یادگیری هوش مصنوعی را از کجا شروع کنیم؟

در نقطه‌ای از تاریخ هستیم که هوش مصنوعی بیش‌ازپیش نقش محوری و غیرقابل‌انکاری در زندگی ما ایفا می‌کند. طبق نظرسنجی مجله معتبر فوربس (Forbes)، 97% صاحبان مشاغل مختلف اعتقاد دارند ChatGPT می‌تواند حداقل در یک بخش از حوزه فعالیتشان تغییرات مثبتی به وجود آورد. در دنیای امروز ChatGPT، Midjourney و Bard عملا وارد جریان روزمره زندگی انسان‌ها شده‌اند و دیگر نمی‌شود نقش هوش مصنوعی را در علوم مختلف عملی، تئوری و یا حتی هنر نادیده گرفت.

اگر در زمینه یادگیری هوش مصنوعی (AI)، علاقه و کنجکاوی زیادی دارید، این مقاله به شما کمک خواهد کرد تا نحوه یادگیری آن را از پایه شروع کنید و راه درست یادگیری را طی نمایید. همچنین شما را با نحوه کاربرد AI در دنیای کسب‌وکار امروز آشنا می‌کنیم و سعی خواهیم کرد چشم‌اندازی از آینده‌ای که هوش مصنوعی قرار است برایمان بسازد، به تصویر بکشیم.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی چیست؟ هوش مصنوعی یا به انگلیسی Artificial intelligence، همچنین به اختصار AI، شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است و توانایی انجام وظایفی را دارد که در گذشته معمولا به هوش انسانی نیاز داشتند. مسائلی مانند درک زبان انسان‌ها، تشخیص الگوهای رفتاری در مسائل مختلف، یادگیری از طریق تجربه کردن، تصمیم‌گیری‌های فی‌البداهه و سایر فعالیت‌ها و مهارت‌هایی که پیش‌ از این فقط در حیطه توانایی انسان‌ها بوده است.

انواع مختلف هوش مصنوعی

در حال حاضر هوش مصنوعی به خاطر کاربردش در انواع فناوری‌هایی که به‌طور مستقیم یا غیرمستقیم با زندگی روزمره ما در ارتباط‌اند، بسیار رایج و پرکاربرد شده است. برای شناخت بهتر AI، ابتدا انواع مختلف آن را بررسی می‌کنیم.

هوش مصنوعی بر اساس قابلیت‌هایش در سه سطح طبقه‌بندی می‌شود:

1. هوش مصنوعی محدود ANI (Artificial Narrow Intelligence):

رایج‌ترین شکل هوش مصنوعی بوده و همانی است که امروزه با آن تعامل داریم. ANI طراحی‌شده تا یک وظیفه ثابت را به عهده بگیرد، مثلاً تشخیص صدا یا کمک به سرویس‌های استریم و پخش آنلاین.

2. هوش مصنوعی گسترده AGI (Artificial General Intelligence):

این مدل از هوش مصنوعی این توانایی را دارد تا طیف گسترده‌ای از کار‌های انسانی را انجام دهد؛ مانند توانایی درک و یادگیری و همچنین تطبیق و پیاده‌سازی دانش‌های انسانی.

چت جی پی تی، یک مثال از این مدل هوش مصنوعی است که توانایی تعمیم در پردازش اطلاعات را از خود نشان داده است. البته هنوز در سال 2023 این‌ یک مفهوم تئوری بوده و کاملاً تمام ایرادات عملی آن رفع نشده است.

3. اَبَر هوش مصنوعی ASI (Artificial Super Intelligence):

ASI درواقع مرحله نهایی هوش مصنوعی به شمار می‌آید و سناریویی برای دنیای آینده محسوب می‌شود که در آن هوش مصنوعی در تمام کارها از انسان پیشی می‌گیرد. مخصوصاً در فعالیت‌هایی که جنبه اقتصادی و درآمدزایی دارند به‌طور گسترده به کار گرفته خواهد شد و هزینه‌ها را کم خواهد کرد. این مفهوم درحالی‌که از بسیاری جهات جذاب به نظر می‌رسد ولی شاید ترسناک هم باشد و البته اجرای آن در سطح و اندازه وسیع، جای شک و تردید خواهد داشت.

