بدي اتعلم لغة بايثون

بالنسبة إلى تعلم بايثون فالأمر سهل إن شاء الله . يمكنك مشاهدة دروس على اليوتيوب لشرح بايثون ويمكنك البحث ب "python crash course" ومشاهدة الدروس لذلك .

ويمكنك مشاهدة الدروس على موقع أكاديمية حسوب و موقع موسوعة حسوب .

وإليك رابط كتاب تعلم بايثون على أكاديمية حسوب :

وإليك رابط موسوعة حسوب لدروس بايثون :

ولتعلم مجال تعلم الآلة ستحتاج إلى الإلمام بأساسيات الرياضيات لتسهيل دراستك لهذا المجال واستيعاب بعض المفاهيم.

حيث الذكاء الاصطناعي يعتمد على النماذج الرياضية لفهم البيانات واتخاذ القرارات، ومفاهيم كالجبر الخطي والذي به المصفوفات والمتجهات ستجد أنها مستخدمة في الشبكات العصبية، بجانب الإحصاء والاحتمالات لتحليل البيانات واتخاذ قرارات، وأيضًا التفاضل والتكامل لتحسين النماذج.

فالشبكات العصبية، ببساطة، هي دوال رياضية تحول البيانات المدخلة ضمن فضاء متجهي باستخدام عمليات خطية وغير خطية، والمخرجات تكون عبارة عن توزيعات احتمالية، وتدريب تلك الشبكات يعتمد على خوارزمية تُسمى الانحدار التدريجي gradient descent والتي تتطلب فهم المشتقات من التفاضل.

كل ما أنت بحاجة إليه هو دراسة الأساسيات وليس التعمق، ستقوم بدراسة ما يلي:

• الجبر الخطي وهو الأهم ركز على فهم المفاهيم الأساسية مثل المتجهات، الفضاءات المتجهة، العمليات على المتجهات والمصفوفات، الاستقلال الخطي، الأساس basis، والقيم والمتجهات الذاتية eigenvalues وeigenvectors.
• التفاضل ويكفي أن تفهم مفهوم المشتقات، لأنها أساسية في تدريب النماذج، فالتكامل ليس ضروريًا في المرحلة الأولى، لذا تستطيع تأجيله.
• الإحصاء والاحتمالات يكفي معرفة القواعد الأساسية للاحتمالات وبعض التوزيعات الاحتمالية الشائعة، لأنها تُستخدم في تحليل مخرجات النماذج كما أشرت.

وليس كافٍ التركيز على مجال واحد مما سبق، بل ستحتاج إلى فهم أساسي لكل منها لتتمكن من الانطلاق في تعلم الذكاء الاصطناعي، ابدأ بالأساسيات، ومع تقدمك في تعلم الآلة، بإمكانك العودة لتعميق معرفتك بالرياضيات حسب الحاجة.

تستطيع البحث على اليوتيوب عن مصادر لتعلم ذلك، أو تفقد التالي لكن بالإنجليزية:

ويمكنك قراءة المزيد من النصائح التالية :

وإليك المقال التالي لكل ما يخص تعلم الآلة :