برنامه‌نویسی هوش مصنوعی

مهم‌ترین هدف برنامه‌نویسی هوش مصنوعی طراحی الگوریتم‌های جدید جهت تجزیه و تحلیل داده‌ها است. زبان‌های برنامه‌نویسی متنوعی مانند پایتون، جاوا، جولیا و… در این حوزه‌ کاربرد دارند‌‌. این فناوری از اجزای متنوعی مانند یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر و… تشکیل شده است. برنامه‌نویسی هوش مصنوعی در زمینه‌های گوناگونی مانند پزشکی، تجارت الکترونیکی، طراحی سیستم خودران و… کاربرد دارد. جهت انجام پروژه‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی سیستمی را تهیه‌ کنید که دارای پردازنده قدرتمند و فضای ذخیره‌سازی مناسب باشد. در ادامه همراه ما باشید تا شما را جهت ورود به دنیای برنامه نویسی هوش مصنوعی راهنمایی کنیم.

برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست؟

فرآیند برنامه نویسی هوش مصنوعی یا AI programming به معنای طراحی برنامه و الگوریتم‌ رایانه‌های هوشمند است. متخصصان رشته برنامه نویسی ضمن استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی می‌‌توانند الگوریتم‌هایی را طراحی کنند‌ که داده‌های موجود به شکل بهتری تجزیه و تحلیل شوند. در این زمینه از انواع زبان‌های برنامه نویسی گوناگون با قابلیت‌های متنوع استفاده می‌شود. همچنین متخصصان برنامه نویسی جهت انجام این پروژه‌ها از ابزارها و کتابخانه‌های متنوعی استفاده می‌کنند. برای ورود به دنیای برنامه نویسی هوش مصنوعی باید با مباحث اصلی این زمینه مانند شبکه‌های عصبی، یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی و… آشنا شوید.

کد منبع هوش مصنوعی پایتون

سازگای پایتون باعث شده برای مجموعه‌ای از یادگیری ماشین و برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی بهترین گزینه باشد. می‌توان در GitHub گنجینه‌ای از پروژه‌های عملی هوش مصنوعی با زبان پایتون دسترسی داشت.

معرفی بهترین زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی

برای انتخاب زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی باید فاکتورهایی مانند اهداف پروژه، قابلیت‌های مورد نیاز و… را در نظر داشته باشید. هر یک از این زبان‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی امکانات متنوعی دارند‌ و در زمینه‌های مشخصی استفاده می‌شوند. محبوب‌ترین زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی را می‌توان در موارد زیر خلاصه کرد:

• Python

پایتون یکی از بهترین زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی است که نحوه یادگیری بسیار ساده‌ای دارد؛ با این وجود با استفاده از آن می‌توان پروژه‌های پیچیده هوش مصنوعی را انجام داد. وجود منابع گسترده را می‌توان یکی از مهم‌ترین دلایل محبوبیت پایتون در نظر گرفت؛ زیرا این زبان دارای کتابخانه‌های معتبری مانند  TensorFlow و PyTorch است. افراد علاقه‌مند به برنامه‌نویسی هوش مصنوعی جهت شروع فعالیت خود، ابتدا باید با مفاهیم اولیه پایتون آشنا شوند. این زبان برنامه نویسی دارای مشخصات منحصر به فردی مانند فضای کاربرپسند، سازگاری جهت انجام‌ پروژه‌های متنوع و… است.

• Java

جاوا یکی از دیگر زبان‌های برنامه نویسی رایج جهت توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی شناخته می‌شود. وجود کتابخانه‌های هوشمند مانند DL4J و Deeplearning4j باعث شده است که زبان برنامه نویسی جاوا در میان متخصصان هوش مصنوعی محبوب باشد. ضمن استفاده از این زبان برنامه نویسی می‌‌توان شبکه‌های عصبی پیچیده را به راحتی آموزش دهید. جاوا دارای ویژگی‌های منحصر به فردی مانند اصلاح خودکار داده‌های اضافی، فضای ساده و کاربرپسند، نگهداری آسان و… است.

• JavaScript

جاوا اسکریپت بیشتر در ایجاد برنامه‌های کاربردی مبتنی بر مرورگر بسیار تعاملی استفاده می‌شود و  در درجه اول یک زبان برنامه نویسی سمت کلاینت است که مستقیماً روی مرورگرهای کاربران اجرا می‌شود. در نتیجه، می‌تواند به انجام وظایف محاسباتی مختلف و بهبود عملکرد برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی کمک کند.

