در دنیای پر سرعت امروز که داده‌ها و فناوری با سرعتی باورنکردنی در حال تکامل هستند، هوش مصنوعی مولد (Generative AI) به عنوان یکی از پیشرفته‌ترین و هیجان‌انگیزترین شاخه‌های هوش مصنوعی، مرزهای آنچه را که ماشین‌ها می‌توانند ایجاد کنند، جابجا کرده است. این فناوری نه تنها قادر به تجزیه و تحلیل داده‌های موجود است، بلکه می‌تواند محتوای کاملاً جدید، خلاقانه و معنادار تولید کند؛ از متون و تصاویر واقع‌گرایانه گرفته تا کدهای برنامه‌نویسی و موسیقی. تخصص “هوش مصنوعی مولد برای دانشمندان داده ۲۰۲۴-۲” از کورسرا، یک مسیر آموزشی جامع و عمیق است که به طور خاص برای دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین و متخصصان هوش مصنوعی طراحی شده است تا آن‌ها را با دانش و مهارت‌های لازم برای کار با این ابزارهای قدرتمند مجهز کند.

این تخصص با تمرکز بر آخرین پیشرفت‌ها و متدهای عملی در زمینه هوش مصنوعی مولد، به شما کمک می‌کند تا نه تنها مفاهیم تئوری را درک کنید، بلکه بتوانید آن‌ها را در سناریوهای واقعی پیاده‌سازی و به کار گیرید. هدف اصلی، تربیت متخصصانی است که قادر به طراحی، توسعه و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی مولد برای حل چالش‌های پیچیده در صنایع مختلف باشند. با توجه به تقاضای روزافزون برای این مهارت‌ها در بازار کار، شرکت در این دوره می‌تواند یک گام بلند برای پیشرفت شغلی شما باشد.

این تخصص به گونه‌ای طراحی شده است که شرکت‌کنندگان را از مبانی هوش مصنوعی مولد به سمت کاربردهای پیشرفته و عملی آن هدایت کند. در طول این دوره، شما با مفاهیم و تکنیک‌های کلیدی زیر آشنا خواهید شد:

• مبانی هوش مصنوعی مولد: درک عمیق از تفاوت بین مدل‌های مولد و تمیزدهنده (Discriminative)، تاریخچه، تکامل و چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی مولد.

• مدل‌های مولد پایه و پیشرفته: تسلط بر معماری و کاربرد مدل‌های مولد اصلی مانند شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) شامل انواع DCGAN, WGAN, CycleGAN و رمزگذارهای خودکار متغیر (VAEs) برای تولید تصاویر، ویدئوها و داده‌های مصنوعی.

• مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) و ترانسفورمرها: شناخت کامل معماری ترانسفورمرها و مکانیسم توجه (Attention)، کار با مدل‌های پیشرفته‌ای نظیر GPT, BERT و نحوه مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) و تنظیم دقیق (Fine-tuning) آن‌ها.

• کاربردهای عملی: پیاده‌سازی و آزمایش مدل‌های هوش مصنوعی مولد برای کاربردهای واقعی از جمله تولید متن خلاقانه، خلاصه‌سازی اسناد، ترجمه ماشینی، تولید کد، تولید تصاویر واقع‌گرایانه و افزایش داده‌ها (Data Augmentation).

• ارزیابی و بهینه‌سازی: یادگیری روش‌های استاندارد برای ارزیابی عملکرد و کیفیت خروجی مدل‌های مولد و تکنیک‌های بهینه‌سازی برای بهبود نتایج.

• اخلاق و مسئولیت‌پذیری: درک چالش‌های اخلاقی و اجتماعی مرتبط با هوش مصنوعی مولد، از جمله سوگیری (Bias)، جعل عمیق (Deepfake) و حفظ حریم خصوصی، و آشنایی با اصول هوش مصنوعی مسئولانه (Responsible AI).

