شروع یادگیری هوش مصنوعی؛ راهنمایی برای تازهکاران

قبل از اینکه به بررسی و ایجاد شبکه عصبی برای ساخت هوش مصنوعی پرداخته شود، بهتر است که بررسی شود دادههای مورد استفاده در پروژه به سایت vector-robot چه شکل هستند. گاهی ممکن است نیاز باشد چیزی به مشتری پیشنهاد شود، بنابراین اقدامهای لازم برای راهنمایی آن به فروشگاه یا مقصد مورد نظرش و سوددهی شرکت با استفاده از این روش باید انجام شود. همچنین کار کردن در کنار متخصصان هوش مصنوعی و آشنایی با فراز و نشیبهای مختلفی که آنها جهت توسعه یک سیستم هوشمند با آن مواجه میشوند و راهکارهای مربوط به رفع آن همگی به پیشرفت شما در مسیر کسب تخصص در هوش مصنوعی کمک مینماید. لازم است این نکته را خاطرنشان کنیم که مهارتهای اصلی کارشناس/ متخصص هوش مصنوعی به دو دسته مهارتهای فنی و مهارتهای نرم تقسیمبندی میشوند. اینجا ما برای نمونه به دو دورهی آموزشی پایتون اشاره میکنیم. این ابزار توسعه از دو دسته API برای تجزیه و تحلیل تصویر و ویدئو (برچسب زدن تصاویر و تشخیص بارکد، متن، چهره و اشیاء) و پردازش زبان طبیعی (شناسایی و ترجمه ۵۸ زبان و ارائه پیشنهادات پاسخ) تشکیل شده است.

کلانداده و محاسبات توزیع شده میتوانند به شما در توسعه محصولات و خدمات پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی کمک کنند. یادگیری هوش مصنوعی را هم از بخشی آغاز کنید که بیشتر علاقه دارید. این موضوع باید در نظر گرفته شود که مدلهای هوش مصنوعی کامل نیستند و انتظار رسیدن به دقتت ۱۰۰ درصدی در پروژه، به ویژه در پروژههای پیچیده در اکثر مواقع قابل برآورده شدن نیست. انعطافپذیری و عملکردهای شیگرای آن تاکنون در هوش مصنوعی بسیار مفید واقع شده است. بنابراین، مفاهیمی مانند کلانداده و محاسبات توزیع شده مفید هستند. برخی از موارد بسیار مفید در هوش مصنوعی عبارتند از TensorFlow، SciPy، NumPy، Scikit-learn، Apache Spark، PyTorch و غیره. 2. ابزار توسعه ML KIT توسط شرکت گوگل: هدف از ایجاد این ابزار توسعه (SDK) کمک به توسعه دهندگان اندروید در سراسر جهان است تا بتوانند به کمک ان آن نرمافزارهای هوش مصنوعی را برای پلتفرم اندروید ایجاد کنند. یکی از ویژگیهای حائز اهمیت یادگیری عمیق در ساخت هوش مصنوعی ، استفاده آن از حجم زیادی از دادهها و همچنین بهکارگیری توان محاسباتی کامپیوترها است. حال پس از معرفی مجموعه دورههای آموزش هوش مصنوعی فرادرس و شرح مختصر برخی از دورههای این مجموعه، در بخش بعدی مقاله در ادامه مقاله «ساخت هوش مصنوعی» به این مسئله پرداخته شده است که چگونه میتوان با استفاده از هوش مصنوعی یک نرم افزار ساخت؟

از سوی دیگر، یادگیری عمیق که یکی از شاخههای یادگیری ماشین و علم داده است، از لایههای مختلف برای بدست آوردن ویژگیهای عمیقتر از صدا، تصویر و یا یک متن استفاده میکند. آموزش و بازآموزی مدل رویکردی اساسی در ساخت یک سیستم هوش مصنوعی فعال به حساب میآید؛ زیرا طبیعی است که در صورت عدم دستیابی به دقت مورد نظر، دانشمندان داده ناچار به آموزش مجدد الگوریتم خواهند شد. حالا که قصدش را کردهاید که یادگیری را شروع کنید همین مقاله میتواند نقطهی آغازی برای فرایند یادگیریتان باشد. همانطور که قبلا هم گفتیم، اگر به زبان انگلیسی مسلط هستید، منابع فراوان و بسیار متنوع برای یادگیری هوش مصنوعی وجود دارد که یکی از انواع این منابع، فیلمهای آموزشی و دورههای آنلاین بینالمللی است. با در نظر گرفتن مراحل اول تا چهارمی که توضیح داده شدند، این نتیجه به دست میآید که سازمانها و ذینفعال پروژه ترجیح میدهند پروژهای را شروع و پیادهسازی کنند که برای آنها کاملاً تفسیر و توضیح داده شده باشد.

این یک روش معمول و پیشفرض برای ایمپورت کردن فریم ورک تنسورفلو به حساب میآید. برای این سیستم از یک «شبکه عصبی پیچشی» (Convolution Neural Network | CNN) برای تشخیص اعداد روی کاغذ استفاده میشود. به عنوان مثال، شرکت گوگل، «API.AI» را ایجاد کرده است که ابزار هوش مصنوعی قدرتمند به حساب میآید و با سیستم عاملهای اندروید و IOS سازگار است. این دورهها به گونهای طراحی شده است که افرادی که هیچ دانش قبلی از یادگیری ماشینی ندارند، می توانند در همان ابتدا وارد عمل شوند، کسانی که تجربه کمی دارند میتوانند ماژول هایی را انتخاب کنند که به آنها علاقه دارد و متخصصان یادگیری ماشین میتوانند از آن به عنوان مقدمهای به ویژه برای TensorFlow (کتابخانه یادگیری ماشین گوگل) استفاده کنند. علاوه بر این، دورههایی که شرکت گوگل جهت یادگیری هوش مصنوعی به ویژه یادگیری ماشین میگذارد از دورههای آنلاین رایج در این زمینه است که میتوان به مورد زیر اشاره کرد. زندگی و شغل آنها مستلزم فراگیری مجموعهای متفاوت از مهارتهایی است که امروزه از آنها استفاده میکنیم.

«متلب» (Matlab): زبان برنامه نویسی متلب نیز به عنوان یکی از زبانهای استفاده شده در هوش مصنوعی شناخته میشود و در حوزههای گوناگونی از جمله دسترسی و تجزیه و تحلیل دادهها و توسعه آنها مورد استفاده قرار میگیرد. به عنوان نمونه، سایت کورسرا (Coursera) به تنهایی بالغ بر ۱۴۰۰ دوره آموزشی در مورد هوش مصنوعی دارد که ۱۰ تا از برترینهای آن در لینک زیر قرار دارد. از دیگر منابع فارسی در این زمینه میتوان به کتاب «هوش مصنوعی همراه با بازنگری کامل» نوشته دکتر هشام فیلی از انتشارات نصیر اشاره کرد که براساس نظرات افراد، یکی از بهترین و رایجترین کتابهای فارسی در این زمینه است. یادگیری ماشین را میتوان یک رویکرد برنامهنویسی دانست که به برنامههای اندرویدی شما این قابلیت را میدهد که به طور خودکار از تجربه یاد بگیرند و بدون اینکه به طور واضح برای این کار برنامهریزی شده باشند، پیشرفت کنند. هنگامی که تصمیم استفاده از روشهای هوش مصنوعی گرفته شد، باید یک بررسی مناسب از کل پروژه انجام شود و سطح معیارهایی مانند «دقت» (Accuracy) مورد بررسی قرار بگیرد و بقیه اعضای پروژه اعلام شود. دنیای هیجان انگیز هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی فقط مختص دانشمندان کامپیوتر نیست بلکه بچههای ما نیز میتوانند همین الان شروع به کشف آن کنند.

هدف از این مسئله ساخت چت بات با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون برای تعبیه آن در وب سایتها و برنامهها است. آموزش الگوریتم انتخاب شده، گامی مهم در ساخت هوش مصنوعی به حساب میآید. به دلیل اهمیت این زبان برنامهنویسی در یادگیری هوش مصنوعی در بخش آتی مفصلتر در این زمینه صحبت خواهیم کرد. بنابراین یادگیری ماشین برای شرکتهای هوش مصنوعی اهمیت فراوان دارد زیرا میتوان به کمک آن، سیستمها را هوشمندانهتر کنیم. منظور از مهارتهای نرم، توانایی ارتباطات و انجام کار تیمی، خلاقیت، فکر تحلیلی و قابلیت تصمیمگیری است که بسیار میتواند حائز اهمیت باشد. همچنین نحوه استدلال و تصمیمگیری در عدم قطعیت و مفاهیم مربوطه در این بخش جای میگیرد. در این بخش به روشهای حل مسائل از طریق انواع جستجو نظیر جستجوی ابتکاری، جستجو با اعمال غیرقطعی، جستجوی خصمانه و جستجو با نگرش نسبی اشاره میشود. سرمایهگذاری در بورس یکی از روشهای سرمایهگذاری در کشور عزیزمان ایران است.

برای طراحی پروژههای تشخیص چهره، نیاز است که توسعه دهندگان آن به صورت پیشرفته و سطح بالا با الگوریتمهای یادگیری ماشین، توابع ریاضی و روشهای پردازش و تشخیص تصویرهای سه بعدی آشنا باشند. که حتما توصیه میشود این دوره را مشاهده کنید. با این حال برای یادگیری برای برنامهنویسان مبتدی بیشتر پایتون توصیه میشود. پایتون به دلیل سادگی، قابلیت اطمینان بالای کد و اجرای سریعتر، به طور گسترده در هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی استفاده می شود. در هوش مصنوعی غالبا برای فعال کردن برنامهنویسی رویهای و دستکاری منابع سختافزاری استفاده میشود. این زبان برنامهنویسی غالبا به صورت تعاملی با سایر سورس کدها نظیر Css و HTML کار میکند و عملکردهای مختلفی را از توابع مربوط به دکمهها و چندرسانهایها گرفته تا ذخیرهسازی دادهها را مدیریت میکند. مفاهیم اصلی و ساز و کار یادگیری ماشین به عنوان یکی از عناصر اصلی هوش مصنوعی در این قسمت گنجانده میشود. جاوا نیز به طور گسترده در هوش مصنوعی برای اجرای پیادهسازی نگاشت کاهش، برنامهنویسی هوشمند، برنامهنویسی ژنتیک، الگوریتمهای جستجو، شبکههای عصبی، راهحلهای مبتنی بر یادگیری ماشین و موارد دیگر استفاده میشود. برای محاسبات آماری، تحلیل عددی، یادگیری ماشین، شبکههای عصبی و موارد دیگر به R نیاز دارید.

شما باید بتوانید بر اساس نیازها و موارد استفاده خود کد بنویسید. یادگیری ماشین که یکی از زیر مجموعههای هوش مصنوعی است به سیستمها این قابلیت را میدهد تا با استفاده از دادهها و تجربیات، عملکرد خود را بهبود ببخشند. «منطق فازی» (Fuzzy Logic): سیستمهایی هستند که میتوانند دادهها را به جای الگوهای «باینری یا دودویی» (Binary) مبتنی بر مقادیر «حد میانه» (Middle-Ground) مانند «سیاه و سفید» یا «درست و غلط» دستهبندی کنند. یعنی اگر ما بتوانیم پیشبینی کنیم چه اتفاقی در آینده برای قیمت سهام میافته و یا چه نوساناتی از بازار در انتظارمونه مسلما خیلی بهتر میتونیم سبد سهام خودمون را مدیریت کنیم. علاوه بر این، استفاده از دادههای بدون ساختار مانند تصاویر و یا متونی که از منابع مختلف بدست میآیند و یا حل مسائل با تعداد پارامترهای زیاد مانند پیشبینی تیم ورزشی برنده از جمله مزایای استفاده از هوش مصنوعی در برنامههای اندرویدی است. بدون شک اجرا و پیادهسازی آنچه که از هوش مصنوعی یاد گرفتهایم در عمل و در یک محیط کاری واقعی تأثیر بسزایی در یادگیری این تکنولوژی به روز خواهد گذاشت. بنابراین، اگر می خواهید یک حرفه درخشان در هوش مصنوعی داشته باشید، توصیه میکنیم که خودتان را با این فناوریها ارتقا دهید.

اما این نوع سرمایهگذاری یک مشکلی داره که پر از عدم قطعیت است. استفاده از یک سیستم واحد برای دستیابی به این نوع محاسبات ممکن است کافی نباشد. میتوانید از این زبان برنامهنویسی، برای توسعه سیستم عاملها، مرورگرها و بازیهای ویدیویی استفاده کنید. آنها شبکهای از نورونهای مصنوعی هستند که برای پردازش چندین ورودی برای تولید یک خروجی پیچیده و توسعه یافته اند. دور نیست روزی که آگاهی از حوزهی هوش مصنوعی از ملزومات بدیهی همهی شغلها تلقی شود. از طرف دیگر با آموزش هوش مصنوعی در پایه میتوان با افزایش آگاهی کودکان، ترسشان را از محیط و تجهیزات هوشمند پیرامونشان کاهش داد، به تقویت خلاقیت و تواناییهایی نظیر مهارت حل مسأله و استدلال ریاضی کمک کرد و به طور کلی آنها را در ساخت آینده، تواناتر ساخت. بخش بعدی به بررسی درک تأثیر افراد و الزامات قانونی در ساخت هوش مصنوعی اختصاص داده شده است. بنابراین به علاقهمندانی که تمایل دارند به طور حرفهای در این زمینه فعالیت نمایند، توصیه میشود که پیگیر درخواست کارآموزی در شرکتهای فعال هوش مصنوعی باشند تا بتوانند دانش خود را به کمک تجربه بهبود ببخشند. از طرف دیگر، پایتون به نوعی استاندارد تبدیل شده است که اغلب شرکتها و کارفرمایان از شما انتظار دارند به این زبان برنامهنویسی مسلط باشید.

بدون شک با فراگیری بیش از یک زبان برنامهنویسی میتوانید مشارکت بیشتری داشته باشید. همانطور که قبلا هم گفتیم یادگیری هوش مصنوعی بدون دانش ریاضی مثل یک ساختمان بدون پیریزی مناسب است که هر لحظه ممکن است فروکش کند. اگر پیشنهادهای کاری شرکتهای بزرگ را یک نگاهی بیاندازید، متوجه میشوید که معمولا این شرکتها چه مهارتهایی را از متخصصین هوش مصنوعی انتظار دارند. تعریف هوش مصنوعی، تاریخچه آن، مزایا و معایبی که میتواند در بر داشته باشد و مطالعه بر روی عامل هوشمند به عنوان عضو اصلی مسائل مبتنی بر هوش مصنوعی در این بخش جای میگیرد. به طور کلی، متخصصان هوش مصنوعی به طور گسترده روی الگوریتمها و ریاضیات کاربردی کار میکنند. «استدلال مبتنی بر مورد» (Case-Based Reasoning): رویکردهای الگوریتمی هستند که از نتایج گذشته برای حل مسائل فعلی استفاده میکنند. جاوا اسکریپ بسیار شبیه جاوا است با این تفاوت که جاوا اسکریپت بیشتر برای وبسایتهای پویا و امن استفاده میشود.