مبانی هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
۱۵۸۷ نفر
۹ساعت
۵۰۰,۰۰۰ تومان
خرید دوره
منو
منو
آیا می‌دانید کاربرد پایتون در هوش مصنوعی چیست؟ احتمالا تا به امروز به این موضوع دقت کردید که ایلان ماسک دائماً در تلاش است تا به ما بیاموزد که ورود بیش از حد ربات‌ها (که نتیجه پیشرفت هوش مصنوعی هستند) به زندگی انسان‌ها چقدر می‌تواند خطرناک باشد! با این وجود، هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی به تکامل خود ادامه می‌دهند و علاوه بر خطرات احتمالی، مزایایی هم به همراه دارند. در حال حاضر، شاهد این موضوع هستیم که هوش مصنوعی روز به روز بیشتر به بشر کمک می‌کند و منجر به بهبود کیفیت زندگی می‌شود.
هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی موضوعات پرطرفدار عصر حاضر هستند. درحالی‌که توسعه‌دهندگان مشتاقانه در تلاش برای یادگیری آن هستند، آشنایی با راه حل‌های مشکلات احتمالی هم بسیار اهمیت دارد. پایتون یکی از راه حل‌های پیشرو است. می‌پرسید چگونه؟ پایتون یک زبان برنامه‌نویسی است که برای نوشتن کد برخی از پروژه‌های نرم‌افزاری مانند فیس‌بوک، گوگل، یوتیوب و … استفاده می‌شود. برای اینکه کاربرد پایتون در هوش مصنوعی را بهتر متوجه شوید، در ادامه با ما باشید.
پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی به‌طور قابل‌توجهی متفاوت هستند. درواقع پروژه‌های هوش مصنوعی پایتون به دلیل انعطاف‌پذیری بالا، به زودی جهان را تسخیر می‌کنند. مطابق با تحقیقات Deloitte، شرکت‌های هوش مصنوعی از اطلاعات فنی برای افزایش بهره‌وری خود استفاده می‌کنند. بنابراین شکی وجود ندارد که این فناوری به آسان کردن دستیابی به اهداف استراتژیک که نقش مهمی در بهبود کارایی دارند، کمک می‌کند. زبان پایتون ثابت کرده یکی از کارآمدترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی و ML است. با استفاده از این زبان و تحول فناوری هوش مصنوعی قطعاً خروجی‌های بهتر حاصل می‌شود.
پایتون را می‌توان به‌عنوان یک زبان تفسیر شده توصیف کرد. به عبارت ساده‌تر، این زبان قبل از اجرا، نیازی به کامپایل (ترجمه تمام کدهای اصلی از زبان سطح بالا به زبان کامپیوتر) در دستورالعمل زبان ماشین ندارد و برنامه‌نویس می‌تواند مستقیماً از آن برای اجرای برنامه استفاده کند. پایتون یک زبان برنامه‌نویسی سطح بالا است که در سناریوهای پیچیده استفاده می‌شود. زبان‌های سطح بالا آرایه‌ها، متغیرها و محاسبات پیچیده، عبارات بولی و سایر مفاهیم انتزاعی در علوم کامپیوتر را به‌منظور کامل‌تر شدن و بهبود استفاده از آنها مدیریت می‌کنند.
اکنون که می‌دانید چرا پایتون در توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی و ML استفاده می‌شود؛ در اینجا به چند دلیل مهم که این زبان را به یک اولویت تبدیل کرده است، اشاره می‌کنیم.
پایتون تمام مزایای یک کد بی‌عیب و نقص را فراهم می‌کند. هوش مصنوعی و ML نیاز به حل الگوریتم‌های پیچیده دارند. با این حال، سادگی پایتون تضمین می‌کند که توسعه‌دهندگان می‌توانند به راحتی کدها را بنویسند. یکی از دلایل اصلی که اکثر افراد به دنبال آموزش صفر تا صد پایتون هستند و آن را انتخاب می‌کنند این است که یادگیری‌اش آسان است. همچنین توسعه‌دهندگان به راحتی کدهای پایتون را درک خواهند کرد.
بسیاری از توسعه‌دهندگان معتقدند پایتون زبان بهتری نسبت به گزینه‌های دیگر است. زبان‌های دیگر قادر به ساده‌سازی مفاهیم نیستند؛ در حالی که پایتون از یک محیط مشارکتی بهره می‌برد. پایتون یک زبان همه‌منظوره اساسی است که به راحتی طیف گسترده‌ای از وظایف پیچیده را انجام می‌دهد.