تفاوت بین دیتا ساینس، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

هوش مصنوعی یک مجموعه گسترده با چندین زیرمجموعه است؛ شاید هنگام صحبت از آن به عباراتی مانند یادگیری ماشینی ML (Machine learning)، یادگیری عمیق DL (Deep learning)، علم داده DS (Data science) و موارد دیگر برخورده باشید که به‌طور کامل مفاهیم و تفاوت‌های آن‌ها را ندانید. درواقع هیچ تعریف رسمی برای این اصطلاحات وجود ندارد و کارشناسان هنوز بر سر تعیین مرزهای دقیق مفاهیم‌شان به هیچ نتیجه‌ای نرسیده‌اند. در ادامه سعی می‌کنیم خلاصه‌ای از تعریف و مفهوم هر یک را بیان کنیم:

هوش مصنوعی (Artificial intelligence)

به سیستم‌های کامپیوتری گفته می‌شود که بتوانند مانند انسان‌ها هوشمندانه رفتار کنند و توانایی استدلال و تصمیم‌گیری داشته باشند.

یادگیری ماشینی (Machine learning)

به‌عنوان یکی از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی، با استفاده از الگوریتم‌های خاصی بر روی توسعه توانایی یادگیری بدون برنامه‌ریزی و فی‌البداهه، کار می‌کند.

یادگیری عمیق (Deep learning)

زیرمجموعه‌ای فرآیند یادگیری ماشین است. درواقع اکثر خبرهایی که از کاربردهای هوش مصنوعی به گوشتان می‌رسد مانند ماشین‌های خود ران یا ChatGPT، نتیجه به‌کارگیری یادگیری عمیق هستند. الگوریتم‌های به کار گرفته شده در یادگیری عمیق، از مغز انسان الگوبرداری شده‌اند و می‌توانند به‌خوبی با داده‌هایی مانند تصاویر و متن کار کنند.

علم داده (Data science)

درواقع یک حوزه بین‌رشته‌ای محسوب می‌شود که از تمام زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی برای درک بهتر و صحیح‌تر داده‌ها استفاده می‌کند. برای مثال علاوه بر یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی، از تجزیه‌وتحلیل و تجسم داده‌ها نیز کمک می‌گیرد.

چرا هوش مصنوعی را یاد بگیریم؟

هوش مصنوعی در شیوه زندگی و نحوه کار و تعامل ما با دنیای اطرافمان تأثیر زیادی داشته و در آینده نیز انقلابی ایجاد خواهد کرد. با انفجار حجم داده‌ها و نیاز به درک AI در دنیای پیرامون انسان‌ها، تقاضا برای شناخت و کسب مهارت در این زمینه نیز به شدت افزایش‌یافته است. در ادامه به‌طور خلاصه برایتان شرح می‌دهیم که چرا باید همین حالا یادگیری هوش مصنوعی را شروع کنید:

• رشته هوش مصنوعی به‌شدت در حال رشد است. AI یک فناوری متعلق به آینده نیست بلکه همین امروز و همین حالا در دنیای ما به‌طور چشمگیری در حال استفاده است. بر اساس تحقیقات گسترده مجمع جهانی مشاغل و اقتصاد، متخصصان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در صدر مشاغل دارای آینده درخشان طی 5 سال آینده هستند؛ زیرا صنایع هرروز بیشتر از دیروز به دنبال به‌کارگیری هوش مصنوعی در جهت ساده‌سازی عملیات خود و درعین‌حال ارتقا محصولات‌شان هستند و احتمالاً تقاضا برای استخدام متخصصان هوش مصنوعی نیز افزایش خواهد یافت.
• هوش مصنوعی جزو مشاغل پردرآمد است. بر اساس تحقیقات گلس‌در (Glassdoor) تا سال 2023 میانگین درآمد یک مهندس هوش مصنوعی در آمریکا بدون احتساب پاداش و تقسیم سود، حدود 128479 دلار در سال بوده است. متخصصان یادگیری ماشین و دانشمندان داده نیز به ترتیب 133111 دلار و 126888 دلار در سال درآمد دارند. این درآمدهای بالا در حوزه فعالیت AI، به‌تنهایی نشان‌دهنده میزان ارزش کسب مهارت و یادگیری آن در بازار است.
• هوش مصنوعی، یک علم جذاب و پویا و چالش‌برانگیز است. وقتی در این زمینه مشغول به فراگیری و کار شوید، همیشه چیزی برای یادگیری و تجزیه‌وتحلیل خواهید داشت. ساخت الگوریتم‌های متنوع برای حل مسائل پیچیده و طراحی مدل‌هایی که هوش انسانی را درک و شبیه‌سازی کنند همیشه شمارا به چالش خواهد کشید و روش‌های خلاقانه‌ برای اجرا و پیاده‌سازی ایده‌های مختلف، تمامی نخواهند داشت و همواره در حال تکامل خواهند بود؛ پس شما همیشه باید در حال یادگیری و ارتقا دانش خود باشید و خود را با علم روز هوش مصنوعی سازگار نگه‌دارید.

یادگیری هوش مصنوعی چقدر طول می‌کشد

مسیری که برای یادگیری هوش مصنوعی انتخاب می‌کنید رابطه مستقیمی با مدت‌زمان یادگیری آن دارد. آیا می‌خواهید به‌طور خودآموز هوش مصنوعی را فرابگیرید؟ یا در یک موسسه رسمی و دانشگاه؟

در مسیر خودآموزی، مدت‌زمان یادگیری شما تا حد زیادی به دانش قبلی شما از این علم و میزان تعهد و انگیزه‌تان هنگام یادگیری بستگی دارد. همچنین منابعی که قرار است به کمک آن‌ها هوش مصنوعی را یاد بگیرید نیز بسیار مهم است. ممکن است حدود یک سال طول بکشد تا از طریق مطالعات شخصی به درک کاملی از مفاهیم AI، ریاضیات و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، زبان برنامه‌نویسی پایتون و غیره دست پیدا کنید. با شرکت در دوره‌های آنلاین آموزش هوش مصنوعی می‌توانید روند یادگیری خود را سریع‌تر کنید.

اگر می‌خواهید یک مسیر آکادمیک و دانشگاهی را در پیش بگیرید، دوره لیسانس در این رشته‌ها معمولاً حدود 4 سال طول کشیده و دانشجویان دانش گسترده‌ای در خصوص علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی، علوم داده و موضوعات مرتبط با آن‌ها را کسب می‌کنند.

به‌هرحال هر مسیری که انتخاب کنید باید به‌طور مداوم در حال یادگیری علوم تئوری و کاربردهای عملی هوش مصنوعی باشید و برای کسب موقعیت‌های شغلی در این زمینه خود را به‌روز نگه‌دارید.

یادگیری هوش مصنوعی را از کجا شروع کنیم

یادگیری هوش مصنوعی می‌تواند یک چالش هیجان‌انگیز باشد. موضوعات گسترده و متنوع زیادی در مسیر یادگیری آن وجود دارد که با یک استراتژی درست و منابع یادگیری مناسب می‌توانید مؤثرتر و راحت‌تر در این مسیر حرکت کنید. در ادامه شمارا با روند استاندارد و روش مناسب یادگیری هوش مصنوعی در سال 2023 آشنا می‌کنیم:

1. مهارت‌های پیش‌نیاز

قبل از شیرجه و غواصی در دریای بیکران هوش مصنوعی، بهتر است با مهارت‌های پایه و مفاهیم اولیه آن آشنا شوید:

• ریاضیات پایه؛ هوش مصنوعی به‌شدت وابسته به مفاهیم ریاضی، به‌ویژه زیرمجموعه‌هایی مانند ماشین لرنینگ و یادگیری عمیق است. برای کسب موفقیت در هوش مصنوعی لازم نیست ریاضیدان شوید اما باید درک درستی از جبر خطی، حساب دیفرانسیل، انتگرال و احتمالات داشته باشید. مفاهیمی مانند ماتریس‌ها و تبدیل‌های خطی جبر اغلب در الگوریتم‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شوند.
• علم آمار؛ با درک مفاهیم پایه علم آمار، درک هوش مصنوعی آسان‌تر می‌شود. در علم AI بسیار مهم است که بدانید چطور داده‌ها را استخراج و تجزیه‌وتحلیل کنید. مفاهیمی مانند رگرسیون، احتمالات، اهمیت آماری و توزیع، نقش مهمی در کاربردهای مختلف هوش مصنوعی دارند.
• انگیزه و تمایل برای یادگیری؛ همان‌طور که گفتیم هوش مصنوعی یک علم بسیار گسترده است که به‌سرعت در حال رشد و توسعه بوده و هرروز تکنیک‌ها و ابزارهای جدیدی به آن اضافه می‌شود. شما باید یک ذهن فعال و مشتاق داشته باشید تا با یادگیری مداوم، خود را بادانش و فناوری روز AI انطباق دهید.

توجه داشته باشید که شاید لازم نباشد در همه علومی که در بالا گفته شد مهارت کامل کسب کنید و بنا بر زمینه فعالیت شما در حوزه گسترده هوش مصنوعی، ممکن است به چند تا از آن‌ها نیاز داشته باشید؛ مثلاً یک دانشمند داده (Data scientist) شاید نیاز زیادی به یادگیری الگوریتم‌های مختلف ریاضی نداشته باشد ولی یک محقق داده (Research scientist) قطعاً نیاز به درک عمیقی از ریاضیات و الگوریتم‌هایش دارد. پس نکته کلیدی این است که ابتدا اهداف شغلی و حوزه فعالیت و علاقه خود را انتخاب کنید و بعد مسیر یادگیری خود را با آن هماهنگ کنید.

2. مهارت‌های تخصصی

برای تسلط بر هوش مصنوعی، بعد از کسب مهارت‌های پیش‌نیاز باید به سراغ مهارت‌های تخصصی بروید. در این قسمت نیز سطح تسلط شما بر دانش‌های مختلف تخصصی موردنیاز، تا حد زیادی به زمینه فعالیت شما در هوش مصنوعی بستگی دارد:

• آمار: دانشی است که به استخراج، ساماندهی و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها می‌پردازد و درواقع ستون فقرات کار با داده‌ها در هوش مصنوعی محسوب می‌شود.
• ریاضیات: حوزه‌های مختلفی در دنیای ریاضیات پایه و اساس الگوریتم‌های هوش مصنوعی را تشکیل می‌دهند مانند حساب دیفرانسیل و انتگرال یا جبر خطی.
• برنامه‌نویسی: برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی نیاز به یادگیری و درک یک ‌زبان برنامه‌نویسی دارید. در حال حاضر پایتون (Python) به دلیل انعطاف‌پذیری، سادگی و داشتن کتابخانه‌های متنوع دیتا ساینس، محبوب‌ترین و رایج‌ترین زبان برنامه‌نویسی درزمینهٔ هوش مصنوعی است.
• ساختارهای داده: با کمک ساختارهای داده به‌طور مؤثری می‌توانید داده‌ها را ذخیره، بازیابی و به‌طور کل دست‌کاری کنید. داشتن دانش کافی در زمین آرایه‌ها، درخت‌ها، لیست‌ها و صف‌ها برای توسعه الگوریتم‌های پیچیده هوش مصنوعی لازم و ضروری است.
• دست‌کاری داده: برای تجزیه‌وتحلیل بیشتر داده‌ها و استفاده از آن‌ها در هوش مصنوعی، نیاز است تا این داده‌ها به‌طور مؤثری دست‌کاری شوند. مهارت در استفاده از کتابخانه‌هایی مانند Pandas برای دست‌کاری داده‌ها امری ضروری است.
• دیتا ساینس: علم داده برای کشف الگوهای پنهان در داده‌های خام، از ترکیبی از الگوریتم‌ها و ابزارها و اصول مختلف در ماشین لرنینگ استفاده می‌کند. برای کار درزمینهٔ هوش مصنوعی، درک فرآیند استخراج و استفاده از داده‌ها بسیار مهم است.
• ماشین لرنینگ: این دانش، زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که در آن ماشین‌ها از داده‌ها یاد می‌گیرند و عملکرد خود را بهبود می‌بخشند. با کمک ماشین لرنینگ، هوش مصنوعی می‌تواند پیش‌بینی‌های دقیق‌تری انجام داده و تصمیم‌های بهتری بگیرد. درک الگوریتم‌های به‌کاررفته در آن، لازم و ضروری است.
• یادگیری عمیق: برای مدل‌سازی و درک الگوهای پیچیده، از ماشین لرنینگ و لایه‌های متعدد شبکه‌های عصبی استفاده می‌کنند. بسیاری از پیشرفته‌ترین سیستم‌های هوش مصنوعی، از دستیاران صوتی گرفته تا خودروهای خود ران از این دانش بهره می‌برند.

هر یک از مهارت‌هایی که نام بردیم با مهارت‌های دیگر در ارتباط‌اند و به شما کمک می‌کنند تا درک بهتری از مفاهیم هوش مصنوعی به دست بیاورید و آن‌ها به‌طور عملی اجرا و پیاده‌سازی کنید.

3. ابزارها و پکیج‌های ضروری هوش مصنوعی

شناخت ابزارها و پکیج‌های ضروری هوش مصنوعی برای موفقیت شما در این زمینه بسیار مهم است. مثلاً پایتون و R به دلیل سادگی، انعطاف‌پذیری و داشتن کتابخانه‌ها و فریم ورک‌های قوی، به‌عنوان زبان‌های پیشرو در هوش مصنوعی شناخته می‌شوند. یادگیری یکی از این زبان‌ها کافی است. در ادامه بعضی از این کتابخانه‌ها و فریم ورک‌ها را معرفی می‌کنیم و شما می‌توانید بنا بر نیاز خود از هرکدام که بخواهید استفاده کنید.

معرفی ابزارها و پکیج‌های برتر هوش مصنوعی پایتون

پایتون یک زبان برنامه‌نویسی سطح بالا و مفسر است که به‌سادگی و تطبیق‌پذیری مشهور است. بسیار یوزر فرندلی بوده و دارای انبوهی از کتابخانه‌ها و فریم ورک‌های مفید و کاربردی برای هوش مصنوعی است. در ادامه به چند مورد اشاره می‌کنیم:

• Pandas: یکی از کتابخانه‌های پایتون است که برای تجزیه‌وتحلیل داده به کار می‌رود. می‌توان با استفاده از آن کار هایی مانند تمیز کردن داده‌ها، تبدیل داده‌ها و تجزیه‌وتحلیل آماری انجام داد. به‌خوبی با داده‌های ناقص و نامرتب یا بدون برچسب کار کرده و به همین دلیل ابزار مهمی برای پردازش اولیه داده‌ها محسوب می‌شود.
• NumPy: مخفف Numerical Python بوده و یکی از کتابخانه‌های پایتون است که از آرایه‌ها و ماتریس‌های بزرگ و چندبعدی پشتیبانی می‌کند و مجموعه بزرگی از توابع ریاضی سطح بالا برای کار بر روی این آرایه‌ها دارد.
• Scikit-Learn: ابزاری ساده و کارآمد درزمینهٔ داده‌کاوی و ماشین لرنینگ است که بر اساس NumPy، SciPy و matplotlibساخته‌شده و منبع باز است. الگوریتم‌های متنوع طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و کاهش ابعاد دارد.
• PyCaret: یک کتابخانه قدرتمند در پایتون است که فرآیند ساخت و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی را ساده‌تر می‌کند و به کاربران این امکان را می‌دهد که تنها با چند خط کد بتوانند به‌طور مؤثر الگوریتم‌های ماشین لرنینگ را کاوش و پردازش کنند.
• PyTorch: یک کتابخانه منبع باز مبتنی بر کتابخانه Torch است که درزمینهٔ ماشین لرنینگ در برنامه‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی و شبکه‌های عصبی مصنوعی از آن استفاده می‌شود. بزرگ‌ترین مزیتش انعطاف‌پذیری و سرعت‌بالاست که همچنین آن را مناسب استفاده در یادگیری عمیق نیز می‌کند.
• Keras: یک کتابخانه شبکه عصبی ماژولار در زبان پایتون است که برای مدل‌سازی شبکه‌های عصبی به کار می‌رود.
• API های تجاری موجود: استفاده از API ها برای دسترسی به مدل‌های تجاری یکی از بهترین روش‌ها برای شروع کار با هوش مصنوعی است. می‌توانید از API های تجاری موجود مانند OpenAI API، Cohere API و Anthropic API استفاده کنید.
• Hugging Face: با توسعه و پیشرفت مهارت‌های شما در هوش مصنوعی، می‌توانید مدل‌های pre-trained را با استفاده از پکیج‌های استاندارد پایتون مثل ترانسفورماتورهای Hugging Face کاوش کنید تا استفاده از GPU و TPUآسان‌تر شود.

یک نمونه برنامه زمانی برای یادگیری هوش مصنوعی

در ادامه برای شمایی که به‌تازگی ‌ کار با هوش مصنوعی را آغاز کرده‌اید، یک برنامه آموزشی بالقوه تهیه‌کرده‌ایم تا به کمک آن به‌صورت علمی و عملی ببینید که چگونه باید روند یادگیری خود را مدیریت و برنامه‌ریزی کنید. به یاد داشته باشید، مدت‌زمان یادگیری و روند پیشرفت شما به متغیرهای زیادی وابسته بوده و این فقط یک طرح و برنامه‌ریزی کلی و پیشنهادی برای درک بهتر فرآیند یادگیری هوش مصنوعی است. AI یک حوزه گسترده است که نیاز به یادگیری همیشگی و پیوسته دارد.

1. ماه یکم تا سوم

مفاهیم پایه و کاربردی را بیاموزید.

• ریاضیات و آمار: برای تقویت پایه خود در یادگیری هوش مصنوعی؛ با یادگیری مبانی جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، آمار و احتمال شروع کنید.
• برنامه‌نویسی: می‌توانید یادگیری پرکاربردترین زبان در هوش مصنوعی یعنی پایتون را آغاز کنید. از مفاهیم و کاربردهای ساده‌تر شروع کنید و کم‌کم به سمت مسائل پیشرفته‌تر بروید.
• ساختار داده و دست‌کاری : بخش مهمی از هر پروژه هوش مصنوعی است. با کتابخانه‌های پایتون مانند NumPy و Pandas که در دست‌کاری و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها کاربرد دارند، شروع کنید و نحوه تمیز کردن و آماده‌سازی داده‌ها را بیاموزید.

2. ماه چهارم تا ششم

کمی عمیق‌تر وارد مفاهیم هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ شوید.

• مبانی هوش مصنوعی: به دنبال درک و یادگیری عمیق‌تر در خصوص اینکه هوش مصنوعی چیست و چه زیرمجموعه‌هایی دارد، باشید.
• دانش ماشین لرنینگ خود را بالاتر ببرید: در مورد انواع مختلف الگوریتم‌های یادگیری ماشین تحت نظارت، نیمه نظارت و بدون نظارت اطلاعات کسب کنید و با انواع مدل و اعتبارسنجی آن‌ها و تنظیم فرا پارامترها آشنا شوید.

