یادگیری هوش مصنوعی از صفر

بحث اموزش هوش مصنوعی صفر تا صد موضوعی است که همه افراد به دنبال یاد گرفتن آن هستند.در این مطلب می خواهیم تمام آن چیزی که برای یادگیری هوش مصنوعی از صفر نیاز دارید را در اختیار شما قرار دهیم، مانند نکات شروع، منابع مفید و دیدگاه‌ های متخصصان هوش مصنوعی. اگر شما یک دانشمند داده، مهندس یادگیری ماشین، پژوهشگر هوش مصنوعی یا فقط یک علاقه‌مند به هوش مصنوعی هستید که دوست دارید هوش مصنوعی را از صفر یاد بگیرید، این راهنما در سایت دیتایاد برای شما مناسب است. همچنین پیشنهاد می کنیم در کنار آن، وبینار رایگان نقشه راه هوش مصنوعی و علم داده را هم ببینید.

در حال حاضر، ما شاهد یک لحظه بسیار مهم در تاریخ انسان هستیم که اهمیت هوش مصنوعی (AI) روز به روز بیشتر غیرقابل انکار می‌شود. فقط به این آمار توجه کنید: 97٪ از صاحبان کسب و کار انتظار دارند که ChatGPT حداقل در یکی از زمینه‌های کسب و کارشان تغییرات مثبتی رقم بزند.

در این مقاله، ما جزئیاتی راجع به یادگیری هوش مصنوعی از صفر ارائه خواهیم داد و نظرات کارشناسان صنعت را نیز در اختیار شما قرار می دهیم تا مسیر شما را هدایت کنند. به علاوه، ما در مورد مهارت‌ها و ابزارهایی که باید مسلط بشوید، نیز بحث خواهیم کرد و همچنین بررسی خواهیم کرد که چگونه کسب‌وکارها می‌توانند در منظر فعلی از هوش مصنوعی استفاده کنند. در ادامه ضمن آشنایی با هوش مصنوعی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین را نیز بررسی می‌کنیم.

همه چیز درباره اموزش هوش مصنوعی صفر تا صد

هوش مصنوعی (AI) چیست؟

هوش مصنوعی یا AI، یک شاخه از علوم کامپیوتر است و بر ایجاد سیستم‌هایی با قابلیت انجام عمده ای وظایف که به طور عادی نیاز به هوش انسانی دارند، تمرکز دارد. این وظایف شامل درک زبان طبیعی، تشخیص الگوها، تصمیم‌گیری و یادگیری از تجربه می‌شوند. در واقع هوش مصنوعی یک حوزه گسترده است که دارای زیرشاخه‌های مختلفی بوده و هرکدام اهداف و تخصص‌های خود را دارند.

هوش مصنوعی یا AI، یک شاخه از علوم کامپیوتر است. این شاخه بر ایجاد سیستم‌هایی با قابلیت انجام عمده ای وظایف، که به طور عادی نیاز به هوش انسانی دارند، متمرکز است.

این وظایف شامل درک زبان طبیعی، تشخیص الگوها، تصمیم‌گیری و یادگیری از تجربه می‌شوند. هوش مصنوعی یک حوزه گسترده است که دارای زیرشاخه‌های مختلفی است، هرکدام با اهداف و تخصص‌های خود.

برای آشنایی با این مفهوم می‌توانید در دوره‌های اموزش هوش مصنوعی صفر تا صد شرکت کنید. هوش مصنوعی (AI) می‌تواند مانند انسان‌ها تفکر کرده و مطالب جدید را یاد بگیرد. هوش مصنوعی که برای اولین بار در سال 1956 توسط جان مک‌کارتی معرفی شد، به مطالعه ایجاد سیستم‌هایی می‌پردازد که قادر به تعامل با محیط خود و انجام وظایف مختلف به شیوه‌ای هوشمند هستند. توجه داشته باشید که کاربرد ریاضیات در هوش مصنوعی نیز بسیار گسترده است.

