یادگیری هوش مصنوعی بدون دانشگاه چگونه امکان پذیر است؟ – راهنمای کامل

گسترش پژوهش‌های «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence | AI) و کاربردهای آن در زندگی امروزی بشر، این حوزه را به عنوان یکی از جذاب‌ترین و پرمتقاضی‌ترین حیطه فناوری اطلاعات تبدیل کرده است. هوش مصنوعی یکی از رشته‌های میان‌رشته‌ای است و افراد متخصص در این حوزه باید به مباحث مختلفی اشراف داشته باشند. با این که تحصیلات دانشگاهی می‌تواند راه یادگیری هوش مصنوعی را برای افراد هموار کند، اما علاقه‌مندان به این حیطه می‌توانند بدون داشتن مدرک دانشگاهی نیز قدم در آن بگذارند. در این مطلب از مجله فرادرس، به این پرسش می‌پردازیم که یادگیری هوش مصنوعی بدون دانشگاه چگونه امکان‌پذیر است.

در ابتدای مطلب به تعریف جامعی از هوش مصنوعی و دلیل اهمیت یادگیری آن می‌پردازیم. سپس، به پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی و مباحث و مفاهیم اصلی و ابزارهای آن اشاره خواهیم کرد. همچنین، به معرفی دوره‌های آموزشی هوش مصنوعی برای یادگیری کلیه مفاهیم لازم این حیطه خواهیم پرداخت و در انتهای مطلب، به پرتکرارترین پرسش‌های مربوط به یادگیری هوش مصنوعی بدون دانشگاه پاسخ می‌دهیم.

تعریف هوش مصنوعی

هوش مصنوعی به عنوان یک حوزه‌ میان‌رشته‌ای محسوب می‌شود که هدف آن طراحی و ساخت ابزارها و سیستم‌های هوشمندی است که بتوانند همانند انسان فکر کنند و به طور هوشمندانه راه‌حلی برای مسائل بیابند. این ابزارها و سیستم‌ها بر پایه داده‌های آموزشی و الگوریتم‌های هوش مصنوعی یاد می‌گیرند چطور مسائل را حل کنند.

الگوریتم‌های هوش مصنوعی بر پایه ریاضیات و آمار و احتمالات طراحی شده‌اند و به عنوان ورودی، داده‌های آموزشی را دریافت می‌کنند و با پردازش آن‌ها و اعمال یک سری عملیات ریاضی بر روی آن‌ها، الگوهای آماری داده‌ها را تشخیص می‌دهند و با کمک آن‌ها مسائل را حل می‌کنند. داده‌های آموزشی مورد نیاز الگوریتم‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی توسط برنامه نویس آماده می‌شوند یا سیستم هوش مصنوعی با انجام یک سری اقدامات و دریافت بازخورد از محیط، اطلاعات مورد نیاز خود را برای یادگیری مسائل به دست می‌آورند.

پژوهش هوش مصنوعی را می‌توان به چندین شاخه مختلف نظیر «یادگیری ماشین» (Machine Learning)، «یادگیری عمیق» (Deep Learning)، «پردازش زبان طبیعی» (Natural Language Processing | NLP)، «بینایی ماشین» (Computer Vision)، «سیستم‌های خبره» (Expert Systems) و «رباتیک» (Robotic) تقسیم‌بندی کرد. افراد متخصص هوش مصنوعی در تمامی این حوزه‌ها به دنبال طراحی سیستم‌های هوشمندی هستند که بر پایه داده‌های آموزشی، وظایفی را بدون نیاز به کمک و دخالت انسان انجام دهند.

اهمیت یادگیری AI

بر اساس تاریخچه هوش مصنوعی می‌توان گفت همیشه در ذهن بشر این ایده وجود داشت که ابزار یا ماشینی را بسازد که بتواند به او در انجام کارها به طور هوشمندانه کمک کند. دستاوردهای اولیه این حیطه شامل ابزارها و ماشین‌هایی بود که می‌توانستند کارهای بسیار محدودی را به طور خودکار انجام دهند. اما با پیشرفته شدن مطالعات این حوزه در سال‌های اخیر شاهد ابزارها و برنامه‌های هوشمندی هستیم که می‌توانند در انجام امور مختلف به انسان کمک کنند یا جایگزین نیروی انسانی هوشمند شوند.

