چگونه یادگیری هوش مصنوعی را از ابتدا در سال ۲۰۲۴ شروع کنیم: راهنمای کامل

ما در حال زندگی در نقطه ای هستیم که احتمالاً یک نقطه محوری در تاریخ بشر است، جایی که اهمیت هوش مصنوعی (AI) به طور فزاینده ای غیرقابل انکار شده است. فقط این آمار را در نظر بگیرید: بر اساس نظرسنجی Forbes Advisor:

اگر یک دانشمند مشتاق داده، مهندس یادگیری ماشین، محقق هوش مصنوعی یا صرفاً یک علاقه‌مند به هوش مصنوعی هستید، این راهنما برای شما مناسب است. در طول این مقاله، نحوه یادگیری هوش مصنوعی را از ابتدا شرح خواهیم داد و بینش‌هایی را از کارشناسان این صنعت برای کمک به راهنمای سفر ارائه می‌کنیم. علاوه بر پوشش مهارت‌ها و ابزارهایی که برای مسلط شدن به آن‌ها نیاز دارید، همچنین این موضوع را بررسی می‌کنیم که چگونه کسب‌وکارها می‌توانند از هوش مصنوعی در چشم‌انداز امروز بازار استفاده کنند.

هوش مصنوعی (AI) چیست؟

AI یا هوش مصنوعی، شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که بر ایجاد سیستم‌هایی متمرکز است که می‌توانند کارهایی را انجام دهند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. این وظایف شامل درک زبان طبیعی، شناخت الگوها، تصمیم گیری و یادگیری از تجربه است. هوش مصنوعی یک حوزه گسترده با زیر شاخه های متعدد است که هر کدام دارای اهداف و تخصص های منحصر به فرد خود هستند.

انواع مختلف هوش مصنوعی چیست؟

با افزایش محبوبیت هوش مصنوعی، این فناوری به طرق مختلف مورد بحث قرار می گیرد. برای ساده کردن بقیه مقاله، مهم است که به انواع مختلف هوش مصنوعی دقت کنید. هوش مصنوعی را می توان بر اساس قابلیت هایش در سه سطح طبقه بندی کرد:

• هوش مصنوعی باریک مصنوعی یا Artificial Narrow Intelligence (ANI): این رایج‌ترین شکل هوش مصنوعی است که امروزه با آن تعامل داریم. ANI برای انجام یک کار، مانند تشخیص صدا یا توصیه‌هایی در سرویس‌های پخش، طراحی شده است.
• هوش مصنوعی عمومی Artificial General Intelligence (AGI): یک AI با AGI دارای توانایی درک، یادگیری، تطبیق و پیاده سازی دانش در طیف وسیعی از وظایف در سطح انسانی است. در حالی که مدل‌ها و ابزارهای زبان بزرگ مانند ChatGPT توانایی تعمیم در بسیاری از وظایف را نشان داده‌اند – از سال ۲۰۲۳، این هنوز یک مفهوم نظری است.
• فوق هوش مصنوعی Artificial Super Intelligence (ASI): سطح نهایی هوش مصنوعی، ASI، به سناریویی در آینده اشاره دارد که در آن هوش مصنوعی تقریباً در تمام کارهای با ارزش اقتصادی از هوش انسانی پیشی می‌گیرد. این مفهوم، در حالی که جذاب است، تا حد زیادی در حد حدس و گمان باقی می ماند.

تفاوت بین علم داده، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

اگر در این موضوع تازه کار هستید، ممکن است عبارات «یادگیری ماشینی»، «یادگیری عمیق»، «علم داده» و موارد دیگر را در گفتمان هوش مصنوعی مشاهده کنید. هوش مصنوعی یک زمینه گسترده با چندین زیر مجموعه است، از جمله آموزش ماشینی (ML) machine learning و یادگیری عمیق deep learning (DL).

در حالی که تعریف رسمی برای هیچ یک از این اصطلاحات وجود ندارد، و در حالی که کارشناسان بر سر مرزهای دقیق بحث می کنند، اجماع فزاینده ای در مورد دامنه وسیع هر اصطلاح وجود دارد. در اینجا خلاصه ای از نحوه تعریف این اصطلاحات آورده شده است:

• هوش مصنوعی به سیستم‌های رایانه‌ای اطلاق می‌شود که می‌توانند هوشمندانه رفتار کنند، استدلال کنند و مانند انسان‌ها یاد بگیرند.
• یادگیری ماشینی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که بر توسعه الگوریتم‌هایی با توانایی یادگیری بدون برنامه‌ریزی صریح تمرکز دارد.
• یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشینی است. این مسئول بسیاری از اخبار الهام‌بخش درباره هوش مصنوعی در اخبار است (به عنوان مثال، ماشین‌های خودران، ChatGPT). الگوریتم‌های یادگیری عمیق از ساختار مغز الهام گرفته شده‌اند و با داده‌های بدون ساختار مانند تصاویر، ویدیوها یا متن به خوبی کار می‌کنند.

