دوره هوش مصنوعی تشکیل شده از 5 دوره مختلف می‌باشد، دوره پایتون، دوره یادگیری ماشین، دوره تحلیل دیتا، دوره بینایی ماشین، دوره یادگیری عمیق، جز این دوره می‌باشد و با خرید این دوره می‌توانید آموزش همه این موارد را با قیمتی ارزان‌تر مشاهده نمایید.
این دوره توسط مهندس علیرضا اخوان‌پور تدریس می‌شود و در 8 ساعت به صورت کاربردی زبان برنامه نویسی پایتون با مقدمهای از هوش مصنوعی آموزش داده می‌شود.
دوره یادگیری ماشین (ماشین لرنینگ) توسط دکتر پیمان ادیبی تدریس می‌شود، این دوره بخشی از دوره هوش مصنوعی می‌باشد که توسط آکادمی ماد برگزار شده است و شما می‌توانید این دوره را به صورت جداگانه خریداری نمایید، در صورتی که تمایل دارید دوره هوش مصنوعی را به صورت کامل خریداری نمایید اینجا کلیک کنید.
دوره تحلیل دیتا یکی از بخش‌های دوره هوش مصنوعی عمومی می‌باشد که به مسائل مربوط به آشنایی با داده، آماده سازی داده‌ها مدل سازی و … می‌پردازد مدرس این دوره جناب اقای حسین کارشناس می‌باشند و در ۸ ساعت مطالب مربوط به تحلیل داده را آموزش میدهند.
دوره بینایی ماشین توسط دکتر شهاب‌الدین نبوی تدریس می‌شود، این دوره بخشی از دوره هوش مصنوعی می‌باشد که در آن این موارد آموزش داده خواهد شد :
۱-جایگاه یادگیری عمیق نسبت به هوش مصنوعی ۲- نوران و پرسپرتون ۳- تابع فعالیت ۴- یادگیری و بهینه‌سازی‌ها ۵- دلیل انتخاب فریم‌ورک tensorflow 6- پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی در keras و…….
تشخیص اشیا یک روش بینایی کامپیوتر برای تعیین نوع و مکان اشیا در تصاویر یا فیلم ها است. بر خلاف بازشناسی اشیاء در این دسته از الگوریتم‌ها ممکن است چند شئ مختلف در تصویر وجود داشته باشد که به جای برنده اعلام کردن تنها یک شئ باید تمام اشیاء داخل تصویر را تشخیص داده و مکان دقیق آنها را مشخض کنیم. از مهم ترین کاربردهای الگوریتم های تشخیص اشیا در خودروهای بدون سرنشین است، اما این فناوری در زمینه های مختلف دیگر نظیر نظارتی، تحلیل تصاویر پزشکی و سایر زمینه ها کابرد دارد.
تا حالا به این موضوع فکر کرده اید که موتور های جستجوی اینترنتی چطور کار می کنند؟ چطور بعضی از این موتورهای جستجو هنگامی که شما عبارتی را جستجو می کنید نتایج بهتر و بیشتری به شما نشان می دهند و بعضی از آنها نه؟ یا به این موضوع توجه کرده اید که هنگامی که وارد برخی از سایتها و اپلیکیشن‌های فیلم و موسیقی می‌شوید پیشنهادات فیلم ها و موسیقی‌هایی متناسب با سلایق خود می بینید؟ انها چطور سلایق ما را تشخیص میدهند؟ این روزها خبرهای بسیاری از ماشینهای خودران که در آینده نزدیک جایگزین خودرو هایی معمولی می شوند، می شنویم. چگونه این خودرو های عابران پیاده و یا موا نع را تشخیص خواهند داد؟ چطور می توانند بین خطوط رانندگی کنند و یا مسیر خود را به درستی پیدا کنند؟ مثالها و سوالات بسیاری ازاین دست وجود دارند. پاسخ همه این سوالات را می توان در دنیای هوش مصنوعی یافت. هوش مصنوعی نقطه عطف تاریخ تکنولوژی در جهان خواهد بود. در 5 تا 10 سال آینده تفاوت بسیار معنادارای بین شرکت ها و کشورهایی که از هوش مصنوعی استفاده می کنند و آنها که استفاده نمی کنند بوجود خواهد آمد. هوش مصنوعی این توانایی را خواهد داشت که معادلات سیاسی و اقتصادی در دنیای آینده را تغییردهد.
هوش مصنوعی مفهوم بسیار گسترده ایی است، موضوعات گوناگونی در علوم کامپیوتر را می توان زیر مجموعه ایی از هوش مصنوعی در نظر گرفت. هوش مصنوعی در تلاش است تا ماشین هایی بسازد که مانند انسان توانایی یادگیری و فکر کردن داشته باشند، مانند انسان محیط پیرامون خود و جهان را بفهمند و درک کنند.
بیشتر کتاب ها و فیلم های علمی- تخیلی هوش مصنوعی را در قالب ربات های انسان نما نمایش می دهند، اما بر خلاف مغز انسان، هوش مصنوعی می تواند به شکل های مختلف و در انواع مختلفی از سخت افزار ها به کار برده شوند، مانند گوشی های هوشمند، ماشین های خود ران، فروشگاه های اینترنتی و ربات های انسان نما.
تنوع بسیار زیاد کاربرد های هوش مصنوعی باعث شده تا فهم و درک آن سخت شود اما همین تنوع و گستردگی باعث شده تا تکنولوژی هوش مصنوعی در دنیای امروز به ابزاری بسیار قدرتمند و تاثیر گذار تبدیل شود. با استفاده ازهوش مصنوعی در تمام تکنولوژی هایی که پیش از این وجود داشت زندگی ما دستخوش تغییرات بسیاری خواهد شد.
هوش بشر چگونه کار می کند؟ فرایند تصمیم گیری و تحلیل در مغز انسان به چه شکل است؟ به زبان ساده مغز انسان حجم بسیار زیادی از داده را می گیرد با استفاده از این داده ها و با استفاده از تجربیاتی گذشته خود الگوریتمی می سازد و با استفاده از این الگریتم ها و مدل ها در موارد مشابه تصمیم گیری می کند، متخصصان هوش مصنوعی در تلاشند تا تکنولوژی هوش مصنوعی دقیقا مشابه با مغز انسان و هوش بشر عمل کند.
برای شبیه سازی هوش بشر، متخصصان هوش مصنوعی در حال طراحی توانایی های زیر برای ماشین هایشان هستند:
- درک و شهود محیط اطراف ( در واقع داده هایی که از محیط می توان گرفت)
- تشخیص الگو ها در محیط
- یادگیری از الگو ها و وتقویت و بروز رسانی حافظه تجربی
این مراحل به دفعات زیاد تکرار می شود تا داده های کافی برای تصمیم گیری و پیش بینی فراهم شود.
آنچه هوش مصنوعی را متفاوت می کند سرعت و دقت آن درفرایند یادگیری مشابه انسان است.
انسانها مجبورند غذا بخورند، بخوابند و بسیاری نیاز های شخصی دیگر دارند، در مقابل تغییر مقاومت می کنند و وقتی در مواجه با اطلاعات و تجربیات جدیدی قرار می‌گیرند به جهت تعصبات و سوگیری های ذهنی نمی توانند تصمیم کاملا منطقی بگیرند. اما ماشین ها این محدودیت ها را ندارند، در بیشتر موارد می توانند به صورت نامحدود الگوها را در حجم عظیمی از داده بدون خستگی ذهنی شناسایی و پردازش کنند.
هوش مصنوعی در حال بررسی و درک خود از محیط است، هر لحظه چشم انداز خود از واقعیت محیط را بروز می کند و بنابراین بدون تعصب و چسبیدن به عقاید و ایده های قدیمی پیش بینی و تصمیم گیری می کنند. برخی افراد این منطق سرد و خشک را ترسناک ترین بخش هوش مصنوعی می دانند، اما همین توانایی ممکن است به هوش مصنوعی این اجازه را دهد که راه حل هایی پیدا کند که ممکن است بشر نتواند.
مفهوم هوش مصنوعی از سال 1955 مطرح شد اما رشد انفجاری آن در سالهای اخیر اتفاق افتاد به سه دلیل زیر:
- افزایش قدرت محاسبات
- مجموعه عظیم از داده ها
- پیشرفت ها در زمینه یادگیری ماشین
اما اگر دو فناوری کلیدی(کلان داده و یادگیری ماشین) که از هوش مصنوعی پشتیبانی می کنند نبود، قدرت محاسباتی به تنهایی نمی توانست موفقیت زیادی به دست آورد.
