چگونه یک توسعه‌دهنده هوش مصنوعی شویم. حقایق.

شما اینجا نیستید که چیزهای بی‌ارزش یاد بگیرید. شما می‌خواهید مسیری روشن برای تبدیل شدن به یک توسعه‌دهنده هوش مصنوعی داشته باشید، بدون اینکه در تب‌های بی‌پایان، اصطلاحات تخصصی پیچیده یا فلج تحلیلی غرق شوید. خوب است. این راهنما نقشه مهارت‌ها، ابزارهایی که واقعاً مهم هستند، پروژه‌هایی که فراخوانی مجدد دریافت می‌کنند و عادت‌هایی که سرهم‌بندی را از ارسال جدا می‌کنند، در اختیار شما قرار می‌دهد. بیایید شما را به ساختن واداریم.

مقالاتی که شاید بعد از این مطلب دوست داشته باشید بخوانید:

🔗 چگونه یک شرکت هوش مصنوعی راه اندازی کنیم
راهنمای گام به گام برای ساخت، تأمین مالی و راه‌اندازی استارتاپ هوش مصنوعی شما.

🔗 چگونه یک هوش مصنوعی روی کامپیوتر خود بسازیم
یاد بگیرید که مدل‌های هوش مصنوعی را به راحتی و به صورت محلی ایجاد، آموزش و اجرا کنید.

🔗 چگونه یک مدل هوش مصنوعی بسازیم
تجزیه و تحلیل جامع از ایجاد مدل هوش مصنوعی از مفهوم تا استقرار.

🔗 هوش مصنوعی نمادین چیست؟
بررسی کنید که هوش مصنوعی نمادین چگونه کار می‌کند و چرا هنوز هم اهمیت دارد.

چه چیزی یک توسعه‌دهنده هوش مصنوعی عالی را می‌سازد✅

یک توسعه‌دهنده هوش مصنوعی خوب کسی نیست که تمام بهینه‌سازی‌ها را حفظ کند. کسی است که می‌تواند یک مسئله مبهم را بگیرد، آن را چارچوب‌بندی کند ، داده‌ها و مدل‌ها را به هم بچسباند، چیزی را ارائه دهد که کار کند، آن را صادقانه اندازه‌گیری کند و بدون دردسر تکرار کند. چند نکته:

• با کل حلقه راحت باشید: داده → مدل → ارزیابی → استقرار → نظارت.

• سوگیری برای آزمایش‌های سریع به جای نظریه‌های بکر... با نظریه کافی برای جلوگیری از تله‌های آشکار.

• نمونه‌کاری که ثابت کند شما می‌توانید نتایج را ارائه دهید، نه فقط دفترچه یادداشت.

• یک طرز فکر مسئولانه در مورد ریسک، حریم خصوصی و انصاف - نه اجرایی، بلکه عملی. چارچوب‌های صنعتی مانند چارچوب مدیریت ریسک هوش مصنوعی NIST و اصول هوش مصنوعی OECD به شما کمک می‌کند تا با همان زبانی که داوران و ذینفعان صحبت می‌کنند، صحبت کنید. [1][2]

اعتراف کوچکی: گاهی اوقات شما یک مدل را ارائه می‌دهید و سپس متوجه می‌شوید که مدل پایه برنده می‌شود. این فروتنی - به طرز عجیبی - یک ابرقدرت است.

خلاصه داستان: یک تیم یک طبقه‌بندی‌کننده‌ی عالی برای اولویت‌بندی پشتیبانی ساخت؛ قوانین کلمات کلیدی پایه در زمان اولین پاسخ از آن پیشی گرفتند. آن‌ها قوانین را حفظ کردند، از مدل برای موارد خاص استفاده کردند و هر دو را ارسال کردند. جادوی کمتر، نتایج بیشتر.

