یادگیری زبان برنامه نویسی پایتون برای هوش مصنوعی؛ از کجا شروع کنیم؟

دنیای هوش مصنوعی مانند یک کهکشان پر ستاره است‌. مملو از فرصت‌های هیجان‌انگیز، چالش‌های تازه و آینده‌ای که هنوز نوشته نشده. هرکسی که کمی با دنیای فناوری آشنا باشه، دیر یا زود وسوسه می‌شه وارد این مسیر بشه. اما یک سوال مهم سر راه ما وجود داره که از کجا شروع کنیم؟ به‌خصوص وقتی حرف از یادگیری هوش مصنوعی با زبان برنامه نویسی پایتون باشه.

پایتون این روزها تبدیل به زبان مشترک پژوهشگران، برنامه‌نویسان و حتی هنرمندان در دنیای هوش مصنوعی شده! ترکیب ساده‌ نویسی پایتون با قدرت کتابخانه‌های فوق‌العاده‌اش باعث شده حتی کسانی که تازه وارد دنیای برنامه‌ نویسی شدن هم بتونن خیلی زود پروژه‌های هوش مصنوعی بسازن و از دیدن نتیجه کارشون شگفت‌زده بشن.

اگر تو هم از اون دسته آدم‌هایی هستی که مدت‌هاست به هوش مصنوعی فکر می‌کنی اما نمی‌دونی دقیقا چه مسیری رو باید طی کنی، این مقاله از سبزلرن برای توئه. قراره با هم قدم‌ به‌ قدم ببینیم چطور می‌تونی با کمک پایتون وارد این دنیای جادویی بشی اون هم به‌صورت ساده، کاربردی و با کمک منبع درست و اصولی.

چرا پایتون بهترین انتخاب برای یادگیری هوش مصنوعی است؟

وقتی صحبت از یادگیری هوش مصنوعی می‌شه، انتخاب زبان برنامه‌ نویسی مثل انتخاب کفش مناسب برای یک سفر طولانی مهمه. زبان انتخابی باید راحت، قابل اعتماد و انعطاف‌پذیر باشه. در این میان، پایتون تقریبا بی‌رقیب‌‌ترین گزینه برای شروع این مسیر محسوب می‌شه. به‌خاطر این‌که همون ویژگی‌هایی رو داره که یک زبان برنامه‌ نویسی خوب برای یادگیری هوش مصنوعی باید داشته باشه.

✅ ۱. سادگی سینتکس و خوانایی بالا

یکی از بزرگ‌ترین مزایای پایتون، سینتکس ساده و قابل فهمشه. کدهایی که با پایتون نوشته می‌شن، بیشتر شبیه جملات زبان انگلیسی هستن تا دستورات پیچیده‌ی ماشینی. این موضوع باعث می‌شه افراد تازه‌کار بدون اینکه درگیر پیچیدگی‌های فنی بشن، خیلی راحت با منطق برنامه‌نویسی آشنا بشن. در دنیای هوش مصنوعی که پر از مفاهیم انتزاعی و الگوریتم‌های پیچیده‌ هست، چنین زبانی نعمت بزرگیه چون تمرکز یادگیری رو از کدنویسی، به‌خود مفاهیم هوش مصنوعی منتقل می‌کنه.

✅ ۲. وجود کتابخانه‌های تخصصی و غول‌ پیکر

پایتون اکوسیستم غنی و فوق‌العاده‌ای از کتابخانه‌ها داره که به‌طور دقیق برای کار با داده، ساخت مدل‌های یادگیری ماشین و اجرای الگوریتم‌های یادگیری عمیق طراحی شدن. کتابخانه‌هایی مثل “NumPy” و “Pandas” برای پردازش داده، “Scikit-learn” برای مدل‌سازی اولیه و “TensorFlow” یا “PyTorch” برای ساخت شبکه‌های عصبی پیچیده، همگی با پایتون در دسترس هستن. این یعنی تو به‌جای اختراع چرخ، از ابزارهایی استفاده می‌کنی که توسط هزاران متخصص ساخته و بهینه شدن.

