جلسات
مهدی عباسی
مهدی عباسی هستم، مسلط به حداقل ۲۰ زبان مطرح برنامه نویسی به صورت پیشرفته، مدیر عامل شرکت آریا نرم افزار و بنیانگذار آکادمی درسمن، مسلط به تدریس دروس تخصصی کاردانی و کارشناسی کامپیوتر، پایگاه داده ها، برنامه نویسی پیشرفته، مبانی برنامه نویسی، مباحث ویژه طراحی وب و .... مطالعه بیشتر رزومه
توضیحات دوره
مسیری روشن برای متخصص شدن با نقشه راه هوش مصنوعی
هوش مصنوعی دانش برتر در آینده است که توانسته در دنیای امروز نیز جایگاه فوق العاده ای را به دست آورد و همه فعالیت ها را مانند صنعت و تولید، آموزش و یادگیری، پزشکی و درمان، صنایع دفاعی و نظامی، تحلیل داده ها و... تحت تاثیر قرار دهد و آن ها را به سمت کارآمد تر شدن ببرد.
نقشه راه هوش مصنوعی برای تمامی علاقه مندان به هوش مصنوعی و همه افرادی است که می خواهند فعالیت در این حوزه را شروع کنند ولی نمی دانند نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی از کجا شروع شده و به کجا ختم می شود. اگر علاقه دارید سطح جدیدی از فناوری را با عملیات های گوناگون در صنعت و زندگی ادغام کنید و هوشمند سازی را در سطح بالاتری پیاده سازی کنید و مطابق با نقشه راه هوش مصنوعی پیش بروید، این دوره دقیقا برای شماست.
هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی (Artificial intelligence) شاخه وسیعی از علوم کامپیوتر است که به ساخت ماشین های هوش مندی می پردازد که قادر به انجام وظایفی هستند که به هوش انسانی نیاز دارند. کاربرد های خاص هوش مصنوعی شامل سیستم های خبره، تحلیل داده، پپردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار و بینایی ماشین است. ماشینی که به وسیله هوش مصنوعی برنامه نویسی شده باشد، می تواند اعمالی چون یادگیری، حل مسئله، اعمال شناختی، تجزیه و تحلیل و نتیجه گیری را انجام دهد. اما آموزش هوش مصنوعی بدون نقشه راه هوش جامع و کامل امکان پذیر نیست و ممکن است باعث هدر رفتن هزینه های زمانی و مالی شود.
هوش مصنوعی چگونه کار می کند؟
از آن جایی که هیاهوی رشد هوش مصنوعی افزایش یافته است، تمامی دولت ها در سراسر دنیا به سمت این حوزه حرکت می کنند تا بتوانند با صرف مبلغی کمتر بیشترین میزان بازدهی را داشته باشند. همچنین یکی از بزرگ ترین کاربرد های هوش مصنوعی کاهش میزان آزمون و خطا در فعالیت هایی است که از آن استفاده می کنند.
هوش مصنوعی به پایه ای از سخت افزار و نرم افزار تخصصی برای نوشتن و آموزش الگوریتم های یادگیری ماشین نیاز دارد. پایتون محبوب ترین زبان برنامه نویسی ای هست که در هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می گیرد که در دوره نقشه راه هوش مصنوعی این مسئله را کاملا شرح داده ایم. به طور کلی سیستم های هوش مصنوعی با دریافت مقادیر زیادی از داده های آموزشی برچسب گذاری شده، تجزیه و تحلیل داده ها برای همبستگی ها و الگو ها، و استفاده از این الگو ها برای پیش بینی وضعیت های آینده کار می کنند.
به این ترتیب، یک ربات چت که از نمونه‌هایی از چت‌های متنی تغذیه می‌شود، می‌تواند یاد بگیرد که تبادلات واقعی با افراد ایجاد کند، یا یک ابزار تشخیص تصویر می‌تواند با مرور میلیون‌ها مثال، شناسایی و توصیف اشیاء در تصاویر را بیاموزد.
