بازار کار رشته هوش مصنوعی (AI)
هوش مصنوعی (AI) چیست؟
فهرست عناوین مقاله
Toggleرشته هوش مصنوعی یکی از شاخه های علوم کامپیوتر است که روی ساخت سیستم های هوشمند تمرکز دارد. این سیستم ها از طریق داده هایی که در اختیار دارند می توانند پیش بینی های دقیقی انجام دهند و طبق منطق و یادگیری های قبلی، تصمیم گیری کنند. رشته هوش مصنوعی ترکیبی از ریاضیات، منطق، علوم اعصاب، آمار است. به طور دقیق تر، هوش مصنوعی به معنای یادگیری فکرکردن و تصمیم گیری به کامپیوترها مانند انسان ها است. دقیقاً مانند زمانی که شما با تجربه کردن مهارت جدیدی را یاد میگیرید، هوش مصنوعی هم از طریق الگلوریتم ها و داده ها، توانایی هایی مثل تشخیص چهره، بازی شطرنج و رانندگی را پیدا می کند.
بخش های پیشرفته تر این رشته ماشین لرنینگ (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning) هستند که به کامپیوترها یاد می دهند بدون برنامه ریزی از داده ها یاد بگیرند و عملکرد خود را بهبود بخشند. مانند تشخیص سرطان در تصاویر پزشکی یا ترجمه همزمان زبان ها و…
رشته هوش مصنوعی در دانشگاه یک رشته اصلی محسوب می شود، حتی اگر همچنان زیر مجموعه مهندسی یا علوم کامپیوتر باشد. در این مقاله به طور مفصل به بررسی بازار کار رشته هوش مصنوعی، نحوه ورود به این رشته و بررسی دروس آن در دانشگاه می پردازیم.
اگر به تحصیل در رشته هوش مصنوعی علاقه دارید، حتما از یک مشاور تحصیلی متخصص در این زمینه کمک بگیرید. لاپلاس با ارائه خدمات در زمینه مشاوره تحصیلی و انتخاب رشته بهترین راهنما برای شماست.
یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ (Machine Learning) چیست؟
یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ یکی از مهم ترین زیرشاخه های رشته هوش مصنوعی AI است که به کامپیوترها توانایی برنامه ریزی از طریق داده ها را یاد می دهد. ماشین لرنینگ دقیقا برخلاف برنامه نویسی سنتی که دستورالعمل های دقیقی به ماشین داده میشد، است. در ماشین لرنینگ داده ها و الگوریتم ها به ماشین داده می شوند تا خودشان الگوهای پنهان را کشف کرده و طبق آن تصمیم گیری یا پیش بینی کنند.
ماشین لرنینگ نه تنها ستون فقرات بسیاری از پیشرفت های اخیر AI است، بلکه به کامپیوترها توانایی یادگیری و فکرکردن در مقیاس های بزرگ را می آموزد. این قابلیت به ما کمک می کند تا حجم عظیمی از داده ها، دانش عملی استراخ کرده و به سوی آینده ای پیشرفته تر حرکت کنیم.