آموزش جامع و کاربردی هوش مصنوعی

انواع مختلف هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی (AI) با پیشرفت روزافزون خود به موضوعی مورد بحث در ابعاد مختلف تبدیل شده است. برای ساده‌تر بیان کردن مفهوم هوش مصنوعی، می‌توانیم آن را بر اساس قابلیت‌هایی که دارد به سه سطح تقسیم کنیم:

1- هوش مصنوعی محدود (ANI)

شاید این نوع هوش مصنوعی پرکاربردترین نوع از هوش مصنوعی باشد که در حال حاضر بسیاری از افراد با آن سروکار دارند. این هوش مصنوعی به انجام یک وظیفه خاص و مشخص، مانند تشخیص صدا یا ارائه پیشنهادهایی در خدمات استریمینگ محدود است.

2- هوش مصنوعی عمومی (AGI)

هوش مصنوعی دارای AGI توانایی درک، یادگیری، تطبیق و اجرای دانش در گستره وسیعی از وظایف به سطح انسانی را دارد. اگرچه مدل‌های زبانی بزرگ و ابزارهایی مانند ChatGPT توانایی تعمیم زیادی در بسیاری از وظایف را نشان داده‌اند، اما تا سال 2023 این مفهوم هنوز به عنوان یک مفهوم تئوریکال مطرح بوده است.

3- هوش مصنوعی فوق‌العاده (ASI)

سطح نهایی هوش مصنوعی به موقعیتی در آینده اشاره دارد که هوش مصنوعی تقریباً در تمام کارهای اقتصادی ارزشمند انسانی از هوش بشر پیشی می‌گیرد. این مفهوم هر چند جذاب است، اما در بیشتر موارد بیشتر به عنوان یک مفهوم تخیلی باقی می‌ماند.

0 تا 100 هوش مصنوعی

تفاوت بین علم داده، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق 

اگر تازه وارد مبحث اموزش هوش مصنوعی صفر تا صد شده‌اید، ممکن است در گفتگوهای مرتبط با هوش مصنوعی، عباراتی مثل “یادگیری ماشین”، “یادگیری عمیق”، “علم داده” و دیگر اصطلاحات مشابه را بشنوید. هوش مصنوعی یک زمینه گسترده است که شامل زیرمجموعه‌های مختلفی مانند یادگیری ماشین (Machine Learning یا ML) و یادگیری عمیق (Deep Learning یا DL) می‌شود. برای هیچ یک از این اصطلاحات تعریف رسمی وجود ندارد و بیشتر متخصصان این حوزه در مورد مرزهای دقیق آنها، اختلاف نظر دارند.

برای هیچ یک از این اصطلاحات تعریف رسمی وجود ندارد و همچنین متخصصان در مورد مرزهای دقیق آن‌ها، اختلاف نظر دارند. اما کم کم توافق بر محدوده گسترده هر اصطلاح بیشتر می‌شود.برای آشنایی با این مفهوم می‌توانید در دوره‌های اموزش هوش مصنوعی صفر تا صد شرکت کنید. هوش مصنوعی (AI) می‌تواند مانند انسان‌ها تفکر کرده و مطالب جدید را یاد بگیرد. هوش مصنوعی که برای اولین بار در سال 1956 توسط جان مک‌کارتی معرفی شد، به مطالعه ایجاد سیستم‌هایی می‌پردازد که قادر به تعامل با محیط خود و انجام وظایف مختلف به شیوه‌ای هوشمند هستند. توجه داشته باشید که کاربرد ریاضیات در هوش مصنوعی نیز بسیار گسترده است.در ادامه تجزیه‌وتحلیلی از چگونگی تعریف این اصطلاحات ارائه می‌دهیم:

✔️ هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)

به سیستم‌های کامپیوتری اشاره دارد که می‌توانند هوشمندانه عمل کرده، استدلال کنند و مانند انسان‌ها یاد بگیرند.

دوره آنلاین آموزش هوش مصنوعی

✔️ یادگیری ماشین (Machine Learning)

زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که بر توسعه الگوریتم‌هایی تمرکز دارد که بدون برنامه‌ریزی صریح می‌توانند یاد بگیرند.

✔️ یادگیری عمیق (Deep Learning)

زیرشاخه‌ای از یادگیری ماشین می‌باشد که مسئول بسیاری از داستان‌های شگفت‌انگیز در زمینه هوش مصنوعی است (مانند خودروهای بدون راننده یا ChatGPT). الگوریتم‌های یادگیری عمیق تحت تأثیر ساختار مغز انسان قرار می‌گیرند و به می‌توانند به بهترین شکل با داده‌های بدون ساختار مانند تصاویر، ویدئوها یا متن کار ‌کنند.

