چگونه وارد رشته هوش مصنوعی شویم؟ – پاسخ تمام پرسش های شما


یادگیری «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence | AI) بستری را مهیا می‌کند تا افراد فعال در حوزه‌های مختلف بتوانند نتایج شگفتی در حوزه کاری و پژوهشی خود به دست آورند. به عبارتی می‌توان گفت تقریبا همه سازمان‌ها و مراکز به منظور تحقق اهداف خود، از هوش مصنوعی کمک می‌گیرند و به دنبال استخدام متخصصان این حوزه هستند و دنیای امروز را نمی‌توان بدون استفاده از ابزارهای هوشمند تجسم کرد. اگر به تازگی قدم در مسیر یادگیری هوش مصنوعی گذاشته‌اید و به دنبال پاسخ این پرسش هستید که چگونه وارد رشته هوش مصنوعی شویم ، مطالعه این مطلب از مجله فرادرس می‌توان راهنمای خوبی برای شما باشد.

در ابتدای این مطلب، به توضیح مختصری پیرامون رشته هوش مصنوعی و دلیل اهمیت آن می‌پردازیم و سپس به راه‌های ورود به این رشته اشاره می‌کنیم. همچنین، منابع آموزشی و مفاهیم ضروری رشته AI را شرح خواهیم داد و وضعیت بازار کار متخصصان آن را بررسی و فرصت‌های شغلی پرمتقاضی مرتبط با AI را معرفی می‌کنیم.

معرفی رشته هوش مصنوعی

پیش از آن که به این پرسش پاسخ دهیم که چگونه وارد رشته هوش مصنوعی شویم ، بهتر است به معرفی مختصری پیرامون این حوزه از فناوری اطلاعات بپردازیم تا علاقه‌مندان از اهداف آن آگاه شوند. هوش مصنوعی زیرمجموعه‌ای از رشته کامپیوتر است که روی طراحی و ساخت عامل‌ هوشمند تمرکز دارد. عامل هوشمند ابزاری نرم‌افزاری یا سخت‌افزاری است که می‌تواند همانند انسان کارها و وظایف مختلفی را انجام دهد. برخی از این کارها شامل حل مسئله، درک زبان طبیعی، تشخیص الگوها، تصمیم‌گیری، استدلال و استنتاج و یادگیری از تجربیات می‌شود.

فیلم آموزش هوش مصنوعی – مقدماتی در فرادرس

کلیک کنید

هوش مصنوعی را می‌توان یک علم میان‌رشته‌ای محسوب کرد که ترکیبی از مباحث علوم کامپیوتر، ریاضیات و آمار و احتمال است. سیستم‌های هوشمند طراحی شده می‌توانند بر اساس قوانین و مجموعه‌ای از شرایط از پیش تعریف شده عمل کنند یا از الگوریتم‌‌های هوش مصنوعی برای یادگیری خودکار از داده‌ها برای حل مسائل استفاده کنند.

چگونه وارد رشته هوش مصنوعی شویم؟

یکی از سوالات پرتکرار علاقه‌مندان هوش مصنوعی این است که چگونه وارد رشته هوش مصنوعی شویم؟ در بخش قبلی مطلب حاضر که به معرفی این رشته اختصاص داده شد، اشاره کردیم که رشته هوش مصنوعی بر طراحی مدل‌های کامپیوتری هوشمند تمرکز دارد. بنابراین، می‌توان گفت این رشته بر پایه مفاهیم ریاضیات و آمار و احتمالات شکل گرفته است که با استفاده از آن‌ها می‌توان الگوریتم‌ها و روش‌های ریاضیاتی و آماری را به منظور یادگیری مسائل طراحی کرد. بدین ترتیب، اگر به ریاضیات و آمار و احتمالات و همچنین برنامه نویسی علاقه دارید، می‌توانید در این حیطه موفق باشید.

فیلم آموزش یادگیری ماشین در فرادرس

کلیک کنید

رشته هوش مصنوعی یکی از رشته‌های تخصصی مقاطع کارشناسی ارشد و دکتری محسوب می‌شود و برای ورود به این رشته باید مطالب پایه‌ای مرتبط با آن را در مقطع کارشناسی یاد بگیرید. فارغ‌التحصیلان رشته‌های مختلف کارشناسی مانند علوم کامپیوتر، مهندسی نرم‌افزار، ریاضیات، آمار، مهندسی برق می‌توانند با تسلط خوبی بر پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی، وارد این رشته شوند. البته، سایر افراد علاقه‌مند به این حوزه که فارغ‌التحصیل رشته‌های دیگر هستند، می‌توانند با مطالعه و یادگیری پیش‌نیازهای هوش مصنوعی نیز به این حیطه وارد شوند. در بخش‌های بعدی این مطلب، به مفاهیم اصلی و مهم هوش مصنوعی اشاره خواهیم کرد تا راهنمای این افراد باشد.

مواد آزمون کارشناسی ارشد هوش مصنوعی

افرادی که به دنبال پاسخ این سوال هستند که چگونه وارد رشته هوش مصنوعی شویم ، باید خود را برای کنکور کارشناسی ارشد این رشته آماده کنند. متقاضیان باید به سه مجموعه سوال پاسخ دهند که در ادامه فهرستی از عناوین مباحث این سوالات را ملاحظه می‌کنید:

  • زبان عمومی و تخصصی (انگلیسی): این بخش از سوالات، شامل پرسش‌های مربوط به زبان عمومی انگلیسی و مفاهیم تخصصی کامپیوتر به زبان انگلیسی است.
  • مجموعه سوالات ریاضی: این بخش از سوالات، شامل مسائل ریاضی است و شامل دروس ذکر شده در فهرست زیر می‌شوند:
    • ریاضی عمومی ۱
    • ریاضی عمومی ۲
    • آمار و احتمال مهندسی
    • ریاضیات گسسته
  • مجموعه سوالات تخصصی رشته کامپیوتر: این بخش از سوالات، مربوط به مفاهیم تخصصی رشته کامپیوتر است که در ادامه فهرستی از آن‌ها را ملاحظه می‌کنید:
    • نظریه زبان‌ها و ماشین‌ها
    • سیگنال‌ها و سیستم‌ها
    • ساختمان داده
    • طراحی الگوریتم
    • هوش مصنوعی
    • مدار منطقی
    • معماری کامپیوتر
    • الکترونیک دیجیتال
    • سیستم‌های عامل
    • شبکه‌های کامپیوتری
    • پایگاه داده

مواد آزمون کنکور دکتری هوش مصنوعی

افرادی که قصد دارند در آزمون کنکور دکتری رشته هوش مصنوعی شرکت کنند، باید به مجموعه‌ای از سوالات پاسخ دهند که در ادامه، فهرستی از دروس آن را ملاحظه می‌کنید:

  • سوالات استعداد تحصیلی: مجموعه سوالات این بخش، شامل مسائل مربوط به هوش و توانمندی حل مسئله می‌شود.
  • سوالات زبان عمومی انگلیسی: سوالات این بخش، درباره گرامر و لغات زبان انگلیسی است.
  • سوالات تخصصی هوش مصنوعی: این بخش از سوالات که ضریب بالاتری دارند، شامل دروس مختلف و مرتبط با هوش مصنوعی می‌شوند که در ادامه عناوین آن‌ها را ملاحظه می‌کنید:
    • مجموعه سوالات ساختمان داده
    • مجموعه سوالات طراحی الگوریتم
    • مجموعه سوالات شناسایی الگو و داده کاوی
    • مجموعه سوالات یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه عصبی

گرایش های هوش مصنوعی در ارشد و دکتری

علاقه‌مندانی که در پی پاسخ این سوال هستند که چگونه وارد رشته هوش مصنوعی شویم ، بهتر است پیش از ورود به این رشته درباره گرایش‌های آن اطلاعات کسب کنند و با آگاهی از علاقه‌مندی خود، پژوهش‌های خود را در یکی از شاخه های هوش مصنوعی پیش ببرند. در فهرست زیر، گرایش‌های تخصصی رشته هوش مصنوعی را ملاحظه می‌کنید:

فیلم آموزش مبانی یادگیری عمیق یا Deep Learning

کلیک کنید

  • «سیستم‌های خبره» (Experts Systems)
  • «رباتیک» (Robotics)
  • «یادگیری ماشین» (Machine Learning)، «شبکه عصبی» (Neural Networks) و «یادگیری عمیق» (Deep Learning)
  • «منطق فازی» (Fuzzy Logic)
  • «پردازش زبان طبیعی» (Natural Language Processing)

در ادامه مطلب، به توضیح مختصری پیرامون هر یک از این شاخه‌های تخصصی و کاربرد آن‌ها می‌پردازیم.

گرایش سیستم خبره در هوش مصنوعی

سیستم خبره نوعی برنامه کامپیوتری است که برای حل مسائل پیچیده در یک حوزه تخصصی خاص طراحی شده است. این سیستم‌ها از دانش و تخصص انسان در آن حوزه استفاده می‌کنند و می‌توانند مانند یک متخصص باتجربه عمل کنند. سیستم‌های خبره را می‌توان به عنوان نخستین سیستم‌های هوشمند در حوزه هوش مصنوعی محسوب کرد که در دهه ۱۹۷۰ اولین پژوهش‌های این گرایش شکل گرفت. هر سیستم خبره از ۳ بخش اصلی تشکیل شده است:

  • «پایگاه دانش» (Knowledge Base): شامل مجموعه‌ای از اطلاعات و قوانین مربوط به حوزه تخصصی مورد نظر است.
  • «موتور استنتاج» (Inference Engine): از پایگاه دانش برای حل مسائل و ارائه راه‌حل استفاده می‌کند.
  • «رابط کاربری» (User Interface): امکان تعامل کاربر با سیستم را فراهم می‌کند.

نحوه عملکرد این سیستم‌ها به این صورت است که رابط کاربری، «کوئری» (Query) کاربر را دریافت و آن را به موتور استنتاج ارسال می‌کند. موتور استنتاج سیستم‌های خبره حکم مغز انسان را برای آن‌ها دارد و شامل مجموعه‌ای از دستورات مختلف برای بررسی کوئری دریافتی است. این بخش با تجزیه و تحلیل کوئری کاربر بر اساس دانش اولیه موجود در پایگاه داده خود، در نهایت استنتاجی را انجام می‌دهد. به عبارتی، می‌توان گفت سیستم‌های خبره عمل فکر کردن انسان درباره موضوعی خاص را شبیه‌سازی می‌کنند. این سیستم‌ها کاربردهای مختلفی در طیف وسیعی از حوزه‌ها دارند که در ادامه به برخی از مهم‌ترین آن‌ها اشاره شده است:

  • حوزه پزشکی: از سیستم خبره می‌توان در تشخیص بیماری، تجویز دارو و ارائه مراقبت‌های بهداشتی استفاده کرد.
  • حوزه مهندسی: کاربرد سیستم‌های خبره را می‌توان در حوزه مهندسی برای طراحی و ساخت محصولات، عیب‌یابی و تعمیر تجهیزات ملاحظه کرد.
  • امور مالی: تحلیل و پیش‌بینی بازارهای مالی و مدیریت ریسک در سازمان‌ها را می‌توان با کمک سیستم خبره انجام داد.
  • مسائل حقوقی: از دیگر کاربردهای سیستم خبره می‌توان به ارائه مشاوره حقوقی و تنظیم قراردادها اشاره کرد.
  • حوزه آموزش: سیستم خبره را می‌توان در حوزه آموزش برای ارائه آموزش‌های تخصصی و ارزیابی عملکرد دانش‌آموزان به کار برد.