همچنین هنگام اجرای برنامه‌های هوش مصنوعی بلادرنگ مانند دستیاران مجازی، چت بات‌ها و موتورهای توصیه ارزشمند است. توسعه‌دهندگان می‌توانند از جاوا اسکریپت برای ادغام خدمات و عملکردهای هوش مصنوعی در برنامه‌های کاربردی وب با استفاده از رابط‌های برنامه نویسی برنامه (API) استفاده کنند. این اجرای سمت کلاینت می‌تواند به تخلیه وظایف محاسباتی از سرورها به مرورگرهای کاربران کمک کند، که ممکن است منجر به برنامه‌های کاربردی‌تر پاسخگو، به‌ویژه زمانی که با تعاملات بلادرنگ سروکار داریم، شود.

با انتشار چارچوب‌های مبتنی بر جاوا اسکریپت مانند TensorFlow.js، Brain.js و ConvNetJS، توسعه‌دهندگان می‌توانند مستقیماً قابلیت‌های یادگیری ماشین را در پروژه‌های توسعه وب یکپارچه کنند. این چارچوب‌ها آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین را در مرورگر امکان‌پذیر می‌کنند و امکانات را برای برنامه‌های هوش مصنوعی گسترش می‌دهند.

• C++

این زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی جهت انجام پروژه‌های پیچیده و بهینه استفاده می‌شود؛ زیرا سیستم‌های کامپیوتری را به شکل دقیق و سریع کنترل می‌کند. همچنین زبان برنامه نویسی C++ به عنوان بهترین گزینه جهت آموزش شبکه‌های عصبی هوشمند، یادگیری ماشینی و… شناخته می‌شود.  C++ این امکان را برای متخصصان برنامه نویسی فراهم می‌کند تا به نرم افزارهای رایانه دسترسی داشته باشند. مفاهیم  C++ نسبت به دیگر زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی پیچیده‌تر است و یادگیری آن‌ها به تجربه کاری بالایی نیاز دارد.

• Julia

جولیا یکی از پرکاربردترین زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی است که برای پردازش داده‌ها عددی کاربرد مهمی دارد. زبان برنامه نویسی Julia از قابلیت‌های گوناگون برخوردار است و به شما کمک می‌کند تا الگوریتم‌های هوش مصنوعی را به شکل سریع‌تری اجرا کنید. فریم‌ورک های MLJ و Flux از مهم‌ترین کتابخانه‌های مرتبط با زبان برنامه نویسی جاوا هستند. پشتیبانی از فرآیندهای محاسباتی پیچیده باعث شده است که ربات برنامه نویسی جاوا در زمینه آموزش یادگیری ماشینی کاربرد داشته باشد.

• Prolog

Prolog به دلیل قدرتش در برنامه نویسی منطقی و استدلال نمادین شناخته شده است، به ویژه در مورد بازنمایی دانش و حل مسئله، توسعه برنامه های کاربردی هوش مصنوعی را تسهیل می کند،

ماهیت اعلامی آن به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا منطق محاسبات را بدون نگرانی در مورد جریان کنترل زیربنایی مشخص کنند. توسعه‌دهندگان می‌توانند قوانین، روابط و حقایق را به شیوه‌ای ساده نشان دهند، و آن را به انتخابی مناسب در هنگام ایجاد پایگاه‌های دانش در سیستم‌های هوش مصنوعی تبدیل کنند.

قابلیت های قدرتمند تطبیق الگو به توسعه دهندگان این امکان را می‌دهد که پایگاه‌های دانش را به سرعت اسکن کنند و الگوهای منطبق بر اساس روابط منطقی را بیابند. این ویژگی می‌تواند در زمینه‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) ارزشمند باشد، جایی که به سیستم‌های رایانه‌ای کمک می‌کند تا پاسخ پرسش‌های مختلف را بیابند. ویژگی تطبیق الگو همچنین Prolog را به زبانی مناسب برای ساخت راه‌حل‌های الگوریتمی مختلف تبدیل می‌کند.

• Haskell

Haskell بر اساس یک الگوی برنامه نویسی عملکردی با اصول اصلی مانند تطبیق الگو، توابع با مرتبه بالا و تغییر ناپذیری عمل می‌کند که برای پردازش و تغییرات ساختارهای داده پیچیده در توسعه هوش مصنوعی مفید است.

