نقشه راه هوش مصنوعی برای یادگیری و ورود به بازار کار

امروزه، با گسترش پژوهش‌های حوزه «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence)، می‌توان کاربرد این شاخه از فناوری اطلاعات را در تمامی جنبه‌های زندگی بشر مشاهده کرد. از آنجا که هوش مصنوعی به عنوان یکی از مشاغل پردرآمد محسوب می‌شود، افراد زیادی علاقه‌مند هستند در این مسیر شغلی قدم بگذارند. آگاهی از پیش‌نیازهای این رشته تخصصی و مهارت‌های لازم آن، به علاقه‌مندان این حیطه کمک می‌کند تا در مسیر درست برای تحقق اهداف خود گام بردارند. در مطلب حاضر، نقشه راه هوش مصنوعی ارائه شده است تا راهنمای جامعی برای مخاطبان این رشته باشد.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی به حوزه‌ای از علوم کامپیوتر اطلاق می‌شود که هدف آن ساخت برنامه‌های کامپیوتری یا سیستم‌های هوشمندی است که بتوانند همانند انسان رفتار کنند. چنین هدفی با استفاده از برنامه نویسی و در اختیار داشتن حجم عظیمی از داده‌ها محقق می‌شود.

حیطه مطالعاتی و پژوهشی هوش مصنوعی را می‌توان به چندین شاخه مختلف نظیر «یادگیری ماشین» (Machine Learning)، «یادگیری عمیق» (Deep Learning)، «پردازش زبان طبیعی» (Natural Language Processing | NLP)، «بینایی ماشین» (Computer Vision) و «سیستم‌های خبره» (Expert Systems) تقسیم‌بندی کرد که افراد متخصص هوش مصنوعی در تمامی این حوزه‌ها به دنبال طراحی سیستم‌های هوشمندی هستند که بر پایه داده‌های آموزشی و تجربیات گذشته، وظایفی را بدون نیاز به کمک و دخالت انسان انجام دهند.

چرا یادگیری هوش مصنوعی مهم است ؟

از لحاظ فنی می‌توان گفت هدف اصلی هوش مصنوعی کمک به انسان در انجام برخی مسئولیت‌ها است. از این ابزارهای خودکار می‌توان برای انجام وظایف مختلف با بالاترین دقت استفاده کرد. همچنین، سیستم‌های هوشمند با در نظر گرفتن ویژگی‌های داده‌های مختلف و تحلیل الگوهای موجود در آن‌ها می‌توانند به‌خوبی درباره رویدادهای آتی پیش‌بینی کنند که همین امر می‌تواند در تصمیم‌گیری افراد نقش به‌سزایی داشته باشد.

با گسترش کاربردهای هوش مصنوعی در تمامی جنبه‌های زندگی بشر، می‌توان به این نتیجه رسید که این شاخه از علوم کامپیوتر، نقش بسیار مهمی در زندگی انسان داشته است. افراد، روزانه، در منازل خود از چند وسیله هوشمند به منظور انجام کارهای مختلف استفاده می‌کنند. گوشی‌های هوشمند را می‌توان به عنوان یکی از ابزارهای ساخته شده به وسیله رشته هوش مصنوعی تلقی کرد که به عنوان ابزار پرکاربرد روزانه بشر تلقی می‌شود.

علاوه‌بر زندگی شخصی انسان، سایر کاربردهای هوش مصنوعی را می‌توان در سیستم آموزشی، حیطه پزشکی و روانشناسی، امور کشاورزی، محیط زیست، صنعت بازی‌های کامپیوتری و فیلم‌سازی نیز مشاهده کرد. سازمان‌ها و شرکت‌ها هم به دلیل سر و کار داشتن با حجم عظیمی از داده و نیاز آن‌ها به تحلیل داده‌ها برای کسب سوددهی و گرفتن تصمیمات مهم، به دنبال استخدام افراد متخصص هوش مصنوعی هستند.

نقشه راه هوش مصنوعی

در این بخش، قصد داریم به ارائه نقشه راه هوش مصنوعی بپردازیم تا افرادی که قصد دارند به این حیطه از علوم کامپیوتر قدم بگذارند، از پیش‌نیازها و مهارت‌های تخصصی این جایگاه شغلی مطلع شوند و با آگاهی بیشتری در این مسیر پیش بروند.

در ادامه، به هفت گام مهم برای رسیدن به جایگاه شغلی هوش مصنوعی اشاره شده است.

گام اول نقشه راه هوش مصنوعی :‌ پیش نیازهای شغل هوش مصنوعی

افراد علاقه‌مندی که به دنبال نقشه راه هوش مصنوعی هستند، پیش از یادگیری مباحث تخصصی حوزه هوش مصنوعی باید دانش پیش‌نیاز لازم در این زمینه را یاد بگیرند؛ در ادامه به فهرستی از آن‌ها اشاره شده است.

