یادگیری هوش مصنوعی یک مسیر جذاب و پر هیجان است. هوش مصنوعی یک رشته در حال رشد است. اگرچه ما از نمایش خدمتکاران رباتی در فیلم‌های علمی تخیلی فاصله زیادی داریم اما هوش مصنوعی به بخشی از زندگی روزمره انسان تبدیل شده است. درحالی‌که برخی از برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی مانند اتومبیل‌های خودران هنوز در حال توسعه هستند اما کاربردهای دیگری هم دارند.

AI یک فناوری همه کاره در صنایع گوناگون است؛ یعنی مشاغل مرتبط با هوش مصنوعی زیاد هستند. نظرسنجی McKinsey نشان داد هوش مصنوعی به‌طور فزاینده‌ای برای بهبود محصول، مدل‌سازی ریسک، بهینه‌سازی عملیات خدمات و پیشگیری از تقلب استفاده می‌شود. اگرچه هوش مصنوعی نمی‌تواند جایگزین هوش انسانی شود، اما این شاخه جذاب از علوم کامپیوتر به ما کمک می‌کند تا کارهای بیشتری انجام دهیم. اگر شغلی می‌خواهید که همیشه مورد تقاضا باشد، پس یادگیری هوش مصنوعی را شروع کنید.

هوش مصنوعی یا AI چیست؟

هوش مصنوعی (Artificial intelligence یا AI) بخشی از صنعت علم داده است و شامل ساخت برنامه‌های کامپیوتری می‌شود که وظایف مرتبط با هوش انسانی را تقلید می‌کنند. هوش مصنوعی با استفاده از برنامه نویسی کامپیوتری و مجموعه داده‌های بزرگ مشکلات را حل می‌کند.

AI شامل یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی می‌شود و به رایانه‌ها اجازه می‌دهد تا از «تجربه» یاد بگیرند و کارهایی شبیه «انسان» را انجام دهند. به این نوع هوش مصنوعی «هوش مصنوعی ضعیف» می‌گویند. در این سطح، کامپیوتر یک کار خاص را با تشخیص الگوها در مجموعه داده‌های بزرگ انجام می‌دهد؛ مانند پلتفرم استریم، ربات‌های شطرنج و بلندگوهای هوشمند. درحالی‌که هوش مصنوعی محدود، قادر است با ورودی‌ها سازگار شود اما نمی‌تواند خارج از پارامترهای داده شده عمل کند. هوش مصنوعی قوی که به آن AGI می‌گویند، نوعی هوش مصنوعی است که با ربات‌ها در طرح‌های علمی تخیلی مرتبط است. البته ما به این زودی‌ها شاهد این هوش مصنوعی نخواهیم بود.

نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی

حالا که با این فناوری آشنا شدید، بیایید به نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی نگاهی بیندازیم:

اصول هوش مصنوعی را درک کنید

قبل از یادگیری سایر مهارت‌های ضروری باید اصول اولیه AI را بیاموزید. در این مرحله باید بدانید که هوش مصنوعی، تأثیراتش، روند آینده آن و کاربردش در زمینه‌های مختلف چیست. شما می‌توانید این موارد را از طریق یوتیوب یا دوره‌های رایگان یاد بگیرید. منابعی که به شما کمک می‌کنند عبارت‌اند از:

• مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی دوره رایگان Udacity
• تخصص بنیادهای هوش مصنوعی برای همه Coursera
• برنامه نویسی هوش مصنوعی با پایتون Udacity
• اصول هوش مصنوعی دوره رایگان Udacity
• دوره کامل هوش مصنوعی یوتیوب

ریاضی را بیاموزید.