آموزش هوش مصنوعی از مقدماتی تا پیشرفته

✔️ علم داده (Data Science)

علم داده یک زمینه چندتخصصی است که از همه موارد فوق، همراه با مهارت‌های دیگری مثل تجزیه و تحلیل داده، آمار، تصویرسازی داده و موارد دیگر برای به دست آوردن بینشی خاص از داده‌ها استفاده می‌کند.در واقع علم داده و مهندسی یادگیری ماشین با هم مرتبط بوده و هر کدام کاربردهای خاص خود را دارند. علم داده به عنوان یک رشته جامع بر کشف بینش‌های معنادار از داده‌ها تمرکز دارد و شامل فرآیندهایی مانند جمع‌آوری، پاکسازی، تجزیه و تحلیل و تجسم داده‌ها می‌شود. این حوزه به متخصصان این امکان را می‌دهد که از داده‌های بدون ساختار استفاده کرده و به اطلاعات ارزشمندی دست یابند.

به عبارت دیگر علم داده به عنوان یک زمینه چندرشته‌ای، شامل آمار، برنامه‌نویسی و مهارت‌های تحلیلی است که برای درک بهتر داده‌ها ضروری هستند. یادگیری ماشین به عنوان یک ابزار قدرتمند در علم داده عمل می‌کند و به سیستم‌ها و مدل‌های یادگیری نظارت‌شده این امکان را می‌دهد که از داده‌های گذشته یاد گرفته و پیش‌بینی‌هایی لازم را انجام دهند. این تکنیک‌ها می‌توانند در تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده مورد استفاده قرار گیرند تا الگوها و روندهای نهفته در داده‌ها شناسایی شوند. شما با شرکت در دوره‌های اموزش هوش مصنوعی صفر تا صد می‌توانید با تمامی این علوم نیز آشنا شوید.

آموزش هوش مصنوعی همراه با ارائه مدرک

✔️ تئوری هوش مصنوعی

با توجه به پیشرفت تکنولوژی اموزش هوش مصنوعی صفر تا صد اهمیت زیادی دارد. این حوزه به عنوان یک مهارت جذاب و کاربردی، به افراد کمک می‌کند تا با چالش‌های مهم انسان‌ها مانند بیماری‌ها، آلودگی محیط‌زیست و تغییرات آب و هوایی مقابله کنند. علاوه بر این با توجه به رشد سریع این فناوری، فرصت‌های شغلی جدیدی در صنایع مختلف ایجاد شده است. متخصصان هوش مصنوعی در صدر مشاغل با رشد سریع قرار دارند و یادگیری این حوزه می‌تواند به افراد کمک کند تا در مسیر حرفه‌ای خود پیشرفت کنند. همچنین مهندسان هوش مصنوعی وظایف گوناگونی دارند که شامل طراحی و توسعه سیستم‌ها و برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی است. برای کسب تجربه در این حرفه باید در استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و ابداع راه‌حل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین مهارت داشته باشید.

چه کسانی می‌توانند در دوره هوش مصنوعی شرکت کنند؟

یادگیری هوش مصنوعی، چقدر زمان‌بر است؟

به طور معمول مدت زمانی که به فرآیند یادگیری و اموزش هوش مصنوعی صفر تا صد اختصاص داده می‌شود، معمولا به مسیری که انتخاب می‌کنید، بستگی دارد؛ یعنی اینکه این نوع یادگیری خودآموزی باشد یا از طریق آموزش‌های رسمی مثل دوره‌های دانشگاهی انجام شود؟ در مسیر خودآموزی، مدت زمان معمولا به میزان دانش اولیه شما، تعهد و منابع آموزشی موجود وابسته است. ممکن است چند ماه تا یک سال یا بیشتر زمان ببرد تا به درک قوی از مفاهیم هوش مصنوعی، زبان‌های برنامه‌نویسی مثل پایتون، ریاضیات و الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین برسید. توجه داشته باشید که دوره‌های آنلاین همراه با خودآموزی، آموزش‌ها و پروژه‌های عملی می‌توانند فرآیند یادگیری را تسریع کنند.