نقشه راه برای تبدیل شدن به یک توسعه‌دهنده هوش مصنوعی 🗺️

این یک مسیر باریک و تکراری است. با بالا رفتن سطح، چند بار آن را تکرار کنید:

1. تسلط به برنامه‌نویسی پایتون به همراه کتابخانه‌های اصلی DS: NumPy، pandas، scikit-learn. راهنماهای رسمی را به طور اجمالی مطالعه کنید و سپس اسکریپت‌های کوچکی بسازید تا انگشتانتان آنها را یاد بگیرند. راهنمای کاربر به عنوان یک کتاب درسی شگفت‌آور و کاربردی نیز عمل می‌کند. [3]

2. مبانی یادگیری ماشین از طریق یک برنامه درسی ساختاریافته: مدل‌های خطی، منظم‌سازی، اعتبارسنجی متقابل، معیارها. یادداشت‌های درسی کلاسیک و یک دوره فشرده عملی به خوبی کار می‌کنند.

3. ابزارهای یادگیری عمیق : پای‌تورچ یا تنسورفلو را انتخاب کنید و به اندازه‌ای یاد بگیرید که بتوانید مدل‌ها را آموزش دهید، ذخیره کنید و بارگذاری کنید؛ مجموعه داده‌ها را مدیریت کنید؛ و خطاهای رایج شکل را اشکال‌زدایی کنید. اگر «اول کد» را دوست دارید، با آموزش‌های رسمی پای‌تورچ . [4]

4. پروژه‌هایی که واقعاً ارائه می‌شوند : بسته‌بندی با داکر، پیگیری اجراها (حتی یک گزارش CSV هم بی‌تاثیر نیست) و استقرار یک API حداقلی. وقتی از استقرارهای تک جعبه‌ای فراتر رفتید، کوبرنتیز را یاد بگیرید؛ اول داکر. [5]

5. لایه هوش مصنوعی مسئول : یک چک لیست ریسک سبک با الهام از NIST/OECD (اعتبار، قابلیت اطمینان، شفافیت، انصاف) اتخاذ کنید. این کار بحث‌ها را ملموس و حسابرسی‌ها را (به شیوه‌ای خوب) کسل‌کننده نگه می‌دارد. [1][2]

6. کمی تخصص پیدا کنید : NLP با Transformers، بینایی با convs/ViT های مدرن، توصیه‌گرها، یا برنامه‌ها و عوامل LLM. یک مسیر را انتخاب کنید، دو پروژه کوچک بسازید، سپس شاخه‌بندی کنید.

شما مراحل ۲ تا ۶ را برای همیشه مرور خواهید کرد. راستش را بخواهید، وظیفه همین است.

مهارت‌هایی که واقعاً بیشتر روزها از آنها استفاده خواهید کرد 🧰

• پایتون + کار با داده‌ها : برش آرایه‌ها، اتصال‌ها، گروه‌بندی‌ها، برداری‌سازی. اگر بتوانید پانداها را به رقص وادارید، آموزش ساده‌تر و ارزیابی تمیزتر خواهد بود.

• هسته ML : تقسیم‌بندی‌های آموزش-آزمون، اجتناب از نشت، سواد متریک. راهنمای scikit-learn بی‌شک یکی از بهترین متون آموزشی در مورد رمپ است. [3]

• چارچوب DL : یکی را انتخاب کنید، از ابتدا تا انتها کار کنید، سپس بعداً به دیگری نگاهی بیندازید. مستندات PyTorch مدل ذهنی را واضح می‌کند. [4]

• بهداشت آزمایش : مسیرهای دو، پارامترها و مصنوعات. آینده - شما از باستان شناسی متنفرید.

• کانتینرسازی و هماهنگ‌سازی : داکر برای بسته‌بندی پشته شما؛ کوبرنتیز وقتی به کپی‌ها، مقیاس‌بندی خودکار و به‌روزرسانی‌های پیوسته نیاز دارید. از اینجا شروع کنید. [5]

• اصول اولیه GPU : بدانید چه زمانی یکی را اجاره کنید، اندازه دسته چگونه بر توان عملیاتی تأثیر می‌گذارد و چرا برخی از عملیات‌ها به حافظه وابسته هستند.

