هوش مصنوعی یکی از مهم ترین پیشرفت های قرن بیست و یکم است. کارشناسان صنایع مختلف به بررسی قابلیت‌های آن می پردازند و راه‌های جدیدی از کاربرد آن را کشف می‌کنند. ما هوش مصنوعی را یک فناوری نوظهور می‌نامیم؛ با این حال دانشمندان از دهه ۱۹۵۰ در این راستا کار کرده‌اند.  در ابتدا هوش مصنوعی  AI با ربات‌های هوشمندی که در فیلم‌های علمی تخیلی می‌بینیم فاصله زیادی داشت. با این وجود، به لطف فناوری‌هایی مانند یادگیری ماشین (machine learning) و یادگیری عمیق (deep learning)، هوش مصنوعی به یکی از امیدوارکننده‌ترین حوزه‌های صنعت فناوری اطلاعات تبدیل شد. آموزش هوش مصنوعی در مقطع کارشناسی ارشد و دکترا انجام می‌شود و یکی از گرایش‌های مهندسی کامپیوتر است.

چرا آموزش هوش مصنوعی مهم است؟

امروز، میزان داده‌ای که هم توسط انسان و هم توسط ماشین‌ها تولید می‌شود، بسیار بیشتر از توانایی انسان در جذب، تفسیر و تصمیم‌گیری پیچیده بر اساس آن داده‌ها است. هوش مصنوعی اساس همه یادگیری‌های کامپیوتری است و آینده تصمیم گیری‌ های پیچیده است. به عنوان مثال بیشتر انسان‌ ها می‌توانند بفهمند که چگونه در تیک تاک (نات و سانتر) شکست نخورند، حتی اگر ۲۵۵۱۶۸ حرکت منحصر به فرد وجود داشته باشد که از این تعداد ۴۶۰۸۰ حرکت با تساوی به پایان می‌رسد. افراد بسیار کمتری با بیش از ۵۰۰ × ۱۰۱۸ یا ۵۰۰ کوینتیلیون، حرکت‌های بالقوه متفاوت، قهرمان بزرگ چکرز در نظر گرفته می‌شوند. رایانه‌ها در محاسبه این ترکیب‌ها و جایگشت‌ها برای رسیدن به بهترین تصمیم بسیار کارآمد هستند. هوش مصنوعی (و تکامل منطقی آن در یادگیری ماشینی) و یادگیری عمیق آینده بنیادی تصمیم‌گیری تجاری هستند. پس آموزش هوش مصنوعی فرصت بسیار خوبی را در اکثر بازارهای کار ایجاد می‌کند.

آموزش هوش مصنوعی در پایتون

برنامه نویسی هوش مصنوعی با پایتون یعنی مشخص کردن برنامه‌ای در ماشین که بتواند با آن مثل انسان رفتار کند. نحوه عملکرد آن اینگونه است که با تحلیل رفتار و پاسخ‌های انسان‌ها در موقعیت‌های مختلف به الگوی مشخص رفتاری آن‌ها پی می‌بریم و سپس آن الگوی رفتاری را تبدیل به الگوریتم حل مساله تبدیل کرده و سپس می‌توان با استفاده از برنامه نویسی پایتون آن را تبدبل به کد کرد.

پایتون یک زبان تفسیری است که در اصطلاح عامیانه به این معنی است که قبل از اجرا نیازی به کامپایل شدن در دستورالعمل زبان ماشین نیست و می‌تواند توسط توسعه دهنده مستقیما برای اجرای برنامه استفاده شود. این باعث می‌شود که زبان به اندازه کافی جامع باشد که توسط یک شبیه ساز یا یک ماشین مجازی در ارجعیت با زبان ماشین مادری که سخت افزار آن را می‌فهمد تفسیر شود.

پایتون یک زبان برنامه نویسی سطح بالا است و می‌تواند برای سناریوهای پیچیده استفاده شود. زبان‌های سطح بالا با متغیرها، آرایه‌ها، اشیاء، عبارات پیچیده حسابی و دیگر مفاهیم انتزاعی علوم رایانه سروکار دارند تا آن را جامع‌تر کنند و در نتیجه قابلیت استفاده آن را به‌طور تصاعدی افزایش دهند. پس استفاده از این زبان در آموزش هوش مصنوعی کاملا منطقی است.

پایتون همچنین یک زبان برنامه نویسی همه منظوره است که می‌توان از آن در دامنه‌ها و فناوری‌ها استفاده کرد.همچنین دارای سیستم نوع پویا و مدیریت خودکار حافظه است که از طیف گسترده‌ای از پارادایم‌های برنامه‌نویسی از جمله شی‌گرا، امری، عملکردی و رویه‌ای پشتیبانی می‌کند.