علوم داده یک رشته بین رشته ای است که از همه موارد فوق، از جمله مهارت های دیگری مانند تحلیل داده

چرا باید همین الان هوش مصنوعی را یاد بگیریم؟

هوش مصنوعی چیزی بیش از یک کلمه رایج است. این یک فناوری انقلابی است که نحوه کار، زندگی و تعامل ما را متحول می کند. با انفجار داده ها و نیاز به درک آن، تقاضا برای مهارت‌های مرتبط با هوش مصنوعی به شدت افزایش می یابد. هیچ زمانی بهتر از حالا برای شروع یادگیری هوش مصنوعی وجود ندارد. دلیلش این است:

هوش مصنوعی یک رشته به سرعت در حال رشد است

هوش مصنوعی آینده نیست. حال حاضر است تعداد مشاغل هوش مصنوعی در سال های اخیر رشد قابل توجهی داشته است. بر اساس گزارش آینده مشاغل مجمع جهانی اقتصاد، متخصصان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در صدر فهرست مشاغل با رشد سریع در پنج سال آینده قرار دارند. از آنجایی که صنایع به استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی برای ساده‌سازی عملیات خود و تصمیم‌گیری بهتر ادامه می‌دهند، احتمالاً تقاضا برای متخصصان هوش مصنوعی افزایش می‌یابد.

این پیش‌بینی بیشتر در رشد پیش‌بینی‌شده اندازه بازار هوش مصنوعی بین سال‌های ۲۰۲۱ و ۲۰۳۰، همانطور که در نمودار زیر مشاهده می‌شود، تأکید می‌کند.

منبع تصویر

هوش مصنوعی شغلی پردرآمد است

به طور طبیعی، افزایش تقاضا برای مهارت های هوش مصنوعی با جبران جذابی همراه است. بر اساس داده های Glassdoor، تا نوامبر ۲۰۲۳، میانگین حقوق یک مهندس هوش مصنوعی در ایالات متحده ۱۵۳۷۱۹ دلار در سال است، با پتانسیل برای پاداش و سهم از سود. مهندسان یادگیری ماشین و دانشمندان داده نیز به طور مشابه با حقوق متوسط ​​​​به ترتیب ۱۵۱,۱۵۸ و ۱۷۸,۵۱۵ دلار در سال حقوق خوبی دارند. این آمار مالی نشان دهنده ارزش و تأثیر مهارت های هوش مصنوعی در بازار است.

آنچه ما همچنین مشاهده کردیم افزایش این میانگین ها از ماه می ۲۰۲۳ زمانی که مقاله را نوشتیم تا آخرین به روز رسانی آن در نوامبر ۲۰۲۳ است. میانگین حقوق در Glassdoor در ماه می ۱۲۸,۴۷۹ دلار و در نوامبر ۱۵۳,۷۱۹ دلار گزارش شده است.

منبع تصویر

هوش مصنوعی از نظر فکری چالش برانگیز است

مقوله هوش مصنوعی فقط به مشاغل پردرآمد و تقاضای قابل توجه بازار خلاصه نمی‌شود. این فناوری همچنین یک زمینه محرک فکری است که مطمئن باشید شما را به روش های هیجان انگیز به چالش می‌کشد. که این شامل ساخت الگوریتم‌هایی برای حل مسائل پیچیده، طراحی مدل‌هایی است که هوش انسانی را شبیه‌سازی می‌کند و خلاقانه این فناوری‌ها را در سناریوهای مختلف دنیای واقعی به کار می‌گیرد.

متخصصان هوش مصنوعی به طور مداوم یاد می گیرند، سازگار می شوند و نوآوری می کنند. این رشته دائماً در حال تکامل است، به این معنی که همیشه چیز جدیدی برای یادگیری وجود دارد، مشکلی برای حل کردن، یا سیستمی برای بهبود. این ماهیت پویا، هوش مصنوعی را به یک زمینه هیجان انگیز برای کسانی که در چالش ها و یادگیری مداوم پیشرفت می کنند، تبدیل می کند.

یادگیری هوش مصنوعی چقدر طول می کشد؟

زمان لازم برای یادگیری هوش مصنوعی اغلب به مسیری که طی می کنید بستگی دارد. خواه خودآموز باشد یا از طریق آموزش رسمی مانند یک برنامه دانشگاهی.

در یک مسیر خودآموز، مدت زمان می تواند به طور قابل توجهی متفاوت باشد زیرا تا حد زیادی به دانش قبلی، تعهد، و منابع آموزشی موجود بستگی دارد. ممکن است چند ماه تا یک سال یا بیشتر طول بکشد تا درک کاملی از مفاهیم هوش مصنوعی، زبان های برنامه نویسی مانند پایتون، ریاضیات و الگوریتم های مختلف یادگیری ماشین به دست آورید. از طریق خودآموزی دوره‌های آنلاین، آموزش‌ها و پروژه‌های عملی خودگام می‌توانید روند یادگیری را تسریع کنید.

از سوی دیگر، یک مسیر دانشگاهی معمولاً شامل پیگیری تحصیلات رسمی در علوم کامپیوتر، علوم داده یا زمینه‌های مرتبط است. مدرک لیسانس در این رشته ها معمولاً حدود سه تا چهار سال طول می کشد تا در طی آن دانشجویان آموزش های جامعی در زمینه هوش مصنوعی و موضوعات مرتبط دریافت کنند.

هر مسیری را که انتخاب کنید، یادگیری مستمر، کاربرد عملی و به‌روز ماندن با پیشرفت‌ها برای دنبال کردن شغلی در هوش مصنوعی ضروری است.

