هوش مصنوعی را از کجا شروع کنیم؟ نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی از صفر

قلمرو هوش مصنوعی (AI) یک حوزه جذاب و همیشه در حال گسترش است. درحالی‌که هنوز به آن تصور و دنیای ربات‌های هوشمندی که در فیلم‌های علمی تخیلی به تصویر کشیده می‌شوند نرسیده‌ایم، ولی امروز هوش مصنوعی به‌طور یکپارچه در زندگی ما درهم‌تنیده است. در این مطلب از مجله مکتب خونه این بار قصد داریم در رابطه با یادگیری هوش مصنوعی از صفر و نقشه راه یادگیری آن توضیحاتی نسبتاً مطلوب ارائه کنیم. پس باما همراه باشید.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی (AI) شامل ایجاد برنامه‌های کامپیوتری است که قادر به شبیه‌سازی وظایف مرتبط با هوش انسانی هستند. این حوزه از فناوری با استفاده از برنامه‌نویسی کامپیوتری و مجموعه داده‌های گسترده، با چالش‌ها مقابله می‌کند. در قلمرو هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی قرار دارد که رایانه‌ها را قادر می‌سازد تا دانش را از طریق تجربه به دست آورند و وظایفی شبیه به توانایی‌های انسانی را انجام دهند که اغلب از کارایی انسان پیشی می‌گیرد.

مرجع کامل آموزش هوش مصنوعی + اعطای گواهینامه

کلیک کنید

از این دسته از هوش مصنوعی به‌عنوان هوش مصنوعی باریک یا ضعیف یاد می‌شود که در مطلب انواع هوش مصنوعی مفصل در این مورد توضیحاتی ارائه کردیم. در این موارد، کامپیوترها با شناسایی الگوها در مجموعه داده‌های وسیع، در انجام وظایف خاص برتری می‌یابند.

نوع دیگر هوش مصنوعی هوش مصنوعی محدود است، اگرچه هوش مصنوعی محدود می‌تواند بر اساس ورودی‌ها سازگار شود، اما به پارامترهای از پیش تعریف‌شده محدود می‌شود. با این وجود، کاربرد آن همچنان قابل‌توجه است. ظهور چهارمین انقلاب صنعتی و اخلاق اولیه دیجیتالی کسب‌وکارهای معاصر، حجم زیادی از داده‌ها را تولید می‌کند که به‌عنوان سوخت برای برنامه‌هایی که توسط هوش مصنوعی باریک هدایت می‌شوند، استفاده می‌شود.

در سوی دیگر هوش مصنوعی قویی داریم. هوش مصنوعی قوی که به‌عنوان هوش عمومی مصنوعی (AGI) شناخته می‌شود، نوعی از هوش مصنوعی را که اغلب در داستان‌های علمی تخیلی به تصویر می‌کشد. تحقق چنین هوش مصنوعی در حال حاضر چندان قریب‌الوقوع نیست، حتی اگر توسعه‌دهندگان باپشتکار چالش‌های مرتبط با AGI، مدل‌های جدیدی را تولید کرده باشند. در ادامه توضیحاتی در رابطه با یادگیری هوش مصنوعی از صفر آورده شده است.

پیشنهاد مطالعه: الگوریتم‌ های هوش مصنوعی + مزایا، معایب و کاربرد هرکدام از آن‌ها

چرا هوش مصنوعی یاد بگیریم؟

دستیابی به دانش در هوش مصنوعی(Artificial Intelligence) مهارتی بسیار جذاب و کاربردی برای پاسخ به برخی از حیاتی‌ترین چالش‌های بشریت، مانند بیماری‌ها، آلودگی محیط‌زیست و چالش‌های ناشی از تغییرات آب و هوایی محسوب می‌شود. به‌علاوه، این حوزه به‌سرعت در حال رشد اقتصادی است. یادگیری هوش مصنوعی کاربران را برای مسیر حرفه‌ای کامل و محرک مجهز می‌کند و فرصت‌های شغلی زیادی را در اختیار آن‌ها قرار خواهد داد.

یک مهندس هوش مصنوعی چه‌کاری انجام می‌دهد؟

وظایف و کارهایی که توسط یک مهندس هوش مصنوعی انجام می‌شود ممکن است بسته به بخش خاصی که در آن فعالیت می‌کنند دارای تغییراتی باشند. به طور کلی، مهندسان هوش مصنوعی در ساخت سیستم‌ها و برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی باهدف بهبود فرآیندهای تصمیم‌گیری و اصلاح معیارهای عملکرد مشغول هستند.

نقش یک مهندس هوش مصنوعی چندوجهی و پیچیده است و مهارت در زمینه‌های زیر را ضروری می‌کند:

• دستیابی به اهداف از طریق استفاده ماهرانه از مدل‌های هوش مصنوعی.
• ابداع راه‌حل‌ها از طریق ترکیبی از استدلال منطقی، تجزیه‌وتحلیل احتمال و استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین.
• نظارت و هدایت پیشرفت ابتکارات توسعه از طریق تجزیه‌وتحلیل جامع سیستم‌های پیچیده.
• دستیابی به درک عمیق و اجرای مؤثر بهترین شیوه‌های مربوط به تشخیص گفتار، پردازش داده‌ها، داده‌کاوی و زمینه رباتیک.