• هوش مصنوعی مسئولیت‌پذیر : مستندسازی منابع داده، ارزیابی ریسک‌ها و برنامه‌ریزی برای کاهش خطرات با استفاده از ویژگی‌های واضح (اعتبار، قابلیت اطمینان، شفافیت، انصاف). [1]

برنامه درسی مقدماتی: چند لینک که فراتر از وزن خود عمل می‌کنند 🔗

• مبانی یادگیری ماشین : مجموعه‌ای از یادداشت‌های تئوری سنگین + یک دوره فشرده عملی. آن‌ها را با تمرین در scikit-learn همراه کنید. [3]

• چارچوب‌ها : آموزش‌های PyTorch (یا راهنمای TensorFlow اگر Keras را ترجیح می‌دهید). [4]

• ملزومات علم داده راهنمای کاربر scikit-learn برای درونی‌سازی معیارها، خطوط لوله و ارزیابی. [3]

• ارسال شروع به کار داکر ، بنابراین عبارت «روی دستگاه من کار می‌کند» به «همه جا کار می‌کند» تبدیل می‌شود. [5]

اینها را نشانه‌گذاری کنید. وقتی گیر کردید، یک صفحه را بخوانید، یک چیز را امتحان کنید، تکرار کنید.

سه پروژه نمونه کار که مصاحبه می‌گیرند 📁

1. پاسخ به سوالات با قابلیت بازیابی افزوده شده بر روی مجموعه داده خودتان

   • یک پایگاه دانش خاص را استخراج/وارد کنید، جاسازی‌ها + بازیابی را بسازید، یک رابط کاربری سبک اضافه کنید.

   • میزان تأخیر، دقت در یک مجموعه پرسش و پاسخِ از پیش تعیین‌شده و بازخورد کاربر را پیگیری کنید.

   • یک بخش کوتاه «موارد خرابی» را در نظر بگیرید.

2. مدل چشم‌انداز با محدودیت‌های استقرار واقعی

   • یک طبقه‌بندی‌کننده یا آشکارساز را آموزش دهید، از طریق FastAPI سرویس دهید، با Docker کانتینر کنید، نحوه‌ی مقیاس‌بندی خود را بنویسید. [5]

   • تشخیص رانش سند (آمار ساده جمعیت روی ویژگی‌ها شروع خوبی است).

3. مطالعه موردی هوش مصنوعی مسئولانه

   • یک مجموعه داده عمومی با ویژگی‌های حساس انتخاب کنید. یک گزارش معیارها و اقدامات کاهشی مطابق با ویژگی‌های NIST (اعتبار، قابلیت اطمینان، انصاف) تهیه کنید. [1]

هر پروژه به موارد زیر نیاز دارد: یک README یک صفحه‌ای، یک نمودار، اسکریپت‌های قابل تکثیر و یک گزارش تغییرات کوچک. کمی هم ایموجی اضافه کنید چون خب، انسان‌ها هم اینها را می‌خوانند 🙂

MLOps، استقرار، و بخشی که هیچ‌کس به شما یاد نمی‌دهد 🚢

حمل و نقل یک مهارت است. یک جریان حداقلی:

• کانتینرایز کنید ، به این صورت که dev ≈ prod. با مستندات رسمی Getting Started شروع کنید؛ برای تنظیمات چند سرویسی به Compose بروید. [5]

• آزمایش‌ها را پیگیری کنید (حتی به صورت محلی). پارامترها، معیارها، مصنوعات و برچسب «برنده»، برداشت‌ها را صادقانه و همکاری را ممکن می‌سازد.

• هماهنگ شوید . ابتدا Deployments، Serviceها و پیکربندی اعلانی را یاد بگیرید؛ در مقابل وسوسه‌ی yak-shave مقاومت کنید.

• زمان‌های اجرای ابری : همکاری برای نمونه‌سازی اولیه؛ پلتفرم‌های مدیریت‌شده (SageMaker/Azure ML/Vertex) پس از گذراندن برنامه‌های کاربردی.

• سواد GPU : نیازی به نوشتن هسته‌های CUDA ندارید؛ فقط باید تشخیص دهید که چه زمانی بارگذار داده گلوگاه شماست.

یک استعاره‌ی کوچک و ناقص: به MLOps مانند یک استارتر خمیر ترش فکر کنید - آن را با اتوماسیون و نظارت تغذیه کنید، وگرنه بدبو می‌شود.

هوش مصنوعی مسئولیت‌پذیر، خندق رقابتی شماست 🛡️

تیم‌ها تحت فشار هستند تا قابل اعتماد بودن خود را ثابت کنند. اگر بتوانید به طور مشخص در مورد ریسک، مستندسازی و مدیریت صحبت کنید، به فردی تبدیل می‌شوید که مردم می‌خواهند در اتاق باشد.

• از یک چارچوب مشخص استفاده کنید : الزامات را با ویژگی‌های NIST (اعتبار، پایایی، شفافیت، انصاف) تطبیق دهید، سپس آنها را به موارد چک لیست و معیارهای پذیرش در PR تبدیل کنید. [1]

• اصول خود را تثبیت کنید : اصول هوش مصنوعی OECD بر حقوق بشر و ارزش‌های دموکراتیک تأکید دارند - که هنگام بحث در مورد بده‌بستان‌ها مفید است. [2]

• اخلاق حرفه‌ای : اشاره‌ای کوتاه به یک کد اخلاقی در اسناد طراحی اغلب تفاوت بین «ما در موردش فکر کردیم» و «ما آن را انجام دادیم» است.

این کاغذبازی نیست. این مهارت و مهارت است.

کمی تخصص پیدا کنید: یک مسیر را انتخاب کنید و ابزارهای آن را یاد بگیرید 🛣️

• LLMها و NLP : مشکلات توکن‌سازی، پنجره‌های زمینه، RAG، ارزیابی فراتر از BLEU. با خطوط لوله سطح بالا شروع کنید، سپس سفارشی‌سازی کنید.

• چشم‌انداز : تقویت داده‌ها، برچسب‌گذاری دقیق و استقرار در دستگاه‌های لبه‌ای که در آن‌ها تأخیر حرف اول را می‌زند.

• توصیه‌گرها : بازخوردهای ضمنی عجیب و غریب، استراتژی‌های شروع سرد و شاخص‌های کلیدی عملکرد کسب‌وکار که با RMSE مطابقت ندارند.

• عامل‌ها و استفاده از ابزار : فراخوانی تابع، رمزگشایی محدود و ریل‌های ایمنی

راستش را بخواهید، دامنه‌ای را انتخاب کنید که صبح‌های یکشنبه شما را کنجکاو می‌کند.

جدول مقایسه: مسیرهای تبدیل شدن به یک توسعه‌دهنده هوش مصنوعی 📊

بله، فاصله‌گذاری کمی ناهموار است. میزهای واقعی به ندرت بی‌نقص هستند.

حلقه‌های مطالعه‌ای که واقعاً ماندگار هستند 🔁

• چرخه‌های دو ساعته : ۲۰ دقیقه مطالعه‌ی مستندات، ۸۰ دقیقه کدنویسی، ۲۰ دقیقه نوشتن دلایل شکست.

• نوشتن گزارش‌های یک صفحه‌ای : بعد از هر پروژه کوچک، چارچوب‌بندی مسئله، خطوط مبنا، معیارها و حالت‌های شکست را توضیح دهید.

• محدودیت‌های عمدی : فقط با CPU آموزش داده شود، یا هیچ کتابخانه خارجی برای پیش‌پردازش وجود نداشته باشد، یا دقیقاً ۲۰۰ خط کد در نظر گرفته شود. محدودیت‌ها به نوعی باعث خلاقیت می‌شوند.

• اسپرینت‌های کاغذی : فقط اتلاف یا بارگذار داده را پیاده‌سازی کنید. برای یادگیری کلی اطلاعات، نیازی به SOTA ندارید.

اگر تمرکزتان از دست برود، طبیعی است. همه دچار تزلزل می‌شوند. کمی قدم بزنید، برگردید، یا یک کار کوچک انجام دهید.

آمادگی برای مصاحبه، منهای صحنه‌سازی‌ها 🎯

• اولویت با نمونه کارها : دک‌های اسلاید بیت ریپو واقعی. حداقل یک دموی کوچک قرار دهید.

• بده‌بستان‌ها را توضیح دهید : آماده باشید تا گزینه‌های متریک و نحوه‌ی اشکال‌زدایی یک خطا را بررسی کنید.

• تفکر سیستمی : ترسیم نمودار داده → مدل → API → پایش و روایت آن.