چگونه در سال ۲۰۲۴ هوش مصنوعی را از ابتدا یاد بگیریم

یادگیری هوش مصنوعی می تواند یک تلاش هیجان انگیز باشد، اما بدون چالش نیست. این یک زمینه گسترده با موضوعات فرعی بسیاری است. با این حال، با یک نقشه راه روشن، منابع مناسب و یک رویکرد استراتژیک، می توانید به طور موثر در این چشم انداز حرکت کنید. در اینجا نحوه یادگیری هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۴ آمده است:

۱. بر مهارت های پیش نیاز مسلط شوید

قبل از غور کردن در هوش مصنوعی، باید در نقاط خاصی تسلط بیابید. این مهارت‌های اساسی ستون فقرات درک و توانایی های هوش مصنوعی شما را تشکیل می دهند:

• ریاضیات پایه. هوش مصنوعی به شدت بر مفاهیم ریاضی، به ویژه زیرشاخه‌های آن مانند یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق متکی است. البته، برای موفقیت در هوش مصنوعی لازم نیست یک ریاضیدان باشید، اما درک اولیه از جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال و احتمال ضروری است. به عنوان مثال، مفاهیمی مانند ماتریس ها و تبدیل های خطی جبر خطی اغلب در الگوریتم های هوش مصنوعی استفاده می شوند.
• آمار پایه. هوش مصنوعی زمانی که آمار را درک می کنید بسیار منطقی است. دانستن نحوه تفسیر داده ها و استخراج بینش در این زمینه بسیار مهم است. مفاهیمی مانند اهمیت آماری، توزیع، رگرسیون و احتمال نقش مهمی در کاربردهای مختلف هوش مصنوعی دارند.
• تمایل به یادگیری. هوش مصنوعی زمینه‌ای است که به سرعت در حال تکامل است و پیشرفت‌ها، تکنیک‌ها و ابزارهای جدیدی دائماً در حال ظهور است. بنابراین، یک ذهنیت فعال و اشتیاق برای یادگیری و انطباق با دانش و فناوری های جدید برای هر کسی که به دنبال نفوذ و پیشرفت در هوش مصنوعی است، بسیار مهم است.

توجه به این نکته مهم است که عمق درک و تسلط مورد نیاز در این زمینه‌های پیش‌نیاز می‌تواند بسته به نقش هوش مصنوعی که قصد دارید آن را دنبال کنید، متفاوت باشد. به عنوان مثال، یک دانشمند داده ممکن است نیازی به درک عمیق از هر مفهوم ریاضی مورد استفاده در هوش مصنوعی نداشته باشد، اما دانشمند محققی که قصد ایجاد الگوریتم های جدید هوش مصنوعی را دارد ممکن است به درک عمیق تری از ریاضیات نیاز داشته باشد.

نکته کلیدی این است که مسیر یادگیری خود را با اهداف شغلی خود هماهنگ کنید و بر اساس آن عمق یادگیری خود را در زمینه‌های مختلف تنظیم کنید.

۲. مهارت‌های تخصصی هوش مصنوعی را توسعه دهید

اکنون که پیش نیازها را پوشش دادیم، بیایید به مهارت‌های ضروری که برای تسلط بر هوش مصنوعی نیاز دارید، بپردازیم. مشابه بخش پیش نیاز بالا، سطح تسلط شما برای این مهارت ها تا حد زیادی به نوع نقشی که می خواهید دنبال کنید بستگی دارد.

آمار

آمار رشته ای است که به جمع آوری، سازماندهی، تجزیه و تحلیل، تفسیر و ارائه داده ها می پردازد. ستون فقرات را برای درک و کار با داده ها در هوش مصنوعی فراهم می کند.

ریاضیات

همانطور که قبلاً بحث شد، حوزه های خاصی از ریاضیات پایه و اساس الگوریتم های هوش مصنوعی را تشکیل می دهند. جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، احتمال و معادلات دیفرانسیل همگی ابزارهای ریاضی هستند که در سفر هوش مصنوعی شما استفاده خواهند شد.

برنامه نویسی

پیاده سازی هوش مصنوعی نیاز به درک درستی از برنامه نویسی دارد. دانستن نحوه نوشتن کد به شما امکان می دهد الگوریتم های هوش مصنوعی را توسعه دهید، داده ها را دستکاری کنید و از ابزارها و کتابخانه های هوش مصنوعی استفاده کنید. Python در حال حاضر به دلیل سادگی، انعطاف پذیری و در دسترس بودن کتابخانه های علم داده، محبوب ترین زبان در جامعه هوش مصنوعی است.

ساختارهای داده

ساختارهای داده به شما امکان ذخیره، بازیابی و دستکاری کارآمد داده ها را می دهند. بنابراین، دانش ساختارهای داده مانند آرایه ها، درختان، لیست ها و صف ها برای نوشتن کد کارآمد و توسعه الگوریتم های پیچیده هوش مصنوعی ضروری است.

دستکاری داده

دستکاری داده ها شامل تمیز کردن، تبدیل و دستکاری داده ها برای آماده سازی آن ها برای تجزیه و تحلیل بیشتر یا تغذیه آن ها در مدل های هوش مصنوعی است. مهارت در استفاده از کتابخانه هایی مانند پانداها برای دستکاری داده ها برای کار در هوش مصنوعی ضروری است.

علم داده

علم داده ترکیبی از ابزارها، الگوریتم‌ها و اصول یادگیری ماشینی مختلف با هدف کشف الگوهای پنهان از داده‌های خام است. به عنوان یک متخصص هوش مصنوعی، درک فرآیند استخراج بینش از داده ها بسیار مهم است.

فراگیری ماشین

یادگیری ماشینی زیرشاخه ای از هوش مصنوعی است که در آن ماشین ها از داده ها یاد می گیرند تا عملکرد خود را بهبود بخشند یا پیش بینی های دقیق انجام دهند. درک الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین، نحوه کار و زمان استفاده از آنها ضروری است.

