آموزش هوش مصنوعی – مهرزاد عرفانی زاده

آموزش هوش مصنوعی

چگونه به عنوان یک متخصص هوش مصنوعی شناخته شویم؟

آموزش هوش مصنوعی جنبه های خیلی زیادی دارد و نمی توان تمام آن را در یک دوره خلاصه کرد.هوش مصنوعی حدود ۳۰ سال است که به عنوان یک رشته دانشگاهی در ایران از زیر شاخه علوم کامپیوتر قرار دارد.کلیه دانشجویان و هنرآموزان رشته کامپیوتر و علاقه مندان به کامپیوتر و هوش مصنوعی  می توانند برای اخذ مدارک دانشگاهی وارد این رشته شوند.

اما متاسفانه به دلیل فاصله زیادی که دانشگاهها با صنایع و بازار کار دارند فقط دروس تئوری در حوزه هوش مصنوعی در دانشگاهها آموزش داده می شود و در نهایت دانشجویان شاید چند پروژه ماشین لرنینگ و یا بینایی ماشین را به صورت عملی در دانشگاهها انجام دهند.

اما برای یادگیری هوش مصنوعی لازم است شما در چند حوزه مهارت و تمرین های بسیاری کرده باشید.

اولین مورد یادگیری زبان های برنامه نویسی است که برای ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی مناسب هستند و امکانات زیادی دارند از جمله پایتون و C# و جاوا. البته زبان های برنامه نویسی زیادی هستند که در این این حوزه فعالیت می کنند امات به صورت خیلی تخصصی تر.ماند زبان R که بیشتر برای تحلیل داده ها و رگرسیون ها و ماشین لرنینگ و  بیشتر هم در حوزه پزشکی به کار می روند.

اما اگر می خواهید تمام جنبه های هوش مصنوعی را فرا بگیرید و در نهایت یکی از حوزه ها را به صورت تخصصی تر ادامه دهید پیشنهاد ما این است که پایتون را یاد بگیرید.

پایتون به عنوان یک زبان پیشرفته و نسبتا بالغ دارای کتابخانه های وسیعی برای حوزه هوش مصنوعی است. از کتابخانه های یادگیری ماشین تا یشبکه های عصبی و پردازش تصویر و صوت و سیگنال گرفته تا برنامه ریزی و کنترل میکرو کنترلر ها و رباتها و پهباد ها و هر دستگاه دیگری که بتوان آن را برنامه ریزی کرد.

بنابراین برای شروع آموزش هوش مصنوعی به شما عزیزان پیشنهاد می گردد یادگیری پایتون را شروع کنید حتی اگر در زبان هایی مانند C , Java مهارت دارید.

یادگیری هوش مصنوعی را می توان به چند مرحله سلسله وار تقسیم کرد که شما باید به صورت مرتب و پشت سر هم آن ها را فرا بگیرید.

مرحله اول آموزش هوش مصنوعی:

بخش اول و شروع آموزش هوش مصنوعی را باید با فهم و درک مفاهیم پایه و الگوریتم ها شروع کنید. از جمله مفاهیم مربوط به تاریخچه هوش مصنوعی و اهداف و پروژه هایی که انجام شده و همچنین الگوریتم هایی که در این چند سال برای رفع مشکلات زندگی انسان و به جهت سریع تر کردن پردازش ها و محاسبات اختراع و طراحی شدند مانند الگوریتم های جستجو و بهینه سازی مسیرها و K نزدیک ترن همسایه و درخت تصمیم و جنگل تصادفی و یادگیری مفاهیم مربوط به محیط و ایجنت و اکشن و … البته در حد مفاهیم و کانسپت.

مرحله دوم آموزش هوش مصنوعی:

ریاضیات به عنوان یکی از علوم پایه در مهندسی از جمله مهندسی کامپیوتر و هوش مصنوعی به شمار می رود.اما نه همه حوزه های ریاضیات و نه در حد پیشرفته! تنها در حد فهم و یادگیری فرمول ها و روش های حل مسائل.

ریاضیات بسیار مورد استفاده در هوش مصنوعی هم شامل موارد زیر می شود:

• جبر خطی (Linear Algebra): بردار، ماتریس، ضرب ماتریسی، مقدار ویژه و بردار ویژه

• احتمال و آمار (Probability & Statistics): توزیع‌ها، امید ریاضی، واریانس، قانون بیز

• حساب دیفرانسیل و انتگرال (Calculus): مشتق، گرادیان، گرادیان نزولی

• بهینه‌سازی (Optimization): گرادیان نزولی، روش‌های عددی

• و…

مرحله سوم آموزش هوش مصنوعی:

یادگیری زبان های برنامه نویسی مرحله سوم یادگیری هوش مصنوعی می باشد. همانطور که در ابتدای مطلب هم بیان شد پایتون به عنوان بهرتین زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی به شمار می رود که در ابتدا باید برنامه نویسی پایتون از جمله متغیرها، ساختارهای شرطی، حلقه‌ها، توابع، کلاس‌ها (OOP) و را فرا بگیرید و سپس مفاهیم مربوط به پردازش روی داده ها و فایل ها و دیتاست ها را یاد بگیرید. آشنایی با کتابخانه‌های NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn را باید فرا بگیرید.

مرحله چهارم آموزش هوش مصنوعی:

یادگیری ماشین و یا ماشین لرنینگ جز اصول همیشگی آموزش هوش مصنوعی می باشد. می توان تمام علم هوش مصنوعی را در یادگیری ماشین خلاصه کرد. جایی که شما می توانید مدل هایی را بسازید که خودشان یاد بگیرند و بدون نیاز به انسان کارها و پردازش ها را انجام دهند. اینجا همان نقطه ای از هوش مصنوعی است که بیشترین کاربرد را دارد.

