مهندس یادگیری عمیق: بهبود عملکرد و اجرای شبکه‌های عصبی

مقالات و تحقیقات مربوط به مهندس یادگیری عمیق به عنوان یکی از حوزه‌های پر رونق در زمینه هوش مصنوعی، به سرعت در حال گسترش هستند. یادگیری عمیق یک شاخه از یادگیری ماشین است که به وسیله آن، انسان‌ها قادرند الگوها و نمادهای پیچیده را از داده‌ها استخراج کنند و برای تحلیل، پیش‌ بینی و تفسیر اطلاعات به کار ببرند. این روش بر مبنای معماری شبکه‌های عصبی عمیق بنا شده است و توانایی بالایی در حل مسائل پیچیده مانند: تشخیص تصاویر، ترجمه متون، تشخیص گفتار و تحلیل داده‌های بزرگ را دارد. یادگیری عمیق توانسته است در طی سال‌های اخیر پیشرفت‌های قابل توجهی را در بسیاری از زمینه‌ها به ارمغان آورد. از برنامه‌های هوشمند تلفن همراه گرفته تا خودروهای خودران و سیستم‌های تشخیص غیر مخرب، این روش برای بهبود عملکرد و افزایش دقت و کارایی استفاده می‌شود.

مهندس یادگیری عمیق چه کسی است؟

مهندس یادگیری عمیق یک فرد متخصص است که تخصص و تجربه لازم را در زمینه یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی عمیق دارد. این حرفه‌ با استفاده از الگوریتم‌ها و روش‌های پیشرفته یادگیری ماشینی، شبکه‌های عصبی عمیق را آموزش می‌دهد و بهبود می‌بخشد. مهندسان یادگیری عمیق مسئولیت طراحی، پیاده ‌سازی و آموزش شبکه‌های عصبی عمیق را دارند. آن‌ها باید با معماری‌های مختلف شبکه‌های عصبی عمیق آشنا باشند و توانایی تنظیم و بهینه ‌سازی پارامترهای شبکه را داشته باشند. همچنین آن‌ها باید توانایی تجزیه و تحلیل داده‌ها، انتخاب ویژگی‌ها و استخراج اطلاعات مفید را داشته باشند.

مهندسان یادگیری عمیق در صنایع مختلف مانند: تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی، ترجمه ماشینی، تحلیل متن و بسیاری از حوزه‌های دیگر کار می‌کنند. آن‌ها می‌توانند در شرکت‌های فناوری، موسسات پژوهشی و استارتاپ‌ها مشغول به کار شوند. همچنین برخی از مهندسان یادگیری عمیق به صورت مستقل پروژه‌های خود راه‌اندازی می‌کنند و در حوزه‌های جدیدی مانند: هوش مصنوعی، رباتیک و خودرو ‌سازی فعالیت می‌کنند.

وظایف مهندس یادگیری عمیق چیست؟

مهندس یادگیری مسئولیت‌های متنوعی در زمینه طراحی، پیاده‌ سازی و بهینه‌ سازی الگوریتم‌ها و سیستم‌های یادگیری عمیق دارد. نقش اصلی این مهندسان در ادامه مطلب...

شبکه عصبی کانولوشن چیست و چه کاربردی دارد؟

هوش مصنوعی شاهد رشد چشمگیری در پر کردن شکاف بین توانایی‌های انسان و ماشین بوده است. محققان و علاقه مندان به طور یکسان، روی جنبه‌های متعددی از این رشته کار می‌کنند تا بتوانند اتفاقات شگفت انگیزی را رقم بزنند. یکی از این حوزه‌ها، حوزه بینایی کامپیوتر است. پیشرفت‌های بینایی رایانه‌ای با یادگیری عمیق در گذشت زمان، عمدتا بر روی یک الگوریتم خاص یک شبکه عصبی کانالوشن، ساخته و تکمیل شده است.

