یادگیری هوشمصنوعی

برای یادگیری هوشمصنوعی پیش نیاز هایی وجود دارد که بدون آن ها ورود به آن غیرممکن است

ریاضیات و آمار

جبر خطی: ماتریس‌ها، بردارها، ضرب ماتریس، مقادیر ویژه و بردار ویژه

آمار و احتمال: توزیع‌ها، امید ریاضی، واریانس، احتمال شرطی، قوانین بیز

محاسبات عددی و حساب دیفرانسیل: مشتق، گرادیان، بهینه‌سازی

شاید خیلی از افراد ریاضیات رو مانع بزرگ برسر یادگیری هوشمصنوعی می دانند ولی باید توجه داشت برای شروع یادگیری آموزش و درک مقدماتی از سرفصل ها راه آموزش را برای افراد آسان میکند ولی برای انجام پروژه هایی با شخصی سازی زیاد احتیاج به عمیق شدن روی ریاضیات است

برنامه نویس

قلب تپنده Al که زبان پایتون اصلی ترین آنهاست بخاطر سادگی و کتاب های فراوان که در ادامه آموزشی برای این زبان در کانال قرار داده می شود

مبانی علوم داده

داده مثل خون Al است که باعث کار کرد آن می شود و یادگیری پاک ستزی داده و پردازش آن ها خیلی به شما کمک میکند پیشنهاد میکنم که در این مرحله یک دوره کوتاه علم داده را ببینید که پایه محکمی برای ورد به هوشمصنوعی می شود

مبانی یادگیری ماشین (Machine Learning)

خب در این مرحله داریم به مفاهیم اصلی نزدیک میشیم یادگیری ماشین یک زیرشاخه از Al است و پایه Al است که پیش نیاز درک انواع مدل های هوشمصنوعی است

مفاهیم: داده‌های آموزشی و آزمایشی، Overfitting و Underfitting، اعتبارسنجی مدل

الگوریتم‌های پایه: رگرسیون خطی و لجستیک، درخت تصمیم، KNN، SVM، خوشه‌بندی

البته نکران نباشید درباره همه این مطالب صحبت میشه

موضوعات اصلی هوشمصنوعی

یادگیری ماشین (Machine Learning): پایه و ستون AI

یادگیری عمیق (Deep Learning): شبکه‌های عصبی، CNN، RNN، Transformers

پردازش زبان طبیعی (NLP): مدل‌های زبان، Chatbot، تحلیل احساسات

بینایی ماشین (Computer Vision): تشخیص تصویر، طبقه‌بندی، Segmentations

رباتیک و سیستم‌های هوشمند

امیدوارم بتونیم درباره همه این مباحث صحبت کنیم

#AICodalyn

#Al

#Python