• مفاهیم بنیادی علوم کامپیوتر
• آمار و احتمالات
• ریاضیات
• برنامه نویسی
• «ساختمان داده» (Data Structure)
• الگوریتم‌ها

در ادامه، به توضیح مفاهیم مهم و لازم برای دروس پیش‌نیاز حوزه هوش مصنوعی پرداخته می‌شود.

مفاهیم بنیادی علوم کامپیوتر به عنوان پیش نیاز یادگیری هوش مصنوعی کدامند؟

افرادی که قصد دارند بر اساس نقشه راه هوش مصنوعی پیش بروند و در آینده به عنوان متخصص در این حوزه مشغول به کار شوند، باید پیش از یادگیری مفاهیم تخصصی هوش مصنوعی، با موضوع‌های بنیادی حوزه علوم کامپیوتر آشنا شوند. در ادامه، به مفاهیم کلیدی در رشته علوم کامپیوتر اشاره می‌شود که مورد نیاز متخصصان هوش مصنوعی هستند.

• مفاهیم نظری و الگوریتمی و مباحث محاسباتی علوم کامپیوتر
• مفاهیم مرتبط با سیستم‌های سخت‌افزاری کامپیوتر نظیر اجزای سخت‌افزاری سیستم‌های کامپیوتری، منطق دیجیتال، معماری کامپیوتر و معماری شبکه‌های کامپیوتری
• مباحث مرتبط با اجزای نرم‌افزاری کامپیوتر نظیر زبان‌های برنامه‌نویسی، کامپایلرها، گرافیک کامپیوتری و سیستم عامل‌ها

یادگیری آمار و احتمالات در نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی

آمار و احتمالات به عنوان یکی از دروس مهم و کلیدی در نقشه راه هوش مصنوعی به حساب می‌آید. سیستم‌های هوشمند بر اساس مفاهیم احتمالاتی، پیرامون وضعیتی نامشخص و غیرقطعی به تصمیم‌گیری و استدلال می‌پردازند. همچنین، سیستم‌های هوشمند به وسیله اطلاعات آماری داده‌ها، به یادگیری مسائل اقدام می‌کنند.

در ادامه مباحثی فهرست شده‌اند که در حوزه آمار و احتمال برای متخصصان هوش مصنوعی اهمیت دارند و باید اشراف کافی بر آن ها وجود داشته باشد.

• توصیف گرافیکی و عددی از داده‌ها
• مفاهیم اصلی احتمالات
• انواع توزیع‌های داده‌ها
• توابع توزیع احتمالاتی
• تخمین پارامترهای جمعیت
• آزمایش‌های فرضیه‌ها

یادگیری ریاضیات لازم برای نقشه راه هوش مصنوعی

بر اساس نقشه راه هوش مصنوعی، افرادی که قصد دارند در این حوزه متخصص شوند، علاوه‌بر مباحث آمار و احتمالات، باید بر مباحث ریاضی این شاخه از علوم کامپیوتر تسلط داشته باشند.

در ادامه به فهرستی از مباحث ریاضی مهم مورد استفاده در نقشه راه هوش مصنوعی اشاره شده است.

• جبر خطی
• حساب دیفرانسیل و حسابان
• رگرسیون خطی و رگرسیون مرتبه بالا
• لاجستیک رگرسیون
• آنالیز عددی
• ریاضیات گسسته
• مشتق و انتگرال

یادگیری برنامه نویسی برای هوش مصنوعی

افرادی که در حوزه هوش مصنوعی فعال هستند، با استفاده از برنامه نویسی به پیاده‌سازی مسائل و ساخت مدل‌ها می‌پردازند.

بدین ترتیب، یادگیری برنامه نویسی یکی از الزامات این شاخه از علوم کامپیوتر محسوب می‌شود. برخی از مهم‌ترین زبان‌های برنامه نویسی حیطه هوش مصنوعی در ادامه فهرست شده‌اند:

• زبان برنامه نویسی پایتون: یادگیری این زبان برنامه نویسی ساده است و پایتون کتابخانه‌های مختلفی برای مسائل مختلف هوش مصنوعی دارد.
• جاوا: این زبان برنامه نویسی، یکی از زبان‌های کاربرپسند است و بر روی پلتفرم‌های مختلف می‌توان پروژه‌های توسعه یافته به این زبان را اجرا کرد.
• زبان R: این زبان برنامه نویسی برای کار با داده‌های بسیار حجیم مناسب است.
• Prolog: از این زبان برنامه نویسی نخستین بار برای ساخت چت‌بات Eliza در سال ۱۹۶۶ استفاده شد و همچنان این زبان برای توسعه برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به کار می‌رود.
• زبان SQL: از این زبان برای مدیریت پایگاه‌های داده و بانک‌های اطلاعاتی استفاده می‌شود.

