آموزش برنامه‌نویسی هوش مصنوعی | بهترین زبان‌ها برای ورود به دنیای AI

آموزش برنامه نویسی هوش مصنوعی یکی از مهم‌ترین مراحل در مسیر یادگیری و ورود به دنیای هوش مصنوعی می‌باشد. تسلط بر زبان مناسب یادگیری AI مانند پایتون، جاوا و غیره برای تحلیل داده‌ها و سیستم‌های خبره، پایه اصلی ورود به این حوزه است.

علاوه بر این زبان‌ها، برنامه نویسان هوش مصنوعی باید برای یادگیری عمیق و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی از کتابخانه‌ها و ابزارهایی مانند PyTorch و TensorFlow استفاده کنند. در ادامه به معرفی انواع زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی و کاربرد آن‌ها می‌پردازیم.

 

هوش مصنوعی چیست و چرا یادگیری آن اهمیت دارد؟

هوش مصنوعی(AI)  به شاخه‌ای از علوم پیشرفته کامپیوتری گفته می‌شود که هدف آن، ایجاد سیستم‌هایی بوده که توانایی حل مسئله، استدلال، تشخیص الگوها، درک زبان و حتی خلاقیت را داشته باشند.

یادگیری هوش مصنوعی از آن جهت اهمیت دارد که به ما این امکان را می‌دهد تا کارهایی که قبلا غیر ممکن بود را بتوانیم انجام دهیم. هم‌چنین با استفاده از یادگیری هوش مصنوعی، تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها برای کشف بیماری‌های جدید، بهینه‌سازی زنجیره‌های تامین و افزایش کارایی در صنایع مختلف امکان‌پذیر است.

کاربردهای برنامه‌نویسی هوش مصنوعی

یکی از مهم‌ترین موارد در مسیر یادگیری هوش مصنوعی، آشنایی با کاربردهای متنوع آن در دنیای واقعی است. برنامه‌نویسی هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلفی از زندگی انسان‌ها نقش ایفا کرده و توانسته است بسیاری از فرایندها را خودکار و هوشمند کند. مهم‌ترین کاربردهای برنامه نویسی در مسیر یادگیری هوش مصنوعی عبارتند از:  

حوزه پزشکی

یکی از مهم‌ترین کاربرد برنامه نویسی هوش مصنوعی در حوزه پزشکی و بهداشت مانند تجزیه‌وتحلیل تصویربرداری پزشکی، کشف دارو، تشخیص بیماری، پزشکی شخصی و سیستم‌های مدیریت مراقبت‌های بهداشتی است. هم‌چنین تشخیص زودهنگام بیماری‌ها، بهبود مراقبت از بیمار و کمک به روش‌های جراحی از دیگر مواردی است که با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان انجام داد.

وسیله نقلیه خودران

هوش مصنوعی به هواپیماهای بدون سرنشین خودران و اتومبیل‌های خودران این امکان را می‌دهد تا خودمختار عمل کنند. به عبارت دیگر، برنامه نویسان هوش مصنوعی مدل‌هایی را ارائه می‌دهند که با استفاده از دوربین‌ها و سنسورها، محیط اطراف خودرو را تحلیل نموده و تصمیمات رانندگی را به صورت لحظه‌ای بگیرند. این مورد شامل فناوری‌هایی مانند ترکیب حسگرها، بینایی کامپیوتری، بومی‌سازی و الگوریتم‌های تصمیم‌گیری برای کار و هدایت وسایل نقلیه ایمن می‌باشد. 

سیستم‌های پیشنهادگر (Recommender Systems)

پلتفرم‌هایی مانند آمازون (Amazon) یا نتفلیکس (Netflix)با تحلیل رفتارهای شما و کاربران دیگر، فیلم‌ها یا محصولاتی را به شما پیشنهاد داده که حتما مورد علاقه شما است.

مدیریت منابع انسانی

مدیریت منابع انسانی از دیگر کاربرد برنامه نویسی است که باعث ساده سازی فرآیندها شده و تصمیم‌گیری را بهبود می‌بخشد. مدیریت منابع انسانی با استفاده از داده‌ها برای بهینه‌سازی آموزش و شناسایی بهترین کاندیداها، مدیریت استعداد و کارایی کلی سازمان را ارتقا می‌دهد.

