برمجة الذكاء الاصطناعي (أفضل 5 لغات برمجة للذكاء اصطناعي)

هل تبحث عن لغات برمجة الذكاء الاصطناعي ؟ مرحبًا بك في عالم اللغات البرمجية للذكاء الاصطناعي، حيث تتحدث الأكواد لتحقيق العبقرية الاصطناعية من Python القوية إلى R المتخصصة و Java المعتمدة.

هذه اللغات تفتح الأبواب لخلق تطبيقات ذكية وتحليل البيانات الضخمة. بعد أن تحدثنا في مقالات سابقة على موقع الذكاء التكنولوجي عن الذكاء الاصطناعي بشتى جوانبه سواء وظائفه، تخصصه، تطبيقاته، برامجه، ومخاطره وغيرها يمكنك الإطلاع عليها بعد أن تُكمل قراءة هذا المقال. 

اليوم نتمم سلسلتنا بالحديث عن أفضل 5 لغات برمجة الذكاء الاصطناعي بالتفصيل.

هيا بنا معاً لنبدأ !

ما هي برمجة الذكاء الاصطناعي ؟


تشير لغات برمجة الذكاء الاصطناعي إلى لغات الترميز المستخدمة لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي، حيث توفر هذه اللغات أدوات ومكتبات وأطر للعمل مصممة خصيصاً في المهام مثل: تعلم الالة، و تحليل البيانات، و تطوير الشبكة العصبية.

وبالتالي لبرمجة الذكاء الاصطناعي لابد من تعلم لغات برمجية محددة، لكن يعتمد اختيار اللغة المناسبة على مدى تعقيد تطبيق الذكاء الاصطناعي ومتطلباته.

أفضل لغات برمجة الذكاء الاصطناعي


فيما يلي قائمة عن 6 لغات البرمجة بـ استخدام ذكاء الإصطناعي:

1. لغة بايثون python 


من المعروف أن python هي أفضل لغة البرمجة في مجال الذكاء الاصطناعي و الأكثر استخداما في تعلم الالة بسبب سهولتها ومكتباتها الواسعة تجعلها خيارًا مفضلًا. تم اختراع بايثون بواسطة Guido van Rossum في تسعينيات القرن الماضي.

وأصبحت تمتلك بايثون الآن مجتمعًا مزدهرًا يبتكر باستخدام لغة البرمجة هذه وينتج باستمرار تطبيقات مع مكتبات وأطر عمل وفيرة مصممة مسبقًا مثل: مكتبة TensorFlow و NumPy و Pandas و SciPy و Nltk و PyTorch و Keras و Theano.

تُعرف python بأنها لغة البرمجة كائنية يُعتمد عليها في مشاريع علوم البيانات، وتطوير الويب، والحوسبة العلمية، والذكاء الاصطناعي.

كما يطور بايثون python تقنيات AI في وقت وجيز مقارنة باللغات الأخرى مثل: جافا مما يجعلها مثالية للمبتدئين والمبرمجين ذوي الخبرة من أجل إنشاء حلول ذكاء الاصطناعي يمكن تطبيقها عبر منصات متعددة بأقل جهد.

دعنا نتعرف أكثر على لغات البرمجة الشائعة الأخرى عن ذكاء الاصطناعي ونكتشف ما هي الأفضل لك !

2. لغة lisp


تعتبر lisp من بين افضل اللغات البرمجة التي يتم استخدامها في الذكاء الاصطناعي تم تطويرها في ستينيات القرن العشرين منذ اكتشاف الحاسوب بالضبط تاريخ 1959، واخترعت من طرف الأب الروحي في الذكاء الاصطناعى جون مكارثي وكانت دائما تعتبر لغة ذكية وأكثر قابلية للتكيف.

تعتبر من بين أقوى الأدوات البرمجة في الذكاء الاصطناعي بسبب المميزات الرائعة التي تتمتع بها مثل قدرتها على تدوين تعليمات البرمجيات باستعمال الأنماط المختلفة أو لحل المشكلات أو النماذج الأولية السريعة.

