برنامه ریزی برای یادگیری هوش مصنوعی یا چطور صفر تا صد هوش مصنوعی را یاد بگیریم؟

برنامه ریزی برای یادگیری هوش مصنوعی چگونه باید باشد؟ چطور هوش مصنوعی (AI) را یاد بگیریم؟‌ ما در مقطعی از تاریخ زندگی می‌کنیم که احتمالاً یک نقطه تعیین‌کننده در تاریخ بشر است، جایی که اهمیت هوش مصنوعی (AI) به‌طور فزاینده‌ای انکارناپذیر می‌شود. فقط این آمار را در نظر بگیرید: طبق نظرسنجی فوربز ادوایزر (Forbes Advisor)، ۹۷ درصد صاحبان مشاغل انتظار دارند که ChatGPT دست‌کم در یک زمینه از تجارت آن‌ها تغییرات مثبتی ایجاد کند. در طول این مقاله، نحوه یادگیری هوش مصنوعی را از ابتدا شرح می‌دهیم و بینش‌هایی را برای کمک به هدایت سفر یادگیری شما ارائه می‌کنیم.

هوش مصنوعی (AI) چیست؟

هوش مصنوعی یا AI شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است. این شاخه بر ایجاد سیستم‌هایی تمرکز می‌کند که می‌توانند وظایفی را انجام دهند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارد. این وظیفه‌ها درک زبان طبیعی، شناخت الگوها، تصمیم‌گیری و یادگیری از تجربه را شامل است. AI یک حوزه گسترده با زیرشاخه‌های متعدد است که هر یک هدف‌ها و تخصص‌های منحصربه‌فرد خود دارند.

تفاوت علم داده، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

ممکن است عبارت‌های «یادگیری ماشین»، «یادگیری عمیق»، «علم داده» و موارد دیگر را نیز در کنار هوش مصنوعی شنیده باشید. درواقع AI یک حوزه گسترده با چندین زیرمجموعه است، ازجمله یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL).

درحالی‌که تعریف رسمی برای هیچ‌یک از این اصطلاحات وجود ندارد و کارشناسان هم بر سر مرزهای دقیق آن‌ها بحث می‌کنند، اجماعی درمورد دامنه وسیع هر اصطلاح وجود دارد. در اینجا خلاصه‌ای از نحوه تعریف این اصطلاحات آورده شده است:

هوش مصنوعی به سیستم‌های کامپیوتری اطلاق می‌شود که می‌توانند هوشمندانه رفتار کنند، استدلال کنند و مانند انسان‌ها یاد بگیرند.

یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که بر توسعه الگوریتم‌هایی با توانایی یادگیری بدون برنامه‌ریزی صریح تمرکز می‌کند.

یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است. مسئولیت بسیاری از اخبار الهام‌بخش درباره AI در این روزها بر عهده این زیرمجموعه یادگیری ماشین است (برای مثال، ماشین‌های خودران و ChatGPT). الگوریتم‌های یادگیری عمیق از ساختار مغز الهام گرفته‌اند و با داده‌های بدون ساختار، مانند تصویرها، فیلم‌ها یا متن، به‌خوبی کار می‌کنند.

علم داده یک حوزه میان‌رشته‌ای است که از همه این موارد، در میان مهارت‌های دیگر، مانند تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، آمار، تجسم داده‌ها و موارد دیگر، برای به‌دست‌آوردن بینش از داده‌ها استفاده می‌کند.

پیشنهاد می‌کنیم درباره یادگیری ماشین به زبان ساده و همین‌طور یادگیری عمیق هم مطالعه کنید.

چرا باید هوش مصنوعی را یاد بگیریم؟

هوش مصنوعی (AI) چیزی بیش از یک کلمه رایج است. یک فناوری انقلابی است که نحوه کار، زندگی و تعامل ما را تغییر می‌دهد. با انفجار داده‌ها و نیاز به درک آن‌ها، تقاضا برای مهارت‌های AI به‌شدت افزایش می‌یابد؛ هیچ زمانی بهتر از اکنون برای شروع یادگیری این حوزه وجود ندارد، به‌این دلیل‌ها:

این حوزه به‌سرعت در حال رشد است!

