یادگیری هوش مصنوعی را از کجا شروع کنیم؟ | نقشه راه + مدت زمان یادگیری

هوش مصنوعی (AI) به سرعت از یک فانتزی علمی تخیلی به یک فناوری مؤثر تبدیل شده؛ به طوری که تمام صنایع را در سراسر جهان متحول کرده است. برای کسانی که به دنبال یادگیری و درک عمیق هوش مصنوعی هستند، این فرآیند ممکن است کمی دلهره‌آور و سخت به نظر برسد. 

با این حال، با رویکرد و نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی، هر کسی می‌تواند شروع به یادگیری و درک درست این ابزار کند. این راهنما به صورت گام به گام نحوه یادگیری هوش مصنوعی از صفر و نقشه راه این کار را دراختیار شما قرار می‌دهد.

مبانی ابتدایی

قبل از شروع و عمیق شدن در الگوریتم‌ها و مباحث پیچیده، درک مفاهیم اولیه هوش مصنوعی از الزامات است. با درک اینکه هوش مصنوعی چیست و چگونه از سایر زمینه ها مانند ماشین لرنینگ (Machine Learning) و دیپ لرنینگ (Deep Learning) متمایز می شود، شروع کنید. هوش مصنوعی یک حوزه گسترده است که شامل زیرشاخه هایی مانند یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی (NLP)، رباتیک و بینایی کامپیوتر می‌شود.

دوره‌ها و آموزش‌های آنلاین یادگیری هوش مصنوعی

یکی از بهترین راه‌ها برای شروع یادگیری هوش مصنوعی، دوره‌ها و آموزش‌های آنلاین مانند دوره‌های هوش مصنوعی Coursera است. ثبت نام و احراز هویت کورسرا نیز بسیار ساده است و تنها با ایجاد یک حساب کاربری می‌توانید به دوره‌های مورد نظر خود دسترسی پیدا کنید. علم از نو با دوره‌های کورسرا با زیرنویس فارسی، امکان یادگیری آسان‌تر را برای فارسی‌زبانان فراهم کرده است.

Coursera – کورسرا

پلتفرم کورسرا دوره‌هایی را از دانشگاه‌ها و موسسات برتر ارائه می‌دهد. با دوره «مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی» می‌توانید شروع به یادگیری هوش مصنوعی از صفر کنید. این دوره یکی از بهترین دوره‌های آموزشی کورسرا است که به شما کمک می‌کند تا با مفهوم «هوش مصنوعی»، کاربردها و تأثیر آن در زندگی معاصر آشنا شوید. همچنین، درباره مفاهیم و اصطلاحاتی مانند «یادگیری ماشین»، «یادگیری عمیق» و «شبکه های عصبی» گفتگو خواهیم کرد.

در بخش دیگری از دوره آموزش هوش مصنوعی کورسرا درباره مسائل و نگرانی‌های مختلفی که پیرامون هوش مصنوعی مطرح است، مانند مسائل مربوط به اخلاق، تعصبات و تبعیضات و تأثیر هوش مصنوعی بر مشاغل امروزی گفتگو خواهیم کرد. همچنین گفتگوهای کوتاهی با متخصصان هوش مصنوعی در مورد «یادگیری» و «شروع فعالیت حرفه‌ای در هوش مصنوعی» خواهیم داشت که نکات ارزشمندی در این باره از این متخصصان دریافت خواهید کرد.

edX

 ادکس یک پلتفرم یادگیری آنلاین است که طیف گسترده‌ای از دوره‌ها را از برخی از دانشگاه‌ها و موسسات برتر جهان ارائه می‌دهد. این پلتفرم توسط دانشگاه هاروارد و موسسه فناوری ماساچوست (MIT) در سال 2012 تأسیس شد. در اینجا یک مرور مختصر از آنچه edX ارائه می دهد، آورده شده است:

• دوره‌های با کیفیت بالا: edX دوره‌هایی را در زمینه‌های مختلف از جمله یادگیری هوش مصنوعی و علوم کامپیوتر، تجارت، علوم انسانی و … ارائه می‌دهد.
• پلن‌های رایگان و پولی: بسیاری از دوره‌ها به صورت رایگان در دسترس هستند، اگرچه می توانید برای دریافت گواهی تایید شده نیز هزینه پرداخت کنید.
• گواهینامه‌های حرفه‌ای: این بخش از edx بیشتر مناسب افراد متخصص است تا در حرفه خود اعتبار بیشتری کسب کنند.

edX یک منبع عالی برای هر کسی است که به دنبال ادامه تحصیل، کسب مهارت‌های جدید یا پیشرفت شغلی باشد.

