آموزش هوش مصنوعی با جاوا اسکریپت

آموزش هوش مصنوعی در جاوا اسکریپت یکی از مقوله‌های کاربردی اخیر این زبان برنامه‌نویسی است. همان‌طور که می‌دانید هوش مصنوعی امروزه نقش اساسی در طراحی برنامه‌ها و پلتفرم‌های کامپیوتری دارد و برای حوزه‌های مختلفی مثل پردازش تصویر، بینایی کامپیوتر و تشخیص زبان طبیعی به کار می‌رود. به لطف کتابخانه‌های گسترده و کامل هوش مصنوعی در جاوا اسکریپت، این زبان به یکی از بهترین‌ زبان‌های هوش مصنوعی تبدیل شده است. هوش مصنوعی جاوا اسکریپت، به توسعه‌ دهندگان کمک می‌کند تا AI را به اپلیکیشن‌های مرورگر وب نیز اضافه کنند و برنامه‌های تحت وب هوشمندی بسازند. یک دوره کاملا رایگان ارائه شده است که میتوانید ان را تهیه و استفاده نمایید , اموزش جاوا اسکریپت سبزلرن یکی از کامل ترین دوره های جاوا اسکریپت میباشد که میتوانید از ان استفاده کنید .

هوش مصنوعی چیست و چه زیرشاخه هایی دارد

هوش مصنوعی یا اختصارا AI همان‌طور که از نامش پیداست، به قابلیت ادراک ماشین‌ها گفته می‌شود؛ به بیان دیگر به توانایی درک و شبیه‌سازی تفکر انسانی توسط یک ماشین یا همان کامپیوتر، هوش مصنوعی گفته می‌شود. در هوش مصنوعی ما چند زیرشاخه داریم:

1 | یادگیری ماشین یا به اختصار Machine Learning

به مجموعه‌ای از روش‌ها و تکنیک‌ها برای تحلیل داده‌های ورودی یک ماشین گفته می‌شود که به آن کمک می‌کند تا شرایط را ارزیابی کرده و اقدام درست را انتخاب کند. در یادگیری ماشین داده‌های ورودی به روش‌های مختلف جمع‌آوری شده و با تکنیک‌های تجزیه‌ و تحلیل تعریف شده توسط انسان ارزیابی می‌شوند. سپس بر اساس نتایج به دست آمده، ماشین عمل واکنش مناسب خود را انتخاب می‌کند. یادگیری ماشین امروزه در فناوری‌های گوناگون نفوذ پیدا کرده و ردپای آن را می‌توان در بخش‌های مختلفی نظیر شناسایی تصویر و صدا، تشخیص بیماری‌ها، تحلیل‌های آماری، خودروسازی و… مشاهده کرد. فریمورک‌های مختلفی برای آموزش هوش مصنوعی در جاوا اسکریپت وجود دارند که تکنیک‌های یادگیری ماشین را پیاده سازی می‌کنند.

2 | یادگیری عمیق یا Deep Learning

به روش‌های از یادگیری ماشین گفته می‌شود که بر اساس شبکه‌های عصبی مصنوعی کار می‌کنند و به کامپیوتر یاد می‌دهند که چطور مانند انسان فکر و عمل کند. یادگیری عمیق را می‌توان زیرشاخه‌ای از یادگیری ماشین نیز دانست که سعی دارد مغز یک انسان را شبیه سازی کند و از برای این کار از الگوریتم‌ شبکه‌های عصبی استفاده می‌کند. از این فناوری در خودروسازی، صنایع نظامی و هوایی، پردازش تصویر و پزشکی استفاده‌ی گسترده‌ای می‌شود.