گرایش رباتیک در هوش مصنوعی

برخی از علاقه‌مندانی که به دنبال این پرسش هستند که چگونه وارد رشته هوش مصنوعی شویم ، با دیدن ربات‌های هوشمند و مطالعه پیرامون نحوه ساخت و عملکرد آن‌ها به این رشته علاقه‌مند شده‌اند. رباتیک شاخه دیگری از هوش مصنوعی است که بر روی طراحی، ساخت، راه‌اندازی، کاربرد و کنترل ربات‌های هوش مصنوعی تمرکز دارد. ربات‌ها ماشین‌های سخت‌افزاری هستند که می‌توانند وظایفی را به طور خودکار انجام دهند. انواع مختلفی از ربات‌ها وجود دارند که با اهداف مختلفی ساخته می‌شوند. در ادامه، به برخی از مهم‌ترین آن‌ها اشاره شده است:

  • ربات‌های صنعتی: از این ربات‌های هوشمند برای انجام وظایف تکراری در خطوط تولید استفاده می‌شود.
  • ربات‌های خدماتی: کاربرد این نوع ربات‌ها را می‌توان در انجام وظایف خدماتی مانند نظافت و آشپزی ملاحظه کرد.
  • ربات‌های پزشکی: این ربات‌ها در عمل جراحی، توانبخشی و مراقبت‌های بهداشتی کاربرد دارند.
  • ربات‌های پرنده: این ربات‌ها می‌توانند پرواز کنند و برای کنترل منطقه، حمل و نقل و سایر وظایف استفاده می‌شوند.
  • ربات‌های زیرآبی: این ربات‌ها می‌توانند در زیر آب حرکت کنند و به منظور کاوش در اعماق اقیانوس برای اهداف مختلف می‌توان از آن‌ها استفاده کرد.

هدف از طراحی و ساخت ربات‌های هوش مصنوعی، انجام وظایف تکراری و خسته‌کننده است. همچنین، این سیستم‌ها می‌توانند با دقت بالا وظایف مشخص شده را انجام دهند و در پیشبرد کارهایی که برای انسان خطرناک هستند، می‌توان از آن‌ها استفاده کرد. به علاوه، ربات‌ها می‌توانند کیفیت زندگی انسان را بهبود بخشند و به افرادی که دارای معلولیت جسمی یا ذهنی دارند، کمک به‌سزایی کنند.

گرایش یادگیری ماشین در هوش مصنوعی

همان‌طور که در بخش‌های پیشین مطلب حاضر اشاره کردیم، هدف هوش مصنوعی طراحی و ساخت سیستم‌هایی است که بتوانند با هوشمندی، وظایف تعیین شده را انجام دهند. به منظور تحقق این هدف، حوزه‌ یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ شکل گرفته است که شامل مجموعه‌ای از الگوریتم‌های ریاضیاتی است که کامپیوتر با استفاده از آن‌ها و داده‌ها یاد بگیرد چطور مسائل را حل کند. به عبارتی، می‌توان با استفاده از الگوریتم‌ های یادگیری ماشین، به حل مسائل مختلفی پرداخت که در ادامه به آن‌ها اشاره شده است:

  • استخراج دانش از داده‌ها: روش‌های یادگیری ماشین به سیستم‌ها اجازه می‌دهد تا از داده‌ها الگوها و قوانین پنهان را استخراج کنند.
  • پیش‌بینی: از الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توان برای پیش‌بینی رویدادهای آینده، مانند قیمت سهام یا وضعیت آب و هوا، استفاده کرد.
  • «طبقه‌ بندی» (Classification): از روش‌های یادگیری ماشین در مسائل طبقه‌بندی داده‌ها، مانند تشخیص تصاویر یا ایمیل‌های هرز، استفاده می‌شود.
  • «خوشه‌ بندی» (Clustering): یادگیری ماشین را می‌توان برای گروه‌بندی داده‌های مشابه، مانند مشتریان یا محصولات، به کار برد.
  • کنترل: از یادگیری ماشین می‌توان برای کنترل سیستم‌های پیچیده، مانند ربات‌ها یا شبکه‌های برق، استفاده کرد.

چنانچه به این شاخه از هوش مصنوعی علاقه دارید و می‌خواهید با مفاهیم مقدماتی آن آشنا شوید، می‌توانید از فیلم آموزشی رایگان فرادرس استفاده کنید در ادامه، لینک آن را ملاحظه می‌کنید:

فیلم آموزش مقدمه ای در رابطه با یادگیری ماشین با پایتون (Python) (رایگان) در فرادرس

کلیک کنید

یادگیری ماشین دارای زیرشاخه‌ای با عنوان یادگیری عمیق است. برخی از افراد تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را نمی‌دانند و این دو حوزه را یکسان در نظر می‌گیرند. برخلاف یادگیری ماشین که الگوریتم‌های مختلفی را برای یادگیری مسائل شامل می‌شود، یادگیری عمیق شامل شبکه‌های عصبی مصنوعی است که طراحی آن‌ها از ساختار مغز انسان الهام گرفته شده است.

مدل‌های یادگیری عمیق از چندین لایه تشکیل می‌شوند و هر لایه یک سری پردازش‌های ریاضیاتی بر روی داده‌ها انجام می‌دهد تا درنهایت در لایه نهایی، خروجی مدل مشخص شود. زمانی که با حجم زیادی از داده روبه‌رو هستیم، مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند کارایی بهتری نسبت به مدل‌های یادگیری ماشین داشته باشند. از مدل‌های یادگیری عمیق نیز می‌توان در حل مسائل مطرح شده در حوزه یادگیری ماشین استفاده کرد.

گرایش منطق فازی در هوش مصنوعی

همه ما در زندگی خود با موقعیت‌هایی روبرو شده‌ایم که تصمیم‌گیری قطعی و قاطعانه در مورد یک موضوع خاص دشوار بوده است. در این شرایط، تمایل داریم از ابهام موجود کاسته و به یک پاسخ قطعی “بله” یا “خیر” برسیم. اما مسائل دنیای واقعی همیشه به این سادگی حل نمی‌شوند و بسیاری از پدیده‌ها و مسائل دارای ماهیت غیرقطعی یا فازی هستند. این گونه مسائل را می‌توان جزو پژوهش‌های منطق فازی در هوش مصنوعی تلقی کرد.

فیلم آموزش آشنایی با پردازش زبان های طبیعی (NLP) در پایتون (رایگان) در فرادرس

کلیک کنید

منطق فازی شاخه‌ای از علم کامپیوتر و هوش مصنوعی است که به مدل‌سازی و تحلیل سیستم‌های فازی می‌پردازد. در این سیستم‌ها، برخلاف منطق سنتی که فقط دو حالت «صحیح» و «غلط» را می‌شناسد، می‌توان از درجات مختلف صدق برای گزاره‌ها استفاده کرد. به عبارت دیگر، در منطق فازی، گزاره‌ای می‌تواند تا حدی «صحیح» و تا حدی «غلط» باشد. به عنوان مثال، فرض کنید در یک روز آفتابی، چندین ابر خاکستری در آسمان مشاهده می‌شوند. در منطق سنتی، با توجه به این که خورشید در حال تابش است، می‌توان نتیجه گرفت که بارندگی رخ نخواهد داد. اما در منطق فازی، اینطور نیست. وجود ابرهای خاکستری، احتمال بارندگی را افزایش می‌دهد، اما به طور قطعی نمی‌توان وقوع بارندگی را رد کرد. منطق فازی در طیف وسیعی از حوزه‌ها، از جمله موارد زیر، کاربرد دارد:

  • کنترل سیستم‌هایی نظیر ربات‌ها، سیستم‌های تهویه مطبوع و اتومبیل‌ها
  • مسائل تشخیص و طبقه‌ بندی نظیر تشخیص بیماری، تشخیص چهره و طبقه‌بندی تصاویر
  • مسائل مرتبط با تصمیم‌گیری مانند انتخاب سهام، پیش‌بینی تقاضا و برنامه‌ریزی تولید
  • حوزه رباتیک مانند ناوبری ربات‌ها، تعامل ربات با انسان و برنامه‌ریزی وظایف

گرایش پردازش زبان طبیعی در هوش مصنوعی

ابزارهای هوشمند امروزی نظیر دستیار صوتی، چت‌بات‌های هوشمند، مترجم‌های هوشمند، مانند گوگل ترنسلیت، سیستم‌های تبدیل متن به گفتار و گفتار به متن و مواردی از این قبیل، باعث شده است بسیاری از افراد به هوش مصنوعی علاقه‌مند شوند و این سوال در ذهن این افراد شکل بگیرد که چگونه وارد رشته هوش مصنوعی شویم؟ ابزارهایی که از آن‌ها نام بردیم، دستاوردهای حوزه پردازش زبان طبیعی هستند. در این شاخه از هوش مصنوعی به دنبال ساخت ابزارهای هوشمندی هستیم که بتوانند زبان انسان را درک کنند و با او به مکالمه بپردازند و با توجه به نیاز کاربر، مناسب‌ترین پاسخ را به او ارائه دهند.

سیستم‌های پردازش زبان طبیعی با تکیه بر روش‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق می‌توانند داده‌های متنی یا گفتاری انسان را دریافت کنند و پس از تجزیه و تحلیل و درک آن‌ها، خواسته کاربر را برآورده کنند. از این گرایش در حوزه‌های مختلفی استفاده می‌شود که در ادامه به برخی از آن‌ها اشاره می‌کنیم:

  • حوزه ترجمه: با استفاده از سیستم‌های مترجم هوشمند می‌توان به طور خودکار متنی را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کرد. از این سیستم‌ها برای ترجمه اسناد، وب‌سایت‌ها، کتاب‌ها و سایر محتوای متنی استفاده می‌شوند.
  • حوزه بازاریابی و فروش: چت‌بات‌ها برنامه‌های کامپیوتری هستند که می‌توانند با انسان‌ها به زبان طبیعی گفتگو کنند. چت‌بات‌ها در وب‌سایت‌ها، برنامه‌های پیام‌رسان و سایر پلتفرم‌ها برای ارائه خدمات به مشتریان، پاسخ به سوالات و انجام وظایف مختلف استفاده می‌شوند.
  • حوزه تولید محتوا: سیستم‌های هوشمند تولیدکننده متن، می‌توانند بر اساس الگوریتم‌ های یادگیری عمیق درباره یک موضوع مشخص شده، محتوای متنی تولید کنند. این سیستم‌ها برای نوشتن مقالات، پست‌های وبلاگ، ایمیل‌ها و سایر محتوای متنی استفاده می‌شوند.
  • حوزه پزشکی: تشخیص بیماری، تجویز دارو و ارائه مراقبت‌های بهداشتی از دیگر کاربردهای مدل‌های پردازش زبان طبیعی هستند.
  • حوزه حقوق: با استفاده از سیستم‌های پردازش زبان طبیعی می‌توان به تجزیه و تحلیل اسناد حقوقی، استنباط از قوانین و ارائه مشاوره حقوقی پرداخت.
  • حوزه مالی: به منظور تحلیل و پیش‌بینی بازارهای مالی، مدیریت ریسک و تشخیص کلاه‌برداری می‌توان از ابزارهای پردازش زبان طبیعی استفاده کرد.
  • حوزه آموزش: ارائه آموزش‌های شخصی‌سازی شده، ارزیابی دانش‌آموزان و ترجمه محتوای آموزشی از دیگر کاربردهای روش‌های پردازش زبان طبیعی هستند.

