پایتون برای علم داده، هوش مصنوعی و توسعه

این فناوری، با شناسایی الگوهای پنهان و اجرای استراتژی‌های معاملاتی پیشرفته، موفق به ایجاد تحول در زمینه‌ی معاملات کریپتو و حتی تأثیرگذاری بر سهام شرکت‌های بزرگ شده است. هرچند دیپ سیک و مدل‌های مشابه هنوز جایگزین کاملی برای تریدرهای انسانی محسوب نمی‌شوند، اما روند رو به رشد آن‌ها نشان می‌دهد که در آینده، نقش هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری‌های مالی و سرمایه‌گذاری بیش از پیش پررنگ خواهد شد. عملکرد اولیهٔ برنامه‌نویسی هوش مصنوعی ایجاد ساختار کنترلی مورد لزوم برای محاسبهٔ سمبولیک است. پایتون کتابخانه‌های متعددی دارد و برخی از آنها ابزار تصویرسازی جالبی دارند. در برنامه‌نویسی هوش مصنوعی لازم است برنامه‌نویسان بتوانند داده‌ها را در قالبی که برای انسانها قابل فهم باشد، ارائه دهند. مثلا کتابخانه‌هایی مثل Matplotlib در ساخت چارتها، هیستوگرام ها و نمودارها برای نمایش بهتر داده‌ها کمک می‌کند.

افراد متخصصی که دانش و مهارت در حوزه یادگیری ماشین دارند و می‌خواهند مهارت خود را در این حوزه بهبود ببخشند، می‌توانند به سراغ منابع تخصصی‌تر بروند. یکی از کتاب‌های آموزش یادگیری ماشین با پایتون برای سطوح پیشرفته، کتاب Advanced Machine Learning with Python نوشته «جان هرتی» (John Hearty) است. این کتاب شامل مباحث اخیر حوزه یادگیری ماشین است که خوانندگان این کتاب می‌توانند با مطالعه آن، به پیاده‌سازی روش‌های جدید در این حیطه بپردازند. سامانه‌های خبره به حل مسائلی می‌پردازند که به‌طور معمول نیازمند تخصص‌های کاردانان و متخصّصان انسانی است. به‌منظور توانایی بر حل مسائل در چنین سطحی (ترازی)، دسترسی هرچه بیشتر این‌گونه سامانه‌ها به دانش موجود در آن زمینه خاص ضروری می‌گردد. زبان‌های برنامه‌نویسی پیشرفته، که توسعه ابزارهای هوشمند را ممکن ساخته‌اند، پایگاه‌های داده‌ای پیشرفته، موتورهای جستجو، و بسیاری نرم‌افزارها و ماشین‌ها از نتایج پژوهش‌هایی در راستای هوش مصنوعی بوده‌اند.

در این مقاله قراره با هم درباره بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی صحبت کنیم و ببینیم کدام زبان‌ها بیشترین کاربرد را در این زمینه دارند. قبل ا ز پرداختن به موضوع اصلی شروع برنامه نویسی با پایتون، باید ابتدا بدانید که پایتون چیست؟ پایتون یک زبان برنامه‌نویسی سطح بالا و تفسیر شده است که توسط "گویدو ون روسوم" ایجاد شده و اولین بار در سال 1991 منتشر شد. این زبان با تاکید بر خوانایی کد طراحی شده است و سینتکس آن به برنامه‌نویسان اجازه می‌دهد مفاهیم را با خطوط کمتری نسبت به زبان‌هایی مانند C++ یا جاوا بیان کنند. پایتون از چندین شیوه برنامه‌نویسی از جمله برنامه‌نویسی رویه‌ای، شیءگرا و تابعی پشتیبانی می‌کند. به‌طور کلی هدف دوره‌ی آموزشی مذکور، این است که به شما نشان دهیم که چگونه هوش مصنوعی بسازیم.

بدین ترتیب، ویژگی‌های Location و Date را نیز از داده‌های موجود حذف می‌کنیم. به‌علاوه، با استفاده از ابزارهای این کتابخانه می‌توان گزارش‌هایی را از داده‌ها در قالب نمودارهای «پراکندگی» (Scatter Plots)، «هیستوگرام» (Histograms) و «نمودار میله‌ای» (Bar Graphs) ارائه داد. کتابخانه Numpy یکی محبوب‌ترین از کتابخانه‌های اپن سورس برای تحلیل‌های عددی است. وقتی یه نظریه دقیق درباره ذهن انسان داشته باشیم، می‌تونیم اون رو به شکل یه برنامه کامپیوتری پیاده کنیم. اگه رفتار ورودی و خروجی برنامه با رفتار انسان در شرایط مشابه هم‌خوانی داشته باشه، این نشون می‌ده که احتمالاً بعضی از مکانیزم‌های اون برنامه توی انسان‌ها هم وجود داره. بله.حتی پس از اتمام دوره های آموزشی خود میتوانید با اساتید خود در تماس باشید و درخواست پشتیبانی کنید.

از سوی دیگر با توجه به این‌که مسیر شغلی در اکثر حرفه‌ها به سمت هوش مصنوعی سوق داده شده است، یادگیری و آموزش هوش مصنوعی، فرصت‌های شغلی بیش‌تر (و بالطبع آن درآمد بالاتر) را پیش رویمان می‌گذارد. اگر شما تازه‌ کار در زمینه پایتون هستید، بهتر است ابتدا مفاهیم پایه‌ ی این زبان را یاد بگیرید تا بتوانید به خوبی به درک مطالب دوره پایتون هوش مصنوعی برسید. همچنین آشنایی با مبانی اولیه ی برنامه نویسی نیز میتواند در درک مطالب این دوره تاثیرگذار باشد. شما میتوانید برای شروع این دوره، از دوره های پایتون مقدماتی و مبانی برنامه نویسی آیولرن استفاده کنید. Pandas، به طور گسترده‌ ای در زمینه‌ های هوش مصنوعی، مانند یادگیری ماشین، پردازش تصویر و پردازش زبان طبیعی، استفاده می‌شود. اگر به یادگیری محاسبات عددی با پایتون علاقه‌ مند هستید، کتابخانه NumPy یک انتخاب عالی برای شماست و می‌تواند به شما در مسیر آموزش هوش مصنوعی با پایتون کمک کند.

این تکنولوژی در صنایع و بازار‌های مختلفی مانند سلامت، اقتصاد و … انقلاب ایجاد کرده است. پایتون یکی از زبان های چند منظوره ،  شی گرا و سطح بالا می باشد که کاربرد بسیار زیادی دارد و همچنین از محبوبیت فوق العاده ای برخوردار است . پس از آموزش مدل، به منظور ارزیابی عملکرد آن، از داده‌های تست استفاده می‌کنیم. قطعه کد زیر نیز نوع بهینه‌ساز در این مدل و نحوه ارسال داده‌ها به مدل را نشان می‌دهد. با استفاده از قطعه کد زیر، داده‌ها را از فایل CSV در برنامه بارگذاری می‌کنیم.

در گام آخر بسته ی جامع پایتون،لازم است با یکی از حوزه های دنیای پیش روی پایتون آشنا شوید. Pandas کتابخانه‌ای است که برای دست‌کاری و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها استفاده می‌شود. این کتابخانه هوش مصنوعی پایتون ساختارهای داده‌ای مانند DataFrames و Series را ارائه می‌دهد که تمیز کردن، پیش‌پردازش و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها را قبل از واردکردن آن‌ها به مدل‌های هوش مصنوعی بر عهده دارد. در برنامه نویسی هوش مصنوعی با پایتون، می‌توان بردارها را با استفاده از ساختار داده «آرایه» (Array) ایجاد کرد. مقادیر بردارها با عبور از هر لایه در شبکه عصبی، دستخوش تغییراتی می‌شوند و عملکرد هر لایه را می‌توان به عنوان مهندسی ویژگی تفسیر کرد.

برای معرفی برخی از این APIهای هوش مصنوعی می‌توان از Wit.ai, Api.ai و ملیسا نام برد. زبان R به‌طور خاص برای تحلیل داده و آمار طراحی شده است و در پروژه‌های هوش مصنوعی که نیاز به تحلیل داده‌های پیچیده دارند، بسیار کاربردی است. این زبان ابزارهای قدرتمندی برای مصورسازی داده‌ها دارد و به تحلیلگران این امکان را می‌دهد تا داده‌ها را به شکل گراف‌ها و نمودارهای قابل فهم نمایش دهند. R به دلیل قابلیت‌های پیشرفته‌اش در تحلیل آماری، در پروژه‌هایی که نیاز به پیش‌بینی و مدل‌سازی داده دارند، بسیار مورد استفاده قرار می‌گیرد. شروع برنامه نویسی با پایتون یک سفر پربار است که می‌تواند درهای شغلی بسیاری را به روی شما باز کند. این راهنما نقشه راهی را برای شروع یادگیری پایتون به شما ارائه کرده است، از فهم اصول تا تسلط بر مفاهیم پیشرفته و کار بر روی پروژه‌های واقعی.

تلاش برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های مختلف و رفع اشکالات به شما کمک می‌کند تا درک بهتری از عملکرد آن‌ها پیدا کنید و توانایی حل مسائل پیچیده‌تر را کسب کنید. در این مقاله، ما به بررسی نمونه کدهای عملی و پروژه‌های جذاب خواهیم پرداخت که می‌توانند به یادگیری سریع و موثر شما در زمینه هوش مصنوعی کمک کنند. از تشخیص تصویر گرفته تا تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین، این پروژه‌ها به شما این امکان را می‌دهند که مهارت‌های خود را تقویت کنید و تجربه عملی در این حوزه به‌دست آورید. دهه ۱۹۸۰ و ۱۹۹۰ با ظهور شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین شاهد تجدید حیات هوش مصنوعی بود. با این حال، در این دوره نیز محدودیت‌های سخت‌افزاری و محاسباتی مانع از موفقیت‌های بزرگ شدند.

هوش مصنوعی هم‌چنین راهکار امنی است که برای تهدیدات امنیتی و کنترل دسترسی به‌کار می‌رود. پهباد‌های هوش مصنوعی که می‌توانند در شرایط اضطراری از انسان محافظت کنند، نمونه‌ی بارزی از این موارد هستند. آشنایی با مفاهیم پایه ریاضی و آمار مانند احتمال، آمار، جبر خطی و حساب دیفرانسیل و انتگرال برای درک عمیق الگوریتم‌های هوش مصنوعی مفید خواهد بود. Spacy، یک کتابخانه مدرن و بصری برای NLP است که بر عملکرد و کارایی تمرکز دارد. این کتابخانه از مدل‌ های زبانی پیش‌ آماده‌ سازی‌ شده‌ ای استفاده می‌کند که می‌توانند برای طیف گسترده‌ ای از کاربردهای NLP استفاده شوند.

دیپ سیک با تحلیل داده‌های سیاسی-اقتصادی (مانند انتخابات آمریکا یا تحریم‌های بین‌المللی) تأثیر آن‌ها بر بازار کریپتو را مدل‌سازی می‌کند. در بسیاری از موارد، با پوشانیدن و پنهان ساختن جزئیّات فاقد اهمیت است که بر پیچیدگی فائق می‌آییم و می‌توانیم بر روی بخش‌هایی از مسئله متمرکز شویم که مهم‌تر است. تلاش اصلی در واقع، ایجاد و دستیابی به لایه‌ها و ترازهای بالاتر از هوشمندی انتزاع را نشانه می‌رود تا آنجا که سرانجام، برنامه‌های رایانه‌ای درست در همان سطحی کار خواهند کرد که خود انسان‌ها رسیده‌اند. به‌صورت تئوری، این نظریه می‌تونه یه مدل جامع از تفکر عقلانی ارائه بده که از اطلاعات اولیه حسی شروع می‌کنه، به درک چگونگی کارکرد دنیا می‌رسه، و پیش‌بینی‌هایی درباره آینده ارائه می‌ده. علم میان‌رشته‌ای علوم شناختی، مدل‌های کامپیوتری هوش مصنوعی رو با تکنیک‌های تجربی روان‌شناسی ترکیب می‌کنه تا نظریه‌های دقیق و قابل‌آزمایشی درباره ذهن انسان بسازه.

چالش‌های موجود در پردازش داده‌های بزرگ، انتخاب و تنظیم مدل‌ها، و بهینه‌سازی عملکرد نیز با استفاده از ابزارها و کتابخانه‌های پایتون به خوبی قابل مدیریت است. PyCharm یک IDE حرفه‌ای برای توسعه پایتون است که امکانات متعددی مانند تکمیل خودکار کد، اشکال‌زدایی و یکپارچگی با ابزارهای دیگر را فراهم می‌کند. این قابلیت باعث می‌شود که توسعه‌دهندگان بتوانند به راحتی پروژه‌های خود را با سایر سیستم‌ها و پلتفرم‌ها ترکیب کنند. همچنین، پایتون از REST APIها و سرویس‌های وب پشتیبانی می‌کند که این امر آن را برای توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی در محیط‌های مختلف مناسب می‌کند. Theano کتابخانه‌ای است که به شما امکان تعریف، بهینه‌سازی و ارزیابی کارآمد عبارات ریاضی را می‌دهد.

در نهایت، انتخاب «بهترین» زبان برای هوش مصنوعی به عوامل مختلفی از جمله ماهیت پروژه هوش مصنوعی، مجموعه مهارت‌های تیم، الزامات عملکرد و ملاحظات دامنه خاص بستگی دارد. محبوبیت و تطبیق‌پذیری پایتون آن را به یک نامزد قوی در این میان تبدیل کرده است، اما توسعه‌دهندگان باید قبل از تصمیم‌گیری، نیازهای خاص خود را به دقت ارزیابی کنند. علاوه بر این، چشم‌انداز و آینده شغلی هوش مصنوعی به‌طور مداوم در حال تغییر است و زبان‌ها و چارچوب‌های جدیدی امکان دارد در آینده ظاهر شوند و ترجیحات توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی را بیشتر شکل دهند. در این بخش از مطلب یک راهنمای گام‌به‌گام و مسیر یادگیری دقیق برای کمک به کاربران برای شروع و پیشرفت در یادگیری هوش مصنوعی با پایتون آورده شده است. پایتون چندین مزیت را برای یادگیری هوش مصنوعی (AI) ارائه می‌دهد که به محبوبیت آن به‌عنوان زبان‌اصلی برای توسعه و تحقیق هوش مصنوعی کمک می‌کند. در ادامه مطلب، به محدودیت‌های مدل‌های یادگیری ماشین برای حل مسائل پرداخته شده و سپس نحوه پیاده‌سازی یک مدل یادگیری عمیق با رویکرد با نظارت به همراه نمونه کد پایتون شرح داده می‌شود.

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. پایتون یک اکوسیستم غنی از کتابخانه‌ها و چارچوب‌هایی را ارائه می‌دهد که جنبه‌های مختلف هوش مصنوعی را موردتوجه قرار می‌دهد. این کتابخانه‌ها ابزارهای قدرتمندی هستند که اجرای الگوریتم‌های هوش مصنوعی را ساده می‌کنند و توسعه هوش مصنوعی را برای توسعه‌دهندگان قابل‌دسترس‌تر می‌کنند. هنگام یادگیری هوش مصنوعی با پایتون، برای داشتن تجربه یادگیری موفق و سازنده، باید به چند نکته مهم توجه کنید. مدل‌های هوش مصنوعی نظارت شده و بدون نظارت برای یادگیری مسائل مختلف، نیاز به داده‌ دارند.

در مطلب حاضر، به ویژگی‌های خاص زبان برنامه نویسی پایتون اشاره شد تا افراد تازه‌کار با قابلیت‌های این زبان آشنا شوند. همچنین، کتابخانه‌های معروف و رایج حوزه هوش مصنوعی در این مطلب معرفی گردید و کاربرد هر یک از آن‌ها مورد بررسی قرار گرفت. مسئله فعلی، درباره ساخت مدل یادگیری ماشین «k میانگین» (K-means) با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون است که بتواند بر اساس ویژگی‌های مختلف تعریف شده برای داده‌ها، آن‌ها را بر اساس میزان شباهت، خوشه‌بندی کند. از کتابخانه Theano برای پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با پایتون، مخصوصاً مدل‌های یادگیری ماشین، استفاده می‌شود. با استفاده از این کتابخانه می‌توان عملیات مختلفی نظیر محاسبات ماتریسی، محاسبات مختلف ریاضی و بهینه‌سازی را انجام داد.

QT برای C++ توسعه داده شده است و یکی از مهمترین مزیت های آن مالتی پلتفرم بودن آن است. به دلیل عملکرد و مقیاس‌پذیری بالا در مسابقات یادگیری ماشینی به‌طور گسترده‌ای استفاده می‌شود. خروجی قطعه کد بالا ده سطر از داده‌های موجود در دیتاست Iris است که در ادامه ملاحظه می‌شوند. خروجی قطعه کد بالا در ادامه ملاحظه می‌شود که میزان دقت این مدل را برای مثال مطرح شده نشان می‌دهد. با استفاده از این کتابخانه می‌توان داده‌های ذخیره شده در انواع ساختارهای داده پایتون را در قالب ماتریس و آرایه‌های چند بُعدی ذخیره و عملیات محاسباتی مختلفی را در کم‌ترین زمان بر روی آن‌ها اعمال کرد. در مسائل رگرسیون، مدل با دریافت ورودی به پیش‌بینی مقداری در خروجی اقدام می‌کند.

این صفحه با زبان ساده‌تر و توی حدود ۱۴,۰۰۰ کلمه، یه توضیح جمع‌وجور و قابل‌قبول از موضوع ارائه می‌ده. شروع هرچیزی سخته، ولی وقتی مسیر درستی رو انتخاب کنی،
با خیال راحت و بدون استرس میتونی از مسیر لذت ببری. ما در سبزلرن، توی سفر به دنیای برنامه نویسی کنارت هستیم تا باهم رشد کنیم و از نتیجه زحمات مون لذت ببریم. شما می‌توانید توابع خود را تعریف کرده و از توابع داخلی پایتون استفاده کنید. ما دوره‌ای درباره نوشتن توابع در پایتون داریم که بهترین شیوه‌ها برای نوشتن توابع پیچیده، قابل نگهداری و قابل استفاده مجدد را پوشش می‌دهد.

Jupyter Notebook یک محیط تعاملی برای نوشتن و اجرای کدهای پایتون است که برای توسعه و آزمایش مدل‌های هوش مصنوعی بسیار مناسب است. این ابزار امکان نوشتن مستندات و اجرای کدها در یک محیط یکپارچه را فراهم می‌کند. یک کتابخانه متن‌باز برای یادگیری عمیق است که توسط فیس‌بوک توسعه یافته است. این کتابخانه به دلیل انعطاف‌پذیری و قابلیت تعریف و آموزش مدل‌ها به‌صورت داینامیک، به ویژه در بین پژوهشگران و توسعه‌دهندگان محبوبیت زیادی دارد. پل استار یک موسسه شتابدهی استعداد کودکان و نوجوانان است که در راستای آموزش برنامه نویسی به کودکان و نوجوانان فعالیت می کند.

از رانندگی خودکار گرفته تا تشخیص بیماری‌ها یا حتی نوشتن شعر، هوش مصنوعی هر روز داره پیشرفته‌تر می‌شه و نقش بزرگ‌تری تو زندگی روزمره ما پیدا می‌کنه. برای شروع برنامه نویسی با پایتون باید بدانید که منابع آنلاین می‌توانند پایه محکمی برای مهارت‌های شما ایجاد کنند و از نظر طول دوره‌ها متنوع هستند. برای مثال، مسیر مهارت برنامه‌نویسی پایتون ما که مهارت‌های لازم برای کدنویسی را پوشش می‌دهد، حدود 24 ساعت مطالعه لازم دارد، در حالی که مسیر شغلی تحلیل‌گر داده با پایتون حدود 36 ساعت مطالعه نیاز دارد. در حال حاضر این امکان فراهم شده تا تمامی علاقه مندان به یادگیری هوش مصنوعی و برنامه نویسی پایتون بتوانند با شرکت در دوره های آنلاین سایت ما، مهارت های خود را آپدیت نمایند. شما می توانید با یک ثبت نام، با کمترین تعرفه، آموزش های فوق حرفه ای را دریافت نمایید. شبکه عصبی مصنوعی (ANN) یک سیستم محاسباتی کارآمد است که تم اصلی آن از تشبیه شبکه های عصبی بیولوژیکی گرفته شده است.

به عبارت دیگر، الگوریتم‌های یادگیری ماشین یک مدل ریاضی را بر اساس داده‌های آموزشی یا نمونه‌ای ایجاد می‌کنند تا بتوانند بدون نیاز به برنامه‌ریزی صریح، پیش‌بینی‌ها یا تصمیمات لازم را انجام دهند. برای یادگیری ساخت هوش مصنوعی با زبان برنامه نویسی پایتون، می‌توانید از دوره‌های مکتب خونه استفاده کنید. شما می‌توانید برای مهارت‌های پیش نیاز این دوره نیز از دیگر آموزش‌های مکتب خونه استفاده کنید. این دوره‌ی آموزشی، شما را با مفاهیم تئوری آشنا کرده و سپس مباحث را به‌صورت عملی در محیط برنامه نویسی پایتون اجرا می‌کند. دنیای هوش مصنوعی وسیع و متنوع است و منابع آموزشی مختلفی برای یادگیری آن وجود دارد. در دوره‌ی آموزش هوش مصنوعی با پایتون ما، از بهترین و معتبرترین منابع آموزشی برای یادگیری هوش مصنوعی با پایتون استفاده خواهیم کرد.

در جلسه نهم با کتابخانه های مهم دیگری مانند NLTK و librosa و beautiful soap و scrapy آشنا خواهیم شد و نحوه ی کار با آن ها را می آموزیم. در جلسه سوم ، به سراغ پروژه‌ی سایت بیت برگ به صورت حرفه‌ای می‌رویم و از زبان‌های HTML، CSS، و JavaScript کمک می‌گیریم. اگر قادر به تنظیم صحیح محیط نیستید، می توانید از مدیر سیستم خود کمک بگیرید. اطمینان حاصل کنید که محیط پایتون به درستی تنظیم شده و کاملاً خوب کار می کند. اگر یک برنامه GUI در سیستم خود دارید که از پایتون پشتیبانی می کند، می توانید پایتون را از یک محیط رابط کاربری گرافیکی (GUI) نیز اجرا کنید. مسیر در یک متغیر محیطی ذخیره می شود، که یک رشته نامگذاری شده است که توسط سیستم عامل حفظ می شود.

امروزه، زبان برنامه نویسی پایتون به عنوان یکی از پرکاربردترین زبان‌های حوزه هوش مصنوعی شناخته می‌شود. این زبان با داشتن ویژگی‌های منحصربفرد و مختلف، انتخاب بسیاری از برنامه نویسان و توسعه دهندگان پروژه‌های هوش مصنوعی است. پایتون، یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی در دنیای امروز است و دلیل آن سادگی، خوانایی و قدرت بی‌نظیر آن در حل مسائل پیچیده است. یادگیری پایتون به عنوان پایه‌ای برای ورود به دنیای هوش مصنوعی، انتخابی هوشمندانه و استراتژیک است. در دوره‌ی ما، شما به صورت گام به گام و با استفاده از روش‌های آموزشی مدرن، با اصول پایه و مباحث پیشرفته پایتون آشنا خواهید شد.

برای این منظور، ابتدا با مفاهیم هوش مصنوعی از پایه تا سطح پیشرفته آشنا خواهید شد. سپس در این دوره یاد می‌گیرید که چطور با زبان برنامه نویسی python، اقدام به پیاده‌سازی نمونه کد هوش مصنوعی پایتون کنید. از سوی دیگر، چون آموزش ساخت هوش مصنوعی با زبان پایتون است، شما نیاز دارید تا دانش خوبی از زبان برنامه نویسی پایتون داشته باشید. برای این منظور شما باید حداقل دوره‌ی مقدماتی پایتون را گذرانده باشید تا بتوانید از دستورالعمل‌های این زبان برنامه نویسی برای ساخت هوش مصنوعی استفاده کنید. توصیه می‌کنیم تا برای تقویت این مهارت، از دوره‌ی آموزشی python جادی در مکتب خونه استفاده کنید. کتابخانه requests یکی از ابزارهای ضروری در پایتون برای برقراری ارتباط با وب سرویس‌ها و APIها است.

یکی دیگر از تفاوت‌های مدل‌های یادگیری عمیق با روش‌های یادگیری ماشین، ساختار آن‌ها است. برای طراحی مدل‌های یادگیری عمیق از ساختار مغز انسان الهام گرفته شده است و شبکه‌های عصبی از ساختار لایه‌ای ساخته شده‌اند که هر لایه مسئولیت اعمال یک سری عملیات محاسباتی را بر روی داده ورودی خود دارند. در روش‌های یادگیری عمیق، نیازی نیست برنامه نویس مرحله‌ای را به مهندسی ویژگی تخصیص دهد. به عبارتی،‌ مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند در حین آموزش، از داده‌های ورودی به‌طور خودکار ویژگی‌های مختلفی را یاد بگیرند. یادگیری عمیق، همانند یادگیری ماشین، شامل مدل‌هایی می‌شود که هدف آن‌ها یادگیری مسائل مختلف و تصمیم‌گیری درباره داده‌های جدید است. با این حال، می‌توان روال یادگیری مسائل را به عنوان یکی از مهم‌ترین تفاوت‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دانست.