در قدم بعدی باید کمی ریاضی یاد داشته باشید و بر الگوریتم‌های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق مسلط شوید. دانش ریاضی به شما در درک عملکرد الگوریتم‌های یادگیری عمیق و یادگیری ماشین کمک می‌کند. موضوعاتی که حائز اهمیت هستند عبارت‌اند از:

• جبر خطی: این بخش برای دست‌کاری داده‌ها مانند بردارها و ماتریس‌های مورد استفاده در الگوریتم‌های پیش پردازش داده و یادگیری ماشین ضروری است.
• محاسبه چند متغیره: برای بهینه سازی توابع با متغیرهای متعدد ضروری در مدل‌های هوش مصنوعی رایج باید از این مبحث استفاده کرد.
• حساب دیفرانسیل و انتگرال: حساب دیفرانسیل برای بهینه سازی در یادگیری ماشین مانند تکنیک‌های مبتنی بر گرادیان مورد نیاز است.
• احتمال و آمار: برای درک توزیع داده‌ها، آزمون فرضیه‌ها و تحلیل رگرسیون در هوش مصنوعی مهم است.
• تئوری اطلاعات: در تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و یادگیری ماشینی باید از تئوری اطلاعات استفاده کرد.
• نظریه مجموعه‌ها: برای منطق و بازنمایی دانش در هوش مصنوعی نمادین لازم است.
• برنامه‌نویسی خطی: در مسائل بهینه‌سازی مانند تخصیص منابع این دانش مفید است.
• بهینه‌سازی: این دانش برای الگوریتم‌های بهینه سازی به کار می‌رود.
• ریاضیات گسسته: برای الگوریتم‌ها و نظریه گراف باید از ریاضیات گسسته کمک گرفت.

منابع یادگیری هوش مصنوعی در این قسمت عبارت‌اند از:

• مقدمه‌ای بر آمار، دوره رایگان Udacity
• دوره تکمیلی جبر خطی، دوره رایگان Udacity
• ویدیو یوتیوب آمار برای علوم داده

زبان‌های برنامه‌نویسی را یاد بگیرید

گام بعدی مسیر یادگیری هوش مصنوعی، زبان برنامه‌نویسی است. در AI دانش زبان برنامه‌نویسی ضروری است. در واقع بدون داشتن این دانش نمی‌توانید موضوعی را پیاده‌سازی کنید. برای کار کردن در زمینه AI بهتر است زبان برنامه‌نویسی Python، R یا java را یاد بگیرید.

تفسیر داده‌های بزرگ را یاد بگیرید

مدل AI با استفاده از داده ارائه شده است و اگر اندازه داده بزرگ باشد، باید ابزار Big Data Tools را بشناسید تا بتوانید اطلاعات را مدیریت کنید. به عنوان مثال، شرکت‌های بزرگی مانند Google از این اطلاعات گسترده برای پیشنهاد نتیجه جستجو براساس سابقه جستجوی قبلی استفاده می‌کنند که ترکیبی از هوش مصنوعی و داده‌های بزرگ است.

علم داده را به‌صورت کامل یاد بگیرید

در این مرحله باید جمع‌آوری داده، آماده‎‌سازی داده، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و دست‌کاری داده‌ها را بیاموزید. برای فهمیدن این مبحث، از هر دوره‌ای که دوست دارید کمک بگیرید. برای مثال برنامه‌نویسی برای علم داده با پایتون Udacity و برنامه‌نویسی برای علم داده با پایتون Udacity خوب هستند.

بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین مسلط شوید

مهم‌ترین مهارت بعدی، یادگیری هوش مصنوعی «الگوریتم‌های یادگیری ماشینی» است. برای شروع، دوره رایگان «یادگیری ماشین توسط Andrew Ng» خوب است. شما باید بر الگوریتم‌های یادگیری ماشینی یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی مسلط شوید.

الگوریتم‌های یادگیری عمیق را یاد بگیرید

هنگامی‌که بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین مسلط شدید، باید الگوریتم‌های یادگیری عمیق را یاد بگیرید. در کنار الگوریتم‌های یادگیری عمیق، لازم است فریم‌ورک‌های آن مانند Tensorflow یا Keras را نیز بررسی کنید. منابع پیشنهادی برای یادگیری عمیق عبارت هستند از:

• تخصص یادگیری عمیق (deeplearning.ai)
• متخصص یادگیری عمیق شوید Udacity

هوش تجاری را بیاموزید

هوش تجاری به شما کمک می‌کند تا تصمیمات داده محور بیشتری اتخاذ کنید. در این مرحله باید هر ابزارهایی مانند Tableau، Power BI یا Qlikview را یاد بگیرید. این ابزارها کمک می‌کنند تا نمودارهایی از یافته‌هایتان را ترسیم و به‌راحتی نتایج را برای ذینفعان بیان کنید. 