به عبارتی، می‌توان گفت کاربردهای هوش مصنوعی در تمامی جنبه‌های زندگی بشر به نحوی گسترده شده‌اند که ادامه زندگی انسان بدون استفاده از هوش مصنوعی به امری محال تبدیل شده است. بنابراین، با توجه به نقش پررنگ هوش مصنوعی در ابعاد مختلف زندگی انسان می‌توان گفت این حوزه یکی از مهم‌ترین و داغ‌ترین رشته‌ها و تخصص‌ها در دنیای امروز محسوب می‌شود و فرصت‌های شغلی متنوعی برای آن در اکثر سازمان‌ها و شرکت‌ها وجود دارد.

با توجه به میزان اهمیت هوش مصنوعی، سوالی که مطرح می‌شود این است که آیا می‌توان این حیطه را بدون دانشگاه یاد گرفت یا برای قدم گذاشتن در این رشته باید حتما تحصیلات دانشگاهی را داشته باشیم؟ پاسخ این است که اگر مایل هستید در این حیطه فعالیت داشته باشید، بهتر است مدرک دانشگاهی را در این رشته به دست آورید. افرادی که تا مقطع کارشناسی در رشته‌های ریاضی، علوم کامپیوتر، مهندسی کامپیوتر، آمار و سایر رشته‌های مرتبط با فناوری اطلاعات تحصیل کرده‌اند، از دانش تخصصی خوبی برای ورود به این رشته در مقاطع تحصیلی بالاتر برخوردار هستند.

اما اگر شما فردی هستید که صرفاً به رشته هوش مصنوعی علاقه دارید و پیش زمینه مهندسی ندارید، می‌توانید با تلاش و ممارست و مطالعه منابع آموزشی مختلف یا شرکت در دوره‌های این حوزه، چه به صورت آنلاین چه به صورت حضوری، در این حیطه موفق شوید. ممکن است برای شروع مسیر یادگیری هوش مصنوعی با سردرگمی مواجه شوید و دقیقاً ندانید مطالعه خود را از کجا آغاز کنید. ما در این مطلب قصد داریم مسیر یادگیری هوش مصنوعی بدون دانشگاه را به شما نشان دهیم و به مباحث مهم و اصلی و پیش‌نیازهای آن بپردازیم تا علاقه‌مندان بتوانند بر اساس آن‌ها پیش بروند.

یادگیری هوش مصنوعی بدون دانشگاه

افرادی که قصد دارند یادگیری هوش مصنوعی بدون دانشگاه را شروع کنند، باید بر اساس نقشه راه هوش مصنوعی پیش بروند و از منابع آموزشی آنلاین و کتاب‌های هوش مصنوعی برای شروع مطالعات این حوزه استفاده کنند. در این بخش، قصد داریم به پیش نیازهای هوش مصنوعی و مفاهیم اصلی این حوزه اشاره کنیم و به معرفی دوره‌های آموزشی مرتبط با آن‌ها بپردازیم.

دوره‌های آموزشی مختلفی برای یادگیری هوش مصنوعی در اینترنت وجود دارند که اکثر آن‌ها به زبان انگلیسی هستند. ما این مطلب را به معرفی دوره‌های آموزشی هوش مصنوعی سایت فرادرس اختصاص می‌دهیم که به عنوان جامع‌ترین پلتفرم آموزشی آنلاین برای دوره‌های تخصصی به زبان فارسی محسوب می‌شود.

یادگیری پیش نیاز هوش مصنوعی بدون دانشگاه

پیش از شروع به یادگیری هوش مصنوعی بدون دانشگاه، باید به مفاهیم پیش‌نیاز رشته هوش مصنوعی تسلط پیدا کنید تا یادگیری مفاهیم اصلی این حوزه برای شما ساده شود. پیش‌نیازهای هوش مصنوعی عبارت‌اند از:

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

مفاهیم بنیادی علوم کامپیوتر برای یادگیری AI

هوش مصنوعی به عنوان یکی از شاخه‌های علوم کامپیوتر محسوب می‌شود. برای ورود به این حیطه، باید با مفاهیم بنیادی علوم کامپیوتر به عنوان پیش‌نیاز آن آشنا باشید. مفاهیمی که باید بدانید، عبارت‌اند از:

در سایت فرادرس، دوره‌های آموزشی مرتبطی با مفاهیم بنیادی علوم کامپیوتر تهیه شده‌اند که شرکت در این دوره‌ها می‌توانند به افرادی که قصد دارند به یادگیری هوش مصنوعی بدون دانشگاه بپردازند و هیچ دانش اولیه‌ای در رابطه با کامپیوتر ندارند، کمک به‌سزایی کنند. عناوین این دوره‌ها را در فهرست زیر ملاحظه می‌کنید:

• آموزش ساختمان گسسته با رویکرد حل مساله [+]
• آموزش معماری کامپیوتر با رویکرد حل مساله – مقدماتی [+]
• آموزش شبکه های کامپیوتری ۱ [+]
• آموزش رایگان اصول و مبانی برنامه نویسی [+]
• آموزش گرافیک کامپیوتری [+]
• آموزش سیستم عامل لینوکس Linux – مقدماتی [+]
• آموزش ویندوز Windows 11 [+]

ریاضیات و آمار احتمالات AI

علاقه‌مندانی که قصد دارند یادگیری هوش مصنوعی بدون دانشگاه را شروع کنند، باید بدانند ریاضیات و آمار و احتمالات جزو مفاهیم اصلی این رشته محسوب می‌شوند و باید دانش خود را در این حوزه‌ها افزایش دهند.

با استفاده از احتمالات می‌توان به کامپیوتر یاد داد در مواقع عدم قطعیت، چطور استدلال و نتیجه‌گیری کند. همچنین، از علم آمار می‌توان در هوش مصنوعی به این منظور استفاده کرد که چطور بر اساس داده‌ها، مسائل را یاد بگیرند. مهم‌ترین مباحثی که در آمار و احتمالات هوش مصنوعی مطرح می‌شوند، در ادامه فهرست شده‌اند:

از مباحث مهم دیگر هوش مصنوعی، ریاضیات آن است. به منظور درک الگوریتم های یادگیری ماشین و الگوریتم های یادگیری عمیق، باید به مباحث ریاضی مرتبط با آن‌ها تسلط پیدا کرد که در ادامه به مهم‌ترین آن‌ها اشاره شده است:

در سایت فرادرس یک دوره آموزشی با عنوان آموزش ریاضی برای یادگیری ماشین + پیاده سازی در پایتون [+] آماده شده است که مفاهیم ریاضیاتی اصلی هوش مصنوعی را شامل می‌شود. علاقه‌مندانی که قصد دارند در حیطه هوش مصنوعی قدم بگذارند و هیچ دانش تخصصی ریاضیاتی ندارند، می‌توانند با شرکت در این دوره، مفاهیم لازم برای درک الگوریتم‌های هوش مصنوعی را یاد بگیرند.

دوره‌های آموزشی فهرست شده در زیر نیز می‌توانند به عنوان منابع آموزشی کاملی برای یادگیری ریاضیات هوش مصنوعی محسوب شوند:

• آموزش آمار و احتمال مهندسی [+]
• آموزش ریاضیات گسسته [+]
• آموزش ریاضی عمومی ۱ – مرور و حل مساله [+]
• آموزش ریاضی عمومی ۲ [+]

یادگیری ساختمان داده برای AI

سیستم‌های هوش مصنوعی بر اساس داده‌ها و پیدا کردن الگوهای نهفته در آن‌ها یاد می‌گیرند چطور مسائل را حل کنند. بنابراین، بخش زیادی از وظایف یک متخصص هوش مصنوعی صرف کار با داده‌ها می‌شود. بدین منظور لازم است افراد علاقه‌مند به هوش مصنوعی با ساختمان داده‌ها و انواع روش‌ها برای ذخیره‌سازی و دست‌یابی به آن‌ها آشنا شوند. در ادامه، به رایج‌ترین و مهم‌ترین ساختمان داده‌ها اشاره می‌کنیم:

سایت فرادرس چندین دوره آموزشی مرتبط با مبحث ساختمان داده‌ها ارائه کرده است که می‌توانید در فهرست زیر نام این دوره‌ها را ملاحظه کنید:

• آموزش ساختمان داده ها [+]
• آموزش رایگان ساختمان داده ها – سریع و آسان در ۱۲۰ دقیقه [+]
• آموزش آرایه در ساختمان داده (رایگان) [+]
• آموزش ساختمان داده ها با پایتون [+]

طراحی الگوریتم برای یادگیری AI

الگوریتم یک سری دستورالعمل‌های پست سر هم است که برای کامپیوتر مشخص می‌کند بر اساس موقعیت‌های خاص، محاسبات یا کارهای متفاوتی را انجام دهد. 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 آن آشنا شوید تا بتوانید برای مسائل مختلف، الگوریتم‌های مختلفی را از صفر تا صد پیاده‌سازی کنید.

