نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی

آیا می خواهید هوش مصنوعی را یاد بگیرید و به دنبال نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی هستید اگر بله، این مقاله برای شما مناسب است. در این مقاله نقشه راه گام به گام یادگیری هوش مصنوعی را خواهید دید.

بنابراین، بدون بحث بیشتر، بیایید نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی را مشاهده کنیم.

• نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی
• اصول هوش مصنوعی را درک کنید
• ریاضی را بیاموزید
• زبان برنامه نویسی را یاد بگیرید
• داده های بزرگ را بیاموزید
• علم داده را بیاموزید
• الگوریتم های یادگیری ماشین را یاد بگیرید
• الگوریتم های یادگیری عمیق را یاد بگیرید
• هوش تجاری را بیاموزید
• روی پروژه ها کار کنید

هوش مصنوعی این روزها بسیار ترند شده است. ما می توانیم تکامل هوش مصنوعی را در هر زمینه ای مانند خودروهای خودران، رباتیک، توصیه محصول، دستیار گوگل/سیری/الکسا و غیره مشاهده کنیم. در آخرین تغییرات چت جی پی تی، به عنوان یک هوش مصنوعی توجه بسیاری از افراد را به سمت خود جذب کرد و بسیاری از افراد بعد از شناخت این هوش مصنوعی تصمیم به ورود به این دنیا کردند.

برای تبدیل شدن به یک مهندس هوش مصنوعی، باید مهارت های زیر را داشته باشید:

1. ریاضیات
2. برنامه نویسی
3. اطلاعات بزرگ
4. علم داده
5. یادگیری ماشین
6. یادگیری عمیق
7. پردازش زبان طبیعی
8. هوش تجاری

حالا بیایید نگاهی به نقشه یادگیری هوش مصنوعی داشته باشید و شروع مسیر و اتمام آن را بررسی کنیم:

درک اصول هوش مصنوعی

قبل از یادگیری سایر مهارت های ضروری، ابتدا اصول اولیه هوش مصنوعی را بیاموزید. در این مرحله، باید بدانید که هوش مصنوعی چیست، تاثیر آن، روندهای آینده هوش مصنوعی و کاربردهای آن در زمینه های مختلف چگونه است؟

شما می توانید این موارد را از هر آموزش یوتیوب یا از هر دوره رایگانی بیاموزید. همچنین قصد دارم منابعی را برای یادگیری اصول هوش مصنوعی فهرست کنم.

منابع یادگیری هوش مصنوعی

• Intro to Artificial Intelligence– Udacity
• FREE Course AI For Everyone– Coursera
• FREE to Audit Course AI Foundations for Everyone Specialization– Coursera
• AI Programming with Python– Udacity
• AI Fundamentals– Udacity
• FREE Course Introduction to Artificial Intelligence with Python-edX
• Artificial Intelligence Full Course– YouTube
• Artificial Intelligence For Beginners– YouTube

یادگیری ریاضی برای هوش مصنوعی

قدم بعدی شما باید یادگیری ریاضی باشد. در مراحل آتی، باید الگوریتم های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق را فرا بگیرید و دانش ریاضی به شما در درک عملکرد الگوریتم های یادگیری عمیق و یادگیری ماشین کمک می کند.

در ریاضیات، شما باید مفاهیم زیر را یاد بگیرید:

• آمار
• احتمال
• جبر خطی
• حساب دیفرانسیل و انتگرال

منابع مختلفی برای یادگیری مفاهیم ریاضی وجود دارد. ما همچنین قصد داریم برخی از منابع را فهرست کنم.

منابع یادگیری ریاضی

• Intro to Statistics– Udacity
• FREE Course Linear Algebra Refresher Course– Udacity FREE Course
• Basic Statistics (Online Course)
• Statistics and probability (Khan Academy)
• Practical Statistics for Data Scientists (TextBook)
• Data Science: Statistics and Machine Learning Specialization (Online Course)
• Statistics for Data Science (YouTube Video)
• Mathematics for Data Science Specialization  (Online Course) Khan Academy
• Data Science Math Skills (Online Course)

یادگیری زبان برنامه نویسی مناسب

بعد از یادگیری ریاضی، قدم بعدی شما برای یادگیری هوش مصنوعی، باید یادگیری زبان برنامه نویسی باشد. در هوش مصنوعی، دانش زبان برنامه نویسی ضروری است. بدون داشتن دانش زبان برنامه نویسی نمی توانید چیزی را پیاده سازی کنید.

برای هوش مصنوعی، می توانید زبان برنامه نویسی پایتون، R یا جاوا را یاد بگیرید (دوره آموزش پایتون). اما اگر از ما بپرسید، زبان برنامه نویسی پایتون را پیشنهاد می کنیم. زیرا این زبان برای مبتدیان بهتر است. اگر مبتدی هستید، به راحتی می توانید پایتون را یاد بگیرید. پایتون دارای کتابخانه ها و بسته های مختلف پشتیبانی برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است.

منابع یادگیری پایتون برای هوش مصنوعی

• Introduction to Python Programming(Udacity Free Course)
• The Python Tutorial (PYTHON.ORG)
• CS DOJO (YouTube)
• Python 3 Tutorial (SOLOLEARN)
• Python For Data Science(Udemy Free Course)
• Programming with Mosh (YouTube)
• Corey Schafer (YouTube)

یادگیری مباحث بیگ دیتا

چرا بیگ دیتا؟

زیرا مدل هوش مصنوعی با استفاده از داده آموزش داده شده است و اگر اندازه داده بزرگ است، پس باید ابزار Big Data Tools را بشناسید تا این حجم عظیم داده را مدیریت کنید. شرکت های بزرگی مانند یوتیوب و گوگل از سیستم های توصیه، برای پیشنهاد چیزی بر اساس سابقه جستجوی قبلی استفاده می کنند، این ترکیبی از هوش مصنوعی و داده های بزرگ است.

به همین دلیل دانش ابزارهای کلان داده ضروری است. Hadoop، Spark، Cassandra و MongoDB ابزارهای Big Data هستند. شما می توانید هر ابزاری را یاد بگیرید.

منابعی برای یادگیری بیگ دیتا

• Intro to Hadoop and MapReduce(Udacity FREE Course)
• Spark (Udacity FREE Course)
• Hadoop Developer In Real World (Udemy)
• Big Data Specialization (Coursera)

علم داده را بیاموزید

در این مرحله باید جمع آوری داده، آماده سازی داده، تجزیه و تحلیل داده ها و دستکاری داده ها را بیاموزید. شما می توانید علم داده را از هر دوره ای یاد بگیرید. ما تعدادی از دوره های علوم داده را در پایین لیست کرده ایم.

منابع برای یادگیری علم داده

• IBM Data Science Professional Certificate– Coursera
• Programming for Data Science with Python– Udacity
• Data Science for Everyone– Datacamp
• The Data Science Course 2023: Complete Data Science Bootcamp– Udemy
• Data Science Tutorial–w3schools
• Career Path Data Science– CodecademyPython – Data Science Tutorial– TutorialsPoint

الگوریتم های یادگیری ماشین را بیاموزید

مهمترین مهارت بعدی، یادگیری الگوریتم های یادگیری ماشین است. شما می توانید اصول یادگیری ماشینی را با دوره رایگان “Machine Learning by Andrew Ng” یاد بگیرید.

شما باید الگوریتم های یادگیری ماشینی را یاد بگیرید:

• یادگیری تحت نظارت
• یادگیری بدون نظارت
• یادگیری تقویتی

منابع یادگیری ماشین یادگیری

• Machine Learning by Georgia Tech(Udacity Free Course)
• Introduction to Machine Learning Course(Udacity Free Course)
• Machine Learning: Unsupervised Learning (Udacity Free Course)
• Machine Learning by Stanford University(Coursera Free to Audit Course)
• Machine Learning for All by University of London(Coursera Free to Audit Course)
• What is Machine Learning? (Udemy Free Course)
• Machine Learning Fundamentals(edX Free to Audit Course)

الگوریتم های یادگیری عمیق را بیاموزید

هنگامی که الگوریتم های یادگیری ماشین را یاد گرفتید، در مرحله بعد الگوریتم های یادگیری عمیق را یاد بگیرید. در کنار الگوریتم های یادگیری عمیق، باید فریم ورک های آن مانند Tensorflow یا Keras را نیز یاد بگیرید.

در الگوریتم های یادگیری عمیق، موضوعات زیر را یاد تمرین کنید:

• شبکه عصبی
• CNN
• RNN
• GAN
• LSTM

منابع برای فراگیری یادگیری عمیق

• Deep Learning Specialization (deeplearning.ai)
• Deep Learning– Udacity
• Intro to Deep Learning with PyTorch– Udacity FREE Course
• Intro to TensorFlow for Deep Learning– Udacity FREE Course
• Intro to Deep Learning– Kaggle
• Generative Adversarial Networks (GANs) Specialization– Coursera
• Become a Deep Reinforcement Learning Expert– Udacity
• Deep Learning: Convolutional Neural Networks in Python– Udemy
• Reinforcement Learning– Udacity
• Neural Networks and Deep Learning– Coursera

هوش تجاری را بیاموزید

هوش تجاری به شرکت ها کمک می کند تا تصمیمات مبتنی بر داده های بیشتری اتخاذ کنند. در این مرحله باید هر ابزار هوش تجاری مانند Tableau، PowerBI یا Qlikview را یاد بگیرید.

این ابزارها به شما کمک می کنند تا نمودارها یا نمودارهایی از یافته های خود ایجاد کنید تا بتوانید به راحتی نتایج خود را برای ذینفعان بیان کنید.

منابع برای یادگیری ابزارهای BI

• Data Visualization in Tableau– Udacity FREE Course
• Fundamentals of Visualization with Tableau– Coursera FREE to Audit Course
• Introduction to Power BI– DataCamp
• Microsoft Power BI Desktop for Business Intelligence– Udemy
• Data Visualization and Communication with Tableau– Coursera
• Free Training Videos– Tableau
• Creating Dashboards and Storytelling with Tableau– Coursera

روی پروژه ها کار کنید

اول از همه تبریک! شما اکنون در مهارت های هوش مصنوعی به خوبی آشنا هستید. زمان شروع کار بر روی برخی از پروژه های دنیای واقعی است. پروژه ها برای به دست آوردن شغل به عنوان مهندس هوش مصنوعی بسیار مهم هستند.

هرچه پروژه های بیشتری انجام دهید، درک بیشتری از هوش مصنوعی خواهید داشت. پروژه ها همچنین امتیاز بیشتری به رزومه شما خواهند داد. در این نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی، سعی کردیم تا به صورت کامل، منابع و مباحث مورد نیاز برای یادگیری هوش مصنوعی را به شما ارائه کنیم.