مسیرهای یادگیری هوش مصنوعی از صفر تا صد

اما چطور می‌توان آموزش هوش مصنوعی از پایه را آغاز کرد و به یک حرفه‌ای تبدیل شد؟ برای حرفه‌ای شدن، مدت زمان یادگیری هوش مصنوعی چقدر است؟ بیاید تا در ادامه بیشتر در این مورد بدانیم.

به گفته منبع PwC، هوش مصنوعی تا سال 2030، ۱۵ تریلیون دلار به اقتصاد جهان کمک خواهد کرد. از آنجایی که هوش مصنوعی به نیروی مرکزی دگرگونی جامعه تبدیل می‌شود، این فناوری احتمالاً به طرق مختلف زندگی ما را فرا می‌گیرد. به دلیل اینکه نقشه راه هوش مصنوعی به صورت کامل قابل مشاهده نیست آیا شما آمادگی پذیرش تغییر را دارید؟ تبدیل شدن به یک متخصص هوش مصنوعی، کار ساده‌ای نیست.

قدم به قدم برای یادگیری هوش مصنوعی

هوش مصنوعی در حال تبدیل شدن به بخشی از زندگی روزمره است و شما تازه شروع به شناختن آن کرده‌اید. پلتفرم‌های یادگیری آنلاین برخی از بهترین راه‌ها برای آموزش هوش مصنوعی از پایه هستند، اما شما نمی‌توانید به سادگی، استاد هوش مصنوعی شوید. ممکن است با انبوهی از پلتفرم‌های آنلاین مواجه شوید که مسیرهای یادگیری متفاوتی را ارائه می‌دهند، علی‌رغم مسیری که انتخاب می‌کنید تا اطمینان حاصل کنید که طرحی در مغزتان جاسازی شده است.

گیج شده‌اید؟ ما راه‌های مناسبی را برای شما برای شروع اینکار داریم. می‌توانید این راهنمای گام به گام را دنبال کنید تا یادگیری هوش مصنوعی بدون نیاز به دانشگاه داشته باشید.

مرحله اول؛ مبانی برنامه‌نویسی R و Python

چندین زبان برنامه نویسی مفاهیم مختلف، ساختارهای جریان الگوریتمی و پارادایم‌ها را پیاده‌سازی می‌کنند. با این حال، هدف در مورد استاد شدن در زبان خاصی نیست، بلکه کسب تخصص گسترده در چنین ساختار و مفاهیم است. پس از انجام این موارد، انتخاب هر زبان برنامه نویسی که می‌خواهید یاد بگیرید برای شما آسان تر می‌شود.

دو زبان برنامه‌نویسی اصلی و محبوب برای هوش مصنوعی پایتون و R هستند. اما اگر باید از بین این دو انتخاب کنید، بگذارید بگویم سخت خواهد بود. هر دو منبع باز و رایگان هستند که در دهه 1900 توسعه یافتند. R برای تجزیه و تحلیل آماری عالی عمل می‌کند در حالی که پایتون به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی همه منظوره عالی است. به طور خلاصه، R و Python برای مشتاقان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ایده آل هستند.

مرحله دوم؛ آمار (توصیفی و استنباطی)

برای ورود به دنیای هوش مصنوعی، داشتن آمار حیاتی است. آمار توصیفی زمانی ایده‌آل است که مجموعه عظیمی از داده‌ها را توصیف می‌کند تا به توصیف یا خلاصه کردن داده‌ها به شیوه‌ای معنادار کمک کند. به عنوان مثال، اگر ما نتایج یک گروه از 100 دانش‌آموز را داشته باشیم، ممکن است بتوانیم عملکرد کلی آن دانش‌آموزان را خلاصه کنیم. این گروه از دانش آموزان به عنوان نمونه تعریف می‌شوند. آمار توصیفی می‌تواند به ما در رسیدن به یادگیری هوش مصنوعی کمک کند.

در حالی که آمار استنباطی داده‌ها را از نمونه گرفته و در مورد جامعه‌ای که این نمونه از کجا به دست آمده است استنباط می‌کند. هدف آمار استنباطی نتیجه گیری با نتایج حاصل از نمونه است. متخصصان مشتاق هوش مصنوعی باید اصول اولیه آمار توصیفی و استنباطی را بیاموزند.