انواع ماشین لرنینگ:
نوع یادگیری ماشین | مثال |
یادگیری با نظارت (Supervised Learning) | تشخیص اسپم، پیش بینی قیمت خانه |
یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) | خوشه بندی مشتریان، کاهش ابعاد داده ها |
یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) | آموزش ربات ها برای حرکت، بازی های کامپیوتری |
یادگیری نیمه نظارت شده (Semi-Supervised Learning) | دسته بندی تصاویر با تعداد کم نمونه برچسب دار |
فرآیند کار در ماشین لرنینگ:
- جمع آوری داده های خام
- پاکسازی ونرمال سازی داده ها و تبدیل به فرمت مناسب
- انتخاب مهم ترین ویژگی ها برای یادگیری بهتر مدل
- انتخاب الگوریتم مناسب برای حل مسئله
- آموزش مدل
- ارزیابی و سنجش مدل
- پیاده سازی مدل در محیط واقعی
مهارت های ضروری برای یک متخصص رشته هوش مصنوعی
مهارت | جزئیات مهارت |
برنامه نویسی قوی | پایتون (با کتابخانه های NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)، R، جاوا |
درک ریاضی و آماری | آمار استنباطی، جبر خطی، حسابان چند متغیره، بهینه سازی |
تحلیل داده | پاکسازی داده، کاوش داده، بصری سازی داده |
حل مسئله و تفکر الگوریتمی | توانایی شکستن مسائل پیچیده به اجزای کوچک تر و طراحی راه حل های گام به گام |
کنجکاوی و یادگیری مداوم | دنبال کردن مقالات جدید، شرکت در دوره های آنلاین، مطالعه کدهای دیگران |
مهارت های ارتباطی و کار تیمی | توانایی توضیح مفاهیم پیچیده به افراد غیرمتخصص، همکاری با تیم های چند رشته ای. |
شناخت دامنه کاربرد | درک صنعت یا حوزه ای که هوش مصنوعی در آن به کار می رود |
بازار کار رشته هوش مصنوعی
1. امنیت
یکی از حوزه های رو به رشد برای هوش مصنوعی، حوزه امنیت و دفاع است. این فناوری قادر به تشخیص و پیش بینی حملات سایبری، تحلیل بد افزارها و محافظت از زیرساخت های اطلاعاتی در برابر تهدیدات است. همچنین در زمینه سیستمهای نظارتی و تحلیل تهدید، AI قادر است الگوهای مشکوکی را شناسایی کند که تشخیص آنها برای انسان دشوار است.
2. کشاورزی
در زمینه کشاورزی، AI با استفاده از سنسورهای هوشمند امکان مدیریت خودکار مزارع را فراهم میکند. این سیستم به طور مداوم سلامت گیاهان را بررسی میکند و افات و بیماری های گیاهان را خیلی سریع تشخیص می دهد. همچنین با آبیاری دقیق، مصرف آب را به حداقل می رساند.
3. بازاریابی دیجیتال
AI با قابلیت بی نظیر خود به ابزاری کلیدی برای کسب وکارها تبدیل شده است. این فناوری با بهینه سازی کمپین های تبلیغاتی، هدف مخاطب و مدیریت هوشمند بودجه، تحلیل رفتار و احساسات مشتریان، کارایی و بازدهی بازاریابی را به طور چشمگیری افزایش می دهد.
4. بانکداری و خدمات مالی هوشمند (Fin Tech)
AI در زمینه خدمات مالی با قابلیت تحلیل پیشرفته، به موسسات مالی این امکان را می دهد که اعتبار مشتریان را با دقت زیادی ارزیابی کرده و ریسک سرمایه گذاری را با جزئیات بیشتری تحلیل کنند. با پیشرفت فین تک ها خدمات جدیدی مانند چت بات ها برای پشتیبانی مشتریان، سیستم هوشمند وام دهی و تشخیص فعالیت های مشکوک و کلاهبرداری را ارائه می دهد. در تمامی این موارد نیاز به متخصصان رشته هوش مصنوعی وجود دارد.
5. خودروسازی
بازار کار رشته هوش مصنوعی در حوزه خودروسازی بسیار کاربردی است. از ساخت و توسعه خودروهای خودران و سیستم های کمک راننده که به خودروها امکان حرکت هوشمندانه را می دهند گرفته، تا تولید خودرو با ربات های پیشرفته در کارخانه ها و کنترل کیفیت دقیق کاربرد دارد. این ویژگی ها فرصت های شغلی زیادی را برای مهندسان بینایی ماشین، یادگیری عمیق، رباتیک و دانشمندان داده در شرکت های خودروسازی فراهم کرده است.