افرادی که قصد دارند به طراحی الگوریتم برای یادگیری هوش مصنوعی بدون دانشگاه تسلط پیدا کنند، می‌توانند در هر یک از دوره‌های پلتفرم آموزشی فرادرس در فهرست زیر شرکت کنند:

• آموزش روش حریصانه در طراحی الگوریتم (رایگان) [+]
• آموزش طراحی الگوریتم [+]
• آموزش طراحی الگوریتم + حل مثال های عملی [+]
• آموزش مروری بر پیچیدگی محاسبات Computational Complexity [+]

تقویت مهارت حل مسئله برای یادگیری AI

هدف هوش مصنوعی طراحی سیستم‌هایی است که بتوانند مسائل را به طور خودکار حل کنند. بنابراین، افرادی که قصد دارند در این رشته قدم بگذارند، باید بتوانند مهارت حل مسئله را در خود تقویت کنند و به تحلیل مسائل بپردازند تا بهترین روش و الگوریتم را برای پیاده‌سازی مسئله انتخاب کنند. مهارت حل مسئله جزو مهارت های نرم محسوب می‌شود. تمامی افراد برای موفقیت در شغل خود باید علاوه بر مهارت‌های فنی، این مهارت‌ها را نیز در خود تقویت کنند. در سایت فرادرس، دو دوره کاربردی برای تقویت مهارت حل مسئله و بهبود مهارت‌های نرم وجود دارند که افراد می‌توانند با شرکت در این دوره‌ها، با مفهوم این مهارت‌ها و روش‌های تقویت آن‌ها آشنا شوند. عناوین این دوره‌ها را در فهرست زیر ملاحظه می‌کنید:

• آموزش مهارت حل مساله و تصمیم گیری [+]
• مهارت های نرم چیست؟ [+]

مهات های تخصصی مورد نیاز برای یادگیری هوش مصنوعی

پس از یادگیری مباحث پیش نیاز هوش مصنوعی، می‌توانید مطالعه و یادگیری مفاهیم اصلی و تخصصی این حوزه را شروع کنید. متخصصان هوش مصنوعی با موضوعات مختلفی در توسعه پروژه‌ها سر و کار دارند که مهم‌ترین آن‌ها عبارت‌اند از:

در ادامه، به توضیح هر یک از مهارت‌های تخصصی مورد نیاز برای یادگیری هو مصنوعی بدون دانشگاه می‌پردازیم و دوره‌های آموزشی آن‌ها را معرفی خواهیم کرد.

یادگیری مفاهیم اصلی و بنیادی AI

مطالعه و یادگیری هوش مصنوعی باید با مفاهیم اصلی و بنیادی آن آغاز شود. علاقه‌مندان به این حوزه باید بدانند هدف هوش مصنوعی چیست و یک سیستم هوشمند از چه اجزایی تشکیل شده است. روش‌های جستجو و انواع الگوریتم‌های آن جزو مفاهیم بنیادی هوش مصنوعی هستند که علاقه‌مندان به این حوزه باید آن‌ها را یاد بگیرند. همچنین، مباحث منطق و استنتاج از دیگر مفاهیم مهم هوش مصنوعی هستند که افراد مبتدی باید با آن‌ها آشنا شوند.

در سایت فرادرس، دوره‌های آموزشی هوش مصنوعی برای علاقه‌مندان تازه‌کار به این حیطه فراهم شده است که مفاهیم کلی و بنیادی این رشته را شرح ‌می‌دهند. در ادامه، به عناوین این دوره‌های آموزشی اشاره خواهیم کرد:

• آموزش مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و عامل‌های هوشمند (رایگان) [+]
• آموزش سیستم‌های چند عامله هوشمند (رایگان) [+]
• آموزش هوش مصنوعی – مقدماتی [+]
• آموزش هوش مصنوعی – تکمیلی [+]
• آموزش هوش مصنوعی توزیع شده [+]

یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی

یکی از مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به متخصص هوش مصنوعی، یادگیری زبان‌های برنامه نویسی این حوزه است. افراد فعال در این شاخه برای پیاده‌سازی مدل‌ها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی باید زبان برنامه نویسی و کتابخانه‌های آن را یاد بگیرند.