ولا ننسى كذلك دعمها للتعبيرات الرمزية وهياكل بيانات المرنة التي جعلتها ذات أهمية تاريخية للبحث والتطوير في الذكاء الاصطناعي.

كما أن لديها نظام قوي يتيح لك إضافة ميزات جديدة، وبالتالي هذا يجعل من السهل تدوين خوارزميات معقدة ومن بين المشاريع الناجحة التي تم إجراؤها باستخدام ليسب هي Routinic و Grammarly و DART.

3. برولوج prolog


من بين languages برمجة الذكاء الاصطناعي والتي أرشحها لك هي برولوغ مشتقة من مصطلح "logic programming language" تم اختراعها 1972 من قبل العالم الفرنسي آلان كولمرور وفيليب روسيل بحيث يعتمد عليها مطوري الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر.

يتم استخدام برولوغ للتخطيط الآلي، وإثبات النظرية، والأنظمة الخبيرة، وNLP، والذكاء االصطناعي، إضافة إلى حل المشاكل المنطقية. 

وتعتبر لغة البرمجة منطقية من خلال استعمال العلاقات الي يرمز إليها بالحقائق وكذلك القواعد، كما تمكن المطورين من تمثيل "المعرفة" بكفاءة و كيفية يمكن لخوارزمية الذكاء الاصطناعي فهمها والتصرف بناء عليها.

ما يميزها عنصر المرونة الذي يجعلها سهلة في التعامل والاستخدام في تقنية الذكاء الاصطناعي ولا سيما في المجال الصحي.

4. لغة C++


أهم لغة برمجة أخرى ذات موثوقية ومميزة ولها استخدامات واسعة في الذكاء الاصطناعي هي سي بلس تم إطلاقها في عام 1983.

وهي من بين اللغات التي يتم استخدامها في كتير من المجالات التي تتطلب أداءاً عاليا مثل: الرؤية الحاسوبية (computer vision) والروبوتات وتصميم الألعاب وهي مكونات أساسية للعديد من التطبيقات الذكاء الاصطناعي.

كما تحمل لقب "أسرع لغة برمجة على الإطلاق" بسبب المعالجة السريعة التي تجعلها ذات أهمية خاصة لنماذج التعلم الالي المعقدة وبناء الشبكات العصبية الاصطناعية لأنها تسمح لها بالعمل بكفاءة عالية.

كما أن قدرة لغة البرمجة C ++ على التفاعل مع الأجهزة والأنظمة منخفضة المستوى تجعلها خيارا قيما لمشاريع الذكاء الاصطناعي التي تتضمن المعالجة والتحسين في الوقت الفعلي.

وعلى الرغم من أن سي بلس قد لا تكون الخيار الأول لمهندسي الذكاء الاصطناعي، إلا أنه لا يمكن تجاهل أن العديد من مكتبات التعلم العميق والالي مكتوبة بلغة C ++.

5. جافا java


واحدة من أفضل لغات برمجة المتاحة عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي هي جافا تم اختراعها سنة 1995 فهي لغة كائنية وقابلة للتطوير تعتمد على مبدأ WORA و Object-Oriented.

كما أنها متعددة الاستخدامات وقوية تمكن المطورين والمبرمجين من إنشاء applications قوية وعالية الأداء على غرار Python.

تعد Java لغة مستقلة عن النظام الأساسي حيث يمكن أيضا تنفيذها بسهولة على منصات مختلفة دون الحاجة إلى أي إضافات.

تتمتع لغة البرمجة هذه بدعم قوي للمشاريع الضخمة بفضل شعبيتها ومجتمعها كبير عبر الإنترنت وسهولة استخدامها أصبحت تتميز بكثرة مجالات عملها.

