یادگیری ماشین در مقابل هوش مصنوعی — تفاوت آنها چیست؟
«مهمترین مهارت در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، آشنایی با تمام الگوریتمهای کلاسیک هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی است که پیش از این وجود داشتهاند.» –فرانک کین (مدیرعامل Sundog Education و مدیر ارشد سابق در شرکت آمازون)
هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (Machine Learning) شباهتهایی با هم دارند، اما دقیقاً یکسان نیستند. هوش مصنوعی شاخهای از علوم کامپیوتر است که بر توسعه سیستمهایی تمرکز دارد که قادر به انجام وظایف پیچیده در سطحی قابل مقایسه یا حتی فراتر از تواناییهای انسانی هستند. این امر فناوریهایی مانند ChatGPT را قادر میسازد تا اطلاعات را پردازش کرده و پاسخها را بهصورت کارآمد تولید کنند.
یادگیری ماشین (ML)، زیرمجموعهای از هوش مصنوعی است که بر آموزش کامپیوترها برای شناسایی الگوها و تحلیل حجم عظیمی از دادهها با هدف بهبود عملکرد در طول زمان تمرکز دارد. به جای تقلید مستقیم از فرآیندهای فکری انسان، یادگیری ماشین از روشهای آماری برای بهبود تصمیمگیری و پیشبینیها استفاده میکند.
در حالی که هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) پیشرفتهای چشمگیری داشتهاند، هنوز هم برداشتهای نادرستی درباره تواناییها و محدودیتهای آنها وجود دارد. برخی از این باورهای اشتباه عبارتاند از:
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین فناوریهای علمیتخیلی هستند. در حالی که واقعیت این است که هر دو فناوری کاملاً واقعی بوده و با همکاری یکدیگر در حال متحول کردن زندگی انسانها در سراسر جهان هستند.
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین دقیقاً از هوش انسانی تقلید میکنند. هوش مصنوعی میتواند با استفاده از یادگیری ماشین، وظایف بسیار تخصصی را انجام دهد، اما قادر نیست مجموعه کامل تواناییهای شناختی انسان را بازتولید کند. این فناوری نمیتواند احساساتی مانند شادی، غم یا سایر هیجاناتی را که تجربه انسانی را منحصربهفرد میسازند، درک کند.
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین شغلها را از انسانها میگیرند. شرکتها روزبهروز بیشتر از این فناوریها برای خودکارسازی کارهایی استفاده میکنند که پیشتر توسط انسانها انجام میشد. با این حال، در همین زمان، فرصتهای شغلی جدیدی برای افرادی که در زمینه AI و ML مهارت دارند ایجاد میشود.
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به انسانها کمک میکنند تا مسائل را سریعتر و کارآمدتر از همیشه حل کنند و افرادی که درک درستی از این فناوریها دارند، در بازار کار بسیار مورد تقاضا هستند.
در ادامه، با این فناوریها و نحوه کمک آنها به رشد شغلیتان بیشتر آشنا خواهید شد.
هوش مصنوعی (AI) چیست؟
هوش مصنوعی یک فناوری است که میتواند تحلیل کند، بیاموزد و استدلال نماید تا بهترین نتایج ممکن را شناسایی و به آنها دست یابد. برای درک بهتر این مفهوم، لازم است نگاهی به نحوه استفاده از هوش مصنوعی بیندازیم.
کامپیوترهایی که به فناوری هوش مصنوعی مجهز هستند، از میان حجم عظیمی از دادهها بینشهایی استخراج میکنند و با استفاده از این اطلاعات، تصمیمگیری کرده و مشکلات را بهصورت سریع و کارآمد حل میکنند.
نحوه عملکرد هوش مصنوعی به نوع سیستم بستگی دارد. یادگیری ماشین یکی از روشهایی است که برای اجرای یک سیستم کامل هوش مصنوعی مورد استفاده قرار میگیرد، اما تنها روش نیست. به عنوان مثال، سیستمهای مبتنی بر قواعد یا سیستمهای خبره در گذشته مورد بررسی قرار گرفتهاند. آنچه امروزه در سیستمهای هوش مصنوعی هیجانانگیز است، مدلهای «هوش مصنوعی مولد» هستند که میتوانند دادههای بدون ساختار مانند متن و تصویر را پردازش کرده، دستورالعملها را در قالب پرامپتها دنبال کرده و خروجیهای جدیدی تولید کنند.
تمام پیشرفتهای چشمگیری که در سالهای اخیر، ابتدا در زمینه «یادگیری عمیق» (Deep Learning) و شبکههای عصبی و سپس در حوزه «هوش مصنوعی مولد» حاصل شدهاند، باعث شدهاند تا سیستمهای هوش مصنوعی توانمندتر از همیشه شوند. هوش مصنوعی مبتنی بر شبکههای عصبی از نحوه عملکرد مغز انسان الهام گرفته است؛ یعنی پردازش دادهها بهصورت لایهلایه، شناسایی الگوها و حل مسائل. این ویژگی به آن امکان میدهد تا دادههای خام و بدون ساختار را بهتر از هر زمان دیگری درک کند.
با ظهور مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) که قادر به شبیهسازی توانایی استدلال چندمرحلهای هستند، سیستمهای هوش مصنوعی اکنون میتوانند برنامهریزی کنند، استدلال نمایند و مسائلی را حل کنند که در ابتدا برای آنها آموزش ندیده بودند؛ و این یعنی فراتر رفتن از مرزهای سیستمهای کلاسیک یادگیری ماشین.
شاید شما هر روز بدون آنکه متوجه باشید از هوش مصنوعی استفاده میکنید. در ادامه، با چند نمونه از کاربردهای هوش مصنوعی آشنا میشویم.
دستیارهای صوتی
سیری (Siri)، الکسا (Alexa) و سایر دستیارهای صوتی از هوش مصنوعی برای شناسایی الگوهای گفتار و درک زبان طبیعی استفاده میکنند. هنگامی که از یک دستیار صوتی سؤالی میپرسید، این فناوری گفتار شما را تشخیص داده و در عرض چند ثانیه پاسخی مناسب ارائه میدهد.
چتباتهای مجهز به هوش مصنوعی
بسیاری از کسبوکارها از چتباتهای مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده میکنند که احتمالاً آنها را در وبسایتها و اپلیکیشنهای مختلف دیدهاید. چتباتها به شرکتها کمک میکنند تا خدمات مشتریان خود را خودکارسازی و بهینهسازی کنند. تنها کافی است پرسشی یا دستوری را در چتبات وارد کنید تا فوراً پاسخ دریافت کنید.
خودروهای خودران
اگر صاحب یک خودرو تسلا هستید، در واقع یک خودروی مجهز به هوش مصنوعی دارید. خودروهای تسلا و سایر وسایل نقلیه خودران از هوش مصنوعی برای شناسایی خطرات جادهای و هشدار دادن به رانندگان در صورت انحراف از مسیر استفاده میکنند. این فناوری به افزایش ایمنی جادهها برای همه کمک میکند.
رباتهای هوشمند
نباید نقش هوش مصنوعی در رباتیک هوشمند را فراموش کرد. با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، رباتها میتوانند در زمان واقعی بیاموزند و خود را با محیطهای در حال تغییر سازگار کنند. به همین دلیل، این نوع رباتها در برخی صنایع مانند خودروسازی و تولید، ارزش بسیار بالایی دارند.
یادگیری ماشین چیست؟
یادگیری ماشین بدون هوش مصنوعی وجود ندارد. ML شاخهای از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها امکان میدهد با تحلیل حجم عظیمی از دادهها، الگوها را شناسایی کرده و عملکرد خود را در انجام وظایف بهبود بخشند — بدون آنکه بهصورت مستقیم برنامهریزی شده باشند.
هوش مصنوعی، پایه و نیروی محرکه ایجاد مدلهای یادگیری ماشین است. یک مدل یادگیری ماشین معمولاً از سه بخش تشکیل میشود:
فرآیند تصمیمگیری: الگوریتم یادگیری ماشین دادههای برچسبدار یا بدون برچسب را پیشبینی یا طبقهبندی میکند تا به یک برآورد برسد.
تابع خطا: این تابع، برآورد مدل را با نمونههای شناختهشده مقایسه میکند تا دقت آن را ارزیابی کند.
فرآیند بهینهسازی مدل: مدل، تفاوت بین برآورد خود و نمونههای واقعی را در نظر گرفته و نحوه ارزیابی دادهها را بهروزرسانی میکند. این کار باعث میشود پیشبینیهای آینده دقیقتر شوند.
همه انواع یادگیری ماشین به یک شکل ایجاد نمیشوند. از متداولترین انواع یادگیری ماشین میتوان به موارد زیر اشاره کرد:
یادگیری نظارتشده (Supervised): در این روش، دادههای برچسبدار به الگوریتمها آموزش میدهند تا الگوها را شناسایی کرده و نتایج را پیشبینی کنند. در نتیجه، مدلها میتوانند روابط بین ورودیها و خروجیها را درک و تحلیل کنند.
یادگیری بدون نظارت (Unsupervised): در این روش، دادههای بدون برچسب برای آموزش الگوریتمها استفاده میشوند تا الگوها و نتایج احتمالی را شناسایی کنند. الگوریتم دادهها را بر اساس شباهتها، تفاوتها و الگوهای موجود گروهبندی میکند.
یادگیری تقویتی (Reinforcement): این نوع یادگیری بر پایه آزمون و خطا است و الگوریتمها را آموزش میدهد تا تصمیمگیری مؤثر را بیاموزند. در این روش، الگوریتمها بر اساس عملکرد خود در یک محیط خاص و میزان دقت در پیشبینی نتایج آینده، پاداش یا جریمه دریافت میکنند.
مدلهای یادگیری ماشین میدانند چگونه بهطور مداوم عملکرد خود را بهبود دهند و برای این کار نیازی به برنامهنویسی مجدد ندارند. در ادامه، به برخی از کاربردهای رایج یادگیری ماشین نگاهی خواهیم انداخت.
سرویسهای استریمینگ
تا به حال فکر کردهاید که نتفلیکس چگونه فیلمهایی را به شما پیشنهاد میدهد که کاملاً با سلیقهتان همخوانی دارند؟ یا اسپاتیفای چگونه شما را با گروهها و هنرمندانی آشنا میکند که قبلاً نامشان را نشنیده بودید اما حالا جزو علاقهمندان آنها هستید؟ نتفلیکس، اسپاتیفای و سایر سرویسهای استریمینگ از یادگیری ماشین (ML) برای شناخت بهتر کاربران و ترجیحات آنها استفاده میکنند تا محتوایی شخصیسازیشده و مطابق با سلیقه هر فرد ارائه دهند.
شناسایی تقلب در حوزه مالی
بانکها و مؤسسات اعتباری از یادگیری ماشین برای شناسایی تقلبهای مالی استفاده میکنند. الگوریتمهای ML عادات خرجکرد شما را ردیابی میکنند — اگر تراکنش مشکوکی در حساب بانکی شما مشاهده شود، مؤسسه مالی به سرعت آن را تشخیص داده و به شما هشدار میدهد. به این ترتیب، میتوانید فوراً به فعالیتهای مشکوک یا تقلبی واکنش نشان دهید.
حوزه سلامت
پزشکان، ارائهدهندگان خدمات درمانی و بیماران از یادگیری ماشین بهرهمند میشوند. این فناوری به کادر پزشکی کمک میکند تا بر اساس دادهها تصمیمگیری و تشخیصهای دقیقتری انجام دهند، که این امر موجب بهبود کیفیت مراقبت از بیماران و کاهش احتمال بروز خطا میشود. همچنین، یادگیری ماشین به متخصصان سلامت کمک میکند تا واکنش بیماران نسبت به تغییرات سبک زندگی و درمانها را با دقت بیشتری پیشبینی کنند.
اکنون که با اصول پایه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین آشنا شدید، بیایید به بررسی تفاوتهای آنها بپردازیم.
تفاوتهای کلیدی بین هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
هوش مصنوعی شامل تمامی ماشینهای هوشمند میشود؛ از سیستمهای مبتنی بر قواعد گرفته تا سیستمهای یادگیرنده. یادگیری ماشین بخشی از این سیستمها است و تمرکز اصلی آن بر شناسایی الگوها و یادگیری از دادههای دریافتی است.
سیستمهای یادگیری ماشین برای حل مسائل به نمونههای آموزشی خود یا مدلی که توسط مهندس یادگیری ماشین برای یک مسئله خاص طراحی شده تکیه دارند. در مقابل، هوش مصنوعی میتواند فراتر از این عمل کند و از اطلاعاتی که در قالب منطق، قواعد یا حتی دستورالعملهایی که توسط کاربر بهصورت پرامپت ارائه میشوند، استفاده نماید. این قابلیت به سیستمهای هوش مصنوعی امکان میدهد تا مسائلی را حل کنند که خارج از محدوده دادهها یا طراحی اولیه آنها هستند، و در نتیجه به حلکنندههای عمومیتری تبدیل شوند.
شناخت عمیق تفاوتها و کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، بهویژه برای افرادی که قصد پیشرفت شغلی یا شروع مسیری جدید در حرفه خود دارند، بسیار ارزشمند است.
فرصتهای شغلی در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
تقاضا برای افرادی که مهارت و تجربه در زمینه هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) دارند، بهطور مداوم در حال افزایش است. برخی از پرتقاضاترین نقشها در این حوزه عبارتاند از:
مهندس AI/ML: توسعه و بهینهسازی مدلهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را بر عهده دارد.
دانشمند داده (Data Scientist): از یادگیری ماشین برای تحلیل پیشبینانه و استخراج بینشهای کاربردی استفاده میکند.
توسعهدهنده نرمافزار: برنامهها و اپلیکیشنهایی را طراحی و پیادهسازی میکند که بر پایه هوش مصنوعی ساخته شدهاند.
تحلیلگر کسبوکار (Business Analyst): از یادگیری ماشین برای کشف الگوها و دادههای پنهان استفاده کرده و تصمیمات استراتژیک اتخاذ میکند.
تحلیلگر امنیت سایبری: از هوش مصنوعی برای مقابله با بدافزارها، باجافزارها و سایر تهدیدات سایبری بهره میگیرد.
با تکامل روزافزون فناوریهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، نیاز به افرادی با دانش پیشرفته در این زمینهها نیز بیشتر خواهد شد. هرچه زودتر مفاهیم پایهای AI و ML را فرا بگیرید، سریعتر میتوانید پایههای یک مسیر شغلی پربار و آیندهدار را بنا کنید.
دورههای آنلاین آموزشی در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به شما کمک میکنند تا مسیر شغلی جدیدی را آغاز کرده یا موقعیت فعلی خود را ارتقا دهید. با گذراندن این دورهها، مهارتهای لازم برای بهرهبرداری از فرصتهای شغلی روبهرشد در حوزه AI و ML را به دست خواهید آورد.
هوش مصنوعی در مقابل یادگیری ماشین: مهارتهای شغلی
مهارتهای مورد نیاز برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین متفاوت است، اگرچه برخی شباهتها نیز دارند. هر دو حوزه نیازمند دانش قوی در ریاضیات، آمار و برنامهنویسی هستند، اما تمرکز هر یک متفاوت است.
مهارتهای شغلی هوش مصنوعی (AI)
برای موفقیت در زمینه هوش مصنوعی، نیاز به مهارتهای قوی در حل مسئله، برنامهنویسی و طراحی الگوریتمها دارید. مهندسان AI اغلب با سیستمهای پیچیدهای کار میکنند که ممکن است قابلیت یادگیری یا سازگاری نداشته باشند و به جای آن بر قواعد از پیش تعریفشده متکی باشند. مهارتهای کلیدی شامل موارد زیر است:
برنامهنویسی: Python، Java یا C++ برای ساخت مدلهای AI
الگوریتمها: طراحی الگوریتم برای مدلهای AI، سیستمهای مبتنی بر قواعد و حل مسائل هوش مصنوعی
شبکههای عصبی: دانش ایجاد شبکههایی الهامگرفته از شناخت انسان
مهندسی پرامپت: طراحی ورودیهای مؤثر برای هدایت مدلهای زبانی بزرگ در تولید خروجیهای دقیق، مرتبط و ایمن
مدلهای زبانی بزرگ (LLMs): درک نحوه آموزش، بهینهسازی و کاربرد مدلهای زبانی بزرگ در وظایف واقعی مانند خلاصهسازی، ترجمه و تولید کد
مهارتهای شغلی یادگیری ماشین (ML)
متخصصان یادگیری ماشین بر ساخت سیستمهایی تمرکز دارند که قادر به یادگیری از دادهها و بهبود عملکرد در طول زمان باشند. این مهارتها نیازمند دانش پردازش دادهها، الگوریتمهای پیشبینی و تکنیکهای پیشرفته برای بهینهسازی مدلها است. مهارتهای کلیدی شامل موارد زیر است:
تحلیل و پردازش دادهها: تخصص در پاکسازی دادهها، دستکاری دادهها و مصورسازی دادهها
الگوریتمها و مدلها: درک مدلهای یادگیری ماشین مانند رگرسیون، درختهای تصمیم و الگوریتمهای خوشهبندی
برنامهنویسی: تسلط بر Python، R یا زبانهای مشابه و کتابخانههایی مانند TensorFlow، Keras یا PyTorch
ریاضیات: پایه قوی در جبر خطی، احتمال و تکنیکهای بهینهسازی
ارزیابی مدل: تجربه در ارزیابی مدلها با استفاده از معیارهایی مانند دقت (Accuracy)، بازیابی (Recall)، امتیاز F1 و غیره
در حالی که متخصصان هوش مصنوعی ممکن است منطق پشت سیستمهای هوشمند را طراحی کنند، حرفهایهای یادگیری ماشین بیشتر بر جنبه یادگیری از طریق دادهها و بهینهسازی تمرکز دارند.
دیدگاه کارشناسی با فرانک کین (مدیرعامل Sundog Education و مدیر ارشد سابق در آمازون)
پرسش: مهارتهای ضروری برای حرفهایهایی که میخواهند در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین شغل بسازند چیست؟
همه ما باید بدانیم چگونه ابزارهای هوش مصنوعی را بهصورت مؤثر و ایمن استفاده کنیم تا کار خود را سریعتر پیش ببریم. این به معنای درک محدودیتها و کاربردهای مناسب این فناوریها است. مدلهای زبانی بزرگ، مانند ChatGPT، همچنان تمایل دارند پاسخهایی بسازند که ظاهراً معتبر به نظر میرسند اما لزوماً درست نیستند — بنابراین مهم است بدانید چگونه این مدلها را با زمینه، اطلاعات و قابلیتهای اضافی تقویت کنید تا دقت آنها در یک وظیفه مشخص بهبود یابد.
اگر شما توسعهدهنده نرمافزار هستید، هوش مصنوعی همه چیز را تغییر داده است. اما حتی در نوشتن کد نیز AI محدودیتهایی دارد — اصول مهندسی نرمافزار شما هنوز لازم است تا AI را به تولید کدی هدایت کنید که در چارچوب یک سیستم مهندسیشده بزرگ قرار گیرد و صحت، پایداری و امنیت آن را تأیید کنید.
برای کسانی که به دنبال نقش مهندس هوش مصنوعی هستند، درک نحوه توسعه یا تخصصی کردن این سیستمها برای یک مسئله مشخص، مهارتی حیاتی است. استفاده از تکنیکهایی مانند فاینتیونینگ (Fine-Tuning)، تولید با بازیابی تکمیلی (Retrieval-Augmented Generation) و چارچوبهای عاملی (Agentic Frameworks) از مهارتهایی هستند که باید با آنها شروع کنید، همراه با استفاده از این سیستمها از طریق APIهایشان.
پرسش: برخی از روندهای نوظهور در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین که حرفهایها باید از آنها مطلع باشند چیست؟
یکی از این روندها تمرکز بر بهینهسازی و کارایی است که من آن را تحسین میکنم — زیرا هر مسئلهای نیازمند راهحل پرمصرف نیست. مدل DeepSeek توجه زیادی جلب کرد زیرا توانست نتایجی مشابه سیستمهایی که در آموزش خود انرژی بیشتری مصرف میکردند ارائه دهد. اما در عین حال، شرکتهایی وجود دارند که مدلهایی بزرگتر و پیچیدهتر تولید میکنند که نیازمند مراکز داده عظیمی هستند، مانند Grok.
بهعنوان یک حرفهای، مهارت مهم این است که بدانید چگونه مدل مناسب برای محصول مورد نظر را انتخاب کنید. اغلب، یک مدل زبانی کوچک و کمهزینه یا مدل کلاسیک همراه با منابع داده مناسب، پاسخگوی نیاز خواهد بود.
چارچوبهای عاملمحور (Agentic Frameworks) نیز در سال جاری محبوبیت زیادی پیدا کردهاند. این اصطلاح تعریف دقیقی ندارد، اما بهطور کلی به معنای فراهم کردن دسترسی مدلهای زبانی بزرگ به ابزارهای خارجی است. این دسترسی میتواند ساده باشد، مانند دسترسی به منابع داده خارجی، یا پیچیده باشد، مانند کنترل مرورگر وب، حسابهای سرمایهگذاری یا ماشینهای واقعی. اخلاق، مسئولیتپذیری و حاکمیت از موضوعات بسیار مهم در بهکارگیری عاملهای هوش مصنوعی هستند؛ زیرا اگر این سیستمها آزاد شوند و مطابق انتظار عمل نکنند، مشکلات جدی ایجاد خواهند کرد. یکی از موضوعات داغ حال حاضر، پروتکل مدل کانتکست (Model Context Protocol یا MCP) است که راهی برای اتصال آسان سیستمهای خارجی به این عاملهای هوش مصنوعی فراهم میکند.
هوش مصنوعی در مقابل یادگیری ماشین: فرصتهای شغلی
هر دو حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، زمینههای در حال رشد سریعی دارند و فرصتهای شغلی متعددی ارائه میکنند، اما هر کدام مسیرهای شغلی متفاوتی را پیش روی علاقهمندان قرار میدهند.
فرصتهای شغلی در حوزه هوش مصنوعی
هوش مصنوعی شامل طیف وسیعی از حوزهها است که فراتر از یادگیری ماشین هستند. حرفهایهای AI بر روی سیستمهایی کار میکنند که شبیهسازی استدلال، تصمیمگیری و حل مسئله انسانی را انجام میدهند. برخی از فرصتهای کلیدی شغلی عبارتاند از:
مهندس AI: توسعه و بهینهسازی مدلها و سیستمهای هوش مصنوعی
پژوهشگر AI: تحقیق در زمینه موضوعات پیشرفته هوش مصنوعی، از جمله شبکههای عصبی و محاسبات شناختی
مهندس رباتیک: طراحی و بهینهسازی رباتها با استفاده از هوش مصنوعی برای خودکارسازی و تصمیمگیری
تحلیلگر کسبوکار (AI): استفاده از هوش مصنوعی برای استخراج بینشها و اتخاذ تصمیمات استراتژیک
معمار راهکارهای AI: طراحی و پیادهسازی سیستمهای هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ برای سازمانها
فرصتهای شغلی در یادگیری ماشین
یادگیری ماشین حوزهای تخصصیتر است و به آموزش سیستمها برای تحلیل و تفسیر دادهها میپردازد. حرفهایهای ML معمولاً بر تحلیل پیشبینانه، مدلسازی دادهها و یادگیری مداوم تمرکز دارند. برخی از فرصتهای کلیدی شغلی عبارتاند از:
مهندس یادگیری ماشین: توسعه، آزمایش و پیادهسازی مدلهای ML
دانشمند داده: استفاده از ML برای تحلیل مجموعههای بزرگ داده، پیشبینی نتایج و تولید بینشهای کاربردی
پژوهشگر ML: بررسی الگوریتمها و روشهای جدید برای بهبود مدلهای یادگیری ماشین
مهندس یادگیری عمیق: تخصص در توسعه شبکههای عصبی عمیق برای مسائل پیچیده مانند تشخیص تصویر و پردازش زبان طبیعی
تحلیلگر کسبوکار (ML): استفاده از یادگیری ماشین برای حل مسائل خاص کسبوکار و پیشبینی روندها
در حالی که هر دو حوزه تقاضای بالا و حقوق رقابتی دارند، نقشهای یادگیری ماشین بیشتر بر دادهها و توسعه عملی مدلها تمرکز دارند، در حالی که نقشهای هوش مصنوعی ممکن است شامل پژوهشهای گستردهتر و کاربرد در سیستمهایی فراتر از یادگیری ماشین باشند.
چرا یادگیری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای بسیاری از مسیرهای شغلی ضروری است
زمانی که شروع به یادگیری اصول پایهای AI و ML میکنید، خواهید دید که چگونه این فناوریها میتوانند در صنایع مختلف بهکار گرفته شوند. بخشهایی که به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای خودکارسازی، تحلیل دادهها و تصمیمگیری متکی هستند، شامل موارد زیر میشوند:
کشاورزی
امنیت سایبری
انرژی
مالی
حوزه سلامت
تولید
خردهفروشی
بسیاری از شرکتها به دنبال جذب متخصصان AI و ML هستند تا نوآوری ایجاد کرده و کارایی خود را افزایش دهند. برخی از آنها حاضرند آموزشهای حین کار را برای نیروی جدید ارائه دهند تا بتوانند به مشارکتکنندگان ارزشمند در موفقیت بلندمدت شرکت تبدیل شوند.
گواهینامههای AI و ML به شما مزیت رقابتی نسبت به سایر متقاضیان شغل میدهند و درهای فرصتهای شغلی پردرآمد را باز میکنند. با توجه به این که در بازار کار رقابتی برجسته خواهید بود، موقعیت مناسبی برای کسب حقوق و مزایای عالی خواهید داشت.
در زمان تصمیمگیری درباره گام بعدی، در نظر داشته باشید که گیت میتواند به شما کمک کند تا پتانسیل خود را به حداکثر برسانید.
چگونه با گیت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را یاد بگیریم
Python برای توسعه AI و ML
در دوره بوت کمپ پایتون برای علم داده و یادگیری ماشینی ثبتنام کنید تا زبان اصلی توسعه AI و ML را بیاموزید. پایتون ساده، قابل اعتماد و توانمند در انجام تحلیلهای پیچیده داده است. همچنین میتوانید از آن همراه با کتابخانههایی مانند NumPy، TensorFlow و سایر ابزارها برای پردازش دادهها، یادگیری عمیق و موارد دیگر استفاده کنید.
یادگیری عمیق و شبکههای عصبی
در دورههایی ثبتنام کنید که نحوه استفاده از یادگیری عمیق را به شما آموزش میدهند. این زیرمجموعه از یادگیری ماشین به شما امکان میدهد شبکههای عصبی مشابه آنچه مغز برای تصمیمگیریهای پیچیده و پیشبینیهای پیشرفته استفاده میکند، ایجاد کنید.
موارد کاربردی AI در دنیای واقعی
بیاموزید چگونه میتوانید هوش مصنوعی را در زندگی روزمره خود بهکار ببرید. پس از آن، قادر خواهید بود از AI برای تغییر جهان به شیوههایی استفاده کنید که پیشتر هرگز تصور نمیکردید.
فهرست دورههای ما در حال گسترش است و ما همچنان به افزودن دورههای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به مجموعه خود ادامه میدهیم.
جمعبندی: یادگیری ماشین در مقابل هوش مصنوعی
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مشابه هم هستند، اما تفاوتهایی دارند و هر یک نقشهای مشخصی در فناوری و کسبوکار ایفا میکنند. یادگیری نحوه استفاده از آنها میتواند درهای فرصتهای شغلی جدید در صنایع مختلف جهانی را به روی شما باز کند.
برای ثبت دیدگاه وارد حساب کاربری خود شوید.