Khan Academy

آکادمی خان khanacademy یک سازمان آموزشی غیر انتفاعی است که آموزش رایگان و در سطح جهانی را به هر کسی و در هر کجا ارائه می‌دهد. این آکادمی توسط سلمان خان در سال 2008 تأسیس شد و طیف گسترده‌ای از دوره‌ها و منابع را در موضوعاتی مانند ریاضیات، علوم، اقتصاد، تاریخ و هوش مصنوعی ارائه می‌دهد.

الزامات و نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی

• مهارت برنامه‌نویسی
• ریاضیات و آمار
• پروژه‌های عملی
• پیوستن به جوامع هوش مصنوعی
• استفاده از مقالات پژوهشی

مهارت برنامه نویسی

اولین و یکی از مهمترین گام‌ها در نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی، یادگیری یک زبان برنامه‌نویسی است. توسعه مهارت‌های برنامه‌نویسی قوی گامی اساسی در یادگیری هوش مصنوعی (AI) است. این مهارت به شما امکان می‎دهد الگوریتم‌های هوش مصنوعی را پیاده‌سازی نمایید، از داده‌ها استفاده کنید و برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی بسازید.

 دلایل اهمیت برنامه‌نویسی در نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی

• پیاده‌سازی: نوشتن کد برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های هوش مصنوعی.
• استفاده از داده‌ها: مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی به واسطه برنامه‌نویسی.
• ادغام و استفاده از هوش مصنوعی: ادغام راه‌حل‌های هوش مصنوعی در برنامه‌ها و سیستم‌ها از طریق برنامه‌نویسی.

پایتون به دلیل سادگی و تعداد زیادی کتابخانه در دسترس، محبوب‌ترین زبان برای هوش مصنوعی است و در واقع سنگ بنای مراحل ورود به دنیای AI محسوب می‌شود. سادگی، خوانایی و گستردگی کتابخانه، آن را به یک زبان ایده‌آل برای هوش مصنوعی تبدیل کرده است.

 قواعد ساده، تمیز و قابل درک پایتون به مبتدیان این امکان را می‌دهد که بر یادگیری هوش مصنوعی از صفر و بدون گرفتار شدن در مبانی و پیچیدگی‌ها تمرکز کنند. علاوه بر این، پایتون دارای اکوسیستم غنی از کتابخانه‌ها و چارچوب‌هایی است که توسعه هوش مصنوعی را بسیار ساده می‌کند.

 کتابخانه‌های کاربردی پایتون در نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی عبارتند از: NumPy برای محاسبات عددی، Pandas برای استفاده و تجزیه و تحلیل داده‌ها، SciPy برای محاسبات علمی، TensorFlow برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، Keras برای ساخت و آموزش شبکه های عصبی، Scikit-learn برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین و PyTorch برای یادگیری عمیق و برنامه‌های کاربردی مبتنی بر شبکه‌های عصبی.

همچنین دارای یک انجمن بزرگ و فعال است که پشتیبانی و منابع گسترده‌ای را ارائه می‌دهند؛ این بدین معنی است که آموزش‌ها، انجمن‌ها و کتابخانه‌های زیادی برای کمک به شما در عیب‌یابی و یادگیری در دسترس هستند. علاوه بر این، پایتون می‌تواند به راحتی با زبان‌ها و ابزارهای دیگر ادغام شود.

برای یادگیری هوش مصنوعی با پایتون، با درک مبانی اولیه، ساختارهای داده (لیست‌ها، دیکشنری‌ها، مجموعه‌ها، تاپل‌ها) و جریان کنترل (حلقه‌ها، شرطی‌ها) شروع کنید. برای این کار می‌توانید از منابعی مانند  Coursera و Khan Academy استفاده کنید. سپس، با یادگیری نحوه استفاده از کتابخانه‌هایی مانند NumPy و Pandas برای استفاده و تجزیه و تحلیل داده‌ها، بر مدیریت داده‌ها تسلط پیدا کنید. دستکاری مجموعه داده‌ها و انجام عملیات‌هایی مانند فیلتر کردن، گروه‌بندی و ادغام داده‌ها را تمرین کنید.

پس از آن، با استفاده از Scikit-learn برای یادگیری و پیاده‌سازی الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین، مانند رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و ارزیابی مدل، وارد یادگیری ماشین شوید. یادگیری عمیق را نیز با یادگیری ساخت شبکه های عصبی با استفاده از TensorFlow و Keras یا PyTorch انجام دهید.

