نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی

بیزینس آکادمی:  هوش مصنوعی (AI) به سرعت در حال تبدیل شدن به یکی از مهم‌ترین و پویاترین زمینه‌های فناوری است و تقاضا برای متخصصان هوش مصنوعی ماهر به طور مداوم در حال افزایش است. اگر به دنبال ورود به این حوزه جذاب هستید، ایجاد یک نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی جامع برای خود ضروری است.

به همین دلیل ما در بیزینس آکادمی مسیر یادگیری‌ هوش مصنوعی را برای شما طراحی کرده‌ایم،  این نقشه راه راهنمایی گام به گام برای یادگیری اصول و مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص هوش مصنوعی ارائه می‌دهد.

 پیش نیازها را بسازید

نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی شما با ایجاد یک پایه محکم در ریاضیات و آمار آغاز می‌شود. این شامل دوره‌هایی در جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، احتمالات و آمار است.

1- جبر خطی: این موضوع پایه و اساس بسیاری از الگوریتم‌های هوش مصنوعی است، بنابراین درک قوی از ماتریس‌ها، بردارها و فضای برداری ضروری است. مفاهیم کلیدی در جبر خطی که برای هوش مصنوعی relevant هستند عبارتند از:

• فضای برداری
• ماتریس
• ارزش‌های ویژه و بردارهای ویژه
• تجزیه ماتریس

2- حساب دیفرانسیل و انتگرال: یکی از مهم ترین موضوعات در ریاضی که باید یاد بگرید، حساب دیفرانسیل و انتگرال است. این موضوع برای درک نحوه بهینه‌سازی الگوریتم‌های هوش مصنوعی و همچنین برای کار با داده‌های پیچیده بسیار ضروری به شمار می‌آید. مفاهیم کلیدی در حساب دیفرانسیل و انتگرال که برای هوش مصنوعی مهم هستند عبارتند از:

• مشتقات
• انتگرال‌ها
• حدود
• معادلات دیفرانسیل

3- احتمالات و آمار: شما در مسیر و نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی باید با آمار و احتمالات نیز بسیار آشنا شوید. موضوع آمار و احتمالات برای درک نحوه کار با داده‌ها و استخراج اطلاعات معنی‌دار از آنها ضروری است. مفاهیم کلیدی در احتمالات و آمار که برای هوش مصنوعی مهم هستند عبارتند از:
احتمال
توزیع‌های احتمال
آزمون فرضیه
تجزیه و تحلیل رگرسیون

علوم کامپیوتر

علاوه بر این پیش نیازهای ریاضی، داشتن دانش پایه در علوم کامپیوتر، از جمله ساختار داده‌ها، الگوریتم‌ها و پایگاه‌های داده نیز مفید  و ضروری خواهد بود. این موضوعات به شما در درک نحوه ذخیره، پردازش و دستکاری داده‌ها که برای توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی بسیار ضرروی هستند، کمک می‌کند.

1- ساختار داده‌ها: این موضوع به نحوه سازماندهی و ذخیره داده‌ها برای دسترسی کارآمد می‌پردازد. ساختارهای داده رایج که در هوش مصنوعی استفاده می‌شوند عبارتند از:

• آرایه‌ها
• لیست‌ها
• دیکشنری‌ها
• گراف‌ها

2- الگوریتم‌ها: این موضوع به مجموعه دستورالعمل‌ها برای حل مسائل به روشی کارآمد می‌پردازد. الگوریتم‌های رایج که در هوش مصنوعی استفاده می‌شوند عبارتند از:

مطالب مرتبط: یادگیری ورد پرس را چگونه شروع کنیم؟

• الگوریتم‌های جستجو
• الگوریتم‌های مرتب‌سازی
• الگوریتم‌های خوشه‌بندی
• الگوریتم‌های یادگیری ماشین

3- پایگاه‌های داده: این موضوع به نحوه ذخیره، سازماندهی و بازیابی داده‌ها به روشی کارآمد می‌پردازد. مفاهیم کلیدی در پایگاه‌های داده که برای هوش مصنوعی relevant هستند عبارتند از:

• مدل‌های داده
• زبان پرس و جو ساختاریافته (SQL)
• پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• پایگاه‌های داده NoSQL

مهارت‌های برنامه‌نویسی تان را افزایش بدهید

در ادامه نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی لازم بوده که شما مهارت‌های برنامه نویسی خودتان را افزایش دهید و در یکی از زبان‌های برنامه نویسی مربوط به هوش مصنوعی پیشرفت کنید. برخی از زبان‌هایی که در این راه می‌تواند بسیار به شما کمک کند.

پایتون، یکی از بهترین زبان‌های برنامه نویسی که بسیار می‌تواند برای شما کمک کننده باشد ،زبان پایتون بوده؛ برخی از نقاط قوت و ضعف این زبان برنامه نویسی عبارت‌اند از:

نقاط قوت:

• ساده و خوانا
• دارای کتابخانه‌های گسترده هوش مصنوعی
• جامعه کاربری بزرگ و فعال
• مناسب برای یادگیری و شروع کار

نقاط ضعف:

• می‌تواند کندتر از برخی زبان‌های دیگر باشد
• برای برنامه‌های حساس به زمان ممکن است ایده‌آل نباشد

R زبان برنامه نویسی R به تازگی وارد دنیای برنامه نویسی شده، ولی با این حال بسیار این زبان در بحث های هوش مصنوعی فعال است. برخی از نقاط قوت و ضعف این زبان عبارتند از:

نقاط قوت:

• قوی در تجزیه و تحلیل آماری و ساخت نمودار
• محبوب در میان statisticians و data scientists
• دارای کتابخانه‌های تخصصی برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

نقاط ضعف:

• منحنی یادگیری تندتر
• می‌تواند برای برنامه‌های غیرآماری دشوارتر باشد

C++:

نقاط قوت:

• بسیار سریع و کارآمد
• مناسب برای برنامه‌های حساس به زمان
• کنترل سطح پایینی بر سخت افزار را ارائه می‌دهد

نقاط ضعف:

• دشوارتر از یادگیری و استفاده نسبت به سایر زبان‌ها
• می‌تواند مستعد خطا باشد

جاوا:

نقاط قوت:

• قوی، قابل اعتماد و مقیاس‌پذیر
• مناسب برای برنامه‌های سازمانی بزرگ
• دارای جامعه کاربری بزرگ و فعال

نقاط ضعف:

• می‌تواند کندتر از برخی زبان‌های دیگر باشد
• می‌تواند برای برنامه‌های کوچک‌تر بیش از حد پیچیده باشد

جاوا اسکریپت:

نقاط قوت:

• محبوب برای توسعه وب و برنامه‌های frontend
• می‌تواند برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در مرورگر استفاده شود
• دارای کتابخانه‌های محبوب هوش مصنوعی مانند TensorFlow.js

نقاط ضعف:

• می‌تواند برای برنامه‌های back-end پیچیده‌تر دشوار باشد
• ممکن است به اندازه سایر زبان‌ها برای هوش مصنوعی سنتی مناسب نباشد

Julia:

نقاط قوت:

• طراحی شده برای محاسبات علمی و هوش مصنوعی
• بسیار سریع و کارآمد
• دارای نحو شبیه به پایتون

نقاط ضعف:

• جامعه کاربری کوچکتر نسبت به برخی زبان‌های دیگر
• کتابخانه‌های هوش مصنوعی به اندازه زبان‌های محبوب مانند پایتون گسترده نیستند

Prolog:

نقاط قوت:

• قوی در استدلال منطقی و برنامه‌نویسی نمادین
• مناسب برای سیستم‌های خبره و برنامه‌های مبتنی بر قوانین

نقاط ضعف:

• منحنی یادگیری تند
• می‌تواند برای برنامه‌های غیرمنطقی دشوارتر باشد

عوامل دیگر در انتخاب زبان برنامه نویسی:

علاوه بر زبان‌های ذکر شده در بالا، عوامل دیگری نیز وجود دارد که باید هنگام انتخاب زبان برنامه‌نویسی برای یک پروژه هوش مصنوعی در نظر گرفته شود، مانند:

در دسترس بودن کتابخانه‌ها و چارچوب‌های هوش مصنوعی: زبان‌های برنامه‌نویسی که دارای کتابخانه‌ها و چارچوب‌های هوش مصنوعی گسترده و به خوبی پشتیبانی می‌شوند، می‌توانند به شما در توسعه سریع‌تر و آسان‌تر برنامه‌های هوش مصنوعی کمک کنند.

تجربه و مهارت تیم توسعه: اگر تیمتان با یک زبان برنامه‌نویسی خاص تجربه دارد، ممکن است انتخاب آن زبان برای پروژه هوش مصنوعی شما مفیدتر باشد.

اهداف بلندمدت پروژه: اگر قصد دارید پروژه هوش مصنوعی خود را در آینده گسترش دهید یا با سایر سیستم‌ها ادغام کنید، باید زبانی را انتخاب کنید که به طور گسترده پشتیبانی می‌شود و دارای جامعه کاربری فعال باشد.

ادامه یادگیری

پس از یادگیری برنامه نویسی در نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی لازم بوده که شما علم خود را بهبود ببخشید و در مفاهیم ریاضی و الگوریتم های یادگیری ماشین بسیار عمیق تر شوید.

مطالب مرتبط: مهم‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین

در نهایت اقدام به یادگیری الگوریتم های یادگیری ماشین کرده و خود را در آنها متخصص‌کنید. نهایتا مانند آب شما مسیر خود را پیدا خواهید کرد و مطمئنا موفق خواهید شد در این مسیر

سخن آخر

در این مطلب از سری مطالب بیزینس آکادمی اقدام به معرفی یک نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی کرده‌ایم تا شما با استفاده از این نقشه بتوانید در آینده نزدیک تبدیل به یک متخصص هوش مصنوعی شوید.

توجه داشته باشید که در این راه اصلا نباید به حواشی توجه کنید و تنها مسیر خود را طی کنید. در نهایت هرگز خود را با کسی مقایسه نکنید.