در حال حاضر یکی از اصطلاحات بسیار جدید و داغ در دنیای فناوری، هوش مصنوعی است که در سال‌های اخیر موردتوجه قرار گرفته و نوآوری‌های زیادی در این حوزه به‌دست آمده است. در گذشته بحث هوش از نوع مصنوعی فقط در فیلم‌های علمی تخیلی یا داستان‌ها موردتصور بود؛ اما امروزه این مفهوم تبدیل به واقعیت شده است و با نمونه‌های موجود در فیلم تفاوت دارد. به همین دلیل آشنایی با این فناوری می‌تواند کاربردی و جالب باشد.
هوش مصنوعی یا Artificial Intelligence که با مخفف AI شناخته می‌شود؛ به تکنولوژی خاصی گفته می‌شود که قابلیت تفکر در آن ایجاد شده است. البته این قابلیت با قدرت تفکر موجود در انسان تفاوت‌های زیادی دارد؛ اما تمام تلاش خود را میکند تا از تفکر انسانی تقلید کند. در حال حاضر بیشتر فعالیتهای ما مثل گشتو‌گذار در وبسایت‌ها، پلتفرمهای مجازی و جستجوی اینترنتی همه از هوش برخوردار هستند. به همین دلیل گفته می‌شود هوش از نوع مصنوعی در زندگی انسان تأثیر زیادی دارد. در نتیجه، با پیشرفت این فناوری و گسترش آن به زندگی انسان، آشنایی با چیستی مفهوم AI ضرورت پیدا میکند.
در حال حاضر AI تعریف واحدی از نظر همه دانشمندان ندارد؛ اما تمام تعاریف یک‌سری از مفاهیم‌ها را شامل می‌شوند. این مفاهیم شامل تفکر انسانی، منطق انسانی، عملکرد انسانی و عملکرد منطقی است. به همین دلیل هوش مصنوعی هم بر فرایند‌های تفکر و استدلال و هم بر فرایند‌های رفتاری تسلط دارد. در تعریف دیگر این مفهوم میتوان به این مورد اشاره کرد که artificial intelligence به یک شاخه از علم رایانه گفته می‌شود که هدف آن ساخت ماشین‌های هوشمند است؛ به شرطی که این ماشین‌ها بتوانند وظایفی را انجام دهند که نیاز به هوش انسانی دارند.
هوش مصنوعی در حالت کلی به شبیه‌سازی هوش انسان در کامپیوترها دلالت دارد؛ در این حالت ماشین موردنظر طوری تنظیم می‌شود که بتواند مانند انسان تفکر داشته باشد و رفتار انسانی را تقلید کند. همچنین می‌تواند همه ماشین‌هایی را شامل شود که عملکردی شبیه به ذهن انسان دارند و از قدرت یادگیری و حل مسئله نیز برخوردارند.
هدف اصلی این مفهوم ارائه تعریف خاص از هوش انسان و نحوه کار است که یک ماشین بهراحتی امکان اجرای آن را داشته باشد و وظایف خود را بهدرستی انجام دهد. اهداف اصلی Artificial Intelligence بر سه پایه اصلی یادگیری، استدلال و درک تأکید دارد. AI شاخه گسترده‌ای از علم رایانه را شامل می‌شود که در آن ماشین‌های ساخته شده برای فعالیت نیاز به هوش انسان دارند و به همین دلیل هوش مصنوعی بهعنوان علم میان‌رشته‌ای چند رویکردی شناخته می‌شود. هرگونه رشد و پیشرفت در یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق می‌تواند به تغییر الگوی بخش‌های مختلف صنعت و فناوری منجر شود.
با وجود Artificial Intelligence انسان می‌تواند تمام کار‌های تکراری را به رایانه‌ها بسپارد و بدون کوچکترین خستگی و اعتراض، این فعالیت‌ها را بادقت تمام انجام دهد. علاوهبراین، در هزینه و زمان نیز صرفه‌جویی می‌شود. همچنین امکان افزودن تکنولوژیهای جدید به محصولات و فناوری‌ها از این طریق فراهم می‌شود و شرایط مناسبی برای پردازش و پذیرش داده‌ها در حجم‌های بالا فراهم می‌شود. در کنار این موارد، بهدلیل دقت زیادی که هوش مصنوعی در علوم مختلف دارد، شرایط بهبود امکانات قدیمی را فراهم میکند و موضوعات جدیدی به‌وجود می‌آورد.
این مبحث در پروژه‌های مختلف مرتبط با برنامهنویسی و تولید و پردازش داده‌ها نقش مهمی دارد. دادههای خام می‌توانند از این طریق هوشمند شوند و بهصورت الگوریتم‌های خودآموز به مدیریت امور خودشان بپردازند. علاوهبراین، موارد AI در صنایع، اینترنت اشیا، ابزار‌های تحلیلی و بسیاری از الگوریتم‌های مربوط به پردازش داده نیز کاربردی است.
به فرایند هوشمند کردن کامپیوترها برای رفتار هوشمندانه بدون یاددهی مستقیم، یادگیری ماشین گفته می‌شود. از این طریق رایانه می‌تواند با ورود حجم زیادی از دادههای گوناگون، به یادگیری الگو‌های تکرارشونده بدون دخالت انسان بپردازد. این الگوریتم‌ها با تقلید از شیوه یادگیری انسان آموزش داده می‌شوند و با افزایش تجربه رایانه، میزان دقت آنها افزایش پیدا میکند. کاربردهای مختلفی در یادگیری ماشین وجود دارد که شامل تحتنظارت، بدوننظارت و تقویتی است. از سایر کاربردهای این مفهوم میتوان به تشخیص چهره، گفتار، خدمات مالی، سامانه‌های توصیه‌گر و... اشاره کرد. کاربرد مفهوم یادگیری ماشین در هوش مصنوعی به کسبوکار‌هایی مثل نتفلیکس، ویمو، فیسبوک و نقشه گوگل است.
یکی از تکنیک‌های مربوط به یادگیری ماشین، یادگیری عمیق است که به رایانه یاد می‌دهد تا کار‌هایی را انجام دهد که بهصورت طبیعی برای انسان اتفاق افتاده و از این طریق شرایط مناسبی برای تفکر انسانی فراهم میکند. این مفهوم می‌تواند به ساده‌سازی فرایند‌ها کمک کند و نتایجی را به‌دست آورد که در گذشته امکان‌پذیر نبود. یک مدل کامپیوتری از طریق یادگیری عمیق این امکان را به‌دست می‌آورد که وظایف مربوط به طبقه‌بندی را در صدا، متون و تصاویر را اجرا کند.
این مدل‌ها دقت بسیار پیشرفتهای دارند و عملکرد آنها از سطح انسانی فراتر است. الگوریتم‌های مربوط به یادگیری عمیق در هوش مصنوعی پس از عبور از هر لایه شبکه عصبی در مورد تصاویر اطلاعات بیشتری به‌دست می‌آورند و آموزش می‌بینند که چگونه به شناسایی ویژگی‌های سطح پایین لایه‌ها بپردازند.
باتوجه به اهمیت مفهوم AI در علوم رایانه، پیاده‌سازی این داده‌ها قبل از هر چیز، به زبان برنامهنویسی نیاز دارد. از زبان‌های برنامهنویسی کاربردی در این حوزه میتوان به پایتون اشاره کرد که محبوبیت جهانی دارد. پایتون دارای کتابخانه‌های متنوعی است که می‌تواند از طریق برنامهنویسی، اطلاعات و دادههای خاصی برای کامپیوتر تعریف کند. این ابزار‌ها به هوش مصنوعی کمک می‌کنند تا خطا‌های خود را نسبت به عملکرد‌های انسانی تکمیل کنند و در حل مسائل کمک کنند. پایتون می‌تواند داده‌ها را به آسانی یاد بگیرد، بخواند و نگهداری کند. از دیگر امکانات این برنامه برای AI، فراهم کردن زمینه دسترسی به کتابخانه‌های استاندارد و متنوع، پایگاه‌های داده، مقیاس‌پذیری و قابل حمل‌بودن آن اشاره کرد. از کاربردهای اساسی پایتون در هوش مصنوعی میتوان به کتابخانه‌های داخلی زیاد و کدنویسی کمتر آن اشاره کرد.
در حال حاضر سیستم‌های مرتبط با AI از طریق روش‌هایی مثل یادگیری عمیق یا یادگیری ماشین هوشمند می‌شوند. پلتفرمهای مختلف برنامهنویسی مثل پایتون نیز می‌تواند زمینه آموزش و یادگیری هوش مصنوعی را در سیستم‌های مختلف فراهم کنند. در ادامه به بررسی انواع روش‌های یادگیری با پایتون می‌پردازیم و هر یک را توضیح میدهیم.
یکی از بهترین روش‌ها برای یادگیری Data Science پایتون است که بهترین زبان برنامهنویسی به شمار می‌رود و آموزش علم داده از این طریق اساسی و عمیق انجام می‌شود. علم داده و تحلیل آن در دنیای امروز بهدلیل وجود تکنولوژی‌ها و توان زیاد آن در تولید اطلاعات جدید، پیشرفتهای چشمگیری داشته و نیاز به یک نظام ساختاریافته برای آنالیز و تحلیل دارد. پایتون بهعنوان زبان برنامهنویسی 30 ساله می‌تواند علم داده را با روش‌های خاصی بیاموزد. در حالت کلی میتوان گفت آموزش علم داده با پایتون در AI کارایی بیشتری دارد و بهینه است. همچنین میزان انعطاف‌پذیری آن نیز زیاد است. پشتیبانی پایتون از آموزش داده به خوبی انجام می‌شود و منبع باز است. مفاهیم این زبان برنامهنویسی آنقدر آسان است که میتوان آن را از سنین دبستان نیز یاد گرفت و در فعالیتهای مختلف استفاده کرد.
زبان برنامهنویسی پایتون بهعنوان یک روش عالی برای کشف دنیای یادگیری ماشین شناخته می‌شود. این زبان قدرتمند دارای طیف زیادی از ابزار و کتابخانه‌ها است که در توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین کاربرد دارند. از این طریق امکان ایجاد انواع مدل‌های رگرسیون بهصورت خطی و ابتدایی تا الگوریتم‌های پیچیده و عمیق یادگیری فراهم می‌شود. علاوهبراین، بهراحتی میتوان از پایتون برای دادهکاوی و جستجو در علم داده استفاده کرد که شامل فهم روابط و الگو در داده‌ها است.
شما از طریق ابزار و کتابخانه‌های مناسب می‌توانید در پیش‌بینی مدل‌های قدرتمند برای یادگیری ماشین استفاده کنید و فرایند تصمیم‌گیری خودکار را بهبود ببخشید. همچنین شما در آموزش یادگیری ماشین با پایتون می‌توانید مهارت‌های ابتدایی تا پیشرفته مرتبط با یادگیری با نظارت و بدون نظارت، رگرسیون، خوشه‌بندی، یادگیری کیت علمی، طبقه بندی، بررسی الگوریتم‌ها و مدل‌های مخصوص یادگیری ماشین و... را بیاموزید.
حوزه‌های مربوط به هوش مصنوعی یادگیری عمیق است که جزء زیرمجموعه‌های یادگیری ماشین به حساب می‌آید؛ الگوریتم‌های موجود در آن با کارکرد مغز و ساختار‌های بیولوژیکی مرتبط است که با استفاده از هوش مصنوعی به یادگیری ماشین‌ها کمک میکند. مفهوم یادگیری عمیق در توسعه و ساخت شبکه‌های عصبی چندلایه کاربرد دارد. این مفهوم می‌تواند در انجام پروژه‌های مختلف مربوط به علم داده مثل تجزیه و تحلیل دادههای کسبوکار، دادهکاوی، پردازش تصویر و تحلیل و تجزیه متن است.
بسیاری از افراد در حوزه یادگیری این تخصص باور‌های اشتباهی مانند داشتن دانش قوی در این حوزه، آشنایی با علم آمار و احتمالات، داشتن دانش نسبت به شبکه‌های عصبی، آشنایی به مقدار کافی نسبت به یادگیری ماشین و... دارند؛ درحالیکه زبان برنامهنویسی پایتون در حوزه برنامهنویسی عملکرد بسیار ساده‌ای دارد و قدرت آن نیز زیاد است. در نتیجه، آموزش یادگیری عمیق با پایتون از طریق سه کتابخانه مختلف بهصورت مستقیم و بهصورت پشتیبان توسعه پیدا میکند.
اسکریپت‌نویسی در آباکوس با استفاده از دستورات موجود در زبان برنامهنویسی پایتون مانند دیتا استراکچر‌ها، حلقه‌ها و... امکان تکرار چندین باره فرایند‌ها را فراهم میکند. از این طریق زمان لازم برای بررسی قطعه بسیار کم است و کاربر از طریق اسکریپت مربوطه می‌تواند به پردازش قطعات با تعداد نامحدود و هندسه‌ها و خواص مختلف بپردازد. البته برای اینکه بتوانید این آموزش‌ها را یاد بگیرید، باید آشنایی کافی نسبت به نرم‌افزار آباکوس داشته باشید. ساده بودن پایتون و عدم نیاز به حرفه‌ای شدن در آن برای اسکریپت‌نویسی یک ویژگی فوقالعاده است.
با آموزش اسکریپت نویسی در آباکوس با کمک پایتون در AI می‌توانید فایل‌های تحلیلی خودتان را بهصورت پارامتری و در کد‌های جداگانه داشته باشید که با هر بار اجرا فقط پارامتر‌های تعریف شده خودتان را تغییر دهید. در این شرایط مدیریت تغییرات به سادگی انجام می‌شوند. همچنین بر این اساس داده‌ها می‌توانند در متغیر‌های مختلف رشته‌ای، صحیح و اعشاری تعریف شوند. علاوهبراین، وجود ابزار‌هایی مثل لیست، تاپل و دیکشنری در این زبان کاربردی هستند و در شرایط مختلف مورداستفاده قرار میگیرند.
در حال حاضر دادههای ایجاد شده در دنیای واقعی و مجازی توسط انسان و ماشین‌ها بسیار زیاد است و امکان جذب، تفسیر یا تصمیم‌گیری بر اساس این اطلاعات فراتر از قدرت انسان است. تمام یادگیری‌های مربوط به رایانه‌ها بر پایه AI انجام می‌شود و تصمیم‌گیری‌های پیچیده توسط کامپیوترها از این طریق در آینده آسان‌تر خواهد بود. به طور مثال میتوان گفت انسان‌ها متوجه می‌شوند که چطور روند موفقیت در بازی‌های مختلف را تشخیص دهند.
همچنین تعداد بسیار کمی در سراسر دنیا بهعنوان بزرگ‌ترین قهرمانان چکر به شمار می‌روند که می‌توانند بیش از 500 میلیارد حرکت متفاوت داشته باشند؛ اما وجود AI امکان انجام بیشمار حرکت را در این بازی فراهم میکند. کاربرد رایانه‌ها برای اندازه‌گیری جابجایی‌ها و ترکیبات به انسان کمک میکند تا به تصمیم درستی دست پیدا کنند. بهطور کلی میتوان گفت هوش مصنوعی و آموزش عمیق آن در آینده برای تصمیم‌گیری در حوزه‌های مرتبط با کسبوکار یا سایر قسمت‌های زندگی نقش اساسی و حیاتی خواهد داشت.
به شاخه‌ای از علوم رایانه که هدف آن هوشمند کردن ماشین‌های مختلف است، هوش مصنوعی گفته می‌شود. این علم می‌تواند وظایفی را بیاموزد که بتوانند طبق تفکر انسانی عمل کنند. در حالت کلی میتوان گفت ماشینی که از طریق روش‌های برنامهنویسی بتواند از رفتار انسانی تقلید کند و مثل انسان بیاندیشد، AI است. بهتر است بدانید برخلاف تصور عموم این علم از علم رباتیک جدا است و هیچ شباهتی به آن ندارد. مفاهیم مختلفی در Artificial Intelligence وجود دارد که آموزش آنها نیاز به دوره‌های مخصوص دارد. گروه آموزشی پارس پژوهان دوره‌های مختلفی آماده کرده است که می‌تواند برای یادگیری صفر تا صد مفاهیم مختلف مرتبط با هوش مصنوعی استفاده شود.
دوره‌های آماده شده توسط این مجموعه برای آموزش علم داده، آموزش یادگیری ماشین، آموزش یادگیری عمیق، اسکریپت‌نویسی در آباکوس و... با استفاده از زبان پایتون کاربردی هستند. شما در این دورهها بهصورت کامل می‌توانید نسبت به این مفاهیم آشنایی پیدا کنید و اطلاعات کافی به‌دست‌آورید. برای کسب اطلاعات بیشتر و ثبت سفارش جهت تهیه دورهها می‌توانید به سایت گروه آموزشی پارس پژوهان مراجعه کنید.