زبان برنامه نویسی پایتون یکی از رایج‌ترین و پرکاربردترین زبان‌های حوزه هوش مصنوعی است. یادگیری و درک این زبان ساده است و به راحتی می‌توان با استفاده از آن‌، الگوریتم های یادگیری ماشین، الگوریتم های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی را پیاده‌سازی کرد.

از دیگر زبان‌های برنامه نویسی کاربردی برای حوزه هوش مصنوعی می‌توان موارد زیر را نام برد:

در سایت آموزشی فرادرس، دوره‌های آموزشی مختلفی برای زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی وجود دارد و علاقه‌مندان با هر سطح از مهارت برنامه نویسی، می‌توانند در این دوره‌ها شرکت کنند.

• مجموعه آموزش‌های برنامه نویسی پایتون (Python) [+]
• مجموعه آموزش‌های زبان برنامه نویسی R و نرم افزارهای RStudio [+]
• مجموعه آموزش‌های زبان برنامه نویسی جاوا (Java) [+]
• مجموعه آموزش‌های زبان برنامه نویسی جاوا اسکریپت (JavaScript) [+]
• مجموعه آموزش‌های زبان‌های برنامه نویسی C و C++‎ [+]
• آموزش زبان برنامه نویسی لیسپ Lisp [+]
• آموزش برنامه نویسی جولیا Julia + اصول برنامه نویسی [+]
• آموزش زبان برنامه نویسی راست Rust – مقدماتی [+]

یادگیری تحلیل و پیش پردازش داده برای AI

سیستم‌های هوش مصنوعی برای یادگیری مسائل به دو جزء اصلی نیاز دارند: داده و الگوریتم‌های هوش مصنوعی. پس از تعریف مسئله و مشخص شدن هدف، لازم است که داده‌های آموزشی مورد نیاز مدل‌های هوش مصنوعی از منابع مختلف جمع‌آوری، تحلیل و پیش پردازش شوند. هدف از این کار، بررسی داده‌ها به لحاظ کیفیت است. چنانچه کیفیت داده‌های آموزشی مدل‌های هوش مصنوعی مناسب نباشد، مدل‌ نهایی هوش مصنوعی به درستی مسئله را یاد نمی‌گیرد. بنابراین، یکی از مهم‌ترین قدم‌های توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی، آماده‌سازی داده‌های آموزشی مناسب و باکیفیت است.

داده‌های مورد نیاز مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند ساختاریافته یا غیرساختاریافته باشند. داده‌های ساختاریافته در یک قالب مشخص مانند جداول SQL یا Excel ذخیره می‌شوند و این فایل‌ها دارای سطر و ستون مشخصی هستند. داده‌های غیرساختاریافته می‌توانند شامل داده‌های متنی، تصویری یا صوتی باشند.

هر یک از داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته باید پیش از آموزش مدل، به لحاظ کیفیتی مورد بررسی قرار گیرند و عملیات پیش پردازش برای آن‌ها اعمال شوند زیرا ممکن است داده‌های استخراج شده از منابع مختلف یکپارچه نباشند و نیاز به نرمالسازی داشته باشند. یکپارچه‌سازی داده‌های استخراج شده از منابع مختلف بدین صورت است که داده‌ها از منابع مختلف استخراج می‌شوند و در یک منبع نهایی به صورت نرمال‌سازی شده ذخیره می‌شوند که به این فرآیند، ETL گفته می‌شود که مخفف عبارت «استخراج، تبدیل، بارگذاری» (Extract, Transformation, Load | ETL) است.

مراحل تحلیل و پیش پردازش داده می‌تواند شامل گام‌های مختلفی نظیر پاکسازی داده، نرمالسازی داده، کاهش ابعاد داده‌ها، حذف نویزها، تشخیص «اعداد پرت» (Outliers)، تغییر قالب داده، تغییر بازه‌های مقادیر عددی داده‌ها (Rescaling) شود. 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.

