مثل Java و R و Python و C ++ و JavaScript وما إلى ذلك أمرًا ضروريًا لكل متخصص في الذكاء الاصطناعي. يجب أن تكون قادرًا على كتابة التعليمات البرمجية بناءً على احتياجاتك وحالات الاستخدام.

• Python: تُستخدم Python على نطاق واسع في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي نظرًا لبساطتها وموثوقيتها البرمجية وتنفيذها بشكل أسرع. سوف يساعدك على كتابة خوارزميات معقدة ويتطلب الحد الأدنى من التعليمات البرمجية. يأتي مع العديد من المكتبات المعدة مسبقًا للحوسبة المتقدمة والحسابات العلمية.
• Java: تُستخدم Java أيضًا على نطاق واسع في AI لتنفيذ المخططات والمخفضات ، وبرمجة الذكاء ، والبرمجة الجينية ، وخوارزميات البحث ، والشبكات العصبية ، وحلول ML ، والمزيد.
• R: أنت بحاجة إلى R للحساب الإحصائي والتحليل العددي والتعلم الآلي والشبكات العصبية والمزيد. يسمح لك R بجمع وتنظيم مجموعات البيانات ، وتطبيق ML والوظائف الإحصائية ، واستخدام تحويلات المصفوفة والجبر الخطي لمعالجة البيانات.
• C ++: يتم استخدام C ++ القديم الجيد في الذكاء الاصطناعي لتمكين البرمجة الإجرائية ومعالجة موارد الأجهزة. يمكنك استخدامه لتطوير أنظمة التشغيل والمتصفحات وألعاب الفيديو. مرونتها ووظائفها الموجهة للكائنات تجعلها مفيدة للغاية في الذكاء الاصطناعي.

بالإضافة إلى ذلك ، من المفيد أيضًا أن يكون لديك فهم عميق لهندسة الكمبيوتر وهياكل البيانات وخوارزميات التحسين والرسوم البيانية والأشجار والمزيد. وإذا كان بإمكانك تعلم أكثر من لغة واحدة ، فيمكن أن تكون ميزة إضافية حيث يمكنك المساهمة بشكل أكبر لأن المنظمات تركز على المهنيين ذوي المهارات المتعددة.

الأطر والمكتبات: بصرف النظر عن لغات البرمجة ، يجب عليك أيضًا فهم الأطر والمكتبات المختلفة. سيساعدك على كتابة رمز الجودة بسرعة أكبر. بعض الميزات المفيدة للغاية في الذكاء الاصطناعي هي TensorFlow و SciPy و NumPy و Scikit-Learn و Apache Spark و PyTorch والمزيد.

• TensorFlow عبارة عن نظام أساسي مفتوح المصدر للتعلم الآلي مع مجموعة شاملة ومرنة من الأدوات وموارد المجتمع والمكتبات لمساعدة الباحثين على تطوير تطبيقات متطورة تعمل بنظام ML بسهولة.
• SciPy هي مكتبة Python مفتوحة المصدر تُستخدم لحل المشكلات العلمية والرياضية. يساعد المستخدمين على معالجة البيانات وتصورها باستخدام أوامر مختلفة.
• NumPy عبارة عن حزمة قائمة على Python تُستخدم في الحوسبة العلمية والعمليات الرياضية المتقدمة أثناء التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة.
• Scikit-Learn هي مكتبة Python قوية للتعلم الآلي ولديها الكثير من أدوات ML والنمذجة الإحصائية.

المعرفة الرياضية

يعمل متخصصو الذكاء الاصطناعي بشكل مكثف على الخوارزميات والرياضيات التطبيقية. هذا هو السبب في أنه يجب أن يكون لديك مهارات تحليلية وحل المشكلات قوية إلى جانب المعرفة الرياضية حتى تتمكن من حل مشاكل الذكاء الاصطناعي بكفاءة.

