برنامه نویسی با هوش مصنوعی چیست؟ + نحوه شروع و یادگیری

برنامه نویسی با استفاده از هوش مصنوعی (AI) روشی برای اجرای پروژه ها است که امروزه به یکی از مهم ترین و پرکاربردترین روش های حوزه علوم کامپیوتر تبدیل شده. هوش مصنوعی دارای اجزای بسیاری از جمله یادگیری عمیق (Deep Learning) و شبکه های عصبی (Neural Network) است که می توان از آنها برای اجرای پروژه های هوش مصنوعی استفاده کرد. علاوه بر این، دستیابی به یک راه حل بهینه با کمک هوش مصنوعی همچنان مستلزم مطالعه بسیاری از مشکلات است. بنابراین نوع برنامه نویسی هوش مصنوعی و زبان آن برای حل مسئله حائز اهمیت فراوان است. این مقاله به سوالاتی چون “برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست؟” و “بهترین ابزار هوش مصنوعی برنامه نویسان کدامند؟” پاسخ و نحوه شروع یادگیری را مورد بحث قرار می دهد. علاوه بر این، در این مقاله به زبان ‌های هوش مصنوعی و ابزارهای مورد نیاز آنها نیز نگاه خواهیم کرد.

در قسمت اول این مقاله به چیستی هوش مصنوعی می پردازیم. با ما همراه باشید.

هوش مصنوعی چیست؟

به طور کلی در یک جمله می توان گفت که هوش مصنوعی شبیه سازی فرآیندهای مغز انسان توسط ماشین ها و به طور خاص با استفاده از سیستم های کامپیوتری می باشد. همانطور که مشخص است، مغز انسان بیشتر فعالیت های خود را طبق آموزش های قبلی انجام می دهد. بنابراین، در این شبیه سازی، سیستم های هوش مصنوعی نیز با استفاده از آموزش هایی که دریافت می کنند، نتیجه می دهند. این شبیه‌ سازی ‌ها، کلاس ‌ها، سیستم ‌ها و مدل‌ های موجود، با استفاده از برنامه ‌نویسی ایجاد شده ‌اند و در زمینه ‌های مختلف مورد استفاده قرار می ‌گیرند.

برخی از کاربردهای مهم هوش مصنوعی عبارتند از «سیستم های خبره»، «پردازش زبان طبیعی (NLP)»، «تشخیص گفتار» و «بینایی ماشین». یکی از دوره های مهم در دوره کارشناسی علوم کامپیوتر، دوره هوش مصنوعی است که دانشجویان از طریق آن با زمینه جذاب و امیدوار کننده هوش مصنوعی آشنا می شوند. همچنین یکی از مهم ترین اصول برای طراحی و ساخت سیستم های هوش مصنوعی، یادگیری یک زبان برنامه نویسی مناسب است، به همین دلیل، قسمت بعدی به بررسی برنامه نویسی هوش مصنوعی اختصاص دارد.

برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست؟

پاسخ به این سوال بسیار گسترده است و می تواند شامل موارد مختلف پیاده سازی و اجرای وظایف خاص، از ایجاد و تشخیص برنامه هایی برای شناسایی مدل در یادگیری ماشین تا توسعه سیستم خبره باشد. اغلب پروژه ها بر اساس یک مشکل تعریف شده ایجاد و ارائه می شوند. به عبارت دیگر، پس از تعریف پروژه، برنامه های هوش مصنوعی بر اساس نیازها و اهداف پروژه ایجاد می شود. پروژه های هوش مصنوعی پس از تحقیق و یافتن راه درست برای ایجاد پروژه انجام می شود که می توان آنها را به سه دسته زیر تقسیم کرد:

• آماده‌ سازی و پیش پردازش (Preprocessing) داده‌ ها
• طراحی الگو، مدل و هسته اصلی پروژه
• آزمایش و ایجاد نتایج نهایی پروژه

به عنوان مثال قسمت اول که مربوط به آماده سازی و کار قبل از پروژه است توسط «تحلیلگر داده»، «دانشمند داده» و «مهندس داده» انجام می شود. بخش‌ های بعدی ممکن است برای متخصصان یادگیری ماشین یا هوش مصنوعی در زمینه ‌های مرتبط با پروژه نیز اعمال شود. در قسمت بعدی مقاله با زبان های مختلف برنامه نویسی هوش مصنوعی آشنا می شویم.

هر بخش فوق را می توان با استفاده از یک زبان برنامه نویسی متفاوت ایجاد کرد و از نتایج آنها برای بخش بعدی استفاده کرد. بخش‌ های مختلف برنامه ‌نویسی هوش مصنوعی با یکدیگر متفاوت هستند و برای پیاده ‌سازی (کد گذاری) آسان ‌تر هر روشی که در هوش مصنوعی استفاده می ‌شود، می‌ توان از چارچوب ‌ها و کتابخانه‌ های مرتبط با آن روش استفاده کرد. در پروژه های بزرگ هوش مصنوعی، همه این وظایف توسط یک نفر انجام نمی شود و کار توسط یک تیم پیش می رود.

پیشنهاد می کنیم مقاله استخدام برنامه نویس هوش مصنوعی را مطالعه کنید.

زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی کدامند؟

سیستم های هوش مصنوعی مزایای زیادی دارند، بنابراین صرف زمان و هزینه در این زمینه منطقی به شمار می رود و بهترین انتخاب به نظر می رسد. استفاده از هوش مصنوعی در بهبود موارد زیر بسیار مفید است:

• تجربه کاربر یا UX
• تصمیمات عاقلانه
• ماشین های هوشمند
• به حداقل رساندن خطا ها
• تحلیل داده ها
• توسعه هوشمند

با این حال، پس از اینکه تصمیم گرفتید از هوش مصنوعی در سیستم خود استفاده کنید، انتخاب دشوار دیگری وجود دارد، و این انتخاب شامل زبان برنامه نویسی مناسب برای کاربرد خاص خود از هوش مصنوعی است. اگرچه زبان های زیادی وجود دارد که می توان در برنامه نویسی هوش مصنوعی استفاده کرد، اما زبان مناسب باید بر اساس اجرای پروژه انتخاب شود. پس از انتخاب زبان برنامه نویسی مناسب، می توانید مسیر یادگیری هوش مصنوعی را نیز مشاهده کنید. در این بخش مقاله، لیستی از زبان های برنامه نویسی مختلف هوش مصنوعی معرفی می شود. در ابتدا، زبان پایتون.

پایتون برای برنامه نویسی هوش مصنوعی

پایتون یا Python یک زبان برنامه نویسی “هدف عمومی” در نظر گرفته می شود که کاربردهای بسیار متفاوتی دارد. این زبان در توسعه و برنامه نویسی وب، شبکه های کامپیوتری، علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی و غیره استفاده می شود. یادگیری پایتون به دلیل سادگی و خوانایی بالای سینتکس بسیار آسان است. ویژگی های خاص پایتون این زبان را برای مهندسین در سطوح مختلف از مبتدی تا پیشرفته به گزینه ای عالی تبدیل کرده است و برای کار در هوش مصنوعی به تجربه برنامه نویسی زیادی نیاز ندارید.