مراحل یادگیری هوش مصنوعی از صفر

ممکن است از خود بپرسید که چگونه هوش مصنوعی را شروع کنیم یا برای یادگیری هوش مصنوعی از کجا شروع کنیم؟ یادگیری هوش مصنوعی از ابتدا لازمه طی کردن مراحل مختلفی است که در زیر این مراحل شروع یادگیری هوش مصنوعی در ٨ مورد خلاص‌ شده است:

1. یادگیری پیش‌نیازها و اصول اساسی زمینه هوش مصنوعی
2. یادگیری مفاهیم نظری هوش مصنوعی
3. یادگیری مهارت پردازش داده
4. ایجاد پروژه‌های هوش مصنوعی و شرکت در آن‌ها
5. آشنایی با ابزارهای هوش مصنوعی
6. شرکت در دوره‌های مرتبط با هوش مصنوعی
7. کارآموزی کردن در حوزه AI
8. استخدام و شروع به فعالیت در حوزه هوش مصنوعی

شروع هوش مصنوعی از صفر با چالش‌های خاص خود روبه‌رو است که هر فردی که قصد یادگیری آن را دارد باید با این چالش‌ها دست و پنجه نرم کند. همچنین یادگیری ریاضیات پیشرفته و منطق در مفاهیم مختلف هوش مصنوعی می‌تواند راه ورود به این حوزه را آسان‌تر کند. در زیر ما نقش‌ راه یادگیری هوش مصنوعی را در قالب ٨ مرحله بالا به‌صورت جزئی تیر بررسی می‌کنیم.

پیش‌ نیازهای یادگیری هوش مصنوعی از صفر

قبل از شروع یادگیری هوش مصنوعی از صفر، باید پایه محکمی در زمینه‌های زیر داشته باشم.

• آمار و احتمالات
• ریاضیات
• مهارت برنامه‌نویسی
• ساختار داده
• اصول الگوریتمی

مبانی احتمال و آمار

آمار و احتمال یک ستون اساسی در هوش مصنوعی را تشکیل می‌دهد و به‌عنوان بستری برای آموزش کامپیوترها در میان اموری با رویکرد عدم قطعیت عمل می‌کند. سیستم‌های یادگیری در هوش مصنوعی از طریق درک داده‌ها که زیربنای بینش‌های آماری است، عمل می‌کند. احتمال و آمار راه‌حل‌هایی را برای پرس‌وجوهایی از قبیل موارد زیر را ارائه می‌دهد:

• شایع‌ترین نتیجه چیست؟
• چه پیش‌بینی‌هایی را می‌توان در مورد نتایج قرارداد؟
• الگوی داده‌ها چگونه است؟

قلمرو احتمالات و آمار در زمینه هوش مصنوعی طیفی از موضوعات محوری را در برمی‌گیرد:

• نمایش عددی و تصویری داده‌ها
• جنبه‌های کلیدی نظریه احتمال
• توزیع داده‌های نمونه‌برداری شده
• توابعی که توزیع احتمال را تعریف می‌کنند
• برآورد پارامترهای جمعیت
• آزمایش فرضیه

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

پایه ریاضیات برای هوش مصنوعی

در تکمیل مهارت شما در احتمالات و آمار، درک مفاهیم اساسی ریاضی برای دستیابی به یادگیری هوش مصنوعی از صفر ضروری است. این شامل موارد زیر می‌شود:

• جبر خطی به عنوان سنگ بنای درک هوش مصنوعی و روش‌های یادگیری ماشین عمل می‌کند.
• دانش‌پایه در حساب دیفرانسیل و جنبه‌های خاصی از حساب چند متغیره که جنبه‌ای جدایی‌ناپذیر برای رسیدگی به تغییرات پارامترها، توابع، خطاها و تقریب‌ها است.
• یادگیری سیستم‌های مختصات و تبدیل‌های غیرخطی که از مفاهیم محوری جدایی‌ناپذیر از هوش مصنوعی است.
• مهارت در رگرسیون‌های خطی و مرتبه بالاتر، تسهیل بینش پیش‌بینی‌شده از مجموعه داده‌ها
• یادگیری رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی داده‌ها
• تجزیه‌وتحلیل عددی برای تبدیل فرمول‌های ریاضی به پیاده‌سازی کد کارآمد

مهارت برنامه‌ نویسی

کسب مهارت در زبان‌ های برنامه‌ نویسی هوش مصنوعی مناسب برای ساخت برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی ضروری است. گزینه‌های قابل‌توجه در این رابطه به‌صورت موارد زیر هستند:

• پایتون، به دلیل دسترسی، سادگی، کتابخانه‌های فراوان و منابع آموزشی زیاد مشهور است.
• جاوا، به دلیل ماهیت کاربرپسند و سازگاری بین پلتفرم آن مورد تائید قرار گرفته است.
• R، برای مدیریت مجموعه داده‌های گسترده ساخته شده است.
• Lisp، دومین زبان برنامه‌نویسی قدیمی است که حوزه هوش مصنوعی از آن استفاده می‌شود.
• SQL، کاربرد محوری در حوزه مدیریت پایگاه داده دارد.
• و غیره