روی پروژه‌های مختلف کار کنید

برای به دست آوردن شغل به‌عنوان مهندس هوش مصنوعی « پروژه‌ها» بسیار مهم هستند. هرچه پروژه‌های بیشتری انجام دهید، درک بهتری از هوش مصنوعی پیدا می‌کنید. پروژه‌ها امتیاز بیشتری به رزومه‌تان می‌دهند. برای یافتن پروژه‌ها و مسابقات هوش مصنوعی از “Kaggle” کمک بگیرید. در ادامه چند ایده ساده برای پروژه هوش مصنوعی را به شما خواهیم گفت:

• برنامه‌ای بسازید که بتواند انواع مختلف تصاویر را شناسایی و مرتب کند.
• ابزاری ایجاد کنید که بتواند مثبت یا منفی بودن پیام یا نقد را تشخیص دهد.
• یک ربات چت بسازید که با مردم گفتگو کند.
• سیستمی بسازید که فیلم‌ها یا نمایش‌ها را بر اساس آنچه کسی دوست دارد توصیه کند.
• برنامه‌ای ایجاد کنید که چهره‌ها را در عکس‌ها تشخیص دهد.
• روی پروژه‌هایی کار کنید که شامل درک و کار با زبان هستند.
• سعی کنید یک ماشین یا ربات کوچک بسازید که به‌تنهایی حرکت کند.
• سیستمی ایجاد کنید که موارد غیرعادی را در داده‌ها مانند کشف تقلب یا مشکلات پیدا کند.
• چیزی برای کمک به سلامت یا دارو بسازید.
• برای یک بازی یا برنامه‌ای حریف بسازید که بتواند محتوای بازی جدید بسازد.
• روی پروژه‌هایی کار کنید که حدس می‌زنند در آینده چه اتفاقی می‌افتد؛ مانند پیش‌بینی قیمت سهام.
• دستیار صحبت کننده‌ای بسازید که وقتی با آن صحبت می‌کنید، بتواند کارهایی را انجام دهد.
• از هوش مصنوعی برای تولید موسیقی یا حتی داستان استفاده کنید.
• چیزی را توسعه دهید که به افراد کمک کند بهتر یاد بگیرند.
• روی پروژه‌های مرتبط با پول مانند معاملات سهام، تصمیم‌گیری برای وام، یا کشف تقلب مالی کار کنید.
• رباتی بسازید که کارهایی مانند تمیز کردن یا بازی کردن را انجام دهد.

مهندسی یادگیری ماشین

یک مهندس یادگیری ماشین سیستم‌های هوش مصنوعی می‌سازد که مدل‌های پیش‌بینی را بر اساس یادگیری ماشین خودکار می‌کنند. سیستم‌های آن‌ها از مجموعه داده‌های عظیمی برای تولید و توسعه الگوریتم‌هایی استفاده می‌کنند که از نتایج یاد می‌گیرند و فرآیند انجام عملیات آینده را برای نتایج دقیق‌تر اصلاح می‌کنند.

ماشین لرنینگ چیه؟

یادگیری ماشینی شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که در آن به رایانه‌ها آموزش داده می‌شود که فرآیندهای خود را با کم‌ترین دخالت انسان یاد بگیرند و بهبود بخشند. برنامه‌های یادگیری ماشینی قادرند الگوهای پیچیده‌تر و ظریف‌تری را نسبت به انسان‌ها شناسایی کنند. این کار از طریق استفاده از مجموعه داده‌ها و تشخیص الگو اتفاق می‌افتد. دو نوع اصلی یادگیری ماشین عبارت‌اند از:

• یادگیری تحت نظارت: در یادگیری نظارت شده قادرید داده‌هایی را از خروجی قبلی یادگیری ماشین جمع‌آوری یا تولید کنید. شما مجموعه‌ای آموزشی از نقاط داده برچسب‌گذاری شده را به رایانه می‌دهید.
• یادگیری بدون نظارت: در این یادگیری، الگوریتم سعی می‌کند ساختار ذاتی داده‌ها را بدون مجموعه آموزشی تشخیص دهد. این کار به شما کمک می‌کند بسیاری از الگوهای ناشناخته را در داده‌های خود پیدا کنید.

