مسیر یادگیری هوش مصنوعی امروزه دغدغه بسیاری از افرادی است که به دنبال یادگیری هوش مصنوعی و ورود به این حیطه جذاب هستند.
انسان‌های بسیاری به دنبال پاسخ این پرسش هستند که آیا هوش مصنوعی می‌تواند موقعیت شغلی آن‌ها را به خطر بیاندازد یا خیر؟ جواب بسیار ساده است، کسانی که به دنبال تکنولوژی نباشند و با آن همراه نشوند از غافله عقب خواهند ماند؛ اما افرادی که همسو با هوش مصنوعی و تکنولوژی‌های جدید باشند و همواره زمان خاصی را به یادگیری و آموزش اختصاص بدهند نه تنها کنار گذاشته نمی شوند بلکه با استفاده از هوش مصنوعی می‌توانند بهره بسیار زیادی هم از آن ببرند. جالب اینجاست که بعضی‌ها معتقدند یادگیری هوش مصنوعی در آینده‌ای نه چندان دور مانند زبان انگلیسی به امری ضروری تبدیل خواهد شد.
برای یادگیری هوش مصنوعی همانند هر دانش دیگری روش مشخصی وجود دارد که باید طی شود، با رعایت مسیر یادگیری هوش مصنوعی به صورت اصولی، در کمترین زمان و به صورت حرفه‌ای می‌توان این علم را فرا گرفت.
هوش مصنوعی چیست؟
به عنوان اولین قدم باید هوش مصنوعی را تعریف کنیم. اکثر مردم هوش مصنوعی را صرفاً به ربات‌ها مرتبط می‌دانند ولی برخلاف این تصور به گروهی از الگوریتم‌ها که امکان نتیجه‌گیری از یک موضوع را دارند هوش مصنوعی گفته می‌شود. در اصل هوش مصنوعی نوعی پایگاه داده است که بدون دخالت انسان‌ها و به تنهایی توان تصمیم‌گیری و اجرای امور را دارد.
هوش مصنوعی عبارت است از:
- دستگاهی هوشمند که توسط انسان‌ها ساخته شده است.
- دارای توانایی بررسی و تحلیل اتفاقات و نتیجه‌گیری در مورد مسائل.
- قدرت اعمال و اجرای تصمیمات گرفته شده بدون نیاز به دستور گرفتن از انسان‌ها.
پس از دانستن تعریف هوش مصنوعی، در ادامه به بررسی مسیر یادگیری هوش مصنوعی خواهیم پرداخت.
مسیر یادگیری هوش مصنوعی
یادگیری هر علم جدیدی سختی‌ها و مشکلات خاص خودش را دارد. به عنوان مثال همین خواندن و نوشتن ساده‌ای که در حال حاضر قادر به انجام آن هستید نتیجه غلبه بر مشکلاتی است که در مدرسه با آن‌ها دست و پنجه نرم کرده‌اید. هرچند مسیر یادگیری هوش مصنوعی را بدانید و با علم به سختی‌ها، وارد آن شوید باز هم چالش‌هایی در سر راه شما قرار خواهند گرفت.
هوش مصنوعی حدودا هفتاد سال قدمت دارد، تکنولوژی‌ای با این پیشینه را نمی‌توان در چند روز و با اندکی مطالعه فرا گرفت، پس صبور باشید و با قدرت در مسیر یادگیری هوش مصنوعی پیش بروید. این شاخه از علم هم همانند بقیه حوزه‌ها همواره رو به رشد است، در نتیجه یادگیری مطالب جدید و بروز در آن هیچوقت متوقف نخواهد شد.
توانایی مطالعه مطالب به زبان انگلیسی می‌تواند تأثیر بسیار زیادی در یادگیری داشته باشد زیرا در خیلی از حوزه‌ها مطالب آموزشی زیادی به انگلیسی وجود دارد، اما اگر سطح زبان انگلیسی شما بالا نیست نا‌امید نشوید زیرا اکثر منابع به صورت فارسی هم وجود دارند. با این وجود به شدت توصیه می‌کنیم که دانش زبان انگلیسی در سطح پایه و مبتدی را داشته باشید.
دانستن مسیر یادگیری کمک شایان به ادامه مسیر و روشن بودن آن می‌کند. هر کارآموزی با دانستن روندی که طی خواهد کرد با چشم باز‌تری می‌تواند مسیر را ادامه دهد و در میانه راه گمراه نخواهد شد. حال به بررسی گام‌های مختلف در مسیر یادگیری هوش مصنوعی خواهیم پرداخت.
گام اول مبانی علوم کامپیوتر و برنامه نویسی
اولین گام برای شروع مسیر یادگیری هوش مصنوعی کسب اطلاعات و فراگیری مبانی کامپیوتر می‌باشد. در همین راستا باید ریاضیات پایه، آمار و احتمالات آموزش داده شوند. همچنین مطالب زیر هم باید توسط شخصی که می‌خواهد وارد دنیای هوش مصنوعی شود مطالعه شوند:
- حساب دیفرانسیل و انتگرال
- ماتریس‌ها و مبانی جبر خطی
- آمار و احتمالات
- بردار‌ها
- نظریه گراف
مباحث ریاضی را لازم نیست در سطح خیلی پیشرفته بدانید و دانستن آن‌ها در سطح پایه‌ای کافی است. اگر به دنبال منبع فارسی مناسب برای یادگیری ریاضیات و آمار و احتمالات به صورت فارسی هستید می‌توانید به سایت فرادرس مراجعه کنید.
مطالب دیگری هستند که دانستن آن‌ها ضروری نیست ولی تسلط داشتن به آن‌ها می‌تواند باعث افزایش سرعت یادگیری و کار با هوش مصنوعی و همچنین بهبود عملکرد افراد گردد. ارتباط مستقیم هوش مصنوعی با داده‌ها بر هیچ کس پوشیده نیست، همانطور که در مقاله مربوط به چت جی پی تی اشاره شده است این سیستم به یک پایگاه بزرگ از داده‌ها متصل است. یک برنامه‌نویس هوش مصنوعی نیاز دارد تا آشنایی کاملی را با بانک‌های اطلاعاتی و مدیریت آن‌ها داشته باشد. مهارت‌هایی که در ادامه نام برده شده‌اند می‌توانند کمک بسیاری به یک برنامه‌نویس هوش مصنوعی کنند.
- داده‌های جدولی (اکسل)
- فرمت‌های استاندارد انتقال داده (JSON، CSV، XML)
- بانک اطلاعاتی SQL
- پایگاه‌های اطلاعاتی غیر رابطه‌ای و رابطه‌ای
- فریم‌های داده و سری داده‌ها
- استخراج و بارگذاری داده‌ها
- عبارات با قاعده
فرا گرفتن این مباحث در مسیر یادگیری هوش مصنوعی ضروری نیست اما پس از مطالب پایه که قبلاً به آن‌ها اشاره شد دانستن این مطالب باعث افزایش رتبه افراد به نسبت دیگر برنامه‌نویسان هوش مصنوعی خواهد شد.
گام دوم انتخاب یک زبان برنامه نویسی
حال بعد از آن که مطالب پایه‌ای راجع به برنامه‌نویسی را فرا گرفتید باید سراغ آموزش یک زبان برنامه‌نویسی بروید. زبان‌های برنامه‌نویسی ابزاری برای تبدیل افکار ما انسان‌ها به کد‌هایی هستند که برای کامپیوتر‌ها قابل درک باشند. هوش مصنوعی و برنامه‌نویسی ارتباط کاملاً مستقیمی را با هم دارند و هوش مصنوعی را بدون برنامه‌نویسی نمی‌توان توسعه داد.
چند خاصیت هستند که در انتخاب زبان برنامه‌نویسی باید مد نظر قرار داده شوند، در زیر این موارد را بررسی خواهیم کرد:
چند منظوره بودن زبان برنامه‌نویسی
زبان‌های برنامه‌نویسی به دو گروه تک منظوره و چند منظوره تقسیم می‌شوند. در ادامه مسیر یادگیری هوش مصنوعی بهتر است از زبان برنامه‌نویسی‌ای استفاده شود که چند منظوره باشد تا بتوان از آن در موقعیت‌های مختلفی که پیش می‌آیند استفاده شود.
به زبان برنامه‌نویسی که توانایی طراحی و توسعه وب سایت، نرم‌افزار موبایل، هوش مصنوعی و بلاکچین را دارد، زبان برنامه‌نویسی چند منظوره گفته می‌شود. زبان‌هایی که به طور تخصصی روی یک حوزه کار می‌کنند، زبان برنامه‌نویسی تک منظوره هستند.
زبان برنامه‌نویسی سطح بالا
زبان برنامه‌نویسی که انتخاب می‌کنید بهتر است سطح بالا باشد، زبانی سطح بالا است که کد‌های آن به زبان انسان نزدیک باشند و فهمیدن آن حتی برای افراد مبتدی هم مشکلی ایجاد نکند.
با توجه به مطالب گفته شده پایتون می‌تواند یک زبان برنامه‌نویسی مناسب برای هوش مصنوعی باشد، این زبان نه تنها کاربرد بسیار زیادی در هوش مصنوعی دارد بلکه یک زبان چند منظوره سطح بالا است که کد‌های آن به زبان انگلیسی شباهت بسیاری دارند.
تکنولوژی‌های هوش مصنوعی عموماً از ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ استفاده می‌کنند که پایتون با هر دو این تکنولوژی‌ها سازگاری دارد.
گام سوم یادگیری دیپ لرنینگ و ماشین لرنینگ
بعد از آموزش دیدن مباحث پایه و زبان برنامه‌نویسی پایتون، نوبت به یادگیری ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ می‌رسد تا دقیقاً وارد حیطه هوش مصنوعی شوید.
با استفاده از این دو تکنولوژی می‌توان پلتفرم‌ها و ربات‌هایی براساس هوش مصنوعی ساخت که توانایی یادگیری و بهبود خودشان را دارند.
در آخر فراموش نکنید که هوش مصنوعی مانند برنامه‌نویسی دارای شاخه‌های بسیار زیادی می‌باشد که پس از فراگیری مباحث پایه‌ای که در بالا به آن‌ها اشاره شد، توصیه می‌شود با توجه به علاقه‌ای که دارید وارد یکی از این بخش‌ها شوید و به صورت حرفه‌ای آن را فرا بگیرید. دقت کنید که اگر در یک شاخه حرفه‌ای باشید بهتر از این است که در چند شاخه اطلاعات اندکی داشته باشید.
شاید دقت کرده باشید که در عنوان این مطلب گفته شده صفر تا ۷۰ مسیر یادگیری هوش مصنوعی، ما بر این باوریم که یادگیری هر علمی به صورت تئوری فقط اطلاعاتی به افراد می‌دهد تا بتوانند در عمل خود را با آن‌ها محک بزنند. به همین دلیل ۳۰ درصد از یادگیری را برای کسب تجربه و توانایی حل چالش‌های پیش رو گذاشته‌ایم که نقش خیلی مهمی را در حرفه‌ای شدن شما در هوش مصنوعی ایفا می‌کند و همچنین کسب این ۳۰ درصد ممکن است زمان بسیار بیشتری را به نسبت کسب مطالب تئوری از شما بگیرد.