فرصتی تکرارنشدنی برای غیر فنی‌ها: چطور وارد حوزه هوش مصنوعی شویم؟

در دنیای امروز، نام «هوش مصنوعی» به یکی از پرتکرارترین کلمات دنیای فناوری تبدیل شده است و همه از جادوی باورنکردنی AI صحبت می‌کنند. مطالعات نشان می‌دهد که هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۳ به بازار بزرگ و پردرآمدی به ارزش ۱۳۰۰ میلیارد دلار تبدیل شد؛ به همین دلیل، بسیاری بر این باورند که دیگر نمی‌توان نقش هوش مصنوعی را در کسب‌وکارها نادیده گرفت.

به گزارش هوشیو اگر به فکر تغییر مسیر شغلی از زمینه‌ای غیرفنی به هوش مصنوعی مولد هستید، بدون اتلاف وقت باید از همین الان شروع کنید! در این مقاله قرار است به بررسی کاربردها، مسیر پیشرفت و تاثیر هوش مصنوعی در کسب‌وکارها بپردازیم. در ادامه به نکاتی در مورد چگونگی انتقال از حرفه‌ای غیرفنی به کسب‌وکار مبتنی بر هوش مصنوعی اشاره می‌کنیم.

اهمیت ورود به حرفه‌های مبتنی بر فناوری AI

در عصر دیجیتالی امروز، کسب مهارت‌های مرتبط با فناوری کاری اختیاری یا کم‌اهمیت نیست، بلکه برای موفقیت شغلی واقعاً ضروری است. صنعت فناوری به‌سرعت در حال گسترش است و انتظار می‌رود اشتغال در این حوزه بین سال‌های ۲۰۲۰ تا ۲۰۳۰ نسبت به دیگر مشاغل، ۱۳ درصد رشد کند. تغییر مسیر شغلی به سمت موقعیت‌های مبتنی بر فناوری مثل هوش مصنوعی، آینده روشنی را برایتان تضمین می‌کند.

اگر جزو افرادی باشید که از قابلیت‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، با این کار، زمینه را برای رشد باورنکردنی خلاقیت خود فراهم کرده‌اید. از طرفی این شانس را خواهید داشت که مستقیماً روی توسعه فناوری‌های جدید اثر بگذارید.

نظرسنجی‌های اخیر در صنعت نشان می‌دهد که متخصصان هوش مصنوعی حقوق‌هایی به مراتب بالاتر از میانگین کشوری دریافت می‌کنند و مشاغل مرتبط با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بین پردرآمدترین مشاغل قرار دارند.

اگر می‌خواهید در دنیای پرشتاب امروز عقب نمانید و پیشرفت کنید؛ باید کار با ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی را به‌خوبی بلد باشید. با این کار، قطعاً جلوی بیکار شدن خود را خواهید گرفت؛ زیرا همه چیز در حال خودکار شدن است و این، یعنی دیگر به نیروی انسانی نیاز نیست!

چرا باید پایتون یاد بگیرید؟

برای اینکه در سفر به دنیای هوش مصنوعی از سرعت پیشرفت جا نمانید؛ اولین قدم یادگیری زبان برنامه‌نویسی است. هرگز نباید اهمیت زبان برنامه‌نویسی را دست‌کم بگیرید؛ زیرا این زبان‌ها در نقش واسطه بین شما و ماشین‌ها عمل کرده و دستورهای شما را برای آنها قابل‌فهم می‌کنند.

خوشبختانه از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلفی می‌توان استفاده کرد، اما برخی از محبوب‌ترین زبان‌ها برای علم داده‌ها و هوش مصنوعی، پایتون، R  و جولیا هستند.

پایتون به دلیل سادگی، خوانایی و اکوسیستم گسترده کتابخانه‌ها و چارچوب‌هایی مانند TensorFlow، NumPy  و PyTorch، به انتخابی محبوب تبدیل شده است. این کتابخانه‌ها برای پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بسیار مهمند. جامعه پشتیبان قوی و منابع گسترده پایتون در طول مسیر یادگیری تا حد زیادی به شما کمک می‌کند.

درک اصول آمار

برای مدل‌سازی و تفسیر داده‌هایی که به الگوریتم‌های هوش مصنوعی وارد می‌شوند، باید دانش آمار را به‌خوبی بلد باشید. در ادامه به مفاهیم کلیدی آمار اشاره می‌کنیم که برای گذر از حرفه‌‌های غیرفنی به حرفه‌ مرتبط با هوش مصنوعی مولد باید آن‌ها را یاد بگیرید:

• انواع متغیر در آمار: متغیرها در آمار نشان‌دهنده‌ انواع مختلف داده‌ها مانند اسمی، ترتیبی، فاصله‌ای و نسبی هستند. شناخت این انواع برای تعیین نوع تحلیل مورد نیاز ضروری است.
• توزیع‌ها: توزیع‌هایی مانند توزیع نرمال به پیش‌بینی نتایج و تصمیم‌گیری با توزیع مشاهدات در طیف وسیعی از مقادیر کمک می‌کنند. این مفهوم برای پیش‌بینی رفتار مدل در هوش مصنوعی بسیار مهم است.
• توابع تجمعی: توابع تجمعی مانند میانگین، میانه، فراوانی و انحراف معیار، معیارهای آماری هستند که مجموعه داده‌های بزرگ را در مقداری واحد خلاصه کرده و به تحلیل داده‌ها کمک می‌کنند. این توابع همچنین بینش‌هایی از مجموعه داده‌های پیچیده ارائه می‌دهند و دقت و قابلیت اطمینان مدل را تضمین می‌کنند.

روایتگری با داده

روایتگری با داده برای کسانی به‌شدت ضروری است که می‌خواهند به هوش مصنوعی مولد یا هر حوزه‌ مبتنی بر داده وارد شوند. این مهارت، مواردی مانند ترکیب عناصر روایی با بینش‌های داده را برای ایجاد روایت‌های قانع‌کننده و جذاب شامل می‌شود. با داشتن بنیانی قوی در آمار، فرد می‌تواند این بینش‌ها را به طور مؤثر در روایت‌هایی ادغام کند که با مخاطب او همخوانی داشته باشند و بدین ترتیب، توانایی روایتگری خود را با داده تقویت کند.

تکنیک‌های مؤثر برای برقراری ارتباط با داده

زمینه‌سازی یکی از کارهای کلیدی است؛ بنابراین همیشه با آن شروع کنید. پیش از آنکه در داده‌ها غرق شوید، اثبات کنید که چرا این داده‌ها مهمند. این داده‌ها چه چیزی را نشان می‌دهند؟ روی چه کسانی تأثیر می‌گذارند؟ ایجاد ارتباط اولیه باعث می‌شود مخاطب بیشتر درگیر شود.

• سادگی بصری: از نمودارها، جداول و چارت‌های واضح و مختصر برای انتقال پیام خود استفاده کنید. اطلاعات زیاد و غیرکاربردی را دور بریزید و روی جزئیات ضروری تمرکز نمایید. برای این کار می‌توانید از ابزارهایی مانند اکسل یا Matplotlib کمک بگیرید.
• ساختار روایی: با مقدمه شروع کنید، داده‌ها را به ترتیب معناداری ارائه دهید و با بینش یا فراخوان به اقدام، نتیجه‌گیری کنید. این ساختار مشابه روایتی سنتی عمل می‌کند.
• برجسته‌سازی نکات کلیدی: با استفاده از حاشیه‌نویسی، برجسته‌سازی یا تغییرات بصری، نکات کلیدی داده‌ها را برجسته کنید تا درک و فهم آن‌ها برای مخاطب آسان‌تر شود.