از سوی دیگر، مسیر دانشگاهی معمولاً شامل تحصیل رسمی در رشته‌های علوم کامپیوتر، علم داده یا رشته‌های مرتبط است. دریافت مدرک کارشناسی در این رشته‌ها معمولاً حدود سه تا چهار سال زمان می‌برد و دانشجویان در این مدت، آموزش جامعی در زمینه هوش مصنوعی و موضوعات مرتبط دریافت می‌کنند. هر کدام از این روش‌های یادگیری را انتخاب کنید همچنان یادگیری مداوم، کاربرد عملی و اطلاعات به‌روز با پیشرفت‌ها در این زمینه، اموری حیاتی در این حرفه و حوزه هوش مصنوعی هستند.

دوره هوش مصنوعی همراه با کار عملی

چگونه یادگیری هوش مصنوعی را از صفر شروع کنیم؟

یادگیری و اموزش هوش مصنوعی صفر تا صد ممکن است تجربه‌ای هیجان‌انگیز باشد، اما با چالش‌هایی نیز همراه است، چرا که یک زمینه گسترده با موضوعات فرعی مختلف می‌باشد. صد البته با بهره‌گیری از یک مسیر مشخص، استفاده از منابع مناسب و انتخاب یک رویکرد استراتژیک، می‌توانید به بهترین شکل در این مسیر پیشرفت کنید. در ادامه چند مرحله مهم در این مسیر را معرفی می‌کنیم:

1- تسلط بر مهارت‌های پیش‌نیاز

قبل از ورود به دنیای هوش مصنوعی، بهتر است توانایی‌های پایه‌ای را در برخی زمینه‌ها به دست آورید. این توانایی‌های اولیه به عنوان پایه‌های درک و توانمندی‌های شما در حوزه هوش مصنوعی عمل می‌کنند که در ادامه به طور خلاصه آنها را شرح می‌دهیم:

✔️ ریاضیات پایه

هوش مصنوعی به شدت بر مفاهیم ریاضی تکیه دارد، به ویژه در زیرشاخه‌های خود مانند یادگیری ماشین و یادگیری عمیق. البته نیاز نیست برای موفقیت در هشو مصنوعی به یک ریاضی‌دان تبدیل شوید، اما درک پایه‌ای از جبر خطی، محاسبات و احتمالات ضروری است. به عنوان مثال مفاهیمی مانند ماتریس‌ و تبدیل خطی از جبر خطی به طور مکرر در الگوریتم‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شوند.

کاربرد هوش مصنوعی

✔️ آمار پایه

هوش مصنوعی زمانی معنا دار است که آمار را تا حد ممکن بشناسید. همچنین داشتن اطلاعات کافی از نحوه تفسیر داده و استخراج بینش‌های مختلف در این زمینه بسیار حیاتی است. مفاهیمی مانند اهمیت آماری، توزیع، رگرسیون و احتمال، نقش مهمی در برنامه‌های مختلف هوش مصنوعی ایفا می‌کنند.

✔️ تمایل به یادگیری

هوش مصنوعی زمینه ای است که به سرعت در حال تکامل است و تکنیک‌ها و ابزارهای جدید به طور مداوم ظاهر می‌شوند. بنابراین داشتن ذهن فعال و اشتیاق به یادگیری و تطبیق با دانش و فناوری‌های جدید برای هر کسی که به دنبال موفقیت در حوزه هوش مصنوعی و پیشرفت در آن است، بسیار حیاتی می‎‌باشد. توجه داشته باشید که اهمیت عمق درک و مسلط شدن در زمینه‌های پیش‌نیاز، بستگی به نقش هوش مصنوعی‌ که قصد دارید یاد بگیرید و هدف استفاده از آن، دارد. به عنوان مثال یک داده‌شناس نیازی به درک عمیق از هر مفهوم ریاضی مورد استفاده در هوش مصنوعی ندارد، اما یک دانشمند تحقیقاتی که قصد دارد الگوریتم‌های هوش مصنوعی جدید ایجاد کند، باید درک عمیق‌تری از ریاضیات هوش مصنوعی داشته باشد.

مزایای شرکت در دوره هوش مصنوعی

2- توسعه مهارت‌های تخصصی در هوش مصنوعی

حالا که به مهارت‌های پیش‌نیاز پرداخته‌ایم، بیایید در مورد مهارت‌های اساسی که برای تسلط بر هوش مصنوعی نیاز دارید، صحبت کنیم. مانند بخش مهارت‌های پیش‌نیاز بالا، درجه تسلط مورد نیاز برای این مهارت‌ها به طور عمده به نوع نقشی که دنبال آن هستید، بستگی دارد.

