کارگاه آموزشی آشنایی با مبانی هوش مصنوعی ابزارها و روشها

ساختار کارگاه آموزشی

کارگاه آموزشی «آشنایی با مبانی هوش مصنوعی: ابزارها و روش‌ها»، به صورت سلسله‌وار و عملی طراحی شده است تا به شرکت‌کنندگان امکان درک عمیق‌تری از مباحث و کاربردهای هوش مصنوعی را بدهد. ساختار این کارگاه شامل چندین بخش اصلی به شرح زیر است:

۱. آشنایی با مفاهیم پایه‌ای هوش مصنوعی

در این بخش، به معرفی و توضیح مفاهیم اولیه‌ای پرداخته خواهد شد که اساس فهم هوش مصنوعی را شکل می‌دهند. برخی از موضوعات شامل موارد زیر هستند:

• تعریف هوش مصنوعی: توضیح اینکه هوش مصنوعی چیست و تفاوت آن با سایر حوزه‌های فناوری مانند یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning) چیست.

• انواع هوش مصنوعی: تفکیک انواع مختلف هوش مصنوعی (Artificial Narrow Intelligence, Artificial General Intelligence, Artificial Superintelligence) و بررسی کاربردهای هر یک.

• تاریخچه هوش مصنوعی: مروری بر تاریخچه و تکامل هوش مصنوعی، از آغاز تحقیقات در دهه 1950 تا پیشرفت‌های اخیر.

۲. ابزارهای اصلی هوش مصنوعی

در این بخش، به معرفی ابزارها و فریم‌ورک‌های مختلفی پرداخته خواهد شد که برای پیاده‌سازی پروژه‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شوند. برخی از ابزارهای کلیدی که به آنها پرداخته می‌شود شامل:

• کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های محبوب هوش مصنوعی: معرفی کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow، PyTorch، Keras، Scikit-learn و Caffe که در ایجاد مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق کاربرد دارند.

• ابزارهای پردازش داده‌ها: بررسی ابزارهایی مانند Pandas، NumPy، Matplotlib برای پردازش و تحلیل داده‌ها که به عنوان پیش‌نیاز در اکثر پروژه‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شوند.

• ابزارهای تست و ارزیابی مدل‌ها: آشنایی با روش‌ها و ابزارهای ارزیابی مدل‌ها، مانند Cross-validation، ROC Curve، Confusion Matrix و Metrixهایی مانند Precision، Recall و F1-Score.

۳. روش‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین

یادگیری ماشین یکی از ارکان اصلی هوش مصنوعی است و این بخش به بررسی انواع روش‌ها و الگوریتم‌های موجود در این حوزه می‌پردازد:

• یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning): توضیح در مورد الگوریتم‌هایی مانند رگرسیون خطی، درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان (SVM)، و شبکه‌های عصبی.

• یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning): بررسی الگوریتم‌هایی مانند K-means clustering و DBSCAN برای تحلیل داده‌های بدون برچسب.

• یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): معرفی مفاهیم پایه‌ای یادگیری تقویتی و کاربرد آن در مسائلی مانند بازی‌های ویدیویی و رباتیک.

۴. کاربردهای عملی هوش مصنوعی

هوش مصنوعی در دنیای امروز در بسیاری از صنایع کاربرد دارد. در این بخش، به بررسی برخی از این کاربردها پرداخته خواهد شد:

• پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing): شامل تحلیل متن، ترجمه ماشینی، تشخیص گفتار و پاسخ به سوالات.

• بینایی ماشین (Computer Vision): استفاده از هوش مصنوعی برای شناسایی اشیاء، تشخیص چهره، و کاربردهای دیگر در تصویربرداری و ویدئو.

• تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی: استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی روندها و تحلیل‌های داده‌ای در زمینه‌های مالی، سلامت و بازاریابی.

۵. چالش‌ها و روندهای آینده در هوش مصنوعی

در نهایت، این بخش به بررسی چالش‌ها و روندهای پیش‌روی هوش مصنوعی می‌پردازد:

• چالش‌های اخلاقی و اجتماعی: مسائل مربوط به حریم خصوصی، تعصب‌های الگوریتمی و تاثیرات اجتماعی هوش مصنوعی.

• آینده هوش مصنوعی: روندهای جاری در توسعه هوش مصنوعی و احتمال‌های آینده‌ای مانند هوش مصنوعی عمومی (AGI) و کاربردهای آن در آینده.