درنقشه راه هوش مصنوعی شاهد آن خواهیم بود که برنامه نویسی هوش مصنوعی بر سه مهارت شناختی تمرکز دارد: یادگیری، استدلال و اصلاح خود. فرآیندهای یادگیری این جنبه از برنامه نویسی هوش مصنوعی بر روی دستیابی به داده ها و ایجاد قوانینی برای چگونگی تبدیل داده ها به اطلاعات عملی متمرکز است. قوانین، که الگوریتم نامیده می شوند، دستورالعمل های گام به گام را برای دستگاه های محاسباتی برای چگونگی تکمیل یک کار خاص ارائه می دهند.
فرآیند های استدلال هوش مصنوعی بر اساس انتخاب الگوریتم مناسب برای رسیدن به یک نتیجه دلخواه متمرکز شده است. همچنین فرآیند های خود اصلاحی هوش مصنوعی برای تنظیم مداوم الگوریتم ها و اطمینان از ارائه دقیق ترین نتایج ممکن طراحی شده است.
چرا (داشتن / دانستن) نقشه راه هوش مصنوعی مهم است؟
اهمیت نقشه راه هوش مصنوعی به این دلیل است که می تواند بینش هایی را در مورد عملیات خود به کاربرانش بدهد که ممکن است قبلا از آن آگاه نبوده باشند. چرا که در بعضی موارد، هوش مصنوعی می تواند وظایف را بهتر از انسان ها انجام دهد. به ویژه هنگامی که صحبت از کار های تکراری و جزئیات محور مانند تجزیه و تحلیل تعداد زیادی از اسناد قانونی برای اطمینان از پر شدن صحیح فیلد های مربوطه می شود.
ابزار های هوش مصنوعی اغلب کار ها را به سرعت و با کمترین میزان خطا انجام می دهند. هوش مصنوعی توانسته کمک بسیاری به بهره وری کند و دری را برای فرصت های تجاری کاملا جدید برای مشاغل و صنایع باز کند البته . قبل از موج فعلی استفاده از هوش مصنوعی، تصور استفاده از نرم افزار های کامپیوتری برای اتصال و ارتباط با افراد بسیار سخت و غیر قابل باور بود.
اما اوبر (Uber)، معروف ترین تاکسی اینترنتی در دنیا، با انجام این کار به یکی از بزرگ ترین شرکت های جهان تبدیل شد که توانست از هوش مصنوعی برای ارتباط با رانندگان تاکسی ها استفاده کند.
الگوریتم های استفاده شده در اوبر به این صورت است که؛ از الگوریتم های پیچیده یادگیری ماشین برای پیش بینی این که چه زمانی افراد احتمالا در مناطق خاصی نیاز به ماشین دارند، استفاده می کند. این الگوریتم ها کمک می کند تا رانندگان پیش از نیاز، به طور فعال در جاده ها حرکت کنند. بزرگ ترین و موفق ترین شرکت های فعال در دنیا از هوش مصنوعی برای بهبود عملکرد خود و کسب مزیت نسبت به رقبای خود استفاده کرده اند. نقشه راه هوش مصنوعی راه گشا برای همه افرادی است که قصد دارند فعالیت حرفه ای خود را مانند ابر شرکت های دنیا آغاز کنند.
نقشه راه معروف ترین شاخه های هوش مصنوعی
نقشه راه یادگیری ماشین (Machine Learning)
یادگیری ماشین یا ML شاخه ای از هوش مصنوعی است که به نرم افزار ها این امکان را می دهد تا نتایج را دقیق تر پیش بینی کنند. نکته جالب توجه در ماشین لرنینگ این است که لازم نیست نرم افزار به صراحت برای این کار برنامه ریزی شده باشد. ورودی الگوریتم ها در یادگیری ماشین داده های تاریخی می باشند که در پیش بینی ها از آن ها استفاده می شود. در این دوره نقشه راه یادگیری ماشین را به طور کامل توضیح داده ایم.
