وبلاگ فناوری و تکنولوژی روز
» چگونه کار روی هوش مصنوعی را شروع کنم؟
آموزش هوش مصنوعی برای مبتدیان
سلام بچه ها، هوش مصنوعی یکی از زمینه های رو به رشد در فناوری است و بسیاری از توسعه دهند گان در تلاش هستند تا هوش مصنوعی را بیاموزند تا حرفه خود را به سطح بالاتری برسانند. اگر توسعه دهنده هستید و بدنبال بهترین دوره برای یادگیری هوش مصنوعی هستید، به جای درستی آمده‌ا ید.
اگر دقت کنید، بازی ها محیطی عالی برای ساختن هوش مصنوعی فراهم می کنند. وقتی الگوریتمی دارید که می تواند بازی را شکست دهد، می دانید که همان اصول را می توان برای حل مسائل دنیای واقعی به کار برد. این دقیقاً همان رویکردی است که بسیاری از غول‌های فناوری مانند گوگل و تسلا از آن پیروی میکنند.
هوش مصنوعی (AI) بدون شک داغ ترین کلمه این روزها در دنیا است. در دهه های گذشته شاهد تکنیک و شیوه هایی که قبلاً بخشی از داستان های علمی تخیلی بودند، بودیم که با هوش مصنوعی به تدریج به واقعیت تبدیل شدند و هوش مصنوعی واقعاً به یک عامل تولید تبدیل شد، با پتانسیل معرفی منابع جدید رشد و تغییر روش انجام کار در صنایع.
مطلب مرتبط
نحوه بازیابی اطلاعات حذف شده از سطل بازیافت ویندوزآموزش هوش مصنوعی ما به شما کمک می‌کند تا بفهمید هوش مصنوعی دقیقاً چیست، نیاز آن و کاربردهای آن در بخش‌ها و صنایع مختلف و موارد دیگر و همچنین مهارت ها و موضوعات مختلف را پوشش می دهد و بهترین روش های پیاده سازی هوش مصنوعی و موارد استفاده از آن را توضیح می دهد.
بنابراین آموزش هوش مصنوعی را تماشا کنید تا برای یک حرفه موفق در هوش مصنوعی آماده شوید .
مهارت های تحت پوشش
مهارت های برنامه نویسی
جبر خطی، احتمال و آمار
آشنایی با تکنولوژی Spark و Big Data
الگوریتم ها و چارچوب ها
مهارت های ارتباطی و حل مسئله
فراگیری ماشین
چه کسی باید هوش مصنوعی را یاد بگیرد؟
برای ایجاد شغل به مدرک یا برنامه کارشناسی ارشد خاصی نیاز ندارید. با اینحال، علاقه به توسعه چیزها
ی جدید و توانایی تحلیلی برای حل مسائل پیچیده می تواند مسیر را برای حرفه ای ها در زمینه هوش مصنوعی آسان کند.
مدیران و رهبران امروزی باید ارزش هوش مصنوعی را درک کنند تا برای سازمان خود مزیتی کسب کنند. رهبران تیم، مدیران پروژه و کارشناسان برنامه‌نویسی نیز میتوانند مهارتهای خود را برای استفاده از هوش مصنوعی در نتایج خود تقویت کنند.
این آموزش هوش مصنوعی برای متخصصانی در زمینه مشابه هوش مصنوعی با موقعیت هایی به عنوان مدیران تجزیه و تحلیل، معماران اطلاعات و سایر متخصصان تجزیه و تحلیل ایده آل است.
فارغ التحصیلان تازه وارد همچنین میتوانند به طور یکپارچه از این دوره مبتدیان هوش مصنوعی برای یادگیری اصول اولیه برای ایجاد یک حرفه پیچیده در هوش مصنوعی استفاده کنند. چندین پروفایل در زمینه هوش مصنوعی شامل توسعه دهنده هوش مصنوعی، معمار هوش مصنوعی، مهندس یادگیری ماشین، دانشمندان داده و توسعه دهنده هوش تجاری است. اگرچه نقش و مسئولیت ها ممکن است از دیدگاه سازمان متفاوت باشد، اما هدف متخصصان هوش مصنوعی ساختن یک سیستم خودکار برای تصمیم گیری مناسب است.