کتابخانه‌های ضروری پایتون برای یادگیری هوش مصنوعی

• NumPy
• Pandas
• Matplotlib
• SciPy
• TensorFlow
• Keras
• Scikit-learn

ریاضیات و آمار

ریاضیات و آمار برای درک و توسعه الگوریتم‌های هوش مصنوعی (AI) بسیار ضروری هستند. ریاضیات دانش اساسی مورد نیاز برای درک مفاهیم پیچیده و اجرای موثر تکنیک‌های هوش مصنوعی را ارائه می‌دهد. در اینجا نگاهی دقیق به نقش ریاضیات و آمار در یادگیری هوش مصنوعی داریم:

ریاضیات به دلایل مختلف در هوش مصنوعی بسیار مهم است. جبر خطی یک اصل بنیادی است و با بردارها، ماتریس‌ها و عملیات تانسور سر و کار دارد که اجزای اصلی بسیاری از الگوریتم‌های هوش مصنوعی هستند؛ به ویژه در یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق.

 به عنوان مثال، جبر خطی به درک چگونگی تبدیل و نمایش داده‌ها در فضاهای چند بعدی کمک می‌کند. از سوی دیگر، حساب دیفرانسیل و انتگرال برای بهینه‌سازی به عنوان یکی از جنبه‌های کلیدی آموزش مدل‌های هوش مصنوعی ضروری است. مشتقات و انتگرال‌ها برای محاسبه گرادیان‌ها استفاده می‌شوند. مفاهیمی مانند قضیه بیز و توزیع‌های احتمال به طور گسترده در هوش مصنوعی برای مدل‌سازی و استنتاج از داده‌ها استفاده می‌شود.

 آمار نیز امری بسیار حیاتی است؛ زیرا به درک توزیع داده‌ها، آزمون فرضیه‌ها و ساخت مدل‌ها کمک می‌کند. آمار توصیفی مانند میانگین، میانه، حالت و انحراف معیار، داده‌ها را خلاصه و الگوها را آشکار می‌کند؛ در حالی که آمار استنباطی به استنتاج و نتیجه‌گیری از نمونه داده‌ها کمک می‌کند.

موارد ضروری ریاضیات برای یادگیری هوش مصنوعی:

• جبر خطی
• حساب دیفرانسیل و انتگرال
• احتمالات
• آمار

پروژه‌های عملی

دانش نظری در نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی امری ضروری است؛ اما تجربه عملی جایی است که شما واقعاً هوش مصنوعی را درک می‌کنید. کار بر روی پروژه‌های عملی به شما امکان می‌دهد دانش خود را به کار ببرید و تفاوت‌های ظریف الگوریتم‌های هوش مصنوعی را یاد بگیرید.

پیوستن به جوامع هوش مصنوعی

شرکت در بهترین دوره‌های یادگیری هوش مصنوعی از صفر زمانی که عضوی از یک جامعه هستید، می‌تواند جذاب‌تر و موثرتر باشد. پیوستن به جوامع هوش مصنوعی به شما این امکان را می‌دهد که با دیگر کسانی که هم مسیر با شما در حال یادگیری هوش مصنوعی هستند، ارتباط برقرار کنید، دانش خود را به اشتراک بگذارید و از آخرین اتفاقات این حوزه مطلع شوید.

در ادامه مجموعه‌ای از جوامعی که می‌توانید به آن‎‌ها بپیوندید را آورده‌ایم:

• Reddit:  مانند r/MachineLearning و r/learnmachinelearning.
• Stack Overflow: می‌توانید سوال بپرسید و از برنامه نویسان باتجربه کمک بگیرید.
• لینکدین: به گروه‌های هوش مصنوعی بپیوندید و سرشناسان این صنعت را دنبال کنید.
• Discord: بسیاری از جوامع هوش مصنوعی سرورهای فعالی برای گفتگو و همکاری دارند.

خواندن کتاب و مقالات پژوهشی

برای عمیق‌تر کردن درک خود از هوش مصنوعی، خواندن کتاب‌ها و مقالات تحقیقاتی و پژوهشی نوشته شده توسط متخصصان در این زمینه مفید است.