6. مخابرات
بازار کار رشته هوش مصنوعی در حوزه مخابرات نیز بسیار کاربرد دارد و متخصصانی مانند مهندسان یادگیری ماشین و دانشمندان داده در این صنعت به شدت مورد نیاز هستند. این فناوری با هوشمند سازی شبکه، ترافیک را بهینه کرده و از خرابی تجهیزات جلوگیری می کند. همچنین با تشخیص کلاهبرداری و حملات سایبری، امنیت شبکه را تضمین می کند.
7. صنایع و اتوماسیون کارخانه ها
AI با هوشمند سازی کارخانه ها و با استفاده از ربات های هوشمند در خطوط مونتاژ، دقت و سرعت تولید را به شکل چشمگیری افزایش می دهد. همچنین سیستم های ینایی ماشین با کنترل دقیق، کوچکترین نقایص را تشخیص داده و از خرابی های ناگهانی ماشین جلوگیری می کنند. این کاربردها نشان از نیاز شدید صنایع تولیدی به تخصص هوش مصنوعی برای افزایش بهره وری و کاهش هزینه ها دارد.
8. بازی و سرگرمی
AI به بازار کار رشته هوش مصنوعی جان تازه ای بخشیده است. این فناوری با هوشمندسازی رفتار شخصیت های غیربازیکن، تولید خودکار محتوای بازی مانند مراحل جدید و دنیاها، و شخصی سازی تجربه بازیکنان بر اساس سلیقه و سبک بازی هر شخص، تجربه ای متفاوت برای هر شخص ایجاد می کند. به همین دلیل در این زمینه مهندسان هوش مصنوعی بازی و دانشمندان داده بازی بسیار مورد نیاز هستند.
9. پزشکی
یکی از زمینه های بازار کار رشته هوش مصنوعی، حوزه پزشکی است که قابلیت های فوق العاده ای در تشخیص زودهنگام بیماری ها دارد. این کار از طریق تحلیل و بررسی تصاویر پزشکی مانند رادیولوژی، سی تی اسکن و داده های ژنتیکی انجام می شود و به پزشکان برای تصمیم گیری دقیق تر کمک می کند.
همچنین ربات های جراحی پیشرفته و سیستم های تله مدیسن (پزشکی از راه دور) هوشمند باعث انجام عمل های جراحی با دقت بسیار بالاتری شده است. در زمینه داروسازی نیز، AI به طور چشمگیری فرایند تولید داروهای جدید را بهبود بخشیده است.
بازار کار رشته هوش مصنوعی در ایران
بازار کار رشته هوش مصنوعی در ایران، مانند سراسر دنیا، به سرعت در حال رشد است. با اینکه در برخی حوزه ها هنوز جای پیشرفت زیادی دارد، اما تقاضا برای متخصصان این رشته به شکل قابل توجهی در حال افزایش می باشد.
به همین دلیل آینده ای بسیار روشن برای بازار کار رشته هوش مصنوعی در ایران و فرصت های شغلی متنوع با درآمدهای عالی برای فارغ التحصیلان این حوزه وجود دارد. با اینکه تقاضا به سرعت در حال رشد است، تعداد متخصصان با تجربه هنوز کمتر از نیاز بازار است که خود فرصتی برای تازه واردها محسوب می شود.
فرصت های شغلی:
فرصت های شغلی | نمونه فعالیتها |
استارتاپ ها و شرکت های دانش بنیان | – خدمات مالی هوشمند – سلامت و پزشکی (تشخیص بیماری با تصویر) – کشاورزی هوشمند (بهینهسازی آبیاری) – بازاریابی دیجیتال (پیشنهاد محصول به مشتری) – پردازش زبان فارسی (ربات های گفت و گو) |
شرکت های بزرگ | – تشخیص تقلب در تراکنش ها – تحلیل داده های عظیم – پیشبینی روند بازار – بهینه سازی فرآیندهای صنعتی |
پروژه های تحقیقاتی و دانشگاهی | – انجام پروژه های تحقیقاتی در حوزه های مختلف هوش مصنوعی – توسعه الگوریتم ها و مدل های جدید – مشارکت در مقالات و کنفرانس های علمی |
چه دانشگاه هایی در ایران، رشته هوش مصنوعی را دارند؟
خوشبختانه، تعداد دانشگاه هایی که در ایران رشته هوش مصنوعی را دارند، به خصوص در مقاطع تحصیلات تکمیلی (کارشناسی ارشد و دکترا)، در حال افزایش است. در مقطع کارشناسی، این رشته معمولاً به صورت یک گرایش از رشته مهندسی کامپیوتر (نرم افزار یا سخت افزار) ارائه می شود.