3. ماه هفتم تا نهم

موضوعات تخصصی و پیشرفته را فرابگیرید.

• سعی کنید در این مرحله، یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی را بهتر درک کنید.
• مبانی MLOps که در مورد اعمال اصول DevOps در سیستم‌های ماشین لرنینگ است را یاد بگیرید؛ مانند نسخه سازی مدل، پیاده‌سازی مدل و نظارت و هماهنگی.
• بر اساس علایق و چشم‌اندازی شغلی خود، یکی از حوزه‌های فعالیت هوش مصنوعی را انتخاب کرده و در آن به‌صورت تخصصی مهارت کسب کنید.

4. ماه دهم

به یادگیری و کاوش خود در هوش مصنوعی ادامه دهید.

• بنا بر مسیر شغلی و حوزه‌ای از هوش مصنوعی که انتخاب کرده‌اید به دنبال کسب مهارت و تخصص بیشتر در آن باشید.
• به‌روز باشید؛ به‌طور منظم مقالات و مطالب مختلف مرتبط با هوش مصنوعی را دنبال کنید و به فروم‌ها و جوامع متخصصان هوش مصنوعی بپیوندید و با آن‌ها تبادل‌نظر کنید.
• با ملاحظات و اصول اخلاقی در هوش مصنوعی آشنا شوی.

5 نکته برتر برای یادگیری هوش مصنوعی

شروع یادگیری هوش مصنوعی ممکن است گیج‌کننده و دلهره‌آور به نظر برسد ولی شما در این مسیر با داشتن یک استراتژی درست و هدفمند می‌توانید به‌خوبی آن را مدیریت کرده و بهترین نتیجه را به دست آورید. در ادامه توجه شمارا به 5 مرحله اساسی و مهم در فرآیند یادگیری هوش مصنوعی، جلب می‌کنیم.

1. اهداف خود را مشخص کنید

در این مقاله در مورد بعضی از مشاغل مختلف و زیرمجموعه‌های متنوع هوش مصنوعی صحبت کردیم و دیدیم که برای فراگیری هرکدام، نیاز به اطلاعات‌پایه و تخصصی متفاوتی دارید؛ پس اول تصمیم بگیرید که می‌خواهید یادگیری خود را بر کدام‌یک از شاخه‌های هوش مصنوعی متمرکز کنید. به‌طور مثال یک مهندس ماشین لرنینگ بیشتر باید روی برنامه‌نویسی، درک الگوریتم‌ها و دیتا ساینس تمرکز کند و مهارت‌های لازم برای حل مشکلات را به‌صورت عملی در دنیای واقعی به دست بیاورد اما اگر می‌خواهید درزمینهٔ تحقیقات و تئوری هوش مصنوعی فعالیت کنید باید به دنبال یادگیری ماشین عمیق بوده و درک کاملی از ریاضیات و آمار داشته باشید.

2. شروع به یادگیری کنید

یادگیری را آغاز کنید و به یاد داشته باشید فراگیری هوش مصنوعی و تسلط بر آن مانند دوی ماراتن است و نه یک دوی سرعتی؛ پس قبل از اینکه یکی از مفاهیم و مباحث آن را کاملاً درک نکردید سراغ مطالب بعدی نروید.

3. مهارت‌های خود را در پروژه‌ها به کار ببرید

بهترین روش برای یادگیری، آن است که یک مهارت را به‌صورت عملی و طی انجام یک پروژه واقعی یا شبیه‌سازی‌شده یاد بگیرید. با این روش شما با چالش‌ها و مشکلات به‌طور واقعی روبرو شده و با حل آن‌ها، درنهایت یک پروژه واقعی را به اتمام می‌رسانید که می‌تواند جزو رزومه کاری شما هم محسوب شود.

4. به یک انجمن بپیوندید

سعی کنید چه در دنیای واقعی و چه در دنیای مجازی، به انجمن‌های هوش مصنوعی بپیوندید تا از آخرین رویدادهای آن باخبر شده و بتوانید به‌راحتی برای حل مشکلاتتان، کمک و راهنمایی دریافت کنید. انجمن‌هایی مانند tack Overflow و GitHub، می‌توانند کمک بسیار بزرگی برای شما در این مسیر باشند. گروه‌های AI در لینکدین و شرکت در کنفرانس‌های هوش مصنوعی نیز برای شما، هم فرصت یادگیری و هم فرصت شغلی ایجاد می‌کنند.

