در سال ۱۴۰۳ با فرادرس هوش مصنوعی یاد بگیرید – راهنمای شروع

«هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence | AI)، شاخه‌ای از علوم کامپیوتر محسوب می‌شود و به دنبال خلق ماشین‌های هوشمندی است که رفتار شبه‌انسانی از خود بروز می‌دهند. منظور از ماشین هوشمند در اینجا، تنها ربات‌های فیزیکی که در فیلم‌های علمی و تخیلی دیده‌ایم نیست و می‌تواند شامل هر نوع اپلیکیشن یا مؤلفه نرم‌افزاری نیز شود. این عامل‌های هوشمند که توانایی متحول ساختن زندگی ما را دارند، با هدف یاری انسان در مواردی مانند فرایند تصمیم‌گیری ساخته می‌شوند و برای این منظور داده‌های موجود در یک شرکت را با دقت تحلیل می‌کنند. این عملیات، درست به همان شیوه‌ای است که انسان‌ها داده‌ها را پردازش کرده و تصمیم‌های منطقی را اتخاذ می‌کنند، با این تفاوت که فرایند تصمیم‌گیری در هوش مصنوعی، پس از مشاهده و بررسی حجم بسیار زیادی از داده‌ها صورت می‌گیرد. هوش مصنوعی، به‌طور کلی و در حالت ایده‌آل کارهایی را انجام دهد که برای آن به هوش انسانی نیاز است. تشخص گفتار، درک تصاویر و بسیاری نمونه‌های دیگر را می‌توان جزو توانایی‌های این فناوری در نظر گرفت. در این مطلب از مجله فرادرس، سعی بر این است تا مسیر یادگیری هوش مصنوعی با فرادرس را برای شما به‌طور شفاف بیان کرده و ضمن ترسیم نقشه راه، منابع مورد نیاز را در اختیارتان قرار دهیم.

سیستم‌های هوش مصنوعی به‌گونه‌ای طراحی شده‌اند تا بدون برنامه‌نویسی صریح بتوانند از تجارب خود یاد بگیرند، با موقعیت جدید - که تا به‌حال ندیده‌اند - سازگار شوند و با گذشت زمان، عملکرد خود را بهبود دهند. هدف نهایی آن نیز ساختن ماشین‌هایی است که می‌توانند مؤلفه‌های هوش انسانی یعنی استدلال، حل مسئله و خلاقیت را تقلید کنند.

اهمیت هوش مصنوعی در جامعه مدرن کنونی به دلایل گوناگون، رفته رفته بیشتر می‌شود. چندین مورد از این دلایل را در ادامه آورده‌ایم.

• افزایش بهره‌وری
• پیش‌بینی و تصمیم‌گیری بهتر
• شخصی‌سازی
• دسترسی‌پذیری
• نوآوری

مقدمه ای بر هوش مصنوعی

هوش مصنوعی یکی از ارزشمندترین پیشرفت‌های فناوری در قرن بیست و یکم محسوب می‌شود. توانمندی فناوری AI در تقلید هوش بشر، افزایش اتوماسیون و همچنین تعامل بی‌درنگ با محیط، بی‌شک خصوصیت شگفت‌انگیزی است که عملیات تجاری را وارد ابعاد جدیدی می‌کند. فناوری در این عصر دیجیتالی برای اهداف گوناگونی مورد استفاده قرار می‌گیرد. چت‌بات‌های هوشمند نظیر ChatGPT، دستیاران مجازی نظیر Siri یا Alexa و وسایل نقلیه خودگردان - همچون اتومبیل‌های خودران - همگی جزو نوآوری‌های فناوری هوش مصنوعی محسوب می‌شوند که در صنعت فناوری شاهد خودنمایی آن‌ها هستیم. فناوری هوش مصنوعی از طریق خصوصیاتی شبیه به هوش خود مختار، هوش کمکی، هوش تقویت شده و هوش خودکار به ماشین‌ها، سیستم‌ها و همچنین نرم‌افزار‌ها قدرت می‌دهد تا نتایجی تحول‌آفرین را به بیشترین شیوه‌‌های ممکن ارائه دهند.

تعدادی از کسب و کارها، روی هوش مصنوعی با هدف بهبود بهره‌وری، سرمایه‌گذاری کرده‌اند و برخی دیگر، کاربردهای هوش مصنوعی را برای افزایش اتوماسیون راه‌اندازی می‌کنند. از سویی دیگر، شرکت‌هایی هستند که هوش مصنوعی را برای شناسایی فرصت‌‌های بازایابی، تصمیم‌گیری سریع‌تر و بهینه کردن فرایند آگاهی از برند خود مورد استفاده قرار می‌دهند. با این تفاصیل، پیش‌بینی می‌شود که فناوری هوش مصنوعی، مؤلفه‌ای باشد که در سال‌‌های پیشِ رو تحولات فراوانی را رقم بزند. همچنین، انتظار می‌رود آینده فناوری AI یا اجرای کاربردهای آن، کسب و کارهای سودمحوری را برای سازمان‌های مختلف - در ابعاد گوناگون - ایجاد کند. از مهم‌ترین کاربرهای هوش مصنوعی در ۵ صنعت برتر می‌توانیم به موارد آورده شده در ادامه اشاره کنیم. البته که گستره این فناوری به همین موارد خلاصه نمی‌شود.

• هوش مصنوعی برای توسعه نرم‌افزارهای موبایل و وب
• هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی عملکردهای بازاریابی دیجیتالی
• هوش مصنوعی برای بهبود عملیات تولید
• هوش مصنوعی برای توسعه و ارتقای فعالیت‌های عملیاتی بازار یا تجارت الکترونیک
• تأثیرگذاری هوش مصنوعی روی صنعت خدمات بهداشتی و درمانی

هوش مصنوعی، به‌عنوان عاملی تحول‌آفرین در قلمرو فناوری کنونی ظاهر شده است. یعنی، هم پیشرفتی اساسی محسوب می‌شود و هم ابزاری کمک‌کننده که تغییراتی را در حوزه‌‌های متنوع به‌وجود می‌آورد. هوش مصنوعی در موارد مختلف، از بهینه‌سازی فرایند‌های محاسباتی تا تقویت اقدامات امنیت سایبری و از بهبود تجربه رابط کاربری تا امکان‌پذیر کردن تحلیل‌های پیش‌گویانه، بی‌تردید دارای نقش بسیار مهمی است. هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های توانمند، حوزه تحلیل داده‌ها را بهبود بخشیده و به تکنولوژی امکان می‌دهد تا ضمن سازگاری، با هر تعاملی پیچیده‌تر شود.

اهمیت هوش مصنوعی در دنیای کنونی رو به روز بیشتر می‌شود. زیرا این فناوری قادر است صنایع گوناگون نظیر خدمات درمانی، امور مالی، آموزش و غیره را دگرگون کند. به‌کارگیری هوش مصنوعی در حال حاضر باعث شده است تا میزان بهره‌وری بهبود پیدا کرده و هزینه‌ها کاهش یابد، ضمن اینکه میزان دقت انجام وظایف در حوزه‌های مختلف را افزایش داده است. هوش مصنوعی با تلفیق علوم کامپیوتر و دیتاست‌های بزرگ و کارآمد، قابلیت‌های «حل مسئله» و «تصمیم‌گیری» را با تقلید هوش انسانی امکان‌پذیر می‌کند. فناوری AI کنونی، تا حدی «محدود» یا «ضعیف» تلقی می‌شود که در آن، ماشین‌ها - یا اپلیکیشن‌ها - به انجام کارهای مشخص و تعیین شده می‌پردازند.

هوش مصنوعی در حال تغییر نگرش ما به دنیا، نه تنها در حوزه‌های تخصصی بلکه در مجموعه‌ای از صنایع گوناگون است. آموختن و درک فناوری AI، نحوه کار آن و مزیت‌هایی که ممکن است برای کسب و کار شما می‌تواند داشته باشد، اولین گامی است که برای کسب موفقیت شغلی آتی خود می‌توانیم برداریم. گذراندن دوره‌های مختلفی که برای این منظور وجود دارد می‌تواند راهی باشد تا خود یا کسب و کار خود را از سایرین متمایز کرده و در مرز تحولات مربوط به فناوری آینده قرار بگیرید. فراموش نکنید هما‌ن‌طور که انسان‌ها رفته رفته با‌هوش‌تر می‌شوند، فناوری نیز به همین شکل پیش می‌رود.

یادگیری هوش مصنوعی با فرادرس چگونه است؟

پلتفرم آموزشی فرادرس، مجموعه وسیعی از دوره‌های فیلم آموزشی هوش مصنوعی شامل ماشین لرنینگ، الگوریتم‌ها و رباتیک را ارائه می‌دهد که می‌توانید برای افزایش دانش خود از آن استفاده کنید.

مفاهیم پایه و اصول هوش مصنوعی چیست؟

برای یادگیری هوش مصنوعی با فرادرس، ضروری است تا با برخی از مفاهیم کلیدی و اصطلاحات رایج در این حوزه آشنا شوید. این فرایند شامل آموختن مؤلفه‌های گوناگون هوش مصنوعی نظیر یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و همچنین الگوریتم‌ها و تکنیک‌هایی نظیر شبکه‌های عصبی و یادگیری تقویتی است که برای ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی به‌کار می‌روند. از دیگر مفاهیم مهم این فناوری می‌توان به پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر، مسائل اخلاقی و سوگیری‌ یا به‌اصطلاح بایاس در هوش مصنوعی اشاره کرد.

هوش مصنوعی از مفهومی که در دنیای علمی و تخیلی وجود داشت به واقعیتی روزمره تبدیل شده است و بر جنبه‌های گوناگون زندگی ما تأثیر می‌گذارد. این فناوری در مسیر خود، پیشرفت‌ها و دستاوردهای قابل‌توجهی به‌همراه داشته که هر یک بازتابی از تلفیق اصول تئوری، پیشرفت‌‌های فنی و پیاده‌سازی‌های عملی است. پیش از دهه ۵۰ میلادی، مبانی نظری آن بنا نهاده شد. در دهه‌های ۵۰ و ۶۰ میلادی، دنیا شاهد شروع و توسعه‌‌های ابتدایی این فناوری بود. دهه‌های ۷۰ و ۸۰ میلادی در واقع به‌عنوان دوران رکود هوش مصنوعی و پیدایش سیستم‌های خبره شناخته می‌شود. دهه ۹۰ و شروع قرن حاضر میلادی معادل با عصر اینترنت و یادگیری ماشین بوده است. از سال‌های ۲۰۲۰ و پس از آن نیز شاهده ظهور مدل‌های زبانی بزرگ نظیر GPT و دیگر کاربردهای شگفت‌انگیز هوش مصنوعی هستیم و این روند رو به رشد در آینده نیز ادامه می‌یابد.

ریاضیات و آمار به‌عنوان یکی از اساسی‌ترین قسمت‌ها در مدل‌ها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی به‌شمار می‌رود و به ماشین‌ها قدرت می‌دهند تا حجم زیادی از داده‌‌ها را پردازش، تحلیل و تفسیر کنند. مفاهیمی نظیر جبر خطی، حساب دیفرانسیل، آمار و احتمالات برای ایجاد الگوریتم‌های یادگیری ماشین بسیار مهم هستند. به بیان دیگر، این الگوریتم‌ها از توابع و معادلات ریاضی برای شناسایی الگوها، انجام پیش‌بینی‌ها و طبقه‌بندی اطلاعات استفاده می‌کنند. همچنان‌که هوش مصنوعی به پیشرفت خود و شکل دادن به دنیای ما ادامه می‌دهد، تعامل بین ریاضیات و AI، اهمیت خود را حفظ کرده و دریچه‌هایی را به حوزه‌ها و فرصت‌های جدید برای نوآوری برایمان باز می‌کند. هوش مصنوعی به کمک قدرت ریاضیات، توانایی متحول ساختن صنایع، حل مسائل پیچیده و بهبود زندگی‌های روزمره به روش‌های منحصر به فرد را خواهد داشت.

کارفرمایان این دسته از مشاغل، به‌طور معمول انتظار دارند تا درک به‌نسبت خوبی از مفاهیم پایه‌ای ریاضی و آمار، شناخت و مهارت استفاده از الگوریتم‌های ماشین لرنینگ، تسلط بر زبان‌های برنامه‌نویسی پرطرفدار برای این حوزه نظیر پایتون به‌همراه فریمورک‌های مرتبط با هوش مصنوعی را داشته باشید. همچنین، تحصیل در رشته‌های علوم کامپیوتر، گرایش‌های هوش مصنوعی یا داده‌کاوی و دیگر رشته‌‌های مرتبط، دارا بودن سابقه کار و گذراندن دوره‌های آموزشی مرتبط با هوش مصنوعی می‌تواند رزومه شما را پر بارتر کرده و جذابیت آن را برای کارفرمایان افزایش دهد.

زیرشاخه های هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی دارای زیر شاخه‌های متعددی مانند ماشین لرنینگ، دیپ لرنینگ، رباتیک، ان ال پی، سیستم‌های خبره، بینایی کامپیوتر، شبکه‌های عصبی و غیره می‌شود که در ادامه، برخی را بیشتر توضیح داده‌ایم.

«یادگیری ماشین» (Machine Learning | ML) به‌عنوان زیر مجموعه‌ای از هوش مصنوعی یا AI، به دنبال آموزش الگوریتم‌هایی است که بر مبنای داده‌های ورودی می‌توانند اعمالی نظیر «تصمیم‌گیری» یا «پیش‌بینی» را انجام دهند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین برخلاف روش برنامه‌نویسی مرسوم که در آن، قوانین و منطق به‌طور صریح و مشخص تعریف می‌شوند، به‌وسیله دیتاست‌های بسیار بزرگ و با هدف آموختن الگوها و تصمیم‌گیری‌ها آموزش داده می‌شوند. از انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توان به «یادگیری نظارت شده»، «یادگیری بدون نظارت» و «یادگیری» تقویتی اشاره کرد. نمونه‌های عملی یادگیری ماشین نیز مواردی مانند بازشناسی تصویر، تشخیص گفتار، شناسایی تقلب، شخصی‌سازی‌ها و غیره را شامل می‌شوند.

«یادگیری عمیق» (Deep Learning)، زیرمجموعه دیگری از یادگیری ماشین است که به آموزش شبکه‌‌های عصبی با لایه‌های متعدد می‌پردازد تا از این طریق وظایفی مانند شناسایی الگو در داده‌ها را انجام دهند. مدل‌های دیپ لرنینگ به‌طور کلی برای انجام کارهای پیچیده‌ای استفاده می‌شوند که با مقادیر زیادی داده سر و کار دارند. مواردی نظیر بازشناسی تصویر و گفتار، پردازش زبان طبیعی و رانندگی خودکار و غیره، جزوی از این وظایف محسوب می‌شوند.

«پردازش زبان طبیعی» (Natural Language Processing | NLP)، زیر مجموعه‌ای از هوش مصنوعی است و به آموزش ماشین‌هایی می‌پردازد که بتوانند زبان انسانی را فهمیده، تفسیر کرده و مانند آن را تولید کنند. NLP به ماشین‌ها امکان می‌دهد تا حجم زیادی از داده‌های متنی و گفتاری را پردازش و تحلیل کنند و از این طریق کاربردهایی مانند ترجمه زبانی، تحلیل احساس و چت‌بات‌ها را ایجاد کنند.

برای انتخاب زمینه تخصصی در هوش مصنوعی می‌بایست عواملی نظیر علایق و بازار کار حوزه انتخابی را مد نظر قرار دهید. به طور مثال، اگر علاقه‌مند به پردازش نوشتار انسانی یا عکس‌ها هستید، ممکن است که ورود به حوزه NLP یا بینایی کامپیوتر برای شما مناسب باشد. همچنین، می‌بایست بازار کار را به لحاظ جذب نیرو و تخصص‌های مورد نیاز کارفرمایان بررسی کرده و حوزه‌هایی که در حال رشد هستند است را شناسایی کنید. به‌طور مثال، حوزه‌هایی مانند یادگیری عمیق، اینترنت اشیاء و غیره جزو حوزه‌هایی هستند که در حال حاضر تقاضای مناسبی برای جذب نیرو در آن‌ها وجود دارد. با انتخاب حوزه مناسب و متناسب با علایق و استعداد‌های خود می‌توانید در آن پیشرفت کرده و شغل مناسبی را به‌عنوان یک فرد متخصص برای خود انتخاب کنید.

بازار کار هوش مصنوعی چگونه است؟

هوش مصنوعی به‌عنوان یک فناوری محبوب و شگفت‌انگیز، با سرعت زیادی در حال رشد است و جنبه‌های گوناگونی از زندگی روزمره ما را تحت تأثیر قرار می‌دهد. با افزایش به‌کارگیری این فناوری برای بهبود عملیات و کارایی توسط مشاغل، می‌توان شاهد ظهور دنیای جدیدی از فرصت‌های شغلی باشیم. تأثیر روزافزون AI در صنایع باعث شده تا نیاز برای جذب افراد متخصص در این زمینه افزایش یابد. تقاضا برای افرادی متخصص به منظور ایجاد و پیاده‌سازی راهکارهای هوش مصنوعی، از ماشین لرنینگ گرفته تا دانشمندان داده، بسیار زیاد است.

بنابراین، بازار کار برای زیرمجموعه‌های این فناوری وضعیت قابل قبولی دارد و در آینده نیز پیش‌بینی می‌شود که این روند سیر صعودی داشته باشد. AI زیرشاخه‌های متعددی دارد و افراد می‌توانند با کسب مهارت‌های مورد نیاز برای هر یک از این حوزه‌ها، فرصت‌های شغلی گوناگونی را پیشِ روی خود داشته باشند. از مشاغل موجود برای هوش مصنوعی می‌توان به پژوهشگر هوش مصنوعی، دانشمند داده، تحلیل‌گر داده، مهندس یادگیری ماشین، مهندس پردازش زبان طبیعی، مهندس رباتیک، مهندس بینایی کامپیوتر، تحلیل‌گر امنیت کامپیوتری با تخصص هوش مصنوعی، متخصص AI در حوزه بهداشت و درمان، توسعه‌دهنده هوش تجاری، مهندس کلان‌داده و غیره اشاره کرد.

پژوهشگران یا دانشمندان داده، به‌دنبال این هستند که با تحلیل داده‌های فراهم شده، بینش‌های ارزشمندی را از آن‌ها بیرون بکشند تا سازمان‌ها بتوانند به‌کمک این اطلاعات تصمیم‌های بهتری را اتخاذ کنند. مهندس یادگیری ماشین، الگوریتم‌ها و مدل‌های ML را با هدف پیش‌بینی و غیره توسعه داده و پیاده‌سازی می‌کند. محقق AI، در زمینه هوش مصنوعی، به پژوهش پرداخته و روی پیشرفت سیستم‌های هوش مصنوعی کار می‌کند. توسعه‌دهندگان اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی نیز راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی را طراحی کرده، توسعه داده و پیاده‌سازی می‌کنند. در واقع این افراد، آینده فناوری را با ایجاد اپلیکیشن‌‌ها و سیستم‌های هوشمند شکل می‌دهند.

هدف گذاری و تعیین اهداف یادگیری چگونه است؟

پا گذاشتن در مسیر یادگیری هوش مصنوعی با فرادرس شاید کمی دلهره‌آور به نظر برسد اما داشتن رویکردی استراتژیک می‌تواند این فرایند را منظم‌تر و قابل مدیریت کند. بنابراین، اگر قصد یادگیری هوش مصنوعی با فرادرس را دارید، می‌بایست اهداف خود را تعیین کنید. این اهداف به شما کمک می‌کنند تا اولویت‌هایتان نیز مشخص شود. همچنین، کمک می‌کنند تا مسیر یادگیری را به درستی انتخاب کرده و آن به‌طور بهینه طی کنید. به‌طور کلی، تعیین اهداف یادگیری در حوزه هوش مصنوعی، ابزاری سودمند برای پیشرفت و کسب موفقیت در این زمینه محسوب می‌شود.

به منظور تعیین اهداف یادگیری واقع‌بینانه و شخصی در هوش مصنوعی بهتر است پیش از همه، مهارت‌های فعلی خود را ارزیابی کنید. ممکن است بدون هیچ‌گونه دانش قبلی قصد ورود به این حوزه را داشته باشید یا پیش از این، در رشته هوش مصنوعی به تحصیل پرداخته‌اید که در این حالت، اهدافی که نظر می‌گیرید متفاوت هستند. نکته دیگر این است که اهداف خود را می‌بایست به‌صورت واضح و به‌شکلی قابل انداز‌ه‌گیری تعریف کنید. هر چقدر که اهداف شما روشن‌تر باشند، به‌طور قطع، مسیری هموارتر برای رسیدن به آن‌ها در پیش خواهید داشت.

توصیه می‌شود اهداف کلی خود را به اهدافی کوچکتر تقسیم کنید که مدیریت آن‌ها ساده‌تر است و همچنین روی اهدافی تمرکز کنید که با علایق و ترجیحات شما سازگارتر هستند. دستیابی به اهداف کوچک‌ راحت‌تر است و علاوه بر این،‌ با موفقیت در آن‌ها انگیزه شما برای ادامه یادگیری در این حوزه افزایش پیدا می‌کند. اهداف کوچک‌تر همچنین، امکان سنجش میزان پیشرفت را برای شما فراهم می‌کنند. امروزه منابع متعددی برای یادگیری مهارت‌های گوناگون وجود دارد که هوش مصنوعی نیز از این قاعده مستثنی نیست. پس از هدف‌گذاری و انتخاب منبع مناسب برای یادگیری هوش مصنوعی با فرادرس، با تمرین منظم و پیوسته می‌توانید به اهدافی که تعیین کرده‌اید دست پیدا کنید.

مسیر یادگیری هوش مصنوعی با فرادرس چیست؟

برای افراد مشتاق به یادگیری AI، منابع متعددی - به‌خصوص به‌صورت آنلاین - وجود دارد که می‌توان بر مبنای آن،‌ پای در مسیر یادگیری در حوزه هوش مصنوعی گذاشت. فرادرس، به‌عنوان یکی از محبو‌ب‌ترین پلتفرم آموزشی، دوره‌های فیلم آموزشی متعددی را در این زمینه منتشر کرده است. حتی اگر فردی کاملا مبتدی و فاقد پیش‌زمینه تخصصی در این حوزه باشید هم یادگیری هوش مصنوعی با فرادرس می‌تواند پایه‌ای محکم را در رابطه با مفاهیم اصلی AI برای شما ایجاد کند.

مسیر یادگیری تئوری هوش مصنوعی برای کنکور و دانشگاه

شروع مسیر یادگیری شما در این مورد می‌تواند با مروری بر تعریف هوش مصنوعی، آشنایی با عامل‌های هوشمند و انواع آن، آشنایی با جست و جوهای آگاهانه و ناآگاهانه و انواع هر کدام، مسائل ارضای محدودیت، انواع بازی‌ها و غیره همراه باشد. فیلم آموزش هوش مصنوعی مقدماتی فرادرس، مباحث مقدماتی تئوری هوش مصنوعی را به‌طور کامل به شما یاد می‌دهد. موارد بیان شده در این فیلم آموزشی برای کسانی که در حال آمادگی برای کنکور کارشناسی ارشد مهندسی کامپیوتر و هوش مصنوعی هستند و همچنین افراد مشغول تحصیل در این رشته نیز، مفید خواهد بود.

• فیلم آموزش رایگان مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و عامل‌های هوشمند فرادرس، شما را با عامل‌های هوشمند آشنا کرده و نحوه کارکرد آن را بررسی می‌کند.
• فیلم آموزش هوش مصنوعی تکمیلی فرادرس را می‌توان مکمل منبع قبلی دانست که مثال‌های متعددی را در مورد مفاهیم بیان شده حل می‌کند. این فیلم آموزش نیز مانند منبع قبلی بر مباحث تئوری هوش مصنوعی تمرکز دارد و منبعی قوی برای دانشجویان این حوزه محسوب می‌شود.
• فیلم آموزش هوش مصنوعی به‌همراه مرور و حل تست کنکور ارشد مجموعه بزرگی از سوالات تألیفی و همچنین سوالات کنکور کارشناسی ارشد هوش مصنوعی را حل می‌کند. مفاهیم گوناگون هوش مصنوعی در این فیلم آموزش مورد بررسی قرار می‌گيرند.

مسیر یادگیری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

همان‌طور که گفته شد یادگیری ماشین، یکی از زیرمجموعه‌های پر طرفدار هوش مصنوعی است. این حوزه، به توسعه الگوریتم‌ها و آموزش مدل‌هایی می‌پردازد که می‌توانند الگوهای موجود در داده‌ها را شناسایی کرده و از آن برای کمک به تصمیم‌گیری و پیش‌بینی، استفاده کنند. با توجه به اینکه دانستن مفاهیم پایه ریاضیات، آمار و احتمال جزو بخش‌های مهم یادگیری ماشین محسوب می‌شود، برای شروع مسیر یادگیری می‌توانید از فیلم آموزش ریاضی برای یادگیری ماشین به‌همراه پیاده سازی در پایتون فرادرس استفاده کنید. مفاهیمی نظیر بردارها، ماتریس، دستگاه معادلات خطی، تجزیه ماتریس، مقادیر ویژه، بردارهای ویژه، حد، مشتق، انتگرال، بهینه‌سازی، آمار و احتمال در این فیلم آموزشی فرادرس مورد بررسی قرار می‌گیرند. یکی از مزیت‌های این فیلم آموزش، پیاده‌سازی مباحث تئوری در پایتون پایتون است.

• پایتون یکی از محبوب‌ترین زبان‌ها برای کار در حوزه یادگیری ماشین و به‌طور کلی هوش مصنوعی به‌شمار می‌رود. برای آشنایی و یادگیری Python می‌توانید از فیلم آموزش رایگان پایتون و برنامه‌نویسی سریع و آسان فرادرس استفاده کنید.

سپس می‌توانید ماشین لرنینگ را با فیلم آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون به‌طور سریع و آسان فرادرس یاد بگیرید. این فیلم، الگوریتم‌ها و مباحث لازم برای یادگیری ماشین را کمترین زمان ممکن آموزش می‌دهد. مباحث مهمی نظیر رگرسیون، روش‌های کلاسیفیکیشن، ماشین بردار پشتیبان یا SVM، آشنایی با شبکه عصبی مصنوعی یا NN، کلاسیفایر Bayes، درخت تصمیم، جنگل تصادفی، K-نزدیک‌ترین همسایه به‌همراه پیاده‌سازی‌های عملی، در این فیلم آموزش پوشش داده می‌شوند.

پیش پردازش و آماده‌سازی داده‌ها یکی از مهم‌ترین مراحل در یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ها است که مواردی همچون تمیز کردن، تبدیل‌ها و استانداردسازی داده‌ها را در بر می‌گیرد تا آن‌ها را بتوان بدون مشکل برای اهدافی نظیر مدل‌سازی و غیره استفاده کرد. فیلم آموزش تجزیه و تحلیل و آماده سازی داده ها با پایتون فرادرس نحوه کار با کتابخانه‌های گوناگونی نظیر پانداس، نامپای و pyplot را برای این منظور به شما یاد می‌دهد.

ادامه مسیر یادگیری هوش مصنوعی با فرادرس چگونه است؟

پس از آشنایی و یادگیری کلیات هوش مصنوعی، می‌توانید برای پیشرفت بیشتر یا کسب تخصص‌های ضروری برای ورود به بازار کار، یادگیری خود را در زیر شاخه‌‌های هوش مصنوعی ادامه دهید.

یادگیری ماشین

یکی از خصوصیات زبان پایتون، وجود کتابخانه‌ها و فریمورک‌های گسترده آن در زمینه‌های مختلف است که هوش مصنوعی و زیرشاخه‌های آن را نیز در بر می‌گیرد. آموختن و به‌کارگیری این کتابخانه‌ها به شما امکان می‌دهد تا ایده‌ها و پروژه‌های هوش مصنوعی خود را سریع‌تر و بهینه‌تر توسعه دهید. یعنی با کلاس‌ها و توابعی که برایتان فراهم می‌کنند، پیاده‌سازی خیلی از الگوریتم‌ها را تسهیل کرده و زمان توسعه را کاهش می‌دهند.

از کتابخانه‌ها شناخته شده در این حوزه می‌توان به تنسورفلو، کراس، پای‌تورچ، scikit-learn، پانداس و غیره اشاره کرد که ما را در آماده‌سازی داده‌ها و پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین یاری می‌دهند.

فیلم آموزش رایگان کتابخانه های پایتون برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق فرادرس، شما را با کتابخانه‌های Numpy ،Pandas ،Matplotlib و Seaborn آشنا کرده و سپس، کتابخانه‌های Scikit-Learn ،TensorFlow ،Keras و PyTorch را مورد بررسی قرار می‌دهد. لازم به یادآوری است که این کتابخانه‌ها برای محاسبات علمی، مدیریت داده‌ها، مصورسازی و غیره مورد استفاده قرار می‌گیرند.

فیلم آموزش کتابخانه scikit-learn در پایتون برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین فرادرس، نحوه استفاده از این کتابخانه اپن سورس که شامل ابزارهای مختلفی برای آماده‌سازی داده‌ها، انتخاب مدل یادگیری ماشین، ارزیابی مدل‌ها و تنظیم پارامترها است را به شما یاد می‌دهد. انعطاف‌پذیری و سادگی استفاده از scikit-learn ، اجرا و ارزیابی انواع مدل‌ها را در مدت‌زمانی بهینه، امکان‌پذیر می‌کند. در این کتابخانه با مواردی نظیر کار با داده‌ها،‌ کلاسترینگ یا خوشه‌بندی به روش‌های K-Means ،Mean Shift ،DBSCAN و GMM، کلاسیفیکیشن یا طبقه‌بندی به روش‌‌های KNN ،Naive Bayes ،Logistic Regression ،SVM ،Decision Tree و MLP، رگرسیون به روش‌های KNN ،Linear Regression ،SVM ،Decision Tree ،MLP و همچنین کاهش ابعاد با روش PCA آشنا خواهید شد.

یکی از دیگر از زبان‌های برنامه‌نویسی مناسب برای پیاده‌سازی رویکرد‌های هوش مصنوعی، زبان R است که در فیلم آموزش رایگان آشنایی با برنامه‌نویسی R فرادرس با مفاهیمی نظیر تعریف متغیر، عملگرها، بردار، لیست و ماتریس در آن آشنا خواهید شد. با توجه به قابلیت‌هایی که این زبان برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین در اختیار شما قرار می‌دهد می‌توانید از فیلم آموزش رویکردهای یادگیری ماشین در R برای اجرای رویکردهای یادگیری ماشین در آن استفاده کنید.

شبکه‌های عصبی مصنوعی یا ANN، می‌توانند برای پیشرفت و ادامه مسیر یادگیری هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گیرند. این شبکه‌ها، مدلی ریاضی هستند که ساختار عصبی مغز انسان را شبیه‌سازی می‌کنند. این رویکرد، یکی از قوی‌ترین و پرکاربردترین ابزارها در یادگیری ماشین محسوب می‌شوند. از نمونه کاربردهای شبکه‌های عصبی می‌توان به کاربرد آن در اتومبیل‌های خودران، اپلیکیشن‌های تغییره چهره و غیره اشاره کرد.

فیلم آموزش مقدماتی پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی مصنوعی در پایتون فرادرس، مباحث ریاضی و تئوری مربوط به این عنصر مهم در هوش مصنوعی را پوشش داده و در ادامه، به‌سراغ پیاده‌سازی آن در پایتون می‌رود. پیاده‌سازی‌ها در این فیلم آموزش به ۲ روش صورت می‌گیرد. روش اول، کدنویسی از ابتدا و بدون استفاده از کتابخانه‌های آماده است که درک عمیقی از شبکه‌های عصبی را برای شما ایجاد می‌کند و روش دوم، پیاده‌سازی به کمک کتابخانه‌های موجود است که توسعه سریع‌تر و بهینه‌تر شبکه‌های عصبی را برایتان فراهم می‌کند. پس از مشاهده این فیلم آموزش پروژه‌محور فرادرس، مسیر یادگیری دیپ‌لرنینگ یا همان یادگیری عمیق برای شما هموارتر خواهد شد.

کار عملی و پیاده سازی پروژه ها

در مسیر یادگیری هوش مصنوعی لازم است تا مفاهیم پایه و تئوری را بیاموزید اما برای تثبیت و تقویت مهارت‌های خود ضروری است تا این دانسته‌ها را در قالب پروژ‌ها و تمرین‌های عملی پیاده‌سازی کنید. با این کار، درک عمیق‌تری از مفاهیم هوش مصنوعی پیدا کرده و با چالش‌ها و مسائل دنیای واقعی آشنا خواهید شد و همچنین در حل آن‌ها مهارت پیدا خواهید کرد. با کار عملی، ضمن تقویت مهارت حل مسئله، با نقاط ضعف و قوت خود نیز آشنا خواهید شد. پیاده‌سازی پروژه‌های عملی هوش مصنوعی همچنین باعث پربارتر شدن رزومه و نمونه‌کارهای شما شده و احتمال جذب شما توسط کارفرمایان را افزایش می‌دهد. به یاد داشته باشید که در حین انجام پروژه‌ها ممکن است بارها با شکست رو به رو شوید. نکته مهم این است در این‌گونه مواقع ناامید نشوید زیرا رویارویی با چالش‌ها و پیدا کردن راه‌حل برای آن‌ها مهارت شما را افزایش می‌دهند. اتمام پروژ‌هایی که برای خود تعیین کرده‌اید باعث افزایش انگیزه و اعتماد به‌نفس شما خواهند شد.

پروژه های ساده برای پیاده سازی

در ادامه این مطلب از مجله فرادرس، ایده‌هایی برای انجام پروژه‌های هوش مصنوعی، بیان شده و همچنین به رویکرد انجام آن نیز اشاره کرده‌ایم.

تشخیص اعداد دست‌نویس

هدف از این پروژه، ایجاد مدلی برای تشخیص ارقام دست‌نویس ۰ تا ۹ است. دیتاست MNIST به‌عنوان یکی از پرکاربردترین دیتاست‌های ارقام دست‌نویس،‌ بهترین مورد برای این پروژه محسوب می‌شود. می‌توانید فریموک‌های پایتونی نظیر تنسورفلو یا پایتورچ را برای ایجاد یک مدل ساده شبکه عصبی، مورد استفاده قرار دهید. سپس، این مدل را روی داده‌های MNIST آموزش داده و دقت آن را روی «نمونه ارقامی» که مشاهده نکرده، آزمایش کنید.

تشخیص دهنده ایمیل اسپم

هدف از این تمرین، آموزش مدلی است تا بین ایمیل‌های اسپم و ایمیل‌های معتبر تفاوت قائل شود. برای این کار نیاز است تا یکی از دیتاست‌های مرتبط که ایمیل‌های آن برچسب‌گذاری شده‌اند را پیدا کنید. سپس الگوریتم ساده‌ای مانند Naive Bayes را با استفاده از کتابخانه‌های پایتون نظیر scikit-learn آموزش دهید. در نهایت، مدل خود را با ایمیل جدید تست کرده تا ببینید که عملکرد آن چگونه است.

همچنین، می‌توانید از فیلم‌های پروژه‌محور فرادرس استفاده کنید که به‌عنوان تمرین، مسئله خاصی را پیاده‌سازی می‌کنند. در ادامه، به برخی از این نوع فیلم‌های آموزشی، اشاره کرده‌ایم.

• فیلم آموزش پیاده سازی الگوریتم ژنتیک در پایتون مقدماتی فرادرس، الگوریتم ژنتیک را به‌عنوان روشی برای حل مسائل بهینه‌سازی، توسعه می‌دهد. این الگوریتم، جمعیتی از راه‌حل‌های اولیه ایجاد کرده و با انتخاب بهترین آن‌ها و انجام تکرارهای متوالی، به جوابی شبه‌بهینه نزدیک می‌شود. نکته قابل توجه در مورد این فیلم آموزشی، کدنویسی به‌صورت مرحله به مرحله است که می‌تواند تمرین خوبی برای شما در این مورد باشد.
• فیلم آموزش پیش‌بینی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین در پایتون، پیش‌بینی نارسایی قلبی فرادرس می‌تواند تمرین خوبی برای یادگیری ماشین باشد. در این فیلم آموزش، یک مجموعه داده، بررسی شده و پس از آن با الگوریتم‌های یادگیری ماشین، احتمال وقوع سکته قلبی برای بیماران پیش‌بینی می‌شود. از مفاهیم مورد استفاده در این آموزش می‌توان به رگرسیون لجستیک، k-نزدیک‌ترین همسایه، پرسپترون چندلایه، تحلیل دیتاست و مصورسازی دیتاست اشاره کرد.

اهمیت ایجاد پرتفوی برای نمایش پروژه ها و مهارت های AI شما چیست؟

اگر قصد دارید تا در حوزه هوش مصنوعی مشغول به‌کار شوید و در جست و جوی شغلی را در این رابطه هستید، تنها، دارا بودن مدرک و گواهینامه برای این منظور کافی نیست. شما نیاز به یک پرتفوی دارید که نمونه‌کارها، پروژه‌ها و مهارت‌هایتان در حوزه‌های مرتبط با هوش مصنوعی را در معرض نمایش قرار دهد. دارا بودن نمونه کار قوی، شما را از رقبا متمایز ساخته، کارفرمایان احتمالی را تحت تأثیر قرار داده و اشتیاق و مهارت شما را نشان می‌دهد. برای ایجاد یک پرتفوی حرفه‌ای لازم است تا نکاتی را رعایت کنید، در ادامه، به برخی از این موارد اشاره کرده‌ایم.

تخصص مورد نظر خود را انتخاب کنید

هوش مصنوعی، حوزه‌ای متنوع و گسترده‌ با کاربردهای فراوان محسوب می‌شود. از موارد استفاده آن می‌توان به بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، رباتیک و غیره اشاره کرد. برای ایجاد نمونه کارهای حرفه‌ای برای خود، لازم است تا در ابتدا، حوزه‌ای را انتخاب کنید که با علایق، اهداف و توانایی‌های شما سازگار است. انتخاب یک شاخه به شما کمک می‌کند تا توجه خود را روی یادگیری، پژوهش و انجام پروژه‌های موجود در آن شاخه خاص از هوش مصنوعی معطوف کنید که قصد تسلط بر آن را دارید. به‌طور مثال، اگر به توسعه چت‌بات‌ها علاقه‌مند هستید، می‌توانید پردازش زبان طبیعی را به‌عنوان حوزه تخصصی خود انتخاب کنید.

اصول و مفاهیم اولیه را بیاموزید

پیش از کار روی پروژه‌های هوش مصنوعی لازم است تا اصول و مفاهیم اساسی AI را یاد بگیرید. مفاهیم تئوری، الگوریتم‌ها، ابزارها و فریمورک‌ها جزوی از این اصول محسوب می‌شوند. شما می‌توانید از دوره‌های فیلم آموزش فرادرس، کتاب‌ها، پادکست‌ها، وبلاگ‌ها و غیره برای یادگیری مقدمات AI و حوزه انتخابی استفاده کنید. شما همچنین می‌بایست پیش‌زمینه‌ مناسبی را در رابطه با ریاضیات، آمار و احتمالات، برنامه‌نویسی و ساختار داده‌ها داشته باشید. پلتفرم‌های ارائه دهنده فیلم آموزشی نظیر فرادرس یا مواردی همچون کورسِرا، یودمی، کَگِل و دیتاکمپ می‌توانند منبع مناسبی برای یادگیری اصول پایه هوش مصنوعی باشند.

پروژه‌های شخصی خود را توسعه دهید

یکی از بهترین شیوه‌های ایجاد پرتفوی قوی از نمونه‌کارهای هوش مصنوعی این است که پروژه‌های شخصی خود را توسعه دهید که بیان‌گر مهارت‌ها و دانش شما در هوش مصنوعی هستند. از مزیت این گونه پروژه‌‌ها می‌توان به پیاده‌سازی عملی آنچه آموخته‌اید، حل مسائل موجود در دنیای واقعی و ایجاد برنامه‌ای اصیل و مفید، اشاره کرد. با توجه به اینکه برای انجام این گونه پروژه‌ها نیاز به دیتاست دارید، منابعی مانند سرویس جست و جوی دیتاست گوگل، Kaggle، مخزن ماشین لرنینگ UCI، دیتاست‌های OpenAI و غیره می‌توانند منابعی عالی برای پیدا کردن دیتاست مناسب برای شما باشند. شما همچنین می‌توانید از فریمورک‌هایی نظیر پای‌تورچ، کراس، تنسورفلو و سای‌کیت‌لرن برای پیاده‌سازی برنامه‌های هوش مصنوعی خود کمک بگیرید.

پروژه‌های خود را مستندسازی کرده و به اشتراک بگذارید

برای اثربخش‌تر کردن مجموعه نمونه کارهای خود، نیاز است تا کارهای خود را مستندسازی کرده و با سایرین به اشتراک بگذارید. پلتفرم‌هایی نظیر گیت هاب، مدیوم، لینکداین و یوتیوب می‌توانند برای این منظور مورد استفاده قرار گیرند. هنگام نوشتن مستندات به این نکته توجه داشته باشید که عنوان جذابی را برای آن انتخاب کنید که بیان‌گر خلاصه‌ای از پروژه باشد. مقدمه‌ای کوتاه برای آن بنویسید که مسئله و هدف را شرح می‌دهد. داده‌ها، روش‌ها، نتایج و چالش‌های پروژه را نیز به طور کامل بیان کنید. در پایان نیز یک جمع‌بندی داشته باشید که مهم‌ترین دستاوردها، محدودیت‌ها و کارهای احتمالی در آینده، پیوندی به کدها و داده‌های مورد استفاده و همچنین اسلاید یا ویدیویی - شامل بیان‌گر کارکرد پروژه در عمل - را نشان می‌دهد.

به‌دنبال دریافت فیدبک و بهبود مهارت‌های خود باشید

به‌دنبال فیدبک بودن و تقویت مهارت‌های خود، راه دیگری برای ایجاد پرتفوی‌های قوی هوش مصنوعی است. برای این منظور و همچنین برای سوال پرسیدن، جواب گرفتن و آموختن از دیگر متخصصان و علاقه‌مندان هوش مصنوعی می‌توانید از پلتفرم‌هایی نظیر Stack Overflow، رِدیت، Kaggle و Quora کمک بگیرید. شما همچنین می‌توانید پلتفرم‌هایی همچون CodeWars ،HackerRank و LeetCode را به منظور تمرین مهارت‌های الگوریتمی و برنامه‌نویسی خود مورد استفاده قرار دهید. برای بهره‌مندی از دوره‌های پیشرفته در هوش مصنوعی و حوزه خاص خود می‌توانید از فیلم‌‌های آموزشی فرادرس، کورسرا و غیره استفاده کنید.

پرتفوی نمونه کارهای خود را به‌روز نگه دارید

نکته مهم دیگر در این مورد، این است که مجموعه نمونه‌کارهای خود را به‌روز نگه دارید و از آن غافل نشوید. لازم است که پروژه‌های جدید را به آن اضافه و موارد منسوخ و قدیمی را از آن حذف کنید، ضمن اینکه جدیدترین مهارت‌های خود را نیز در آن نشان می‌دهید. توجه داشته باشید که پرتفوی خود را به لحاظ وجود باگ‌ها، خطاها و لینک‌های معیوب بررسی کنید. ابزارهایی نظیر Grammarly ،CodePen و گوگل آنالیتیکز می‌توانند برای بهبود پرتفوی شما مفید باشند.

فیلم آموزش ساخت پروفایل حرفه ای گیت هاب GitHub و نکات مهم در پروژه ها در فرادرس

کلیک کنید

چگونه بر چالش‌های یادگیری هوش مصنوعی با فرادرس غلبه کنیم؟

هوش مصنوعی، حوزه‌ای پیشرفته محسوب می‌شود که در سال‌های اخیر محبوبیت فراوانی به‌دست آورده است. کاربردهای آن، صنایع گوناگونی را - از بهداشت و درمان گرفته تا امور مالی - در بر می‌گیرد و این توانایی را دارد که نحوه کارکردن و زندگی ما را دچار تغییر و تحول کند. شروع مسیر یادگیری هوش مصنوعی با فرادرس در کنار هیجان‌انگیز بودن می‌تواند شما را با چالش‌های متعددی نیز رو به رو کند. هر چند که این مشکل ممکن است برای تمامی افراد رخ دهد اما مبتدیان بیشتر در معرض این‌گونه مسائل قرار دارند. فناوری هوش مصنوعی با دارا بودن مجموعه‌ای وسیعی از مفاهیم، اصول پایه، الگوریتم‌ها و غیره می‌تواند کاربردها و قابلیت‌های فراوانی را برای انسان‌ها فراهم کند. با این وجود، ورود به دنیای شگفت‌انگیز این فناوری نیازمند مهارت‌‌هایی نظیر برنامه‌نویسی هوش مصنوعی، درک مفاهیم پایه‌ای ریاضیات، آمار و احتمال و تکنیک‌های گوناگون هوش مصنوعی است. در ادامه، برخی از این موانع و نحوه غلبه بر آن را بیان کرده‌ایم.

پیچیدگی مفاهیم هوش مصنوعی

یکی از مهم‌ترین چالش‌ها در یادگیری هوش مصنوعی، پیچیدگی ذاتی این موضوع است. هوش مصنوعی دربرگیرنده مفاهیم متعددی - از الگوریتم‌های یادگیری ماشین گرفته تا شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق - است. برای درک این نوع مفاهیم، لازم است تا یک پایه قوی در ریاضیات، علم آمار و علوم کامپیوتر داشته باشید. به‌همین دلیل، افراد مبتدی به‌طور معمول در میان معادلات سخت، الگوریتم‌های پیچیده و تئوری‌‌های انتزاعی گرفتار می‌شوند.

مهارت در ریاضیات

برای عالی بودن در هوش مصنوعی می‌بایست درک بسیار خوبی از مفاهیم ریاضی داشته باشید. مواردی نظیر جبر خطی، نظریه احتمال و حساب دیفرانسیل جزو مؤلفه‌های اساسی در یادگیری مصنوعی محسوب می‌شوند. خیلی از طرفداران و علاقه‌مندان هوش مصنوعی با مفاهیم ریاضی مشکل دارند و این مورد می‌تواند مانع بسیار مهمی برای ورود به این حوزه باشد. با این وجود، افراد می‌توانند با پشتکار و انتخاب منابع مناسب، این مسئله را حل و مهارت ریاضی لازم را در خود تقویت کنند.

فیلم آموزش ریاضی برای یادگیری ماشین + پیاده سازی در پایتون در فرادرس

کلیک کنید

گردآوری و پیش پردازش داده ها

داده‌ها در هوش مصنوعی به عنوان مؤلفه‌ای بسیار حیاتی برای راه‌اندازی الگوریتم‌های ماشین لرنینگ به‌شمار می‌روند. به‌همین دلیل، جمع‌آوری، پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها می‌تواند کار ترسناکی باشد. داده‌های دنیای واقعی به‌طور معمول ناقص، درهم و برهم و فاقد ساختاری مشخص هستند. کارشناسان هوش مصنوعی می‌بایست نحوه مدیریت مؤثر این نوع چالش‌ها را یاد بگیرند. به بیان دیگر باید توانایی پاک‌سازی، مهندسی ویژگی‌‌ها و کسب اطمینان از کیفیت داده‌ها برای ساخت مدل‌های هوش مصنوعی قدرتمند را پیدا کنند.

فیلم آموزش پاکسازی داده ها در پایتون برای یادگیری ماشین در فرادرس

کلیک کنید

انتخاب و بهینه سازی الگوریتم

انتخاب یک الگوریتم ماشین لرنینگ مناسب برای کار مدنظر، یکی از عوامل موفقیت در هوش مصنوعی محسوب می‌شود. افراد مبتدی ممکن است در تعیین الگوریتم مناسب - از بین الگوریتم‌های موجود - برای مسئله خاص و همچنین نحوه تنظیم پارامترهای آن مشکل داشته باشند. انتخاب اشتباه در این مرحله ممکن است منجر به بروز نتایجی غیر بهینه و نامطلوب شود. این مورد می‌تواند زمینه ناامیدی شما برای ادامه مسیر را فراهم کند. یادگیری نحوه مدیریت این جنبه از هوش مصنوعی برای کسب نتایجی ارزشمند، بسیار ضروری است.

محدودیت های سخت افزاری و نرم افزاری

اجرای راهکارهای هوش مصنوعی به‌طور معمول، نیازمند توان محاسباتی بسیار زیادی است. این مورد می‌تواند به‌عنوان یک چالش و مانعی بر سر راه افرادی ظاهر شود که در حال یادگیری هوش مصنوعی هستند. برای آموزش مؤثر شبکه‌های عصبی عمیق، به GPU-ها یا پردازنده‌های گرافیکی پیشرفته و سخت‌افزارهای تخصصی نیاز دارید. افزون بر این، راه‌اندازی نرم‌افزارها - زبان‌ها و کتابخانه‌های مرتبط - و فریمورک‌هایی مانند تنسورفلو یا پای‌تورچ می‌تواند برای افراد مبتدی سخت باشد. مدیریت و غلبه بر این محدودیت‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری، مشکل رایجی است که در سفر یادگیری هوش مصنوعی با آن برخورد می‌کنید.

سازگاری و یادگیری مداوم

فراموش نکنید که فناوری هوش مصنوعی به‌طور دائم در حال پیشرفت و تکامل است. در این حوزه پویا، همواره شاهد پیدایش الگوریتم‌ها، روش‌های بهینه و جدید خواهیم بود. به‌روز ماندن با آخرین پیشرفت‌های صورت گرفته و همچنین ترندها برای کارشناسان هوش مصنوعی ضروری است. این مورد به تعهد و عزمی راسخ برای یادگیری و همچنین تطابق دائمی خود با آن نیاز دارد. این کار در عین حال که سخت به‌نظر می‌رسد اما برای رقابت در حوزه AI ضروری است.

ملاحظات اخلاقی و سوگیری

نکته جالب در مورد سیستم‌های هوش مصنوعی این است که با توجه به داده‌هایی که با آن آموزش دیده‌اند می‌توانند دارای سوگیری و «جانب‌داری» (Bias) باشند و این مشکل ممکن است مسائل اخلاقی را به‌دنبال داشته باشد. درک و همچنین تلاش در راستای کاهش سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی نه‌تنها یک مسئله تخصصی به حساب می‌آید بلکه موضوعی اخلاقی نیز تلقی می‌شود. متخصصان این حوزه می‌بایست با چنین معضلات اخلاقی مقابله کرده و سعی در ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی بی‌طرف و unBiased داشته باشند.

در دسترس بودن منابع

دسترسی به منابعی نظیر دیتاست‌های باکیفیت و دیگر موارد آموزشی، ممکن است در افراد مختلف تا حد زیادی متفاوت باشد. برخی از یادگیرندگان ممکن است در دسترسی به این منابع دارای محدودیت باشند که می‌تواند مانعی برای پیشرفت آن‌ها محسوب شود. رفع خلاء موجود در دسترسی به منابع آموزشی ضرورت زیادی دارد، تا مطمئن شویم که آموزش هوش مصنوعی برای بسیاری از مخاطبین قابل دسترس است.

پلتفرم آموزشی فرادرس، با ارائه مجموعه فیلم‌های آموزشی هوش مصنوعی و علم داده از مقدماتی تا پیشرفته، دسترسی به این منبع ارزشمند را برای همگان تسهیل کرده است.

مشارکت و شبکه سازی

هوش مصنوعی، حوزه‌ای چندگانه است که از مزایای مشارکت و شبکه‌سازی نیز سود می‌برد. انزوا می‌تواند یکی از مشکلات افرادی باشد که هوش مصنوعی را به تنهایی یاد می‌گیرند. مواردی نظیر ملحق شدن به کامیونیتی‌های هوش مصنوعی، شرکت در کنفرانس‌ها و مشارکت با کسانی که در این مسیر هستند می‌تواند تجربه یادگیری شما را بهبود بخشیده و فرصت‌های جدیدی را پیشِ رویتان قرار دهد.

در آخر می‌توان گفت که یادگیری هوش مصنوعی با فرادرس، تلاشی پر زحمت اما ارزشمند محسوب می‌شود. چالش‌های زیادی، از درک پیچیده مسائل و تسلط بر ریاضیات تا رویارویی با چالش‌های مربوط به داده و ملاحظات اخلاقی، وجود دارد که می‌بایست پشت سر بگذارید. اما با پشتکار، یادگیری مستمر و همراهی یک کامیونیتی پشتیبان، افراد علاقه‌مند می‌توانند بر این مشکلات غلبه کرده و همکاری‌های قابل‌توجهی را در این زمینه داشته باشند.

راهکارهایی برای حفظ انگیزه و غلبه بر ناامیدی در یادگیری هوش مصنوعی با فرادرس

هنگام طی کردن مسیر یادگیری هوش مصنوعی با فرادرس، بروز ناکامی‌‌ها و دل‌سردی‌ها دور از انتظار نیست. بنابراین حفظ انگیزه و مقابله با ناامیدی در این لحظه ضروری است. در ادامه، برخی موارد را بیان کرده‌ایم که شما را در این زمینه یاری می‌دهند.

• هدف‌گذاری: رسیدن به اهداف تعیین شده، خود می‌تواند انگیزه زیادی را در شما ایجاد کند. بنابراین، تعیین اهداف کوتاه‌مدت و بلندمدت که قابل اندازه‌گیری هستند به شما کمک می‌کند تا میزان پیشرفت خود را دنبال کرده و از آن دل‌گرم شوید.
• تمرین مستمر: برنامه‌ریزی و انجام تمرین‌های عملی مستمر باعث می‌شود تا انگیزه پیدا کنید و دچار رکود نشوید.
• استفاده از منابع متنوع و در عین حال مناسب: به‌کارگیری منابع مختلف نظیر کتاب، فیلم آموزش، دوره‌های آنلاین و غیره باعث می‌شود تا ضمن بهره‌مندی از منابع گوناگون، از خستگی شما نیز جلوگیری شود.
• مشارکت و پرهیز از انزوا:‌ حفظ ارتباط با افرادی که همچون شما در مسیر یادگیری هوش مصنوعی هستند یا در این حوزه فعالیت می‌کنند می‌تواند انگیزه شما را افزایش دهد.

ادامه یادگیری هوش مصنوعی با فرادرس

تکنولوژی AI در حال حاضر به یکی از متعلقات صنایع گوناگون تبدیل شده است. می‌توان گفت که دانستن و تسلط بر مفاهیم اولیه این فناوری ضروری است و پس از آن، برای اینکه در این حوزه سرپا بمانید، می‌بایست پشتکار به خرج دهید و ضمن متعهد شدن به ادامه مسیر یادگیری، مهارت‌های خود را نیز گسترش دهید. به بیان ساده‌تر، هیچگاه نباید دست از یادگیری بکشید زیرا این فناوری انتها ندارد و برای پیشرفت در آن می‌بایست خود را با آن سازگار کنید. آموزش‌های پیشرفته‌تر نه تنها به دانسته‌های شما عمق می‌بخشند بلکه شما را به مهارت‌هایی تجهیز می‌کنند که با آن‌‌ها بتوانید با چالش‌های پیچیده مقابله کنید.

با فرض اینکه فردی علاقه‌مند به یادگیری هوش مصنوعی هستید، لازم است تا یک برنامه یادگیری بلندمدت برای خود تنظیم کرده و طی آن به‌طور پیوسته و مداوم به تقویت و بهبود مهارت‌های خود مشغول باشید. این برنامه می‌بایست روال و ترتیب یادگیری مفاهیم و عناوین جدید را برای شما مشخص کرده و علاوه بر آن، مؤلفه‌هایی را برای ارزیابی و نظارت بر پیشرفت‌‌های شما در بر گیرد.

یافتن مسیرهای یادگیری تخصصی

هوش مصنوعی به لحاظ موضوعی بسیار گسترده است و حوزه‌هایی نظیر ماشین لرنینگ، دیپ لرنینگ، پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر و بسیاری موارد دیگر را در بر می‌گیرد. پس از تسلط به مفاهیم مقدماتی، اگر تمایل به پیشرفت و رفتن به مرحله بعدی از سفر یادگیری هوش مصنوعی را داشتید، شناسایی و پیگیری مسیرهای یادگیری تخصصی که با علایق و اهداف شغلی شما همسو باشند، اهمیت فراوانی دارد. فرقی نمی‌کند که به چه حوزه‌ای - مانند ایجاد اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی، توسعه مدل‌های پیش‌گویانه یا ایجاد الگوریتم‌های هوشمند - علاقه دارید، برای هر کدام از این موارد، دوره‌‌ها و منابع تخصصی زیادی موجود هستند تا به کمک آن‌ها تخصص خود را آن حوزه عمیق تر کنید.

تسلط بر الگوریتم‌های و روش‌های پیشرفته

می‌دانیم که الگوریتم‌های پایه نظیر رگرسیون خطی و درخت تصمیم راهکارهای مهمی هستند اما با این حال برای حل مؤثر مسائل پیچیده دنیای واقعی لازم است تا تکینک‌ها و الگوریتم‌های پیشرفته را نیز یاد بگیرید. یادگیری روش‌هایی نظیر جنگل تصادفی و تقویت گرادیان تا معماری‌های پیچیده دیپ لرنینگ مثل شبکه عصبی کانولوشن یا CNN و شبکه‌های عصبی بازگشتی یا RNN، توانایی‌ها شما را در مسیر یادگیری پیشرفته برای حل مسائل - با فراهم آوردن ابزارها و تکنیک‌های گسترده - به‌طور قابل توجهی افزایش می‌دهند.

• فیلم آموزش شبکه های عصبی پیچشی CNN مقدماتی فرادرس، ضمن معرفی این نوع شبکه‌ها، معماری‌های معروف شبکه‌های CNN را بررسی کرده و در آخر، به پیاده‌سازی شبکه CNN برای کلاسیفیکیشن تصاویر پرداخته است.
• فیلم آموزش پیاده‌سازی شبکه عصبی کانولوشنی با TensorFlow فرادرس، به آموزش شبکه‌های عصبی کانولوشنی از مفاهیم اولیه تا پردازش‌های کاربردی متوسط با تمرکز بر روی مثال‌های متنوع می‌پردازد.

به‌ کار گرفتن قدرت دیپ لرنینگ

یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ، زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است و با الهام از ساختار و عملکرد مغز انسان، فناوری هوش مصنوعی را در سال‌های اخیر متحول کرده است. مدل‌های دیپ‌لرنینگ، با به‌‌کارگیری شبکه‌های عصبی - و شامل لایه‌های متعدد - این توانایی را پیدا کرده‌اند تا به‌طور خودکار، الگوها و بازنمایی‌های پیچیده در حجم زیادی از داده‌ها را یاد بگیرند.

• فیلم آموزش مبانی یادگیری عمیق یا Deep Learning فرادرس، افزون بر تئوری مبانی یادگیری عمیق، تکنیک‌ها و مدل‌های گوناگون، به نحوه آموزش شبکه‌های عصبی عمیق، مثال‌های عملی کار با مدل‌ها و نحوه پیاده‌سازی و کدنویسی در پایتون و تنسورفلو نیز می‌پردازد.

همچنین، مجموعه فیلم‌های آموزش یادگیری عمیق، مقدماتی تا پیشرفته فرادرس، آموزش‌های متعددی را در این زمینه در اختیار شما قرار می‌دهد.

تلسط بر یادگیری عمیق در مسیر آموزش‌های پیشرفته، به شما امکان می‌دهد تا کاربردهای گوناگون شبکه‌های عصبی نظیر تشخیص تصویر، تولید گفتار، پردازش زبان طبیعی و یادگیری تقویتی را طراحی کرده، آموزش داده و بهینه‌سازی کنید.

کاوشی در فناوری‌ ها و کاربردهای پیشرفته

همان‌طور که می‌دانید، حوزه هوش مصنوعی به‌طور دائم در حال پیشرفت است و زود به زود شاهد فناوری‌ها و کاربردهای جدیدی از آن هستیم. فیلم‌های آموزشی فرادرس این فرصت را در اختیار شما قرار می‌دهند تا پیشرفت‌های روز مثل شبکه‌های مولد تخاصمی یا GAN، ترانسفورمرها، یادگیری خود نظارتی و سیستم‌های خودمختار را کاوش کنید. با اطلاع از جدیدترین پیشرفت‌ها و آزمایش‌ها می‌توانید مرز‌های قابلیت‌های AI را به چالش کشیده و در پژوهش‌های پیشگامانه مشارکت کنید.

پرورش باور به رشد و یادگیری مداوم

باور به رشد و داشتن انگیزه ادامه یادگیری، افزون بر کسب مهارت‌های تخصصی، برای موفقیت بلندمدت در هوش مصنوعی بسیار مهم هستند. این حوزه پویایی بالایی دارد و به‌طور دائم شاهد تغییرات و پیدایش الگوریتم‌ها، روش‌ها و بهترین ‌رویه‌ها در آن هستیم. چالش‌ها را بپذیرید، به دنبال فیدبک باشید و همچنین به‌طور پیوسته، برای تقویت دانش و مهارت خود تلاش کنید. بدین‌ترتیب می‌توانید خود را با ترندها وفق داده و در چشم‌انداز رقابتی آن پیشرو باشید.

بهره گیری از تجارب عملی

در ارزشمند بودن دانش تئوری شکی نیست اما باید بدانید که در فرایند تسلط به مهارت‌های هوش مصنوعی، هیچ چیز جای تمرین عملی را نمی‌گیرد. در برنامه‌های آموزشی پیشرفته خود می‌بایست پروژه‌های عملی، کاربردهای واقعی و این‌گونه موارد را بگنجانید. بدین‌ترتیب می‌توانید مفاهیم تئوری آموخته شده را به‌طور مؤثری برای حل مسائل عملی در دنیای واقعی به‌کار گیرید.

تعامل با جامعه هوش مصنوعی

تعامل فعالانه با کامیونیتی بزرگ هوش مصنوعی ضمن ارتقا مهارت‌هایتان، می‌تواند فرصت‌های بی‌نظیری را برای شبکه‌سازی، پشتیبانی و الهام گرفتن در اختیارتان قرار دهد. شرکت در همایش‌ها، وبینارها و گرده‌همایی‌های مرتبط، مشارکت در پروژه‌های اپن سورس و تعامل با افراد علاقه‌مند به این حوزه به شما امکان می‌دهد تا به تبادل ایده بپردازید، دانش خود را به اشتراک بگذارید و از آخرین دستاوردها و پیشرفت‌های هوش مصنوعی و ترندهای آن مطلع شوید.

اهمیت به‌روز ماندن و آگاهی از آخرین پژوهاش‌ها و ترندهای هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی، حوزه‌ای بسیار پویا است که به‌طور دائم، تغییر و تحول را تجربه می‌کند. AI بر جنبه‌های گوناگون جامعه، روی کسب و کارها و همچنین فناوری‌ها تأثیر می‌گذارد. به عنوان یک متخصص، دانشجو یا کسی که قصد سرپا ماندن در این محیط رقابتی را دارد می‌بایست اطلاعات و دانش خود را به‌روز نگه دارید و در جریان آخرین ترندها و پیشرفت‌های صورت گرفته باشید. در ادامه، مواردی را فهرست کرده‌ایم که شما برای همگام ماندن در این دنیای به سرعت در حال تغییر، یاری می‌دهند.

• دنبال کردن پلتفرم‌های آنلاین: وبلاگ‌هایی مانند AI Trends، مجلاتی همچون MIT Technology Review، جزو پلتفرم‌هایی هستند که اطلاعات و نکات ارزشمندی را می‌توانند در اختیار شما قرار دهند.
• شرکت در رویدادهای آنلاین: حضور در رویدادهای آنلاین که آخرین پژوهش‌ها، پیشرفت‌ها و موارد روز را به اشتراک می‌گذارند می‌تواند روشی برای به‌روز نگه داشتن دانش شما با ترندهای AI باشد. به‌طور مثال Kaggle یک پلتفرم برای رقابت‌های علم داده و یادگیری ماشین است.
• آموختن مهارت‌های جدید: به‌روز ماندن با ترندهای هوش مصنوعی می‌تواند از طریق یادگیری مهارت‌های جدید و افزایش دانش و مهارت خود انجام شود. یادگیری زبان برنامه‌نویسی پایتون، پلتفرم‌های رایانش ابری مثل AWA، نمونه‌هایی از این‌گونه موارد به‌شمار می‌روند.
• شبکه‌سازی با سایر هم مسیران: گیت هاب، لینکداین و سایر پلتفرم‌های موجود می‌توانند مکانی برای ایجاد ارتباط و شبکه‌سازی شما با افرادی مانند خودتان باشند که علایق، چالش‌ها و اهداف مشابه با اهداف شما را به اشتراک می‌گذارند و علاوه بر به‌روز ماندن، امکان مشارکت و همکاری و به اشتراک گذاشتن دانش را برایتان فراهم می‌کنند.
• بررسی پروژه‌ها: پروژه‌هایی که مهارت، دانش و خلاقیت شما را به چالش می‌کشند از جمله پروژه‌های شخصی، دانشجویی یا حرفه‌ای را بررسی کنید. به‌طور مثال، پروژ‌ه‌هایی مانند ایجاد یک چت‌بات با تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی، یک سیستم توصیه‌گر با الگوریتم‌های هوش مصنوعی، سیستم تشخیص چهره و غیره می‌توانند شما را در این مسیر به‌روز نگه دارند. فیلم آموزش عملی سیستم‌های پیشنهادگر در پایتون فرادرس می‌تواند در این زمینه برای شما مفید باشد.

اهمیت یادگیری هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی به‌عنوان یکی از فناوری‌های هیجان‌انگیز کنونی، دارای کاربردهای فراوانی است و نقش مهمی را در زندگی ما ایفا می‌کند. اگر به دنبال یادگیری هوش مصنوعی با فرادرس هستید، خوب است بدانید که اهمیت این فناوری در مزایایی نهفته است که ارائه می‌دهد. در ادامه به برخی از این نقش‌های مفید اشاره کرده‌ایم.

یادگیری با هوش مصنوعی

هوش مصنوعی را می‌توانید به‌عنوان ابزاری قدرتمند برای یادگیری و توسعه، مورد استفاده قرار دهید. به این دلیل که می‌تواند بر اساس اهداف، کارایی و ترجیحات شما، فیدبک‌ها، پیشنهادات و راهنمایی‌‌های شخصی‌سازی شده‌ای را ارائه دهد. به‌طور مثال می‌توانید از اپلیکشن‌ها و پلتفرم‌های مجهز به هوش مصنوعی برای یادگیری مهارت‌ها، موضوعات و زبان‌های جدید استفاده کنید یا این موارد را در خود تقویت کنید. همچنین می‌توانید از AI برای دسترسی به بینش‌ها، بهترین شیوه‌ها و اطلاعات مناسب و به‌روز از منابع و متخصصان مختلف کمک بگیرید. با یادگیری به‌واسطه هوش مصنوعی، این امکان برایتان فراهم می‌شود تا دانش خود را گسترش و مهارت‌‌هایتان را بهبود دهید.

کار کردن با هوش مصنوعی

AI می‌تواند در نقش یک همکار بسیار خوب و مفید برای انجام کارها و انجام مشارکت ظاهر شود. به این دلیل که می‌تواند فرایندها و وظایف مختلفی را به حالت اتوماسیون درآورد و آن‌ها را بهبود بخشد. برای مثال می‌توانید AI را برای بهبود جریان‌های کاری خود، افزایش بهره‌وری و کاهش خطاهای احتمالی به‌کار ببرید. ضمن اینکه استفاده از این فناوری می‌تواند خلاقیت، توانایی تصمیم‌گیری و حل مسئله را در شما تقویت کند. با استفاده از هوش مصنوعی همچنین می‌توانید ارتباط و همکاری مؤثر و بهتری را با همکاران، مشتریان و سهام‌داران خود داشته باشید. به‌کارگیری AI، امکان بهره‌مندی از قابلیت‌های آن را در اختیار شما قرار می‌دهد. ضمن اینکه به شما کمک می‌کند تا بر نقاط ضعف خود غلبه و نقاط قوت خود را تقویت کنید.

نوآوری با هوش مصنوعی

AI می‌تواند منبعی برای نوآوری‌های شما باشد. به این دلیل که توانایی ایجاد امکانات و راهکارهای جدید مرتبط با حوزه و صنعت شما را دارد. به‌طور مثال، AI را می‌توانیم برای کشف ترند‌ها، الگوها و بینش‌های جدیدی به‌کار ببریم که استراتژی، چشم‌اندازها و اهداف شما را ارائه می‌دهند. به‌کمک هوش مصنوعی می‌توانیم محصولات، خدمات یا امکانات جدیدی را ایجاد کنیم که انتظارت و نیازهای بازار مشتریان شما را برآورده می‌سازند. شما همچنین می‌توانید از هوش مصنوعی برای خلق ارزش‌های جدید، تأثیرگذاری و سودآوری برای سازمان خود یا جامعه بهره ببرید. نوآوری به‌دست آمده با AI، شما را متمایز کرده و ارزش‌های شما را به نمایش می‌گذارد. ضمن اینکه باعث پیشرفت شغلی‌تان نیز می‌شود.

سازگاری با هوش مصنوعی

هوش مصنوعی به دلیل توانایی تغییر عرضه و تقاضای مهارت‌ها و شغل‌ها می‌تواند عامل اصلی تغییر و تحول باشد. به‌طور مثال، با هوش مصنوعی می‌توانید مهارت‌ها و نقش‌های پر تقاضا یا مواردی که در حال منسوخ شدن هستند را در صنعت یا حوزه خود شناسایی کنید. همچنین می‌توانید این فناوری را برای بررسی مهارت‌ها و نواقص کنونی خود و برنامه‌ریزی و توسعه مسیر شغلی به‌کار ببرید. با هوش مصنوعی می‌توانید فرصت‌ها و چالش‌‌های جدیدی را کشف و پیگیری کنید که با علایق و اهداف شما سازگار هستند. به‌طور کلی، با پذیرش هوش مصنوعی این امکان برای شما فراهم می‌شود که خود را آماده کنید، تغییرات را پذیرا باشید و فرصت‌های بی‌شماری را به‌دست بیاورید.

هوش مصنوعی اخلاقی

AI به دلیل دارا بودن پتانسیل ایجاد چالش‌ها و مسائل اخلاقی، قانونی و اجتماعی متعدد، می‌تواند موضوع اخلاقی و مسئولیت‌سازی باشد. به‌طور مثال، می‌توانید از هوش مصنوعی برای فهمیدن پیامدهای اخلاقی و خطرات به‌کارگیری AI در کار و حوزه خود استفاده کنید. همچنین می‌توانید این فناوری را برای ترویج اصول و ارزش‌های اخلاقی به‌کار ببرید که کار و شغل شما را هدایت می‌کنند. با اخلاق‌مند کردن هوش مصنوعی، مطمئن می‌شوید که هوش مصنوعی برای احترام به حقوق و حفظ حرمت دیگران به‌کار گرفته می‌شود و به درستی و اعتبار خود پایبند هستید.

مشارکت با هوش مصنوعی

هوش مصنوعی به‌دلیل فراهم آوردن امکان مشارکت و سهم داشتن در اجتماع، می‌تواند راهی برای مشارکت - و تعامل - و توانمندسازی باشد. به‌طور مثال، می‌توانید AI را برای ارتباط و شبکه‌سازی با سایر متخصصان، علاقه‌مندان و یادگیرندگان هوش مصنوعی استفاده کنید. همچنین می‌توانید AI را برای به‌اشتراک‌گذاری دانش، تجربه و فیدبک با سایرین، به‌کار ببرید. AI را همچنین می‌توان برای حمایت از مزایا و چالش‌هایی که دارد و تأثیرگذاری روی سیاست‌ها و قوانینی که آن را دستخوش تغییر می‌کنند استفاده کرد. تعامل با هوش مصنوعی، چشم‌اندازهای شما را گسترش داده و شما را متمایز می‌کند.

جمع‌بندی

هوش مصنوعی، حوزه‌ای هیجان‌انگیز است که در خط مقدم یافتن راه‌حل برای مهم‌ترین مشکلات جامعه نظیر بیماری‌‌ها،‌ آلودگی‌ها و تغییرات اقلیمی قرار دارد. اگر شما به کار در این زمینه‌ها و راهکارهای ارائه شده توسط ابزارهای AI در این مورد علاقه‌مند هستید می‌بایست یادگیری هوش مصنوعی با فرادرس را دنبال کنید. همان‌گونه که در این مطلب از مجله فرادرس بیان شد، با آموختن هوش مصنوعی و تسلط بر زیر شاخه‌های آن همچون ماشین لرنینگ، برای به‌دست آوردن شغلی ارزشمند و چالشی آماده می‌شوید که در عین حال درآمد خوبی هم دارد. همان‌طور که اشاره کردیم، برای یادگیری هوش مصنوعی با فرادرس، نیازمند پایه‌ای قوی در زمینه‌هایی نظیر آشنایی با مبانی علوم کامپیوتر، آمار و احتمالات، ریاضیات، برنامه‌نویسی، ساختمان داده‌ها، الگوریتم‌ها هستید. با وجود منابع گوناگون در این زمینه، یکی از بهترین روش‌های یادگیری، استفاده از آموزش‌های ویدیویی است. فرادرس، با ارائه فیلم‌های آموزشی متعدد، پیش‌نیازهای مطرح شده را به‌طور کامل و دقیق پوشش می‌دهد.

فیلم مجموعه آموزش هوش مصنوعی – از دروس دانشگاهی تا کاربردی در فرادرس

کلیک کنید

پس از آموختن پیش‌نیازها، آمادگی لازم برای ورود به تئوری هوش مصنوعی را پیدا می‌کنید. مهارت‌هایی همچون حل مسئله و استدلال، دستکاری و پردازش داده‌ها، حوزه‌هایی مانند تحلیل داده‌ها، یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر، شبکه‌‌های عصبی، یادگیری عمیق و کار با کتابخانه یا فریمورک‌هایی نظیر SciKit-Learn ،TensorFlow و PyTorch جزو مواردی هستند که در هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرند. به کمک فیلم‌های آموزشی فرادرس می‌توانید تمامی این موارد را با برترین اساتید بیاموزید.

به یاد داشته باشید که یادگیری هوش مصنوعی با فرادرس به پشتکار، یادگیری مداوم و تمرین‌های عملی نیاز دارد. در واقع، با این گام‌ها موفقیت خود را تضمین می‌کنید. با وجود اینکه یادگیری هوش مصنوعی با فرادرس در ابتدا شاید کمی پیچیده به‌نظر برسد اما جای نگرانی نیست. کافی است قدم نخست را با اشتیاق بردارید و سپس با پشتکار به مسیر یادگیری خود ادامه دهید.

فیلم‌های آموزشی موجود در پلتفرم فرادرس به شما کمک می‌کنند تا اولین گام در هوش مصنوعی را با موفقیت بردارید. در واقع، این فیلم‌های آموزش، مقدمات هوش مصنوعی را نیز شامل می‌شوند. با کار روی پروژ‌های گوناگون و مشارکت با سایر افراد مشغول در این حوزه یا یادگیرندگان و منتورها می‌توانید اطلاعات و نکات ارزشمندی را به‌دست آورید، ضمن اینکه امکان بهبود مهارت‌ها و ایجاد پرتفویی قوی برای ارائه به کارفرمایان و مشتریان را نیز برایتان فراهم می‌کند.