هوش مصنوعی از صفر

هوش مصنوعی بی شک مهمترین اختراع و دستاورد  بشر در قرن 21 ام است سرعت تولید و انفجار  اطلاعات  بی حدی زیاد  شده ، که اختراع هوش مصنوعی را تبدیل به گزینه ای غیرقابل اجتناب کرده  است ، بدون کمک هوش مصنوعی بررسی این حجم عظیم از دانش و اطلاعات و توسعه انها اگر نگوییم غیر ممکن است اما بسیار سخت  و زمان بر خواهد بود .

هوش مصنوعی Artificial Intelligence یا (AI) شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که هدف آن ساخت ماشین‌ها و سیستم‌هایی است که بتوانند مانند انسان‌ها فکر کنند، تصمیم بگیرند و مسائل را حل کنند. ایدهٔ AI از سال‌ها پیش در ذهن بشر وجود داشته، اما در قرن بیستم به ‌صورت جدی وارد حوزه علمی و فنی شد.

ایده هوش مصنوعی به‌طور رسمی در دهه ۱۹۵۰ میلادی شکل گرفت. در سال 1956 در کنفرانسی در دانشگاه دارتموث، اصطلاح Artificial Intelligence برای اولین بار به‌کار رفت. جان مک ‌کارتی، یکی از پیشگامان این حوزه، تعریف این رشته را ارائه داد: “ساخت ماشین‌هایی که بتوانند رفتار هوشمندانه نشان دهند.” در دهه‌های بعد، پیشرفت‌هایی در زمینه الگوریتم‌های یادگیری، توان محاسباتی، و داده‌های بزرگ، موجب توسعه سریع‌تر این علم شدند.

در دهه ۲۰۱۰ با ورود یادگیری عمیق (Deep Learning)، موفقیت‌های بزرگی در تشخیص تصویر، ترجمه زبان، بازی‌های کامپیوتری و اتوماسیون صنعتی به‌دست آمد و یس از ان توسعه دانش در شاخه AI وارد فاز جدیدی گردید .

با توجه به اهمیت بیش از اندازه هوش مصنوعی در زندگی و اینده  انسانها یادگیری این دانش نوین از اهمیت بسیار زیادی برخوردار است . لذا آموزشگاه آریان شبکه اقدام به برگزاری یک دوره جامع در این رشته  نموده است . این دوره یکی از کاملترین دوره های آموزشی در این رشته می باشد  و بر طبق روال همیشگیمان هر انچه را که درس میدهیم در وب سایت  و صفحه  اینستا گرام  آموزشگاه  قرار میدهیم .

فصل ۱:  مبانی هوش مصنوعی و برنامه‌نویسی

• معرفی کامل AI: تاریخچه، مفاهیم پایه و کاربردها
• برنامه‌نویسی پایتون از پایه برای هوش مصنوعی
• یادگیری ابزارهای عملی Jupyter  :، Google Colab
• پروژه: ساخت یک ابزار ساده تحلیلی با Pythonبرای استفاده در AI

فصل ۲: آشنایی با ریاضیات ضروری برای AI

• جبر خطی پایه
• آمار و احتمالات
• آشنایی با منطق فازی
• پروژه: تحلیل  یک داده واقعی مثل نمرات یک کلاس یا فروش یک شرکت

فصل ۳: یادگیری ماشین (ML) در هوش مصنوعی

• یادگیری نظارت‌شده (رگرسیون، طبقه‌بندی)
• یادگیری بدون نظارت (خوشه‌بندی)
• الگوریتم‌های معروف: درخت تصمیم، KNN، SVM
• پروژه: تشخیص تقلب یا تحلیل مشتریان

فصل ۴: یادگیری عمیق (DL)

• معرفی Deep Learning
• ساختار شبکه عصبی
• PyTorch/Tensor Flow
• بهینه‌سازی و توابع فعال‌سازی
• شبکه‌های کانولوشنی (CNN)
• شبکه‌های بازگشتی (RNN) و (LSTM)
• ساخت شبکه های عصبی ساده
• پروژه: تشخیص دست‌نوشته از نوشته تایپی

فصل ۵ : بینایی کامپیوتر (Computer Vision)

• پردازش تصویر با OpenCV
• تشخیص تصویر با CNN
• پروژه: سیستم شناسایی اشیا یا طبقه‌بندی تصاویر (مثلاً غذا، حیوان، پوشاک)

فصل ۶ : پردازش زبان طبیعی (NLP)

• مقدمه NLP: Tokenization، Lemmatization
• مدل‌های زبانی ساده و پیشرفته (TF-IDF، Word2Vec، BERT)
• پروژه: ساخت چت‌بات یا تحلیل نظرات کاربران (مثبت/منفی)

فصل ۷ :  سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)

• سیستم‌های مبتنی بر محتوا و مشارکت
• پیاده‌سازی سیستمهای توصیه گر با پایتون و داده‌های فروشگاه‌ها
• پروژه: طراحی سیستم توصیه فیلم یا محصول شبیه اینستاگرام

فصل ۸ : کاربرد هوش مصنوعی در کسب‌وکار +  ارایه یک پروژه نهایی

• آشنایی با APIها (GPT, Huggingface, OpenAI)
• ساخت محصول یا MVP با استفاده از AI
• آموزش رزومه‌سازی + مسیر ورود به بازار کار
• پروژه نهایی:  ساخت یک  چت‌بات