پیش نیازها
اگرچه هیچ پیش نیازی برای شروع آموزش هوش مصنوعی شما وجود ندارد،
اما هنوز آشنایی با ریاضیات گسسته، برنامه نویسی و زبانهای پایگاه داده، الگوریتم های یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده ها می تواند به شما در درک بهتر منحنی یادگیری هوش مصنوعی کمک کند.
مبتدیان علاقه مند به یادگیری هوش مصنوعی نیز می توانند برای دوره ای برای دریافت کمک اولیه و ایجاد یک حرفه قوی در این زمینه اقدام کنند.
به طور کلی، افرادی که از حل مسئله لذت می برند و در موقعیتهای پیچیده پیشرفت میکنند، می توانند هوش مصنوعی را بیاموزند و از خلاقیت خود برای ساختن سیستم هایی برای آینده استفاده کنند.
1. هوش مصنوعی چیست و چرا باید گواهی هوش مصنوعی را دریافت کنیم؟
در چند سال اخیر، هوش مصنوعی به عنوان یکی از فناوریهای کلیدی که باعث رشد آینده کشورها خواهد شد، ظهور کرده است. از نرم‌افزارهای کوچک گرفته تا واحدهای تولیدی بزرگ، سیستمهای هوش مصنوعی محیط پربارتری را برای کمک به کسب‌وکارها برای رشد در مسیر درست به ارمغان می‌آورند.
جان مک کارتی برای اولین بار اصطلاح " هوش مصنوعی " را معرفی کرد و از آن زمان پیشرفت‌های زیادی صورت گرفته است. دیپ بلو، یک ابر رایانه، در سال 1998 زمانی که قهرمان فعلی شطرنج جهان، گری کاسپاروف را شکست داد، اخبار جهانی را ایجاد کرد. امروزه، هوش مصنوعی در فناوری هایی مانند تشخیص گفتار، اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA)، خانه های هوشمندتر و بسیاری موارد دیگر پیاده سازی می شود.
به طور کلی، هوش مصنوعی راهی برای تقویت توانایی‌های رایانه برای فکر کردن و انجام وظایف مانند ذهن انسان است. محققان به مطالعه الگو های انسانی از طریق فرآیند شناختی برای ساختن نرم افزارها و سیستم های هوشمندتر ادامه می دهند.
اکنون محققان اهداف هوش مصنوعی را به موارد زیر گسترش داده اند:
استدلال منطقی برای درک و انجام کارهای پیچیده مانند بازی شطرنج.
نمایش دانش برای یادگیری چیزهای جدید از ابتدا و محاسبه کارآمد تا نتیجه گیری، مانند Smalltalk، یک زبان برنامه نویسی.
برنامه ریزی و ناوبری با هدایت وسایل نقلیه از یک مکان به مکان دیگر.
پردازش زبان طبیعی توانایی کامپیوترها برای درک و پردازش زبان برای انجام وظایف خاص است.
ادراک به رایانه ها اجازه می دهد تا از طریق لمس، شنیدن، بینایی و بویایی با انسان تعامل داشته باشند.
ارائه هوش اضطراری در دستگاه هایی مانند تشخیص اشیا، تشخیص گفتار، یادگیری با حل مسائل پیچیده و برنامه ریزی برای آینده.
2. انواع هوش مصنوعی
در اینجا انواع اصلی که در این آموزش هوش مصنوعی مطالعه خواهید کرد آورده شده است:
Purely Reactive: این ماشینهای هوش مصنوعی بدون داده یا حافظه شروع به کار میکنند و برای انجام وظایف خاصی مانند بازی شطرنج ساخته شده‌اند.
