هل يمكن أن يساعد استخدام التعلم العميق لكتابة التعليمات البرمجية مطوري البرامج في التميز؟

أعاد نشره أفلاطون

المتابعون: 0

على الرغم من وجود الكثير من الوظائف التقنية في الوقت الحالي بفضل فجوة المواهب التقنية والاستقالة العظيمة ، للأشخاص الذين يرغبون في تأمين حزم تنافسية وتسريع حياتهم المهنية في تطوير البرمجيات مع طلبهم. وظائف جافا، يمكن أن تساعدك المعرفة بالتعلم العميق أو الذكاء الاصطناعي على التميز عن البقية.

يتغير عالم التكنولوجيا بمعدل ينذر بالخطر ، والذكاء الاصطناعي هو شيء يجب على أولئك في عالم التكنولوجيا احتضانه والتحرك معه من أجل البقاء في اللعبة. لذلك ، يمكن استخدام ملفات التعلم العميق كتابة التعليمات البرمجية تساعدك على التميز كمطور برمجيات؟

ما هو التعلم العميق؟

التعلم العميق هو مفهوم نشأ لأول مرة في عام 2006 ، مع جيفري هينتون مفهوم التدريب على DNNs (الشبكات العصبية العميقة). تم توضيح إمكانات التعلم العميق من خلال AlphaGo في عام 2016 ، واليوم ، يتم استخدامه بشكل متزايد لإنشاء أدوات هندسة برمجيات عالية المستوى (SE). باختصار ، التعلم العميق يعلم الآلات والروبوتات "التفكير" مثل البشر والتعلم بالقدوة.

يتم تحقيق التعلم العميق عندما يتم تشغيل البيانات من خلال طبقات من خوارزميات الشبكة العصبية. في كل طبقة ، تتم معالجة المعلومات وتبسيطها قبل تمريرها إلى الطبقة التالية. على هذا النحو ، هناك مساحة للتعلم العميق لتمكين الآلة أو الروبوت من "تعلم" المعلومات حول البيانات التي تحتوي على بضع مئات من الميزات. ومع ذلك ، إذا كانت المعلومات تحتوي على حجم كبير من الميزات أو الأعمدة ، أو إذا كانت البيانات غير منظمة ، فإن العملية تصبح مرهقة للغاية.

استخدام التعلم العميق لكتابة التعليمات البرمجية

سيتمكن أي مطور برامج من إخبارك أنه قد يستغرق سنوات لتعلم كتابة التعليمات البرمجية للكمبيوتر بشكل فعال. على غرار تعلم لغة أخرى ، يتطلب الترميز دقة مطلقة وفهمًا عميقًا للمهمة المطروحة ، وكيفية تحقيق الاستجابة المطلوبة.

إذا كان التعلم العميق يسمح للإنسان الآلي أو الآلة بالتفكير والتعلم عبر مجموعة معينة من البيانات بنفس الطريقة التي يستطيع بها البشر ، فهناك احتمال أن يتم تبسيط عملية إنشاء الكود إلى حد كبير بواسطة الذكاء الاصطناعي أو التعلم العميق.

عبر الصناعات ، هناك تيار من الخوف من أن يتولى الذكاء الاصطناعي وظائفنا. من كتّاب المحتوى إلى المبرمجين ، فإن التذمر بأن الذكاء الاصطناعي قد يكون قادرًا في يوم من الأيام على القيام بما نقوم به ، في جزء صغير من الوقت ، هو إما مقلق أو احتمال غير واقعي ، اعتمادًا على نوع الشخص الذي أنت عليه.

توخي الحذر

في حين أن التعلم العميق له بالتأكيد مكانه في عالم تطوير البرمجيات المتقدم ، في الوقت الحالي ، لا يزال من الضروري أن يتم تنفيذ العملية بواسطة مطور برامج يستخدم التعلم العميق أو الذكاء الاصطناعي للمساعدة في العملية. كما هو الحال مع العديد من التطورات التكنولوجية الرائدة ، على الرغم من أن الإمكانات قد تكون واضحة ، إلا أن الإيمان الأعمى يمكن أن يؤدي إلى مشاكل كبيرة ، بما في ذلك انتهاكات الأمن. مثلما يمكن للإنسان أن يرتكب أخطاء في الحكم ، كذلك يمكن للذكاء الاصطناعي. وفي حالة التعلم العميق ، تكون المعلومات المكتسبة من خلال العملية جيدة فقط مثل مصدر البيانات الأصلي ؛ قد يؤدي وجود شذوذ صغير أو ضعف في الجودة إلى أخطاء تشفير كبيرة.

عيب آخر في التعلم العميق لكتابة الكود هو أنه إذا لم يتم إنشاء الكود بواسطة مطور برمجيات ، فقد يكونون عرضة لارتكاب الانتحال. بعد كل شيء ، إذا تعلمت خوارزميات التعلم العميق الخاصة بك مجموعة من العمليات ، فمن المنطقي أنه بالنظر إلى نفس البيانات ، فإن إرادة شخص آخر أيضًا.

تحقيق التوازن

في عالم سريع الحركة ، من المفيد دائمًا الحصول على معرفة بأحدث التطورات ، بحيث يمكن استكشافها إلى أقصى حدودها أثناء عمليات التدقيق المستقبلية. من الممكن تعويض مخاطر إنشاء الكود من خلال التعلم العميق من خلال تنفيذ عملية مراجعة فعالة والتي يمكن أن تشمل اختبار جودة الكود خلال جميع مراحل التطوير أو تعيين فريق أكبر لإجراء عمليات المراجعة. ما هو واضح هو أن اليقظة مهمة. بينما التعلم العميق بلا شك لديه إمكانات هائلة في جعل تطوير البرمجة والبرمجيات أكثر فعالية ، على عكس البشر ، لا يخضع الذكاء الاصطناعي للمساءلة أمام فريق ويمكن أن يرتكب أخطاء كارثية محتملة إذا لم يخضع للإشراف تمامًا.

وفي الختام

عندما يتعلق الأمر بكتابة الكود ، يمكن أن يساعدك التعلم العميق في إنتاج كود أكثر دقة وبسرعة أكبر. لذلك ، من المفيد لمطور البرامج أن يكون قادرًا ، أو على الأقل منفتحًا ، على استخدام التعلم العميق لكتابة التعليمات البرمجية. قد يؤدي عدم القيام بذلك إلى التخلف عن الركب حيث تستمر الصناعة في التقدم إلى الأمام بوتيرة ملحوظة. ومع ذلك ، فإن التعلم العميق ليس هو كل شيء وينتهي بهؤلاء الذين يتطلعون إلى تطوير حياتهم المهنية في مجال البرمجيات.

من أجل تأمين وظائف بايثون أو جافا تنافسية ، من الضروري امتلاك مجموعة مهارات قوية بالإضافة إلى فهم أوسع لما قد يحمله مستقبل البرمجة. تتمثل إحدى طرق تحديد المهارات التي تستحق الاستثمار في اكتسابها في العمل مع مسؤول توظيف تقني ، والذي سيكون لديه إحساس جيد بما تتوقعه المؤسسات في الصناعة اليوم ، وما من المحتمل أن يطلبوه من موظفيهم في المستقبل.