نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی با جاوا

چگونه در ایران، زیر بار تحریم‌ها بتوانیم یک هوش مصنوعی با جاوا بسازیم؟ آیا جوان ایرانی، می‌تواند دوره‌های آموزشی برای یادگیری Java تهیه کند؟! بله. برخی از دوره‌ها به زبان انگلیسی هستند و اگر شما تسلطی به زبان انگلیسی ندارید، می‌توانید از مدرس‌های فارسی‌زبان استفاده کنید. اما قبل از خرید دوره، بهتر است با تفاوت جاوا با جاوا‌اسکریپت، مهم‌ترین اهداف هوش‌مصنوعی، انواع الگوریتم و کتاب‌خانه‌های هوش‌مصنوعی و از همه مهم‌تر، باید با مسیر آموزشی AI با جاوا آشنا شوید. بیشتر توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی، از زبان python استفاده می‌کنند. اما باید بدانید که با جاوا هم می‌توان یک AI یا هوش مصنوعی توسعه و تولید کرد.

تفاوت استفاده از جاوا و جاوا اسکریپت در هوش مصنوعی

شاید شما به جاوا اسکریپت مسلط باشید؛ بهتر است بدانید که جاوا اسکریپت نمی‌تواند در ساخت AI به شما کمکی خاصی کند و بهتر است به‌دنبال  یادگیری جاوا باشید. جاوا اسكريپت هیچ ارتباطی با جاوا ندارد. جاوا نوعی زبان شی‌گرا است و وظیفه جاوا اسكريپ کمک به صفحات وب و تکمیل‌کننده‌ی کدهای HTML، CSS و Bootstrap است.

شاید بپرسید که هم در جاوا و هم در جاوا اسکریپت، می‌توان به زبان دستور داد که دو معادله را با هم جمع یا تفریق کند و هر دو یک کار را انجام می‌دهند. برای پاسخ به سوال باید گفت که در جاوا شما باید دو عدد را در باکس وارد کنید؛ اما در جاوا اسکریپ، شما به ابزار دستور می‌دهید که مشکل خروجی این دو عدد را برطرف کند.

دلایل استفاده از جاوا در هوش مصنوعی به جای جاوا اسکریپت

علاوه‌بر پایتون، جاوا هم یک زبان شی‌گرا است. در زبان جاوا، چارچوب و بسته‌های نصبی مانند Weka، JOONE و JavaNNS وجود دارد که در توسعه برنامه نويسي هوش مصنوعی کمک می‌کند. وقتی یک برنامه به کمک زبان Java ساخته می‌شود، خروجی این ابزار روی هر پلتفرمی مستقر می‌شود. جاوا به‌راحتی روی گوشی‌های موبایل، وسایل نقلیه، بلیط ورزشگاه، یخچال و غیره نصب می‌شود؛ ولی جاوا اسکریپت تنها در صفحات وب پیاده‌سازی می‌شود. با این وجود میتوان از جاوا اسکریپت برای هوش مصنوعی به صورت محدود استفاده کرد.

پیشنهاد مطالعه: مسیر یادگیری هوش مصنوعی با پایتون

انواع کتابخانه‌ های هوش مصنوعی با جاوا

تاکنون تعداد زیادی از کتاب‌خانه جاوا در مورد توسعه هوش مصنوعی وجود دارد. در این مطلب، 21 کتاب‌خانه هوش مصنوعی با جاوا در 6 دسته‌بندی در اختیار شما قرار می‌دهیم.

کتابخانه سیستم‌های خبره

کتابخانه سیستم‌های خبره به صورت موارد زیر هستند:

• Apache Jena: در صفحات وب و برنامه‌هایی با داده مرتبط استفاده می‌شود.
• PowerLoom: برای ساخت برنامه‌ها برپایه دانش و استدلال استفاده می‌شود.
• d3web: برای حل مسائل مورد استفاده قرار می‌گیرد.
• Eye: برای اجرای semi-backward reasonin مورد استفاده قرار می‌گیرد.
• Tweety: روی منطق و بازنمایی دانش هوش مصنوعی تاثیر می‌گذارد.

کتابخانه شبکه‌های عصبی

کتابخانه شبکه‌های عصبی به صورت موارد زیر هستند:

• Neuroph: برای ایجاد شبکه عصبی استفاده می‌شود.
• Deeplearning4j: یکی از کتابخانه‌هایی است که برای ساخت api استفاده می‌شود و در یادگیری JVM تاثیر می‌گذارد.