یادگیری هوش مصنوعی با فرادرس

افراد علاقه‌مند به حوزه AI از طریق جستجو در فضای اینترنت می‌توانند به متون آموزشی و فیلم‌های ویدیویی مختلفی برای یادگیری هوش مصنوعی دست پیدا کنند. اگر شما به دنبال یک منبع آموزشی کامل و جامع به زبان فارسی هستید که بتوانید با توجه به سطح دانش تخصصی خود از آن برای یادگیری هوش مصنوعی بهره‌مند شوید، فرادرس می‌تواند یکی از بهترین انتخاب‌ها باشد. فرادرس به عنوان بزرگ‌ترین پلتفرم آموزشی فارسی‌زبان، آموزش‌های تخصصی مختلفی را در حوزه‌های مختلف AI نظیر یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی، داده‌کاوی، دیتا ساینس و شاخه‌های مرتبط ارائه می‌دهد. در این بخش، قصد داریم مهم‌ترین آموزش‌های این پلتفرم را برای علاقه‌مندان AI در سطوح مبتدی معرفی کنیم.

منابع آموزشی برای یادگیری هوش مصنوعی در سطح مبتدی

افرادی که پیشینه مطالعاتی در حوزه علوم کامپیوتر ندارند و به دنبال پاسخ این پرسش هستند که چگونه وارد رشته هوش مصنوعی شویم ، باید در ابتدا دانش بنیادی درباره علوم کامپیوتر را به دست آورند. در ادامه، به دوره‌های آموزشی سایت فرادرس اشاره شده است که به این دسته از افراد توصیه می‌شوند:

  • فیلم آموزش ساختمان گسسته با رویکرد حل مساله فرادرس
  • فیلم آموزش رایگان اصول و مبانی برنامه نویسی فرادرس

مباحث ریاضیات و آمار و احتمال از دیگر مفاهیم مهم در رشته AI محسوب می‌شوند. چنانچه پیشینه قوی و کافی در این مباحث ندارید، فیلم‌های آموزشی مرتبط فرادرس را به شما پیشنهاد می‌کنیم که در ادامه عناوین آن‌ها فهرست شده‌اند:

  • فیلم آموزش آمار و احتمال مهندسی فرادرس
  • فیلم آموزش ریاضی برای یادگیری ماشین + پیاده سازی در پایتون فرادرس

ساختمان داده‌ها نیز از دیگر مفاهیم مهم حوزه برنامه نویسی است و متخصصان هوش مصنوعی باید با انواع مختلف آن‌ها آشنا باشند تا در هنگام کار با داده‌ها از آن‌ها استفاده کنند. اگر با این حوزه آشنا نیستید، فیلم‌های آموزشی فهرست شده در زیر می‌توانند به شما کمک کنند:

  • فیلم آموزش رایگان ساختمان داده‌ها فرادرس
  • فیلم آموزش ساختمان داده‌ها با پایتون

طراحی الگوریتم نیز از مباحث مهم هوش مصنوعی تلقی می‌شود و افراد فعال در این حوزه باید بتوانند مسائل مختلف را با الگوریتم‌های متفاوت پیاده‌سازی کنند. در ادامه فهرستی از دوره‌های آموزشی فرادرس را ملاحظه می‌کنید که مباحث لازم برای یادگیری طراحی الگوریتم را پوشش می‌دهند:

  • فیلم آموزش طراحی الگوریتم فرادرس

افرادی که پیش‌زمینه مطالعاتی در حوزه AI ندارند، می‌توانند با شرکت در دوره‌های مقدمانی فرادرس که در ادامه عناوین آن‌ها را ملاحظه می‌کنید، با مفاهیم پایه‌ای و اساسی این حیطه آشنا شوند:

  • فیلم آموزش رایگان مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و عامل‌های هوشمند فرادرس
  • فیلم آموزش رایگان سیستم‌های چند عامله هوشمند فرادرس
  • فیلم آموزش مقدماتی هوش مصنوعی فرادرس

برنامه نویسی از دیگر مهارت‌های فنی حوزه AI است و متخصصان هوش مصنوعی باید با زبان‌های برنامه نویسی این حیطه به توسعه پروژه‌ها بپردازند. در سایت فرادرس، مجموعه دوره‌های آموزشی برنامه نویسی فراهم شده است که افراد علاقه‌مند به AI با دانش تخصصی مختلف می‌توانند در آن‌ها شرکت کنند. در ادامه، لینک دو تا مجموعه دوره‌های آموزش برنامه نویسی هوش مصنوعی را ملاحظه می‌کنید که در توسعه پروژه‌های AI بسیار پرکاربرد هستند:

  • مجموعه آموزش‌های برنامه نویسی پایتون فرادرس
  • مجموعه آموزش‌های زبان برنامه نویسی R و نرم‌افزارهای RStudio فرادرس

بدون تحصیلات دانشگاهی چگونه وارد رشته هوش مصنوعی شویم؟

ممکن است شما جزو افرادی باشید که قصد ادامه تحصیل ندارید اما به دلیل علاقه‌مندی به هوش مصنوعی و فرصت‌های شغلی خوب آن، این سوال در ذهنتان شکل گرفته باشد که چگونه وارد رشته هوش مصنوعی شویم؟ در این بخش قصد داریم بر اساس نقشه راه هوش مصنوعی به مهارت‌های مورد نیاز این رشته بپردازیم تا افراد بتوانند دانش خود را در آن‌ها بالا ببرند و خود را برای فرصت‌های شغلی این حوزه آماده کنند.

  • مفاهیم بنیادی علوم کامپیوتر
  • آمار و احتمالات و ریاضیات هوش مصنوعی
  • ساختمان داده
  • طراحی الگوریتم
  • برنامه نویسی هوش مصنوعی
  • تحلیل داده و پیش پردازش داده
  • یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
  • «کلان داده یا مه داده» (Big Data)
  • تقویت مهارت حل مسئله

در ادامه، به توضیح هر یک از موارد ذکر شده در فهرست بالا خواهیم پرداخت.

مفاهیم پایه علوم کامپیوتر برای ورود به رشته هوش مصنوعی

اگر شما با دنیای کامپیوتر آشنا نیستید و مفاهیم بنیادی این حوزه را نمی‌دانید و به دنبال پاسخ این پرسش هستید که چگونه وارد رشته هوش مصنوعی شویم، به شما پیشنهاد می‌کنیم در گام نخست، به یادگیری مفاهیم اصلی و پایه‌ای علوم کامپیوتر بپردازید تا در ادامه مسیر یادگیری دچار مشکل نشوید. در فهرست زیر، برخی از مهم‌ترین عناوین مفاهیم پایه‌ای این حوزه را ملاحظه می‌کنید:

  • ریاضیات گسسته
  • سیستم‌های سخت‌افزاری کامپیوتر مانند اجزای فیزیکی آن
  • منطق دیجیتال
  • معماری کامپیوتر
  • معماری شبکه
  • سیستم‌های نرم‌افزاری و اجزای آن نظیر زبان برنامه نویسی و کامپایلر و مفسر
  • گرافیک کامپیوتری
  • سیستم عامل‌های ویندوز و لینوکس

بدون یادگیری ریاضی چگونه وارد رشته هوش مصنوعی شویم؟

اگر تصمیم شما برای ورود به رشته هوش مصنوعی جدی است و تا این قسمت از مطلب حاضر مطالعه خود را پیش بردید، باید به این موضوع پی برده باشید که رشته هوش مصنوعی بر پایه علم ریاضیات و آمار و احتمال شکل گرفته است.

به عبارتی، به منظور طراحی و ساخت سیستم‌های هوشمند، باید از روش‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق استفاده شود که تمامی این روش‌ها بر پایه فرمول‌های ریاضی ساخته شده‌اند. بنابراین، باید مطالعه خود را در زمینه ریاضیات هوش مصنوعی بالا ببرید تا بتوانید از نحوه عملکرد مدل‌ها آگاه شوید. مفاهیم مهم ریاضیات و آمار و احتمالات که در یادگیری هوش مصنوعی لازم هستند، در ادامه فهرست شده‌اند:

فیلم آموزش ریاضی برای یادگیری ماشین + پیاده سازی در پایتون

کلیک کنید

  • توصیفات عددی و بصری داده‌ها
  • مفاهیم آماری و احتمالات
  • توزیع‌های احتمالاتی
  • روش‌های نمونه‌گیری
  • پارامترهای آماری نظیر میانگین، مد، میانه
  • تست‌های فرضیه
  • شاخص های آمار توصیفی
  • جبر خطی
  • مشتق و انتگرل
  • معادلات دیفرانسیل و حسابان نظیر توابع، خطاها و روش‌های تخمین
  • مدل‌های غیرخطی
  • رگرسیون خطی و رگرسیون با درجات بالا
  • رگرسیون لجستیک برای دسته‌بندی داده‌ها
  • روش‌های تحلیل داده برای تبدیل فرمول‌های ریاضی به قطعه کدهای برنامه نویسی

کاربرد ساختمان داده در هوش مصنوعی

وظیفه اصلی متخصصان هوش مصنوعی، انجام پروژه‌های برنامه نویسی در این حیطه است. بخش مهمی که در مباحث برنامه نویسی مطرح می‌شود، مفهوم ساختمان داده و انواع آن است. از آنجایی که سیستم‌های هوشمند نیاز دارند از داده‌ استفاده کنند، لازم است شما به عنوان متخصص هوش مصنوعی با ساختمان داده‌ها آشنا باشید و بنا به نیاز مسئله، از انواع آن‌ها برای ذخیره‌سازی و دست‌یابی به داده‌ها استفاده کنید. در ادامه، به رایج‌ترین و مهم‌ترین ساختمان داده‌ها اشاره می‌کنیم که لازم است با مفاهیم و کاربردهای آن‌ها آشنا شوید:

  • «آرایه» (List)
  • «لیست پیوندی» (Linked List)
  • «پشته» (Stack)
  • «صف» (Queue)
  • «درخت باینری | دودوئی» (Binary Tree)
  • «هیپ» (Heap)
  • «هشینگ» (Hashing)
  • «گراف» (Graph)
  • «ماتریس» (Matrix)

طراحی الگوریتم در هوش مصنوعی

الگوریتم‌ها یک سری دستورالعمل‌های پست سر هم هستند که کامپیوتر با کمک آن‌ها بر اساس شرایط و موقعیت‌های خاص، محاسبات یا کارهای متفاوتی را انجام می‌دهد. سیستم‌های هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌ها و داده‌ها، مسائل را یاد می‌گیرند. برای فهم الگوریتم‌های پیچیده هوش مصنوعی در ابتدا بهتر است با مبحث طراحی الگوریتم‌ها و مبانی آن‌ها آشنا شوید تا بتوانید برای مسائل مختلف، الگوریتم‌های مختلفی را از صفر تا صد پیاده‌سازی کنید و مهارت تجزیه و تحلیل مسائل مختلف و روش‌های حل آن‌ها را یاد بگیرید.

