یادگیری هوش مصنوعی از صفر [راهنمای جامع متخصصان برای مبتدیان]

بفرست برای دوستت
Telegram
WhatsApp
یادگیری هوش مصنوعی از صفر

فهرست مطالب

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.

 

هوش مصنوعی (AI) چیست؟

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.

 

انواع مختلف هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی (AI)، با پیشرفت روزافزون خود، به موضوعی مورد بحث در ابعاد مختلف تبدیل شده است. برای ساده‌تر کردن بخش باقی‌مانده مقاله، می‌توانیم هوش مصنوعی را بر اساس قابلیت‌های آن به سه سطح تقسیم کنیم:

 

1- هوش مصنوعی محدود (ANI)

این نوع هوش مصنوعی، شاید پرکاربردترین نوع از هوش مصنوعی باشد که امروزه با آن تعامل داریم. این هوش مصنوعی محدود به انجام یک وظیفه خاص مشخص، مانند تشخیص صدا یا ارائه پیشنهادهایی در خدمات استریمینگ، طراحی شده 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 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 انسانی پیشی می‌گیرد. این مفهوم، هر چند جذاب است، اما در بیشتر موارد، بیشتر به عنوان یک مفهوم تخیلی باقی می‌ماند.

 

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

اگر تازه وارد این موضوع 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 همچنین متخصصان در مورد مرزهای دقیق آن‌ها، اختلاف نظر دارند. اما کم کم توافق بر محدوده گسترده هر اصطلاح بیشتر می‌شود. در زیر تجزیه‌وتحلیلی از چگونگی تعریف این اصطلاحات آمده است:

✔️ هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)

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

 

✔️ 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 است 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 خوبی با داده‌های بدون ساختار مانند تصاویر، ویدئوها یا متن کار می‌کنند.

 

✔️ علم داده (Data Science)

یک زمینه چندتخصصی است که از همه موارد فوق، همراه با مهارت‌های دیگری مانند تجزیه و تحلیل داده، آمار، تصویرسازی داده و همچنین موارد دیگر برای به دست آوردن بینشی خاص از داده‌ها استفاده می‌کند.

  کاربرد پایتون در هوش مصنوعی و مزایای آن نسبت به سایر زبان های برنامه نویسی

 

یادگیری هوش مصنوعی، چقدر زمان‌بر است؟

زمانی که به فرآیند یادگیری هوش مصنوعی اختصاص داده می‌شد، معمولا به مسیری که انتخاب می‌کنید، بستگی دارد؛ آیا خودآموزی باشد یا از طریق آموزش‌های رسمی مثل دوره‌های دانشگاهی انجام شود.

در مسیر خودآموزی، مدت زمان معمولا به میزان دانش اولیه شما، تعهد شما 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. دوره‌های آنلاین همراه با خودآموزی، آموزش‌ها و پروژه‌های عملی می‌توانند فرآیند یادگیری را تسریع کنند.

از سوی دیگر، مسیر دانشگاهی معمولاً شامل پیگیری یک 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 مسیرها را انتخاب کنید، یادگیری مداوم، کاربرد عملی و اطلاعات به‌روز با پیشرفت‌ها در این زمینه، اموری حیاتی در این حرفه و حوزه هوش مصنوعی هستند.

 

چگونه یادگیری هوش مصنوعی را از صفر شروع کنیم؟

یادگیری هوش مصنوعی ممکن است تجربه‌ای هیجان‌انگیز باشد، اما با چالش‌های خود نیز همراه است چرا که یک زمینه گسترده با موضوعات فرعی مختلف است. با بهره‌گیری از یک مسیر مشخص، استفاده از منابع مناسب و انتخاب یک رویکرد استراتژیک، می‌توانید به بهترین شکل در این مسیر پیشرفت کنید. بیایید چند مرحله را بیان کنیم:

1- تسلط بر مهارت‌های پیش‌نیاز

قبل از ورود به دنیای هوش مصنوعی، بهتر است توانایی‌های پایه‌ای را در برخی زمینه‌ها داشته باشید. این توانایی‌های پایه به عنوان پایه‌های درک و توانمندی‌های شما در حوزه هوش مصنوعی عمل می‌کنند:

✔️ ریاضیات پایه

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

 

✔️ آمار پایه

هوش مصنوعی زمانی معنا دار است که آمار را درک کنید. دانش از نحوه تفسیر داده و استخراج بینش‌ها 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، 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 است.

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 از استفاده آن را 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، نیاز به درک عمیق‌تری از ریاضیات هوش مصنوعی دارد.

توجه کنید که مسیر یادگیری خود را با اهداف حرفه‌ایتان هماهنگ کنید و عمق یادگیری در زمینه‌های مختلف را به تناسب با آن تنظیم کنید.

 

2- توسعه مهارت‌های تخصصی در هوش مصنوعی

حالا که به مهارت‌های پیش‌نیاز پرداخته‌ایم، بیایید به مهارت‌های اساسی که برای تسلط بر هوش مصنوعی نیاز دارید، وارد شویم. 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 هوش مصنوعی شما مورد استفاده قرار خواهند گرفت.

 

✔️ 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.

