هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی (ML) دو مورد از هیجان‌انگیزترین و به سرعت در حال توسعه‌ترین حوزه‌های علوم رایانه امروزی هستند. ML زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که شامل الگوریتم‌های آموزشی بر روی داده‌ها برای یادگیری خودکار الگوها و بینش‌ها است، در حالی که هوش مصنوعی طیف وسیع‌تری از تکنیک‌ها را برای ایجاد سیستم‌های هوشمند در بر می‌گیرد.
حتی اگر اهل هوش مصنوعی نیستید، وقت آن رسیده است که به ChatGPT توجه کنید، زیرا این یکی یک معامله بزرگ است. به عنوان یک توسعه دهنده وب، باید شروع به یادگیری در مورد هوش مصنوعی کنید زمینه مورد علاقه تا جلوتر از بازی بمانید و مهارت خود را در ایجاد وب سایت های هوشمند افزایش دهید.
یک رشته تخصص معمولاً چیزی است که شما دانش و تجربه قابل توجهی در آن دارید، در حالی که یک زمینه مورد علاقه چیزی است که شما به آن علاقه دارید، اما ممکن است آنقدر تجربه عملی یا آموزش رسمی نداشته باشید.
با درک اصول اولیه هوش مصنوعی و ML، می‌توانید فرصت‌ها و چالش‌های زیادی را که این فناوری‌ها ارائه می‌دهند را کشف کنید. مهم است که از آخرین پیشرفت‌های هوش مصنوعی و ML مطلع باشید، زیرا احتمالاً نقش مهمی در شکل‌دهی آینده صنعت شما خواهند داشت.
هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی حوزه وسیعی است که طیف وسیعی از تکنیک ها و کاربردها را در بر می گیرد. در هسته خود، هوش مصنوعی در مورد ایجاد ماشین هایی است که می توانند وظایفی را انجام دهند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. این می تواند شامل مواردی مانند تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر و روباتیک و غیره باشد.
دو رویکرد اصلی برای ایجاد هوش مصنوعی وجود دارد:
- سیستم های مبتنی بر قانون شامل برنامه ریزی مجموعه ای از قوانین است که ماشین می تواند از آنها برای تصمیم گیری یا انجام اقدامات استفاده کند.
- از سوی دیگر، یادگیری ماشینی شامل آموزش ماشین بر روی یک مجموعه داده بزرگ و اجازه دادن به آن برای یادگیری الگوها و روابط در داده ها به منظور پیش بینی یا تصمیم گیری است.
ML چیست؟
ML زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که شامل توسعه الگوریتم‌هایی است که ماشین‌ها را قادر می‌سازد از داده‌ها یاد بگیرند و عملکرد خود را در طول زمان بهبود بخشند. الگوریتم های ML را می توان به سه دسته اصلی طبقه بندی کرد:
یادگیری نظارت شده شامل آموزش ماشین بر روی یک مجموعه داده برچسب‌گذاری شده است، جایی که هر نمونه با یک خروجی خاص مرتبط است. این دستگاه از این داده ها برای یادگیری نقشه برداری بین ورودی ها و خروجی ها استفاده می کند، که سپس می تواند برای پیش بینی داده های جدید و نادیده استفاده شود.
یادگیری بدون نظارت شامل آموزش ماشین بر روی یک مجموعه داده بدون برچسب است، جایی که خروجی از پیش تعیین شده وجود ندارد. ماشین از این داده ها برای یادگیری الگوها و روابط در داده ها استفاده می کند که می تواند برای کارهایی مانند خوشه بندی یا کاهش ابعاد استفاده شود.
یادگیری تقویتی شامل آموزش ماشین برای تصمیم گیری بر اساس بازخورد از محیط است. ماشین برای تصمیمات خوب پاداش و برای تصمیمات بد مجازات دریافت می کند و از این بازخورد برای بهبود تصمیم گیری خود در طول زمان استفاده می کند.
برنامه های کاربردی دنیای واقعی
هوش مصنوعی و ML در طیف گسترده ای از صنایع و برنامه های کاربردی، از مراقبت های بهداشتی گرفته تا امور مالی و حمل و نقل استفاده می شوند. در اینجا چند نمونه از کاربردهای دنیای واقعی هوش مصنوعی و ML آورده شده است:
مراقبت های بهداشتی: هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی برای کارهایی مانند تشخیص بیماری ها، شناسایی عوامل خطر بیماری و توسعه برنامه های درمانی شخصی استفاده می شود. الگوریتم های ML می توانند تصاویر پزشکی مانند اشعه ایکس و ام آر آی را برای شناسایی الگوهایی که ممکن است نشان دهنده وجود یک بیماری باشند، تجزیه و تحلیل کنند. هوش مصنوعی همچنین می تواند برای تجزیه و تحلیل سوابق سلامت الکترونیکی برای شناسایی عوامل خطر بیماری و توسعه برنامه های درمانی شخصی استفاده شود.
دارایی، مالیه، سرمایه گذاری: هوش مصنوعی در امور مالی برای کارهایی مانند کشف تقلب، ارزیابی ریسک و تجارت الگوریتمی استفاده می شود. الگوریتم‌های ML می‌توانند داده‌های مالی را برای شناسایی الگوهایی که ممکن است نشان دهنده فعالیت متقلبانه باشند، تجزیه و تحلیل کنند. همچنین می‌توان از هوش مصنوعی برای ارزیابی ریسک در سرمایه‌گذاری و توسعه الگوریتم‌های معاملاتی استفاده کرد که می‌توانند بر اساس روند بازار و سایر داده‌ها تصمیم بگیرند.
حمل و نقل: هوش مصنوعی در حمل و نقل برای کارهایی مانند رانندگی مستقل، مدیریت ترافیک و بهینه سازی تدارکات استفاده می شود. الگوریتم‌های ML می‌توانند الگوهای ترافیک را تحلیل کرده و تراکم را پیش‌بینی کنند، که می‌تواند برای بهینه‌سازی جریان ترافیک و کاهش زمان سفر مورد استفاده قرار گیرد. همچنین می توان از هوش مصنوعی برای بهینه سازی عملیات لجستیکی مانند برنامه ریزی مسیر و زمان بندی استفاده کرد.
چگونه به عنوان توسعه دهنده وب به هوش مصنوعی تغییر دهید؟
اگر شما یک توسعه‌دهنده وب هستید که علاقه‌مند به انتقال به حرفه هوش مصنوعی هستید، چند مرحله وجود دارد که می‌توانید برای شروع انجام دهید:
- اصول اولیه هوش مصنوعی و ML را بیاموزید: برای شروع کار با هوش مصنوعی، داشتن درک کامل از اصول مهم است. این شامل مفاهیمی مانند یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت، شبکه های عصبی و یادگیری عمیق است. دوره ها و آموزش های آنلاین زیادی وجود دارد که می تواند به شما در یادگیری اصول اولیه کمک کند.
- یک منطقه تمرکز را انتخاب کنید: هوش مصنوعی یک زمینه وسیع است و زمینه های مختلفی وجود دارد که می توانید در آنها تخصص داشته باشید. برخی از حوزه های محبوب شامل پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر و روباتیک است. حوزه ای را انتخاب کنید که به آن علاقه دارید و روی توسعه مهارت های خود در آن زمینه تمرکز کنید.
- یک نمونه کار بسازید: مانند هر حرفه ای در فناوری، داشتن مجموعه ای قوی از پروژه ها برای نشان دادن مهارت های خود مهم است. با ساختن پروژه های کوچک هوش مصنوعی، مانند ربات چت یا برنامه تشخیص تصویر، شروع کنید و به پروژه های پیچیده تر برسید.
- شبکه با سایر متخصصان هوش مصنوعی: شبکه در هر صنعتی کلیدی است و هوش مصنوعی نیز از این قاعده مستثنی نیست. در رویدادها و کنفرانس‌های صنعتی شرکت کنید، به جوامع آنلاین بپیوندید و با سایر متخصصان هوش مصنوعی ارتباط برقرار کنید تا از تجربیات آنها بیاموزید و از آخرین پیشرفت‌ها در این زمینه به‌روز باشید.
- آموزش تکمیلی را در نظر بگیرید: در حالی که امکان انتقال به حرفه ای در هوش مصنوعی با پیشینه توسعه وب وجود دارد، آموزش اضافی می تواند مفید باشد. گذراندن یک دوره رسمی هوش مصنوعی یا تحصیل در رشته علوم کامپیوتر یا یک رشته مرتبط را در نظر بگیرید.
علاوه بر این مراحل، داشتن یک پایه قوی در برنامه نویسی بسیار مهم است. بسیاری از پروژه های هوش مصنوعی شامل کار با مجموعه داده های بزرگ است، بنابراین تجربه با پایگاه داده و مدیریت داده نیز مفید است. با مهارت ها و تجربه مناسب، می توانید با موفقیت از توسعه وب به حرفه ای در هوش مصنوعی تبدیل شوید.
