مقابلة مع زياد السمحان:

#كيف بدأت وطورت نفسك؟

لطالما كنت مهتم بالوعي لدى الآلة من الجانب الفلسفي والعملي، الأمر اللي وجهني إلى مجال الذكاء الاصطناعي. بالبداية كنت اشوف مقاطع بسيطة على الـYoutube وامر على بعض المقالات هنا وهناك تشرح فيها المجال واستخداماته إلى لحظة بداية مقرر الذكاء الاصطناعي بالجامعة كانت جرعة مكثفة حول المجالات الدقيقة في الذكاء الاصطناعي توضح فيها أهم مساراته وخوارزمياته. الذكاء الاصطناعي تختلف تعريفاته ولكن اعتقد ابسطها بأنه يختص في جميع التقنيات الرقمية التي تساهم بحل المشاكل بدقة عالية او بشكل مشابه لطريقة تفكير الانسان.

مع نهاية المقرر زادت رغبتي في التعمق بالمجال والعمل فيه مستقبلًا إن أمكن. في الاجازة الصيفية بديت في التدريب بشركة IBM بقسم مختص بالحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي وتجربتي هناك كانت متركزة على مشروع بالحوسبة السحابية إلا أنه بنهاية التدريب تم التطرق الى مجال علم البيانات عبر أحد منتجات الشركة.

علم البيانات يهتم بتوظيف البيانات لحل مشاكل معينة باستخدام طرق مختلفة ابتداءً ببعض القوانين الإحصائية البسيطة وانتهاءً بخوارزميات الذكاء الاصطناعي

بعد ما خلصت من تدريب بدت تبين لي تطبيقات الذكاء الاصطناعي في سوق العمل ووضح لي أن المكان الأنسب لي للاستمرار في الذكاء الاصطناعي عبر توجه إلى تطبيقاته العملية في مجال علم البيانات. عملت بحث بسيط فترتها يوضح لي اهم الأشياء اللي تساعدني بالتعمق بالمجال، كانت متمركز حول:

· تقوية المفاهيم الإحصائية والرياضية.

· تعلم لغة برمجة مدعومة من مجتمع المهتمين بالمجال وبحالتي كانت Python.

· الاستزادة بمعرفة خوارزميات الذكاء الاصطناعي المستخدمة بالمجال.

بديت اتعلم مع لغة بايثون عبر امثلة، مشاريع صغيرة تشرح بعض المفاهيم والخوارزميات في المجال. كنت بفترتها اتابع مقالات منوعة على Medium لكن التركيز كان على محتوى قناة Siraj raval على الـ Youtube، بس كانت آلية التعليم اللي اتبعتها غير مكتملة وواضحة لأنه ما كان عندي منهج واضح ومتسلسل الى بدايتي في بعض الكورسات على Coursera. بنفس الفترة جتني فرصة بالالتحاق لبرنامج مقدم من مسك بالتعاون مع Udacity ممتد لمدة أربع شهور تقريبًا يتطرق الى تقنيات تعلم الآلة "Machine Learning Engineer Nanodegree" واستخداماته في مجال علم البيانات.

تعلم الآلة فرع من فروع الذكاء الاصطناعي ويتم استخدام خوارزمياته في مجال علم البيانات. تعلم الآلة هو من أكثر فروع الذكاء الاصطناعي اللي سوت ضجة كبيرة الفترة الماضية وبسبب تشابه بعض خوارزمياته في استخدام المفاهيم البشرية للتعلم وقدرته عالية في حل مشاكل كانت عصيبة في الفترة الماضية.

على سبيل المثال بالماضي إذا أردنا برمجة برنامج معين يستطيع التعرف على الفواكه من صورها راح يكون عن طريق كتابة تعليمات تفصيلية طويلة حول كل فاكهه موضحين لونها أبعادها نمط قشرتها بشكل يميزها عن الأنواع الأخرى، الأمر الذي يجعل عملية التطوير صعبة لأننا لو بغينا نضيف فاكهة جديدة نضطر نغير الكود بشكل كامل في حال تشابهها مع أنواع أخرى. مع خوارزميات تعلم الآلة راح نكون قادرين على تطوير البرنامج بشكل أسهل ومشابه نوعًا ما لطريقة تعليم الأطفال، عن طريق تمرير مجموعة صور لكل فاكهة مواضح فيها نوعها ونتركها للآلة لفترة معينة للتدرب عليها وبعدها راح يكون البرنامج جاهز وفي حال أردنا إضافة نوع جديد كل اللي نحتاجه اننا نوضح الصور للآلة للتعرف عليها.