چرا هوش مصنوعی در جاوا اسکریپت

شاید شما هم از شنیدن عنوان هوش مصنوعی در جاوا اسکریپت، کمی تعجب کرده باشید و به نظرتان این کار کمی غیر معمول بیاید. بسیاری از شرکت‌های فعال در حوزه‌ی هوش مصنوعی این روزها از پایتون یا اسکالا برای پیاده‌سازی اپلیکیشن‌های خود استفاده می‌کنند؛ اما، این دلیل نمی‌شود که زبان برنامه‌ نویسی جاوا اسکریپت را برای هوش مصنوعی نادیده بگیریم. بد نیست بدانید بر اساس آمار اعلام شده در گیت هاب، زبان جاوا اسکریپت سومین زبان مناسب برای هوش مصنوعی محسوب می‌شود؛ بنابراین ارزش آن را دارد که برای پروژه‌های بعدی خود در زمینه‌ی AI، به فکر آموزش هوش مصنوعی با جاوا اسکریپت باشید.

مزایا و معایب هوش مصنوعی در جاوا اسکریپت

از جمله مزایای پیاده سازی ماشین لرنینگ با جاوا اسکریپت می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

1 | امنیت

برخلاف پایتون، زبان جاوا اسکریپت برای امنیت ساخته شده است. جاوا اسکریپت به کسانی که شما به آن‌ها اعتماد ندارید؛ مثل گوگل و آمازون، در زمان‌ اجرای اسکریپت‌هایشان روی کامپیوتر شما، اجازه دسترسی به فایل‌ها و اطلاعات محرمانه‌ی‌تان را نمی‌دهد. چرا که جاوا اسکریپت به فایل‌ها و حتی سیستم‌ عامل دسترسی ندارد. این امتیاز بزرگ، جاوا اسکریپت را به زبانی ایده‌آل برای پیاده‌سازی و استقرار فریمورک‌های AI تبدیل کرده است.

2 | عملکرد

سرمایه گذاری زیادی روی عملکرد سریع جاوا اسکریپت شده است و این زبان یکی از سریع‌ترین زبان‌ها برای اجرا در مرورگرهاست. می‌توان گفت سرعت امتیاز رقابتی این زبان برنامه نویسی محسوب می‌شود. اپل، مایکروسافت و گوگل تلاش زیادی برای ساخت برنامه‌های سریع و سبک با این زبان کرده‌اند و این زبان در حال حاضر به لحاظ عملکردی پتانسیل خیلی خوبی برای اجرای پروژه‌های AI دارد.

3 | شهرت

زبان جاوا اسکریپت یک زبان محبوب است و کاربردهای زیادی در زمینه‌های مختلف دارد. از این زبان برای ساخت پنل‌های مدیریت و همینطور ساخت انواع نمودار و داده‌ی بصری استفاده می‌شود. بسیاری از توسعه‌ دهندگان وب با این زبان آشنایی دارند و این کار را برای آموزش هوش مصنوعی با جاوا اسکریپت راحت‌تر می‌کند.

4 | زمان توسعه

جاوا اسکریپت نیز مشابه پایتون یا حتی بیشتر از آن سریع است و زمان توسعه‌ی کمی دارد. هر دو زبان دیباگینگ راحت و چارچوب‌های توسعه‌ی خوبی دارند و از پشتیبانی گسترده‌ای بهره می‌برند. وجود کتابخانه‌های هوش مصنوعی نظیر SYNAPTIC در این زبان کار پیاده‌سازی یادگیری ماشین و حتی یادگیری عمیق را راحت و لذت بخش کرده است.

5 | قدرت در توسعه‌ی وب اپلیکیشن‌ها

در حال حاضر جاوا اسکریپت یکی از قدرتمندترین زبان‌ها برای توسعه‌ی برنامه‌های تحت وب محسوب می‌شود و کاربرد این زبان برای برنامه‌های هوش مصنوعی تحت وب بسیار انتخاب مناسبی است.

6 | زبان چند پلتفرمی

زبان جاوا اسکریپت یک زبان چند پلتفرمی است و نه تنها برای برنامه‌های تحت وب بلکه برای برنامه‌های دسکتاپ هم کاربرد دارد و به شما امکان می‌دهد برنامه‌های موبایل خود را برای دسکتاپ نیز توسعه دهید. همچنین شما می‌توانید کدهای خود را در محیط سرور نیز اجرا نمایید.