Haskell بر  پایه ریاضی قوی ساخته شده است، که ایجاد الگوریتم‌های پیچیده و مدل‌های یادگیری عمیق بالقوه را تسهیل می‌کند. ویژگی مشخصه آن ارزیابی که در صورت نیاز  ارزیابی می شوند، را تضمین می‌کند، که می تواند منجر به استفاده کارآمدتر از منابع محاسباتی شود.

سیستم قوی و ایمنی نوع Haskell مانع از تخصیص مقادیر ناسازگار به متغیرها توسط برنامه نویسان می شود و به استحکام و قابلیت اطمینان برنامه‌های هوش مصنوعی توسعه یافته در این زبان کمک می‌کند.

• LISP

متخصصان برنامه نویسی جهت افزایش مهارت خود در زمینه اجرای الگوریتم‌های هوش مصنوعی باید با مفاهیم اولیه LISP آشنا باشند. زبان برنامه نویسی LISP جهت حل کردن مسائل پیچیده هوش مصنوعی کاربرد دارد. از مهم‌ترین ویژگی‌های مثبت این زبان برنامه‌نویسی هوش مصنوعی می‌توان به پردازش سریع داده‌ها، توسعه آسان برنامه‌های هوش مصنوعی و… اشاره کرد. وجود کتابخانه‌های جدید و متنوع‌ باعث شده است که کاربرد این زبان برنامه‌نویسی در زمینه هوش مصنوعی در حال افزایش باشد.

• R

R یک زبان برنامه‌نویسی برای محاسبات آماری و تجزیه و تحلیل داده‌ها است. دارای طیف گسترده ای از کتابخانه‌های تجسم داده مانند Ggplot2، Lattice و Shiny است که به توسعه دهندگان اجازه می‌دهد تا به سرعت نمودارها، نمودارها و سایر تصاویر را با داده‌های خود ایجاد کنند. توابع داخلی آن، مانند glm و lm، به متخصصان اجازه می‌دهد تا در مدل‌سازی آماری شرکت کنند.

بسته Caret ساخت، آموزش و آزمایش مدل‌های یادگیری ماشین را ممکن می‌سازد. Caret همچنین به تنظیم هایپرپارامتر اجازه می دهد و توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی را قادر می سازد تا عملکرد الگوریتم های ML خود را بهینه کنند.

برنامه‌نویسان همچنین می‌توانند از ابزارهای ارزیابی عملکرد R، مانند روش‌های نمونه‌گیری مجدد و اعتبارسنجی متقابل، برای سنجش عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی خود و ایجاد تغییرات مناسب استفاده کنند. بعلاوه، R با سایر زبان های برنامه نویسی مانند جاوا و پایتون سازگار است و به یک اکوسیستم غنی متشکل از طیف گسترده‌ای از کتابخانه ها برای توسعه برنامه‌های کاربردی مختلف منجر می‌شود.

• Scala

ویژگی های برنامه نویسی کاربردی و شی گرا اسکالا آن را به زبانی مناسب برای توسعه هوش مصنوعی تبدیل کرده است. این به برنامه نویسان اجازه می‌دهد تا کدهای واضح و کارآمد بنویسند و برنامه های با کارایی بالا را داشته باشند.

 اسکالا مانند C++، اسکالا از پردازش چندگانه و محاسبات موازی پشتیبانی می‌کند و مهندسان هوش مصنوعی را قادر می‌سازد برنامه‌هایی بسازند که قادر به انجام وظایف مختلف به طور همزمان باشند.

اسکالا قابلیت همکاری با جاوا را دارد، که توسعه دهندگان می‌توانند از کتابخانه ها و ابزارهای مبتنی بر جاوا مانند Apache Hadoop و Spark برای پردازش داده‌های بزرگ استفاده کنند. این به متخصصان این امکان را می‌دهد تا الگوها و روابط پنهان را از حجم وسیعی از داده‌ها پیدا کنند و انتخاب‌های آگاهانه داشته باشند.

توانایی‌های تطبیق الگوی اسکالا نیز آن را برای کارهایی مانند NLP مناسب می‌کند، جایی که سیستم‌های هوش مصنوعی باید ورودی‌های کاربر را پردازش کرده و پاسخ‌های مربوطه را ایجاد کنند. ماهیت شی گرا آن را به انتخاب خوبی برای ایجاد جعبه ابزار تبدیل می کند. به عنوان مثال، می توانید از Scala برای توسعه ابزارهایی برای نمونه سازی و تحقیق استفاده کنید.