ساختمان داده

افراد تازه‌کاری که قصد دارند بر اساس نقشه راه هوش مصنوعی پیش بروند و به یادگیری پیش‌نیازهای این حوزه بپردازند، باید با انواع ساختارهای داده آشنا شوند.

سیستم‌های هوشمند به منظور یادگیری مسائل مختلف، نیاز به داده‌های آموزشی دارند که این داده‌ها باید در قالب‌های خاصی قرار گیرند تا مدل‌های هوش مصنوعی بتوانند از آن‌ها استفاده کنند.

ساختمان داده به روش‌های مختلف برای سازمان‌دهی داده‌ها اطلاق می‌شود که شناخت و مهارت کار با انواع ساختمان‌های داده، لازمه کار متخصصان هوش مصنوعی است. در ادامه، فهرستی از مهم‌ترین ساختارهای داده در برنامه نویسی فراهم شده است.

• «آرایه» (Array)
• «لیست پیوندی» (Linked List)
• «پشته» (Stack)
• «صف» (Queue)
• «درخت دودوئی» (Binary Tree)
• «درخت جستجوی دودوئی» (Binary Search Tree)
• درخت Heap
• «هش» (Hashing)
• «گراف» (Graph)
• ماتریس

یادگیری طراحی الگوریتم ها به عنوان پیش نیاز هوش مصنوعی

یکی از مباحث مهم دیگری که تازه‌کاران در نقشه راه هوش مصنوعی با آن مواجه می‌شوند، یادگیری طراحی الگوریتم‌ها و شناخت الگوریتم‌های مختلف برنامه نویسی است. الگوریتم، به مراحل گام به گام برای انجام پردازش محاسباتی گفته می‌شود.

بر اساس الگوریتم‌های طراحی شده، یک سری پردازش‌های خاص بر روی داده‌ها انجام می‌شود تا هدف نهایی برنامه نویس محقق شود. الگوریتم‌های مختلفی برای اهداف خاص وجود دارند که هر یک از آن‌ها دارای ویژگی‌های مختلفی هستند و برنامه نویس با توجه به مسئله، داده‌های موجود و ویژگی‌های الگوریتم‌ها و بررسی مزایا و معایب آن‌ها، یکی از الگوریتم‌ها را انتخاب می‌کند و سپس با استفاده از آن به پیاده‌سازی مسئله می‌پردازد.

گام دوم نقشه راه هوش مصنوعی : یادگیری مفاهیم هوش مصنوعی

پس از یادگیری دروس و مفاهیم پیش‌نیاز هوش مصنوعی، گام دوم نقشه راه هوش مصنوعی به یادگیری مفاهیم نظری این شاخه از علوم کامپیوتر اختصاص دارد.

به منظور یادگیری مفاهیم نظری هوش مصنوعی می‌توان در رشته هوش مصنوعی در دانشگاه تحصیل کرد یا از دوره‌های آموزشی آزاد بهره گرفت. رشته‌های مرتبط با حوزه هوش مصنوعی، رشته‌های علوم کامپیوتر، ریاضی، فناوری اطلاعات، آمار و اقتصاد هستند. مهم‌ترین مباحث نظری هوش مصنوعی در ادامه فهرست شده‌اند.

• مفهوم حل مسئله
• انواع استدلال
• مهارت کار با داده‌ها
• پردازش زبان طبیعی
• بینایی ماشین
• برنامه نویسی خودکار

در ادامه مطلب، توضیحاتی پیرامون موارد فهرست شده در بالا ارائه می‌شود تا علاقه‌مندان به حوزه هوش مصنوعی با مفاهیم مطرح شده بیشتر آشنا شوند.

آشنایی با مفهوم و مهارت حل مسئله

افرادی که قصد دارند در حیطه هوش مصنوعی مشغول به فعالیت شوند، باید با مفهوم حل مسئله آشنا باشند. هدف از هوش مصنوعی، استفاده از روش‌های گوناگون برای حل مسائل مختلف به صورت خودکار است.

به منظور طراحی سیستمی هوشمند، یک «عامل» (Agent) و یک «محیط» (Environment) در نظر گرفته می‌شود که عامل در آن محیط مسئولیت مشخص شده خود را انجام می‌دهد. در حوزه هوش مصنوعی، عامل را می‌توان به عنوان یک برنامه کامپیوتری تلقی کرد که درباره موضوعی خاص بدون دخالت انسان تصمیم‌گیری می‌کند. عامل برای یافتن پاسخ باید مهارت حل مسئله داشته باشد.

