چه مهارت‌هایی در دوره آموزشی هوش مصنوعی یاد می‌گیرید؟

مخاطبان آموزش هوش مصنوعی چه کسانی هستند؟

هوش مصنوعی هم مانند هر تخصص دیگری مخاطبان خاص خود را دارد که شرکت‌کنندگان دوره‌های آموزشی آن عبارت‌اند از: 

• مدیران سازمان‌ها و شرکت‌های مختلف که با یادگیری بیشتر درمورد روندهای فرآیند هوش مصنوعی، موارد استفاده از آن، کاربردهای صنعتی و استراتژی‌های مربوط به آن با بهترین شیوه‌ها، به دنبال ابتکارات نوآورانه برای سازمان‌های خود هستند.
• مدیران ارشد در فروش و بازاریابی، وظیفه هدایت نتایج و پیشبرد ابتکارات مهم برای تحول سازمان را با استفاده از داده‌ها، تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی بر عهده دارند. این شرکت‌کنندگان باید تجربه کافی در کار داشته باشند و روی این موضوع تمرکز کنند که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند روی ذهن مشتری و همچنین کاربردهای تجاری تاثیر بگذارد. 

آموزش ماشین لرنینگ (زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی)

یکی از مهم‌ترین مباحث هوش مصنوعی، آموزش ماشین لرنینگ یا همان یادگیری ماشین است. می‌توان گفت که این بخش از هوش مصنوعی تمام تکنیک‌ها و الگوریتم‌های جدید را دارد تا به نرم‌افزارها اجازه دهد یک فرآیند پیچیده را شبیه‌سازی کند. این مبحث نیاز به شرکت در کلاس‌هایی دارد که به صورت رایگان یا با دریافت مبلغی به عنوان هزینه برگزار می‌شوند. 

تشخیص هرزنامه ایمیل، تشخیص چهره برای باز کردن قفل گوشی‌های هوشمند یا دسته‌بندی خودکار عکس‌ها به همراه پیشنهاد محتوا توسط برنامه‌های ویدیویی یا موسیقی، تنها برخی از نمونه‌هایی هستند که روزانه با آن‌ها مواجه می‌شویم؛ بنابراین با این فناوری غریبه نیستیم.

آموزش ماشین لرنینگ، مقدمه‌ای کوتاه برای یادگیری هوش مصنوعی ویژه مبتدیان است. ماشین‌ها نیز می‌توانند عملکرد بسیاری از کارهایی که انسان انجام می‌دهد را بیاموزند. در این صورت ماشین نقش یک دانش آموز را دارد و شما در نقش معلم ماشین هستید. طبق کتاب تأثیرگذار تام میچل در سال ۱۹۹۷، یادگیری ماشین سه بخش اصلی دارد که عبارت است از: 

• آموزش با کنترل
• آموزش بدون کنترل
• آموزش تقویتی 

به گفته میچل، یادگیری ماشین زمانی اتفاق می‌افتد که یک ماشین، به عنوان یک دانش‌آموز، از طریق مشاهده بیشتر جهان بتواند اطلاعات کامل‎تری کسب کند. 

یادگیری با کنترل 

در این حالت ماشین با کنترل فرد آموزش‌دهنده، از محیط اطرافش اطلاعات لازم و مهم را دریافت می‌کند. برای آموزش هوش مصنوعی از مبتدی تا پیشرفته، لازم است به تمامی این موارد اشراف کامل داشته باشید تا دچار سردرگمی نشوید.

در این بخش از یادگیری، شما باید به رباتی که برای راحت‌تر کردن زندگی انسان ساخته شده، ابتدا آموزش‌هایی را ارائه دهید و به عنوان یک معلم صبور در کنار او قرار بگیرید. پس لازم است داده‌ها و اطلاعات تکمیلی را در دسترس ربات قرار دهید تا مطابق با آن بتواند در شرایط خاص تصمیم‌های جدید و معقولانه بگیرد. 

یادگیری بدون کنترل

بعد از پشت سر گذاشتن مرحله اول، ربات (یا همان ماشین) بدون نیاز به راهنما می‌تواند اطلاعات جدیدی را از محیط دریافت کرده و به راحتی تصمیم بگیرد. همچنین ربات یا ماشین قدرت تجزیه و تحلیل روابط بین داده‌ها را دارد که این موضوع گاهی به همان اندازه‌ای که خوب است، می‌تواند خطرناک نیز باشد.