پیشنهاد مطالعه: نقشه راه کامل یادگیری هوش مصنوعی با پایتون

ساختارهای داده برای یادگیری هوش مصنوعی از صفر

در حوزه هوش مصنوعی، داده‌ها به‌عنوان ورودی اساسی آن عمل می‌کنند. ساختارهای داده شامل تکنیک‌های متنوعی برای مرتب کردن سیستماتیک داده‌ها برای استخراج حداکثر مطلوبیت است. برای کسانی که مشتاق یادگیری هوش مصنوعی از صفر هستند، مهارت در انتخاب و به‌کارگیری ساختار داده بهینه برای یک برنامه مشخص بسیار مهم است. از میان مهم‌ترین ساختار داده‌ها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• آرایه
• لیست پیوندی
• پشته
• صف
• درخت دودویی
• درخت جستجوی باینری
• پشته
• هش
• ماتریس

درک کامل این ساختارها، علاقه‌مندان به هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا داده‌ها را به طور مؤثر مهار کنند و توانایی آن‌ها را برای ایجاد برنامه‌های کاربردی تأثیرگذار و کارآمد هوش مصنوعی افزایش دهد.

اصول الگوریتمی

فعالیت در قلمرو هوش مصنوعی مستلزم درک عمیق اصول علوم کامپیوتر است. یک الگوریتم به‌عنوان یک راهنمای سیستماتیک عمل کرده و مراحل گام‌به‌گام برای اجرای محاسبات را مشخص می‌کند. در حوزه یادگیری ماشینی، ایجاد الگوریتم‌هایی با قابلیت یادگیری مستقل ضروری است. این الگوریتم‌ها از داده‌کاوی و تشخیص الگو برای ارائه توصیه‌ها استفاده می‌کنند.

تسلط بر تئوری هوش مصنوعی

پس از به دست آوردن پیش‌نیازهای ضروری در یادگیری هوش مصنوعی از صفر، نوبت به پرداختن به تئوری هوش مصنوعی می‌رسد. فرقی نمی‌کند مسیر آموزش حضوری، دوره‌های آنلاین خودآموز و غیره را انتخاب کنید در هر حال شما باید با اصول تئوری هوش مصنوعی آشنا باشید. در ادامه چند اصل اساسی ذکر شده است که پایه آموزش هوش مصنوعی را تشکیل می‌دهد.

پرورش مهارت حل مسئله

ماهیت هوش مصنوعی در توانایی آن برای حل چالش‌های پیچیده است. این مستلزم استقرار ماهرانه مجموعه‌ای از تکنیک‌ها، شامل الگوریتم‌ها و اکتشافی است. در هسته یک سیستم هوش مصنوعی یک عامل در کنار محیط پویا آن قرار دارد. در زمینه هوش مصنوعی، عامل نماینده برنامه هدایت فرآیندهای تصمیم‌گیری است. در این چشم‌انداز، یک عامل حل مسئله در تعقیب دستیابی به هدف، تنها فکر می‌کند.

آموزش یادگیری ماشین با پایتون

کلیک کنید

برای هموار کردن راه برای حل مشکل، فرآیندی از فرمول‌بندی مسئله به وجود می‌آید که عناصر حیاتی مختلفی را در برمی‌گیرد:

1. حالت اولیه محیط عامل
2. اقدامات امکان‌پذیر در اختیار عامل
3. یک مدل تراکنش که جزئیات تأثیر هر اقدام را نشان می‌دهد
4. آزمون هدف، بررسی دقیق اینکه آیا هدف موردنظر محقق شده است یا خیر
5. هزینه مرتبط با هر مسیر طی شده

تسلط بر این اصول شمارا قادر می‌سازد تا پیچیدگی‌های حل مسئله در حوزه هوش مصنوعی را که سنگ بنای سفر شما به سمت مهارت هوش مصنوعی است به طور کامل درک کنید.

پیشنهاد مطالعه: آینده شغلی هوش مصنوعی شامل تهدیدها و فرصت‌ها

استنتاج منطقی

ازآنجایی‌که ماشین‌ها فاقد توانایی‌های شناختی ذاتی هستند، برای مشارکت در چنین استدلالی بر برنامه‌ریزی الگوریتمی تکیه می‌کنند. هنگام برنامه‌ریزی هوش مصنوعی برای رسیدن به نتیجه‌گیری، این وظیفه مستلزم آموزش دستیابی به اهداف از طریق روش‌های استدلالی مختلف است که شامل موارد زیر است:

• استدلال قیاسی: این شکل از استدلال از داده‌های موجود برای اطمینان از اعتبار مقدمه استدلال استفاده می‌کند. این شامل اعمال اصول گسترده در موارد خاص است.
• استدلال استقرایی: برخلاف استدلال قیاسی، استدلال استقرایی نتایج کلی را از مشاهدات خاص برون‌یابی می‌کند. در این حالت، یک نتیجه‌گیری می‌تواند اشتباه باشد حتی زمانی که همه مشاهدات دقیق باشند.
• استدلال ابداعی: استدلال ابداعی بر استنباط محتمل‌ترین نتیجه‌ای متمرکز است که با مشاهدات همسو می‌شود. این شبیه به استدلال قیاسی است، بااین‌حال پیش‌فرض نتیجه‌گیری را تضمین نمی‌کند.
• استدلال عقل سلیم: استدلال عقل سلیم، یک نوع غیررسمی، بر دانش تجربی تکیه دارد. بر اساس دانش و قوانین اکتشافی عمل می‌کند و قضاوت عملی را بر دستورالعمل‌های رسمی اولویت می‌دهد.
• استدلال یکنواخت: استدلال یکنواخت نتایج غیرقابل تغییری را ایجاد می‌کند که تحت تأثیر داده‌های اضافی قرار نمی‌گیرد.
• استدلال غیریکنواخت: استدلال غیریکنواخت اجازه می‌دهد تا نتیجه‌گیری با اطلاعات جدید تجدیدنظر شود.

تسلط بر این حالت‌های استنتاج منطقی، علاقه‌مندان به هوش مصنوعی را به توانایی شکل‌دهی قابلیت‌های استدلال هوش مصنوعی، پیشبرد پیشرفت و نوآوری در برنامه‌های مختلف مجهز می‌کند.

تبدیل داده‌ها

یادگیری هوش مصنوعی از صفر مستلزم درک عمیقی از دست‌کاری داده‌ها است. با توجه به وابستگی هوش مصنوعی به مجموعه داده‌ها برای یادگیری و پیش‌بینی، کسب تخصص در ساخت ساختارهای داده‌ای که سودمندی را به ارمغان می‌آورند بسیار مهم است. در این حوزه، زبان برنامه‌نویسی SQL نقش محوری را بر عهده می‌گیرد و مدیریت پایگاه‌های داده را تسهیل می‌کند. علاوه بر این، زبان R به‌عنوان یک انتخاب محبوب در حوزه کاربردهای علم داده ظاهر می‌شود. تسلط بر دست‌کاری داده‌ها سنگ بنای جدایی‌ناپذیری را برای استفاده از پتانسیل هوش مصنوعی تشکیل می‌دهد و شمارا قادر می‌سازد تا پیچیدگی‌های تبدیل داده‌ها را با مهارت و ظرافت کامل یاد بگیرید.

درک زبان طبیعی

درک زبان طبیعی، یک حوزه تخصصی در هوش مصنوعی است که از تکنیک‌های برنامه‌نویسی برای رمزگشایی گفتار انسان استفاده می‌کند. این به رایانه‌ها قدرت می‌دهد تا ارتباطات انسانی را بدون ویژگی نحوی سخت زبان‌های کامپیوتری درک کنند. قابل‌ذکر است، درک زبان طبیعی ارتباط دوطرفه بین کامپیوتری و انسان را تسهیل می‌کند. در این قلمرو، الگوریتم‌ های هوش مصنوعی برای تشریح گفتار انسان به کار گرفته می‌شوند و آن را به یک چارچوب داده ساختاریافته تبدیل می‌کنند که شامل تجزیه‌وتحلیل احساسات، تشخیص موجودیت‌های نام‌گذاری شده و موجودیت‌های عددی است.

درک اصول بینایی ماشین

بینایی کامپیوتری مستلزم آموزش کامپیوترها برای درک ادراکی محرک‌های بصری است. این به ماشین‌ها قدرت می‌دهد تا بینش‌های معناداری را از تصاویر، ویدیوها و ورودی‌های بصری مشابه به دست آورند. متعاقباً، این درک اکتسابی را می‌توان برای تحریک اقدامات یا ارائه پیشنهادها به کار گرفت. سرعت پردازش داده‌های بصری توسط رایانه‌ها جایگزین توانایی‌های انسان می‌شود و امکان تجزیه‌وتحلیل هزاران تصویر را در یک دقیقه فراهم می‌کند.

شبیه به سایر حالت‌های آموزش هوش مصنوعی، بینایی کامپیوتر به مجموعه داده‌های وسیعی برای تشخیص تفاوت‌های ظریف و شناسایی الگوهای بصری خاص وابسته است. این مهارت از طریق مدل‌های الگوریتمی در قلمرو یادگیری ماشین تقویت می‌شود و به کامپیوتر این توانایی را می‌دهد که به طور مستقل با پیچیدگی‌های داده‌های بصری آشنا شود.

تولید کد خودکار

برنامه‌نویسی خودکار مستلزم فرم تخصصی برنامه کامپیوتری است که بر اساس مشخصات از پیش تعریف شده کدی برای برنامه‌های دیگر تولید می‌کند. یک نمونه برجسته برای این ویژگی، AlphaCode DeepMind است که توانایی ساخت برنامه‌های کامپیوتری را نشان می‌دهد.

آموزش مدل‌های توالی و پردازش زبان طبیعی

کلیک کنید

در یک نمونه، AlphaCode با یک سری چالش‌های مشابه در مسابقات کدنویسی مواجه شد. به‌عنوان مثال، وظیفه تبدیل یک رشته تصادفی از حروف به رشته‌ای دیگر شامل همان حروف با محدودیت ورودی‌های محدود بود. AlphaCode با ایجاد آرایه گسترده‌ای از راه‌حل‌های بالقوه به این کار نزدیک شد. سپس کد تولید شده را اجرا کرد، روی خروجی حاصل ارزیابی انجام داد و هر راه‌حل را برای شناسایی انتخاب بهینه ارزیابی کرد.

