مع بدء عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي وتغير عالم العمل كما نعرفه بشكل أسرع، تتطلع أكثر من 75% من الشركات إلى اعتماد تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي في السنوات الخمس المقبلة، لذلك ليس من المستغرب أن تتزايد الفرص الوظيفية في هذا المجال، خاصة للمطورين، وفقًا لتقرير مستقبل الوظائف لعام 2023 الصادر عن المنتدى الاقتصادي العالمي. ولكن ما هي لغة البرمجة التي تقود الطريق؟ لا شك أن بايثون هي اللغة الأكثر إثارة للاهتمام لتطوير الذكاء الاصطناعي، كما يمكن للمبرمج الماهر العمل مع الذكاء الاصطناعي في أي لغة برمجة تقريبًا، وتشمل الخيارات الشائعة الأخرى Java وR وJavaScript - وبالطبع C++. المهمة الحقيقية هي النظر إلى ما هو أبعد من الضجيج والعناوين الرئيسية لمعرفة اللغة التي تناسب مجموعة مهاراتك واهتماماتك، مما يجعلك في وضع جيد لتلبية الطلب المتزايد في السوق. إتقان الذكاء الاصطناعي مع لغة بايثون
في حين شهدت جميع المهارات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي قفزة هائلة في الطلب، فإن بايثون على وجه الخصوص تتقدم للأمام، ووفقًا لتقرير عام 2022 من جامعة ستانفورد، فهي تقع على رأس المهارات العشر الأكثر طلبًا في وظائف الذكاء الاصطناعي. لماذا تحظى بايثون بشعبية كبيرة؟ إنها بديهية وسهلة التعلم، مما يسمح بالعمل السريع والمتكرر، كما أنها مدمجة جيدًا بالفعل في النظام البيئي للذكاء الاصطناعي، حيث تم تطوير العديد من أطر الذكاء الاصطناعي والمكتبات والمنصات في بايثون، كما أنها اللغة المفضلة لدى علماء البيانات والمهندسين وتستخدم على نطاق واسع في التعلم الآلي والروبوتات. وباعتبارها لغة برمجة مجانية ومفتوحة المصدر، فمن السهل الوصول إليها أيضًا؛ يمكنك تعلمها أو دراستها بالكثير من التفاصيل، وهناك الكثير من الدعم المجتمعي بفضل عدد كبير من البرامج التعليمية والدورات التدريبية والموارد ومشاركات المنتدى. المشهد المتغير بسرعة ومع ذلك، فإن مشهد الذكاء الاصطناعي يتغير بسرعة، ويؤكد العديد من محترفي الصناعة أنه عندما يتعلق الأمر بالوظائف في هذا القطاع، فإن المهارات الشخصية مثل الأخلاقيات والتواصل ستكون ذات قيمة مثل المهارات التقنية. وفي هذا الإطار، أظهرت دراسة حديثة أجريت على 692 من قادة الأعمال في جميع أنحاء أوروبا والولايات المتحدة أن 78% منهم يعتقدون أن النزاهة هي واحدة من المهارات الأكثر قيمة عند العمل مع الذكاء الاصطناعي، وسوف تصبح أكثر أهمية. على سبيل المثال، يتطلب منصب مثل Lead Machine Learning Scientist في SAP Berlin إتقان لغة Python والخبرة في أطر التعلم الآلي، ولكنه يتطلب أيضًا قدرات عمل جماعي استثنائية وقيادة قوية ومهارات تفكير استراتيجي بالإضافة إلى القدرة على التعاون بين الوظائف ( هل أنت مهتم بالدور؟ يمكنك التقديم هنا). وعلى الرغم من أنه لا يوجد شك في شعبية بايثون في مجال الذكاء الاصطناعي، إلا أن معظم الوظائف على أرض الواقع تتطلب أن يكون لديك خبرة في العمل مع لغات أخرى أيضًا. على سبيل المثال، يتطلب هذا الدور لمهندس تعلم الآلة الأول في Experian في لندن إتقانًا متقدمًا في لغة Python ولكن أيضًا خبرة في لغات مثل Java أو JavaScript أو C++ أو Go أو C# بالإضافة إلى مهارات سحابية جيدة مع AWS وAzure (رئيس هنا لمزيد من المعلومات حول الدور). تشغيل البنية التحتية الأساسية للذكاء الاصطناعي باستخدام لغة C++ على الرغم من أن بايثون ممتازة في إجراء التعديلات على المستوى الأعلى، إلا أن ما يحدث تحت الغطاء غالبًا ما يكون مدفوعًا بواسطة C++، إذا كانت لغة Python تسمح لك بالبناء بسرعة وسلاسة، فمن المحتمل أن يتم استخدام C++ لإنشاء الكتل التي تستخدمها في البناء. تقريبًا كل إطار عمل للذكاء الاصطناعي له جوهر مكتوب بلغة C++، فإذا نظرت إلى مكتبات التعلم الآلي الشهيرة مفتوحة المصدر مثل TensorFlow وPyTorch (التي أنشأتها Google وMeta على التوالي)، فسترى أن C++ تتميز بشكل بارز (يُظهر مستودع GitHub ل TensorFlow، على سبيل المثال، أن أكثر من 50٪ من المشروع في C++). إذن ما الذي يجب عليك استخدامه؟ يتعلق الأمر بأسلوب عملك ومهاراتك وتفضيلاتك - هل أنت شخص يحب تقديم الميزات وتجربة الأشياء؟ عند استكشاف الوظائف في مجال الذكاء الاصطناعي، من المحتمل أن تنجذب نحو لغة بايثون. أم أنك تفضل العمل على تقنيات رائعة ومنخفضة الأداء وعالية الأداء؟ إذن لن يكون لديك خيارات كافية مع C++، وسيكون هناك مكان في معظم فرق الذكاء الاصطناعي لمطوري C++. على سبيل المثال، يتطلب دور مهندس إطارات عمل الذكاء الاصطناعي في Intel (المختلط، الذي يعمل من رومانيا أو أيرلندا أو بولندا) مهارات C++ ممتازة وخلفية قوية في هندسة برمجيات الإنتاج بالإضافة إلى خبرة في الهندسة المعمارية وسجل مثبت يساهم في أنظمة برمجية متعددة المكونات. وتعد الفرص وفيرة بغض النظر عن خلفيتك البرمجية، لأولئك الذين يتمتعون بعقلية النمو والمزيج الصحيح من المهارات الشخصية.