هوش مصنوعی آینده نیست، بلکه حال حاضر است. تعداد مشاغل AI در سال‌های اخیر رشد قابل‌توجهی داشته است. براساس گزارش مشاغل مجمع جهانی اقتصاد، متخصصان AI و یادگیری ماشین در صدر فهرست مشاغل با رشد سریع در پنج سال آینده قرار دارند. از آنجا که صنایع به استفاده از فناوری‌های AI برای ساده‌سازی عملیات خود و تصمیم‌گیری بهتر ادامه می‌دهند، تقاضا برای متخصصان AI احتمالاً افزایش خواهد یافت. همان‌طور که در این نمودار مشاهده می‌شود، این پیش‌بینی به رشد بازار AI میان سال‌های ۲۰۲۱ و ۲۰۳۰ تاکید می‌کند:

شغلی پردرآمد است!

افزایش تقاضا برای مهارت‌های AI، به‌طور طبیعی، با جبران جذابی همراه است. براساس داده‌های Glassdoor، از سال ظرفیت دریافت پاداش و تقسیم سود را نیز دارد. مهندسان یادگیری ماشین و دانشمندان داده نیز به‌طور مشابه با حقوق متوسط، ​به‌ترتیب، ۱۳۳،۱۱۱ و ۱۲۶،۸۸۸ دلار در سال حقوق خوبی دارند. این جبران مالی نشان‌دهنده ارزش و تأثیر مهارت‌های AI در بازار است.

از نظر فکری چالش‌برانگیز است!

هوش مصنوعی فقط مربوط به شغل‌های پردرآمد و تقاضای قابل‌توجه بازار نیست؛ یک حوزه محرک فکری است که وعده می‌دهد شما را به‌روش‌های هیجان‌انگیز به چالش می‌کشد. این موضوع ساخت الگوریتم‌هایی برای حل مسئله‌های پیچیده، طراحی مدل‌هایی که هوش انسانی را شبیه‌سازی می‌کنند و به‌کارگیری خلاقانه این فناوری‌ها در سناریوهای مختلف دنیای واقعی را شامل است.

متخصصان هوش مصنوعی به‌طور مداوم یاد می‌گیرند، با دانش روز سازگار می‌شوند و نوآوری می‌کنند. این رشته دائما در حال تکامل است، به‌این معنی که همیشه چیز جدیدی برای یادگیری، مشکلی برای حل‌کردن یا سیستمی برای بهبود وجود دارد. این ماهیت پویا هوش مصنوعی را به یک حوزه هیجان‌انگیز برای کسانی تبدیل می‌کند که در چالش‌ها و یادگیری مداوم پیشرفت می‌کنند.

پیشنهاد می‌کنیم درباره هوش مصنوعی هم مطالعه کنید.

یادگیری هوش مصنوعی (AI) چقدر طول می‌کشد؟

زمان لازم برای یادگیری AI اغلب به مسیری که طی می‌کنید بستگی دارد، چه به‌صورت خودآموز یا ازطریق آموزش رسمی مانند یک رشته دانشگاهی.

در یک مسیر خودآموز مدت‌زمان می‌تواند به‌طور چشمگیری متفاوت باشد؛ زیرا تا حد زیادی به دانش قبلی، تعهد و منابع آموزشی موجود بستگی دارد. چند ماه تا یک سال یا بیشتر طول می‌کشد تا ازطریق مطالعه شخصی به درک کاملی از مفاهیم هوش مصنوعی، زبان‌های برنامه‌نویسی، مانند پایتون، ریاضیات و الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین، دست پیدا کنید. دوره‌های آنلاین خودگام، آموزش‌ها و پروژه‌های عملی می‌توانند روند یادگیری را تسریع کنند.