به منظور یافتن راه‌حل برای موضوعی خاص، عامل باید گام‌های مختلف حل مسئله را طی کند که در ادامه به این مراحل اشاره شده است:

• وضعیت اولیه عامل باید مشخص باشد.
• اقداماتی که عامل می‌تواند انجام دهد، باید برای عامل کاملاً مشخص باشند.
• مدلی باید تعریف شود که وضعیت بعدی هر اقدام را مشخص کند.
• پس از هر اقدام عامل، باید وضعیت حاصل شده بررسی شود تا بتوان معین کرد آیا هدف نهایی عامل محقق شده است (آیا مسئله به‌طور کامل حل شده است؟).
• هزینه هر اقدام عامل باید مشخص شود.

مفاهیم انواع استدلال

استدلال به معنای نتیجه‌گیری یا پیش‌بینی کردن درباره مسئله‌ای خاص بر اساس دانش قبلی است. از آنجا که ماشین‌ نمی‌تواند به خودی خود راجع به موضوعی فکر کند، برنامه نویس باید الگوریتمی را برای ماشین طراحی کند تا بر اساس آن درباره مسئله تصمیم بگیرد.

متخصص هوش مصنوعی و افراد فعال در حوزه سیستم‌های خبره، بر اساس چندین روش استدلالی به ماشین آموزش می‌دهند تا درباره مسئله نتیجه‌گیری کند. بدین ترتیب، افراد فعال در حوزه هوش مصنوعی باید با روش‌های استدلالی آشنا باشند. در ادامه به شرح مختصری از این روش‌ها پرداخته شده است.

• «استدلال قیاسی» (Deductive Reasoning): در این نوع استدلال، از داده‌های موجود استفاده می‌شود تا با کمک آن‌ها معتبر بودن فرضیه مطرح شده ارزیابی شود. به عبارتی، در این نوع استدلال، تلاش بر این است که نشان دهیم نتیجه‌گیری باید از مجموعه فرضیه‌های از قبل مطرح شده حاصل شود. مثالی را می‌توان برای درک این نوع استدلال ارائه داد:
  • ۱- همه انسان‌ها می‌میرند.
  • ۲- سقراط انسان است.
  • ۳- استدلال قیاسی: بنابراین، سقراط می‌میرد.
• «استدلال استقرایی» (Inductive Reasoning): این نوع استدلال،‌ بر عکس استدلال قیاسی است. در استدلال استقرایی بر اساس بررسی مشاهدات محدود، به نتیجه‌گیری کلی پیرامون مسئله‌ای خاص می‌رسیم. به عنوان مثال، اگر تمامی سگ‌هایی که در شهر زندگی می‌کنند، قهوه‌ای باشند، می‌توان بر اساس استدلال استقرایی به این نتیجه رسید که تمامی سگ‌های موجود در دنیا، قهوه‌ای رنگ هستند. در حوزه هوش مصنوعی، رویکرد «یادگیری نظارت شده» (Supervised Learning) بر اساس استدلال استقرایی تعریف شده است. به عبارتی، مدل‌های هوش مصنوعی در این رویکرد، با در اختیار داشتن داده‌های آموزشی برچسب‌دار، به یادگیری مسئله می‌پردازند و با تشخیص الگوهای داده‌های آموزشی، درباره داده جدید تصمیم‌گیری می‌کنند.
  

  

• «استدلال حدسی» (Abductive Reasoning): با استفاده از استدلال حدسی، محتمل‌ترین نتیجه‌گیری بر اساس مشاهدات گذشته حاصل می‌شود. پزشکان بر اساس این استدلال، به تشخیص بیماری‌های مراجعه‌کنندگان خود می‌پردازند.
• «استدلال عقلانی» (Common Sense Reasoning): استدلال عقلی یا عقلانی بر اساس تجربیات و نتیجه‌گیری‌های گذشته حاصل می‌شود. این نوع استدلال به‌طور گسترده در حوزه هوش مصنوعی، به خصوص در شاخه پردازش زبان طبیعی، کاربرد دارد.
• «استدلال یکنواخت» (Monotonic Reasoning): چنانچه با استدلال یکنواخت، به نتیجه‌گیری خاصی رسیده باشید، تصمیم حاصل شده تحت هیچ شرایطی تغییر نخواهد کرد، حتی اگر ویژگی‌های جدیدی به مسئله اضافه شوند. مثالی می‌توان برای این نوع استدلال ارائه کرد: زمین به دور خورشید می‌چرخد. حتی اگر ویژگی‌های جدیدی را برای بررسی در نظر بگیریم، در نتیجه‌گیری درباره چرخش زمین به دور خورشید، تغییری ایجاد نمی‌شود. در حوزه هوش مصنوعی، از این نوع استدلال در بسیاری از مسائل نظیر فیلتر کردن محتواهای اینترنتی استفاده می‌شود. اگر وب‌سایتی حاوی محتوای نامناسبی باشد، این سایت فیلتر خواهد شد و این تصمیم تغییر نخواهد کرد، حتی اگر چنین وب‌سایتی شامل مطالب مناسب دیگری نیز باشد.
• «استدلال غیر یکنواخت» (Non-monotonic Reasoning): برخلاف استدلال یکنواخت،‌ در استدلال غیر یکنواخت، نتیجه‌گیری درباره موضوعی خاص، با در نظر گرفتن ویژگی‌های جدید ممکن است تغییر کند. از این نوع استدلال در برخی مسائل هوش مصنوعی نظیر سیستم‌های راهبری ربات استفاده می‌شود.