دانشگاه های پیشرو در این زمینه عبارتند از:
- دانشگاه صنعتی شریف
- دانشگاه تهران
- دانشگاه صنعتی امیرکبیر (پلی تکنیک تهران)
- دانشگاه علم و صنعت ایران
- دانشگاه شهید بهشتی
- دانشگاه خواجه نصیرالدین طوسی
- دانشگاه تربیت مدرس
- دانشگاه صنعتی اصفهان
- دانشگاه فردوسی مشهد
- دانشگاه شیراز
- دانشگاه تبریز
- دانشگاه خوارزمی
- دانشگاه بوعلی سینا همدان
- دانشگاه سمنان
- دانشگاه رازی کرمانشاه
- دانشگاه شهید چمران اهواز
- دانشگاه صنعتی شاهرود
- دانشگاه هرمزگان
- دانشگاه کردستان
- دانشگاه شهید رجایی
- دانشگاه باهنر کرمان
زیرشاخه های اصلی رشته هوش مصنوعی و کاربردهای آنها
زیرشاخه های هوش مصنوعی | کاربردها |
یادگیری ماشین (Machine Learning) | پیش بینی روند بازار – تشخیص تقلب در تراکنش ها – سیستم های پیشنهاد دهنده – طبقه بندی ایمیل های اسپم |
یادگیری عمیق (Deep Learning) | تشخیص چهره – تشخیص سرطان در تصاویر پزشکی – ترجمه ماشینی پیشرفته – تولید متن و تصویر |
پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) | دستیارهای صوتی هوشمند (مثل Siri) – چت بات ها و ربات های گفت و گو – خلاصه سازی خودکار متن – تحلیل احساسات در شبکه های اجتماعی |
بینایی ماشین (Computer Vision) | رانندگی خودران – تشخیص اشیا در خط تولید – سیستم های نظارت هوشمند – تشخیص ناهنجاری در تصاویر صنعتی |
رباتیک (Robotics) | ربات های صنعتی – ربات های جراح – پهپادهای خودران، ربات های خدماتی و امدادگر |
سیستم های خبره و استدلال (Expert Systems & Reasoning) | سیستم های تشخیص خطا در تجهیزات صنعتی – سامانه های پشتیبانی تصمیم گیری پزشکی – سیستم های عیب یابی |
یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) | بازی های رایانه ای مثلاً (AlphaGo) – کنترل ربات های پیچیده – بهینه سازی ترافیک شهری – مدیریت منابع انرژی |
تعداد واحد های رشته هوش مصنوعی در مقطع کارشناسی ارشد
طول دوره کارشناسی ارشد 2 سال است. دانشجویان باید حداکثر تا پایان نیم سال دوم، عنوان پروژه خود را ارائه و تصویب کنند. در صورت نیاز به دروس جبرانی، دانشجو باید حداکثر تا پایان نیم سال اول آن ها را با تایید گروه اخذ کند. گذراندن ۸ واحد جبرانی یا بیشتر، می تواند یک نیم سال به سنوات تحصیلی اضافه کند. حداقل نمره قبولی در دروس جبرانی ۱۲ است.