پایتون سیستم کتابخانه خوبی دارد که برای فرآیند توسعه بسیار مهم است. منظور از کتابخانه، گروهی از ماژول‌ها با یک مجموعه کد از پیش نوشته شده است. کاربران بر اساس این کدها روی ارتقاء عملکردها تمرکز می‌کنند. کتابخانه‌های پایتون به ارائه آیتم‌های پایه کمک می‌کنند. بنابراین توسعه‌دهندگان هنگام انتخاب توسعه پایتون، به‌طور مداوم کدها را نمی‌نویسند. یادگیری ماشینی به پردازش داده‌ها وابسته است. در نتیجه این پلتفرم، مزیت مدیریت داده‌های حیاتی را فراهم می‌کند.
همه کدها در مخزن “PyPI” تنظیم میشوند که می‌توان آنها را بررسی و کتابخانه‌های مختلف را با هم مقایسه کرد. در میان کتابخانه‌ها “NumPy” برای انجام محاسبات علمی در اولویت قرار دارد.”SciPy” یک کتابخانه دیگر برای انجام محاسبات پیشرفته در حین توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی و ML است. جدا از این موارد محبوب، Keras، TensorFlow، Seaborn، Pandas و گزینه‌های دیگری هم وجود دارند.
زبان برنامه‌نویسی پایتون امکان انتخاب بین OOPS و اسکریپت را فراهم می‌کند و به شما اجازه می‌دهد برای ایجاد هرگونه تغییر، کد منبع را دوباره کامپایل کنید. پایتون به‌عنوان یک پلتفرم انعطاف‌پذیر، به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد تا از بین سبک‌های مختلف برنامه‌نویسی حق انتخاب داشته باشند و بسته به نیاز خود سبک‌های مختلف را با هم ترکیب کنند. در ادامه برخی از مهم‌ترین سبک‌هایی که توسعه‌دهندگان از آن استفاده می‌کنند را معرفی می‌کنیم:
به‌طورکلی آموزش برنامه‌نویسی پایتون طرفداران زیادی دارد. زیرا انعطاف‌پذیر است و احتمال خطا را کاهش می‌دهد.
طبق تحقیقات سال ۲۰۲۰ توسط “Stack Overflow” پایتون یکی از ۵ زبان برنامه‌نویسی محبوب و یکی از رایج‌ترین زبان‌های مورداستفاده برای توسعه وب است. شرکت‌های پیشرو در سراسر جهان از پایتون استفاده می‌کنند.
ما قبلاً فهمیدیم که پایتون کتابخانه‌های آنلاین مختلفی دارد و اکثر این کتابخانه‌ها دارای ابزارهای تجسم انحصاری هستند. وقتی صحبت از هوش مصنوعی به میان می‌آید، توسعه‌دهندگان باید برای جلب توجه، تصاویر را برجسته و داده‌ها را قابل خواندن کنند. کتابخانه‌هایی مانند Matplotlib این امکان را می‌دهد تا هیستوگرام و نمودارها را برای کمک به درک، نمایش و تجسم داده‌ها ایجاد کنید و گزارش‌های بهتری بسازید. آموزش پروژه‌محور پایتون انجام این کارها را برای شما ساده‌تر می‌کند.
پایتون یکی از پلتفرم‌های پیشرو است که از خوانایی عالی بهره‌مند است. از آنجایی که آن یک زبان برنامه‌نویسی آسان برای خواندن است؛ پس مبتدیان می‌توانند به راحتی کدها را به اشتراک بگذارند و تغییر دهند. پایتون برخلاف سایر زبان‌های برنامه‌نویسی اصلاً پیچیده نیست. برای آموزش کامل پایتون ویدئوهای مختلفی در یوتیوب وجود دارد. سهولت استفاده از زبان برنامه‌نویسی نقش مهمی در تبادل ایده‌ها، ابزارها و الگوریتم‌ها دارد. بنابراین افراد حرفه‌ای حوزه Ai به‌راحتی از پایتون برای ایجاد تغییرات جزئی یا عمده در پروژه‌های خود استفاده می‌کنند.
همه زبان‌های برنامه‌نویسی، مستقل از پلتفرم نیستند. با این حال، پایتون یک زبان همه‌کاره است که از استقلال پلتفرم سود می‌برد. این زبان به راحتی روی پلتفرم‌های مختلف مانند unix، Linux، macOS، Windows و … کار می‌کند. یادگیری و آموزش هوش مصنوعی با پایتون این امکان را به توسعه‌دهندگان می‌دهد تا از تمام ویژگی‌هایی که روی یک ماشین پیاده کردند، مجدد روی ماشین دیگری بدون نیاز به تغییر استفاده کنند.