زبان‌ آموزان در حین آموزش هوش مصنوعی با پایتون، می‌توانند به توسعه وب، تجزیه و تحلیل داده‌ ها، اتوماسیون و موارد دیگر بپردازند. با توجه به روندهای فعلی و پیشرفت‌های سریع در حوزه هوش مصنوعی، انتظار می‌رود که پایتون همچنان به عنوان یکی از زبان‌های اصلی در این حوزه باقی بماند. برای توسعه‌دهندگان و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی، یادگیری و تسلط بر پایتون می‌تواند درهای جدیدی از فرصت‌ها را باز کند و آن‌ها را در مسیر موفقیت‌های آینده قرار دهد. هوش مصنوعی (AI) به عنوان یکی از پیشرفته‌ترین و پرکاربردترین فناوری‌های قرن بیست و یکم، تحولی عظیم در زمینه‌های مختلف از جمله پزشکی، مالی، صنعت و تجارت ایجاد کرده است. در این میان، پایتون به عنوان زبانی محبوب و قدرتمند در میان توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی، جایگاه ویژه‌ای پیدا کرده است.

البته، مسیر رسیدن به یک برنامه‌نویس حرفه‌ای پایتون یک فرآیند طولانی مدت است و بسیاری از تلاش‌ها باید در کنار روش‌های ساختارمند، به صورت خودآموز صورت گیرد. تمامی اساتید مجتمع فنی تهران پایتخت،با تجربه و تحصیل کرده هستند که پس از بررسی های فراوان گزینش شده اند تا خیال دانشجویان از بابت آموزش و سطح کیفی دوره ها راحت باشد. اکنون مرحله بعدی CNN، عملیات جمع کردن در نقشه ویژگی های حاصل از قسمت پیچیدگی است. با گذراندن دوره‌ها و دریافت مدرک معتبر از آکادمی آیولرن، رزومه خود را قوی‌تر کنید و برای ورود به بازار کار آماده شوید. در جلسه دهم به معرفی سایت های مهم برای دریافت دیتابیس ها و مدل های پرکاربرد میپردازیم و نحوه ی کار با این سایت ها را بررسی خواهیم کرد.

با استفاده از این کتابخانه، می‌توانید به راحتی درخواست‌های HTTP ارسال کنید و پاسخ‌ها را مدیریت کنید. در دوره‌ی آموزش هوش مصنوعی ما، به شما نشان خواهیم داد چگونه از requests برای جمع‌آوری داده‌ها و تعامل با منابع آنلاین استفاده کنید. یادگیری نحوه‌ی استفاده از این کتابخانه به شما امکان می‌دهد تا داده‌های مورد نیاز خود را برای پروژه‌های هوش مصنوعی جمع‌آوری و پردازش کنید. با انجام مکرر پروژه‌های عملی و حل چالش‌ها، مهارت‌های خود را بهبود خواهید بخشید. تکرار و تمرین باعث می‌شود تا مفاهیم به‌صورت عمیق‌تری درک شوند و تجربه عملی شما افزایش یابد.

در قطعه کد زیر، نحوه استفاده از مدل «لاجستیک رگرسیون» (Logistic Regression) ملاحظه می‌شود. به منظور پیاده‌سازی روش‌های یادگیری ماشین هوش مصنوعی با پایتون می‌توان از کتابخانه Scikit-Learn استفاده کرد. این کتابخانه، شامل ابزارهای مختلفی برای آماده‌سازی داده‌های آموزشی، آموزش مدل و سنجش نهایی عملکرد مدل است. اگر سوال شما هم اینه که هوش مصنوعی به زبان ساده چیست؟ باید بهتون بگم که هوش مصنوعی یا AI یه شاخه از علوم کامپیوتره که تلاش می‌کنه ماشین‌ها رو طوری طراحی کنه که بتونن مثل آدم‌ها فکر کنن، تصمیم بگیرن و عمل کنن. این علم شامل درک و یادگیری ماشین‌ها از محیط اطرافشون، توانایی حل مسائل، پیش‌بینی، و حتی تعامل با انسان‌ها به زبون طبیعی می‌شه. هدف اصلی هوش مصنوعی اینه که ماشین‌ها بتونن در موقعیت‌های جدید و پیچیده تصمیم‌های هوشمندانه و مفید بگیرن.

در واقع، الگوریتم‌ های یادگیری ماشینی یک مدل ریاضی بر اساس داده‌ های نمونه یا داده‌ های آموزش ایجاد می‌کنند تا به پیش‌ بینی یا تصمیم‌ گیری بدون نیاز به برنامه‌ ریزی آشکار بپردازند. پایتون کتابخانه‌های قدرتمندی دارد که ابزارهای لازم برای پیاده‌سازی و بهینه‌سازی الگوریتم‌های مختلف هوش مصنوعی را در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد. پایتون نوعی زبان برنامه نویسی متن‌باز است که بدون هیچ هزینه‌ای برای همه قابل‌دسترسی است. زبان آموزان می‌توانند آزادانه پروژه‌های هوش مصنوعی را بدون نگرانی در مورد هزینه‌های مجوز آزمایش و توسعه دهند. یکی از این مهارت‌ها، یادگیری زبان برنامه نویسی مناسب در حوزه هوش مصنوعی است.

پایتون به‌دلیل انعطاف‌پذیری بالا، می‌تواند در پروژه‌های مختلف هوش مصنوعی به‌کار رود. از جمله منابع عالی برای یادگیری هوش مصنوعی با پایتون، دوره‌های آنلاین متنوعی هستند که در وبسایت‌ها و پلتفرم‌های مختلف در دسترس قرار دارند. با انتخاب هر یک از این دوره‌ها، می‌توانید سفر خود را در این زمینه آغاز کنید. آموزش هوش مصنوعی به وسیله پایتون به ما این فرصت را می‌دهد که به طور عمیق‌تری در زمینه‌های مختلف AI، از جمله یادگیری ماشین، فعالیت کنیم. یادگیری ماشین یکی از بخش‌های کلیدی هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها این قابلیت را می‌دهد که بدون نیاز به کدنویسی مستقیم، به یادگیری بپردازند.

در دنیای امروز که هوش مصنوعی به بخشی جدایی‌ناپذیر از زندگی ما تبدیل شده است، انتخاب زبان برنامه‌نویسی مناسب برای توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی اهمیت بسیاری دارد. هر زبان برنامه‌نویسی ویژگی‌ها و امکانات خاص خود را دارد که می‌تواند به نیازهای مختلف پروژه‌های هوش مصنوعی پاسخ دهد. در این مقاله، به بررسی بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی می‌پردازیم و مزایا، معایب، کاربردها و ویژگی‌های خاص هرکدام را مرور می‌کنیم. پایتون به دلیل ویژگی‌های منحصر به فردش به طور گسترده‌ای در حوزه هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گرفته و بسیاری از شرکت‌های تکنولوژی و مؤسسات تحقیقاتی از آن برای پیشبرد پروژه‌های AI بهره می‌برند. علاوه بر این، اکثر مشاغل مرتبط با هوش مصنوعی به تسلط بر پایتون نیاز دارند.

اخیراً سازمان‌ ها سرمایه‌ گذاری زیادی روی فناوری‌ های جدید مانند آموزش هوش مصنوعی با پایتون، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق انجام می‌دهند تا اطلاعات کلیدی را از داده‌ ها استخراج کرده و به حل مشکلات واقعی بپردازند. یادگیری هوش مصنوعی بااستفاده از نمونه کد هوش مصنوعی پایتون و پروژه‌های عملی یکی از مؤثرترین روش‌ها برای تسلط بر این حوزه است. با استفاده از کتابخانه‌های قدرتمند پایتون و پروژه‌های متنوعی که ارائه شد، می‌توانید به‌سرعت به مفاهیم اصلی هوش مصنوعی مسلط شوید و از این مهارت‌ها در پروژه‌های بزرگتر و پیشرفته‌تر استفاده کنید. یکی از مزیت‌های اصلی پایتون در زمینه هوش مصنوعی، سادگی و خوانایی کدهای آن است. این ویژگی به مبتدیان کمک می‌کند تا با یادگیری سریع‌تر به مفاهیم پیچیده‌ای چون الگوریتم‌های یادگیری ماشین مسلط شوند.

این کتابخانه‌های یادگیری هوش مصنوعی با پایتون در کنار سادگی و تطبیق‌پذیری پایتون، آن را به انتخابی قدرتمند و ارجح برای توسعه و تحقیق هوش مصنوعی تبدیل کرده است. بسته به وظایف و پروژه‌های هوش مصنوعی خاص خود، می‌توانید این کتابخانه‌ها را برای ایجاد راه‌حل‌های هوش مصنوعی قوی و کارآمد کاوش و ترکیب کنید. به منظور پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی، برنامه نویس باید چندین مرحله را انجام دهد. این گام‌ها برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین و مدل‌های یادگیری عمیق تقریباً یکسان هستند و ممکن است با توجه به ویژگی‌های برخی از مدل‌ها، مراحل مربوط به آماده‌سازی و پیش‌ پردازش مدل‌ها کم یا زیاد شوند. دلیل اصلی این محبوبیت، سادگی و قابل فهم بودن این زبان است که برای تازه‌کارها و حرفه‌ای‌ها به یک اندازه جذاب است. پایتون به دلیل خوانایی بالا و نزدیک بودن به زبان انسان، به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا پروژه‌های خود را سریع‌تر و با کیفیت بالاتری انجام دهند.

Gensim کتابخانه‌ای است که برای مدل‌سازی موضوع و تحلیل تشابه اسناد استفاده می‌شود. این ابزارها را برای ایجاد جاسازی‌های کلمه (به‌عنوان مثال، Word2Vec) و کار با مجموعه‌های متنی بزرگ به‌طور مؤثر فراهم می‌کند. خروجی قطعه کد بالا را در ادامه ملاحظه می‌کنید که خلاصه‌ای از ساختار مدل به همراه اطلاعاتی از پارامترهای آن را نشان می‌دهد. پس از یافتن مناسب‌ترین مقدار برای پارامتر K در الگوریتم K-means، با استفاده از قطعه کد زیر، داده‌های آموزشی را به مدل می‌دهیم. یکی از این مجموعه داده‌ها، داده‌های Iris است که مشخصات مجموعه‌ای از گل‌ها را شامل می‌شود.

هرکدام از این کتابخانه‌ها ویژگی‌های خاصی دارند که می‌توانند به شما در پروژه‌های مختلف هوش مصنوعی و داده‌کاوی کمک کنند. در دوره‌ی ما، با بهترین کتابخانه‌های پایتون آشنا خواهید شد و نحوه‌ی استفاده از آنها را در پروژه‌های عملی یاد خواهید گرفت. به طور کلی، دوره پایتون هوش مصنوعی برای هر کسی که علاقه‌ مند به یادگیری این زمینه و توسعه‌ ی مهارت‌ های مرتبط با آن است، مناسب است. این دوره‌ به شما کمک می‌کند تا مفاهیم اساسی و پیشرفته‌ ی هوش مصنوعی را با استفاده از زبان پایتون فرا بگیرید و به توسعه‌ دهنده‌ی ماهری در این حوزه تبدیل شوید. پایتون زبانی همه‌ جانبه و همه‌ کاره است که می‌تواند برای اهدافی فراتر از هوش مصنوعی استفاده شود.

ساختار دو بعدی تصاویر را هنگام پردازش در نظر می گیرد ، که به آنها امکان می دهد خصوصیات خاص تصاویر را استخراج کنند. به این ترتیب ، هدف اصلی CNN ها رفتن از داده های تصویر خام در لایه ورودی به کلاس صحیح در لایه خروجی است. تنها تفاوت NN های معمولی با CNN ها در پردازش داده های ورودی و نوع لایه هاست. در آخرین جلسه از این دوره پس از آشنایی و کار با کتابخانه ها، درباره ی نحوه کار با دیتابیس و ذخیره داده ها حرف خواهیم زد و سپس به سراغ خروجی پروژه های واقعی می رویم. این کتاب خانه یک کتابخانه اساسی برای محاسبات عددی در پایتون است که با پشتیبانی از آرایه ها و ماتریس های بزرگ و چند بعدی و همراهی طیف وسیعی از توابع ریاضی زمینه ی انجام کار آمد عملیات را برای شما فراهم میکند. برنامه ها و سایر پرونده های اجرایی می توانند در بسیاری از دایرکتوری ها وجود داشته باشند، بنابراین سیستم عامل ها یک مسیر جستجو را ارائه می دهند که فهرست هایی را لیست می کند که سیستم عامل به دنبال موارد اجرایی می گردد.

پایتون به‌دلیل سادگی و قدرت فوق‌العاده‌اش، به یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی در حوزه هوش مصنوعی تبدیل شده است. یکی از دلایل اصلی محبوبیت پایتون در هوش مصنوعی، وجود کتابخانه‌های قدرتمند و متنوعی است که برای این حوزه طراحی شده‌اند. این کتابخانه‌ها شامل ابزارها و الگوریتم‌هایی برای یادگیری ماشین، پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی و سایر کاربردهای هوش مصنوعی هستند. این کتاب شامل مثال‌های مختلفی از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است که پیاده‌سازی آن‌ها را مرحله به مرحله آموزش می‌دهد. یکی دیگر از پرکاربردترین کتابخانه‌های پایتون برای علم داده و «پردازش زبان طبیعی»، کتابخانه Pandas است.

بهتر است افراد متقاضی در دوره‌های معتبر شرکت کنند تا از وقت و هزینه‌ای که در راستای یادگیری صرف می‌کنند، مطمئن باشند. دوره‌های آنلاین مختلفی چه به زبان‌ انگلیسی و چه به زبان فارسی وجود دارند که در ادامه به برخی از معتبرترین آن‌ها اشاره خواهد شد. TabNine یکی دیگر از ابزارهای تکمیل کد مبتنی بر هوش مصنوعی است که از مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی کد استفاده می‌کند. این ابزار در بسیاری از IDE‌ها قابل‌استفاده است و به افزایش سرعت کدنویسی کمک می‌کند. از ژانویه 2024، پایتون طبق شاخص TIOBE همچنان محبوب‌ترین زبان برنامه‌نویسی است.

اگرچه در حال حاضر به‌طور فعال مورد استفاده قرار نمی‌گیرد، اما نقش مهمی در روزهای اولیه یادگیری عمیق داشت. این ابزارها و منابع مختلفی را برای کارهایی مانند نشانه‌گذاری، برچسب‌گذاری بخشی از گفتار، تجزیه‌وتحلیل احساسات و موارد دیگر ارائه می‌دهد. PyTorch یکی دیگر از کتابخانه‌های یادگیری عمیق محبوب است که نمودارهای محاسباتی پویا را ارائه می‌کند و آزمایش‌های معماری‌ها و مدل‌های مختلف شبکه را برای محققان و توسعه‌دهندگان آسان‌تر خواهد کرد. پایتون دارای جامعه‌ای بزرگ و فعال از متخصصان، محققان و توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی است. این منجر به مستندات گسترده، آموزش‌ها و منابع آنلاین در دسترس زبان آموزان می‌شود تا به دنبال راهنمایی، به اشتراک‌گذاری دانش و همکاری با دیگران در این زمینه باشند. برخی از فصل‌های این کتاب به مباحث ریاضی و آمار و احتمال مورد نیاز در حوزه یادگیری عمیق اختصاص داده شده است.