في وقت يتزايد فيه حضور الذكاء الاصطناعي في التعليم وسوق العمل وصناعة المحتوى، يظل السؤال الأهم: من أين يبدأ القارئ غير المتخصص؟
وترصد هذه القائمة 5 كتب يمكن اعتبارها من المداخل العملية والمعرفية لفهم المجال، بدءًا من الأساس النظري وحتى بناء النماذج وتوظيفها في بيئات العمل الحقيقية.
ويأتي في مقدمة الترشيحات كتاب “Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans” للكاتبة ميلاني ميتشل، الذي يقدم مدخلًا مبسطًا لفهم قدرات الذكاء الاصطناعي وحدوده بعيدًا عن المبالغات.
كما يحضر كتاب “Artificial Intelligence: A Modern Approach” لستيوارت راسل وبيتر نورفيج بوصفه المرجع الأكاديمي الأوسع انتشارًا في الجامعات، نظرًا لتغطيته الشاملة لمجالات التعلم الآلي والاستدلال واللغة الطبيعية ورؤية الحاسوب.
وعلى المستوى التطبيقي، يبرز كتاب “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow” لأوريلين جيرون، الذي يركز على التنفيذ العملي وبناء النماذج خطوة بخطوة، ما يجعله مناسبًا للمتدربين الراغبين في الانتقال من القراءة إلى التجربة المباشرة.
وفي سياق هندسة الأنظمة، يقدم كتاب “Designing Machine Learning Systems” لتشيب هوين إطارًا واضحًا لكيفية تحويل النماذج إلى منتجات قابلة للتشغيل داخل المؤسسات، من إدارة البيانات إلى التقييم والنشر.
وتكتمل القائمة بكتاب “AI Engineering” للمؤلفة نفسها، الذي يناقش توظيف النماذج التوليدية والأنظمة الذكية في بيئات الإنتاج، مع تركيز على كفاءة الأداء وجودة المخرجات في التطبيقات الواقعية.
وتعكس هذه العناوين مسارًا تدريجيًا يمكن أن يفيد الطلاب والممارسين الجدد:
فهم الفكرة أولًا، ثم دراسة الأساس العلمي، ثم الانتقال إلى التدريب العملي، وأخيرًا هندسة الحلول داخل بيئة العمل.