مفاهیم بنیادی هوش مصنوعی برای ورود به آن

برای ورود به رشته هوش مصنوعی، باید با مفاهیم اصلی و بنیادی این حوزه آشنا شوید و بدانید یک سیستم هوشمند از چه اجزایی تشکیل شده است. همچنین، مباحثی نظیر عامل هوشمند و انواع آن، روش‌های جستجوی مختلف برای رسیدن به پاسخ مسئله، گزاره‌های منطقی و روش‌های استنتاج از دیگر مفاهیم مهم و اصلی هوش مصنوعی هستند که افراد مبتدی باید با آن‌ها آشنا شوند.

مهارت برنامه نویسی در رشته هوش مصنوعی

چنانچه مصمم هستید در آینده به عنوان متخصص هوش مصنوعی مشغول به کار شوید و به دنبال پاسخ این پرسش می‌گردید که چگونه وارد رشته هوش مصنوعی شویم ، باید بدانید که مسئولیت مهم این شغل، برنامه نویسی و توسعه ابزارها و برنامه‌های کامپیوتری است. بنابراین، باید دانش خود را در این زمینه بالا ببرید و زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی را یاد بگیرید و با کتابخانه های هوش مصنوعی آن‌ها آشنا شوید. در فهرست زیر، زبان‌های برنامه نویسی پرکاربرد این رشته را ملاحظه می‌کنید:

  • زبان برنامه نویسی پایتون
  • زبان برنامه نویسی R
  • زبان برنامه نویسی جاوا
  • زبان برنامه نویسی جاوا اسکریپت
  • زبان برنامه نویسی C++‎
  • زبان برنامه نویسی Julia
  • زبان برنامه نویسی Lisp
  • زبان برنامه نویسی Rust

در مطلب قبلی از مجله فرادرس به معرفی بهترین زبان‌های مناسب برنامه نویسی هوش مصنوعی پرداختیم که امکانات و قابلیت‌های زبان‌های ذکر شده در فهرست بالا در آن مطلب به طور مفصل شرح داده شده‌اند. اگر مایل هستید درباره کاربردهای این زبان‌ها در حوزه AI اطلاعات بیشتری کسب کنید، به لینک زیر مراجعه کنید:

مطلب پیشنهادی:

بهترین زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی – معرفی ۱۷ زبان کاربردی ۱۴۰۲

شروع مطالعه


کاربرد تحلیل داده در AI

مدل‌های هوش مصنوعی بر اساس داده‌ها یاد می‌گیرند چطور مسائل را حل کنند. بنابراین، بخشی از وظایف متخصصان هوش مصنوعی صرف کار با داده‌های مورد نیاز الگوریتم‌های این حوزه می‌شود و آن‌ها پس از تعریف مسئله و مشخص شدن هدف آن، باید داده‌های آموزشی مدل‌های هوش مصنوعی را از منابع مختلف جمع‌آوری کنند که ممکن است این داده‌ها به شکل ساختاریافته (در قالب جدول) یا غیرساختاریافته (در قالب فایل متنی) باشند. فرادرس یک فیلم آموزشی برای مشتاقان حوزه تحلیل داده و دانشمند داده فراهم کرده است که اطلاعات جامع و مرتبطی را در اختیار مخاطبان قرار می‌دهد. لینک این فیلم آموزشی را در ادامه ملاحظه می‌کنید:

فیلم آموزش مسیر تبدیل شدن به دانشمند علم داده (رایگان) در فرادرس

کلیک کنید

متخصصان هوش مصنوعی پس از جمع‌آوری داده‌ها به تحلیل و پیش پردازش داده می‌پردازند. هدف از این کار، بررسی  کیفیت داده‌ها است زیرا اگر کیفیت داده‌های آموزشی مدل‌های هوش مصنوعی مناسب نباشد، مدل‌ نهایی هوش مصنوعی به درستی مسئله را یاد نمی‌گیرد و عملکرد ضعیفی خواهد داشت. مراحل تحلیل و پیش پردازش داده می‌توانند شامل گام‌های مختلفی نظیر «پاکسازی داده» (Data Cleaning)، «نرمالسازی داده» (Data Normalizing)، کاهش ابعاد داده‌ها، حذف نویزها، تشخیص «اعداد پرت» (Outliers)، تغییر قالب داده، تغییر بازه‌های مقادیر عددی داده‌ها (Rescaling) شوند.

مصورسازی داده از دیگر مهارت‌هایی است که برای بررسی و تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود. نمایش داده‌ها در قالب نمودارها به متخصصان هوش مصنوعی و «علم داده یا دیتا ساینس» (Data Science) کمک می‌کند تا داده‌های نویزی و پرت را به خوبی شناسایی کنند و اطلاعات خوبی از توزیع آماری داده‌ها به دست آورند. تحلیل داده‌ها از مهارت‌های لازم در حوزه «هوش تجاری» (Business Intelligence) نیز محسوب می‌شود. متخصصان هوش مصنوعی که در حوزه هوش تجاری فعالیت دارند، باید مهارت خود را در تحلیل داده، پیش پردازش و مصورسازی آن‌ها بالا ببرند.

پس از انجام عملیات پیش پردازش و بررسی نمودارهای آن‌‌ها ممکن است لازم شود داده‌های منابع مختلف یکپارچه شوند. به منظور یکپارچه‌سازی داده‌ها می‌توان آن‌ها را در قالب مشابه در یک منبع نهایی به صورت نرمال‌سازی شده ذخیره کرد که به این فرآیند، «استخراج، تبدیل، بارگذاری» (Extract, Transformation, Load | ETL) گفته می‌شود.

کاربرد یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در هوش مصنوعی

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق زیرشاخه‌های هوش مصنوعی هستند که بر روی طراحی مدل‌ها و الگوریتم‌هایی تمرکز دارند که بتوانند بر اساس داده‌ها، مسائل را یاد بگیرند. هر یک این الگوریتم‌ها مشخصات و ویژگی‌های منحصربفردی دارند و با توجه به هدف مسئله و نوع داده‌های آموزشی یکی از انواع روش های ماشین لرنینگ را انتخاب و آن را پیاده‌سازی کنید. بنابراین، لازم است که با مراحل کار الگوریتم‌ها و مشخصات آن‌ها به طور کامل آشنا باشید تا بهترین روش را برای توسعه پروژه هوش مصنوعی به کار ببرید. سه نوع از رایج‌ترین رویکردهای یادگیری مدل‌های هوش مصنوعی را در ادامه ملاحظه می‌کنید که اکثر مسائل تعریف شده در این حوزه، با آن‌ها قابل حل هستند:

  • «یادگیری نظارت شده» (Supervised Learning)
  • «یادگیری نظارت نشده» (Unsupervised Learning)
  • «یادگیری تقویتی» (Reinforcement Learning)

به منظور توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی و پیاده‌سازی انواع مدل‌ها لازم است با ابزارها و کتابخانه های هوش مصنوعی آشنا شوید. زبان‌های برنامه نویسی پایتون و R جزو پرکاربردی‌ترین و بهترین زبان‌ های برنامه نویسی هوش مصنوعی هستند و کتابخانه‌های جامعی برای پیش پردازش داده‌ها و پیاده‌سازی الگوریتم‌های مختلف AI دارند. بنابراین، افرادی که قصد دارند در آینده به عنوان متخصص هوش مصنوعی مشغول به کار شوند، علاوه بر یادگیری برنامه نویسی عمومی، باید بتوانند با کتابخانه‌های این حوزه نیز کار کنند. در ادامه، فهرستی از محبوب‌ترین کتابخانه‌های هوش مصنوعی در زبان پایتون را ملاحظه می‌کنید:

  • کتابخانه Pandas: از این کتابخانه به مظور تحلیل آماری داده و پیش پردازش آن‌ها نظیر پاکسازی و تغییر داده‌ها استفاده می‌شود.
  • کتابخانه NLTK: به منظور پیش پردازش داده‌های متنی می‌توان از این ابزار استفاده کرد.
  • کتابخانه NumPy: برای کار با داده‌ها و ذخیره‌سازی آن‌ها در قالب آرایه‌های چند بعدی و ماتریس از این کتابخانه استفاده می‌شود.
  • کتابخانه Scikit-Learn: این ابزار را می‌توان برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین، از این کتابخانه به کار برد و با کمک آن انواع مسائل دسته‌بندی، خوشه‌بندی و رگرسیون را می‌توان به راحتی پیاده‌سازی کرد.
  • کتابخانه PyCaret: از این کتابخانه می‌توان برای پیاده‌سازی مدل‌های مختلف هوش مصنوعی استفاده کرد. همچنین، این کتابخانه ابزارهای مختلفی را برای کارهای پیش پردازش در اختیار کاربران قرار می‌دهد و برنامه نویسان می‌توانند با استفاده از آن مدل‌های یادگیری ماشین را با تعداد محدودی قطعه کد برنامه نویسی پیاده‌سازی کنند.
  • کتابخانه PyTorch: یکی از مهم‌ترین کتابخانه‌های پایتون برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری عمیق و مدل‌های شبکه عصبی است.
  • کتابخانه Tensorflow: ااز ین کتابخانه نیز همانند کتابخانه پایتورچ به منظور پیاده‌سازی انواع مختلف مدل‌های عمیق استفاده می‌شود.
  • کتابخانه Matplotlib: این کتابخانه را می‌توان به منظور مصورسازی داده‌ها و تحلیل و بررسی آن‌ها به کار برد.

کاربرد بیگ دیتا در رشته AI

اگر شما یکی از علاقه‌مندان AI هستید و در این حوزه مطالعه انجام داده‌اید تا به پاسخ این پرسش برسید که چگونه وارد رشته هوش مصنوعی شویم ، احتمالاً با اصطلاح بیگ دیتا برخورده‌اید. این مفهوم با عنوان‌های کلان داده و مه داده و همچنین داده حجیم نیز به کار برده می‌شود. قبل از پیدایش این اصطلاح تخصصی، ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها در سازمان‌ها به روش‌های ساده‌تری انجام می‌شد. اما با گذشت زمان، حجم و تنوع داده‌ها به طور چشمگیری افزایش یافت که همین امر چالش‌های جدیدی را برای مدیریت، پردازش و تحلیل داده‌ها در سازمان‌ها به وجود آورده است.

فیلم آموزش یادگیری ماشین با پایتون – ماشین لرنینگ با Python در فرادرس

کلیک کنید

به عبارتی، ابزارهای هوش تجاری ساده برای پردازش حجم عظیمی از داده‌ها با ساختارهای متفاوت کافی نیستند. این ابزارها برای کار با داده‌های ساختاریافته طراحی شده‌اند و قادر به پردازش داده‌های غیرساختاریافته و متنوع امروزی نیستند. برای حل این چالش، سازمان‌ها باید از ابزارها و تکنیک‌های جدیدی مانند بیگ دیتا استفاده کنند تا بتوانند مدیریت داده‌های حجیم و پردازش آن‌ها را به خوبی انجام دهند.

از آنجا که مدل‌های قدرتمند هوش مصنوعی مانند شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای یادگیری مسائل به حجم زیادی از داده احتیاج دارند، متخصص هوش مصنوعی باید با روش‌ها و ابزارهای بیگ دیتا نظیر «آپاچی اسپارک» (Apache Spark)، «هادوپ» (Hadoop)، NoSQL آشنا باشد و برای توسعه پروژه‌های AI از آن‌ها استفاده کنند.