  یادگیری عمیق (Deep Learning) چیست و چطور کار می کند؟

 

✔️ ساختارهای داده

ساختارهای داده به شما امکان ذخیره، بازیابی و کارآمدترین تغییر داده‌ها را می‌دهند. بنابراین، دانش 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. درک مختلف الگوریتم‌های یادگیری ماشین، چگونگی عملکرد آنها و زمان مناسب برای استفاده از آنها بسیار حائز اهمیت است.

 

✔️ 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 را بسازید. بهترین راه برای شروع این است که در هر حوزه، پایه‌ها را فراهم کنید و سپس در زمینه‌هایی که بیشتر به آنها علاقه دارید، جزئیات بیشتری را بررسی کنید. می‌توانید رویکرد خود را به دلخواه ترکیب کنید و در زمینه‌هایی که در حین مطالعه و تمرین عملی به آنها برمی‌خورید، کار کنید.

 

3- یادگیری ابزارها و بسته‌های اساسی هوش مصنوعی

آشنا بودن با ابزارها و بسته‌های ضروری برای موفقیت در هوش مصنوعی بسیار حائز اهمیت است. زبان‌های Python و R به عنوان زبان‌های اصلی در جامعه هوش مصنوعی به دلیل سادگی، انعطاف‌پذیری و دسترسی به کتابخانه‌ها و چارچوب‌های قدرتمند، بسیار برجسته شده‌اند.

در حالی که شما نیازی به یادگیری هر دو ندارید تا در هوش مصنوعی موفق شوید، در ادامه برخی از کتابخانه‌ها و چارچوب‌های کلیدی آمده است که باید با آنها آشنا شوید.

 

یک نمونه برنامه یادگیری در زمینه هوش مصنوعی     

در زیر، یک برنامه یادگیری پیشنهادی را ایجاد کرده‌ایم که محل تمرکز و زمان‌های مورد نیاز برای آغاز کار با هوش مصنوعی را مشخص می‌کند. به یاد داشته باشید که مدت‌ها، زمینه‌های موضوعی 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 پیشرفت خود بر روی آنها کار کنید.

 

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

  1. ریاضیات و آمار: با مفاهیم پایه جبر خطی، محاسبات، آمار و احتمالات شروع کنید. این امر یک پایه قوی برای آینده‌تان ایجاد می‌کند.
  2. 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 را پوشش دهید، از جمله کتابخانه‌هایی مانند NumPy.
  3. 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.

 

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

  1. مبانی هوش مصنوعی: درک کنید که هوش مصنوعی چیست، تاریخچه آن چیست و شاخه‌های مختلف آن چیست. عمق دانش یادگیری ماشین خود را افزایش دهید، در مورد انواع مختلف الگوریتم‌های یادگیری ماشین – یادگیری نظارت‌شده، یادگیری بدون نظارت، یادگیری نیمه‌نظارتی و یادگیری تقویتی بیاموزید. 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.
  2. یادگیری عمیق: درک کنید چگونه شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق کار می‌کنند.
  3. مفاهیم پایه MLOps: در مورد MLOps، بیاموزید که به اعمال اصول DevOps در سیستم‌های یادگیری ماشین می‌پردازد. این شامل نسخه‌دهی مدل، انتشار مدل، نظارت و تنظیم‌سازی است.
  خلاصه کتاب هوش مصنوعی ۲۰۴۱ اثر کای فو لی و چن کیوفان

 

ماه 7 تا 9: تخصص و مباحث پیشرفته

  1. تخصص: بر اساس علاقه‌ها و آرزوهای شغلی‌تان، در یک حوزه خاص، تخصص پیدا کنید – ممکن است پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین، یادگیری تقویتی یا هر حوزه دیگری باشد.
  2. تخصص بیشتر: بسته به مسیرهای شغلی

9.. 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.

 

ماه 10- پایان: ادامه یادگیری و کاوش

  1. 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 و یادگیری 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 کسب کنید.

به عنوان گزینه دیگر، اگر به یک نقش پژوهشی متمایل هستید، باید به عمیق شدن در تئوری پشت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بپردازید. 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.

 

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 بالا نقطه مناسبی برای شروع هستند. به یاد داشته باشید که مسلط شدن به هوش مصنوعی مانند ماراتن است، نه دویدن تند و تیز. وقت بگذارید تا هر مفهوم را قبل از انتقال به مفهوم بعدی به دقت درک کنید.

3- اعمال مهارت‌های خود در پروژه‌ها

بهترین راه برای یادگیری انجام کار است. اعمال مهارت‌هایی که در پروژه‌های واقعی انجام می‌دهید، درک شما را تثبیت می‌کند و تجربه عملی را که می‌تواند نمونه کارهای شما را غنی کند، به شما می‌دهد. 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 ارائه دهد.

 

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.

 

Rating 3.33 from 3 votes

آموزش پیشنهادی و مکمل

این مطالب را هم مشاهده کنید

guest
0 نظرات
بازخورد (Feedback) های اینلاین
مشاهده همه دیدگاه ها
سبد خرید

جشنواره دوره جامع متخصص علم داده شروع شد

برای دیدن نوشته هایی که دنبال آن هستید تایپ کنید.
×