• هوش مصنوعی مسئولانه : یک چک لیست ساده مطابق با NIST AI RMF داشته باشید - این نشان دهنده بلوغ است، نه شعارهای کلیشه‌ای. [1]

• تسلط بر چارچوب : یک چارچوب انتخاب کنید و با آن خطرناک باشید. اسناد رسمی در مصاحبه‌ها منصفانه هستند. [4]

کتاب آشپزی کوچک: اولین پروژه‌ی کامل شما در یک آخر هفته 🍳

1. داده‌ها : یک مجموعه داده تمیز انتخاب کنید.

2. خط پایه : مدل scikit-learn با اعتبارسنجی متقابل؛ ثبت معیارهای اولیه. [3]

3. DL pass : همان وظیفه در PyTorch یا TensorFlow؛ سیب‌ها را با سیب‌ها مقایسه کنید. [4]

4. ردیابی : رکوردها را ثبت کنید (حتی یک CSV ساده + مهر زمانی). برنده را تگ کنید.

5. Serve : پیش‌بینی را در یک مسیر FastAPI قرار دهید، آن را dockerize کنید و به صورت محلی اجرا کنید. [5]

6. بازتاب : چه معیارهایی برای کاربر مهم است، چه خطراتی وجود دارد و چه چیزهایی را پس از راه‌اندازی رصد می‌کنید - برای واضح نگه داشتن آن، اصطلاحاتی را از NIST AI RMF قرض بگیرید. [1]

آیا این بی‌نقص است؟ نه. آیا بهتر از این است که منتظر یک دوره بی‌نقص باشید؟ قطعاً.

اشتباهات رایجی که می‌توانید در مراحل اولیه از آنها اجتناب کنید ⚠️

• بیش‌برازش یادگیری‌تان به آموزش‌ها : برای شروع عالی است، اما به زودی به تفکر مسئله‌محور تغییر دهید.

• نادیده گرفتن طراحی ارزیابی : تعریف موفقیت قبل از آموزش. صرفه‌جویی در زمان.

• نادیده گرفتن قراردادهای داده : رانش طرحواره، سیستم‌های بیشتری را نسبت به مدل‌ها از کار می‌اندازد.

• ترس از استقرار : داکر از آنچه به نظر می‌رسد دوستانه‌تر است. از کوچک شروع کنید؛ بپذیرید که اولین ساخت، سنگین و دست و پا گیر خواهد بود. [5]

• اخلاق ماندگار است : اگر بعداً آن را نصب کنید، به یک کار طاقت‌فرسا و طاقت‌فرسا تبدیل می‌شود. آن را در طراحی بپرورانید - سبک‌تر، بهتر. [1][2]

خلاصه داستان 🧡

اگر یک نکته را به خاطر داشته باشید: «چگونه یک توسعه‌دهنده هوش مصنوعی شویم» در مورد احتکار تئوری یا دنبال کردن مدل‌های براق نیست. این در مورد حل مکرر مشکلات واقعی با یک حلقه محکم و یک ذهنیت مسئولانه است. پشته داده را یاد بگیرید، یک چارچوب یادگیری ماشینی (DL) انتخاب کنید، چیزهای کوچک را با داکر ارسال کنید، آنچه انجام می‌دهید را پیگیری کنید و انتخاب‌های خود را به راهنمایی‌های معتبر مانند NIST و OECD متصل کنید. سه پروژه کوچک و دوست‌داشتنی بسازید و در مورد آنها مانند یک هم‌تیمی صحبت کنید، نه یک جادوگر. تقریباً همین است.

و بله، اگر کمک می‌کند، این عبارت را با صدای بلند بگویید: من می‌دانم چگونه یک توسعه‌دهنده هوش مصنوعی شوم . پس همین امروز با یک ساعت کار متمرکز روی ساختن، آن را ثابت کنید.

منابع

[1] NIST. چارچوب مدیریت ریسک هوش مصنوعی (AI RMF 1.0) . (PDF) - لینک
[2] OECD. اصول هوش مصنوعی OECD - مرور کلی - لینک
[3] scikit-learn. راهنمای کاربر (پایدار) - لینک
[4] PyTorch. آموزش‌ها (یادگیری اصول اولیه و غیره) - لینک
[5] Docker. شروع به کار - لینک