معایب پیاده سازی ماشین لرنینگ با جاوا اسکریپت

1 | محدودیت داده

با وجود تمام مزیت‌هایی که استفاده از هوش مصنوعی در جاوا اسکریپت دارد، کتابخانه‌های این حوزه نظیر js محدودیت‌هایی دارند؛ مثلا این کتابخانه‌ها عموما به صورت پیشفرض به فایل‌های سیستمی در محیط هاست دسترسی ندارند. این مسئله باعث می‌شود که منابع داده‌ای در دسترس محدود باشند و در اندازه‌ی فایل‌ها نیز محدودیت‌هایی اعمال می‌شود.

2 | تک رشته‌ای

کتابخانه‌های جاوا اسکریپت غالبا تک رشته‌ای هستند و این مسئله در هنگام دانلود همزمان ممکن است عملکرد برنامه‌ را از بین ببرد. توسعه‌ دهندگان می‌توانند با ایجاد رشته‌های اصلی بیشتر، بر این موضوع غلبه کنند.

پروژه‌های ماشین لرنینگ با جاوا اسکریپت

تا اینجا فهمیدیم که هوش مصنوعی جاوا اسکریپت عملکرد خوبی دارد و توسعه دهندگان زیادی از آن استقبال کرده‌‌اند. این زبان برنامه نویسی فریمورک‌های مختلفی برای یادگیری ماشین یا همان ماشین لرنینگ دارد که در ادامه برخی از مهم‌ترین آن‌ها را با هم بررسی می‌کنیم تا برای آموزش هوش مصنوعی با جاوا اسکریپت آن‌ها را بشناسید:

TensorFlow.js

این فریمورک را کمپانی گوگل ارائه کرد و از کتابخانه‌ها و ابزارهای مختلفی برای توسعه‌ی برنامه‌ها بر اساس شبکه عصبی دارد. با کمک این فریمورک برنامه‌هایی در زمینه‌ی شناسایی، دسته بندی و ردیابی تصاویر را می‌توان پیاده سازی کرد. هسته‌ی فریمورک TensorFlow.js در c++ نوشته شده و از شبکه‌های عصبی پیشرفته‌ای برای یادگیری ماشین استفاده می‌کند.

STDLib

از این فریمورک برای پیاده سازی مدل‌های آماری و ریاضی استفاده می‌شود و بیشتر برای برنامه‌های تحلیل داده کاربرد دارد. STDLib مجموعه‌ی وسیعی از توابع ریاضی را پشتیبانی می‌کند و API های مختلفی برای آنالیز داده‌ها دارد. از دیگر کاربردهای این فریمورک می‌توان به تعیین اعتبار داده و تشخیص فیچرها اشاره کرد.

ConvNetJS

فریمورک ConvNetJS را دانشگاه استنفورد توسعه داد و به عنوان یکی از پیشرفته‌ترین فریمورک‌های جاوا اسکریپت برای یادگیری عمیق شناخته می‌شود که در مرورگر و NODE.JS به کار می‌رود. این فریمورک برای شبکه‌های عصبی مصنوعی استفاده می‌شود و کار پردازش تصویر را به شکل حرفه‌ای انجام می‌دهد. مدل یادگیری در این فریمورک Reinforcement است که یک مدل کاربردی در یادگیری عمیق محسوب می‌شود. از ConvNetJS می‌توان برای عملیات مختلف هوش مصنوعی نظیر رمزنگاری داده، تشخیص خطا و الگو استفاده کرد. امتیاز دیگر این فریمورک سادگی پیاده‌ سازی آن است؛ اگرچه ممکن است کندتر از سایر فریمورک‌های این حوزه عمل کند.

Brain.js

فریمورک Brain.js در واقع یک کتابخانه برای ماشین لرنینگ در جاوا است. این کتابخانه در سمت کاربر یا سرور با node.js اجرا می‌شود و شبکه‌های عصبی را به شکلی پیشرفته پیاده سازی می‌کند. انواع شبکه‌های عصبی اعم از شبکه‌های عصبی feed forward، شبکه‌های عصبی بازگشتی و شبکه‌های حافظه را می‌توان با این کتابخانه‌ها طراحی و اجرا کرد.

