برای یادگیری و ورود به دنیای هوش مصنوعی، ابتدا نیاز به مقدماتی دارید که شامل مباحث پایه ای در ریاضیات، برنامه نویسی و مفاهیم مربوط به یادگیری ماشین و شبکه های عصبی است. در ادامه مراحل و مباحثی که باید به آن ها توجه کنید را توضیح می دهم.
1. ریاضیات پایه
- جبر خطی: مفاهیمی مانند ماتریس ها، بردارها، فضاهای برداری و عملیات آن ها (جمع، ضرب، معکوس ماتریس ها و…)
- احتمالات و آمار: مفاهیم احتمال، توزیع ها، امید ریاضی، واریانس و… برای مدل سازی تصادفی
- حساب دیفرانسیل و انتگرال: مشتقات و انتگرال ها در بهینه سازی مدل های یادگیری ماشین نقش مهمی دارند
- بهینه سازی: تکنیک هایی مانند گرادیان نزولی برای بهینه سازی مدل ها
2. برنامه نویسی
- پایتون (Python) : پرکاربردترین زبان در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می باشد و از جمله مهمترین کتابخانه های آن می توان به موارد زیر اشاره کرد.
- کتابخانه Numpy برای جبر خطی
- کتابخانه Pandas برای مدیریت داده ها
- کتابخانه Matplotlib برای ترسیم نمودارها
- کتابخانه های یادگیری ماشین: یادگیری TensorFlow یا PyTorch برای ساخت مدل های هوش مصنوعی بسیار مفید هستند.
3. یادگیری ماشین (Machine Learning)
- مبانی یادگیری ماشین: درک الگوریتم های پایه ای مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، درخت های تصمیم گیری، ماشین های بردار پشتیبان (SVM) و جنگل های تصادفی (Random Forests)
- یادگیری نظارت شده و بدون نظارت: تفاوت بین این دو نوع یادگیری و کاربردهای آن ها
- مفاهیم Overfitting و Underfitting: چالش های ساخت مدل هایی که بتوانند به خوبی بر داده های جدید تعمیم دهند
4. شبکه های عصبی و یادگیری عمیق (Deep Learning)
- شبکه های عصبی مصنوعی (ANN): مفهوم نورون ها، لایه ها، و چگونگی یادگیری آن ها
- شبکه های عمیق (Deep Networks) : تفاوت بین شبکه های ساده و شبکه های عمیق
- شبکه های کانولوشنی (CNN) : استفاده برای پردازش تصویر
- شبکه های بازگشتی (RNN) : کاربرد در تحلیل داده های ترتیبی مثل متن یا ویدیو
- تکنیک های بهینه سازی: مثل بهینه سازی با استفاده از Gradient Descent و تکنیک های مدرن تر
5. کار با داده ها
- پیش پردازش داده ها: تمیز کردن داده ها، حذف مقادیر نادرست یا گمشده، نرمال سازی داده ها
- تقسیم داده ها: به مجموعه های آموزش (Training) ، اعتبارسنجی (Validation) و آزمون (Testing)
6. پروژه های عملی
- پروژه های کوچک: شروع با پروژه های ساده مثل تشخیص تصویر یا طبقه بندی متن
- پروژه های دنیای واقعی: کار روی مجموعه داده های پیچیده و بزرگ برای بهبود درک
دیدگاهتان را بنویسید