اقتصاد دانش بنیان دیجیتال

هوش مصنوعی؛ نیرویی که از هر سو پشتیبانی می‌شود.

توسعه هوش مصنوعی، یکی از پرشتاب‌ترین حرکت‌های تکنولوژیک قرن حاضر، تنها به تلاش دانشمندان دانشگاهی و شرکت‌های فناوری بزرگ محدود نمی‌شود. این تحول عظیم، از سرمایه‌های شخصی گرفته تا بودجه‌های دولتی و پژوهش‌های مستقل، به‌طور پیوسته پیش میرود.

از دانشگاه تا صنعت؛ نیروی محرکه ای از تمامی حوزه ها

توسعه هوش مصنوعی با مشارکت گسترده پژوهشگران دانشگاهی، دانشجویان، و شرکت‌های فناوری غول‌پیکر در حال پیشروی است. گوگل، مایکروسافت، اپل، و حتی شرکت‌های خودروسازی مانند تسلا در تلاش‌اند تا هوش مصنوعی را به سطح بالاتری از قابلیت‌ها برسانند.

استارتاپ‌های نوآور نیز با نوآوری در زمینه‌های پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین، و رباتیک، به این جنبش پیوسته‌اند.

سرمایه گذاران شخصی؛ نیرویی پشت پرده

اما پشت صحنه این پیشرفت‌ها، سرمایه‌گذاران شخصی نیز نقش کلیدی ایفا می‌کنند. سرمایه‌گذاران خطرپذیر (Venture Capitalists)، همچون Andreessen Horowitz و SoftBank Vision Fund، به دنبال استارتاپ‌های هوش مصنوعی هستند که می‌توانند دنیا را متحول کنند.

این سرمایه‌گذاران، منابع کلانی به استارتاپ‌ها تزریق می‌کنند تا به ایده‌های نوآورانه خود جامعه عمل بپوشانند.

روش های توسعه هوش مصنوعی

مدل‌های پایه‌ای در یادگیری ماشین، اساس بسیاری از پیشرفت‌های فعلی در هوش مصنوعی هستند. یادگیری ماشین، یکی از زیرمجموعه‌های کلیدی هوش مصنوعی، به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد که بدون برنامه‌ریزی قبلی، از داده‌ها یاد بگیرند و عملکرد خود را بهبود دهند. در این حوزه، مدل‌های پایه‌ای ابزارهایی هستند که به استخراج ارزش از داده‌ها کمک می‌کنند.

مدل های خطی ساده‌ترین و پرکاربردترین نوع هستند که شامل رگرسیون خطی برای پیش‌بینی مقادیر پیوسته و رگرسیون لجستیک برای پیش‌بینی کلاس‌های دوگانه می‌باشند.

درخت های تصمیم نیز، با استفاده از ویژگی‌های داده‌ها، تصمیم‌های سلسله‌مراتبی می‌گیرند و برای تفسیر آسان و کارایی بالا شناخته می‌شوند.

یادگیری عمیق با شبکه‌های عصبی مصنوعی، برای پردازش داده‌های پیچیده مانند تصاویر و زبان طبیعی به کار می‌رود.

در نهایت، مدل‌های جمعی، که شامل Random Forest و Boosting هستند، از ترکیب چند مدل برای افزایش دقت پیش‌بینی بهره می‌برند. این مدل‌ها نقش مهمی در پیشرفت‌های هوش مصنوعی و کاربردهای آن در زندگی روزمره ایفا می‌کنند.

کلام آخر

در نهایت، موفقیت در یادگیری ماشین نه‌تنها به انتخاب مدل مناسب، بلکه به توانایی ترکیب آنها و انطباق با نیازهای خاص پروژه بستگی دارد.

رایان، بهترین فرصت برای به چالش کشیده شدن توانمندی شما در حوزه هوش مصنوعی است .

در تمام فرصت‌های شغلی بازار کار، کارجویان مدتی را تحت عنوان کارآموز مشغول هستند. در این دوره که معمولا بازه ۳ ماهه دارد، کارجو به صورت آزمایشی توسط مدیران فنی تحت نظر قرار می‌گیرند.

حضور در این دست رویدادها، می‌تواند به غنای هرچه بیشتر رزومه کارجویان کمک کند و فرآیند جذب شدن در جایگاه های تخصصی را تسهیل کند. لزوم بکارگیری گسترده این دانش در توسعه زیرساخت‌های فنی نیز ضامن تقاضای رو به رشد و در نتیجه جایگاه های شغلی فراوان برای این متخصصین می‌باشد.

حضور در مسابقات بین‌المللی همچنین رایان، می‌تواند شانس متقاضیان را نسبت به سایرین در گرفتن جایگاه های شغلی بالاتر ببرد.

دوره آموزشی برنامه سازی رایان

به منظور آمادگی بیشتر برای حضور در این مسابقات، دانشکده کامپیوتر دانشگاه صنعتی شریف با حمایت معاونت علمی، فناوری و اقتصاد دانش بنیان ریاست جمهوری دوره آموزشی برنامه سازی رایان را با تخفیف بیش از 97% برگزار می‌کنند. این دوره در دو مدل مقدماتی و پیشرفته با هزینه بسیار اندک نسبت به ارزش واقعی برگزار می‌گردد.

زمان برگزاری دوره مقدماتی ۲۹ مهر‌ تا ۱۵ آبان و زمان برگزاری دوره پیشرفته ۲۰ آبان تا ۶ آذر می‌باشد. از مزایای حضور در این دوره، دریافت مدرک دوزبانه از طرف دانشگاه صنعتی شریف می‌باشد. ایجاد ارتباطات بین المللی با داوران مسابقات و همینطور شرکت کنندگان فرصت کم نظیری را در اختیار شرکت کنندگان این دور از مسابقات قرار می‌دهد.

برای کسب اطلاعات بیشتر و ثبت‌نام به وب‌سایت دوره به آدرس https://rayancup.ir مراجعه نمایید.