هوش مصنوعی چیزی است که امروزه تقریبا تمام انسانها درباره آن صحبت میکنند و هر روزه، تکنولوژیهای مبتنی بر هوش مصنوعی جدیدی به دنیا عرضه میشوند.
بسیاری از انسانها نگران این موضوع شدهاند که شاید هوش مصنوعی جای آنها را بگیرد. در این خصوص باید گفت، هوش مصنوعی در آینده قرار نیست شغل افراد را بگیرد؛ بلکه قرار است جایگزین افرادی شود که هوش مصنوعی را درک نمیکنند و چیزی درباره آن نمیدانند. حتی نظریههایی نیز در این باره مطرح میشود که در سالهای آینده، یادگیری هوش مصنوعی مانند یادگیری زبان انگلیسی در زمان حال، ضروری خواهد شد.
یادگیری هوش مصنوعی اصولی دارد و اگر شما طبق اصول آموزش ببینید، میتوانید در زمان کمتری به حوزههای مختلف هوش مصنوعی مسلط شوید. در این مقاله از شرکت نرم افزاری وب نگاه، به بررسی نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی میپردازیم. در ادامه با ما همراه باشید.
هوش مصنوعی چیست؟
برای یادگیری هر چیزی، ابتدا باید بتوانیم آن را تعریف کنیم. به طور کلی هوش مصنوعی شامل مجموعهای از الگوریتمها است که توان استخراج نتیجه از یک موضوع را دارد؛ به عبارت دیگر، هوش مصنوعی نوعی الگوریتم یا پایگاه داده است که نتایج را بدون اینکه شما به آن دستور خاصی بدهید اجرا میکند.
حال که با مفهوم هوش مصنوعی آشنا شدید، در بخشهای بعدی، با بررسی نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی با ما همراه باشید.
نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی
میتوان گفت، اصلیترین دلیل شروع نکردن هر کاری این است که ما نمیدانیم از کجا باید آن کار را شروع کنیم و این موضوع درباره یادگیری هوش مصنوعی نیز صدق میکند. اگر ما از ابتدا یک مسیر مشخص برای یادگیری هوش مصنوعی داشته باشیم، به راحتی میتوانیم این کار را شروع کنیم؛ زیرا مراحل پیشروی خودمان را میدانیم و این موضوع میتواند اطمینان خاطر خاصی به ما ببخشد.
در این بخش، نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی را شرح میدهیم و مراحل مختلف آن را تک به تک بررسی میکنیم. با ما همراه باشید.
یادگیری مبانی علوم کامپیوتر و برنامه نویسی
اگر در ابتدای راه یادگیری هوش مصنوعی هستید و تجربه خاصی در زمینه برنامه نویسی ندارید، ابتدا باید از یادگیری مبانی کامپیوتر شروع کنید. به همین منظور میتوانید در اولین قدم به یادگیری ریاضیات پایه و آمار و احتمال بپردازید. موارد زیر جزو مبانی علوم کامپیوتر محسوب میشوند و بهتر است در اولین قدم از یادگیری هوش مصنوعی، به این موارد مسلط شوید:
- ماتریسها و مبانی جبر خطی
- حساب دیفرانسیل و انتگرال
- نظریه گراف
- بردارها
- آمار و احتمال
مواردی نیز هستند که یادگیری آنها برای شما ضروری نیست، اما تسلط به آنها میتواند عملکرد شما را بهبود ببخشد و سرعت شما در کار با هوش مصنوعی را افزایش دهد. میدانید که هوش مصنوعی با دادهها ارتباط مستقیم دارد و یک تکنولوژی هوش مصنوعی بزرگ مانند چت جیپیتی، به پایگاه داده بزرگی متصل است. شما به عنوان یک توسعهدهنده یا برنامه نویس هوش مصنوعی نیاز دارید تا با دادهها آشنایی کامل داشته باشید و بتوانید آنها را مدیریت کنید؛ به همین دلیل، یادگیری مهارتها و ابزارهای مدیریت داده به شما کمک ویژهای در این مورد میکند. موارد زیر شامل این نوع مهارتها میشوند:
- مبانی پایگاه داده
- SQL و Joins در SQL
- پایگاههای اطلاعاتی رابطهای و غیر رابطهای
- پایگاههای داده NoSQL
- دادههای جدولی (اکسل)
- فریمهای داده و سری دادهها
- فرمتهای داده JSON، CSV، XML
- عبارات با قاعده
- استخراج، تبدیل و بارگذاری دادهها
شما میتوانید پس از یادگیری مباحث پایه، یادگیری این نوع مهارتها را نیز شروع کنید و سرعت خود را در کار با هوش مصنوعی بهبود ببخشید. لازم به ذکر است که شما با یادگیری این مهارتها میتوانید یک سر و گردن از کسانی که با هوش مصنوعی کار میکنند بالاتر باشید.
