آیا تا به حال شده با حجم عظیمی از مفاهیم هوش مصنوعی مواجه بشید و حس کنید یه کلاف سردرگم جلوتونه؟ 🤯 دوره مبانی هوش مصنوعی دقیقا برای حل همین مشکل طراحی شده. اینجا قرار نیست کدنویسی یاد بگیرید؛ قراره یه درک شهودی و ساختاریافته از تمام شاخههای اصلی هو...
نقشه راه هوش مصنوعی: از فلسفه تا شبکههای عصبی
آیا تا به حال شده با حجم عظیمی از مفاهیم هوش مصنوعی مواجه بشید و حس کنید یه کلاف سردرگم جلوتونه؟ 🤯 دوره مبانی هوش مصنوعی دقیقا برای حل همین مشکل طراحی شده. اینجا قرار نیست کدنویسی یاد بگیرید؛ قراره یه درک شهودی و ساختاریافته از تمام شاخههای اصلی هوش مصنوعی پیدا کنید، از فلسفه اولیه تا آخرین مدلهای زبانی.
چرا این دوره رو انتخاب کنم؟
خیلی از آموزشها مستقیم میرن سراغ فرمول و کد. اما مشکل اینجاست که بدون داشتن یه نقشه ذهنی واضح، خیلی زود گم میشید. این دوره مثل یه راهنمای تور هست که قبل از سفر، تمام نقشه شهر رو بهتون نشون میده. بعدش میتونید با اعتماد به نفس بیشتری مسیر تخصصی خودتون (مثلا یادگیری عمیق یا علم داده) رو انتخاب کنید.
مثلا فکر کنید میخواید مفهوم «اورفیتینگ» رو تو یه پروژه دانشجویی توضیح بدید. به جای حفظ کردن تعریف خشک، اینجا یاد میگیرید چطور با یه مثال ساده از پیشبینی قیمت مسکن، علت اتفاق افتادنش و راه حلهای کاربردی رو بفهمید.
مشخصات کلی دوره 🗺️
عنوان دوره: مبانی هوش مصنوعی: از تئوری تا شهود
قالب آموزش: ۱۹ درس ویدیویی در ۶ فصل مجزا
مدت زمان: حدود ۱۶۳ دقیقه محتوای فشرده و مفهومی
سطح آموزشی: مناسب برای همه سطوح (از مبتدی کاملا تازهکار تا کسی که میخواد پایههای خودش رو محکم بزنه)
پیش نیاز: نیاز به هیچ پیش زمینه برنامهنویسی یا ریاضیات پیچیده ای نداره.
در این مسیر آموزشی چه چیزهایی یاد میگیرید؟
ما قراره سفرمون رو از پایهترین سوالات شروع کنیم و قدم به قدم جلو بریم.
فصل ۱: شروع سفر | فلسفه و چیستی
اینجا همه چیز رو از صفر میسازیم. قرار نیست فقط تاریخچه بخونیم؛ میخویم ببینیم اصلا ایده «هوش ماشینی» چطور متولد شد.
* ریشههای تاریخی: از ماشین تفاضلی چارلز ببیج تا چیپهای امروزی.
* تعریف دقیق هوش مصنوعی و حل معمای تفاوت اون با یادگیری ماشین و یادگیری عمیق.
* بررسی آزمون تورینگ و بحث داغ «اتاق چینی»: آیا ماشین واقعا فکر میکنه؟
فصل ۲: اولین ابزارها | حل مسئله و جستجو
وقتی به یه ماشین «هوش» میدیم، اولین قابلیتش چیه؟ حل مسئله.
* آشنایی با مفهوم «فضای حالت» و چطور الگوریتمها با جستجو مسیر رو پیدا میکنن.
* نگاهی به فلسفه محاسبه پذیری و تولد رسمی حوزه AI.
* کاربرد این مفاهیم در بازیها (مثل شطرنج) با الگوریتمهای جستجو و درخت تصمیم.
فصل ۳: وارد دنیای واقعی میشیم | استدلال تحت عدم قطعیت
دنیای واقعی پر از شک و احتماله. هوش مصنوعی چطور با این شرایط کنار میاد؟
* مقدمهای بر استدلال احتمالی.
* قانون بیز، این ابرقدرت زیبا! 🧠 چطور باورهای ماشین رو در مواجهه با دادههای جدید آپدیت میکنه.
* ساخت یک فیلتر اسپم ساده از صفر با استفاده از دستهبند نیو بیز (Naive Bayes).
فصل ۴: قلب تپنده | یادگیری ماشین به زبان ساده
بالاخره رسیدیم به جایی که ماشین خودش از داده یاد میگیرد.
* دو ستون اصلی: رگرسیون (برای پیشبینی مقادیر پیوسته) و طبقه بندی (برای تشخیص دسته).
* معضل اورفیتینگ (Overfitting) چیه و چطور مدلمون رو زیاد به داده آموزشی وابسته نکنیم.
* آموزش الگوریتم همسایه نزدیک (KNN) و آشنایی با مکانیزم سیستمهای توصیهگر ساده.
فصل ۵: انقلاب مدرن | شبکه های عصبی
این فصل رو دوست خواهید داشت! میخویم ببینیم الهام از مغز انسان چطور منجر به قدرتمندترین مدلهای امروزی شد.
* تفاوت پردازش موازی در شبکه عصبی با پردازش متوالی در کامپیوترهای معمولی.
* اجزای سازنده: نورون، وزن، تابع فعال سازی و پرسپترون.
* آشنایی با معماریهای پیشرفته: شبکه های کانولوشنی برای بینایی، GANها برای تولید داده و مدل های زبانی بزرگ (LLMها).
فصل ۶: نگاه به آینده | پیامدها و اخلاق
هر فناوری قدرتمندی مسئولیت میاره. این فصل درباره آینده ای هست که خودمون می سازیم.
* ارزیابی انتقادی پیش بینی های هوش مصنوعی و تشخیص چرخه های هایپ از واقعیت.
* بررسی چالش های اخلاقی، سوگیری در داده ها و تاثیر اجتماعی AI.
* آینده هوش مصنوعی در تقاطع با سیاست، بازار کار و زندگی