حافظه محدود: این ماشینهای هوش مصنوعی دارای حداقل حافظه برای تصمیم‌گیری برای یک لحظه هستند، مانند پیشنهاد یک رستوران در محله.
نظریه ذهن: پیش بینی میشود این هوش مصنوعی در آینده برای درک احساسات و افکار برای تعامل اجتماعی کار کند.
خودآگاهی: یک ماشین هوش مصنوعی دیگر با قابلیت های خودآگاهی برای تصمیم گیری آگاهانه.
3. گواهینامه های هوش مصنوعی
چهار گواهینامه برای تسلط بر هوش مصنوعی با یادگیری جامع وجود دارد.
دوره هوش مصنوعی: شامل جریان های کاری و مفاهیم هوش مصنوعی، انواع یادگیری ماشینی و روش های یادگیری عمیق به همراه موارد استفاده از آنها است.
دوره صدور گواهینامه یادگیری ماشین: شامل مفاهیم ML، انجام تجزیه و تحلیل داده ها و یادگیری از طریق تجربه است.
دوره هوش مصنوعی : با همکاری IBM ساخته شده است تا به متخصصان کمک کند آنها را برای حرفه ای در AI آموزش دهند.
Capstone هوش مصنوعی: شامل جلسات مشاوره اختصاصی برای کار با برنامه های کاربردی دنیای واقعی در فناوری های مختلف هوش مصنوعی است.
4. دلایل صدور گواهینامه هوش مصنوعی
فناوری هوش مصنوعی در خط مقدم تکامل مدرن قرار دارد.
در این عصر دیجیتال، ارزش گواهی AI به تدریج بهبود می یابد تا به شما کمک کند شغل مناسب را پیدا کنید، زیرا سازمان های بیشتری به استفاده از برنامه هوش مصنوعی ادامه می دهند .
هوش مصنوعی همچنین فرصت‌های جدیدی را برای حرفه‌ای‌ها در زمینه‌های مختلف باز می‌کند تا بتوانند با پتانسیل بهینه درآمد کسب کنند. طبق گزارش Fortune، به طور میانگین، مهندسان هوش مصنوعی اکنون سالانه 135000 دلار درآمد دارند و گواهی هوش مصنوعی اولین قدم شما برای تحقق این هدف زندگی است.
5. چگونه یک مهندس هوش مصنوعی شویم؟
هدف اصلی هوش مصنوعی از ابتدا ثابت مانده است، یعنی تقلید از رفتار انسان. ماشین ها از داده های گذشته یاد می گیرند تا مدل هایی را برای تصمیم گیری های آینده توسعه دهند. این به آنها کمک می کند تا وظایف انسانی را با دقت بیشتری انجام دهند و توانایی افزایش بهره وری را داشته باشند.
صنایع در سراسر جهان به دنبال استخدام افراد حرفه ای برای استفاده از مزایای هوش مصنوعی در محل خود هستند. آموزش هوش مصنوعی به شما منحنی یادگیری جامعی را ارائه می دهد تا در مسیر درست برای تبدیل شدن به یک مهندس هوش مصنوعی آینده قرار بگیرید .
6. نقش ها و مسئولیت های یک مهندس هوش مصنوعی
مهندسان هوش مصنوعی مسئولیت ساخت مدل های هوش مصنوعی را با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی برای انجام وظایف خاص به منظور جمع‌آوری، پردازش و
استخراج بینش از داده‌ها در تکمیل آنها با تصمیم گیری‌های آتی دارند. انتظار می رود مهندسان هوش مصنوعی در کار با زبان های مختلف برنامه نویسی، علم داده و مهندسی نرم افزار دانش جامعی داشته باشند.