هوش مصنوعی ، داده های بزرگ ، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق چه ارتباطی با هم دارند؟
بخشی از علوم کامپیوتر که بر توسعه سیستم های کامپیوتری که مانند انسان فکر می کنند و می آموزند متمرکز است، زیر مجموعه هوش مصنوعی است. کاربردهای هوش مصنوعی اغلب به دو قسمت تقسیم می شوند : “هوش مصنوعی محدود” که وظایف خاصی مانند بازی شطرنج را انجام می دهد و “هوش مصنوعی عمومی” که مسائلی مثل زبان، متن و احساسات را مانند انسان می فهمد و درک می کند. بیایید نگاه دقیق تری به روابط بین هوش مصنوعی ، کلان داده ، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق بیندازیم.
با کاهش سریع قیمت سنسورها و رشد جهانی اینترنت اشیا، تعداد دستگاه های هوشمند که دائما در حال اندازه گیری، ثبت و جمع آوری اطلاعات هستند، به سرعت افزایش یافت. امروزه تقریباً هر اقدامی که ما انجام می دهیم در یک پایگاه داده در جایی ثبت می شود. این شامل فعالیت دستگاه تلفن همراه ، سابقه خرید ما با استفاده از کارت های اعتباری ، ثبت فعالیت آنلاین ما در مرورگر ها ، فعالیت ما در رسانه های اجتماعی و حتی داده های بیولوژیکی ما می شود. کلان داده(بیگ دیتا) اصطلاحی برای این مجموعه عظیم داده است که همه ما هر روز به کامل شدن آن کمک می کنیم. داده های بزرگ ، سوختی است که هوش مصنوعی را قادر می سازد تا خیلی سریعتر یاد بگیرد.
فراوانی داده هایی که ایجاد می کنیم ، مثال های بیشتری را که هوش مصنوعی نیاز دارد تامین می کند. هر چه تعداد این داده ها و مثال ها بیشتر باشد هوش مصنوعی بهتر می تواند اختلافات را تشخیص دهد، قابلیت تشخیص الگوها را از میان داده ها تقویت کند و جزیات بسیار کوچک در الگوها را تشخیص دهد.
به عنوان مثال
به عنوان مثال اگر بخواهیم به هوش مصنوعی آموزش دهید که سگ و گربه را از هم تشخیص دهد چه می کنیم؟ ابتدا یک عکس سگ و یک عکس از گربه به آن میدهیم تا با استفاده از این دو عکس الگویی برای تشخیص این دو از هم تهیه کند. حال اگر عکس سومی( از سگ یا گربه) برای تشخیص توسط این الگو به ماشین بدهیم نتیجه چه خواهد بود؟ احتمالا با درصد خطای بالایی نتیجه را اعلام می کند. حال تعداد بیشتری عکس برای آموزش و تهیه الگو به ماشین می دهیم، و نتیجه را بررسی می کنیم، هرچه تعداد عکس ها بیشتر باشد درصد خطا در اعلام نتیجه کمتر خواهد بود، تا جایی که ممکن است ماشین به راحتی سگ را از گربه تشخیص دهد یا حتی گونه ها و نژادهای مختلف آن را تعیین کند.
کلان داده هوش مصوعی را قادر می سازد تا خود با استفاده از مثال بیاموزد و الگو ها را تشخیص دهد به جای اینکه از الگوریتم ها و معادلات طراحی شده توسط بشر استفاده کند.
یادگیری ماشین روشی از آنالیز داده است که از طریق تجربه یاد می گیرد و آموزش می بیند، کامپیوتر ها با استفاده از این روش می توانند منطق و بینش پنهان در داده ها را پیدا کنند بدون این که برای اینکار برنامه ریزی شده باشند. سیستم یاد گیری ماشین داده ها را تحلیل می کندو ازطریق آن یاد می گیردتا تصمیم گیری و پیش بینی کند.
یادگیری عمیق زیر مجموعه ایی از یادگیری ماشین است که از شبکه های عصبی مصنوعی (الگوهای شبیه سازی شده از مغز انسان ) استفاده می کند..یادگیری عمیق که یادگیری ساختاری یا یادگیری سلسله مراتبی نیز نامیده می شود نوعی ماشین هوشمند است که می تواند انسان را در بازی های مثل شطرنج شکست دهد. فرمول های بهبود یافته ریاضی و افزایش قدرت پردازش کامپیوتر ، توسعه برنامه های پیشرفته تر برای یادگیری عمیق را بیش از هر زمان دیگر امکان پذیر می کند.
برخی از قدرتمندترین و رایج ترین کاربردهای هوش مصنوعی ، مواردی هستند که ما اغلب آنها را می شناسیم. مانند هوش مصنوعی است که جستجوهای شما در Google را کنترل می کند ، اسپم ها را از صندوق ایمیل شما حذف می کند و تبلیغاتی را که در فضای دیجیتال مشاهده می کنید انتخاب می کند.
مهم نیست که کجا زندگی می کنید و کار می کنید، انچه که مسلم است زیر ساخت های جوامع انسانی هر روز بیشتر و بیشترتحت تاثیر هوش مصنوعی قرار می گیرد.
در سیستم سلامت بهداشت و درمان موارد متعددی از بکار گیری هوش مصنوعی را می بینیم. استفاده از دستیاران مجازی که به جای پزشکان و پرستاران، ویزیت های غیر ضروری را انجام میدهند. یا استفاده از این تکنولوژی در فرایند نظارت بر مراقبت از بیمار، زمانبندی مراجعه بیمار و… که به بیمار ستان ها کمک می کند فرایند مرافبت رابا راندمان بالاتر انجام دهند، یا روشهای تشخیصی که از توانایی هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل سریع و دقیق نمونه ها بهره می برند. در تحقیقات دارویی ، از هوش مصنوعی برای سرعت بخشیدن به روند کشف دارو استفاده می شود.
هوش مصنوعی توجه بسیار را در حوزه مالی و اقتصاد به خود جلب کرده است. بانک ها و شرکت های سرمایه گذاری در حال بررسی قدرت هوش مصنوعی برای بهبود تجربه مشتری، خودکار کردن کارهای پیچیده ، کاهش هزینه ها و کشف فرصت های جدید برای رشد آینده هستند. به عنوان مثال ، توانایی هوش مصنوعی در شناسایی و تجزیه و تحلیل الگوها در کلان داده ها، آن را به ابزاری قدرتمند برای مدیریت ثروت و سرمایه گذاری تبدیل می کند. یکی از مواردی که امروز شاهد آن هستیم استفاده از ” roboadvisors ” مجهز به هوش مصنوعی است که بسیاری از کارهای مدیریت پرتفوی مالی مشتریان را انجام می دهند
کاربردهای بسیاری از هوش مصنوعی در صنایع و زمینه های مختلف می توان یافت.
یک استدلال مشهور وجود دارد که ابزارهایی مانند هوش مصنوعی اساساً خنثی هستند و بسته به اهداف کاربر می توانند در خیر یا شر استفاده شوند. با اطمینان می توان گفت که هوش مصنوعی ابزاری است که می تواند باعث تغییر در الگو های جهانی (paradigm shift) شود.شبیه به انقلاب کشاورزی و صنعتی و یا حتی بزرگتر و تاثیر گذارتر از آنها. تغییراتی که هوش مصنوعی در دنیای آینده و زندگی بشر ایجاد خواهد کرد غیر قابل پیش بینی وتصور است.
در دنیای ایده آل ، هوش مصنوعی با ارائه نقاط قوتی که انسان ندارد ، سناریوی برد-برد را ایجاد می کند. شناخت الگوهای پیشرفته ، سرعت محاسبه و بهره وری هوش مصنوعی به انسان امکان می دهد تا کارایی خود را افزایش دهد و به طور بالقوه مشکلاتی را حل کند که از هزاران سال قبل از دید انسان دور مانده اند. هوش مصنوعی در حال حاضر تقریباً بر همه جنبه های زندگی شخصی و شغلی ما تأثیر می گذارد. اگرچه هوش مصنوعی راه حل هایی برای حل مشکلات بهداشت و درمان ، حمل و نقل و اقتصاد و… دارد ، اما یک جنبه تاریک نیز دارد که باید به آن توجه کرد. این نگرانی وجود دارد که هوش مصنوعی جایگزین انسان در بسیاری از کارها شود. حتی برخی از افراد می ترسند ماشینهای فوق هوشمند سرانجام کاملاً جای انسان را بگیرند. گرچه این یک احتمال است ، اما بسیاری از کارشناسان معتقدند که هوش مصنوعی به احتمال زیاد جایگزین هوش انسانی نخواهد شد بلکه هوش انسانی را تقویت خواهد کرد.