DeepForge

DeepForge را نمی‌توان یک کتابخانه دانست. این ابزار در واقع محیطی برای طراحی مدل‌های یادگیری عمیق محسوب می‌شود. رابط بصری DeepForge برای می‌تواند در مرورگر کروم مدل‌های شبکه‌ی عصبی را پیاده سازی کرده و نمایش دهد؛ اما، سایر مرورگرها توانایی اجرای آن را ندارند. در پروژه‌های DeepForge شما نیاز به node.js و mongoDB دارید.

Keras.js

کراس یکی دیگر از کتابخانه‌های شبکه عصبی است که در آموزش هوش مصنوعی با جاوا اسکریپت به آن پرداخته می‌شود. این کتابخانه نیز برای مدل‌های یادگیری عمیق به کار می‌رود و در اکثر سیستم عامل‌ها پشتیبانی می‌شود. زبان مادر این فریمورک پایتون است و دومین کتابخانه‌ی محبوب برای deep learning محسوب می‌شود. سازمان‌های بزرگی مثل ناسا و سرن برای پروژه‌های ماشین لرنینگ خود از این کتابخانه استفاده می‌کنند و گزینه‌ی مناسبی برای استارتاپ‌ها در جهت ارتقای عملکردهای دیجیتالی به شمار می‌رود.

WebDNN

فریمورک WebDNN هنر دست ژاپنی‌هاست و با هدف اجرای الگوهای شبکه عصبی پیشرفته در مرورگرها طراحی شده است. امتیاز این فریمورک سرعت بالای آن است و این کار را با بهینه سازی مدل‌ها و فشرده کردن داده‌ها انجام می‌دهد.  این فریمورک از WebAssembly   برای افزایش سرعت پردازش داده استفاده می‌کند و با کمک یکسری ابزارها امکان طراحی گرافیک سه بعدی را برای کاربر فراهم می‌سازد.

Synaptic

شاید شما هم نام سیناپتک را شنیده باشید. سیناپتک یک پروژه برای اجرای هوش مصنوعی در جاوا اسکریپت است و با کمک می‌توانید شبکه‌های عصبی مختلف را در انواع مرورگرها یا در سمت سرور اجرا کنید. در این فریمورک شما می‌توانید از نمونه‌های از پیش ساخته شده استفاده کنید و سرعت کارتان را بالا ببرید.

Mind

مایند نیز از آن دسته فریمورک‌های هوش مصنوعی جاوا اسکریپت است که هم در سمت سرور و هم در سمت کلاینت می‌توانید از آن استفاده کرده و انواع مدل‌های ماشین لرنینگ را با کمک آن پیاده کنید.

Deep playground

Deep playground یک برنامه‌ی تحت وب برای آموزش هوش مصنوعی با جاوا اسکریپت است که با کمک آن می‌توانید شبکه‌های عصبی مختلف را شناخته و با آن‌ها کار کنید. گرافیک این ابزار بسیار جذاب بوده و به راحتی قابل استفاده است. همچنین شما می‌توانید ورودی‌ها، نورون‌ها و الگوریتم‌های استفاده شده در شبکه‌ی عصبی خود را تنظیم کرده و هر آنچه برای اجرای ماشین لرنینگ نیاز دارید را یاد بگیرید.

Land Lines

لند لاینز یک پروژه قابل اجرا روی مرورگر کروم است که از طریق تصاویر ماهواره‌ای هر قسمت از زمین را نمایش می‌دهد و بدون نیاز به سرور به صورت کامل روی مرورگر اجرا می‌شود. این ابزار ریسپانسیو بوده و می‌توانید آن را روی دستگاه‌های موبایل نیز استفاده کنید.

