مسیر یادگیری هوش مصنوعی برای مبتدیان
مسیر یادگیری هوش مصنوعی برای مبتدیان

مسیر یادگیری هوش مصنوعی برای مبتدیان

فهرست مطالب
مسیر یادگیری هوش مصنوعی برای مبتدیان
مسیر یادگیری هوش مصنوعی برای مبتدیان

مسیر یادگیری هوش مصنوعی برای مبتدیان

امتیاز post
امتیاز post
فهرست مطالب
  • ربات‌ها، ماشین‌ها یا معمولاً سیستم‌های هوش مصنوعی با یادگیری ماشینی پیشرفته و الگوریتم‌های دیپ لرنینگ که ماشین‌ها را هوشمند می‌کنند، گسترش می‌یابند. با‌این‌حال، تعریف هوش مصنوعی قطعاً در سال‌های اخیر تغییر کرده است. پیش‌از‌این، حتی یک تابع ساده برای انجام محاسبات در داخل ماشین‌حساب به‌عنوان یک هوش مصنوعی جزئی در نظر گرفته می‌شد. قبلا در مورد روش های کسب درآمد از هوش مصنوعی صحبت کردیم در ادامه یکی از انواع مسیر یادگیری هوش مصنوعی را برای شما آماده کرده‌ایم که به شما بینش بهتری در مورد هوش مصنوعی می‌دهد.

    تعریف هوش مصنوعی

    اگر از فردی که کمی با فناوری آشناست بخواهید که هوش مصنوعی را توضیح دهد، مطمئناً آن را به ربات‌ها ربط می‌دهد. با‌این‎حال، یک محقق هوش مصنوعی آن را اینگونه تعریف می‌کند: هوش مصنوعی را می‌توان مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها در نظر گرفت که توانایی تولید نتایج را دارند، بدون اینکه ما به آن‌ها دستور دهیم که چگونه باید به نتیجه برسند. هوش مصنوعی عبارت است از

    1. موجودی هوشمند که توسط ما (انسان‌ها) ایجاد شده است. 2
    2. . قادر به انجام و اجرای هوشمندانه وظایف است و ما حتی مجبور نیستیم به او دستور انجام این کار را بدهیم
    3. توانایی عمل و تفکر انسانی و عقلانی را دارد.

    هر کدام از انواع مسیر یادگیری هوش مصنوعی را باید بر اساس این تعریف فهمید.

    تعریف هوش مصنوعی

    پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی

    در هسته AI، موضوعاتی وجود دارد که ما قبلاً در دبیرستان‌های خود آموخته‌ایم. وقتی شروع به یادگیری اصول AI و یادگیری ماشینی می‌کنید، باید علاوه بر دانسته‌های قبلی، یک سری از دانش‌های پایه‌ای را هم یاد بگیرید تا مسیر یادگیری هوش مصنوعی به‌درستی طی شود. برخی از این موارد عبارتند از:

    • مبانی علوم کامپیوتر
    • آمار و احتمال
    • جبر خطی شامل موضوعاتی مانند بردارها، ماتریس‌ها و مشتقات
    • حساب دیفرانسیل و انتگرال
    • ریاضیات گسسته
    • ساختارهای داده
    • الگوریتم‌ها و تحلیل آنها
    • برنامهنویسی پایتون

    اگر می‌خواهید هوش مصنوعی را برای حل مشکلات زندگی واقعی بیاموزید، تعداد زیادی کتابخانه و جعبه ابزارt موجود هستند که تقریباً برای حل هر مشکلی به شما کمک می‌کنند اما اگر می‌خواهید وارد حوزه تحقیقاتی شوید، بهتر است قبل از ورود به هوش مصنوعی، مهارت‌های ریاضی خود را تقویت کنید. همیشه هم یادتان باشد که مطالعه کتاب‌های هوش مصنوعی را فراموش نکنید. اصولا مطالعه مداوم از شرط‌های لازم پیمودن درست مسیر یادگیری هوش مصنوعی است.

    اگر از دانشجویان IT هستید، باید یادگیری ساختارهای داده و الگوریتم‌ها را تقریباً در سراسر برنامه درسی خود داشته باشید. داشتن ساختارهای داده و الگوریتم‌ها در نمونه‌کارها همیشه چیز خوبی است و در این مورد حتی بهتر است. در نهایت، برای اجرای الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای آموزش، باید اصول اولیه هر زبانی را که می‌تواند محاسبات آماری را انجام دهد، بدانید. معمولاً با پایتون یا R پیش می‌رویم، زیرا هر دو مجموعه‌ای از اطلاعات عالی و کافی را دارند که می‌توانند هر الگوریتم پیچیده‌ای را با چند خط کد پیاده‌سازی کنند. پایتون یک همراه همیشگی در مسیر یادگیری هوش مصنوعی است.

    پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی

     

    نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی

    یکی از بزرگترین دلایلی که مردم مستقیماً وارد حوزه هوش مصنوعی نمی‌شوند این است که نمی‌دانند از کجا شروع کنند؛ آنها مسیر یادگیری هوش مصنوعی را پیدا نمی‌کنند. هنگامی که آنها به‌دنبال منابعی برای یادگیری می‌گردند، اصطلاحات فنی زیادی سر راه آنها قرار می‌گیرد. در این مبحث، شما را از طریق یک فرآیند دقیق راهنمایی می‌کنیم که با استفاده از آن می‌توانید به‌راحتی سفر خود را با هوش مصنوعی آغاز کنید.

      بهترین پادکست های فارسی-بهترین پادکست های فارسی روانشناسی

    یادگیری مبانی اولین قدم در مسیر یادگیری هوش مصنوعی

    بهترین راه برای شروع با هوش مصنوعی این است که اصول را یاد بگیرید. می‌توانید با ریاضیات پایه شروع کنید و سپس ترجیحاً روی یک زبان برنامه‌نویسی دست بگذارید. همیشه توصیه می‌شود پایتون را دنبال کنید زیرا جامعه بزرگ و حامی آن و تعداد زیادی بسته و کتابخانه که در طول سفر به شما کمک می‌کنند، در دسترستان قرار دارند. شما باید موارد زیر را برای فهم هوش مصنوعی یاد بگیرید:

    • ماتریس‌ها و مبانی جبر خطی
    • حساب دیفرانسیل و انتگرال
    • نظریه گراف
    • بردارها
    • آمار و احتمال

    جدای از این موارد چند ابزار وجود دارد که ممکن است لازم باشد یاد بگیرید که به شما در مدیریت بهتر داده‌ها کمک می‌کنند. بر این اساس می‌توانید چند مورد زیر را پیگیری کنید:

    • مبانی پایگاه داده
    • SQL و Joins در SQL
    • پایگاه‌های اطلاعاتی رابطه‌ای و غیر رابطه‌ای
    • پایگاه‌های داده NoSQL
    • داده‌های جدولی (اکسل)
    • فریم‌های داده و سری داده‌ها
    • فرمت‌های داده JSON، CSV، XML
    • عبارات با قاعده
    • استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها

    پس از بررسی این موضوعات، نوبت به یک غواصی عمیق در اصول یک زبان برنامه‌نویسی می‌رسد که می‌تواند داده‌ها را به شیوه‌ای یکپارچه، اداره کند. ما معمولاً دو گزینه داریم – پایتون و R. بیشتر شرکت‌ها پایتون را به‌دلیل پشتیبانی بی‌شماری که ارائه می‌کند، ترجیح می‌دهند. بر این اساس باید اصول پایتون یعنی عبارات، متغیرها، ساختارهای داده، توابع، بسته‌هایی مانند پیپ و غیره را یاد بگیرید. پس از یادگیری اصول اولیه، در مرحله بعد باید چند مورد مهم برای مدیریت داده مانند پاندا، NumPy و matplotlib را یاد بگیرید. در مرحله بعد، باید نحوه استفاده مؤثر و کارآمد از نوت بوک ها/آزمایشگاه‌های Jupyter را یاد بگیرید. حالا شما به‌خوبی مجهز هستید تا قدم بزرگ بعدی را در مسیر یادگیری هوش مصنوعی بردارید.

    نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی

    پیش پردازش داده‌ها دومین قدم در مسیر یادگیری هوش مصنوعی

    اکنون که می‌توانید داده‌ها را دستکاری کنید، زمان آن رسیده است که تکنیک‌های مختلفی را یاد بگیرید که به شما کمک می‌کنند تا داده‌های بدون ساختار را به داده‌های ساخت‌یافته تبدیل کنید تا بتوانید با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، بینش‌هایی از آن‌ها به دست آورید. چنین روش‌هایی عبارتند از:

    • تجزیه‌و‌تحلیل مؤلفه‌های اصلی
    • کاهش ابعاد
    • عادی‌سازی
    • پاک‌سازی داده‌ها، مدیریت مقادیر از‌دست‌رفته و غیره
    • برآوردگرهای بی‌طرفانه
    • ویژگی‌های استخراج
    • نویز‌زدایی و نمونه‌برداری

    این تکنیک‌ها به شما کمک می‌کنند تا داده‌های خود را برای انجام تجزیه‌و‌تحلیل بیشتر سازماندهی کنید. از اینجا به بعد 3 جهت پیش پای شما قرار دارد: یادگیری ماشینی، تبدیل شدن به دانشمند داده، و یا انتخاب جایگاه یک مهندس داده. در واقع این 3 راه، مهم‌ترین روش‌های کسب درآمد از هوش مصنوعی محسوب می‌شوند.

      بهترین پادکست‌های فارسی کدام‌ها هستند؟

    یادگیری هوش مصنوعی در عمل

    هوش مصنوعی یک موضوع گسترده است که شامل موضوعات فرعی مختلفی می‌شود. پوشش‌دادن نظریات این حوزه و فهم و یادگیری آن‌ها به‌خودی‌خود کار بزرگی است. با این حال، فقط یادگیری نظریه کافی نیست. بنابراین، اگر مبتدی هستید و به‌تازگی کار در حوزه هوش مصنوعی را شروع کرده‌اید، بهترین کار برای شما این است که در حال حرکت در مسیر یادگیری هوش مصنوعی، روی پروژه‌های کوچک کار کنید و خودتان را در نسبت با آینده هوش مصنوعی، قرار دهید.

    انجام پروژه‌ها در هوش مصنوعی می‌تواند بسیار سودمند باشد و دانش فنی و تجربیات متنوعی را به شما منتقل کند. علاوه‌بر‌این، داشتن پروژه‌های هوش مصنوعی در رزومه و کارنامه شما می‌تواند به شما مشاغل سطح بالا را هدیه بدهد تا نسبت به نامزدهای رقیب خود برتری داشته باشید. شما می‌توانید استعداد خود را با این پروژه‌ها به نمایش بگذارید. هر پروژه، چالش‌های متفاوتی را به‌همراه دارد و بهترین راه برای توضیح آنها به کارفرما، انجام واقعی پروژه است.

    علاوه‌بر‌این، انجام پروژه‌ها به صورت منظم به شما کمک می‌کند تا پیشرفت خود را پیگیری کنید و در صورت بروز مشکل، راه‌حل‌های جدید و خلاقانه‌ای را برای حل مشکل پیدا کنید. علاوه‌بر‌این، اگر دانشجوی سال آخر این حوزه و یا حوزه‌های مشابه با آن هستید، انجام یک پروژه در حوزه هوش مصنوعی به‌دلیل گستره وسیع و دامنه‌هایی که پوشش می‌دهد، می‌تواند نمرات خوبی به شما بدهد. پیدا‌کردن پروژه مناسب در حوزه هوش مصنوعی می‌تواند کمی مشکل باشد. شما باید مطمئن شوید که به‌عنوان یک مبتدی پروژه سختی را انجام نمی‌دهید زیرا در این صورت ممکن است در میانه پروژه علاقه خود را از دست بدهید.

    یادگیری هوش مصنوعی در عمل

    پروژه پیشنهادی شماره یک: پیش‌بینی قیمت سهام

    بازار سهام پر از داده است. شما می‌توانید مجموعه داده‌های مختلفی را دریافت کنید و بلافاصله به‌عنوان یک مبتدی شروع کنید. می‌توانید سعی کنید قیمت سهام یک سهم خاص را در یک تگ زمانی معین پیش‌بینی کنید. شما همچنین می‌توانید تجزیه‌و‌تحلیل سری زمانی را در هر یک از این مجموعه داده‌ها انجام دهید.

    پروژه پیشنهادی شماره دو: سیستم‌های توصیه به مشتری

    ممکن است در پورتال‌های تجارت الکترونیک آنلاین مشاهده کرده باشید که در زیر یک محصول، لیستی از محصولاتی که احتمال خرید آن‌ها توسط شما بسیار زیاد است، به شما پیشنهاد می‌شود. همین‌طور وقتی قصد خرید محصولی را دارید، سایت چند محصول دیگر را به شما توصیه می‌کند که این محصولات معمولاً با هم خریداری می‌شوند. این‌ها سیستم‌های توصیه‌گر نامیده می‌شوند. یکی از پروژه‌های یادگیری ماشینی همین‌ها هستند که می‌توانید آن‌ها را به‌عنوان یک پروژه سطح متوسط اجرا کنید.