المهارات الرياضية مثل الجبر الخطي ، والإحصاء ، والاحتمالات ، والرسوم البيانية ، وتقنيات التحسين ، وما إلى ذلك ، مرغوبة. يمكنك الاستفادة من هذه المهارات لحل المشكلات وإنشاء خوارزميات بناءً على المتطلبات.

• الجبر الخطي: يشكل الجبر الخطي والتجريدي أساسًا للعديد من أجزاء الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي ورؤية الكمبيوتر. إنها تتضمن المصفوفات والمتجهات والموترات وغيرها.
• الإحصاء: الإحصاء هو موضوع حيوي آخر تحتاج إلى إتقانه إذا كنت تريد مهنة مشرقة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. يتضمن جمع البيانات وتفسيرها وتحليلها. إنه يتزامن مع علم البيانات ، لكنك بحاجة إلى مهارات إحصائية لفهم الأنماط.
• الاحتمال: الاحتمال جزء أساسي من الذكاء الاصطناعي. ومن ثم ، يجب أن تمتلك معرفة جيدة بتوزيع الاحتمالات والاحتمالات للحصول على بداية سلسة في الذكاء الاصطناعي. يمكن استخدامه على النماذج التمييزية والتوليدية ، وآلات الدعم ، وما إلى ذلك.
• الرسم البياني: إن معرفة كيفية النظر إلى الرسوم البيانية وفهم ما تنقله ضروري في الذكاء الاصطناعي. إنه جزء لا يتجزأ من الذكاء الاصطناعي ، وستتعرض باستمرار لتحليل البيانات من خلال النظر إلى الرسوم البيانية المختلفة.

التعلم الالي

التعلم الآلي (ML) هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي. إنها دراسة الخوارزميات الحاسوبية القادرة على التعلم وتحسين نفسها باستخدام البيانات ومن خلال الخبرات. تنشئ خوارزميات تعلم الآلة نماذج تستند إلى عينة بيانات معينة ، تسمى بيانات التدريب ، لاتخاذ القرارات والتنبؤات.

هناك حاجة إلى معرفة ML في الذكاء الاصطناعي حيث يعمل الذكاء الاصطناعي على تمكين الكمبيوتر أو النظام من التصرف بذكاء. تعلم الآلة هو عملية تعلم الآلة أن تكون ذكية وتنفذ إمكاناتها في المهام والمشاكل في الوقت الفعلي.

يستخدم ML في العديد من التطبيقات ، بما في ذلك رؤية الكمبيوتر ، وتصفية البريد الإلكتروني ، والطب ، والتعرف على الكلام ، والمزيد. كما أنها مرتبطة بالإحصاءات الحسابية لعمل تنبؤات دقيقة بمساعدة أجهزة الكمبيوتر. بعض الأمثلة اليومية لتعلّم الآلة هي اقتراحات لمحرك البحث.

تعلم عميق

التعلم العميق هو فرع من فروع التعلم الآلي وعلم البيانات الذي يحاكي كيف يكتسب البشر معرفة محددة. يتضمن تحليلات وإحصاءات تنبؤية ويستفيد من طبقات مختلفة لاكتساب ميزات أعمق من صوت أو صورة. مع الطبقات العليا ، ستكون التفاصيل أكثر دقة.

يمكن للتعلم العميق أتمتة التحليلات التنبؤية ، ويتم ترتيب خوارزمياته في تسلسل هرمي لزيادة التجريد والتعقيد. هنا ، تقوم كل خوارزمية بتنفيذ تحويل غير خطي لمدخلاتها. بعد ذلك ، يستخدم المعرفة المكتسبة لإنشاء مخرجات أو نموذج إحصائي. ستستمر في التكرار حتى تحقق مخرجاتها دقة المستوى المقبول. وبالتالي ، سيكون هناك العديد من طبقات المعالجة التي تحتاج البيانات إلى المرور خلالها حتى يتم صقلها ودقتها.