بهترین نکته در مورد پایتون زبان مستقل آن است که توسط پلتفرم‌های مختلف از جمله macOS، Windows، Linux و … پشتیبانی می‌شود. کد پایتون به‌عنوان یک برنامه مستقل برای اکثر سیستم عامل‌های رایج استفاده می‌شود. به عبارت دیگر، زبان پایتون بدون نیاز به مفسر آن قابل توزیع است. ویژگی استقلال پلتفرم پایتون نقش مهمی در صرفه‌جویی در زمان و هزینه دارد و کمک می‌کند تا کل فرآیند توسعه، سریع‌تر و آسان‌تر شود.
یکی از دلایل اصلی محبوبیت پایتون بین توسعه‌دهندگان، امکان نمونه‌سازی سریع با استفاده از آن است. تا زمانی که با پشته‌ها آشنا باشید، نیازی به هدر دادن زمان و یادگیری توسعه هوش مصنوعی نخواهید داشت.
بسیاری از توسعه‌دهندگان، پایتون را از نظر نوشتن و خوانایی، ساده می‌دانند. علاقه‌مندان به آموزش برنامه‌نویسی هوش مصنوعی با پایتون، نیازی به یادگیری کدهای پیچیده نخواهند داشت. زیرا به لطف در دسترس بودن کتابخانه‌های متعدد، امکان توسعه هوش مصنوعی و ML آسان‌تر شده است.
هوش مصنوعی به سرعت در حال توسعه است. بنابراین استفاده از آن شما را ملزم به استفاده از الگوریتم‌های متعدد می‌کند. هنگامی که از زبان پایتون برای توسعه هوش مصنوعی و ML استفاده می‌کنید، به بسته‌های از پیش تعریف شده متعددی دسترسی خواهید داشت. پایتون شما را ملزم به کدنویسی پایه نمی‌کند؛ زیرا از قبل بسته‌های از پیش تعریف شده دارد. زبان برنامه‌نویسی پایتون نقش مهمی در آسان کردن کل فرآیند دارد و با آوردن گزینه ” Check your code” نیازی به آزمایش کد نیست و خودش این کار را برای شما انجام می‌دهد.
از آنجایی که پایتون یک زبان برنامه‌نویسی قابل خواندن است، پس می‌توان فرمول‌های آن را به سرعت اجرا کرد. یادگیری ماشینی به‌ویژه یادگیری عمیق، به جلسات آموزشی طولانی نیاز دارد و گاهی اوقات این جلسات برای روزها ادامه خواهد داشت. با این وجود، پایتون سرعت اجرای بالاتری دارد و این بسیار مهم است. در این راستا کتاب آموزش هوش مصنوعی با پایتون مانند «راهنمای کامل برای ساخت برنامه‌های هوشمند Python 3.x و TensorFlow 2» به شما کمک خواهد کرد. با استفاده از این زبان تنها با چند خط کد می‌توانید کارهای زیادی انجام دهید.
محبوبیت دوره پایتون در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تا حد زیادی به دلیل کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های قدرتمند آن است. در اینجا تعدادی از محبوب‌ترین کتابخانه‌ها برای توسعه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در پایتون را برای شما آوردیم. اگر به دنبال آموزش پایتون هستید، مطالعه این بخش را از دست ندهید.
TensorFlow که توسط گوگل توسعه یافته، یک کتابخانه منبع باز برای ساخت و استقرار مدل‌های یادگیری ماشینی است. این کتابخانه برای مدیریت داده‌های مقیاس بزرگ و مدل‌های پیچیده طراحی شده و از یادگیری عمیق و تکنیک‌های یادگیری ماشین سنتی پشتیبانی می‌کند.
PyTorch که توسط فیس‌بوک توسعه یافته، یک کتابخانه منبع‌باز برای ساخت و استقرار مدل‌های یادگیری عمیق است. این کتابخانه در کنار انعطاف‌پذیری، از نمودارهای محاسباتی پویا پشتیبانی می‌کند؛ به همین علت فرایند اشکال‌زدایی و بهینه‌سازی مدل‌ها آسان‌تر می‌شود.
Keras یک API سطح بالا برای ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق است و به گونه‌ای طراحی شده که کاربرپسند و انعطاف‌پذیر باشد.
Scikit-learn یک کتابخانه برای یادگیری ماشین در پایتون است که ابزارهای ساده و کارآمدی را برای داده کاوی و تجزیه و تحلیل داده ارائه می‌دهد. این مورد، طیف وسیعی از الگوریتم‌های یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت و ابزارهایی برای انتخاب و ارزیابی مدل را شامل می‌شود.
