ایراکد > هوش مصنوعی > آموزش هوش مصنوعی را از کجا شروع کنیم؟+(رودمپ هوش مصنوعی 10 ماهه)
اگر به دنبال ارتقای مهارت های خود در زمینه فناوری های پیشرفته برای ورود به بازار کار هستید و یا جزء برنامه نویسان، تحلیل گران داده، مدیران کسب و کار هستید و یا حتی علاقه مند به یادگیری هوش مصنوعی می باشید و میخواهید از خدمات هوش مصنوعی بهره مند شوید، این نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی مناسب شما است. در این مقاله قصد داریم با پاسخ به سوال” آموزش هوش مصنوعی را از کجا شروع کنیم؟ هر آنچه در مسیر یادگیری نیاز دارید را در اختیارتان قرار دهیم.
پاسخ به این سوال به عوامل مختلفی همچون سوابق تحصیلی و دانش فعلی ، سطح تخصص ، مدت زمانی که میتوانید به یادگیری اختصاص دهید و پیچیدگی موضوعات و مباحث هوش مصنوعی و غیره بستگی دارد. اما به صورت تقریبی میتوان گفت افرادی که دانش و مهارت پایه ای در ریاضیات و برنامه نویسی دارند، بین 6 تا 12 ماه زمان نیاز دارند تا با مطالعه پیوسته درک درستی از هوش مصنوعی و فرِآیندهای یادگیری ماشین داشته باشند. از طرفی اگر فردی قصد یادگیری دانش عمیق تر و تخصصی تری در شاخه های هوش مصنوعی را دارد به طور میانگین 6 تا 12 ماه دیگر نیز به مطالعه نیازمند است.به یاد داشته باشید لزوما یادگیری سریع در این خصوص ملاک نیست، بلکه بایستی به یادگیری کاملی از هوش مصنوعی برسید. به همین خاطر با ایجاد یک پایه قوی به گسترش دانش خود ادامه دهید و از آن لذت ببرید.
یادگیری هوش مصنوعی یک تجربه هیجان انگیز ولی با چالش های فراوان است. اما با وجود یک نقشه راه یادگیری واضح و روشن و منابعی مناسب میتوانید در این مسیر موثرترین و محکم ترین گام ها را بردارید. در این بخش قصد داریم نحوه یادگیری هوش مصنوعی را برای علاقه مندان و متخصصان این حوزه آموزش دهیم. همراه ما باشید.
برای شروع این مسیر نیاز است تا بر مهارت های اولیه همچون آمار، ریاضیات، برنامه نویسی و درک ساختارهای داده تسلط کافی پیدا کنید. این مجموعه از مهارت های کلیدی به شما کمک میکند تا بتوانید در مسیر یادگیری و آموزش هوش مصنوعی مفاهیم پیچیده را به سادگی درک کنید و به یک متخصص هوش مصنوعی تبدیل شوید.
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.
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.
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.
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.
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 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.
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.
آنچه باعث موفقیت شما در مسیر یادگیری و آموزش هوش مصنوعی میشود، آشنایی با ابزارهای ضروری در این حوزه است. با توجه به سادگی، انعطاف پذیری و در دسترس بودن کتابخانه ها و چارچوب های قوی در زبان های پایتون و R این دو زبان به عنوان زبان های اصلی در حوزه هوش مصنوعی شناخته میشود. درست است که در یادگیری هوش مصنوعی نیازی به یادگیری هر دو زبان نیست اما در نهایت آشنایی با ابزارهای ضروری هر دو میتواند موثر باشد. در ادامه به معرفی تعدادی از کتابخانه های پایتون میپردازیم:
نام کتابخانه | کاربرد اصلی | ویژگی ها |
Pandas | تجزیه و تحلیل داده | · تمیز کردن دادهها · تبدیل دادهها ·تجزیه و تحلیل آماری ·کار با دادههای نامرتب و ناقص |
NumPy | کار با آرایه های چند بعدی | · عملیات جبر خطی · تولید اعداد تصادفی · تبدیل فوریه · انجام محاسبات پیچیده ریاضی |
PyTorch | یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی | · ساخت مدلهای یادگیری عمیق ·انعطاف پذیری بالا ·سرعت بالا در ساخت مدلهای ماشینی |
Scikit-Learn | یادگیری ماشین و داده کاوی | · طبقهبندی · خوشهبندی · رگرسیون · کاهش ابعاد · مبتنی بر SciPy، matplotlib، NumPy |
Keras | ساخت شبکه های عصبی | · کاربر پسند · زمان کوتاه بین ایده و مدل · ماژولار بودن برای ساخت مدلهای متنوع |
Pandas یکی از کتابخانه های زبان پایتون است که به عنوان ابزاری برای تجزبه و تحلیل داده ها مورد استفاده قرار میگیرد. تمیز کردن داده ها، تبدیل داده ها و تجزیه و تحلیل آماری از دیگر کاربردهای این کتابخانه به شمار می آید. Pandas ابزاری است که به راحتی با داده های نامرتب، ناقص و بدون برچسب کار میکند. از این رو به ابزاری موثر در پیش پردازش مجموعه داده ها تبدیل شده است.