یادگیری عمیق

یادگیری عمیق، زیرمجموعه ای از یادگیری ماشین، از شبکه های عصبی با لایه های متعدد (از این رو “عمیق”) برای مدل سازی و درک الگوهای پیچیده در مجموعه داده ها استفاده می کند. پشت بسیاری از پیشرفته‌ترین برنامه‌های هوش مصنوعی امروزی، از دستیارهای صوتی گرفته تا خودروهای خودران، قرار دارد.

هر یک از این مهارت‌ها با مهارت‌های دیگر ارتباط دارند و به شما کمک می‌کنند تا دانش گسترده‌ای از مفاهیم هوش مصنوعی ایجاد کنید. یک راه خوب برای شروع این است که قبل از کاوش در مواردی که بیشتر مورد علاقه شما هستند با جزئیات بیشتر، پایه های هر حوزه را به دست آورید. شما می توانید رویکرد خود را همانطور که صلاح می دانید ترکیب کنید و روی زمینه هایی کار کنید که به طور طبیعی هنگام مطالعه و تمرین عملی به وجود می آیند.

۳. ابزارها و پکیج های ضروری هوش مصنوعی را بیاموزید

دانستن ابزارها و بسته های مناسب برای موفقیت شما در هوش مصنوعی بسیار مهم است. به طور خاص، پایتون و R به دلیل سادگی، انعطاف‌پذیری و در دسترس بودن کتابخانه‌ها و چارچوب‌های قوی به عنوان زبان‌های پیشرو در جامعه هوش مصنوعی ظاهر شده‌اند. در حالی که برای موفقیت در هوش مصنوعی نیازی به یادگیری هر دو ندارید، در زیر تعدادی از کتابخانه ها و چارچوب های کلیدی را پیدا خواهید کرد که بسته به ابزاری که در نهایت انتخاب می کنید باید با آنها آشنا شوید:

ابزارها و بسته های برتر هوش مصنوعی پایتون

پایتون یک زبان برنامه نویسی سطح بالا و تفسیر شده است که به دلیل خوانایی و تطبیق پذیری شناخته شده است. به لطف نحو کاربر پسند و انبوهی از کتابخانه ها و چارچوب های موجود برای هوش مصنوعی و علم داده، به طور گسترده در هوش مصنوعی استفاده می شود.

pandas

pandas یک کتابخانه پایتون است که ابزار گسترده ای برای تجزیه و تحلیل داده ها فراهم می کند. دانشمندان داده از pandas برای کارهای مختلف از جمله تمیز کردن داده ها، تبدیل داده ها و تجزیه و تحلیل آماری استفاده می کنند. این به خوبی با داده های ناقص، نامرتب و بدون برچسب کار می کند و آن را به ابزاری مهم برای پیش پردازش مجموعه داده ها تبدیل می کند.

NumPy

NumPy، مخفف Numerical Python، کتابخانه ای برای Python است که پشتیبانی از آرایه ها و ماتریس های بزرگ و چند بعدی را به همراه مجموعه بزرگی از توابع ریاضی سطح بالا برای کار بر روی این آرایه ها اضافه می کند. این یک کتابخانه ضروری برای هر محاسبات علمی، از جمله هوش مصنوعی است.

Scikit-Learn

Scikit-Learn یک ابزار ساده و کارآمد برای داده کاوی و یادگیری ماشینی است. این بر روی NumPy، SciPy و matplotlib ساخته شده است و منبع باز است، به این معنی که به صورت رایگان در دسترس همه است. دارای الگوریتم های مختلف طبقه بندی، رگرسیون، خوشه بندی و کاهش ابعاد است.

PyCaret

PyCaret یک کتابخانه قدرتمند پایتون است که فرآیند ساخت و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی را ساده می‌کند و کاربران را قادر می‌سازد تا به طور موثر کاوش، پیش پردازش، آموزش، تنظیم و مقایسه چندین الگوریتم یادگیری ماشینی را تنها با چند خط کد انجام دهند.

PyTorch

PyTorch یک کتابخانه یادگیری ماشین منبع باز مبتنی بر کتابخانه Torch است. برای برنامه هایی مانند پردازش زبان طبیعی و شبکه های عصبی مصنوعی استفاده می شود. بزرگترین مزیت آن انعطاف پذیری و سرعت آن است که آن را برای تحقیقات یادگیری عمیق مناسب می کند.

Keras

Keras یک کتابخانه شبکه عصبی کاربر پسند است که به زبان پایتون نوشته شده است. این برای به حداقل رساندن زمان بین ایده‌ها و مدل‌های کاری شما ساخته شده است و راهی ساده برای مدل‌سازی شبکه عصبی ارائه می‌دهد. Keras همچنین ماژولار است و آن را در هنگام ساخت مدل‌های جدید بسیار متنوع می‌کند.

APIهای تجاری موجود

هنگامی که آماده شروع به کار با هوش مصنوعی شدید، استفاده از API برای دسترسی به مدل‌های تجاری موجود یکی از بهترین راه‌ها برای شروع است. API های تجاری موجود مانند OpenAI API، Cohere API و Anthropic API مکان های خوبی برای شروع هستند.

Hugging Face’s

همانطور که مهارت خود را توسعه می دهید، مدل های از پیش آموزش دیده را با استفاده از بسته های استاندارد پایتون مانند ترانسفورماتور Hugging Face’s کاوش کنید و شتاب دهید، که استفاده از GPU و TPU را آسان می کند.

LangChain

یکی از محبوب‌ترین چارچوب‌های AI در حال حاضر در LangChain، که به کاربران کمک می‌کند تا هوش مصنوعی را از مدل‌های زبان بزرگ در پایپ لاین داده و برنامه های کاربردی.

یک نمونه برنامه یادگیری هوش مصنوعی

در زیر، ما یک برنامه آموزشی بالقوه ایجاد کرده‌ایم که در آن مشخص می‌کند اگر تازه با هوش مصنوعی شروع کرده‌اید، زمان و تلاش خود را کجا متمرکز کنید. به یاد داشته باشید، مقیاس‌های زمانی، حوزه‌های موضوعی و پیشرفت همگی به طیف وسیعی از متغیرها بستگی دارند. ما می‌خواهیم این طرح را تا حد امکان عملی و عملی کنیم، به همین دلیل است که پروژه‌هایی را توصیه می‌کنیم که می‌توانید در حین پیشرفت روی آنها کار کنید.

ماه ۱-۳: مبانی ریاضیات، برنامه نویسی، ساختار داده و دستکاری

1. ریاضیات و آمار: با اصول جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، آمار و احتمال شروع کنید. این به شما یک پایه قوی برای آنچه در آینده است می دهد.
2. برنامه نویسی: Python، پرکاربردترین زبان در هوش مصنوعی را بیاموزید. از اصول اولیه شروع کنید و سپس به سمت مفاهیم پیشرفته تر بروید. برای پوشش دادن موارد ضروری، از جمله بسته‌هایی مانند NumPy، از ردیابی مهارت و دستکاری داده‌های پایه پایتون با پایتون استفاده کنید.
3. دستکاری داده ها: شروع به یادگیری دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها کنید. با کتابخانه های پایتون مانند پانداها و NumPy آشنا شوید که از آنها برای دستکاری داده ها استفاده خواهید کرد. نحوه تمیز کردن و آماده سازی داده ها را بیاموزید، که بخش مهمی از هر پروژه هوش مصنوعی یا یادگیری ماشینی است.

ماه ۴-۶: عمیق تر در هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی غوطه ور شوید

۴. مبانی هوش مصنوعی: هوش مصنوعی چیست، تاریخچه و شاخه های مختلف آن چیست. دوره هایی مانند اصول هوش مصنوعی ما می توانند شروع خوبی داشته باشند.

۵. دانش یادگیری ماشین خود را عمیق تر کنید: در مورد انواع مختلف الگوریتم های یادگیری ماشین – تحت نظارت، بدون نظارت، نیمه نظارت و یادگیری تقویتی بیاموزید. از دانشمند یادگیری ماشینی ما با پایتون تراک استفاده کنید که مهم‌ترین انواع مدل، اعتبارسنجی مدل و تنظیم فراپارامتر را پوشش می‌دهد. این بسته‌هایی از جمله TensorFlow و Keras را پوشش می‌دهد و به یادگیری عمیق پیشرفته می‌پردازد.

ماه ۷-۹: موضوعات تخصصی و پیشرفته

5. یادگیری عمیق: شبکه های عصبی و یادگیری عمیق را درک کنید.
6. اصول MLOps: درباره MLOps بیاموزید، که در مورد استفاده از اصول DevOps در سیستم‌های یادگیری ماشین است. این شامل نسخه‌سازی مدل، استقرار مدل، نظارت، و هماهنگ‌سازی می‌شود.
7. تخصص: بر اساس علایق و آرزوهای شغلی خود، در یک زمینه تخصص داشته باشید – این می تواند پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر، یادگیری تقویتی یا هر زمینه دیگری باشد.

ماه ۱۰- در حال انجام: به یادگیری و کاوش ادامه دهید

9. تخصص بیشتر: بسته به مسیرهای شغلی
10. به‌روز باشید: به‌طور منظم وبلاگ‌ها، پادکست‌ها و مجلات مرتبط با هوش مصنوعی را دنبال کنید. به جوامع بپیوندید تا با سایر متخصصان هوش مصنوعی تبادل نظر کنید.
11. اخلاق در هوش مصنوعی: همانطور که درباره هوش مصنوعی بیشتر می‌آموزید، حتماً با ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی نیز آشنا شوید.

به یاد داشته باشید، این فقط یک نقشه راه اساسی است. شما باید آن را بر اساس سرعت و علایق خود تغییر دهید. هوش مصنوعی یک حوزه وسیع است و یادگیری یک فرآیند مداوم است.

۵ نکته برتر برای یادگیری هوش مصنوعی

شروع سفر برای یادگیری هوش مصنوعی می تواند دلهره آور باشد، اما داشتن یک رویکرد استراتژیک می تواند این فرآیند را ساختارمندتر و قابل مدیریت تر کند. در اینجا پنج مرحله برای راهنمایی شما در مسیر یادگیری هوش مصنوعی آورده شده است:

۱. تمرکز خود را انتخاب کنید

با تصمیم گیری برای تمرکز تلاش های خود بر اساس اهداف شغلی خود شروع کنید. ما در این مقاله در مورد مشاغل مختلف در هوش مصنوعی صحبت می کنیم. هر نقش تمرکز متفاوتی دارد و به مجموعه مهارت های منحصر به فردی نیاز دارد.

به عنوان مثال، اگر به نقش کاربردی تری مانند یک دانشمند داده یا مهندس یادگیری ماشین علاقه دارید، بیشتر بر برنامه نویسی، علم داده و درک الگوریتم های مختلف یادگیری ماشین تمرکز کنید. هدف شما در اینجا این است که در استفاده از تکنیک های هوش مصنوعی برای حل مشکلات دنیای واقعی مهارت پیدا کنید.

از طرف دیگر، اگر به سمت یک نقش تحقیقاتی متمایل هستید، باید عمیق‌تر در تئوری پشت هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی کاوش کنید. شما به درک کاملی از ریاضیات، آمار و علوم نظری کامپیوتر نیاز دارید.

این یک تمایز سفت و سخت نیست. بلکه نقطه شروعی است که به شما کمک می کند تصمیم بگیرید که تمرکز اولیه خود را کجا قرار دهید.

۲. شروع به یادگیری کنید

هنگامی که در مورد تمرکز خود تصمیم گرفتید، زمان شروع یادگیری است. منابع یادگیری پیشنهاد شده در بخش مهارت ها و طرح یادگیری هوش مصنوعی در بالا مکان های مفیدی برای شروع هستند. به یاد داشته باشید، تسلط بر هوش مصنوعی یک ماراتن است، نه یک دوی سرعت. قبل از اینکه به مفهوم بعدی بروید، وقت خود را صرف درک کامل هر مفهوم کنید.

۳. مهارت های خود را در پروژه ها به کار ببرید

هیچ راهی بهتر از انجام دادن برای یادگیری وجود ندارد. به کارگیری مهارت هایی که در پروژه های دنیای واقعی یاد می گیرید، درک شما را تقویت می کند و تجربه عملی به شما می دهد که می تواند پورتفولیوی شما را غنی کند. این می‌تواند به سادگی ایجاد یک مدل یادگیری ماشینی برای پیش‌بینی قیمت خانه یا به پیچیدگی توسعه یک مدل یادگیری عمیق برای تشخیص تصویر باشد. ما پروژه های نمونه را در سراسر این مقاله گنجانده ایم.

۴. به یک انجمن بپیوندید

به جوامع هوش مصنوعی چه آنلاین و چه آفلاین بپیوندید. شرکت در انجمن‌هایی مانند Stack Overflow یا GitHub، پیوستن به گروه‌های هوش مصنوعی در لینکدین، یا شرکت در جلسات و کنفرانس‌های هوش مصنوعی می‌تواند فرصت‌های یادگیری ارزشمندی را ارائه دهد.

هنگامی که گواهینامه DataCamp را به دست آوردید، می توانید به انجمن گواهی DC ما بپیوندید، جایی که می توانید با سایر فراگیران تایید شده ارتباط برقرار کنید و به آن دسترسی داشته باشید. محتوا و رویدادهای انحصاری، و از مهارت های تازه به دست آمده خود نهایت استفاده را ببرید.

با پیوستن به انجمن‌ها، می‌توانید از آخرین روندها به‌روز بمانید، در صورت گیرکردن از کمک دریافت کنید و با دیگر علاقه‌مندان به هوش مصنوعی ارتباط برقرار کنید.

۵. یادگیری را به صورت مداوم ادامه دهید

هوش مصنوعی یک زمینه به سرعت در حال توسعه است. هنگامی که اصول اولیه را به دست آوردید، مهم است که به یادگیری و بهبود مهارت های خود ادامه دهید. وبلاگ‌های هوش مصنوعی را دنبال کنید، مقالات تحقیقاتی را بخوانید، دوره‌های پیشرفته را بگذرانید و همیشه به دنبال راه‌های جدید برای به چالش کشیدن خود باشید. این فرآیند تکراری شما را از یک تازه کار به یک متخصص تبدیل می کند.

به یاد داشته باشید، سفر به سمت یادگیری هوش مصنوعی چالش برانگیز است، اما بسیار ارزشمند است. اگر در مسیر با موانعی مواجه شدید، ناامید نشوید. آنها بخشی از فرآیند یادگیری هستند. هدف نهایی خود را در ذهن داشته باشید و به سفر خود متعهد بمانید.

بهترین راه برای یادگیری هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۴

منابع فراوانی برای کمک به یادگیری هوش مصنوعی، از دوره های آموزشی ساختاریافته و کتاب های درسی گرفته تا پروژه های عملی، در دسترس است. انتخاب منبع مناسب می تواند به شما کمک کند یادگیری هوش مصنوعی خود را قوی شروع کنید. در اینجا بهترین انتخاب های ما برای شروع سفر یادگیری هوش مصنوعی شما وجود دارد:

برای شروع در دوره های برتر هوش مصنوعی شرکت کنید

DataCamp یک پلت فرم عالی است که دوره های تعاملی را به طور خاص برای دانشمندان مشتاق داده ارائه می دهد. دوره ها از سطوح مبتدی تا پیشرفته و با تمرینات عملی طراحی شده اند. در اینجا برخی از بهترین دوره های مرتبط با هوش مصنوعی در DataCamp آورده شده است:

• دوره اصول هوش مصنوعی
• اصول پایتون
• دستکاری داده ها با پایتون
• اصول یادگیری ماشین با پایتون
• دانشمند یادگیری ماشین با پایتون
• مقدمه ای بر یادگیری عمیق با PyTorch

پروژه های هوش مصنوعی را کامل کنید

یادگیری هوش مصنوعی سفری فراتر از درک نظریه ها و تکنیک های کدگذاری است. این شامل تمرین عملی است و اینجاست که تکمیل پروژه‌های هوش مصنوعی مطرح می‌شود.

با شناسایی یک پروژه مناسب بر اساس سطح مهارت خود شروع کنید، خواه یک مدل پیشگو یا یک برنامه هوش مصنوعی مولد باشد. ابزارهای مناسب، مانند پایتون و کتابخانه های گسترده آن، سنگ بنای شما خواهند بود. درک و آماده سازی داده های شما بسیار مهم است، زیرا به طور مستقیم بر اثربخشی مدل شما تأثیر می گذارد.

