در چشم انداز تکامل فناوری، هوش مصنوعی (AI) همواره نقش پررنگی برای نوآوری، کارایی و خلاقیت افراد داشته. قلمروی گسترده AI که زمانی فقط برای افراد علاقه‌مند در حوضه‌های فناوری بوده. امروزه برای تمامی افراد در موضوعات مختلف مجموعه‌ای از منابع در دسترس و قدرتمند را فراهم میکند. انواع ابزارهای ایجاد شده از ساده‌ترین مسائل و وظایف روزمره تا حوزه‌های تخصصی و حرفه‌ای را پوشش می‌دهد و در آن‌ها به افراد کمک میکند. اگر شما نیز از افراد علاقه‌مند به این حوزه هستید و یا به دنبال آموزش هوش مصنوعی هستید در این مقاله با ما همراه باشید.
به طور کلی Artificial intelligence به اختصار AI یک فناوری با قابلیت حل مسئله همانند انسان است. می‌توان گفت هوش مصنوعی درواقع هوش انسان را شبیه سازی میکند و میتواند پیش بینی‌هایی بر اساس داده انجام دهد، تصاویر را تشخیص دهد و یا حتی شعر بگوید.
نحوه کار به این صورت است که سازمان‌های مدرن حجم قابل توجهی از اطلاعات را از منابع مختلف مانند حسگرهای هوشمند، محتواهای تولید شده توسط انسان، گزارش‌های سیستم و ابزارهای نظارتی را جمع آوری می‌کنند. فناوری هوش مصنوعی این داده‌ها را تجزیه و تحلیل میکند و از آن برای کمک به افراد به طور موثر استفاده میکند. برای مثال AI قادر است به سوالات افراد در پشتیبانی مشتری پاسخ دهد و پیشنهادات، تصاویر و متن برای بازاریابی به شما ارائه دهد.
در واقع نمی‌توان گفت که ساخت هوش مصنوعی تنها شامل نرم افزار است. AI نیازمند سخت افزار در کنار نرم افزار تخصصی برای نوشتن و یادگیری الگوریتم ماشین و یادگیری برنامه نویسی می‌باشد. زبان برنامه نویسی خاصی در هوش مصنوعی استفاده نمی‌شود با این حال پایتون ، جاوا ، C++ ، جولیا و R از زبان‌های محبوب برای توسعه آن است. دوره آموزش پایتون در نیک وب 360 میتوانید از این دیدن کنید.
این علم پیچیده و گسترده دارای شاخه‌های متعدد است؛ این شاخه‌ها عبارتند از :
در این روش ماشین خود از اطلاعات یادمی‌گیرد بدون دستور برنامه نویسی شده مستقیم، قابلیت تصمیم‌گیری و پیش‌بینی داشته باشد؛ درواقع به ماشین اجازه داده می‌شود تا به صورت خودکار یادبگیرد و پیشرفت کند. در این فرایند عمل‌هایی چون استخراج دانش و الگو از اطلاعات، ارزیابی عملکرد مدل و بهبود دادن آن‌ها با استفاده از بازخورد دریافتی وجود دارد. در یادگیری ماشین شما با مفاهیمی چون training data (داده‌های آموزشی)، algorithms (الگوریتم‌ها)، models (مدل‌ها)، objective functions (توابع هدف) و tasks (وظایف) سرو کار دارید.
ماشین لرنینگ از اهمیت حائزی برخوردار است و دلیل آن تحلیل و دریافت دیدگاه از رفتار و خواسته مشتریان و همچنین الگوهای مناسب عملیاتی کسب و کار است. شرکت‌ها میتوانند این اطلاعات را دریافت کنند و از آن‌ها برای توسعه محصولات و یا خدمات خود استفاده کنند. بسیاری از شرکت‌های معروف از ماشین لرنینگ به عنوان بخش مهمی از عملیات کسب و کار خود استفاده می‌کنند؛ که از بین آن‌ها می‌توان به گوگل، آمازون، نتفلیکس و فیسبوک اشاره کرد.
این روش زیر مجموعه یادگیری ماشین است که با هدف آموزش دادن به ماشین با استفاده از داده‌ها بدون برنامه نویسی صریح است. یادگیری عمیق بر اساس شبکه عصبی عمیق کار میکند؛ این شبکه از چند لایه از نورون‌های مصنوعی (واحد‌های پردازشی) تشکیل شده است که هر لایه به عنوان یک سطح انتزاعی متفاوت عمل میکند. لایه‌های ورودی ویژگی‌ها و اطلاعات ساده را دریافت و استخراج میکند و پس از تولید خروجی، آن را به لایه بعدی منتقل می‌کنند. هرچه لایه‌ها به سمت جلو حرکت می‌کنند اطلاعات عمیق‌تر و ویژگی‌های پیچیده‌تر را فراهم میکند.
در یادگیری عمیق، این شبکه‌های عصبی با استفاده از الگوریتم‌های بهینه سازی و سپس الگوریتم‌های بهبود یافته‌تر بدون نیاز به نظارت انسان و به طور خودکار، وزن‌ها را تنظیم میکند تا الگوهای پنهان در داده‌ها را یاد بگیرند. با استفاده از این الگوریتم‌ها شبکه میتواند تا با تکرار فرایند یادگیری و بروز کردن آن‌ها عملکرد بهتری داشته باشند و الگوهای پیچیده در اطلاعات را شناسایی کنند.
یکی دیگر از زیرمجموعه‌های یادگیری ماشین شبکه های عصبی مصنوعی یا ANN است. این شبکه از مغز انسان الهام گرفته شده و از یک لایه گره تشکیل شده که شامل یک لایه ورودی، یک تا چند لایه پنهان و در نهایت یک لایه خروجی است. هر نورون در یک لایه ورودی‌های خود از نورون‌های لایه قبلی به صورت وزن‌دار دریافت میکند، پس از آن این ورودی‌ها با وزن‌های متناظر آن‌ها جمع می‌شوند و به یک تابع فعال‌سازی منتقل می‌شوند تا خروجی نورون محاسبه شود. سپس خروجی این نورون به نورون‌های لایه بعدی به عنوان ورودی ارسال می‌شود و این فرایند تکرار می‌شود تا به خروجی شبکه برسیم.
شبکه‌های عصبی برای یادگیری و بهبود دقت خود در مدت زمان به اطلاعات آموزشی متکی می‌باشند؛ اما هنگامی که این الگوریتم‌ها برای دقت بالا تنطیم شوند تبدیل به یک ابزار قدرتمند در علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی می‌شوند که به افراد این امکان را می‌دهد تا داده‌ها را با سرعت بالا دسته بندی و طبقه بندی کنند.
پردازش زبان طبیعی یکی از شاخه‌های این حوزه است که در آن به برسی تفسیر زبان طبیعی انسان‌ها مثل انگلیسی، فارسی و غیره پرداخته می‌شود. پردازش زبان طبیعی تلاش میکند تا کامپیوترها بتوانند با زبان طبیعی با کاربران ارتباط برقرار کنند و قادر به درک و تفسیر و حتی تولید زبان طبیعی باشد. در این پردازش اطلاعات مربوط به زبان مانند متن و گفتار مورد برسی قرار میگیرند و از آن‌ها با استفاده از الگوریتم اطلاعات استخراج می‌شود.
این حوزه خود نیز زیرمجموعه‌هایی دارد که از بین آن‌ها می‌توان به پردازش متن، ترجمه ماشینی، تولید متن و تشخیص و تفسیر گفتار اشاره کرد. در تحلیل متن الگوریتم‌ها و مدل‌های پردازش طبیعی اطلاعات مفیدی را استخراج می‌کنند؛ مانند تشخیص مکان و افراد، اطلاعات مربوط به موضوع و حتی تشخیص احساسات به کار برده شده. این موضوع در حوزه‌های بسیاری مانند تکنولوژی اطلاعات، حقوق، پزشکی و رباتیک مفید واقع شده و در آن‌ها بهبودهای مفیدی ایجاد کرده.
داده کاوی در واقع همان فرایند استخراج الگوها، دانش‌ها و اطلاعات مفید از مجموعه‌های بزرگ داده است. این فرایند از الگوریتم‌ها، روش‌ها و تکنیک‌های خاصی استفاده میکند تا اطلاعات جدید و قابل فهم را از داده‌ها استخراج کند که قبل از آن به راحتی در دسترس نبودند. بسیاری از مردم داده کاوی را مترادف واژه‌های کشف دانش در پایگاه داده می‌دانند.
تمرکز این رشته بر روی استخراج بینش و دانش از این اطلاعات است تا بتواند از آن‌ها برای تصمیم‌گیری استفاده کرد. این داده‌ها معمولا در حوزه‌های تجاری و بخش‌هایی مانند تقسیم‌بندی مشتری‌ها، کشف تقلب، تجزیه و تحلیل بازار استفاده می‌شوند. استفاده از داده کاوی در سایر صنایع نیز همچون پزشکی، بازایابی و بانکداری مفید است؛ این روش به تصمیم‌گیری‌ها، پیش‌‌بینی‌ها و کشف الگوهای جدید کمک میکند و یک ابزار قدرتمند به شمار می‌رود.
بینایی ماشین اشاره به یک قابلیت کامپیوتری دارد که برای مشاهده محیط اطراف است و عمدتا از یک تا چند دوربین ویدئویی با قابلیت تبدیل آنالوگ به دیجیتال و یک سیستم تحلیل سیگنال دیجیتال استفاده میکند. هدف این حوزه، تاکید بر تاخیر و بهبود مشکلاتی می‌باشد که با دیدن و درک تصاویر توسط کامپیوتر کار میکند.
در بینایی ماشین، سیستم برای مشاهده و تحلیل تصاویر از مفاهیم خاصی چون شکل، شیء، وضوح و فضا استفاده می‌کنند. الگوریتم‌ها و مدل‌های مختلفی وجود دارد که برای درک کردن و بهره‌برداری از تصاویر به کامپیوترها کمک میکند. از کاربردهای اصلی بینایی ماشین می‌توان به تشخیص اشیاء، حرکت و چهره ها و حتی تحلیل تصاویر پزشکی اشاره کرد.
یکی دیگر از شاخه های هوش مصنوعی است که هدف آن کمک به انسان در انجام برخی کارها و وظایف دشوار یا خسته کننده است. این شاخه روی طراحی و ساخت ربات‌ها کار میکند و این ربات‌ها به گونه ای طراحی و برنامه‌ریزی می‌شوند که بتوانند فعالیت‌هایی را خودکار انجام دهند.
رباتیک را ترکیبی از رشته‌های مهندسی الکترونیک، علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی، مهندسی مکانیک و زبان شناسی می‌دانند. امروزه پژوهش‌ها در زمینه ساخت ربات‌هایی همچون انسان (انسان‌نما) بیشتر انجام می‌شود که در بین آن‌ها می‌توان به سوفیا (Sophia) اشاره کرد. سوفیا میتواند با افراد مختلف ارتباط برقرار کند، چهره‌ها را تشخیص دهد و حتی احساسات انسانی را نیز درک کند. این ربات فوق‌العاده از سال 2016 در معرض نمایش عمومی قرار دارد.
سیستم های خبره در اصل نرم افزار مبتنی بر هوش مصنوعی اند که همانند انسان دانش را یاد میگیرند سپس از اطلاعات و دانش خود استفاده می‌کنند تا تصمیم بگیرند، تقلید کنند و حتی مسائل مختلف را حل کنند. این سیستم در حل مسائل سخت و پیچیده از منطق برنامه نویسی if – then به جای برنامه نویسی‌های رایج استفاده میکند.
سیستم های خبره با جمع آوری دانش تخصصی و اطلاعات کارشناسی و حرفه‌ای در حوزه خاص تلاش دارد تا به عنوان یک متخصص در کنار متخصصان آن حوزه فعالیت کند و به ارائه خدمات بپردازند. داده‌هایی که این سیستم از آن‌ها استفاده میکند داده‌ها و اطلاعات تخصصی است و هم خود این سیستم هم افراد میتوانند از آن داده‌ها برای حل مسائل بهره ببرند. کاربردهای این سیستم‌ها میتوانند در زمینه‌های بانکی، درمانی و پزشکی مفید باشند.
امروزه با توجه به اطلاعات موجود می‌توان گفت قطعا آینده روشن و امیدبخشی در انتظار بازار کار هوش مصنوعی در ایران و جهان است. امروزه کاربردهای فراوان AI در حوزه‌های مختلف، مانند پزشکی، خودروسازی، مالی و غیره باعث شده تا این فناوری، توجه بسیاری از علاقه‌مندان و سرمایه‌گذاران را به خود جلب کند. همچنین افراد میتوانند در هر سنی وارد این حوزه شوند و از دوره‌هایی چون هوش مصنوعی نوجوانان شروع کرده و با دوره هوش مصنوعی بزرگسالان ادامه دهند.
استفاده روزانه ازین تکنولوژی که همواره در حال افزایش است در کسب و کارهای متنوع باعث افرایش درخواست و تقاضای مختصصان در این حوزه شده. این درحالی است که پیش‌بینی می‌شود در طول زمان و آینده نسبتا نزدیک مشاغل مربوط به این حوزه افزایش داشته باشد و فرصت‌‌های شغلی و کسب درآمد هوش مصنوعی بیشتر شود.
ما در نیک وب 360، به شما کمک می‌کنیم تا با مفاهیم پایه هوش مصنوعی آشنا شوید و از این فناوری قدرتمند در کسب‌وکار خود استفاده کنید. دوره‌های آموزش هوش مصنوعی ارائه شده توسط نیک وب 360 برای افراد با هر سطح دانشی مناسب است.
نیک وب 360، یک موسسه آموزش به صورت حضوری و آنلاین با هدف ارائه دوره‌های پیشرفته در حوزه‌های توسعه تخصصی از دوره دانش آموزی در دروس پایه و پس از آن حرکت بر لبه تکنولوژی، بازاریابی دیجیتال، و مدیریت است.
تمامی حقوق برای سایت نیک وب 360 محفوظ می‌باشد.