شبکه عصبی کانولوشن برای یافتن الگوهایی در تصاویر برای تشخیص اشیا، چهره‌ها و صحنه‌ها مفید می‌باشد. آن‌ها همچنین می‌توانند برای طبقه بندی داده‌های غیر تصویری مانند: صدا، داده‌های سیگنال کاملا موثر باشند. برنامه‌هایی که به تشخیص اشیا و دید کامپیوتری نیاز دارند. مانند: وسایل نقلیه خودران و برنامه‌های تشخیص چهره به شدت به CNNها متکی هستند.

توضیحی مختصر درباره بینایی کامپیوتر

بینایی کامپیوتری حوزه‌ای از هوش مصنوعی است که به رایانه‌ها و سیستم‌ها این قابلیت را می‌دهد؛ تا اطلاعات معنا داری را از تصاویر دیجیتال، ویدئوها و سایر ورودی‌های بصری به دست آورند. و بر اساس آن اطلاعات، اقداماتی انجام دهند یا توصیه‌هایی را ارائه کنند. هوش مصنوعی رایانه‌ها را قادر می‌سازد فکر کنند، بینایی رایانه آن‌ها را قادر می‌سازد که ببینند، مشاهده کنند و بفهمند.  

انواع مختلفی از شبکه‌های عصبی وجود دارد. به عنوان مثال: شبکه‌های عصبی مکرر که معمولا برای پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار استفاده می‌شوند. در حالی که شبکه‌های عصبی کانولوشنال (یا CNN) اغلب برای طبقه ‌بندی و وظایف بینایی کامپیوتری مورد استفاده قرار می‌گیرند.

تعریف شبکه عصبی کانولوشن

شبکه عصبی کانولوشن (CNN) نوعی شبکه عصبی مصنوعی می‌باشد. که در تشخیص و پردازش تصویر استفاده می‌شود و به طور خاص برای پردازش داده‌های پیکسلی طراحی شده است. شبکه عصبی سیستمی از سخت افزار و یا نرم افزار می‌باشد. که از عملکرد نورون‌ها در مغز انسان الگوبرداری شده است. CNN نورون‌های خود را بیشتر شبیه نورون‌های لوب فرونتال، ناحیه‌ای که مسئول پردازش محرک‌های بصری در انسان و سایر حیوانات است، مرتب می‌کند. لایه‌های CNN شامل یک لایه ورودی، یک لایه خروجی و یک لایه پنهان است. 

دستور کار در زمینه شبکه‌های عصبی کانولوشن این است که ماشین‌ها را قادر سازد تا جهان را مانند: انسان‌ها ببینند، آن را به شیوه‌ای مشابه درک کنند و حتی از این دانش برای بسیاری از وظایف مشابه استفاده کنند. مانند: تشخیص تصویر و ویدئو، تجزیه و تحلیل و طبقه بندی تصویر و باز آفرینی رسانه‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. شبکه عصبی کانولوشن (CNN)، یک معماری شبکه برای یادگیری عمیق است که مستقیما از داده‌ها یاد می‌گیرد. شبکه‌های عصبی کانولوشنال زیر مجموعه‌ای از   ادامه مطلب...

مهندس هوش مصنوعی چه وظایفی دارد؟

مهندس هوش مصنوعی یکی از نقش‌های جدید در حوزه فناوری اطلاعات است. مهندسان هوش مصنوعی افرادی هستند که از هوش مصنوعی و تکنیک‌های یادگیری ماشین برای توسعه برنامه‌ها و سیستم‌هایی استفاده می‌کنند که می‌توانند به سازمان‌ها در افزایش کارایی، کاهش هزینه‌ها، افزایش سود و تصمیم‌ گیری بهتر در کسب‌ و کار کمک کنند. یک متخصص هوش مصنوعی بر توسعه ابزارها، سیستم‌ها و فرآیندهایی تمرکز دارد که هوش مصنوعی را قادر می‌سازد در دنیای واقعی به کار گرفته شود. هر برنامه‌ای که در آن ماشین‌ها از عملکردهای انسانی مانند: حل مسائل و یادگیری تقلید می‌کنند، می‌توان هوش مصنوعی در نظر گرفت.