در زیر ایده‌هایی برای پروژه‌های هوش مصنوعی وجود دارد که می‌توانید برای کمک به شما در مسیر تسلط بر هوش مصنوعی بسازید. حتماً مقالات ما را در مورد پروژه های هوش مصنوعی برای همه سطوح، پروژه های هوش مصنوعی مولدپروژه های یادگیری ماشینی برای همه سطوح برای اطلاعات بیشتر.

• دسته بندی ژانرهای آهنگ از داده های صوتی. از روش های یادگیری ماشین در پایتون برای طبقه بندی آهنگ ها به ژانرها استفاده کنید.
• زنبورهای ساده لوح: بارگیری و پردازش تصویر. با داده‌های تصویری کار کنید، با استفاده از تکنیک‌های سنتی طبقه‌بندی‌کننده بسازید و از قدرت یادگیری عمیق برای بینایی رایانه استفاده کنید.
• تشخیص ASL با یادگیری عمیق. یک شبکه عصبی کانولوشن برای طبقه بندی تصاویر حروف از زبان اشاره آمریکایی بسازید.

برخی از بهترین کتاب های هوش مصنوعی را بخوانید

کتاب ها دانش و بینش عمیقی از متخصصان در این زمینه ارائه می دهند. در اینجا برخی از تأثیرگذارترین کتاب ها در زمینه هوش مصنوعی وجود دارد که ممکن است برای شما مفید باشد:

• ۱۵ بهترین کتاب یادگیری ماشینی برای خواندن در سال ۲۰۲۴
• ۱۱ کتاب برتر یادگیری عمیق برای خواندن در سال ۲۰۲۴

به یاد داشته باشید، کلید یادگیری هوش مصنوعی ثبات و تمرین است. از شروع کوچک نترسید و به تدریج به سمت مفاهیم و پروژه های پیچیده تر بروید. شما از اینکه چقدر می توانید با اختصاص دادن زمان کمی در روز به مطالعه هوش مصنوعی، شگفت زده خواهید شد.

بهترین برگه های تقلب هوش مصنوعی را بررسی کنید

انتخاب برگه های تقلب علم داده ما می تواند به عنوان یک راهنمای مرجع سریع در مورد موضوعات مختلف، از جمله بسیاری از موضوعات مرتبط با هوش مصنوعی عمل کند:

• برگه تقلب پایتون برای مبتدیان
• برگه تقلب یادگیری ماشین نظارت شده
• برگه تقلب یادگیری ماشینی بدون نظارت
• ChatGPT Cheat Sheet for Data Science
• OpenAI API در پایتون
• چشم انداز ابزارهای هوش مصنوعی مولد
• آموزش عمیق با برگه تقلب PyTorch

مجموعه ای از برگه های تقلب DataCamp

مشاغل مختلف در هوش مصنوعی امروز

هوش مصنوعی مسیرهای شغلی متعددی را باز کرده است که هر کدام دارای مسئولیت‌ها، ابزارها و مهارت‌های منحصربه‌فردی هستند. بیایید به سه شغل هوش مصنوعی که در حال حاضر محبوب هستند بپردازیم: دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین و دانشمندان محقق. توجه داشته باشید که ما به برخی از ابزارهایی که آنها نیاز به تسلط دارند اشاره خواهیم کرد. اگر با این ابزارها آشنا نیستید، کاملاً اشکالی ندارد – در بخش بعدی آنها را با جزئیات بیشتری پوشش خواهیم داد.

دانشمند داده

دانشمندان داده، بینش های معناداری را در مورد داده های یک سازمان بررسی، استخراج و گزارش می کنند. آن‌ها این بینش‌ها را به ذینفعان غیرفنی منتقل می‌کنند و درک خوبی از جریان‌های کاری یادگیری ماشین و نحوه پیوند آنها با برنامه‌های تجاری دارند. آنها تقریباً منحصراً با ابزارهای کدنویسی کار می کنند، تجزیه و تحلیل انجام می دهند و اغلب با ابزارهای کلان داده کار می کنند.

دانشمندان داده کارآگاهان دنیای داده هستند و مسئول کشف و تفسیر منابع داده غنی، مدیریت حجم زیادی از داده ها و ادغام نقاط داده برای شناسایی روندها هستند. آنها از مهارت های تحلیلی، آماری و برنامه نویسی خود برای جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر مجموعه داده های بزرگ استفاده می کنند. سپس از این اطلاعات برای توسعه راه حل های مبتنی بر داده برای مشکلات چالش برانگیز تجاری استفاده می کنند. بخشی از این راه‌حل‌ها، توسعه الگوریتم‌های یادگیری ماشینی است که بینش‌های جدیدی را ایجاد می‌کند (به عنوان مثال، شناسایی بخش‌های مشتری)، فرآیندهای کسب‌وکار را خودکار می‌کند (به‌عنوان مثال، پیش‌بینی امتیاز اعتبار)، یا ارزش‌های جدید یافته‌شده را به مشتریان ارائه می‌دهد (مثلاً سیستم‌های توصیه‌گر).