*مقالة رهيبة توضح المجال بشكل أكبر هنا من الرهيب احمد الرشيد

برنامج Udacity يمر بالأقسام الرئيسية التي تخص تعلم الآلة يتم فيها توضيح أهم الخوارزميات في كل قسم مع توضيح امثلة ومشاريع عملية يتم تسليمها مع نهاية كل قسم، بالإضافة الى مشروع التخرج اللي يكون عبر اختيارك وأعتقد أنها أفضل تجربة تعليمية مرت علي. على كلٍ، انتهيت من الدورة وبديت في مقرر اختياري في الجامعة "تنقيب البيانات" اللي يتطرق لبعض خوارزميات تعلم الآلة بالوقت اللي كنت اشتغل فيه بمشروع التخرج بنفس المجال كذلك، الفكرة باختصار متمحورة حول ترجمة إشارات الدماغ المرسلة بغرض تحريك الأصابع إلى أوامر برمجية يمكن الاستفادة منها عن طريق التحكم بيد اصطناعية خارجية لمساعدة ذوي الاعاقات الحركية.

بالعمل على مشروع التخرج وعدة مشاريع جانبية صغيرة كنت قادر على تطبيق بعض المفاهيم اللي تطرقت لها المقررات الجامعية وبرنامج Udacity واللي ساهم في اخذ تجربة عملية تساعدني اكون مؤهل نوعًا ما للعمل بمجال علم البيانات.

حاليًا أكمل سنتي الأولى بالمجال ولازال المجال كبير جدًا ويحمسني بوجود معلومة جديدة دايمًا بانتظاري لاستكشافها.

#أبرز المصادر والشهادات؟

· Udacity

- Machine learning

- Deep learning

- Coursera

- Andrew ng courses

-General assembly

- Data science program

-Edx

-الاتحاد السعودي للأمن السيبراني والبرمجة والدرونز

- في معسكر تم إطلاقه مؤخرًا يختص في علم البيانات "معسكر طويق لعلم البيانات"، انصح بمتابعة البرامج المختصة بالمجال عادة ما تكون على مستوى عالي وبشهادات احترافيه

- Medium يحتوي على مقالات متنوعة في المجال

-محتويات قناة Siraj raval

*كثير من الدورات يتم تقديمها مجانًا من أكاديمية مسك انصح متابعتهم للتعرف على آخر البرامج التي تم تقديمها.

#نصيحة للي حاب يدخل هالمجال؟

اعتقد ان الدخول بأي مجال جديد يتوجب عليه المرور بالتسلسل التالي:

- نظرة عامة حول المجال والتخصصات الدقيقة التي تتضمنها.

- تحديد اهتماماتك اللي ودك تركز فيها بالمجال.

- التعمق بالتخصص والتعليم المستمر.

من أهم المحفزات اللي راح تساعدك بالاستمرار بالمجال عن طريق احاطة نفسك بمجموعة تشاركك الاهتمام، وأفضل طريقة للوصول لهم غالبًا ما تكون عن طريق الدورات الخاصة بالذكاء الاصطناعي او الجامعة والتجمعات التقنية (استخدم تطبيق Meetup للتعرف على الفعاليات) والناس اللي موجودين بالنت بشكل عام.

في حال كنت مهتم في مجال علم البيانات مثل حالتي انصح وبشدة على تقوية المفاهيم الإحصائية والرياضية تعلم لغة الـPython (نظرًا لكثرة المكتبات المدعومة، وانتشارها على نطاق كبير في معظم المجالات البرمجية) اتقان القدرة على التلاعب في البيانات (الالمام بمكتبة Pandas راح يكون كفيل بالإتقان لأنها مشابهة كثير لقدرات الـSQL في التعامل مع البيانات). العمل على عدة مشاريع ومتنوعة راح يساعدك بالتعرف خوارزميات وطرق مختلفة في حل المشاكل وراح تساهم بمعرفة المشاكل الحقيقة اللي راح توجهها في سوق العمل او في المشاريع الخاصة مستقبلًا.

#طريقة التواصل معك؟

تويتر.