یادگیری بدون کنترل ماشین، داده‌ها را به اطلاعات مفید تبدیل می‌کند. درضمن متغیرهای مشابه را با هم در یک گروه قرار می‌دهد. در حالی که متوجه ارتباط و همبستگی بین متغیرها می‌شود. یادگیری بدون کنترل همان فرآیند تبدیل مجموعه داده‌های بزرگ به اطلاعات معنی‌دار است. بدون شک همه ما برای کار کردن با چنین سیستمی نیازمند آموزش هستیم.

یادگیری تقویتی 

یادگیری تقویتی (RL) زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است که به یک سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی (که گاهی اوقات به عنوان عامل از آن یاد می‌شود) اجازه می‌دهد تا از طریق آزمون و خطا و با استفاده از بررسی بازخورد عملکرد خود، یاد بگیرد. این روش که مرحله نهایی است، با استفاده از آزمون و خطا تلاش می‌کند تا مسائل را حل کند. بنابراین ماشین اگر در این قسمت موفق به نشان دادن بازخوردی مناسب از خود شود، از آن به عنوان پروژه‌ برنده بهره‌برداری می‌گردد. 

علیرضا اخوان پور

هوش مصنوعی

مبانی هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

۴,۰ (۳۲۷ رای) 2078 نفر 565 ساعت و ۱۴ دقیقه

بیشتر

مهارت‌هایی که در دوره آموزشی هوش مصنوعی یاد می‌گیرید

برای متخصص شدن در هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ باید مهارت‌های زیادی مثل استفاده پیشرفته از کامپیوتر و آمار و ریاضی یاد بگیرید. رشته هوش مصنوعی یکی از رشته‌های نوظهور و سخت است که باید با برنامه نویسی و الگوریتم‌های ماشین آشنا شوید. 

مهارت‌های دوره آموزشی هوش مصنوعی به این صورت است که شما در این راه دشوار، به تلاش و پشتکار و مطالعه کتاب آموزش هوش مصنوعی با پایتون احتیاج دارید. البته به غیر از عزم و اراده شخصی، لازم است برخی توانایی‌ها را به دست آورید تا بتوانید در این زمینه پیشرفت کنید. بدین منظور پیشنهاد می‌کنیم بسته آموزش جامع هوش مصنوعی آکادمی همراه اول را تهیه کرده و برای اشتغال در این زمینه آماده شوید. در ادامه به صورت خلاصه به هر یک از مهارت‌هایی که در این مسیر نیاز دارید، اشاره می‌کنیم:

مطالعه الگوریتم‌های یادگیری ماشین 

اگر می‌خواهید در این راه پیشرفت کنید، باید اصول الگوریتم‌های یادگیری ماشین را با شرکت در کلاس‌ها و مطالعه کتاب‌های سطح مبتدی، آموزش ببینید. سپس باید با چگونگی کار کردن با داده‌ها و تکنیک‌ها آشنا شوید. این الگوریتم که در بندهای پیشین به آن اشاره کردیم، سه مورد است که باید به صورت کامل به مطالب آن اشراف داشته باشید. در ادامه به مهم‌ترین الگوریتم‌هایی که باید درباره آن‌ها اطلاعات تخصصی کسب کنید، اشاره خواهیم کرد: 

• خوشه بندی
• رگرسیون لجستیک 
• رگرسیون خطی
• KNN
• PCA
• Apriori
• CART 
• درخت تصمیم
• جنگل تصادفی
• K-means 

مطالعه روی آمار و احتمال 

اگر می‌خواهید در هوش مصنوعی متخصص شوید، باید کتاب‌های آمار و احتمال را مطالعه کنید. البته لزومی به خواندن همه منابع این شاخه از ریاضیات نیست و صرفا اطلاع از مفاهیم و مباحث زیر کافی است: 

• نمونه‌گیری 
• رگرسیون خطی و چندگانه و لجستیک
• آمار و توزیع‌های احتمال
• پخش متغیرهای تصادفی

مطالعه علوم کامپیوتر

برای آموزش برنامه‌نویسی هوش مصنوعی و ورود به شاخه یادگیری ماشین، باید رشته‌ کامپیوتر یا رشته‌ای مرتبط با آن را خوانده باشید. زیرا مباحث این حوزه سخت و کمی پیچیده است. بنابراین افرادی می‌توانند در این زمینه موفق شوند که علاوه بر علاقه برای آموزش و کسب تجربه در هوش مصنوعی، درمورد علوم کامپیوتر و آمار و ریاضیات اطلاع داشته باشند. 