این دوره بر یادگیری عملی تأکید دارد، بنابراین شامل پروژه‌های متعدد و تمرین‌های کدنویسی است که به شما کمک می‌کند مفاهیم تئوری را به مهارت‌های عملی تبدیل کنید.

شرکت در تخصص هوش مصنوعی مولد برای دانشمندان داده می‌تواند مزایای قابل توجهی را برای شما به همراه داشته باشد:

• افزایش فرصت‌های شغلی: با تسلط بر هوش مصنوعی مولد، برای نقش‌های جدید و پرتقاضا مانند مهندس هوش مصنوعی مولد، متخصص LLM، و دانشمند داده مولد آماده خواهید شد که بازار کار به شدت به آن‌ها نیاز دارد.

• به‌روزرسانی مهارت‌ها: با جدیدترین و پیشرفته‌ترین تکنیک‌ها و ابزارهای هوش مصنوعی آشنا می‌شوید و مهارت‌های خود را در خط مقدم فناوری نگه می‌دارید.

• حل مسائل پیچیده: توانایی حل چالش‌های داده‌ای که قبلاً غیرممکن به نظر می‌رسیدند، مانند تولید داده برای مجموعه‌های ناکافی یا ایجاد محتوای شخصی‌سازی‌شده.

• ساخت پرتفولیو قوی: پروژه‌های عملی انجام شده در طول دوره، به شما کمک می‌کند تا یک پرتفولیوی قوی و چشمگیر برای ارائه به کارفرمایان بالقوه ایجاد کنید.

• نوآوری و خلاقیت: این تخصص شما را قادر می‌سازد تا با ابزارهای هوش مصنوعی به روش‌های خلاقانه و نوآورانه برای ایجاد محصولات و خدمات جدید فکر کنید.

• شبکه‌سازی: ارتباط با جامعه جهانی از متخصصان و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی مولد.

این دوره سرمایه‌گذاری بزرگی در آینده شغلی شماست، زیرا هوش مصنوعی مولد به سرعت در حال تبدیل شدن به یک مهارت ضروری در اکوسیستم داده و فناوری است.

برای بهره‌مندی حداکثری از این تخصص، توصیه می‌شود که شرکت‌کنندگان دارای پیش‌نیازهای زیر باشند:

• برنامه‌نویسی پایتون: مهارت‌های برنامه‌نویسی متوسط تا خوب در پایتون، شامل کار با ساختارهای داده، توابع، کلاس‌ها و کتابخانه‌های استاندارد.

• مفاهیم یادگیری ماشین: آشنایی پایه با الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی، و مفاهیمی نظیر overfitting و underfitting.

• جبر خطی و حسابان: درک پایه از جبر خطی (ماتریس‌ها، بردارها) و حسابان (مشتق، انتگرال) که برای درک مکانیسم‌های پشت شبکه‌های عصبی ضروری است.

• کار با داده: تجربه کار با کتابخانه‌های پردازش و تحلیل داده مانند NumPy و Pandas برای کارآمدی در مدیریت مجموعه‌داده‌ها.

• (اختیاری ولی مفید) آشنایی با فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق: تجربه قبلی با فریم‌ورک‌هایی مانند TensorFlow یا PyTorch می‌تواند روند یادگیری شما را تسریع بخشد، اگرچه این مفاهیم در طول دوره پوشش داده خواهند شد.

این پیش‌نیازها تضمین می‌کنند که شما بتوانید مفاهیم پیچیده‌تر هوش مصنوعی مولد را به خوبی درک کرده و پروژه‌های عملی را با موفقیت به اتمام برسانید.

این تخصص معمولاً از چندین دوره مجزا (Courses) تشکیل شده است که هر یک بر جنبه خاصی از هوش مصنوعی مولد تمرکز دارند. ساختار کلی آن می‌تواند به شرح زیر باشد:

• دوره ۱: مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد و یادگیری عمیق

  این دوره به معرفی مفاهیم اساسی هوش مصنوعی مولد می‌پردازد. شما با تاریخچه و کاربردهای آن آشنا شده و مروری بر اصول شبکه‌های عصبی عمیق خواهید داشت. همچنین، نحوه پردازش و آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های مولد و مفاهیم پایه‌ای از آمار و احتمال که برای درک مدل‌های مولد ضروری هستند، آموزش داده می‌شود. این بخش پایه‌ای قوی برای دوره‌های بعدی فراهم می‌کند.