در ادامه منابعی که می‌توانید از آن‌ها استفاده کنید آورده شده است:

•  مقدمه‌ای به هوش مصنوعی اثر یانگی چن
• مبانی هوش مصنوعی اثر تام تاولی
• هوش مصنوعی با پایتون اثر دنیس روتمن و متیو لامنز
• یادگیری عمیق اثر یان گودفلو

مدت زمان یادگیری هوش مصنوعی

مدت زمان یادگیری هوش مصنوعی (AI) بسته به عوامل مختلفی از جمله پیشینه شما، عمق دانشی که به دنبال آن هستید و اینکه چه مقدار زمانی را می‌توانید به یادگیری در هر روز اختصاص دهید، می‌تواند بسیار متفاوت باشد. در اینجا یک تفکیک کلی از مدت زمانی که برای مراحل مختلف یادگیری هوش مصنوعی نیاز دارید، آورده شده است:

درک مبانی ابتدایی

اگر از صفر شروع می‌کنید، دستیابی به یک درک اولیه از مفاهیم هوش مصنوعی می‌تواند چند ماه طول بکشد. این شامل آشنایی با اصطلاحات، مفاهیم کلیدی و برخی الگوریتم‌های ساده است.

زمان تخمینی: 2-3 ماه

مهارت‌های برنامه نویسی

یادگیری مهارت‌های برنامه نویسی لازم، به خصوص اگر با این فضا آشنایی ندارید یا مبتدی هستید، می‌تواند چند ماه به طول انجامد. پایتون بهترین زبان برای هوش مصنوعی است، بنابراین باید روی یادگیری پایتون و کتابخانه‌های مرتبط تمرکز کنید.

زمان تخمینی: 3-6 ماه

ریاضیات و آمار

ایجاد یک پایه قوی در ریاضیات (جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، احتمال و آمار) برای درک الگوریتم‌های هوش مصنوعی بسیار مهم است. زمان کسب مهارت در این زمینه‌ها بسته به دانش قبلی شما می‌تواند متفاوت باشد.

زمان تخمینی: 3-6 ماه

مفاهیم هوش مصنوعی (متوسط)

هنگامی که اصول اولیه را یاد گرفتید، به موضوعات پیچیده‌تر هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشینی، شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق خواهید پرداخت. این مرحله شامل گذراندن دوره‌های تخصصی و کار بر روی پروژه‌های واقعی می باشد.

زمان تخمینی: 6-12 ماه

پروژه‌های عملی و تخصصی

برای تسلط واقعی بر هوش مصنوعی، باید روی پروژه‌های واقعی کار کنید. این مرحله بسته به پیچیدگی پروژه‌هایی که انجام می‌دهید، می‌تواند بسیار متفاوت باشد. تخصص در زمینه خاصی از هوش مصنوعی، مانند پردازش زبان طبیعی یا بینایی کامپیوتر، ممکن است به زمان بیشتری نیاز داشته باشد.

زمان تخمینی: 6 ماه تا چند سال

یادگیری مستمر

هوش مصنوعی زمینه‌ای است که به سرعت در حال تحول است و یادگیری مداوم برای به‌روز ماندن از آخرین پیشرفت‌ها امری ضروری به شمار می‌رود. این به معنای خواندن منظم مقالات تحقیقاتی، شرکت در کارگاه‌ها و کنفرانس‌ها و احتمالاً ادامه تحصیلات رسمی بیشتر مانند کارشناسی ارشد یا دکترا است.

مدت زمان کلی یادگیری هوش مصنوعی

در مجموع، مدت زمان یادگیری هوش مصنوعی اگر به صورت پاره وقت باشد، اتمام و تسلط بر این حوزه ممکن است 1 الی 2 سال طول بکشد. برای کسانی که به صورت تمام وقت بر روی این مبحث تمرکز کرده‌اند، مدت زمان یادگیری هوش مصنوعی می‌تواند به طور قابل توجهی کوتاه‌تر باشد؛ حدود 6-12 ماه.

کلام پایانی

شروع کنکاش در زمینه هوش مصنوعی یک تلاش هیجان‌انگیز و مفید است. با درک اصول اولیه، کسب مهارت‌های برنامه‌نویسی، عمیق شدن در ریاضیات و آمار، کار بر روی پروژه‌ها، پیوستن به جوامع مختلف هوش مصنوعی، مطالعه گسترده، به روز ماندن و شرکت در کنفرانس‌ها، می‌توانید پایه‌ای قوی در هوش مصنوعی بسازید. به یاد داشته باشید که یادگیری هوش مصنوعی یک فرآیند مستمر بوده و این حوزه همیشه در حال پیشرفت است.