هوش مصنوعی چیست و چه کاربردی دارد؟

به گزارش گروه دانش و فناوری اقتصاد ۱۰۰ و به نقل از گجت نیوز، آیا تا به حال به ورود در حوزه هوش مصنوعی و آموزش ماشین لرنینگ فکر کرده‌اید؟ در دنیای امروزی از هوش مصنوعی در زمینه‌های بسیار زیادی استفاده می‌شود. نه تنها زمینه‌های برنامه نویسی مرتبط با هوش مصنوعی به سرعت در حال رشد هستند، بلکه بسیاری از مشاغل دیگر نیز به دانش هوش مصنوعی در کسب و کار خود نیاز دارند. اغلب برنامه‌هایی که در طول روز با آنها سروکار داریم با استفاده از هوش مصنوعی کار می‌کنند یا در تلاش هستند تا با کمک گرفتن از آن نتایج بهتری به کاربر ارائه دهند. برای مثال اینستاگرام برای تشخیص نظرات توهین‌آمیز از هوش مصنوعی استفاده می‌کند. دستیارهای هوشمند مانند سیری (Siri) و الکسا (Alexa) نمونه‌های دیگری از هوش مصنوعی هستند.

این مقاله یک راهنمای جامع هوش مصنوعی است: می‌خواهیم بررسی کنیم که هوش مصنوعی چیست و چگونه می‌توانید در این زمینه مشغول به کار شوید. اغلب برای کار در این حوزه باید به سراغ آموزش پایتون بروید و بر اساس کسب و کار خود از مطالب دوره علم داده استفاده کنید. در ادامه کاربرد هوش مصنوعی در زمینه‌های مختلف را معرفی می‌کنیم تا با دید بهتری وارد این حوزه شوید و در نهایت مروری بر چگونگی برنامه نویسی هوش مصنوعی خواهیم داشت.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی (Artificial Intelligent) که به اختصار AI هم نامیده می‌شود، یکی از مهم‌ترین مباحث علوم کامپیوتر و برنامه نویسی است. به ماشین یا سیستمی که عملکردی نزدیک به انسان داشته باشد، هوش مصنوعی گفته می‌شود. این سیستم اغلب باید ‌بتواند برنامه‌ریزی کند، یاد بگیرد، استدلال کند، قدرت حل مساله داشته باشد و در نهایت با توجه به شرایط بهترین عملکرد را داشته باشد.

به طور کلی، سیستم‌های هوش مصنوعی حجم زیادی از داده‌ را دریافت کرده و آنها را برچسب‌گذاری‌ می‌کنند. سپس با تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌کوشند تا وابستگی‌ها و الگوها را پیدا کنند و از آن برای پیش‌بینی وضعیت‌ آینده سیستم کمک بگیرند. برای مثال یک ربات گفت‌وگو یا همان چت بات، با نمونه‌هایی از چت‌های متنی افراد حقیقی تغذیه می‌شود و سپس می‌تواند یاد بگیرد که مکالمات واقعی با افراد ایجاد کند. یا یک ابزار تشخیص تصویر می‌تواند با مرور میلیون‌ها عکس، ویژگی‌های اشیا در تصاویر را بیاموزد و آنها را شناسایی کند.

هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند؟

برنامه نویسی هوش مصنوعی بر سه مهارت شناختی تمرکز دارد: یادگیری، استدلال و اصلاح خود:

• فرآیندهای یادگیری (learning processing): بر به دست آوردن داده و ایجاد قوانینی برای چگونگی تبدیل داده به اطلاعات عملی کار می‌کند. این قوانین که الگوریتم نامیده می‌شوند، دستورالعمل‌های گام به گامی را برای دستگاه‌های محاسباتی برای نحوه تکمیل یک کار خاص ارائه می‌دهند.
• فرآیندهای استدلال (reasoning processing): این جنبه از برنامه نویسی هوش مصنوعی بر انتخاب الگوریتم مناسب برای رسیدن به یک نتیجه دلخواه متمرکز است.
• فرآیندهای خود اصلاحی (self-correction processing): بر بخشی از برنامه نویسی هوش مصنوعی تمرکز دارد که با تنظیم مداوم الگوریتم‌ها، سعی دارد از میزان درستی و دقیق بودن نتایج اطمینان یابد.

