پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی

امروزه، با گسترش پژوهش‌های حوزه «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence | AI) و افزایش سطح کاربرد این حوزه در جنبه‌های مختلف زندگی بشر، علاقه‌مندان زیادی جذب آن شده‌اند و افراد بسیاری قصد دارند در این حیطه جذاب 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، پس از معرفی مختصر گرایش تخصصی هوش مصنوعی و دلایل اهمیت آن، به پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی می‌پردازیم تا خوانندگان علاقه‌مند به این حوزه با شناخت بیشتر، به جمع متخصصان هوش مصنوعی وارد شوند.

نگاهی به حوزه هوش مصنوعی

پیش از پرداختن به پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی‌، بهتر است ابتدا به توضیح اجمالی این رشته بپردازیم تا افراد علاقه‌مند به این حیطه از علوم کامپیوتر، به شناختی کلی از آن به دست آورند.

رشته هوش مصنوعی به عنوان یکی از گرایش‌های حوزه کامپیوتر محسوب می‌شود که با استفاده از روش‌ها و مفاهیم تخصصی آن می‌توان ابزارها و سیستم‌های هوشمندی را طراحی کرد که وظایف مشخصی را همانند انسان هوشمند انجام می‌دهند.

به بیان دیگر، می‌توان گفت متخصصان هوش مصنوعی با استفاده از برنامه نویسی کامپیوتر و با در اختیار داشتن «کلان داده یا مه داده» (Big Data)، ابزارها و سیستم‌های هوشمندی را می‌سازند که قادر هستند مسائل مختلفی را حل کنند. حوزه مطالعاتی هوش مصنوعی را می‌توان به چندین بخش کلی تقسیم کرد که در ادامه به آن‌ها اشاره شده است:

• «یادگیری ماشین» (Machine Learning)
• «یادگیری عمیق» (Deep Learning)
• «پردازش زبان طبیعی» (Natural Language Processing | NLP)
• «بینایی ماشین» (Computer Vision)
• «رباتیک» (Robotics)
• «سیستم خبره» (Expert System)
• «منطق فازی» (Fuzzy Logic)
• «علم داده» (Data Science)

الگوریتم های یادگیری ماشین و الگوریتم های یادگیری عمیق در تمامی شاخه‌های هوش مصنوعی به کار می‌روند. این مدل‌ها به دنبال شناسایی آماری الگوها در حجم عظیمی از داده‌ها هستند. به عبارتی، روش‌های هوش مصنوعی الگوها و روابط میان داده‌ها را شناسایی می‌کنند و با استفاده از آن‌ها به پیش‌بینی مقدار پاسخ مسئله می‌پردازند.

چرا یادگیری هوش مصنوعی مهم است ؟

افرادی که علاقه دارند در مسیر یادگیری هوش مصنوعی قدم بگذارند و درباره پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی جستجو کنند، بهتر است در وهله اول از این موضوع اطلاع کسب کنند که چرا یادگیری هوش مصنوعی از اهمیت بالایی برخوردار است؟

هوش مصنوعی رشته جذابی است که با استفاده از روش‌های تخصصی آن می‌توان بسیاری از مسائل را به‌خوبی انسان یا حتی بهتر از انسان حل کرد. امروزه، شاهد کاربردهای هوش مصنوعی در جنبه‌های مختلف زندگی بشر هستیم.

بیمارستان‌ها و مراکز پزشکی، صنعت کسب و کار، حوزه کشاورزی و دامداری، شهرسازی، صنعت حمل و نقل، بازاریابی و فروش، صنعت هوا فضا، صنعت سینما و بسیاری از حیطه‌های دیگر از مزایای ابزارهای هوشمند برخوردار هستند و می‌توان گفت هوش مصنوعی به نوعی به جزء جدایی‌ناپذیر زندگی بشر تبدیل شده است.

حتی عموم مردم از ابزارهای هوشمند در خانه‌های شخصی خود استفاده می‌کنند که می‌توان از گوشی‌های هوشمند به عنوان یکی از پرکاربردترین دستاوردهای هوش مصنوعی یاد کرد. میزان پژوهش‌های حیطه هوش مصنوعی در سال‌های اخیر نیز بسیار افزایش پیدا کرده است و انتظار می‌رود در سال آینده این حجم از مطالعات به بیش از ۲۰ درصد نیز برسد.

بدین ترتیب، می‌توان گفت با رشد و گسترش ابزارهای هوشمند در سازمان‌ها و مراکز مختلف، موقعیت‌های شغلی بسیاری به وجود خواهند آمد و افراد تحصیل کرده در این رشته می‌توانند با درآمدهای خوبی مشغل به کار شوند.

متخصص هوش مصنوعی کیست ؟

وظایف و مسئولیت‌های متخصصان هوش مصنوعی بر اساس حوزه کاری و مراکزی که در آنجا مشغول به کار هستند، بسیار متنوع است. با این حال، در حالت کلی می‌توان گفت افراد فعال در حیطه هوش مصنوعی ابزارها و سیستم‌های هوشمندی را طراحی می‌کنند که بتوانند در انجام کارها و تصمیم‌گیری درباره موضوعات مختلف به انسان کمک کنند. در ادامه، به اصلی‌ترین وظایف متخصص هوش مصنوعی اشاره شده است:

• حل مسائل مخالف با استفاده از منطق، تحلیل آماری و روش‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• مدیریت توسعه پروژه‌ها و بررسی عملکرد سیستم‌ها و ابزارهای هوشمند
• بررسی و تحلیل خطاهای سیستم‌ها و ابزارهای هوشمند
• بهبود عملکرد سیستم‌ها و ابزارهای هوشمند

علاقه‌مندان به هوش مصنوعی، پیش از این که قدم در این رشته بگذارند، باید از پیش نیازهای آن آگاه باشند و دانش تخصصی و مهارت‌های لازم این حیطه را کسب کنند. در ادامه، به پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی می‌پردازیم.

پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی چه هستند؟

افراد علاقه‌مند به هوش مصنوعی باید برای ورود به این حیطه از پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی آگاه شوند تا بتوانند بدون هیچ مشکلی، مفاهیم تخصصی آن را در ادامه مسیر خود یاد بگیرند. در فهرست زیر، اصلی‌ترین پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی فهرست شده‌اند:

• مفاهیم بنیادی رشته علوم کامپیوتر
• آمار و احتمالات مورد نیاز هوش مصنوعی
• مباحث ریاضی لازم برای یادگیری هوش مصنوعی
• برنامه نویسی کامپیوتر
• ساختمان داده
• طراحی الگوریتم‌
• مهارت حل مسئله

در ادامه مطلب، به توضیح هر یک از پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی می‌پردازیم.

مفاهیم اصلی علوم کامپیوتر

از آنجایی که هوش مصنوعی به عنوان زیرشاخه رشته علوم کامپیوتر محسوب می‌شود، افراد علاقه‌مند باید دانش تخصصی پیرامون مفاهیم اصلی علوم کامپیوتر کسب کنند. در ادامه، به مفاهیم لازم در علوم کامپیوتر برای یادگیری هوش مصنوعی اشاره می‌کنیم:

• مباحث مربوط به طراحی الگوریتم‌ها و نظریه‌های محاسباتی نظیر جبر بولی
• سیستم‌های سخت‌افزاری کامپیوتر نظیر اجزای فیزیکی آن، منطق دیجیتال، معماری کامپیوتر و معماری شبکه
• سیستم‌های نرم‌افزاری و اجزای آن نظیر زبان برنامه نویسی، کامپایلر، گرافیک کامپیوتری و سیستم عامل

آمار و احتمال در هوش مصنوعی

آمار و احتمال از اصلی‌ترین مباحث هوش مصنوعی محسوب می‌شود. با کمک روش‌های احتمالات، سیستم هوشمند می‌تواند در شرایط عدم قطعیت به نتیجه‌گیری برسد.

همچنین، ابزارها و سیستم‌های هوشمند می‌‌توانند با استفاده از مفاهیم آماری، الگوها و روابط میان داده‌ها را شناسایی کنند. مفاهیم مهم آمار و احتمالات به عنوان یکی از پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی در ادامه فهرست شده‌اند:

• توصیفات گرافیکی و عددی از داده‌ها
• توزیع‌های احتمالاتی
• توابع توزیع احتمالاتی
• پارامتر‌های آماری
• روش‌های تست فرضیه‌ها

ریاضیات پیش نیاز برای یادگیری هوش مصنوعی

علاوه‌بر آمار و احتمالات، در فهرست پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی، ریاضیات از موارد مهم محسوب می‌شود و علاقه‌مندان به حیطه هوش مصنوعی باید مفاهیم اصلی ریاضی را در این حوزه یاد بگیرند. در ادامه، به مهم‌ترین موضوعات ریاضیاتی پرکاربرد در هوش مصنوعی اشاره شده است:

• جبر خطی به عنوان یکی از مهم‌ترین مباحث برای درک روش‌های ماشین لرنینگ
• معادلات دیفرانسیل و حسابان نظیر توابع، خطاها و روش‌های تخمین
• مدل‌های غیرخطی
• رگرسیون خطی و رگرسیون با درجات بالا
• لاجستیک رگرسیون برای دسته‌بندی داده‌ها
• تحلیل داده برای تبدیل فرمول‌های ریاضی به قطعه کدهای برنامه نویسی
• ریاضیات گسسته

یادگیری برنامه نویسی برای فعالیت در هوش مصنوعی

مهارت برنامه نویسی از مهم‌ترین پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی به شمار می‌رود. افرادی که قصد دارند ابزارها و سیستم‌های هوشمند طراحی کنند، باید به زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی تسلط پیدا کنند. در ادامه، به رایج‌ترین زبان‌های برنامه نویسی این حیطه اشاره می‌شود:

• زبان برنامه نویسی پایتون: یادگیری زبان برنامه نویسی پایتون آسان است و منابع یادگیری بسیاری در اینترنت وجود دارد و افراد به‌صورت رایگان می‌توانند به آن‌ها دسترسی داشته باشند. این زبان، دارای کتابخانه‌ها و ابزارهای جامعی برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است.
• زبان برنامه نویسی جاوا: این زبان به عنوان زبان کاربرپسند شناخته شده است و از آن می‌توان در سیستم‌های مختلف استفاده کرد.
• زبان برنامه نویسی R: افرادی که در حوزه دیتا ساینس به عنوان دانشمند داده فعالیت می‌کنند و با استفاده از داده‌های حجیم و روش‌های هوش مصنوعی به حل مسئله می‌پردازند، یادگیری زبان R می‌تواند برای آن‌ها به عنوان یکی از پیش نیازهای مهم یادگیری هوش مصنوعی و کار با داده‌ها محسوب شود.
• زبان Prolog: این زبان به عنوان یکی از قدیمی‌ترین زبان‌های برنامه نویسی حوزه هوش مصنوعی شناخته می‌شود که اولین چت‌بات با نام «الیزا» (Eliza) در سال 1966 توسط این زبان طراحی شد. امروزه نیز از این زبان برای طراحی سیستم‌های هوشمند استفاده می‌شود.
• زبان Lisp: این زبان نیز همانند زبان Prolog به عنوان یکی از قدیمی‌ترین زبان‌های برنامه نویسی حیطه هوش مصنوعی محسوب می‌شود و امروزه نیز بسیاری از افراد متخصص هوش مصنوعی از این زبان برای توسعه پروژه‌های خود استفاده می‌کنند.
• زبان SQL: متخصصان هوش مصنوعی از زبان SQL‌ برای مدیریت پایگاه داده‌ها و بانک‌های اطلاعاتی و دسترسی به داده‌های مورد نیاز مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق استفاده می‌کنند.

زبان‌های برنامه نویسی به شما این امکان را می‌دهند تا بتوانید کارهای مختلفی را انجام دهید که در ادامه به برخی از آن‌ها اشاره شده است:

• تعریف و فراخوانی توابع
• جمع‌آوری داده
• تکرار عملیات مختلف با استفاده از حلقه در برنامه نویسی
• پیاده‌سازی شرط در برنامه نویسی

چرا ساختمان داده یکی از پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی است ؟

مدل‌های هوش مصنوعی برای یادگیری وظایف مختلف، نیاز به داده‌های آموزشی دارند. این داده‌ها باید بر اساس ساختار مورد نیاز مدل، به عنوان ورودی در اختیار مدل قرار گیرد. ساختمان داده شامل روش‌های مختلف برای سازمان‌دهی و نگهداری داده‌ها هستند و به برنامه نویس کمک می‌کنند تا به‌طور موثر از داده‌ها استفاده کنند.

چنانچه قصد دارید قدم در مسیر یادگیری هوش مصنوعی بگذارید، باید با انواع ساختمان‌های داده به عنوان یکی از پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی آشنا شوید و طریقه استفاده از آن‌ها را یاد بگیرید. در ادامه، به برخی از مهم‌ترین و پرکاربردترین ساختمان‌های داده در زبان‌های برنامه نویسی اشاره شده است:

• «آرایه» (Array)
• «لیست پیوندی» (Linked List)
• «پشته» (Stack)
• «صف» (Queue)
• «درخت» (Tree)
• Heap
• «هش» (Hash)
• «گراف» (Graph)
• «ماتریس» (Matrix)

طراحی الگوریتم

طراحی الگوریتم به عنوان یکی از پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی محسوب می‌شود و از اهمیت ویژه‌ای در برنامه نویسی برخوردار است. در طراحی الگوریتم به روش‌های مرحله به مرحله محاسبات و حل مسائل پرداخته می‌شود.

به منظور استفاده از روش‌های یادگیری ماشین، برنامه نویس باید الگوریتم‌هایی را طراحی کند که بر اساس آن‌ها، ماشین بتواند وظایف خاصی را یاد بگیرد. به عبارتی،‌ الگوریتم‌ها بر اساس «داده کاوی» (Data Mining) و شناسایی آماری الگوهای موجود در داده‌ها، به کاربر خروجی‌های مختلفی ارائه می‌کنند.

چرا مهارت حل مسئله یکی از پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی است ؟

مهارت حل مسئله از دیگر پیش نیاز های یادگیری هوش مصنوعی محسوب می‌شود. هدف هوش مصنوعی، حل کردن مسائل مختلف با استفاده از روش‌ها و الگوریتم‌های متنوع است. سیستم‌های هوش مصنوعی شامل یک عامل هوشمند است که می‌تواند در انواع محیط های عامل در هوش مصنوعی، تصمیماتی را اتخاذ کند و در پی آن‌ها، اقداماتی را انجام دهد. عامل هوشمندی که از مهارت حل مسئله برخوردار است، می‌توان به اهداف خود دست پیدا کند.

زمانی که هدف، طرح‌ریزی شد، با فرمول‌سازی مسئله می‌توان روال حل مسئله را پیاده‌سازی کرد. روال حل مسائل از چندین گام تشکیل شده است که متخصص هوش مصنوعی باید با آن‌ها آشنایی داشته باشد.

در ادامه به این مراحل اشاره می‌شود:

• مشخص کردن وضعیت اولیه عامل هوشمند
• تعیین تمام اقداماتی که عامل هوشمند می‌تواند انجام دهد.
• پیاده‌سازی مدلی که هر یک از اقدامات عامل هوشمند را مشخص می‌کند.
• انجام آزمایش و بررسی عملکرد عامل هوشمند برای رسیدن به هدف
• محاسبه هزینه اقدامات صورت گرفته توسط عامل هوشمند برای رسیدن به هدف

پس از مطالعه این مطلب، به منظور کسب اطلاع پیرامون نقشه راه هوش مصنوعی و ادامه مسیر پس از یادگیری پیش نیازها، مطالعه مطلب زیر پیشنهاد می‌شود.

 

جمع‌بندی

هوش مصنوعی و زیرشاخه‌های اصلی آن، یعنی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در سال‌های اخیر توجه بسیاری از افراد را به خود جلب کرده‌اند و افراد بسیاری تصمیم دارند در این عرصه مشغول به فعالیت شوند. از آنجایی که امروزه، هوش مصنوعی به عنوان بخش جدایی‌ناپذیر زندگی انسان به حساب می‌آید، می‌توان گفت در اکثر سازمان‌ها از افراد جویای کاری دعوت به همکاری می‌کنند که دارای دانش تخصصی و مهارت فنی در حوزه هوش مصنوعی هستند.

در مطلب حاضر سعی داشتیم پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی را به افرادی معرفی کنیم 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.