از آنجایی که پایتون به عنوان یکی از محبوب ترین زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی در نظر گرفته می شود، کتابخانه های ثبت و طراحی شده زیادی برای انجام فرآیندهای توسعه هوش مصنوعی دارد. به عنوان مثال، چند نمونه از کتابخانه های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین زبان برنامه نویسی پایتون در زیر آورده شده است.

• کتابخانه Scikit: این کتابخانه از الگوریتم‌ های یادگیری ماشین پایه از جمله «طبقه‌ بندی» و «رگرسیون» پشتیبانی می‌ کند.
• کتابخانه Tensorflow: این کتابخانه برای طراحی شبکه های یادگیری عمیق استفاده می شود.
• کتابخانه Keras: این کتابخانه ساده تر از TensorFlow است و برای طراحی شبکه عصبی و یادگیری عمیق گزینه مناسبی محسوب می شود. در این کتابخانه از کد های تنسورفلو نیز استفاده شده است.
• کتابخانه Caffe: این کتابخانه برای توسعه شبکه های یادگیری عمیق استفاده می شود.
• کتابخانه NTLK: این کتابخانه یا همان «Natural Language Toolkit» یکی از محبوب ترین کتابخانه ها برای پروژه های پردازش زبان طبیعی است.
• کتابخانه SpaCy: این کتابخانه برای پردازش زبان طبیعی استفاده می شود.

پایتون همچنین مستندات و پشتیبانی گسترده ای از سوی جامعه برنامه نویسی دارد و به راحتی با سایر زبان های برنامه نویسی ادغام می شود. در قسمت بعدی زبان برنامه نویسی جاوا مورد بحث قرار خواهد گرفت.

زبان برنامه نویسی جاوا برای هوش مصنوعی

جاوا یک زبان برنامه نویسی شی گرا (OOP) است و بسیار قدرتمند در نظر گرفته می شود که سینتکس و دیباگ آسانی دارد. علاوه بر این، جاوا زبان پیشرو برای توسعه اپلیکیشن موبایل محسوب می شود که به شدت به هوش مصنوعی متکی است. زبان جاوا به طور گسترده در صنعت استفاده می شود، به نظر می رسد این زبان در اجرا و بالا آوردن برنامه ها سریعتر از پایتون حاضر شده است و برای پروژه های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی که برای پردازش آنها به سرعت بالایی نیاز دارند، مناسب می باشد. علاوه بر این، جاوا مقیاس برنامه های بزرگ و پیچیده هوش مصنوعی را آسان تر می کند. این زبان برنامه نویسی دارای مجموعه ای از کتابخانه های یادگیری ماشین است که برخی از آنها در زیر ذکر شده است:

• کتابخانه Veca: این کتابخانه در الگوریتم ها و مدل های یادگیری ماشین استفاده می شود.
• نرم افزار Massive Online Analysis: این نرم افزار ابزاری «متن باز» برای «داده کاوی» در نظر گرفته می شود.

بسیاری از ابزارهای محبوب پردازش داده های بزرگ با استفاده از زبان جاوا نوشته می شوند. برخی از این چارچوب های اساسی در زیر فهرست شده اند:

• فریم ورک Apache Hive
• فریم ورک Apache Hadoop
• فریم ورک Apache Spark

همچنین، فناوری ماشین مجازی جاوا (JVM) به توسعه دهندگان این امکان را می دهد که کد های ثابتی را در تمام پلتفرم های پشتیبانی شده بنویسند و اجرا کنند تا ابزار های سفارشی ایجاد شود. به طور کلی جاوا در تجزیه و تحلیل داده ها، یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی استفاده می شود. در قسمت بعدی مقاله به زبان برنامه نویسی جولیا می پردازیم.

زبان برنامه نویسی جولیا برای هوش مصنوعی

هدف از طراحی این زبان برنامه نویسی پویا بیشتر تحلیل عددی و محاسباتی است. زبان جولیا توسط MIT در سال 2012 توسعه یافت و به عنوان یک زبان نسبتاً جدید در نظر گرفته می شود. این زبان برنامه نویسی به دلیل سرعت بالا، قابلیت های محاسباتی قدرتمند و سینتکس شبیه به اسکریپت به سرعت در بین برنامه نویسان محبوبیت پیدا کرد. جامعه برنامه نویسی این زبان به سرعت در حال رشد است که همین امر، به پشتیبانی هر چه بهتر آن کمک می کند. برخی از کتابخانه های یادگیری ماشین زبان برنامه نویسی جولیا عبارتند از:

• کتابخانه TensorFlow.jl
• کتابخانه Scikitlearn.jl
• کتابخانه Mocha.jl
• کتابخانه Flux

تحقیقات جولیا می تواند الگوریتم ها را از کاغذ به کد تبدیل کند و ریسک مدل را کاهش و امنیت آن را افزایش دهد. علاوه بر این، جولیا به متخصصان یادگیری ماشینی این اجازه را می‌ دهد تا یک مدل را ارزیابی کرده و با استفاده از همان زبان، آن را تولید کنند. جولیا زبان برنامه نویسی عالی برای آن دسته از برنامه های هوش مصنوعی است که به محاسبات عددی قدرتمند نیاز دارند.

این زبان برای برنامه نویسان هوش مصنوعی که تجربه کار با زبان های برنامه نویسی R و Python را دارند ایده آل است. در قسمت بعدی مقاله به بررسی زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی هاسکل پرداخته شده است.

پیشنهاد می کنیم مقاله جاوا اسکریپت و هوش مصنوعی را مطالعه کنید.

زبان Haskell برای برنامه نویسی هوش مصنوعی

Haskell به عنوان یک زبان برنامه نویسی کاربردی بر اساس معناشناسی زبان “Miranda” در نظر گرفته می شود. این زبان برنامه نویسی از امنیت و سرعت خوبی در زمینه یادگیری ماشینی برخوردار است. از آنجایی که Haskell به عنوان یک زبان تعبیه شده مخصوص دامنه در نظر گرفته می شود، جایگاه خوبی در تحقیقات هوش مصنوعی در دانشگاه ها دارد. اما شرکت ‌های بزرگ نرم ‌افزاری، از جمله فیسبوک، از این زبان برای ساخت چارچوب‌ هایی برای مبارزه با بدافزار ها استفاده می ‌کنند.

با کتابخانه HLearn، زبان برنامه نویسی Haskell یک پیاده سازی الگوریتمی برای یادگیری ماشین ارائه می دهد و TensorFlow از یادگیری عمیق آن پشتیبانی می کند. این زبان به برنامه نویسان اجازه می دهد تا الگوریتم هایی را بدون به خطر انداختن عملکرد ایجاد کنند. Haskell همچنین برای پروژه های ریاضیات انتزاعی و برنامه ریزی احتمالی مناسب است.

این زبان به برنامه نویسان اجازه می دهد تا مدل هایی را با حداقل کد ایجاد کنند و خطوط نوشته شده را طوری بخوانند که گویی فرمول های ریاضی هستند. بنابراین در نهایت می ‌توان نتیجه گرفت که زبان Haskell قادر است مدل ‌های یادگیری عمیق پیچیده را در کد های تمیز شبیه به ریاضیات واقعی مدل بیان کند. قسمت بعدی این مقاله به شرح زبان LISP در برنامه نویسی هوش مصنوعی می پردازد.

LISP برای برنامه نویسی هوش مصنوعی

LISP دومین زبان برنامه نویسی قدیمی بعد از Fortran است، اما به دلیل مزایای بسیاری که در زیر ذکر شده اند، هنوز در برخی از پروژه های یادگیری ماشین سنگین استفاده می شود:

• سازگاری بالا
• قابلیت نمونه سازی سریع
• جمع آوری زباله به صورت خودکار
• تابع ایجاد شی پویا
• پشتیبانی از زبان مجازی

زبان برنامه نویسی LISP قادر به دستکاری داده های نمادین است و همچنان در زمینه هایی که شامل محاسبات با نمادها و داده های نمادین است، به خوبی کار می کند. هوش مصنوعی نمادین تکنیک اولیه ای است که برای حل مسائلی که نیاز به استدلال منطقی و بازنمایی دانش دارند استفاده می شود. با گذشت زمان، بسیاری از ویژگی های منحصر به فرد برای زبان برنامه نویسی LISP در سایر زبان های محبوب گنجانده شده است. به عنوان مثال، در پایتون، سی شارپ و LINQ، عبارت “خلاصه لیست” از این زبان به آنها منتقل شده است. قسمت بعدی مقاله به بررسی زبان R برای برنامه نویسی هوش مصنوعی اختصاص دارد.

زبان برنامه نویسی R برای هوش مصنوعی

زبان R توسط آماردانان برای محاسبات آماری توسعه داده شد. از آنجایی که این زبان برنامه نویسی می تواند مجموعه داده های بزرگ را مورد بحث و تجزیه و تحلیل قرار دهد، در توسعه نرم افزار های آماری، تجزیه و تحلیل داده ها و تجسم داده ها استفاده می شود. زبان برنامه نویسی R یکی از بهترین گزینه ها برای پروژه های یادگیری ماشینی است که نیاز به تجزیه و تحلیل گسترده دارد و روش های مختلفی را برای آموزش و ارزیابی مدل ها ارائه می دهد. R یک زبان یادگیری ماشینی قدرتمند می باشد و دارای بسته های زیادی در این زمینه است که دو نمونه از آنها در زیر ذکر شده اند:

• CARAT: یک بسته زبان R که برای آموزش، طبقه بندی و رگرسیون استفاده می شود.
• randomForest: ابزاری برای تولید و ساخت درخت های تصمیم.

همچنین، رابط کاربری زبان R برای توسعه سریع پروتکل و آزمایش مشکلات جدید مناسب است. به طور کلی، این زبان به ندرت برای پیاده سازی مدل های یادگیری ماشین در تولید استفاده می شود و اغلب به عنوان یک ابزار ارزیابی در فرآیند انتخاب مدل در نظر گرفته می شود. برنامه نویسان با تجربه کار با زبان های برنامه نویسی پایتون و جاوا می توانند به سرعت برنامه نویسی R و سینتکس آن را بیاموزند. در بخش بعدی به زبان برنامه نویسی C++ برای می پردازیم.

زبان ++C برای برنامه نویسی هوش مصنوعی

++C یک زبان برنامه نویسی شی گرا با کارایی و سرعت پردازش بالا است. این زبان معمولاً در پیاده سازی مدل های پیچیده یادگیری ماشینی با کدهای فشرده به خوبی عمل می کند. از آنجایی که ++C یک زبان تایپ ایستا در نظر گرفته می شود، هیچ گونه خطای سینتکسی در زمان اجرا رخ نمی دهد.

همچنین این زبان در تعادل بار پویا، کش تطبیقی و مدیریت حافظه به خوبی عمل می کند و به همین دلیل برای ساخت سیستم های مقیاس پذیر برای داده های بزرگ انتخاب خوبی است. اکثر کتابخانه های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق به زبان ++C نوشته شده اند. برخی از این کتابخانه ها در زیر فهرست شده اند:

• کتابخانه SHARK: این کتابخانه از الگوریتم های یادگیری نظارت شده مانند رگرسیون خطی پشتیبانی می کند.
• کتابخانه MLPACK: این کتابخانه شامل الگوریتم های توسعه پذیر است که کاربران می توانند آنها را در راه حل های یادگیری ماشین خود ادغام کنند.

زبان ++C اغلب برای برنامه های کاربردی هوش مصنوعی با منابع فشرده که نیاز به عملکرد سریع دارند استفاده می شود. در قسمت بعدی مقاله، زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی پرولوگ شرح و بررسی شده است.

زبان Prolog برای برنامه نویسی هوش مصنوعی

زبان برنامه نویسی اعلامی و منطقی Prolog در ابتدا برای پردازش زبان طبیعی توسعه داده شد. در واقع، در IBM، Prolog برای تجزیه و تحلیل زبان های طبیعی هنگام پرسیدن سوالات ایجاد شده توسط انسان استفاده می شود.

اگر کاربر قوانین و راه حل های لازم را در این زبان برنامه نویسی ارائه کند، Prologue با استفاده از داده ها و قوانین موجود در یک پایگاه داده مشکل را حل می کند. ویژگی های قدرتمند تطبیق الگو و قابلیت های استدلال سطح بالای این زبان برنامه نویسی آن را به زبانی مفید برای هوش مصنوعی تبدیل کرده است.

تطبیق الگوی Prolog یک ویژگی مفید برای زمینه های پردازش زبان طبیعی، داده کاوی هوشمند و بینایی ماشین در نظر گرفته می شود. در عین حال، این ویژگی ها در کنار ساختارهای داده درختی و روش های ردیابی خودکار، Prolog را به یک زبان برنامه نویسی منعطف و راحت تبدیل می کند. علاوه بر این، لیست های داخلی و از پیش نوشته شده این زبان برنامه نویسی، ایجاد برنامه های مدیریت لیست را آسان می کند. این مشکل تکرار می شود و می توان گفت که این زبان مشکلات بازگشتی را نیز حل می کند.

سادگی حل مسئله بازگشتی با استفاده از این زبان به برنامه نویسان این امکان را می دهد که در صورت مواجهه با مشکلات پیچیده وظایف هوش مصنوعی، برنامه های مختصر و قابل درک ایجاد کنند. انواع برنامه های هوش مصنوعی نیز به صورت تکراری حل می شوند و زبان Prolog یک انتخاب عالی برای برنامه نویسی این نوع وظایف است. اما با توجه به ظهور زبان های برنامه نویسی جدید، استفاده از زبان Prolog در پروژه ها و شرکت ها در حال حاضر بسیار کاهش یافته است. قسمت بعدی مقاله به معرفی و توضیح زبان اسکالا برای برنامه نویسی هوش مصنوعی اختصاص دارد.

پیشنهاد می کنیم مقاله همه چیز درباره استخدام برنامه نویس یادگیری ماشین را مطالعه کنید.

زبان Scala برای برنامه نویسی هوش مصنوعی

اسکالا یک زبان برنامه نویسی عمومی است که از برنامه نویسی شی و تابعی پشتیبانی می کند. این زبان برنامه نویسی در سال 2004 برای رفع کاستی های زبان جاوا طراحی و توسعه داده شد. کد منبع زبان اسکالا برای اجرا در ماشین مجازی جاوا طراحی شده است، به عبارت دیگر، پشته های جاوا و اسکالا را می توان در برنامه های مختلف ادغام کرد. این زبان برنامه نویسی از بسیاری از کتابخانه های JVM پشتیبانی می کند و می تواند ویژگی های سینتکسی قابل خواندن را با سایر زبان های برنامه نویسی محبوب به اشتراک بگذارد.

از آنجایی که اکثر اپلیکیشن های سیستم عامل اندروید به زبان جاوا نوشته شده اند و اسکالا با این زبان سازگاری کامل دارد، می توان از اسکالا برای توسعه اپلیکیشن های اندروید با استفاده از هوش مصنوعی استفاده کرد. این زبان انتخاب خوبی برای برنامه های هوش مصنوعی است، زیرا توانایی مدیریت الگوریتم های پیچیده و جریان های داده را دارد. اسکالا انتخاب خوبی برای برقراری ارتباط با موتور های پردازش داده بزرگ از جمله آپاچی اسپارک است که با استفاده از این زبان نوشته شده اند. محبوبیت اسکالا برای ساخت مدل های یادگیری ماشین تا حدودی به دلیل Spark و کتابخانه های یادگیری ماشین آن در حال افزایش است.

کتابخانه های Apache Spark MLlib و ML وظایف مربوط به خوشه بندی، طبقه بندی و یادگیری تحت نظارت را انجام می دهند. کتابخانه BigDL با Apache Spark یکپارچه شده است و مانند Apache PredictionIO، پشته ای را فراهم می کند که ساخت و استقرار الگوریتم های یادگیری ماشین را آسان می کند.

ساده ترین و بهترین زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست؟

پایتون به دلیل خوانایی بالا، ساختار سینتکسی ساده و شبیه به زبان انگلیسی، ساده ترین زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی در نظر گرفته می شود. این سادگی در پایتون باعث می ‌شود کد های هوش مصنوعی سریع‌ تر نوشته و حفظ و بهبود شوند. پایتون همچنین به راحتی قابل سازماندهی و تجزیه و تحلیل است.

Python توسط یک جامعه برنامه نویسی فعال پشتیبانی می ‌شود و افراد تازه وارد به این زبان می ‌توانند آموزش‌ ها، مستندات و دوره ‌های با کیفیتی را برای این زبان بیابند. این افراد می توانند از برنامه نویسان مجرب نیز کمک بگیرند. همه این موارد پایتون را به یکی از بهترین زبان های برنامه نویسی برای هوش مصنوعی تبدیل کرده است. بخش بعدی مقاله به این موضوع می پردازد که چرا پایتون برای برنامه نویسی هوش مصنوعی استفاده می شود.

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

محبوبیت پایتون برای برنامه نویسی هوش مصنوعی عمدتاً به دلیل کتابخانه های قدرتمند توسعه یافته با این زبان است. برخی از ویژگی های کتابخانه ها و چارچوب های پایتون شامل موارد زیر است:

1. چارچوب ها و کتابخانه های پایتون، کدنویسی با استفاده از این زبان را آسان می کند.
2. کتابخانه ها و چارچوب های پایتون از الگوریتم های یادگیری ماشینی تحت نظارت و بدون نظارت پشتیبانی می کنند.
3. چارچوب‌ ها و کتابخانه ‌های پایتون از ایجاد و آموزش شبکه‌ های عصبی مصنوعی و موارد دیگر پشتیبانی می ‌کنند.
4. این چارچوب ها و کتابخانه ها ابزار های درون بازی هستند که در عین کاهش هزینه ها، توسعه را ساده می کنند.

از آنجایی که پایتون یک زبان قابل حمل و توسعه پذیر است، می توان آن را در سیستم های هوش مصنوعی برنامه ریزی شده به زبان های دیگر ادغام کرد. پایتون حتی می ‌تواند وظایف میان‌ زبان را انجام دهد و همین انعطاف‌ پذیری آن را به زبانی عالی برای برنامه ‌نویسی هوش مصنوعی تبدیل می‌ کند. انعطاف پذیری زبان شامل استفاده از انواع تکنیک ها و سبک های برنامه نویسی است که توسط پایتون پشتیبانی می شوند. پایتون به برنامه نویسان اجازه می دهد تا در سبک های برنامه نویسی مختلف (امری، کاربردی، شی گرا و رویه ای) کدنویسی کنند.

پایتون از اکثر روش های برنامه نویسی برای دریافت بهترین راه حل مشکلات هوش مصنوعی پشتیبانی می کند. تا این قسمت از مقاله به مفهوم برنامه نویسی هوش مصنوعی و معرفی چندین نوع زبان برنامه نویسی پرداختیم، در ادامه به نحوه شروع مسیر یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی می پردازیم.

راه یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست؟

امروزه بسیاری از اپلیکیشن های محبوب و نوآورانه بازار در زمینه های هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق هستند. به همین دلیل، یادگیری نرم افزار هوش مصنوعی با استفاده از روشی ساده و واضح می تواند به بسیاری از افراد در یادگیری و یافتن شغل مورد نظر کمک کند. برخی از کارهایی که می توان با استفاده از هوش مصنوعی انجام داد عبارتند از:

• ·         «دانشمند داده» (Data Scientist)
• ·         «مهندس یادگیری ماشین» (Machine Learning Engineer)
• ·         «مهندس هوش مصنوعی» (AI Engineer)
• پژوهشگر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

برخی افراد از طریق تحصیل تصمیم می گیرند کامپیوتر و هوش مصنوعی را در سطوح مختلف مطالعه کنند، اما اگر فردی بخواهد این دانش را به روشی خاص مطالعه کند یا از رشته دیگری وارد این مسیر شود، یادگیری می تواند آسان تر هم باشد. به طور کلی، هوش انسان از دو بخش سخت افزار و نرم افزار تشکیل شده است و بخش نرم افزاری دارای دو روش است که در زیر به آنها پرداخته می شود:

1. روش مبتنی بر قانون: در این روش، پروژه منطقی با استفاده از برنامه های هوش مصنوعی پس از درک مسئله اصلی انجام می شود.
2. روش یادگیری ماشین: در این رویکرد، منطق پروژه با استفاده از داده ها و تجربه درک می شود.

الگوریتم ها و تکنیک های مختلفی وجود دارند که بخشی از یادگیری ماشین هستند و در برنامه نویسی هوش مصنوعی استفاده می شوند. برخی از آنها به شرح زیر است:

• رگرسیون خطی
• ماشین بردار پشتیبانی (SVM)
• درخت های تصمیم
• جنگل تصادفی
• آموزش گروهی
• شبکه عصبی عمیق (شبکه عصبی مصنوعی)

در سال های اخیر الگوریتم های مبتنی بر شبکه های عصبی مصنوعی بسیار موفق بوده اند. حوزه یادگیری ماشینی که با شبکه های عصبی پیچیده و چندلایه سروکار دارد، یادگیری عمیق نامیده می شود. شبکه های دیگری به نام شبکه های مولد تخاصمی (GAN) وجود دارند که در این زمینه مورد استفاده قرار می گیرند و پیچیدگی بیشتری نسبت به یادگیری عمیق دارند. کارشناسان هوش مصنوعی زیادی وجود دارند و هر کدام روی بخش خاصی از هوش مصنوعی کار می کنند. قبل از شروع یادگیری هوش مصنوعی باید رشته مورد نظر خود را انتخاب کرده و بر اساس آن شروع به مطالعه کنید.

به عنوان مثال، فرآیند یادگیری برای پردازش تصویر بسیار متفاوت از پردازش زبان طبیعی است و هر کدام آموزش های خاص خود را دارند. هوش مصنوعی به سخت افزار تخصصی نیاز دارد و سخت افزار باید برنامه ریزی شود تا برنامه های خود را روی سیستم و دستگاه مورد نظر اجرا کند. به عنوان مثال در برخی پروژه ها به دلیل حجم زیاد داده ها، استفاده از پردازنده گرافیکی به جای پردازنده مرکزی ضروری است و نمی توان همه برنامه ها را با پردازنده CPU و سیستم کامپیوتری معمولی پیاده سازی کرد. در ادامه مفاهیم و ابزارهای مورد نیاز برای شروع برنامه نویسی هوش مصنوعی بررسی می شود.

پیشنهاد می کنیم مقاله آینده برنامه نویسی در ایران چگونه خواهد بود را مطالعه کنید.

مفاهیم و ابزارهای مورد نیاز در یک سیستم هوش مصنوعی

وقتی صحبت از برنامه نویسی هوش مصنوعی به میان می آید، چندین ابزار وجود دارد که این مهارت را آسان تر می کند. در ادامه به این ابزار ها می پردازیم. بخش بعدی تأیید خط فرمان را پوشش می دهد.

خط فرمان سیستم عامل چیست؟

برای یادگیری برنامه های هوش مصنوعی و کار با شبکه ها در این زمینه معمولاً باید از دستورات خط فرمان یا ترمینال استفاده کرد. توصیه می شود برای فعالیت در زمینه هوش مصنوعی سیستم عامل «لینوکس» را انتخاب کنید، زیرا نصب اپلیکیشن های مرتبط با هوش مصنوعی بر روی این سیستم عامل به راحتی امکان پذیر است. اما می توانید از سیستم عامل های دیگری غیر از ویندوز استفاده کنید. به طور کلی، یادگیری دستورات ترمینال برای نصب ابزارهای هوش مصنوعی، اجرای برنامه ها و موارد دیگر توصیه می شود.

پروژه های هوش مصنوعی را می توان هم بر روی سیستم خود و هم با استفاده از Google Colab برای پیاده سازی آنها پیاده سازی کرد. گوگل کولب یک وب سایت با محیط کدنویسی هوش مصنوعی است و اکثر ابزار های لازم مانند TensorFlow و Cross به طور پیش فرض روی آن نصب شده اند. در بخش بعدی به زبان برنامه نویسی خواهیم پرداخت.

یک زبان برنامه نویسی را از پروژه هوش مصنوعی انتخاب کنید

برای برنامه نویسی هوش مصنوعی، زبان باید با توجه به هدف مورد نظر انتخاب شود. زبان پایتون به طور کلی بهترین انتخاب برای برنامه نویسی هوش مصنوعی در نظر گرفته می شود. زیرا بیشتر حوزه های هوش مصنوعی می توانند با این زبان کار کنند. اگرچه می توان برنامه های هوش مصنوعی را تقریباً بدون ابزار و کدنویسی آماده ساخت، اما بهتر است حداقل یک زبان را یاد بگیرید. زبان ‌های برنامه ‌نویسی به شما کمک می ‌کنند از نظر تعریف پروژه بهتر فکر کنید و یادگیری زبان پروژه‌ ای کامل ‌تر، خلاقانه ‌تر و جذاب ‌تر را ایجاد کنید. در بخش بعدی، پاکسازی و تجزیه و تحلیل داده ها مورد بحث قرار می گیرد.

پاکسازی و تجزیه و تحلیل داده ها

بخش بزرگی از پروژه هوش مصنوعی شامل پاکسازی داده ‌ها، از جمله بارگذاری داده ‌ها در قالب‌ های مختلف، تجزیه داده‌ های متنی، افزودن ستون ‌های بیشتر به داده ‌ها یا تبدیل داده‌ های بدون ساختار به سطر ها و ستون ‌ها و موارد دیگر است. در پروژه های هوش مصنوعی، داده ها می توانند هر چیزی باشند، از جمله تصاویر، کلمات، متن، ویدئو و غیره.

همچنین در تجزیه و تحلیل داده ها، هنگامی که داده های مورد نیاز پروژه پاکسازی و ساختار بندی می شوند، باید تجزیه و تحلیل داده های پایه برای درک ویژگی های مختلف آن مانند توزیع داده های از دست رفته و موارد دیگر انجام شود. به این دو بخش، پیش پردازش داده ها قبل از وارد شدن به کد اصلی پروژه هوش مصنوعی نیز گفته می شود. معمولاً پاکسازی و تجزیه و تحلیل داده ها در پایتون با استفاده از کتابخانه Pandas انجام می شود و داده هایی که به صورت آرایه نمایش داده می شوند توسط کتابخانه Numpy پایتون آماده می شوند.

هنگامی که داده ها مطابق با الزامات تعریف شده پروژه پردازش شدند، می توان آنها را به عنوان ورودی الگوریتم هوش مصنوعی ارائه کرد. بنابراین می توان نتیجه گرفت که بخشی از برنامه هوش مصنوعی در این مرحله از برنامه ریزی و پردازش اطلاعات ابتدا انجام می شود. بخش بعدی به یادگیری ماشین برای هوش مصنوعی می پردازد.

مفاهیم یادگیری ماشین برای برنامه نویسی هوش مصنوعی

برای شروع توسعه یک پروژه هوش مصنوعی، بهتر است ابتدا با انواع مشکلات یادگیری ماشینی آشنا شوید. این روش های آموزشی به نوع مجموعه داده و روش آموزش آنها بستگی دارد که در زیر ارائه شده اند:

• آموزش تحت نظارت:
  در این نوع آموزش، سیستم آموزش داده می شود تا با استفاده از داده های خاص تغذیه شده به یک الگوریتم هوشمند، نتایج مورد نظر را تولید کند. به عبارت دیگر، یادگیری تحت نظارت نوعی یادگیری است که در آن اعداد ثبت می شوند. الگوریتم‌ های یادگیری تحت نظارت بسیاری مانند ماشین بردار پشتیبان، رگرسیون لجستیک، جنگل تصادفی وجود دارد.
• یادگیری نظارت نشده:
  این نوع الگوریتم از داده های بدون برچسب استفاده می کند. روش طبقه بندی داده ها در این الگوریتم ها به حالت خوشه بندی است. این الگوریتم ها اشیا را با یافتن شباهت هایی بین آنها مرتب می کنند.
• یادگیری نیمه نظارتی:
  یادگیری نیمه نظارتی نوعی الگوریتم است که شامل مجموعه کوچکی از داده های برچسب دار و مجموعه بزرگی از داده های بدون برچسب در مجموعه داده است.
• یادگیری تقویتی:
  این نوع یادگیری روشی است که اقلام را بر اساس ارزش یا پاداش آنها رتبه بندی می کند. به طور کلی، یک یادگیرنده تقویتی می تواند محیط خود را درک و تفسیر کند و از طریق آزمون و خطا یاد بگیرد.

در این قسمت با توجه به مسئله تعریف شده و مجموعه داده های موجود، نوع یادگیری پروژه انتخاب می شود. سپس بر اساس ماهیت یادگیری پروژه، شبکه ها و روش های هوش مصنوعی تست شده و بهترین روش برای برنامه ریزی هوش مصنوعی مورد نظر ساخته خواهد شد. در قسمت بعدی مقاله در مورد انتخاب مدل نرم افزار هوش مصنوعی صحبت می کنیم.

انتخاب مدل برنامه نویسی هوش مصنوعی

پس از بررسی تکنیک های مختلف یادگیری ماشین، نوبت به انتخاب و ساخت یک مدل هوش مصنوعی یا شبکه عصبی مصنوعی (ANN) می رسد. یکی از معروف ترین مدل های شبکه عصبی کانولوشن (CNN) است که در بسیاری از زمینه ها استفاده می شود. این مدل ها به راحتی می توانند مشکلات پیچیده را حل کنند. در این مرحله می توانید از طریق برنامه نویسی مدل دلخواه و خاص خود را بسازید و از شبکه هایی که قبلا نوشته و آموزش دیده اند برای حل مشکلات استفاده کنید. روش استفاده از شبکه های شناخته شده و از پیش آموزش دیده و تغذیه ورودی شما به آنها، تنظیم دقیق نامیده می شود.

مجموعه داده ‌های روش ‌های طبقه ‌بندی مورد استفاده در مدل باید به دو یا سه بخش «آموزش»، «اعتبارسنجی» و «آزمایش» تقسیم شود. برخی از پروژه ها به مجموعه اعتبار سنجی نیاز ندارند. مجموعه آموزشی که معمولاً بزرگترین مجموعه در نظر گرفته می شود، برای آموزش مدل استفاده می شود. مجموعه اعتبارسنجی برای آزمایش هر “دوران” آموزش در زمان اجرا استفاده می شود و مجموعه تست برای آزمایش مدل نهایی پس از اجرای کامل مدل استفاده می شود. هیچ یک از این گروه ها نباید همپوشانی داشته باشند.

در پروژه های هوش مصنوعی، زمانی که داده ها آموزش داده می شوند، این عملیات بارها انجام می شود تا در نهایت به نتیجه مطلوب برسد. هر یک از این دوره ها یک Epoch نامیده می شود. گاهی اوقات ممکن است تعداد سوژه ها بیشتر از تعداد مناسب پروژه مشخص شود و این منجر به ” برازش بیش از حد” مدل می شود. برازش بیش از حد زمانی اتفاق می‌ افتد که یک مدل فقط دقت خوبی در داده‌ های آموزشی ایجاد می ‌کند و دقت ضعیفی در اعتبارسنجی و داده‌ های آزمایشی دارد. در این مورد، یکی از راه های حذف افزونگی، کاهش تعداد دوره هاست. همچنین گاهی اوقات این مشکل با افزایش تعداد داده ها حل می شود.

روش کار مدل ‌های هوش مصنوعی به این صورت است که بخشی از مجموعه داده را می ‌گیرند و مدل را روی آن آموزش می ‌دهند یا آزمایش می ‌کنند، سپس مدل نهایی روی قسمت دیگری از داده ‌ها که در مجموعه داده آموزشی نیست، آزمایش می ‌شود. اگر نتایج خوب و دقیقی به دست آمد، به این معنی است که مدل به خوبی طراحی شده است از کتابخانه هایی مانند TensorFlow یا PyTorch می توان برای پردازش هوشمندی این شبکه ها استفاده کرد. در قسمت بعدی مقاله به بررسی کاربرد هوش مصنوعی اشاره میکنیم.

پیشنهاد می کنیم مقاله تکنولوژی های ترسناک دنیای هوش مصنوعی را مطالعه کنید.

کاربردهای برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست؟

امروزه می توان گفت که هوش مصنوعی تقریبا در تمام زمینه های مهم مورد استفاده قرار می گیرد. در سال های اخیر، با تکامل و توسعه داده های بزرگ، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نیز در حال تکامل هستند. کاربرد هوش مصنوعی با توسعه روش ‌های ذخیره‌ سازی داده‌ های جمع ‌آوری شده تکامل یافته است. در گذشته برنامه نویسی هوش مصنوعی چندان مورد استفاده قرار نمی گرفت زیرا به دلیل نبود زیرساخت سخت افزاری مناسب، ذخیره این داده ها کار دشواری تلقی می شد. برخی از کاربردهای رایج هوش مصنوعی در زیر ذکر شده است:

• تشخیص چهره
• اینترنت اشیا
• خدمات پزشکی مانند غربالگری سرطان و تومور
• مشاغل صنعتی
• ماشین های خودران
• هدایت موشک به سیستم های دفاعی
• حفاظت ایمنی
• افزایش ترافیک وب سایت

در بخش بعدی به چالش های هوش مصنوعی پرداخته می شود.

چرا یادگیری هوش مصنوعی اینقدر سخت است؟

گاهی یادگیری هوش مصنوعی و برنامه نویسی آن به عنوان یکی از مهارت های سخت تلقی می شود و یادگیری دقیق آن نیازمند تلاش و مطالعه بسیار است. شرکت های هوش مصنوعی هنگام اجرای برنامه ها با چالش های زیادی روبرو هستند. یکی از این چالش ها ناقص بودن مهارت های کارکنان است که بر اساس آمار، به طور تقریبی، 56 درصد شرکت ها با آن مواجه هستند. با این حال، با توجه به پیچیدگی ذاتی هوش مصنوعی، این مشکل کاملاً قابل درک و عمومی است. در اینجا مواردی وجود دارند که یادگیری هوش مصنوعی را دشوار می کند:

• برنامه نویسی بزرگ:
  هوش مصنوعی نیاز به برنامه نویسی در زمینه های مختلف دارد. هدف برنامه نویسی هوش مصنوعی توسعه برنامه هایی است که کامپیوترها بتوانند به راحتی تصمیم بگیرند که این نوع کدنویسی کار ساده ای نیست.
• کارایی داده:
  برنامه های کاربردی هوش مصنوعی برای دستیابی به دقت خوب به مقدار زیادی داده برای یادگیری نیاز دارند. به دست آوردن این داده ها کار آسانی نیست، به خصوص برای مبتدیان.
• پیچیدگی:
  به طور کلی، هوش مصنوعی یک رشته پیچیده است، برای اینکه در این زمینه خوب عمل کنید، بهتر است درک خوبی از علوم کامپیوتر، آمار، حساب دیفرانسیل و انتگرال و سایر زمینه های موجود در آن داشته باشید.
• فقدان ابزارهای لازم:
  بیشتر ابزارها و فرآیندهای موجود در هوش مصنوعی با نرم افزارهای سنتی ایجاد می شوند. افرادی که وارد این حوزه می شوند اغلب باید زمان و منابعی را صرف توسعه تجهیزات جدید کنند که می تواند دشوار و زمان بر باشد.

البته این آمار به این معنی نیست که همه پروژه های هوش مصنوعی خیلی سخت هستند، پروژه های ساده تری وجود دارد که می توان برای شروع برنامه نویسی با هوش مصنوعی انجام داد. در ادامه این مقاله به مدت زمان لازم برای یادگیری هوش مصنوعی می پردازیم.

یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی چقدر طول می کشد؟

اگرچه می توان گفت که پایانی در یادگیری هوش مصنوعی نیست، اما یادگیری اصول و مفاهیم اولیه آن می تواند حدود 5 تا 6 ماه طول بکشد. برخی از این مفاهیم در زیر ذکر شده است:

• علم داده
• شبکه های عصبی مصنوعی
• چارچوب TensorFlow
• کاربردهای پردازش زبان طبیعی

همچنین واضح است که برای کشف مفاهیم پیشرفته تر مانند یادگیری عمیق، یادگیری تقویتی و یادگیری ماشینی بدون نظارت به زمان بیشتری نیاز دارید. از آنجایی که بیشتر افراد هوش مصنوعی را از طریق دانشگاه یا دوره های آموزشی مطالعه می کنند، طول دوره تحصیلی آنها با طول دوره یکسان است و به موضوع خاصی بستگی دارد. قسمت بعدی مقاله به چگونگی شروع یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی می پردازد.

نحوه شروع یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی

شروع برنامه هوش مصنوعی سخت و دشوار به نظر می رسد، برای کاهش این مشکل، در این قسمت نکاتی ارائه می شود که می تواند به متقاضیان و علاقه مندان برای شروع یادگیری و تقویت مهارت های خود کمک کند. ابتدا بهبود برخی از مهارت های اساسی برنامه هوش مصنوعی مورد بررسی قرار گرفته است.

تقویت مهارت های اساسی برنامه نویسی هوش مصنوعی

صرف نظر از تخصص هوش مصنوعی که هر فردی به آن علاقه دارد، تسلط بر اصول مهم برای هر فردی بسیار مهم است. این مفاهیم و مهارت های اساسی عبارتند از:

• یک زبان برنامه نویسی شبیه پایتون:
  پایتون یکی از محبوب ترین زبان های برنامه نویسی برای هوش مصنوعی است. این زبان برای توابع و کارهای ساده مفید است و در هنگام انتقال به برنامه های پیشرفته تر، نیازی به بروز رسانی و تغییر همه کدها نیست.
• اصول اولیه یادگیری ماشینی:
  همچنین برای درک و فهم الگوریتم های هوش مصنوعی، یادگیری اصول اولیه یادگیری ماشینی ضروری است.
• آمار و تئوری احتمال:
  درک اولیه از آمار و تئوری احتمال هنگام برخورد با مجموعه داده های بزرگ مفید است.
• محاسبات:
  این مفاهیم در کاربردهای هوش مصنوعی کاربرد دارند، بنابراین درک مفاهیم اولیه آنها می تواند برای برنامه نویسی هوش مصنوعی مفید باشد. یکی از موضوعات مهم در محاسبات که در هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می گیرد جبر خطی است.

برخی از مهارت های دیگری که باید آموخته شوند اما اهمیت کمتری دارند عبارتند از:

• پردازش زبان طبیعی
• حل مشکلات دنیای واقعی
• اشکال زدایی و عیب یابی (Debugging)
• کار کردن و ساختن داده های جدید

معلمان این رشته باید علاوه بر مهارت های علمی ذکر شده در بالا، مهارت های شناختی نیز داشته باشند. برخی از این مهارت ها در زیر ذکر شده است:

• یادگیری: ایجاد شده برای تبدیل داده ها به شکل عملی جمع آوری داده، که در آن از قوانین خاصی استفاده می شود.
• تحلیل و استدلال: هدف از این مفهوم اتخاذ تصمیمات و نتیجه گیری منطقی است.
• خود تصحیح گری: اطلاعات را تصحیح و تغییراتی را برای بهبود نتایج ایجاد می کند.

هنگامی که تمام این مفاهیم اولیه در ذهن تثبیت شد، شروع کار بر روی یک پروژه برنامه نویسی هوش مصنوعی بسیار موثر خواهد بود. این روش تجربه عملی را برای فرد ایجاد می کند و به یادگیری مفاهیم جدید کمک می کند. در قسمت بعدی این مقاله به روش های استفاده از منابع رایگان در یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی می پردازد.

برای یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی از چه منابع رایگانی استفاده می شود؟

اگر در یادگیری هوش مصنوعی تازه کار هستید، نیازی به صرف هزینه زیادی برای یادگیری این رشته ندارید، می توانید از مطالب و دوره های آنلاین رایگان از جمله مقالات منتشر شده در مجله آکادمی رستاوا و کتاب های الکترونیکی موجود برای یادگیری استفاده کنید. از سایت های آموزشی ایرانی از جمله آکادمی رستاوا نیز می توان برای یادگیری مفاهیم هوش مصنوعی استفاده کرد. برای تمرین برنامه نویسی در جهت اجرای برنامه های کاربردی هوش مصنوعی، کد های برنامه نویسی هوش مصنوعی GitHub و آموزش های آنلاین ابزار مفیدی برای یادگیری این مهارت هستند.

گوگل منابع رایگان متعددی را برای یادگیری هوش مصنوعی و برنامه نویسی ارائه می دهد و این منابع می تواند هم برای مبتدیان هوش مصنوعی و هم برای متخصصان یادگیری ماشین بسیار مفید باشد. در قسمت بعدی مقاله راهی برای کمک گرفتن از کارشناسان هوش مصنوعی برای یادگیری این مهارت معرفی می شود.

از کارشناسان هوش مصنوعی کمک بگیرید

همانطور که قبلاً در مورد سطح دشواری هوش مصنوعی صحبت شد، این مهارت سطح دشواری بالایی دارد. بنابراین در صورت نیاز از درخواست کمک دریغ نکنید. چندین انجمن آنلاین وجود دارد که می توانید در آنها عضو شوید و سوالات خود را برای کمک به یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی بپرسید. به عنوان مثال انجمن های Reddit و Developer Club آکادمی رستاوا دو نمونه از این موارد هستند.

علاوه بر این، اگر فردی به یک دوره آنلاین بپیوندد، می تواند برای حل مشکلات از منتور ها یا همکلاسی ها کمک بگیرد.

تمرین برنامه نویسی هوش مصنوعی

تمرین روزمره به شما کمک می کند تا مفاهیم بهتری را یاد بگیرید و مهارت های خود را بهبود بخشید. برای تمرین برنامه نویسی هوش مصنوعی، می توانید کدی بنویسید که مشکلات زندگی واقعی مردم را حل کند. به عنوان مثال، کد هایی را می توان برای توصیه محصولات به مشتریان بر اساس سابقه خرید آنها نوشت. علاوه بر این، اگر دوره نوشته شده باشد، این احتمال وجود دارد که شرکت کنندگان با مشکلات دنیای واقعی مواجه شوند که با استفاده از هوش مصنوعی به عنوان تمرین قابل حل است.

شرکت در مسابقه های برنامه نویسی هوش مصنوعی

یکی از راه های دیگر برای بهبود مهارت های برنامه نویسی هوش مصنوعی، شرکت در مسابقات خاص این رشته از جمله مسابقات Kaggle است. به طور معمول، این مسابقه ها دارای یک مجموعه داده و یک مشکل برای حل هستند که نیاز به استفاده از مجموعه داده دارد. بهترین بخش این مسابقه این است که می توانید از هر ابزار یا زبان برنامه نویسی برای دریافت پاسخ مشکل استفاده کنید. همچنین می توانید به جامعه آنلاین افرادی که در این مسابقه شرکت می کنند بپیوندید تا مهارت های برنامه نویسی هوش مصنوعی خود را بهبود بخشید.

برای بهبود مهارت های خود در رویدادها شرکت کنید

هر ساله رویدادهای زیادی برگزار می شود که در مورد مهارت های هوش مصنوعی فعلی و آینده بحث می کنند. در کنفرانس ها و رویدادهای علمی می توانید با متخصصان این حوزه که در این صنعت کار می کنند ارتباط برقرار کنید. علاوه بر این، این کنفرانس ها می توانند به شرکت کنندگان خود ایده هایی در مورد کار هوش مصنوعی داده و در های جدیدی را باز کنند.

توابع هوش مصنوعی

شکی نیست که هر فردی قبل از یادگیری مهارت های لازم برای ورود به بازار کار، دستمزد احتمالی خود و بازار کار را بررسی می کند. برای مردم مهم است که بدانند آیا مشاغل مرتبط با هوش مصنوعی امیدوار کننده هستند یا خیر و اینکه سالانه چقدر از این فناوری درآمد حاصل می شود.

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

برای استخدام در مشاغل مرتبط با هوش مصنوعی و برنامه نویسی آن، شرایط زیر ضروری است:

• مدرک دانشگاهی در علوم کامپیوتر، ریاضیات یا آمار و احتمال
• تسلط به یکی از زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی
• تخصص در یادگیری ماشین و الگوریتم های یادگیری عمیق
• دانش کلان داده و مجموعه داده

البته لازم به ذکر است که این الزامات دقیق نیستند و بسته به شرایط عملیاتی ممکن است تغییر کنند.

آیا هوش مصنوعی شغلی پایدار است؟

در سال 2022، تنها 10 درصد از شرکت ها و سازمان ها استفاده از هوش مصنوعی و برنامه ریزی برای استفاده از آن در آینده را گزارش کردند. اما این رقم در سال 2023 به 37 درصد افزایش یافته است. بنابراین بر اساس این آمار می توان گفت که هوش مصنوعی شغلی پایدار است، همچنان در دستور کار شرکت ها باقی می ماند و روز به روز محبوبیت بیشتری پیدا می کند.

درآمد برنامه نویسان هوش مصنوعی در دنیا

متوسط ​​حقوق سالانه یک متخصص هوش مصنوعی در سطح متوسط ​​در ایالات متحده تقریباً 107 هزار دلار است. این کشور یکی از بهترین مقاصد برای برنامه نویسی محسوب می شود. یک متخصص برنامه نویسی هوش مصنوعی می تواند حدود 177 هزار دلار در سال درآمد کسب کند. کشورهای اروپایی تقریباً به همین میزان حقوق برای برنامه نویسی هوش مصنوعی دارند. در ایران درآمد یک برنامه نویس حرفه ای هوش مصنوعی حدود 35 میلیون تومان است و می توان گفت میانگین درآمد یک برنامه نویس معمولی در این حرفه حدود 15 میلیون تومان است.

سخن پایانی

در دنیای امروزی هوش مصنوعی، به کارگیری حوزه های مختلف هوش مصنوعی در زمینه های مختلف به عنوان یکی از موضوعات رایج مطرح است. همانطور که در زندگی روزمره مشاهده می شود، امروزه بسیاری از سیستم ها، سازمان ها و حتی دستگاه هایی که افراد از آنها استفاده می کنند دارای سیستم های هوش مصنوعی هستند و کارایی آنها روز به روز در حال افزایش است.برای شروع یادگیری هوش مصنوعی به شما مسیر کارآموزی هوش مصنوعی آکادمی رستاوا را پیشنهاد می کنیم.