NumPy را میتوان کتابخانه ای برای پایتون معرفی نمود که کاربرد اصلی آن کار با آرایه ها است. این در حالی است که از آرایه های چند بعدی به عنوان ساختار داده اصلی استفاده مینماید. در کتابخانه NumPy توابعی برای عملیات جبر خطی، تولید اعداد تصادفی و تبدیل فوریه به منظور انجام محاسبات پیچیده ریاضی ارائه میشود.
کتابخانه یادگیری ماشین منبع باز مبتنی بر کتابخانه Torch است که عمدتا در پردازش زبان طبیعی و شبکه های عصبی هوش مصنوعی مورد استفاده قرار میگیرد. یکی از مهمترین مزیت های این کتابخانه انعطاف پذیری و سرعت بالای آن در ساخت مدل های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق است.
این ابزار ساده، کارآمد و منبع باز که برمبنای SciPy ، matplotlib ، NumPyطراحی شده و برای یادگیری ماشین و داده کاوی مورد استفاده قرار میگیرد. این ابزار رایگان و در دسترس از الگوریتم های متنوعی برای طبقه بندی ، خوشه بندی، رگرسیون و کاهش ابعاد برخوردار است.
کراس یک کتابخانه شبکه عصبی کاربر پسند به زبان پایتون است که با هدف به حداقل رساندن زمان بین ایده و مدل های کاری طراحی شده است. از طرفی کراس ماژولار بوده و همین مسئله آن را در زمان ساخت مدل های جدید متنوع میکند.
داشتن یک نقشه راه دقیق و زمان بندی شده، عامل موفقیت در یادگیری هوش مصنوعی است. این نقشه راه، با هدف گذاری مشخص و مراحل گام به گام به شما کمک می کند تا بتوانید مسیر یادگیری و آموزش هوش مصنوعی را با اطمینان طی کنید. در این بخش، ما رودمپ هوش مصنوعی 10 ماهه با پوشش تمامی مباحث ضروری برای شما طراحی کردیم.
هوش مصنوعی به سرعت در حال تغییر دنیای اطراف ماست به گونه ای که توانسته تاثیرات عمیقی بر زندگی ما داشته باشد. اما آینده آن چه خواهد شد؟ انتظار می رود در آینده ای نه چندان دور هوش مصنوعی به فناوری های پیشرفته ای مجهز شده و تغییر و تحولات عظیمی در بسیاری از حوزه ها ایجاد کند. از مهمترین روندها و چشم اندازهای آینده هوش مصنوعی میتوان به موارد زیر اشاره کرد:
• وجود پیشرفت های چشمگیر در الگوریتم های یادگیری ماشین میتواند سیستم های هوشمند تری را در این زمینه ایجاد کند.
• توانمندی های جدید به هوش مصنوعی اضافه خواهد شد که ناشی از عمیق تر و پیچیده تر شدن شبکه های عصبی مصنوعی است.
• پیش بینی میشود در آینده سیستم های هوش مصنوعی خواهند توانست تصمیم گیری های خود را به صورت قابل فهم به انسان توضیح دهند.
• طبیعی تر و روان تر شدن تعامل انسان با ماشین ها از دیگر چشم اندازه های هوش مصنوعی به شمار می آید.
از رو افرادی که قصد شروع آموزش هوش مصنوعی را دارند میتوانند در آینده به مزیت های بسیاری از این تکنولوژی پیشرفته دست پیدا کنند.
در نهایت برای شروع آموزش هوش مصنوعی بایستی بر مهارت های پیش نیاز مسلط شوید و مهارت های تخصصی این حوزه را در خود توسعه دهید. اما به یاد داشته باشید آشنایی با ابزارهای ضروری کلید موفقیت شما در مسیر یادگیری و آموزش هوش مصنوعی است. در این مقاله سعی کردیم هر آنچه نیاز است در خصوص یادگیری هوش مصنوعی بدانید را در اختیارتان قرار دهیم. هم چنین تلاش کردیم با ارائه رودمپ هوش مصنوعی 10 ماهه شما را برای شروع آموزش آماده کنیم.امیدواریم برایتان مفید واقع شود.
اگر در حال حاضر فرصت مطالعه این مقاله را ندارید، می توانید فایل PDF آن را دریافت کنید
related blogs
همیشه در کنار شما هستیم
برای توسعه کسب و کارتان ، تا انتها در کنار شما هستیم . بدون نگرانی به فکر پیشرفت باشید.
همیشه در کنار شما هستیم
برای توسعه کسب و کارتان ، تا انتها در کنار شما هستیم . بدون نگرانی به فکر پیشرفت باشید.
آکادمی ایراکد
مشاوره فنی و تخصصی رایگان
جهت دریافت خدمات مشاوره و یا سفارش طراحی سایت و اپلیکیشن، سئو و سایر خدمات شرکت فرم زیر را تکمیل نمایید.مشتاقانه پاسخگوی شما خواهیم بود
Comments
جای شما در میان برندهایی که به ما اعتماد کردند، خالیست
Our Customers
Registration Form
آدرس دفتر مرکزی:
تهران ، جردن ، خیابان تابان غربی ، برج نور ، طبقه ۱
فروش :
پشتیبانی :
همراه :
تمامی حقوق این وبسایت متعلق به شرکت ایراکد می باشد
Registration Form