تقویت مهارت حل مسئله برای ورود به رشته هوش مصنوعی

کارفرمایان و مدیران معمولاً به دنبال استخدام کارجویانی هستند که علاوه بر مهارت‌های تخصصی، از «مهارت‌های نرم» (Soft Skill) نیز برخوردار باشند تا با خیال راحت مسئولیت‌های مختلفی را به آن‌ها محول کنند. فرصت‌های شغلی مرتبط با AI نیز از این قاعده مستثنی نیستند و اگر شما به دنبال پاسخ این پرسش هستید که چگونه وارد رشته هوش مصنوعی شویم ، باید بدانید که برای شروع این مسیر به افزایش مهارت حل مسئله نیاز دارید. این مهارت شامل مراحل مختلفی است که در ادامه به آن‌ها اشاره شده است:

  • درک مسئله: متخصص هوش مصنوعی پیش از توسعه پروژه و برنامه نویسی، باید ابتدا مسئله را به طور کامل درک کند و اهداف، محدودیت‌ها، داده‌ها و منابع مورد نیاز و الزامات مسئله را به وضوح مشخص کند. همچنین، برای درک مسئله، باید از دانش و اطلاعات مربوط به آن حوزه خاص استفاده کنید. به عنوان مثال، اگر قصد دارید ابزاری هوشمند برای بانک طراحی کنید، باید با اصطلاحات بانکی و اهداف آن‌ها آشنا باشید تا ابزار هوشمند شما نتایج صحیحی را به کاربر ارائه دهد.
  • جستجوی راه‌حل: پس از درک مسئله، متخصص هوش مصنوعی باید به دنبال راه‌حل‌های مختلف برای آن باشد و بهترین روش‌ها را برای مسئله انتخاب کند.
  • ارزیابی راه‌حل‌ها: پس از یافتن راه‌حل‌های مختلف، متخصص هوش مصنوعی باید آن‌ها را ارزیابی کند و بهترین راه‌حل را از میان آن‌ها انتخاب کند. بدین منظور، بر اساس اولویت‌های سازمان باید معیارهای مختلفی مانند کارایی، دقت و هزینه در نظر گرفته شود.
  • پیاده‌سازی راه‌حل: پس از انتخاب بهترین راه‌حل، متخصص هوش مصنوعی به پیاده‌سازی مدل می‌پردازد.
  • یادگیری از تجربه: پس از حل مسئله، متخصص هوش مصنوعی باید از تجربه خود یاد بگیرد تا در آینده بتواند مسائل مشابه را به طور موثرتری حل کند. بدین منظور، باید نتایج راه‌حل را تجزیه و تحلیل و نقاط قوت و ضعف را شناسایی کرد.

مهارت حل مسئله یکی از مهم‌ترین مهارت‌های نرم برای افراد شاغل در حوزه علوم کامپیوتر محسوب می‌شود و اگر شما فردی هستید که قصد دارید در این حوزه قدم بگذارید، به منظور کسب موفقیت در این مسیر، باید مهارت خود را تقویت کنید زیرا داشتن این مهارت مزایای مختلفی را در پی دارد که در ادامه به آن‌ها اشاره شده است:

  • افزایش کارایی: علاقه‌مندان هوش مصنوعی با افزایش مهارت حل مسئله می‌توانند مسائل پیچیده مختلفی را حل کنند.
  • بهبود تصمیم‌گیری: با بهبود مهارت حل مسئله، متخصص هوش مصنوعی می‌تواند با ارائه اطلاعات و تجزیه و تحلیل‌های دقیق، به طراحی سیستم‌هایی بپردازد که در تصمیم‌گیری بهتر به انسان کمک می‌کنند.
  • افزایش نوآوری: متخصص هوش مصنوعی می‌تواند با تقویت مهارت حل مسئله، راه‌حل‌های جدیدی را برای مسائل ارائه دهد که این امر به افزایش میزان نوآوری در سازمان‌ها کمک کند.

کسب دانش کسب و کار در حوزه AI

اگر این پرسش ذهن شما را به خود مشغول کرده است که چگونه وارد رشته هوش مصنوعی شویم ، باید بدانید مهارت‌های مورد نیاز این حوزه تنها به مهارت‌های فنی بسنده نمی‌شود و شما باید برای موفق شدن در این حوزه، از آگاهی خوبی درباره صنعت و کسب و کار برخوردار باشید. به بیان دیگر، هدف از هوش مصنوعی، ارائه راه‌حل برای حل مسائل مربوط به کسب و کار است. افراد فعال در این حوزه باید با حوزه صنعت آشنا باشند و مشکلات و چالش‌های مرتبط با آن و تاثیر راه‌حل‌های مشکلات را بشناسند. همچنین، این افراد با شناخت تجارت و کسب و کار می‌توانند از جنبه‌های مختلفی داده‌ها را تحلیل و اطلاعات مهم آن‌ها را برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین استفاده کنند. به عبارتی، می‌توان گفت دانش صنعت و کسب و کار برای متخصصان AI از جهات مختلفی مفید است که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌کنیم:

  • درک بهتر نیازهای مشتریان: با داشتن دانش صنعت، متخصصان هوش مصنوعی می‌توانند نیازها و چالش‌های مشتریان خود را درک کنند و راه‌حل‌های متناسب با نیازهای آن‌ها را ارائه دهند. به عنوان مثال، یک متخصص هوش مصنوعی که در حوزه مراقبت‌های بهداشتی فعالیت می‌کند، می‌تواند با درک نیازهای پزشکان و بیماران، سیستم‌های هوش مصنوعی را برای تشخیص بیماری‌ها، تجویز دارو و ارائه مراقبت‌های بهداشتی شخصی‌سازی شده طراحی کند.
  • انتخاب الگوریتم‌های مناسب: کسب دانش کسب و کار به متخصصان هوش مصنوعی کمک می‌کند تا الگوریتم‌های مناسبی را برای حل مسائل خاص انتخاب کنند. برای مثال، یک متخصص هوش مصنوعی که در صنعت مالی فعالیت می‌کند، می‌داند که برای پیش‌بینی بازارهای مالی از چه الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توان استفاده کرد تا با کمک آن‌ها بهترین پیش‌بینی حاصل شود.
  • توسعه راه‌حل‌های پایدار: دانش صنعت به متخصصان هوش مصنوعی کمک می‌کند تا راه‌حل‌های پایدار و قابل قبولی را برای توسعه پروژه‌های مشتریان خود ارائه دهند. برای مثال، یک متخصص AI که در صنعت خودروسازی فعالیت می‌کند، می‌داند که چگونه سیستم‌های هوش مصنوعی را برای خودروهای خودران طراحی کند که از نظر ایمنی قابل قبول باشند.
  • افزایش تقاضا برای متخصصان هوش مصنوعی: شرکت‌ها به دنبال متخصصانی هستند که بتوانند از هوش مصنوعی برای حل مسائل واقعی در دنیای واقعی استفاده کنند. بنابراین، تقاضا برای متخصصان هوش مصنوعی که دانش صنعت و کسب و کار دارند، به طور فزاینده‌ای در حال افزایش است.

تقویت مهارت ارتباطی برای AI

یکی دیگر از مهارت‌های نرم که برای تمامی افراد شاغل لازم است، مهارت ارتباطی است. افراد در محیط‌های کاری به طور مداوم با یکدیگر تعامل دارند و تبادل اطلاعات می‌کنند. بدین ترتیب، تقویت این مهارت برای رسیدن به موفقیت در هر موقعیت شغلی لازم است. متخصصان هوش مصنوعی نیز از این قاعده مستثنی نیستند و با افزایش این مهارت می‌توانند عملکرد خود را از جنبه‌های مختلف بهبود ببخشند که در ادامه به آن‌ها اشاره شده است:

فیلم آموزش کتابخانه scikit-learn در پایتون – الگوریتم های یادگیری ماشین در فرادرس

کلیک کنید

  • ارائه ایده‌ها و راه‌حل‌ها: متخصصان هوش مصنوعی با مهارت‌های ارتباطی قوی می‌توانند ایده‌ها و راه‌حل‌های هوش مصنوعی خود را به طور واضح و موثر به مخاطبان مختلف، از جمله مشتریان، مهندسان، مدیران و سایر افراد ارائه دهند. برای مثال، شما به عنوان متخصص هوش مصنوعی که در حال توسعه یک سیستم هوشمند برای تشخیص بیماری‌ها هستید، باید بتوانید ایده‌ها و راه‌حل‌های خود را به طور واضح به پزشکان و سایر متخصصان مراقبت‌های بهداشتی ارائه دهید.
  • همکاری و کار تیمی: هوش مصنوعی یک حوزه بین رشته‌ای است که به همکاری و کار تیمی بین متخصصان مختلف نیاز دارد. متخصصان هوش مصنوعی با مهارت‌های ارتباطی قوی می‌توانند با دیگر متخصصان مانند مهندسان نرم‌افزار، دانشمندان داده، و طراحان رابط کاربری به طور موثر همکاری کنند.
  • درک نیازهای مشتریان: متخصصان AI با مهارت‌های ارتباطی قوی می‌توانند با مشتریان خود به طور موثر تعامل داشته باشند و نیازها و چالش‌های آن‌ها را درک کنند. این درک به آن‌ها کمک می‌کند تا راه‌حل‌های مناسبی را مطابق با نیازهای مشتریان خود ارائه دهند.
  • آموزش: افرادی که به توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی می‌پردازند، باید بتوانند نحوه کار با سیستم‌ها و ابزارهای طراحی شده را کاربران آن آموزش دهند. مهارت ارتباطی به شما کمک می‌کند تا به افراد مختلف متناسب با دانش و مهارت تخصصی‌شان، آموزش متناسبی را ارائه دهید.

چرا یادگیری هوش مصنوعی مهم است؟

هوش مصنوعی فراتر از یک اصطلاح رایج است. این رشته فناوری‌های مختلفی را شامل می‌شود که شیوه کار، زندگی و تعامل ما را دگرگون می‌کند. روزانه، حجم انبوهی از داده‌ها در سازمان‌ها، شرکت‌ها و فضای مجازی و اینترنت تولید می‌شوند که با تجزیه و تحلیل آن‌ها می‌توان به اطلاعات ارزشمندی دست یافت و از آن‌ها در حل مسائل مختلف و تصمیم‌گیری و پیش‌بینی درباره آینده استفاده کرد. به عبارتی، در راستای بهره‌گیری از داده‌ها و استفاده از اطلاعات مهم پنهان آن‌ها، امروزه تقاضا برای مهارت‌های هوش مصنوعی به طور چشمگیری در حال افزایش است. افرادی که به این حوزه علاقه دارند و در پی پاسخ این سوال هستند که چگونه وارد رشته هوش مصنوعی شویم ، صرف نظر از داغ بودن این رشته در دنیای امروز، باید با دلایل یادگیری این رشته آشنا باشند که در ادامه به مهم‌ترین آن‌ها اشاره شده است:

  • رشد سریع این حوزه و فراگیر شدن آن در فعالیت‌های مختلف
  • درآمد بالا
  • چالش‌برانگیز و هیجان‌انگیز بودن

در ادامه، به توضیح هر یک از دلایل ذکر شده در بالا می‌پردازیم.