در نقشه راه یادگیری ماشین، اولین قدم انتخاب یک زبان برنامه نویسی است. زبان های برنامه نویسی مختلفی وجود دارد ولی پیشنهاد آکادمی درسمن مناسب ترین زبان برای این حوزه، یعنی زبان برنامه نویسی پایتون است. علت انتخاب پایتون نیز آسان بودن در یادگیری و آینده روشن این زبان برنامه نویسی است. پس از زبان برنامه نویسی پایتون نیز باید کتابخانه ها و ماژول های مرتبط با یادگیری ماشین ماشین را فرا بگیرید.
در ادامه نقشه راه یادگیری ماشین نیزملزم به یادگیری جبر و آمار هستید که میزان یادگیری در این بخش متناسب با نیاز شما می باشد.
نقشه راه یادگیری عمیق (Deep Learning)
یادگیری عمیق یکی دیگر از شاخه های هوش مصنوعی است که مربوط به یادگیری ماشین می باشد. برای درک یادگیری عمیق باید درک کاملی از ماشین لرنینگ داشته باشید. در این نوع یادگیری ماشین با استفاده از هوش مصنوعی روشی را تقلید می کند تا به نوع خاصی از دانش دست پیدا کند. یادگیری عمیق یکی از مهم ترین عناصر در علم داده می باشد که شامل آمار و مدل سازی در پیش بینی ها می شود. در دوره نقشه راه هوش مصنوعی به این مبحث مهم نیز پرداخته ایم.
مطابق با نقشه راه یادگیری عمیق، ابتدا باید ریاضیات کاربردی در یادگیری عمیق را فرا بگیرید؛ چرا که ریاضیات، بخصوص مبحث جبر و احتمالات، بلوک اصلی در این قسمت هستند. پس از آن نوبت به یادگیری شبکه های عصبی و استراتژی های بهینه سازی می باشد. با توجه به نقشه راه یادگیری عمیق، در نهایت نیاز دارید تا بینایی کامپیوتر، تشخیص گفتار و پردازش طبیعی زبان را نیز یاد بگیرید.
نقشه راه علم داده (Data Science)
علم داده یک حوزه میان رشته ای است که از هوش مصنوعی پیروی می کند. آموزش علم داده از روش ها، فرآیند ها، الگوریتم ها و همچنین سیستم های عملی برای استخراج داده استفاده می کند. در این شاخه از هوش مصنوعی دانش و بینش های عملی را که از داده ها به دست می آید در طیف گسترده ای از حوزه ها به کار می گیرند. که دردوره نقشه راه هوش مصنوعی به طور مفصل به مبحث علم داده پرداخته ایم.
با توجه به نقشه راه علم داده متوجه می شویم که علم داده وظیفه تجزیه و تحلیل داده های خام را برعهده دارد. این کار با استفاده از آمار و تکنیک های یادگیری ماشین با هدف نتیجه گیری در مورد آن اطلاعات است. برای فعالیت در حوزه دیتا ساینس شما باید ریاضیات و آمار را با توجه به میزان کاربرد و نیازتان یاد بگیرید. برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده موفق شما ملزم به یادگیری زبان برنامه نویسی پایتون هستید.
پایتون، مناسب ترین زبان برنامه نویسی برای علم داده است. در کنار زبان برنامه نویسی باید یک سری از مهارت های کامپیوتری را نیز فرا بگیرید. در کنار همه این موارد توصیه آکادمی درسمن تمرین و تکرار در همه این موارد است.
نقشه راه رباتیک (Robotics)
رباتیک شاخه ای میان رشته ای از علوم و مهندسی کامپیوتر است. رباتیک شامل طراحی، ساخت، بهره برداری و استفاده از ربات ها است. هدف رباتیک طراحی ماشین هایی است که بتواند به انسان کمک کند. رباتیک رشته های مهندسی مکانیک، مهندسی برق، مهندسی اطلاعات، مکاترونیک، الکترونیک، مهندسی زیستی، مهندسی کامپیوتر، مهندسی کنترل، مهندسی نرم افزار، ریاضیات و غیره را ادغام می کند.