کتابخانه پردازش زبان طبیعی

کتابخانه پردازش زبان طبیعی به صورت موارد زیر هستند:

• Apache OpenNLP: متن زبان طبیعی را پردازش می‌کند.
• Stanford CoreNLP: وظایف NLP را چارچوب بندی می‌کند.

پیشنهاد مطالعه: ChatGPT چیست؟ سیر تا پیاز جادوگری به نام چت جی پی تی

کتابخانه یادگیری ماشین با جاوا

کتابخانه های یادگیری ماشین با جاوا به صورت موارد زیر هستند:

• Java-ML: در آن مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها برای یادگیری زبان ماشین وجود دارد.
• RapidMiner: در این پلتفرم علم داده، الگوریتم‌های یادگیری ماشین را از طریق Java api ارائه می‌دهد.
• Weka: در این کتابخانه، مجموعه‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین وجود دارد.
• Encog: برای فراخوانی الگوریتم‌های پیشرفته، از این کتابخانه استفاده می‌شود.

کتابخانه الگوریتم ژنتیک با جاوا

کتابخانه های الگوریتم ژنتیک با جاوا به صورت موارد زیر هستند:

• Jenetics: فراخوانی الگوریتم ژنتیکی پیشرفته به کمک این افزونه استفاده می‌شود.
• Watchmaker: پیاده‌سازی الگوریتم‌های ژنتیکی، به‌کمک چارچوب Watchmaker انجام می‌شود.
• ECJ 23: چارچوب این الگوریتیم، در دسته تحقیقاتی قرار می‌گیرد.
• JGAP: در برنامه‌ریزی ژنتیکی هوش مصنوعی تاثیر می‌گذارد.
• Eva: الگوریتم‌های این کتابخانه، جز دسته تکاملی OOP ساده شناخته می‌شود.

پیشنهاد مطالعه: الگوریتم ژنتیک در هوش مصنوعی: بررسی کاربردها و پیاده‌سازی با پایتون

کتابخانه های برنامه نویسی هوش مصنوعی با جاوا

کتابخانه های برنامه نویسی هوش مصنوعی با جاوا به صورت موارد زیر است:

• Spring Roo: جز سبک‌وزن‌ترین ابزار برای توسعه‌دهندگان محسوب می‌شود.
• Acceleo: وظیفه این کتابخانه، ایجاد کد برای Eclips از مدل‌های EMF است.

مزایا و معایب استفاده از جاوا در هوش مصنوعی

از وقتی تعدادی هوش مصنوعی با جاوا ساخته شده است،  5 مزایا و 2 معایب بیشتر از همه توجه بشر را جلب کرده است. امنیت، api‌های غنی، توسعه سریع، پیروی از LIFQ، قابلیت‌های چند رشته‌ای از مزایا و عملکرد ضعیف و کدهای پیچیده، از معایب جاوا در هوش مصنوعی هستند.

مزایای استفاده از جاوا در هوش مصنوعی:

• امنیت: کامپایلرهای جاوا و محیط برنامه، جز ایمن‌ترین اپلیکیشن‌ها هستند.
• Stack Allocation: این سیستم در ذخیره‌سازی و بازیابی آسان داده‌ها کمک می‌کند.
• Multithreaded: جاوا از قابلیت‌های چند رشته‌ای به‌طور همزمان در یک برنامه به‌خوبی عمل می‌کند.
• Rich APIs: مجموعه‌ای از دستورات به‌کمک api، به پایگاه داده و شبکه‌های ضروری متصل است.

معایب هوش مصنوعی با جاوا:

• عملکرد: جاوا حافظه بیشتری مصرف می‌کند و سرعت آن نسبت به C یا C++‎ کندتر است.
• کدهای پیچیده: خواندن کدهای جاوا پیچیده است و درک آن‌ها دشوار بوده و دلیل آن هم وجود کدهای طولانی است.

مسیر آموزش هوش مصنوعی با جاوا

نقشه راه هوش مصنوعی با جاوا به چند قسمت «شناسایی ابزارها» و «تقویت روزانه زبان جاوا» تقسیم می‌شود.