التطبيق : التعلم العميق له تطبيق واسع في مختلف المجالات وهو مفيد للغاية لعلماء البيانات في جمع وتفسير وتحليل أحجام البيانات الضخمة بسهولة وسرعة. بعض تطبيقاته هي التعرف على الوجوه ، والتعرف على الكلام ، وتمكين الرؤية في السيارات ذاتية القيادة ، والمساعدين الافتراضيين ، وما إلى ذلك.

هندسة الشبكة العصبية

الشبكات العصبية هي جزء من التعلم العميق وهي مستوحاة من بنية الدماغ البشري. إنها شبكة من الخلايا العصبية الاصطناعية معقدة وتم تطويرها لمعالجة عدة مدخلات لإنتاج مخرج واحد. تحاكي الشبكات العصبية سلوك الدماغ البشري لحل المشكلات المعقدة. يتم استخدامها للتحكم التكيفي والنمذجة التنبؤية وتحليل الانحدار والتعرف على الأنماط ومعالجة البيانات والتطبيقات القابلة للتدريب.

في هذه البنية ، تمر بيانات الإدخال عبر طبقات مختلفة من الخلايا العصبية الاصطناعية المكدسة لإنتاج المخرجات.

التطبيق : تجد الشبكات العصبية أيضًا تطبيقات في مختلف القطاعات مثل التسويق والرعاية الصحية وغير ذلك. ومن الأمثلة التعرف على الكلام ، والتحكم في السيارة ، ولعب الألعاب مثل الشطرنج أو السباق ، والتعرف على التسلسل والنمط ، والتشخيص الطبي ، واستخراج البيانات ، والتطبيقات المالية ، وتصفية البريد الإلكتروني العشوائي ، والمزيد.

البيانات الضخمة والحوسبة الموزعة

يتضمن التحليل التنبئي والبيانات في الذكاء الاصطناعي عددًا كبيرًا من مجموعات البيانات التي تحتاج إلى موارد حسابية أعلى. قد لا يكون استخدام نظام واحد لتحقيق هذا النوع من الحسابات كافياً. لذلك ، فإن مفاهيم مثل البيانات الضخمة والحوسبة الموزعة مفيدة.

• البيانات الضخمة هي تقنية تتضمن استخراج كمية هائلة من البيانات وإدارتها وتحليلها بكفاءة. تحتاج هذه البيانات إلى موارد حسابية عالية وتوفر قوة إحصائية ممتازة. يتم استخدامه في تحليل سلوك المستخدم والتحليلات التنبؤية والاحتياجات التحليلية الأخرى التي تنطوي على مجموعات كبيرة من البيانات.
• الحوسبة الموزعة هي فرع من فروع علوم الكمبيوتر تتضمن أنظمة موزعة توجد مكوناتها على أجهزة كمبيوتر مختلفة متصلة بالشبكة وتنسق وتواصل إجراءاتها من خلال تبادل الرسائل. تطبيقاتها هي ألعاب فيديو متعددة اللاعبين عبر الإنترنت ، وتطبيقات نظير إلى نظير (P2P) ، إلخ.

لذا ، إذا كنت ترغب في الحصول على وظيفة رائعة في مجال الذكاء الاصطناعي ، فسيكون من المفيد أن تقوم بتطوير مهاراتك باستخدام هذه التقنيات. يمكن أن تساعدك البيانات الضخمة والحوسبة الموزعة على تطوير أحدث المنتجات والخدمات القائمة على الذكاء الاصطناعي. يمكنك أيضًا اكتساب المعرفة بأطر عمل مثل Hadoop و Apache Storm و Spark و Flink.

تقنيات معالجة الإشارات

معالجة الإشارات هي مهارة أخرى مرغوبة قد تبحث عنها المنظمات في المهنيين. يتضمن التعلم الآلي استخراج الميزات لتحويل قيم البكسل إلى بعض المعلومات المفيدة. ولتحقيق ذلك ، يجب أن تعرف كيفية حل المشكلات باستخدام تقنيات معالجة الإشارات. قد يشمل تحليل التردد الزمني ، الالتواء ، تحليل فورييه ، ومفاهيم أخرى للذكاء الاصطناعي.