✅ ۳. جامعه‌ی گسترده و فعال

یکی دیگه از دلایلی که پایتون به انتخاب اول تبدیل شده، جامعه‌ی بزرگیه که پشتشه. هر سوالی که توی مسیر یادگیری به ذهنت برسه، احتمال خیلی زیاد قبلا توسط یه نفر دیگه مطرح شده و پاسخ گرفته. از فروم‌هایی مثل “Stack Overflow” گرفته تا ریپازیتوری‌های آموزشی در “GitHub” و کانال‌های یوتیوب، هزاران منبع رایگان و ارزشمند منتظر کمک به تو هستن. این پشتیبانی باعث می‌شه حتی وقتی تنها داری یاد می‌گیری، احساس تنهایی نکنی!

✅ ۴. پشتیبانی گسترده توسط شرکت‌ها و دانشگاه‌ها

پایتون حالا دیگه فقط زبان محبوب برنامه‌نویس‌های مستقل نیست؛ شرکت‌هایی مثل “Google” ،”Meta”، “OpenAI”، “IBM” و بسیاری از دانشگاه‌های معتبر جهان، پروژه‌ها و آموزش‌های خودشون رو بر اساس پایتون طراحی می‌کنن. این یعنی اگر تو پایتون بلد باشی، نه‌تنها مسیر یادگیری راحت‌ تره، بلکه در بازار کار هم مزیت رقابتی داری. خیلی از ابزارهای هوش مصنوعی که توسط این شرکت‌ها ارائه می‌شن (مثل Google Colab یا APIهای GPT)، مستقیماً با پایتون قابل استفاده‌ان.

قبل از شروع هوش مصنوعی، چقدر باید پایتون بلد باشی؟

یکی از سوالات پرتکرار بین علاقمندان هوش مصنوعی اینه که:
«آیا باید اول پایتون رو کاملا حرفه‌ای یاد بگیرم و بعد وارد هوش مصنوعی بشم؟»

پاسخ کوتاهه: نه لزوما!
اما لازم هم نیست خیلی سرسری از کنار پایتون بگذری. برای این‌که بتونی مسیر یادگیری هوش مصنوعی رو با خیال راحت شروع کنی، باید پایه‌ات در پایتون محکم باشه. یعنی نه در حد استاد، ولی در حدی که احساس کنی با ابزار کارت آشنایی و میتونی به خوبی ازش در پروژه ها استفاده بکنی! حالا بیایید ببینیم دقیقا باید چه چیزهایی رو بلد باشی:

✅ ۱. آشنایی با مفاهیم پایه‌ای برنامه‌نویسی

قبل از هر چیز، باید با اصول اولیه‌ی برنامه‌نویسی در پایتون آشنا باشی. منظور از مفاهیم پایه، چیزهایی مانند تعریف متغیر، استفاده از عملگرها، ساختن شرط‌ها (if)، حلقه‌ها (for, while) و توابع (def) هست. این‌ها سنگ‌بنای هر مدل هوش مصنوعی هستن و بدون تسلط نسبی بر اون‌ها، درک الگوریتم‌ها برات سخت خواهد بود.

✅ ۲. کار با لیست‌ها، دیکشنری‌ها و ساختارهای داده‌ای

در دنیای داده‌ محورِ هوش مصنوعی، باید بتونی به‌‌راحتی با لیست‌ها، دیکشنری‌ها، set ها و tuple ها کار کنی. این ساختارهای داده‌ای در همه‌ی مراحل یعنی از آماده‌سازی دیتا گرفته تا تحلیل نتایج مدل نقش کلیدی دارن. به‌طور مثال خیلی از دیتاست‌ها به‌‌صورت دیکشنری یا لیست از دیکشنری‌ها ذخیره می‌شن، پس باید بدونی چطوری اون‌ها رو مدیریت و تجزیه تحلیل کنی.

✅ ۳. توانایی نوشتن کدهای قابل فهم و ماژولار

در مراحل بالاتر یادگیری، مانند زمانی‌که وارد یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق می‌شی، کدت بزرگ‌تر و پیچیده‌تر می‌شه. بنابراین خوبه از همون ابتدا تمرین کنی که کدهای قابل خواندن و ماژولار بنویسی؛ یعنی از توابع استفاده کنی، تکرار رو حذف کنی و ساختار منظم داشته باشی. این نه‌تنها فهم خودت رو بهتر می‌کنه، بلکه باعث می‌شه راحت‌تر بتونی از کدهای دیگران هم سر در بیاری و از همه مهم تر شی گرایی رو بلد باشی.