در این بخش نیز نیاز به یادگیری الگوریتم های مربوطه دارید. با دقت در نقشه راه رباتیک متوجه می شوید که در این حوزه علاوه بر برنامه نویسی های مرتبط، نیاز مبرم به خلاقیت و یادگیری نرم افزار های تخصصی تر دارید.
نقشه راه پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)
پردازش زبان طبیعی (NLP) زیرشاخه‌ای از زبان‌شناسی، علوم رایانه و هوش مصنوعی است که به تعامل بین رایانه‌ها و زبان انسان، به ویژه نحوه برنامه ریزی رایانه‌ها برای پردازش و تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌های زبان طبیعی مربوط می‌شود. هدف، رایانه ای است که قادر به "درک" محتویات اسناد، از جمله تفاوت های ظریف متنی زبان درون آنها باشد.
سپس این فناوری می‌تواند اطلاعات و بینش‌های موجود در اسناد را به طور دقیق استخراج کند و خود اسناد را دسته بندی و سازمان دهی کند. چالش‌های پردازش زبان طبیعی اغلب شامل تشخیص گفتار، درک زبان طبیعی و تولید زبان طبیعی است.
همانطور که در نقشه راه پردازش زبان طبیعی دیدیم، برای یادگیری و فعالیت در این حوزه نیاز به زبان برنامه نویسی پایتون داریم. علاوه بر آن تسلط به مباحث یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را نیز احتیاج داریم. درنهایت برای فعالیت در این حوزه نیاز به یادگیری داده کاوی هم داریم.
نقشه راه سیستم های خبره (Expert Systems)
در هوش مصنوعی، یک سیستم خبره، سیستمی کامپیوتری است که توانایی تصمیم گیری یک متخصص انسانی را تقلید می کند. سیستم‌های خبره برای حل مسائل پیچیده با استدلال از طریق مجموعه‌های دانش طراحی شده‌اند که عمدتاً به‌عنوان قوانین «اگر-آنگاه» به جای کد رویه‌ای مرسوم نمایش داده می‌شوند.
در نقشه راه سیستم های خبره می بینیم که استدلال و استنتاج عوامل اصلی در یادگیری این حوزه می باشند. پس از این موارد نوبت به یادگیری عملیات روی دیتا ها می رسد.
نقشه راه منطق فازی (Fuzzy logic)
منطق فازی رویکردی برای محاسبه مبتنی بر «درجات صدق» به جای منطق معمول بولی «درست یا نادرست» (1 یا 0) است که رایانه مدرن بر آن استوار است. ایده منطق فازی اولین بار توسط لطفی زاده از دانشگاه کالیفرنیا در برکلی در دهه 1960 مطرح شد.
انواع مختلفی از سیستم ها و برنامه های کاربردی در هوش مصنوعی از منطق فازی استفاده می کنند که شامل هوش خودرو، لوازم الکترونیکی مصرفی، پزشکی، نرم افزار، مواد شیمیایی و هوا فضا می باشد.
نقشه راه هوش مصنوعی، مسیری برای ورود به بازار کار
با گسترش تلاش‌های تحول دیجیتال در سراسر جهان، شرکت‌ها به دنبال متخصصان فناوری با مهارت هایی برای نوآوری، راه‌اندازی و مدیریت راه حل های هوش مصنوعی (AI) برای پیشرفت سازمان‌های خود هستند. هوش مصنوعی (AI) یک حوزه رو به رشد توسعه فناوری است و با توجه به پیچیدگی های مدیریت کلان داده و آموزش و تخصص در توسعه هوش مصنوعی، بسیاری از شرکت ها به دنبال استعدادهای هوش مصنوعی هستند.