    پروژه پیشنهادی شماره سه و چهار: چت‌بات و Spam Classifier

    این دو پروژه در سطح پیشرفته هستند. می‌توانید با ایجاد ربات‌های چت مبتنی بر خدمات مشتری شروع کنید. پس از ایجاد، می‌توانید با افزودن سؤالات و نمونه‌های بیشتر، آن را بهبود ببخشید. شما همچنین می‌توانید یک طبقه‌بندی‌کننده هرزنامه را به‌عنوان اولین پروژه خود در یادگیری ماشینی، ایجاد کنید. در اینجا، ما ایمیل‌ها را با استفاده از مدل‌های طبقه‌بندی به‌عنوان هرزنامه یا غیر‌هرزنامه طبقه‌بندی می‌کنیم. برخی از پروژه‌های سطح پیشرفته دیگر که می‌توانید روی آنها کار کنید عبارتند از تشخیص خط‌به‌خط، مسیر بهینه، بازی شطرنج، پیش‌بینی کلمه بعدی، سیستم چت‌باتِ تجارتِ الکترونیکِ مذاکره‌کننده درباره قیمت، ماشین خودران، برنامه توصیه موسیقی، تشخیص احساسات صورت.

      لیست انواع برنج ایرانی؛ معرفی بهترین برنج ایرانی

    مسیر یادگیری هوش مصنوعی

    جمع‌بندی:

    در این مقاله از مجله اسنپ اکسپرس درباره نقشه راه هوش مصنوعی صحبت کردیم. همان‌طور که می‌دانید امروزه یادگیری هوش مصنوعی به‌خاطر نقش مهم و تأثیرگذار آن در زندگی انسان‌ها بسیار بیشتر از گذشته اهمیت پیدا کرده است. به زندگی خود نگاه کنید. شما چندین بار در روز اینستاگرام خود را چک می‌کنید؟ در گوگل دنبال پیدا کردن مطلبی می‌گردید؟ مطمئناً بازی‌های آنلاین زیادی روی گوشی‌تان نصب است که زمانی زیادی را به آن‌ها اختصاص می‌دهید.

    تکنولوژی خوابیده پشت تمام این موارد هوش مصنوعی است. البته نه‌تنها این‌ موارد، بلکه تمام اتفاقات هوشمندی که در دنیای مجازی شما را شگفت‌زده می‌کند نیز به همین شکل است. به‌عنوان مثال زمانی که می‌خواهید خرید اینترنتی کنید و آن سایت به شما پیشنهادهای مناسبتان را ارائه می‌دهد یا زمانی که چیزی را جستجو می‌کنید و پیشنهادات دیگری برای شما لیست می‌شود. همه این موارد به‌خاطر استفاده از هوش مصنوعی است.

    هوش مصنوعی را از کجا شروع کنیم؟ مسیر یادگیری هوش مصنوعی به چه شکل است؟ آیا پیش نیاز های هوش مصنوعی آسان و قابل‌فهم هستند؟ مطمئناً این سؤالی است که بعد از خواندن این مقاله به ذهن شما خطور کرده است. باید در جواب بگوییم بله. شما فقط کافی است که نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی را بدانید. البته بستگی به سطح اطلاعات شما دارد. اگر تا به حال هیچ چیزی از هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ نمی‌دانستید، قاعدتاً باید از موضوعات پایه‌ای و مقدماتی شروع کنید.

    کافی است بعد از اتمام این مقاله یک تب جدید در گوگل باز کنید. سپس عبارت‌های نقشه راه هوش مصنوعی با پایتون و نقشه راه یادگیری ماشین بنویسید. همان‌طور که گفته شد اگر ابتدای راه هستید بهتر است چندین مقاله دیگر نیز مطالعه کرده تا با مفهوم کلی آن آشنا شوید. سپس بهتر است با چند نفر متخصص که علم این موضوع را دارند مشورت کنید. به این دلیل که بحث ماشین لرنینگ بسیار گسترده است و او می‌تواند شما را در انتخاب بهترین مسیر یاری کند.

    سوالات متداول:

    مهم‌ترین قدم‌ها برای یادگیری هوش مصنوعی چیست؟

    یادگیری بنیادهای دانش هوش مصنوعی و پیش‌پردازش داده‌ها از مهم‌ترین قدم‌ها در مورد یادگیری هوش مصنوعی است.

    مهم‌ترین روش های کسب درآمد از هوش مصنوعی چیست؟

    تبدیل‌شدن به یک مهندس داده، دیتاساینتیست یا مهندس ماشین لرنینگ از مهم‌ترین روش های کسب درآمد از هوش مصنوعی است.

    چرا یادگیری هوش مصنوعی مهم است؟

    فرصت شغلی خوب، داده‌محورشدن جهان ما، اهمیت بهبود تجربه کاربری و همچنین افزایش نقش ماشین‌ها در زندگی ما، باعث اهمیت یادگیری هوش مصنوعی شده است.

    میانگین امتیازات ۵ از ۵
    از مجموع ۱ رای

    دیدگاهتان را بنویسید

    نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.

    عضویت در خبرنامه

    دریافت لیست متنوعی از خبرها  

    سایر مطالب مرتبط