چرا هوش مصنوعی مهم است؟

هوش مصنوعی به این دلیل مهم است که می‌تواند در هر کسب و کاری باعث بهبود سیستم شده و در نهایت موجب افزایش درآمد شود. هوش مصنوعی می‌تواند جنبه‌هایی را پیشنهاد دهد که ممکن است کارفرما تا قبل از آن آگاه نبوده باشد و در برخی موارد، هوش مصنوعی می‌تواند وظایف را بهتر از انسان انجام دهد. به ویژه هنگامی که صحبت از کارهای تکراری و جزئیات محور می‌شود، ابزارهای هوش مصنوعی اغلب کارها را به سرعت و با خطاهای به نسبت کمتری انجام می‌دهند.

بزرگ‌ترین و موفق‌ترین شرکت‌های امروزی از هوش مصنوعی برای بهبود عملکرد خود و کسب مزیت نسبت به رقبای خود استفاده کرده‌اند. برای مثال اوبر (Uber) که شرکتی مشابه با عملکرد اسنپ است با کمک گرفتن از هوش مصنوعی به یکی از بزرگترین شرکت‌های جهان تبدیل شده است. این شرکت از الگوریتم‌های یادگیری ماشین پیچیده که یکی از زمینه‌های هوش مصنوعی است، استفاده می‌کند تا بتواند پیش‌بینی کند چه زمانی و در چه مکانی افراد احتمالا نیاز به تاکسی دارند. این ویژگی کمک می‌کند تا رانندگان با آگاهی بهتری در مسیرهای مورد نیاز حرکت کنند.

مزایا و معایب هوش مصنوعی چیست؟

شبکه‌های عصبی مصنوعی و فناوری‌های هوش مصنوعی یادگیری عمیق به سرعت در حال تکامل هستند، این موضوع باعث می‌شود که هوش مصنوعی حجم بیشتری از داده‌ها را بسیار سریع‌تر پردازش کند و پیش‌بینی‌ها را دقیق‌تر ارائه دهد. برخی از مزایای این کار عبارتند از:

• در مشاغل مرتبط با جزئیات و یا تحلیل داده بسیار مناسب است.
• موجب کاهش زمان در کارهای سنگین داده می‌شود.
• همواره در حال بهبود نتایج است.
• ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی زیادی در دسترس هستند.

اما استفاده از هوش مصنوعی دارای معایبی نیز می‌باشد:

• استفاده از آن پرهزینه و گران است.
• به تخصص فنی عمیق نیاز دارد.
• باعث بیکاری کارگرانی می‌شود که هوش مصنوعی جایشان را در صنعت گرفته است.
• احساس ندارد، چیزی که یک ویژگی مهم برای انسان است.

هوش مصنوعی چه زمینه‌هایی دارد؟

ممکن است برایتان این سوال ایجاد شده باشد که زمینه‌های می‌توان از این علم روز IT بهره برد. هوش مصنوعی به بخش‌های مختلفی تقسیم می‌شود و زیرشاخه‌های زیادی دارد. حجم مطالب هر شاخه بسیار زیاد است و به دلیل محبوبیت آن، هر چند وقت یکبار باید اطلاعات خود را به‌روز کنید تا در این عرصه از سایر رقبا عقب نمانید. اگر به عنوان دانشجو قصد تحصیل در این حوزه را داشته باشید و یا به عنوان یک برنامه نویس بخواهید مشغول به کار شوید، بهتر است یکی از زیرشاخه‌های آن را انتخاب کرده و در آن حرفه‌ای شوید. در ادامه مهم‌ترین شاخه‌های هوش مصنوعی را معرفی می‌کنیم.

یادگیری ماشین

یکی از مهم‌ترین گرایش‌های هوش مصنوعی یادگیری ماشین (Machine Learning) است که به آن ML نیز گفته می‌شود. در یادگیری ماشین، یک هدف توسط انسان برای ماشین مشخص می‌شود و سپس ماشین یاد می‌گیرد که چگونه به آن هدف برسد. در این گرایش ماشین همواره در حال کسب تجربه و یادگیری است و همیشه چیزهای جدیدی یاد می‌گیرد.