مهارت کار با داده‌ها

مدل‌های هوش مصنوعی بر اساس داده‌های آموزشی، مسائل مختلف را یاد می‌گیرند. بر اساس نقشه راه هوش مصنوعی ،‌ افرادی که قصد دارند در این حوزه فعالیت کنند، باید نحوه کار با داده‌ها و آماده‌سازی آن‌ها در قالب‌های مناسب مدل‌های هوش مصنوعی را یاد بگیرند.

همچنین، این افراد باید با زبان‌های برنامه نویسی مختلف برای کار با داده‌های ساختاریافته و غیر ساختاریافته مانند SQL، پایتون و R آشنا باشند تا بتوانند با استفاده از آن‌ها، داده‌های مورد نیاز مدل‌های هوش مصنوعی را فراهم کنند.

مفاهیم تخصصی پردازش زبان طبیعی

افرادی که قصد دارند بر اساس نقشه راه هوش مصنوعی در زمینه پردازش زبان به وسیله کامپیوتر فعالیت کنند، باید به یادگیری مدل‌ها و الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی بپردازند و با مسائل مختلف این حوزه آشنا شوند.

پردازش زبان طبیعی شاخه‌ای از هوش مصنوعی است و با استفاده از مدل‌های ارائه شده در این شاخه، کامپیوتر می‌تواند زبان انسان را به لحاظ گفتاری و نوشتاری درک و از طریق زبان انسان با کاربران ارتباط برقرار کند.

مسائل مختلفی که می‌توان با استفاده از پردازش زبان طبیعی به آن‌ها پرداخت، می‌توانند شامل عقیده‌کاوی و تحلیل احساسات، تشخیص نویسنده متون، ترجمه ماشینی، تشخیص موجودیت‌های متون، تشخیص سرقت ادبی، تولید متن و مواردی از این قبیل باشند.

مفاهیم تخصصی بینایی ماشین

بینایی ماشین شاخه دیگری از هوش مصنوعی است که کامپیوتر با استفاده از مدل‌ها و الگوریتم‌های ارائه شده در این حیطه، به یادگیری و درک داده‌های بصری می‌پردازد.

هدف از این زیر شاخه هوش مصنوعی، استخراج اطلاعات از تصاویر و داده‌های ویدئویی است تا بر اساس این ویژگی‌ها تصمیماتی بگیرد و پیشنهاداتی ارائه دهد. افرادی که قصد دارند در حوزه پردازش تصاویر مشغول به کار شوند، باید با مباحث نظری و نحوه پیاده‌سازی مدل‌های این حوزه و نحوه آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل‌ها آشنا باشند.

 

برنامه نویسی خودکار

هدف از برنامه نویسی خودکار در حوزه هوش مصنوعی، طراحی سیستم‌هایی است که در جنبه‌های مختلف برنامه نویسی به انسان کمک کنند. برای هر یک از این سیستم‌ها باید چهار مشخصه را تعیین کرد که بر اساس آن‌ها قطعه کدهای برنامه نویسی را تولید کنند. این چهار مشخصه شامل روش برنامه نویسی، زبان برنامه نویسی، حوزه مسئله و رویکرد عملیات است.

از Google/MIT‌ می‌توان به عنوان یکی از برنامه‌های نرم‌افزاری یاد کرد که هدف آن برنامه نویسی خودکار است. در این برنامه، کاربر می‌تواند توابع مورد نیاز خود را مشخص کند و با ابزارهای گرافیکی این توابع را به هم متصل کند تا مشخص شود برنامه نهایی چطور کار می‌کند.

گام سوم نقشه راه هوش مصنوعی :‌ پردازش داده

پردازش داده به عنوان یکی از اصلی‌ترین مسؤولیت‌های متخصصان هوش مصنوعی محسوب می‌شود. امروزه، کاربرد حوزه «داده‌های حجیم | کلان داده | مه داده» (Big Data) در تمامی جنبه‌های زندگی بشر ملاحظه می‌شود.

داده‌ها سرمایه‌های مهم سازمان‌ها محسوب می‌شوند و مدیران بر اساس گزارشات حاصل شده از تحلیل داده‌ها، تصمیمات مهمی را در راستای پیشرفت و سوددهی سازمان اتخاذ می‌کنند. متخصصان هوش مصنوعی به منظور استفاده از داده‌ها، باید به کارهای پیش‌ پردازش داده و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی تسلط داشته باشند تا بتوانند اطلاعات مورد نیاز مدیران را فراهم کنند. در ادامه، به توضیح وظایف متخصص هوش مصنوعی به منظور استفاده از داده‌ها برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی پرداخته می‌شود.

