ما هو التعلم العميق؟ كيف يعمل ، فرص العمل ، الراتب [2022]

تعمل تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة على تغذية وتشكيل حوسبة الجيل التالي. على الرغم من أن الآلات "الذكية" تحيط بنا ، إلا أنها لا تزال بحاجة إلى الخبرة البشرية للعمل بفعالية. هذا هو السبب في زيادة الطلب على مهندسي البرمجيات ، وخاصة أولئك الذين لديهم معرفة متقدمة بالتعلم العميق والشبكات العصبية ، عبر الصناعات. في هذه المدونة ، سنكشف عن أساسيات هذه التقنيات ونلقي الضوء على بعض المسارات الوظيفية المربحة.

إذا كان لديك بالفعل شهادة في علوم الكمبيوتر ، وهندسة تكنولوجيا المعلومات ، والرياضيات ، والإحصاء والمجالات ذات الصلة ، فاقرأ لتعرف كيفية ممارسة مهنة ناجحة في التعلم العميق. ولكن قبل أن نبدأ ، دعنا نأخذك أولاً في التعريف واللبنات الأساسية للتعلم العميق.

ما هو التعلم العميق؟

الذكاء الاصطناعي (AI) ، والتعلم الآلي (ML) ، والتعلم العميق هي كلمات تقنية طنانة غالبًا ما تستخدم بالتبادل. فيما يلي ملخص لما تعنيه بالضبط:

• يسمح الذكاء الاصطناعي للآلات بالتفكير والتحليل والتصرف مثل البشر عند مواجهة مشكلة معينة.
• ML هو جزء من الذكاء الاصطناعي الذي يدرس خوارزميات الكمبيوتر ويستخدم البيانات لتمكين الآلات من التعلم من التجربة.
• التعلم العميق هو مجموعة فرعية تعتمد على ML وتعمل مع الشبكات العصبية الاصطناعية (مصممة لتقليد أفعال الإنسان). يسمح لنموذج الكمبيوتر بتصنيف البيانات مباشرة من نص أو صورة أو صوت وتحسينها من تلقاء نفسها.

في الوقت الحاضر ، التعلم العميق والشبكات العصبية دقيقة للغاية بحيث يمكنها التفوق في الأداء على مستوى الإنسان. تتضمن بعض الأمثلة ما يلي:

• يمكن لتقنية السيارة بدون سائق تمييز المشاة عن أعمدة الإنارة واكتشاف علامات التوقف وإشارات المرور.
• تنتج المجاهر المتقدمة مجموعات بيانات عالية الأبعاد لتدريب تطبيقات التعلم العميق في تحديد الخلايا السرطانية.
• تضمن آليات الكشف التلقائي في المصانع أن الأشخاص والأشياء على مسافة آمنة من المعدات الثقيلة.
• أجهزة مساعدة منزلية مدعومة بتطبيقات التعلم العميق المؤتمتة لسماع صوتك وترجمته والاستجابة له.
• تطبيقات الهاتف المحمول القائمة على الذكاء الاصطناعي قادرة على تمييز الصور وإنشاء تسميات توضيحية ذكية لها.

كما ترى ، فإن التعلم العميق له مجموعة من التطبيقات ، من التشخيص الطبي إلى الأجهزة الاستهلاكية. دعونا الآن نلقي نظرة على ما يحدث وراء الكواليس.

كيف يعمل التعلم العميق؟

تمامًا مثل الدماغ البشري لديه خلايا عصبية مترابطة لجمع الإشارات ، تمتلك الآلات الذكية شبكات عصبية (طبقات من العقد) تستقبل مدخلات خارجية. تستمر الشبكة في التعمق مع زيادة عدد الطبقات. ومع ظهور مجالات مثل تحليلات البيانات الضخمة ، ظهرت شبكات عصبية أكبر وأكثر تعقيدًا في المقدمة.

تقوم تقنيات التعلم العميق بفحص خوارزميات الكمبيوتر في ضوء هذه الشبكات المتقدمة ، مما يساعد أجهزة الكمبيوتر على المراقبة والتعلم والتفاعل بشكل أسرع من البشر. هذا يتضمن مهام مثل:

• تصنيف الصور
• ترجمة اللغة
• التعرف على الكلام و
• تحديد الأنماط.

تحتاج أنظمة التعلم العميق إلى أجهزة قوية لمعالجة كميات كبيرة من البيانات وإجراء حسابات رياضية معقدة. مع بدء معالجة البيانات ، تقوم الشبكات العصبية الاصطناعية بفحص البيانات ، وحساب الإجابات من سلسلة من الأسئلة الصحيحة أو الخاطئة ، وإنتاجها وإخراجها.

على سبيل المثال ، يكتشف برنامج التعرف على الوجه أولاً الحواف والخطوط ، ثم يحدد ميزات أكثر وضوحًا ، ويتعرف في النهاية على التمثيلات الإجمالية للوجه الموضوعة أمامه. تزداد دقة البرنامج بمرور الوقت لأنه يدرب نفسه في مهمة معينة.

فرص وظيفية في التعلم العميق

التعلم العميق آخذ في الارتفاع في أماكن العمل في القرن الحادي والعشرين. تقوم الشركات بشكل متزايد بنشر هذه التكنولوجيا الرقمية التخريبية لإنشاء نماذج أعمال جديدة والبقاء في الطليعة. فيما يلي بعض المجالات القادمة والقادمة التي تثبت فيها مهارات مهندسي التعلم العميق فائدتها:

• تحليل الصور الطبية
• معالجة اللغة الطبيعية
• رؤية الكمبيوتر
• الترجمة الآلية
• فحص المواد
• تصميم الأدوية
• المعلوماتية الحيوية
• الكشف عن الغش
• الترفيه (استعادة البكسل ، إضافة الصوت إلى الأفلام الصامتة ، إلخ.)

بصرف النظر عن المجالات المذكورة أعلاه ، يتمتع ممارسو ML أيضًا بمهارات قابلة للتحويل لقطاعات مثل التجارة الإلكترونية والتسويق الرقمي ووسائل التواصل الاجتماعي. من تشغيل محركات التوصية وتقديم اقتراحات الشراء لاكتشاف البريد العشوائي والإبلاغ عن المحتوى غير المناسب دون تدخل بشري ، هناك العديد من حالات الاستخدام. اقرأ كيف أدى التعلم الآلي إلى تحويل الصناعات.

بصفتك مهندس التعلم العميق أو محترف التعلم الآلي ، ستتم مطالبتك بما يلي:

• قم بإجراء التجارب بمساعدة لغات البرمجة ومكتبات ML.
• انشر حلول ML في الإنتاج.
• تحسين الحلول المنشورة لتحقيق أداء أفضل وقابلية التوسع.
• تنفيذ الرموز المخصصة حسب احتياجات العمل.
• تحليل البيانات للتوصل إلى تطبيقات جديدة.
• ضمان التدفق الجيد بين أنظمة الخلفية وقواعد البيانات.
• تعاون مع أصحاب المصلحة ، بما في ذلك علماء البيانات والباحثين ومديري المنتجات ومهندسي البرمجيات.

راتب Deep Learning في الهند

وفقًا لـ Payscale ، يحصل مهندسو التعلم العميق حاليًا على متوسط ​​راتب روبية. 905105 في الهند. يمكن أن تصل أجر الأدوار العليا إلى روبية. 20،00،000 اعتمادًا على المؤهلات التعليمية للمرشحين وسنوات الخبرة العملية. تؤثر عوامل مثل موقع العمل وقطاع الصناعة أيضًا على الأجر الذي يقدمه صاحب العمل.

