لطلاب الثانوية العامة.. أبرز مجالات العمل لكليات الذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 13th, August 2023 GMT
انتشرت الآونة الأخيرة، تقنية الذكاء الاصطناعي في جميع استخدامات الحياة اليومية، وهو ما جعل طلاب الثانوية العامة يضعون كليات الذكاء الاصطناعي نصب أعينهم، خلال تنسيق المرحلة الأولى لتسجيل الرغبات، واستعدادا لتنسيق المرحلة الثانية، وذلك بعد معرفتهم الكليات المتاحة في مصر لدراسة الذكاء الاصطناعي، لكن ما يفكرون به هو سوق العمل بعد التخرج منها.
هناك العديد من الجامعات، التي تمكن طلاب الثانوية العامة من دراسة الذكاء الاصطناعي وأهميته وأقسامه المختلفة، فضلًا عن تأهيلهم لسوق العمل بعد التخرج، ومن أبرز الجامعات في مصر لدراسة الذكاء الاصطناعي هي جامعات القاهرة، حلوان، السادات، كفر الشيخ، سوهاج، المنوفية، الفيوم، جنوب الوادي، مطروح، بنها، وفق ما أعلنته وزارة التعليم العالي، على صفحتها الشخصية.
مجالات العمل بعد دراسة الذكاء الاصطناعيهناك العديد من الأعمال في المجالات المختلفة، التي تؤهل الطلاب الدراسة في كليات الذكاء الاصطناعي، أهمها البرمجة وتصميم الروبوتات وهندسة الكمبيوتر، وذلك وفق ما ذكره خالد يسري، استشاري أدوات الذكاء الاصطناعي خلال حديثه لـ«الوطن»، إذ أنَّ هناك العديد من الأعمال المتاحة بعد التخرج في كليات الذكاء الاصطناعي.
العمل في مجال البرمجة.
العمل في مجال متابعة أعمال الروبوتات.
العمل في مجال تصميم النظم وتحليلها.
العمل في مجال التطبيقات الحاسوبية.
العمل في سرية أمن نظم المعلومات.
العمل في مجال تصميم وتطوير الروبوت.
العمل بمجال تمييز الأصوات وتحليل الصور.
العمل في مجال صناعة السيارات والطائرات.
العمل في مجال برمجيات الاستثمار أو الترجمة.
العمل في هندسة الكمبيوتر وقاعدة البيانات.
العمل في مجال التواصل البصري والتصميم.
العمل في مجالات الذكاء الاصطناعي وهندسة البرمجيات.
المصدر: الوطن
كلمات دلالية: الذكاء الاصطناعي كليات الذكاء الاصطناعي سوق العمل العمل فی مجال
إقرأ أيضاً:
تحديات جوهرية تواجه تطور الذكاء الاصطناعي
#سواليف
أظهر استطلاع حديث لخبراء في مجال #الذكاء_الاصطناعي أن توسيع نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لن يؤدي إلى تحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI).
يعدّ AGI بمثابة النقلة النوعية التي تمكّن الأنظمة من التعلم بشكل فعّال كالذكاء البشري أو أفضل منه.
وأكد 76% من 475 باحثا في المجال، أنهم يرون أن هذا التوسع “غير مرجح” أو “غير مرجح جدا” أن يحقق هذا الهدف المنشود.
مقالات ذات صلة إعداد بسيط في هاتفك قد يجعلك تبدو أصغر بـ10 سنوات! 2025/04/01وتعتبر هذه النتيجة انتكاسة كبيرة للصناعات التكنولوجية التي توقعت أن تحسينات بسيطة في النماذج الحالية من خلال مزيد من البيانات والطاقة ستؤدي إلى الذكاء الاصطناعي العام.
ومنذ #طفرة الذكاء الاصطناعي التوليدي في 2022، كانت التوقعات تركز على أن زيادة الموارد كافية لتجاوز #الذكاء_البشري. لكن مع مرور الوقت، وبالرغم من الزيادة الكبيرة في الإنفاق، فإن التقدم قد تباطأ بشكل ملحوظ.
وقال ستيوارت راسل، عالم الحاسوب في جامعة كاليفورنيا، بيركلي، والذي شارك في إعداد التقرير: “منذ إصدار GPT-4، أصبح واضحا أن التوسع في النماذج كان تدريجيا ومكلفا. الشركات قد استثمرت أموالا ضخمة بالفعل، ولا يمكنها التراجع بسبب الضغوط المالية”.
وفي السنوات الأخيرة، ساهمت البنية الأساسية المبتكرة المسماة “المحولات” (Transformers)، التي ابتكرها علماء غوغل عام 2017، في تحسن قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي. وتستفيد هذه النماذج من زيادة البيانات لتوليد استجابات أدق. ولكن التوسع المستمر يتطلب موارد ضخمة من الطاقة والمال.
وقد استقطب قطاع الذكاء الاصطناعي المولّد نحو 56 مليار دولار في رأس المال المغامر عام 2024، مع تكريس جزء كبير من هذه الأموال لبناء مراكز بيانات ضخمة تسببت في زيادة انبعاثات الكربون ثلاث مرات منذ 2018.
ومع استنفاد البيانات البشرية القابلة للاستخدام بحلول نهاية هذا العقد، فإن الشركات ستضطر إما لاستخدام البيانات التي أنشأها الذكاء الاصطناعي نفسه أو جمع بيانات خاصة من المستخدمين، ما يعرض النماذج لمخاطر أخطاء إضافية. وعلى الرغم من ذلك، لا يقتصر السبب في محدودية النماذج الحالية على الموارد فقط، بل يتعدى ذلك إلى القيود الهيكلية في طريقة تدريب هذه النماذج.
كما أشار راسل: “المشكلة تكمن في أن هذه النماذج تعتمد على شبكات ضخمة تمثل مفاهيم مجزّأة، ما يجعلها بحاجة إلى كميات ضخمة من البيانات”.
وفي ظل هذه التحديات، بدأ الباحثون في النظر إلى نماذج استدلالية متخصصة يمكن أن تحقق استجابات أكثر دقة. كما يعتقد البعض أن دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مع أنظمة تعلم آلي أخرى قد يفتح آفاقا جديدة.
وفي هذا الصدد، أثبتت شركة DeepSeek الصينية أن بإمكانها تحقيق نتائج متميزة بتكاليف أقل، متفوقة على العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعتمد عليها شركات التكنولوجيا الكبرى في وادي السيليكون.
ورغم التحديات، ما يزال هناك أمل في التقدم، حيث يقول توماس ديتريش، الأستاذ الفخري لعلوم الحاسوب في جامعة ولاية أوريغون: “في الماضي، كانت التطورات التكنولوجية تتطلب من 10 إلى 20 عاما لتحقيق العوائد الكبيرة. وهذا يعني أن هناك فرصة للابتكار بشكل كبير في مجال الذكاء الاصطناعي، رغم أن العديد من الشركات قد تفشل في البداية”.
محافظ بني سويف يؤدي صلاة عيد الفطر الميارك بساحة مسجد عمر بن عبدالعزيز