از سوی دیگر، یک مسیر دانشگاهی معمولاً دنبال‌کردن تحصیلات رسمی در رشته‌های علوم کامپیوتر، علوم داده یا رشته‌های مرتبط را شامل است. دوره کارشناسی در این رشته‌ها معمولاً حدود سه تا چهار سال طول می کشد تا در طی آن دانشجویان آموزش‌های جامعی در زمینه هوش مصنوعی و موضوعات مرتبط دریافت کنند.

هر مسیری را که انتخاب کنید، یادگیری مستمر، کاربرد عملی و به‌روزماندن با پیشرفت‌ها برای دنبال‌کردن حرفه‌ای این حوزه ضروری است.

چگونه هوش مصنوعی را از ابتدا یاد بگیریم؟

یادگیری هوش مصنوعی می‌تواند یک تلاش هیجان‌انگیز باشد، اما بدون چالش نیست؛ زیرا یک حوزه گسترده با موضوع‌های فرعی بسیار است؛ بااین‌حال با یک نقشه‌راه روشن، منابع مناسب و یک رویکرد استراتژیک، می‌توانید به‌طور مؤثر در این حوزه حرکت کنید. در اینجا نحوه یادگیری هوش مصنوعی را توضیح می‌دهیم:

۱. بر مهارت‌های پیش‌نیاز مسلط شوید!

قبل از واردشدن به حوزه اصلی لازم است در حوزه‌های خاصی مهارت‌های خود را بهتر کنید. این مهارت‌های اساسی ستون فقرات درک و توانایی‌های هوش مصنوعی شما را تشکیل می‌دهند:

ریاضیات پایه
هوش مصنوعی به‌شدت بر مفاهیم ریاضی، به‌ویژه زیرشاخه‌های آن، مانند یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، متکی است؛ البته برای موفقیت در این حوزه لازم نیست ریاضیدان باشید، اما درک اولیه از جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال و احتمال ضروری است؛ برای مثال، مفاهیمی مانند ماتریس‌ها و تبدیل‌های خطی جبر خطی اغلب در الگوریتم‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شوند.

آمار پایه
دانستن نحوه تفسیر داده‌ها و استخراج بینش در این حوزه بسیار مهم است. مفاهیمی مانند اهمیت آماری، توزیع، رگرسیون و احتمال نقش مهمی در کاربردهای مختلف هوش مصنوعی بازی می‌کنند.

تمایل به یادگیری
هوش مصنوعی یک حوزه به‌سرعت در حال توسعه با پیشرفت‌ها، تکنیک‌ها و ابزارهای جدید است که دائماً در حال ظهور هستند؛ بنابراین یک ذهنیت فعال و اشتیاق برای یادگیری و انطباق با دانش و فناوری‌های جدید برای هر کسی که به دنبال پیشرفت در این حوزه است بسیار اهمیت دارد.

مهم است که توجه کنید که عمق درک و تسلط موردنیاز در این زمینه‌های پیش‌نیاز می‌تواند بسته به نقش هوش مصنوعی که قصد دارید آن را دنبال کنید، متفاوت باشد؛ برای مثال، یک دانشمند داده ممکن است به درک عمیق از مفاهیم ریاضی مورداستفاده در هوش مصنوعی نیازی نداشته باشد، اما دانشمند محققی که قصد ایجاد الگوریتم‌های جدید هوش مصنوعی را دارد ممکن است به درک عمیق‌تری از ریاضیات نیاز داشته باشد.

نکته کلیدی این است که مسیر یادگیری خود را با هدف‌های شغلی خود هماهنگ کنید و براساس آن عمق یادگیری خود را در زمینه‌های مختلف تنظیم کنید.

۲. مهارت‌های تخصصی هوش مصنوعی خود را توسعه دهید!

اکنون که پیش‌نیازها را پوشش دادیم، بیایید به مهارت‌های ضروری بپردازیم که برای تسلط بر هوش مصنوعی نیاز دارید. مشابه بخش پیش‌نیازهای گفته‌شده، سطح تسلط شما بر این مهارت‌ها تا حد زیادی به نوع نقشی بستگی دارد که می‌خواهید دنبال کنید.