از زبان‌های برنامه نویسی پایتون و R و زبان SQL می‌توان برای مدیریت و تحلیل و پیش پردازش داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته استفاده کرد. در سایت فرادرس، دوره‌های آموزشی مختلفی برای کار با داده‌ها و آماده‌سازی آن‌ها برای مدل‌های هوش مصنوعی وجود دارد که در ادامه می‌توانید عناوینی از فهرست این دوره‌ها را ملاحظه کنید:

• آموزش روش های پیش پردازش داده ها – رایگان [+]
• آموزش روش های تحلیل داده های پرت (Outlier Analysis) در داده کاوی (رایگان) [+]
• آموزش کار با پیش پردازش ها در یادگیری ماشین با پایتون (Python) (رایگان) [+]
• آموزش پیش پردازش و مصورسازی داده ها با Tidyverse در R [+]
• آموزش تجزیه و تحلیل و آماده سازی داده ها با پایتون Python [+]
• آموزش نرم افزار هوش تجاری تبلو Tableau – تحلیل و نمایش داده ها – مقدماتی [+]
• آموزش پاور بی آی Power BI برای تحلیل داده و پیاده سازی هوش تجاری در سازمان – مقدماتی [+]
• آموزش فرایند ETL و ساخت انبار داده با ابزار SSIS در SQL [+]
• آموزش اس کیو ال سرور SQL Server – مقدماتی [+]

یادگیری ماشین لرنینگ بدون تحصیلات دانشگاهی

یادگیری ماشین یکی از زیر شاخه های هوش مصنوعی است که شامل روش‌ها و الگوریتم‌های مختلفی می‌شود که سیستم هوشمند با کمک آن‌ها می‌تواند مسائل مختلفی را یاد بگیرد. هر یک از الگوریتم‌های یادگیری ماشین مشخصات و ویژگی‌های منحصربفردی دارند و با توجه به نیاز مسئله و داده‌های آموزشی باید یکی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین 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.

افرادی که قصد دارند یادگیری هوش مصنوعی بدون دانشگاه را پیش بگیرند و به یادگیری ماشین مسلط شوند، می‌توانند در دوره‌های آموزشی فرادرس شرکت کنند. در سایت فرادرس، یک دوره جامع آموزشی با عنوان مجموعه آموزش‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین [+] برای آموزش مفاهیم یادگیری ماشین و الگوریتم‌های آن با زبان‌های برنامه نویسی این حوزه مهیا شده است و علاقه‌مندان می‌توانند با بررسی سرفصل‌های این دوره‌های آموزشی، بنا به نیاز خود در آن‌ها شرکت کنند. در ادامه، به معرفی مهم‌ترین عناوین دوره‌های آموزشی یادگیری ماشین فرادرس می‌پردازیم:

• آموزش یادگیری ماشین [+]
• آموزش یادگیری ماشین با پایتون – ماشین لرنینگ با Python [+]
• آموزش یادگیری ماشین و پیاده سازی در پایتون Python – بخش یکم [+]
• آموزش انتخاب مدل های یادگیری ماشین در پایتون Python [+]
• آموزش یادگیری ماشین به زبان آر R [+]

آموزش یادگیری عمیق بدون رفتن به دانشگاه

یادگیری عمیق از دیگر شاخه‌های مهم هوش مصنوعی است. این حیطه شامل انواع مختلف شبکه‌های عصبی است که از آن‌ها می‌توان برای حل مسائل استفاده کرد. اگر قصد یادگیری هوش مصنوعی بدون دانشگاه را دارید، باید بدانید که یادگیری عمیق از مباحث مهم و کاربردی هوش مصنوعی محسوب می‌شود و متخصص هوش مصنوعی باید بتواند انواع شبکه‌های عصبی را پیاده‌سازی کند.