معالجة الإشارات هي حقل فرعي من الهندسة الكهربائية يركز على تحليل الإشارات وتوليفها وتعديلها مثل إشارات الصور والموجات الصوتية والقياسات العلمية الأخرى. تعمل هذه التقنيات على تحسين كفاءة التخزين والنقل والجودة واكتشاف بعض المكونات في الإشارة.

التطبيقات: تطبيقات معالجة الإشارات هي استخراج الميزات مثل التعرف على الكلام وفهم الصورة ، ومعالجة الإشارات الصوتية كما هو الحال في الموسيقى أو تمثيل الكلام ، ومعالجة الصور في أجهزة الكمبيوتر والكاميرات الرقمية ، ومعالجة الفيديو في الصور المتحركة ، والاتصالات اللاسلكية ، وتقنيات تشفير المصدر مثل الصورة ضغط وضغط الفيديو وضغط الصوت.

البرمجة النصية شل

تشير البرمجة النصية لـ Shell إلى برنامج كمبيوتر يتم تشغيله بواسطة مترجم سطر أوامر يسمى Unix shell. تتضمن لغات البرمجة لهجات نصية مختلفة. بعض العمليات الشائعة التي تقوم بها برامج shell النصية هي معالجة الملفات وطباعة النص وتنفيذ البرنامج.

تعد البرمجة النصية في Shell مكونًا حيويًا آخر من عناصر الذكاء الاصطناعي المستخدمة في التعرف على الأنماط. عندما تتقدم في حياتك المهنية في الذكاء الاصطناعي ، ستصل إلى النقطة التي تتم فيها معالجة بيانات الذكاء الاصطناعي على الأجهزة التي تعمل بنظام Linux. لذلك ، إذا لم تكن على دراية بأدوات وعمليات UNIX وأوامر مثل SSH و grep و find و awk و Sort و tr و cut وما إلى ذلك ، فسيكون من الصعب العمل مع وظائف AI.

وبالتالي ، سيكون من الرائع التعرف على البرمجة النصية للقذيفة والحصول على تعليق لهذه الموضوعات للعمل بشكل جيد مع الأدوات والعمليات المستندة إلى Linux. يمكنك أيضًا التعرف على القذائف المختلفة مثل KornShell و Powershell و Perl-like shell و Z shell والمزيد.

التحليل العنقودي

تحليل الكتلة هو مهمة تجميع العناصر أو تجميعها. يتم ذلك بطريقة تجعل الكائنات في المجموعة أكثر تشابهًا مع بعضها البعض من تلك الموجودة في مجموعة أخرى.

يمكن إجراء التجميع بواسطة خوارزميات تختلف من حيث مكوناتها ومدى كفاءة العثور عليها. نظرًا لاستخدامها الواسع في مختلف القطاعات ، يمكنك تعلم مهارة التجميع هذه والبدء في بناء حياتك المهنية في مجال الذكاء الاصطناعي. سوف يمنحك نطاقات أوسع ، ويمكنك تطوير تقنيات مبتكرة لمختلف الصناعات والشركات.

التطبيق : يستخدم في تحليل البيانات الاستكشافية والإحصائية لتطبيقات مثل التعرف على الأنماط واسترجاع المعلومات وتحليل الصور وضغط البيانات وتحليل الصور وتحليل التسلسل والتعلم الآلي ورسومات الكمبيوتر. في علوم الكمبيوتر ، يتم استخدام التجميع في تطوير البرامج واكتشاف الأخطاء ومعالجة اللغة الطبيعية والمزيد. تطبيقاته الأخرى هي الطبية ، والتسويق ، والأعمال التجارية ، وتجميع نتائج البحث ، وتحليل الجريمة ، والتعليم ، وأكثر من ذلك.