کاربرد ماشین لرنینگ عبارت‌ است از:

• تشخیص تصویر
• تشخیص گفتار
• پیش‌بینی الگوهای ترافیک
• توصیه‌های محصول تجارت الکترونیک
• ماشین‌های خودران
• گرفتن هرزنامه ایمیل
• گرفتن بدافزار
• دستیار شخصی مجازی
• شناسایی کلاهبرداری آنلاین
• بورس و معاملات روزانه

یادگیری ماشین در هوش مصنوعی چگونه است؟

یادگیری ماشینی یک زمینه تخصصی هوش مصنوعی است؛ بنابراین باید پیش نیازها و نظریه عمومی هوش مصنوعی را درک کنید. در اینجا مراحلی که برای تخصص در یادگیری ماشین باید طی کنید را به شما خواهیم گفت:

• پایتون را یاد بگیرید.
• ابزارهای علم داده مانند Jupyter و Anaconda را یاد بگیرید.
• ابزارهای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها مانند Pandas، NumPy و Matplotlib را بیاموزید.
• از کتابخانه Python SciKit-Learn برای یافتن الگوها در داده‌های خود استفاده کنید.
• آموزش ساخت شبکه‌های عصبی یادگیری عمیق را جدی بگیرید.
• روی پروژه‌های مختلف کار کنید.

تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ را بشناسید

ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ هر دو ابزارهایی هستند که در حوزه هوش مصنوعی استفاده می‌شوند اما تفاوت‌هایی بین آن‌ها وجود دارد.

ماشین لرنینگ: یک روش است که به کامپیوترها اجازه می‌دهد از داده‌های ورودی یاد بگیرند و بر اساس آن‌ها تصمیم‌گیری کنند. این روش بر اساس الگوریتم‌های آماری و ریاضی استوار است و قابلیت تشخیص الگوها و روابط در داده‌ها را دارد. با تغییر پارامترهای آموزش، ماشین لرنینگ قادر است بهبود یابد و بهترین تصمیم‌ها را بگیرید.

دیپ لرنینگ: به‌عنوان یک شاخه از ماشین لرنینگ به شبکه‌های عصبی مصنوعی متصل است. این شبکه‌ها از چندین لایه عصبی تشکیل شدند که هر لایه ویژگی‌های مختلف را استخراج می‌کند. دیپ لرنینگ با آموزش این شبکه‌ها روی داده‌های ورودی، قادر است الگوهای پیچیده‌تر را در داده‌ها شناسایی کند و بهتر تصمیم بگیرد.

بنابراین تفاوت اصلی بین ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ در ساختار و قابلیت شناسایی الگوها است. درحالی‌که ماشین لرنینگ بر اساس الگوریتم‌های آماری عمل می‌کند و الگوهای ساده‌تر را شناسایی می‌کند، دیپ لرنینگ با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق توانایی شناسایی الگوهای پیچیده‌تر را دارد.

چگونه در مسیر یادگیری هوش مصنوعی قرار بگیریم؟

یادگیری هوش مصنوعی پر از ابزارها و تکنیک‌های مختلف است و به ما اجازه می‌دهد با استفاده از داده‌ها و الگوریتم‌های مناسب، اطلاعات بیشتری از دنیای پیرامونمان به دست آوریم و تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه‌تری را انجام دهیم. با استفاده از ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ قادرید الگوها و روابط پنهان در داده‌ها را شناسایی کنید و با بهبود مدل‌ها و شبکه‌ها، تصمیم‌‌های بهتر و دقیق‌تری بگیرید. 

امیدوارم این مقاله به شما کمک کرده باشد تا با مفاهیم یادگیری هوش مصنوعی آشنا شوید و درک بهتری از این حوزه پر رمز و راز پیدا کنید. با توجه به پتانسیل‌های هوش مصنوعی قطعاً تحقیقات و پژوهش‌های بیشتری در این حوزه صورت می‌گیرد و ما به سمت یک جامعه هوشمندتر و پیشرفته‌تر حرکت می‌کنیم. اگر با مطالعه این مقاله به یادگیری این فناوری علاقه‌مند شدید، می‌توانید با شرکت در بوت‌کمپ هوش مصنوعی و پایتون آکادمی همراه اول تخصص لازم در این زمینه را به دست آورده و وارد بازار کار شوید.

منابع: