معرفی بهترین دوره‌های آموزشی برای یادگیری هوش مصنوعی از مبتدی تا حرفه‌ای
تیم تحریریه- ۳ دی ۱۴۰۱
«آموزش هوش مصنوعی را از کجا شروع کنیم؟»، «چه پیش‌نیازهایی برای شروع یادگیری هوش مصنوعی نیاز است؟»، «پس از یادگیری هوش مصنوعی در چه مشاغلی می‌توانم شروع به کار کنم؟»، «بهترین دوره های آموزشی هوش مصنوعی چیست» و … این‌ها بخشی از سوالاتیست که علاقه‌مندان به مبحث هوش مصنوعی به دنبال جواب‌دادن به آنها هستند. برای کسانی که قصد دارند یادگیری هوش مصنوعی را آغاز کنند، تعداد بسیار زیادی از دوره‌ها، کتاب‌ها، بوت‌کمپ‌ها و رشته‌های تحصیلی دانشگاهی وجود دارد که انتخاب نادرست و اولویت‌بندی نشده موارد فوق، می‌تواند موجب شود هنرجویان پس از صرف زمان و هزینه زیاد جهت یادگیری این رشته جذاب، به نتایج دلخواه نرسند و از ادامه راه دلسرد شوند. ما در این مطلب قصد داریم راهنمایی گام‌به‌گام و جامع پیرامون آموزش هوش مصنوعی ارائه کنیم تا شما علاقه‌مندان این حوزه بتوانید با نقشه راهی مشخص، به یک متخصص هوش مصنوعی تمام‌عیار تبدیل شوید! در ادامه این مطلب با هوشیو همراه باشید.
امروزه هوش مصنوعی با تار‌و‌پود زندگی روزمره ما درآمیخته شده و گاه حتی بدون اینکه اطلاع داشته باشیم، در حال استفاده از هوش مصنوعی هستیم. الگوریتم‌های خرید آنلاین از فروشگاه‌های اینترنتی، گوش دادن به موسیقی دلخواه، خودروهای خودران، دستیارهای هوشمند صوتی مانند الکسا، سیری و گوگل اسیست، سیستمهای گرمایشی و سرمایشی هوشمند و هزاران قابلیت دیگر هوش مصنوعی، از جمله مواردی هستند که زندگی ما را راحت‌تر و لذتبخش‌تر می‌کنند. اما پیش از همه به مفهوم جامع هوش مصنوعی بپردازیم:
مفهوم ساده هوش مصنوعی؟
اگر بخواهیم تعریفی خلاصه ارائه کنیم، هوش مصنوعی را می‌توان چنین تعریف کرد:
«هوش مصنوعی عبارت است از مجموعه‌ای از الگوریتم‌هاست که می‌توانند بدون دخالت مستقیم انسان، تجزیه، تحلیل، مقایسه و نتیجه‌گیری کند و بدون نیاز به دستوردادن، نتایج را به کاربر ارائه کند.»
هوش مصنوعی (Artificial intelligence) مفهوم گسترده‌ای است و اگر تمایل دارید به‌صورت کامل با تاریخچه، کاربرد و انواع آن آشنا شوید، مطلب هوشیو پیرامون تعریف هوش مصنوعی را از دست ندهید.
چرا باید یادگیری هوش مصنوعی را آغاز کنیم ؟
هوش مصنوعی به خودی‌خود مفهوم جذابی است و توسعه الگوریتمی که بتواند بدون نیاز به توسعه‌دهنده خود، میلیون‌ها دیتا را جمع‌آوری کند و با تجزیه و تحلیل آنها، در کسری از ثانیه بهترین نتیجه را در اختیار کاربر بگذارد، می‌تواند دلیل مناسبی باشد که افراد زیادی مشتاق باشند تا یادگیری هوش مصنوعی را آغاز کنند. اما دلایل دیگری نیز برای یادگیری هوش مصنوعی وجود دارد که در ادامه به چند مورد از آنها می‌پردازیم:
موقعیت شغلی مناسب برای رشته هوش مصنوعی
طبق آمار تقاضا برای موقعیت‌های شغلی مرتبط با هوش مصنوعی نسبت به 5 سال پیش، بیش از دو برابر افزایش داشته و پیش‌بینی می‌شود در سالیان آتی، این روند رشدی به‌مراتب بیشتر داشته باشد و موجب اشتغال‌زایی فوق‌العاده‌ای برای فعالان این حوزه شود. حتی درحال حاظر نیز تقاضا برای کارشناسان هوش مصنوعی بیشتر از نیروهای فعال در این زمینه است و با کمبود نیروی متخصص در این حوزه مواجه هستیم. علاوه بر این، حقوق بسیار مناسب این شغل می‌تواند یکی دیگر از دلایلی باشد که بسیاری از علاقه‌مندان رشته‌های ریاضی، آمار، مهندسی، برنامه‌نویسی و … علم هوش مصنوعی را برای آینده شغلی خود برگزینند. امروزه هوش مصنوعی در بسیاری از مشاغل دنیا ادغام شده و تقریبا در هر زمینه‌ی کاری می‌توانید هوش مصنوعی را دخیل کنید اما برخی از مشاغل تخصصی این رشته عبارتند از:
- مهندس یادگیری ماشین (Machine Learning Engineer)
- مهندس رباتیک (Robotics engineering)
- مهندس بینایی کامپیوتر (computer vision engineer)
- مهندسی داده (Data Scientist)
بررسی اطلاعات پردازش نشده
جالب است بدانید انسان‌ها در طول یک روز به مقدار دو نیم کوینتیلیون (10 به‌توان 18) داده پردازش‌نشده از طریق شبکه‌های اجتماعی، وبسایت‌ها، نرم‌افزارهای موبایلی و … تولید می‌کنند که بخش اعظمی از این داده‌ها پردازش نشده باقی می‌مانند که در صورت تجزیه و تحلیل این دیتاها، می‌توان اطلاعات بسیار مفیدی را کسب نمود. این داده‌ها در سالیان آتی به‌صورت تصاعدی افزایش می‌یابد و قطعا شرکت‌های زیادی جهت بهبود خدمت‌رسانی به مشتریان، به این اطلاعات نیاز دارند. کار پردازش این داده‌ها به کمک هوشم مصنوعی را “مهندسی داده” می‌گویند که در سالیان اخیر بسیار مورد توجه شرکت‌ها و علاقه‌مندان رشته‌های مهندسی قرار گرفته است.
بهبود تجربه کاربران
همانطور که پیش از این اشاره شد، بسیاری از ما با ورود به فروشگاه‌های اینترنتی، سایت‌ها و برنامه‌های پخش موزیک و ویدیو و… پیشنهاداتی را از هوش مصنوعی به‌کاررفته در این سرویس‌ها دریافت کرده‌ایم که بسیار به سلیقه ما نزدیک بوده و استفاده از خدمات یا کالای معرفی‌شده، تجربه لذت‌بخشی را برای ما به‌عنوان کاربر رقم زده است.
هوش مصنوعی می‌تواند با شناسایی رفتار مخاطب توسط الگوریتم‌های خود، موجب بهبود رضایت کاربران یک سرویس ارائه خدمت یا کالا شود و متخصصان هوش مصنوعی می‌توانند از این طریق، توجه مخاطبان بیشتری را به سرویس مورد نظر خود جلب کنند.
بازار کار هوش مصنوعی در ایران و معرفی مشاغل مرتبط با این رشته
بازار کار هوش مصنوعی در ایران، هرچند با کمی تاخیر نسبت به دیگر کشورهای توسعه‌یافته، اما با رشد قابل‌ملاحظه و خوبی همراه است و پیش‌بینی می‌شود در سالیان آتی نیز شاهد رشدی به‌مراتب بیشتر در این حوزه باشیم. امروزه بسیاری از شرکت‌های ایرانی، فعالیت خود در زمینه هوش مصنوعی را آغاز کرده‌اند و تقاضا برای استخدام نیروی متخصص این حوزه بسیار بیشتر از نیروی کار فعال در بازار کار هوش مصنوعی است؛ درنتیجه کسانی که قصد یادگیری هوش مصنوعی را دارند، می‌توانند انتظار بازار کار مناسبی را، چه در داخل و چه در خارج از کشور داشته باشند.
متخصصانی که در رشته هوش مصنوعی آموزش دیده‌اند، می‌توانند در مشاغلی که درحال‌حاضر بازار کار مناسبی در داخل کشور دارند مشغول به کار شوند که در ادامه به تعدادی از آنها اشاره می‌کنیم:
- طراحی و ساخت ابزارهای هوشمند
- پردازش متن
- طراحی هوش مصنوعی بازی‌های کامپیوتری
- تبدیل متن به گفتار و تشخیص گفتار
- استخراج داده‌ها
- روباتیک
- طراحی سیسـتم‌های امنیتی، مدیریت شبکه و احراز هویت
- توسعه APIهای هوش مصنوعی
- طراحی نرم‌افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی
- و …
پیش‌نیازهای آموزش هوش مصنوعی
یکی از مهمترین سوالات علاقه‌مندان به یادگیری هوش مصنوعی این است که قبل از شروع یادگیری تخصصی هوش مصنوعی، به چه دانش‌هایی نیاز دارند؟ درحالی‌که برای بسیاری از کاربردهای هوش مصنوعی، کتابخانه‌های آماده زیادی تهیه شده و کاربران تازه‌کار می‌توانند از این کتابخانه‌ها برای پیاده‌سازی پروژه‌های هوش مصنوعی در زندگی روزمره یا کسب‌وکارهای کوچک خود بهره ببرند، اما تبدیل‌شدن به یک متخصص هوش مصنوعی، نیازمند دانش پیش‌نیاز بیشتری است. علاقه‌مندان کسب تخصص در حوزه هوش مصنوعی باید در علومی همچون ریاضی، آمار، ساختمان داده‌ها و برنامه‌نویسی دارای پایه‌‌ی قوی باشند. برای یادگیری هوش مصنوعی نیازی نیست که در تمامی این شاخه‌ها دارای تخصص بالا باشید اما داشتن اطلاعات کافی در حوزه‌های اشاره‌شده، می‌تواند شما را در مسیر یادگیری هوش مصنوعی یاری کند. برای مثال، شما نیازی نیست که یک برنامه‌نویس حرفه‌ای باشید اما در صورت داشتن اطلاعات کافی درباره زبان برنامه‌نویسی پایتون (که اغلب در برنامه‌نویسی‌های هوش مصنوعی از آن استفاده می‌شود) می‌توانید روند یادگیری سریع‌تری داشته باشید.
درنتیجه اگر دانش کافی در زمینه ریاضی، آمار، ساختمان داده‌ها و برنامه‌نویسی ندارید، بهتر است قبل از یادگیری هوش مصنوعی، اطلاعات کافی را پیرامون موضوعات اشاره‌شده کسب کنید.
برخی از پیش‌نیازهایی که می‌توانند شما را در یادگیری هوش مصنوعی یاری کنند عبارتند از:
- ریاضیات ( ریاضی گسسته)
- ساختار داده (Data Structure)
- دیفرانسیل و انتگرال
- جبر خطی شامل موضوعاتی مانند بردارها، ماتریس‌ها و مشتقات
- علوم کامپیوتر
- برنامه‌نویسی پایتون یا R
- الگوریتم‌ها و تحلیل آنها
یادگیری هوش مصنوعی تا چه حد ساده است؟
آموزش هوش مصنوعی برای کسانی که در زمینه علوم کامپیوتری و برنامه‌نویسی دارای تجربه هستند، می‌تواند بسیار ساده و قابل‌فهم باشد و این امکان برای آنها وجود دارد که در زمان کوتاهی، مفاهیم هوش مصنوعی را فرابگیرند. اما هوش مصنوعی برای کسانی که تعامل زیادی با کامپیوتر و علوم مرتبط با آن نداشته‌اند، می‌تواند به همان اندازه دشوار باشد. پس همانطور که اشاره شد، بهتر است کسانی که به یادگیری هوش مصنوعی علاقه‌مند هستند اما در دانش پایه پیش‌نیاز آن ضعف دارند، ابتدا در دوره‌های آموزشی رشته‌های پیش‌نیاز،بخصوص برنامه‌نویسی و پایتون شرکت کنید تا بتوانید با سرعت بیشتری به یک متخصص هوش مصنوعی تمام‌عیار بدل شوید.
بهترین روش آموزش هوش مصنوعی چیست؟
برای یادگیری هوش مصنوعی هیچ روش برتری وجود ندارد و هرکسی با توجه به نحوه یادگیری خود، می‌تواند روشی مجزا را انتخاب کند. برای مثال، ممکن است یک نفر با شرکت در دوره‌های آموزشی آنلاین و استفاده از پکیج‌های آموزشی، به‌خوبی مفاهیم هوش مصنوعی را فراگیرد اما شخص دیگری، حتما نیاز به وجود معلم به‌صورت حضوری داشته باشد یا ترجیح دهد با شرکت در بوت‌کمپ‌ها، یادگیری هوش مصنوعی را آغاز کند. درنتیجه، بهتر است با استفاده از کتاب‌ها، دوره‌ها و پکیج‌های آموزش هوش مصنوعی، فرایند یادگیری این رشته را آغاز کنید و در صورت نتیجه نگرفتن از روش‌های فوق، به بوت‌کمپ‌ها و بهره‌گیری از اساتید حضوری روی بیاورید.
رشته دانشگاهی هوش مصنوعی نیز در بسیاری از مراکز آموزشی دولتی و خصوصی سراسر کشور در دسترس است و علاقه‌مندان می‌توانند با انتخاب رشته هوش مصنوعی، در این حوزه تحصیل کنند. انتخاب تحصیلات دانشگاهی برای یادگیری هوش مصنوعی مزایا و معایب خود را دارد که در ادامه به بخشی از آنها می‌پردازیم:
مزایا:
- مدرک تحصیلی معتبر در زمینه هوش مصنوعی
- بهره‌گیری از تدریس اساتید مجرب
- استفاده از امکانات آموزشی دانشگاه‌ها
- ایجاد ارتباط با دیگر علاقه‌مندان رشته هوش مصنوعی
- امکان انجام فعالیت‌های تیمی
معایب:
- ظرفیت محدود دانشگاه‌های معتبر و نیاز به آزمون ورودی کنکور
- وجود درس‌های غیرمرتبط در چارت آموزشی هوش مصنوعی
- امکان تحصیل اغلب به‌صورت حضوری
- هزینه بالا در صورت استفاده از مراکز آموزشی غیردولتی
- غیرممکن یا دشواربودن انتخاب این رشته برای دانشجویان تحصیل‌کرده در رشته‌های غیر از ریاضی و تجربی (مانند ریاضی، هنر، زبان و … )
انواع روش‌های آموزش هوش مصنوعی
همانطورکه پیش از این اشاره شد، روش‌های متفاوتی برای یادگیری هوش مصنوعی وجود دارد که هرکدام می‌تواند برای بخشی از افراد، بهترین روش باشد. انواع روش‌های آموزش هوش مصنوعی عبارت‌اند از:
- کتاب
- دوره آنلاین
- تحصیلات دانشگاهی
- پکیج آموزشی
- بوت‌کمپ
معرفی بهترین دوره‌های رایگان آموزش هوش مصنوعی
اگر قصد یادگیری هوش مصنوعی از طریق دوره‌های آموزشی آنلاین را دارید، منابع بسیار زیادی در اختیار شماست و می‌توانید به‌صورت رایگان یا با پرداخت هزینه، از آنها استفاده کنید. مزیت دوره‌های آنلاین رایگان این است که اگر در در روند آموزش به مشکل برخوردید و نتوانستید از آموزش مورد نظر بهره کافی را ببرید، می‌توانید به‌سادگی دوره را رها کنید و به سراغ دوره دیگری با بهره‌وری بالاتر بروید.
در این بخش به معرفی بهترین دوره‌های آنلاین می‌پردازیم که می‌توانند شما را در مسیر یادگیری هوش مصنوعی یاری کنند:
·دوره رایگان آموزش مقدماتی python برای آنالیز دیتا openclassrooms
دوره آموزش مقدماتی python ارائه‌شده توسط سایت openclassrooms، با ارئه یک نقشه راه حرفه‌ای و جذاب، می‌تواند یکی از بهترین دوره‌های آموزشی برای کسانی باشد که قصد دارند زبان برنامه‌نویسی پایتون را بدون هیچ پیش‌زمینه و تخصص قبلی فرابگیرند.
این دوره 6 ساعته به‌صورت رایگان و با زبان انگلیسی در دسترس مخاطبان است و شرکت‌کنندگان این دوره می‌توانند با پاسخ به کوییزهای مطرح‌شده، گواهی معتبر پایان دوره خود را دریافت کنند.
در دوره آموزش مقدماتی python برای آنالیز دیتا openclassrooms خواهید آموخت
- استفاده از انواع داده‌ها در پایتون
- مدیریت منطق برنامه در پایتون
- تابع‌نویسی در پایتون
جهت شروع این دوره، تنها نیاز دارید که با اصطلاحات عمومی این مبحث از جمله توابع، کلاس‌ها، متدها و … آشنایی داشته باشید و همچنین بتوانید با خط فرمان (command-line) به‌خوبی کار کنید. ابزارهای مورد استفاده در این دوره شامل: ویرایشگر کد، پایتون، آناکوندا (Anaconda) و Jupyter Notebook است و پیشنهاد می‌شود پیش از آغاز دوره، نسبت به راه‌اندازی ابزارها اقدام کنید.
·دوره رایگان آموزش مقدماتی پایتون datacamp
دوره آموزش پایتون datacamp را می‌توان یکی از بهترین و پرمخاطب‌ترین دوره‌های آموزشی پایتون دانست که می‌توانید به‌وسیله آن، قدم در راه یادگیری هوش مصنوعی بگذارید. بیش از چهار میلیون نفر در این دوره 4 ساعته شرکت کرده‌اند و مفاهیم پایه زبان برنامه‌نویسی پایتون را فراگرفته‌اند. این دوره به شکلی خاص بر روی علوم داده (data science) تمرکز دارد و به شما کمک می‌کند با ابزارهای قدرتمند این علم و همچنین ذخیره‌سازی و استفاده از این اطلاعات، آشنا شوید.
زبان این دوره انگلیسی بوده و توسط Hugo Bowne-Anderson تدریس می‌شود؛ همچنین پس از گذراندن دوره مقدماتی، می‌توانید در دوره‌های متوسط و حرفه‌ای یادگیری پایتون نیز از طریق سایت datacamp شرکت کنید.
سرفصل‌های دوره مقدماتی پایتون datacamp
- مبانی پایتون
- یادگیری ذخیره‌سازی، دسترسی و اصلاح داده‌ها
- استفاده از توابع، روش‌ها و پکیج‌های توسعه داده‌شده
- آموزش کار با NumPy
برای فراگیری مفاهیم این دوره نیاز به پیش‌نیاز تخصصی ندارید و می‌توانید بدون داشتن دانش پایه برنامه‌نویسی نیز یادگیری این دوره آغاز کنید.
دوره رایگان مقدمه یادگیری ماشین Kaggle
سایت Kaggle را می‌توان یکی از معتبرترین سایت‌های فعال در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین دانست که علاوه بر برگزاری دوره‌های رایگان، مسابقات و چالش‌های متعدی نیز برگزار می‌کند که جوایز بسیار نفیسی هم برای نفرات اول تدارکت می‌بیند که گاه این مبلغ به بیش از 60 هزار دلار نیز می‌رسد!
در این بخش به دوره مقدماتی مفاهیم یادگیری ماشین (Intro to Machine Learning) می‌پردازیم که می‌تواند آغازی مناسب برای فراگیری این رشته باشد. این دوره طی سه ساعت برگزار می‌شود و پس از گذراندن موفقیت‌آمیز آزمون‌ها و تمرین‌های این دوره، می‌توانید گواهی معتبر پایان دوره خود را نیز دریافت کنید.
تدریس این دوره را «Dan Becker» برعهده دارد و سرفصل‌هایی که در این دوره تدریس می‌شود عبارت‌اند از:
- چگونگی کارکرد «مدل‌ها»
- مبانی داده‌کاوی « Data Exploration»
- اولین مدل «یادگیری ماشین» خود را طراحی کنید
- اعتبارسنجی مدل
- آشنایی با مفهوم Underfitting و Overfitting
- جنگل‌های تصادفی « Random Forests»
- شرکت در رقابت‌های «یادگیری ماشین»
دوره آموزشی رایگان «هوش مصنوعی برای همه» Deeplearning.AI
دوره آموزشی «هوش مصنوعی برای همه» موسسه Deeplearning.AI که توسط سایت coursera ارائه می‌شود، یکی از پرطرفدارترین دوره‌های آموزش مقدماتی هوش مصنوعی است که توانسته بیش از 800 هزار دانشجو را به خود جذب کند.
این دوره توسط Androw NG طی 12 ساعت تدریس می‌شود و می‌توانید ابتدا تا انتهای دوره را طی 4 هفته سپری کنید و در آزمون‌های پایانی هر فصل شرکت کنید تا موفق شوید گواهی‌نامه معتبر خود را دریافت کنید. برای آغاز این دوره نیاز به هیچ‌گونه پیش‌نیاز تخصصی ندارید و می‌توانید مفاهیم هوش مصنوعی را از پایه فرابگیرید.
سرفصل‌های دوره “هوش مصنوعی برای همه”
- هوش مصنوعی چیست؟
- ساخت پروژه هوش مصنوعی
- توسعه هوش مصنوعی در شرکت‌ها و سازمان‌ها
- هوش مصنوعی در جامعه
· دوره رایگان آموزش «توسعه TensorFlow حرفه‌ای» Deeplearning.AI
پس از اینکه دوره‌های مقدماتی هوش مصنوعی را پشت سر گذاشتید، می‌توانید در دوره‌های حرفه‌ای‌تری شرکت کنید که دوره آموزش «توسعه TensorFlow حرفه‌ای» می‌تواند یکی از بهترین انتخاب‌های شما در ادامه مسیر یادگیری هوش مصنوعی باشد.
این دوره توسط مجموعه Deeplearning.AI برگزار می‌شود و آموزش آن را Laurence Moroney برعهده دارد. بیش از 150 هزار دانشجو در این دوره شرکت کرده‌اند که 30% از آنها بلافاصله پس از گذراندن دوره، فرصت شغلی جدیدی پیدا کرده‌اند و جذب بازار کار شده‌اند. این دوره طی 4 ماه برگزار می‌شود و پیشنهاد می‌شود 5 ساعت از وقت خود را در هفته به این دوره اختصاص دهید.
زبان این دوره آموزشی انگلیسی است و پیش از آغاز یادگیری این دوره، نیاز است که با مفاهیم پایه هوش مصنوعی و پایتون آشنایی کافی داشته باشید. درنتیجه بهتر است ابتدا دوره‌های معرفی‌شده در بخش مبتدی را پشت سر بگذارید و سپس برای شروع این دوره اقدام کنید.
سرفصل‌های دوره “توسعه TensorFlow حرفه‌ای”
- مقدمه‌ای بر TensorFlow و کاربرد آن در هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق
- بررسی شبکه‌های عصبی کانولوشن در TensorFlow
- پردازش زبان طبیعی در TensorFlow
- دنباله‌ها (Sequences) و سری‌های زمانی (Time Series) و پیش‌بینی‌ها (Prediction)
