نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی – در سال ۲۰۲۳ و برای مبتدیان

هر بار که خریدی اینترنتی می‌کنید، در گوگل به دنبال اطلاعات می‌گردید یا به تماشای استریم‌های آنلاین مشغول می‌شوید، در حال سر و کله زدن با هوش مصنوعی (Artificial Intelligence | AI) هستید. در واقع هوش مصنوعی این روزها راهش را به تمام ابعاد زندگی دیجیتالی ما باز کرده و در گذر زمان نیز صرفا شاهد رشد آن خواهیم بود. به تبع همین موضوع، یادگیری AI مهم‌تر از همیشه شده است. اگرچه این کار در نگاه نخست بسیار دشوار به نظر می‌رسد، اما با دسترسی به یک نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی مناسب می‌توانید از سختی‌ها بکاهید و لذت بیشتری از تمام این فرایند ببرید. با کوئرا بلاگ همراه باشید.

هوش مصنوعی چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟

هوش مصنوعی به معنی فرایند شبیه‌سازی هوش انسانی و سپردن وظایف گوناگون به ماشین‌های مختلف – مثلا سیستم‌های کامپیوتری – است. این وظایف می‌توانند گستره وسیعی از نیازها را در بر بگیرند، از تشخیص الگو و تصمیم‌گیری گرفته تا یادگیری تجربی و پردازش زبان طبیعی. از این تکنولوژی در حوزه‌هایی نظیر سلامت، امور مالی و حمل‌ونقل نیز استفاده می‌شود.

یادگیری هوش مصنوعی از آن جهت مهم است که این تکنولوژی انقلابی در حال دگرگون کردن سبک زندگی، کار و تعاملات بشر است. درحالی که بزرگ‌ترین سازمان‌های جهان در صنایع مختلف به جمع‌آوری مقادیری کلان از داده مشغول شده‌اند، هوش مصنوعی به ما کمک می‌کند که از منطق پشت تمام این داده‌ها سر در بیاوریم.

با در پیش گرفتن نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی می‌توانید آینده شغلی خود را نیز تا حد زیادی تضمین کنید، زیرا این حوزه با سرعت زیادی پیش می‌رود و با گذشت هر روز، نیاز به مهندسان آشنا با هوش مصنوعی بیشتر خواهد شد.

بیشتر بخوانید: پردازش زبان طبیعی چیست ؟ – هرچه باید راجع به NLP بدانید

نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی چقدر زمان می‌برد؟

مدت زمان یادگیری هوش مصنوعی معمولا به این بستگی دارد که چه مسیری را در پیش می‌گیرید. هم می‌توانید به خودآموزی مشغول شوید و هم تحصیلاتی رسمی در دانشگاه داشته باشید.

اگر مسیر خودآموزی را در پیش بگیرید، مدت‌زمان لازم می‌تواند بسیار متغیر باشد، زیرا بستگی زیادی به دانش پیشین شما، میزان انگیزه شما و همینطور دوره‌های آموزشی در دسترس دارد. معمولا چند ماه تا یک سال طول می‌کشد تا به خوبی مفاهیم هوش مصنوعی، زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف مانند پایتون و ریاضیات پشت کار را یاد بگیرید و آموزش یادگیری ماشین و الگوریتم‌های آن را پشت سر بگذارید. اما دوره‌های آنلاین، ویدیوهای آموزشی و پروژه‌های عملی می‌توانند این فرایند را سرعت ببخشند.

در طرف دیگر هم مسیر دانشگاه و تحصیلات رسمی در یکی از رشته‌های علوم کامپیوتر، علم داده یا هر حوزه مشابهی را داریم. مدرک کارشناسی این رشته‌ها معمولا ظرف سه تا چهار سال به دست می‌آیند و در این برهه می‌توانید منتظر یادگیری جامع هوش مصنوعی و سوژه‌های مرتبط با آن باشید.

فارغ از اینکه کدام مسیر را انتخاب می‌کنید، مهم است که به یادگیری مداوم، به کار‌گیری آموزه‌ها و هم‌گام ماندن با تازه‌ترین پیشرفت‌ها متعهد شوید تا بتوانید مسیر یادگیری هوش مصنوعی را با کم‌ترین سختی و بیشترین بهره‌وری طی کنید.

بیشتر بخوانید: تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چیست؟

نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۳

یادگیری هوش مصنوعی فرایندی بسیار هیجان‌انگیز است که البته چالش‌های خاص خود را هم به همراه می‌آورد. در این حوزه، انبوهی از سوژهای زیرمجموعه را پیدا می‌کنید. اما اگر نقشه راهی واضح در ذهن داشته باشید و از منابع درست کمک بگیرید، به راحتی از پس کار برخواهید آمد.

۱. کسب مهارت‌های بنیادین

پیش از اینکه وارد جهان هوش مصنوعی شوید، لازم است در برخی حوزه‌ها دانشی جامع کسب کرده باشید. این مهارت‌های بنیادین در آینده به ستون فقراتی تبدیل شوند که برای درک هوش مصنوعی به آن نیاز خواهید داشت:

• ریاضیات پایه: هوش مصنوعی تا حد زیادی بر مفاهیم ریاضیاتی متکی است، خصوصا اگر وارد حوزه‌های یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق شوید. البته که برای موفقیت در این حوزه لازم نیست ریاضی‌دان باشید، اما آشنایی با مفاهیمی مانند جبر خطی، حسابان و احتمال کاملا ضروری است. برای مثال از مفاهیمی مانند ماتریس‌ها و نگاشت خطی به صورت مداوم در الگوریتم‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شود.
• آمار پایه: وقتی دانش آمار را به خوبی درک کنید، هوش مصنوعی شکلی بسیار منطقی‌تر به خود می‌گیرد. آگاهی از نحوه تفسیر داده و دستیابی به اطلاعاتی که در جهان واقعی به کار گرفته می‌شوند از مهم‌ترین پیش‌نیازهای این حوزه به حساب می‌آیند. مفاهیمی مانند معنی‌داری آماری، توزیع، رگرسیون و درست‌نمایی نقشی مهم در تعریف کردن کاربردهای مختلف برای هوش مصنوعی ایفا می‌کنند.
• انگیزه یادگیری: هوش مصنوعی دائما دگرگون می‌شود و روز به روز پیشرفت‌ها، تکنیک‌ها و ابزارهای جدید از راه می‌رسند. بنابراین لازم است ذهنی پویشگر داشته باشید، تازه‌ترین دستاوردها را با علاقه دنبال کنید و خودتان را با تازه‌ترین تکنولوژی‌ها وفق دهید.

بسیار مهم است که بدانید سطح مهارت در پیش‌نیازهای بالا، بستگی به شغلی دارد که برای خود متصور می‌شوید. برای مثال محقق داده احتمالا نیاز چندانی به درک عمیق مفاهیم ریاضیاتی نداشته باشد، اما پژوهشگری که می‌خواهد الگوریتمی کاملا جدید بنویسد نیازمند آشنایی گسترده‌تر با ریاضی خواهد بود. کلید موفقیت این است که نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی خود را هم‌سو با اهداف شغلی مد نظرتان بچینید.

2. توسعه مهارت‌های تخصصی هوش مصنوعی

حالا که پیش‌نیازها را بررسی کردیم، بیایید به سراغ آن دسته از مهارت‌های ضروری برویم که برای تبدیل شدن به استادی در حوزه هوش مصنوعی به آن‌ها نیاز خواهید داشت. درست مانند پیش‌نیازهای بخش قبلی، سطح آشنایی شما با هر یک از موارد زیر بستگی به نقشی دارد که برای خود در دنیای هوش مصنوعی متصور می‌شوید.

• آمار: علم آمار راجع به جمع‌آوری، دسته‌بندی، تحلیل، تفسیر و ارائه داده است و یکی از مهم‌ترین پیش‌نیازها برای هرکسی به حساب می‌آید که می‌خواهد به کمک هوش مصنوعی، با انواع داده‌ها سر و کله بزند. در این حوزه چیزهای زیادی برای یادگیری وجود دارد، از احتمال و مدل‌های آماری مانند رگرسیون لجستیک و خطی گرفته تا تکنیک‌های نمونه‌برداری و جمع‌بندی مجموعه‌ داده‌های مختلف. دوره‌های آموزش R هم معمولا نحوه کار با متغیرها و انحراف معیارها را در این زبان برنامه‌نویسی می‌آموزند.
• ریاضیات: همانطور که پیش‌تر اشاره کردیم، برخی از حوزه‌های ریاضی، فونداسیون الگوریتم‌های هوش مصنوعی هستند. جبر خطی، حسابان، احتمال و معادلات دیفرانسیل، همگی از مهم‌ترین ابزارهای ریاضیاتی در دسترس شما به حساب می‌آیند. هنگام فراگیری این مهارت باید مبانی جبر خطی، نحوه استفاده از معادلات ماتریکس-وکتور و مفاهیمی مانند متغیرها و واریانس را به خوبی درک کنید.
• برنامه‌نویسی: برای اینکه بتوانید هوش مصنوعی را به خوبی پیاده‌سازی کنید، باید درکی عمیق از برنامه‌نویسی داشته باشید. آشنایی با کدنویسی به شما اجازه می‌دهد الگوریتم‌های هوش مصنوعی را توسعه دهید، داده‌ها را دستکاری کنید و به استفاده از انواع ابزارهای هوش مصنوعی و کتابخانه‌ها مشغول شوید. پایتون در حال حاضر یکی از محبوب‌ترین زبان‌ها در میان علاقه‌مندان به هوش مصنوعی به حساب می‌آید، زیرا ساده و انعطاف‌پذیر است و انبوهی کتابخانه متمرکز بر علم داده برای آن پیدا می‌کنید. مطلب نکات یادگیری پایتون برای مبتدیان ذهنیتی روشن به شما خواهد داد.
• ساختمان داده: یکی دیگر از اجزای مهم نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی ساختمان داده (Data Structure) است. ساختمان داده به ما اجازه می‌دهد داده‌ها را به شکلی بهینه ذخیره‌سازی و بازیابی کنیم. در نتیجه، کسب دانش راجع به ساختمان‌های مختلف داده مثل آرایه‌ها (Arrays)، درختان (Trees)، فهرست‌ها (Lists) و صف‌ها (Queues) برای نوشتن کدهای بهینه و توسعه الگوریتم‌های پیچیده ضروری خواهد بود. اگر پایتون را به عنوان زبان برنامه‌نویسی مورد نظر خود انتخاب کردید، یادگیری ساختمان داده در پایتون را فراموش نکنید که مفاهیمی نظیر انواع داده و ساختارهای ابتدایی و غیر ابتدایی – مانند رشته‌ها، فهرست‌ها و استک‌ها – را در بر می‌گیرد.

• دستکاری داده: دستکاری داده یا Data Manipulation راجع به پاکسازی، دگرگون‌سازی و دستکاری داده به گونه‌ای است که برای تحلیل هرچه بیشتر یا خوراندن به هوش مصنوعی آماده باشد. کسب مهارت در کار با کتابخانه‌هایی مانند Pandas برای فعالیت در این حوزه ضروری است. هنگام فراگیری Data Manipulation پیشنهاد می‌کنیم نحوه دگرگون‌سازی، منظم‌سازی و فیلتر کردن داده را در زبان‌های پایتون یا R یاد بگیرید و به آزمون و خطا با مجموعه داده‌های دنیای واقعی مشغول شوید.
• علم داده: علم داده یا Data Science در واقع ترکیبی از ابزارهای مختلف، الگوریتم‌ها و قواعد یادگیری ماشین است که هدفی ساده را دنبال می‌کند: یافتن الگوهای پنهان در داده‌های خام. به عنوان متخصصی در حوزه هوش مصنوعی، بسیار مهم است که با فرایند استخراج اطلاعات ارزشمند از داده خام آشنا باشید. دو زبان برنامه‌نویسی پایتون و R در اینجا هم کارایی خود را به نمایش می‌گذارند.
• یادگیری ماشین: Machine Learning یا یادگیری ماشین یکی از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی است که از طریق آن، به ماشین‌ها می‌آموزیم چطور از داده برای بهبود عملکرد خود یا دست زدن به پیش‌بینی‌های دقیق کمک بگیرند. بسیار مهم است که الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین را درک کنید، کارکرد آن‌ها را بشناسید و نحوه به‌کارگیری آن‌ها را بدانید. پیش از هر چیز باید به سراغ مبانی یادگیری ماشین بروید، یعنی مفاهیمی مانند پیش‌بینی، تشخیص الگو و مبانی یادگیری عمیق. بعد باید دسته‌بندی و رگرسیون را یاد بگیرید و ساختمان پنهان داده‌های کلان را از طریق یادگیری بدون نظارت، شناسایی کنید.
• یادگیری عمیق: و در نهایت به Deep Learning یا یادگیری عمیق می‌رسیم که از زیرمجموعه‌های یادگیری ماشین است و از شبکه‌های عصبی چند لایه برای مدل‌سازی و درک الگوهای پیچیده کمک می‌گیرد. یادگیری عمیق یکی از اصلی‌ترین تکنولوژی‌های پشت اکثر هوش مصنوعی‌های پیشرفته امروزی است، از دستیارهای صوتی گرفته تا اتومبیل‌های خودران.

هرکدام از این مهارت‌ها به نوعی به دیگری متصل می‌شوند و بنابراین همه آن‌ها در کنار یکدیگر، دانشی عمیق راجع به هوش مصنوعی در اختیارتان می‌گذارند. یکی از بهترین توصیه‌هایی که می‌توانیم برای رسم نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی در اختیارتان بگذاریم این است که ابتدا مبانی تمام حوزه‌های بالا را فرا بگیرید و سپس به سراغ یادگیری عمیق‌تر مواردی بروید که برای‌شان اشتیاق دارید.

۳. یادگیری نحوه کار با ابزارها و پکیج‌های هوش مصنوعی

آشنایی با ابزارها و پکیج‌های مناسب، یکی از مهم‌ترین پیش‌نیازهای دستیابی به موفقیت در جهان هوش مصنوعی به حساب می‌آید. دو زبان پایتون و R به اصلی‌ترین زبان‌های این حوزه تبدیل شده‌اند، چرا که سادگی، انعطاف‌پذیری و انبوهی از کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های ارزشمند را با خود به همراه می‌آورند.

نکته مهم اینکه لزوما نیازی نیست با هر دو زبان آشنا باشید. به عنوان مثال زبان پایتون به خودی خود کفایت می‌کند. در ادامه با برخی از مهم‌ترین کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های این زبان برای هوش مصنوعی آشنا می‌شوید:

• Pandas: کتابخانه Pandas برای پایتون، انبوهی ابزار برای تحلیل داده در اختیارتان می‌گذارد. دانشمندان داده از Pandas برای رسیدگی به وظایف مختلف استفاده می‌کنند، از جمله پاکسازی داده، دگرگون‌سازی داده و تحلیل آماری. این کتابخانه سازگاری کامل با داده‌های ناقص، درهم‌ریخته و بدون برچسب دارد و بنابراین ابزاری بسیار ارزشمند برای پیش‌پردازش مجموعه داده‌ها به حساب می‌آید.
• NumPy: کتابخانه NumPy (مخفف Numerical Python) پشتیبانی از آرایه‌های بزرگ و چندبعدی را امکان‌پذیر می‌کند و توابع ریاضیاتی سطح بالا را نیز برای کار با این آرایه‌ها در اختیارتان می‌گذارد. این کتابخانه‌ای ضروری برای تمام پروژه‌های رایانش علمی به حساب می‌آید، به خصوص پروژه‌های هوش مصنوعی.
• Scikit-Learn: ابزاری ساده و بهینه برای استخراج داده و یادگیری ماشین است. Scikit-Learn را به صورت پیش‌فرض درون NumPy و SciPu و همین‌طور Matpltlib پیدا می‌کنید و متن‌باز بودن آن به این معنی است که به صورت رایگان در دسترس همه قرار گرفته. Scikit-Learn مجموعه‌ای غنی از دسته‌بندی‌ها، رگرسیون‌ها و الگوریتم‌های کاهش ابعاد را در اختیار شما می‌گذارد.
• PyCaret: این هم یک کتابخانه قدرتمند دیگر برای پایتون است که فرایند ساخت و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی را آسان می‌کند و به کاربر اجازه می‌دهد به شکلی بهینه‌تر به اکتشاف، پیش‌پردازش، تعلیم، تنظیم و مقایسه الگوریتم‌های یادگیری ماشین مشغول شود.

