نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی در ۶ مرحله

نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی در ۶ مرحله

نوشته شده توسط: تیم فنی نیک آموز
تاریخ انتشار: ۳۱ خرداد ۱۴۰۳
آخرین بروزرسانی: ۱۹ تیر ۱۴۰۳
زمان مطالعه: 10 دقیقه
۴.۳
(۴)

نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی برای تمام کسانی که می‌خواهند با ترند جذاب این روزها همراه شوند، حیاتی و ضروری است. مانند هر مهارت دیگری، یادگیری هوش مصنوعی هم پیش‌نیازها و مراحل خاص خودش را دارد و برای موفقیت در این مسیر، نیاز به یک راهنمای جامع احساس می‌شود. در این مقاله، با هوش مصنوعی و دلایل اهمیت آن بیشتر آشنا می‌شویم و نقشه راه یادگیری این ابزار کاربردی و درحال رشد را باهم ترسیم می‌کنیم. همچنین به بازار کار هوش مصنوعی و معرفی بهترین منابع یادگیری آن می‌پردازیم.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی یا Artificial Intelligence که با نام AI نیز شناخته می‌شود، حوزه‌ای از علوم کامپیوتر است که با دو ابزار برنامه‌نویسی و داده، برنامه‌های کامپیوتری هوشمند می‌سازد. هدف از به‌کارگیری هوش مصنوعی این است که این برنامه‌های کامپیوتری، مانند انسان هوشمند رفتار کنند و برای انجام یکسری کارها، دیگر نیازی به نیروی انسانی وجود نداشته باشد. پیشنهاد می‌کنیم برای شناخت بیشتر این حوزه جذاب، مقاله هوش مصنوعی چیست را مطالعه نمایید.

شاخه‌های اصلی فعالیت هوش مصنوعی عبارتند از:

  • یادگیری ماشین (Machine Learning)
  • یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • بینایی ماشین (Computer Vision)
  • پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing یا NLP)
  • سیستم‌های خبره (Expert Systems)

چرا هوش مصنوعی یاد بگیریم؟

یادگیری هوش مصنوعی و کمک به پیشرفت به آن، به معنی کمک به انسان‌ها برای انجام راحت بعضی وظایف و مسئولیت‌هاست. این ابزار هوشمند می‌تواند کارها را با سرعت بیشتر و دقت بسیار بالا انجام دهد و به مرور زمان، سریع‌تر و دقیق‌تر هم می‌شود. جایگاه هوش مصنوعی روزبه‌روز بیشتر در زندگی انسان‌ها تثبیت می‌شود؛ از گوشی هوشمندی که دائم از آن استفاده می‌کنیم تا ابزارهایی مثل ChatGPT ، که هرروز برای پیداکردن پاسخ سؤالاتمان به آن سر می‌زنیم، زندگی ما با ابزارهای هوش مصنوعی احاطه شده است.

کاربردهای هوش مصنوعی فقط به زندگی شخصی محدود نمی‌شوند؛ بلکه در حوزه‌های کاری و علوم مختلف نیز مورد استفاده قرار می‌گیرد و سازمان‌ها به‌دنبال استخدام افراد متخصص در این حیطه هستند. از سیستم آموزشی، پزشکی، فیلم‌سازی و صنعت بازی‌های کامپیوتری گرفته تا تحلیل داده‌ها، نیاز به متخصصان هوش مصنوعی رو به افزایش است.

گفتیم که هوش مصنوعی انجام کارها را سریع‌تر و دقیق‌تر می‌کند که این امر برای سازمان‌ها به معنای کسب سود بیشتر است. بنابراین یادگیری هوش مصنوعی می‌تواند آیندۀ شغلی شما را متحول کند و فرصت‌های بسیار خوبی در اختیارتان قرار دهد.

پیش‌ نیازهای یادگیری هوش مصنوعی

قبل از اینکه به‌سراغ نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی بروید، باید یکسری پیش‌نیازها را فراهم کنید و دانش مقدماتی این حیطه را یاد بگیرید. این دانش پیش‌نیاز شامل موارد زیر می‌شود:

  • مفاهیم بنیادی علوم کامپیوتر (مفاهیم نظری، سخت‌افزار و نرم‌افزار)
  • ریاضیات و آمار
  • برنامه‌نویسی
  • الگوریتم‌های پردازش داده
  • ساختمان داده (Data Structure) یا سازمان‌دهی داده‌ها

زمانی که بر این مباحث مقدماتی مسلط شدید، می‌توانید به‌سراغ مراحل یادگیری تخصصی هوش مصنوعی بروید؛ موضوعی که در بخش بعدی بیشتر از آن صحبت می‌کنیم.

مراحل یادگیری هوش مصنوعی

در این بخش، وارد بحث اصلی می‌شویم و نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی را در اختیار شما قرار می‌دهیم. این نقشه، شامل ۶ مرحله است که از یادگیری مفاهیم هوش مصنوعی آغاز می‌شود و به پیدا کردن فرصت‌های شغلی در این حیطه می‌رسد.

گام اول: یادگیری مفاهیم هوش مصنوعی

یادگیری مفاهیم نظری هوش مصنوعی، اولین قدم ورود به این مسیر است. درواقع با تسلط به دانش‌های پیش‌نیاز و مفاهیم نظری است که می‌توانید از این مهارت برای کسب درآمد استفاده کنید. برای یادگیری این مفاهیم، دو روش وجود دارد: تحصیل در رشته دانشگاهی هوش مصنوعی یا شرکت در دوره‌های آموزشی آزاد. مهم‌ترین مباحث نظری هوش مصنوعی عبارتند از:

  • علوم داده و مهارت کار با داده‌ها
  • یادگیری انواع استدلال
  • حل مسئله
  • پردازش زبان طبیعی
  • برنامه‌نویسی خودکار
  • بینایی ماشین

گام دوم: پردازش داده

پردازش داده، که معمولاً داده‌های حجیم یا همان کلان‌داده‌ها را دربرمی‌گیرد، یکی از مسئولیت‌های کلیدی متخصصان هوش مصنوعی است. مدیران سازمان‌ها با استفاده از گزارش‌های تحلیل داده می‌توانند برای آینده سازمان تصمیم بگیرند و در راستای پیشرفت و سوددهی بیشتر حرکت کنند.

شما به‌عنوان متخصص هوش مصنوعی، باید بتوانید داده‌های خام را به داده‌هایی تبدیل کنید که برای مدل‌های هوش مصنوعی قابل درک هستند. این مدل‌ها خروجی مناسبی برای تحلیل و بررسی به شما تحویل می‌دهند که می‌توانید از آن برای گزارش‌دهی استفاده کنید. پاک‌سازی، استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها از مهارت‌هایی هستند که در این مرحله می‌آموزید. 

گام سوم: به کارگیری مهارت های عملی

گام بعدی نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی، استفاده از مهارت‌های عملی برای پیاده‌سازی مدل‌ها و پروژه‌های هوش مصنوعی است. در ابتدای مسیر، از مدل‌های ساده شروع کنید و سپس به‌سراغ پروژه‌های پیچیده بروید. این مرحله را به چشم تمرین و تقویت مهارت‌هایتان ببینید؛ مسیری که قرار است طی آن، با مهارت‌های عملی و ابزارهای پیشرفته‌تر هوش مصنوعی آشنا شوید.

در این مرحله باید علایق خود را بشناسید و تصمیم بگیرید که قرار است در کدام شاخۀ هوش مصنوعی فعالیت کنید. مثلاً اگر به صنعت بازی کامپیوتری علاقه دارید، از طراحی بازی‌های ساده شروع کنید و سپس به‌سراغ مسائلی بروید که به‌عنوان چالش و مسئله در حیطه هوش مصنوعی شناخته می‌شوند.

گام چهارم: استمرار در آموزش

یادگیری هوش مصنوعی یک فرآیند مستمر است و متوقف نمی‌شود؛ مخصوصاً که با سرعت بسیار زیادی درحال پیشرفت است و همواره فضا برای یادگیری بیشتر وجود دارد. شرکت‌ در دوره‌های آموزشی هوش مصنوعی در این مرحله برایتان بسیار مفید است و می‌توانید از متخصصان این حوزه کمک بگیرید تا مسیر یادگیری را سریع‌تر طی کنید.

گام پنجم: کارآموزی

حالا که موفق شده‌اید دانش نظری و عملی را باهم ترکیب کنید و درحال آموزش‌دیدن هستید، وقت آن رسیده که در دوره‌های کارآموزی هوش مصنوعی شرکت کنید. کارآموزی به‌معنای به‌دست‌آوردن تجربیات مفید عملی در محیط کار است که به شما برای پیداکردن فرصت‌های شغلی بهتر کمک می‌کند.

اما چرا کارآموزی را یکی از مراحل نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی می‌دانیم؟ چون یادگیری و آموزش مستمر بدون استفاده از آن مهارت‌ها در دنیای واقعی فایده‌ای ندارد. کارآموزی باعث تقویت مهارت‌های فنی شما می‌شود و در کنار متخصصان، به انجام پروژه‌ها و حل مسائل واقعی می‌پردازید.

گام ششم: فرصت های شغلی در انتظار شما هستند!

به مرحلۀ آخر از نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی رسیدیم. حالا می‌توانید برای فرصت‌های شغلی بهتر در سازمان‌های بزرگ‌تر رزومه بفرستید و به‌عنوان متخصص هوش مصنوعی مشغول به کار شوید. در رزومۀ خود حتماً به دوره‌های آموزشی، سابقۀ کارآموزی و پروژه‌های انجام‌شده در طول دوران آموزش اشاره کنید.

چگونه در مسیر یادگیری هوش مصنوعی قرار بگیریم؟

گفتیم که یادگیری هوش مصنوعی از دو مسیر تحصیلات دانشگاهی و دوره‌های آموزشی آزاد امکان‌پذیر است. با توجه به شرایط و زمانی که در اختیار دارید، می‌توانید یکی از این دو مسیر را انتخاب کنید و پیش بروید. ثبت‌نام در یک دورۀ جامع آموزش هوش مصنوعی می‌تواند بسیار کمک‌کننده باشد و شما را سریع‌تر به هدف برساند؛ چون دیگر نیازی به آزمون و خطا و استفاده از منابع پراکنده ندارید و تمام آموزش‌ها در قالب یک دورۀ کامل و منسجم در اختیارتان قرار می‌گیرد.

اگر می‌خواهید یادگیری هوش مصنوعی را به‌صورت خودآموز شروع کنید:

  1. به‌عنوان گام اول، می‌توانید به‌سراغ یادگیری یک زبان برنامه‌نویسی مثل پایتون بروید.
  2. سپس مبانی ریاضیات و آمار را بیاموزید.
  3. ازطریق دوره‌های آنلاین و آفلاین، به یادگیری مبانی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق بپردازید.
  4. پس از تسلط نسبی به مقدمات و مبانی، با پروژه‌های کوچک شروع کنید و تمرین عملی داشته باشید.
  5. مسیر یادگیری هوش مصنوعی انتها ندارد و شما همواره باید به‌روز باشید. در این راستا، مطالعۀ مقالات علمی و گفتگو با افراد درحال یادگیری یا باتجربه را فراموش نکنید.

 

یادگیری هوش مصنوعی چقدر طول می کشد؟

مدت زمان یادگیری هوش مصنوعی به روش یادگیری شما بستگی دارد. اگر با تحصیلات دانشگاهی پیش می‌روید، باید تابع برنامۀ آموزشی دانشگاه باشید. اگر فرض کنیم که فقط قصد دارید مدرک کارشناسی هوش مصنوعی را بگیرید، باید بین ۳ تا ۴ سال مشغول تحصیل در دانشگاه باشید.

اگر قصد دارید به‌سراغ دوره‌های آموزشی آزاد بروید، مدت‌زمان یادگیری هوش مصنوعی تا حد زیادی به سرعت و تلاش خودتان بستگی دارد؛ به‌ویژه برای کسانی که از دوره‌ها و محتواهای آموزشی آفلاین استفاده می‌کنند. معمولاً بین ۹ ماه تا یک سال طول می‌کشد تا تسلط خوبی به مفاهیم هوش مصنوعی پیدا کنید و به مرحلۀ انجام پروژه برسید.

برای شروع هوش مصنوعی چه زبان برنامه نویسی بهتر است؟

در بخش‌های قبل گفتیم که یادگیری برنامه‌نویسی یکی از پیش‌نیازهای مهم برای دنبال‌کردن نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی است. برای شروع هوش مصنوعی، زبان برنامه‌نویسی پایتون بهتر از سایر زبان‌هاست؛ چون یادگیری این زبان نسبتاً ساده است و کتابخانه‌های مختلفی برای هوش مصنوعی دارد که می‌توانید از آن بهره ببرید. مزیت دیگر یادگیری پایتون این است که به شما امکان فعالیت در هر شاخه‌ای از هوش مصنوعی را می‌دهد. کاربردهای گستردۀ پایتون و به‌روز بودن آن، این زبان برنامه‌نویسی را به انتخاب مناسبی برای شروع مسیر هوش مصنوعی تبدیل می‌کند. می‌توانید با مطالعه مقاله پایتون و هوش مصنوعی با این موضوع بیشتر آشنا شوید.

دوره آموزش زبان برنامه‌نویسی پایتون نیک آموز

کاربرد نقشه راه هوش مصنوعی چیست؟

زمانی که تصمیم می‌گیرید یک مهارت جدید را بیاموزید، به احتمال زیاد در ابتدای مسیر دچار سردرگمی می‌شوید. مخصوصاً که تعداد و تنوع منابع بسیار زیاد است و می‌تواند گمراه‌کننده باشد و انتخاب بهترین منبع را سخت کند. هوش مصنوعی نیز یک حیطۀ پررمزوراز و درحال رشد است و فرصت زیادی برای آزمون و خطا به شما نمی‌دهد. به همین دلیل است که تصمیم گرفتیم نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی را در اختیارتان قرار دهیم تا دید بهتر و واضح‌تری نسبت به این مسیر داشته باشید. اگر در این مسیر نیاز به مشاوره و راهنمایی بیشتری دارید، می‌توانید در انتهای صفحه کامنت بگذارید تا شما را راهنمایی کنیم.

بازار کار و درآمد هوش مصنوعی

چشم‌انداز بازار کار برای مشاغل هوش مصنوعی بسیار روشن و امیدوارکننده است که خبر خوبی برای علاقه‌مندان به این حیطه محسوب می‌شود. سال‌هاست که مشاغل مربوط به متخصصان هوش مصنوعی، مهندسان یادگیری ماشین و دانشمندان علوم داده، در فهرست بهترین و پردرآمدترین مشاغل جهان قرار می‌گیرد. طبق آمارهای سایت Glassdoor، میانگین دستمزد پایه برای مشاغل مختلف هوش مصنوعی عبارت است از:

  • مهندس هوش مصنوعی: ۱۲۷۹۸۶ دلار
  • محقق هوش مصنوعی: ۱۰۸۹۳۲ دلار
  • مهندس یادگیری ماشین: ۱۲۶۳۹۷ دلار
  • مهندس رباتیک: ۹۶۰۱۳ دلار
  • مهندس نرم‌افزار: ۱۱۸۷۶۱ دلار
  • دانشمند داده: ۱۲۹۶۴۰ دلار

درآمدی که از مشاغل هوش مصنوعی به‌دست می‌آورید، به میزان مهارت و تسلط شما در این حیطه بستگی دارد. به میزانی که مهارت، توانایی و تخصصی شما افزایش می‌یابد، می‌توانید درآمد بیشتری کسب کنید و در سازمان‌های بزرگ‌تری مشغول به کار شوید. با توجه به علاقه‌ای که به یکی از شاخه‌های AI دارید، می‌توانید این موقعیت‌های شغلی را مدنظر قرار دهید که پردرآمدترین مشاغل هوش مصنوعی محسوب می‌شوند:

  1. مهندس یادگیری ماشین
  2. مهندس رباتیک
  3. تحلیلگر داده
  4. مهندس بینایی ماشین
  5. مهندس یادگیری عمیق
  6. مهندس نرم‌افزار
  7. مهندس پردازش زبان طبیعی
  8. دانشمند داده
  9. مهندس یا معمار کلان‌داده
  10. توسعه‌دهنده هوش مصنوعی
  11. توسعه‌دهنده هوش تجاری
  12. پژوهشگر هوش مصنوعی
  13. مشاور هوش مصنوعی
  14. متخصص امنیت یا سلامت هوش مصنوعی

منابع یادگیری هوش مصنوعی

همان‌طور که گفتیم، تنوع منابع در حیطه هوش مصنوعی بسیار زیاد است و باید معتبرترین آن‌ها را انتخاب کنید. اگر به‌دنبال دوره‌های آموزشی آفلاین می‌گردید که به زبان ساده تدریس شده باشند و تمام سطوح مقدماتی و متوسط و پیشرفته را دربربگیرند، می‌توانید از این سایت‌های بین‌المللی کمک بگیرید که مثل یک دانشگاه آنلاین به شما کمک می‌کنند:

مزیت مهم دوره‌های آموزشی آفلاین این است که محتوای آن‌ها همواره در دسترس شماست و می‌توانید هر زمان خواستید، از محتوای دوره استفاده کنید. کلیدواژi مدنظرتان را مثل Artificial Intelligence یا Machine Learning جستجو کنید و دوره‌ای را انتخاب کنید که مطابق با نیازهای آموزشی شماست.

جمع بندی: نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی

نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی برای ورود به مسیر این مهارت ضروری و پول‌ساز، بسیار کاربردی است و از تسلط به مفاهیم پایه تا ورود به بازار کار را دربرمی‌گیرد. در این مقاله، ۶ مرحله یادگیری هوش مصنوعی را بررسی کردیم و از بازار کار و شیوه ورود به این مسیر گفتیم. با استفاده از این نقشه راه، می‌توانید در زمینه هوش مصنوعی مهارت کسب کنید و به‌تدریج به درآمد بسیار بالایی برسید.

چه رتبه ای می‌دهید؟

میانگین ۴.۳ / ۵. از مجموع ۴

اولین نفر باش

title sign
معرفی نویسنده
تیم فنی نیک آموز
مقالات
402 مقاله توسط این نویسنده
محصولات
0 دوره توسط این نویسنده
تیم فنی نیک آموز
title sign
دیدگاه کاربران