لذلك ، كل ما نوقش أعلاه كان مهارات تقنية تحتاج إلى إتقانها إذا كنت ترغب في بناء مستقبل مهني في الذكاء الاصطناعي.

ولكنه ليس هو.

حتى لو كانت لديك معرفة وخبرة عميقة في هذه التقنيات والمهارات التقنية ، فلن يتم استخدامها إذا لم تتمكن من تنفيذها بشكل صحيح. هذا هو المكان الذي تلعب فيه المهارات الشخصية.

المهارات اللينة

المهارات اللينة ضرورية في كل جزء من رحلتك المهنية. يجب أن تكون لديك المهارات الشخصية المطلوبة للعمل بكفاءة وإدارة كل شيء بسهولة وتنفيذ المعرفة في مهامك بشكل صحيح والتعاون بشكل جيد مع الآخرين.

ستساعدك المهارات اللينة على إيصال أفكارك بشكل صحيح إلى فريقك وأصحاب المصلحة والآخرين الذين تتواصل معهم. يمكنك أيضًا اتخاذ قرارات أفضل بسرعة يمكن أن تفيد مشروعك والفريق ككل.

لذلك ، دعنا نتحدث عن بعض المهارات الأساسية التي يجب عليك تطويرها لتصبح محترفًا أفضل ، بغض النظر عن خبرتك ومستوى معرفتك.

الاتصالات

مهارات الاتصال مرغوبة دائمًا في كل مهنة. إنه يعني القدرة على توصيل أفكارك بوضوح ودقة للآخرين باستخدام نبرة مناسبة ومناسبة مع لغة الجسد أثناء إيصال رسالتك.

أنت بحاجة إلى أن تكون متواصلاً جيدًا حتى تتمكن من توصيل أفكارك المبتكرة بسهولة مع مديرك وزملائك في الفريق أو العملاء. ولكن إذا كنت تفتقر إلى مهارات الاتصال ، فقد تشعر بمشكلة في إرسال رسالتك وشرح ما تريده.

نتيجة لذلك ، لن يفهم أقرانك رسالتك وقد يتم الخلط بينهم في نقاط معينة. والفرص هي أن أفكارك لن يتم أخذها في الاعتبار لمجرد أنك لم تتمكن من توصيل رسالتك بشكل صحيح.

لذلك ، سيكون من المفيد أن تعمل على مهارات الاتصال الخاصة بك. يمكنك إما التدرب عليها مع أصدقائك أو أفراد عائلتك أو زملائك أو الالتحاق بدورة لتحسين مهاراتك. كلما تدربت أكثر ، كلما تحسنت في مهارات الاتصال.

تعلم أساسيات الاتصالات التجارية للتأكد من استخدام الكلمات الصحيحة والنبرة الصحيحة أثناء توصيل رسالتك. يمكنك أيضًا تعلم حركات اليد ولغة الجسد والإيماءات المناسبة للتواصل بشكل فعال مع الآخرين. بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك تعلم لغات متعددة إذا كنت تتعامل مع عملاء دوليين. ستكون هذه مكافأة.

صناعة القرار

مهارات صنع القرار حاسمة للغاية. يجب أن تكون قادرًا على اتخاذ القرارات الصحيحة في الوقت المناسب لإنقاذ فريقك ومشروعك من أي ضرر أو متاعب وضمان نجاح مشاريعك.

تتضمن مشاريع الذكاء الاصطناعي الكثير من المهارات التحليلية والإحصاءات والتنبؤات ، ويجب أن تكون قادرًا على القيام بما يناسب مشروعك وجميع المشاركين في الفريق. يجب أن تتمتع بمهارات إدارية جيدة تساعدك أثناء اتخاذ القرار. إنه يتطلب عقلًا حادًا بعيد المنال وتركيزًا وعينًا للتفاصيل.