اجزای برنامه نویسی هوش مصنوعی

فناوری برنامه نویسی هوش مصنوعی از اجزای متنوعی مانند یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی، رباتیک و… ساخته شده است. جهت پیشرفت در برنامه‌نویسی هوش مصنوعی باید با تمام اجزای این فناوری آشنا باشید. مهم‌ترین اجزای برنامه نویسی هوش مصنوعی را می‌توان در موارد زیر خلاصه کرد:

•  یادگیری عمیق

این قابلیت به معنای طراحی‌ و ارائه مدل‌های پیچیده ضمن توسعه شبکه‌های عصبی است. همچنین ضمن استفاده از این قابلیت می‌توان کامپیوترهای هوشمند را به گونه‌ای برنامه‌ریزی کرد که توانایی بالایی جهت یادگیری داشته باشند. مقاله هوش مصنوعی و یادگیری عمیق را می توانید به عنوان مکمل این بخش مطالعه کنید.

•  یادگیری ماشینی

رایانه‌های هوشمند مجهز به یادگیری ماشینی می‌توانند الگوریتم‌های هوش مصنوعی را به خوبی درک کنند. فناوری یادگیری ماشینی ضمن پردازش داده‌های فعلی، اولویت‌های موجود و… تصمیم‌گیری می‌کند.

•  پردازش زبان طبیعی NLP

ضمن استفاده از این فناوری می‌توان سیستم‌های کامپیوتری هوش مصنوعی را به گونه‌ای طراحی کرد که زبان گفتاری یا نوشتاری انسان را درک کنند. رایج‌ترین کاربردهای این فناوری در طراحی ربات‌های سخن‌گو و دستیارهای دیجیتال هوشمند دیده می‌شود.

•   طراحی ربات

توسعه برنامه نویسی هوش مصنوعی باعث طراحی و ساخت ربات‌های هوش مصنوعی پیشرفته می‌شود؛ در این حالت ربات‌های هوشمند می‌‌توانند قابلیت‌های جدیدتری داشته باشند.

• بینایی کامپیوتر

فناوری بینایی کامپیوتر به معنای استخراج داده‌های ضروری از تصاویر گوناگون است. این فناوری در صنعت تولید ماشین‌های خودران کاربرد دارد؛ زیرا امکان تشخیص و طبقه‌بندی اشیا را برای خودرو فراهم می‌کند.

• بررسی‌ داده‌ها

متخصصان برنامه نویسی هوش مصنوعی باید داده‌های موجود را از لحاظ مفید بودن مورد بررسی قرار دهند و اطلاعات غیر ضروری را حذف کنند؛ با انجام این کار آموزش کدنویسی سیستم‌های هوش مصنوعی به شکل بهتری انجام می‌شود.

مراحل آموزش برنامه نویسی هوش مصنوعی

برای ورود به دنیای برنامه نویسی هوش مصنوعی باید برخی مراحل ضروری را طی کنید تا جایگاه مناسبی در این زمینه داشته باشید. برای این کار ابتدا باید ضمن شرکت در کلاس‌های آموزشی یا خواندن مقاله، دانش خود نسبت به مفاهیم هوش مصنوعی را ارتقا دهید. مراحل بعدی یادگیری برنامه‌نویسی هوش مصنوعی به شکل زیر است:

1. آشنایی با برنامه نویسی: با در نظر گرفتن اهداف خود می‌‌توانید از انواع زبان‌های برنامه‌نویسی ساده مانند پایتون، جاوا و… استفاده کنید.
2. کسب مهارت و تجربه: برای افزایش تجربه عملی خود در زمینه برنامه نویسی هوش مصنوعی باید پروژه‌های ساده و کوچکی را انجام دهید. در این حالت با تکنیک‌ها و الگوریتم‌های پیشرفته هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.
3. آپدیت دانش و مهارت: جهت کسب جایگاه مناسب در دنیای برنامه نویسی هوش مصنوعی باید میزان توانایی‌های مهارتی و علمی خود را همواره ارتقا دهید.