رشد سریع هوش مصنوعی

در طی سال‌های اخیر، تعداد مشاغل مرتبط با هوش مصنوعی رشدی قابل توجه داشته است. طبق گزارش انجمن جهانی اقتصاد، در سال‌های آتی، متخصصان هوش مصنوعی، «یادگیری ماشین» (Machine Learning) و «یادگیری عمیق» (Deep Learning) در صدر فهرست مشاغل با رشد سریع قرار می‌گیرند. با توجه به این که صنایع مختلف برای بهبود عملکرد و تصمیم‌گیری به سراغ فناوری‌های هوش مصنوعی می‌روند، تقاضا برای متخصصان این حوزه نیز افزایش خواهد یافت. بنابراین، اگر به دنبال آینده‌ شغلی مطمئن و پر از فرصت هستید، یادگیری هوش مصنوعی می‌تواند گزینه‌ای عالی به شمار رود.

درآمد بالای متخصصان هوش مصنوعی

همراه با افزایش تقاضا برای مهارت‌های هوش مصنوعی، شاهد دستمزدهای بالایی برای فرصت‌های شغلی این حیطه هستیم. بر اساس گزارشات مبتنی بر داده‌های Glassdoor در نوامبر ۲۰۲۳، میانگین حقوق یک مهندس هوش مصنوعی در ایالات متحده سالانه نزدیک به ۱۶ هزار دلار است که امکان دریافت پاداش و سهم سود نیز وجود دارد. مهندسان یادگیری ماشین و متخصصان علم داده هم جزو افرادی هستند که از درآمد بالایی برخورداند و میانگین حقوق سالیانه آن‌ها به ترتیب حدود ۱۶ هزار دلار و ۱۸ هزار دلار است. این سطح از درآمد، میزان اهمیت و تأثیر مهارت‌های هوش مصنوعی در بازار را نشان می‌دهد.

چالش برانگیز بودن هوش مصنوعی

رشته هوش مصنوعی فراتر از داشتن درآمد بالا و فرصت شغلی زیاد، هیجان‌انگیز است و مسائل چالش‌برانگیز مختلفی را شامل می‌شود. متخصصان این رشته الگوریتم‌هایی برای حل مسائل پیچیده می‌سازند و مدل‌هایی را طراحی می‌کنند که می‌توانند هوش انسانی را شبیه‌سازی کنند و به صورت خلاقانه، این فناوری‌ها را در سناریوهای مختلف دنیای واقعی به کار گیرند.

این شاخه از علوم کامپیوتر پیوسته در حال تحول است و همیشه مطالب جدیدی برای یادگیری وجود دارند و مسائل و مشکلاتی در این حوزه مطرح می‌شوند که برای حل و بهبود راه‌حل‌های فعلی، ذهن انسان را درگیر می‌کنند. بنابراین، ماهیت پویای هوش مصنوعی، آن را به رشته‌ای جذاب برای کسانی تبدیل می‌کند که علاقه‌مند به حل چالش‌ها و یادگیری مداوم هستند.

کاربردهای هوش مصنوعی

هوش مصنوعی وارد جنبه‌های مختلف زندگی ما شده و نحوه تعامل ما با فناوری و شکل‌دهی آینده‌ بسیاری از صنایع را دگرگون کرده است. در اینجا به برخی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه‌های گوناگون اشاره می‌کنیم تا افراد علاقه‌مند به این رشته از مزیت‌های آن در امور مختلف آگاه شوند.

فیلم آموزش اشتغال در حوزه هوش مصنوعی و علوم داده با مروری بر کسب و کارهای مرتبط (رایگان) در فرادرس

کلیک کنید

استفاده از AI در امور پزشکی و مراقبت‌ های بهداشتی

یکی از کاربردهای مهم رشته هوش مصنوعی را می‌توان در بیمارستان‌ها برای تشخیص و درمان بیماری‌ها ملاحظه کرد. الگوریتم‌های هوش مصنوعی تصاویر پزشکی (مانند اشعه‌ ایکس و ام آر آی) را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا پزشکان بر اساس گزارشات حاصل شده از آن‌ها، به تشخیص زودهنگام بیماری و پیشنهاد راه درمان بپردازند.

کشف داروی جدید از دیگر کاربردهای AI است. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها برای شناسایی نامزدهای بالقوه‌ دارو و پیش‌بینی اثربخشی آن‌ها، به داروسازان و پزشکان فعال در این حوزه کمک کنند و روند کشف داروی بیماری‌ها را تسریع بخشند. طراحی دستیار مجازی و چت‌بات‌‌ها نیز از دیگر کاربردهای رشته هوش مصنوعی محسوب می‌شود. این ابزارهای هوشمند می‌توانند به سؤالات اولیه‌ بیماران پاسخ می‌دهند، و در نوبت‌دهی به آن‌ها کمک کنند که این امر بار کاری کارمندان مراقبت‌های بهداشتی را کاهش می‌دهد.

استفاده از هوش مصنوعی در امور مالی

به افرادی که می‌خواهند بدانند چگونه وارد رشته هوش مصنوعی شویم و با این رشته در چه زمینه‌هایی می‌توانیم شغل پیدا کنیم، می‌توانیم سازمان‌های فعال در حوزه امور مالی را پیشنهاد دهیم. در این مراکز از روش‌های هوش مصنوعی به منظور تجزیه و تحلیل بلادرنگ تراکنش‌ها مالی استفاده می‌شوند تا فعالیت‌های مشکوک شناسایی و از وقوع آن‌ها جلوگیری شود. به این ترتیب، از این طریق می‌توان از موسسات مالی و مشتریان این مراکز در برابر کلاهبرداری‌ها محافظت کرد.
همچنین، از مدل‌های هوش مصنوعی می‌توان به منظور اعتبارسنجی وام‌گیرندگان استفاده کرد تا با بررسی عملکرد مشتریان بتوان عادلانه‌تر درباره تخصیص وام به افراد واجد شرایط تصمیم گرفت. به علاوه، می‌توان با روش‌های هوش مصنوعی روندهای بازار را تحلیل کرد و عوامل موثر بر بازارهای مالی را تشخیص داد.

استفاده از AI در تجارت الکترونیک

افرادی که در کسب و کار فعالیت دارند و خدمات یا محصولاتی را برای مشتریان فراهم می‌آورند، به دنبال متخصصان هوش مصنوعی هستند تا با طراحی سیستم‌های توصیه‌گر محصول و خدمات به مشتریان، میزان فروش و سوددهی خود را افزایش دهند. به عبارتی، از هوش مصنوعی می‌توان برای تحلیل رفتار و سلیقه کاربر و سابقه خرید او استفاده کرد و محصولاتی متناسب با ترجیحات فردی وی را به او پیشنهاد داد تا از این طریق میزان فروش و سوددهی بیشتر شوند.

علاوه‌براین، از روش‌های AI می‌توان برای قیمت‌گذاری پویا استفاده کرد. به بیان دیگر، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند بهترین قیمت برای محصولات را بر اساس عواملی مانند میزان تقاضا، رقابت و رفتار مشتری و عوامل دیگر پیشنهاد دهند که این امر منجر به بهینه‌سازی درآمد برای کسب‌ و کارها می‌شود.

کاربرد AI در تولید و رباتیک

شاخه رباتیک یکی از حوزه‌های مهم در هوش مصنوعی محسوب می‌شود. با استفاده از دانش تخصصی این حوزه می‌توان به ساخت ماشین‌ها و قطعات سخت‌افزاری هوشمندی پرداخت که می‌توانند وظایف تکراری و خسته‌کننده‌ای را به طور خودکار انجام دهند. همچنین، از این حیطه می‌توان برای ساخت ماشین‌هایی استفاده کرد که می‌توانند برای انجام کارهای سخت و طاقت‌فرسا جایگزین نیروی انسانی شوند و خطرات آسیب به افراد را کاهش دهند.

از دیگر کاربردهای هوش مصنوعی، ساخت ابزارهای کنترل‌گر هوشمند برای بررسی کیفیت محصولات در خط تولید کارخانه‌ها است. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با دقت و سرعت بالا محصولات را از نظر وجود نقص مورد بررسی قرار دهند که این امر باعث بالا رفتن میزان کیفیت محصولات و کاهش هزینه‌های تولید می‌شود.

استفاده از AI در صنعت حمل و نقل

صنعت حمل و نقل یکی دیگر از حوزه‌هایی است که تحت تاثیر هوش مصنوعی قرار گرفته است. در سال‌های اخیر شاهد طراحی و ساخت خودروهای خودران بوده‌ایم که بر پایه الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند محیط اطراف خود را درک و بهترین مسیر را برای رساندن مسافر به مقصد انتخاب کنند.

همچنین، از سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توان برای تحلیل لحظه‌ای داده‌های ترافیک استفاده کرد و از نتایج آن‌ها در بهینه‌تر کردن جریان ترافیک بهره برد. این امر منجر به کاهش میزان حجم ترافیک، بهبود کلی کارایی حمل و نقل و صرفه‌جویی در زمان و منابع سوخت می‌شود.

معرفی برترین دانشگاه‌ها در رشته‌ی هوش مصنوعی در خارج از کشور

این بخش از مطلب حاضر، مناسب کسانی است که از طریق ادامه تحصیل، قصد مهاجرت کردن از ایران را دارند و در ذهنشان این سوال مطرح شده است که چگونه وارد رشته هوش مصنوعی شویم و دانشگاه‌های برتر دنیا در این زمینه کدام هستند. در ادامه، فهرستی از ۱۰ دانشگاه برتر را ملاحظه می‌کنید که در حوزه‌های مختلف هوش مصنوعی به عنوان پیشتاز محسوب می‌شوند:

  1. دانشگاه Stanford (ایالات متحده): تمرکز تحقیقات دپارتمان هوش مصنوعی این دانشگاه بر روی حوزه‌های رباتیک، یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی، تعامل انسان و رایانه است. آزمایشگاه هوش مصنوعی استنفورد با نام SAIL شهرت جهانی دارد و ارتباطات قوی آن با صنعت و وجود تنوع بالا در زمینه‌های تحقیقاتی، این دانشگاه را به عنوان یکی از برترین دانشگاه‌های حوزه AI تبدیل کرده است.
  2. دانشگاه MIT (ایالات متحده): یکی دیگر از دانشگاه‌های ممتاز آمریکا در حوزه هوش مصنوعی، دانشگاه MIT است که تمرکز پژوهش‌های آن بر روی بینایی رایانه، یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و رباتیک است. این دانشگاه بر روی پژوهش‌های میان‌رشته‌‌ای متمرکز است و بر کاربردهای عملی در کنار تحقیق و پژوهش تاکید دارد.
  3. دانشگاه Carnegie Mellon (ایالات متحده): این دانشگاه را نیز می‌توان به عنوان یکی دیگر دانشگاه‌های ممتاز در حوزه AI محسوب کرد که تمرکز پژوهش‌های آن بر روی یادگیری ماشین، رباتیک، پردازش زبان طبیعی و زیست‌شناسی محاسباتی است. این دانشگاه از پروژه‌های میان‌رشته‌ای و ارتباطات قوی با صنعت پشتیبانی می‌کند.
  4. دانشگاه UC Berkeley (ایالات متحده): از دیگر دانشگاه‌های ممتاز کشور آمریکا که بر روی مبانی نظری هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، رباتیک و پردازش زبان طبیعی تمرکز دارد، دانشگاه برکلی است که بستری را برای محققان فراهم می‌کند تا بر روی موضوعات میان‌رشته‌ای پژوهش کنند.
  5. دانشگاه تورنتو (کانادا): یکی از دانشگاه مطرح کشور کانادا در حوزه هوش مصنوعی، دانشگاه تورنتو است که بر موضوعات مختلفی نظیر یادگیری عمیق، یادگیری تقویتی، بینایی رایانه و پردازش زبان طبیعی تمرکز دارد.
  6. دانشگاه ملی سنگاپور (NUS): اگر قصد ادامه تحصیل در رشته هوش مصنوعی را دارید و می‌خواهید بدانید چگونه وارد رشته هوش مصنوعی شویم و آیا می‌توان در کشورهای آسیای شرقی در این رشته تحصیل کرد، می‌توانیم به شما دانشگاه ملی سنگاپور را پیشنهاد دهیم که به عنوان یکی از دانشگاه‌های ممتاز در این کشور محسوب می‌شود. این دانشگاه اساتید مجربی در حوزه‌های مختلف این رشته دارد که تمرکز پژوهش آن‌ها بر روی یادگیری ماشین، رباتیک، پردازش زبان طبیعی و بینایی ماشین است.
  7. دانشگاه پکن (چین): این دانشگاه، از دیگر مراکز تحقیقاتی پیشرو در AI در آسیای شرقی است که پژوهش‌های محققان آن بر روی موضوعاتی نظیر پردازش زبان طبیعی، بینایی رایانه، یادگیری ماشین و رباتیک متمرکز است.
  8. دانشگاه ETH (سوئیس): اگر به پژوهش‌های میان‌رشته‌ای علاقه دارید و به دنبال دانشگاهی هستید که در حوزه AI مشارکت قوی با شرکت‌های بزرگ دنیا نظیر Google و Bosch دارد، دانشگاه ETH زوریخ می‌تواند به عنوان یکی از بهترین مرکز تحقیقاتی دنیا به شمار رود. پژوهش‌های این دانشگاه طیف وسیعی از حوزه‌های هوش مصنوعی نظیر یادگیری ماشین، رباتیک، پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین و تئوری اطلاعات را شامل می‌شوند.
  9. دانشگاه آکسفورد (بریتانیا): یکی از بهترین دانشگاه‌های اروپایی که در رشته هوش مصنوعی پژوهش‌های مهم و وسیعی را پیش می‌برد، دانشگاه آکسفورد است. این مرکز تحقیقاتی بر روی حوزه‌های میان‌رشته‌ای نظیر یادگیری عمیق، مبانی نظری هوش مصنوعی، یادگیری تقویتی و پردازش زبان طبیعی پژوهش‌های مهمی را ارائه کرده است.
  10. دانشگاه کمبریج (بریتانیا): این دانشگاه را نیز می‌توان از بهترین دانشگاه‌های اروپایی در حوزه هوش مصنوعی به شمار آورد که بر روی موضوعات یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین و رباتیک تمرکز دارد و پروژه‌های این حوزه را با همکاری شرکت‌ها و سازمان‌های فعال AI مانند DeepMind پیش می‌برد.

بازار کار رشته هوش مصنوعی

حوزه هوش مصنوعی به سرعت در حال تکامل است و فرصت‌های شغلی هیجان انگیزی را در بخش‌های مختلف ایجاد می‌کند. افرادی که در این حوزه دارای تخصص هستند، می‌توانند در ایران یا خارج از ایران مشاغل زیادی را پیدا کنند و از درآمد خوبی در این رشته بهره‌مند شوند. اگر به دنبال این پرسش هستید که چگونه وارد رشته هوش مصنوعی شویم ، ادامه این مطلب می‌تواند به شما کمک کند زیرا به پرتقاضاترین شغل‌های حوزه AI اشاره خواهیم کرد و مهارت‌های لازم برای آن‌ها را شرح خواهیم داد تا افراد علاقه‌مند بتوانند بر اساس نیاز شغلی، مهارت‌های فنی خود را تقویت کنند. در ادامه عناوین این مشاغل را ملاحظه می‌کنید:

  • دانشمند داده
  • مهندس یادگیری ماشین
  • متخصص پردازش زبان طبیعی
  • مهندس بینایی ماشین
  • مهندس رباتیک

در ادامه، هر یک از مشاغل ذکر شده در فهرست بالا را شرح می‌دهیم.

دانشمند داده

اگر می‌خواهید بدانید چگونه وارد رشته هوش مصنوعی شویم و به دنبال مشاغل محبوب این حوزه هستید، فرصت شغلی دانشمند داده می‌تواند برای شما جذاب باشد. مسئولیت‌ها و وظایف این فرصت شغلی، جمع‌آوری داده‌های مورد نیاز مسئله، تجزیه و تحلیل و تفسیر آن‌ها و استخراج اطلاعات مفید از آن‌ها و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی است.
فردی که به انجام این مسوولیت‌ها علاقه دارد و می‌خواهد به عنوان دانشمند داده مشغول به کار شود، باید به مباحث آمار، الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری ماشین و مصورسازی داده اشراف داشته باشد و مهارت برنامه نویسی خود را در زبان‌هایی نظیر پایتون و R تقویت کند. به علاوه، دانشمند داده باید از تفکر انتقادی و مهارت حل مسئله برخوردار باشد تا بتواند راه‌حل‌های کاربردی برای مسائل تعریف شده پیدا کند. همچنین، به علاقه‌مندان این شغل توصیه می‌شود مهارت خود را در کار با کتابخانه‌های پایتون مانند Scikit-Learn ،Numpy و Pandas و ابزارهای مصورسازی داده مانند Tableauو  Power BI بالا ببرند.

مهندس یادگیری ماشین

مهندس یادگیری ماشین از دیگر مشاغل حوزه هوش مصنوعی است و سازمان‌ها و شرکت‌های بسیاری در پی استخدام افراد متخصص این حیطه هستند. افرادی که این شغل را انتخاب می‌کنند، باید با همکاری دانشمندان داده و مهندسان نر‌م‌افزار به طراحی، ساخت و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی برای کاربردهای مختلف بپردازند.

فیلم آموزش یادگیری عمیق با کتابخانه پای تورچ PyTorch در پایتون در فرادرس

کلیک کنید

متخصصان یادگیری ماشین باید با مفاهیم نظری روش‌های یادگیری ماشین آشنا باشند و با برخورداری از دانش کافی در حوزه مهندسی و توسعه نرم‌افزار به توسعه پروژه‌های AI بپردازند. همچنین، آشنایی با محاسبات ابری و تقویت مهارت حل مسئله از دیگر پیش‌نیازهای ضروری در این شغل هستند. این افراد از ابزارهای مختلفی برای پیشبرد پروژه‌های خود استفاده می‌کنند که پرکاربردترین آن‌ها کتابخانه‌های هوش مصنوعی نظیر TensorFlow و  PyTorch و پلتفرم‌های ابری مانند Azure ،AWS و GCP هستند.

مهندس پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی یکی از حوزه‌های پژوهشی داغ هوش مصنوعی است که تحقیقات زیادی از AI به این شاخه اختصاص دارد و امروزه شاهد پیشرفت‌ها و دستاوردهای مهمی در این زمینه نظیر ChatGPT، هوش مصنوعی مایکروسافت بینگ و گوگل بارد بوده‌ایم. ابزارهای پردازش زبان به منظور درک زبان انسان طراحی می‌شوند و از آن‌ها می‌توان در امور مختلفی مانند ارتباط با مشتری از طریق چت بات، ترجمه ماشینی، خلاصه‌سازی متون، تشخیص کلاه‌برداری‌های مالی، ساخت عکس، ساخت ویدیو و تحلیل احساسات استفاده کرد. به عبارتی می‌توان گفت هر فعالیتی که نیاز به درک زبان انسان را داشته باشد، می‌توان ابزاری هوشمند برای آن طراحی کرد.

افرادی که علاقه‌مند به این شاخه از هوش مصنوعی هستند، باید درک قوی از زبان‌شناسی و علوم کامپیوتر داشته باشند و دانش تخصصی خود را درباره روش‌های NLP نظیر یادگیری عمیق، مدل‌های زبانی و شبکه‌های عصبی افزایش دهند. به علاوه، برنامه نویسی لازمه اصلی این شغل است و متخصصان پردازش زبان باید کار با کتابخانه‌های NLP مانند PyTorch ،Tensorflow ،NLTK و spaCy را یاد بگیرند.

مهندس بینایی ماشین

پردازش تصویر و بینایی ماشین از دیگر حوزه‌های پرکاربرد هوش مصنوعی است و مشاغل زیادی در این زمینه برای علاقه‌مندان به AI وجود دارد. افرادی که در حوزه بینایی ماشین فعالیت دارند، به توسعه مدل‌های هوشمندی می‌پردازند که داده‌های بصری نظیر تصاویر و فیلم‌ها را تفسیر و تحلیل می‌کنند و از آن‌ها برای طراحی ابزارهایی برای تشخیص چهره، تشخیص اشیاء و خودروهای خودران استفاده می‌کنند.
اگر به کار با داده‌های تصویری علاقه دارید، باید دانش خود را پیرامون الگوریتم‌های بینایی ماشین (نظیر شبکه‌های عصبی پیچشی) بالا ببرید و با روش‌های پردازش تصویر آشنا شوید. به علاوه، یادگیری کتابخانه‌های پردازش تصویر مانند PyTorch ،Tensorflow و OpenCV از دیگر پیش‌نیازهای مهم این حوزه از AI است.

مهندس رباتیک

بسیاری از افرادی که در پی پاسخ این سوال هستند که چگونه وارد رشته هوش مصنوعی شویم ، با دیدن ربات یا فیلم‌های مرتبط با ربات‌های هوشمند به حوزه هوش مصنوعی علاقه‌مند شده‌اند. مهندس رباتیک یکی دیگر از حوزه‌های مطالعاتی رشته AI است که افراد فعال در آن، به طراحی، توسعه و بهبود عملکرد ربات‌ها با استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی می‌پردازند. از ربات‌ها به منظور انجام امور مختلفی نظیر ساخت و تولید، مراقبت‌های بهداشتی و پزشکی، امور مربوط به حمل و نقل و در کل مواردی استفاده می‌شود که نیروی انسانی عملکردی ضعیف‌تر از ماشین دارد.

افرادی که پیشینه تحصیلی‌شان در رشته‌های مهندسی مکانیک و مهندسی برق است، می‌توانند در این حیطه قدم بگذارند و با کسب دانش پیرامون اصول رباتیک، سیستم‌های کنترل، الگوریتم‌های هوش مصنوعی نظیر یادگیری تقویتی و تقویت مهارت برنامه نویسی در این شغل موفق باشند.