مثالی از نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی

حالا که تمام دانستنی‌های بنیادین را پشت سر گذاشته‌ایم، بیایید ببینیم نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی در عمل چه شکل و شمایلی دارد. این نقشه راه را می‌توانید براساس فاکتورهای شخصی – مانند زمان در دسترس و میزان انگیزه خود – سفارشی‌سازی کنید، اما در همین حالت خام برای اکثر افراد مناسب خواهد بود.

ماه اول تا سوم: مبانی ریاضی، برنامه‌نویسی، ساختمان داده و دستکاری داده

• ریاضی و آمار: کار را با مبانی جبر خطی، حسابان، آمار و احتمال شروع کنید. به این ترتیب فونداسیونی قوی برای دروس بعدی خواهید داشت.
• برنامه‌نویسی: کار را با پایتون را یاد بگیرید که پرکاربردترین زبان برنامه‌نویسی در حوزه هوش مصنوعی به حساب می‌آید. ابتدا به سراغ مبانی بروید و بعد مفاهیم دشوارتر را بیاموزید. در این بین، یادگیری نحوه کار با پکیج‌هایی مانند NumPy هم ضروری است.
• دستکاری داده: در مرحله بعد شروع به یادگیری تحلیل و دستکاری داده کنید. با کتابخانه‌های مختلف پایتون مثل Pandas و NumPy آشنا شوید و نحوه پاکسازی و آماده‌سازی داده برای پروژه‌های هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین را یاد بگیرید.

ماه چهارم تا ششم: آموزش عمیق‌تر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

• مبانی هوش مصنوعی: در این برهه باید درک کنید هوش مصنوعی چیست، چه تاریخچه‌ای دارد و چه زیرمجموعه‌هایی را در بر می‌گیرد.
• یادگیری ماشین: راجع به انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین – اعم از یادگیری نظارتی، بدون نظارت، نیمه نظارتی و تقویتی – بیاموزید. سپس باید با انواع مدل‌ها، اعتبارسنجی مدل‌ و تنظیم مقادیر هایپرپارامتر آشنا شوید. پکیج‌هایی مانند TensorFlow و Keras در این مرحله حسابی به کار می‌آیند و به آموزش عمیق‌تر کمک می‌کنند.

بیشتر بخوانید: یادگیری ماشین چیست؟

ماه هفتم تا نهم: سوژه‌های پیشرفته و تخصصی

• یادگیری عمیق: در این مرحله از نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی باید شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق (Deep Learning) را به خوبی درک کنید.
• مبانی MLOps: راجع به MLOps یاد بگیرید که راجع به پیاده‌سازی قواعد DevOps در سیستم‌های یادگیری ماشین است. در این جهان با مفاهیمی مانند نسخه‌بندی مدل، پیاده‌سازی مدل و ارکستراسیون سر و کله خواهید زد.
• تخصص در یک حوزه: بسته به علایق و انگیزه‌های خود، در یک حوزه تخصص پیدا کنید. از مثال‌های چنین حوزه‌ای می‌توان به پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتری، یادگیری تقویتی یا هر سوژه دیگری اشاره کرد.

ماه دهم به بعد: یادگیری و آزمون و خطای مداوم

• تخصص هرچه بیشتر: بسته به مسیر شغلی مورد نظر خود، تخصص‌های خود را گسترش دهید.
• به‌روز باقی ماندن: دائما وب‌سایت‌ها، پادکست‌ها و ویدیوهای مربوط به هوش مصنوعی را دنبال کنید و به جوامعی بپیوندید که در آن‌ها راجع به هوش مصنوعی صحبت می‌شود.
• یادگیری قواعد اخلاقی: همین‌طور که بیشتر راجع به هوش مصنوعی یاد می‌گیرید، راجع به ملاحظات اخلاقی نیز مطالعه کنید.

جمع‌بندی و پاسخ به سوالات متداول

در آخر باید گفت که این مقاله ساده‌ترین و بهینه‌ترین شکل از نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی را در اختیارتان می‌گذارد، اما می‌توانید آن را بسته به سرعت یادگیری و علایق خود، دستخوش تغییرات گسترده کنید. هوش مصنوعی دنیایی وسیع است و یادگیری هم فرایندی مداوم به حساب می‌آید که قرار نیست ظرف تنها چند ماه یا حتی چند سال به پایان برسد.

+ منبع: DataCamp