Thing Translator

این پروژه‌ی آزمایشی یک کاربرد ساده و در عین حال جالب از هوش مصنوعی را در یک برنامه‌ی موبایل اجرا کرده است. با کمک این ابزار شما می‌توانید تصاویر دنیای واقعی را شناسایی کنید و نامشان را به زبان‌های مختلف ببینید. در این برنامه از دو ابزار گوگل یعنی Cloud Vision و Translate API برای شناسایی تصویر و ترجمه‌ی نام آن استفاده می‌شود.

Machine_learning

ماشین لرنینگ یک کتابخانه هوش مصنوعی در جاوا اسکریپت است که به شما کمک می‌کند شبکه‌های عصبی را بسازید و بهتر آن‌ها را یاد بگیرید. این کتابخانه نصب ساده‌ای دارد و به راحتی می‌توانید از این کتابخانه‌ی جاوا اسکریپتی استفاده کنید.

سخن پایانی

هوش مصنوعی آینده‌ی زندگی انسان را می‌سازد و اغلب زبان‌های برنامه نویسی بزرگ دنیا به سمت پیاده‌سازی آن می‌روند. جاوا اسکریپت هم از این قاعده مستثنی نیست؛ ولی راه درازی تا رسیدن به نقطه‌ی کمال در این زمینه دارد. با این وجود می‌توان گفت زبان جاوا اسکریپت به واسطه سادگی، سرعت و سبکی آن می‌تواند یک گزینه‌ی مناسب برای پروژه‌های هوش مصنوعی تحت وب  و دسکتاپ باشد. در حال حاضر پروژه‌های هوش مصنوعی مختلفی در جاوا اسکریپت پیاده سازی شده است که در این مقاله به بررسی برخی از مهم‌ترین‌هایشان پرداختیم تا شما را با کاربرد هوش مصنوعی در این حوزه آشنا کنیم. آموزش هوش مصنوعی در جاوا اسکریپت می‌تواند شما را برای ساخت اپلیکیشن‌های و وب اپلیکیشن‌های هوشمندانه در این زمینه یاری کند و انتخاب خوبی برای سازگاری با نیازهای جدید این حوزه باشد.

سوالات متداول

• آیا سرعت جاوا اسکریپت برای پیاده سازی هوش مصنوعی از زبان برنامه نویسی R بیشتر است؟

بله تجربه نشان داده است که جاوا اسکریپت در مقایسه با پایتون و R سرعت بیشتری در اجرای برنامه‌های هوش مصنوعی دارد.

• آیا برای یادگیری هوش مصنوعی در جاوا اسکریپت نیاز به دانستن زبان‌های پایتون یا R هست یا خیر؟

خیر شما می‌توانید بدون نیاز به هر زبان دیگری، هوش مصنوعی در جاوا اسکریپت را یاد بگیرید؛ البته قبل از آن شما باید کاملا با مفاهیم و مدل‌های AI آشنایی داشته باشید و کتابخانه‌های این حوزه در جاوا اسکریپت را بشناسید.

• آموزش هوش مصنوعی با جاوا اسکریپت چقدر زمان نیاز دارد؟

اگر شما به زبان جاوا اسکریپت مسلط باشید، برای یادگیری و تمرین مفاهیم هوش مصنوعی به شش ماه زمان نیاز خواهید داشت؛ ولی اگر هنوز زبان جاوا اسکریپت را یاد نگرفته‌اید بهتر است روی یک سال برنامه ریزی کنید تا بتوانید هر دو مقوله را در کنار هم پیش ببرید.

• آیا برای یادگیری هوش مصنوعی به کدنویسی نیاز است؟

در روش‌های سنتی آموزش‌های مرتبط با AI همراه با برنامه‌نویسی نرم افزار ارائه می‌شد؛ اما، امروزه دانشجویان و محققان این حوزه می‌توانند به صورت بصری و بدون نیاز به کدنویسی با مفاهیم هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ آشنا شوند و درک بهتری از هوش مصنوعی کسب کنند. از طرف دیگر آموزش‌های زیادی در این زمینه در اینترنت و سایت‌های ایرانی و خارجی می‌توان یافت که شما را در یادگیری آن یاری می‌کند.