علاوة على ذلك ، يجب أن تكون قادرًا على حساب المخاطر والتحديات إذا اتخذت بعض القرارات. يجب أن تعرف أيضًا عواقب قرارات معينة وكيف يمكن أن تؤثر على فريقك ومشروعك. ومن ثم ، يجب اتخاذ جميع قراراتك بطريقة يمكن أن تزيد من إنتاجية ونجاح مشاريعك ، مما يضمن رضا عملائك وعملائك مع تقليل المخاطر إلى الحد الأدنى.

تفكير تحليلي

التفكير التحليلي هو مهارة ناعمة لا غنى عنها لجميع محترفي الذكاء الاصطناعي. يجب أن تكون قادرًا على فهم المشاكل التي قد يواجهها المستخدمون والشعور بها والتوصل إلى حل فعال.

يجب أن يتمتع محترفو الذكاء الاصطناعي بمهارات ممتازة في حل المشكلات والتفكير التحليلي وعقل فضولي لمعرفة المزيد ومعرفة المزيد وتنفيذ المزيد. سيساعدك على تطوير أفكار وخطط مبتكرة يمكنها حل مشكلة وبناء تقنيات متطورة يمكن أن تفيد الناس. يجب أيضًا أن تكون حريصًا على صقل مهاراتك باستخدام التقنيات والأدوات الجديدة لمساعدتك أثناء التخطيط والتطوير.

إِبداع

الإبداع هو مهارة متطلبة يجب أن يمتلكها محترفو الذكاء الاصطناعي. يجب عليك ابتكار أفكار فريدة والتفكير خارج الصندوق إذا احتجت إلى ذلك. إنها ، في الواقع ، في الوقت الحاضر ، مهارة مطلوبة للغاية في كل مجال. وإذا كنت محترفًا في مجال الذكاء الاصطناعي ، فيجب أن تمتلكه.

يجب أن يأتي محترفو الذكاء الاصطناعي بطرق إبداعية لحل مشكلة بطريقة سهلة وفعالة ومجدية. سيساعدك على تطوير منتجات وخدمات فريدة وجعلها مفيدة للمستخدمين.

الخلاصة: مستقبل محترفي الذكاء الاصطناعي

وفقًا لـ LinkedIn ، زاد توظيف متخصصين في الذكاء الاصطناعي بنسبة 32٪ منذ عام 2019 على الرغم من السيناريوهات الخطيرة بسبب الوباء. ويستمر هذا النمو في الارتفاع مع تزايد الطلب على التطبيقات والخدمات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي.

يشير تقرير CNBC إلى أن متوسط ​​الراتب لعلماء البيانات هو 100 ألف إلى 130 ألف دولار أمريكي في حين أن رواتب مهندسي الذكاء الاصطناعي هي 124 ألف إلى 150 ألف دولار أمريكي. وبالتالي ، يبدو مستقبل محترفي الذكاء الاصطناعي مشرقًا. وإذا كنت مهتمًا بهذا المجال ، فقد حان الوقت الآن لبدء بناء حياتك المهنية من حوله. يمكنك أن تصبح عالم بيانات ، ومهندس ذكاء اصطناعي ، ومهندس ML ، ومطور ذكاء أعمال ومتابعة وظائف أخرى ذات صلة في الذكاء الاصطناعي.

لذا ، ابدأ في بناء حياتك المهنية في الذكاء الاصطناعي وقم بتطوير المهارات الفنية وغير التقنية التي تمت مناقشتها أعلاه. سوف يساعدونك في بدء حياتك المهنية بسلاسة والتأكد من دفعك بسرعة قصوى.

أتمنى لك كل خير!

قد تكون مهتمًا أيضًا بالدورات التدريبية عبر الإنترنت لتعلم الذكاء الاصطناعي أو
دورات عبر الإنترنت لتعلم أساسيات هندسة البيانات.