١. شناسایی ابزارهای هوش مصنوعی با جاوا

اولین قسمت برای نوشتن یک هوش مصنوعی، شناسایی و نصب ابزارها است. شما باید ابزارهایی چون JDK، IDE و غیره را نصب کنید. لیست این ابزارها، به‌شرح زیر هستند:

1. نصب کیت توسعه جاوا یا (JDK)
2. نصب محیط توسعه یکپارچه (IDE) مانند Eclipse یا InteliJ
3. نصب کتابخانه‌های توسعه ماشین مانند Weka یا Apache Mahout

٢. دست به کد شدن

بعد از نصب ابزارها، باید به‌دنبال یادگیری زبان نویسی جاوا باشید. هر چند آمارها نشان می‌دهد مخاطبان این محتوا، به زبان جاوا مسلط هستند، اما اگر شما تابه‌حال دست به کد نشده‌اید و  در مرحله صفر یا مقدماتی هستید، بهتر است اول به دنبال تقویت زبان باشید. برای یادگیری، باید اول اصول اولیه زبان جاوا را یاد بگیرید.

1. یادگیری و تمرین مدل ساختارهای اصلی زبان جاوا
2. درک تفاوت بین اشیا، کلاس‌ها، روش‌ها و متغیرها
3. درک مفاهیم انتزاع، چندشکلی و غیره
4. کاوش کتابخانه‌های هوش مصنوعی
5. آشنایی با کتابخانه‌ها و چارچوب‌های مرتبط با هوش مصنوعی
6. یادگیری نحوه استفاده از api های ارائه شده توسط کتابخانه‌های زبان جاوا

٣. ارتقا سطح زبان جاوا

افرادی که نقشه‌های ذکر شده را طی کنند، می‌توانند الگوریتم جستجو و غیره به‌کمک زبان برنامهنویسی جاوا ایجاد کنند. برای پیشرفت، باید مراحل زیر هم طی کنید.

1. پیاده‌سازی برنامه‌های هوش مصنوعی به کمک Java
2. گسترش دادن قابلیت‌های AI یا artificial intelligence
3. کاوش و بررسی کتابخانه‌هایی مانند Keras، TensorFlow و PyTorch
4. یادگیری راه‌های استفاده از محاسبات Gpu برای افزایش سرعت پروژه‌ها

وقتی بتوانید تا این مرحله برسید، شما باید بتوانید برنامه‌های هوش مصنوعی را توسعه دهید. این کار به چه دردی می‌خورد؟ شما می‌توانید برنامه‌هایی چون پردازش زبان طبیعی، رباتیک، بینایی کامپیوتر یا (Computer vision) یا (Machine vision) توسعه دهید. بینایی کامپیوتر کمک می‌کند تا هوش مصنوعی بتواند تصاویر و محتوا را پردازش، آنالیز و درک کند. در این مرحله از ساخت هوش مصنوعی با جاوا، مشکلات پیچیده‌ای سر راه برنامه‌نویس قرار می‌گیرد که مهارت‌های شما باید بتواند این مشکلات را حل کند.

آشنایی با انواع هوش مصنوعی ساخته شده با جاوا

برای نوشتن برنامه‌های قوی‌تر که در قسمت‌های قبلی توضیح دادیم، شما باید همچنان به ارتقا مهارت‌های خود ادامه دهید. این‌کار باعث می‌شود بتوانید از الگوریتم های جاوا بعد از یادگیری ماشین در هوش مصنوعی به‌خوبی استفاده کنید. Reinforcement Learning، اولین نوعی از پلتفرم‌هایی است که توسط هوش مصنوعی ساخته می‌شود. Reinforcement Learning، در بهینه‌سازی عملکرد هوش مصنوعی تاثیر می‌گذارد.

هر چقدر شما مهارت‌های خود را بیشتر کنید، می‌توانید برنامه‌ای بنویسید که بتواند زبان طبیعی انسان مانند ترجمه ماشینی، نقد و بررسی متن، بداهه‌گویی و غیره را درک کند و به سوالات مخاطب پاسخ دهد. از این نوع رفتار، در چت جی‌پی‌تی، مایکروسافت بینگ و گوگل بارد دیده می‌شود. یکی دیگر از مسیرهای طراحی AI با جاوا، در شاخه رباتیک است. کسانی که در این مسیر قرار می‌گیرند، می‌توانند محصولی را طراحی و کدنویسی کنند که بتواند به‌صورت خودکار به‌جای انسان کار کند. از این سیستم در انبارداری یا خودروهای خودران و غیره استفاده می‌شود.

