مسیر یادگیری هوش مصنوعی در سال 2023

هوش مصنوعی یکی از جذاب‌ترین حوزه‌های علمی است که روز به روز تأثیر بیشتری بر زندگی ما می‌گذارد. این علم در آینده نه چندان دور تمام جامعه را فرا گرفته و بدون آن زندگی امکان پذیر نخواهد بود. به دلیل توسعه سیستم‌های هوشمند و بازار داغ این علم، بسیاری از افراد به دنبال یادگیری مهارت‌های آن هستند. اما این علم بسیار گسترده و یادگیری آن نیز پیچیده است. به همین دلیل اگر در مسیر درست یادگیری قرار نگیرید، نمی‌توانید به موفقیت برسید. به همین دلیل در ادامه مسیر یادگیری هوش مصنوعی بررسی شده تا راه برای یادگیری شما روشن شود.

اهمیت یادگیری هوش مصنوعی

همه ما کم و بیش با هوش مصنوعی آشنا دارید. این علم تلاش می‌کند از رفتارهای هوشمند و عقلانی انسان تقلید کرده و سیستم کامپیوتری را وادار به فکر کردن کند. با این علم کامپیوتر می‌تواند فکر کند، یاد بگیرد و انجام فعالیت‌های مختلف تصمیم گیری کند. این علم می‌تواند تحول عظیمی در صنایع مختلف ایجاد کند.

اصلی‌ترین پایه علم هوش مصنوعی، تحلیل داده است. اگر به حوزه‌های مختلف توجه کنید می‌بینید که حجم عظیمی از داده‌ها جمع آوری شده که انسان نمی‌تواند به سادگی آن‌ها را تحلیل و بررسی و نتایج موردنظر را از آن‌ها استخراج کند. این کار به ذهنی بسیار سریع و بدون هیچ محدودیت نیاز دارد. شاید هوش مصنوعی نتواند دقیقا مشابه انسان فکر کند اما قدرت تحلیل و بررسی آن به اندازه‌ای که در کمترین زمان ممکن حجم عظیمی از داده‌ها را به دقت تحلیل و آنالیز می‌کند.

مسیر یادگیری هوش مصنوعی

هوش مصنوعی بسیار گسترده است و به حوزه‌های مختلفی مانند مهندسی داده و علم داده تقسیم می‌شود. فرقی ندارد به چه حوزه‌ای علاقه مند بوده و قصد فعالیت در آن را دارید، در هر صورت مسیر یادگیری تقریبا یکسان است.

قدم اول: یادگیری مفاهیم پایه

یادگیری مفاهیم پایه برای شروع کار در حوزه هوش مصنوعی بسیار ضروری و مهم هستند. این مفاهیم در ادامه معرفی شده‌اند.

  • یادگیری ریاضیات و اصول داده

یادگیری ریاضیات از مهم‌ترین بخش‌های شروع کار در حوزه هوش مصنوعی است. در واقع برای فعالیت در این حوزه باید پایه ریاضی بسیار قوی داشته باشید. تمام بخش‌های هوش مصنوعی با مفاهیم ریاضی سروکار دارند. به عنوان مثال برای یادگیری ماشین باید مباحث جبر خطی بدانید و شبکه‌های عصبی به قدرت بالای محاسباتی نیاز دارند. علاوه بر آن باید با مباحث مختلف آمار و احتمالات نیز آشنایی داشته باشید. پس در اولین قدم مباحث ریاضی موردنیاز را آموزش دیده و به تسلط کافی در این زمینه برسید.

علاوه بر ریاضیات، مفاهیم و اصول داده نیز در این زمینه مورد نیاز هستند. آشنایی با پایگاه‌های داده رابطه‌ای و غیر رابطه‌ای، SQL، NoSQL و … نیز ضروری است. علاوه بر آن اشنایی با داده‌های جدولی، چارچوب داده‌ها، مقایسه بین آن‌ها، فرمت‌های داده در هوش مصنوعی مانند JSON، XML و CVS و همچنین یادگیری مفاهیم RegEx برای شروع کار در حوزه هوش مصنوعی لازم و ضروری هستند.

  • برنامه نویسی پایتون

پایتون یکی از زبان‌های برنامه نویسی سطح بالاست که می‌تواند سناریوهای بسیار مهم و پیچیده‌ای را اجرا کند. این زبان بسیار جامع و کامل است و می‌تواند در حوزه هوش مصنوعی مورد استفاده قرار بگیرد. البته کاربرد این زبان تنها در حوزه هوش مصنوعی نیست، اما یکی از بهترین گزینه‌ها برای کار در این زمینه است.

در پایتون کتابخانه‌های آماده‌ای مانند نامپی برای محاسبه علمی، سایپی برای محاسبه پیشرفته و پایبرین برای یادگیری ماشینی دارد که آن را به یکی از بهترین زبان‌های برنامه نویسی در حوزه هوش مصنوعی تبدیل کرده است. علاوه بر آن پلتفرم پایتون به عنوان یکی از محبوب‌ترین و منعطف‌ترین پلتفرم‌ها است که به تنظیمات بسیار کمی در کد نویسی بیسیک احتیاج دارد.

روش‌های مختلفی برای یادگیری زبان پایتون وجود دارد که می‌توانید این زبان را به خوبی آموزش دیده و به حوزه هوش مصنوعی وارد شوید. در این میان شرکت در کلاس‌های حضوری و آنلاین، استفاده از منابع مختلف مانند ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها و … وجود دارد. شرکت در بوت کمپ‌های برنامه نویسی یکی از بهترین روش‌ها برای یادگیری این زبان است. بوت کمپ مپصا یکی از بهترین دوره‌های یادگیری پایتون را به صورت کاملا اصولی برگزار می‌کند. در این دوره تمام مباحث پایتون از مبانی پایتون تا کتابخانه‌های مهم و انجام پروژه‌های عملی آموزش داده می‌شود.

علاوه بر پایتون می‌توانید از زبان‌های دیگری مانند سی شارپ، جاوا اسکریپت، پی اچ پی، سوئیفت، جاوا، SQL، سی پلاس پلاس و روبی نیز برای فعالیت در زمینه هوش مصنوعی استفاده کنید.

  • آشنایی با منابع جمع آوری داده

برای کار در حوزه هوش مصنوعی به حجم عظیمی از داده‌ها احتیاج داریم که آن‌ها را به منظور تجزیه و تحلیل و یادگیری در اختیار کامپیوتر قرار دهیم. به همین دلیل باید با منابع مهم جمع آوری داده آشنا باشید. داده کاوی، وب اسکرپینک، استفاده از دیتاست‌های موجود و مفاهیم کگل از مهم‌ترین منابع جمع آوری داده هستند. این داده‌ها پس از جمع آوری برای تجزیه و تحلیل و آماده سازی در اختیار الگوریتم‌های هوش مصنوعی قرار داده می‌شوند.

  • تحلیل و آماده سازی داده‌ها

پس از جمع آوری داده‌های موردنیاز، زمان تحلیل و آماده سازی آن‌ها فرا می‌رسد. تحلیل و آماده سازی داده خود شامل بخش‌های مختلفی مانند تحلیل مولفه اصلی، نرمال سازی داده‌ها، پاکسازی داده‌ها، استخراج ویژگی، حذف نویز و … است. به این صورت داده‌ها برای استخراج اطلاعات کاملا آماده هستند و هر گونه داده اضافی که ممکن است بر روی نتیجه تحلیل تأثیر داشته باشد، از بین می‌رود. تمام موارد گفته شده مانند دانش ریاضیات، آشنایی با پایتون و … برای تحلیل و آماده سازی داده‌ها و تبدیل شدن به یک تحلیل گر داده موردنیاز هستند.

قدم دوم: انتخاب مسیر یادگیری هوش مصنوعی

هوش مصنوعی همانند علم‌های دیگر دارای شاخه‌ها و مسیرهای مختلفی است که می‌توانید با توجه به علاقه خود یکی از آن‌ها را انتخاب کنید. در این زمینه می‌توانید نگاهی اجمالی به تمام مسیرها داشته و در نهایت بهترین مسیر را انتخاب کنید. علم داده و مهندسی داده مهم‌ترین شاخه‌های هوش مصنوعی هستند که هر کدام نیز به بخش‌های مختلفی تقسیم می‌شوند.

  • علم داده

علم داده شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که شامل ابزارها، الگوریتم‌ها و اصول مختلف یادگیری ماشین است که با هدف کشف الگوهای کاربردی از داده‌های خام استفاده می‌شود. با یادگیری این اصول فرد به دانشمند داده تبدیل می‌شود و می‌تواند با کمک الگوریتم‌های پیشرفته و بررسی و تحلیل داده‌ها، رویدادهای خاصی را در آینده پیش بینی کند. این مسیر به یادگیری ماشین و یادگیری عمیق منتهی می‌شود.

یادگیری ماشین

یادگیری ماشین به علم مطالعه الگوریتم‌ها و مدل‌های مختلف آماری گفته می‌شود که در سیستم‌های کامپیوتری مورد استفاده قرار می‌گیرند. به یان صورت کامپیوتر به جای استفاده از دستورالعمل‌های مشخص و واضح، از الگوهایی برای انجام وظایف موردنظر استفاده می‌کند. به زبان ساده یادگیری ماشین علمی است که در آن به جای دستور دادن به کامپیوتر به آن یاد دهیم چگونه رفتار کند.

مسیر یادگیری ماشین نیز به صورت زیر است:

  • یادگیری مفاهیم پایه مانند ورودی‌ها، ویژگی‌های یادگیری ماشین، توابع هزینه، داده‌ها آموزش و اعتبارسنجی، صحت و حساسیت، واریاسیون و …
  • آشنایی با روش‌های یادگیری ماشین مانند یادگیری نظارت شده، یادگیری بدون ناظر، یادگیری جمعی و یادگیری تقویتی که هر کدام دارای الگوریتم‌های خاص خود هستند.

