آموزش هوش مصنوعی را از کجا شروع کنیم؟+(رودمپ هوش مصنوعی 10 ماهه)

مهارت های کلیدی: ریاضیات و آمار

ریاضیات
با توجه به این که هوش مصنوعی به ویژه زیرشاخه های آن همچون یادگیری ماشین و یادگیری عمیق بر پایه مفاهیم ریاضیات است، از این رو درک و تسلط اولیه بر مباحث جبر خطی، دیفرانسیل و انتگرال و احتمال امری مهم و ضروری تلقی میشود. این در حالی است که در اغلب الگوریتم های هوش مصنوعی از مفاهیمی مانند تبدیل خطی و ماتریس ها نیز به کار گرفته میشود.

آمار

آمار را میتوان به عنوان ستون فقرات یادگیری ماشین از زیرشاخه های هوش مصنوعی دانست. مفاهیمی همچون واریانس، رگرسیون، احتمال و اهمیت آماری نقش موثری در استخراج اطلاعات جدید و الگوها و روابط پنهان در سیستم های هوش مصنوعی دارد.

مهارت اصلی: برنامه نویسی

آنچه در مسیر یادگیری و آموزش هوش مصنوعی اهمیت دارد، برنامه نویسی است. میتوان گفت فرآیندهای یادگیری ماشین بر پایه برنامه نویسی و کدنویسی میباشد. از پرکاربردترین زبان های برنامه نویسی در هوش مصنوعی میتوان به زبان های زیر اشاره ای داشت:
Python
پایتون به دلیل ساختار ساده و برخورداری از کتابخانه های فراوان که به ویژه برای یادگیری ماشین و تحلیل داده ها طراحی شده به عنوان زبان اصلی در حوزه هوش مصنوعی معرفی میشود. با این حال میتوان پایتون را زبانی قوی و مناسب برای مبتدیان دانست که نقش موثری در توسعه و پیاده سازی مدل های یادگیری ماشین دارد.
R
زبان برنامه نویسی R ابزاری قدرتمند برای انجام تحلیل و عملکردهای آماری و ایجاد تجسم داده ای پیشرفته است. از این رو کاربرد گسترده ای در علوم داده دارد. اگر چه در مقایسه با پایتون منحنی یادگیری آن شیب دارتر است، اما برای متخصصان علم داده و علاقه مندان به هوش مصنوعی زبان مناسبی است.

Java یا C++
در کنار نقاط قوت و ویژگی های منحصر به فرد پایتون و R ، زبان هایی همچون Java و C++ به دلیل کنترل مستقیم بر روی سخت افزار و بهینه سازی عملکرد ، ابزارهای قدرتمندی برای توسعه سیستم های هوش مصنوعی که نیازمند عملکرد بالا و مقیاس پذیری هستند به شمار می آید.

مفاهیم اساسی: درک ساختار داده

به منظور یادگیری و انجام کارهای پیچیده، هوش مصنوعی نیازمند درک ساختاریافته داده ها می باشد. بایستی داده ها را به شکلی مرتب و منظم درک نماید. سازماندهی داده به شکل های خاصی همچون درخت یا آرایه به هوش مصنوعی کمک میکند تا روند شناسایی الگوها سریعتر انجام شود و بتواند تصمیمات دقیق تری بگیرد. به همین خاطر است که تسلط و درک ساختار داده به عنوان یکی از پایه های آموزش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تبدیل شده است.

گام دوم: توسعه مهارت های تخصصی

پس از آن که تسلط کافی بر اصول اولیه و پیش نیازها پیدا کرده اید، گام بعدی یادگیری و توسعه مهارت های تخصصی در حوزه هوش مصنوعی است.

علم داده(Data Science)

نمیتوان منکر اهمیت بسیار بالای علم داده در هوش مصنوعی شد. با توجه به اینکه علم داده ترکیبی از ابزارها، اصول یادگیری ماشین و الگوریتم ها است و به عنوان پل ارتباطی میان داده های خام و هوش مصنوعی به شمار می آید. از این رو برای یادگیری هوش مصنوعی، درک فرآیند استخراج بینش از داده ها بسیار مهم است.

یادگیری ماشین(Machine Learning)

یادگیری ماشین یکی از زیر شاخه های اصلی هوش مصنوعی محسوب میشود که در آن ماشین ها با یادگیری از داده میتوانند علاوه بر بهبود عملکرد خود، پیش بینی های دقیقی را انجام دهند. با این حال در مسیر آموزش هوش مصنوعی درک الگوریتم های مختلف یادگیری ماشین، زمان استفاده و نحوه کار با آنها از اهمیت بسیاری برخوردار است.
این در حالی است که در یادگیری ماشین با پایتون پس از آشنایی با مفاهیم عمیق یادگیری ماشین خواهید توانست تا برای حل مسائل واقعی مدل های هوشمندی بسازید. با این وجود پیش بینی آینده و تشخیص الگوهای پیچیده همگی با زبان برنامه نویسی پایتون امکان پذیر است.
اما اگر زبان برنامه نویسی R را برای یادگیری ماشین انتخاب کرده اید در این مسیر، چگونگی بررسی داده ها، کشف الگوهای پنهان را یاد میگیرید و قادر به انجام پیش بینی های دقیقی خواهید بود.

یادگیری عمیق(Deep Learning)

زیرمجموعه ای از یادگیری ماشینی است که برای مدل سازی و درک الگوهای پیچیده در مجموعه داده ها از شبکه های عصبی با لایه های متعدد به کار گرفته میشود. گفتنی است یادگیری عمیق در پایتون به گونه ای است که نحوه استفاده از کتابخانه های قدرتمند PyTorch ، Keras، TensorFlow را به منظور ایجاد و بهینه سازی شبکه های عصبی یاد خواهید گرفت.
در نهایت ارتباط پیوسته این مهارت ها با یکدیگر است که تصویر کاملی از هوش مصنوعی را میسازد. به طوری که با یادگیری و تسلط به هر مهارت خواهید توانست به درک عمیقی از سایر مهارت ها برسید. با این حال توصیه میشود پیش از آن که به صورت تخصصی وارد یک حوزه خاص از هوش مصنوعی شوید در ابتدا باید با مفاهیم کلی آنها آشنا شوید.