انتخاب یک زبان برنامه نویسی برای یادگیری
پس از یادگیری مباحث پایه برنامه نویسی و علوم کامپیوتر، نوبت به انتخاب و یادگیری یک زبان برنامه نویسی میرسد. لازم به ذکر است که هوش مصنوعی با برنامه نویسی ارتباط مستقیم دارد و بدون برنامه نویسی نمیتوان تکنولوژیهای مبتنی بر هوش مصنوعی را ساخت و یا آنها را گسترش داد.
برای انتخاب یک زبان مناسب برنامه نویسی برای یادگیری و استفاده از آن در هوش مصنوعی، نیاز دارید تا چند ویژگی مهم را در آن زبان در نظر بگیرید و سپس آن را برای یادگیری انتخاب کنید. موارد زیر برخی از این نکات و ویژگیها را شامل میشوند:
چند منظوره بودن زبان برنامه نویسی
به طور کلی، زبانهای برنامه نویسی را به دو بخشِ تک منظوره و چند منظوره تقسیم میکنیم. بهتر است برای یادگیری و فعالیت در حوزه هوش مصنوعی، یک زبان برنامه نویسی چند منظوره را انتخاب و به آن تسلط پیدا کنید.
زبانهای برنامه نویسی چند منظوره شامل زبانهایی هستند که در حوزههای مختلفی مانند طراحی وبسایت، توسعه و طراحی اپلیکیشن موبایل، هوش مصنوعی و بلاکچین کاربرد دارند و کاربردهای آنها به یک حوزه منتهی نمیشود. زبانهای برنامه نویسی تک منظوره نیز، شامل زبانهایی هستند که تنها در یک حوزه کاربرد دارند.
سطح بالا بودن زبان برنامه نویسی
به دلیل اینکه در ابتدای راه یادگیری برنامه نویسی و هوش مصنوعی هستید، بهتر است تا یک زبان برنامه نویسی سطح بالا را برای یادگیری انتخاب کنید. زبانهای برنامه نویسی سطح بالا زبانهایی هستند که به زبان انسان بسیار نزدیکاند و درک و فهم آنها میتواند برای افراد مبتدی سادهتر باشد.
در نتیجه باید گفت که انتخاب زبان برنامه نویسی پایتون برای شروع یادگیری هوش مصنوعی میتواند گزینه مناسبی برای شما باشد؛ زیرا زبان برنامه نویسی پایتون کاربرد زیادی در هوش مصنوعی دارد و یک زبان چند منظوره محسوب میشود. همچنین پایتون یک زبان سطح بالا است و دستورات آن به زبان انگلیسی بسیار نزدیک است.
توجه داشته باشید که تکنولوژیهای مبتنی بر هوش مصنوعی، از الگوریتمهای دیپ لرنینگ و ماشین لرنینگ استفاده میکنند که تمام اینها در زبان برنامه نویسی پایتون نهفته است.
یادگیری ماشین لرنینگ یا دیپ لرنینگ
پس از یادگیری مباحث پایه و زبان برنامه نویسی پایتون، میتوانید به یادگیری ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ بپردازید و رسما فعالیت خود را در حوزه هوش مصنوعی شروع کنید.
شما میتوانید با استفاده از مهارت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ، پلتفرمها و رباتهای مبتنی بر هوش مصنوعی بسازید که قابلیت یادگیری دارند و میتوانند با گذر زمان خودشان را بهبود ببخشند. دقیقا مانند چیزی که هماکنون از چتباتها میبینید.
سخن آخر
در این مقاله از شرکت برنامه نویسی وب نگاه، به بررسی نقشه راه هوش مصنوعی پرداختیم. لازم به ذکر است که هوش مصنوعی چیزی نیست که بتوانید با یادگیری چند مهارت به آن تسلط کامل پیدا کنید و میتوان این حوزه را به یک اقیانوس بی پایان نسبت داد.
به همین دلیل، برای موفقیت در حوزه هوش مصنوعی شما نیاز دارید تا همیشه در حال یادگیری باشید و به یادگیری به عنوان یک فرایند گذرا نگاه نکنید. تکنولوژی مدام در حال پیشرفت است و ممکن است چیزی که امروز در حال یادگیری آن هستیم، در آینده کاربرد چندانی نداشته باشد.
[vc_row][vc_column][cz_button title=”سفارش طراحی اپلیکیشن اختصاصی” btn_position=”cz_btn_center” btn_effect=”cz_btn_zoom_in” id=”cz_62405″ link=”url:tel%3A%2009339017809″ sk_button=”border-radius:70px;padding-left:30px;padding-right:30px;font-size:22px;background-color:unset !important;background-image:linear-gradient(135deg,#1e73bb,#b40ed6);” sk_hover=”color:#ffffff;” icon=”fa fa-phone-square” cz_button=””][/vc_column][/vc_row]