آموزش هوش مصنوعی برای مبتدیان در سال 2024 | آموزش هوش مصنوعی را از کارشناسان بیاموزید

این آموزش هوش مصنوعی اطلاعات اولیه و متوسطی را در مورد مفاهیم هوش مصنوعی ارائه می دهد. این برای کمک به دانش آموزان و متخصصان حرفه ای که کاملا مبتدی هستند طراحی شده است. در این آموزش، تمرکز ما بر روی هوش مصنوعی خواهد بود، اگر می خواهید در مورد یادگیری ماشینی بیشتر بدانید، می توانید این آموزش را برای آموزش کامل یادگیری ماشین برای مبتدیان.

از طریق این دوره آموزش هوش مصنوعی، مفاهیم مختلفی مانند معنای هوش مصنوعی، سطوح هوش مصنوعی، چرایی اهمیت هوش مصنوعی، کاربردهای مختلف آن، آینده هوش مصنوعی و موارد دیگر را بررسی خواهیم کرد.

معمولا برای کار در زمینه هوش مصنوعی باید تجربه زیادی داشته باشید. بنابراین، ما همچنین در مورد پروفایل های شغلی مختلف که با هوش مصنوعی مرتبط هستند صحبت خواهیم کرد و در نهایت به شما کمک می کند تا به تجربه مرتبط دست یابید. قبل از پیوستن به حوزه هوش مصنوعی نیازی نیست که از یک پیشینه خاص باشید زیرا امکان یادگیری و دستیابی به مهارت های مورد نیاز وجود دارد. در حالی که اصطلاحات علم داده، هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی در یک حوزه قرار می گیرند و به هم متصل هستند، کاربردها و معنای خاص خود را دارند. به عبارت ساده، هدف هوش مصنوعی این است که ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا با تکرار هوش انسانی، استدلال را اجرا کنند. از آنجایی که هدف اصلی فرآیندهای هوش مصنوعی آموزش تجربی به ماشین‌ها است، تغذیه اطلاعات صحیح و اصلاح خود بسیار مهم است.

هوش مصنوعی چیست؟

پاسخ به این سوال بستگی به این دارد که از چه کسی بپرسید. یک فرد غیر عادی با درک زودگذر از فناوری، آن را به ربات ها مرتبط می کند. اگر از یک محقق هوش مصنوعی در مورد هوش مصنوعی بپرسید، او می‌گوید که این مجموعه‌ای از الگوریتم‌هاست که می‌تواند نتایجی را بدون نیاز به دستور صریح برای انجام این کار تولید کند. هر دوی این پاسخ ها درست است. بنابراین به طور خلاصه، هوش مصنوعی عبارت است از:

• موجودی هوشمند که توسط انسان ایجاد شده است.
• قادر به انجام کارها به صورت هوشمند و بدون دستور صریح.
• قادر به تفکر و عمل عقلانی و انسانی است.

در هسته هوش مصنوعی، شاخه ای از علوم کامپیوتر است که هدف آن ایجاد یا تکرار هوش انسانی در ماشین ها است. اما چه چیزی یک ماشین را هوشمند می کند؟ بسیاری از سیستم‌های هوش مصنوعی با کمک یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق الگوریتم ها هوش مصنوعی به طور مداوم در حال تکامل است، آنچه در گذشته به عنوان بخشی از هوش مصنوعی در نظر گرفته می شد، اکنون ممکن است فقط به عنوان یک عملکرد کامپیوتری در نظر گرفته شود. به عنوان مثال، یک ماشین حساب ممکن است در گذشته به عنوان بخشی از هوش مصنوعی در نظر گرفته شود. اکنون به عنوان یک تابع ساده در نظر گرفته می شود. به طور مشابه، سطوح مختلفی از هوش مصنوعی وجود دارد، اجازه دهید آنها را درک کنیم.

چرا هوش مصنوعی مهم است؟

هدف هوش مصنوعی کمک به توانایی های انسانی و کمک به ما در تصمیم گیری های پیشرفته با پیامدهای گسترده است. از نقطه نظر فنی، این هدف اصلی هوش مصنوعی است. وقتی از منظر فلسفی‌تر به اهمیت هوش مصنوعی نگاه می‌کنیم، می‌توانیم بگوییم که این توانایی را دارد که به انسان‌ها کمک کند زندگی‌های معناداری‌تری داشته باشند که عاری از کار سخت باشد. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند به مدیریت شبکه پیچیده افراد، شرکت‌ها، دولت‌ها و ملت‌های به هم پیوسته کمک کند تا به شیوه‌ای که برای همه بشریت مفید است، عمل کند.

در حال حاضر، هوش مصنوعی توسط همه ابزارها و تکنیک‌های مختلفی که در هزار سال گذشته توسط ما اختراع شده‌اند مشترک است - برای ساده‌سازی تلاش انسان و کمک به ما در تصمیم‌گیری بهتر. هوش مصنوعی یکی از این خلاقیت‌ها است که به ما در اختراع ابزارها و خدمات پیشگامانه‌ای کمک می‌کند که به طور تصاعدی نحوه زندگی ما را تغییر می‌دهد، امیدواریم با حذف نزاع، نابرابری و رنج انسانی.

ما هنوز با چنین نتایجی فاصله داریم. اما ممکن است در آینده اتفاق بیفتد. هوش مصنوعی در حال حاضر بیشتر توسط شرکت‌ها برای بهبود کارایی فرآیند، خودکارسازی وظایف سنگین منابع و پیش‌بینی‌های تجاری بر اساس داده‌های در دسترس ما استفاده می‌شود. همانطور که می بینید، هوش مصنوعی از چند جهت برای ما مهم است. این در حال ایجاد فرصت های جدید در جهان است، به ما کمک می کند تا بهره وری خود را بهبود بخشیم، و خیلی چیزهای دیگر. 

تاریخچه هوش مصنوعی

مفهوم موجودات هوشمند برای مدت طولانی وجود داشته است و اکنون در بسیاری از بخش ها مانند هوش مصنوعی در آموزش، خودرو، بانک و امور مالی، مراقبت های بهداشتی هوش مصنوعی و غیره راه یافته است. یونانیان باستان اسطوره هایی در مورد روبات ها به عنوان مهندسان چینی و مصری داشتند. اتومات های ساخته شده با این حال، آغاز هوش مصنوعی مدرن به زمانی برمی گردد که فیلسوفان کلاسیک تلاش کردند تا تفکر انسان را به عنوان یک سیستم نمادین توصیف کنند. بین دهه‌های 1940 و 50، تعداد انگشت شماری از دانشمندان از رشته‌های مختلف درباره امکان ایجاد یک مغز مصنوعی بحث کردند. این منجر به ظهور زمینه تحقیقات هوش مصنوعی - که به عنوان یک رشته دانشگاهی در سال 1956 تاسیس شد - در کنفرانسی در کالج دارتموث، در هانوفر، نیوهمپشایر، انجامید. این کلمه توسط جان مک کارتی که اکنون به عنوان پدر هوش مصنوعی شناخته می شود، ابداع شد.

علیرغم تلاش‌های جهانی با بودجه خوب در طی چندین دهه، دانشمندان ایجاد هوشمندی در ماشین‌ها را بسیار دشوار یافتند. بین اواسط دهه 1970 و 1990، دانشمندان مجبور بودند با کمبود شدید بودجه برای تحقیقات هوش مصنوعی مقابله کنند. این سال ها به "زمستان های هوش مصنوعی" معروف شدند. با این حال، در اواخر سال 1990، شرکت های آمریکایی بار دیگر به هوش مصنوعی علاقه مند شدند. علاوه بر این، دولت ژاپن نیز برنامه‌هایی برای توسعه یک کامپیوتر نسل پنجم برای پیشرفت هوش مصنوعی ارائه کرد. سرانجام، در سال 1997، Deep Blue از IBM اولین رایانه ای را شکست داد که یک قهرمان شطرنج جهان، گری کاسپاروف را شکست داد.

همانطور که هوش مصنوعی و فناوری آن به پیشرفت خود ادامه دادند - عمدتاً به دلیل پیشرفت در سخت افزار رایانه، شرکت ها و دولت ها نیز شروع به استفاده موفقیت آمیز از روش های آن در سایر حوزه های باریک کردند. در 15 سال گذشته، آمازون، گوگل، بایدو و بسیاری دیگر، موفق شده اند از فناوری هوش مصنوعی به یک مزیت تجاری بزرگ بهره ببرند. امروزه هوش مصنوعی در بسیاری از خدمات آنلاینی که ما استفاده می کنیم تعبیه شده است. در نتیجه، این فناوری نه تنها توانسته در هر بخش نقش داشته باشد، بلکه بخش بزرگی از بازار سهام را نیز هدایت کند. 

امروزه هوش مصنوعی به زیردامنه هایی تقسیم می شود که عبارتند از: هوش عمومی مصنوعی، هوش مصنوعی باریک و ابر هوش مصنوعی که در این مقاله به تفصیل به آنها می پردازیم. ما همچنین تفاوت بین AI و AGI را مورد بحث قرار خواهیم داد.

سطوح هوش مصنوعی

هوش مصنوعی را می توان به سه سطح اصلی تقسیم کرد:

1. هوش باریک مصنوعی
2. هوش عمومی مصنوعی
3. ابر هوش مصنوعی

هوش مصنوعی باریک (ANI)

همچنین به عنوان هوش مصنوعی باریک یا هوش مصنوعی ضعیف شناخته می شود، هوش مصنوعی باریک هدف گرا است و برای انجام وظایف منحصر به فرد طراحی شده است. اگرچه این ماشین‌ها هوشمند به نظر می‌رسند، اما تحت کمترین محدودیت‌ها کار می‌کنند و بنابراین، به عنوان هوش مصنوعی ضعیف شناخته می‌شوند. هوش انسان را تقلید نمی کند. رفتار انسان را بر اساس پارامترهای خاصی تحریک می کند. هوش مصنوعی باریک از NLP یا پردازش زبان طبیعی برای انجام وظایف استفاده می کند. این امر در فناوری هایی مانند چت بات ها و سیستم های تشخیص گفتار مانند سیری مشهود است. استفاده از یادگیری عمیق به شما امکان می دهد تا تجربه کاربری را شخصی سازی کنید، مانند دستیاران مجازی که داده های شما را ذخیره می کنند تا تجربه آینده شما را بهتر کنند. 

نمونه هایی از هوش مصنوعی ضعیف یا باریک:

1. سیری، الکسا، کورتانا
2. IBM's Watson
3. ماشین های خود رانندگی
4. نرم افزارهای تشخیص چهره
5. فیلترهای اسپم ایمیل 
6. ابزارهای پیش بینی 

هوش عمومی مصنوعی (AGI)

همچنین به عنوان هوش مصنوعی قوی یا هوش مصنوعی عمیق شناخته می شود، هوش عمومی مصنوعی به مفهومی اشاره دارد که از طریق آن ماشین ها می توانند هوش انسان را تقلید کنند و در عین حال توانایی به کارگیری هوش خود را برای حل مشکلات به نمایش بگذارند. دانشمندان هنوز نتوانسته اند به این سطح از هوش دست یابند. قبل از دستیابی به این سطح از هوش، باید تحقیقات مهمی انجام شود. دانشمندان باید راهی بیابند که از طریق آن ماشین ها بتوانند از طریق برنامه ریزی مجموعه ای از توانایی های شناختی هوشیار شوند. چند ویژگی هوش مصنوعی عمیق عبارتند از

• به رسمیت شناختن
• به یاد بیاورید 
• آزمایش فرضیه 
• تخیل
• قیاس
• پیامد

پیش‌بینی اینکه آیا هوش مصنوعی قوی در آینده قابل پیش‌بینی به پیشرفت خود ادامه می‌دهد یا خیر دشوار است، اما با توجه به پیشرفت مداوم گفتار و تشخیص چهره، احتمال کمی وجود دارد که بتوانیم انتظار رشد در این سطح از هوش مصنوعی را نیز داشته باشیم. 

ابر هوش مصنوعی (ASI)

در حال حاضر ابر هوش فقط یک مفهوم فرضی است. مردم تصور می کنند که ممکن است در آینده بتوان چنین هوش مصنوعی را توسعه داد، اما در دنیای کنونی وجود ندارد. هوش فوق العاده را می توان سطحی دانست که در آن ماشین از توانایی های انسان پیشی می گیرد و خودآگاه می شود. این مفهوم برای چندین فیلم و رمان های علمی تخیلی الهام بخش بوده است که در آن روبات هایی که قادر به توسعه احساسات و عواطف خود هستند می توانند بر خود بشریت غلبه کنند. این می تواند احساسات خود را ایجاد کند، و به طور فرضی، در هنر، ورزش، ریاضی، علوم و موارد دیگر بهتر از انسان است. توانایی تصمیم گیری یک ابرهوش بیشتر از یک انسان خواهد بود. مفهوم ابر هوش مصنوعی هنوز برای ما ناشناخته است، عواقب آن را نمی توان حدس زد و تأثیر آن را نمی توان هنوز اندازه گیری کرد. 

بیایید اکنون تفاوت بین هوش مصنوعی ضعیف و هوش مصنوعی قوی را درک کنیم. 

کاربردهای هوش مصنوعی

هوش مصنوعی امروزه راه خود را در چندین صنعت و حوزه هموار کرده است. از بازی تا مراقبت های بهداشتی، کاربرد هوش مصنوعی به شدت افزایش یافته است. آیا می‌دانستید که برنامه‌های Google Maps و تشخیص چهره مانند آیفون، همه از فناوری هوش مصنوعی برای عملکرد استفاده می‌کنند؟ هوش مصنوعی در اطراف ما وجود دارد و بیش از آنچه می دانیم بخشی از زندگی روزمره ما است. اگر می‌خواهید درباره هوش مصنوعی بیشتر بدانید، می‌توانید این کار را انجام دهید دوره آموزشی PGP هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ارائه شده توسط یادگیری عالی. در اینجا چند کاربرد هوش مصنوعی آورده شده است.

بهترین کاربردهای هوش مصنوعی در سال 2024

1. پیش‌بینی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی گوگل (Google Maps)
2. برنامه های اشتراک گذاری سواری (Uber، Lyft)
3. خلبان خودکار هوش مصنوعی در پروازهای تجاری
4. فیلترهای اسپم در ایمیل ها
5. چکرها و ابزار سرقت ادبی
6. تشخیص چهره
7. توصیه های جستجو
8. ویژگی های تبدیل صدا به متن
9. دستیارهای شخصی هوشمند (سیری، الکسا)
10. حفاظت و پیشگیری از تقلب

اکنون که می دانیم اینها مناطقی هستند که هوش مصنوعی در آن اعمال می شود. بگذارید اینها را با جزئیات بیشتری درک کنیم. گوگل با DeepMind همکاری کرده است تا دقت پیش بینی ترافیک را بهبود بخشد. با کمک داده های ترافیکی تاریخی و همچنین داده های زنده، آنها می توانند پیش بینی های دقیقی را از طریق فناوری هوش مصنوعی و الگوریتم های یادگیری ماشین انجام دهند. یک دستیار شخصی هوشمند می تواند وظایف را بر اساس دستورات داده شده توسط ما انجام دهد. این یک عامل نرم افزاری است و می تواند کارهایی مانند ارسال پیام، انجام جستجوی گوگل، ضبط یادداشت صوتی، ربات های چت و غیره را انجام دهد. 

اهداف هوش مصنوعی

تا اینجا متوجه شده اید که هوش مصنوعی به چه معناست، سطوح مختلف هوش مصنوعی و کاربردهای آن. اما اهداف هوش مصنوعی چیست؟ هدف ما از طریق هوش مصنوعی چیست؟ هدف کلی این خواهد بود که به ماشین‌ها و کامپیوترها اجازه داده شود تا هوشمندانه یاد بگیرند و کار کنند. برخی از اهداف دیگر هوش مصنوعی به شرح زیر است:

1- حل مسئله: محققان الگوریتم‌هایی را توسعه دادند که می‌توانستند فرآیند گام به گامی را که انسان هنگام حل یک پازل استفاده می‌کند، تقلید کند. در اواخر دهه 1980 و 1990، تحقیقات به مرحله ای رسیده بود که روش هایی برای مقابله با اطلاعات ناقص یا نامطمئن ایجاد شده بود. اما برای مشکلات دشوار، نیاز به منابع محاسباتی عظیم و قدرت حافظه وجود دارد. بنابراین جستجوی الگوریتم های حل مسئله کارآمد یکی از اهداف هوش مصنوعی است.

2. بازنمایی دانش: انتظار می رود ماشین ها مشکلاتی را که نیاز به دانش گسترده دارند حل کنند. بنابراین، بازنمایی دانش محوری برای هوش مصنوعی است. هوش مصنوعی اشیا، ویژگی ها، رویدادها، علت و معلول و بسیاری موارد دیگر را نشان می دهد. 

3. برنامه ریزی: یکی از اهداف هوش مصنوعی باید تعیین اهداف هوشمندانه و دستیابی به آنها باشد. توانایی پیش‌بینی در مورد اینکه چگونه اقدامات بر تغییر تأثیر می‌گذارند و انتخاب‌های موجود کدامند. یک عامل هوش مصنوعی باید محیط خود را ارزیابی کند و بر این اساس پیش بینی هایی انجام دهد. به همین دلیل است که برنامه ریزی مهم است و می تواند به عنوان هدف هوش مصنوعی در نظر گرفته شود. 

4. یادگیری: یکی از مفاهیم اساسی هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی، مطالعه الگوریتم‌های رایانه‌ای است که در طول زمان از طریق تجربه به پیشرفت خود ادامه می‌دهند. انواع مختلفی از ML وجود دارد. انواع متداول شناخته شده یادگیری ماشین بدون نظارت و یادگیری ماشین نظارت شده است. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد این مفاهیم، ​​می توانید وبلاگ ما را در ادامه مطلب بخوانید ML به چه معناست و چگونه کار می کند. 

5. هوش اجتماعی: محاسبات عاطفی اساساً مطالعه سیستم هایی است که می توانند تلاش های انسان را تفسیر، تشخیص و پردازش کنند. این علم ترکیبی از علوم کامپیوتر، روانشناسی و علوم شناختی است. هوش اجتماعی یکی دیگر از اهداف هوش مصنوعی است، زیرا درک این زمینه ها قبل از ساخت الگوریتم مهم است. 

بنابراین، هدف کلی هوش مصنوعی ایجاد فناوری‌هایی است که می‌توانند اهداف فوق را در بر گیرند و یک ماشین هوشمند ایجاد کنند که به ما کمک کند کارآمدتر کار کنیم، سریع‌تر تصمیم بگیریم و امنیت را بهبود ببخشیم. 

مشاغل در هوش مصنوعی

به گفته Indeed، تقاضا برای مهارت‌های هوش مصنوعی در سه سال گذشته بیش از دو برابر شده است. آگهی های شغلی در زمینه هوش مصنوعی 119 درصد افزایش یافته است. کار آموزش یک الگوریتم پردازش تصویر امروز می تواند در عرض چند دقیقه انجام شود، در حالی که چند سال پیش، این کار ساعت ها طول می کشید. وقتی متخصصان ماهر موجود در بازار را با تعداد فرصت‌های شغلی موجود در بازار مقایسه می‌کنیم، می‌توان به کمبود متخصصان ماهر در زمینه هوش مصنوعی پی برد.

شبکه بیزی، شبکه های عصبی، علوم کامپیوتر (از جمله دانش در مورد زبان های برنامه نویسی)، فیزیک، رباتیک، حساب دیفرانسیل و انتگرال و مفاهیم آماری مهارت هایی هستند که قبل از غواصی عمیق در زمینه هوش مصنوعی باید بدانند. اگر شما فردی هستید که به دنبال ایجاد حرفه ای در هوش مصنوعی هستید، باید از نقش های شغلی مختلف موجود آگاه باشید. اجازه دهید نگاهی دقیق‌تر به نقش‌های شغلی مختلف در دنیای هوش مصنوعی بیندازیم و مهارت‌هایی را که باید برای هر نقش شغلی داشته باشیم. 

همچنین خواندن: سوالات مصاحبه هوش مصنوعی 2020

1. مهندس مکانیک

اگر شما فردی هستید که دارای پیشینه ای در علم داده یا تحقیقات کاربردی هستید، نقش یک مهندس مکانیک برای شما مناسب است شما باید درک چند زبان برنامه نویسی مانند پایتون، جاوا را نشان دهید. داشتن درک درستی از مدل‌های پیش‌بینی و توانایی استفاده از پردازش زبان طبیعی در حین کار با مجموعه داده‌های عظیم مفید خواهد بود. آشنایی با ابزارهای توسعه نرم افزار IDE مانند IntelliJ و Eclipse به شما کمک می کند تا شغل خود را به عنوان یک مهندس یادگیری ماشین ارتقا دهید. شما عمدتاً مسئولیت ساخت و مدیریت چندین پروژه یادگیری ماشینی را در کنار سایر مسئولیت ها بر عهده خواهید داشت.

به عنوان یک مهندس ML، متوسط ​​حقوق سالانه 114,856 دلار دریافت خواهید کرد. شرکت ها به دنبال متخصصان ماهری هستند که دارای مدرک کارشناسی ارشد در زمینه مرتبط هستند و دانش عمیقی در مورد مفاهیم یادگیری ماشین، جاوا، پایتون و اسکالا دارند. الزامات بسته به شرکت استخدام کننده متفاوت خواهد بود، اما مهارت های تحلیلی و برنامه های ابری به عنوان یک امتیاز مثبت در نظر گرفته می شود. 

2. دانشمند دانش 

به عنوان یک دانشمند داده، وظایف شما شامل جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر مجموعه داده های بزرگ و پیچیده با استفاده از یادگیری ماشینی و ابزارهای تحلیل پیش بینی کننده است. دانشمندان داده همچنین مسئول توسعه الگوریتم هایی هستند که جمع آوری و تمیز کردن داده ها را برای تجزیه و تحلیل و تفسیر بیشتر امکان پذیر می کند. میانگین سالانه حقوق یک دانشمند داده 120,931 دلار است و مهارت های مورد نیاز به شرح زیر است: 

• کندو
• هادوپ
• MapReduce
• خوک
• جرقه
• پــایتــون
• اسکالا
• SQL 

مهارت های مورد نیاز ممکن است از شرکتی به شرکت دیگر و بسته به سطح تجربه شما متفاوت باشد. اکثر شرکت های استخدام کننده به دنبال مدرک کارشناسی ارشد یا دکترا در زمینه علوم داده یا علوم کامپیوتر هستند. اگر شما یک دانشمند داده هستید و می خواهید یک توسعه دهنده هوش مصنوعی شوید، مدرک پیشرفته علوم کامپیوتر مفید است. شما باید توانایی درک داده های بدون ساختار را داشته باشید و مهارت های تحلیلی و ارتباطی قوی داشته باشید. این مهارت‌ها ضروری هستند زیرا شما بر روی ارتباط یافته‌ها با رهبران کسب‌وکار کار خواهید کرد. 

3. توسعه دهنده هوش تجاری 

وقتی به نقش‌های شغلی مختلف در هوش مصنوعی نگاه می‌کنید، موقعیت توسعه‌دهنده هوش تجاری (BI) را نیز شامل می‌شود. هدف این نقش تجزیه و تحلیل مجموعه داده های پیچیده ای است که به ما در شناسایی روندهای تجاری و بازار کمک می کند. یک توسعه دهنده BI میانگین حقوق سالانه 92,278 دلار دریافت می کند. یک توسعه دهنده BI مسئول طراحی، مدل سازی و نگهداری داده های پیچیده در پلتفرم های داده مبتنی بر ابر است. اگر علاقه مند به کار به عنوان یک توسعه دهنده BI هستید، باید مهارت های فنی و همچنین تحلیلی قوی داشته باشید.

داشتن مهارت های ارتباطی عالی مهم است زیرا شما بر روی برقراری ارتباط با همکارانی که دانش فنی ندارند کار خواهید کرد. شما همچنین باید مهارت های حل مسئله را نشان دهید. یک توسعه دهنده BI به طور معمول نیاز به داشتن مدرک لیسانس در هر زمینه مرتبط دارد و تجربه کاری به شما امتیاز بیشتری می دهد. گواهینامه ها بسیار مورد نظر هستند و به عنوان یک کیفیت اضافی به آنها نگاه می شود. مهارت های مورد نیاز برای یک توسعه دهنده BI می تواند داده کاوی، پرس و جوهای SQL، خدمات گزارش دهی سرور SQL، فناوری های BI، و طراحی انبار داده باشد. 

4. دانشمند تحقیق 

یک دانشمند محقق یکی از مشاغل پیشرو در هوش مصنوعی است. شما باید در چندین رشته مانند ریاضیات، یادگیری عمیق، یادگیری ماشینی و آمار محاسباتی متخصص باشید. داوطلبان باید دانش کافی در مورد درک کامپیوتر، مدل های گرافیکی، یادگیری تقویتی و NLP داشته باشند. همانند Data Scientists، انتظار می رود که دانشمندان محقق دارای مدرک کارشناسی ارشد یا دکترا در علوم کامپیوتر باشند. گفته می شود متوسط ​​حقوق سالانه 99,809 دلار است. اکثر شرکت ها به دنبال فردی هستند که درک عمیقی از محاسبات موازی، محاسبات توزیع شده، معیارسنجی و یادگیری ماشین داشته باشد. 

5. مهندس/معمار کلان داده 

مهندسان/معماران کلان داده در میان تمام نقش‌هایی که در حوزه هوش مصنوعی قرار دارند، پردرآمدترین شغل را دارند. میانگین حقوق سالانه یک مهندس/معمار کلان داده 151,307 دلار است. آنها نقش حیاتی در توسعه اکوسیستمی ایفا می کنند که سیستم های تجاری را قادر می سازد با یکدیگر ارتباط برقرار کرده و داده ها را جمع آوری کنند. در مقایسه با دانشمندان داده، معماران کلان داده وظایف مربوط به برنامه ریزی، طراحی و توسعه یک محیط کارآمد کلان داده بر روی پلتفرم هایی مانند Spark و هادوپ. شرکت‌ها معمولاً به دنبال استخدام افرادی هستند که تجربه خود را در C++، Java، پــایتــونو اسکالا. 

داده کاوی، تجسم داده هاو مهارت های انتقال داده یک مزیت اضافی است. امتیاز دیگر می تواند یک دکترا در ریاضیات یا هر رشته مرتبط با علوم کامپیوتر باشد.

مزایای هوش مصنوعی

درست همانطور که در مورد بیشتر چیزهای جهان وجود دارد، هوش مصنوعی نیز مزایا و معایب خود را دارد. ابتدا اجازه دهید مزایای هوش مصنوعی و اینکه چگونه زندگی ما را در مقایسه با زمان های قبلی آسان تر کرده است را درک کنیم. 

• کاهش خطای انسانی
• 24×7 موجود است
• در کارهای تکراری کمک می کند
• کمک دیجیتال 
• تصمیمات سریعتر
• تصمیم گیرنده منطقی
• برنامه های پزشکی
• امنیت را بهبود می بخشد
• ارتباط کارآمد

بیایید نگاهی دقیق تر به هر یک از نکات ذکر شده بیندازیم. 

1. کاهش خطای انسانی

تمام تصمیمات اتخاذ شده در یک مدل هوش مصنوعی از اطلاعات جمع آوری شده قبلی پس از اعمال مجموعه ای از الگوریتم ها گرفته شده است. این باعث می شود که خطاها کاهش یابد و شانس دقت با درجه دقت بیشتر افزایش می یابد. در مورد انسان ها که هر کاری را انجام می دهند، همیشه احتمال کمی خطا وجود دارد. از آنجایی که ما قادر به ایجاد خطا هستیم، بهتر است از برنامه ها و الگوریتم ها از طریق هوش مصنوعی استفاده کنیم زیرا احتمال خطا را کاهش می دهند. 

2. موجود 24×7

مدل‌های هوش مصنوعی به گونه‌ای ساخته شده‌اند که 24/7 بدون هیچ وقفه یا خستگی کار می‌کنند. در مقایسه با یک انسان معمولی که می تواند 24 تا 7 ساعت در روز کار کند، به طور قابل توجهی کارآمدتر است. انسان ها ظرفیت کار برای مدت طولانی تری را ندارند زیرا برای تجدید قوا به استراحت و زمان نیاز داریم. بنابراین، هوش مصنوعی XNUMX/XNUMX در دسترس است و کارایی را تا حد زیادی بهبود می بخشد. 

3. در کارهای تکراری کمک می کند

هوش مصنوعی می‌تواند وظایف دنیوی انسان را به طور مؤثری خودکار کند. این می تواند به ما در ایجاد خلاقیت فزاینده کمک کند - درست از ارسال یک نامه تشکر گرفته تا بی نظمی یا پاسخ دادن به سؤالات. همچنین می تواند در تأیید اسناد به ما کمک کند. یک کار تکراری مانند تهیه غذا در یک رستوران یا یک کارخانه می تواند خراب شود زیرا انسان ها پس از مدت طولانی کار خسته یا بی علاقه می شوند. هوش مصنوعی می تواند به ما در انجام کارآمد و بدون خطا این وظایف تکراری کمک کند. 

4. کمک دیجیتال

چندین سازمان که بسیار پیشرفته هستند از دستیارهای دیجیتال برای تعامل با کاربران استفاده می کنند. انجام این کار به سازمان کمک می کند تا در هزینه های منابع انسانی صرفه جویی کند. دستیارهای دیجیتالی مانند چت بات ها معمولاً در وب سایت سازمان ها برای پاسخ به سؤالات کاربران استفاده می شوند. همچنین رابط کاربری روان و تجربه کاربری خوبی را فراهم می کند. چت بات ها مثال خوبی از همین موضوع هستند. اینجا را بخوانید تا بیشتر بدانید چگونه یک ربات چت هوش مصنوعی بسازیم.

5. تصمیم گیری سریعتر 

هوش مصنوعی، در کنار سایر فناوری‌های این چنینی، می‌تواند به ماشین‌ها در تصمیم‌گیری سریع‌تر در مقایسه با یک انسان معمولی کمک کند. این به انجام سریع اقدامات کمک می کند. این به این دلیل است که در هنگام تصمیم گیری، انسان ها تمایل دارند عوامل را از طریق احساسات تجزیه و تحلیل کنند، برخلاف ماشین های مجهز به هوش مصنوعی که نتایج برنامه ریزی شده را به سرعت ارائه می دهند.

6. تصمیم گیرنده منطقی

ما به عنوان انسان ممکن است تا حد زیادی از نظر فناوری تکامل یافته باشیم، اما وقتی نوبت به تصمیم‌گیری می‌شود، هنوز هم اجازه می‌دهیم احساسات خود را تحت سلطه خود درآورند. در موقعیت‌های خاص، گرفتن تصمیم‌های سریع، کارآمد و منطقی بدون اینکه احساسات ما به تصویر کشیده شود، واقعاً مهم است. تصمیم‌گیری مبتنی بر هوش مصنوعی توسط الگوریتم‌های هوش مصنوعی کنترل می‌شود، و بنابراین، هیچ گونه اختلاف احساسی وجود ندارد. تصمیم گیری های منطقی با کمک هوش مصنوعی تضمین می کند که کارایی تحت تأثیر قرار نمی گیرد و همچنین سطح بهره وری سازمان را افزایش می دهد. 

7. کاربردهای پزشکی

در میان سایر مزایای هوش مصنوعی، یکی از بزرگترین کاربردهای آن در زمینه پزشکی است. پزشکان می توانند خطرات سلامتی بیماران خود را با کمک برنامه های کاربردی پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی ارزیابی کنند. رادیوسرجری برای جراحی تومورها به گونه‌ای استفاده می‌شود که به بافت‌های اطراف آسیب نرساند و مشکلات اضافی ایجاد نکند. متخصصان پزشکی برای استفاده از هوش مصنوعی برای جراحی آموزش دیده اند. آنها همچنین می توانند به شناسایی و نظارت موثر اختلالات عصبی مختلف و تحریک عملکرد مغز کمک کنند. 

8. امنیت را بهبود می بخشد

با ادامه پیشرفت فناوری، احتمال بیشتری وجود دارد که افراد از آن به دلایل غیراخلاقی مانند کلاهبرداری یا سرقت هویت استفاده کنند. اگر به شیوه ای درست و به دلایل درست استفاده شود، هوش مصنوعی می تواند منبع بزرگی برای بهبود امنیت سازمان ما باشد. هوش مصنوعی می تواند برای محافظت از داده ها و امور مالی ما استفاده شود. هوش مصنوعی عمدتاً در حوزه امنیت سایبری پیاده سازی شده است. این توانایی ما را برای ایمن سازی اطلاعات شخصی خود در برابر هر گونه تهدید سایبری یا حمله به هر شکلی متحول کرده است. بیشتر بخوانید تا در مورد هوش مصنوعی در امنیت سایبری و نحوه کمک آن بدانید، اینجا کلیک نمایید.

9. ارتباط کارآمد 

مردم از نقاط مختلف جهان به زبان های مختلف صحبت می کنند و بنابراین، برقراری ارتباط با یکدیگر دشوار است. وقتی به گذشته نگاه می‌کنیم، می‌بینیم که اگر طرف مقابل زبان ما را نمی‌فهمد، چگونه مترجم‌های انسانی به مردم کمک می‌کنند تا با یکدیگر ارتباط برقرار کنند. اگر از هوش مصنوعی استفاده کنیم چنین مشکلاتی پیش نمی آید. پردازش زبان طبیعی به سیستم ها اجازه می دهد تا کلمات را از یک زبان طبیعی به زبان دیگر ترجمه کنند و در نتیجه واسطه را حذف کنند. یکی از بهترین نمونه‌های آن Google translate است و اینکه چگونه در طول زمان پیشرفت کرده است. اکنون، نمونه‌های صوتی نحوه تلفظ کلمات/جملات را ارائه می‌کند. بنابراین، دقت و توانایی ما برای برقراری ارتباط موثر بهبود می یابد.

معایب هوش مصنوعی

اکنون که مزایای هوش مصنوعی را فهمیدیم، اجازه دهید نگاهی به چند معایب بیندازیم. 

• بیش از حد هزینه
• کمبود استعداد
• کمبود محصولات کاربردی
• عدم وجود استانداردها در توسعه نرم افزار
• احتمال استفاده نادرست
• وابستگی شدید به ماشین آلات
• نیاز به نظارت دارد

بیایید نگاهی دقیق تر به معایب هوش مصنوعی بیندازیم. 

1. بیش از حد هزینه

مقیاس عملیات یک مدل مبتنی بر هوش مصنوعی در مقایسه با توسعه نرم افزار بسیار بالاتر است. به همین دلیل منابع مورد نیاز با نرخ بسیار بالاتری افزایش می یابد. این امر هزینه عملیات را به سطح بالاتری می برد.

2. کمبود استعداد 

هوش مصنوعی هنوز حوزه ای است که در حال توسعه است. بنابراین، یافتن متخصصانی که به تمام مهارت های مورد نیاز مجهز باشند، کار آسانی نیست. بین تعداد مشاغل موجود در زمینه هوش مصنوعی با نیروی کار ماهر در این زمینه فاصله وجود دارد. استخدام فردی که تمام مهارت های لازم را دارد، هزینه های متحمل شده توسط یک سازمان را بیشتر می کند.

3. عدم وجود استانداردها در توسعه نرم افزار

ارزش واقعی هوش مصنوعی در همکاری زمانی است که سیستم‌های هوش مصنوعی مختلف گرد هم می‌آیند تا یک برنامه کاربردی بزرگ‌تر و ارزشمندتر را تشکیل دهند. اما فقدان استانداردها در توسعه نرم افزار هوش مصنوعی به این معنی است که برای سیستم های مختلف "گفتگو" با یکدیگر دشوار است. توسعه نرم‌افزار هوش مصنوعی به خودی خود کند و پرهزینه است به همین دلیل، که بیشتر به عنوان مانعی برای توسعه هوش مصنوعی عمل می‌کند.

4. احتمال استفاده نادرست

هوش مصنوعی پتانسیل دستیابی به دستاوردهای بزرگ را دارد و امروزه قدرت زیادی در بازار دارد. متأسفانه، با قدرت زیاد، امکان استفاده نادرست نیز وجود دارد. اگر قدرت هوش مصنوعی به دست فردی بیفتد که انگیزه های غیراخلاقی دارد، احتمال سوء استفاده بیشتر است.

5. وابستگی شدید به ماشین آلات

اپلیکیشن هایی مانند سیری و الکسا به بخشی از زندگی روزمره ما تبدیل شده اند. ما به شدت به این برنامه ها وابسته هستیم و از این برنامه ها کمک دریافت می کنیم، بنابراین توانایی خلاقیت ما کاهش می یابد. ما به شدت به ماشین ها وابسته می شویم و در یادگیری مهارت های ساده خود را از دست می دهیم و در نتیجه تنبل تر می شویم. 

6. نیاز به نظارت دارد

استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی مزایای زیادی دارد و بسیار کارآمد است. اما نیاز به کمک و نظارت مداوم دارد. این الگوریتم‌ها نمی‌توانند بدون برنامه‌نویسی آن‌ها و بررسی اینکه آیا به شیوه درستی کار می‌کنند یا خیر، کار نمی‌کنند. یک مثال، ربات چت هوش مصنوعی مایکروسافت به نام Tay است. تای با یادگیری از طریق مکالمات آنلاین به گونه ای طراحی شد که مانند یک دختر نوجوان صحبت کند. اما از آنجایی که برای یادگیری مهارت‌های اساسی مکالمه برنامه‌ریزی شده بود و تفاوت بین درست و غلط را نمی‌دانست، پیش رفت و به دلیل ترول‌های اینترنتی اطلاعات بسیار سیاسی و نادرست را توییت کرد.

آینده هوش مصنوعی

ما همیشه شیفته تغییرات تکنولوژیکی بوده ایم. در حال حاضر، ما در میان بزرگترین پیشرفت های هوش مصنوعی در تاریخ خود زندگی می کنیم. هوش مصنوعی به عنوان بزرگترین پیشرفت در زمینه فناوری ظاهر شده است. این نه تنها آینده هر صنعتی را تحت تأثیر قرار داده است، بلکه به عنوان محرک فناوری های نوظهور مانند داده های بزرگ، روباتیک و اینترنت اشیا عمل کرده است. با آن سرعتی که هوش مصنوعی در حال پیشرفت است، شکی نیست که در آینده به شکوفایی خود ادامه خواهد داد. بنابراین، می توان گفت که هوش مصنوعی از سال 2020 یک زمینه عالی برای ورود است. با پیشرفت هوش مصنوعی و فناوری های آن، نیاز بیشتری به متخصصان ماهر در این زمینه احساس می شود.

گواهی هوش مصنوعی به شما برتری نسبت به سایر شرکت کنندگان در صنعت می دهد. از آنجایی که تشخیص چهره، هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی، ربات‌های چت همچنان به رشد خود ادامه می‌دهند، اکنون زمان مناسبی برای ایجاد یک شغل موفق هوش مصنوعی است. دستیارهای مجازی در حال حاضر بخشی از زندگی روزمره ما هستند بدون اینکه ما بدانیم. خودروهای خودران توسط غول‌های فناوری مانند تسلا به ما نگاهی اجمالی به آینده نشان داده‌اند. پیشرفت های بسیار بیشتری برای کشف وجود دارد، این تنها آغاز است. بر اساس مجمع جهانی اقتصاد133 میلیون شغل جدید هوش مصنوعی توسط هوش مصنوعی تا سال 2022 ایجاد خواهد شد. آینده هوش مصنوعی قطعا روشن است.

یک مینی پروژه ساده هوش مصنوعی

قبل از اینکه به پروژه بپردازیم، پیشنهاد می کنم این را طی کنید آموزش یادگیری ماشین اگر اصلاً با یادگیری ماشین آشنایی ندارید. همچنین در صورت اطلاع از این پروژه به شما کمک خواهد کرد الگوریتم رگرسیون لجستیک.

طبقه بندی حیوانات باغ وحش

در این پروژه کوچک، ما از الگوریتم‌های مختلفی که در حوزه یادگیری ماشینی هوش مصنوعی قرار دارند برای طبقه‌بندی حیوانات در باغ‌وحش بر اساس ویژگی‌هایشان استفاده خواهیم کرد. ما قصد داریم از این مجموعه داده از Kaggle استفاده کنیم که شامل 101 حیوان از یک باغ وحش است. 16 متغیر با صفات مختلف برای توصیف حیوانات وجود دارد. 7 نوع کلاس عبارتند از: پستاندار، پرنده، خزنده، ماهی، دوزیستان، حشره و بی مهره.

هدف این مجموعه داده این است که بتوان طبقه بندی حیوانات را بر اساس متغیرها پیش بینی کرد. همچنین می توانید اطلاعات مربوط به ویژگی های مختلف مورد استفاده در این مجموعه داده را از صفحه دانلود لینک شده بیابید اینجا کلیک نمایید.

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
df = pd.read_csv(r'/content/zoo.csv')
df.head()

خروجی:

features.remove('class_type')
features.remove('animal_name')
X = df[features].values.astype(np.float32)
Y = df.class_type
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.5, random_state = 0)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, Y_train)
print("training accuracy :", model.score(X_train, Y_train))
print("testing accuracy :", model.score(X_test, Y_test))

خروجی: دقت آموزش: 1.0 دقت تست: 0.9215686274509803 

همانطور که می بینید، این مدل با به دست آوردن دقت 92 درصدی در داده های تست، عملکرد فوق العاده ای داشت. حال اگر ویژگی های هر یک از حیوانات موجود در مجموعه داده بالا به شما داده شود، می توانید با کمک مدل بالا آن را طبقه بندی کنید.

• آیا هوش مصنوعی در آینده مشاغل را کاهش می دهد؟

هوش مصنوعی هنوز در حال توسعه است. زمینه بسیار زیادی برای بهبود و پیشرفت در زمینه هوش مصنوعی وجود دارد، و اگرچه ممکن است مقداری مهارت برای همگام شدن با روندهای در حال تغییر مورد نیاز باشد، هوش مصنوعی به احتمال زیاد جایگزین یا کاهش مشاغل در آینده نخواهد شد. در واقع، مطالعه ای توسط گارتنر نشان می دهد که مشاغل مرتبط با هوش مصنوعی تا سال 2025 به دو میلیون شغل جدید خواهد رسید. پذیرش هوش مصنوعی به آسان تر کردن وظایف یک سازمان کمک می کند. برای مرتبط ماندن در دنیای دائماً در حال تغییر، لازم است این مفاهیم جدید را ارتقا داده و یاد بگیرید.

• هوش مصنوعی چگونه کار می کند؟

ساختن یک سیستم هوش مصنوعی فرآیند دقیق مهندسی معکوس ویژگی‌ها و قابلیت‌های انسانی در یک ماشین و استفاده از قدرت محاسباتی آن برای پیشی گرفتن از توانایی‌های ما است. هوش مصنوعی می‌تواند بر روی مجموعه‌ای از اجزای مختلف ساخته شود و به عنوان ترکیبی از موارد زیر عمل می‌کند:

• فلسفه
• ریاضیات
• اقتصاد (Economics)
• علوم اعصاب
• روانشناسی
• مهندسی رایانه
• تئوری کنترل و سایبرنتیک
• زبان شناسی

• چگونه از هوش مصنوعی در رباتیک استفاده می شود؟

هوش مصنوعی و رباتیک معمولا به عنوان دو چیز متفاوت دیده می شوند. هوش مصنوعی شامل هوش برنامه نویسی می شود در حالی که رباتیک شامل ساخت ربات های فیزیکی است. با این حال، این دو مفهوم با هم مرتبط هستند. رباتیک از تکنیک ها و الگوریتم های هوش مصنوعی استفاده می کند و هوش مصنوعی شکاف بین این دو را پر می کند. این ربات ها قابل کنترل هستند برنامه هوش مصنوعیs.

• چرا هوش مصنوعی مهم است؟

از توصیه‌های موسیقی، مسیرهای نقشه، بانکداری تلفن همراه گرفته تا پیشگیری از کلاهبرداری، هوش مصنوعی و سایر فناوری‌ها همه چیز را فرا گرفته است. هوش مصنوعی به دلایل مختلفی مهم است. چندین مزیت برای هوش مصنوعی وجود دارد، مانند کاهش خطای انسانی، در دسترس بودن 24×7، کمک به کارهای تکراری، کمک دیجیتال، تصمیم گیری سریعتر و موارد دیگر.

• روش های ضعیف در هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی ضعیف یک برنامه باریک با دامنه محدود است. از یادگیری نظارت شده و بدون نظارت برای پردازش داده ها استفاده می کند. مثال: سیری، الکسا.

• شاخه های هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی را می توان به طور عمده به شش شاخه تقسیم کرد. آنها عبارتند از: یادگیری ماشینی، شبکه های عصبی، یادگیری عمیق، بینایی کامپیوتری، پردازش زبان طبیعی، محاسبات شناختی. 

• چگونه می توانم یادگیری هوش مصنوعی را شروع کنم؟

برای یادگیری هوش مصنوعی باید مهارت هایی مانند ریاضی، علوم و علوم کامپیوتر داشته باشید. همچنین می توانید برخی از آموزش های آنلاین را انتخاب کنید و هوش مصنوعی را از راحتی خانه خود یاد بگیرید.

• 4 نوع هوش مصنوعی چیست؟ 

 چهار نوع معمولی هوش مصنوعی عبارتند از: ماشین‌های واکنشی، حافظه محدود، تئوری ذهن و خودآگاه.

• نکات اساسی برای یادگیری هوش مصنوعی چیست؟

اصول اولیه هوش مصنوعی ریاضیات و آمار پیشرفته، زبان برنامه نویسی، یادگیری ماشینی و صبر زیاد است. حتما می دانید که هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی شامل یادگیری ماشینی، کد پایتون، علوم کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی، علوم داده، ریاضی، روانشناسی، علوم اعصاب و بسیاری از رشته های دیگر است.

• آیا یادگیری هوش مصنوعی دشوار است؟

 هوش مصنوعی سخت نیست. با این حال، از شما خواسته می شود که برای آن وقت بگذارید. هر چه تعداد پروژه هایی که روی آنها کار می کنید بیشتر باشد، بهتر به آن دست خواهید یافت. در کنار مهارت ها، برای یادگیری هوش مصنوعی به عزم و اراده نیاز دارید.

این ما را به پایان آموزش هوش مصنوعی می رساند. اینجا یک است دوره رایگان در مورد AIML که می تواند به شما کمک کند تا پایه های خود را بسیار قوی تر کنید.

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
• PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
• PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
• منبع: https://www.mygreatlearning.com/blog/artificial-intelligence-tutorial/