پردازش زبان طبیعی

یکی دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) یا NLP است. سیستم می‌کوشد نحوه گفتار یا نوشتار را در زبان‌های مختلف (انگلیسی – فارسی – آلمانی و…) تشخیص دهد. گوگل ترجمه، سرویس ضد اسپم ایمیل و تمامی چت باتها در این بخش قرار می‌گیرند.

پردازش تصویر

یک از جذاب‌ترین گرایش‌های هوش مصنوعی، بینایی ماشین و پردازش تصویر (Image Processing) است. بخش عظیمی از هوش مصنوعی اینستاگرام از این زمینه به همراه پردازش متن برای تعیین میزان خشونت یک محتوای تصویری و یا پیشنهاد محتوا بر اساس سلیقه کاربران کمک می‌گیرد. در بینایی ماشین و پردازش تصویر، با مفاهیم متنوعی مثل تبدیل تصاویر آنالوگ به دیجیتال، تشخیص چهره، پردازش سیگنال و… سروکار خواهید داشت.

رباتیک

رباتیک یکی از قدیمی‌ترین شاخه‌های هوش مصنوعی است. زمانی که هنوز آنقدر ابزارهای هوش مصنوعی پیشرفت نکرده بودند، فیلم‌های سینمایی و کتاب‌های علمی تخیلی در مورد ربات‌ها ساخته و منتشر می‌شدند. رباتیک روند صعودی و رو به رشدی را طی کرده است و برخلاف گذشته که رباتیک محدود به ساخت ربات‌های فوتبالیست یا پهبادهای ساده بود، امروزه در جراحی، خاموش کردن آتش و کمک به آتش‌نشان‌ها و همچنین کمک در امور خانه‌داری استفاده می‌شوند.

کاربرد هوش مصنوعی چیست؟

گفتیم که هوش مصنوعی راه خود را به حوزه‌های مختلف باز کرده است. سلامت و بهداشت یک کاربرد هوش مصنوعی است. شرکت‌ها از یادگیری ماشین برای تشخیص بهتر و سریع‌تر استفاده می‌کنند. سیستم داده‌های بیمار و سایر منابع داده موجود را استخراج می‌کند تا یک فرضیه را تشکیل دهد، سپس با یک طرح به نتایج احتمالی امتیاز می‌دهد تا مطمئن‌ترین راه حل را ارائه ‌کند. سایر برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی شامل استفاده از دستیاران سلامت مجازی آنلاین و ربات‌های گفتگو برای کمک به بیماران و ارائه پیشنهادات در یافتن اطلاعات پزشکی یا برنامه‌ریزی قرار ملاقات است. مجموعه‌ای از ابزارهای هوش مصنوعی نیز برای پیش‌بینی، مبارزه و درک بیماری‌های همه‌گیر مانند COVID-19 استفاده می‌شود. در ادامه چند نمونه دیگر از کاربرد هوش مصنوعی را مثال خواهیم زد.

هوش مصنوعی در ارتباط با مشتری

هوش مصنوعی دارای الگوریتم‌های یادگیری مختلفی است که در تجزیه و تحلیل سیستم و مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) کمک می‌کند تا بهتر به مشتریان خدمت کنند. چت بات‌ها برای ارائه خدمات فوری به مشتریان در وب سایت گنجانده می‌شوند و سیستم می‌کوشد بر اساس انتخاب‌های قبلی کاربر به او پیشنهاد بدهد.

هوش مصنوعی در حمل و نقل

امروزه خودروی هوشمند پربحث‌ترین کاربرد هوش مصنوعی به شمار می‌آید و در تولیدات جدید، هوش مصنوعی جای راننده را می‌گیرد. همچنین از فناوری‌های هوش مصنوعی در حمل ‌و نقل برای مدیریت ترافیک، پیش‌بینی تاخیرهای پرواز و ایمن‌تر و کارآمدتر کردن حرکت کشتی‌های اقیانوس‌پیما استفاده می‌شود.

هوش مصنوعی در آموزش

هوش مصنوعی در حوزه آموزش می‌تواند نمره‌دهی را خودکار کند و باعث صرفه‌جویی معلمان شود. همچنین می‌تواند دانش آموز را ارزیابی کند و بر اساس نیاز هر فرد با وی سازگار شود و به او کمک کند تا به روش خودش درس را متوجه شود. آموزگاران با هوش مصنوعی می‌توانند دانش‌آموزان را بهتر پشتیبانی کنند و از ماندن آنها در مسیر مطمئن شوند. در برخی نمونه‌های پیشرفته، هوش مصنوعی می‌تواند حتی جایگزین برخی از معلمان شود.

هوش مصنوعی در امنیت

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در صدر فهرست کلیدواژه‌هایی هستند که امروزه به عنوان بهبود امنیت خود از آن نام می‌برند. سازمان‌ها از یادگیری ماشین در نرم ‌افزار مدیریت رویداد و اطلاعات امنیتی (SIEM) و حوزه‌های مرتبط برای شناسایی ناهنجاری‌ها و شناسایی فعالیت‌های مشکوک که نشان‌دهنده تهدید هستند، استفاده می‌کنند. با تجزیه و تحلیل داده‌ها و استفاده از منطق، هوش مصنوعی نقش بزرگی در کمک برای مقابله با حملات سایبری ایفا می‌کند.

زبانهای برنامه نویسی هوش مصنوعی

برای پیاده‌سازی مفاهیم مربوط به هوش مصنوعی، به یادگیری برنامه نویسی نیز نیاز دارید. البته استفاده از هیچ زبان برنامه نویسی به تنهایی مترادف با هوش مصنوعی نیست، علاوه بر برنامه نویسی، هوش مصنوعی به آشنایی با مفاهیم پایه‌ای سخت افزار و نرم افزار برای آموزش الگوریتم‌های یادگیری ماشین نیاز دارد. اما بهترین زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی چیست؟

هر زبانی نقاط قوت و ضعف خود را دارد و امکانات خاص خود را ارائه می‌دهد. این شما هستید که تصمیم می‌گیرید کدام یک از این زبان‌ها برای رفع نیازهای شما بهترین است. یک زبان برنامه نویسی خوب هوش مصنوعی باید به راحتی قابل یادگیری، پیاده‌سازی و گسترش باشد. در همین راستا در ادامه بهترین زبانهای برنامه نویسی را برای کار در حوزه هوش مصنوعی معرفی می‌کنیم.

پایتون

یکی از معروف‌ترین زبان‌های برنامه نویسی که در هوش مصنوعی کاربرد دارد، پایتون است. تنوع کتابخانه‌ها در پایتون آنقدر زیاد است که انجام هر کاری با پایتون امکان‌پذیر است. در نتیجه شما به سادگی می‌توانید پایتون را پیشرو سایر زبان‌های دیگر (در حال حاضر) در نظر بگیرید. دلیل دیگر محبوبیت پایتون، نوشتار ساده پایتون است که بسیار به زبان انگلیسی نزدیک است.

با کتابخانه‌های آماده، برنامه‌نویسی شی‌گرا و فانکشنال به صورت همزمان، امکان اجرا و تست آسان و توسعه سریع‌تر، پایتون یکی از زبان‌هایی است که افراد تازه‌کار به راحتی می‌توانند با آن کار کنند و برنامه نویسی را یاد بگیرند. بهترین بخش انتخاب پایتون این است که می‌توان آن را به راحتی با زبانهای برنامه نویسی دیگر مانند جاوا ادغام کرد. این ویژگی در ساخت و توسعه بخش‌های مختلف یک سیستم بزرگ، بسیار کاربردی است. در نهایت متن باز بودن، سادگی و پشتیبانی گسترده جامعه کاربران آنلاین چیزی است که پایتون را به بهترین زبان برنامه نویسی برای پروژه‌های هوش مصنوعی تبدیل کرده است.

R

اگر به پیاده‌سازی فرآیندهای آماری در برنامه نویسی فکر می‌کنید، زبان برنامه نویسی R یکی از گزینه‌هایی است که حتما باید آن را مورد بررسی قرار دهید. کارایی و قدرت بالای این زبان برنامه نویسی در زمینه آمار آن را از سایر زبان‌های لیست جدا می‌کند. علاوه بر توانایی‌های عمومی R، بسته‌های توسعه یافته توسط توسعه دهندگان دیگر از مواردی هستند که باید در نظر گرفته شوند. بسته‌هایی مانند Gmodels، RODBC، OneR و Tm امکان پشتیبانی عظیم از فرآیندهای یادگیری ماشین را فراهم می‌کنند. وقتی این بسته‌ها با طیف وسیعی از کتابخانه‌ها همراه شوند، قابلیت‌های زبان برنامه نویسی R به جایگاه بالایی می‌رسد.

جامعه توسعه دهندگان R روز به روز در حال گسترده شدن است و موقعیت‌های شغلی زیادی بری این زبان برنامه نویسی به وجود آمده است. همچنین زبان R توسط شرکت‌های برتر هوش مصنوعی به دلیل توانایی آن در حل مسائل پیچیده ترجیح داده می‌شود.

LISP

یکی از قدیمی‌ترین زبانهای برنامه نویسی مورد استفاده برای فرآیندهای هوش مصنوعی LISP است. زبان برنامه نویسی LISP اغلب به عنوان ابزاری برای شرکت‌های پیشرو و پروژه‌های استارت اپی در هوش مصنوعی در نظر گرفته می‌شود و کمک می‌کند تا با دامنه وسیع کدنویسی بتوانید افکار و ایده‌های خود را به واقعیت تبدیل کنید. این زبان با این ویژگی، خود را از سایر زبانهای هوش مصنوعی متمایز می‌کند.

به طور کلی در حال حاضر استفاده از LISP به دلیل نقص‌های بی‌شماری که نسبت به سایر زبان‌ها و به خصوص پایتون دارد، بیشتر در جهت نزولی است. با این حال، این زبان همچنان برای پیاده‌سازی شگفتی‌ها مشهور است و هنوز هم جزو انتخاب‌های منطقی برای توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی است.

سی پلاس پلاس

یکی از مزیت‌های اصلی استفاده از زبان سی پلاس پلاس (C++) در هوش مصنوعی، سرعت پردازش بالای آن است. وقتی صحبت از فرآیندهای هوش مصنوعی است، باید به فکر پیدا کردن راه‌حل‌های خودکار پیچیده برای اجرا باشید و سی پلاس پلاس از این نظر شما را ناامید نخواهد کرد. یکی از کتابخانه‌های متن باز پرکاربرد بینایی کامپیوتر OpenCV نام دارد که در سی پلاس پلاس هم قابل استفاده است.

میزان کارایی و مقرون‌به‌صرفه بودن باعث شده است که این زبان برنامه نویسی در مقایسه با سایر انتخاب‌های موجود در زمینه هوش مصنوعی، طرفداران خودش را داشته باشد. با این حال، C++ یک زبان ترجیحی برای شرکت‌های پیشرو در زمینه هوش مصنوعی نیست. دلیل این امر، نوشتار پیچیده این زبان و محدوده بودن کتابخانه‌ها است.

پرولوگ

زبان پرولوگ (Prolog) شما را با دنیای جداگانه‌ای آشنا می‌کند که به طور کامل توسط اصول منطق طراحی شده است. پرولوگ به سه عامل مهم برای عملکرد مطلوب نیاز دارد: حقایق، قوانین و تعریف نتیجه مورد نظر. هنگامی که تمام این الزامات را فراهم کردید، زبان برنامه نویسی نقطه عطف و پیوند بین این سه مورد را پیدا کرده و یک راه حل هوش مصنوعی را طراحی می‌کند.

به این صورت پرولوگ به نسبت سایر زبان‌های برنامه نویسی از یک روش غیر معمول و منحصر به فرد برای طراحی یک سیستم مجهز به هوش مصنوعی استفاده می‌کند. پرولوگ انعطاف‌پذیر، شگفت‌آور و قدرتمند است. کارایی این زبان برنامه نویسی در هنگام کار با مسائل مربوط به ساختار داده بسیار بالا است.

جاوا

از گذشته تا کنون جاوا (Java) به عنوان پرکاربردترین زبان در سراسر جهان برای حوزه‌های مختلف معرفی می‌شود و هوش مصنوعی یکی از این حوزه‌ها است.

بهترین مزیت استفاده از زبان برنامه نویسی جاوا وجود فناوری ماشین مجازی جاوا (JVM) است. این ماشین مجازی فرآیند پیاده‌سازی را آسان می‌کند و باعث صرفه‌جویی در وقت و انرژی شما برای کامپایل برنامه به دفعات دلخواه می‌شود. تنها کاری که باید انجام دهید این است که برنامه را بنویسید و آن را روی یک پلتفرم کامپایل کنید و برنامه آماده اجرا بر روی پلتفرم‌های دیگر است. البته باید دقت کنید که در کنار تمامی مزایا، جاوا یک نقطه ضعف بزرگ دارد و آن سرعت پردازش پایین برای فرآیندهای هوش مصنوعی است که بسیار کمتر از سایرین است.

جاوا اسکریپت

شاید تصور نمی‌کردید، اما جاوا اسکریپت هم یکی از زبان‌های مورد استفاده در زمینه هوش مصنوعی است. اگرچه جاوا اسکریپت فاقد محبوبیتی است که جاوا به دست آورده است، اما وقتی صحبت از تطبیق‌پذیری به میان می‌آید، جاوا اسکریپت قطعا در جایگاه بالاتری از جاوا قرار خواهد گرفت.

با پیشرفت‌های مداوم زبان برنامه نویسی جاوا اسکریپت، رشد و توسعه فریمورک‌های متعدد، پشتیبانی بالا، سهولت استفاده، کارایی و… جاوا اسکریپت به یکی از گزینه‌های مناسب به خصوص برای کارهای هوش مصنوعی حوزه وب تبدیل می‌شود.. علاوه بر آن، یکی از چارچوب‌های پرکاربرد برای یادگیری عمیق، تنسورفلو (TenserFlow) با جاوا اسکریپت به راحتی ارتباط برقرار می‌کند.

جولیا

زبان جولیا بهترین انتخاب برای کار با اعداد در هوش مصنوعی است. این زبان برنامه نویسی برای تجزیه و تحلیل مقادیر عددی شناخته شده است. بهترین ویژگی جولیا سیستم پویای آن است که به شما امکان می‌دهد از این زبان برای طراحی هر فرآیندی استفاده کنید. ویژگی‌های دیگر شامل سیستم مدیریت بسته داخلی، توانایی برنامه نویسی ماکرو، پشتیبانی از ارسال چندگانه و تطبیق پذیری با توابع زبان C است.

دلیل محبوبیت کمتر جولیا در دسترس نبودن جامعه توسعه دهندگان آن است و هنوز بال‌های خود را آنچنان که باید در هوش مصنوعی گسترش نداده است.

هاسکل

یکی از امن‌ترین زبان‌های برنامه نویسی مورد استفاده برای فرآیند های هوش مصنوعی، هاسکل (Haskell) است. این زبان به گونه‌ای توسعه یافته که جایی برای خطا ندارد. ویژگی‌هایی مانند حافظه داخلی و قابلیت استفاده مجدد کد، زمان اختصاص داده شده برای برنامه ریزی فرآیند را افزایش می‌دهد.

یکی از جنبه‌هایی که در حال حاضر باعث شده است تا Haskell نسبت به سایر زبانهای برنامه نویسی در اولویت پایین‌تری قرار گیرد، جامعه کاربران کوچک آن است. Haskell نیز توسط بسیاری از برنامه نویسان استفاده نمی‌شود، بنابراین قابلیت‌های آن به خوبی کشف نشده است.

جمع بندی

در این مقاله درمورد این صحبت کردیم که هوش مصنوعی چیست و چگونه می‌توان از آن در زمینه‌های مختلف استفاده کرد. زبان‌های مختلفی در حوزه برنامه نویسی هوش مصنوعی وجود دارند و انتخاب هر یک از آنها می‌تواند شما را به هدف مورد نظرتان برساند. زبان برنامه نویسی که یاد می‌گیرید باید بر این اساس تعیین شود که چه ابزارها، کتابخانه‌ها و چارچوب‌هایی که در دسترس دارید، میزان پشتیبانی و تعداد انجمنهای آنلاین چه تعدادی است و چقدر آسان می‌توانید برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی را پیاده‌سازی کنید.

مجموعه سون لرن دوره‌های جامعی را در نظر گرفته است تا شما را در هر زمینه دلخواه برنامه نویسی آماده کرده و به بازار کار معرفی ‌کند. یکی از این زمینه‌ها هوش مصنوعی است. بر اساس میزان دانش قبلی و نیاز خود می‌توانید از بهترین دوره آموزش پایتون، دوره علم داده و آموزش ماشین لرنینگ کمک بگیرید. اگر همچنان برایتان سوال است که کاربرد هوش مصنوعی چیست؟ می‌توانید در بخش نظرات آن را با ما و سایر کاربران در میان بگذارید.