✅ ۴. آشنایی مقدماتی با کار با فایل‌ها

خیلی از دیتاست‌هایی که در حوزه‌ی هوش مصنوعی استفاده می‌شن، به‌صورت فایل‌هایی با فرمت‌هایی مثل .csv یا .json در دسترس هستن. برای شروع، لازمه بدونی چطور این فایل‌ها رو بخونی، بنویسی و در پایتون مدیریت کنی. این یه مهارت ساده‌ست ولی جزو واجباته.

✅ ۵. تجربه کار با Jupyter Notebook (یا Google Colab)

هرچند این ابزارها جزو خود زبان پایتون نیستن، ولی در دنیای هوش مصنوعی تقریبا همه ازشون استفاده می‌کنن. محیط “Jupyter” یا “Google Colab”، بهت اجازه می‌ده کدت رو مرحله‌به‌مرحله اجرا کنی، خروجی رو هم‌زمان ببینی و حتی نمودار رسم کنی. یادگیری این محیط‌ها از همون ابتدا، باعث می‌شه خیلی راحت‌تر با آموزش‌ها و پروژه‌ها همراه بشی.

💡 نکته مهم در مورد یادگیری پایتون برای هوش مصنوعی:

تو لازم نیست صبر کنی تا پایتون رو «کامل و بی‌نقص» یاد بگیری. یادگیری تو باید در حین حرکت باشه. یعنی هم‌زمان که وارد مفاهیم هوش مصنوعی می‌شی، تسلط خودت روی پایتون رو هم تقویت کنی. در واقع باید پایه‌ات اون‌قدر خوب باشه که در شروع گیر نکنی!

در ادامه، قدم بعدی این هست که با کتابخانه‌های اصلی که توی پروژه‌های هوش مصنوعی زیاد باهاشون سروکار داریم آشنا بشیم.

اولین قدم‌ها: یادگیری ابزارها و کتابخانه‌های کلیدی

بعد از این‌که با پایتون پایه آشنا شدی، نوبت می‌رسه به ابزارهایی که قلب تپنده‌  پروژه‌های هوش مصنوعی هستن. این ابزارها در قالب کتابخانه‌های آماده ارائه شدن تا مسیر ساخت مدل‌های یادگیری ماشین و تحلیل داده رو برات آسون‌تر کنن. یاد گرفتن این کتابخانه‌ها از همون ابتدا دقیقا مثل این می‌مونه که به‌جای ساختن آجر، مستقیم بری سراغ ساخت خونه! در این بخش، با ۴ تا از مهم‌ترین کتابخانه‌هایی که هر تازه‌کار باید یاد بگیره آشنا می‌شیم:

✅ ۱. NumPy — پایه‌ی محاسبات عددی

NumPy یکی از اولین کتابخانه‌هایی هست که باید یادش بگیری، چون تقریبا همه چیز از اینجا شروع می‌شه. این کتابخانه برای کار با آرایه‌ها و انجام محاسبات عددی ساخته شده. وقتی مدل‌های یادگیری ماشین با ماتریس‌ها و داده‌های چندبُعدی سروکار دارن، NumPy وارد می‌شه و همه‌چیز رو مدیریت می‌کنه. حتی کتابخانه‌های پیچیده‌تری مثل TensorFlow و PyTorch هم در پشت‌صحنه از ساختارهای NumPy استفاده می‌کنن.

✅ ۲. Pandas — ابزار طلایی برای کار با داده‌ها

هر پروژه‌ی هوش مصنوعی با داده شروع می‌شه و Pandas ابزاریه که بهت کمک می‌کنه این داده‌ها رو وارد کنی، بررسیشون کنی، تمیزشون کنی و در آخر آماده‌شون کنی برای مدل‌سازی. با Pandas می‌تونی فایل‌های .csv رو بخونی، جدول‌هایی بسازی شبیه اکسل، فیلتر و گروه‌ بندی انجام بدی و کلی کار مفید دیگه. به‌‌زودی می‌فهمی که نصف پروژه‌های یادگیری ماشین، کار با داده‌ است، نه خود مدل!