منابع آموزش حرفه ای هوش مصنوعی فرادرس

مشتاقان حوزه AI که در پی پاسخ به این سوال هستند که چگونه وارد رشته هوش مصنوعی شویم و به مهارت‌های سطح مبتدی این حوزه مسلط هستند، می‌توانند مسیر یادگیری خود را ادامه دهند و مطالب تخصص‌تر این رشته را یاد بگیرند. همان‌طور که در بخش‌های قبلی مطلب حاضر اشاره کردیم، متخصص AI با داده‌ها سر و کار دارد و از آن‌ها به منظور آموزش مدل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کند. بخشی از وظایف مهم متخصص هوش مصنوعی آماده‌سازی داده و اعمال پیش پردازش بر روی آن‌ها است. افرادی که در این زمینه تخصص ندارند، می‌توانند با شرکت در دوره‌های آموزشی مطرح شده در فهرست زیر، با روش‌های پیش پردازش و تحلیل داده‌ها آشنا شوند:

  • فیلم آموزش رایگان روش‌های پیش پردازش داده‌ها فرادرس
  • فیلم آموزش رایگان کار با پیش پردازش‌ها در یادگیری ماشین با پایتون فرادرس
  • فیلم آموزش تجزیه و تحلیل و آماده سازی داده ها با پایتون فرادرس

مسوولیت مهم دیگر متخصص AI حل مسائل با استفاده از انواع روش‌های یادگیری ماشین است. بنابراین، این افراد باید با نحوه پیاده‌سازی مدل‌ها و الگوریتم‌های ماشین لرنینگ آشنا باشند. در ادامه، فهرستی از عناوین دوره‌های آموزشی فرادرس را در حوزه یادگیری ماشین ملاحظه می‌کنید و می‌توانید بر اساس سرفصل‌های دوره‌ها، مناسب‌ترین آموزش‌ را برای خود انتخاب کنید:

  • فیلم آموزش رایگان مقدمه‌ای در رابطه با یادگیری ماشین با پایتون فرادرس
  • فیلم آموزش یادگیری ماشین فرادرس
  • فیلم آموزش یادگیری ماشین به زبان R فرادرس

یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی نیز از دیگر مفاهیم مهمی هستند که متخصصان AI باید به آن‌ها اشراف داشته باشند. در سایت فرادرس برای این مباحث نیز دوره‌های آموزشی جامعی فراهم شده است که در زیر، فهرستی از عناوین آن‌ها را ملاحظه می‌کنید:

  • فیلم آموزش مبانی یادگیری عمیق فرادرس
  • فیلم آموزش پیاده‌سازی گام به گام شبکه‌های عصبی در پایتون فرادرس

افراد فعال در حوزه هوش مصنوعی به منظور پیاده‌سازی مدل‌های آن و انجام پیش پردازش و تحلیل داده‌ها می‌توانند از کتابخانه‌های زبان‌های برنامه نویسی استفاده کنند تا سریع‌تر و به صورت بهینه‌تر پروژه‌ها را توسعه دهند. اگر به دنبال یادگیری کتابخانه‌های هوش مصنوعی هستید، می‌توانید در دوره‌های فرادرس شرکت کنید که عناوین آن‌ها را در فهرست زیر ملاحظه می‌کنید:

  • فیلم آموزش کتابخانه scikit-learn برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین در پایتون فرادرس
  • فیلم آموزش pandas برای تحلیل اطلاعات در پایتون فرادرس
  • فیلم آموزش یادگیری عمیق با TensorFlow و Keras فرادرس
  • فیلم آموزش یادگیری عمیق با کتابخانه PyTorch در پایتون فرادرس

مبحث مهم دیگری که در حوزه AI مطرح می‌شود، بیگ دیتا است. متخصصان هوش مصنوعی برای توسعه پروژه‌های مختلف با داده‌های بسیار حجیمی سر و کار دارند و هدف آن‌ها استخراج اطلاعات مهم و ارزشمند از این داده‌ها است. به منظور ساده کردن مدیریت و پردازش داده‌های حجیم، ابزارهای مختلفی وجود دارد که علاقه‌مندان به AI می‌توانند با شرکت در دوره‌های آموزشی ذکر شده در فهرست زیر، کار با این ابزارها را یاد بگیرند:

  • فیلم آموزش آشنایی با Big Data فرادرس
  • فیلم آموزش مقدماتی آپاچی اسپارک برای پردازش کلان داده فرادرس

پس از یادگیری مهارت‌های ضروری و مورد نیاز هوش مصنوعی، می‌توانید چندین پروژه انجام دهید تا با مسائل واقعی این حوزه آشنا شوید و خود را برای موقعیت‌های شغلی مرتبط آماده کنید. در سایت فرادرس، چندین دوره آموزشی مختلف برای پیاده‌سازی پروژه‌های هوش مصنوعی وجود دارد که با شرکت در این دوره‌ها می‌توانید با نحوه توسعه پروژه‌های واقعی هوش مصنوعی از صفر تا صد آشنا شوید. در ادامه، فهرستی از این دوره‌ها را ملاحظه می‌کنید:

  • فیلم آموزش دسته‌بندی تصاویر با شبکه‌های عصبی در پایتون و در Google Colab فرادرس
  • فیلم آموزش طراحی شبکه عصبی LSTM در متلب برای پیش‌بینی داده و طبقه‌بندی متن و فیلم فرادرس
  • فیلم آموزش تشخیص و شناسایی اشیا با شبکه‌های عصبی در متلب MATLAB فرادرس

سوالات متداول پیرامون رشته هوش مصنوعی

تا به این جای مطلب، سعی کردیم به این پرسش پاسخ دهیم که چگونه وارد رشته هوش مصنوعی شویم و چه مهارت‌هایی برای موفق شدن در این حیطه لازم است. در ادامه این بخش، به سوالات پرتکرار درباره رشته AI می‌پردازیم و با توجه به مطالب گفته شده در بخش‌های قبلی این مقاله، به آن‌ها پاسخ خواهیم داد.

هدف رشته هوش مصنوعی چیست؟

رشته AI بر مطالعه، طراحی و توسعه سیستم‌های هوشمند متمرکز است که می‌توانند توانایی‌های شناختی انسان مانند یادگیری، حل مسئله و تصمیم‌گیری را تقلید کنند.

رشته هوش مصنوعی برای چه افرادی مناسب است؟

این رشته برای افرادی مناسب است که از مهارت‌های تحلیلی قوی برخوردار هستند و به حوزه فناوری اطلاعات و برنامه نویسی و حل مسائله علاقه دارند.

فرصت های شغلی برای رشته هوش مصنوعی چیست؟

امروزه، بازار کار رشته هوش مصنوعی بسیار گسترده است و مراکز فعال در حوزه‌های فناوری اطلاعات، مهندسی، پزشکی و مراقبت‌های بهداشتی، صنعت حمل و نقل، امور کشاورزی و دامداری، امور مالی و بانکداری بیشترین نیاز را به این رشته دارند. به عبارتی می‌توان گفت تمامی سازمان‌ها و شرکت‌هایی که با داده سر و کار دارند، به دنبال استخدام متخصصان این رشته هستند.

آیا رشته هوش مصنوعی دشوار است؟

اگر به ریاضات و آمار و برنامه نویسی علاقه دارید و مشتاق هستید روزانه با مسائل چالش‌برنگیز روبه‌رو شوید و دانش و مهارت خود را به طور مداوم به‌روزرسانی کنید، می‌توانید در این رشته موفق باشید.

چه مهارت هایی برای رشته هوش مصنوعی لازم است؟

برای فعالیت در رشته هوش مصنوعی باید مهارت‌های خود را در یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، برنامه نویسی، تحلیل داده و تفکر انتقادی تقویت کنید.

آیا برای رشته هوش مصنوعی به دانش ریاضیات نیاز دارم؟

بله. از آنجایی که مدل‌های هوش مصنوعی بر پایه مفاهیم ریاضی و آمار طراحی می‌شوند، تسلط به این مفاهیم از لازمات یادگیری AI است. پایه قوی در حساب دیفرانسیل و انتگرال، ریاضیات گسسته، جبر خطی و آمار و احتمال برای درک مفاهیم بنیادی در هوش مصنوعی ضروری است.

آیا مهارت برنامه نویسی برای رشته هوش مصنوعی لازم است؟

تقویت مهارت‌ برنامه‌ نویسی، به خصوص پایتون، که به طور گسترده در توسعه هوش مصنوعی استفاده می‌شود، ضروری است زیرا برای توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی باید از زبان برنامه نویسی و کتابخانه‌های AI استفاده کرد.

فیلم آموزش یادگیری ماشین Machine Learning با پایتون Python در فرادرس

کلیک کنید

بالاترین حقوق برای فارغ‌التحصیلان هوش مصنوعی در چه مشاغلی است؟

افراد متخصص هوش مصنوعی می‌توانند در سمت‌های شغلی مختلفی با درآمد بالا مشغول به کار شوند. دانشمند داده، مهندس یادگیری ماشین، متخصص پردازش زبان طبیعی، مهندس رباتیک، متخصص بینایی ماشین از جمله مشاغل پرمتقاضی هستند که از رنج حقوق خوبی برخوردارند.

آیا هوش مصنوعی یک حوزه در حال رشد است؟

بله، هوش مصنوعی یکی از شاخه‌های فناوری اطلاعات است که رشد و پیشرفت آن به سرعت افزایش می‌یابد و انتظار می‌رود این روند در آینده ادامه‌دار باشد.

آیا هوش مصنوعی مشاغل را برای افراد از بین می‌برد؟

با این که هدف هوش مصنوعی طراحی و ساخت ابزارها و ماشین‌هایی است که بتوانند وظایف را به طور خودکار و به صورت هوشمندانه انجام دهند که همین امر باعث از دست رفتن برخی فرصت‌های شغلی برای نیروی انسانی می‌شود، اما این رشته، فرصت‌های شغلی جدیدی را نیز برای افراد ایجاد می‌کند. به عنوان مثال، برای کار با ابزارهای هوشمند نیاز است که از نیروی انسانی استفاده شود که به بهترین نحو با هوش مصنوعی ارتباط برقرار کند.

آیا می‌توانم به صورت آنلاین هوش مصنوعی را یاد بگیرم؟

بله، برخی از دانشگاه‌ها برنامه‌های تحصیلی آنلاین برای رشته هوش مصنوعی ارائه می‌دهند. به علاوه، در فضای اینترنت، منابع مطالعاتی و ویدیویی زیادی برای یادگیری مفاهیم تخصصی این رشته وجود دارد.

برای تقویت مهارت در رشته هوش مصنوعی چه کاری می‌توان انجام داد؟

شرکت در مسابقه‌های مختلف، انجام پروژه‌های منبع باز یا شرکت دوره‌های آنلاین و همچنین گذراندن دوره کارآموزی می‌توانند تجربه عملی و دانش شما را گسترش دهد.

جمع‌بندی

در دهه‌های اخیر شاهد رشد سریع پژوهش‌های حوزه هوش مصنوعی بوده‌ایم و دستاوردهای این رشته در جنبه‌های مختلف زندگی انسان مورد استفاده قرار گرفته‌اند. همچنین، بسیاری از سازمان‌ها و مراکز از این شاخه از فناوری اطلاعات به منظور افزایش سوددهی و رسیدن به اهداف خود از روش‌های AI بهره گرفته‌اند و به دنبال استخدام افراد متخصص این حوزه هستند. در این مطلب از مجله فرادرس، سعی داشتیم به این پرسش پاسخ دهیم که چگونه وارد رشته هوش مصنوعی شویم تا علاقه‌مندان به این رشته با هر سطح تحصیلات و مهارت بتوانند مسیر خود را برای ورود به این حیطه و رسیدن به موفقیت در سمت‌های شغلی مرتبط با AI پیدا کنند.

نوشته چگونه وارد رشته هوش مصنوعی شویم؟ – پاسخ تمام پرسش های شما اولین بار در فرادرس – مجله‌. پدیدار شد.