۲ شهریور -۵۵ دقیقه خواندن

برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست؟ + مسیر شروع و یادگیری

برنامه نویسی «هوش مصنوعی» (Artificial intelligence | AI) روشی برای پیاده‌سازی پروژه‌های هوش مصنوعی است و امروزه یکی از مهم‌ترین و پرکاربردترین حوزه‌ها در علوم کامپیوتر به حساب می‌آید. هوش مصنوعی دارای بخش‌های زیادی از جمله «یادگیری عمیق» (Deep learning) و «شبکه‌های عصبی» (Neural Network) است که با استفاده از آن‌ها می‌توان پروژه‌های هوش مصنوعی را پیاده‌سازی کرد. همچنین رسیدن به راه‌حل بهینه با استفاده از هوش مصنوعی هنوز چالش‌های زیادی دارد که باید بررسی شوند؛ به همین دلیل نوع برنامه نویسی هوش مصنوعی و زبان آن برای حل مسائل حائز اهمیت است. در این مقاله به این سوال پاسخ داده شده که برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست و به مسیر شروع یادگیری آن پرداخته شده است. به علاوه، در این نوشتار زبان‌های ساخت هوش مصنوعی و ابزارهای مورد نیاز آن‌ها نیز مورد بررسی قرار گرفته‌اند.

فهرست مطالب این نوشته

هوش مصنوعی چیست ؟

برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست ؟

انواع زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست ؟

معرفی فیلم های آموزش هوش مصنوعی فرادرس

ساده ترین و بهترین زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست ؟

چرا زبان پایتون برای برنامه نویسی هوش مصنوعی ترجیح داده می شود؟

مسیر یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست ؟

کاربردهای برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست ؟

چه چیزی یادگیری هوش مصنوعی را دشوار می‌کند؟

یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی چقدر زمان می‌برد؟

چگونگی شروع یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی

چگونه می توان در برنامه نویسی هوش مصنوعی پیشرفت کرد؟

شغل هوش مصنوعی

جمع‌بندی

در اولین بخش این مقاله از بررسی برنامه نویسی هوش مصنوعی و انواع زبان‌های برنامه نویسی که در این حوزه مورد استفاده قرار می‌گیرند، ابتدا به چیستی هوش مصنوعی پرداخته می‌شود.

هوش مصنوعی چیست ؟

به طور کلی در یک جمله می‌توان گفت که هوش مصنوعی، شبیه‌سازی پردازش‌های مغز انسان توسط ماشین و به طور خاص، با استفاده از سیستم‌های کامپیوتری است. همان‌طور که مشخص است، مغز انسان بیشتر فعالیت‌های خود را بر اساس آموزش‌های پیشینش انجام می‌دهد. از این رو در این شبیه‌سازی، سیستم‌های هوش مصنوعی نیز با استفاده از آموزش‌هایی که دریافت می‌کنند، نتایجی را به عنوان خروجی ارائه می‌دهند. این شبیه‌سازی‌ها، آموزش‌ها، سیستم‌ها و الگوهای موجود با استفاده از برنامه نویسی ایجاد می‌شوند و در حوزه‌های متفاوت بسیاری مورد استفاده قرار می‌گیرند.

از کاربردهای بسیار مهم هوش مصنوعی می‌توان به «سیستم‌های خبره» (Expert System)، «پردازش زبان طبیعی» (Natural Language Processing | NLP)، «تشخیص یا بازشناسی گفتار» (Speech Recognition) و «بینایی ماشین» (Machine Vision) اشاره کرد. یکی از دروس مهم دوره کارشناسی رشته کامپیوتر، درس هوش مصنوعی است که دانشجویان می‌توانند به وسیله این درس با حوزه جذاب و آینده‌دار هوش مصنوعی آشنا شوند. همچنین، یکی از اصول بسیار مهم طراحی و ساخت سیستم‌‌های هوش مصنوعی، یادگیری زبان برنامه نویسی مناسب آن است، به همین دلیل بخش بعدی به بررسی برنامه نویسی هوش مصنوعی اختصاص دارد.

فیلم آموزشی مرتبط

آموزش هوش مصنوعی - مقدماتی

در حال حاضر هوش مصنوعی به عنوان یکی از گرایش های رشته تحصیلی دانشگاهی مهندسی کامپیوتر در مقاطع کارشناسی ارشد و دکتری می باشد. همچنین هوش مصنوعی یکی از دورس مقطع کارشناسی، رشته مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات نیز می باشد. طرح درس در این آموزش به نحوی در نظر گرفته شده است که هم برای دانشجویان مقطع کارشناسی و عموم علاقه مندان مفید باشد و هم افرادی که قصد شرکت در آزمون کارشناسی ارشد و یا آزمون دکتری را دارند، بتوانند از این فیلم های آموزشی، برای منظور خود استفاده نمایند.

برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست ؟

پاسخ این سوال بسیار گسترده است و می‌تواند موارد مختلفی برای پیاده‌سازی و انجام یک وظیفه خاص از ایجاد و کدنویسی برنامه‌هایی برای تشخیص الگو در یادگیری ماشین گرفته تا توسعه سیستم‌های خبره را شامل شود. معمولاً برنامه نویسی هوش مصنوعی بر اساس مسئله تعریف شده، انجام می‌شود و نمود پیدا می‌کند. به عبارتی دیگر زمانی که یک پروژه تعریف می‌شود، بر اساس نیاز و هدف‌های پروژه، برنامه نویسی هوش مصنوعی آن انجام خواهد شد. برنامه نویسی هوش مصنوعی پس از پژوهش و یافتن مسیر صحیح ساخت پروژه انجام می‌شود و می‌توان آن را به سه بخش کلی زیر تقسیم کرد:

آماده‌سازی و «پیش پردازش» (Preprocessing) داده‌ها

طراحی الگو، مدل و هسته اصلی پروژه

آزمایش و ایجاد نتایج نهایی پروژه

هر کدام از بخش‌های فوق می‌توانند با زبان برنامه نویسی متفاوتی ایجاد شوند و از خروجی‌های آن‌ها برای بخش بعدی استفاده شود. بخش‌های مختلف پروژه برنامه نویسی هوش مصنوعی با یکدیگر متفاوت هستند و می‌توان برای پیاده‌سازی (کدنویسی) ساده‌تر هر یک از روش‌های به کار گرفته شده در هوش مصنوعی، فریم‌ورک‌ها و کتابخانه‌های مربوط به آن رویکرد خاص را استفاده کرد. در پروژه‌های بزرگ هوش مصنوعی، همه این وظایف را یک شخص انجام نمی‌دهد و هر کدام وظیفه متخصص مربوط به خودش است.

برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست ؟

برای مثال بخش اول که مرتبط با آماده‌سازی و پیش پردازش پروژه است، توسط «تحلیل‌گرهای داده» (Data Analyst)، «دانشمندان داده» (Data Scientist) و «مهندسان داده» (Data Engineer) انجام می‌شود. بخش‌های بعدی نیز می‌تواند وظیفه متخصص یادگیری ماشین یا هوش مصنوعی در حوزه مرتبط با پروژه باشد. بخش بعدی مقاله «برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست» انواع زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی معرفی شده‌اند.

انواع زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست ؟

سیستم‌های هوش مصنوعی مزایای بسیار زیادی را به همراه دارند و به همین دلیل صرف زمان و هزینه در این حوزه منطقی است و انتخاب درستی به نظر می‌رسد. استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود موارد زیر بسیار مفید است:

«تجربه کاربری» (User Experience | UX)

تصمیم‌گیری هوشمند

اتوماسیون هوشمند

حداقل‌سازی خطاها

«تجزیه و تحلیل داده‌ها» (Data Analysis)

توسعه هوشمند

با این‌حال پس از انتخاب استفاده از هوش مصنوعی در سیستم خود، یک انتخاب دشوار دیگر نیز وجود دارد و آن انتخاب، زبان برنامه نویسی مورد استفاده در آن کاربرد خاص هوش مصنوعی است. با وجود این‌که زبان‌های بسیاری وجود دارند که می‌توان از آن‌ها در برنامه نویسی هوش مصنوعی استفاده کرد، باید نسبت به عملکرد پروژه، زبان مناسب آن انتخاب شود. پس از انتخاب زبان برنامه نویسی مناسب می‌توان مسیر یادگیری هوش مصنوعی را نیز مورد بررسی قرار داد. در این بخش فهرستی از چند زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی معرفی شده‌اند. ابتدا به بررسی زبان برنامه نویسی «پایتون» (Python) پرداخته می‌شود.

فیلم آموزشی مرتبط

آموزش هوش مصنوعی – تکمیلی

در این آموزش با هدف پر نمودن خلا موجود در درس هوش مصنوعی برای دانشجویان، مخاطبان و داوطلبان آزمون های ورودی، سعی داریم همراه با تشریح مفاهیم مختلف، مثال های متعددی نیز حل کنیم. این آموزش به عنوان یک منبع قوی برای تمامی دانشجویان و داوطلبان برای تمامی آزمون ها و کنکورهای ارشد قابل استفاده می باشد.

زبان پایتون برای برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست ؟

پایتون یک زبان برنامه نویسی «همه منظوره» (General-Purpose) به حساب می‌آید که دارای کاربردهای گوناگون بسیاری است. از این زبان در توسعه و برنامه نویسی وب، «شبکه‌های کامپیوتری» (Computer Network)، علم داده، هوش مصنوعی و سایر موارد استفاده می‌شود. یادگیری زبان پایتون به دلیل سادگی و خوانایی بالای سینتکس آن به میزان زیادی آسان است. این ویژگی خاص پایتون باعث شده است که این زبان به عنوان یک انتخاب عالی برای مهندسان در سطح‌های گوناگون تازه‌کار تا پیشرفته در نظر گرفته شود و نیازی به داشتن تجربه زیاد در برنامه نویسی برای کار در زمینه هوش مصنوعی وجود نداشته باشد.

مقاله‌های پیشنهادی:

۱۳ کتابخانه یادگیری عمیق پایتون — راهنمای کاربردی

۱۰ کتابخانه پایتون علم داده — راهنمای کاربردی

شناسایی موجودیت نام دار با NLTK و SpaCy — راهنمای کاربردی

زبان پایتون برای برنامه نویسی هوش مصنوعی چیستپایتون چون یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی به حساب می‌آید، دارای کتابخانه‌های اثبات و طراحی شده گوناگون بسیاری است که می‌توان با استفاده از آن‌ها پردازش‌های توسعه هوش مصنوعی را انجام داد. برای مثال چند نمونه از کتابخانه‌های کاربردی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین زبان برنامه نویسی پایتون در ادامه فهرست شده‌اند:

کتابخانه Scikit-learn: این کتابخانه از الگوریتم‌های اساسی یادگیری ماشین از جمله «دسته‌بندی» (Classification) و «رگرسیون» (Regression) پشتیبانی می‌کند.

کتابخانه «تنسورفلو» (Tensorflow): این کتابخانه برای طراحی شبکه‌های یادگیری عمیق مورد استفاده قرار می‌گیرد.

کتابخانه «کراس» (Keras): این کتابخانه نسبت به تنسورفلو ساده‌تر است و گزینه مناسب‌تری برای طراحی شبکه‌های عصبی عمیق و یادگیری عمیق به حساب می‌آید. در این کتابخانه از کدهای تنسورفلو نیز استفاده شده است.

کتابخانه Caffe: از این کتابخانه برای طراحی شبکه‌های یادگیری عمیق استفاده می‌شود.

کتابخانه NTLK: این کتابخانه یا همان «Natural Language Toolkit» یکی از کتابخانه‌های بسیار محبوب برای پروژه‌های پردازش زبان طبیعی به حساب می‌آید.

کتابخانه SpaCy: این کتابخانه برای پردازش زبان طبیعی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

همچنین پایتون دارای اسناد جامع و پشتیبانی از طرف جامعه برنامه نویس‌ها است و به راحتی با زبان‌‌های برنامه نویسی دیگر ادغام می‌شود. در بخش بعدی از این مبحث، به بررسی زبان برنامه نویسی «جاوا» (Java) برای هوش مصنوعی پرداخته شده است.

فیلم آموزشی مرتبط

آموزش یادگیری عمیق با پایتون - تنسورفلو و کراس TensorFlow و Keras

در سال های اخیر، یادگیری عمیق، تحول بزرگی را در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ایجاد کرده است. یکی از مهم ترین شاخه های مبحث یادگیری عمیق، بسترهای نرم افزاری و برنامه نویسی هستند که به منظور پیاده سازی و آموزش مدل ها به کار می روند. همچنین، فعالیت های زیادی در زمینه ایجاد بسترها و کتابخانه های نرم افزاری مخصوص یادگیری عمیق، توسط شرکت ها و دانشگاه های معتبر دنیا، انجام شده است؛ در میان این بسترها، با اطمینان می توان بستر TensorFlow شرکت گوگل به همراه کتابخانه Keras را پرکاربردترین و محبوب ترین و در عین حال، قدرتمندترین بستر نرم افزاری در این زمینه معرفی کرد. در این آموزش مطالب اصلی برای ایجاد و آموزش مدل های یادگیری عمیق در Keras آورده شده است.

زبان جاوا برای برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست ؟

جاوا، «زبان برنامه نویسی شی گرا» (Object Oriented Programming | OOP) و بسیار قدرتمند به حساب می‌آید و دارای ساختار نحوی و اشکال‌زدایی ساده است. همچنین، جاوا زبانی پیشرو برای توسعه اپلیکیشن‌های موبایل به شمار می‌رود و به شدت بر هوش مصنوعی متکی است. از زبان جاوا در صنعت استفاده بسیاری می‌شود، این زبان در اجرا و پیاده‌سازی برنامه‌ها سریع‌تر از پایتون به نظر می‌رسد و برای پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی مناسب است که به سرعت بالا برای انجام پردازش‌های خود نیاز دارند. همچنین، جاوا مقیاس‌بندی برنامه‌های بزرگ و پیچیده هوش مصنوعی را آسان می‌کند. این زبان برنامه نویسی دارای مجموعه‌ای از کتابخانه‌های یادگیری ماشین است که در ادامه برخی از آن‌ها معرفی شده‌اند:

کتابخانه «وکا» (Weka): از این کتابخانه در الگوریتم‌های یادگیری ماشین و پیش‌بینی در مدل‌سازی‌ها استفاده می‌شود.

نرم افزار «Massive Online Analysis»: این نرم افزار، یک ابزار «متن باز» (Open Source) «داده کاوی» (Data Mining) به حساب می‌آید.

بسیاری از ابزارهای پردازش «کلان داده‌ها» (Big Data) محبوب، با استفاده از زبان جاوا نوشته شده‌اند. برخی از این فریم ورک‌های کلیدی در ادامه فهرست شده‌اند:

فریم ورک Apache Hive

فریم ورک Apache Hadoop

فریم ورک Apache Spark

همچنین فناوری «ماشین مجازی جاوا» (Java Virtual Machine | JVM) این امکان را به توسعه دهندگان می‌دهد که کدهای ثابتی را در همه پلتفرم‌های پشتیبانی شده بنویسند و پیاده‌سازی کنند و بتوانند ابزارهای سفارشی‌شده بسازند. به طور کلی جاوا در تجزیه و تحلیل داده‌ها، یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی کاربرد دارد و دارای پشتیبانی قدرمتمندی از جامعه برنامه نویس‌ها است. در بخش بعدی از مقاله «برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست» به بررسی زبان برنامه نویسی «جولیا» (Julia) پرداخته شده است.

فیلم آموزشی مرتبط

آموزش معرفی برخی از ابزارهای داده کاوی (رایگان)

در اغلب مسائل، وجود حجم زیاد داده‌ها، منجر به ایجاد اشکالات جدی در امر شناسایی و کشف روابط و الگوهای پنهان در این داده‌ها شده است. دانش داده‌کاوی با هدف فراهم آوردن روش‌هایی برای پردازش هوشمند حجم زیاد داده‌ها و استخراج روال‌ها و قوانین حاکم بر آن‌ها، مطرح شده است. روش‌های داده‌کاوی در گستره وسیعی از کاربردهای مختلف و اصولا در هر جا که با مساله تجزیه و تحلیل اطلاعات مواجه هستیم، قابل استفاده است. ما در این آموزش قصد داریم تا برخی از ابزارهای داده‌کاوی را مورد بحث و بررسی قرار دهیم.

زبان جولیا برای برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست ؟

هدف از طراحی این زبان برنامه نویسی پویا، بیشتر برای تجزیه و تحلیل عددی و علوم محاسباتی است. زبان Julia توسط شرکت MIT در سال ۱۳۹۱ شمسی (۲۰۱۲ میلادی) توسعه یافته است و نسبتاً زبان جدیدی به حساب می‌آید. این زبان برنامه نویسی به دلیل سرعت بالا، ظرفیت محاسباتی قدرتمند و ساختار نحوی شبیه به اسکریپت نویسی به سرعت در حال محبوب شدن میان برنامه نویس‌ها است. جامعه برنامه نویسی این زبان به سرعت در حال رشد است و این مسئله به پشتیبانی هر چه بهتر از آن کمک می‌کند. برخی از کتابخانه‌های یادگیری ماشین زبان برنامه نویسی Julia شامل موارد زیر هستند:

کتابخانه TensorFlow.jl

کتابخانه Scikitlearn.jl

کتابخانه Mocha.jl

کتابخانه Flux

فیلم آموزشی مرتبط

آموزش یادگیری ماشین

در واقع می توان یادگیری ماشین را به عنوان مجموعه ای از ابزارهای پایه برای هوشمند سازی فرایندها در کاربردهای مختلف، به کار گرفت. یادگیری ماشین به عنوان شاخه ای از هوش مصنوعی بدون انجام برنامه نویسی به رایانه امکان بهبود بخشیدن را به عملگرها می دهد. در این آموزش طیف وسیعی از روش های یادگیری کلاسیک مورد مطالعه قرار می گیرد. هدف این آموزش، بیان روش های مختلف یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) به عنوان یک رویکرد نوین و کارآمد در مقوله یادگیری ماشین و بررسی انواع مختلف روش های یادگیری تقویتی است.

زبان Julia می‌تواند به طور یکپارچه الگوریتم‌ها را از مقاله‌های تحقیقاتی به کدها تبدیل کند، همچنین ریسک مدل را کاهش و امنیت آن را افزایش می‌دهد. علاوه بر این، Julia این امکان را به متخصص‌های یادگیری ماشین می‌دهد تا یک مدل را تخمین بزنند و آن را با استفاده از همان زبان در تولید به کار ببرند. جولیا یک زبان برنامه نویسی مناسب برای آن دسته از برنامه‌های هوش مصنوعی است که به محاسبات عددی قدرتمند نیاز دارند.

این زبان برای برنامه نویس‌های هوش مصنوعی که تجربه کار با زبان‌های برنامه نویسی R و پایتون را دارند بسیار ایده‌آل است. در بخش بعدی مقاله «برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست»، پس از معرفی مجموعه دوره‌های آموزش هوش مصنوعی، به بررسی زبان «هسکل» (Haskell) برای برنامه نویسی هوش مصنوعی پرداخته شده است.

معرفی فیلم های آموزش هوش مصنوعی فرادرس

مجموعه آموزش‌های هوش مصنوعی فرادرس

دوره‌های آموزشی سایت فرادرس بر اساس موضوع به صورت مجموعه‌های آموزشی گوناگونی دسته‌بندی شده‌اند. یکی از این مجموعه‌های جامع، مربوط به دوره‌های آموزش هوش مصنوعی است. علاقه‌مندان می‌توانند از این مجموعه آموزشی برای یادگیری بیشتر برنامه نویسی هوش مصنوعی با انواع زبان‌های برنامه نویسی گوناگون استفاده کنند. در زمان تدوین این مقاله، مجموعه دوره‌های برنامه نویسی فرادرس حاوی بیش از ۳۳۸ ساعت محتوای ویدیویی و حدود ۳۹ عنوان آموزشی مختلف است. در ادامه این بخش، برخی از دوره‌های این مجموعه به طور خلاصه معرفی شده‌اند:

فیلم آموزش هوش مصنوعی - مقدماتی (طول مدت: ۴ ساعت و ۳۴ دقیقه، مدرس: دکتر محمد صبری): این فرادرس به صورتی ارائه شده است که هم برای دانشجویان مقطع کارشناسی و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی مفید باشد و هم افرادی بتوانند از آن استفاده کنند که قصد شرکت در آزمون کارشناسی ارشد یا دکتری را دارند. برای مشاهده فیلم آموزش هوش مصنوعی - مقدماتی + کلیک کنید.

فیلم آموزش یادگیری ماشین Machine Learning با پایتون Python (طول مدت: ۱۰ ساعت، مدرس: مهندس سعید مظلومی راد): در این دوره آموزشی سعی شده است در ابتدا بسته‌های شناخته شده پایتون معرفی و سپس کار با توابع آن‌ها آموزش داده شود. در انتها، مباحث یادگیری ماشین با مثال‌های متعددی در زبان پایتون ارائه شده‌اند. برای مشاهده فیلم آموزش یادگیری ماشین Machine Learning با پایتون Python + کلیک کنید.

فیلم آموزش هوش مصنوعی توزیع شده (طول مدت: ۲۴ ساعت و ۸ دقیقه، مدرس: دکتر امیرحسین کیهانی پور): در این دوره آموزشی، به بیان مفاهیم پایه مربوط به عامل هوشمند، از جمله مباحث تئوری، روش‌های اجرایی و پیاده‌سازی سامانه‌های تشکیل شده از تعدادی عوامل هوشمند و خودکار، پرداخته می‌شود. همچنین نمونه‌هایی از کاربردهای اخیر آن‌ها در حوزه‌های گوناگون، بررسی شده‌اند. برای مشاهده فیلم آموزش هوش مصنوعی توزیع شده + کلیک کنید.

فیلم آموزش مبانی یادگیری عمیق (طول مدت: ۵ ساعت و ۲۶ دقیقه، مدرس: دکتر سعید محققی): در این دوره آموزشی، یکی از محبوب‌ترین و پرکاربردترین علوم حوزه هوش مصنوعی، یعنی یادگیری عمیق، آموزش داده شده است. برای مشاهده فیلم آموزش مبانی یادگیری عمیق + کلیک کنید.

فیلم آموزش مقدماتی پردازش تصویر با اپن سی وی OpenCV در پایتون Python (طول مدت: ۳ ساعت و ۱۰ دقیقه، مدرس: مهندس محمدجواد زمانی قلعه): در این فرادرس، معرفی، نصب و بارگذاری تصاویر در برنامه‌ها به صورت کاملاً سریع و آسان انجام و سپس با اعمال عملیات اصلی متداول روی آن‌ها، رویکردهای ریاضی و تبدیل‌های هندسی برای تصاویر آموزش داده می‌شود. برای مشاهده فیلم آموزش مقدماتی پردازش تصویر با اپن سی وی OpenCV در پایتون Python + کلیک کنید.

آموزش شبکه های عصبی پیچشی CNN - مقدماتی (طول مدت: ۲ ساعت و ۱۲ دقیقه، مدرس: سایه کارگری): از آن‌جایی که شبکه‌های عصبی پیچشی یکی از نیازهای اصلی علاقه‌مندان به پردازش تصویر و بینایی ماشین به حساب می‌آید، فراگیری مفاهیم این شبکه‌ها از اهمیت بالایی برخوردار است و در این فرادرس به آن‌ها پرداخته می‌شود. برای مشاهده فیلم آموزش شبکه‌های عصبی پیچشی CNN - مقدماتی + کلیک کنید.

حال پس از معرفی مجموعه دوره‌های آموزش هوش مصنوعی فرادرس، بخش بعدی مقاله «برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست» به بررسی زبان Haskell برای برنامه نویسی هوش مصنوعی ، اختصاص داده شده است.

زبان Haskell برای برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست ؟

Haskell یک «زبان برنامه نویسی تابعی» (Functional Programming Language) به حساب می‌آید که بر اساس «معناشناسی» (Semantics) زبان «Miranda» ایجاد شده است. این زبان برنامه نویسی در زمینه یادگیری ماشین، امنیت و سرعت خوبی دارد. از آنجایی که هسکل یک زبان تعبیه شده با دامنه‌های خاص به حساب می‌آید، در تحقیقات هوش مصنوعی دانشگاه‌ها جایگاه خوبی به دست آورده است. اما شرکت‌های بزرگ نرم افزاری از جمله فیسبوک، این زبان را برای ساخت فریم ورک‌هایی برای مبارزه با «بدافزارها» (Malware) استفاده می‌کنند.

با استفاده از کتابخانه «HLearn»، زبان برنامه نویسی Haskell پیاده‌سازی‌های الگوریتمی را برای یادگیری ماشین انجام می‌دهد و تنسورفلو از یادگیری عمیق آن پشتیبانی می‌کند. این زبان به برنامه نویس‌ها امکانی می‌دهد تا الگوریتم‌هایی بدون کاهش عملکرد ایجاد کنند. همچنین هسکل برای پروژه‌هایی مناسب است که دارای «ریاضیات انتزاعی» (Abstract Math) و «برنامه نویسی احتمالی» (Probabilistic Programming) هستند.

زبان برنامه نویسی تابعی در هوش مصنوعی چیست با استفاده از این زبان، برنامه نویس‌ها می‌توانند مدل را با کدهای اندکی ایجاد کنند و خطوط نوشته شده را مانند معادله‌های ریاضی بخوانند. بنابراین می‌توان در نهایت به این نتیجه رسید که زبان هسکل می‌تواند پیچیدگی مدل یادگیری عمیق را با کدهای تمیز و شبیه به ریاضیات واقعی مدل نشان دهد. در بخش بعدی از این مقاله به بررسی زبان «لیسپ» (LISP) در برنامه نویسی هوش مصنوعی پرداخته شده است.

زبان LISP برای برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست ؟

LISP دومین زبان برنامه نویسی قدیمی بعد از «فرترن» (Fortran) به حساب می‌آید، اما هنوز هم به دلیل مزایای بسیاری که دارد در برخی از پروژه‌های سنگین یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می‌گیرد، این مزایا در ادامه ارائه شده‌اند:

سازگاری

توانایی‌های نمونه‌سازی سریع

«جمع‌آوری خودکار زباله» (Automatic Garbage Collection)

ظرفیت ایجاد شیء پویا

پشتیبانی از عبارت‌های نمادین

زبان برنامه نویسی LISP قادر به پردازش اطلاعات نمادین است و در زمینه‌هایی که شامل محاسبه با نمادها و اطلاعات نمادین هستند، هنوز هم به خوبی عمل می‌کند. «هوش مصنوعی نمادین» (Symbolic AI) روش اولیه‌ای است که برای حل مسئله‌هایی مورد استفاده قرار می‌گیرد که نیاز به تفکر منطقی و بازنمایی دانش دارند. با گذشت زمان، بسیاری از ویژگی‌های خاص زبان برنامه نویسی LISP در سایر زبان‌های محبوب قرار گرفتند. برای مثال عبارت «خلاصه لیست» (List Comprehension) در پایتون، #C و LINQ از این زبان به آن‌ها انتقال یافته است. بخش بعدی مقاله به بررسی زبان R برای برنامه نویسی هوش مصنوعی اختصاص دارد.

فیلم آموزشی مرتبط

آموزش زبان برنامه نویسی لیسپ Lisp

خاصیت زبان‌های تابعی (جبری) در توصیف نرم‌افزار این است که هم برای توصیف استفاده می‌شوند و هم مستقیما قابل اجرا هستند. از زبان‌های تابعی معروف می‌توان به لیسپ (Lisp) اشاره کرد که در این آموزش به همراه مثال‌های مختلف در ویرایشگر LispWorks Personal مورد بحث و بررسی قرار می‌گیرد. در این آموزش به تعریف مساله سیستم ایمنی هواپیمای موجود در کتاب مهندسی نرم‌افزار سامرویل (‌Sommerville) پرداخته شده است و مساله مذکور با استفاده از زبان تابعی لیسپ پیاده‌سازی شده و موارد مربوط به ایمنی در آن بررسی می‌گردد. نحوه عملکرد هر تابع، بیانگر رعایت تمامی موارد ایمنی این مساله با استفاده از مشخصات جبری آن است.

زبان R برای برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست ؟

زبان R توسط متخصصین آمار برای محاسبات آماری توسعه یافته است. از آنجایی که این زبان برنامه نویسی می‌تواند مجموعه داده‌های گسترده‌ای را مورد بحث و بررسی قرار دهد، در توسعه نرم افزارهای آماری، تجزیه و تحلیل داده‌ها و «تجسم یا مصورسازی داده‌ها» (Data Visualization) استفاده می‌شود. زبان برنامه نویسی R یکی از بهترین انتخاب‌ها برای پروژه‌های یادگیری ماشینی است که شامل تجزیه و تحلیل‌های گسترده هستند و روش‌های گوناگونی را برای آموزش و ارزیابی مدل ارائه می‌دهند. R زبانی قدرتمند برای برای یادگیری ماشین است و «بسته‌های» (Package) فراوانی در این زمینه دارد که دو نمونه از آن‌ها در ادامه نمایش داده شده‌اند:

CARAT: زبان R، از این بسته برای آموزش دسته‌بندی و رگرسیون استفاده می‌شود.

randomForest: ابزاری برای تولید و ایجاد «درخت‌های تصمیم» (Decision Tree) به حساب می‌آید.

فیلم آموزشی مرتبط

آموزش یادگیری ماشین به زبان آر R

به صورت مشخص، آشنایی با کتابخانه‌ها، جزئیات و پیاده‌سازی الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین در کنار مروری عملیاتی بر چگونگی بازنمایی بصری داده‌ها، محتوای اصلی این آموزشی را تشکیل می‌دهند. هدف نهایی این فرادرس این است که مخاطبان را به مهارت‌های بالاتر از سطح متوسط و در مواردی پیشرفته در زمینه یادگیری ماشین در زبان R مجهز کرده و آن‌ها را آماده استفاده از این روش‌ها در پروژه‌های پژوهشی و تجاری نماید.

همچنین، محیط تعاملی زبان R برای نمونه‌سازی سریع و بررسی مشکلات جدید بسیار مناسب است. به طور کلی می‌توان گفت که این زبان چندان برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در تولید به کار نمی‌رود و بیشتر ابزاری برای کارهای اکتشافی در فرآیند انتخاب مدل به حساب می‌آید. برنامه نویس‌هایی که تجربه کار با زبان‌های برنامه نویسی ‌پایتون و جاوا را دارند، معمولاً می‌توانند برنامه نویسی R و ساختار نحوی R را هم به سرعت یاد بگیرند. در بخش بعدی از مقاله «برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست» به بررسی زبان ++C برای برنامه نویسی هوش مصنوعی پرداخته شده است.

فیلم آموزشی مرتبط

آموزش داده کاوی و زبان برنامه نویسی R (رایگان)

بر اساس پیش بینی ها، جهان فناوری در سال های آینده حول محور تحلیل داده ها خواهد بود. یکی از موضوعات داغ روز در حوزه تحلیل داده ها، مبحث کشف دانش از داده یا داده کاوی است. داده کاوی به معنای کشف الگوهای جالب توجه از حجم انبوهی از داده ها است که دانشی را ارائه می کنند. استفاده از زبان برنامه نویسی R که با اجازه نامه عمومی گنو منتشر شده در مباحث مربوط به داده کاوی استفاده های گسترده ای چه در پروژه های دانشگاهی و چه در پروژه های عملی دارد. در این کارگاه شما ضمن آشنایی با کلیات داده کاوی، با برنامه نویسی R و استفاده از آن برای داده کاوی آشنا خواهید شد.

زبان ++C برای برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست ؟

++C، یک زبان برنامه نویسی شی گرا همراه با کارایی و سرعت پردازش بالا است. این زبان برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین پیچیده با کدهای فشرده معمولاً عملکرد مطلوبی را از خود نشان می‌دهد. از آنجایی که ++C زبانی با نوع «ایستا» (Static) به حساب می‌آید، خطاهای نوع در طول زمان اجرای آن ظاهر نمی‌شوند.

فیلم آموزشی مرتبط

آموزش پیشرفته C++ - شی گرایی در سی پلاس پلاس

در این آموزش، مفاهیم شی گرایی در C++‌ آموزش داده شده است. مفاهیمی مانند: کلاس، تابع دوست، کلاس دوست، ارث بری، پلی مورفیسم (Polymorphism)، سر بارگذاری، قالب. در این آموزش، ابتدا مفاهیم به صورت پاورپوینت آموزش داده می شود و سپس این مفاهیم در محیط عملی با مثال های متنوعی بررسی می شوند. از نقاط قوت این آموزش، تدریس مطالب شی گرایی با ساده ترین روش و با ذکر مثال های بسیار است.

همچنین این زبان، در «تعادل بار پویا» (Dynamic Load Balancing)، «کَش تطبیقی» (Adaptive Cache) و مدیریت حافظه به خوبی عمل می‌کند و به همین دلیل جهت ساخت فریم ورک‌های مقیاس‌پذیر برای داده‌های بزرگ انتخاب خوبی است. بسیاری از کتابخانه‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به وسیله زبان ++C نوشته شده‌اند. در ادامه برخی از این کتابخانه‌ها فهرست شده‌اند:

کتابخانه SHARK: این کتابخانه از الگوریتم‌های «یادگیری نظارت شده» (Supervised Learning) مانند رگرسیون خطی پشتیبانی می‌کند.

کتابخانه MLPACK: این کتابخانه دارای الگوریتم‌های قابل گسترشی است که کاربران می‌توانند آن‌ها را در راه حل‌های یادگیری ماشین خود ادغام کنند.

زبان ++C معمولاً در برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی با «منابع فشرده» (Resource-Intensive) استفاده می‌شود که نیاز به اجرای سریع دارند. در بخش بعدی از مقاله «برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست» به شرح و بررسی زبان «پرولاگ» (Prolog) برای برنامه نویسی هوش مصنوعی پرداخته می‌شود.

مقاله پیشنهادی: مفاهیم یادگیری نظارت شده، نظارت نشده و نیمه نظارت شده

زبان Prolog برای برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست ؟

زبان برنامه نویسی «اعلانی» (Declarative) و «منطقی» (Logical) پرولاگ در ابتدا برای پردازش زبان‌های طبیعی توسعه یافته بود. در حقیقت، در شرکت IBM از زبان پرولاگ برای تجزیه و تحلیل زبان‌های طبیعی در هنگام طرح سوالات ایجاد شده توسط انسان استفاده می‌شود. در این زبان برنامه نویسی هنگامی که کاربر قوانین و راه حل‌های مورد نظر را ارائه می‌دهد، Prolog ادامه آن را با استفاده از حقایق و قوانین موجود در یک پایگاه داده حل می‌کند. ویژگی‌های تطبیق الگوی قدرتمند و قابلیت استدلال سطح بالا در این زبان برنامه نویسی آن را به زبانی بسیار مفید برای هوش مصنوعی تبدیل کرده است.

لوگو زبان برنامه نویسی پرولاگ

تطبیق الگوی پرولاگ، برای حوزه پردازش زبان طبیعی، «جستجوی هوشمند پایگاه داده» (Intelligent Database Search) و بینایی ماشین ویژگی سودمندی به حساب می‌آید. همچنین این ویژگی‌ها همراه با ساختمان داده‌های درختی و روش‌های ردیابی خودکار، Prolog را به یک زبان برنامه نویسی سازگار و انعطاف‌پذیر تبدیل می‌کنند. علاوه بر این، فهرست‌های (لیست) از پیش نوشته شده و داخلی این زبان برنامه نویسی، ایجاد برنامه‌های مدیریت فهرست را ساده خواهد کرد. این مسئله به صورت بازگشتی است و می‌توان گفت این زبان حل مسائل بازگشتی را نیز انجام می‌دهد.

سادگی حل مسائل بازگشتی با استفاده از این زبان به برنامه نویس‌ها امکان ایجاد برنامه‌های فشرده و قابل فهمی را هنگام مواجه شدن با مشکلات پیچیده پروژه‌های هوش مصنوعی خواهد داد. مجموعه گسترده‌ای از برنامه‌های هوش مصنوعی نیز به صورت بازگشتی حل می‌شوند و زبان پرولاگ یک انتخاب مناسب برای برنامه نویسی این نوع از پروژه‌ها به حساب می‌آید. با این حال، با توجه به ظهور زبان‌های برنامه نویسی جدیدتر، امروزه استفاده از زبان پرولاگ در پروژه‌ها و شرکت‌ها بسیار کاهش یافته است. بخش بعدی از مقاله «برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست» به معرفی و شرح زبان «اسکالا» (Scala) برای برنامه نویسی هوش مصنوعی اختصاص داده شده است.

زبان اسکالا برای برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست ؟

اسکالا یک زبان برنامه نویسی همه منظوره است که هم از برنامه نویسی شی گرا و هم از برنامه نویسی تابعی پشتیبانی می‌کند. این زبان برنامه نویسی در سال ۱۳۸۳ شمسی (۲۰۰۴ میلادی) برای رفع کاستی‌های بسیار اندک زبان جاوا طراحی و توسعه یافته است. کدهای منبع زبان اسکالا برای اجرا در ماشین مجازی جاوا ایجاد شده‌اند، به عبارت دیگر، پشته‌های جاوا و اسکالا می‌توانند در برنامه‌ها به جای یکدیگر ادغام شوند. این زبان برنامه نویسی از بسیاری از کتابخانه‌های JVM پشتیبانی می‌کند و همچنین، می‌تواند ویژگی‌های سینتکسی قابل خواندن خود را با سایر زبان‌های برنامه نویسی محبوب به اشتراک بگذارد.

فیلم آموزشی مرتبط

آموزش برنامه نویسی جاوا Java

مجموعه فیلم های آموزشی برنامه نویسی جاوا در طی ۲۳ درس، مخاطب را به صورت کامل با زبان برنامه نویسی جاوا و امکانات مختلف آن آشنا می کند. در این مجموعه آموزشی، همه مباحث با بیان و تشریح مبانی نظری و سپس با پیاده سازی گام به گام مثال های عملی آموزش داده می شوند و از این نظر، در ایجاد یک دانش عمیق در زمینه برنامه نویسی، بسیار کارآمد است. به طور خاص، در این مجموعه آموزشی، از آخرین نسخه زبان برنامه نویسی جاوا (Java 8) استفاده شده است و مباحث مربوط به برنامه نویسی شی گرا (به همراه مبانی نظری) و برنامه نویسی رابط های گرافیکی (طراحی و برنامه نویسی GUI) نیز مورد بحث و بررسی قرار گرفته اند.

از آنجایی که بسیاری از برنامه‌های سیستم عامل اندروید با استفاده از زبان جاوا نوشته می‌شوند و اسکالا نیز کاملاً با این زبان سازگار است، می‌توان از اسکالا برای توسعه اپلیکیشن‌های اندرویدی استفاده کرد که در آن‌ها از کاربردهای هوش مصنوعی بهره گرفته شده است. این زبان انتخابی مناسب برای برنامه نویسی هوش مصنوعی به حساب می‌آید؛ زیرا توانایی مدیریت الگوریتم‌های پیچیده و جریان‌های داده‌ای را دارد. اسکالا یک انتخاب مناسب برای ارتباط با موتورهای پردازش داده بزرگ از جمله «Apache Spark» است که با استفاده از این زبان نوشته شده‌اند. محبوبیت زبان اسکالا برای ایجاد مدل‌های یادگیری ماشین تا حدی توسط «Spark» و کتابخانه‌های یادگیری ماشین آن در حال افزایش است.

کتابخانه‌های Apache Spark MLlib و ML وظیفه‌هایی مرتبط با «خوشه‌بندی» (Clustering)، دسته‌بندی و یادگیری نظارت‌شده را انجام می‌دهند. کتابخانه «BigDL» با Apache Spark ادغام شده است و مانند «Apache PredictionIO» یک پشته ارائه می‌دهد که ساخت و استقرار الگوریتم‌های یادگیری ماشین را ساده می‌کند. در بخش بعدی این مقاله، به شرح و بررسی این موضوع پرداخته شده است که ساده‌ترین و بهترین زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی برای یادگیری چیست.

فیلم آموزشی مرتبط

آموزش کاهش تعداد رنگ تصاویر با استفاده از روش های خوشه بندی هوشمند

روش های متعددی برای انجام کاهش رنگ یا Color Reduction (و یا Color Quantization) وجود دارند. اما در این آموزش، بر روی روش های مبتنی بر خوشه بندی تمرکز شده است و کاربرد سه روش خوشه بندی هوشمند برای کاهش رنگ در تصاویر رنگی، به صورت عملی مورد استفاده قرار گرفته اند.

ساده ترین و بهترین زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست ؟

پایتون به دلیل قابلیت خوانایی بالا، ساختار نحوی ساده و شبیه بودن به زبان انگلیسی، ساده‌ترین زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی به حساب می‌آید. این سادگی پایتون، نوشتن، نگهداری و تقویت کدهای هوش مصنوعی را با سرعت بیشتر امکان‌پذیر می‌سازد و کدهایی با قابلیت دسترسی بالا ایجاد می‌کند. سازماندهی و تجزیه و تحلیل زبان پایتون ساده است و طرح‌بندی شهودی آن نیز جذابیت بالایی دارد.

همچنین پایتون با استفاده از جامعه توسعه دهندگان فعال پشتیبانی می‌شود و افراد تازه‌کار در این زبان می‌توانند آموزش‌ها، سندها و راهنمایی‌هایی با کیفیت بالا برای این زبان بیابند. همچنین این افراد می‌توانند از برنامه نویس‌های با تجربه کمک بگیرند. همه این موارد و همچنین برخی مسائلی که در بخش بعدی به آن‌ها پرداخته شده است، پایتون را به یکی از بهترین زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی تبدیل می‌کند. در بخش بعدی از مقاله «برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست» به بررسی دلیل این مسئله پرداخته شده است که چرا زبان پایتون برای برنامه نویسی هوش مصنوعی استفاده می‌شود.

فیلم آموزشی مرتبط

آموزش مقدماتی پیاده سازی شبکه های عصبی مصنوعی در پایتون Python

شبکه عصبی مصنوعی (Artificial Neural Network) که در واقع یک مدل‌سازی از مغز است، کاربردهای زیادی در علم و صنعت دارد. به عنوان مثال، سیستم تشخیص هویت گوشی‌های موبایل، خودرو‌های خودران و یا نرم‌افزارهای تغییر چهره و سن، از شبکه‌های عصبی مصنوعی استفاده می‌کنند. ما نیز در این فرادرس، به آموزش انواع شبکه‌های عصبی و پیاده‌سازی آن‌ها به کمک زبان برنامه‌نویسی پایتون (Python) پرداخته‌ایم. شما در انتهای این آموزش علاوه بر آشنایی با انواع شبکه های عصبی، قادر خواهید بود تا با توجه به نیاز خود، شبکه عصبی مورد نظر را پیاده‌سازی کرده و نتایج کار خود را مشاهده کنید. همچنین این فرادرس شما را آماده می‌کند تا بتوانید با خیالی راحت‌تر و دید مناسب‌تر، به سراغ فراگیری مبحث یادگیری عمیق (Deep Learning) بروید.

چرا زبان پایتون برای برنامه نویسی هوش مصنوعی ترجیح داده می شود؟

محبوبیت زبان پایتون برای برنامه نویسی هوش مصنوعی تا حد زیادی به کتابخانه‌های قدرتمندی بستگی دارد که با استفاده از این زبان ایجاد شده‌اند. به عنوان برخی از ویژگی‌های کتابخانه‌ها و فریم ورک‌های پایتون می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

فریم ورک‌ها و کتابخانه‌های پایتون، کدنویسی با استفاده از زبان پایتون را ساده‌تر می‌کنند.

کتابخانه‌ها و فریم ورک‌های پایتون، از الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظارت شده و نظارت نشده پشتیبانی می‌کنند.

فریم ورک‌ها و کتابخانه‌های پایتون، از ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی مصنوعی و بسیاری موارد دیگر پشتیبانی می‌کنند.

این فریم ورک‌ها و کتابخانه‌ها ابزارهای متن بازی هستند که توسعه را بهینه می‌کنند و در عین حال هزینه‌های «سربار» (Overhead) را کاهش می‌دهند.

از آنجایی که پایتون، زبانی قابل حمل و قابل توسعه به حساب می‌آید، می‌تواند با سیستم‌های هوش مصنوعی ادغام شود که با سایر زبان‌ها، برنامه نویسی شده‌اند. حتی پایتون می‌تواند وظیفه‌های «بین زبانی» (Cross-Language) را انجام دهد و این انعطاف‌پذیری آن را به بهترین زبان برای برنامه نویسی هوش مصنوعی تبدیل کرده است. انعطاف‌پذیری این زبان شامل استفاده از انواع شیوه‌ها و سبک‌های برنامه نویسی نیز می‌شود که پایتون از آن پشتیبانی می‌کند. پایتون به برنامه نویسان امکان این را می‌دهد تا با انواع سبک‌های برنامه نویسی «دستوری» (Imperative)، تابعی، شی گرا و «رویه‌ای» (Procedural) کدنویسی کنند.

فیلم آموزشی مرتبط

آموزش کتابخانه استاندارد پایتون

هدف از این فرادرس ارائه ماژول‌هایی است که با پایتون نصب می‌شوند و نیاز به نصب جداگانه ندارند و تحت عنوان کتابخانه استاندارد پایتون شناخته می‌شوند. لازمه یادگیری این آموزش، آشنا بودن به زبان برنامه‌نویسی پایتون است. در این فرادرس موضوعاتی از جمله: دایرکتوری (Directory) و فایل، زمان، اعداد، دسترسی به اینترنت و رمزنگاری و... را بررسی و ماژول‌های مربوط به هر مبحث را آموزش می‌دهیم.

پایتون از بیشتر رویکردهای برنامه نویسی پشتیبانی می‌کند تا بهترین راه حل برای مسئله هوش مصنوعی را به دست بیاورد. تا این بخش از این مقاله به مفاهیم برنامه نویسی هوش مصنوعی و معرفی برخی از انواع زبان‌های برنامه نویسی آن پرداخته شد، در بخش بعدی مسیر یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی برای علاقه‌مندان به این مبحث شرح داده شده است.

مسیر یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست ؟

امروزه بخش بزرگی از شغل‌های پرطرفدار و جدید در صنعت، در زمینه‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق فعالیت دارند. به همین دلیل یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی با استفاده از مسیری ساده و روشن می‌تواند به افراد زیادی برای تحصیل و یافتن شغل مورد علاقه‌شان کمک کند. برخی از مشاغلی که می‌توان با استفاده از یادگیری هوش مصنوعی در آن‌ها مشغول به کار شد، شامل موارد زیر می‌شوند:

«دانشمند داده» (Data Scientist)

«مهندس یادگیری ماشین» (Machine Learning Engineer)

«مهندس هوش مصنوعی» (AI Engineer)

پژوهشگر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

مسیر یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست

برخی از افراد تصمیم می‌گیرند که در مسیر تحصیلی خود، در رشته کامپیوتر و گرایش هوش مصنوعی در مقطع‌های مختلف تحصیل کنند، اما اگر شخصی قصد داشته باشد به طور تخصصی‌تر این علم را بیاموزد یا از رشته تحصیلی دیگری وارد این حوزه جذاب شود، می‌توان مسیر یادگیری ساده‌ای به این فرد پیشنهاد داد که در این بخش ارائه شده است. به طور کلی هوش مصنوعی از دو بخش سخت افزار و نرم افزار تشکیل شده است که بخش نرم افزار آن دو رویکرد دارد که در ادامه بررسی می‌شوند:

رویکرد «مبتنی بر قانون» (Rule-Based): در این رویکرد منطق پروژه با استفاده از برنامه نویسی هوش مصنوعی پس از درک مسئله اصلی انجام می‌شود.

رویکرد یادگیری ماشین: در این رویکرد منطق پروژه با استفاده از داده‌ها و تجربه درک می‌شود.

الگوریتم‌ها و رویکردهای گوناگونی وجود دارند که بخشی از یادگیری ماشین به حساب می‌آیند و در برنامه نویسی هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرند. برخی از آن‌ها در ادامه فهرست شده‌اند:

«رگرسیون خطی» (Linear Regression)

«ماشین بردار پشتیبان» (Support Vector Machine | SVM)

درخت تصمیم‌گیری (Decision Tree)

«جنگل تصادفی» (Random Forest)

«یادگیری جمعی» (Ensemble Learning)

«شبکه عصبی عمیق» (Artificial Neural Network)

فیلم آموزشی مرتبط

آموزش یادگیری جمعی (Ensemble Learning) (رایگان)

یادگیری ماشین (Machine Learning) یک حوزه مطالعاتی است که به ماشین ها توانایی یادگیری می دهد، بدون این که نیاز باشد این ماشین ها به طور صریح برنامه نویسی شوند. به عبارتی، یادگیری ماشین بررسی می کند که چگونه کامپیوترها می توانند براساس داده یاد بگیرند یا کارایی شان را بهبود بخشند.ما در این آموزش قصد داریم تا یادگیری جمعی (Ensemble Learning) را مورد بحث و بررسی قرار دهیم.

در سال‌های اخیر الگوریتم‌های مبتنی بر شبکه عصبی مصنوعی بسیار موفقت‌آمیز عمل کرده‌اند. حوزه یادگیری ماشینی که با یک شبکه عصبی پیچیده و چند لایه سر و کار دارد یادگیری عمیق نامیده می‌شود. شبکه‌های دیگری به نام «شبکه‌های مولد تخاصمی» (Generative Adversarial Network | GAN) وجود دارند که در این حوزه استفاده می‌شوند و از یادگیری عمیق نیز پیچیده‌تر هستند. متخصص‌های هوش مصنوعی بسیاری وجود دارند که هر کدام در بخش خاصی از حوزه هوش مصنوعی مشغول به کار هستند. پیش از شروع یادگیری هوش مصنوعی باید حوزه مورد نظر خود را انتخاب و با توجه به آن یادگیری را آغاز کرد.

فیلم آموزشی مرتبط

آموزش یادگیری عمیق - شبکه های GAN با پایتون

در این فرادرس با مفاهیم و کاربردهای شبکه عصبی عمیق (GAN (Generative Adversarial Network آشنا خواهید شد. شبکه های GAN، یکی از به روزترین معماری های یادگیری عمیق است که از زمان مطرح شدن در سال 2014 تاکنون به شدت رشد یافته است. رشد عجیب این معماری یادگیری عمیق، به خاطر کاربردهای جذاب و بعضا حیرت آور آن از قبیل متحرک سازی تصویر ثابت مونالیزا و… بوده است. این معماری یادگیری عمیق، موضوع اصلی مقالات علمی در کنفرانس های معتبر یادگیری ماشین از قبیل NIPS در سال های اخیر است. در این آموزش با شبکه های GAN معمولی، شبکه های Deep Convolutional GAN, Semi-supervised GAN, Conditional GAN و CycleGAN آشنا می شوید.

برای مثال روش یادگیری حوزه پردازش تصویر با پردازش زبان طبیعی بسیار متفاوت است و هر کدام آموزش‌های مخصوص به خود را دارند. هوش مصنوعی نیازمند سخت افزارهای خاصی است و برای پیاده‌سازی برنامه‌های آن روی سیستم و دستگاه مورد نظر باید سخت افزار نیز متناسب با برنامه تامین شود. برای مثال در برخی از پروژه‌ها به دلیل حجم بالای داده‌ها نیاز است که از پردازنده GPU، به جای پردازنده CPU استفاده شود و امکان پیاده‌سازی همه برنامه‌ها با پردازنده CPU و سیستم‌های کامپیوتری معمولی وجود ندارد. در ادامه ابتدا به بررسی مفاهیم و ابزارهای مورد نیاز برای شروع برنامه نویسی هوش مصنوعی پرداخته شده است.

مفاهیم و ابزارهای مورد نیاز برنامه نویسی هوش مصنوعی

برای برنامه نویسی هوش مصنوعی برخی از ابزارها وجود دارند که این مهارت را ساده‌تر می‌کنند، در ادامه به بررسی این ابزارهای هوش مصنوعی پرداخته شده است. بخش بعدی ابتدا به بررسی خط فرمان‌ها اختصاص داده می‌شود.

خط فرمان سیستم عامل چیست؟

برای یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی و کار با شبکه‌های این حوزه، معمولاً نیاز است که از دستورات خط فرمان یا ترمینال نیز استفاده شود. پیشنهاد می‌شود که سیستم عامل «لینوکس» (Linux) برای کار در زمینه هوش مصنوعی انتخاب شود زیرا نصب برنامه‌های مرتبط با هوش مصنوعی در این سیستم عامل ساده‌تر است. اما می‌توان از سیستم عامل‌های دیگر مانند ویندوز نیز استفاده کرد. به طور کلی یادگیری دستورات ترمینال برای نصب ابزارهای هوش مصنوعی، پیاده‌سازی برنامه‌ها و سایر موارد پیشنهاد می‌شود.

پروژه‌های هوش مصنوعی را هم می‌توان در سیستم شخصی خود پیاده‌سازی کرد و هم از «گوگل کولب» (Google Colab) برای پیاده‌سازی آن‌ها استفاده می‌شود. گوگل کولب وب سایتی است که محیطی برای کدنویسی هوش مصنوعی دارد و اکثر ابزارهای مورد نیاز مانند تنسورفلو و کراس به صورت پیش‌فرض روی آن نصب هستند. در بخش بعدی به بررسی زبان برنامه نویسی پرداخته شده است.

انتخاب زبان برنامه نویسی پروژه هوش مصنوعی

برای برنامه نویسی هوش مصنوعی زبان را باید با توجه به هدف مورد نظر انتخاب کرد. معمولاً زبان پایتون بهترین گزینه برای برنامه نویسی هوش مصنوعی به حساب می‌آید؛ زیرا می‌توان با استفاده از این زبان در بیشتر حوزه‌های هوش مصنوعی فعالیت داشت. با وجود این‌که می‌توان به وسیله ابزارهای تقریباً آماده و بدون کدنویسی پروژه‌های هوش مصنوعی را ایجاد کرد، بهتر است حتماً حداقل یک زبان را فرا گرفت. زبان‌های برنامه نویسی به بهتر فکر کردن در مسیر تعریف پروژه کمک می‌کنند و یادگیری زبان باعث ایجاد پروژه‌ای کامل‌تر، خلاقانه‌تر و جذاب‌تر می‌شود. در بخش بعدی به «پاک‌سازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها» (Data Cleaning and Analysis) پرداخته شده است.

پاک سازی و تجزیه و تحلیل داده ها

بخش بزرگی از یک پروژه هوش مصنوعی مربوط به پاک‌سازی داده‌ها از جمله بارگذاری داده‌ها با فرمت‌های گوناگون، «تجزیه» (Parsing) داده‌های متن، افزودن ستون‌های بیشتر به داده‌ها یا تبدیل داده‌های بدون ساختار به سطرها و ستون‌ها و سایر موارد است. امکان دارد که داده‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی هر چیزی از جمله تصاویر، کلمات، متن، ویدیوها و سایر موارد باشند.

همچنین در تجزیه و تحلیل داده‌ها، زمانی که داده‌های مورد نیاز پروژه پاکسازی و ساختاریافته شدند، نیاز است که تجزیه و تحلیل اساسی روی داده‌ها انجام شود تا خصوصیات گوناگون آن‌ها مانند توزیع، داده‌های از دست رفته و سایر موارد درک شوند. به این دو بخش قبل از ورود به کدهای اصلی پروژه هوش مصنوعی، پیش‌پردازش داده‌ها نیز گفته می‌شود. معمولاً پاک‌سازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها با استفاده از کتابخانه «پانداس» (Pandas) در پایتون انجام می‌شود و داده‌هایی که نیاز است به صورت آرایه‌ای ارائه شوند به وسیله کتابخانه «Numpy» پایتون آماده می‌شوند.

فیلم آموزشی مرتبط

آموزش کتابخانه های NumPy و Matplotlib در پایتون

آموزش ارائه شده جهت تکمیل و بهینه سازی مباحث موجود در پایتون مقدماتی ارائه شده است. همچنین آشنایی با NumPy (در درس دوم) فاز جدیدی از برنامه نویسی در پایتون را بروی کاربران می گشاید.

هنگامی که بسته به نیاز پروژه تعریف شده، داده‌ها آماده شدند، می‌توان آن‌ها را به عنوان ورودی به الگوریتم هوش مصنوعی داد. بنابراین می‌توان به این نتیجه رسید که برای آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها بخشی از برنامه نویسی هوش مصنوعی در این مرحله انجام می‌شود. در بخش بعدی به بررسی مفاهیم یادگیری ماشین برای برنامه نویسی هوش مصنوعی پرداخته شده است.

فیلم آموزشی مرتبط

آموزش pandas برای تحلیل اطلاعات در پایتون

کتابخانه پانداس (pandas)، یک کتابخانه متن-باز (اوپن-سورس) و رایگان است که برای استفاده در زبان برنامه‌نویسی پایتون توسعه داده شده و یکی از چندین پروژه مورد حمایت NumFOCUS است. نام پانداس (pandas) از مخفف‌سازی عبارت Panel Data و جمع بستن آن به دست آمده است. پنل دیتا، اصطلاحی است که در رشته‌هایی از قبیل آمار و اقتصادسنجی، به داده‌های دوبعدی دارای سطر و ستون اطلاق می‌شود. مطالب این فرادرس در سطحی است که برای اغلب کاربردهای عملی پانداس در پروژه‌های داده‌کاوی و علوم داده کافی خواهد بود و هر کسی که قصد استفاده از این ابزار را داشته باشد، می‌تواند به سادگی تمامی چیزهایی را که لازم دارد، از طریق این آموزش فرا بگیرد. البته، پیش‌نیاز استفاده از این فرادرس، آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون (حداقل در سطح مقدماتی) است.

مفاهیم یادگیری ماشین برای برنامه نویسی هوش مصنوعی

برای شروع طراحی یک پروژه هوش مصنوعی بهتر است که ابتدا انواع مسئله‌های یادگیری ماشین مورد بررسی قرار بگیرند. این روش‌های یادگیری به نوع «مجموعه داده» (DataSet) و روش یادگیری آن‌ها بستگی دارد که در ادامه ارائه شده‌اند:

«یادگیری نظارت شده» (Supervised Learning): در این نوع یادگیری با استفاده از مجموعه داده مشخصی که به الگوریتم هوش مصنوعی داده می‌شود، سیستم برای ارائه نتایج مورد نیاز آموزش می‌بیند. به عبارت دیگر، یادگیری نظارت شده نوعی از یادگیری به حساب می‌آید که دارای مجموعه داده‌های برچسب‌دار است. الگوریتم‌های یادگیری نظارتی بسیاری وجود دارند که برای مثال می‌توان به «ماشین بردار پشتیبان»، «رگرسیون لجستیک» (Logistic Regression)، «جنگل تصادفی»، «دسته‌ بند بیز ساده» (naïve Bayes Classification) و سایر موارد اشاره کرد.

«یادگیری نظارت نشده» (Unsupervised Learning): این نوع از الگوریتم‌ها از داده‌هایی استفاده می‌کنند که برچسب ندارند. روش طبقه‌بندی داده‌ها در این الگوریتم‌ها به صورت «خوشه‌بندی» (Clustering) است. این الگوریتم‌ها با پیدا کردن شباهت بین اشیا، آن‌ها را طبقه‌بندی می‌کنند.

«یادگیری نیمه نظارتی» (Semi Supervised Learning): یادگیری نیمه نظارتی به نوعی از الگوریتم‌ها گفته می‌شود که مجموعه داده آن‌ها شامل مجموعه کوچکی از داده‌های برچسب‌دار و مجموعه بزرگی از داده‌های بدون برچسب می‌شود.

«یادگیری تقویتی» (Reinforcement Learning): این نوع یادگیری روشی است که بر اساس ارزش یا دادن پاداش به اشیا، آن‌ها را دسته‌بندی می‌کند. به طور کلی، یک عامل یادگیری تقویتی می‌تواند محیط خود را درک و تفسیر کند، اقداماتی انجام دهد و از طریق آزمون و خطا آموزش ببیند.

در این بخش طبق مسئله تعریف شده و مجموعه داده در دسترس، نوع یادگیری پروژه انتخاب می‌شود. سپس بر اساس نوع یادگیری پروژه، شبکه‌ها و روش‌های هوش مصنوعی بررسی خواهند شد و بهترین روش برای برنامه نویسی هوش مصنوعی مورد نظر انجام می‌شود. در بخش بعدی از مقاله «برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست» به انتخاب مدل برنامه نویسی هوش مصنوعی پرداخته شده است.

مقاله‌های پیشنهادی:

مجموعه داده های رایگان و قابل دانلود برای علم داده و یادگیری ماشین

مجموعه داده های عمومی برای داده کاوی و هوش مصنوعی — راهنمای کاربردی

انتخاب مدل برنامه نویسی هوش مصنوعی

پس از بررسی انواع روش‌های یادگیری ماشین، حال زمان انتخاب و ایجاد مدل هوش مصنوعی یا «شبکه عصبی مصنوعی» (Artificial Neural Network | ANN) است. یکی از معروف‌ترین مدل‌ها، «شبکه عصبی پیچشی» (Convolutional Neural Network | CNN) به حساب می‌آید که در بسیاری از حوزه‌ها استفاده می‌شود. این مدل‌ها می‌توانند مسائل پیچیده را به راحتی حل کنند. در این مرحله هم می‌توان با استفاده از برنامه نویسی مدل مورد نظر و خاص خود را ایجاد کرد و هم می‌توان از شبکه‌هایی که قبلاً نوشته و آموزش داده شده‌اند برای حل مسائل استفاده کرد. به روش استفاده از شبکه‌های معروف و «از قبل آموزش داده شده» (Pre-Trained) و دادن ورودی‌های خود به آن‌ها «Fine Tune» کردن گفته می‌شود.

فیلم آموزشی مرتبط

آموزش شبکه های عصبی پیچشی CNN - مقدماتی

شبکه عصبی پیچشی (CNN) یک الگوریتم یادگیری عمیق است که می‌تواند یک تصویر ورودی را گرفته، به جنبه‌ها یا اشیای مختلف آن تصویر از طریق وزن‌دهی قابل یادگیری، اهمیت بخشد و بتواند یکی را از دیگری متمایز کند. معماری CNN مشابه الگوی اتصال نورون‌ها در مغز انسان است و از ساختار قشر بصری الهام گرفته است. از آنجایی که درس یادگیری عمیق یکی از دروس پر اهمیت و ضروری رشته علوم کامپیوتر و گرایش‌های مختلف آن مانند: هوش مصنوعی، داده‌کاوی و همچنین شبکه‌های عصبی پیچشی و نیاز اصلی علاقه‌مندان به پردازش تصویر و بینایی ماشین است، فراگیری مفاهیم این شبکه‌ها بسیار حائز اهمیت است که در این فرادرس به آن می‌پردازیم.

مجموعه داده‌ها در روش‌های دسته‌بندی برای استفاده در مدل باید به دو یا سه بخش «آموزش» (Train)، «اعتبارسنجی» (Validation) و «تست» (Test) تقسیم شوند. در برخی از پروژه‌ها نیازی به مجموعه اعتبارسنجی نیست. مجموعه آموزش که معمولاً بزرگترین مجموعه در نظر گرفته می‌شود، برای آموزش مدل مورد استفاده قرار می‌گیرد. مجموعه اعتبارسنجی برای تست هر «دوره» (Epoch) آموزش در زمان پیاده‌سازی مورد استفاده قرار می‌گیرد و مجموعه تست پس از پیاده‌سازی کامل مدل برای تست مدل نهایی استفاده می‌شود. همچنین، هیچ کدام از این مجموعه‌ها نباید باهم همپوشانی داشته باشند.

فیلم آموزشی مرتبط

آموزش شبکه های عصبی مصنوعی در متلب

مجموعه فرادرس های شبکه های عصبی مصنوعی در متلب، مجموعه ای از هفت فرادرس جامع درباره شبکه های عصبی مصنوعی است. این بسته آموزشی بی نظیر، در مجموع شامل تقریبا 27 ساعت برنامه آموزشی تخصصی است، که تمام بخش های آن به صورت تئوری و عملی ارائه شده اند.

در پروژه‌های هوش مصنوعی هنگام آموزش داده‌ها چندین بار (چندین دوره) این کار انجام می‌شود تا در نهایت بتوان به نتیجه مورد نظر رسید به هر کدام از این دوره‌ها Epoch گفته می‌شود. گاهی ممکن است تعداد دوره‌ها بیشتر از تعداد مناسب برای پروژه تعریف شوند و این موضوع باعث «بیش‌برازش» (Overfitting) مدل می‌شود. Overfitting زمانی رخ می‌دهد که مدل فقط برای داده‌های آموزشی دقت خوبی ایجاد کند و برای داده‌های اعتبارسنجی و تست دقت آن پایین باشد. به عبارتی می‌توان گفت که مدل شرطی می‌شود و فقط در اختیار داده‌های آموزش قرار می‌گیرد. در این حالت یکی از روش‌های از بین بردن بیش‌برازش، کاهش تعداد دوره‌ها یا همان Epochها است. همچنین گاهی با افزایش تعداد داده‌ها نیز این مشکل برطرف می‌شود.

روش عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی به این صورت است که بخشی از مجموعه داده را دریافت می‌کنند و آموزش یا پیاده‌سازی مدل را به وسیله آن انجام می‌دهند، سپس با بخش دیگر مجموعه داده که در بخش مجموعه داده‌های آموزش وجود نداشت، مدل نهایی آزمایش خواهد شد. اگر نتیجه و دقت خوبی دریافت شود، این معنی را می‌دهد که مدل خوب و مناسبی طراحی شده است. برای برنامه نویسی هوش مصنوعی این شبکه‌ها می‌توان از کتابخانه‌هایی مانند تنسورفلو یا PyTorch استفاده کرد. در بخش بعدی از مقاله «برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست» به بررسی کاربردهای هوش مصنوعی پرداخته شده است.

کاربردهای برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست ؟

می‌توان گفت که امروزه تقریباً هوش مصنوعی در همه زمینه‌های مهم کاربرد دارد. در سال‌های اخیر با تکامل و پیشرفت کلان داده‌ها، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نیز شروع به تکامل کرده‌اند. از آنجایی که کار روی هوش مصنوعی به ذخیره تعداد زیادی داده نیاز دارد، با پیشرفت روش‌های ذخیره اطلاعات و داده‌های حجیم، کاربردهای هوش مصنوعی نیز افزایش یافته است. در گذشته ذخیره این داده‌ها به دلیل نبود زیرساخت سخت افزاری مناسب کار سختی به حساب می‌آمد، از این رو برنامه نویسی هوش مصنوعی کاربرد زیادی نداشت. برخی از کاربردهای رایج هوش مصنوعی در ادامه ارائه شده‌اند:

فیلم آموزشی مرتبط

آموزش پروژه محور پردازش تصویر با OpenCV در C++ - تشخیص چهره (رایگان)

امروزه پردازش تصویر، بخش مهمی از قالب سیستم های هوشمند را تشکیل می دهد. اگر تا به حال به سیستم های تشخیص اثر انگشت و یا تشخیص چهره و یا تشخیص هویت بر مبنای تصویر عنبیه توجه کرده باشید، در تمام آن ها پردازش تصویر، بلوک مهمی از کل پروسه را تشکیل می دهد. در این آموزش پروژه محور، سعی شده تا یکی از کاربردی ترین مباحث، یعنی تشخیص چهره، برای شما به نحوی بیان شود که هیچ گونه ابهام و یا جای سؤالی نماند و تمام ریز جزئیات، از قبیل: آموزش نصب کتابخانه و معرفی تمامی توابع استفاده شده در پروژه، بیان شود. زبان برنامه نویسی این پروژه به زبان C++ بوده که در عین ساده بودن از سرعت بسیار بالا برخوردار می باشد.

«تشخیص چهره» (Facial Recognition)

«اینترنت اشیا» (Internet Of Things | IoT)

خدمات درمانی مانند تشخیص سرطان و تومور

ربات‌های صنعتی

اتوموبیل‌های خودران

هدایت موشک در سیستم‌های دفاعی

«امنیت سایبری» (Cybersecurity)

افزایش بازدیدکننده‌های وب سایت‌ها

در بخش بعدی به مواردی پرداخته شده است که باعث دشوار شدن یادگیری هوش مصنوعی می‌شوند.

فیلم آموزشی مرتبط

آموزش اینترنت اشیا Internet of Things یا IoT - مقدماتی

اینترنت اشیا (Internet of things) یا به اختصار IoT، یکی از جدیدترین حوزه های علم روز است که دانش رشته های مختلف را به منظور بخشیدن هویت دیجیتالی به تمام اشیا و ارتباط آن ها با همدیگر از طریق شبکه های مختلف مخابراتی به کار می گیرد. اینترنت اشیا در حال حاضر یکی از موضوعاتی است که جدیدترین و بیشترین نشر مقاله در IEEE را به خود اختصاص داده است.

چه چیزی یادگیری هوش مصنوعی را دشوار می‌کند؟

گاهی یادگیری هوش مصنوعی و برنامه نویسی آن از مهارت‌های دشوار به حساب می‌آید و برای یادگیری دقیق آن نیاز به تلاش و مطالعه زیادی است. شرکت‌های هوش مصنوعی هنگام پیاده‌سازی برنامه‌های خود با چالش‌های زیادی رو به رو می‌شوند. یکی از این چالش‌ها، کمبود مهارت کارکنان است که می‌توان گفت ۵۶ درصد از شرکت‌ها با این چالش مواجه هستند. اما این موضوع به دلیل پیچیدگی ذاتی هوش مصنوعی کاملاً قابل درک و رایج است. در ادامه برخی از مواردی ارائه می‌شود که یادگیری هوش مصنوعی را دشوار می‌کنند:

برنامه نویسی گسترده: هوش مصنوعی نیاز به برنامه نویسی در حوزه‌های گسترده‌ای دارد. هدف برنامه نویسی هوش مصنوعی این است که برنامه‌ها را طوری طراحی کند تا کامپیوترها بتوانند به راحتی تصمیم‌گیری کنند و این نوع کدنویسی کار ساده‌ای نیست.

کارایی داده‌ها: برنامه‌های هوش مصنوعی برای یادگیری به تعداد داده‌های زیادی نیاز دارند تا بتوانند به دقت خوبی برسند. به دست آوردن این داده‌ها مخصوصاً برای افراد تازه‌کار کار ساده‌ای نیست.

پیچیدگی: به طور کلی هوش مصنوعی حوزه پیچیده‌ای به حساب می‌آید، برای این‌که بتوان به خوبی در این حوزه عمل کرد بهتر است که درک خوبی از رشته‌های علوم کامپیوتر، آمار، حساب دیفرانسیل انتگرال و سایر موارد در آن داشت.

کمبود ابزارهای مورد نیاز: اکثر ابزارهای موجود و پردازش‌هایی که در هوش مصنوعی توسعه پیدا می‌کنند با نرم افزارهای سنتی ایجاد شده‌اند. افرادی که وارد این حوزه می‌شوند، بیشتر مواقع باید زمان و منابعی را صرف توسعه ابزارهای جدیدی کنند که می‌تواند دشوار و وقت‌گیر باشد.

البته این آمار به این معنی نیست که همه پروژه‌های هوش مصنوعی بسیار سخت هستند، پروژه‌های ساده‌تری نیز وجود دارند که برای شروع برنامه نویسی هوش مصنوعی می‌توان به انجام آن‌ها پرداخت. بخش بعدی از مقاله «برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست» به این موضوع اختصاص داده می‌شود که یادگیری هوش مصنوعی چقدر زمان می‌برد.

یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی چقدر زمان می‌برد؟

با این‌که می‌توان گفت یادگیری هوش مصنوعی هیچ وقت به پایان نمی‌رسد، اما می‌توان حدود پنج تا شش ماه را برای یادگیری اصول اولیه و مفاهیم اساسی آن در نظر گرفت. برخی از این مفاهیم در ادامه فهرست شده‌اند:

علم داده

شبکه‌های عصبی مصنوعی

فریم ورک تنسورفلو

کاربردهای پردازش زبان طبیعی

سایر موارد

همچنین، روشن است که برای یادگیری مفاهیم پیشرفته‌تر مانند یادگیری عمیق، یادگیری تقویتی، و یادگیری ماشین نظارت نشده به زمان بیشتری نیاز خواهد بود. از آنجایی که اکثر افراد هوش مصنوعی را از طریق دانشگاه یا دوره‌های آموزشی فرا می‌گیرند، مدت زمان یادگیری آن‌ها با مدت زمان دوره یکسان است و بستگی به دوره مورد نظر دارد. در بخش بعدی از مقاله «برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست» به چگونگی شروع یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی پرداخته شده است.

چگونگی شروع یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی

شروع برنامه نویسی هوش مصنوعی ممکن است دشوار و دلهراه‌آور به نظر برسد، برای کاهش این مشکل‌ها در این بخش نکته‌هایی ارائه شده است که جهت شروع یادگیری و تقویت مهارت‌های دانشجویان و علاقه‌مندان می‌توانند مفید باشند. ابتدا به بررسی تقویت برخی از مهارت‌های اساسی برنامه نویسی هوش مصنوعی پرداخته شده است.

تقویت مهارت های اساسی برنامه نویسی هوش مصنوعی

بدون در نظر گرفتن تخصص هوش مصنوعی که هر فرد به آن علاقه دارد، مسلط شدن بر اطلاعات پایه‌ای مهم برای هر فرد بسیار حائز اهمیت است. برخی از این مفاهیم و مهارت‌های پایه‌ای شامل موارد زیر می‌شوند:

یک زبان برنامه نویسی مانند پایتون: پایتون یکی از معمول‌ترین زبان‌های برنامه نویسی برای هوش مصنوعی به حساب می‌آید. این زبان برای کارها و وظایف ساده مفید است، همچنین نیازی نیست هنگام انتقال آن‌ها به برنامه‌های پیشرفته‌تر همه کدها ارتقا پیدا کنند و تغییری در آن‌ها ایجاد شود.

اصول اولیه یادگیری ماشین: همچنین نیاز است که اصول اولیه یادگیری ماشین برای درک و فهمیدن الگوریتم‌های هوش مصنوعی یاد گرفته شوند.

نظریه آمار و احتمال: درک پایه‌ای از نظریه آمار و احتمال هنگام برخورد با مجموعه داده‌های بزرگ مفید است.

حساب دیفرانسیل و انتگرال: در برنامه‌های هوش مصنوعی از این مفاهیم استفاده می‌شود، بنابراین درک مفاهیم پایه‌ای از آن‌ها می‌تواند برای برنامه نویسی هوش مصنوعی مفید باشد. یکی از مباحث مهمی که در حساب دیفرانسیل انتگرال وجود دارد و در هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرد، جبر خطی است.

برخی از مهارت‌های دیگری که باید فرا گرفته شوند ولی از اهمیت کمتری برخوردار هستند در ادامه ارائه شده‌اند:

پردازش زبان طبیعی

حل مسئله‌های دنیای واقعی

اشکال‌زدایی و خطایابی

کار با داده‌ها و ساختمان داده‌های جدید

در کنار مهارت‌های علمی فوق، بهتر است برخی از مهارت‌های شناختی نیز در آموزندگان این حوزه وجود داشته باشد. برخی از این مهارت‌ها در ادامه ارائه شده‌اند:

یادگیری: این موضوع برای تبدیل داده‌ها به یک قالب عملی از جمع‌آوری داده‌ها، ایجاد می‌شود و در این فرآیند از قوانینی مشخص استفاده می‌شود.

دلیل و برهان: هدف این مفهوم تصمیم‌گیری و استنتاج منطقی است.

خود تصحیح‌گری: اصلاح اطلاعات و ایجاد تغییرات را برای بهبود نتایج انجام می‌دهد.

زمانی که همه این مفاهیم پایه و اساسی در فرد ایجاد شدند، شروع انجام یک پروژه برنامه نویسی هوش مصنوعی بسیار کارآمد خواهد بود. این روش باعث ایجاد تجربه عملی در فرد می‌شود و به یادگیری مفاهیم جدید کمک می‌کند. در بخش بعدی از این مقاله به روش‌های استفاده از منابع رایگان در یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی پرداخته شده است.

استفاده از منابع رایگان برای یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست ؟

اگر شخصی در ابتدای مسیر یادگیری هوش مصنوعی است، نیازی نیست که برای یادگیری این حوزه مبلغ زیادی را هزینه کند، می‌توان از محتواها و دوره‌های رایگان آنلاین از جمله مقاله‌های منتشر شده در مجله فرادرس و کتاب‌های الکترونیکی موجود برای یادگیری مفاهیم این حوزه استفاده کرد. همچنین سایت‌های ایرانی آموزشی از جمله فرادرس نیز می‌توانند برای یادگیری مفاهیم هوش مصنوعی مورد استفاده قرار بگیرند. برای تمرین برنامه نویسی برای پیاده‌سازی کاربردهای هوش مصنوعی، کدهای برنامه نویسی هوش مصنوعی گیت‌هاب و آموزش‌های آنلاین آن‌ها، برای یادگیری این مهارت ابزارهای سودمندی به حساب می‌آیند.

گوگل میزبان تعداد زیادی منابع رایگان برای یادگیری هوش مصنوعی و برنامه نویسی آن است و این منابع می‌توانند برای افراد تازه‌کار در هوش مصنوعی و متخصصین یادگیری ماشین بسیار سودمند باشند. زمانی که فرد مفاهیم اولیه را با استفاده از منابع رایگان آموخت، می‌تواند به سراغ دوره‌های آنلاین غیر رایگان برود و با پرداخت هزینه، بخش‌های پیشرفته هوش مصنوعی را بیاموزد. در بخش بعدی از مقاله «برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست» به شرح زمان و نوع گذراندن دوره برنامه نویسی هوش مصنوعی پرداخته شده است.

گذراندن دوره برنامه نویسی هوش مصنوعی

برای تقویت مهارت هوش مصنوعی و برنامه نویسی آن، نیاز است که به برخی از نکات توجه شود، این نکته‌ها در این بخش ارائه شده‌اند:

بهتر است برای کسب مهارت هوش مصنوعی قدرتمند، دوره آموزشی مرتبط با یادگیری ماشین را گذراند. این دوره به متخصصین مهارت‌هایی را می‌آموزد که برای پروژه‌های پیشرفته‌تر نیاز است و روند یادگیری افراد را سریع‌تر می‌کند.

بسیاری از وب سایت‌ها و موسسات، دوره‌های آموزشی هوش مصنوعی آنلاین و آفلاین را ارائه می‌دهند. فرد باید از کامل بودن دوره آموزشی خریداری شده اطمینان حاصل کند که همه موارد پایه‌ای هوش مصنوعی را نیز پوشش می‌دهد. همچنین دوره‌ای مناسب است که در آن آموزش کار با پروژه‌های واقعی نیز وجود داشته باشد.

یکی دیگر از مزایای گذراندن دوره‌های آنلاین، این موضوع است که می‌توان با افراد دیگر در یک مسیر مشابه هم‌فکری داشت. ارتباط برقرار کردن با کسانی که متخصص هوش مصنوعی هستند و یا در مسیر یادگیری آن قرار دارند، روند یادگیری هوش مصنوعی را بهبود می‌دهد.

در بخش بعدی از مقاله «برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست» به معرفی روش کمک گرفتن از متخصصین هوش مصنوعی برای یادگیری این مهارت پرداخته شده است.

شرکت در دوره های یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست

کمک گرفتن از متخصصین هوش مصنوعی

همان‌طور که پیش از این به سطح دشواری هوش مصنوعی پرداخته شد، این مهارت دارای سطح دشواری بالایی است. بنابراین، در صورت نیاز نباید از درخواست کمک دریغ کرد. چندین انجمن آنلاین وجود دارند که برای کمک گرفتن در یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی می‌توان با آن‌ها در ارتباط بود و سوال‌های خود را مطرح کرد. برای مثال گروه‌های فیسبوک و انجمن‌های Reddit دو نمونه از آن‌ها هستند. همچنین اگر فرد در دوره آنلاینی شرکت کرده است، می‌تواند از مدرس یا هم‌کلاسی‌های خود برای رفع مشکلاتش کمک بگیرد. در بخش بعدی از مقاله «برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست» به بررسی این موضوع پرداخته شده است که چگونه می‌توان در برنامه نویسی هوش مصنوعی پیشرفت کرد.

چگونه می توان در برنامه نویسی هوش مصنوعی پیشرفت کرد؟

حال که روش‌های یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی و ورود به این حوزه مورد بررسی قرار گرفتند، در این بخش روش‌های پیشرفت در این زمینه پرداخته شده است. ابتدا به بررسی داشتن یک «مربی» (Mentor) برای یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی پرداخته شده است.

داشتن یک مربی برای بهبود مهارت های خود

یک مربی یا همان منتور هوش مصنوعی می‌تواند به افراد در یادگیری هوش مصنوعی کمک کند و به سوالات آن‌ها پاسخ دهد. آن‌ها می‌توانند به افراد در یادگیری موارد جدید کمک کنند و بازخوردهایی درباره پروژه نوشته شده توسط آموزندگان به آن‌ها بدهند. اگر شخصی در جایگاه منتور و به صورت حضوری در دسترس نبود، می‌توان به صورت آنلاین به دنبال یافتن یک منتور بود. در بخش بعدی به شرح کار تمرین برنامه نویسی هوش مصنوعی پرداخته شده است.

داشتن یک مربی برنامه نویسی هوش مصنوعی

تمرین برنامه نویسی هوش مصنوعی

افرادی که در مسیر یادگیری هوش مصنوعی هستند، می‌توانند در زمان آزاد خود به تمرین برنامه نویسی هوش مصنوعی با استفاده از کار روی پروژه‌ها بپردازند. این روش به آن‌ها کمک می‌کند تا مفاهیم را بهتر بیاموزند و مهارت‌های افراد را بهبود می‌دهد. برای تمرین برنامه نویسی هوش مصنوعی می‌توان کدهایی را نوشت که مشکلی را در زندگی واقعی افراد برطرف کنند.

به عنوان مثال، کدهایی برای پیشنهاد محصولات به مصرف‌کنندگان بر اساس سابقه خرید آن‌ها می‌توان نوشت. همچنین اگر در دوره‌ای ثبت نام شود، به احتمال زیاد در آن مسئله‌هایی از زندگی واقعی به افراد داده می‌شود که می‌توان با استفاده از هوش مصنوعی به عنوان تمرین آن‌ها را حل کرد. ادامه مقاله «برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست» به بررسی روش بهبود یادگیری هوش مصنوعی با استفاده از شرکت در مسابقه‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی اختصاص داده می‌شود.

شرکت در مسابقه های برنامه نویسی هوش مصنوعی

یکی از روش‌های دیگر بهبود مهارت‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی شرکت در مسابقه‌های مخصوص به این حوزه از جمله رقابت‌های «Kaggle» است. معمولاً این مسابقه‌ها دارای یک مجموعه داده هستند و مسئله‌ای برای حل وجود دارد که برای حل آن‌ها باید از مجموعه داده‌های مربوطه استفاده کرد. بهترین بخش این مسابقه این است که می‌توان برای رسیدن به پاسخ مسئله از هر ابزار یا زبان برنامه نویسی استفاده کرد. همچنین می‌توان برای بهبود مهارت برنامه نویسی هوش مصنوعی خود به انجمن‌های آنلاین افرادی پیوست که در این مسابقه‌ها شرکت می‌کنند. در بخش بعدی از این مقاله به بررسی شرکت در رویدادها و ارائه‌ها برای بهبود مهارت هوش مصنوعی و برنامه نویسی آن پرداخته شده است.

شرکت در رویدادها برای بهبود مهارت های خود

هر ساله رویدادهای متعددی برگزار می‌شوند که در آن‌ها مهارت‌های فعلی و آینده هوش مصنوعی مورد بررسی قرار می‌گیرند. می‌توان در این کنفرانس‌ها و رویدادهای علمی با افراد خبره این حوزه ارتباط برقرار کرد که در صنعت مشغول به کار هستند. همچنین این کنفرانس‌ها می‌توانند به شرکت‌کنندگان خود درباره کارهای هوش مصنوعی و خلق مسائل جدید ایده بدهند. در ادامه مقاله «برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست» به بررسی در نظر گرفتن هوش مصنوعی به عنوان یک شغل پرداخته شده است.

شرکت در رویدادها و ارائه ها برای بهبود مهارت برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست

شغل هوش مصنوعی

بدون شک هر فردی قبل از یادگیری مهارت مورد نظرش برای ورود به بازار کار، درباره حقوق و بازار کار آن تحقیق می‌کند. این موضوع ضروری است که افراد بدانند آیا مشاغل مرتبط با هوش مصنوعی امیدوار کننده هستند و درآمد برنامه نویسی هر ساله این مهارت چقدر است؟ در ادامه پیش‌نیازهای ورود به بازار کار هوش مصنوعی مورد بررسی قرار گرفته‌اند.

پیش نیازهای ورود به بازار کار برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست ؟

برای استخدام در مشاغل مرتبط با هوش مصنوعی و برنامه نویسی آن، نیاز به پیش‌نیازهایی است که در ادامه مورد بررسی قرار می‌گیرند:

داشتن مدرک دانشگاهی در زمینه‌های علوم کامپیوتر، ریاضیات یا آمار و احتمالات

داشتن مهارت در یکی از زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی

داشتن مهارت در الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

داشتن دانش درباره کلان داده‌ها و مجموعه داده‌ها

پیش نیازهای ورود به بازار کار برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست ؟

البته باید به این نکته توجه شود که این نیازمندی‌ها قطعی نیستند و ممکن است بر اساس شرایط شغلی در آن‌ها تغییراتی نیز ایجاد شود. در بخش بعدی از این مقاله به این موضوع پرداخته شده است که آیا هوش مصنوعی شغل پایداری به حساب می‌آید؟

آیا هوش مصنوعی شغل پایداری است؟

در سال ۱۳۹۴ شمسی (۲۰۱۵ میلادی) فقط ۱۰ درصد از شرکت‌ها و سازمان‌ها گزارش داده‌اند که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند و استفاده از آن را برای آینده در برنامه خود دارند. با این حال این آمار در سال ۱۳۹۸ شمسی (۲۰۱۹ میلادی) به ۳۷ درصد افزایش یافت. بنابراین، بر اساس این آمار می‌توان گفت که هوش مصنوعی شغلی پایدار است، در برنامه شرکت‌ها باقی می‌ماند و روز به روز محبوب‌تر خواهد شد. در بخش بعدی از مقاله «برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست» به موضوع درآمد این مهارت در دنیا پرداخته شده است.

درآمد دنیا از هوش مصنوعی چگونه است؟

متخصصین سطح متوسط هوش مصنوعی در سال درآمدی حدود ۱۰۶ هزار و ۸۲۳ دلار در کشور آمریکا به دست می‌آورند. این کشور بهترین کشور برای برنامه نویسی به حساب می‌آید. متخصصین خبره برنامه نویسی هوش مصنوعی در سال می‌توانند حدود ۱۷۷ هزار دلار نیز کسب کنند. حقوق برنامه نویسی هوش مصنوعی در کشورهای اروپایی نیز تقریباً نزدیک به همین مقدار است. می‌توان گفت درآمد برنامه نویسی در ایران برای یک برنامه نویس خبره هوش مصنوعی حدود ۳۵ میلیون تومان است و برنامه نویس‌های سطح متوسط این حرفه نزدیک به حدود ۱۵ میلیون تومان درآمد دارند.

درآمد دنیا از Artificial Intelligence چگونه است؟

جمع‌بندی

در دنیای هوش مصنوعی امروز، استفاده از حوزه‌های گوناگون هوش مصنوعی در زمینه‌های مختلف یکی از مسائل روز دنیا به حساب می‌آید. همان‌طور که در زندگی روزمره مشخص است، امروزه بیشتر سیستم‌ها، سازمان‌ها و حتی وسایل مورد استفاده بشر دارای سیستم‌های هوش مصنوعی هستند و روز به روز استفاده از آن‌ها در حال افزایش است. همچنین به واسطه این افزایش کاربرد، موقعیت‌های شغلی این حوزه گسترده‌تر می‌شوند و افراد زیادی به دنبال کسب اطلاعات در خصوص نحوه برنامه نویسی هوش مصنوعی هستند.

در این مقاله سعی شد به طور جامع به مبحث برنامه نویسی هوش مصنوعی پرداخته شود. همچنین در راستای بررسی جامع این حوزه، در این نوشتار به بیشتر سوال‌های رایج پیرامون یادگیری و برنامه نویسی هوش مصنوعی پرداخته شده است. در بخش‌های میانی و پایانی مقاله نیز به روند و مراحل یادگیری هوش مصنوعی و برنامه نویسی آن پرداخته شد. برخی از دوره‌های آموزشی هوش مصنوعی فرادرس نیز در این مقاله برای یادگیری بیشتر مهارت برنامه نویسی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به علاقه‌مندان و دانشجویان معرفی شدند.

مداد

برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست؟ + مسیر شروع و یادگیری