✅ ۳. Matplotlib و Seaborn — برای مصورسازی داده‌ها

مصورسازی یکی از مراحل خیلی مهم توی تحلیل داده‌ هست. وقتی بتونی اطلاعات رو به‌شکل نمودار ببینی، هم درک خودت از داده بالا می‌ره، هم می‌تونی نتایج مدل‌هات رو راحت‌تر به بقیه نشون بدی. Matplotlib یک کتابخونه قدرتمند برای ساخت انواع نمودار خطی تا میله‌ای و دایره‌ای هست. Seaborn هم بر اساس Matplotlib ساخته شده، اما طراحی زیباتر و کار راحت‌تری داره. استفاده از این دو کتابخونه تو رو از یه کدنویس ساده به یه تحلیل‌گر با درک تصویری ارتقا می‌ده.

✅ ۴. Scikit-learn — شروع یادگیری ماشین

حالا که داده رو داری و می‌تونی تحلیلش کنی، وقتشه وارد دنیای مدل‌سازی بشی. Scikit-learn یکی از معروف‌ترین کتابخونه‌های پایتون برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشینه. با این ابزار می‌تونی الگوریتم‌هایی مثل Linear Regression، Decision Tree، KNN، SVM و خیلی موارد دیگه رو پیاده‌سازی کنی — بدون اینکه نیازی باشه الگوریتم رو از صفر بنویسی. این یعنی می‌تونی روی مفاهیم تمرکز کنی و کم‌کم درک عمیق‌تری از مدل‌ها به‌دست بیاری.

اگر بتونی به این چهار ابزار مسلط بشی، عملا نیمی از مسیر مقدماتی هوش مصنوعی رو طی کردی. این کتابخونه‌ها ستون‌های اولیه‌ی هر پروژه‌ی هوش مصنوعی با پایتون هستن و تسلط بر اون‌ها راهت رو برای ورود به مراحل پیچیده‌تر مثل یادگیری عمیق (Deep Learning) باز می‌کنه.

یک مسیر یادگیری پیشنهادی برای شروع

وارد شدن به‌دنیای هوش مصنوعی، مثل بالا رفتن از یک کوهه. اگه بدونی کدوم مسیر رو باید بری، بالا رفتن برات لذت‌بخش‌تر، قابل مدیریت‌تر و سریع‌تر می‌شه. در این بخش، یه نقشه‌  راه ساده و کاربردی بهت معرفی می‌کنم تا بدونی از کجا شروع کنی، چی یاد بگیری و چطوری جلو بری.

🚩 فاز اول: تسلط بر پایتون 

اولین مرحله این هست که پایتون رو در حد خوبی یاد بگیری. نه در حد حرفه‌ای، ولی باید بتونی با متغیرها، حلقه‌ها، شرط‌ها، توابع، لیست‌ها و دیکشنری‌ها راحت کار کنی. پیشنهاد می‌کنم از دوره‌های مربوط به پایتون مانند دوره پایتون سبزلرن یادگیری رو شروع کنی و در کنارش با تمرین‌های ساده مهارت خودت رو تقویت کنی. از همین جا عادت به نوشتن کد مرتب، تست‌کردن خروجی‌ها و استفاده از منابع آنلاین پیدا کن.

🚩 فاز دوم: یادگیری کتابخانه‌های داده‌محور (NumPy، Pandas، Matplotlib)

بعد از یادگیری پایتون، مستقیم برو سراغ کار با داده. چون قلب هوش مصنوعی داده‌ها هستن. NumPy برای آرایه‌ها، Pandas برای دیتافریم‌ها و Matplotlib/Seaborn برای رسم نمودارها — این سه‌گانه‌ی اصلیه. تمرین کن فایل‌های .csv رو بخونی، داده‌ها رو تمیز کنی، توصیفی ازشون به دست بیاری و الگوهای اولیه رو کشف کنی.

🚩 فاز سوم: یادگیری ماشین با Scikit-learn

وقتی کمی با داده‌ها آشنا شدی، وقتشه وارد یادگیری ماشین بشی. با Scikit-learn می‌تونی الگوریتم‌های معروفی مثل رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و حتی کاهش ابعاد رو تمرین کنی. سعی کن با پروژه‌های کوچک شروع کنی، به‌طور مثال پیش‌بینی قیمت خانه یا تشخیص ایمیل‌های اسپم. یادت نره که فهمیدن مفهوم الگوریتم‌ها مهم‌تر از حفظ کردن کده.