چنانچه مایل به شرکت در دوره‌های آموزشی یادگیری عمیق به زبان فارسی هستید، می‌توانید از دوره‌های سایت فرادرس بهره‌مند شوید. این دوره‌ها شامل مباحث مختلف یادگیری عمیق هستند و مدرسان دوره‌ها علاوه بر مفاهیم نظری مدل‌های عمیق، به نحوه پیاده‌سازی آن‌ها با زبان‌های برنامه نویسی رایج این حوزه نظیر پاتون پرداختند. در ادامه، فهرستی از عناوین دوره‌های آموزشی مرتبط با یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی سایت فرادرس را ملاحظه می‌کنید:

• آموزش مبانی یادگیری عمیق یا Deep Learning [+]
• آموزش پیاده‌سازی گام به گام شبکه‌های عصبی در پایتون [+]
• آموزش شبکه‌های عصبی پیچشی CNN – مقدماتی [+]
• آموزش کاربردی شبکه‌های عصبی مصنوعی – طبقه‌بندی، پیش‌بینی و ترکیب با الگوریتم‌های تکاملی [+]
• آموزش یادگیری تقویتی با متلب MATLAB [+]
• آموزش مقدماتی شبکه عصبی LSTM و دسته‌بندی Sequence در متلب [+]
• آموزش یادگیری عمیق – شبکه‌های GAN با پایتون [+]

یادگیری ابزارهای AI

به منظور توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی نیاز است با ابزارها و کتابخانه‌های هوش مصنوعی آشنا شوید. زبان‌های برنامه نویسی پایتون و R که جزو پرکاربردی‌ترین زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی هستند، کتابخانه‌های جامعی برای پیش پردازش داده‌ها و پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین و مدل‌های یادگیری عمیق 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.

به منظور توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی، از کتابخانه‌های مختلفی استفاده می‌شود که در ادامه به برخی از مهم‌ترین آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• «کتابخانه پانداس» Pandas: از کتابخانه پانداس در زبان پایتون می‌توان برای تحلیل آماری داده و پیش پردازش آن‌ها نظیر پاکسازی و تغییر داده‌ها استفاده کرد.
• کتابخانه NLTK: از این کتابخانه به منظور پیش پردازش داده‌های متنی استفاده می‌شود.
• کتابخانه NumPy: از این کتابخانه می‌توان به منظور ذخیره‌سازی داده‌ها در آرایه‌های چند بعدی و ماتریس استفاده و عملیات محاسباتی مختلفی را به سادگی بر روی آن‌ها اعمال کرد.
• کتابخانه Scikit-Learn: به منظور پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین و روش‌های داده‌کاوی، از کتابخانه Scikit-Learn در زبان پایتون استفاده می‌شود. مسائل دسته‌بندی، خوشه‌بندی و رگرسیون را می‌توان با این کتابخانه به راحتی پیاده‌سازی کرد.
• کتابخانه PyCaret: با استفاده از این کتابخانه پایتون می‌توان مدل‌های متنوعی از هوش مصنوعی را پیاده‌سازی 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 پای تورچ» (PyTorch): از این کتابخانه برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری عمیق و مدل‌های شبکه عصبی استفاده می‌شود.
• کتابخانه «تنسوررفلو» (Tensowflow): این کتابخانه نیز همانند کتابخانه پایتورچ به منظور پیاده‌سازی انواع مختلف مدل‌های عمیق استفاده می‌شود.
• کتابخانه Matplotlib: به منظور مصورسازی داده‌ها و تحلیل و بررسی آن‌ها می‌توان از این کتابخانه استفاده کرد.

فرادرس دوره‌های آموزشی مختلفی را برای یادگیری ابزارهای هوش مصنوعی و کتابخانه‌های آن ارائه کرده است. افراد می‌توانند با شرکت در این دوره‌ها، با نحوه استفاده از این کتابخانه‌ها در راستای توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی آشنا شوند. در فهرست زیر، مهم‌ترین دوره‌های آموزشی فارسی فرادرس را برای یادگیری کتابخانه‌های هوش مصنوعی ملاحظه می‌کنید:

• آموزش پردازش زبان‌های طبیعی NLP در پایتون Python با پلتفرم NLTK [+]
• آموزش کتابخانه scikit-learn در پایتون – الگوریتم‌های یادگیری ماشین [+]
• آموزش پانداس pandas برای تحلیل اطلاعات در پایتون [+]
• آموزش یادگیری عمیق با پایتون – تنسورفلو و کراس TensorFlow و Keras [+]
• آموزش یادگیری عمیق با کتابخانه پای تورچ PyTorch در پایتون [+]
• آموزش برنامه نویسی یادگیری عمیق با کتابخانه TensorFlow 2 [+]
• آموزش کتابخانه Matplotlib برای ترسیم و بصری‌سازی داده‌ها در پایتون [+]
• آموزش رسم نمودار داده‌‌ها با کتابخانه Plotly در پایتون [+]
• آموزش تصویرسازی داده‌های آماری و رسم نمودار در پایتون با کتابخانه Seaborn [+]
• آموزش کتابخانه pyodbc در پایتون برای اتصال به پایگاه داده [+]
• آموزش پیش پردازش و مصورسازی داده‌ها با Tidyverse در R [+]

یادگیری کلان داده بدون تحصیلات دانشگاهی

از دیگر مباحث مهمی که متخصصان هوش مصنوعی با آن سر و کار دارند، کلان داده است. مدل‌های هوش مصنوعی برای یادگیری مسائل و رسیدن به دقت بالا نیاز به حجم زیادی داده آموزشی دارند. پردازش داده‌های حجیم و کار با آن‌ها نیازمند مهارت تخصصی و کار با ابزارهای مختلف نظیر «هادوپ» (Hadoop)، «آپاچی اسپارک» (Apache Spark) است.

در سایت فرادرس، چندین دوره آموزشی مرتبط با کلان داده تهیه شده است که علاقه‌مندان با شرکت در این دوره‌ها با مفهوم بیگ دیتا و نحوه پردازش داده‌های حجیم آشنا می‌شوند. در ادامه، فهرستی از عناوین این دوره‌ها را ملاحظه می‌کنید:

• آموزش آشنایی با کلان داده یا بیگ دیتا Big Data [+]
• آموزش کلان داده و پایگاه داده غیر رابطه‌ای NOSQL [+]
• آموزش مقدماتی هدوپ – تجزیه و تحلیل کلان داده با Hadoop [+]
• آموزش مقدماتی آپاچی اسپارک برای پردازش کلان داده [+]

انجام پروژه AI

پس از یادگیری مفاهیم اصلی هوش مصنوعی و برنامه نویسی این حوزه، برای این که تسلط نسبتا خوبی به استفاده از ابزارها و نحوه پیاده‌سازی مدل‌ها برای مسائل مختلف پیدا کنید، باید چندین پروژه را به عنوان تمرین برای خود پیاده‌سازی کنید. بدین منظور، می‌توانید در اینترنت به دنبال مثال‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی بگردید.

پروژه‌های هوش مصنوعی می‌توانند موضوعات مختلفی نظیر پردازش زبان طبیعی، پردازش تصویر، رباتیک و سیستم‌های خبره را شامل شوند. در سایت‌های مختلف آموزشی می‌توانید به منابع داده مختلفی برای پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی به طور رایگان دسترسی پیدا کنید. همچنین، نمونه کدهای مختلفی نیز برای حل مسائل مختلف در این سایت‌های آموزشی وجود دارند که از آن‌ها می‌توانید برای یادگیری خود استفاده کنید.

جدا از سایت‌های آموزشی خارجی برای پیاده‌سازی پروژه‌ها و مثال‌های کاربردی هوش مصنوعی، می‌توانید در سایت فرادرس، در دوره‌های مختلفی شرکت کنید که در آن‌ها نحوه پیاده‌سازی پروژه‌های هوش مصنوعی را مرحله به مرحله به شما آموزش می‌دهند. در ادامه، عناوین برخی از این دوره‌ها را ملاحظه می‌کنید که جزو مجموعه آموزش‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین فرادرس [+] محسوب می‌شوند:

• آموزش پردازش و طبقه‌بندی تصاویر پزشکی با پایتون Python [+]
• آموزش بیوانفورماتیک و پیاده‌سازی در پایتون – مقدماتی [+]
• آموزش بخش‌بندی معنایی تصاویر با معماری U-Net در Spyder [+]
• آموزش داده‌کاوی Data Mining در متلب MATLAB [+]
• آموزش پیش‌بینی نوسانات بازار سهام با هوش مصنوعی مطالب درسی...
  ما را در سایت مطالب درسی دنبال می کنید

  برچسب : نویسنده : خنجی darsi بازدید : 101 تاريخ : جمعه 26 آبان 1402 ساعت: 20:51