واقعاً میشه هوش مصنوعی رو از صفر شروع کرد؟

بله. اتفاقاً خیلی از آدم‌هایی که امروز توی حوزه AI کار می‌کنن، از اول نه Machine Learning بلد بودن و نه با شبکه‌های عصبی آشنا بودن.

شروع درست یعنی اول بفهمیم هوش مصنوعی اصلاً چیه، چه مسئله‌ای رو حل می‌کنه و چه تفاوتی با یه نرم‌افزار معمولی داره. بعد کم‌کم ابزارهایی که برای ساخت سیستم‌های هوشمند لازم داریم وارد مسیر میشن.

برای همین یه دوره هوش مصنوعی از صفر در کاشان نباید از جلسه اول پر از اصطلاحات سنگین باشه. اگه هنرجو ندونه داده چیه یا مدل چرا ساخته میشه، حفظ کردن اسم الگوریتم‌ها فایده زیادی نداره.

هدف اینه که اول پایه‌ها درست ساخته بشن و بعد هر مرحله روی مرحله قبلی قرار بگیره.

چرا تقریباً همه‌جا اسم Python کنار هوش مصنوعی دیده میشه؟

وقتی وارد مسیر تخصصی AI می‌شید، خیلی زود اسم Python رو می‌بینید. دلیلش هم فقط محبوب بودن این زبان نیست.

پایتون هم نسبتاً ساده و خواناست و هم ابزارها و کتابخانه‌های زیادی برای تحلیل داده، Machine Learning و Deep Learning داره.

برای همین آموزش پایتون برای هوش مصنوعی معمولاً یکی از اولین بخش‌های مسیر یادگیریه.

ولی این به معنی اون نیست که قبل از شروع کلاس باید برنامه‌نویس Python باشید. اگه آموزش از صفر طراحی شده باشه، پایتون هم می‌تونه از پایه وارد مسیر بشه.

مهم اینه که Python رو فقط به عنوان یه زبان جدا یاد نگیریم؛ از همون ابتدا ببینیم چطور قراره با داده و هوش مصنوعی ازش استفاده کنیم.

قبل از مدل، باید داده رو بشناسیم

خیلی وقت‌ها وقتی درباره هوش مصنوعی صحبت می‌کنیم، تمام توجه میره سمت مدل. ولی توی پروژه واقعی، مشکل اصلی خیلی وقت‌ها خود داده است.

اگه اطلاعات ناقص، نامرتب یا اشتباه باشن، مدل خیلی پیشرفته هم نمی‌تونه معجزه کنه.

به همین دلیل تحلیل داده و Data Science با مسیر هوش مصنوعی ارتباط خیلی نزدیکی دارن.

هنرجو باید کم‌کم یاد بگیره چطور داده رو بررسی کنه، مشکلاتش رو پیدا کنه و اون رو برای استفاده در مدل آماده کنه.

قرار نیست هر مدل هوش مصنوعی رو از صفر بسازیم

یکی از چیزهایی که توی آموزش AI باید واقع‌بینانه بهش نگاه کنیم اینه که در پروژه واقعی همیشه ساخت مدل از صفر بهترین تصمیم نیست.

امروز مدل‌های آماده زیادی برای متن، تصویر، صدا و مسائل مختلف وجود دارن.

مهارت مهم اینه که بدونیم چه زمانی استفاده از یه مدل آماده کافیه، چه زمانی باید اون رو برای مسئله خودمون تنظیم کنیم و چه زمانی ساخت یه مدل جدید واقعاً ارزش داره.

این نوع تصمیم‌گیری یکی از چیزهاییه که فرد رو از یه مصرف‌کننده ساده ابزار AI به کسی تبدیل می‌کنه که واقعاً مسئله رو می‌فهمه.

بعد از یادگیری هوش مصنوعی چه مسیرهایی می‌تونیم ادامه بدیم؟

AI یه مسیر شغلی واحد نیست. بعد از اینکه پایه‌ها رو یاد گرفتید، بسته به علاقه‌تون می‌تونید به سمت حوزه‌های مختلف برید.

سوالات متداول درباره آموزش هوش مصنوعی در کاشان