🚩 فاز چهارم: مقدمات یادگیری عمیق با TensorFlow یا PyTorch

اگر تا اینجا اومدی و هنوز هیجان داری، تبریک! حالا می‌تونی وارد دنیای عمیق‌تری از هوش مصنوعی بشی که یادگیری عمیق هست. کتابخانه‌هایی مثل TensorFlow و PyTorch برای ساخت شبکه‌های عصبی و مدل‌های پیچیده استفاده می‌شن. البته عجله نکن. قبل از شروع یادگیری عمیق، مطمئن شو مفاهیم پایه‌ای مثل ماتریس‌ها، forward propagation و backpropagation رو درک کردی. پیشنهاد می‌کنم از پروژه‌های ساده مثل دسته‌بندی تصاویر MNIST شروع کنی.

🚩 فاز پنجم: آشنایی مقدماتی با مفاهیم ریاضی مرتبط

خیلی‌ها این بخش رو نادیده می‌گیرن، اما آشنایی پایه با مفاهیمی مثل جبر خطی، آمار، احتمالات و مشتق‌گیری می‌تونه درک عمیق‌تری از مدل‌ها بهت بده. نیاز نیست استاد ریاضی بشی، ولی باید بتونی مفهوم ماتریس، واریانس یا گرادیان رو درک کنی. یادت باشه که مدل خوب ساختن یعنی درک خوب داشتن.

پروژه‌های ساده برای تمرین و یادگیری عملی

یادگیری بدون عمل کردن مثل یاد گرفتن شنا از روی کتاب هست؛ شاید مفاهیم رو بفهمی، ولی تا زمانی‌که وارد آب نشی، واقعا شناگر نمی‌شی. در مورد هوش مصنوعی هم دقیقا شرایط همینه. تا وقتی که خودت پروژه‌ای رو از صفر شروع نکرده باشی، تسلطی که لازم داری به‌دست نمیاد. خبر خوب این هست که برای شروع لازم نیست پروژه‌های خیلی پیچیده انجام بدی؛ اتفاقا پروژه‌های کوچیک و ساده خیلی بیشتر کمکت می‌کنن تا مفاهیم رو عمیق‌تر درک کنی! در ادامه چند ایده برای شروع پروژه‌های اولیه‌ی هوش مصنوعی با پایتون رو معرفی می‌کنم:

✅ ۱. تشخیص ایمیل اسپم یا غیر اسپم

یکی از پروژه‌های کلاسیک یادگیری ماشین، تشخیص این‌که آیا یک ایمیل اسپمه یا نه. این پروژه بهت کمک می‌کنه با مفاهیمی مثل پردازش متن (Text Processing)، بردار ویژگی‌ها (Feature Vectors) و الگوریتم‌های طبقه‌بندی مثل Naive Bayes یا Logistic Regression آشنا بشی. دیتاست‌های مربوط به این پروژه به راحتی در سایت‌هایی مثل Kaggle پیدا می‌شن.

✅ ۲. پیش‌بینی قیمت خانه

در این پروژه باید با استفاده از داده‌هایی مثل متراژ خانه، تعداد اتاق‌ها، منطقه و سن بنا، قیمت تقریبی خونه رو پیش‌بینی کنی. این پروژه ساده ولی قدرتمند چون بهت کمک می‌کنه مفاهیمی مثل رگرسیون خطی، خطای پیش‌بینی (MAE, MSE) و اعتبارسنجی مدل‌ها رو تمرین کنی. همچنین با کار با دیتافریم‌های Pandas و نمودارهای Seaborn به‌خوبی آشنا می‌شی.

✅ ۳. دسته‌بندی تصاویر با استفاده از یادگیری عمیق (پروژه MNIST)

اگر دوست داری وارد دنیای یادگیری عمیق (Deep Learning) بشی، دیتاست MNIST یه انتخاب عالیه. توی این پروژه، قراره مدل بسازی که بتونه دست‌نوشته‌های ارقام (۰ تا ۹) رو از روی تصویر تشخیص بده. این پروژه اولین گام برای درک شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و کتابخانه‌هایی مثل TensorFlow یا PyTorch هست. اجرای این پروژه در Google Colab بسیار راحت و در دسترسه.

✅ ۴. تحلیل احساسات در نظرات کاربران (Sentiment Analysis)

در این پروژه، هدف این هست که بفهمی آیا یک متن (مثلا یک نظر درباره محصول یا فیلم) مثبت، منفی یا خنثی است. این تمرین کمک می‌کنه با NLP (پردازش زبان طبیعی) آشنا بشی و بدونی چطور داده‌های متنی رو به شکلی تبدیل کنی که مدل‌ها بتونن اونا رو تحلیل کنن. از کتابخانه‌هایی مثل NLTK یا HuggingFace Transformers می‌تونی استفاده کنی.