• دوره ۲: شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) و رمزگذارهای خودکار متغیر (VAEs)

  در این دوره، به دو مورد از پرکاربردترین مدل‌های مولد می‌پردازیم. شما با معماری GANs شامل مولد (Generator) و تمیزدهنده (Discriminator) و نحوه آموزش آن‌ها آشنا می‌شوید. انواع پیشرفته‌تر GANs مانند DCGAN برای تولید تصاویر، WGAN برای پایداری آموزش، و CycleGAN برای ترجمه تصویر به تصویر بدون نیاز به داده‌های زوج، مورد بررسی قرار می‌گیرند. علاوه بر این، VAEs به عنوان رویکردی متفاوت برای تولید داده و کاهش ابعاد معرفی شده و کاربردهای عملی هر دو نوع مدل در سناریوهای واقعی آموزش داده می‌شود.

• دوره ۳: مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) و معماری ترانسفورمر

  این بخش بر روی انقلاب ترانسفورمرها و مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) تمرکز دارد. شما با معماری ترانسفورمر، مکانیسم توجه (Attention Mechanism) و نحوه عملکرد آن در پردازش توالی‌ها آشنا خواهید شد. مدل‌های پیشرو مانند GPT (Generative Pre-trained Transformer) و BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) بررسی شده و کاربردهای آن‌ها در تولید متن، خلاصه‌سازی، پاسخگویی به سوالات و حتی تولید کد برنامه‌نویسی آموزش داده می‌شود. همچنین، تکنیک‌های کلیدی مانند مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) و تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs برای کارهای خاص مورد بررسی قرار می‌گیرد.

• دوره ۴: کاربردها، ارزیابی و ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی مولد

  این دوره به بررسی کاربردهای پیشرفته هوش مصنوعی مولد در صنایع مختلف از جمله طراحی محصول، داروسازی، سرگرمی و آموزش می‌پردازد. شما با روش‌های ارزیابی کیفیت خروجی مدل‌های مولد و معیارهای کلیدی برای اندازه‌گیری عملکرد آن‌ها آشنا می‌شوید. بخش مهمی از این دوره به چالش‌های اخلاقی، سوگیری‌ها (Bias)، و مسائل مربوط به حریم خصوصی در هوش مصنوعی مولد اختصاص دارد و شما با اصول هوش مصنوعی مسئولانه (Responsible AI) آشنا می‌شوید. این دوره معمولاً با یک پروژه نهایی (Capstone Project) به اوج می‌رسد که در آن دانش‌آموختگان دانش خود را در یک پروژه جامع و واقعی به کار می‌گیرند.

در پایان، تخصص “هوش مصنوعی مولد برای دانشمندان داده ۲۰۲۴-۲” از کورسرا یک فرصت استثنایی برای ورود به یکی از پویاترین و پربازده‌ترین حوزه‌های هوش مصنوعی است. این دوره شما را با دانش عمیق تئوری و مهارت‌های عملی مورد نیاز برای کار با مدل‌های مولد، از جمله GANs، VAEs و به ویژه LLMs و ترانسفورمرها، تجهیز می‌کند. با توجه به سرعت رشد این فناوری و تقاضای فزاینده بازار کار برای متخصصان آن، سرمایه‌گذاری بر روی این تخصص می‌تواند آینده شغلی شما را دگرگون کند. اگر به دنبال ارتقاء مهارت‌های خود در زمینه هوش مصنوعی و داده‌ها هستید، این دوره می‌تواند پلی به سوی فرصت‌های بی‌نظیر باشد.