5. به تکرار ادامه دهید

هوش مصنوعی دائماً و به‌سرعت در حال پیشرفت و توسعه است. همیشه به یادگیری ادامه دهید و به دنبال بهبود مهارت‌های خود باشید. مقالات تحقیقاتی بخوانید، وبلاگ‌های هوش مصنوعی را دنبال کنید، دوره‌های پیشرفته بگذرانید و همیشه در حال به چالش کشیدن دانسته‌ها و توانایی‌های خود باشید. اگر در این مسیر به موانعی برخوردید، ناامید نشوید و ادامه دهید؛ با تکرار این فرآیند شما از یک تازه‌کار تبدیل به یک متخصص حرفه‌ای خواهید شد.

بهترین راه برای یادگیری هوش مصنوعی

منابع متنوع و زیادی برای کمک به یادگیری هوش مصنوعی وجود دارد؛ از دوره‌های آموزشی هدفمند و کتاب‌های درسی گرفته تا پروژه‌های عملی، راه‌های زیادی در دسترس شماست. با انتخاب یک منبع درست می‌توانید با اعتمادبه‌نفس و اطمینان بیشتری در این راه قدم گذاشته و به هدف خود برسید. در ادامه بعضی از بهترین انتخاب‌های موجود برای شروع یادگیری AI را به شما معرفی می‌کنیم:

• برای شروع در دوره‌های برتر هوش مصنوعی شرکت کنید

دوره‌های آنلاین و حضوری متنوع و خوبی وجود دارد که با کمک آن‌ها می‌توانید آموزش خود را شروع کنید. برای مثال DataCamp یک پلت فرم عالی است که دوره‌های تعاملی خوبی در اختیار شما می‌گذارد. این دوره‌ها از سطح مبتدی تا سطوح پیشرفته را در برمی‌گیرد و با تمرینات عملی به درک بیشتر شما از هوش مصنوعی کمک می‌کند.

• پروژه‌های هوش مصنوعی را کامل کنید

کسب مهارت در هوش مصنوعی فراتر از درک نظریه‌ها و تکنیک‌های کد نویسی است. شما تنها باکار بر روی پروژه‌های AI می‌توانید مهارت واقعی به دست آورید. یک پروژه متناسب با سطح مهارت خود انتخاب کنید و دست‌به‌کار شوید؛ و همه‌چیز را به‌صورت عملی یاد بگیرید مثلاً حین استفاده از ابزارهای پایتون و کتابخانه‌های آن است که به‌خوبی با ویژگی‌ها و چالش‌های کار با این زبان برنامه نویسی آشنا می‌شوید.

معرفی سه تا از مشاغل محبوب در زمینه هوش مصنوعی

مسیرهای شغلی متنوع و متعددی در این زمینه وجود دارد که هرکدام مهارت‌ها، مسئولیت‌ها و ابزارهای خاص خود رادارند. در جدول زیر با سه تا از این مشاغل که در حال حاضر محبوب هستند بیشتر آشنا می‌شویم و می‌بینیم که چه مسئولیت‌هایی دارند و از چه ابزاری استفاده می‌کنند:

نحوه یافتن شغل در هوش مصنوعی

داشتن مدارک مختلف تحصیلی و دانشگاهی درزمینهٔ AI، می‌تواند یک شروع و کمک خوب برای مسیر حرفه‌ای شما باشد ولی این تنها راه ممکن نیست. متخصصان حرفه‌ای زیادی در دنیای هوش مصنوعی با روش‌هایی غیر آکادمیک و خودآموز وارد این عرصه شده و به موفقیت‌های چشمگیری دست پیداکرده‌اند. شما نیز می‌توانید با تلاش و فداکاری و یادگیری مداوم و فعالانه به رویای خود دست‌یافته و شغل خوبی در این زمینه پیدا کنید. در ادامه نحوه یافتن شغل، بدون مدرک دانشگاهی را شرح می‌دهیم:

• به یادگیری در مورد این رشته ادامه دهید

همیشه اطلاعات خود را درزمینهٔ هوش مصنوعی آپدیت کنید. متخصصان مطرح و بانفوذ هوش مصنوعی مانند یوشوا بنجیو (Yoshua Bengio)، فی-فی لی (Fei-Fei Li) و دیگران را در توییتر و شبکه‌های اجتماعی دنبال کنید. پادکست‌ها و ویدیوهای یوتیوب در خصوص AI را از دست ندهید. تا جایی که می‌توانید در وبینارها، کنفرانس‌ها و رویدادهای مرتبط با صنعت هوش مصنوعی شرکت کنید.

• توسعه یک نمونه کار

یک نمونه کار قوی که نمایانگر مهارت و توانایی‌های شما در انجام یک پروژه باشد، می‌تواند شمارا از سایرین متمایز کرده و شانس بیشتری برای استخدام شما به وجود آورد. سعی کنید پروژه‌ای انتخاب کنید که یک مشکل واقعی را حل کرده و به شکلی مفید و مؤثر در دنیای واقعی کاربرد داشته باشد.

همان‌طور که نیک سینگ (Nick Singh)، نویسنده Ace the Data Science Interview، در پادکست DataFramed Careers Series گفته است، نمونه کارهای شما باید شامل پروژه‌های متنوعی باشد که مهارتتان را در به‌کارگیری ابزارها و الگوریتم‌های کلیدی هوش مصنوعی به نمایش بگذارد. نکته کلیدی برای به چشم آمدن و دیده شدن این است که نشان دهید پروژه شما مفید و تأثیرگذار بوده و مشکلی را حل کرده است.

• تهیه یک رزومه خوب

ما در عصر دیجیتال زندگی می‌کنیم و رزومه شما فقط با چشم انسانی خوانده نمی‌شود بلکه با سیستم‌های ردیابی متقاضی ATS (Applicant Tracking Systems) نیز بررسی می‌شود. این نرم‌افزارها توسط شرکت‌ها برای فیلتر کردن رزومه‌هایی که معیارهای خاصی را برآورده نمی‌کنند، به کار گرفته می‌شود. تنظیم یک رزومه سازگار با ATS امری ضروری و بسیار مهم است و درعین‌حال باید در مرحله بعدی توجه مدیران انسانی را هم به خود جلب کند.

رئیس سابق خدمات شغلی در دیتا کمپ، جن بریکر می‌گوید 60 تا 70 درصد از رزومه‌ها، قبل از اینکه انسان‌ها واقعا به آن‌ها نگاه کنند از دور خارج می‌شوند.

• شبکه‌سازی و ارتباط با مدیران این حوزه

با فعالیت مفید در شبکه‌های اجتماعی می‌توانید توجه مدیرانی که به دنبال استخدام نیروی متخصص هستند، به خود جلب کنید. همان‌طور که Sadie St. Lawrence، مدیر اجرایی Women in Data اشاره می‌کند؛ به اشتراک‌گذاری ایده‌ها و پروژه‌ها در لینکدین و توییتر و یا مشارکت در پروژه‌های منبع باز (open-source) می‌تواند نشانگر استعداد، توانایی و اشتیاق شما باشد و نظر مدیران و صاحبان مشاغل را به خود جلب کند.

اگر می‌خواهید دیده شوید و فرصت‌های شغلی بهتری برایتان به وجود بیاید، کارهای خود را به اشتراک بگذارید. یک جعبه موسیقی را در نظر بگیرید تا وقتی بسته باشد هرگز نمی‌توانید صدای زیبای آن را بشنوید. متخصصان هوش مصنوعی که مهارت‌های ارتباطی ندارند نیز مانند همین جعبه موسیقی دربسته هستند که ممکن است مهارت‌ها و توانایی‌های فوق‌العاده‌ای داشته باشند ولی کسی متوجه آن‌ها نخواهد شد. شما باید در این جعبه را بازکنید و توانایی‌های خود را به نمایش بگذارید.

کلام آخر

با یادگیری هوش مصنوعی شما برای خود دریچه‌ای به‌سوی دنیای فناوری و فرصت‌های شغلی هیجان‌انگیز باز می‌کنید. برای یادگیری به کتاب‌های درسی اکتفا نکنید و وارد یک چرخه پویا و مستمر از یادگیری عملی و انجام پروژه‌های واقعی شوید. سعی کنید مهارت‌های اساسی در حل مسئله و تفکر انتقادی را بیاموزید و خلاقیت خود را تقویت کنید. در این مقاله سعی کردیم منابع و روش‌های مفیدی برای شروع یادگیری هوش مصنوعی در اختیارتان قرار دهیم. امیدواریم که در این راه به شما کمک کرده و شاهد موفقیت شما باشیم.

سوالات متداول

آیا می‌توانم بدون مدرک تحصیلی درزمینهٔ هوش مصنوعی شغلی پیدا کنم؟

بله؛ یک رزومه قوی متشکل از پروژه‌های عملی تهیه کنید و آن را بر اساس سیستم‌های ATS تنظیم کنید و با به اشتراک‌گذاری ایده‌ها و مهارت‌های خود در لینکدین و توییتر، توجه مدیران شرکت‌های مختلف را به خود جلب کنید.

چگونه می‌توانم از آخرین رویدادها و پیشرفت‌های هوش مصنوعی باخبر شوم؟

متخصصان مطرح دنیای AI را در شبکه‌های اجتماعی دنبال کنید. مقالات تحقیقاتی به‌روز را مطالعه کنید.

چه دانش و مهارت‌هایی برای یادگیری هوش مصنوعی لازم دارم؟

دانش و مهارت کافی در آمار، ریاضیات، برنامه‌نویسی، علم داده، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و غیره.