آموزش یادگیری عمیق – اصول و مبانی Deep Learning در هوش مصنوعی

یادگیری عمیق چیست؟ با پیشرفت فناوری به طور مرتب و روزانه، کامپیوتر همواره جایگاه بیشتری در تمام جوانب زندگی ما به دست می آورد. همچنین روش های مختلف کاربرد فناوری های مرتبط با کامیپوتر از جمله کد نویسی، برنامه نویسی، شبکه، طراحی وب، امنیت شبکه و مسائلی از این دست به شدت رو به گسترش و محبوبیت گذاشته است. یکی دیگر از دلایلی که کدنویسی و برنامه نویسی بیش از قبل مورد توجه قرار گرفته، پیشرفت انسان ها در زمینه طراحی و ساخت ربات ها است. همانطور که می دانیم ربات ها با کمک هوش مصنوعی فوق العاده ای که توسط مهندسین کامپیوتر و مکاترونیک طراحی می‌شوند، نقش پر رنگی در آینده ما خواهند داشت؛ به همین خاطر آموزش یادگیری عمیق در هوش مصنوعی اهمیت زیادی پیدا کرده است.

تعریف یادگیری عمیق

برای آموزش یادگیری عمیق ابتدا باید تعریفی از این اصطلاح کاربردی در فناوری داشته باشیم. یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ (Deep Learning) در حقیقت از زیر مجموعه های یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ (Machine Learning) بوده که جزئی از مجموعه های هوش مصنوعی محسوب می شود. در حقیقت یادگیری عمیق به معنای استفاده از شبکه هوش مصنوعی با یک سری محاسبات متفاوت است. یکی از کاربردهای یادگیری عمیق در طراحی خودروهای خودران می باشد. به این منظور با کمک کدهای نوشته شده ماشین می آموزد که چطور بدون برخورد با موانع از آن ها عبور کند. مثال های دیگری نیز یادگیری عمیق یا دیگری می توان زد، از جمله دستیارهای صوتی که اخیرا در سیستم های هوشمند مثل تلفن های همراه، تلویزیون ها، تبلت ها و لوازمی از این دست اشاره کرد. بنابراین یادگیری عمیق به محبثی جذاب در فناوری تبدیل شده چرا که باعث می شود تا جنبه های متفاوتی از کابرد تکنولوژی در زندگی های روزمره شکل بگیرند. در ابتدا باید تعریفی از دو عنوان مهم یعنی، شبکه های عصبی و هوش مصنوعی داشته باشیم. همچنین برای شروع یادگیری مفاهیم یادگیری عمیق، دوره های آموزشی جامع هوش مصنوعی در فرادرس می تواند کمک زیادی به شما کند:

• مجموعه آموزش هوش مصنوعی — کلیک کنید

تعریف شبکه های عصبی

شبکه عصبی (Neural Networks) یکی از مهم‌ترین ارکان آموزش یادگیری عمیق است. شبکه های عصبی اساسا درونی ترین لایه علم هوش مصنوعی محسوب می‌شوند. امروزه هوش مصنوعی نسبت به روزهای اولیه ای که اختراع شده بود پیشرفت فوق العاده ای پیدا کرده و از این روی بخش عظیمی از صنایع در حال حاضر از هوش مصنوعی در فعالیت های خود بهره می برند. به طور مثال خط تولید یک کارخانه که مجهز به ربات های کارگر است تماما توسط این ربات ها و با کمک هوش مصنوعی کنترل می شود. پس برای یادگیری هرچه بهتر ه دیپ لرنینگ باید با مفاهیمی مثل هوش مصنوعی، شبکه عصبی و ماشین لرنینگ به خوبی آشنا شوید.

تعریف هوش مصنوعی

اگر از طرفداران فیلم های فانتزی و علمی تخیلی باشید حتماً در آن ها با ربات هایی مواجه شده اید که همانند یک انسان تفکر کرده و حتی تصمیمات منطقی می‌گیرد. اما هنوز راه زیادی برای رسیدن به این پیشرفت‌های عظیم باقی مانده است. با این حال برای آموزش Deep Learning حتماً باید دید وسیعی به مبحث هوش مصنوعی داشته باشیم. اصولاً تمام فعالیت هایی که در فضای اینترنت انجام می دهیم، مثل جستجوهای اینترنتی، کار با شبکه های اجتماعی، خرید از طریق فروشگاه های اینترنتی، پرداخت اینترنتی و سایر فعالیت های از این دست همه با کمک هوش مصنوعی انجام می شوند. بنابراین نمی شود یک تعریف دقیق از هوش مصنوعی داشت. با این حال کارشناسان حوزه فناوری سعی کرده اند تا حدودی مفهوم هوش مصنوعی را برای ما قابل درک کنند. بر این اساس هوش مصنوعی یک ماشین است که قادر است همانند انسان فکر کرده و کارها و وظایفی که برای آن تعریف می شود را بصورت منطقی و کامل انجام دهد. منظور از کارها و وظایف نیز مجموعه کدهایی است که توسط انسان نوشته شده و به پردازشگر ماشین منتقل می شوند.

تعریف یادگیری ماشین

علم یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ در حقیقت پایه ای ترین محبث در یادگیری عمیق است. بنابراین آموزش یادگیری ماشین جهت طراحی ماشین هایی استفاده می شود که با کمک الگوریتم های کد نویسی شده، به ماشین فرمان می دهیم که یک وظیفه به خصوص را بدون نیاز به کنترل از نزدیک توسط انسان انجام دهد. تفاوت ماشین لرنینگ با برنامه نویسی هم در این است که داده ها را توسط یک الگوریتم به ماشین منتقل می کنیم. بنابراین نیازی نیست که حتماً جزء به جزء فعالیت های ماشین را برنامه نویسی کنیم. برای ماشین لرنینگ روش های متفاوتی مثل، یادگیری نظارت شده، یادگیری نظارت نشده و یادگیری تقویتی وجود دارد. از مثال هایی که در خصوص یادگیری ماشین می توان زد به تشخیص چهره در دوربین های مداربسته، دسته بندی کردن ایمیل ها، پیش بینی آب و هوا و مواردی از این دست اشاره کرد.

معرفی زبان برنامه نویسی پایتون

پیش از از ورود به مبحث آموزش یادگیری ماشین باید با زبان های برنامه نویسی ویژه ای که برای آن استفاده می شود آشنا شوید. زبان برنامه نویسی پایتون یکی از مهم ترین زبان های برنامه نویسی در دنیای فناوری محسوب می شود که به عنوان زبان برنامه نویسی دیپ لرنینگ، هوش مصنوعی و شبکه های عصبی مورد استفاده قرار می گیرد. کد نویسی در زبان برنامه نویسی پایتون از طریق کد های محاسباتی و داده ها انجام می شود. به همین دلیل برای به کار بردن به عنوان زبان ماشین بسیار مناسب است. بعلاوه یکی از مهم‌ترین مزایای زبان برنامه نویسی پایتون نسبت به زمان زبان‌های دیگری مثل جاوا صرف زمان کمتر در نوشتن کدها است. به همین دلیل زبان برنامه نویسی پایتون برای طیف وسیعی از مهندسان قابل استفاده است.

شبکه های عصبی در یادگیری عمیق چند لایه دارند؟

برای دانستن پاسخ سوال یادگیری عمیقچیست، ابتدا باید با لایه های مختلف شبکه عصبی را در دیپ لرنینگ آشنا بشوید. در یادگیری عمیق، شبکه های عصبی از سه لایه اصلی تشکیل شده اند:

1. لایه ورودی

شبکه های عصبی به منظور وارد کردن اطلاعات برای محاسبات بعدی طراحی می شوند. یعنی وقتی می خواهیم اطلاعات جدید را به دستگاه یا ماشین وارد کنیم، از لایه ورودی شبکه عصبی بهره می بریم.

2. لایه مخفی

لایه مخفی به بخشی از شبکه عصبی اطلاق می‌شود که اطلاعات ورودی از لایه ورودی دیپ لرنینگ گرفته شده و محاسبات دقیق ریاضیاتی بر روی آن ها انجام می شود. همچنین لایه مخفی که نام دیگر آن لایه پنهانی است و می تواند متشکل از یک یا بیش از چند لایه باشد.

3. لایه خروجی

همانطور که از اسم این لایه پیداست این بخش از شبکه عصبی در یادگیری عمیق وظیفه ارسال اطلاعاتی که کاملا پردازش و محاسبه شده هستند، به منظور اجرا توسط ماشین است.

برای یادگیری اصولی مبحث deep learning، نیاز دارید تا به زبان برنامه نویسی پایتون نیز تسلط کافی داشته باشید. برای این منظور می توانید به لینک زیر از فرادرس مراجعه کنید تا فیلم های آموزش پایتون را از سطح مبتدی تا پیشرفته مشاهده کنید:

• مجموعه آموزش برنامه نویسی پایتون (Python) — کلیک کنید

کاربردهای یادگیری عمیق

یادگیری عمیق امروزه در تمام ارکان زندگی ما کاربرد دارد. اما برای اینکه با جزئیات آن بیشتر آشنا شوید در ادامه مثال هایی از کاربردهای یادگیری عمیق در فناوری های مختلف برای شما می زنیم:

• خودروهای خودران

یکی از جذاب‌ترین مباحثی که در آموزش یادگیری عمیق یا ماشین لرنینگ وجود دارد خودروهای خودران می باشند. در دهه های گذشته هوش مصنوعی مانند الان، چندان پیشرفت نکرده بود. بنابراین رسیدن به فناوری خودروهای خودران یا اتو پایلوت کمی دور از ذهن و رویایی به نظر می رسید. اما امروزه با توسعه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق از طریق شبکه های مصنوعی، شرکت های بزرگ توانسته اند خودروهای خودران تولید کنند. البته در راه رسیدن به خودروهای کاملا ایمن هنوز راه زیادی در مانده است.

• مدیریت اطلاعات توسط شبکه های اجتماعی

همه ما امروزه با شبکه های اجتماعی مثل اینستاگرام، فیسبوک و یوتیوب سروکار داریم. یکی از کاربردهای دیپ لرنینگ در مدیریت اطلاعات ورودی به شبکه های اجتماعی است. به این ترتیب که مدیران شبکه های اجتماعی با به کار گیری ماشین توانسته اند به راحتی اطلاعات و اخباری که هر روز توسط میلیون ها کاربر از سراسر جهان و با زبان های مختلف به سرور های این شبکه ها ورود پیدا می کنند بررسی و در صورت لزوم فیلتر کنند. این کار از این جهت اهمیت دارد که ممکن است بعضی مواقع اطلاعات خطرناک یا آزار دهنده توسط برخی افراد منتشر شود، در این بخش آموزش دیپ لرنینگ به آنها کمک می کند تا از ورود این دست اطلاعات جلوگیری نمایند.

• صنعت سرگرمی

یکی از مهم ترین بخش هایی که از یادگیری عمیق و هوش مصنوعی بهره فراوانی می برد، صنعت سرگرمی است. همانطور که می دانید امروزه شبکه های پخش فیلم آنلاین مثل نتفلیکس در خارج از کشور یا نماوا و فیلیمو در ایران، شبکه های پخش مسابقات فوتبال و مسابقات ورزشی و همینطور سایر شبکه های سرگرمی، جایگاه بسیار ویژه ای در در بین مخاطبان دارند. بنابراین شرکت هایی مثل آمازون، نتفلیکس یا شبکه های ورزشی مشهور مثل بین اسپورت برای پوشش زنده مسابقات یا پخش فیلم ها بصورت استریم، از الگوریتم های مخصوص خود بهره می برند. به همین دلیل ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ به بخش جدایی ناپذیر صنعت سرگرمی بنابر این بخش سرگرمی از آموزش ماشین و یادگیری عمیق بیشترین بهره را می‌برد.

• حوزه سلامت

حوزه سلامت نیز یکی از مهمترین بخش هایی است که امروزه از آموزش یادگیری عمیق بسیار بهره می برد. بطور مثال فعالیت‌هایی مانند تصویربرداری پزشکی، تجزیه و تحلیل آزمایش های پزشکی، کشف و ساخت داروهای جدید و حتی عمل‌های جراحی همه و همه فعالیت هایی هستند که امروزه هوش مصنوعی در آن ها کاربرد فراوانی دارد. بنابراین پزشکان، در کنار مهندسان پزشکی و متخصصان علوم روباتیک امروزه دست به دست هم داده اند تا به بیماران کمک کرده و اختراع راه ها و درمان های جدید علم پزشکی را متحول کنند.

• امنیت دیجیتال

یکی از بحث برانگیزترین حوزه هایی که امروزه تمام ما انسان ها با آن سر و کار داریم فضای دیجیتال است. به همین علت امنیت شبکه و فضای دیجیتال نیز هر روز بیش از قبل توسعه می یابد تا خیالمان کاملا راحت شود. بنابراین امروزه با کمک آموزش deep learning و ماشین لرنینگ متخصصان در حال افزایش امنیت دیجیتال هستند. بطور مثال امروزه در سیستم دستگاه های خودپرداز بانک ها، شبکه های پرداخت آنلاین بانک ها، درگاه های پرداخت فروشگاه های آنلاین، ارزهای دیجیتال و حتی پلتفرم های آموزش آنلاین حوزه هایی هستند که با کمک ماشین، برنامه نویسان توانسته‌اند امنیت بسیار بالایی برای آنها فراهم کنند تا به این ترتیب اطلاعات کاربران ایمن مونده و سارقان به راحتی به آن ها دست پیدا نکنند.

پیش نیازهای شروع دوره های آموزش یادگیری عمیق

از آنجایی که آموزش یادگیری عمیق ارتباط مستقیمی با محاسبات ریاضی و کد نویسی دارد بنابراین شما برای یاد گرفتن دیپ لرنینگ، حتما نیاز دارید تا پیش زمینه کافی از ریاضیات به ویژه مباحثی مثل جبر و احتمالات داشته باشید. همچنین معادلات دیفرانسیل و مباحث دیگری از این نوع هم برای ورود به دنیای برنامه نویسی و هوش مصنوعی ضرورت دارد. پس اگر از پایه ریاضی چندان قوی برخوردار نیستید اما همچنان علاقه دارید که به حوزه برنامه نویسی و هوش مصنوعی وارد شوید، باید به طور ویژه بر روی تقویت پایه ریاضی خود فکر کنید.

منابع مفید مطالعه یادگیری عمیق

برای مطالعه مبحث یادگیری عمیق، منابع فارسی و انگلیسی بسیار زیادی وجود دارد که به راحتی می‌توانید از اینترنت یا از کتابفروشی های تخصصی فراهم کنید. یکی از این منابع آموزشی بسیار مفید، دوره آموزش یادگیری عمیق از جفری هینتون است. در این کتاب که مانند یک دوره درسی ارائه شده، مولف به شما تئوری های هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ را آموخته و همچنین پیش نیازهای ضروری ریاضیاتی و محاسباتی آن را نیز بیان کرده است.

همچنین اگر به دنبال منابع فارسی درباره یادگیری ماشین هستید، می توانیم به شما دوره آموزش دیپ لرنینگ دکتر امیر حسین کیهانی پور را معرفی کنیم. در این دوره شما با مفاهیم پایه یادگیری ماشین آشنا شده و سپس روش های دیگری که در زمینه ماشین لرنینگ وجود دارند آشنا می شویم. در این دوره شما همچنین می توانید پایه ریاضیاتی و اطلاعاتی خود را در زمینه ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی تقویت کنید. در لینک زیر می توانید به طور جزئی و جامع تری با مباحث یادگیری عمیق آشنا شوید. این آموزش که توسط اساتید فرادرس تهیه شده، بسیار مفید و کاربردی است.

• آموزش مبانی یادگیری عمیق — کلیک کنید

کلام آخر در آموزش یادگیری عمیق

امیدواریم که با کمک این مقاله متوجه شده باشید که یادگیری عمیق چیست و چرا امروزه استفاده از هوش مصنوعی و ماشین انقدر اهمیت دارد؟ همانطور که دیدید برای شروع یادگیری ماشین، شما حتماً به دانستن یک زبان برنامه نویسی، خواه پایتون و یا سایر زبان های برنامه نویسی نیاز پیدا خواهید کرد. پس هر چه سریعتر اقدام به شروع یادگیری برنامه نویسی کرده و سپس به آموزش یادگیری عمیق و هوش مصنوعی بپردازید.