متخصص هوش مصنوعی چه عملیاتی در مرحله پیش پردازش داده انجام می دهد؟

یکی از وظایف اصلی متخصصان هوش مصنوعی، انجام پیش پردازش داده‌ها به منظور مهیا کردن آن‌ها برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی است. پیش پردازش داده به مجموعه‌ای از عملیات تغییر داده‌های خام به داده‌هایی با قالب مناسب و قابل درک برای مدل‌های هوش مصنوعی اطلاق می‌شود.

«پاکسازی داده» (Data Cleaning) به منظور حذف داده‌های ناصحیح و «پرت | ناهنجار» (Outlier) و پر کردن مقادیر خالی با مقادیر پیش‌فرض از مراحل پیش پردازش داده محسوب می‌شود. همچنین، «استاندارد سازی و نرمال سازی» (Normalization) داده‌ها و ترکیب داده‌های موجود در منابع مختلف نیز از دیگر مراحل پیش پردازش داده به شمار می‌روند.

 

پیاده سازی مدل های هوش مصنوعی

نقشه راه هوش مصنوعی به علاقه‌مندان این حوزه نشان می‌دهد که برای حل مسائل مختلف توسط ماشین، باید با مدل‌های هوش مصنوعی آشنا شوند و مباحث نظری این مدل‌ها را یاد بگیرند.

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به عنوان دو زیر شاخه مهم هوش مصنوعی تلقی می‌شوند و شامل مدل‌ها و الگوریتم‌های مختلفی هستند که ماشین با استفاده از آن‌ها به یادگیری مسائل می‌پردازند.

روش‌های یادگیری ماشین و الگوریتم‌های یادگیری عمیق و «شبکه‌های عصبی» (Neural Networks) با دریافت حجم عظیمی از داده‌های آموزشی، به شناسایی آماری الگوهای آن‌ها می‌پردازند و بر اساس این الگوهای شناخته شده، درباره داده‌های جدید مسئله تصمیم‌گیری می‌کنند. رویکردهای یادگیری این الگوریتم‌ها متفاوت است و می‌توان آن‌ها را به چهار دسته کلی «یادگیری نظارت شده» (Supervised Learning)، «یادگیری نظارت نشده» (Unsupervised Learning)، «یادگیری نیمه نظارت شده» (Semi Supervised Learning) و «یادگیری تقویتی» (Reinforcement Learning) تقسیم کرد.

متخصصان هوش مصنوعی باید با هر یک از این رویکردها آشنا باشند و با توجه به مسئله مطرح شده، ویژگی و کاربرد مدل‌های هوش مصنوعی و داده‌هایی که در اختیار دارند، مناسب‌ترین رویکرد یادگیری و بهترین الگوریتم را انتخاب کنند.

 

افرادی که قصد دارند به یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی بپردازند، باید مراحل زیر را بر اساس نقشه راه هوش مصنوعی طی کنند:

• یکی از زبان‌های برنامه نویسی حوزه هوش مصنوعی نظیر پایتون را یاد بگیرند.
• با ابزارهای حوزه هوش مصنوعی برای برنامه نویسی آشنا شوند. ابزارهایی نظیر «توزیع پایتون آکوندا» (Anaconda) و «ژوپیتر» (Jupyter) دو ابزار مناسب برای متخصصان هوش مصنوعی به حساب می‌آیند.
• متخصصان هوش مصنوعی باید برای تحلیل داده‌ها از ابزارهایی نظیر Pandas ،Numpy و Matplotlib استفاده کنند.
• کتابخانه‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق نظیر SciKit-Learn ،Tensorflow و PyTorch لازمه کار متخصصان هوش مصنوعی هستند تا با استفاده از آن‌ها بتوانند مدل‌های مختلف را پیاده‌سازی کنند.
• با مفاهیم اصلی در پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی آشنا باشند که در ادامه به مهم‌ترین آن‌ها اشاره شده است:
  • «تابع زیان | هزینه» (Loss Function | Cost Function)
  • الگوریتم‌های «پس انتشار» (Backpropagation)
  • مفاهیم داده‌های آموزشی، داده‌های ارزیابی و داده‌های تست
  • مفاهیم «بیش برازش» (Overfitting) و «کم برازش» (Underfitting) و روش‌های مقابله با آن‌ها
  • معیارهای ارزیابی مدل یادگیری عمیق نظیر Precision و Recall و «ماتریس درهم ریختگی» (Confusion Matrix)
  • مفهوم Learning Rate
  • روش‌های بهینه‌سازی مدل

گام چهارم نقشه راه هوش مصنوعی :‌ انجام پروژه های هوش مصنوعی

بر اساس نقشه راه هوش مصنوعی، پس از یادگیری مفاهیم نظری هوش مصنوعی، افراد باید مهارت عملی خود را برای پیاده‌سازی مدل‌های مختلف به‌کار بگیرند.