با استفاده از نقشه راه هوش مصنوعی و یادگیری کامل آن، می توانید موقعیت های شغلی بساری را در سراسر دنیا به دست آورید. شرکت های بزرگ فناوری بیش از هر صنعت دیگری متخصصان هوش مصنوعی را استخدام می کنند. اما تعداد فزاینده ای از شرکت ها در بخش هایی مانند تولید، خدمات مشتری و ارتباطات نیز در این زمینه استخدام می کنند.
برخی از برجسته ترین شرکت هایی که در حال حاضر در زمینه هوش مصنوعی استخدام می کنند عبارتند از:
- فیسبوک
- اپل
- گوگل
- ماشین سازی نیسان
- آمازون
- خطوط هوایی دلتا
- ADP
- Verizon
آموزش در این حوزه گسترده نیاز به نقشه راه دارد. شناختن مسیر درست در هوش مصنوعی، پیمودن این مسیر را آسان تر و سریع تر می کند. آکادمی درسمن با تهیه و تدوین جامع ترین نقشه راه هوش مصنوعی این مسیر پر پیچ و خم را هموار کرده است.
نقشه راه هوش مصنوعی مناسب چه کسانی است؟
- علاقه مندان به حوزه دوست داشتنی هوش مصنوعی که به دنبال نقشه راه هوش مصنوعی حرفه ای و کامل برای ورود به این حوزه هستند.
- کسانی که به دنبال شروع یک مسیر درست برای برنامه نویسی هوش مصنوعی هستند.
- مبتدیانی که به دنبال ادامه مسیر برای انتخاب شغل آینده خود هستند و می خواهند مطابق با نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی این مسیر را طی کنند.
- افرادی که به دنبال یک منبع خوب برای یادگیری هوش مصنوعی با پایتون هستند.
و اما حرف آخر...
در این دوره، نقشه راه هوش مصنوعی را به طور کامل توضیح دادیم و مسیر را برایتان شرح دادیم. متوجه شدیم هوش مصنوعی چه کاربرد هایی دارد و بازار کار آن به چه صورت است. در ادامه نقشه راه هوش مصنوعی شاخه های این حوزه را توضیح دادیم و نشان دادیم که فعالیت هر کدام از این حوزه ها به چه صورت می باشد. امیدواریم نقشه راه هوش مصنوعی راه گشای شما عزیزان باشد و مسیر متخصص شدن در هوش مصنوعی را برایتان هموار کند.
سوالات متداول
کاربرد نقشه راه هوش مصنوعی چیست؟
در ابتدا و برای شروع هر مسیری نیاز به یک نقشه راه داریم. هوش مصنوعی نیز از این قائده مستثنی نیست. برای شروع و قدم گذاشتن در این حوزه جذاب و کاربردی باید کامل ترین نقشه راه هوش مصنوعی را داشته باشید. نقشه راه هوش مصنوعی مانند چراغی مسیر راه را برایتان روشن می کند و شما می توانید با اطمینان خاطر این مسیر را بپیمایید. از دیگر مزیت های نقشه راه هوش مصنوعی این است که شما با تمام شاخه های هوش مصنوعی آشنا می شوید و می توانید حوزه تخصصی را که می خواهید ادامه دهید، با دید باز انتخاب کنید.
برای شروع هوش مصنوعی چه زبان برنامه نویسی بهتر است؟
با توجه به بازار کار و میزان تقاضا، پیشنهاد آکادمی درسمن یادگیری زبان برنامه نویسی پایتون است. همانطور که در ویدیو های دوره نقشه راه هوش مصنوعی گفته ایم، برای شروع هوش مصنوعی و علم داده، ملزم به یادگیری زبان برنامه نویسی پایتون هستید. یادگیری این زبان برنامه نویسی به شما کمک می کند تا بتوانید با دانش روز، در هر شاخه ای از هوش مصنوعی که بخواهید فعالیت کنید. کاربرد این زبان برنامه نویسی بسیار گسترده و مناسب ترین زبان برنامه نویسی برای ورود به حوزه هوش مصنوعی می باشد.