يتم تعيين محترفين بارعين في مهارات التعلم العميق من قبل العديد من الشركات الكبرى في الهند ، مثل:

• أكسنتشر
• جينباكت
• أدوبي
• منترا
• أمريكان اكسبريس
• ستاندرد تشارترد
• PayTM
• موبي كويك
• رازورباي
• براكتو
• جعل رحلتي

من المتوقع أن يكتسب التعلم العميق قبولًا أوسع ويحفز الابتكار التجاري في السنوات القادمة. وفقًا لدراسة أجرتها NASSCOM ، يمكن لمكدس الذكاء الاصطناعي المركب تعزيز الناتج المحلي الإجمالي للهند بحلول عام 2025. بالإضافة إلى ذلك ، تضم قائمة تصنيف الوظائف الناشئة في LinkedIn مهندسين ML في الأعلى. شهد الدور الوظيفي نموا يقارب عشر مرات في خمس سنوات. من المؤكد أن هذه الزيادة سترتفع في المستقبل! اقرأ المزيد عن راتب مهندس التعلم العميق.

ومع ذلك ، لا تزال وظائف الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الهند تعاني من نقص الموظفين إلى حد كبير بسبب عدم التوافق بين متطلبات الصناعة ومهارات المهنيين. من المرجح أن تتسع هذه الفجوة مع التقدم التكنولوجي السريع. تقدم بعض طرق التدريب الفريدة في التعلم العميق والشبكات العصبية طريقة لمعالجة هذه المشكلة. دعنا نستكشف.

كيف تصبح مهندس التعلم العميق؟

يمكن أن تمنحك الخلفية الأكاديمية في علوم البيانات وهندسة البرمجيات السبق في وظائف التعلم العميق. فيما يتعلق بالمهارات ، ستحتاج إلى معرفة عملية بلغات البرمجة (Python و SQL و Java و C ++ وما إلى ذلك) وفهم جيد للأدوات مثل TensorFlow و R Programming و Spark and Hadoop و Apache Kafka و MATLAB. يمكن أن تمنحك الكفاءة في تصميم النظام وهياكل البيانات أيضًا ميزة على منافسيك.

إلى جانب تطوير معرفتك الفنية ، من الضروري تطبيق المعرفة النظرية على سيناريوهات الحياة الواقعية. تقدم الواجبات والمشاريع طرقًا ممتازة لمثل هذا التعلم بينما تساعدك في بناء محفظتك. بالإضافة إلى ذلك ، فإن الحصول على تجربة تنفيذ شاملة من شأنه أن يميزك على الفور في أعين مدير التوظيف.

ومع ذلك ، يبحث أصحاب العمل أحيانًا عن أشخاص ذوي معرفة متخصصة في التعلم العميق والشبكات العصبية. في مثل هذه الحالات ، يمكن أن تكون الدورات التدريبية عبر الإنترنت مثل برنامج الشهادة المتقدم في التعلم الآلي والتعلم العميق مفيدة للغاية. يتم تقديم البرنامج لمدة ستة أشهر من قبل IIIT-Bangalore و upGrad ويمنحك تدريبًا موجهًا نحو الصناعة في التعلم العميق والشبكات العصبية.

علاوة على ذلك ، تحصل على فرصة للتواصل مع الخبراء وزملائك المتعلمين ، والاستفادة من المساعدة المهنية الشخصية وجلسات التواصل. تساعدك التجربة الشاملة على كسب أوراق الاعتماد المناسبة لأدوار وظيفية عالية الأجر مع إعدادك أيضًا للمستقبل. لذلك ، يعد التسجيل في دورة متقدمة خطوة منطقية لأولئك الذين يتطلعون إلى ممارسة مهنة في التعلم العميق.

قبل تحديد خيار الدراسة والتعمق أكثر ، من الأفضل أن تكون لديك فكرة واضحة عن المفاهيم الأساسية وكيف تتلاءم معًا تحت مظلة. نأمل أن تساعدك هذه المدونة على القيام بذلك. باختصار ، ناقشنا ما هو التعلم العميق وأبلغناك ببعض المسارات الوظيفية الناشئة في هذا المجال. هذه الرؤى لاكتساب موطئ قدم في صناعة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي!