یادگیری هوش مصنوعی با پایتون + نقشه راه و نمونه کدها
حوزه های تکنولوژی
شنبه 25 فروردین 1403
جهت مطالعه این مقاله به 10 دقیقه زمان نیاز دارید
یادگیری هوش مصنوعی با پایتون + نقشه راه و نمونه کدها
آنچه در این مقاله خواهیم خواند:

مقدمه

 

هوش مصنوعی یا همان AI که مخفف Artificial intelligence می‌باشد، به عنوان یکی از متحول‌کننده‌ترین تکنولوژی‌های قرن 21 شناخته می‌شود. این تکنولوژی در صنایع و بازار‌های مختلفی مانند سلامت، اقتصاد و … انقلاب ایجاد کرده است. هوش مصنوعی به دلیل پتانسیل زیادی که دارد باعث علاقه برنامه‌نویسان کامپیوتر به یادگیری این تکنولوژی شده است. در این مطلب، یادگیری هوش مصنوعی با پایتون که یکی از معروف‌ترین و محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی کامپیوتر می‌باشد، را بررسی، و نقشه راه پیشنهادی را برای شما فراهم می‌کنیم.

 

چرا پایتون؟


پایتون یکی از بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای استفاده در بخش هوش مصنوعی است. این زبان به دلیل سادگی و خوانایی خوبی که دارد و همچنین کتابخانه‌های پرکاربرد و وسیع خود مانند TensorFlow ،PyTorch ،scikit-learn و…، ابزار‌های قدرتمندی را جهت ساخت و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی فراهم کرده است. یکی‌دیگر از ویژگی‌های این زبان، انجمن‌های فعال و بزرگ برای پشتیبانی و کمک به برنامه‌نویسان مشتاق در زمینه هوش مصنوعی می‌باشد.

 

نقشه راه


برای یادگیری اصولی مفاهیم هوش مصنوعی با پایتون، نیاز است که یک نقشه راه خوب داشته باشیم.

 

یادگیری مفاهیم پایه‌ای زبان برنامه‌نویسی پایتون

 

قبل از شروع به یادگیری هوش مصنوعی با پایتون، نیاز است که یک پایه و اساس قوی در برنامه‌نویسی به زبان پایتون داشته باشید و بر سینتکس‌های پایه‌ای، انواع داده یا همان Data Types، ساختار‌های کنترلی، عملکرد‌های مختلف و برنامه‌نویسی شی‌گرایانه (object-oriented programming) تسلط کافی داشته باشید.

 

یادگیری کتابخانه‌های NumPy و Pandas


دوتا از کتابخانه‌های بسیار مهم در بخش محاسبات عددی و دستکاری داده‌ها در پایتون NumPy و Pandas هستند. یاد گرفتن کتابخانه  NumPy برای اجرای اعمال و محاسبات ریاضی و Pandas برای بررسی و آنالیز داده‌ها (Data Analysis) برای مدیریت و کنترل داده‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی ضروری است.

 

یادگیری در مورد تجسم داده (Data Visualization) با Matplotlib و Seaborn


تجسم داده یکی از بخش‌های مهم تحلیل و آنالیز داده‌های اکتشافی یا همان EDA در پروژه‌های هوش مصنوعی است.
کتابخانه‌های Matplotlib و Seaborn در زمینه ساخت نمودار‌ها، نقشه‌های حرارتی و… کاربرد دارند، یادگرفتن و به کار بردن این کتابخانه‌ها، توانایی شما را در بخش هوش مصنوعی با پایتون افزایش می‌دهد.

 

مطالعه یادگیری ماشین(Machine Learning)
 

یادگیری ماشین پایه و اساس بسیاری از اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی می‌باشد. کتابخانه‌هایی مانند Scikit-learn و Tensorflow در بخش یادگیری ماشین کاربرد‌های زیادی دارد.

مثالی از رگرسیون خطی در هوش مصنوعی با پایتون:


import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegressions
x = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
model = LinearRegressions()
model.fit(x, y)
x_test  = np.array([[6]])
Y_pred = model.predict(x_test)
print(“predicted Value:”, y_pred[0])

 

آشنایی با یادگیری عمیق(Deep Learning)


یادگیری عمیق زیر مجموعه یادگیری ماشین است که در دنیای هوش مصنوعی به دلیل توانایی خود در یادگیری الگو‌های پیچیده با استفاده از داده‌ها انقلاب ایجاد کرده است. کتابخانه‌های پرکاربردی مانند Tensorflow و PyTorch در بخش یادگیری عمیق می‌توانند مورد استفاده قرار بگیرند. 
 

مثالی از استفاده Tensorflow:


import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models


# Define the CNN architecture
model = models.Sequential([
   layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
   layers.MaxPooling2D((2, 2)),
   layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
   layers.MaxPooling2D((2, 2)),
   layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
   layers.Flatten(),
   layers.Dense(64, activation='relu'),
   layers.Dense(10, activation='softmax')
])


# Compile the model
model.compile(optimizer='adam',
             loss='sparse_categorical_crossentropy',
             metrics=['accuracy'])


# Train the model
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels))

 

شرکت در پروژه‌های هوش مصنوعی با پایتون

 

با شرکت در پروژه‌های هوش مصنوعی با پایتون می‌توانید از دانش خود استفاده کنید. با پروژه‌های کوچک‌تر مانند طبقه‌بندی کردن عکس‌ها شروع کنید و به تدریج به سمت پروژه‌های پیچیده‌تر مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) بروید. با این کار می‌توانید تجربه خود را در زمینه هوش مصنوعی با پایتون بالا ببرید و با فضای پروژه‌های مربوط به هوش‌مصنوعی بیشتر آشنا شوید.

 

ساخت و اجرای مدل‌های AI


راجع به ساخت مدل‌های هوش مصنوعی مطالعه کنید و سعی کنید مدل هوش مصنوعی خود را بسازید.  با استفاده از Flask و Django و… می‌توانید مدل خود را به عنوان سرویس وب ارائه دهید. همچنین می‌توانید مدل‌های خود را در پلتفرم‌های ابری (Cloud Platforms) مانند AWS, Google Cloud, Microsoft Azure و… مستقر کنید.

 

به روز بمانید


تکنولوژی هوش مصنوعی با استفاده از تکنیک‌های جدید و تازه روز به روز در حال پیشرفت و تکامل می‌باشد. افراد فعال در زمینه هوش مصنوعی نیاز دارند تا با آخرین تغییرات و تکنولوژی‌های جدید هوش مصنوعی آشنا شوند. همچنین شرکت در انجمن‌های مربوط به هوش مصنوعی و همکاری با فعالان و علاقمندان به هوش مصنوعی می تواند بسیار کمک‌کننده باشد.

 

جمع‌بندی


یادگیری هوش مصنوعی با پایتون یک مسیر جالب و هیجان‌انگیز است که به شما امکان ساخت و کشف مدل‌ها و برنامه‌های بسیار کاربردی را می‌دهد. با استفاده از نقشه راه پیشنهادی که در این مقاله نوشته شده است، می‌توانید یادگیری هوش مصنوعی با پایتون را شروع کنید. همچنین شرکت در پروژه‌های مربوط به هوش مصنوعی لازم و ضروری است. اگر شما علاقمند یادگیری هوش مصنوعی با پایتون هستید موسسه پل استار کمک خوبی برای شما خواهد بود.