🤖 نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

مسیر جامع از مبتدی تا متخصص AI/ML

💡 توجه: هوش مصنوعی حوزه‌ای وسیع است. این roadmap مسیر کلی را نشان می‌دهد اما می‌توانید بسته به علاقه‌مندی خود روی یکی از زیرشاخه‌ها (Computer Vision, NLP, Reinforcement Learning) تمرکز کنید.
🎯 پیش‌نیازهای ضروری: پایتون، ریاضیات (جبر خطی، احتمالات، آمار)، برنامه‌نویسی پایه. بدون این پایه‌ها، یادگیری AI بسیار دشوار خواهد بود.
پیش‌نیاز
مبانی
برنامه‌نویسی پایتون
  • Syntax & Data Types
  • Control Flow & Loops
  • Functions & OOP
  • File I/O
  • Exception Handling
  • Libraries (NumPy basics)
ریاضیات - جبر خطی
  • Vectors & Matrices
  • Matrix Operations
  • Eigenvalues & Eigenvectors
  • Dot Product
  • Norms
ریاضیات - حساب دیفرانسیل
  • مشتق (Derivatives)
  • مشتق جزئی (Partial Derivatives)
  • Gradient
  • Chain Rule
  • Optimization Basics
آمار و احتمالات
  • Probability Distributions
  • Mean, Median, Variance
  • Bayes' Theorem
  • Conditional Probability
  • Sampling
سطح 1
مبتدی
کتابخانه‌های پایه
  • NumPy (پیشرفته)
  • Pandas (Data Analysis)
  • Matplotlib
  • Seaborn
  • Jupyter Notebook
مفاهیم پایه ML
  • Supervised vs Unsupervised
  • Training & Testing
  • Overfitting & Underfitting
  • Bias-Variance Tradeoff
  • Cross Validation
  • Model Evaluation Metrics
رگرسیون (Regression)
  • Linear Regression
  • Multiple Regression
  • Polynomial Regression
  • Gradient Descent
  • Cost Function
  • R² Score & MSE
دسته‌بندی (Classification)
  • Logistic Regression
  • K-Nearest Neighbors (KNN)
  • Decision Trees
  • Confusion Matrix
  • Precision, Recall, F1
  • ROC Curve & AUC
سطح 2
متوسط
الگوریتم‌های پیشرفته ML
  • Support Vector Machines (SVM)
  • Random Forest
  • Gradient Boosting (XGBoost)
  • Naive Bayes
  • Ensemble Methods
Unsupervised Learning
  • K-Means Clustering
  • Hierarchical Clustering
  • DBSCAN
  • Principal Component Analysis (PCA)
  • t-SNE
Feature Engineering
  • Feature Scaling
  • Encoding Categorical Data
  • Handling Missing Data
  • Feature Selection
  • Feature Extraction
  • Dimensionality Reduction
Scikit-Learn
  • Pipeline
  • GridSearchCV
  • Model Selection
  • Cross Validation
  • Preprocessing
  • Model Persistence
سطح 3
پیشرفته
شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
  • Perceptron
  • Multi-Layer Perceptron (MLP)
  • Activation Functions
  • Backpropagation
  • Loss Functions
  • Optimizers (SGD, Adam)
Deep Learning - Frameworks
  • TensorFlow & Keras
  • PyTorch
  • Model Architecture
  • Training Loops
  • Callbacks & Checkpoints
شبکه‌های کانولوشن (CNN)
  • Convolutional Layers
  • Pooling Layers
  • Image Classification
  • Transfer Learning
  • Data Augmentation
  • ResNet, VGG, Inception
شبکه‌های بازگشتی (RNN)
  • Recurrent Neural Networks
  • LSTM
  • GRU
  • Sequence Modeling
  • Time Series Prediction
سطح 4
تخصصی
Natural Language Processing
  • Tokenization & Embeddings
  • Word2Vec, GloVe
  • Transformers Architecture
  • BERT, GPT
  • Attention Mechanism
  • Text Classification
Computer Vision پیشرفته
  • Object Detection (YOLO, R-CNN)
  • Image Segmentation
  • Face Recognition
  • Pose Estimation
  • GANs (Generative Models)
Reinforcement Learning
  • Markov Decision Process
  • Q-Learning
  • Deep Q Networks (DQN)
  • Policy Gradient
  • Actor-Critic
  • OpenAI Gym
Model Optimization
  • Hyperparameter Tuning
  • Learning Rate Scheduling
  • Batch Normalization
  • Dropout & Regularization
  • Model Compression
  • Quantization
سطح 5
حرفه‌ای
MLOps & Production
  • Model Deployment
  • Docker Containers
  • REST APIs (Flask, FastAPI)
  • Model Serving (TensorFlow Serving)
  • CI/CD for ML
  • Monitoring & Logging
Large Language Models (LLMs)
  • GPT-3/4 Architecture
  • Fine-tuning LLMs
  • Prompt Engineering
  • RAG (Retrieval Augmented)
  • LangChain
  • Vector Databases
Distributed Training
  • Multi-GPU Training
  • Data Parallelism
  • Model Parallelism
  • Mixed Precision Training
  • Horovod
  • Ray
Research & Advanced Topics
  • Meta-Learning
  • Few-Shot Learning
  • Neural Architecture Search
  • Explainable AI (XAI)
  • Federated Learning
  • Reading Research Papers

🎯 مسیرهای تخصصی

Computer Vision: CNN → Object Detection → Segmentation → GANs | NLP: RNN → Transformers → BERT/GPT → LLMs | RL: Q-Learning → DQN → Policy Gradient → Multi-Agent | MLOps: Deployment → Monitoring → Scaling → CI/CD | Research: Read Papers → Implement → Experiment → Publish

زمان تقریبی: 12-18 ماه برای رسیدن به سطح حرفه‌ای با تمرین روزانه 3-4 ساعت

💡 نکته: بدون پروژه‌های عملی، یادگیری AI ناقص خواهد بود. حتماً Kaggle، GitHub و Portfolio داشته باشید!