چرا یادگیری هوش مصنوعی با پایتون یک ضرورت است؟

پایتون و هوش مصنوعی:

هوش مصنوعی امروزه تمام بخش های زندگی را مورد تاثیر قرار داده است. از کلیپ های تبلیغاتی که کاملا با هوش مصنوعی ساخته شدند گرفته تا ساخت تصاویری که فهمیدن واقعی نبودن آن ها سخت می باشد! تا پاسخ به تمام پرسش هایی که در ذهن داریم!

هوش مصنوعی امروز فقط یک فناوری پیشرفته تلقی نمی شود بلکه یک تحول بزرگ در تمام صنایع و سبک زندگی ماست!

از گوشی های هوشمند تا سیستم های پزشکی, از خودروهایی که برای رانده شدن دیگر به راننده نیاز ندارند تا سامانه های بانکی!‌ در همه ی این ها می توان ردپایی از هوش مصنوعی را مشاهده کرد.

هوش مصنوعی از یک فناوری به بخش عجین شده صنعت و زندگی رسیده است و چه کسی می تواند تصور کند چند سال آینده این پیشرفت های هوش مصنوعی به چه صورت خواهد بود و به کجا خواهد رسید.

یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی واقعا دیگر یک انتخاب لوکس نیست!‌ بلکه یک ضرورت و هدفی عالی برای آینده می باشد. علت آن هم کاملا مشخص می باشد.

آینده شغلی متعلق به هوش مصنوعی هست و پیش بینی ها نشان می دهد که میلیون ها نفر در آینده توسط هوش مصنوعی بیکار می شوند و این فناوری جای آن ها را به سادگی و بدون ضریب خطا پر خواهد کرد و همچنین شغل های بسیار جدیدی در حوزه های مربوط به هوش مصنوعی به وجود خواهد آمد.

با یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی فرصتی فوق العاده برای شما بوجود خواهد آمد که وارد مشاغلی مانند مشاغل زیر شوید:

مهندسی یادگیری ماشین

دانشمند داده

متخصص هوش مصنوعی

مهندس رباتیک

توسعه‌ دهنده‌ ی مدل‌ های زبانی و تصویری

این ها بخشی از شغل های پردرآمدی هست که می توانید وارد آن شوید! رشته هایی که از نظر درآمد بالاترین درآمد ها را در دنیا دارند و تقاضا برای آن ها رو به افزایش هست و از بازار کار خوبی برخودار هستند و نگران آینده شغلی نمی شوید.

هوش مصنوعی در چه زمینه هایی کاربرد دارد؟

تصور به اینکه هوش مصنوعی فقط محدود به کامپیوتر و ربات هست کاملا یک تصور اشتباه می باشد هوش مصنوعی در زمینه های مختلفی مانند:

پزشکی: تشخص زودهنگام سرطان و تحیل تصاویر پزشکی و برگه های آزمایش و دادن راهکارهایی برای بهبود وضعیت سلامتی کاربرد فراوانی امروزه دارد.

حمل‌ و نقل: با هوش مصنوعی می توان خودروهایی ساخت که نیاز به راننده برای حرکت نداشته باشند و در مدیریت ترافیک نقش بسزایی ایفا می کند.

اقتصاد: پیش بینی تبعات تصمیمات اشتباه اقتصادی و تشخیص تقلب و آینده نگری بازار هم از کمک هوش مصنوعی به اقتصاد می باشد.

آموزش: با هوش مصنوعی می توان در هر حوزه ای وارد شد و آموزش های لازم را دریافت کرد چون به منبع نامحدود اطلاعات دسترسی دارد و به عنوان یک راهنما و معلم می تواند در کنار شما باشد.

کشاورزی: در زمینه کشاورزی هوش مصنوعی به افزایش بهره وری محصول و تولید محصولات ارگانیک و همچنین اصلاح شیوه های غلط و نادرست مراحل کشت و برداشت کمک می کند.

توانایی حل مسائل پیچیده: در کنار تمام مواردی که گفته شد یکی از بزرگترین و با ارزش ترین کارهایی که هوش مصنوعی انجام می دهد توانایی تحلیل داده های بزرگ و پیدا کردن الگوهای پنهان هست که شاید هیچ انسانی نتواند حتی اگر چند صد سال فرصت داشته باشد به آن دست یابد!

برنامه نویسان هوش مصنوعی می توانند سیستم هایی پیش بینی بسازنند و الگوریتم های تصمیم گیری طراحی کنند.

یادگیری برنامه‌نویسی AI یعنی ورود به حوزه‌ ای که تقریبا در همه‌ ی صنایع قابل استفاده است.

بازار کار هوش مصنوعی تنها محدود به یک کشور نیست. تقریبا تمامی شرکت‌ های بزرگ دنیا در این حوزه به دنبال نیرو هستند و بسیاری از پروژه‌ های AI به صورت دورکاری انجام می‌شود و حتی شما نیاز به حضور فیزیکی در شرکت ندارید! با یادگیری برنامه‌ نویسی هوش مصنوعی، امکان کسب درآمد دلاری و همکاری با تیم‌ های بین‌ المللی فراهم می‌ شود.

بنابراین شروع یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی امروزه به یک ضرورت تبدیل شده و با یادگیری آن می توانید تقریبا در هر شرکت بزرگی که تمایل دارید مشغول به کار شوید!

پایتون و یادگیری هوش مصنوعی!

اگر از متخصصین حوزه هوش مصنوعی بپرسید که کدام زبان را برای شروع یادگیری پیشنهاد می کنید به طور قاطع در 99٪ مواقع از پایتون نام خواهند برد!

اگر به پروژه های بزرگ هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و علم داده یک نگاه بیندازیم به سختی می توان سیستمی را دید که در آن اثری از پایتون نباشد! این زبان در کمتر از بیست سال توانسته از ابزار ساده آموزشی فراتر برود و به هسته اصلی توسعه الگوریتم های پیچیده هوش مصنوعی تبدیل شود!

ظهور هوش مصنوعی و یادگیری ماشین باعث شد پژوهشگران و توسعه‌ دهندگان به دنبال زبانی باشند که هم ساده باشد و هم قدرتمند!

شاید هیچ زبانی این دو ویژگی را به خوبی پایتون نداشته باشد! زبانی با ساختار قابل فهم و کاملا نزدیک به زبان طبیعی انسان ها و در عین حال دارای یکی از بزرگترین سیستم های کتابخانه ای غنی در جهان!

در پایتون تحلیل داده و ساخت شبکه های عصبی عمیق، در کنار پردازش زبان طبیعی و رباتیک ها با چند خط کد قابل پیاده سازی خواهد بود و همین مورد باعث شده که تازه کاران تا این اندازه شیفته این زبان برای یادگیری هوش مصنوعی باشند.

در یادگیری هر زبانی یکی از بزرگترین مولفه های یادگیری آن وجود داشتن منابع کامل و غنی ویدیو های آموزشی، مقاله و نمونه کد ها می باشد که باعث می شود با چشمانی بسته وارد مسیری نشوید که انتهای آن مشخص نیست! پایتون با یک شبکه حمایتی بزرگ و انجمن های پرسش و پاسخ فراوانی که در سطح دنیا دارد راه را برای یادگیری هموار می کند.

شاید دانستن این موضوع که غول های بزرگ فناوری دنیا مانند گوگل، متا، مایکروسافت و حتی دانشگاه‌ ها و آزمایشگاه‌ های تحقیقاتی، بخش های عمده‌ ی پروژه‌ های هوش مصنوعی خود را روی پایتون توسعه داده‌اند موضوعی که قدرت و اعتبار این زبان را دو چندان کرده است.

دلایل استفاده از پایتون در زمینه هوش مصنوعی؟

در توضیحات ذکر شد که پایتون بخاطر سادگی و قدرت بالایی که دارد در این حوزه به شدت محبوب شده است اما اگر بخواهیم به صورت جزیی تر این موضوع را بررسی کنیم باید بگوییم:

 

1- سادگی و خوانایی بالا:

پایتون طوری طراحی شده تا خواندن و نوشتن کد را بسیار شبیه به نوشتن زبان طبیعی کند و syntax های آن کوتاه و قابل فهم می باشد و از جزییات سطح پایین که در زبان های دیگر باید مدیریت کرد در پایتون ساده یا خودکار می باشد.

وقتی کد ساده و قابل فهم باشد فرصت بیشتری بوجود می آید تا بیشتر روی منطق پروژه، معماری شبکه و داده ها تمرکز کرد تا اینکه صرفا تمرکز روی نوشتن جزییات زبانی پروژه باشد.

جدا از این مورد وقتی همه چیز ساده تر و نزدیک به طبیعی انسان باشد بررسی پروژه، مرور و اصلاح آن سریعتر انجام می شود و برای پروژه هایی که نیازمند تست های گسترده و آزمون و خطا می باشند بسیار کاربردی می باشد.

2- وجود کتابخانه های گسترده و فریم ورک های قدرمند:

هیچ زبانی کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی را ندارد و در این زمینه کاملا پایتون بی رقیب می باشد و از کتابخانه هایی برای استخراج، پردازش، مدل سازی و ارزیابی می توان استفاده کرد که کارهای پیچیده را به توابع و api های ساده تبدیل می کند برای مثال می توان به کتابخانه های زیر اشاره کرد:

یادگیری ماشین سنتی: scikit-learn (الگوریتم‌های طبقه‌بندی، خوشه‌ بندی و ابزار های آماده ی ارزیابی)

یادگیری عمیق: TensorFlow, PyTorch, Keras (برای ساخت و آموزش شبکه‌ های عصبی عمیق)

پردازش و تحلیل داده: Pandas, NumPy  (کار با جداول داده، آرایه‌ ها و عملیات عددی)

بینایی ماشین: OpenCV (پردازش تصویر و ویدئو، تشخیص اشیا، تبدیل‌ ها)

پردازش زبان طبیعی: NLTK, spaCy, transformers  (مدل‌ های زبانی پیش‌ آموزش‌ دیده، استخراج ویژگی)

بسیاری از این کتابخانه ها با C و C++ نوشته شده اند که به صورت رابط پایتونی عرضه می شوند در نتیجه کارایی بالا و توسعه ی ساده ای دارند.

پایتون بخاطر طراحی شدن به گونه ای که به زبان طبیعی انسان نزدیک باشد بنابراین کار کردن با این کتابخانه ها بسیار ساده تر از حالت های پایه آن می باشد.

3- جامعه کاربری بزرگ:

توسعه دهندگان پایتون در سراسر دنیا شاید به چند میلیون نفر برسد! این جامعه بزرگ طبیعی هست که مزیت هایی متعددی به همراه خواهد داشت.

منابع آموزشی فراوان شامل دوره ها، کتاب ها، ویدیو ها و مقالات می باشد که در هر سطحی از آموزش باشید منابع کافی در دسترس وجود دارد.

در صورتی که با خطا و مشکلی رو به رو شدید یا حتی سوالی در این خصوص داشتید همیشه یک جواب در انجمن ها و سایت هایی نظیر Stack Overflow، GitHub وجود دارد و به مشکلات شما پاسخ داده خواهد شد.

بخاطر فراوانی پروژه های متن باز و نمونه کد ها شما هیچگاه شاید از صفر نیاز نباشد همه چیز را کدنویسی کنید و از پروژه های دیگر می توانید برای اقتباس یا تسریع توسعه استفاده کنید.

تمام کتابخانه ها و ابزار های پایتون به صورت مستمر آپدیت و توسعه می یابند و این مزیت بزرگی برای یک زبان برنامه نویسی می باشد.

4- مناسب برای نمونه سازی سریع:

در زمان پژوهس و توسعه هوش های مصنوعی شاید بخش بزرگی از کار روی آزمایش های سریع برای یافتن نتایج احتمالی باشد! یعنی توسعه دهنده بلافاصله باید بتواند مدل سازی کند و ایده های ذهنی خود را به صورت آزمایش تست بگیرد! پایتون بخاطر ترکیب سادگی و کتابخانه های آماده سریعترین راه را در این روش در اختیار توسعه دهنده قرار می دهد.

برای مثال ابزارهایی مانند Jupyter Notebook یا Google Colab امکان اجرای سریع کد همراه با نمودار و توضیح متنی را می‌ دهند و برای ایده پردازی و مستند سازی آزمایش ها کاربردی می باشند.

5- سازگاری عالی با زبان ها و پلتفرم های دیگر

یکی از ویژگی های عالی که برای پایتون بیان کرده بودیم بحث سازگاری با زبان ها و پلتفرم های دیگر بود که این موضوع در پروژه های بزرگ بسیار مهم هست. در پروژه های بزرگ قسمت های مختلف با زبان ها و پلتفرم های مختلفی نوشته می شود و این مورد بسیار حائز اهمیت هست که پایتون به عنوان هسته هوش مصنوعی بتواند به خوبی با بخش های مختلف بدون ناسازگاری ارتباط بگیرد.

برای مثال:

بخش‌ های حساس محاسباتی می‌ توانند با C یا C++ نوشته شوند و از طریق رابط‌ های باینری در پایتون فراخوانی شوند تا عملکرد به شکل قابل توجهی بهتر شود.

ادغام با Java ،REST API ها، پایگاه‌ های داده و سرویس‌ های ابری به سادگی انجام می‌ شود.

پشتیبانی از GPU و CUDA در کتابخانه‌ های عمیق برای اجرای سریع آموزش مدل‌ ها

این سازگاری باعث می‌ شود پایتون برای پروژه‌ های مقیاس‌ پذیر و محصول‌ محور هم مناسب باشد، نه فقط آزمایشگاه‌ های تحقیقاتی

 

6- مناسب برای تحلیل داده

هوش مصنوعی بر پایه داده ساخته می‌شود: کیفیت داده، پاک‌ سازی، تحلیل و بصری‌سازی آن اغلب تعیین‌کننده ی موفقیت پروژه است. بدون داده ها هیچ آزمایشی دارای اعتبار نخواهد بود و تحلیل و نمودار جزو بخش های مهم هر آزمایش برای ارائه می باشد و پایتون مجموعه ی کامل ابزار های این مسیر را دارد:

Pandas برای کار با جداول

NumPy برای محاسبات عددی و آرایه‌ ها

Matplotlib و Seaborn برای مصورسازی نتایج

با این کتابخانه ها می توان کل فرآینده تحلیل داده را با پایتون انجام داد و به ابزار های دیگر نیاز نمی باشد و همین هماهنگی را افزایش خواهد داد.

 

نتیجه گیری:

دیگر هوش مصنوعی مفهومی برای آینده دور یا محدود به آزمایشگاه های تحقیقاتی نمی باشد بلکه به بخش های جدای ناپذیر زندگی روزه ما تبدیل شده است و صنایع مختلف و شرکت های بزرگ در این مسیر پیشگام شدند و می دانند آینده متعلق به شرکت هایی هست که در این حوزه پیشرو باشند!

سرعت رشد هوش مصنوعی طی سال های اخیر به گونه ای بوده که نادیده گرفتن آن تنها باعث عقب ماندن از سایر رقبا خواهد بود. در چنین شرایطی یادگیری مفاهیم و مهارت های مرتبط با هوش مصنوعی به خصوص برنامه نویس آن یک انتخاب ضروری برای ساخت آینده ای امن و شغلی پایدار می باشد.

در میان تمام ابزار ها و زبان های برنامه نویسی موجود پایتون به علت سادگی، قدرت بالا، کتابخانه‌ های غنی، جامعه کاربری گسترده و سازگاری عالی با سایر فناوری‌ ها به ستون اصلی توسعه‌ ی سیستم‌ های هوش مصنوعی تبدیل شده است. این زبان امکان ورود سریع به دنیای یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و تحلیل داده را فراهم می‌ کند و هم برای مبتدیان و هم برای متخصصان، بستری ایده‌آل به شمار می‌ رود.

این زبان با فراهم‌ کردن ابزار هایی ساده اما قدرتمند، فاصله‌ ی بین ایده و پیاده‌ سازی را به حداقل رسانده و امکان آزمایش، بهینه‌ سازی و توسعه‌ ی سریع مدل‌ های هوش مصنوعی را فراهم می‌ کند.

پشتیبانی گسترده از یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی و بینایی ماشین باعث شده پایتون دیگر نه تنها در تحقیقات دانشگاهی، بلکه در محصولات واقعی و مقیاس‌ پذیر صنعتی نیز نقش کلیدی داشته باشد. به همین دلیل، تسلط بر پایتون عملاً به معنای در دست داشتن کلید ورود به دنیای هوش مصنوعی است.

در نهایت می‌توان گفت آینده متعلق به افرادی است که خود را با تحولات هوش مصنوعی همگام می‌ کنند. یادگیری برنامه‌ نویسی هوش مصنوعی با پایتون، دریچه‌ ای به فرصت‌ های شغلی گسترده، درآمد بالا و مشارکت در پروژه‌ های بین‌المللی باز می‌ کند.

پایتون و هوش مصنوعی دیگر دو کلمه مجزا نیستند و برای توسعه دهندگان این حوزه یک کلمه واحد به شمار می روند ویژگی های مثبت پایتون کمک می کند هوش مصنوعی دیگر یک ابزار غیرقابل دسترس نباشد.