- تعداد کل واحدهای دوره پژوهش محور: ۲۹ واحد
12 واحد دروس اصلی + ۹ واحد دروس اختیاری + ۲ واحد سمینار
- تعداد کل واحدهای دوره آموزش محور: ۳۲ واحد
12 واحد دروس اصلی + 18 واحد دروس اختیاری + ۲ واحد سمینار
تفاوت اصلی در این است که دانشجویان پژوهش محور ۶ واحد پروژه دارند، در حالی که دانشجویان آموزش محور 3 درس سه واحدی (در مجموع ۹ واحد) اضافی را به جای پروژه می گذرانند.
"هوش مصنوعی در حال تبدیل شدن به ابزار استاندارد در هر صنعتی است. آینده کسبوکارها به میزان هوشمندی آنها در استفاده از AI بستگی دارد.
جف بزوس (Jeff Bezos)
دروس رشته هوش مصنوعی در مقطع کارشناسی ارشد
در مقطع کارشناسی ارشد رشته هوش مصنوعی با توجه به گرایش ها، دانشجویان باید از 3 گروه مختلف دروس ارائه شده را اخذ نماید. این دروس به شرح زیر هستند:
دروس جبرانی:
مبانی هوش محاسباتی |
اصول رباتیکز |
سیگنال ها و سیستم ها |
مبانی بینایی کامپیوتر |
هوش مصنوعی و سیستم های خبره |
مبانی پردازش زبان و گفتار |
طراحی الگوریتم ها |
دروس گروه 1
شناسایی الگو |
رایانش تکاملی |
رابت ها متحرک خودگردان |
یادگیری ماشین |
هوش مصنوعی پیشرفته |
فرآیندهای تصادفی |
شبکه های عصبی |
سیستم های چند عاملی |
دروس گروه 2
برنامه ریزی هوشمند |
الگوریتمهای هوش جمعی |
مجموعهها و سیستمهای فازی |
یادگیری تقویتی |
نظریه یادگیری آماری |
مدلهای گرافی احتمالاتی |
تصویر پردازی رقمی |
بینایی کامپیوتری |
پنهان سازی اطلاعات |
سنجش از دور |
پردازش زبانهای طبیعی |
پردازش آماری زبانهای طبیعی |
ترجمه ماشینی |
فهم زبان |
پردازش سیگنالهای رقمی |
گفتار پردازی رقمی |
شناسایی گفتار و گوینده |
تبدیل متن به گفتار |
رویکردهای هوش مصنوعی در بازیها |
رفتارهای هوشمند جمعی در بازیها |
تصمیمگیری، استراتژِ و مسیریابی در بازیها |
معماری بازیها رایانهای |
طراحی و توسعه بازیهای رایانهای |
سیستمهای چند رباتی |
یادگیری تقویتی و کنترل ربات |
یادگیری تقویتی و کنترل ربات |
رباتیکز شناختی |
ریاضیات در رباتیکز |
فیزیولوژی و آناتومی سیستم اعصاب |
علم اعصاب سلولی |
علوم شناختی |
پردازش سلولی و ملکولی |
مدلهای رایانشی در سیستمهای جمعی |
نظریع بازیها |
بهینه سازی |
داده کاوی پیشرفته |
پردازش سیگنال آماری |
تحلیل و پردازش زمان-فرکانس |
شناسایی مقاوم و بهسازی گفتار |
دروس گروه 3
مباحث ویژه 1 در هوش مصنوعی |
مباحث ویژه 2 در هوش مصنوعی |
مباحث ویژه 3 در هوش مصنوعی |
مفاهیم پیشرفته 1 در هوش مصنوعی |
مفاهیم پیشرفته 2 در هوش مصنوعی |
مفاهیم پیشرفته 3 در هوش مصنوعی |
یک درس از سایر گرایشها یا دانشکدهها با تایید دانشکده |
دانش آموزان از چه رشته هایی می توانند وارد رشته هوش مصنوعی در دانشگاه شوند؟
برای ورود به رشته هوش مصنوعی در دانشگاه، مسیر اصلی از طریق رشته ریاضی فیزیک در دوره دبیرستان است. زیرا دانش آموزانی که در این رشته قوی هستند، پایه بهتری برای موفقیت در دروس دانشگاهی رشته هوش مصنوعی دارند.