مرحله سوم؛ پاکسازی، اکتشاف و آماده‌سازی داده‌ها

یکی از ویژگی‌های اصلی که یک متخصص هوش مصنوعی را از یک متخصص معمولی هوش مصنوعی جدا می‌کند، تجزیه و تحلیل کیفیت پاکسازی داده‌ها است که روی داده‌های جمع آوری شده اتفاق می‌افتد. هر چه زمان بیشتری را برای تمیز کردن صرف کنید، در تمیز کردن آن بهتر می‌شوید. از آنجایی که این فرآیند زمان‌بر است، یافتن راه و ایجاد ساختار مناسب در اطراف فرآیند پاکسازی داده‌ها، انجام آن را آسان‌تر می‌کند.

مرحله چهارم؛ برداشتن اولین قدم برای ورود به هوش مصنوعی

هوش مصنوعی یک فناوری است، رویکردی برای وادار کردن کامپیوترها به تفکر انسان‌ها. به طور معمول، ساخت ماشینی که می‌تواند کارهایی را انجام دهد که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. در هسته خود، هدف اصلی هوش مصنوعی بهبود عملکرد رایانه مرتبط با هوش انسانی است.

کارشناسان هوش مصنوعی ستاره‌های راک دنیای مهندسی نامیده می‌شوند و کسب شغل در هوش مصنوعی یک انتخاب شغلی مناسب است. ناگفته نماند، که هوش مصنوعی انقلاب بعدی فناوری است، و ورود به این بازار بهترین کاری است که امروز انجام خواهید داد. برای بدست آوردن یک شغل عالی به عنوان مهندس هوش مصنوعی، به مهارت‌هایی مانند ریاضیات، الگوریتم‌ها، احتمالات و آمار، برنامه نویسی در R و Python، فرمان‌بر ابزارهای یونیکس و تکنیک‌های پیشرفته پردازش سیگنال نیاز دارید.

مرحله پنجم؛ مفاهیم عمیق هوش مصنوعی را یاد بگیرید

برای به دست آوردن دانش عمیق در مورد مفاهیم هوش مصنوعی و احراز هویت آموخته‌های خود، کسب گواهینامه هوش مصنوعی بهترین گزینه است. این به شما کمک می‌کند تا مفاهیم هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی و یادگیری عمیق را درک کنید.

همچنین، باید دانش خود را در مورد کتابخانه‌های پایتون برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کشف کنید. برخی از آنها عبارتند از Keras، TensorFlow، Theano، PyTorch، Pandas و Scikit-learn.

این کتابخانه‌ها زمانی مفید هستند که توسعه دهندگان و برنامه‌نویسان نیاز به انجام کارهای پیچیده بدون نیاز به بازنویسی مجدد کد دارند. یکی از دلایلی که محبوبیت هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در چند سال گذشته مورد توجه قرار گرفته است.

با گواهی هوش مصنوعی، در شیوه‌ها و استراتژی‌های هوش مصنوعی برتری کسب می‌کنید که به شما امکان می‌دهد نتایج بهتری برای سازمان ارائه دهید. علاوه بر این، امروزه بسیاری از سازمان‌های اعتبارسنجی، نشان دیجیتالی را با دریافت گواهی هوش مصنوعی ارائه می‌کنند. این امر نمایان شدن نمایه شما را از طریق اشتراک‌گذاری اجتماعی به حداکثر می‌رساند و توجه کارفرمایان بالقوه را به خود جلب می‌کند که برای پیروزی بر رقابت قوی بسیار مورد نیاز است.

مرحله ششم؛ شرکت در برنامه‌های آنلاین یادگیری هوش مصنوعی

برای مثال Kaggle یکی از مخازن آنلاین است که در آن می‌توانید کار با پروژه‌های آنی را شروع کنید، با برخی از بهترین متخصصان هوش مصنوعی کار کنید و اولین پروژه هوش مصنوعی خود را بسازید. اکنون می‌توانید سفر هوش مصنوعی خود را با برنده شدن در مسابقات هوش مصنوعی آغاز کنید.