حتما شما در مورد دوربین‌های تشخیص چهره شنیده‌اید. این دوربین‌ها با هوش مصنوعی ساخته می‌شوند. برای ساخت چنین برنامه‌هایی، باید با بینایی کامپیوتر (Computer vision) آشنا باشید. بینایی کامپیوتری در سیستم‌های نظارتی، تشخیص چهره، تصویربرداری در حوزه پزشکی مورد استفاده قرار می‌گیرد. انتخاب بهترین زمان برای گاز دادن یا ترمز گرفتن در وسایل نقلیه بعد از درک محیط فیزیکی، تفسیر داده‌های محیط و غیره از کارهایی است که به‌کمک بینایی کامپیوتری ساخته می‌شود.

هوش مصنوعی‌هایی که به کمک Deep Learning ساخته می‌شوند، قدرت زیادی در تشخیص تصویر، درک زبان انسان و تشخیص الگوها دارد. این روش، از سیستم عصبی مغز انسان الهام گرفته شده است. ربات‌ها یا پلتفرم‌هایی که از طریق Deep Learning یا یادگیری عمیق ساخته می‌شوند، می‌تواند مقادیر زیادی از داده‌ها را درک کند.

Virtual Agents یا عوامل مجازی، به شخصیت‌هایی گفته می‌شوند که توسط کامپیوتر تولید می‌شوند، ولی مانند یک انسان عمل می‌کنند. از این ابزارها، در چت بات‌ها یا محتوای متنی، صوتی و تصویری استفاده می‌شود.

انواع الگوریتم های هوش مصنوعی

شش نوع الگوریتم برای هوش مصنوعی با زبان جاوا ساخته می‌شود که هر کدام، وظیفه خاصی دارند. یکی از مهم‌ترین اهداف الگوریتم‌ های AI، راهنمایی رایانه‌ها به یادگیری و یافتن الگوهای است. در ابتدا شما را با انواع الگوریتم‌ها آشنا می‌کنیم و سپس در مورد کاربرد و وظایف آن‌ها اطلاعات بیشتری در اختیار شما قرار خواهد گرفت.

• Supervised Learning (یادگیری نظارت شده)
• Unsupervised Learning (یادگیری بدون نظارت)
• Reinforcement Learning (یادگیری تقویتی)
• Classification (دسته‌بندی یا طبقه‌بندی)
• Regression (رگرسیون)
• Clustering (کلاسترینگ یا خوشه بندی)

Supervised Learning چیست؟

در مدل یادگیری نظارت شده، ربات بعد از دریافت اطلاعات برچسب زده شده، آموزش می‌بیند و الگوهای بین داده‌ها و برچسب‌ها به‌صورت یک تابع یاد بگیرد و داده‌های جدید را پیش‌بینی کند. به‌فرض مثال ما ربات را با اعداد 1 تا 10 آشنا کرده‌ایم. در این مرحله ربات با مفهوم جمع آشنا می‌شود و وقتی به او می‌خواهیم 1 و 10 را باهم جمع کند، پاسخ او 11 است.

Unsupervised Learning چیست؟

در یادگیری بدون نظارت هوش مصنوعی با جاوا، وقتی در فایل نهایی، یک داده ناشناخته در اختیار AI قرار می‌گیرد، ربات راهی برای پاسخ پیدا می‌کند. به فرض مثال شخصی متولد 2022 است و ما در ربات تعریف  نکرده‌ایم که اگر امسال سال 2023 است و مخاطب به‌دنبال تشخیص سن در سال 2033 است، چه پاسخی دهد. در این مرحله ابزار داده‌ها را تحلیل می‌کند و می‌داند که عدد دوم را از عدد اول کسر کند، خروجی به‌دست می‌آید و محاسبه می‌کند که شخصی که متولد 2022 است و کاربر می‌خواهد سن او را در سال 2033 تشخیص دهد، پاسخ آن 11 می‌شود.

Reinforcement Learning چیست؟

الگوریتم‌ها در مرحله یادگیری تقویتی، پاسخ یک عمل را طبق تجربه یاد می‌گیرند. در این الگوریتیم، ما به ربات‌ها می‌گوییم که آزمون خطا کند و پاسخ نهایی را در اختیار مخاطب قرار دهد. به عنوان مثال، به الگوریتم گفته‌ایم که ماه، یک شی کروی شکل است و در شب‌ها دیده می‌شود. حال اگر کاربر از هوش‌مصنوعی بخواهد که یک ماه در روز بسازد، اینجا ربات بررسی می‌کند که آسمان در روز چه رنگی است و آیا وظیفه ماه، روشن کردن آسمان در روز است؟ پس خروجی هوش مصنوعی، ماه کم‌رنگ نسبت به تصویر پس‌زمینه یعنی آسمان است اما این الگوریتم در حالت عادی، تقطه ضعف‌هایی دارد که 3 راه طبقه بندی، رگرسیون و خوشه بندی برای ارتقای آن وجود دارد.