کاربردهای برنامه نویسی هوش مصنوعی

برنامه نویسی هوش مصنوعی در بسیاری از زمینه‌های امنیتی، طراحی سایت، پزشکی و… کاربرد دارد. زمینه‌های استفاده از این فناوری در دنیای امروزی به شکل قابل توجهی افزایش خواهد یافت؛ زیرا پردازش و ذخیره‌سازی داده‌ها به دلیل توسعه سیستم‌های سخت افزاری هوشمند آسان شده است. رایج‌ترین زمینه‌های کاربرد برنامه‌نویسی هوش مصنوعی شامل موارد زیر است:

• پزشکی: ضمن استفاده از این فناوری می‌توان داده‌های مربوط به بیماری افراد را به شکل دقیق پردازش کرد و از پیشرفت عارضه‌های گوناگون آگاه شد.
• سیستم‌های خودران: با به کارگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی می‌توان ربات‌هایی را طراحی کرد که کارهای گوناگون را به شکل خودکار انجام می‌دهند.
• تجارت الکترونیک: سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و برنامه نویسی می‌‌توانند داده‌های تجاری را پردازش کنند و جهت توسعه کسب‌وکار توصیه‌های لازم را ارائه دهند.
• تشخیص تصویر: سیستم‌های هوش مصنوعی را می‌توان به گونه‌ای برنامه نویسی کرد تا تصاویر مربوط به چهره‌ انسان‌ها، اشیا و… را تشخیص دهند.
• تأمین امنیت سایبری: ضمن استفاده از فناوری برنامه نویسی هوش مصنوعی می‌توان از سیستم‌های سایبری در برابر هک شدن محافظت کرد. امنیت سایبری با هوش مصنوعی در حوزه های گوناگون کاربرد دارد.
• افزایش رتبه سایت‌: با کمک این فناوری می‌توان صفحات گوگل را به شیوه بهینه‌تری طراحی کرد (سایت شما در لیست نتایج اولیه گوگل قرار گیرد).

مزایای استفاده از برنامه نویسی هوش مصنوعی

گسترش کاربردهای برنامه نویسی هوش مصنوعی در زمینه‌های گوناگون صنعتی، تجاری، امنیتی و… با مزایای متنوعی همراه است. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند برخی فعالیت‌های ساده و تکراری را با سرعت و دقت بالاتری انجام دهند. دیگر مزایای استفاده از این فناوری شامل موارد زیر است:

• صرفه‌جویی در هزینه‌ و زمان به دلیل انجام کارهای تکراری با کمک سیستم‌های هوشمند.
• متمرکز شدن انگیزه و تلاش‌ افراد جهت ارائه ایده‌های خلاقانه؛ زیرا انجام فعالیت‌های تکراری و ساده توسط هوش مصنوعی باعث سبک شدن وظایف کارمندان می‌شود.
• ضمن استفاده از برنامه نویسی هوش مصنوعی می‌توان ماشین‌های یادگیری هوشمند را طراحی کرد تا پردازش داده‌ها به شکل بهتری انجام شود.
• سیستم های برنامه نویسی شده هوش مصنوعی ضمن بررسی داده‌های موجود، راهکارهای مناسبی را جهت حل کردن مسائل متنوع ارائه می‌دهند.
• فناوری برنامه نویسی هوش مصنوعی، تجربیات و تاریخچه خرید مشتری را مورد بررسی قرار می‌دهد و محصولات مناسبی را به وی معرفی می‌کند (بهبود توسعه کسب‌وکار).
• ضمن استفاده از برنامه‌نویسی هوش مصنوعی و طراحی الگوریتم‌های گوناگون می‌توان ناهنجاری موجود را تشخیص داد و از وقوع تقلب یا سرقت در تراکنش‌های مالی جلوگیری کرد.

برای برنامه نویسی هوش مصنوعی چه سیستمی را تهیه کنیم؟

جهت فعالیت در زمینه‌ برنامه نویسی هوش مصنوعی به سیستم بسیار قدرتمندی نیاز دارید؛ زیرا در این حوزه با داده‌های متنوعی روبه‌رو هستید و باید‌ الگوریتم‌های متنوعی را اجرا کنید. سیستم مناسب جهت انجام پروژه‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی باید پردازنده بسیار قوی داشته باشد؛ انواع پردازنده‌های گرافیکی، چند هسته‌ای و… برای این زمینه مناسب هستند. به عنوان متخصص‌ برنامه نویسی هوش مصنوعی جهت خرید سیستم مناسب موارد زیر را در نظر داشته باشید:

• حافظه رم سیستم باید ظرفیت بالایی داشته باشد تا داده‌های موجود را سرعت مناسبی پردازش شوند.
• برای دسترسی ساده و سریع به داده‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی سیستمی را تهیه کنید که فضای ذخیره‌سازی مناسبی داشته‌ باشد.
• نرم افزارهای مناسب مانند زبان برنامه نویسی، کتابخانه هوشمند و… را برروی سیستم خود نصب کنید.
• جهت راه اندازی محیط‌های متنوع و جداسازی پروژه‌ها از یک محیط مجازی استفاده کنید.
• سیستم شما باید توانایی اتصال به سرورهای خارجی و پایگاه‌های بزرگ داده را داشته باشد تا آموزش مدل‌های هوش مصنوعی به شکل صحیح انجام شود‌.

نکاتی برای پیشرفت در برنامه نویسی هوش مصنوعی

جهت پیشرفت در برنامه‌ نویسی هوش مصنوعی باید دانش خود در این زمینه را ارتقا دهید. فناوری‌های هوش مصنوعی و برنامه نویسی بسیار پویا هستند؛ بنابراین باید با تکنیک‌ها و دستاوردهای متنوع این حوزه‌ها آشنا شوید. دیگر نکات تکمیلی جهت موفقیت در برنامه‌نویسی هوش مصنوعی شامل موارد زیر است:

• پروژه‌های عملی متنوع مانند طراحی ماشین‌های یادگیری، ارزیابی نحوه پردازش داده‌ها و… را انجام دهید تا مفاهیم برنامه نویسی و هوش مصنوعی را به شکل بهتری درک کنید.
• با دیگر متخصصان حوزه برنامه نویسی هوش مصنوعی ارتباط برقرار کنید و در کنفرانس‌های مرتبط‌ با این حوزه حضور داشته باشید.
• در انجام پروژه‌های گروهی همکاری داشته باشید و از تجربیات دیگر متخصصان این حوزه بهره‌مند شوید.
• اعتماد به نفس بالایی داشته باشید و جهت آموزش تکنیک‌های جدید برنامه‌نویسی هوش مصنوعی تلاش کنید‌.

چالش‌های یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی

توسعه برنامه نویسی هوش مصنوعی در زمینه‌های گوناگون با چالش‌های متنوعی همراه است. برنامه‌نویسی هوش مصنوعی یکی از پیچیده‌ترین حوزه‌های مدرن دنیای امروزی محسوب می‌شود که یادگیری مفاهیم اصلی آن برای بسیاری از افراد دشوار خواهد بود. آموزش نیروی مبتدی در این حوزه به صرف هزینه و زمان زیادی نیاز دارد. همچنین جهت انجام  پروژه‌های موجود در این زمینه باید با زبان‌های برنامه نویسی متنوع آشنایی داشته‌‌ باشید. طراحی اصولی و دقیق ابزارهای هوش مصنوعی به حجم انبوهی از داده‌های گوناگون نیاز دارد؛ دسترسی به این حجم از داده ساده نخواهد بود. دسترسی دشوار به سیستم و ابزارهای هوشمند از دیگر چالش‌های اساسی جهت پیشرفت در این حوزه است.

معرفی  ۹ ابزار هوش مصنوعی برای برنامه‌ نویسی

•  OpenAI Codex
•  Copilot
•  ChatGPT
•  AlphaCode
•  Tabnine
•  CodeT5
•  Polycoder
•  Deepcode
•  WPCode

و در پایان…

متخصص برنامه نویسی هوش مصنوعی ضمن طراحی تکنیک‌های جدید هوش مصنوعی جهت پردازش بهتر و سریع‌تر داده‌های موجود تلاش می‌کند. برای ورود به این حوزه باید حداقل با یکی از زبان‌های برنامه نویسی جاوا، پایتون، لیسپ و… آشنا باشید. این فناوری گسترده از اجزای متنوعی مانند یادگیری عمیق، رباتیک، پردازش زبان طبیعی و… تشکیل شده‌ است. توسعه کاربردهای برنامه نویسی هوش مصنوعی در زمینه‌های گوناگون باعث صرفه‌جویی در هزینه و زمان جهت پردازش داده‌ها می‌شود. البته پیشرفت این فناوری با چالش‌های متنوعی مانند عدم آگاهی افراد، دسترسی دشوار به ابزارهای مناسب و… همراه است. مقالات بیشتر را در وبسایت تخصصی CiPG مطالعه کنید.