مهندس هوش مصنوعی کیست؟

مهندس هوش مصنوعی یک متخصص فناوری اطلاعات است که ماموریت آن‌ها توسعه الگوریتم‌های هوشمندی است که قادر به یادگیری، تجزیه و تحلیل و پیش‌بینی رویدادهای آینده می‌باشند. مهندسان هوش مصنوعی یک محقق هستند که عملکرد مغز انسان را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا برنامه‌های رایانه‌ای را با همان توانایی‌های شناختی انسان بسازند. مهندسان هوش مصنوعی باید در زمینه‌های مختلفی مانند: یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق که برگرفته از هوش مصنوعی است، تخصص داشته باشند. یادگیری ماشینی مبتنی بر الگوریتم‌ها و درخت‌های تصمیم گیری (یکی از پرکاربردترین الگوریتم‌ها در بین الگوریتم‌های داده کاوی می‌باشد) است، در حالی که یادگیری عمیق مبتنی بر شبکه‌های عصبی است.

مهندس هوش مصنوعی موظف به انجام چه کارهایی است؟

مهندسی هوش مصنوعی از جمله نقش‌ها و مشاغل جدید حوزه فناوری اطلاعات و علوم رایانه‌ای است. که با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، مدل‌های هوش مصنوعی را برای ترسیم چشم‌اندازهای کسب‌ و‌ کارها ایجاد می‌کنند که می‌تواند برای تصمیم‌گیری‌های تجاری که کل سازمان را تحت تاثیر قرار می‌دهد استفاده شود. این مهندسان بسته به این ‌که سازمان‌ها چه اهدافی را دنبال می‌کنند هوش‌های مصنوعی قوی یا ضعیف ایجاد می‌کنند. مهندسان هوش مصنوعی درک کاملی از برنامه‌ نویسی،مهندسی نرم‌افزار  و علم داده‌ها دارند. آن‌ها از ابزارها و تکنیک‌های مختلفی استفاده می‌کنند تا بتوانند داده‌ها را پردازش و سیستم‌های هوش مصنوعی را توسعه داده و نگهداری کنند.

مسئولیت‌های مهندس هوش مصنوعی

مهندسان هوش مصنوعی نقش مهمی در سازمان‌هایی دارند که از هوش مصنوعی استفاده می‌نمایند. آن‌ها استراتژی هوش مصنوعی را ترسیم  و مشکلاتی را که باید با هوش مصنوعی حل شوند را تعریف می‌کنند. آن‌ها مسئول ایجاد زیرساخت و توسعه هوش مصنوعی و سپس پیاده سازی آن‌ها هستند. در اینجا برخی از وظایف و مسئولیت‌های خاص یک مهندس هوش مصنوعی آورده شده است:

• زیر ساخت توسعه هوش مصنوعی را ایجاد و مدیریت می‌کنند.

• انجام تجزیه و تحلیل آماری و تفسیر نتایج برای هدایت و بهینه سازی فرآیند تصمیم گیری سازمان

• خودکارسازی زیرساخت‌هایی که گروه علم داده استفاده می‌کنند.

• توانایی تعامل و هماهنگی با دیگران برای پیشبرد امور.

• تنظیم و مدیریت زیرساخت‌های مورد نیاز برای اجرای مدل‌های هوشمند.

• ایجاد هماهنگی میان دانشمندان داده و تحلیل گران کسب‌‌‌وکار

• تبدیل مدل‌‌های یادگیری ماشین به API ‌‌هایی که قابل دسترسی توسط بقیه اپلیکیشن‌‌ها نیز باشد.

• تست و استقرار مدل‌‌ها

• توسعه حداقل محصول مناسب بر اساس یادگیری ماشین

• به کارگیری هوش مصنوعی برای تجهیز سازمان با توانمندی‌‌های نوین

مهارت‌های مورد نیاز برای یک مهندس هوش مصنوعی

در ابتدا یک مهندس هوش مصنوعی به عنوان پیش نیاز باید به ریاضیات مسلط باشد و اطلاعات کافی درباره آمار، احتمال، منطق، حساب و الگویتم‌ها داشته باشد. برای مهندسان هوش مصنوعی مدرک فیزیک مهندسی یا روباتیک هم مورد قبول است. یکی دیگر از مسیرهای تحصیلی ممکن برای این شغل، کارشناسی در علوم رایانه است. که در مقطع کارشناسی ارشد در رشته مهندسی کامپیوتر و برای تخصص بیشتر در رشته‌های مرتبط باهوش مصنوعی در سطح دکترا ادامه میابد.

مهارت‌های برنامه نویسی

مهارت در برنامه نویسی یکی از مهارت‌های مهم و بیسیک است.

چگونه یادگیری عمیق (Deep learning) نتایج چشمگیری به همراه دارد؟

یادگیری عمیق یک تکنیک یادگیری ماشینی است که به رایانه‌ها آموزش می‌دهد تا کارهایی را انجام دهند که انسان‌ها به طور طبیعی انجام می‌دهند. دیپ لرنینگ یک فناوری جدید در اتومبیل‌های خودران است که به آن‌ها امکان می‌دهد علامت توقف، یا عابر پیاده و تیر چراغ برق را تشخیص دهند. بیشتر روش‌های دیپ لرنینگ از ساختار شبکه‌های عصبی استفاده می‌کنند، به همین دلیل است که مدل‌های این نوع یادگیری اغلب به عنوان شبکه‌های عصبی عمیق شناخته می‌شوند. 

اصطلاح عمیق یا دیپ معمولا به تعداد لایه‌های پنهان در شبکه عصبی اشاره دارد. شبکه‌های عصبی فقط شامل 2-3 لایه پنهان هستند، در حالی که شبکه‌های عمیق می‌توانند تا 150 لایه داشته باشند. به طور دقیق‌تر، سیستم‌های یادگیری عمیق، به عمق مسیر تخصیص اعتبار یا CAP توجه دارند. CAP زنجیره تبدیل از ورودی به خروجی است. 

یادگیری عمیق (Deep learning) چیست؟

دیپ لرنینگ زیر شاخه‌ای از یادگیری ماشینی است که با الگوریتم‌های الهام گرفته شده از ساختار و عملکرد مغز به نام شبکه‌های عصبی مرتبط است. این یادگیری از شبکه‌های عصبی بزرگ تر تشکیل شده است. 

در یادگیری عمیق، یک مدل کامپیوتری یاد می‌گیرد که طبقه بندی را به صورت مستقیم از روی تصاویر، متن یا صدا انجام دهد. مدل‌های این نوع یادگیری می‌توانند به دقت پیشرفته‌ای دست یابند که گاهی اوقات حتی از عملکرد انسانی فراتر ‌می‌رود. این مدل‌ها با استفاده از مجموعه بزرگی از داده‌های برچسب‌گذاری شده و معماری‌های شبکه عصبی که حاوی لایه‌های زیادی هستند، آموزش داده می‌شوند.

با استفاده از شبیه سازی‌های مغز امیدواریم: 

• با استفاده از الگوریتم‌ها، دیپ لرنینگ بسیار آسان‌تر و بهتر شود.

• پیشرفت‌های انقلابی در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ایجاد شود.

چرا دیپ لرنینگ (Deep learning) مهم است؟

به زودی این فناوری به دقتی در سطح بالاتر دست می‌یابد. این به لوازم الکترونیکی مصرفی کمک می‌کند تا انتظارات کاربر را برآورده سازد که این مورد برای برنامه‌های کاربردی مانند: اتومبیل‌های خودران بسیار مهم می‌باشد. پیشرفت‌های اخیر در این نوع یادگیری به حدی بهبود یافته است که این یادگیری در برخی از وظایف مانند: طبقه‌ بندی اشیا در تصاویر، از انسان بهتر عمل می‌کند. دیپ لرنینگ به مقادیر زیادی از داده‌های کدگذاری شده نیاز دارد. به عنوان مثال، توسعه اتومبیل‌های خودران به میلیون‌ها تصویر و هزاران ساعت فیلم نیاز دارد.

