شش مهارت مهم و پرطرفدار در زمینهٔ هوش مصنوعی

استخدام متخصصان فناوریِ دارای مهارت‌های مرتبط با هوش مصنوعی، از هر حوزه دیگری در فناوری دشوارتر است. به بیان ساده، تقاضای رو به رشد برای کارشناسان هوش مصنوعی، بسیار بیشتر از عرضه آن‌هاست. سازمان‌ها تمایل زیادی دارند تا فناوری هوش مصنوعی را در کسب ‌و کار خود به کار بگیرند، اما تنها تعداد محدودی از افراد دارای این مهارت‌ها هستند. به‌عنوان مثال، در گزارش مهارت‌ها و حقوق فناوری اطلاعات Skillsoft سال ۲۰۲۳، حدود ۳۰٪ از تصمیم‌گیرندگان حوزه IT گفته‌اند که بیشترین مشکل را در جذب افراد متخصص در حوزه هوش مصنوعی دارند.
اما علت چیست؟ تیم‌های فنی و جویندگان کار، آماده یادگیری مهارت‌های جدید هستند، اما همگام شدن با تحولات سریع فناوری‌های هوش مصنوعی و تشخیص اینکه کدام مهارت ارزش سرمایه‌گذاری دارد، می‌تواند برای افراد چالش‌برانگیز باشد. خبر خوب این است که یادگیری مهارت‌های پرتقاضا در هوش مصنوعی، می‌تواند پتانسیل درآمدی شما را افزایش داده و جایگاهتان را در بازار کار تقویت کند.
اگر نمی‌دانید از کجا شروع کنید، در ادامه با مفاهیم، زبان‌ها، فریم‌ورک‌‌ها و سیستم‌های پرکاربرد هوش مصنوعی، به‌همراه مسیرهای یادگیری پیشنهادی آشنا خواهید شد.

هوش مصنوعی مولد (Generative AI)

در گزارشی از سایت استخدامی Indeed مهارت‌هایی که بیشترین سطح درآمدی را دارند، مشخص شده. در مشاغلی که مهارت «هوش مصنوعی مولد» به عنوان یکی از الزامات شغلی ذکر شده، میزان حقوق به‌طور متوسط ۴۷٪ افزایش یافته است. اگرچه برای نوشتن یا گفتن یک درخواست (پرامپت) به ChatGPT، نیاز به دانش فنی خاصی نیست، اما آشنایی با روش‌های کاربردی برای استفاده از هوش مصنوعی مولد در فرآیند کدنویسی، می‌تواند سرعت توسعه را افزایش داده و کیفیت آن را ارتقا دهد.
با درک عمیق‌تر این فناوری، می‌توانید تجربه ساخت مدل‌های پیچیده‌ی هوش مصنوعی را به‌دست آورید و حتی در خط مقدم نوآوری‌های نرم‌افزاری قرار بگیرید.

شروع یادگیری:

یادگیری چگونگی استفاده از هوش مصنوعی برای کدنویسی
یادگیری مقدمه‌ای درمورد (Large Language Models - LLMs)
ساخت چت‌بات با استفاده از پایتون (Python)

یادگیری ماشین (Machine Learning)

یادگیری ماشین، فرآیندی است که در آن از الگوریتم‌ها برای شناسایی الگو در داده‌ها و ساخت مدل‌هایی استفاده می‌شود که جنبه‌هایی از واقعیت را بازنمایی می‌کنند. این مدل‌ها صرف‌نظر از دقت‌شان برای انجام انواع مختلفی از تسک‌ها آموزش داده می‌شوند.
مهندسان Machine Learning، سیستم‌هایی طراحی می‌کنند که به کامپیوتر اجازه می‌دهد از داده‌ها بیاموزند و پیش‌بینی انجام دهند. وظایف آن‌ها شامل نوشتن کدهای مقیاس‌پذیر، مدیریت جریان داده‌ها و ساخت برنامه‌های کاربردی real-time است. این متخصصان اغلب با دانشمندان داده (Data Scientists) همکاری می‌کنند تا مدل‌ها را پیاده‌سازی و مقیاس‌دهی کنند؛ کاری که نیازمند ترکیبی از مهارت‌های برنامه‌نویسی و توانایی حل مسأله است.
درک یادگیری ماشین می‌تواند درهای تازه‌ای به روی خلق راه‌حل‌های نوآورانه باز کند؛ راه‌حل‌هایی که باعث افزایش کارایی و بینش‌های ارزشمندی در صنایع مختلف می‌شود. برای مثال، پلتفرم‌های تجارت الکترونیک سیستم‌های پیشنهاد دهی شخصی‌سازی‌شده مشتریان را به محصولات مناسب هدایت می‌کنند. در رایانش ابری (cloud computing)، یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی تخصیص منابع کاربرد دارد. در حوزه سلامت نیز، الگوریتم‌های یادگیری ماشین تصاویر پزشکی را تحلیل کرده و به تشخیص و درمان کمک می‌کنند.

شروع یادگیری:

مهندس یادگیری ماشین / هوش مصنوعی (Machine Learning/AI Engineer)
مبانی داده و برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی (Data and Programming Foundations for AI)
یادگیری ماشین در سطح متوسط (Intermediate Machine Learning)
ساخت یک مدل یادگیری ماشین (Build a Machine Learning Model)

یادگیری عمیق (Deep Learning)

یادگیری عمیق (Deep Learning) ، شاخه‌ای از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی سیستم (neural networks) استفاده می‌کند. این شبکه‌ها با داده‌های زیاد آموزش دیده تا بر اساس تجربیات قبلی، پیش‌بینی‌هایی انجام دهند.
طبق گزارش Indeed، افرادی که درک مناسبی از یادگیری عمیق دارند، به‌طور میانگین ۴۷٪ درآمد بیشتری نسبت به دیگران دارند. اگر با زبان برنامه‌نویسی پایتون، NumPy و مفاهیم پایه‌ی یادگیری ماشین آشنایی دارید، می‌توانید با استفاده از فریم‌ورک‌هایی مانند TensorFlow شبکه‌های عصبی ایجاد کنید. PyTorch نیز یک فریم‌ورک‌ متن‌باز رایگان است که کتابخانه‌ای بهینه برای محاسبات Tensor ارائه می‌دهد و توسط شرکت Meta توسعه یافته است. این ابزار به‌طور گسترده در حوزه‌هایNLP و Computer Vision استفاده می‌شود.

شروع یادگیری:

مقدمه‌ای بر PyTorch و شبکه‌های عصبی (Intro to PyTorch and Neural Networks)
PyTorch برای دسته‌بندی داده‌ها (PyTorch for Classification)
ساخت مدل‌های یادگیری عمیق با تنسورفلو (Build Deep Learning Models with TensorFlow)

هوش مصنوعی در فرآیند‌های کدنویسی

با بهره‌گیری از ابزارهای هوش مصنوعی مولد، توسعه‌دهندگان می‌توانند روند کاری خود را بهینه کنند. نتایج یک نظرسنجی از کاربران GitHub Copilot نشان می‌دهد که: سریع‌تر کدنویسی می‌کنند، احساس رضایت بیشتری دارند و چون از انجام کارهای تکراری رها می‌شوند، انرژی ذهنی بیشتری برای کارهای خلاقانه و هدفمند دارند.
اخیراً یک دستیار آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی را به برخی دوره‌ها اضافه شده. این ابزار به شما امکان می‌دهد تا راهنمایی کدنویسی شخصی‌سازی‌شده دریافت کرده و سؤالات خود را مستقیماً در پلتفرم مطرح کنید. این روش تمرین مناسبی برای افزایش مهارت در طراحی درخواست (پرامپت‌نویسی) و حل مسائل کدنویسی با کمک AI است.
روش‌های بی‌شماری وجود دارد که مهندسان نرم‌افزار از ابزارهایی مانند GitHub Copilot و ChatGPT برای افزایش بهره‌وری، دقت و خلاقیت استفاده ‌کنند و با پیشرفته‌تر شدن مدل‌های هوش مصنوعی، فرصت‌های جدیدتری برای استفاده از این فناوری‌ها در توسعه نرم‌افزار فراهم خواهد شد.

شروع یادگیری:

برنامه‌نویسی زوجی با هوش مصنوعی مولد – مطالعه موردی (Pair Programming with Generative AI Case Study)
بهینه‌سازی کد با هوش مصنوعی مولد – مطالعه موردی (Optimizing Code with Generative AI Case Study)
تست واحد با هوش مصنوعی مولد – مطالعه موردی (Unit Testing with Generative AI Case Study)
یادگیری استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌ها (Learn How to Use AI for Data Analysis)

سیستم‌های پرکاربرد هوش مصنوعی

همان‌طور که باید با کاربرد و موقعیت استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف آشنا باشید، باید قابلیت‌ها و کاربردهای پلتفرم‌های پیشرو هوش مصنوعی را نیز بشناسید.
برای مثال،؛ شرکت OpenAI مدل‌های عمومی هوش مصنوعی را توسعه داده از طریق APIها امکان ادغام آن‌ها در برنامه‌های کاربردی را برای برنامه‌نویسان فراهم می‌کند. Hugging Face یک پلتفرم جامعه محور است که ابزارها و منابع مرتبط باNLP و یادگیری ماشین ارائه می‌دهد. Midjourney نیز پلتفرمی است که در زمینه تولید تصاویر به کمک هوش مصنوعی فعالیت می‌کند و از طریق Discord در دسترس کاربران قرار دارد.