علم داده و تجزیه و تحلیل 

برای اینکه داده‌های مهم و کاربردی برای ذی‌نفعان تجاری مفید باشد، دانشمندان باید آن را به صورت بصری تجزیه و تحلیل و ارائه کنند. اینجاست که باید با آموزش هوش مصنوعی پایتون آشنا شوید! 

آموزش هوش مصنوعی در پایتون

پایتون یک زبان برنامه نویسی همه‌کاره و متن باز است که معمولا برای علم آمار و احتمالات استفاده می‌شود. این زبان، انعطاف‌پذیر است و کاربردهای زیادی دارد. همچنین شامل مجموعه‌ای از توابع و داده‌های گوناگون برای دستیابی به یک هدف خاص می‌شود. با استفاده از پایتون، دانشمندان داده می‌توانند به اطلاعاتی از منابع مختلف متصل شوند، داده‌ها را تغییر دهند، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی ایجاد کنند و نتایج را تجسم نمایند. 

ویژگی‌هایی مانند خوانایی، توانایی افزودن آسان قابلیت‌ها و این واقعیت که یک زبان سطح بالا است، پایتون را به یکی از آسان‌ترین زبان‌های کدنویسی برای یادگیری تبدیل کرده است. همین قابلیت‌ها سبب شده تا از این زبان در هوش مصنوعی استفاده شود. بنابراین کسانی که علاقه‌مند به فعالیت در این حوزه هستند، لازم است به خوبی پایتون را فرا بگیرند.

زبان پایتون، پشتیبان برخی از محبوب‌ترین برنامه‌ها و وب سایت‌های جهان از جمله اینستاگرام، ردیت و یوتیوب است. یکی از دلایل اصلی محبوبیت آن، فریمورک‌ها و کتابخانه‌های زیاد این زبان است که به راحتی می‌توانید آن را به پروژه‌های خود اضافه کنید. 

جمال کزازی

هوش مصنوعی

برنامه نویسی پایتون

۳,۰ (۸۱۲ رای) 3837 نفر 738 ساعت و ۳۷ دقیقه

بیشتر

اکنون به برخی از امکانات زبان پایتون در هوش مصنوعی اشاره می‌کنیم: 

• جانگو: جانگو مسلما بهترین چارچوب توسعه وب پایتون است. مزیت اصلی جانگو این ویژگی است که یک بسته واحد ارائه می‌دهد و می‌تواند برنامه وب کامل را بدون توجه به اندازه یا پیچیدگی آن بسازد. 
• فلاسک: فلاسک چارچوبی است که به توسعه دهندگان کمک می‌کند تا به سرعت برنامه‌های وب را نمونه‌سازی کنند و آن‌ها را در سریع‌ترین زمان ممکن به تولید برسانند. این یک ابزار عالی برای استفاده در مسابقات هکاتون یا استارتاپ برای تولید سریع برنامه است. اما هم‌زمان می‌تواند با برنامه‌های جدید شخص ثالث، به منظور توسعه برنامه‌های کاربردی مورداستفاده قرار گیرد. 

دوره آموزش صفر تا صد هوش مصنوعی

اگر در حال مطالعه این مقاله هستید، احتمالا شما هم به هوش مصنوعی علاقه دارید و به دنبال یادگیری آن هستید. این رشته نوین، چندین شاخه دارد که با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون، آموزش یادگیری ماشین، الگوریتم‌ها و علوم کامپیوتر، قابل بهره‌برداری است. در این مقاله سعی کردیم به صورت خلاصه شما را با مفاهیم اصلی و پایه هوش مصنوعی آشنا کنیم تا با دید باز برای مطالعه و بررسی این مباحث، آموزش ببینید. 

اگر به دنبال یک دوره مطمئن برای آموزش هوش مصنوعی به زبان ساده هستید، می‌توانید بوتکمپ هوش مصنوعی و پایتون آکادمی همراه اول را انتخاب کنید. در این دوره تمام آنچه که برای ورود به بازار کار نیاز دارید آموزش داده می‌شود تا بتوانید به اهداف شغلی خود برسید.

منابع: