برنامه های کاربردی هوش مصنوعی همه جا هستند.
من هر روز از ChatGPT برای کمک به وظایف کاری، برنامه ریزی و حتی به عنوان یک شریک مسئولیت پذیر استفاده می کنم. هوش مصنوعی مولد نه تنها روش کار ما را متحول کرده است. این به کسب و کارها کمک می کند تا عملیات را ساده کنند، هزینه ها را کاهش دهند و کارایی را بهبود بخشند.
با عجله شرکت ها برای اجرای راه حل های هوش مصنوعی مولد، تقاضا برای مهارت های هوش مصنوعی افزایش بی سابقه ای داشته است. هرگز زمان بهتری برای یادگیری هوش مصنوعی وجود نداشته است.
به گزارش فوربس، کمبود کارکنان واجد شرایط وجود دارد در زمینه هوش مصنوعی این بدان معناست که مهارتهای هوش مصنوعی به شغل شما سرعت میبخشد و به شما کمک میکند تا مشاغل جدیدی پیدا کنید و از رقبا پیشی بگیرید.
یادگیری عمیق یکی از شایستگی های اصلی هوش مصنوعی است. از آنجایی که مدلهای هوش مصنوعی مولد بر معماریهای یادگیری عمیق متکی هستند، دانش این حوزه شما را برای کارفرمایانی که به دنبال استعدادهای هوش مصنوعی هستند ارزشمند میسازد.
یادگیری نحوه عملکرد مدل های هوش مصنوعی مولد فرصت های بی شماری را در زمینه هایی مانند:
- مهندسی سریع
- مهندسی هوش مصنوعی
- مشاوره هوش مصنوعی
- علم داده
- پردازش زبان طبیعی
در این مقاله 5 دوره رایگان را لیست می کنم که به شما آموزش عمیق را به صورت رایگان آموزش می دهد. هر دوره توسط یک متخصص صنعت تدریس می شود و عملکرد درونی مدل های یادگیری عمیق را به شما آموزش می دهد.
1. تخصص در یادگیری عمیق توسط DeepLearning.AI
THE تخصص در یادگیری عمیق توسط DeepLearning.AI بدون شک یکی از جامع ترین منابع یادگیری عمیق در اینترنت است.
این توسط اندرو نگ، استادیار دانشگاه استنفورد که به دلیل رهبری خود در هوش مصنوعی مشهور است، تدریس می شود.
اگر در یادگیری عمیق تازه کار هستید، این دوره را توصیه می کنم، زیرا نحوه عملکرد شبکه های عصبی و نحوه ساخت و آموزش آنها را پوشش می دهد.
در اینجا آنچه در این تخصص خواهید آموخت:
- مفهوم اساسی شبکه های عصبی و یادگیری عمیق
- ایجاد و آموزش شبکه های عصبی
- تنظیم فراپارامتر
- منظم سازی و بهینه سازی
- پروژه های یادگیری ماشینی موفق ایجاد کنید
- شبکه های عصبی کانولوشنال
- شبکه های عصبی مکرر
در اینجا برخی از پیش نیازهای توصیه شده برای این دوره آورده شده است:
- مهارت های اولیه برنامه نویسی (ترجیحا پایتون)
- آشنایی با جبر خطی و حساب دیفرانسیل و انتگرال
- قرار گرفتن در معرض مفاهیم یادگیری ماشینی (مطلوب اما ضروری نیست)
شما می توانید این دوره را به صورت رایگان در Coursera بگذرانید، به این معنی که به تمام مطالب آموزشی و محتوای دوره دسترسی خواهید داشت.
با این حال، اگر می خواهید گواهی پایان کار را دریافت کنید، باید ماهانه هزینه پرداخت کنید.
2. یادگیری عمیق عملی برای برنامه نویسان توسط FastAI
یادگیری عمیق عملی برای کدنویسان به شما می آموزد که چگونه از یادگیری عمیق برای حل مسائل عملی استفاده کنید.
اگر از قبل می دانید که چگونه در پایتون کدنویسی کنید و فقط برای گذراندن یک دوره یادگیری عمیق وقت دارید، این یکی را توصیه می کنم.
در اینجا دلیل آن است:
- دانش عملی – هدف این دوره کمک به شما در ایجاد مدل های یادگیری عمیق است و بر کاربرد بیش از نظریه تأکید دارد.
- رویکرد بالا به پایین – در حالی که اکثر دوره ها تمایل دارند قبل از رفتن به پیاده سازی، کاربرد نظری را به شما آموزش دهند، این دوره به شما امکان می دهد از روز اول برنامه های یادگیری عمیق ایجاد کنید، که هیجان انگیز است!
- سادگی – به جای ساختن مدلهای یادگیری عمیق از ابتدا، نحوه پیادهسازی آنها را با استفاده از کتابخانه FastAI یاد خواهید گرفت. این به شما این امکان را می دهد که به سرعت بلند شوید و کار کنید.
3. شبکه های عصبی: از صفر تا قهرمان
شبکه های عصبی: از صفر تا قهرمان توسط Andrej Karpathy، که نقش های ارشد هوش مصنوعی را در شرکت هایی مانند OpenAI و Tesla داشته است، ایجاد شده است.
آنچه در این دوره خواهید آموخت:
- اجزای اصلی شبکه های عصبی
- پس انتشار
- نحوه ایجاد شبکه های عصبی از ابتدا در پایتون
- نرخ های یادگیری و بهینه سازها
- پردازش زبان طبیعی
- شبکه های عصبی مکرر
- مکانیزم توجه و معماری ترانسفورماتور
- معماری GPT
این دوره از دوره های ارائه شده توسط FastAI و Andrew Ng پیشرفته تر است.
این به ریاضیات و اجرای مدل های یادگیری عمیق می پردازد و به دانش قبلی برنامه نویسی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، جبر خطی و آمار نیاز دارد.
4. PyTorch برای یادگیری عمیق و یادگیری ماشین توسط Freecodecamp
PyTorch یک چارچوب متن باز است که به شما امکان می دهد مدل های یادگیری عمیق را تنها در چند خط کد ایجاد کنید.
THE PyTorch برای یادگیری عمیق این دوره مفاهیم زیر را پوشش می دهد:
- مقدمه ای بر یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق
- PyTorch چیست؟
- نحوه ایجاد و آموزش مدل ها در PyTorch
- طبقه بندی شبکه های عصبی با PyTorch
- بینایی کامپیوتر با PyTorch
این دوره به جای تئوری بر روی پیاده سازی تمرکز دارد و به شما کمک می کند تا برنامه های کاربردی یادگیری عمیق را با PyTorch ایجاد کنید.
5. دوره هوش مصنوعی توسط Simplilearn را کامل کنید
در حالی که دوره هوش مصنوعی توسط Simplilearn این فقط یادگیری عمیق را پوشش نمی دهد، این یک منبع عالی برای هر کسی است که به دنبال بهبود مهارت های یادگیری ماشینی خود به طور کلی است.
در اینجا چیزی است که از این آموزش 11 ساعته YouTube یاد خواهید گرفت:
- مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی
- الگوریتم های یادگیری ماشینی
- مبانی یادگیری عمیق
- یادگیری عمیق پیشرفته (CNN، RNN، LSTM)
- پردازش زبان طبیعی
- ChatGPT و هوش مصنوعی مولد
- بینایی کامپیوتر
این دوره شما را با اصول هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی آشنا می کند و دانش خود را با مفاهیم پیشرفته تر یادگیری عمیق تقویت می کند.
نکات اولیه و مراحل بعدی
دوره های ذکر شده در این مقاله اصول یادگیری عمیق را به شما آموزش می دهند.
پس از تکمیل حتی یکی از این مسیرهای یادگیری، میتوانید مدلهای هوش مصنوعی را برای کارهایی مانند بینایی رایانه و پردازش زبان طبیعی ایجاد کنید.
همچنین درک بسیار عمیق تری از نحوه عملکرد مدل های هوش مصنوعی خواهید داشت.
در اینجا چند مرحله وجود دارد که توصیه می کنم پس از اتمام یک دوره آموزشی عمیق انجام دهید:
- پروژه های یادگیری عمیق خود را بسازید.
- یک دوره آموزشی در زمینه LLM یا هوش مصنوعی مولد بگذرانید.
- در مسابقات Kaggle شرکت کنید که در آن می توانید برنامه های یادگیری عمیق برای حل مشکلات ایجاد کنید.