یادگیری پردازش داده‌ها

پردازش داده به‌عنوان سنگ بنای اصلی یادگیری هوش مصنوعی از صفر عمل می‌کند آن‌قدر مهم است که به‌تنهایی یک حوزه مستقل را تشکیل می‌دهد. امروزه داده‌های بزرگ به طور یکپارچه خود را در تمام جنبه‌های موجودیت معاصر درهم‌آمیخته‌اند. تقریباً همه شرکت‌ها تصمیم‌گیری مبتنی بر داده را به‌عنوان یک جزء جدایی‌ناپذیر از استراتژی‌های خود پذیرفته‌اند. این قدرت دگرگون کننده از طریق فناوری یادگیری ماشین که به مدیریت ماهرانه مجموعه داده‌های گسترده بستگی دارد، تحقق می‌یابد.

در یادگیری هوش مصنوعی از صفر پیش‌پردازش داده‌ها به‌عنوان تلاشی محوری ظاهر می‌شود که شامل تبدیل داده‌های خام به یک چارچوب قابل‌فهم و در عین حال تضمین یکپارچگی آن است. کیفیت داده‌ها به چندین ویژگی مهم بستگی دارد، از جمله:

• دقت
• ثبات
• کامل بودن
• به موقع بودن
• امن بودن
• و غیره

در زمینه پیش‌پردازش داده‌ها، مراحل دقیقی برای پاک‌سازی داده‌ها با حذف نادرستی‌ها، ورودی‌های ناقص یا اطلاعات اضافی انجام می‌شود. این فاز منابع داده‌های متنوع را در یک مجموعه داده یکپارچه ترکیب می‌کند. درنهایت، داده‌ها تحت کاهش و تبدیل قرار می‌گیرند تا برای استفاده آماده شوند.

ساخت راه‌حل‌های یادگیری ماشین

نقش یک مهندس یادگیری ماشین مستلزم ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی است که قادر به خودکارسازی مدل‌های پیش‌بینی هستند که ریشه در اصول یادگیری ماشین دارند. این مهندسان از مجموعه داده‌های گسترده‌ای برای مفهوم‌سازی و پرورش الگوریتم‌ها بهره می‌برند و توانایی یادگیری از نتایج و متعاقباً بهبود اجرای وظایف آتی را به آن‌ها می‌بخشند و دقت بالایی در نتایج به دست می‌آورند.

یادگیری ماشینی چیست؟

یادگیری ماشینی (Machine Learning) یکی از شاخه‌های مهم هوش مصنوعی است که در آن رایانه‌ها توانایی ارتقای مستقل فرآیندهای خود را با کمترین مداخله انسانی دارند. نکته قابل‌توجه، برنامه‌های یادگیری ماشینی دارای قابلیت رمزگشایی الگوهای پیچیده و ظریف هستند که اغلب از درک انسان فراتر می‌روند. این مهارت با استفاده از مجموعه داده‌ها و به‌کارگیری روش‌های تشخیص الگو به دست می‌آید. این رشته شامل دو دسته اصلی است: یادگیری تحت نظارت و یادگیری بدون نظارت که در مطلب انواع الگوریتم‌ های یادگیری ماشین این مدل‌ها به‌صورت کامل بحث شده‌اند.

در یادگیری نظارت‌شده، داده‌ها را می‌توان از نتایج یادگیری ماشین قبلی جمع‌آوری یا تولید کرد. رایانه دارای یک مجموعه داده آموزشی است که شامل نقاط داده برچسب‌گذاری شده است که به آن امکان می‌دهد الگوهای زیربنایی را تشخیص دهد. برعکس، یادگیری بدون نظارت حول الگوریتم‌هایی می‌چرخد که سعی می‌کنند ترکیب ساختاری ذاتی داده‌ها را بدون وابستگی به مجموعه داده‌های آموزشی از پیش تعریف شده آشکار کنند. این شیوه یادگیری در پرده‌برداری از الگوهای تا به حال کشف نشده پنهان در مجموعه داده‌ها مؤثر است.

تسلط بر یادگیری ماشینی

شروع سفر یادگیری ماشین یادگیری مستلزم یک تحقیقی متمرکز در قلمرو هوش مصنوعی است که نیاز به درک اساسی از پیش‌نیازها و تئوری فراگیر هوش مصنوعی دارد. فراتر از این اصول، در اینجا یک نقشه راه جامع برای یادگیری تخصصی یادگیری ماشین آورده شده است:

1. کسب مهارت در پایتون: به‌عنوان یک زبان برنامه‌نویسی اساسی در یادگیری ماشین، پایتون به‌عنوان دروازه ورود به یادگیری ماشین عمل می‌کند.
2. یادگیری کار با ابزارهای علم داده: خود را به ابزارهای ضروری علم داده مانند Jupyter و Anaconda مجهز کنید که امکان دست‌کاری، تجسم و تجزیه‌وتحلیل یکپارچه داده‌ها را فراهم می‌کند.
3. ابزارهای اصلی تجزیه‌وتحلیل داده‌ها: ابزارهای تجزیه‌وتحلیل داده‌های ضروری مانند پانداها، NumPy و Matplotlib را باید بیاموزید. این ابزارها به شما این امکان را می‌دهند که داده‌ها را به طور دست‌کاری کنید.
4. مهار SciKit-Learn: از کتابخانه قدرتمند Python SciKit-Learn برای کشف الگوها در مجموعه داده‌های خود استفاده کرده و بینش‌ها و پیش‌بینی‌ها را تسهیل کنید.
5. کسب مهارت در یادگیری عمیق (deep learning): با تسلط بر هنر ساخت شبکه‌های عصبی، پتانسیل یادگیری عمیق را باید کشف کنید. درک پیچیدگی‌های یادگیری عمیق درها را به روی برنامه‌های کاربردی پیشرفته هوش مصنوعی باز می‌کند.
6. انجام پروژه‌های شخصی: یادگیری خود را با عمیق شدن در پروژه‌های عملی ارتقا دهید. این تجربه عملی درک شمارا از مفاهیم تقویت می‌کند و مهارت‌های حل مسئله را پرورش می‌دهد.

از طریق این رویکرد جامع، شما در قلمرو یادگیری ماشینی با مهارت حرکت خواهید کرد و از قدرت آن برای رمزگشایی الگوها، پیش‌بینی‌ها و ایجاد راه‌حل‌های نوآورانه استفاده می‌کنید.

یادگیری ماشین چه ارتباطی با یادگیری هوش مصنوعی از صفر دارد؟

یادگیری ماشینی شاخه‌ای از هوش مصنوعی است. یادگیری ماشینی یکی از راه‌های پیاده‌سازی اصول هوش مصنوعی است که به رایانه‌ها این امکان را می‌دهد تا بدون برنامه‌ریزی صریح یاد بگیرند.

حرفه علم داده

علم داده یک رابطه همزیستی با مهندسی یادگیری ماشین دارد، بااین‌حال آن‌ها حوزه‌های مجزایی را تشکیل می‌دهند. علم داده شامل یک حوزه جامع است که بر کشف بینش‌های معنادار از داده‌ها تمرکز دارد. در این چشم‌انداز گسترده، یادگیری ماشینی به‌عنوان یک ابزار قدرتمند برای کار روی داده‌ها عمل می‌کند.

علم داده فرآیند استفاده از روش‌ها، فرآیندها، الگوریتم‌ها و سیستم‌های علمی برای استخراج معنا و بینش از داده‌های بدون ساختار است که برای کامل کردن مسیر یادگیری هوش مصنوعی از صفر توصیه می‌شود.

نقش دانشمند داده

دانشمندان داده از مدل‌های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق برای ایجاد راه‌حل‌های متناسب با چالش‌های تجاری استفاده می‌کنند. متمایز از مهندسین یادگیری ماشین، دانشمندان داده اغلب از ابزارهای یادگیری ماشینی از قبل موجود برای پردازش داده‌ها استفاده می‌کنند، درحالی‌که در صورت اقتضای شرایط، توانایی طراحی برنامه‌های اصلی را نیز دارند. پس از شناسایی معضلات تجاری که در برابر مداخلات یادگیری ماشین قرار دارند، یک دانشمند داده اقدام به فرموله کردن الگوریتم‌ها و مدل‌های سفارشی می‌کند و از این طریق به این چالش‌ها می‌پردازد و آن‌ها را حل می‌کند.

مسیر یادگیری علم داده

مشابه مسیر تسلط بر یادگیری ماشینی، کاوش در قلمرو علم داده مستلزم درک کامل پیش‌نیازهای هوش مصنوعی و مفاهیم اساسی است. با توجه به موقعیت آن به‌عنوان یک شاخه هوش مصنوعی، بسیاری از اصول اساسی بین آن‌ها مشترک هستند. در مسیر یادگیری عمل داده باید موارد زیر را یاد بگیرید:

• کسب مهارت در پاک‌سازی داده‌ها: یکی از جنبه‌های مهم سفر علم داده شما شامل تسلط بر هنر پاک‌سازی داده‌ها است.
• کار پروژه با مجموعه داده‌های موجود: با کار روی پروژه‌هایی که بر روی مجموعه داده‌های موجود سرمایه‌گذاری می‌کنند، تخصص خود را می‌توانید ارتقا دهید. تجربه عملی مهارت و استعداد شمارا افزایش می‌دهد.

از طریق این تلاش‌های هماهنگ، شما در علم داده به دانش نسبتاً خوبی مارسید و مهارت‌های خود را تقویت می‌کنید.

ارتباط علم داده و هوش مصنوعی چیست؟

علم داده و هوش مصنوعی رابطه‌ای همزیستی دارند، جایی که دانشمندان داده از فناوری‌های هوش مصنوعی برای ایفای نقش‌های خود استفاده می‌کنند که منجر به همپوشانی قابل‌توجهی بین علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی می‌شود. تمایز اساسی در نحوه همگرایی این رشته‌ها نهفته است: علم داده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی به‌عنوان ابزارهایی برای استخراج بینش استفاده می‌کند. در اینجا، نقش محوری علم داده به قلمرو انسانی گسترش می‌یابد که مستلزم تفسیر نتایج حاصل از یادگیری ماشین برای استخراج بینش و نتیجه‌گیری معنادار است. این تعامل پیچیده بر هم‌افزایی منسجم بین علم داده و حوزه گسترده‌تر هوش مصنوعی تأکید می‌کند.

مهندس داده

تشخیص مرزبندی بین یک دانشمند داده و یک مهندس داده می‌تواند یک چالش باشد، به‌ویژه در هنگام بررسی لیست مشاغل. شایان‌ذکر است، دانشمندان داده اغلب خود را موظف می‌بینند که مسئولیت‌های یک مهندس داده را بر عهده بگیرند. با این وجود، تشخیص این امر ضروری است که این نقش‌ها در اصل مجزا و متمایز هستند.

مهندسی داده مظهر هنر مصورسازی داده‌ها است که داده‌های خام را در قالبی کاربردی و قابل دسترس دگرگون می‌کند. مهندسان داده منابع داده‌های متنوعی را با هم ترکیب می‌کنند و آن‌ها را به منبعی واحد هدایت خواهند کرد که برای تجزیه‌وتحلیل عمیق بعدی آماده است.

مسیر یادگیری مهندسی داده

در قلمرو یادگیری هوش مصنوعی از صفر، یادگیری امور و وظایف مهندسی داده هم امری ضروری است. تسلط در مهندسی داده مستلزم مهارت در مجموعه مهارت‌های متنوعی است که شامل موارد زیر است:

1. ذخیره‌سازی داده: یادگیری مهارت و پیچیدگی‌های امور ذخیره‌سازی و جمع آوردی داده، سنگ بنای اساسی در سفر شمارا تشکیل می‌دهد.
2. تسلط بر ابزارهای ETL: خود را با ابزارهای ETL مانند Xplenty یا Hevo که به‌عنوان ابزار ضروری در تبدیل داده‌ها عمل می‌کنند، آشنا کنید.
3. آشنایی با یادگیری ماشین: درک نکات ضروری یادگیری ماشینی، مجموعه ابزار شمارا غنی‌تر کرده و درک جامع را تقویت می‌کند.
4. تخصص در سیستم‌های پایگاه داده: برای تقویت قابلیت‌های خود در دست‌کاری داده‌ها، در قلمرو سیستم‌های پایگاه داده، به‌ویژه SQL به مهارت خوبی باید برسید.
5. زبان‌های برنامه‌نویسی: مهارت در زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون و جولیا در این زمینه بسیار اهمیت دارد و به شما امکان می‌دهد راه‌حل‌های مبتنی بر داده را پیاده‌سازی کنید.
6. الگوریتم‌ها و ساختارهای داده: تسلط بر الگوریتم‌ها و ساختارهای داده ظرفیت شمارا برای بهینه‌سازی فرآیندهای مدیریت داده‌ها بهبود می‌بخشد.
7. تسلط در سیستم‌های توزیع‌شده: درک عمیق سیستم‌های توزیع‌شده، مهارت شمارا در مدیریت داده‌ها در شبکه‌های مختلف تقویت می‌کند.

کار روی پروژه‌های مناسب هوش مصنوعی

یکی دیگر از قدم‌های یادگیری هوش مصنوعی از صفر، کار روی پروژه‌های عملی است. پیمایش در مجموعه پروژه‌های هوش مصنوعی نیازمند رویکردی استراتژیک است. با توجه به کاربرد جهانی هوش مصنوعی، گزینه‌های زیادی پیش روی شما قرار دارند. با در نظر گرفتن پروژه‌هایی که با علایق شما، تعهدات اساسی و آن‌هایی که به جامعه شما کمک می‌کنند، شروع کنید.

دوره آموزش یادگیری تقویتی

کلیک کنید

• پروژه‌های همسو با علایق: پروژه‌هایی را انتخاب کنید که به طور یکپارچه کاربردهای هوش مصنوعی را با علایق شخصی شما همسو می‌کنند.
• کار روی پروژه‌های ابتدایی و ساده: برخی از پروژه‌های سنتی به طور مداوم برای تازه‌کارها توصیه می‌شوند و مهارت‌های بنیادی ارزشمندی را ارائه می‌دهند.

پروژه‌های زیر برای یادگیری هوش مصنوعی از صفر بسیار توصیه می‌شوند:

• تشخیص اخبار جعلی
• ترجمه زبان
• پیش‌بینی قیمت سهام
• تشخیص چهره
• شناسایی فعالیت‌های انسانی
• پیش‌بینی قیمت فروش

پیشنهاد مطالعه: اهداف هوش مصنوعی – اهداف عجیب و غریب AI و آینده مبهم

استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی

در قلمرو یادگیری هوش مصنوعی از صفر، ابزارهای زیادی موجود هستند که ما مهم‌ترین و ضروری‌ترین آن‌ها را آورده‌ایم:

• SciKit-Lear: این کتابخانه چشم‌انداز کتابخانه‌های ML را به‌طور برجسته‌ای ارائه می‌کند و نوعی ابزار ارزشمند برای محاسبات تحت نظارت و بدون نظارت عمل خواهد کرد. تطبیق پذیری آن، آن را به انتخابی دلپذیر برای مبتدیان تبدیل می‌کند.
• TensorFlow: این ابزار با قابلیت تطبیق پذیری طیف وسیعی از وظایف یادگیری ماشین را در برمی‌گیرد. TensorFlowبه‌ویژه در حوزه آموزش و استنباط شبکه‌های عصبی عمیق می‌درخشد و لایه‌ای اضافی از قدرت را به جعبه‌ابزار هوش مصنوعی شما اضافه می‌کند.
• PyTorch: PyTorchنقاط قوت خود را در حوزه‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتری می‌یابد و خود را به طرز چشم‌گیری در برنامه‌ها به کار گرفته می‌شود.