برخی از فرآیندهای منابع انسانی مانند استخدام، اغلب مستعد سوگیری انسانی و زمان‌بر هستند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین با تحلیل حجم زیادی از رزومه‌ها و داده‌ها، الگوهایی را شناسایی می‌کنند که موفقیت شغلی یا نرخ ترک کار را پیش‌بینی می‌نمایند.

 

برای برنامه‌نویسی هوش مصنوعی چه مهارت‌هایی لازم است؟

برای موفقیت در حوزه آموزش برنامه نویسی هوش مصنوعی، تنها یادگیری یک زبان برنامه نویسی مانند پایتون برای هوش مصنوعی کافی نبوده و باید با مجموعه‌ای از مهارت‌های کلیدی آشنا شوید. برخی از این مهارت‌ها عبارتند از:

• تفکر الگوریتمی و منطقی: با استفاده از تفکر الگوریتمی و منطقی می‌توان یک مدل هوش مصنوعی یا یک برنامه را طراحی و پیاده‌سازی کرد. زیرا شما باید قادر باشید تا یک مسئله پیچیده را به بخش‌های کوچک و قابل حل‌تری تقسیم کنید.
• آشنایی با مفاهیم ریاضی و آمار: شما باید با مفاهیم ریاضی مانند آمار و احتمالات، جبر خطی و حساب دیفرانسیل و انتگرال آشنا باشید. زیرا با استفاده از آن‌ها می‌توان فرآیندهای بهینه‌سازی و گرادیان‌ها را درک کرد و به مدل‌سازی و ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی پرداخت.
• کار با کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow و PyTorch و فریمورک‌ها: این فریمورک‌ها مجموعه‌ای از کلاس‌ها و توابع از پیش نوشته شده را فراهم می‌کنند و باعث توسعه مدل‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی می‌شوند.

بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی

یکی از مهم‌ترین مراحل در یادگیری هوش مصنوعی، انتخاب زبان برنامه‌نویسی مناسب برای اجرای پروژه‌ها است. طیف گسترده‌ای از زبان برنامه نویسی AI وجود دارد که هر یک دارای مزایا و  کاربردهای خاصی هستند و انتخاب هر یک از آن‌ها به عوامل متعددی مانند نوع و ماهیت پروژه، اهداف کاربر، سرعت پردازش، تجربه برنامه‌نویس و پشتیبانی از کتابخانه‌ها بستگی دارد. در ادامه به بررسی انواع بهترین زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی می‌پردازیم:

Python | پایتون محبوب‌ترین زبان هوش مصنوعی

پایتون محبوب‌ترین و استانداردترین زبان در دنیای هوش مصنوعی می‌باشد که به دلیل جامعه فعال، سینتکس ساده و کتابخانه‌های قدرتمندی مانند  PyTorch،  TensorFlow، Keras و scikit-learn انتخاب اول بسیاری از توسعه‌دهندگان است. هم‌چنین، تحلیلگران داده و کد نویس­ها به دلیل طراحی کاربر پسند، ماهیت سازگار و تطبیق‌پذیری استثنایی آن به این زبان برنامه نویسی گرایش پیدا می‌کنند.

Java | جاوا انتخاب سازمانی و پروژه‌های بزرگ

java یک زبان برنامه نویسی قدرتمند و شی گرا است که دارای ساختار نحوی و اشکال‌زدایی ساده می‌باشد. از این زبان پیشرو که به شدت بر هوش مصنوعی متکی است، برای توسعه اپلیکیشن‌های موبایل استفاده می‌شود.

با توجه به این‌که زبان جاوا در اجرا و پیاده‌سازی برنامه‌ها سریع‌تر از پایتون عمل می‌کند،  از آن برای پروژه‌های هوش مصنوعی که به سرعت بالا برای انجام پردازش‌های خود نیاز دارند استفاده می‌نمایند. به‌طورکلی، جاوا مقیاس‌بندی برنامه‌های بزرگ و پیچیده هوش مصنوعی را آسان­تر می‌کند. 

R | آر زبان تخصصی تحلیل داده و آمار

زبان برنامه نویسی R که در توسعه نرم‌افزارهای آماری، تجسم یا مصورسازی داده‌ها و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها استفاده می‌شود، توسط متخصصین آمار برای محاسبات آماری توسعه یافته است. این زبان برنامه‌نویس،  بهترین انتخاب‌ برای پروژه‌های یادگیری ماشینی می‌باشد که شامل تجزیه‌وتحلیل‌های گسترده بوده و روش‌های متعددی را برای ارزیابی و آموزش مدل ارائه می‌دهد.

به‌طورکلی، زبان برنامه نویسی  R فقط برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در تولید استفاده نمی‌شود بلکه به عنوان ابزاری برای کارهای اکتشافی در فرآیند انتخاب مدل به کار می‌رود.

C++ | سی پلاس پلاس سرعت بالا برای پروژه‌های سنگین

‎یکی دیگر از زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی  C++ است که به دلیل کارایی و سرعت قابل توجه آن، محبوبیت زیادی دارد. قابلیت این زبان در اجرای سریع کدها آن را به بهترین گزینه برای برنامه‌های کاربردی متمرکز بر یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی تبدیل کرده است. با توجه به اینکه بسیاری از برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی دارای ماهیت پیچیده‌ای هستند، کارایی C++‎ در ساخت برنامه‌هایی که عملکرد بالایی دارند، بسیار اهمیت دارد.

JavaScript | هوش مصنوعی در وب

جاوا اسکریپت (JavaScript) نوعی زبان برنامه‌نویسی متن‌باز در هوش مصنوعی است که برای ایجاد تعامل در صفحات وب و توسعه آن‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. این زبان به عنوان یکی از مهم‌ترین و پرکاربردترین زبان‌های برنامه‌نویسی در دنیای وب، به توسعه‌ دهندگان این امکان را داده تا بتوانند برنامه‌های وب تعاملی و دینامیک بسازند و هم‌چنین تجربه کاربری بهتری برای کاربران فراهم نمایند.

جدول مقایسه زبان‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی

در جدول زیر به مقایسه زبان‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی پرداخته‌ایم:

بهترین زبان برای شروع برنامه‌نویسی هوش مصنوعی کدام است؟

پایتون بهترین زبان برنامه‌نویسی AI است که علاوه بر یادگیری آسان آن، دارای طیف گسترده‌ای از کتابخانه‌ها، چارچوب‌ها و پایگاه‌های کد می‌باشد و به دلیل ساختار نحوی ساده، قابلیت خوانایی بالا و شبیه بودن به زبان انگلیسی به عنوان ساده‌ترین زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی به شمار می‌رود.

سادگی این زبان، تقویت کدهای هوش مصنوعی را با سرعت بالاتری امکان‌پذیر کرده و باعث ایجاد کدهایی با قابلیت دسترسی بالا می‌شود. با توجه به این‌که زبان پایتون با استفاده از جامعه توسعه دهندگان فعال پشتیبانی می‌شود، بنابراین افراد مبتدی در این زبان می‌توانند سندها، آموزش‌ها و راهنمایی‌هایی با کیفیت بالا برای این آن پیدا کنند.

آینده شغلی برنامه‌نویسی هوش مصنوعی در ایران و جهان

بازار کار هوش مصنوعی در سال‌های اخیر در ایران و جهان رونق بیشتری گرفته و در برخی از شرکت‌ها سال‌ها است که به طور مستقیم یا غیر مستقیم، فعالیت‌هایی مرتبط با هوش مصنوعی صورت می‌گیرد. هم‌چنین، با توسعه شرکت‌های داده محور و کسب‌وکارهای آنلاین، تقاضا برای متخصصان هوش مصنوعی در ایران و جهان افزایش پیدا کرده است.

با توجه به اینکه هوش مصنوعی در صنایع و کسب‌وکارها بسیار تاثیرگذار و مهم است، می‌توان گفت که آینده شغلی هوش مصنوعی در ایران و جهان بسیار روشن خواهد بود.

حقوق برنامه‌نویس هوش مصنوعی در ایران

درآمد برنامه نویسی هوش مصنوعی در ایران به دلیل تقاضای بالا و تخصصی بودن معمولا بیشتر از سایر حوزه‌های برنامه‌نویسی می‌باشد. در ایران حقوق برنامه‌نویس هوش مصنوعی با توجه به عوامل متعددی مانند تجربه و تخصص، شیوه کاری برنامه‌نویس، انتخاب حوزه برنامه نویسی و شهری که در آن مشغول به کار است بستگی دارد. ولی به‌طورکلی، درآمدها در این حوزه می‌تواند بسیار جذاب باشد و هم‌چنین فرصت‌های شغلی زیادی در شرکت‌های معتبر داخلی یا کار به صورت ریموت برای انواع شرکت‌های خارجی وجود دارد.

مسیر یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی در ۶ ماه

یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی از صفر تا صد و ایجاد مسیر شغلی به دانش و مسیر یادگیری شما بستگی دارد. برای آن دسته از افرادی که از پایه شروع به کار می‌کنند، درک اصول اولیه هوش مصنوعی تقریبا 6 ماه طول می‌کشد. به‌طورکلی، یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی در 6 ماه به صورت زیر امکان‌پذیر است:

1. هوش مصنوعی با Python: پایتون بهترین انتخاب برای یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی برای افراد تازه‌کار است. در این مرحله باید مفاهیم پایه مانند ساختار داده‌ها، شرط‌ها، توابع و حلقه‌ها را به خوبی یاد بگیرید.
2. یادگیری مفاهیم پایه ریاضی: بعد از تسلط به برنامه نویسی پایتون یا به صورت موازی، بهتر است مفاهیم اساسی جبر خطی و آمار را یاد بگیرید.
3. یادگیری ماشین: بر مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین (Machine Learning) مانند یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)، یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)تسلط پیدا کنید.
4. کار با کتابخانه‌ها: شروع کار با کتابخانه‌هایی مانند NumPy ،Pandas  و Scikit-learn به شما کمک می‌کند تا بتوانید مفاهیم را در عمل ببینید.
5. وارد شدن به دنیای عمیق‌تر: بعد از مسلط شدن بر مفاهیم پایه‌ای، وارد حوزه یادگیری عمیق شده و با فریمورک‌هایی مانند TensorFlow یا PyTorch کار کنید.
6. شروع به کار با پروژه‌های ساده: با انجام پروژه‌های ساده‌ای مانند یک مدل برای پیش‌بینی قیمت خانه، یک سیستم پیشنهاد فیلم یا موسیقی ساده و یک برنامه برای تشخیص اعداد دست‌نویس با استفاده از شبکه‌های عصبی تئوری را به عمل تبدیل کنید.

 

چالش‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی + راهکار

با وجود همه مزایا و فرصت‌های هوش مصنوعی برای برنامه‌نویسی، چالش­ها و نگرانی‌های جدی وجود دارد که نمی‌توان از آن‌ها چشم‌پوشی کرد. هوش مصنوعی هم مانند هر فناوری تحول‌آفرین دیگری، در کنار امکانات جدید، ریسک‌ها و مسئولیت‌های خاصی به همراه دارد. از مهم‌ترین چالش‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

وابستگی به ابزارهای هوشمند

یکی از نگرانی‌ها و چالش‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی، وابستگی بیش‌ازحد به ابزارهای هوشمند می‌باشد. با این‌که ابزارهای هوشمند در ظاهر  باعث افزایش بهره‌وری می‌شوند، اما ممکن است در طولانی مدت مهارت‌های پایه‌ای برنامه‌نویسان را کاهش دهند.

به عنوان مثال، در صورتی که شخصی فقط به پیشنهادهای Copilot یا CodeWhisperer تکیه ‌کند، در تحلیل خطاها و درک عمیق ساختار الگوریتم ممکن است دچار ضعف شود. این امر در طولانی مدت باعث کاهش سطح تخصص شده و منجر به ایجاد نسل جدیدی از توسعه‌دهندگان وابسته به ماشین می‌شود.

راهکارها

• تقویت آموزش مفاهیم پایه: قبل از استفاده گسترده از ابزارهای هوشمند بهتر است بر یادگیری الگوریتم‌ها، ساختمان داده‌ها و طراحی نرم‌افزار تمرکز کنید.
• استفاده کنترل ‌شده از هوش مصنوعی: باید از ابزارهای هوشمند به عنوان دستیار استفاده کرد نه به عنوان جایگزین.  به عنوان مثال، در ابتدا باید حل مسئله توسط برنامه‌نویس انجام شده  و سپس  با خروجی هوش مصنوعی مقایسه صورت بگیرد.
• کدنویسی بدون AI در پروژه‌های آموزشی: برای جلوگیری از وابستگی به ابزارهای هوش مصنوعی، باید در اکثر پروژه‌های دانشگاهی و آموزشی، استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی برای تقویت مهارت‌های فردی ممنوع شود.
• بازبینی و تحلیل کد تولید شده: از ابزارهای هوش مصنوعی می‌توان برای بررسی دقیق خروجی، درک منطق پشت کد و شناسایی نقاط ضعف آن استفاده کرد.

مسائل امنیتی و اخلاقی

از دیگر چالش‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی، مسائل امنیتی و اخلاقی است. با توجه به اینکه مدل‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی، به وسیله کدهای منبع‌ باز آموزش می‌بینند بنابراین ممکن است قطعه‌کدی بدون اطلاع کاربر تولید  کنند که باگ‌های امنیتی داشته یا دارای لایسنس محدودکننده باشد.

راهکارها

• استفاده از ابزارهای تحلیل امنیتی: استفاده از ابزارهایی مانند SAST و DAST می‌تواند به شناسایی آسیب‌پذیری‌ها در کد کمک کند.
• آگاهی از لایسنس‌ها (License Compliance): بررسی لایسنس کدهای تولید شده و استفاده از ابزارهای تشخیص سازگاری لایسنس می‌تواند از ایجاد باگ‌های امنیتی جلوگیری کند.
• بازبینی امنیتی کد (Code Review): برای جلوگیری از ایجاد مسائل امنیتی، می‌توان پیش از انتشار یا استفاده در محیط عملیاتی، به بررسی دستی کدهای تولید شده توسط هوش مصنوعی پرداخت.
• تدوین چارچوب اخلاقی سازمانی: برای افزایش امنیت بهتر است سیاست‌های مشخصی را در رابطه با نحوه استفاده از هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار تدوین کرد.
• آموزش امنیت نرم‌افزار: با افزایش دانش برنامه‌نویسان در زمینه OWASP، Secure Coding و اصول توسعه امن می‌توان از ایجاد باگ‌های امنیتی جلوگیری کرد.

کیفیت داده‌ها

از دیگر نگرانی‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی، نوع کیفیت داده‌های در دسترس برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی می‌باشد. همان‌طور که می‌دانید، یادگیری ماشین و دیپ لرنینگ، به داده‌های باکیفیت برای آموزش کامپیوترها نیاز دارند.

با توجه به این‌که کیفیت داده‌هایی که برای برخی از کاربردها در دسترس کاربران می‌باشد، بسیار پایین است بنابراین نمی‌تواند عملکرد جذابی را در آموزش هوش مصنوعی ارائه دهد. به همین دلیل، اکثر شرکت‌ها برای جمع‌آوری داده‌های باکیفیت در حال تلاش هستند.

راهکارها

• پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها: حذف داده‌های تکراری، ناقص و نویزی قبل از آموزش مدل می‌تواند به منجر به افزایش کیفیت داده‌ها شود.
• استانداردسازی داده‌ها: برای افزایش سازگاری می‌توان  فرمت‌ها، معیارها و ساختارهای مشخصی را برای داده‌ها تعریف کرد.
• افزایش داده: برای بهبود عملکرد مدل می‌توان داده‌های مصنوعی را با روش‌های علمی تولید کرد.
• سرمایه‌گذاری در مدیریت داده: با ایجاد تیم‌ها و زیرساخت‌های تخصصی می‌توان به نگهداری و به‌روزرسانی داده‌های باکیفیت کمک کرد.

برنامه‌نویسی هوش مصنوعی برای فردایی بهتر!

در دنیای امروز، استفاده از حوزه‌های گوناگون هوش مصنوعی در زمینه‌های مختلف روز به روز در حال افزایش است. همچنین به واسطه هوش مصنوعی، موقعیت‌های شغلی این حوزه گسترده‌تر شده و  افراد زیادی به دنبال کسب اطلاعات در این حوزه و آموزش نحوه برنامه نویسی هوش مصنوعی هستند.