آموزش هوش مصنوعی در متلب

متلب چیست؟

MATLAB (مخفف “MATrix LABoratory”) یک زبان برنامه‌نویسی چند پارادایم اختصاصی و محیط محاسبات عددی است که توسط MathWorks توسعه یافته است. متلب اجازه دستکاری ماتریکس، ترسیم توابع و داده ها، پیاده‌سازی الگوریتم‌ها، ایجاد رابط‌های کاربری و رابط با برنامه‌های نوشته شده به زبان‌های دیگر را می‌دهد.

آموزش هوش مصنوعی با متلب

متلب قابلیت‌های هوش مصنوعی مشابه ابزارهای اختصاصی هوش مصنوعی مانند Caffe و TensorFlow را ارائه می‌کند و مهمتر از آن، فقط متلب به شما امکان می‌دهد هوش مصنوعی را در گردش کار کامل برای توسعه یک سیستم کاملا مهندسی شده ادغام کنید. یک مدل هوش مصنوعی تنها بخشی از گردش کار کامل برای توسعه یک سیستم کاملاً مهندسی شده است.

در آموزش هوش مصنوعی با متلب، حتی اگر تجربه ای در زمینه یادگیری ماشین نداشته باشید، برای هوش مصنوعی آماده هستید. می‌توانید از برنامه‌ها برای آزمایش سریع روش‌های مختلف استفاده کنید و از تخصص دامنه خود برای آماده‌سازی داده‌ها استفاده کنید.

اگر شناسایی ویژگی‌ها در داده‌هایتان امکان‌پذیر نیست، می‌توانید از یادگیری عمیق استفاده کنید، که ویژگی‌ها را برای شما به عنوان بخشی از فرآیند آموزش شناسایی می‌کند. یادگیری عمیق به داده‌های زیادی نیاز دارد؛ اما می‌توانید از آموزش انتقال برای گسترش شبکه موجود برای کار با داده‌های خود استفاده کنید.

آموزش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

در حالی که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بسیار نزدیک به هم مرتبط هستند، اما یکسان نیستند. یادگیری ماشینی زیر مجموعه‌ای از هوش مصنوعی در نظر گرفته می‌شود. یک کامپیوتر «هوشمند» از هوش مصنوعی برای فکر کردن مانند یک انسان و انجام وظایف به تنهایی و بدون کمک استفاده می‌کند. یادگیری ماشینی نحوه توسعه هوش یک سیستم کامپیوتری است.

چگونه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با هم کار می‌کنند؟

وقتی به تفاوت بین هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی نگاه می‌کنید، دیدن نحوه تعامل آنها از طریق ارتباط نزدیکشان مفید است. آموزش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین اینگونه با هم کار می‌کنند:

1. یک سیستم هوش مصنوعی با استفاده از یادگیری ماشین و تکنیک‌های دیگر ساخته شده است.
2. مدل‌های یادگیری ماشینی با مطالعه الگوهای موجود در داده‌ها ایجاد می‌شوند.
3. دانشمندان داده مدل‌های یادگیری ماشین را بر اساس الگوهای موجود در داده ها بهینه می‌کنند.
4. این فرآیند تکرار می‌شود و تا زمانی که دقت مدل‌ها برای کارهایی که باید انجام شوند به اندازه کافی بالا باشد، اصلاح می‌شود.

مزایای هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی

ارتباط بین هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با احتمالات جدیدی که دائما در حال ظهور هستند مزایای قدرتمندی را برای شرکت‌ها در تقریبا هر صنعتی ارائه می‌کند. اینها تنها تعدادی از مزایای برتری است که شرکت ها قبلا تجزبه کرده‌اند:

منابع بیشتر ورودی داده

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا بینش‌های ارزشمندی را در طیف وسیع‌تری از منابع داده ساختاریافته و بدون ساختار کشف کنند.

تصمیم گیری بهتر و سریعتر

شرکت‌ها از یادگیری ماشینی برای بهبود یکپارچگی داده‌ها و استفاده از هوش مصنوعی برای کاهش خطای انسانی استفاده می‌کنند که ترکیبی است که منجر به تصمیم‌گیری بهتر بر اساس داده‌های بهتر می‌شود.

افزایش بهره‌وری عملیاتی

با هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، شرکت‌ها از طریق اتوماسیون فرآیند کارآمدتر می‌شوند؛ که هزینه‌ها را کاهش می‌دهد و زمان و منابع را برای اولویت‌های دیگر آزاد می‌کند.

هوش مصنوعی چیست؟

سخن آخر

درک اولیه و آموزش هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در هر زمینه‌ای از تجارت و هر حرفه‌ای ارزش دارد. به لطف دوره‌های آنلاین مختلف، امروزه برای یادگیری این فناوری پیچیده و جالب نیازی به رفتن به دانشگاه ندارید. حتی اگر هیچ تجربه قبلی در زمینه مهندسی ندارید، می‌توانید هوش مصنوعی را از خانه یاد بگیرید و شروع به استفاده از دانش خود در عمل کنید، راه‌حل‌های یادگیری ماشینی ساده ایجاد کنید و اولین گام‌ها را به سمت حرفه جدید خود بردارید.