بین علم داده و ماشین لرنینگ کدام یک بهتر است؟
همانطور که در نقشه راه هوش مصنوعی به این موضوع اشاره کردیم، انتخاب بین علم داده و ماشین لرنینگ کار سختی است. چرا که هر دو حوزه بسیار نزدیک به هم و بسیار پر کاربرد هستند. دیتا ساینس با استفاده و بهره مندی از ماشین لرنینگ عملکرد بهتری را از خود نشان می دهد. در آینده ای نه چندان دور متخصصان هوش مصنوعی و فعالان علم داده، نیاز به یادگیری و درک ماشین لرنینگ دارند.
منابع مفید برای یادگیری هوش مصنوعی را چگونه پیدا کنیم؟
منابع بسیاری برای یادگیری هوش مصنوعی وجود دارد اما پیدا کردن منبعی که تمامی محتوا را پوشش دهد بسیار سخت است. بعضا هم شاهد بوده ایم که دوره ای که تهیه کرده ایم مطالبی را عنوان می کند که عملا کاربردی ندارند. در ویدیو های نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی، معروف ترین منابع انگلیسی زبان را نیز معرفی کرده ایم. آکادمی درسمن دوره ای را برای شما علاقه مندان به هوش مصنوعی تهیه کرده است تا بتوانید پس از مشاهده نقشه راه هوش، با مشاهده این دوره با دید باز و شناخت کافی وارد این عرصه شوید. ما در این دوره مقدماتی تمامی مفاهیم بنیادین هوش مصنوعی را به طور کامل توضیح داده ایم و هیچ نکته ای را از قلم نینداخته ایم. این دوره به صورت کاملا رایگان در اختیار شما دوستان عزیز قرار گرفته است.
یادگیری ماشین و یادگیری عمیق چه تفاوت هایی دارند؟
این سوال بسیاری از افرادی است که می خواهند حوزه تخصصیشان در هوش مصنوعی را انتخاب کنند. اما نکته ای که اینجا وجود دارد این است که الگوریتم های یادگیری عمیق و یادگیری ماشین یکی هستند اما تفاوت این دو حوزه در ساختار الگوریتم شبکه های عصبی و مصنوعی است. همچنین در یادگیری عمیق نیاز به مداخله انسان کمتر است و به همین علت حجم داده های بیشتری را نیاز دارد.
دوره های پیشنهادی
آموزش هوش مصنوعی، دانش پیشرو در آینده (آپدیت شد)
آموزش پایتون از مقدماتی تا متوسط
آموزش گیت و گیت هاب، مقدماتی تا متوسط
آموزش الگوریتم و حل مسئله در برنامه نویسی
نظرات دانشجویان
سلام عرض میکنم به تیم درسمن و مخصوصا اقای عباسی استاد این کلاس اولین تجربه من بود از کلاس های شما می خوام دوره های بعدیتون رو هم ثبت نام کنم فقط می تونم بگم که الحق که اینکاره ای
واقعا توضیحاتتون جامع و کامل بود. من سایت های مختلفی رو بالا و پایین کردم تا بتونم یک دیدگاه کلی و یک مسیر از مجموعه این مباحث بدست بیارم و گیج نشم و به جرات میتونم بگم هیچ جایی مثل شما توضیح نداده بود.واقعا ممنونم. پیروز و سربلند باشید.
خیلی ممنون از شما خانم نگار ابراهیمی عزیز.
ما تمام تلاش خود را کرده ایم تا نقشه راهی برایتون ترسیم کنیم که بدون هیچ سردرگمی بتوانید مسیر درست را تشخیص دهید.
نظر شما در تصمیم دیگران اثرگذار است.
لطفا برای همراهان درسمن و بهتر شدن دوره نظر خود را بنویسید.