Classification چیست؟

ذهن انسان می‌داند لباس سایز X برای او کوتاه است،  وقتی به مغازه می‌رود و لباسی با سایز X می‌بیند، متوجه می‌شود که این لباس، به‌دردش نمی‌خورد. اندازه لباس، داده‌ای است که قبلا در ذهن انسان طبقه بندی شده است. برای اینکه سوالات هوش مصنوعی به انسان نزدیک‌تر شود، باید داده‌های خاصی را برای ربات طبقه بندی کنیم. به فرض مثال در قانون محاسبه اعداد، اولویت با ضرب است. ما این قانون را به صورت طبقه‌بندی شده در اختیار هوش مصنوعی قرار می‌دهیم تا او بتواند یک معادله ریاضی را حل کند.

Regression چیست؟

مفهوم رگرسیون، میانگین یک معادله است. مثلا فردی که به‌دنبال خرید بستنی است، می‌داند که بودجه او به‌اندازه 1.5 بستنی می‌رسد و نمی‌تواند 3 بستنی خریداری کند پس او 1 بستنی سفارش می‌دهد.

Clustering چیست؟

گاهی اوقات ما مجبور نیستیم در مورد ورودی یک داده تصمیم بگیریم. خوشه‌بندی، هم همین کار را انجام می‌دهد و ورودی‌های فرد را تشخیص می‌دهد. به‌فرض مثال یک فیلم 1 ساعت 40 دقیقه است و حالا ما از ابزار می‌خواهیم که این ورودی را به دقیقه تبدیل کند. خروجی هوش مصنوعی، 60+40 است و پاسخ 100 دقیقه را به ما برمی‌گرداند.

5 تا از مهم‌ترین اهداف هوش مصنوعی

وظیفه هوش مصنوعی، انجام دادن کارهای انسان است. مثلا هوش مصنوعی ماشین تسلا، زمان تعویض دنده، گاز، ترمز  و غیره را به‌جای انسان انجام می‌دهد. این یکی از اهداف هوش مصنوعی است و در ادامه شما را با ٥ تا از مهم‌ترین اهداف AI آشنا می‌کنیم.

1. تکرار کارهای انسان
2. رسیدن به دانش انسان و تحویل خروجی مشابه انسان
3. درک، عمل و ارتباط هوشمندانه با بشر
4. ساخت خروجی‌هایی که به هوش انسانی نیاز دارد‌.
5. شناخت اطلاعات جدید و پاسخ به کاربر

کلام آخر

قبل از توسعه یک هوش مصنوعی با جاوا، باید بدانید که جاوا و جاوااسکریپت، دو زبان جدا هستند. از جاوااسکریپت، برای توسعه وب‌سایت‌ها استفاده می‌شود؛ اما از جاوا و python در ساخت و توسعه AI مورد استفاده قرار می‌گیرد. آشنایی با الگوریتم و کتاب‌خانه‌های جاوابرای ساخت یک هوش مصنوعی، برای شما ضروری است. هدف این الگوریتم و کتاب‌خانه‌ها، تکرار رفتار بشر در محیط ماشینی است. از هوش مصنوعی در وسایل نقلیه، دستگاه‌های پزشکی و غیره استفاده می‌شود.

کسانی که به‌دنبال آموزش هوش مصنوعی با جاوا هستند، اول باید به‌صورت مبتدی، این زبان را یاد بگیرند و دانش خود را ارتقا دهند. در مرحله دوم، لازم است با تک تک کتابخانه‌ها و الگوریتم‌هایی که در این مطلب ذکر شده است، آشنا شوید و کار با کلاس‌ها، متغیرها، درک مفاهیم زبان جاوا،  بررسی کتابخانه‌هایی مانن TensorFlow، Keras و غیره در برنامه خود قرار دهید. برخی از ایرانیان، توانایی تمرین بدون مدرس، همراه با زبان انگلیسی به‌صورت خودآموز ندارند. اگر شما به‌دنبال یک مدرس حرفه‌ای و همراه دارید، می‌توانید از انواع دوره آموزش هوش‌مصنوعی سایت مکتب‌خونه استفاده کنید.

 

منابع: bayramblog.medium