برنامه‌نويسی

پیاده‌سازی هوش مصنوعی به درک درستی از برنامه‌نویسی نیاز دارد. دانستن نحوه نوشتن کد به شما امکان می‌دهد الگوریتم‌های AI را توسعه دهید، داده‌ها را دست‌کاری کنید و از ابزارها و کتابخانه‌های هوش مصنوعی استفاده کنید. Python در حال حاضر، به‌دلیل سادگی، انعطاف‌پذیری و دردسترس‌بودن کتابخانه‌های علم داده، محبوب‌ترین زبان در جامعه هوش مصنوعی است.

ساختارهای داده

ساختارهای داده به شما امکان ذخیره، بازیابی و دست‌کاری کارآمد داده‌ها را می‌دهند؛ بنابراین دانش ساختارهای داده، مانند آرایه‌ها، درختان، فهرست‌ها و صف‌ها، برای نوشتن کد کارآمد و توسعه الگوریتم‌های پیچیده هوش مصنوعی ضروری است.

دست‌کاری داده

دست‌کاری داده‌ها تمیزکردن، تبدیل و آماده‌سازی آن‌ها برای تجزیه‌وتحلیل بیشتر یا تغذیه آن‌ها در مدل‌های هوش مصنوعی است. مهارت در استفاده از کتابخانه‌هایی مانند Pandas برای دست‌کاری داده‌ها برای کار در این حوزه ضروری است.
علم داده

علم داده ترکیبی از ابزارها، الگوریتم‌ها و اصول یادگیری ماشین مختلف با هدف کشف الگوهای پنهان از داده‌های خام است. به‌عنوان یک متخصص هوش مصنوعی، درک فرایند استخراج بینش از داده‌ها بسیار مهم است.

پیشنهاد می‌کنیم درباره علم داده هم مطالعه کنید.

یادگیری ماشین

یادگیری ماشین زیرشاخه‌ای از AI است که در آن ماشین‌ها از داده‌ها یاد می‌گیرند تا عملکرد خود را بهبود بخشند یا پیش‌بینی‌های دقیق انجام دهند. درک الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین، نحوه کار و زمان استفاده از آن‌ها ضروری است.

یادگیری عمیق

یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی با لایه‌های متعدد (به‌همین دلیل «عمیق» نامیده می‌شود) برای مدل‌سازی و درک الگوهای پیچیده در مجموعه داده‌ها استفاده می‌کند. پشت بسیاری از پیشرفته‌ترین برنامه‌های هوش مصنوعی امروزی، از دستیار صوتی گرفته تا خودروهای خودران، یادگیری عمیق قرار دارد.

هر یک از این مهارت‌ها با مهارت‌های دیگر ارتباط دارند و به شما کمک می‌کنند دانش گسترده‌ای از مفاهیم AI ایجاد کنید. یک راه خوب برای شروع این است که قبل از کاوش در مواردی که بیشتر موردعلاقه شما هستند با جزئیات بیشتر پایه‌های هر حوزه را به دست آورید. شما می‌توانید رویکرد خود را همان‌طور که صلاح می‌دانید ترکیب کنید و روی زمینه‌هایی کار کنید که به‌طور طبیعی هنگام مطالعه و تمرین عملی بیشتر نظرتان را جلب می‌کنند.

برنامه ریزی برای یادگیری هوش مصنوعی

در ادامه ما یک برنامه ریزی آموزشی بالقوه ایجاد کرده‌ایم که مشخص می‌کند اگر تازه شروع به یادگیری هوش مصنوعی کرده‌اید، زمان و تلاش خود را کجا متمرکز کنید. به یاد داشته باشید مقیاس‌های زمانی، حوزه‌های موضوعی و پیشرفت، همگی، به طیف وسیعی از متغیرها بستگی دارند.

ماه ۱ تا ۳: مبانی ریاضیات، برنامه‌نویسی، ساختار داده و دست‌کاری داده

ریاضیات و آمار: با مبانی جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، آمار و احتمال شروع کنید. این به شما یک پایه قوی برای آنچه در آینده نیاز دارید می‌دهد.