✔️ آمار

آمار علمی است که با جمع‌آوری، سازماندهی، تجزیه و تحلیل، تفسیر و ارائه داده‌ها سر و کار دارد. این علم، پایه‌ای را برای درک و کار با داده‌ها در هوش مصنوعی فراهم می‌کند.

✔️ ریاضیات

همانطور که پیش‌تر بحث شد بخش‌های خاصی از ریاضیات پایه‌ای، اساس الگوریتم‌های هوش مصنوعی هستند. جبر خطی، محاسبات، احتمالات و معادلات دیفرانسیل، تمام ابزارهای ریاضی هستند که در مسیر یادگیری هوش مصنوعی شما مورد استفاده قرار خواهند گرفت.

نحوه یافتن شغل در زمینه هوش مصنوعی

✔️ برنامه‌نویسی

پیاده‌سازی هوش مصنوعی نیاز به درک صحیحی از برنامه‌نویسی دارد. دانستن چگونگی نوشتن کد به شما این امکان را می‌دهد که الگوریتم‌های هوش مصنوعی را توسعه دهید، داده‌ها را تغییر دهید و از ابزارها و کتابخانه‌های هوش مصنوعی استفاده کنید. در حال حاضر، زبان پایتون به دلیل سادگی، انعطاف‌پذیری و دسترسی به کتابخانه‌های علوم داده، پرطرفدارترین زبان در جامعه هوش مصنوعی است.

✔️ ساختارهای داده

ساختارهای داده به شما امکان ذخیره، بازیابی و کارآمدترین تغییر داده‌ها را می‌دهند. بنابراین داشتن دانش کافی در زمینه ساختارهای داده مانند آرایه‌ها، درخت‌ها، لیست‌ها و صف‌ها برای نوشتن کد کارآمد و توسعه الگوریتم‌های پیچیده هوش مصنوعی ضروری است.

✔️ تلاش برای تغییر داده

تلاش برای تغییر داده شامل پاکسازی، تبدیل و کنترل داده برای آماده‌سازی آن برای تحلیل بیشتر یا ورود آن به مدل‌های هوش مصنوعی می‌شود. مهارت در استفاده از کتابخانه‌هایی مانند pandas برای تغییر داده، جهت کار در زمینه هوش مصنوعی ضروری است.

✔️ علم داده

علم داده یک ترکیب از ابزارها، الگوریتم‌ها و اصول یادگیری ماشین است که به منظور کشف الگوهای پنهان از داده‌های خام استفاده می‌شود. به عنوان یک حرفه‌ای در حوزه هوش مصنوعی، درک فرآیند استخراج بینش‌ها از داده بسیار حیاتی است.

✔️ یادگیری ماشین

یادگیری ماشین یک زیرشاخه از هوش مصنوعی است که ماشین‌ها از داده یاد می‌گیرند تا عملکرد خود را بهبود بخشند یا پیش‌بینی‌های دقیقی انجام دهند. در نتیجه درک مختلف الگوریتم‌های یادگیری ماشین، چگونگی عملکرد آنها و زمان مناسب برای استفاده از آنها بسیار حائز اهمیت است.

انواع هوش مصنوعی

✔️ یادگیری عمیق

یادگیری عمیق که یک زیرشاخه از یادگیری ماشین است از شبکه‌های عصبی با چندین لایه (بنابراین ‘عمیق’) برای مدل‌سازی و درک الگوهای پیچیده در مجموعه داده‌ها استفاده می‌کند. این تکنولوژی در پشت بسیاری از پیشرفت‌های پیچیده در حوزه هوش مصنوعی امروزی، از دستیارهای صوتی گرفته تا خودروهای بدون راننده، قرار دارد.

هر یک از این مهارت‌ها با دیگری ارتباط دارد و به شما کمک می‌کند تا یک دانش گسترده از مفاهیم هوش مصنوعی به دست آورید. بهترین راه برای شروع این است که در هر حوزه، ابتدا مهارت‌های پایه‌ای را یاد بگیرید و سپس در زمینه‌هایی که علاقه بیشتری به علاقه دارید، دانش و اطلاعات کافی و لازم را به دست آورید.