✅ ۵. سیستم پیشنهادگر ساده (Recommendation System)

می‌تونی یک سیستم ساده طراحی کنی که بر اساس علایق قبلی کاربر، بهش فیلم یا محصول جدیدی پیشنهاد بده. این پروژه مقدمه‌ای برای ورود به‌دنیای Recommender Systems هست که توی پلتفرم‌هایی مثل Netflix و Amazon استفاده می‌شن. برای شروع، حتی با استفاده از Pandas و شباهت‌های عددی ساده هم می‌تونی مدل اولیه بسازی.

اشتباهات رایجی که باید ازشون دوری کنی

یادگیری هوش مصنوعی با پایتون یه سفر هیجان‌انگیزه، ولی مثل هر سفر دیگه‌ای، ممکنه با پیچ و خم‌هایی همراه باشه. خیلی از تازه‌کارها، به‌خصوص اون‌هایی که انگیزه‌ی بالایی دارن، توی دام‌هایی می‌افتن که روند یادگیری‌شون رو کند یا حتی متوقف می‌کنه. شناختن این اشتباهات می‌تونه کمکت کنه با اعتماد به نفس بیشتری جلو بری و از هدر رفتن زمان جلوگیری کنی.

• یادگیری همه‌چیز به‌صورت هم‌زمان رو فراموش کن: سعی نکن پایتون، ریاضی، الگوریتم‌ها و یادگیری عمیق رو یک‌جا یاد بگیری. مرحله‌به‌مرحله پیش برو.
• فقط تماشا کردن، بدون تمرین نتیجه نداره: ویدیو دیدن به تنهایی کافی نیست. باید حتما دست‌به‌کد بشی و پروژه‌های کوچک بسازی.
• مقایسه با دیگران: هرکسی مسیر خودش رو داره. خودت رو فقط با «خودِ دیروزت» مقایسه کن.
• ترس از ریاضی: لازم نیست نابغه‌ی ریاضی باشی. مفاهیم پایه‌ رو کم‌کم و در عمل یاد می‌گیری.
• پراکندگی در منابع: به‌جای پریدن بین دوره‌ها و کتاب‌ها، یک مسیر مشخص رو انتخاب کن و تا پایانش ادامه بده.

منابع یادگیری پیشنهادی برای شروع

برای شروع مسیر یادگیری هوش مصنوعی با پایتون، نیازی نیست دنبال منابع پیچیده باشی. چند منبع ساده و کاربردی که می‌تونن پایه‌ی محکمی برات بسازن:

• دوره آموزش پایتون سبزلرن: یک دوره‌ فارسی و کاملاً مناسب برای شروع پایتون از صفر. اگر هنوز با مفاهیم پایه آشنا نیستی، این دوره نقطه‌ شروع خوبیه.
  
• Google Colab: یک محیط تمرینی آنلاین برای اجرای کدهای پایتون، بدون نیاز به نصب نرم‌افزار. برای تمرین‌های عملی عالیه.
• کتاب Python for Data Analysis: منبع فوق‌العاده‌ای برای یادگیری Pandas و کار با داده‌ها.
• سایت Kaggle: برای تمرین پروژه‌های واقعی، استفاده از داده‌های آماده و دیدن کدهای حرفه‌ای‌ها.
• دوره‌های یوتیوب (مثل freeCodeCamp): مناسب برای یادگیری پروژه‌محور، به‌خصوص اگر با زبان انگلیسی مشکلی نداری.

جمع‌بندی

یادگیری هوش مصنوعی با پایتون یک سفر هیجان‌انگیز و قدم‌به‌قدم است؛ از مفاهیم پایه برنامه‌نویسی تا ساخت مدل‌های هوشمند و پروژه‌های واقعی. نیازی نیست از ابتدا همه‌چیز را بلد باشی، کافی‌ست شروع کنی و با تمرین پیش بروی. پایتون، با سادگی و قدرتش، بهترین زبان برای این مسیر است. اگر دنبال یک شروع اصولی و قابل اعتماد هستی، دوره‌های مقدماتی پایتون در آکادمی سبزلرن گزینه‌ی عالی‌ای برای ورود به دنیای برنامه‌نویسی و هوش مصنوعی هستند.