آموزش هوش مصنوعی

شغل‌ها و فرصت‌ها

بسیاری از شرکت‌ها به افراد با مهارت بالا در زمینه AI نیاز دارند. با ادغام AI در عملیات شرکت‌ها، نیاز به افرادی برای پیاده‌سازی آن وجود خواهد داشت. برخی از نقش‌هایی که شرکت‌ها استخدام می‌کنند عبارتند از:

• مهندس Machine Learning
• Data Scientist
• محقق AI
• مهندس Computer Vision
• مهندس NLP
• مدیر محصول AI
• متخصص بازاریابی AI

پیش‌نیازهای یادگیری هوش مصنوعی

دانش پایه‌ای علوم کامپیوتر الزامی است. دانش علوم، مهندسی کامپیوتر یا مهندسی برق یک مزیت محسوب می‌شود.

قبل از ورود عمیق به هوش مصنوعی، چند مهارت و مفهوم وجود دارد که باید بر آنها تمرکز کرد، که شامل موارد زیر می‌شود:

• ریاضیات و آمار
• دانش هر زبان برنامه‌نویسی مانند Python
• مبانی ساختارهای داده و تکنیک‌های مدیریت داده

البته پیرامون میزان تسلط و ضرورت هر مورد به تفصیل در پست پیش نیازهای هوش مصنوعی بحث کردیم:

پیش‌نیازهای یادگیری عمیق: راهنمای جامع برای ورود به دنیای هوش مصنوعی

شروع یادگیری AI شامل چند مرحله است که به ساخت پایه‌ای محکم کمک می‌کند. در اینجا راهنمایی مختصری درباره مراحلی که می‌تواند شما را در مبانی AI قوی کند، ارائه شده است:

• تسلط بر پیش‌نیازها – AI پیچیده است، بنابراین فقط در صورتی می‌توانید عمیقاً وارد این فناوری شوید که علاقه و اشتیاق داشته باشید. اولین قدم تسلط بر پیش‌نیازهاست که شامل درک ریاضیات و آمار پایه همراه با یادگیری یک زبان برنامه‌نویسی و ساختارهای داده است. البته برای شروع میتوانید حداقلات ریاضی را در حد آشنایی پایه با ماتریسها و مفهوم کلی مشتق در نظر بگیرید و با دوره جامع  40 ساعته شروع کنید.
• یادگیری الگوریتم‌های AI – هوش مصنوعی کلاسیک درباره الگوریتم‌هایی مانند جستجو و مرتب‌سازی است. بنابراین اگر با الگوریتم‌ها آشنا شوید، می‌توانید در AI پیشرفت کنید. اما کلاس ویژن روی جنبه های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق آن تمرکز دارد، پس پایه های برنامه نویسی کافی است. (تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین/یادگیری عمیق)
• آشنایی با ابزارها و چارچوب‌های پیش نیاز AI – مرحله بعدی یادگیری نحوه کار با چارچوب‌های AI است. این یک مرحله عملی است و به دانش نظری قبلی نیاز دارد. برخی از ابزارها و کتابخانه‌های محبوب برای توسعه و استقرار مدل‌های AI عبارتند از NumPy، Pandas، Matplotlib. که اگر دانش  پایه برنامه نویسی را دارید دوره آموزش Python(پایتون) برای هوش مصنوعی میتواند برای شما مفید باشد.

• تمرین با داده‌های واقعی – تمرین الگوریتم‌های AI روی داده‌های واقعی که از وب‌سایت‌ها یا API‌های مختلف جمع‌آوری شده‌اند، به درک عملکرد AI در سناریوهای واقعی کمک می‌کند. در آموزشهای کلاس ویژن سعی شده حتی المقدور از داده های واقعی نیز استفاده شود.

چرا کلاس ویژن

کلاس ویژن با ارائه دوره‌های تخصصی هوش مصنوعی از سطح مبتدی تا پیشرفته، مسیری هموار برای یادگیری AI فراهم می‌کند. مزیت اصلی آموزش‌های کلاس ویژن، رویکرد عملی و پروژه‌محور آن است که با استفاده از داده‌های واقعی، دانشجویان را برای چالش‌های دنیای واقعی آماده می‌سازد. مدرس متخصص و با تجربه، محتوای آموزشی به‌روز و منطبق با نیازهای بازار کار از ویژگی‌های برجسته این مجموعه است. از دوره جامع ۴۰ ساعته مبانی هوش مصنوعی برای مبتدیان تا دوره‌های پیشرفته بینایی کامپیوتر، LLM ها، Agent AI و شبکه‌های عصبی، کلاس ویژن تمامی نیازهای آموزشی شما در مسیر تبدیل شدن به متخصص هوش مصنوعی را پوشش می‌دهد.  گواهینامه‌های معتبر پایان دوره و فرصت‌های کارآموزی برخی از دوره ها نیز، مزیت رقابتی قابل توجهی برای ورود به بازار کار فراهم می‌کند.

پست های مرتبط:

نقشه راه بینایی کامپیوتر و بینایی ماشین

مسیر یادگیری deep learning