پس از دیپلم ریاضی فیزیک شما باید در کنکور سراسری در رشته مهندسی کامپیوتر یا علوم کامپیوتر شرکت کنید. پس از ورود به این رشته، در مقاطع کارشناسی ارشد و دکترا می توانید رشته هوش مصنوعی را انتخاب کنید.
جهت دریافت مشاوره انتخاب رشته در مدرسه یا ادامه تحصیل در دانشگاه با مشاوران تحصیلی لاپلاس در تماس باشید.
آیا از رشته تجربی می توان رشته هوش مصنوعی را در دانشگاه خواند؟
رشته هوش مصنوعی در دانشگاه های ایران و بسیاری از نقاط دنیا، زیرشاخه اصلی رشته “مهندسی کامپیوتر” و “علوم کامپیوتر” است. پس شما به صورت مستقیم و بدون گذراندن مسیر تحصیلی و یا تغییر رشته، نمی توانید از رشته تجربی وارد رشته هوش مصنوعی در دانشگاه های ایران شوید.
رشته هوش مصنوعی، یک رشته کاملاً فنی و مهندسی است که ریشه های عمیقی در ریاضیات، برنامه نویسی، آمار و منطق و گسسته دارد. اما دانش آموزان رشته تجربی، در طول دوره دبیرستان، بر دروس زیست شناسی، شیمی و بخش های محدودی از ریاضیات تمرکز می کنند و پایه های ریاضی و فیزیک دانش آموزان رشته تجربی برای ورود به رشته های فنی و مهندسی، به ویژه مهندسی کامپیوتر و هوش مصنوعی، به اندازه کافی قوی نیست. به همین دلیل، در کنکور سراسری، گروه های آزمایشی ریاضی و تجربی کاملاً مجزا هستند و امکان انتخاب رشته های مهندسی از گروه آزمایشی تجربی وجود ندارد.
با این حال، اگر شما از رشته تجربی هستید و علاقه شدیدی به هوش مصنوعی دارید، دو مسیر برای شما وجود دارد:
- تغییر رشته در دبیرستان:
اگر هنوز در سال های اولیه دبیرستان هستید، تنها راه منطقی این است که به رشته ریاضی و فیزیک تغییر رشته دهید.
- شرکت در کنکور سراسری گروه ریاضی و فیزیک:
این رایج ترین و منطقی ترین مسیر برای شما خواهد بود. پس از اتمام دوره دبیرستان در رشته تجربی، شما می توانید برای کنکور سراسری ریاضی و فیزیک مطالعه کرده و در آن شرکت کنید.
کلام اخر
توصیه نهایی من به شما این است که اگر واقعاً به رشته هوش مصنوعی علاقه دارید و می خواهید یک متخصص برجسته در این حوزه شوید، تمرکز خود را بر روی یادگیری عمیق مفاهیم پایه و یادگیری مهارت های عملی بگذارید. حتی اگر از طریق کنکور و یک رشته پایه مانند مهندسی کامپیوتر وارد شدید، با جدیت درس بخوانید، خودتان را درگیر پروژه های برنامه نویسی کنید، مقالات مرتبط را دنبال کنید و سعی کنید در دروس مرتبط با هوش مصنوعی نمرات عالی کسب کنید. این تلاش ها نه تنها شما را برای کنکور کارشناسی ارشد هوش مصنوعی آماده می کند، بلکه می تواند شما را واجد شرایط پذیرش از طریق استعداد های درخشان نیز قرار دهد.
چقدر این پست مفید بود؟
روی یک ستاره کلیک کنید تا به آن امتیاز دهید!
میانگین امتیاز 4.9 / 5. تعداد آرا: 15
اولین نفری باشید که به این پست امتیاز می دهید.
پست های مرتبط
روش مطالعه فیزیک برای کنکور
جستجو
دسته بندی ها