در سال‌های اخیر، به خصوص در سال 2025، شاهد موجی از تغییرات اساسی در دنیای فناوری و شغل‌ها بوده‌ایم. سم آلتمن، مدیرعامل OpenAI و یکی از چهره‌های برجسته دنیای فناوری، در صحبت‌های اخیر خود به اهمیت یادگیری هوش مصنوعی پرداخت و آن را مهم‌ترین ماموریت نسل Z برای مقابله با چالش‌های آینده فناوری و شغلی دانست. همچنین گزارش‌ها حاکی از آنند که با ورود هوش مصنوعی، عصر طلایی کار در شرکت‌های بزرگ فناوری مانند گوگل، آمازون و متا به پایان رسیده است. کارکنان این شرکت‌ها اکنون با شرایطی مشابه سایر صنایع مواجه هستند؛ ترس از تعدیل شدن، افزایش مسئولیت‌ها بدون افزایش حقوق، و کاهش امکانات رفاهی در محل کار. در سال 2025 بیش از 50 هزار کارمند فناوری در ایالات متحده تعدیل شده‌اند و این موج تعدیل در کل دنیا با ورود ایجنت‌های هوش مصنوعی در حال فراگیر شدن است.
این تغییرات به طور فزاینده‌ای در حال گسترش است و پیش‌بینی می‌شود که در آینده نزدیک، ایجنت‌های هوش مصنوعی به نیروی غالب در بازار کار تبدیل شوند. بر اساس پیش‌بینی‌های مایکروسافت، هر شرکتی قادر خواهد بود از کارمندان دیجیتال بهره‌برداری کند. به این ترتیب، یادگیری هوش مصنوعی و تطابق با این تحولات به امری ضروری تبدیل شده است. در صورتی که نتوانیم با این تغییرات همگام شویم، ممکن است با بحران‌های جدی مواجه شویم و شانس خود را برای حفظ شغل از دست بدهیم. بنابراین، یادگیری هوش مصنوعی هم یک ضرورت و هم یک فرصت است برای داشتن نقشی در آینده‌ای که به سرعت در حال تغییر است.
دوره جامع هوش مصنوعی iAAA: آموزش، رقابت و فرصت‌های شغلی در دنیای AI
سومین دوره جامع هوش مصنوعی iAAA با هدف آموزش و رقابت در دنیای AI آغاز شده است و به کسانی که می‌خواهند در دنیای فناوری‌های نوین و داده‌محور مهارت کسب کنند، فرصتی ویژه می‌دهد. این دوره با رویکردی کاربردی، آموزش‌های تخصصی در زمینه‌های مختلف صنایع را ارائه می‌دهد و با بیش از ۲۴۰ ساعت آموزش، شرکت‌کنندگان را برای رقابت در بزرگترین جایزه هوش مصنوعی کشور آماده می‌کند. این رقابت به حل مسائل واقعی صنایع مختلف از جمله سلامت، بانکداری، بیمه، رمزارز، معدن، دارو، فولاد، پتروشیمی و … می‌پردازد و جوایز نقدی و فرصت‌های شغلی برای برترین‌ها در نظر گرفته شده است. تاکنون بیش از ۲۰۰۰ نفر از سراسر کشور در این دوره آموزشی شرکت کرده‌اند.
iAAA به‌عنوان یک دوره آموزشی متفاوت، مسیر یادگیری شخصی‌سازی‌شده، پشتیبانی حرفه‌ای از شرکت‌کنندگان، و دسترسی به اساتید برجسته را فراهم می‌کند. این برنامه علاوه بر آموزش، فرصت‌های شغلی واقعی و ارتباط با شرکت‌های معتبر را نیز در اختیار شرکت‌کنندگان قرار می‌دهد. مخاطبان این دوره شامل دانش‌آموزان، دانشجویان، فارغ‌التحصیلان و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی هستند و محتوای آن به‌گونه‌ای طراحی شده که حتی افراد بدون پیش‌زمینه قبلی نیز قادر به متخصص شدن در حوزه هوش مصنوعی خواهند بود. در ادامه با این دوره بیشتر آشنا می‌شوید.
دوره‌های آموزشی هوش مصنوعی iAAA: فرصتی برای سازگاری با دنیای جدید
در مسیر متحول‌کننده هوش مصنوعی، سومین دوره آموزشی iAAA به صورت اساسی و کاربردی برای آماده‌سازی افراد در راستای مواجهه با چالش‌های پیش روی جهان فناوری مطرح است. این دوره هم مهارت‌های عملی در زمینه هوش مصنوعی را آموزش می‌دهد و هم برای شما این امکان را فراهم می‌کند تا در دنیای رقابتی آینده جایگاهی برای خود ایجاد کنید. در ادامه جزئیات مربوط به این دوره ارائه می‌شود و می‌توانید شرح مواردی را که طی آن یاد خواهید گرفت، بخوانید.
پایتون برای هوش مصنوعی
این بخش با معرفی مقدماتی دنیای برنامه‌نویسی آغاز می‌شود و با آموزش سینتکس‌های پایه، بلوک‌های شرطی و حلقه‌ها، شما را برای ساخت اولین کدهایتان آماده می‌کند. در ادامه با ساختارهای داده‌ای مثل لیست‌ها، دیکشنری‌ها و کار با رشته‌ها آشنا می‌شوید و سپس به نوشتن توابع کاربردی و مدیریت فایل‌ها می‌پردازید. مباحث شی‌گرایی، توابع لامبدا و نحوه استفاده از فریمورک‌ها و بسته‌های مهم پایتون، مهارت برنامه‌نویسی شما را تقویت خواهد کرد. همچین در طول دوره به صورت مرتب و هفتگی تمرینات برنامه‌نویسی دریافت خواهید کرد و متناوبا دانش خود را در معرض آزمون قرار خواهید و در نهایت با انجام یک پروژه عملی، تمام آموخته‌هایتان را در قالب یک پروژه واقعی تمرین می‌کنید.
ریاضیات برای یادگیری ماشین
این بخش با تمرکز بر اصول ریاضیاتی ضروری برای یادگیری ماشین شروع می‌شود. ابتدا مفاهیم جبر خطی شامل بردارها، ماتریس‌ها و تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) را یاد می‌گیرید و تمرینات عملی با NumPy انجام می‌دهید. سپس وارد دنیای آمار و احتمال می‌شوید و با توزیع‌های آماری و قضیه بیز آشنا خواهید شد. مباحث حسابان و روش نزول گرادیان (Gradient Descent) به شما درک عمیقی از نحوه بهینه‌سازی مدل‌ها می‌دهد. در نهایت، تکنیک‌های پیشرفته‌ی بهینه‌سازی محدب (Convex) و غیرمحدب (Non-convex) به عنوان ابزاری برای ساخت مدل‌های دقیق‌تر معرفی می‌شوند.
علم داده
این ماژول با آموزش پیش‌پردازش داده‌ها آغاز می‌شود؛ از مدیریت داده‌های گمشده تا نرمال‌سازی و کدگذاری متغیرهای طبقه‌ای. در ادامه با تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) و بصری‌سازی توزیع‌های آماری، مهارت تجزیه و تحلیل اولیه داده‌ها را کسب می‌کنید. سپس مفاهیم مهندسی ویژگی مثل انتخاب و ساخت ویژگی‌های مناسب را می‌آموزید. در پایان، با یادگیری تکنیک‌های بصری‌سازی پیشرفته با Matplotlib، Seaborn و Plotly، توانایی ارائه تحلیلتان به صورت گرافیکی و تاثیرگذار را به دست خواهید آورد.
پردازش تصاویر دیجیتال
در این بخش ابتدا با اصول پایه تصاویر دیجیتال و آماده‌سازی محیط پایتون برای پردازش تصویر آشنا می‌شوید. عملیات‌های بنیادی مانند برش، تغییر اندازه و تغییر فضاهای رنگی را تمرین می‌کنید و نحوه تحلیل هیستوگرام‌های تصویری را فرا می‌گیرید. سپس به مفاهیم پیشرفته‌تر نظیر کانولوشن، تبدیل فوریه، کاهش نویز و آشکارسازی لبه‌ها با فیلترهای Sobel و Canny می‌پردازید. پردازش تصاویر دودویی، آستانه‌گذاری، مورفولوژی و تکنیک‌های بخش‌بندی تصویر با الگوریتم‌هایی مثل Watershed و هم‌ترازسازی تصاویر نیز به شما آموزش داده می‌شود تا بتوانید در پروژه‌های واقعی پردازش تصویر فعالیت کنید.
یادگیری ماشین (Machine Learning)
در این قسمت با مروری جامع بر انواع روش‌های یادگیری ماشین و جریان‌های کاری (Pipeline) شروع می‌کنید. ابتدا یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning) شامل رگرسیون خطی، رگرسیون چندجمله‌ای، رگرسیون لجستیک، KNN و درخت‌های تصمیم‌گیری (Decision Trees) را می‌آموزید. سپس وارد یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Clustering) می‌شوید و خوشه‌بندی (Clustering) با K-Means و روش‌های سلسله‌مراتبی را تمرین می‌کنید. مفاهیم کاهش ابعاد با تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) و انتخاب ویژگی‌ها نیز بررسی می‌شود. همچنین با روش‌های ارزیابی مدل‌ها، اعتبارسنجی متقاطع (Cross Validation) و بهینه‌سازی ابرپارامترها (Hyperparameter Optimization) آشنا می‌شوید و در نهایت تکنیک‌های یادگیری تجمیعی مثل Random Forest، Gradient Boosting و XGBoost را با انجام یک پروژه عملی به کار خواهید بست. در نظر داشته باشید که تمامی این موارد در قالب تمرین‌های عملی و تئوریک به صورت مرتب آزموده خواهند شد.
یادگیری عمیق (Deep Learning)
این بخش با معرفی مفاهیم یادگیری عمیق و آماده‌سازی کتابخانه PyTorch آغاز می‌شود. سپس با اصول ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی ساده آشنا می‌شوید و در ادامه به پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌آموزش‌یافته می‌پردازید. همچنین مدل‌سازی دنباله‌ها با شبکه‌های RNN و LSTM، و کار با مدل‌های بر پایه ترانسفورمر مثل BERT را تجربه می‌کنید. با ورود به دنیای مدل‌های مولد (GAN و VAE)، مهارت‌های ساخت داده‌های جدید را خواهید آموخت. ارزیابی مدل‌ها، تکنیک‌های تنظیم و در نهایت ساخت یک پروژه کامل یادگیری عمیق، مهارت شما را در این حوزه به سطحی عملی و پیشرفته می‌رساند.
پیش‌نویس پروژه‌های واقعی
با پیاده‌سازی پروژه‌های عملی در این دوره‌ها، شما قادر خواهید بود مفاهیم آموخته‌شده را در محیط‌های واقعی به کار ببرید. از ساخت مدل‌های ابتدایی هوش مصنوعی گرفته تا ایجاد پروژه‌های پیشرفته یادگیری عمیق، این دوره فرصتی برای آماده‌سازی شما برای ورود به دنیای شغلی فراهم می‌کند. شما با حل چالش‌های واقعی در زمینه‌های مختلف صنعتی مانند سلامت، بانکداری، بیمه، رمزارز، معدن، دارو، فولاد، پتروشیمی و… تجربه عملی بی‌نظیری کسب خواهید کرد که شما را برای رقابت در مسابقات هوش مصنوعی و ورود به بازار کار آماده می‌سازد.
نتیجه‌گیری
یادگیری هوش مصنوعی، به‌ویژه در دنیای امروز که سرعت تغییرات در آن به شدت افزایش یافته، تبدیل به یک ضرورت برای نسل جدید شده است. با توجه به روند رو به رشد استفاده از هوش مصنوعی در صنعت و نیاز به نیروهای کار دیجیتال، کسانی که این مهارت‌ها را یاد بگیرند، شانس بیشتری برای موفقیت در دنیای آینده خواهند داشت. به همین دلیل، سرمایه‌گذاری در یادگیری هوش مصنوعی، سرمایه‌گذاری در آینده است. با پیوستن به دوره آموزشی iAAA و نیز ملحق شدن به بزرگترین رقابت هوش مصنوعی کشور، فرصت ورود به جهان هوش مصنوعی و تبدیل شدن به بازیگری فعال در این حوزه را برای خود فراهم خواهید کرد.
کد تخفیف
علاقه‌مندان به شرکت در این دوره آموزشی می‌توانند از طریق کد زیر مشمول نخفیف 40 درصدی شوند.
shanbemag40
نوشته یادگیری هوش مصنوعی: ماموریتی برای مقابله با چالش‌های آینده فناوری و شغلی اولین بار در شنبه مگ. پدیدار شد.
آخرین دیدگاه‌ها