این یادگیری به قدرت محاسباتی قابل توجهی نیاز دارد. معماری پردازنده‌های گرافیکی با کارایی بالا دارای برای یادگیری بسیار کارآمد می‌باشد. هنگامی که این تکنولوژی با محاسبات ابری ترکیب می‌شود، تیم‌های توسعه را قادر می‌سازد تا زمان آموزش شبکه یادگیری عمیق را از چند هفته به چند ساعت یا کمتر کاهش دهند.

شبکه‌های عصبی یادگیری عمیق

یک نوع الگوریتم پیشرفته یادگیری ماشینی که به عنوان شبکه عصبی مصنوعی شناخته می‌شود، زیر بنای بیشتر مدل‌های Deep learning است. در نتیجه، گاهی اوقات این فناوری ممکن است به عنوان یادگیری عصبی یا شبکه عصبی عمیق نیز شناخته شود. شبکه‌های عصبی به اشکال مختلف از جمله شبکه‌های عصبی بازگشتی، شبکه‌های عصبی کانولوشنال، شبکه‌های عصبی مصنوعی و شبکه‌های عصبی پیش خور وجود دارند که هر کدام مزایایی را برای استفاده در موارد خاص ارائه می‌دهند. با این حال، همه‌ی شبکه‌های عصبی تا حدودی به صورت مشابه کار می‌کنند.

نحوه کارکرد یادگیری عمیق چگونه است؟

شبکه‌های عصبی لایه‌های بسیاری دارند؛ درست مانند: مغز انسان که از نورون‌ها تشکیل شده است. گفته می‌شود هر شبکه بر اساس تعداد لایه‌هایی که دارد عمیق‌تر است. یک نورون در مغز انسان هزاران سیگنال را از نورون‌های دیگر دریافت می‌کند. در یک شبکه عصبی مصنوعی، سیگنال‌ها بین گره‌ها حرکت می‌کنند. سیستم‌های دیپ لرنینگ به سخت افزار قدرتمندی نیاز دارند زیرا دارای حجم زیادی از داده‌های در حال پردازش هستند که شامل چندین محاسبات پیچیده ریاضی می‌باشد. حتی با استفاده از چندین سخت افزار پیشرفته، آموزش یک شبکه عصبی می‌تواند تا هفته‌ها به طول بی انجامد. 

سیستم‌ یادگیری عمیق به مقادیر زیادی داده نیاز دارد تا بتوانند نتایج را به صورت کاملا دقیق بررسی کند. هنگام پردازش داده‌ها، شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌توانند داده‌ها را با پاسخ‌های دریافتی از یک سری سوالات باینری درست یا نادرست که شامل محاسبات ریاضی پیچیده است، طبقه بندی کنند.

برای مثال: یک برنامه تشخیص چهره با یادگیری عمیق و تشخیص لبه‌ها، تشخیص خطوط چهره و سپس بخش‌های مهم‌تر از چهره‌، و در نهایت، نمایش کلی چهره‌ کار می‌کند. با گذشت زمان، برنامه خودش به صورت خودکار آموزش می‌بیند. در این صورت برنامه تشخیص چهره با گذشت زمان می‌تواند چهره‌ها را به دقت شناسایی می‌کند.     

کاربرد یادگیری عمیق (Deep learning) در حوزه‌های مختلف

برنامه‌های کاربردی دیپ لرنینگ در صنایع مختلف از رانندگی خودکار گرفته تا دستگاه‌های پزشکی استفاده می‌شوند. 

رانندگی خودکار: محققان خودرو از یادگیری عمیق برای تشخیص خودکار اشیایی مانند: علائم ایست و چراغ راهنمایی استفاده می‌کنند. علاوه بر این، از این تکنولوژی برای شناسایی عابران پیاده استفاده نیز می‌شود که این امر به کاهش تصادفات کمک می‌کند.

هوا فضا و دفاع: از Deep learning برای شناسایی اشیا در مناطق مورد نظر و شناسایی مناطق امن یا ناامن برای سربازان استفاده می‌شود. 

تحقیقات پزشکی: دانشمندان و محققان بیماری های سرطانی از یادگیری عمیق برای شناسایی خودکار سلول‌های سرطانی استفاده می‌کنند. تیم‌های UCLA یک میکروسکوپ پیشرفته ساختند که مجموعه‎ای از داده‌هایی با ابعاد بالا را برای آموزش یک برنامه دیپ لرنینگ جهت شناسایی دقیق سلول‌های سرطانی به دست می‌آورد.

اتوماسیون صنعتی: دیپ لرنینگ با تشخیص خودکار، برای زمانی که افراد در فاصله‌ای ناامن از ماشین‌ها قرار دارند هشدار می‌دهد. یعنی به بهبود ایمنی کارگران هنگامی که در اطراف ماشین آلات سنگین قرار دارند، کمک می‌کند.

الکترونیک: این تکنولوژی در شنوایی خودکار و ترجمه گفتار استفاده می‌شود. برای مثال: دستگاه‌های کمکی خانگی که به صدای شما پاسخ می‌دهند و ترجیحات شما را می‌دانند، توسط برنامه‌های Deep learning پشتیبانی می‌شوند.

اضافه کردن رنگ: با استفاده از مدل‌های این نوع یادگیری می‌توان به عکس‌ها و فیلم‌های سیاه و سفید رنگ اضافه کرد. در گذشته، این فرآیند به صورت دستی انجام می‌شد و بسیار وقت گیر بود.

بینایی کامپیوتر: یادگیری عمیق بینایی رایانه را بسیار افزایش داده است و دقت بسیار بالایی را در رایانه‌ها برای تشخیص اشیا و طبقه بندی تصویر، بازیابی و تقسیم بندی ارائه می‌دهد.

محبوب‌ترین شبکه‌های عصبی عمیق

یکی از محبوب‌ترین انواع شبکه‌های عصبی عمیق، به عنوان شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN یا ConvNet) شناخته می‌شود. یک CNN ویژگی‌های ذکر شده را با داده‌های ورودی ترکیب کرده و از لایه‌های کانولوشن دو بعدی استفاده می‌کند.

CNNها یاد می‌گیرند که ویژگی‌های مختلف یک تصویر را با استفاده از ده‌ها یا صدها لایه پنهان شناسایی کنند. هر لایه پنهان، پیچیدگی ویژگی‌های تصویر را افزایش می‌دهد. برای مثال: اولین لایه پنهان می‌تواند یاد بگیرد که چگونه لبه‌ها را تشخیص دهد، و آخرین لایه یاد می‌گیرد که چگونه اشکال پیچیده‌تر را که به طور خاص به شکل شیئی که ما در تلاش برای تشخیص آن هستیم، شناسایی کند.

انتخاب بین یادگیری ماشینی و دیپ لرنینگ

هنگام انتخاب بین یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق، در نظر بگیرید که آیا یک GPU با کارایی بالا و داده‌های برچسب گذاری شده زیادی دارید یا خیر. اگر هیچ یک از این موارد را ندارید، ممکن است به جای این نوع یادگیری از یادگیری ماشینی استفاده کنید. این تکنولوژی به طور کلی بسیار پیچیده‌تر است، بنابراین برای دریافت نتایج قابل اعتماد حداقل به چند هزار تصویر نیاز دارید. داشتن یک GPU با کارایی بالا به این معنی است که زمان کمتری برای تجزیه و تحلیل تمام آن تصاویر صرف می‎شود.

نتیجه گیری 

یادگیری عمیق ترکیبی از یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی است. این تکنولوژی یک عنصر مهم از علم داده است که شامل آمار و مدل سازی می‌شود. این فناوری برای دانشمندان داده که وظیفه جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر مقادیر زیادی از داده‌ها را بر عهده دارند بسیار سودمند است. دیپ لرنینگ این فرآیند را سریع‌تر و آسان‌تر می‌کند. در ساده‌ترین حالت،این فناوری را می‌توان به عنوان راهی برای خودکار سازی و تجزیه و تحلیل در نظر گرفت.