راهنمای استفاده از هوش مصنوعی کلود Claude فارسی + رایگان دیجی‌کالا مگ

در کامپایلر آنلاین سایت بکندباز، در سایدبار سمت راست، یک افزونه چت با CHAT GPT قرار داده شده است که امکان تعامل با کد و ارسال سوالات مرتبط با کد را برای شما فراهم می کند. «راهنمای کاربردی طراحی وبسایت زیبا (بخش اول)» را بخوانید تا با پروسه وب دیزاین آشنا شوید. روش‌های مدیریت حافظه و سرعت اجرای زبان‌ها هم روی کارایی و پایداری پروژه تأثیر داره. اگه تازه با پایتون شروع کردی، می‌تونی از کاربرهای فعالی که تو پلتفرم‌هایی مثل GitHub و Stack Overflow هستن کمک بگیری. گروه دوران یکی از موفق‌ترین مجموعه شرکت‌های فناوری اطلاعات است، که با هدف ارائه محصولات وخدمات متنوع تاسیس گردید.

در واقع، در IBM، Prolog برای تجزیه و تحلیل زبان های طبیعی هنگام پرسیدن سوالات ایجاد شده توسط انسان استفاده می شود. زبانهایی که برای ایجاد این الگوریتمهای پیچیده استفاده می‌شوند مشابه زبانهایی هستند که برای ایجاد برنامه‌های کامپیوتری استفاده می‌شوند. فریم‌ورکها بر اساس زبانهای برنامه‌نویسی موجود ساخته شده‌اند اما کارایی‌های منحصر به فردی دارند که امکان ایجاد الگوریتمهای هوش مصنوعی را فراهم می‌کنند. برنامه‌نویسی هوش مصنوعی عملکردی مشابه با برنامه‌نویسی الگوریتمهای غیر هوش مصنوعی دارد اما اساسا از لحاظ پیچیدگی و یادگیری فرق دارد. در صورتیکه در یک الگوریتم سنتی کاربر باید همه اطلاعات مورد نیاز برای حل مشکل را تعریف کند. گسترش سریع هوش مصنوعی (AI) کاربردی غیرقابل‌انکار در چشم‌انداز توسعه نرم‌افزار بر جای گذاشته است.

همچنین، فناوری ماشین مجازی جاوا (JVM) به توسعه دهندگان این امکان را می دهد که کد های ثابتی را در تمام پلتفرم های پشتیبانی شده بنویسند و اجرا کنند تا ابزار های سفارشی ایجاد شود. به طور کلی جاوا در تجزیه و تحلیل داده ها، یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی استفاده می شود. بسیاری از برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی به تکنیک‌های یادگیری ماشینی متکی هستند، جایی که الگوریتم‌ها الگوها را یاد می‌گیرند و بر اساس داده‌ها پیش‌بینی یا تصمیم می‌گیرند. کدنویسی هوش مصنوعی روی کارهایی مانند پیش‌پردازش داده‌ها، مهندسی ویژگی‌ها، انتخاب مدل، آموزش و ارزیابی کار می‌کنند. در حالی که اکوسیستم هوش مصنوعی جولیا هنوز در حال تکامل است و ممکن است با گزینه‌های گسترده موجود برای سایر زبان های برنامه نویسی اصلی رقابت نکند ولی پیشرفت قابل توجه آن مشهود است. به عنوان مثال، پلتفرم Flux مجموعه‌ای از قابلیت‌ها و ابزارها را در کتابخانه خود به نمایش می‌گذارد و مجموعه‌ای از پروژه‌های هوش مصنوعی را ارائه می‌دهد.

قابلیت دسترسی آن، آن را به انتخابی قابل‌اعتماد برای توسعه‌دهندگان وب تبدیل می‌کند و بیشتر افراد هم دوست دارند در راه‌حل‌های هوش مصنوعی از آن استفاده کنند. زمانی که گوگل TensorFlow.js را منتشر کرد، توسعه‌دهندگان کمی برای برنامه‌ نویسی هوش مصنوعی به سراغ TensorFlow.Js رفتند. نسخه‌ی سوم نسبت به نسخه‌ی دوم سرعت پردازش بالاتر، توانایی یادگیری بهتر از داده‌های جدید و تعامل طبیعی‌تر با کاربران دارد. همچنین، کلود ۳ بهبودهایی در جلوگیری از تولید پاسخ‌های اشتباه یا نادرست و همچنین درک بهتر زمینه‌های مکالمات پیچیده ارائه می‌دهد. این پیشرفت‌ها باعث شده که کلود ۳ ابزار قدرتمندتری برای پردازش زبان طبیعی و تعاملات هوش مصنوعی باشد.

گاهی اوقات ممکن است تعداد سوژه ها بیشتر از تعداد مناسب پروژه مشخص شود و این منجر به ” برازش بیش از حد” مدل می شود. برازش بیش از حد زمانی اتفاق می‌ افتد که یک مدل فقط دقت خوبی در داده‌ های آموزشی ایجاد می ‌کند و دقت ضعیفی در اعتبارسنجی و داده‌ های آزمایشی دارد. هنگامی که داده ها مطابق با الزامات تعریف شده پروژه پردازش شدند، می توان آنها را به عنوان ورودی الگوریتم هوش مصنوعی ارائه کرد. بنابراین می توان نتیجه گرفت که بخشی از برنامه هوش مصنوعی در این مرحله از برنامه ریزی و پردازش اطلاعات ابتدا انجام می شود. به این دو بخش، پیش پردازش داده ها قبل از وارد شدن به کد اصلی پروژه هوش مصنوعی نیز گفته می شود. معمولاً پاکسازی و تجزیه و تحلیل داده ها در پایتون با استفاده از کتابخانه Pandas انجام می شود و داده هایی که به صورت آرایه نمایش داده می شوند توسط کتابخانه Numpy پایتون آماده می شوند.

پایتون یا Python یک زبان برنامه نویسی “هدف عمومی” در نظر گرفته می شود که کاربردهای بسیار متفاوتی دارد. این زبان در توسعه و برنامه نویسی وب، شبکه های کامپیوتری، علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی و غیره استفاده می شود. ویژگی های خاص پایتون این زبان را برای مهندسین در سطوح مختلف از مبتدی تا پیشرفته به گزینه ای عالی تبدیل کرده است و برای کار در هوش مصنوعی به تجربه برنامه نویسی زیادی نیاز ندارید. NLP زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی است که بر آموزش کامپیوترها برای درک و تولید زبان انسانی تمرکز دارد. کدنویسی هوش مصنوعی برای NLP شامل کار با کتابخانه‌ها و مدل‌ها برای پردازش متن و انجام وظایفی مانند تجزیه‌وتحلیل احساسات، ترجمه زبان و توسعه ربات چت است.

برنامه نویسی هوش مصنوعی شامل توسعه شبکه‌های عصبی برای مدل‌سازی روابط پیچیده و دستیابی به قابلیت‌های یادگیری پیشرفته می‌شود. پایتون، جاوا و R سه تا از پرکاربردترین و رایج‌ترین زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی هستند. یکی از معایب اصلی زبان برنامه نویسی Pharo‌ این است که از حمایت اجتماعی کوچک‌تری در مقایسه با زبان پایتون برخوردار است. به علاوه، این زبان ابزارها و کتابخانه‌های هوش مصنوعی محدودتری نسبت به پایتون دارد. زبان برنامه نویسی متلب دارای ابزار‌های مختلفی برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است که پرکاربردترین آن‌ها Deep Learning Toolbox ،MatConvNet و Cuda-Convnet هستند. در سایر زبان‌های برنامه نویسی نظیر پایتون، برای انجام محاسبات ریاضی باید ابزارها و فریم‌ورک‌های مختلفی فراخوانده شوند که این امر، سنگین شدن بار محاسباتی و زمان بیشتر برای پردازش داده‌ها را در پی دارد.

در واقع، هوش مصنوعی به هر کاری که نیاز به فکر و هوش داشته باشه ربط پیدا می‌کنه؛ این حوزه واقعاً یه علم جهانیه. شروع هرچیزی سخته، ولی وقتی مسیر درستی رو انتخاب کنی،
با خیال راحت و بدون استرس میتونی از مسیر لذت ببری. ما در سبزلرن، توی سفر به دنیای برنامه نویسی کنارت هستیم تا باهم رشد کنیم و از نتیجه زحمات مون لذت ببریم. به این فکر کنید که آیا ابزار انتخابی شما می تواند با رشد پروژه ها و تغییر نیازهای شما همگام شود یا نه. ابزاری که امروز مناسب به نظر می رسد، ممکن است در آینده نتواند نیازهای شما را برآورده کند. همچنین اگر به دنبال بهترین هوش مصنوعی برای نویسندگان هستید این مقاله را از دست ندهید.

شما برای تمام بخش‌های مورد نیاز یک برنامه کاربردی که ممکن است عملکردی هوشمندانه داشته باشند به مجموعه‌ای غنی از کتابخانه‌های قدرتمند دسترسی دارید. مهم نیست به دنبال پردازش زبان طبیعی (CoreNLP)، عملیات تانسور (ND4J) یا یادگیری عمیق مبتنی بر پردازنده گرافیکی (DL4J) باشید، در تمامی موارد زبان‌های خانواده JVM پاسخ‌گوی نیازها هستند. توسعه‌دهندگان به راحتی به پلتفرم‌های بزرگ داده‌ها همچون Apache Spark و Apache Hadoop دسترسی دارند. ابن ابزار یکی از راهکارهای محبوب در حوزه ابزارهای هوش مصنوعی برای تولید محتوا است که به کاربران کمک می‌کند متن‌هایی با کیفیت بالا و حرفه‌ای ایجاد کنند. با استفاده از این ابزار می‌توانید علاوه بر این‌که مقالات و مطالب وبلاگی را بنویسید، بلکه ایده‌های جدیدی برای محتوا پیدا کنید و کمپین‌های تبلیغاتی جذاب طراحی نمایید.

این کار کمک می‌کند تا با الگوریتم‌ها و تکنیک‌های هوش مصنوعی آشنا شوید و تجربه عملی در حل مسائل هوش مصنوعی به دست آورید. از آن جا که زبان برنامه نویسی Mojo بر اساس زبان پایتون طراحی شده است، به راحتی می‌توان با استفاده از این زبان از کتابخانه‌های پایتون بهره گرفت. زبان برنامه نویسی Haskell علی‌رغم داشتن ویژگی‌های مثبت، دارای نقاط ضعفی نیز هست. این زبان جزو زبان‌های برنامه نویسی تابعی محسوب می‌شود و یادگیری آن برای افراد تازه‌کار دشوار است. از این زبان برنامه نویسی در پروژه‌های کمتری استفاده می‌شود زیرا پشتیبانی اجتماعی آن ضعیف‌تر است و منابع کمکی و آموزشی کمتری برای این زبان در مقایسه با سایر زبان‌های برنامه نویسی وجود دارد.

هیچ یک از زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی را نمی‌توان به عنوان بهترین زبان در نظر گرفت. هر یک از این زبان‌ها ویژگی‌های منحصربفردی دارند و برای اهداف مختلفی می‌توان از آن‌ها استفاده کرد. با توجه به نیاز پروژه و ویژگی‌های زبان‌های برنامه نویسی، می‌توان از مناسب‌ترین زبان برای پیشبرد پروژه بهره برد. به عنوان مثال، فرآیند یادگیری برای پردازش تصویر بسیار متفاوت از پردازش زبان طبیعی است و هر کدام آموزش های خاص خود را دارند. هوش مصنوعی به سخت افزار تخصصی نیاز دارد و سخت افزار باید برنامه ریزی شود تا برنامه های خود را روی سیستم و دستگاه مورد نظر اجرا کند.

سازمان‌ها معمولاً از این اطلاعات برای کاهش تهدیدات و حفاظت از اطلاعات حساس از جمله تراکنش‌های مالی استفاده می‌کنند. زبان‌های برنامه نویسی پایتون و R دو تا از رایج‌ترین زبان‌ها برای علم داده هستند. زبان برنامه نویسی Smalltalk یکی از زبان‌های قدیمی محسوب می‌شود که شروع استفاده از آن در حوزه هوش مصنوعی به دهه ۱۹۷۰ برمی‌گردد. این زبان برنامه نویسی، همه منظوره است و به عنوان یکی از زبان‌های شی گرایی تلقی می‌شود. شکل امروزی زبان Smalltalk، زبان برنامه نویسی Pharo است که سینتکسی ساده دارد و در مقایسه با پایتون یادگیری آن به مراتب راحت‌تر است. به علاوه، از زبان R می‌توان برای مصورسازی داده‌ها در قالب نمودارهای مختلف آماری استفاده کرد.

چندین زبان برنامه نویسی از کتابخانه‌ها و ابزارهای یادگیری ماشین به منظور توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی پشتیبانی می‌کنند. البته، برای انتخاب بهترین زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی باید چندین معیار را در نظر گرفت که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌کنیم. برای برنامه نویسی هوش مصنوعی زبان را باید با توجه به هدف مورد نظر انتخاب کرد. معمولاً زبان پایتون بهترین گزینه برای برنامه نویسی هوش مصنوعی به حساب می‌آید؛ زیرا می‌توان با استفاده از این زبان در بیشتر حوزه‌های هوش مصنوعی فعالیت داشت. با وجود این‌که می‌توان به وسیله ابزارهای تقریباً آماده و بدون کدنویسی پروژه‌های هوش مصنوعی را ایجاد کرد، بهتر است حتماً حداقل یک زبان را فرا گرفت.

برای تمرین برنامه نویسی برای پیاده‌سازی کاربردهای هوش مصنوعی، کدهای برنامه نویسی هوش مصنوعی گیت‌هاب و آموزش‌های آنلاین آن‌ها، برای یادگیری این مهارت ابزارهای سودمندی به حساب می‌آیند. این زبان برای برنامه نویس‌های هوش مصنوعی که تجربه کار با زبان‌های برنامه نویسی R و پایتون را دارند بسیار ایده‌آل است. در بخش بعدی مقاله «برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست»، پس از معرفی مجموعه دوره‌های آموزش هوش مصنوعی، به بررسی زبان «هسکل» (Haskell) برای برنامه نویسی هوش مصنوعی پرداخته شده است. مزایای استفاده از C#‎ برای توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی شامل یکپارچگی با محیط .NET، ابزارهای آسان و مؤثر برای توسعه، و پشتیبانی از کتابخانه‌های هوش مصنوعی می‌باشد. در نتیجه، توسعه‌دهندگان می‌توانند با آسانی مدل‌های یادگیری ماشینی را پیاده‌سازی کرده و آنها را در برنامه‌های خود به کار ببرند.

سرویس‌های Codiga و Snyk Code تمرکز بیشتری روی بررسی کدها دارند و می‌توانند مشکلات و ایرادات امنیتی را به سرعت تشخیص دهند و راهکارهایی برای رفع آنها، ارائه کنند. سرویس‌های OpenAI Codex و گوگل بارد عملکرد بهتری در تولید کدهای زبان پایتون در مقایسه با سایر رقبا از خود نشان داده‌اند. با این مقدمه، حال بیایید بر تعدادی از بهترین تولیدکننده‌های هوش مصنوعی کد مروری داشته باشیم. ببین داری یه اپلیکیشن تحت وب می‌سازی، یه مدل یادگیری عمیق یا شاید یه پروژه رباتیک؟ هر کدوم از این پروژه‌ها ممکنه زبان متفاوتی رو نیاز داشته باشن. AI می‌تونه کارهای تکراری و زمان‌بر رو به‌طور خودکار انجام بده و افراد رو از انجام این کارها آزاد کنه تا روی فعالیت‌های اصلی تمرکز کنن.

این ابزار مجهز به دستیاران هوش مصنوعی (AI assistant) است که به کاربران کمک می‌کند تا کد‌های خود را بهبود دهند. حال پس از معرفی مجموعه دوره‌های آموزش هوش مصنوعی فرادرس، بخش بعدی مقاله «برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست» به بررسی زبان Haskell برای برنامه نویسی هوش مصنوعی ، اختصاص داده شده است. در اولین بخش این مقاله از بررسی برنامه نویسی هوش مصنوعی و انواع زبان‌های برنامه نویسی که در این حوزه مورد استفاده قرار می‌گیرند، ابتدا به چیستی هوش مصنوعی پرداخته می‌شود. پس هر کسی که به‌دنبال پیشرفت در برنامه‌نویسی است نباید نسبت به هوش مصنوعی گارد بگیرد! با تمام این توصیفات درنظر داشته باشید که هیچ وقت از ابزارهای هوش مصنوعی برای سهولت در کار کدنویسی خود غافل نشوید.

زبان ‌های برنامه ‌نویسی به شما کمک می ‌کنند از نظر تعریف پروژه بهتر فکر کنید و یادگیری زبان پروژه‌ ای کامل ‌تر، خلاقانه ‌تر و جذاب ‌تر را ایجاد کنید. از آنجایی که هیاهوی هوش مصنوعی افزایش یافته است، فروشندگان در تلاش برای تبلیغ نحوه استفاده محصولات و خدماتشان از هوش مصنوعی هستند. اغلب، آنچه آن‌ها به عنوان AI از آن یاد می‌کنند، به سادگی یکی از اجزای هوش مصنوعی ماندد یادگیری ماشین است. هوش مصنوعی به پایه‌ای از سخت افزار و نرم افزار تخصصی برای نوشتن و آموزش الگوریتم‌های یادگیری ماشین نیاز دارد. همچنین سایت‌های ایرانی آموزشی از جمله فرادرس نیز می‌توانند برای یادگیری مفاهیم هوش مصنوعی مورد استفاده قرار بگیرند.

زمانی که فرد مفاهیم اولیه را با استفاده از منابع رایگان آموخت، می‌تواند به سراغ دوره‌های آنلاین غیر رایگان برود و با پرداخت هزینه، بخش‌های پیشرفته هوش مصنوعی را بیاموزد. در بخش بعدی از مقاله «برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست» به شرح زمان و نوع گذراندن دوره برنامه نویسی هوش مصنوعی پرداخته شده است. یکی از دروس مهم دوره کارشناسی رشته کامپیوتر، درس هوش مصنوعی است که دانشجویان می‌توانند به وسیله این درس با حوزه جذاب و آینده‌دار هوش مصنوعی آشنا شوند. همچنین، یکی از اصول بسیار مهم طراحی و ساخت سیستم‌‌های هوش مصنوعی، یادگیری زبان برنامه نویسی مناسب آن است، به همین دلیل بخش بعدی به بررسی برنامه نویسی هوش مصنوعی اختصاص دارد. در ابتدای این مطلب به معرفی حوزه هوش مصنوعی و «یادگیری ماشین» (Machine Learning) می‌پردازیم و هدف آن‌ها را شرح می‌دهیم.

همچنین، این زبان در مقایسه با سایر زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی نظیر پایتون دارای کتابخانه‌های غنی و جامع برای هوش مصنوعی نیست. یکی از راه های دیگر برای بهبود مهارت های برنامه نویسی هوش مصنوعی، شرکت در مسابقات خاص این رشته از جمله مسابقات Kaggle است. به طور معمول، این مسابقه ها دارای یک مجموعه داده و یک مشکل برای حل هستند که نیاز به استفاده از مجموعه داده دارد. بهترین بخش این مسابقه این است که می توانید از هر ابزار یا زبان برنامه نویسی برای دریافت پاسخ مشکل استفاده کنید. همچنین می توانید به جامعه آنلاین افرادی که در این مسابقه شرکت می کنند بپیوندید تا مهارت های برنامه نویسی هوش مصنوعی خود را بهبود بخشید. پایتون از اکثر روش های برنامه نویسی برای دریافت بهترین راه حل مشکلات هوش مصنوعی پشتیبانی می کند.

در دنیای هوش مصنوعی امروز، استفاده از حوزه‌های گوناگون هوش مصنوعی در زمینه‌های مختلف یکی از مسائل روز دنیا به حساب می‌آید. همان‌طور که در زندگی روزمره مشخص است، امروزه بیشتر سیستم‌ها، سازمان‌ها و حتی وسایل مورد استفاده بشر دارای سیستم‌های هوش مصنوعی هستند و روز به روز استفاده از آن‌ها در حال افزایش است. همچنین به واسطه این افزایش کاربرد، موقعیت‌های شغلی این حوزه گسترده‌تر می‌شوند و افراد زیادی به دنبال کسب اطلاعات در خصوص نحوه برنامه نویسی هوش مصنوعی هستند. ابتدا به بررسی تقویت برخی از مهارت‌های اساسی برنامه نویسی هوش مصنوعی پرداخته شده است. Haskell یک «زبان برنامه نویسی تابعی» (Functional Programming Language) به حساب می‌آید که بر اساس «معناشناسی» (Semantics) زبان «Miranda» ایجاد شده است. از آنجایی که هسکل یک زبان تعبیه شده با دامنه‌های خاص به حساب می‌آید، در تحقیقات هوش مصنوعی دانشگاه‌ها جایگاه خوبی به دست آورده است.

برای گسترش دانش خود در این حوزه می‌توانید از دوره‌های آموزشی آنلاین یا حضوری، کتاب‌ها و وب‌سایت‌های معتبر استفاده کنید. شما میتوانید با شرکت در بوتکمپ هوش مصنوعی و پایتون آکادمی همراه اول مهارت‌های خود را تقویت کرده و در آینده به‌عنوان یک برنامه‌نویس هوش مصنوعی حرفه‌ای فعالیت کنید. برنامه نویسی Ai به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا مدل‌های یادگیری ماشینی ایجاد کنند تا بتوانند مجموعه داده‌های بزرگ را پردازش و تجزیه و تحلیل کنند. در نتیجه سازمان‌ها به بینش‌های ارزشمندی دسترسی پیدا می‌کنند که باعث تصمیم‌گیری و ارتقای ابتکارات استراتژیک می‌شود. با توجه به تاریخچه زبان‌های برنامه نویسی، از زبان Fortran در محاسبات عددی به وفور استفاده شده است. با این حال، این زبان در حوزه هوش مصنوعی کاربرد ندارد و از کتابخانه‌ها و ابزارهای این حیطه پشتیبانی نمی‌کند.

دلیل این موضوع اینه که مدل استاندارد فرض می‌کنه ما یه هدف کاملاً مشخص و دقیق به ماشین می‌دیم. به طور خلاصه، تمرکز هوش مصنوعی روی مطالعه و ساخت عواملی بوده که «کار درست» رو انجام بدن. اوایل که هوش مصنوعی تازه شکل گرفته بود، گاهی این رویکردها با هم قاطی می‌شدن. یه نویسنده ممکن بود بگه یه الگوریتم تو یه کار خوب عمل کرده، پس باید مدل خوبی برای عملکرد انسان هم باشه، یا برعکس. اما نویسنده‌های امروزی این دو نوع ادعا رو جدا از هم بررسی می‌کنن، و همین باعث شده که هم هوش مصنوعی و هم علوم شناختی سریع‌تر پیشرفت کنن.

این ابزارها با کاهش پیچیدگی فرآیند طراحی، امکان ایجاد طرح‌های حرفه‌ای را حتی برای افراد مبتدی فراهم می‌کنند. تکنولوژی به معنای واقعی کلمه روز به روز و با سرعتی دیوانه وار پیشرفت می‌کند و هوش مصنوعی که زمانی یک مفهوم علمی-تخیلی بیشتر نبود، به بخش جدایی‌ناپذیر زندگی و مشاغل ما تبدیل شده است! در این میان، زبان برنامه‌ نویسی پایتون مانند ابزاری طلایی عمل می‌کند که برنامه‌نویسان را قادر می‌سازد تا پیچیده‌ترین الگوریتم‌ها را به ساده‌ترین روش‌ها پیاده‌سازی کنند. ابزارهای هوش مصنوعی با قابلیت شناسایی و تصحیح خودکار خطاها می‌توانند به برنامه نویسان کمک کنند تا قبل از اجرای کد، مشکلات بالقوه را شناسایی و برطرف کنند. این ویژگی به ویژه برای جلوگیری از بروز باگ‌ها و مشکلات امنیتی بسیار مفید است. این ابزارها می‌توانند مشکلات و باگ‌های احتمالی را قبل از اجرای کد شناسایی کرده و پیشنهاداتی برای بهبود و رفع آن‌ها ارائه دهند.

پشتیبانی آن از موازی‌سازی و فرآیندهای محاسباتی هم‌زمان آن را در زمینه یادگیری ماشین و برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی بسیار محبوب کرده است. پایتون به عنوان نوعی زبان استاندارد در قلمرو برنامه نویسی، دارای پایگاه کد کاملی بوده و در کاربردهای مختلفی از جمله هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بسیار محبوبیت پیدا کرده است. پایتون که به عنوان زبان مقدماتی مشهور است، اغلب به عنوان زبان برنامه نویسی اولیه برای بسیاری از توسعه‌دهندگان عمل می‌کند. در نتیجه، پایتون جامعه توسعه‌دهندگان قوی و گسترده‌ای دارد که حول محور ایجاد کد برای برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی متمرکز شده‌اند. زبان‌های خانواده JVM (شامل Java ،Scala ،Kotlin ، Clojure و غیره) به یکی از بهترین انتخاب‌ها در حوزه ساخت و توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی تبدیل شده‌اند.

یک متخصص برنامه نویسی هوش مصنوعی می تواند حدود 177 هزار دلار در سال درآمد کسب کند. کشورهای اروپایی تقریباً به همین میزان حقوق برای برنامه نویسی هوش مصنوعی دارند. در ایران درآمد یک برنامه نویس حرفه ای هوش مصنوعی حدود 35 میلیون تومان است و می توان گفت میانگین درآمد یک برنامه نویس معمولی در این حرفه حدود 15 میلیون تومان است. البته این آمار به این معنی نیست که همه پروژه های هوش مصنوعی خیلی سخت هستند، پروژه های ساده تری وجود دارد که می توان برای شروع برنامه نویسی با هوش مصنوعی انجام داد. در این قسمت با توجه به مسئله تعریف شده و مجموعه داده های موجود، نوع یادگیری پروژه انتخاب می شود.

در ادامه، به توضیح هر یک از زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی در فهرست بالا می‌پردازیم و ویژگی‌ها و امکانات آن‌ها را شرح خواهیم داد. پس از بررسی تکنیک های مختلف یادگیری ماشین، نوبت به انتخاب و ساخت یک مدل هوش مصنوعی یا شبکه عصبی مصنوعی (ANN) می رسد. یکی از معروف ترین مدل های شبکه عصبی کانولوشن (CNN) است که در بسیاری از زمینه ها استفاده می شود. در این مرحله می توانید از طریق برنامه نویسی مدل دلخواه و خاص خود را بسازید و از شبکه هایی که قبلا نوشته و آموزش دیده اند برای حل مشکلات استفاده کنید. روش استفاده از شبکه های شناخته شده و از پیش آموزش دیده و تغذیه ورودی شما به آنها، تنظیم دقیق نامیده می شود.

هوش مصنوعی با ابزارهایی مانند ChatGPT توانسته است انقلابی در زمینه برنامه‌نویسی ایجاد کند. این ابزارها با ارائه قابلیت‌های متنوع از تولید کد خودکار تا رفع اشکال و بهینه‌سازی کد، فرآیند توسعه نرم‌افزار را تسهیل و کارآمدتر کرده‌اند. استفاده از هوش مصنوعی در برنامه‌نویسی مزایای بسیاری دارد، اما نیازمند آگاهی از چالش‌ها و محدودیت‌های آن نیز هست. با رعایت بهترین روش‌ها و بهره‌گیری هوشمندانه از این ابزارها، می‌توان به نتایج بسیار خوبی در توسعه نرم‌افزار و حل مسائل برنامه‌نویسی دست یافت. ابزارهای هوش مصنوعی معمولاً به منابع و مستندات گسترده‌ای دسترسی دارند که می‌توانند در حل مسائل برنامه‌نویسی مفید باشند.

حال که روش‌های یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی و ورود به این حوزه مورد بررسی قرار گرفتند، در این بخش روش‌های پیشرفت در این زمینه پرداخته شده است. ابتدا به بررسی داشتن یک «مربی» (Mentor) برای یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی پرداخته شده است. به این دو بخش قبل از ورود به کدهای اصلی پروژه هوش مصنوعی، پیش‌پردازش داده‌ها نیز گفته می‌شود. در سال‌های اخیر الگوریتم‌های مبتنی بر شبکه عصبی مصنوعی بسیار موفقت‌آمیز عمل کرده‌اند. حوزه یادگیری ماشینی که با یک شبکه عصبی پیچیده و چند لایه سر و کار دارد یادگیری عمیق نامیده می‌شود.

برای مثال بخش اول که مرتبط با آماده‌سازی و پیش پردازش پروژه است، توسط «تحلیل‌گرهای داده» (Data Analyst)، «دانشمندان داده» (Data Scientist) و «مهندسان داده» (Data Engineer) انجام می‌شود. بخش‌های بعدی نیز می‌تواند وظیفه متخصص یادگیری ماشین یا هوش مصنوعی در حوزه مرتبط با پروژه باشد. بخش بعدی مقاله «برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست» انواع زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی معرفی شده‌اند. برنامه نویسی «هوش مصنوعی» (Artificial intelligence | AI) روشی برای پیاده‌سازی پروژه‌های هوش مصنوعی است و امروزه یکی از مهم‌ترین و پرکاربردترین حوزه‌ها در علوم کامپیوتر به حساب می‌آید. هوش مصنوعی دارای بخش‌های زیادی از جمله «یادگیری عمیق» (Deep learning) و «شبکه‌های عصبی» (Neural Network) است که با استفاده از آن‌ها می‌توان پروژه‌های هوش مصنوعی را پیاده‌سازی کرد. همچنین رسیدن به راه‌حل بهینه با استفاده از هوش مصنوعی هنوز چالش‌های زیادی دارد که باید بررسی شوند؛ به همین دلیل نوع برنامه نویسی هوش مصنوعی و زبان آن برای حل مسائل حائز اهمیت است.

این دوره بطور کامل مراحل پیاده سازی صفحات ثبت نام, ورود و فراموشی کاربران ... امیر علاقه بسیاری به زمینه‌های مشترک زیست‌شناسی و فناوری دارد و در حوزه نگارش محتوای آموزشی و بررسی سرویس‌ها و اپلیکیشن‌ها فعال است. این نسخه از کد از یک generator expression استفاده می‌کند که کارایی بهتری دارد و کد را کوتاه‌تر و خواناتر می‌کند. صرف نظر از باکس سوالات آماده، یک فیلد متنی در پایین نیز قرار دارد که با استفاده از آن می توانید سوال دلخواه خود را از CHAT GPT بپرسید. همانطور که گفته شد، یک دکمه در ردیف دکمه های سوالات آماده قرار دارد که به صورت پیش فرض فعال است. در صورتی که این دکمه فعال باشد، می توانید سوالات مربوط به کدِ حاضر را در فیلد مربوطه نوشته و از CHAT GPT بپرسید.

این فناوری، داده‌های مشتری را تجزیه و تحلیل کرده و مواردی را توصیه می کند که با سلیقه و ترجیحات آن‌ها مطابقت دارد. زبان Prolog نیز مناسب پروژه‌هایی است که نیاز به برنامه نویسی منطقی دارد و از زبان برنامه نویسی Lisp می‌توان به خوبی در محاسبات نمادین استفاده کرد. سیستم تایپ قوی زبان برنامه نویسی Haskell به عنوان یکی از ویژگی‌های مثبت آن محسوب می‌شود. همچنین، درک قطعه کدهای نوشته شده به این زبان ساده است و خطایابی برنامه به سادگی انجام می‌شود. گردش کار الگوریتمیک برای درک و پردازش اطلاعات، مثل مغز انسان طراحی شده‌اند. این گردش کار که حالت اولیه برنامه هوش مصنوعی است، بعدا بر روی مجموعه داده‌های مرتبط با مسئله‌ای که برای حل آن تلاش می‌شود، اعمال می‌شود.

متاسفانه سرویس مذکور از محیط‌های توسعه محدودی پشتیبانی می‌کند؛ اگرچه موارد محبوبی مثل ویژوال استودیو، JetBrains، گیت‌هاب و گیت‌لب در لیست دیده می‌شوند. خیر، هوش مصنوعی ابزارهایی را فراهم می‌کند که می‌توانند فرآیند برنامه‌نویسی را تسهیل کنند، اما جایگزین کامل برنامه‌نویسان نمی‌شوند. مهارت‌ها و دانش برنامه‌نویسان برای طراحی، توسعه و نگهداری نرم‌افزارها همچنان ضروری است. در این مقاله، پس از تعریف دقیق AI code، با برخی از بهترین ابزارهای هوش مصنوعی برای کدنویسی با کیفیت بالا آشنا خواهید شد. پایتون به دلیل سادگی سینتکس، جامعه‌ی بزرگ و کتابخونه‌های گسترده‌ی مخصوص AI، انتخاب بسیار خوبی برای شروع برنامه‌نویسی هوش مصنوعی محسوب می‌شه. قابلیت‌های تطبیق الگوی اسکالا هم اون رو برای کارهایی مثل پردازش زبان طبیعی (NLP) مناسب می‌کنه، جایی که سیستم‌های AI باید ورودی‌های کاربران رو تحلیل و پاسخ‌های مناسب تولید کنن.

این ابزار در جایگاه یک مکمل برای IDE (محیط‌های توسعه یکپارچه) کار می‌کند و  کدهایی را به‌صورت پیشنهادی و هوشمند ارائه می‌دهد. این ابزار از هوش مصنوعی برای پیشنهاد خطوط کد استفاده می‌کند و مناسب برای توسعه‌دهندگانی است که به افزایش سرعت اهمیت می‌دهند. در پروژه های هوش مصنوعی، داده ها می توانند هر چیزی باشند، از جمله تصاویر، کلمات، متن، ویدئو و غیره. از سوی دیگر یادگیری ماشین می‌تواند در ارتباطات بین انسان‌ها و ماشین‌ها بهبود بزرگی ایجاد کند. از طراحی سیستم‌های مکالمه تا ترجمه زبانی، این تکنولوژی می‌تواند ارتباطات را سریع‌تر و کارآمدتر کند. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، می‌توانیم مسائل پیچیده را پیش‌بینی کرده و تصمیم‌های بهتری اتخاذ کنیم.