برای شروع، تازه‌کاران بهتر است از مسائل ساده‌تر شروع کنند و به تدریج سراغ پروژه‌های پیچیده‌تر بروند تا در این مسیر با مهارت‌های عملی و ابزارهای مختلف نیز آشنا شوند.

برای شروع کار بهتر است سراغ موضوعاتی بروید که به آن‌ها علاقه دارید. به عنوان مثال، چنانچه به بازی‌های کامپیوتری علاقه دارید، می‌توانید از طراحی بازی‌های بسیار ساده نظیر شطرنج شروع کنید. پس از انجام پروژه‌های ساده، می‌توانید مسائلی را برای پیاده‌سازی انتخاب کنید که به عنوان چالش‌هایی مهم در حوزه هوش مصنوعی در نظر گرفته می‌شوند.

گام پنجم نقشه راه هوش مصنوعی :‌ شرکت در دوره های آموزش هوش مصنوعی

اگرچه افراد می‌توانند در مسیر یادگیری مباحث مختلف به تدریج پیش بروند و با مطالعه منابع آموزشی مختلف، به یادگیری مهارت‌های جدید بپردازند، با این حال، شرکت در دوره‌های آموزشی مختلف نیز می‌تواند در پیشبرد یادگیری تخصصی خاص، مثمرثمر باشد.

علاقه‌مندان به حوزه هوش مصنوعی نیز می‌توانند در دوره‌های مختلف و تخصصی این حوزه به صورت آنلاین یا حضوری شرکت کنند و با انجام تمرین‌های مختلف و پرسیدن سوالات مختلف از مدرسان و متخصصان این حوزه، سریع‌تر در مسیر یادگیری پیش بروند.

وب‌سایت‌های مختلف در اینترنت، مطالب آموزشی ویدئویی و متنی پیرامون حوزه هوش مصنوعی ارائه کرده‌اند که در ادامه به برخی از معتبرترین دوره‌های تخصصی ارائه شده به زبان انگلیسی اشاره شده است.

• دوره تخصصی Artificial Intelligence A-Z™: Learn How To Build An AI از سایت Udemy [+]
• دوره Artificial Intelligence (ARS): Build the Most Powerful AI از سایت Udemy [+]
• دوره تخصصی The Beginner's Guide to Artificial Intelligence (Unity 2022) از سایت Udemy [+]
• دوره Artificial Intelligence Masterclass از سایت Udemy [+]
• دوره تخصصی Artificial Intelligence Graduate Program از سایت دانشگاه استنفورد [+]
• دوره Introduction to Artificial Intelligence with Python از سایت Edx [+]
• دوره تخصصی AI For Everyone از سایت Coursera [+]
• دوره IBM Applied AI Professional Certificate از سایت Coursera [+]

علاوه‌بر منابع آموزشی ذکر شده در بالا، افرادی که مایل هستند در دوره‌های تخصصی هوش مصنوعی شرکت کنند و با مباحث نظری مدل‌های هوش مصنوعی و نحوه پیاده‌سازی آن‌ها با زبان‌های برنامه نویسی این حوزه آشنا شوند، می‌توانند به پلتفرم آموزشی فرادرس مراجعه کنند.

سایت فرادرس برای افراد علاقه‌مند به حوزه هوش مصنوعی، دوره‌های تخصصی آموزشی را به نحوی فراهم کرده است که تمامی افراد مشتاق به این حیطه با سطوح دانش فنی متفاوت می‌توانند از محتوای تخصصی آن بهره‌مند شوند. برخی از مهم‌ترین و مرتبط‌ترین مجموعه‌های دوره‌های آموزش تخصصی ویدیویی هوش مصنوعی و مباحث مرتبط با این حیطه در پلتفرم فرادرس به شرح زیر هستند.

• مجموعه آموزش‌های شبکه‌های عصبی مصنوعی فرادرس (+)
• مجموعه دوره‌های آموزش هوش مصنوعی (+)
• مجموعه آموزش‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین (+)
• مجموعه دوره‌های آموزش ساختمان داده و طراحی الگوریتم (+)

گام ششم نقشه راه هوش مصنوعی :‌ شرکت در دوره های کارآموزی هوش مصنوعی

پس از بدست آوردن مهارت‌های لازم و کسب تجربه‌های اولیه در حوزه هوش مصنوعی، می‌توان برای دوره‌های کارآموزی درخواست داد تا با گذراندن این دوره نیز، مسیر پیدا کردن شغل مورد نظر هموار شود.

با شرکت در دوره‌های کارآموزی، افراد می‌توانند با مسائل و پروژه‌های دنیای واقعی آشنا شوند و مهارت‌های فنی خود را تقویت کنند.

گام هفتم نقشه راه هوش مصنوعی :‌ ارسال رزومه برای مشاغل هوش مصنوعی

پس از شرکت در دوره کارآموزی و کسب تجربه، می‌توان برای مشاغل مرتبط با تخصص هوش مصنوعی رزومه ارسال کرد.

به خاطر داشته باشید در رزومه خود به پروژه‌های انجام شده در دوران کارآموزی اشاره کنید. فرصت‌های شغلی مختلفی برای افراد متخصص حوزه هوش مصنوعی وجود دارند که در ادامه به برخی از پرتقاضاترین آن‌ها اشاره شده است.

• متخصص پردازش تصویر
• متخصص پردازش زبان طبیعی
• «دانشمند داده» (Data Scientist)
• مهندس رباتیک

در ادامه، به شرح مختصری از مسؤولیت‌های هر یک از سِمَت‌های شغلی ذکر شده در بالا اشاره می‌شود.

متخصص پردازش تصویر

افرادی که بر اساس نقشه راه هوش مصنوعی، به کسب مهارت تخصصی پرداخته‌اند و دانش فنی خود را در حوزه پردازش تصویر ارتقا داده‌اند، می‌توانند در سمت شغلی متخصص پردازش تصویر مشغول به کار شوند.

افراد در این جایگاه شغلی باید تصاویر مختلف را پردازش کنند و مدل‌های هوش مصنوعی را به منظور تشخیص تصاویر مختلف، تشخیص اشیا در تصاویر و سایر موضوعات مرتبط با تصاویر، آموزش دهند.

 

متخصص پردازش زبان طبیعی

علاقه‌مندانی که بر اساس نقشه راه هوش مصنوعی به تقویت دانش نظری و فنی خود در حوزه پردازش زبان طبیعی پرداخته‌اند، در این جایگاه شغلی می‌توانند سیستم‌های هوشمندی را طراحی کنند که قادر به درک زبان انسان چه به لحاظ گفتاری و چه به لحاظ نوشتاری باشند.

همچنین، این افراد باید به ساختار زبان انسان مسلط باشند تا بتوانند داده‌های مورد نیاز مدل را با قالبی مناسب فراهم کنند.

 

دانشمند داده

یکی از مشاغل پرتقاضا در حوزه هوش مصنوعی، شغل دانشمند داده است. افراد متخصص این حوزه به جمع‌آوری داده‌های مورد نیاز پروژه می‌پردازند و بنا به مسئله تعریف شده، آن‌ها را در قالب داده‌های ساختاریافته یا غیر ساختاریافته ذخیره می‌کنند.

پیش پردازش داده‌ها و آماده‌سازی قالب آن‌ها برای مدل‌های هوش مصنوعی نیز از دیگر وظایف دانشمند داده به حساب می‌آیند. همچنین، شخصی که در جایگاه شغلی دانشمند داده فعالیت می‌کند، باید با انواع مدل‌های هوش مصنوعی آشنا باشد و با توجه به مسئله، به پیاده‌سازی مناسب‌ترین مدل و ارزیابی نتایج آن بپردازد.

مهندس رباتیک

رباتیک حوزه‌ای میان‌رشته‌ای است که مباحث رشته‌های مهندسی الکترونیک، مهندسی مکانیک و علوم کامپیوتر را در بر می‌گیرد. مهندسان حوزه رباتیک به طراحی ربات‌ها، ساخت و پیکربندی، تست و رفع خطای آن‌ها می‌پردازند.

همچنین، این افراد مسؤولیت نصب نرم‌افزار ربات و نگهداری و پشتیبانی آن را بر عهده دارند و چنانچه برنامه نرم‌افزاری ربات نیاز به به‌روزرسانی داشته باشند، مهندس رباتیک باید تغییرات و نیازها را شناسایی و برای آن‌ها برنامه نویسی کند.

 

جمع‌بندی

هوش مصنوعی و زیر شاخه‌های اصلی آن، یعنی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، یکی از حوزه‌های علوم کامپیوتر محسوب می‌شود که کاربرد وسیعی در فعالیت‌های روزانه افراد و کسب و کارها و حوزه‌های تخصصی مختلف دارد. به عبارتی، می‌توان گفت امروزه، هوش مصنوعی به عنوان بخش جدایی‌ناپذیر زندگی انسان به حساب می‌آید. در مطلب حاضر سعی داشتیم نقشه راه هوش مصنوعی را به افرادی نشان دهیم که علاقه‌مند هستند در این حوزه قدم بگذارند و در آینده به عنوان متخصص هوش مصنوعی در یکی از گرایشات این حیطه مشغول به کار شوند.