3- یادگیری ابزارها و بسته‌های اساسی هوش مصنوعی

یکی از مراحل مهم در اموزش هوش مصنوعی صفر تا صد آشنا بودن با ابزارهای لازم در این حوزه است. برای موفقیت در هوش مصنوعی یادگیری این موارد اهمیت بسیار زیادی دارد. این موارد شامل زبان‌های Python و R هستند که به عنوان زبان‌های اصلی در جامعه هوش مصنوعی به دلیل سادگی، انعطاف‌پذیری و دسترسی به کتابخانه‌ها و چارچوب‌های قدرتمند، بسیار برجسته شده‌اند. توجه داشته باشید که شما نیازی به یادگیری هر دو ندارید تا در هوش مصنوعی موفق شوید. در ادامه برخی از کتابخانه‌ها و چارچوب‌های کلیدی که باید با آنها آشنا شوید را معرفی می‌کنیم.

بهترین مشاغل در حوزه هوش مصنوعی

یک نمونه برنامه یادگیری در زمینه هوش مصنوعی     

در زیر یک برنامه یادگیری پیشنهادی را ایجاد کرده‌ایم که میزان تمرکز و زمان‌های مورد نیاز برای آغاز کار با هوش مصنوعی را مشخص می‌کند. به یاد داشته باشید که مدت‌ زمان یادگیری، موضوع‌های مورد بحث و پیشرفت شما وابسته به متغیرهای متعددی است. ما می‌خواهیم این برنامه را به حد امکان عملی و کاربردی کنیم، به همین دلیل پروژه‌هایی را پیشنهاد داده‌ایم که می‌توانید در حین یادگیری مفاهیم جدید بر روی آنها کار کنید.

ماه 1 تا 3: مفاهیم پایه ریاضیات، برنامه‌نویسی، ساختارهای داده و تلاش برای تغییر داده

• ریاضیات و آمار: با مفاهیم پایه جبر خطی، محاسبات، آمار و احتمالات شروع کنید. این دانش یک پایه قوی برای آینده‌تان ایجاد می‌کند.
• برنامه‌نویسی: زبان Python را یاد بگیرید که پر استفاده‌ترین زبان در هوش مصنوعی است. با مفاهیم پایه شروع کنید و سپس به مفاهیم پیشرفته‌تر بروید. دوره‌هایی مانند “Python Fundamentals Skill Track” و “Data Manipulation with Python Skill Track” را بگذرانید تا مفاهیم اساسی از جمله کتابخانه‌هایی مانند NumPy را یاد بگیرید.
• تغییر داده: در مورد تغییر داده و تجزیه و تحلیل آن یاد بگیرید. با کتابخانه‌های Python مانند pandas و NumPy آشنا شوید که برای تغییر داده استفاده خواهید کرد. یاد بگیرید چگونه داده‌ها را پاکسازی و آماده کنید چراکه یک بخش حیاتی هر پروژه هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین است.

اموزش رایگان هوش مصنوعی

ماه 4 تا 6: تعمیق در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

• مبانی هوش مصنوعی: درک کنید که هوش مصنوعی چیست، تاریخچه آن چیست و شاخه‌های مختلف آن کدام‌ها هستند. عمق دانش یادگیری ماشین خود را افزایش دهید، در مورد انواع مختلف الگوریتم‌های یادگیری ماشین یعنی یادگیری نظارت‌شده، یادگیری بدون نظارت، یادگیری نیمه‌نظارتی و یادگیری تقویتی اطلاعات لازم را به دست آورید. دوره “Machine Learning Scientist with Python Track” را بگذرانید که مهم‌ترین انواع مدل‌ها، اعتبارسنجی مدل و تنظیم پارامترهای مدل را پوشش می‌دهد. این دوره شامل کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow و Keras است و به مباحث پیشرفته در یادگیری عمیق هم می‌پردازد.
• یادگیری عمیق: درک کنید چگونه شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق کار می‌کنند.
• مفاهیم پایه MLOps: در مورد MLOps دانش کافی کسب کنید. MLOps به اعمال اصول DevOps در سیستم‌های یادگیری ماشین می‌پردازد. این حوزه شامل نسخه‌دهی مدل، انتشار مدل، نظارت و تنظیم‌سازی است.

ماه 7 تا 9: تخصص و مباحث پیشرفته

• تخصص: بر اساس علاقه‌ها و آرزوهای شغلی‌تان، در یک حوزه خاص تخصص داشته باشید، ممکن است پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین، یادگیری تقویتی یا هر حوزه دیگری باشد.
• تخصص بیشتر: بسته به مسیرهای شغلی باید مهارت‌های خود را افزایش دهید.
• به‌روز ماندن: به طور منظم اخبار و مقالات مرتبط با هوش مصنوعی را دنبال کرده، پادکست‌ها و مجلات مرتبط با آن را گوش کنید. به انجمن‌ها بپیوندید تا ایده‌ها را با دیگر افراد فعال در زمینه هوش مصنوعی به اشتراک بگذارید.

آموزش هوش مصنوعی چقدر زمان می‌برد؟

ماه 10- پایان: ادامه یادگیری و کاوش

• اخلاق در هوش مصنوعی: همچنین هنگامی که بیشتر در مورد هوش مصنوعی یاد می‌گیرید، در مورد مسائل اخلاقی در هوش مصنوعی هم یاد بگیرید.

به یاد داشته باشید که این تنها یک برنامه ابتدایی است. شما باید آن را بر اساس تناسب با سرعت و علاقه‌هایتان تغییر دهید. هوش مصنوعی یک زمینه گسترده بوده و یادگیری آن یک فرآیند مداوم است.

5 نکته برتر برای یادگیری هوش مصنوعی از صفر

1- انتخاب تمرکز

ابتدا با توجه به اهداف شغلی‌تان تصمیم بگیرید که تمرکز خود را کجا قرار دهید. در این مقاله به تفصیل به مشاغل مختلف در زمینه هوش مصنوعی پرداخته‌ایم؛ هر نقشی تمرکز متفاوتی داشته و نیاز به مجموعه مهارت‌های منحصر به فردی دارد.

به عنوان مثال، اگر به یک نقش کاربردی مانند دانشمند داده یا مهندس یادگیری ماشین علاقه دارید، بیشتر بر روی برنامه‌نویسی، علوم داده و درک الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین تمرکز کنید. هدف شما در اینجا این است که توانایی استفاده ماهرانه از تکنیک‌های هوش مصنوعی را برای حل مسائل واقعی به دست آورید.

حال اگر به یک نقش پژوهشی تمتایل دارید، باید اطلاعات لازم در تئوری پشت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را به دست آورید. شما باید مفاهیم ریاضیات، آمار و علوم کامپیوتر نظری را به خوبی درک کنید. این تفاوت یک تمایز سخت و سرآغازی است تا به شما در انتخاب تمرکز اصلی کمک کند.

هزینه شرکت در دوره هوش مصنوعی

2- شروع به یادگیری

پس از تصمیم‌گیری در مورد تمرکز خود وقت آن است که شروع به یادگیری کنید. منابع یادگیری پیشنهادی در بخش مهارت‌ها و برنامه یادگیری هوش مصنوعی گفته شده در بالا نکات مناسبی برای شروع هستند. به یاد داشته باشید که مسلط شدن به هوش مصنوعی مانند ماراتن است، نه دویدن تند و تیز. وقت بگذارید و هر مفهوم را قبل از یادگیری مفهوم بعدی به دقت درک کنید.

3- اعمال مهارت‌های خود در پروژه‌ها

بهترین راه برای یادگیری انجام دادن کار عملی است. استفاده از مهارت‌هایی که یاد گرفته‌اید در پروژه‌های واقعی انجام می‌دهید، درک شما را تثبیت کرده و باعث می‌شود تجربه عملی به دست آورید. این مسیر ممکن است به سادگی ایجاد یک مدل یادگیری ماشین برای پیش‌بینی قیمت یک خانه یا به پیچیدگی و سختی توسعه یک مدل یادگیری عمیق برای تشخیص تصاویر باشد.

4- پیوستن به جامعه

به جوامع هوش مصنوعی آنلاین و آفلاین، بپیوندید. شرکت در انجمن‌هایی مانند Stack Overflow یا GitHub، پیوستن به گروه‌های هوش مصنوعی در LinkedIn، یا شرکت در جلسات و کنفرانس‌های هوش مصنوعی می‌تواند فرصت‌های یادگیری بی‌نظیری را در اختیار شما قرار دهد.

برترین دوره آموزش هوش مصنوعی در ایران

5- ادامه یادگیری

هوش مصنوعی یک زمینه به سرعت در حال تکامل است. پس از یادگیری مفاهیم اساسی، باید به روز باشید و مهارت‌های خود را بهبود ببخشید. وبلاگ‌های هوش مصنوعی را دنبال کنید، مقالات تحقیقی را بخوانید، دوره‌های پیشرفته را شرکت کنید و همیشه به دنبال راه‌های جدید برای چالش خود باشید. این فرآیندها به شما کمک خواهد کرد تا از مبتدی به یک متخصص تبدیل شوید.

به یاد داشته باشید که مسیر یادگیری هوش مصنوعی چالش‌برانگیز بوده، اما بسیار لذتبخش است. اگر در طی این مسیر مشکلاتی را تجربه کنید، ناامید نشوید؛ آنها بخشی از فرآیند یادگیری هستند. هدف نهایی‌تان را در نظر داشته باشید و با تعهد به مسیرتان ادامه دهید.

شاخه‎‌های مختلف هوش مصنوعی

مسیر شغلی هوش مصنوعی

پس از شرکت در دوره‌های اموزش هوش مصنوعی صفر تا صد می‌توانید به عنوان متخصص هوش مصنوعی مشغول به کار شوید. ابتدا باید فرصت‌های شغلی مرتبط با این حوزه را بیابید. بهتر است به دنبال عناوین شغلی مانند مهندسی یادگیری ماشین، دانشمند داده، محقق هوش مصنوعی و مهندس بینایی کامپیوتر باشید.  شرکت‌های فناوری، استارت‌آپ‌ها و مؤسسات تحقیقاتی اغلب از بین متخصصان این حوزه کارمند استخدام می‌کنند. بعد از یافتن شغل مناسب باید یک رزومه قدرتمند برای خود بسازید و چند نمونه کار آماده کنید. در این رزومه باید مهارت‌ها و تجربیات مرتبط خود در پروژه‌های شخصی و دوره‌های کارآموزی را ذکر کنید. در این میان آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت می‌تواند به شما کمک کند تا در مصاحبه‌ها بهتر عمل کنید و توانایی‌های تحلیلی خود را نشان دهید.

فراموش نکنید که بعد از پیدا کردن شغل باید به طور مداوم مهارت‌ها و دانش خود در زمینه هوش مصنوعی را ارتقا دهید. پس باز هم می‌توانید در دوره‌های تخصصی که در زمینه اموزش هوش مصنوعی صفر تا صد برگزار می‌شود شرکت کنید.  با پیگیری ترندها و فناوری‌های جدید، می‌توانید در یک حوزه خاص مهارت بیشتری به دست آورید. این کار می‌تواند موجب شود موقعیت‌های شغلی جدید پیدا کنید و یا در همان شغلی که هستید ترفیع بگیرید.

سوالات متداول

برای شروع یادگیری هوش مصنوعی از صفر به چه پیش‌نیازهایی نیاز دارم؟

برای این کار شما به دانش ریاضیات نیاز دارید و مهارت‌های خود را ارتقا دهید. یکی از پیش‌نیازهای مهم که حتما باید با آن آشنا باشید یادگیری زبان‌های برنامه‌نویسی است.

چگونه می‌توانم مفاهیم پیچیده هوش مصنوعی را به صورت ساده درک کنم؟

برای درک بهتر و ساده‌تر می‌توانید در دوره‌های اموزش هوش مصنوعی صفر تا صد شرکت کنید. همچنین می‌توانید از منابع آموزشی مانند ویدیوهای آموزشی، دوره‌های آنلاین و کتاب‌های مبتدی در این زمینه نیز کمک بگیرید.

چه زبان‌های برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی مهم‌تر هستند؟

مهم‌ترین زبان‌ها برای یادگیری هوش مصنوعی شامل پایتون، جاوا و سی ++ هستند.

آیا بدون داشتن دانش ریاضی پیشرفته می‌توانم هوش مصنوعی را یاد بگیرم؟

آشنایی با مفاهیم پایه‌ای ریاضی مانند جبر خطی و آمار به شما کمک می‌کند تا بهتر مفاهیم الگوریتم‌ها و مدل‌ها را درک کنید.