بنیان‌های یادگیری ماشین

یادگیری ماشین، موتور محرک فناوری‌های هوشمندتر مانند دستیارهای صوتی و سیستم‌های توصیه وب‌سایت است. این فناوری به رایانه‌ها کمک می‌کند با تکیه بر اطلاعاتی که جمع‌آوری می‌کنند، یاد بگیرند و تصمیم بگیرند؛ به این ترتیب آن‌ها به رکن اصلی هوش مصنوعی مولد تبدیل می‌شوند و رایانه‌ها را قادر می‌سازند تا با استفاده از داده‌ها، داستان‌پردازی کنند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین از الگوهایی که از حجم عظیم داده‌ها آموخته‌اند، برای ایجاد محتوای جدید و اوریجینال استفاده می‌کنند. هرکه می‌خواهد در این حوزه فعالیت کند، باید یادگیری عمیق ماشین را درک کند، زیرا این اصول، ستون فقرات نحوه عملکرد و تکامل مدل‌های مولد را تشکیل می‌دهند.

کشف الگوریتم‌های یادگیری ماشین

برای تبدیل شدن به دانشمند هوش مصنوعی مولد، درک الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین، از جمله یادگیری تحت نظارت و یادگیری بدون نظارت، ضروری است.

• یادگیری تحت نظارت: یادگیری تحت نظارت، روشی است که در آن، مدل با استفاده از مجموعه داده‌ برچسب‌گذاری‌شده آموزش داده می‌شود. در این مجموعه داده، هر نمونه با برچسبی همراه است و هدف آن است که مدل یاد بگیرد تا برچسب را از ویژگی‌های داده‌ ورودی پیش‌بینی کند.
• الگوریتم‌های رگرسیون: این تکنیک‌ها برای پیش‌بینی پاسخ‌های پیوسته استفاده می‌شوند و برای پیش‌بینی نتایج عددی بر اساس داده‌های قبلی حیاتی‌اند. به‌عنوان‌مثال، پیش‌بینی قیمت املاک و مستغلات بر اساس ویژگی‌های مختلف ملک از تحلیل رگرسیون استفاده می‌کند.
• الگوریتم‌های طبقه‌بندی: از این الگوریتم‌ها برای پیش‌بینی پاسخ‌های گسسته استفاده می‌شود. این الگوریتم‌ها ورودی‌ها را در دسته‌هایی برچسب‌گذاری می‌کنند. نمونه‌ای از کاربرد آنها، طبقه‌بندی ایمیل‌ها به «ناخواسته» یا «غیر ناخواسته» است که به فیلتر کردن پیام‌های ناخواسته کمک می‌کند.

یادگیری بدون نظارت

الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت زمانی به کار می‌روند که دسته‌بندی یا برچسب‌گذاری داده‌ها مشخص نباشد. این الگوریتم‌ها به شناسایی الگوهای پنهان یا خوشه‌های داده بدون دخالت انسان کمک می‌کنند. تکنیک‌هایی مانند خوشه‌بندی و الگوریتم‌های انجمن، باعث بخش‌بندی مجموعه داده‌ها به گروه‌های مشابه یا شناسایی ارتباطات بین متغیرها در یک مجموعه داده می‌شوند.

هر دسته از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مجموعه‌ای اساسی از مهارت‌ها را برای حل مشکلات پیچیده‌تر در هوش مصنوعی فراهم می‌کند. دانشمندان جاه‌طلب هوش مصنوعی باید با درک عمیق این الگوریتم‌های پایه شروع کنند و سپس به سمت کاربردهای پیشرفته‌تر هوش مصنوعی مولد بروند. این دانش بنیادی نه‌تنها برای کار با مدل‌های مولد مانند GPT یا DALL-E بلکه برای به‌کارگیری مؤثر هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلف ضروری است.

کار با داده‌های بدون ساختار

یکی از چالش‌های یادگیری ماشین را می‌توان داده‌های بدون ساختار، شامل متن، تصویر، صدا و ویدیو دانست؛ این دسته از داده‌ها دقیقاً برخلاف داده‌های ساختاریافته است که مرتب به نظر می‌رسند. تسلط بر دستکاری و استخراج اطلاعات معنی‌دار از داده‌های بدون ساختار، برای پیشرفت هوش مصنوعی بسیار مهم است.

مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق

یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است. این فناوری با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی با لایه‌های متعدد، در پردازش و یادگیری از داده‌های بدون ساختار مهارت دارد و در کارهایی مانند تشخیص تصویر و گفتار به دقت قابل توجهی دست می‌یابد.

زمینه‌های کلیدی: بینایی ماشین و پردازش زبان طبیعی

• بینایی ماشین: این حوزه به ماشین‌ها امکان تفسیر و درک دنیای بصری را از طریق تکنیک‌هایی مانند تشخیص اشیاء، بخش‌بندی تصویر و تولید تصویر می‌دهد. این فناوری زیربنای کاربردهایی مانند خودروهای خودران و سیستم‌های تشخیص چهره است.
• پردازش زبان طبیعی (NLP): NLP مهارتی کلیدی برای ایجاد برنامه‌های کاربردی مؤثر است که با تسهیل تعامل زبانی بین رایانه و انسان، کاربران را درگیر کرده و به آن‌ها کمک می‌کند. این مهارت همچنین شامل ترجمه متن، تحلیل احساسات و توسعه چت‌بات می‌شود.

کاوش در ترانسفورماتورها و کاربردهای آن‌ها

ترانسفورماتورها که به توانایی مدیریت توالی داده‌ها شناخته شده‌اند، درک و تولید زبان رایانه‌ای را متحول کرده‌اند و در حقیقت به‌عنوان زیربنای بسیاری از مدل‌های پیشرفته پردازش زبان طبیعی عمل می‌کنند.

درک مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) و مدل‌های انتشار

در ادامه، به نقطه عطف حیاتی می‌رسیم که همان درک مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و مدل‌های انتشار است. این مدل‌ها توجه فراوانی را در دنیای هوش مصنوعی جلب کرده‌اند و اهمیت آن‌ها را در هوش مصنوعی مولد نشان می‌دهند. آیا برای کاوش در این جنبه محوری آماده‌اید؟

• مدل‌های زبانی بزرگ: این مدل‌ها مانند GPT، برای تولید متن منسجم و مرتبط با متن بر اساس نشانه‌های ورودی، روی مجموعه داده‌های عظیم آموزش داده می‌شوند. آن‌ها در کاربردهایی مانند تولید خودکار محتوا تا سیستم‌های مکالمه نقش اساسی دارند.

• مدل‌های انتشار، دسته‌ جدیدی از مدل‌های مولد هستند که به‌تدریج یاد می‌گیرند داده‌هایی مشابه مجموعه آموزشی ایجاد کنند. این مدل‌ها در تولید تصاویر با کیفیت بالا بسیار موفق بوده‌اند.

ساخت برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی مولد

حالا زمان آن رسیده است که به سراغ ساخت برخی از برنامه‌های کاربردی واقعی هوش مصنوعی مولد برویم. به این کار به‌عنوان عملی کردن مهارت‌های تازه خود فکر کنید. به‌عنوان‌مثال، شاید بخواهید ساخت یک ابزار تولید متن یا شاید یک برنامه‌ ترکیب تصویر را امتحان کنید. این پروژه‌های عملی بسیار مهمند، زیرا به تثبیت درک شما کمک می‌کنند و تجربه عملی در اختیارتان قرار می‌دهند. به‌علاوه، کار روی آن‌ها بسیار لذت‌بخش است!

ابزارها و پلتفرم‌های توسعه: RAG، LangChain

برای ساخت برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی باید از ابزارها و پلتفرم‌های مختلف برای توسعه استفاده کنید. دو نمونه قابل توجه این ابزارها، «تولید تقویت‌شده با بازیابی» (Retrieval-Augmented Generation) یا به‌اختصار RAG و LangChain هستند.

RAG، تکنیک‌های بازیابی و تولید را برای بهبود تجربه کاربری ترکیب می‌کند، مشابه این کار را می‌توانید در برنامه‌هایی مانند برنامه‌های خبری ببینید که داده‌های مرتبط را جمع‌آوری کرده و مقالاتی آموزنده در مورد رویدادهای جاری تولید می‌کنند.

 از سوی دیگر، LangChain با ارائه‌ پلتفرمی برای استفاده از مدل‌های زبانی، مانند دستیارهای نویسندگی مبتنی بر هوش مصنوعی که به کاربران در نوشتن ایمیل‌های حرفه‌ای یا داستان‌های خلاقانه کمک می‌کنند، باعث توسعه برنامه‌های کاربردی می‌شود.

مهندسی پرامپت

علاوه بر این، مهندسی پرامپت (prompt engineering) نقش اساسی در هدایت مدل‌های هوش مصنوعی به سمت خروجی‌های مطلوب ایفا می‌کند. به‌عنوان‌مثال در ابزار خلاصه‌سازی متن، مهندسی پرامپت می‌تواند خلاصه‌هایی جذاب و کاربردی را تولید کند تا میزان رضایت مخاطب هم بیشتر شود. این ابزارها سهم قابل توجهی در توسعه برنامه‌های کاربردی مختلف هوش مصنوعی مولد دارند و به نیازها و سناریوهای گوناگون رسیدگی می‌کنند.

منابع آموزشی و مسیرهای یادگیری هوش مصنوعی

گذار به حرفه مرتبط با هوش مصنوعی مولد، نیازمند یادگیری مداوم است. این یادگیری با دوره‌های مقدماتی در پایتون، آمار و یادگیری ماشین شروع می‌شود و به دوره‌های تخصصی در یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌رسد. اگر به دنبال جایی برای یادگیری این موارد هستید، پلتفرم‌های آنلاین مانند «آنالیتیکس ویدیا» دوره‌های تخصصی در این زمینه ارائه می‌کنند.

برنامه‌ جامع «قله هوش مصنوعی مولد» که توسط «آنالیتیکس ویدیا» ارائه می‌شود، برای تجهیز علاقه‌مندان به دانش و مهارت عمیق در هوش مصنوعی مولد طراحی شده است. این برنامه بر اساس آخرین متدهای یادگیری، به دانش‌آموزان کمک می‌کند تا خیلی سریع، به مهارت‌های هوش مصنوعی مسلط شوند.

ساخت نمونه کار و کسب تجربه عملی

تجربه عملی بسیار مهم است. وظایفی را برعهده بگیرید که مهارت شما را در به‌کارگیری اصول هوش مصنوعی نشان دهد. توسعه‌ چت‌بات، برنامه‌ بینایی ماشین یا آزمایش با آخرین مدل‌های مولد، تنها چند نمونه از پروژه‌هایی هستند که می‌توانند نمونه کار شما را تقویت کنند و قابلیت‌های شما را در بخش هوش مصنوعی افزایش دهند. با دنبال کردن این مراحل و کشف جدیدترین پیشرفت‌ها و ابزارها در هوش مصنوعی، می‌توانید به طور مؤثر از زمینه‌ای‌ غیرفنی به حرفه‌ای رو به رشد در هوش مصنوعی مولد منتقل شوید.

نتیجه‌گیری

گذر از شغلی غیرفنی به هوش مصنوعی مولد، فرصت‌هایی برای رشد و نوآوری در اختیار شما قرار می‌دهد. کسب تخصص در یادگیری ماشین، روایتگری با داده و برنامه‌نویسی، شما را به فردی متخصص و حرفه‌ای تبدیل می‌کند. درصورتی‌که واقعاً به این حوزه علاقه داشته باشید، موقعیت‌های طلایی در انتظار شماست.

منبع