6. لغة scala


أختم معك مقال اليوم بأفضل لغات البرمجة القوية للذكاء الاصطناعي ومعالجة data هي سكالا لغة مكتوبة بشكل ثابت وموجهة للكائنات وتجمع بين نماذج البرمجة الوظيفية ونماذج البرمجة الكائنية، وتستخدم في أنظمة الحوسبة الموزعة وخوارزميات التعلم الآلي.

اسمها مشتق من "Scalable Language" وتتضمن بعض مكتبات سكالا الشهيرة مثل: Apache Spark و Breeze و Saddle.

إليك لغات برمجة أخرى المتعلقة بالذكاء الإصطناعي لـ تطوير المهارات:

  • javascript.

  • R.

  • Julia.

  • Rust.

كيف أصبح مبرمج للذكاء الاصطناعي ؟


لتصبح مبرمجا الذكاء الاصطناعي ستحتاج إلى خلفية قوية في علوم الكمبيوتر والرياضيات والإحصاء، كما ستحتاج أيضا إلى تعلم لغات البرمجة المذكورة أعلاه بالإضافة إلى ذلك، ستحتاج إلى إتقان مفاهيم وتقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق والتي تعد جوهر البرمجة الذكاء الاصطناعي.

هناك العديد من الموارد المتاحة عبر الإنترنت والتي يمكن أن تساعدك على تعلم البرمجة الذكاء الاصطناعي مثل: الدورات التدريبية والكتب والمدونات والبودكاست والمنتديات.

يمكنك أيضا اكتساب خبرة عملية من خلال العمل في مشاريع الذكاء الاصطناعي إما بمفردك أو مع الآخرين. يمكنك استخدام منصات مثل: GitHub لعرض عملك والتعاون مع مبرمجي الذكاء الاصطناعي الآخرين. علاوة على ذلك يمكنك العثور على مرشد يمكنه إرشادك وتقديم ملاحظات حول تقدمك.

فيما يلي بعض الخطوات التي يمكنك اتباعها لتصبح مبرمجًا للذكاء الاصطناعي:

1. متابعة التعليم الرسمي والتدريب في علوم الكمبيوتر أو الرياضيات أو الإحصاء أو أي مجال ذي صلة من خلال التسجيل في برنامج للحصول على درجة علمية أو برنامج شهادة أو معسكر تدريبي يغطي أساسيات برمجة الذكاء الاصطناعي.

2. تعلم لغات البرمجة الذكاء الاصطناعي مثل: Python و C ++ و Java و R وذلك عبر الاستعانة بالبرامج التعليمية أو الكتب أو الدورات التدريبية عبر الإنترنت لمعرفة كيفية بناء هياكل البيانات والمكتبات لكل لغة.

3. إتقان التعلم الآلي ومفاهيم التعلم العميق مثل:

  • التعلم الخاضع للإشراف.

  • التعلم غير الخاضع للإشراف.

  • التعلم المعزز.


  • الشبكات العصبية التلافيفية.

  • الشبكات العصبية المتكررة.



  • شبكات الخصومة التوليدية (GAN).

يمكنك استخدام الدورات التدريبية أو الكتب أو المدونات عبر الإنترنت لتعلم نظرية وممارسة هذه الموضوعات.

ملاحظة
لا تفوت فرصة مراجعة هذه المفاهيم على موقعنا الذكاء التكنولوجي حيث قمنا بشرحها جميعًا لك.

4. تطوير المهارات في علوم البيانات والتحليلات مثل: جمع البيانات، وتنظيف البيانات، وتصور البيانات، ومعالجة البيانات، وتحليل البيانات، ونمذجة البيانات. 

استخدم أدوات مثل: NumPy و Pandas و Matplotlib و Seaborn و Scikit-Learn و TensorFlow و PyTorch و Keras للعمل مع البيانات وبناء نماذج الذكاء الاصطناعي.

5. اكتسب خبرة عملية في مشاريع الذكاء الاصطناعي مثل: إنشاء روبوتات المحادثة أو مصنفات الصور أو كاشفات الوجه أو مولدات النصوص أو أدوات التعرف على الكلام أو وكلاء الألعاب أو أنظمة التوصية.

بإمكانك الاستفادة من المنصات المتاحة على الإنترنت مثل: Kaggle أو Google Colab أو Azure Notebooks، للوصول إلى مجموعات البيانات وتشغيل التعليمات البرمجية ومشاركة عملك.

6. عزز مهاراتك التقنية باستخدام أطر العمل والأدوات مثل: OpenAI أو Microsoft Cognitive Toolkit أو Apache Spark أو Hadoop أو AWS أو Google Cloud أو Azure، التي يمكن أن تساعدك على توسيع نطاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي ونشرها في السحابة.

7. مواكبة أحدث التطورات الذكاء الاصطناعي كالأوراق البحثية الجديدة والخوارزميات والنماذج والتطبيقات والاتجاهات.

يمكنك الحصول على أحدث المعلومات من هاته المصادر: arXiv أو Medium أو Towards Data Science أو AI Podcast أو AI Weekly أو AI Newsletter للبقاء على اطلاع دائم بمجال الذكاء الاصطناعي.

8. ابحث عن مرشد يمكنه مساعدتك في رحلة البرمجة الذكاء الاصطناعي استعن بمنصات مثل: MentorCruise أو MentorPass أو MentorNet للتواصل مع مبرمجي الذكاء الاصطناعي ذوي الخبرة الذين يمكنهم تقديم المشورة والتوجيه والتعليقات لك.

9. تواصل مع مبرمجي الذكاء الاصطناعي آخرين سواء عبر الإنترنت أو خارجه لمشاركة الأفكار والتعلم من تجاربهم واستكشاف الفرص على شبكات: LinkedIn أو Twitter أو Reddit أو Stack Overflow أو Quora.

للتفاعل مع مبرمجي الذكاء الاصطناعي الآخرين يمكنك أيضا الانضمام إلى المجتمعات المحلية أو عبر الإنترنت مثل: Meetup أو AI Saturdays أو Women in AI لحضور الأحداث أو ورش العمل أو hackathons.

10. تقدم بطلب للحصول على وظائف برمجة الذكاء الاصطناعي أو تدريب داخلي أو مشاريع مستقلة تتناسب مع مهاراتك واهتماماتك وأهدافك عبر مواقع Indeed أو Glassdoor أو Upwork أو Freelancer للعثور على فرص والتقدم لها.

يمكنك أيضًا إنشاء محفظة، وسيرة ذاتية، وخطاب تقديمي يعرض مهاراتك ومشاريعك في برمجة الذكاء الاصطناعي.

ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي و البرمجة ؟


يعرّف مجال الذكاء الإصطناعي عبارة عن عملية تحاكي فيها الروبوتات والآلات لتفكير البشر ويتضمن إنشاء Algorithms ونماذج تمكن أجهزة الكمبيوتر من الفهم والتفكير واتخاذ القرارات.

والذكاء الصناعي يشمل جميع التقنيات بما في ذلك التعلم الآلي والتعلم العميق.

أما البرمجة تتضمن فقط كتابة أكواد برمجيات أو التعليمات بلغة برمجة معينة لإنشاء التطبيقات أو تصميم نظامي الحاسوب يستجيب لإدخالات وأوامر المستخدم.


هل الذكاء الاصطناعي يحتاج برمجه ؟


نعم، يتطلب الذكاء اصطناعي البرمجة كعنصر أساسي في تطويره لأنها هي الوسيلة الوحيدة من أجل تطبيق الخوارزميات الرياضية.

خاتمة

إلى هنا ينتهي مقالنا الذي تناولنا فيه افضل 6 لغات برمجة من خلال البدء من لغة بايثون إلى سكالا وشرحنا ارتباط البرمجة والذكاء الاصطناعي والفرق بينهما، فإذا أعجبك هذا الموضوع لا تنسى مشاركته مع أصدقائك لتعم الفائدة بينهم وألقاك في موضوع آخر.