برنامه نویسی: Python پرکاربردترین زبان برنامه‌نویسی در هوش مصنوعی را بیاموزید. در مسیر یادگیری از اصول اولیه شروع کنید و سپس به‌سمت مفهوم‌های پیشرفته‌تر بروید.

دست‌کاری داده‌ها: شروع به یادگیری درمورد دست‌کاری و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها کنید. با کتابخانه‌های پایتون، مانند Pandas و NumPy، آشنا شوید که از آن‌ها برای دست‌کاری داده‌ها استفاده خواهید کرد. نحوه تمیزکردن و آماده‌سازی داده‌ها را بیاموزید که بخش مهمی از هر پروژه AI یا یادگیری ماشین است.

ماه ۴ تا ۶: در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین عمیق‌تر غوطه ور شوید!

اصول هوش مصنوعی: درک اینکه هوش مصنوعی چیست، تاریخچه آن و شاخه‌های مختلف آن چیست.

دانش یادگیری ماشین خود را عمیق‌تر کنید: درمورد انواع مختلف الگوریتم‌های یادگیری ماشین-‌تحت نظارت، بدون نظارت، نیمه نظارتی و یادگیری تقویتی بیاموزید. مهم‌ترین انواع مدل‌ها، اعتبارسنجی مدل و تنظیم هایپرپارامترها را یاد بگیرید. پکیج‌هایی از جمله TensorFlow و Keras را بیاموزید.

ماه ۷ تا ۹: موضوعات تخصصی و پیشرفته

یادگیری عمیق: شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق را درک کنید.

اصول MLOps: درمورد MLOps بیاموزید که درمورد استفاده از اصول DevOps در سیستم‌های یادگیری ماشین است و نسخه‌سازی مدل، استقرار مدل، نظارت و هماهنگی را شامل است.

تخصص: براساس علاقه‌مندی‌ها و آرزوهای شغلی خود، در یک زمینه تخصص داشته باشید. این تخصص می‌تواند پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر، یادگیری تقویتی یا هر زمینه دیگری باشد.

ماه ۱۰: به یادگیری و کاوش ادامه دهید!

تخصص بیشتر: بسته به مسیرهای شغلی

به‌روز باشید: به‌طور منظم وبلاگ‌ها، پادکست‌ها و مجله‌های مرتبط با هوش مصنوعی را دنبال کنید. به گروه‌های مربوط بپیوندید تا با دیگر متخصصان AI تبادل‌نظر کنید.

اخلاق در هوش مصنوعی: همان‌طور که درمورد هوش مصنوعی بیشتر می‌آموزید، حتماً با ملاحظه‌های اخلاقی در هوش مصنوعی نیز آشنا شوید.

نکته پایانی

یادگیری هوش مصنوعی یک کار مفید است که درها را به روی دنیایی از فناوری‌های نوآورانه و فرصت‌های شغلی هیجان‌انگیز باز می‌کند. دانش و تخصص به‌دست‌آمده از این فرایند فراتر از کتاب‌های درسی است و یک چرخه پویا از یادگیری، به‌کارگیری، آزمایش و بهبود را دربرمی‌‌گیرد. پذیرش رویکرد عملی، به‌ویژه ازطریق دوره‌ها و پروژه‌های هوش مصنوعی، یادگیری را تسریع می‌کند و مهارت‌های اساسی در حل مسئله، تفکر انتقادی و خلاقیت را پرورش می‌دهد.

اگر به‌تازگی سفر یادگیری هوش مصنوعی خود را شروع کرده‌اید، منابع مفید زیادی را برای کمک به شما در شروع کار و یادگیری مفاهیم موردنیاز، کافه‌تدریس دوره‌های آنلاین علم‌داده را ارائه می‌کند. برای بررسی جزئیات و ثبت‌نام با تخفیف کافی است روی این دکمه کلیک کنید:

دوره جامع آموزش علم داده (Data Science)