یادگیری ماشین (Machine Learning) شامل مفاهیم اصلی چون موارد زیر می باشد:

• یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning): رگرسیون، طبقه‌بندی

• یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning): خوشه‌بندی (K-Means)، کاهش ابعاد (PCA)

• الگوریتم‌ها:

  • Linear Regression

  • Logistic Regression

  • Decision Trees

  • Random Forest

  • SVM

  • KNN

  • Naive Bayes

  • و …

تمامی این الگوریتم ها توسط کتابخانه های موجود در پایتون انجام می شود و تقریبا نیمی از کار آماده است و نیمه دیگر آن خلاقیت و پشتکار شما را می طلبد تا بتوانید مدل های جدید و کاربردی طراحی نمایید.

مرحله پنجم آموزش هوش مصنوعی

دیپ لرنینگ یا یادگیری عمیق بر پایه شبکه های عصبی مرحله بعدی آموزش هوش مصنوعی می باشد. حالا شما با مفاهیم بسیار پیچیده تر و پیشرفته تری از هوش مصنوعی سر و کار دارید. جایی که دیگر مدل های هوش مصنوعی بسیار مستقل تر از انسان عمل می کنند و می توانند با سرعت بیشتر و کمترین اتکا به داده های اولیه و انسان کارها و پردازش ها را انجام دهند.

یادگیری عمیق (Deep Learning) شامل مفاهیم اصلیزیر می باشد:

• شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)

• شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای بینایی ماشین

• شبکه‌های بازگشتی (RNN, LSTM) برای داده‌های ترتیبی

• یادگیری انتقالی (Transfer Learning)

• پیاده‌سازی با TensorFlow یا PyTorch

در یادگیری عمیق هم کتابخانه های بسیار قوی به خصوص در زبان پایتون وجود دارد.

مرحله ششم آموزش هوش مصنوعی

در این مرحله وارد مطالب بسیار کاربردی تر در دنیای واقعی می شوید از جمله بینایی ماشین یا (Computer Vision) و پردازش زبان طبیعی یا (NLP) که بینایی ماشین برای درک و پردازش تصاویر و پردازش زبان برای ارتباط کلامی و متنی با مدل های هوش مصنوعی می باشد.

همچنین یادگیری تقویتی یعنی اموزش مدل به واسطه پاداش و جریمه یکی از بخش های پرکاربرد در هوش مصنوعی و طراحی و ترین مدل های می باشد.

برای مثال بینایی ماشین (Computer Vision) شامل:

• شناسایی اشیا

• تشخیص چهره

• پردازش ویدیو

• مدل‌های CNN پیشرفته (ResNet, EfficientNet)

پردازش زبان طبیعی (NLP) شامل:

• Tokenization, Embedding

• LSTM، Transformers

• مدل‌های GPT, BERT

• Chatbotها، ترجمه ماشینی، خلاصه‌سازی

و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) شامل:

• Q-Learning, Deep Q-Networks (DQN)

• بازی‌های Atari، شطرنج، شبیه‌سازی‌ها

• الگوریتم‌های Policy Gradient, PPO

مرحله هفتم آموزش هوش مصنوعی

در این مرحله شما باید به عنوان یک متخصص هوش مصنوعی اصول مهندسی نرم افزار را یاد بگیرید. اینکه چگونه برای طراحی و آموزش مدل های هوش مصنوعی پازل ها را کنار هم بچینید تا تبدیل به یک محصول کاربردی و عامه پسند شود. امروزه ابزارهای هوش مصنوعی زیادی از جمله ChatGpt , DeepSeek و  دهها ابزار هوش مصنوعی در دنیا هستند که میلیاردها انسان از آنها استفاده می کنند و شما نیز می توانید فرایند ها و محصولات هوش مصنوعی خود را برای مردم و صنایع و کشورها و کمپانی های بزرگ طراحی کنید.

شما باید یاد بگیرید چگونه از ابزارهای برنامه نویسی مانند انواع کتابخانه ها و فریمورک ها و منابع پروژه ها و همچنین ابزارها و محیط های تخصصی برای اجرای پروژ های هوش مصنوعی و کار با سرور ها و همچنین مدیریت پروژه های نرم افزاری و … استفاده نمایید.

بعد از گذراندن این هفت مرحله حالا شما یک متخصص تمام عیار در حوزه هوش مصنوعی هستید و می توانید در سرعت پردازش داده ها و همچنین انجام کارها در دنیا کارهای بزرگی انجام دهید.

البته هیچ کس نمی تواند در همه حوزه های هوش مصنوعی فعالیت کند و شما باید حوزه تخصصی خود را پیدا کنید. مثلا فقط در حوزه دیتاست ها و آماده کردن داده ها برای مدل های هوش مصنوعی فعالیت کنید و یا فقط به عنوان متخصص ماشین لرنینگ کار کنید و یا فقط به عنوان یک متخصص در پردازش تصویر و یا زبان های طبیعی مانند جی پی تی ها و LLM ها فعالیت کنید. همچنین می توانید  به عنوان یک مهندس هوش مصنوعی فقط در حوزه مدیریت پروژه های هوش مصنوعی در شرکت ها و سازمان ها فعالیت کنید و یا استارتاپ های هوش مصنوعی راه اندازی کنید.

در آینده و در مقاله ای دیگر در مورد تمامی مشاغل موجود در هوش مصنوعی در خدمت شما عزیزان خواهیم بود تا بتوانید مسیر مورد علاقه تان را در حوزه هوش مصنوعی پیدا کنید.