در اینجا نقش های اصلی مهندسان هوش مصنوعی باید در یک سازمان انجام دهند تا به آنها در دستیابی به اهداف خود کمک کنند:
مدل های هوش مصنوعی را از ابتدا توسعه دهید
مدل سازی داده ها
زیرساخت های خودکار
انجام تجزیه و تحلیل آماری
تبدیل مدل های یادگیری ماشین به رابط های برنامه کاربردی (API)
با تیم هماهنگ کنید تا ایده هایی برای محیط کاری جذاب تر جمع آوری کنید
زیرساخت هوش مصنوعی را راه اندازی و مدیریت کنید
7. مهارت های مهندس هوش مصنوعی
برای اینکه یک مهندس هوش مصنوعی موفق باشید ، باید مهارت هایی را داشته باشید که به سازمان ها مسیر درست و راه حل های بهینه را ارائه دهید.
مهارت های اصلی که متخصصان باید کسب کنند عبارتند از:
مهارت های برنامه نویسی: افراد حرفه ای باید برنامه نویسی با پایتون، جاوا، R، C++ و غیره را برای توسعه و پیاده سازی مدل ها یاد بگیرند.
جبر خطی، احتمال و آمار: چندین مدل پیچیده هوش مصنوعی مانند Naive Bayes، Hidden Markov، تحلیل تفکیک خطی و مدل های Gaussian Mixture بر اساس جنبه‌های مختلف آمار، احتمال و جبر خطی هستند.
Spark و Big Data Technologies: برای مدیریت حجم زیادی از داده ها از یک برنامه بلادرنگ، متخصصان باید راه خود را در مورد Spark و فناوری های Big Data مانند Hadoop، Apache Spark، MongoDB و Cassandra بدانند.
الگوریتم‌ها و چارچوب‌ها: الگوریتم های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی استفاده می شوند، بنابراین متخصصان باید این الگوریتم‌ها و چارچوب‌هایی مانند TensorFlow، Theano، Caffe و PyTorch را درک کنند.
توانایی های ارتباطی و حل مسئله: مهندسان هوش مصنوعی باید مهارت های ارتباطی موثر و حل مسئله را برای ارائه دقیق ایده های خود و ساده سازی موانع برای ایجاد بینش عملی از مدل ها داشته باشند.
مهندسان هوش مصنوعی همچنین باید خود را با مهارتهای پرطرفدار برای پذیرش بهترین شیوه‌ها در زیرساخت هوش مصنوعی آشنا کنند. بنابراین، بهبود کارایی سیستم برای ایجاد یک محیط مولدتر. این آموزش هوش مصنوعی می تواند به شما در تسلط بر این مهارت ها و آماده سازی نامزدها برای سطح صنعت کمک کند.
آموزش هوش مصنوعی را شروع کنید
از ابتدا، هوش مصنوعی پیشرفت قابل توجهی را برای ارائه ایده های نوآورانه جدید نشان داده است. محققان به طور مداوم برای تبدیل هوش مصنوعی به جنبه های مختلف زندگی روزمره ما کار کرده اند. برخی از پیشرفت ها عبارتند از استدلال منطقی، ناوبری، تجزیه و تحلیل پیش بینی، پردازش زبان طبیعی، ادراک، و هوش اضطراری.
آموزش هوش مصنوعی بر اساس حالت اولیه به انواع مختلفی تقسیم بندی شده است که به صورت کاملا واکنشی بدون حافظه و حافظه محدود برای یادگیری و سازگاری با محیط برای تصمیم گیری در آینده است. مدل‌های هوش مصنوعی نظریه ذهن و خودآگاه مدل‌های آینده‌نگر هستند که هنوز ساخته نشده‌اند. این ماشینها قادر به تصمیم گیری، تعامل و داشتن توانایی های آگاهی نسبت به محیط اطراف خود خواهند بود.
در درسهای بعدی می‌توانید درباره تاریخچه، کاربرد ها، دامنه و انواع هوش مصنوعی بیشتر بدانید. این آموزش‌های هوش مصنوعی در مطابقت با نیازهای صنعت و ارائه راهنمایی‌های سیستماتیک برای ایجاد شغل در این فناوری آینده‌نگر بسیار پیچیده هستند.