یادگیری عمیق

یادگیری عمیق به عنوان یکی از روش‌های یادگیری ماشین شناخته می‌شود. در یادگیری عمیق تمرکز بر روی شبکه‌های عصبی است و آموزش به رایانه از طریق این الگوریتم‌ها انجام می‌شود. به این صورت کامپیوتر یاد می‌گیرد هر آنچه انسان به طور طبیعی انجام می‌دهد، انجام دهد.

مسیر یادگیری آن در هوش مصنوعی

  • آشنایی با شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • معماری در یادگیری عمیق
  • آموزش بهینه سازی، الگوریتم‌های نظم دهی، یادگیری انتقال و …
  • آشنایی با ابزار یادگیری عمیق مانند کتابخانه‌ها، Tensorflow، Pytorch
  • مباحث پیشرفته در یادگیری عمیق مانند بهینه سازی مدل

مهندسی داده

مهندسی داده یا Data engineering زیرمجموعه هوش مصنوعی است که به صورت مستقیم بر روی انتقال، تبدیل و ذخیره داده‌ها تمرکز دارد. از آنجایی که مهم‌ترین وظیفه مهندسان طراحی و ساختن است، مهندس داده نیز بر روی داده‌ها کار می‌کنند و آن‌ها را به صورت کاربردی و کاملا آماده در اختیار دانشمندان داده قرار می‌دهند. پس از کسب مهارت‌های لازم در این زمینه یک مهندس داده می‌تواند در زمینه‌های تخصصی‌تر کار کرده و به مهندس کلان داده تبدیل شود. در مسیر تبدیل شدن به مهندس داده، باید در زمینه‌های زیر اطلاعات و دانش کافی را به دست آورید:

  • یادگیری فرمت‌های داده
  • داده کاوی
  • آشنایی با منابع داده
  • یکپارچه سازی داده‌ها
  • تلفیق داده
  • تبدیل داده‌ها
  • بررسی داده‌ها
  • استخر داده
  • داکرایز کردن اپلیکیشن

مهندس کلان داده یا بیگ دیتا بر روی الگوهای معماری و بهترین روش‌های موجود فعالیت می‌کند. اصول مهندسی بیگ دیتا به صورت زیر هستند:

  • مقیاس بندی افقی در برابر مقیاس بندی عمودی
  • پیاده سازی نگاشت کاهش
  • نام و نودهای داده
  • Data Replication
  • Job & Task Tracker

انجام پروژه‌های مختلف در مسیر یادگیری هوش مصنوعی

 انجام پروژه‌ها در زمینه هوش مصنوعی می‌تواند بسیار سودمند باشد و دانش فنی و تجربیات متنوعی را به شما منتقل کند. علاوه بر این، داشتن پروژه‌های هوش مصنوعی در رزومه و کارنامه شما می‌تواند شغل‌های سطح بالایی را برای شما به همراه بیاورد. همچنین نسبت به رقبای خود برای دریافت شغل برتری داشته باشید. با این پروژه‌ها می‌توانید استعداد خود را به نمایش بگذارید و هر پروژه چالش‌های متفاوتی را به همراه دارد.

علاوه بر این، انجام پروژه‌ها به طور منظم به شما کمک می‌کند تا پیشرفت خود را پیگیری کرده و در صورت بروز مشکل، راه حل‌های جدید و خلاقانه‌ای برای حل مشکل پیدا کنید. در ابتدای مسیر نیز از انجام پروژه‌های سخت و پیچیده دوری کنید تا مبادا از فعالیت در این حوزه دلسرد شوید.

سخن آخر

هوش مصنوعی شاخه‌ای بسیار جذاب اما پیچیده از علم کامپیوتر است که روزانه در حال پیشرفت و توسعه بوده و بخش‌های بسیار مهمی از دنیا را در برگرفته است. تا چند سال آینده هوش مصنوعی با رشد بسیار زیادی روبرو شده و تمام ابعاد زندگی را در بر می‌گیرد. از این رو بسیاری از افراد به دنبال یادگیری و کار در این زمینه هستند.

هوش مصنوعی خود دارای حوزه‌های مختلفی است و برای یادگیری باید مسیر درستی را در پیش بگیرید. در این مقاله بررسی کلی بر روی مسیر یادگیری هوش مصنوعی ارائه شد تا قبل از شروع کار در این زمینه دید کاملی نسبت به آن داشته باشید. به یان صورت می‌توانید به فرد حرفه‌ای در یکی از حوزه‌های هوش مصنوعی تبدیل شده و سهم بزرگی در دنیای پیش رو و تغییرات ایجاد شده به وسیله هوش مصنوعی داشته باشید.

مقالات مرتبط

درخواست مشاوره