مهارت های کلیدی:

• دانش قوی از Python، R و SQL
• درک مفاهیم یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
• مهارت در تجزیه و تحلیل آماری، تجزیه و تحلیل کمی و مدل سازی پیش بینی
• تکنیک های تجسم و گزارش دهی داده ها
• مهارت های ارتباط موثر و ارائه

ابزار ضروری:

• ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها (به عنوان مثال، پانداها، NumPy)
• کتابخانه های یادگیری ماشین (مانند Scikit-learn)
• ابزارهای تجسم داده ها (به عنوان مثال، Matplotlib، Tableau)
• چارچوب های کلان داده (به عنوان مثال، جریان هوا، اسپارک)
• ابزارهای خط فرمان (به عنوان مثال، Git، Bash)

مهندس یادگیری ماشین

مهندسان یادگیری ماشین معماران دنیای هوش مصنوعی هستند. آنها سیستم های یادگیری ماشینی را طراحی و استقرار می دهند که از داده های سازمان ها پیش بینی می کند. آنها همچنین مشکلاتی مانند پیش بینی ریزش مشتری و ارزش طول عمر و

مسئول استقرار مدل هایی برای استفاده سازمان هستند. مهندسان یادگیری ماشین معمولاً منحصراً با ابزارهای مبتنی بر کدنویسی کار می کنند.

مهارت های کلیدی:

• دانش عمیق پایتون، جاوا و اسکالا
• آشنایی با چارچوب های یادگیری ماشین (مانند Scikit-learn، Keras یا PyTorch)
• آشنایی با ساختار داده ها، مدل سازی داده ها و معماری نرم افزار
• مهارت های ریاضی پیشرفته (جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، آمار)
• توانایی کار تیمی و مهارت های استثنایی در حل مسئله

ابزار:

• کتابخانه ها و الگوریتم های یادگیری ماشین (به عنوان مثال، Scikit-learn، TensorFlow)
• کتابخانه های علوم داده (به عنوان مثال پانداها، NumPy)
• پلتفرم های ابری (به عنوان مثال، AWS، Google Cloud Platform)
• سیستم های کنترل نسخه (به عنوان مثال، Git)

دانشمندان پژوهشگر

دانشمندان محقق متفکران دنیای هوش مصنوعی هستند. آنها تحقیقات پیشرفته ای را برای پیشبرد پیشرفته ترین فناوری های هوش مصنوعی انجام می دهند. کار آنها اغلب شامل اختراع الگوریتم های جدید یا بهبود الگوریتم های موجود است. آنها همچنین یافته های خود را در کنفرانس های هوش مصنوعی و در مقالات علمی ارائه می کنند.

مهارت های کلیدی:

• درک کامل از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• تسلط به پایتون و سایر زبان های برنامه نویسی
• دانش گسترده تئوری ریاضی مرتبط با هوش مصنوعی (مانند نظریه یادگیری آماری)
• توانایی مفهوم سازی و اعتبارسنجی مدل های جدید هوش مصنوعی
• مهارت های نوشتاری و سخنرانی در جمع قوی

ابزار:

• چارچوب های یادگیری عمیق (مانند TensorFlow، PyTorch)
• ابزارهای محاسباتی علمی (مانند MatLab، Mathematica)
• نرم افزار برای نوشتن و ارائه (مانند LaTeX، Google Slides)
• منابع محاسباتی ابری (مانند AWS، Google Cloud Platform)

هر یک از این مشاغل مسیر منحصر به فردی را به دنیای هوش مصنوعی ارائه می دهد. همه آنها پتانسیل فوق العاده ای دارند و نقش های مهمی در این زمینه ایفا می کنند. تصمیم شما به علایق، نقاط قوت و اهداف شغلی بلند مدت شما بستگی دارد.

نحوه یافتن شغل در هوش مصنوعی

مدرک می تواند یک دارایی عالی برای شروع یک حرفه در هوش مصنوعی باشد، اما این تنها راه نیست. در حالی که ما فکر می کنیم دریافت آموزش رسمی در زمینه هوش مصنوعی یا یک رشته مجاور ارزشمند است، متخصصان بیشتری از طریق مسیرهای غیر سنتی وارد این حوزه می شوند و ثابت می کنند که با فداکاری، یادگیری مداوم و رویکردی فعالانه، می توانید رویای خود را به دست آورید. شغل در هوش مصنوعی

در اینجا نحوه یافتن شغل در هوش مصنوعی بدون مدرک آورده شده است:

به یادگیری در مورد این رشته ادامه دهید

از آخرین پیشرفت‌های هوش مصنوعی به‌روز باشید. متخصصان بانفوذ هوش مصنوعی را در توییتر دنبال کنید، مقالات تحقیقاتی هوش مصنوعی را بخوانید و به پادکست‌های مرتبط با هوش مصنوعی گوش دهید،

برخی از رهبران فکری هوش مصنوعی که باید از آنها پیروی کنند عبارتند از یوشوا بنجیو، فی-فی لی و دیگران. شما در مورد موضوعات پرطرفدار، فناوری‌های نوظهور و جهت‌گیری آینده هوش مصنوعی اطلاعاتی کسب خواهید کرد.

شما باید رویدادهای صنعت را نیز بررسی کنید، چه وبینارها در DataCamp، علوم داده و هوش مصنوعی کنفرانس ها، یا رویدادهای شبکه.

یک نمونه کار را توسعه دهید

یک نمونه کار قوی که مهارت ها و پروژه های شما را به نمایش بگذارد، می تواند شما را از سایر نامزدها متمایز کند. مهمتر از آن، پروژه ای که تلاش می کند یک مشکل واقعی را حل کند، مدیران استخدام را تحت تأثیر قرار می دهد.

همانطور که نیک سینگ، نویسنده Ace the Data Science Interview، در پادکست DataFramed Careers Series، گفت: