مراحل یادگیری هوش مصنوعی چیست؟ هوش مصنوعی (AI) حوزه جدید و همیشه در حال گسترش می باشد. اما هنوز به آن تصور و دنیای ربات های هوشمندی که در فیلم های علمی تخیلی به تصویر کشیده می شوند نرسیده ایم، ولی امروز هوش مصنوعی به صورت یکپارچه در زندگی ما درهم تنیده می باشد.
چرا هوش مصنوعی یاد بگیریم؟
یادگیری هوش مصنوعی به دلایل زیر مهم است: مراحل یادگیری هوش مصنوعی
- توانایی حل مسائل پیچیده: هوش مصنوعی قادر است به صورت خودکار و با سرعت بالا مسائل پیچیده را حل کند که برای انسان ها ممکن نیست.
- بهبود کارایی: با استفاده از هوش مصنوعی می توان فرآیندهای کاری را بهبود داد و کارایی را افزایش داد. این تکنولوژی قادر است به صورت خودکار و بهینه فرآیندهای تکراری و زمان بر را انجام دهد.
- پیشگیری و پیش بینی: هوش مصنوعی می تواند با تحلیل داده های بزرگ، الگوها و روندهای نهفته در داده ها را شناسایی کند و پیش بینی های دقیقی در مورد رخدادهای آینده ارائه دهد. این قابلیت می تواند در بسیاری از حوزه ها مانند پیش بینی آب و هوا، مدیریت ریسک، پیشگیری از بیماری ها و … مورد استفاده قرار گیرد. مراحل یادگیری هوش مصنوعی
- ایجاد امکانات جدید: هوش مصنوعی می تواند در ایجاد امکانات و خدمات جدید مانند خودروهای هوشمند، ربات های خانگی هوشمند و … مورد استفاده قرار گیرد.
- افزایش امنیت: هوش مصنوعی می تواند در شناسایی و ردیابی تهدیدها و نقاط ضعف در سیستم ها کمک کند و امنیت را افزایش دهد.
- تسهیل در تصمیم گیری: هوش مصنوعی می تواند با تجزیه و تحلیل داده ها و ارائه اطلاعات دقیق به تصمیم گیران، فرآیند تصمیم گیری را تسهیل کند.
- توانایی یادگیری و به روزرسانی: هوش مصنوعی قادر است با استفاده از الگوریتم های یادگیری، بهبود پیدا کند و با تجربه بهتر عمل کند. به عبارتی، هوش مصنوعی قادر است خود را بهبود دهد و با یادگیری مستمر، برتری خود را نسبت به سیستم های قبلی از خود نشان دهد.
| برای اطلاع از برگزاری کلاس ها، روی مباحث مورد نظر کلیک کنید |
| بوت کمپ متخصص ماشین لرنینگ |
| بوت کمپ یادگیری عمیق و شبکه های عصبی |
| بوت کمپ پردازش زبان طبیعی |
| بوت کمپ متخصص یادگیری ماشین |
هوش مصنوعی چیست؟ مراحل یادگیری هوش مصنوعی
هوش مصنوعی (AI) شامل ایجاد برنامه های کامپیوتری بوده که قادر به شبیه سازی وظایف مرتبط با هوش انسانی می باشند. این حوزه از فناوری با استفاده از برنامه نویسی کامپیوتری و مجموعه داده های گسترده، با چالش ها مقابله می کند. در قلمرو هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی قرار دارد که رایانه ها را قادر می سازد تا دانش را از طریق تجربه به دست آورند و وظایفی شبیه به توانایی های انسانی را انجام دهند که بیشتر از کارایی انسان پیشی می گیرد.
از این دسته از هوش مصنوعی به عنوان هوش مصنوعی باریک یا ضعیف یاد می شود که در مطلب انواع هوش مصنوعی مفصل در این مورد توضیحاتی ارائه کردیم. در این موارد، کامپیوترها با شناسایی الگوها در مجموعه داده های وسیع، در انجام وظایف خاص برتری می یابند. مراحل یادگیری هوش مصنوعی
نوع دیگر هوش مصنوعی هوش مصنوعی محدود است، اگرچه هوش مصنوعی محدود می تواند بر اساس ورودی ها سازگار شود، اما به پارامترهای از پیش تعریف شده محدود می شود. با این وجود، کاربرد آن همچنان قابل توجه می باشد. ظهور چهارمین انقلاب صنعتی و اخلاق اولیه دیجیتالی کسب وکارهای معاصر، حجم زیادی از داده ها را تولید می کند که به عنوان سوخت برای برنامه هایی که توسط هوش مصنوعی باریک هدایت می شوند، استفاده می شود. مراحل یادگیری هوش مصنوعی
در سوی دیگر هوش مصنوعی قویی داریم. هوش مصنوعی قوی که به عنوان هوش عمومی مصنوعی (AGI) شناخته می شود، نوعی از هوش مصنوعی را که بیشتر در داستان های علمی تخیلی به تصویر می کشد. تحقق چنین هوش مصنوعی در حال حاضر چندان قریب الوقوع نیست، حتی اگر توسعه دهندگان باپشتکار چالش های مرتبط با AGI، مدل های جدیدی را تولید کرده باشند. در ادامه توضیحاتی در رابطه با یادگیری هوش مصنوعی از صفر آورده شده می باشد.
یک مهندس هوش مصنوعی چه کاری انجام می دهد؟
وظایف و کارهایی که توسط یک مهندس هوش مصنوعی انجام می شود امکان دارد بسته به بخش خاصی که در آن فعالیت می کنند دارای تغییراتی باشند. به صورت کلی، مهندسان هوش مصنوعی در ساخت سیستم ها و برنامه های کاربردی هوش مصنوعی باهدف بهبود فرآیندهای تصمیم گیری و اصلاح معیارهای عملکرد مشغول می باشند.
نقش یک مهندس هوش مصنوعی چندوجهی و پیچیده و مهارت در زمینه های زیر را ضروری می کند:
- دستیابی به اهداف از طریق استفاده ماهرانه از مدل های هوش مصنوعی. مراحل یادگیری هوش مصنوعی
- ابداع راه حل ها از طریق ترکیبی از استدلال منطقی، تجزیه وتحلیل احتمال و استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین.
- نظارت و هدایت پیشرفت ابتکارات توسعه از طریق تجزیه وتحلیل جامع سیستم های پیچیده.
- دستیابی به درک عمیق و اجرای مؤثر مناسب ترین شیوه های مربوط به تشخیص گفتار، پردازش داده ها، داده کاوی و زمینه رباتیک.
مراحل یادگیری هوش مصنوعی به چه صورت است؟
امکان دارد از خود بپرسید که چگونه هوش مصنوعی را شروع کنیم یا برای یادگیری هوش مصنوعی از کجا شروع کنیم؟ یادگیری هوش مصنوعی از ابتدا لازمه طی کردن مراحل مختلفی بوده که در زیر این مراحل شروع یادگیری هوش مصنوعی در ٨ مورد خلاص شده است:
- یادگیری پیش نیازها و اصول اساسی زمینه هوش مصنوعی
- یادگیری مفاهیم نظری هوش مصنوعی
- یادگیری مهارت پردازش داده
- ایجاد پروژه های هوش مصنوعی و شرکت در آن ها مراحل یادگیری هوش مصنوعی
- آشنایی با ابزارهای هوش مصنوعی
- شرکت در دوره های مرتبط با هوش مصنوعی
- کارآموزی کردن در حوزه AI
- استخدام و شروع به فعالیت در حوزه هوش مصنوعی
شروع هوش مصنوعی از صفر با چالش های خاص خود روبه رو بوده که هر فردی که قصد یادگیری آن را دارد باید با این چالش ها دست و پنجه نرم کند. همچنین یادگیری ریاضیات پیشرفته و منطق در مفاهیم مختلف هوش مصنوعی می تواند راه ورود به این حوزه را آسان تر کند. در زیر ما نقش راه یادگیری هوش مصنوعی را در قالب ٨ مرحله بالا به صورت جزئی تیر بررسی می کنیم.
پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی از صفر
قبل از شروع یادگیری هوش مصنوعی از صفر، باید پایه محکمی در زمینه های زیر داشته باشم.
- آمار و احتمالات
- ریاضیات
- مهارت برنامه نویسی
- ساختار داده
- اصول الگوریتمی مراحل یادگیری هوش مصنوعی
مبانی احتمال و آمار
آمار و احتمال یک ستون اساسی در هوش مصنوعی را تشکیل می دهد و به عنوان بستری برای آموزش کامپیوترها در میان اموری با رویکرد عدم قطعیت عمل می کند. سیستم های یادگیری در هوش مصنوعی از طریق درک داده ها که زیربنای بینش های آماری است، عمل می کند. احتمال و آمار راه حل هایی را برای پرس وجوهایی از قبیل موارد زیر را ارائه می دهد:
- شایع ترین نتیجه چیست؟
- چه پیش بینی هایی را می توان در مورد نتایج قرارداد؟
- الگوی داده ها چگونه است؟ مراحل یادگیری هوش مصنوعی
قلمرو احتمالات و آمار در زمینه هوش مصنوعی طیفی از موضوعات محوری را در برمی گیرد:
- توابعی که توزیع احتمال را تعریف می کنند
- برآورد پارامترهای جمعیت
- آزمایش فرضیه
- نمایش عددی و تصویری داده ها مراحل یادگیری هوش مصنوعی
- جنبه های کلیدی نظریه احتمال
- توزیع داده های نمونه برداری شده
پایه ریاضیات برای هوش مصنوعی
در تکمیل مهارت شما در احتمالات و آمار، درک مفاهیم اساسی ریاضی برای دستیابی به یادگیری هوش مصنوعی از صفر ضروری می باشد. این شامل موارد زیر می شود:
- یادگیری سیستم های مختصات و تبدیل های غیرخطی که از مفاهیم محوری جدایی ناپذیر از هوش مصنوعی می باشد.
- مهارت در رگرسیون های خطی و مرتبه بالاتر، تسهیل بینش پیش بینی شده از مجموعه داده ها
- یادگیری رگرسیون لجستیک برای طبقه بندی داده ها مراحل یادگیری هوش مصنوعی
- تجزیه وتحلیل عددی برای تبدیل فرمول های ریاضی به پیاده سازی کد کارآمد
- جبر خطی به عنوان سنگ بنای درک هوش مصنوعی و روش های یادگیری ماشین عمل می کند.
- دانش پایه در حساب دیفرانسیل و جنبه های خاصی از حساب چند متغیره که جنبه ای جدایی ناپذیر برای رسیدگی به تغییرات پارامترها، توابع، خطاها و تقریب ها می باشد.
مهارت برنامه نویسی
کسب مهارت در زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی مناسب برای ساخت برنامه های کاربردی هوش مصنوعی ضروری می باشد. گزینه های قابل توجه در این رابطه به صورت موارد زیر می باشند:
- Lisp، دومین زبان برنامه نویسی قدیمی بوده که حوزه هوش مصنوعی از آن استفاده می شود.
- SQL، کاربرد محوری در حوزه مدیریت پایگاه داده دارد. مراحل یادگیری هوش مصنوعی
- پایتون، به علت دسترسی، سادگی، کتابخانه های فراوان و منابع آموزشی زیاد مشهور می باشد.
- جاوا، به علت ماهیت کاربرپسند و سازگاری بین پلتفرم آن مورد تائید قرار گرفته می باشد.
- R، برای مدیریت مجموعه داده های گسترده ساخته شده می باشد.
ساختارهای داده برای یادگیری هوش مصنوعی از صفر
در حوزه هوش مصنوعی، داده ها به عنوان ورودی اساسی آن عمل می کنند. ساختارهای داده شامل تکنیک های متنوعی برای مرتب کردن سیستماتیک داده ها برای استخراج حدبیشتر مطلوبیت می باشد. برای کسانی که مشتاق یادگیری هوش مصنوعی از صفر می باشند، مهارت در انتخاب و به کارگیری ساختار داده بهینه برای یک برنامه مشخص بسیار مهم می باشد.
درک کامل این ساختارها، علاقه مندان به هوش مصنوعی را قادر می سازد تا داده ها را به صورت مؤثر مهار کنند و توانایی آن ها را برای ایجاد برنامه های کاربردی تأثیرگذار و کارآمد هوش مصنوعی افزایش دهد. مراحل یادگیری هوش مصنوعی
اصول الگوریتمی
فعالیت در قلمرو هوش مصنوعی مستلزم درک عمیق اصول علوم کامپیوتر می باشد. یک الگوریتم به عنوان یک راهنمای سیستماتیک عمل کرده و مراحل گام به گام برای اجرای محاسبات را مشخص می کند. در حوزه یادگیری ماشینی، ایجاد الگوریتم هایی با قابلیت یادگیری مستقل ضروری می باشد. این الگوریتم ها از داده کاوی و تشخیص الگو برای ارائه توصیه ها استفاده می کنند. مراحل یادگیری هوش مصنوعی
تسلط بر تئوری هوش مصنوعی
پس از به دست آوردن پیش نیازهای ضروری در یادگیری هوش مصنوعی از صفر، نوبت به پرداختن به تئوری هوش مصنوعی می رسد. فرقی نمی کند مسیر آموزش حضوری، دوره های آنلاین خودآموز و غیره را انتخاب کنید در هر حال شما باید با اصول تئوری هوش مصنوعی آشنا باشید. در ادامه چند اصل اساسی ذکر شده که پایه آموزش هوش مصنوعی را تشکیل می دهد.
پرورش مهارت حل مسئله
ماهیت هوش مصنوعی در توانایی آن برای حل چالش های پیچیده می باشد. این مستلزم استقرار ماهرانه مجموعه ای از تکنیک ها، شامل الگوریتم ها و اکتشافی می باشد. در هسته یک سیستم هوش مصنوعی یک عامل در کنار محیط پویا آن قرار دارد. مراحل یادگیری هوش مصنوعی
در زمینه هوش مصنوعی، عامل نماینده برنامه هدایت فرآیندهای تصمیم گیری می باشد. در این چشم انداز، یک عامل حل مسئله در تعقیب دستیابی به هدف، تنها فکر می کند. برای هموار کردن راه برای حل مشکل، فرآیندی از فرمول بندی مسئله به وجود می آید که عناصر حیاتی مختلفی را در برمی گیرد:
- هزینه مرتبط با هر مسیر طی شده
- حالت اولیه محیط عامل
- یک مدل تراکنش که جزئیات تأثیر هر اقدام را نشان می دهد
- آزمون هدف، بررسی دقیق اینکه آیا هدف موردنظر محقق شده است یا خیر مراحل یادگیری هوش مصنوعی
- اقدامات امکان پذیر در اختیار عامل
تسلط بر این اصول شمارا قادر می سازد تا پیچیدگی های حل مسئله در حوزه هوش مصنوعی را که سنگ بنای سفر شما به سمت مهارت هوش مصنوعی است به صورت کامل درک کنید.
استنتاج منطقی
ازآنجایی که ماشین ها فاقد توانایی های شناختی ذاتی می باشند، برای مشارکت در چنین استدلالی بر برنامه ریزی الگوریتمی تکیه می کنند. زمان برنامه ریزی هوش مصنوعی برای رسیدن به نتیجه گیری، این وظیفه مستلزم آموزش دستیابی به اهداف از طریق روش های استدلالی مختلف بوده که شامل موارد زیر است:
- استدلال ابداعی: استدلال ابداعی بر استنباط محتمل ترین نتیجه ای متمرکز بوده که با مشاهدات همسو می شود. این شبیه به استدلال قیاسی است، بااین حال پیش فرض نتیجه گیری را تضمین نمی کند.
- استدلال عقل سلیم: استدلال عقل سلیم، یک نوع غیررسمی، بر دانش تجربی تکیه دارد. بر اساس دانش و قوانین اکتشافی عمل می کند و قضاوت عملی را بر دستورالعمل های رسمی اولویت می دهد. مراحل یادگیری هوش مصنوعی
- استدلال یکنواخت: استدلال یکنواخت نتایج غیرقابل تغییری را ایجاد می کند که تحت تأثیر داده های اضافی قرار نمی گیرد.
- استدلال غیریکنواخت: استدلال غیریکنواخت اجازه می دهد تا نتیجه گیری با اطلاعات جدید تجدیدنظر شود.
- استدلال قیاسی: این شکل از استدلال از داده های موجود برای اطمینان از اعتبار مقدمه استدلال استفاده می کند. این شامل اعمال اصول گسترده در موارد خاص می باشد.
- استدلال استقرایی: برخلاف استدلال قیاسی، استدلال استقرایی نتایج کلی را از مشاهدات خاص برون یابی می کند. در این حالت، یک نتیجه گیری می تواند اشتباه باشد حتی زمانی که همه مشاهدات دقیق باشند.
تسلط بر این حالت های استنتاج منطقی، علاقه مندان به هوش مصنوعی را به توانایی شکل دهی قابلیت های استدلال هوش مصنوعی، پیشبرد پیشرفت و نوآوری در برنامه های مختلف مجهز می کند.
درک زبان طبیعی
درک زبان طبیعی، یک حوزه تخصصی در هوش مصنوعی بوده که از تکنیک های برنامه نویسی برای رمزگشایی گفتار انسان استفاده می کند. این به رایانه ها قدرت می دهد تا ارتباطات انسانی را بدون ویژگی نحوی سخت زبان های کامپیوتری درک کنند. مراحل یادگیری هوش مصنوعی
درک زبان طبیعی ارتباط دوطرفه بین کامپیوتری و انسان را تسهیل می کند. در این قلمرو، الگوریتم های هوش مصنوعی برای تشریح گفتار انسان به کار گرفته می شوند و آن را به یک چارچوب داده ساختاریافته تبدیل می کنند که شامل تجزیه وتحلیل احساسات، تشخیص موجودیت های نام گذاری شده و موجودیت های عددی می باشد.
تبدیل داده ها
یادگیری هوش مصنوعی از صفر مستلزم درک عمیقی از دست کاری داده ها می باشد. با توجه به وابستگی هوش مصنوعی به مجموعه داده ها برای یادگیری و پیش بینی، کسب تخصص در ساخت ساختارهای داده ای که سودمندی را به ارمغان می آورند بسیار مهم می باشد. در این حوزه، زبان برنامه نویسی SQL نقش محوری را بر عهده می گیرد و مدیریت پایگاه های داده را تسهیل می کند.
علاوه بر این، زبان R به عنوان یک انتخاب محبوب در حوزه کاربردهای علم داده ظاهر می شود. تسلط بر دست کاری داده ها سنگ بنای جدایی ناپذیری را برای استفاده از پتانسیل هوش مصنوعی تشکیل می دهد و شمارا قادر می سازد تا پیچیدگی های تبدیل داده ها را با مهارت و ظرافت کامل یاد بگیرید. مراحل یادگیری هوش مصنوعی
درک اصول بینایی ماشین
بینایی کامپیوتری مستلزم آموزش کامپیوترها برای درک ادراکی محرک های بصری می باشد. این به ماشین ها قدرت می دهد تا بینش های معناداری را از تصاویر، ویدیوها و ورودی های بصری مشابه به دست آورند. متعاقباً، این درک اکتسابی را می توان برای تحریک اقدامات یا ارائه پیشنهادها به کار گرفت. سرعت پردازش داده های بصری توسط رایانه ها جایگزین توانایی های انسان می شود و امکان تجزیه وتحلیل هزاران تصویر را در یک دقیقه فراهم می کند.
شبیه به سایر حالت های آموزش هوش مصنوعی، بینایی کامپیوتر به مجموعه داده های وسیعی برای تشخیص تفاوت های ظریف و شناسایی الگوهای بصری خاص وابسته می باشد. این مهارت از طریق مدل های الگوریتمی در قلمرو یادگیری ماشین تقویت می شود و به کامپیوتر این توانایی را می دهد که به صورت مستقل با پیچیدگی های داده های بصری آشنا شود. مراحل یادگیری هوش مصنوعی
تولید کد خودکار
برنامه نویسی خودکار مستلزم فرم تخصصی برنامه کامپیوتری بوده که بر اساس مشخصات از پیش تعریف شده کدی برای برنامه های دیگر تولید می کند. یک نمونه برجسته برای این ویژگی، AlphaCode DeepMind بوده که توانایی ساخت برنامه های کامپیوتری را نشان می دهد. مراحل یادگیری هوش مصنوعی
در یک نمونه، AlphaCode با یک سری چالش های مشابه در مسابقات کدنویسی مواجه شد. به عنوان مثال، وظیفه تبدیل یک رشته تصادفی از حروف به رشته ای دیگر شامل همان حروف با محدودیت ورودی های محدود بود. AlphaCode با ایجاد آرایه گسترده ای از راه حل های بالقوه به این کار نزدیک شد. سپس کد تولید شده را اجرا کرد، روی خروجی حاصل ارزیابی انجام داد و هر راه حل را برای شناسایی انتخاب بهینه ارزیابی کرد. مراحل یادگیری هوش مصنوعی
یادگیری پردازش داده ها
پردازش داده به عنوان سنگ بنای اصلی یادگیری هوش مصنوعی از صفر عمل می کند آن قدر مهم بوده که به تنهایی یک حوزه مستقل را تشکیل می دهد. امروزه داده های بزرگ به صورت یکپارچه خود را در تمام جنبه های موجودیت معاصر درهم آمیخته اند.
تقریباً همه شرکت ها تصمیم گیری مبتنی بر داده را به عنوان یک جزء جدایی ناپذیر از استراتژی های خود پذیرفته اند. این قدرت دگرگون کننده از طریق فناوری یادگیری ماشین که به مدیریت ماهرانه مجموعه داده های گسترده بستگی دارد، تحقق می یابد. مراحل یادگیری هوش مصنوعی
در یادگیری هوش مصنوعی از صفر پیش پردازش داده ها به عنوان تلاشی محوری ظاهر می شود که شامل تبدیل داده های خام به یک چارچوب قابل فهم و در عین حال تضمین یکپارچگی آن می باشد. کیفیت داده ها به چند ویژگی مهم بستگی دارد، از جمله:
- کامل بودن
- به موقع بودن
- امن بودن
- دقت
- ثبات مراحل یادگیری هوش مصنوعی
در زمینه پیش پردازش داده ها، مراحل دقیقی برای پاک سازی داده ها با حذف نادرستی ها، ورودی های ناقص یا اطلاعات اضافی انجام می شود. این فاز منابع داده های متنوع را در یک مجموعه داده یکپارچه ترکیب می کند. درنهایت، داده ها تحت کاهش و تبدیل قرار می گیرند تا برای استفاده آماده شوند.
ساخت راه حل های یادگیری ماشین
نقش یک مهندس یادگیری ماشین مستلزم ساخت سیستم های هوش مصنوعی بوده که قادر به خودکارسازی مدل های پیش بینی می باشند که ریشه در اصول یادگیری ماشین دارند. این مهندسان از مجموعه داده های گسترده ای برای مفهوم سازی و پرورش الگوریتم ها بهره می برند و توانایی یادگیری از نتایج و متعاقباً بهبود اجرای وظایف آتی را به آن ها می بخشند و دقت بالایی در نتایج به دست می آورند. مراحل یادگیری هوش مصنوعی
یادگیری ماشینی چیست؟
یادگیری ماشینی (Machine Learning) یکی از شاخه های مهم هوش مصنوعی بوده که در آن رایانه ها توانایی ارتقای مستقل فرآیندهای خود را با کمترین مداخله انسانی دارند. نکته قابل توجه، برنامه های یادگیری ماشینی دارای قابلیت رمزگشایی الگوهای پیچیده و ظریف می باشند که بیشتر از درک انسان فراتر می روند.
این مهارت با استفاده از مجموعه داده ها و به کارگیری روش های تشخیص الگو به دست می آید. این رشته شامل دو دسته اصلی است: یادگیری تحت نظارت و یادگیری بدون نظارت که در مطلب انواع الگوریتم های یادگیری ماشین این مدل ها به صورت کامل بحث شده اند. مراحل یادگیری هوش مصنوعی
در یادگیری نظارت شده، داده ها را می توان از نتایج یادگیری ماشین قبلی جمع آوری یا تولید کرد. رایانه دارای یک مجموعه داده آموزشی بوده که شامل نقاط داده برچسب گذاری شده که به آن امکان می دهد الگوهای زیربنایی را تشخیص دهد. برعکس، یادگیری بدون نظارت حول الگوریتم هایی می چرخد که سعی می کنند ترکیب ساختاری ذاتی داده ها را بدون وابستگی به مجموعه داده های آموزشی از پیش تعریف شده آشکار کنند.
تسلط بر یادگیری ماشینی
شروع سفر یادگیری ماشین یادگیری مستلزم یک تحقیقی متمرکز در قلمرو هوش مصنوعی بوده که نیاز به درک اساسی از پیش نیازها و تئوری فراگیر هوش مصنوعی دارد. فراتر از این اصول، در اینجا یک نقشه راه جامع برای یادگیری تخصصی یادگیری ماشین آورده شده است:
- کسب مهارت در پایتون: به عنوان یک زبان برنامه نویسی اساسی در یادگیری ماشین، پایتون به عنوان دروازه ورود به یادگیری ماشین عمل می کند.
- یادگیری کار با ابزارهای علم داده: خود را به ابزارهای ضروری علم داده مثل Jupyter و Anaconda مجهز کنید که امکان دست کاری، تجسم و تجزیه وتحلیل یکپارچه داده ها را فراهم می کند.
- ابزارهای اصلی تجزیه و تحلیل داده ها: ابزارهای تجزیه وتحلیل داده های ضروری مثل پانداها، NumPy و Matplotlib را باید بیاموزید. این ابزارها به شما این امکان را می دهند که داده ها را به صورت دست کاری کنید.
- مهار SciKit-Learn: از کتابخانه قدرتمند Python SciKit-Learn برای کشف الگوها در مجموعه داده های خود استفاده کرده و بینش ها و پیش بینی ها را تسهیل کنید.
- کسب مهارت در یادگیری عمیق (deep learning): با تسلط بر هنر ساخت شبکه های عصبی، پتانسیل یادگیری عمیق را باید کشف کنید. درک پیچیدگی های یادگیری عمیق درها را به روی برنامه های کاربردی پیشرفته هوش مصنوعی باز می کند.
- انجام پروژه های شخصی: یادگیری خود را با عمیق شدن در پروژه های عملی ارتقا دهید. این تجربه عملی درک شمارا از مفاهیم تقویت می کند و مهارت های حل مسئله را پرورش می دهد.
از طریق این رویکرد جامع، شما در قلمرو یادگیری ماشینی با مهارت حرکت خواهید کرد و از قدرت آن برای رمزگشایی الگوها، پیش بینی ها و ایجاد راه حل های نوآورانه استفاده می کنید.
یک پیشنهاد ویژه برای شما داریم! شرکت در کلاس های آموزش هوش مصنوعی آن آکادمی 24!
آیا به دنبال یادگیری هوش مصنوعی هستید؟ دوره های آموزش آنلاین هوش مصنوعی در آن آکادمی 24 شروع شده و با قدرت ادامه دارد، آن آکادمی 24 کلاس های آنلاینی در حوزه هوش مصنوعی ارائه می دهد. با استفاده از اساتید مجرب و متخصصان این حوزه، می توانید تکنیک ها و مفاهیم پیشرفته هوش مصنوعی را درک کنید. آموزش های عملی و پروژه محور آن آکادمی 24 به شما کمک می کند تا مهارت های لازم برای کسب شغل در این صنعت را به دست آورید. همین حالا ثبت نام کنید و پیشرفت خود را در دنیای هوش مصنوعی آغاز کنید.
آیا به دنبال یادگیری هوش مصنوعی هستید؟ آیا میخواهید به یکی از پیشروان این صنعت تبدیل شوید؟ اگر پاسخ شما بله است، حالا فرصتی برای شما وجود دارد. در سایت ما، کلاس های آموزش هوش مصنوعی برگزار می شود. این کلاس ها فرصتی عالی برای شماست تا برای شغلی در آینده آماده شوید و مهارت های لازم را در زمینه هوش مصنوعی به دست آورید. آشنایی با حوزه های متعدد AI
برای ثبت نام و کسب اطلاعات بیشتر، به بخش آموزش در منوی اصلی سایت مراجعه کنید. در اینجا شما می توانید با تمام جزئیات کلاس ها آشنا شوید و ثبت نام خود را انجام دهید. با کارشناسان ما که تجربه و دانش فنی بالایی در حوزه هوش مصنوعی دارند، به صورت آنلاین در ارتباط خواهید بود. آشنایی با حوزه های متعدد AI
در این کلاس ها، علاوه بر ارائه تئوری و مبانی، به شما مهارت های عملی و کاربردی نیز آموزش داده می شود. پس دیگر زمان تلف کردن نیست. برای ثبت نام در کلاس های آنلاین آموزش هوش مصنوعی، به بخش آموزش در منوی اصلی سایت ما مراجعه کنید و راهی برای شغلی موفق و پر درآمد در آینده پیدا کنید.
یادگیری ماشین چه ارتباطی با یادگیری هوش مصنوعی از صفر دارد؟
یادگیری ماشینی شاخه ای از هوش مصنوعی می باشد. یادگیری ماشینی یکی از راه های پیاده سازی اصول هوش مصنوعی بوده که به رایانه ها این امکان را می دهد تا بدون برنامه ریزی صریح یاد بگیرند. مراحل یادگیری هوش مصنوعی
حرفه علم داده
علم داده یک رابطه همزیستی با مهندسی یادگیری ماشین دارد، بااین حال آن ها حوزه های مجزایی را تشکیل می دهند. علم داده شامل یک حوزه جامع بوده که بر کشف بینش های معنادار از داده ها تمرکز دارد. در این چشم انداز گسترده، یادگیری ماشینی به عنوان یک ابزار قدرتمند برای کار روی داده ها عمل می کند.
علم داده فرآیند استفاده از روش ها، فرآیندها، الگوریتم ها و سیستم های علمی برای استخراج معنا و بینش از داده های بدون ساختار بوده که برای کامل کردن مسیر یادگیری هوش مصنوعی از صفر توصیه می شود. مراحل یادگیری هوش مصنوعی
نقش دانشمند داده
دانشمندان داده از مدل های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق برای ایجاد راه حل های متناسب با چالش های تجاری استفاده می کنند. متمایز از مهندسین یادگیری ماشین، دانشمندان داده بیشتر از ابزارهای یادگیری ماشینی از قبل موجود برای پردازش داده ها استفاده می کنند، درحالی که در صورت اقتضای شرایط، توانایی طراحی برنامه های اصلی را هم دارند.
پس از شناسایی معضلات تجاری که در برابر مداخلات یادگیری ماشین قرار دارند، یک دانشمند داده اقدام به فرموله کردن الگوریتم ها و مدل های سفارشی می کند و از این طریق به این چالش ها می پردازد و آن ها را حل می کند. مراحل یادگیری هوش مصنوعی
مسیر یادگیری علم داده
مشابه مسیر تسلط بر یادگیری ماشینی، کاوش در قلمرو علم داده مستلزم درک کامل پیش نیازهای هوش مصنوعی و مفاهیم اساسی می باشد. با توجه به موقعیت آن به عنوان یک شاخه هوش مصنوعی، بسیاری از اصول اساسی بین آن ها مشترک می باشند. در مسیر یادگیری عمل داده باید موارد زیر را یاد بگیرید:
- کار پروژه با مجموعه داده های موجود: با کار روی پروژه هایی که بر روی مجموعه داده های موجود سرمایه گذاری می کنند، تخصص خود را می توانید ارتقا دهید. تجربه عملی مهارت و استعداد شمارا افزایش می دهد.
- کسب مهارت در پاک سازی داده ها: یکی از جنبه های مهم سفر علم داده شما شامل تسلط بر هنر پاک سازی داده ها می باشد.
از طریق این تلاش های هماهنگ، شما در علم داده به دانش نسبتاً خوبی مارسید و مهارت های خود را تقویت می کنید. مراحل یادگیری هوش مصنوعی
ارتباط علم داده و هوش مصنوعی چیست؟
علم داده و هوش مصنوعی رابطه ای همزیستی دارند، جایی که دانشمندان داده از فناوری های هوش مصنوعی برای ایفای نقش های خود استفاده می کنند که منجر به همپوشانی قابل توجهی بین علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی می شود. تمایز اساسی در نحوه همگرایی این رشته ها نهفته است: علم داده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی به عنوان ابزارهایی برای استخراج بینش استفاده می کند. مراحل یادگیری هوش مصنوعی
در اینجا، نقش محوری علم داده به قلمرو انسانی گسترش می یابد که مستلزم تفسیر نتایج حاصل از یادگیری ماشین برای استخراج بینش و نتیجه گیری معنادار می باشد. این تعامل پیچیده بر هم افزایی منسجم بین علم داده و حوزه گسترده تر هوش مصنوعی تأکید می کند.
مهندس داده
تشخیص مرزبندی بین یک دانشمند داده و یک مهندس داده می تواند یک چالش باشد، به ویژه در زمان بررسی لیست مشاغل. شایان ذکر است، دانشمندان داده بیشتر خود را موظف می بینند که مسئولیت های یک مهندس داده را بر عهده بگیرند. با این وجود، تشخیص این امر ضروری بوده که این نقش ها در اصل مجزا و متمایز می باشند. مراحل یادگیری هوش مصنوعی
مهندسی داده مظهر هنر مصورسازی داده ها بوده که داده های خام را در قالبی کاربردی و قابل دسترس دگرگون می کند. مهندسان داده منابع داده های متنوعی را با هم ترکیب می کنند و آن ها را به منبعی واحد هدایت خواهند کرد که برای تجزیه وتحلیل عمیق بعدی آماده می باشد.
مسیر یادگیری مهندسی داده
در قلمرو یادگیری هوش مصنوعی از صفر، یادگیری امور و وظایف مهندسی داده هم امری ضروری می باشد. تسلط در مهندسی داده مستلزم مهارت در مجموعه مهارت های متنوعی بوده که شامل موارد زیر است:
- الگوریتم ها و ساختارهای داده: تسلط بر الگوریتم ها و ساختارهای داده ظرفیت شمارا برای بهینه سازی فرآیندهای مدیریت داده ها بهبود می بخشد.
- تسلط در سیستم های توزیع شده: درک عمیق سیستم های توزیع شده، مهارت شمارا در مدیریت داده ها در شبکه های مختلف تقویت می کند.
- ذخیره سازی داده: یادگیری مهارت و پیچیدگی های امور ذخیره سازی و جمع آوردی داده، سنگ بنای اساسی در سفر شمارا تشکیل می دهد.
- تسلط بر ابزارهای ETL: خود را با ابزارهای ETL مثل Xplenty یا Hevo که به عنوان ابزار ضروری در تبدیل داده ها عمل می کنند، آشنا کنید. مراحل یادگیری هوش مصنوعی
- آشنایی با یادگیری ماشین: درک نکات ضروری یادگیری ماشینی، مجموعه ابزار شمارا غنی تر کرده و درک جامع را تقویت می کند.
- زبان های برنامه نویسی: مهارت در زبان های برنامه نویسی مثل پایتون و جولیا در این زمینه بسیار اهمیت دارد و به شما امکان می دهد راه حل های مبتنی بر داده را پیاده سازی کنید.
- تخصص در سیستم های پایگاه داده: برای تقویت قابلیت های خود در دست کاری داده ها، در قلمرو سیستم های پایگاه داده، به ویژه SQL به مهارت خوبی باید برسید.
کار روی پروژه های مناسب هوش مصنوعی
یکی دیگر از قدم های یادگیری هوش مصنوعی از صفر، کار روی پروژه های عملی می باشد. پیمایش در مجموعه پروژه های هوش مصنوعی نیازمند رویکردی استراتژیک می باشد. با توجه به کاربرد جهانی هوش مصنوعی، گزینه های زیادی پیش روی شما قرار دارند. با در نظر گرفتن پروژه هایی که با علایق شما، تعهدات اساسی و آن هایی که به جامعه شما کمک می کنند، شروع کنید.
- کار روی پروژه های ابتدایی و ساده: بعضی از پروژه های سنتی به صورت مداوم برای تازه کارها توصیه می شوند و مهارت های بنیادی ارزشمندی را ارائه می دهند.
- پروژه های همسو با علایق: پروژه هایی را انتخاب کنید که به صورت یکپارچه کاربردهای هوش مصنوعی را با علایق شخصی شما همسو می کنند.
پروژه های زیر برای یادگیری هوش مصنوعی از صفر بسیار توصیه می شوند: مراحل یادگیری هوش مصنوعی
- پیش بینی قیمت سهام
- تشخیص چهره
- شناسایی فعالیت های انسانی مراحل یادگیری هوش مصنوعی
- پیش بینی قیمت فروش
- تشخیص اخبار جعلی
- ترجمه زبان
استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی
در قلمرو یادگیری هوش مصنوعی از صفر، ابزارهای زیادی موجود می باشند که ما مهم ترین و ضروری ترین آن ها را آورده ایم:
- SciKit-Lear: این کتابخانه چشم انداز کتابخانه های ML را به صورت برجسته ای ارائه می کند و نوعی ابزار ارزشمند برای محاسبات تحت نظارت و بدون نظارت عمل خواهد کرد. تطبیق پذیری آن، آن را به انتخابی دلپذیر برای مبتدیان تبدیل می کند. مراحل یادگیری هوش مصنوعی
- PyTorch: PyTorchنقاط قوت خود را در حوزه هایی مثل پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتری می یابد و خود را به طرز چشم گیری در برنامه ها به کار گرفته می شود.
- TensorFlow: این ابزار با قابلیت تطبیق پذیری طیف وسیعی از وظایف یادگیری ماشین را در برمی گیرد. TensorFlowبه ویژه در حوزه آموزش و استنباط شبکه های عصبی عمیق می درخشد و لایه ای اضافی از قدرت را به جعبه ابزار هوش مصنوعی شما اضافه می کند.
کارآموزی هوش مصنوعی
پس از گذراندن دوره های آموزشی و ایجاد یک نمونه کار قوی، شروع سفر کارآموزی به عنوان تکمیل مسیر یادگیری هوش مصنوعی از صفر امری ضروری بوده و به صورت قابل توجهی تلاش های شغلی شمارا تقویت می کند. کارآموزی به سفر شما به سمت دستیابی به شغل مناسب کمک خواهد کرد. جنبه برجسته کارآموزی هوش مصنوعی در ظرفیت آن برای رسیدگی به چالش های دنیای واقعی می باشد.
دوره های آموزش هوش مصنوعی مراحل یادگیری هوش مصنوعی
رایج ترین رویکرد برای یادگیری هوش مصنوعی از صفر استفاده از دوره های آموزشی می باشد. در این رابطه می توانید متناسب باسلیقه، اولویت و علاقه خود در انواع دوره های آموزش ساختاریافته شرکت کنید و هوش مصنوعی را یاد بگیرید. هم کانون پلتفرم های آنلاین زیادی موجود می باشند که به تدریس مهارت های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می پردازند. برای مثال پلتفرم هایی مثل یودمی و کوئرا در وب انگلیسی و مکتب خونه در وب فارسی در این میان بسیار خوب عمل کرده اند.
آیا یادگیری هوش مصنوعی نیاز به تلاش عملی است؟
یادگیری هوش مصنوعی از صفر مستلزم مفاهیم پیشرفته خاصی بوده که به صورت بالقوه چالش هایی را بر اساس دانش موجود شما ایجاد می کنند. انتخاب یک برنامه آموزشی با ساختار مناسب رویارویی با این چالش ها را ساده می کند. در کل یادگیری هوش مصنوعی مستلزم تلاش های عملی و درک اصول تئوری آن می باشد. مراحل یادگیری هوش مصنوعی
بازه زمانی یادگیری هوش مصنوعی چقدر است؟
مدت زمان تسلط و یادگیری هوش مصنوعی از صفر تا صد و ایجاد مسیر شغلی به دانش و مسیر یادگیری موجود شما بستگی دارد. برای کسانی که از پایه شروع به کار می کنند، درک اصول اولیه هوش مصنوعی می تواند تقریباً شش ماه طول بکشد. برعکس، جستجو در حوزه های پیچیده تر هوش مصنوعی، مثل علم داده، امکان دارد نیاز به دنبال کردن یک مدرک پیشرفته چند ساله داشته باشد.
آیا هوش مصنوعی بدون مهارت های برنامه نویسی و کدنویسی امکان پذیر است؟ مراحل یادگیری هوش مصنوعی
اگرچه پلتفرم های خاصی راه حل های هوش مصنوعی بدون کد را ارائه می دهند، دستیابی به مهارت در هوش مصنوعی مستلزم دستیابی به توانایی های برنامه نویسی و کدنویسی می باشد. زیربنای اساسی یادگیری هوش مصنوعی از صفر ریشه در برنامه نویسی دارد و تسلط بر این رشته مستلزم تدوین و اجرای الگوریتم های حل مسئله می باشد.
مراحل یادگیری هوش مصنوعی