Scikit-learn برای کسب‌وکارهایی مانند شرکت‌هایی که به هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی متکی هستند، مفید است. به‌عنوان‌مثال، یک شرکت فناوری اطلاعات می‌تواند از Scikit-learn برای طبقه‌بندی کارکنان براساس مهارت‌ها و تجربه‌شان استفاده کند. یا از Keras برای ایجاد یک شبکه عصبی که پیش‌بینی می‌کند کدام متخصص برای نقشی خاص مناسب است، کمک بگیرند.
تطبیق‌پذیری و قدرت پایتون آن را به زبانی محبوب برای توسعه هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در طیف وسیعی از صنایع تبدیل کرده است. در اینجا برخی از کاربردهای پایتون در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین آورده شده است. اگر هنوز شروع به آموزش زبان برنامه‌نویسی پایتون نکردید، این اطلاعات برای شما جالب خواهند بود.
پایتون اغلب در برنامه‌های بینایی کامپیوتری مانند تشخیص اشیا، تقسیم‌بندی تصویر و تشخیص چهره استفاده می‌شود. به‌عنوان‌مثال، یک شرکت خرده‌فروشی ممکن است از بینایی کامپیوتری که توسط پایتون پشتیبانی می‌شود، برای نظارت بر قفسه‌های فروشگاه و اطمینان از قرار گرفتن محصولات در مکان‌های صحیح استفاده کند.
پایتون معمولاً در برنامه‌های “NLP” مانند تجزیه و تحلیل احساسات، ترجمه زبان و ربات‌های گفتگو استفاده می‌شود. برای مثال، یک آژانس فناوری اطلاعات ممکن است از NLP پشتیبانی‌شده توسط پایتون برای تجزیه و تحلیل شرح وظایف و تطبیق کارکنان با فرصت‌های شغلی استفاده کند.
پایتون برای تجزیه و تحلیل و پیش‌بینی فرآیندها هم قابل استفاده است. فرضاً یک متخصص مراقبت‌های بهداشتی ممکن است از این زبان برای پیش‌بینی اینکه کدام بیماران براساس سابقه پزشکی خود در معرض خطر بالای ابتلا به بیماری‌های خاص هستند استفاده کند.
کاربرد پایتون در هوش مصنوعی برای سازمان‌هایی که به دنبال خودکارسازی و ساده‌سازی عملیات خود هستند هم مفید است. به‌عنوان‌مثال، آنها می‌توانند از مدل‌های یادگیری ماشینی مبتنی بر پایتون برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی درمورد اینکه کدام فرد در یک نقش خاص موفق‌تر است، استفاده کنند.
به‌طور خلاصه، تطبیق‌پذیری و قدرت پایتون آن را به یک زبان ایده‌آل برای ساختن سیستم‌های هوشمند تبدیل کرده است. پایتون می‌تواند مشکلات دنیای واقعی را حل کند. برای شروع آموزش پایتون مقدماتی Self-study (خودآموز) شروع کنید و برای آموزش پایتون پیشرفته از کلاس‌های آنلاین یا حضوری کمک بگیرید تا درک مفاهیم مختلف برای شما راحت‌تر شود.
هوش مصنوعی با پایتون و یادگیری ماشین به‌طور مداوم در حال تکامل هستند و مشکلات را در صنایع مختلف از بین می‌برند. اجرای این روش‌ها باعث بهبود بهره‌وری و اثربخشی صنایع گوناگون می‌شود. اکنون با مطالعه این مقاله می‌دانید که چرا پایتون معمولاً در هوش مصنوعی (AI) و پروژه‌های ML استفاده می‌شود و راه‌حل‌هایی برای مشکلات زندگی واقعی ارائه می‌دهد.
استفاده از پایتون برای این فناوری‌ها به ارائه راه‌حل‌هایی برای مشکلات زندگی واقعی کمک می‌کند. در حال حاضر شرکت‌ها متخصصان توسعه پایتون را استخدام می‌کنند تا بهترین‌ها را برای مشتریان به ارمغان بیاورند. اگر به حوزه هوش مصنوعی و کار کردن در این زمینه علاقه دارید، اولین گام یادگیری پایتون است. شما می‌توانید با شرکت در بوتکمپ هوش مصنوعی و پایتون آکادمی همراه اول به تخصص کامل برسید و در جایگاه شغلی خود بدرخشید.
منابع:
آکادمی همراه اول با هدف تربیت، توسعه و توانمندسازی نیروی انسانی در اکوسیستم دیجیتال در تابستان ۹۹ آغاز به کار کرده است. آکادمی به پشتوانه‌ی تجربه‌ی آموزش و توسعه‌ی نیروی انسانی همراه‌اول می‌کوشد نیازهای آموزشی عمومی، تخصصی و شکاف میان تحصیلات آکادمیک و فضای کار را پوشش دهد.