دوره‌ های آموزش هوش مصنوعی

رایج‌ترین رویکرد برای یادگیری هوش مصنوعی از صفر استفاده از دوره‌های آموزشی است. در این رابطه می‌توانید متناسب باسلیقه، اولویت و علاقه خود در انواع دوره‌های آموزش ساختاریافته شرکت کنید و هوش مصنوعی را یاد بگیرید. هم کانون پلتفرم‌های آنلاین زیادی موجود هستند که به تدریس مهارت‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌پردازند. برای مثال پلتفرم‌هایی مانند یودمی و کوئرا در وب انگلیسی و مکتب خونه در وب فارسی در این میان بسیار خوب عمل کرده‌اند.

کارآموزی هوش مصنوعی

پس از گذراندن دوره‌های آموزشی و ایجاد یک نمونه کار قوی، شروع سفر کارآموزی به‌عنوان تکمیل مسیر یادگیری هوش مصنوعی از صفر امری ضروری است و به طور قابل‌توجهی تلاش‌های شغلی شمارا تقویت می‌کند. کارآموزی به سفر شما به سمت دستیابی به شغل مناسب کمک خواهد کرد. جنبه برجسته کارآموزی هوش مصنوعی در ظرفیت آن برای رسیدگی به چالش‌های دنیای واقعی است.

آیا یادگیری هوش مصنوعی نیاز به تلاش عملی است؟

یادگیری هوش مصنوعی از صفر مستلزم مفاهیم پیشرفته خاصی است که به طور بالقوه چالش‌هایی را بر اساس دانش موجود شما ایجاد می‌کنند. انتخاب یک برنامه آموزشی با ساختار مناسب رویارویی با این چالش‌ها را ساده می‌کند. در کل یادگیری هوش مصنوعی مستلزم تلاش‌های عملی و درک اصول تئوری آن است.

آیا هوش مصنوعی بدون مهارت‌های برنامه‌نویسی و کدنویسی امکان‌پذیر است؟

اگرچه پلتفرم‌های خاصی راه‌حل‌های هوش مصنوعی بدون کد را ارائه می‌دهند، دستیابی به مهارت در هوش مصنوعی مستلزم دستیابی به توانایی‌های برنامه‌نویسی و کدنویسی است. زیربنای اساسی یادگیری هوش مصنوعی از صفر ریشه در برنامه‌نویسی دارد و تسلط بر این رشته مستلزم تدوین و اجرای الگوریتم‌های حل مسئله است.

بازه زمانی یادگیری هوش مصنوعی چقدر است؟

مدت‌زمان تسلط و یادگیری هوش مصنوعی از صفر تا صد و ایجاد مسیر شغلی به دانش و مسیر یادگیری موجود شما بستگی دارد. برای کسانی که از پایه شروع به کار می‌کنند، درک اصول اولیه هوش مصنوعی می‌تواند تقریباً شش ماه طول بکشد. برعکس، جستجو در حوزه‌های پیچیده‌تر هوش مصنوعی، مانند علم داده، ممکن است نیاز به دنبال کردن یک مدرک پیشرفته چندین ساله داشته باشد.

آموزش هوش مصنوعی

اگر به فکر یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی هستید و دوست دارید بدون اینکه تحصیلات آکادمیک بگذاردید در این حوزه جذاب و پررونق به بازار کار وارد شوید ملزم به یادگیری تخصصی آن هستید. در نگاه اول امکان دارد هوش مصنوعی سخت به نظر برسد اما این‌طور نیست، با استفاده از آموزش‌های هوش مصنوعی دستیابی به این هدف آسان است.

برای هدف نام برده در پلتفرم آموزشی مکتب خونه انواع دوره آموزش یادگیری ماشین و آموزش هوش مصنوعی به زبان ساده از مقدماتی تا پیشرفته وجود دارد که به کاربران کمک می‌کند در این زمینه به تخصص‌های کافی برسند. در کنار آموزش دیدن، اعطای گواهینامه و تسهیل فرایند استخدام در شرکت‌های معتبر هوش مصنوعی از دیگر اهداف مکتب خونه برای کاربران خود است. دوره های آموزشی برای یادگیری هوش مصنوعی از صفر در مکتب خونه شامل آموزش‌های زیر هستند:

• علم داده
• پردازش سیگنال
• ماشین لرنینگ
• یادگیری عمیق
• بیوانفورماتیک
• پردازش تصویر
• NLP
• مبانی هوش مصنوعی
• بینایی ماشین

منبع مورد استفاده: springboard