بررسی شباهت‌ها و تفاوت‌های مهندسان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

آیا تا به حال به این فکر کرده‌اید که مردم چقدر زیاد، «مهندسی هوش مصنوعی» و «مهندسی یادگیری ماشین» را به جای هم به کار می‌برند؟ در نگاه اول منطقی به نظر می‌رسد، چون هر دو بر پایه‌ علم داده بنا شده‌اند و نقش پررنگی در ایجاد سیستم‌های هوشمند ایفا می‌کنند؛ هرچند در برخی بخش‌ها همپوشانی دارند.

مسئله اینجاست که این شباهت باعث می‌شود تشخیص تفاوت میان مفاهیم «هوش مصنوعی» و «یادگیری ماشین» دشوار شود. در نتیجه، شرکت‌ها هم برای شناسایی و جذب استعداد مناسب با نیازهای مشخص خود با چالش روبه‌رو می‌شوند.
پس امروز هر کدام از این نقش‌ها را جداگانه بررسی می‌کنیم و توضیح می‌دهیم که چگونه می‌توانند برای کسب‌وکارها ارزش‌آفرین باشند.

مقایسه نقش‌های توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

هوش مصنوعی یک چتر گسترده است که بخش‌های متعددی را در بر می‌گیرد و «یادگیری ماشین» در واقع زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که امکان یادگیری ماشین‌ها از داده‌ها را فراهم می‌کند.

به‌طور بنیادی، وقتی شما یک مهندس هوش مصنوعی استخدام می‌کنید، او مسئول پیاده‌سازی هوش مصنوعی در راهکارها در ابعاد وسیع‌تر خواهد بود. در مقابل، مهندسان یادگیری ماشین معمولا روی توسعه و بهبود مدل‌های یادگیری تمرکز دارند.

در ادامه، نقش‌های «مهندس هوش مصنوعی» و «مهندس یادگیری ماشین» را از جنبه‌های مختلف مثل مسئولیت‌های کاری، مهارت‌های کلیدی، مسیر آموزشی و فرصت‌های شغلی بررسی می‌کنیم. این مقایسه می‌تواند به شما کمک کند درک بهتری از هر مسیر به دست آورید و تصمیم آگاهانه‌تری برای آینده حرفه‌ای خود بگیرید.

مهندس هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چه کاری انجام می‌دهند؟

به طور خلاصه رسیدن به جایگاه یک متخصص توانمند و باتجربه در حوزه‌ هوش مصنوعی، مسیر ساده‌ای نیست و نیازمند تلاش و آمادگی فراوان است.

شرح وظایف و محدوده کاری مهندس هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

مسئولیت‌های مهندس هوش مصنوعی (AI Engineer)

• تحلیل نیازمندی‌ها و ارزیابی پروژه
• جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها برای اطمینان از دقت و سازگاری
• انتخاب و توسعه مدل‌ها برای بهینه‌سازی عملکرد متناسب با نیاز پروژه
• ارزیابی و اعتبارسنجی مدل جهت اطمینان از قابل اعتماد بودن نتایج
• استقرار و یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای تضمین پایداری و مقیاس‌پذیری
• پایش و نگهداری مداوم به‌منظور حفظ دقت در طول زمان
• همکاری و ارتباط موثر در تیم‌های توسعه برای هماهنگی و هم‌سویی اعضا
• مهارت‌های کلیدی برای مهندسان هوش مصنوعی

آنچه در ادامه می‌آید، فهرستی کوچک اما بسیار مهم از مهارت‌های کلیدی برای مهندسان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است.

مهارت‌ها و توانایی‌های کلیدی مهندس هوش مصنوعی (AI Engineer)

• توسعه و بهینه‌سازی مدل‌ها برای ایجاد و تنظیم دقیق مدل‌ها به‌منظور دستیابی به دقت، سرعت و کارایی بیشتر
• تسلط بر برنامه‌نویسی در زبان‌هایی مثل Python، R و Java
• الگوریتم‌های یادگیری ماشین (ML) برای پیش‌بینی و تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده
• تخصص در یادگیری عمیق (Deep Learning) برای تحلیل داده‌های غیرساخت‌یافته مانند تصویر، صوت و متن
• ریاضیات و آمار برای طراحی مدل‌های دقیق که بازتاب‌دهنده الگوهای دنیای واقعی باشند
• شبکه‌های عصبی برای شناسایی الگوها و روابط در داده‌ها، به‌ویژه در وظایف پیچیده مثل تشخیص چهره، کشف تقلب یا توصیه محصول
• مدیریت داده و مهندسی ویژگی‌ها (Feature Engineering) برای طراحی ورودی‌های داده پیشرفته به‌منظور بهبود عملکرد مدل
• مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی الگوریتمی برای حفظ سرعت و دقت هنگام کار با حجم‌های رو به افزایش داده
• رایانش ابری و استقرار هوش مصنوعی برای مدیریت از راه دور مدل‌ها و تضمین دسترس‌پذیری و مقیاس‌پذیری
• ابزارها، چارچوب‌ها و کتابخانه‌های هوش مصنوعی (مانند TensorFlow، PyTorch، Scikit-learn و سایر ابزارهای توسعه AI) برای ساده‌سازی وظایف پیچیده هوش مصنوعی
• MLOps برای مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی در محیط تولید و تضمین دقت و به‌روز بودن آن‌ها
• بینایی ماشین (Computer Vision) و پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تفسیر داده‌های بصری و درک و تولید زبان انسانی

نیازی به گفتن ندارد که گستره‌ این مهارت‌ها معمولا در حقوق و دستمزد مهندس هوش مصنوعی بازتاب پیدا می‌کند.

مدارک تحصیلی و دوره‌های تخصصی مورد نیاز مهندسان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

مهندسان هوش مصنوعی به یک پایه‌ دانشگاهی قوی نیاز دارند تا بتوانند اصول اصلی این فناوری و کاربردهای آن را به‌خوبی درک کنند.

• علوم کامپیوتر / مهندسی نرم‌افزار (کارشناسی): نقطه‌ شروع مناسبی برای یک مهندس هوش مصنوعی است و مهارت‌های بنیادی مثل برنامه‌نویسی، الگوریتم‌ها، ساختمان داده، پایگاه داده‌ها، طراحی سیستم، سیستم‌عامل‌ها و توسعه نرم‌افزار را در اختیار او قرار می‌دهد.
• ریاضیات / ریاضیات کاربردی (کارشناسی): پایه‌ای محکم در اصول ریاضی فراهم می‌کند که اساس هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. این مسیر شامل مباحثی مثل جبر خطی، حسابان، احتمال و آمار می‌شود که برای الگوریتم‌ها و تحلیل داده حیاتی‌اند.
• علم داده (کارشناسی): یکی از جنبه‌های کلیدی هوش مصنوعی یعنی مدیریت، تحلیل و تفسیر داده‌های بزرگ را پوشش می‌دهد. این رشته دانش عمیقی در زمینه یادگیری ماشین، مصورسازی داده، پردازش کلان‌داده‌ها و آمار برای طراحی مدل‌های هوش مصنوعی و استخراج بینش از داده‌ها ارائه می‌دهد.
• هوش مصنوعی / یادگیری ماشین (کارشناسی ارشد): فرصتی برای ورود عمیق‌تر به این حوزه فراهم می‌کند و دانشجویان را با الگوریتم‌های جامع‌تر مانند یادگیری عمیق (Deep Learning)، یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و پردازش زبان طبیعی (NLP) آشنا می‌کند.
• علوم کامپیوتر با گرایش هوش مصنوعی (کارشناسی ارشد): تمرکز بر موضوعات گسترده‌تر علوم کامپیوتر همراه با دانش تخصصی در حوزه‌ی هوش مصنوعی دارد. این مسیر هم جنبه‌های نظری و هم کاربردی را پوشش می‌دهد؛ از جمله یادگیری ماشین، بینایی ماشین و رباتیک.
• هوش مصنوعی، یادگیری ماشین یا رباتیک (دکتری): بیشتر مناسب افرادی است که در پژوهش‌های دانشگاهی یا توسعه‌های سطح بالای هوش مصنوعی فعالیت دارند. در این مقطع، پژوهشگران روی الگوریتم‌های نوین کار می‌کنند یا به حل مسائل پیچیده‌ی مرتبط با هوش مصنوعی می‌پردازند.

گواهی‌نامه‌های (Certifications) مورد نیاز مهندسان هوش مصنوعی

گواهی‌نامه‌های تخصصی برای مهندسان هوش مصنوعی فرصتی ایجاد می‌کنند تا دانش عمیق‌تری در حوزه‌های خاص به دست آورند و تخصص خود را به‌طور رسمی تایید کنند.

• Google Professional Machine Learning Engineer

این گواهی‌نامه نشان‌دهنده‌ تسلط توسعه‌دهندگان بر طراحی، ساخت و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از ابزارهای Google Cloud است. موضوعاتی مانند مهندسی داده، بهینه‌سازی مدل و استقرار در شرایط واقعی را پوشش می‌دهد. بیشترین ارزش این گواهی‌نامه برای توسعه‌دهندگانی است که در محیط‌های مبتنی بر Google Cloud فعالیت می‌کنند.

• IBM AI Engineering Professional Certificate (Coursera)

این دوره به برنامه‌نویسان کمک می‌کند سیستم‌های هوشمند را با Python و ابزارهای متن‌باز بسازند. شامل آموزش‌های عملی در حوزه‌های یادگیری عمیق (DL)، یادگیری ماشین (ML) و پردازش زبان طبیعی (NLP) است و بر کاربردهای واقعی تاکید دارد.

• Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate

مناسب مهندسانی است که می‌خواهند توسعه‌ی هوش مصنوعی را بر بستر Azure متمرکز کنند. موضوعاتی مانند استفاده از سرویس‌های هوش مصنوعی Azure برای ساخت، آموزش و استقرار مدل‌های AI، افزایش خودکارسازی و اجرای وظایف ML را پوشش می‌دهد.

• AWS Certified Machine Learning – Specialty

نشان‌دهنده‌ توانایی مهندسان در طراحی و استقرار راهکارهای ML با استفاده از ابزارهای AWS است. این گواهی شامل مباحثی مانند مهندسی داده، تحلیل اکتشافی داده و استقرار مدل‌ها با سرویس‌هایی مثل SageMaker است. انتخاب مناسبی برای توسعه‌دهندگانی است که از اکوسیستم AWS استفاده می‌کنند.

• Stanford University AI Graduate Certificate (آنلاین)

زمینه‌ی علمی عمیقی در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین فراهم می‌کند و موضوعاتی مانند شبکه‌های عصبی، یادگیری عمیق و یادگیری تقویتی را پوشش می‌دهد. برای مهندسانی که به دنبال توسعه تخصص خود در مفاهیم پیشرفته و پژوهش‌محور هستند بسیار ارزشمند است.

با این حال، تجربه عملی نقشی کلیدی در مسیر شغلی مهندسان هوش مصنوعی دارد. کارآموزی، پروژه‌های شخصی و بوت‌کمپ‌های تخصصی فرصت‌هایی هستند که دانش نظری را به مهارت واقعی تبدیل می‌کنند و زمینه‌ساز رشد مداوم در این حوزه می‌شوند.

فرصت‌های شغلی برای مهندسان هوش مصنوعی (AI Engineer) و مهندسان یادگیری ماشین (ML Engineer)

نقش‌ها و فرصت‌های شغلی برای مهندسان هوش مصنوعی

مهندسان هوش مصنوعی طیف گسترده‌ای از مسئولیت‌ها، مهارت‌ها و پیش‌زمینه‌های تخصصی را در بر می‌گیرند؛ همین موضوع به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد مسیر شغلی خود را در حوزه‌ی هوش مصنوعی ارتقا دهند یا تغییر دهند.

• دانشمند داده (Data Scientist): این متخصصان به‌طور مستقیم با داده‌ها کار می‌کنند و آن‌ها را تحلیل می‌کنند تا الگوها و بینش‌ها را با استفاده از یادگیری ماشین و تکنیک‌های آماری شناسایی کنند. آن‌ها مدل‌های پیش‌بینی می‌سازند و فرایندها را اصلاح می‌کنند تا تصمیم‌گیری‌های داده‌محور و بهبود محصولات و خدمات برای کسب‌وکارها فراهم شود.
• مهندس بینایی ماشین (Computer Vision Engineer): این توسعه‌دهندگان سیستم‌هایی طراحی می‌کنند که داده‌های تصویری و ویدیویی را تفسیر می‌کنند. کار آن‌ها زمینه‌ساز کاربردهایی مانند تشخیص چهره و خودروهای خودران است و به بهبود امنیت، تجربه مشتری و خودکارسازی در صنایع مختلف کمک می‌کند.
• مهندس پردازش زبان طبیعی (NLP Engineer): این افراد سیستم‌هایی می‌سازند که زبان انسانی را درک و پردازش می‌کنند، مانند چت‌بات‌ها یا ابزارهای ترجمه ماشینی. آن‌ها به شرکت‌ها در خودکارسازی خدمات مشتری، تحلیل داده‌های متنی و درک بهتر روابط و تصمیم‌گیری کمک می‌کنند.
• پژوهشگر هوش مصنوعی (AI Research Scientist): این نقش به تحقیق و توسعه رویکردها و الگوریتم‌های جدید در حوزه هوش مصنوعی اختصاص دارد. این متخصصان قابلیت‌های یادگیری عمیق، یادگیری تقویتی و فناوری‌های مرتبط دیگر را گسترش می‌دهند و عملا موتور نوآوری در هوش مصنوعی هستند؛ نوآوری‌هایی که بعدها به فناوری‌های تجاری و نقطه‌ فروش شرکت‌ها تبدیل می‌شوند.
• مهندس رباتیک (Robotics Engineer): این توسعه‌دهندگان ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی طراحی می‌کنند که بیشتر در حوزه‌های تولید، سلامت و لجستیک برای خودکارسازی وظایف به کار می‌روند. کار آن‌ها باعث افزایش بهره‌وری از طریق طراحی ربات‌هایی می‌شود که وظایف را به‌صورت مستقل انجام می‌دهند، هزینه‌ها را کاهش می‌دهند و کارایی را بهبود می‌بخشند.
• مدیر محصول هوش مصنوعی (AI Product Manager): این نقش مسئولیت نظارت بر توسعه محصولات هوش مصنوعی را بر عهده دارد تا مطمئن شود محصول با نیاز بازار و اهداف کسب‌وکار هم‌راستا است. مدیران محصول به‌عنوان پل ارتباطی میان تیم‌های فنی و ذی‌نفعان عمل می‌کنند و پروژه‌ها را تا تحویل موفقیت‌آمیز هدایت می‌کنند.
• مشاور هوش مصنوعی (AI Consultant): این افراد بیشتر در زمینه‌ مشاوره به شرکت‌ها فعالیت می‌کنند و به آن‌ها نشان می‌دهند که چگونه می‌توانند از هوش مصنوعی برای حل چالش‌ها استفاده کنند. آن‌ها در پذیرش و به‌کارگیری هوش مصنوعی کمک می‌کنند تا بهره‌وری افزایش یابد، هزینه‌ها کاهش پیدا کند و رشد تسهیل شود.
• معمار راهکارهای هوش مصنوعی (AI Solutions Architect): این متخصصان زیرساخت فنی لازم برای استقرار سیستم‌های هوش مصنوعی را طراحی و پیاده‌سازی می‌کنند و اطمینان می‌دهند که این سیستم‌ها به‌راحتی با اجزای موجود سازمان یکپارچه شوند. آن‌ها سیستم‌های هوشمند مقیاس‌پذیری می‌سازند که پاسخ‌گوی نیازهای متنوع کسب‌وکارها باشند.

لازم به ذکر است که موارد بالا تنها بیانگر مسیرها و نقش‌های متداول برای مهندسان هوش مصنوعی هستند و به هیچ وجه محدودیت ایجاد نمی‌کنند. در عمل، بسته به صنعت و پروژه، این نقش‌ها می‌توانند گسترده‌تر یا تخصصی‌تر هم باشند.

آشنایی با وظایف و جایگاه مهندس یادگیری ماشین

وقتی شرکت‌ها یک مهندس یادگیری ماشین استخدام می‌کنند، انتظار دارند این متخصص بخش بزرگی از فعالیت‌های مرتبط با داده و مدل را مدیریت کند:

• پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌ها برای آماده‌سازی داده‌های مناسب جهت آموزش
• ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین برای تضمین دقت و تناسب مدل با نیاز پروژه
• ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌ها به‌منظور دستیابی به عملکرد بالا در سناریوهای واقعی
• انجام آزمایش‌ها و تحقیقات برای ارتقای عملکرد مدل و به‌روزرسانی آن مطابق پیشرفت‌های هوش مصنوعی
• استقرار مدل‌های یادگیری ماشین همراه با تضمین یکپارچه‌سازی روان آن‌ها با سیستم‌های موجود
• مقیاس‌پذیری راهکارهای ML و تنظیم زیرساخت‌ها برای پشتیبانی از عملیات کارآمد در زمان گسترش سیستم
• نگهداری، بهبود و به‌روزرسانی مدل‌ها برای افزایش دقت و اطمینان از هماهنگی مستمر با نیازهای کسب‌وکار
• همکاری میان‌تیمی برای اطمینان از هم‌راستایی راهکار ML با اهداف سازمان و ارزش‌آفرینی آن
• تضمین شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها تا ذی‌نفعان بتوانند اعتماد لازم برای تصمیم‌گیری مبتنی بر آن‌ها داشته باشند
• مدیریت محیط‌های ابری و درون‌سازمانی (On-premises) برای تضمین عملیات روان و امن و پشتیبانی از استقرار مدل‌ها

مهارت‌های کلیدی برای مهندسان یادگیری ماشین

مهارت‌های اصلی در این نقش بازتاب‌دهنده‌ جریان کاری خاص مهندسی یادگیری ماشین است:

• تسلط بر برنامه‌نویسی (Python، R، Java، C++ همراه با کتابخانه‌هایی مثل TensorFlow، Keras و Scikit-learn) برای ساخت و پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• ریاضیات و آمار برای طراحی و بهینه‌سازی الگوریتم‌ها و درک نحوه عملکرد مدل‌ها از دیدگاه فنی
• پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌ها برای تضمین دقت و کاربردپذیری ورودی‌های داده در آموزش مدل‌ها
• استقرار و پایش مدل‌ها به‌منظور اجرای روان و همگام‌سازی مداوم با آخرین به‌روزرسانی‌ها برای افزایش کارایی
• تسلط بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین (یادگیری نظارت‌شده، بدون‌نظارت و یادگیری تقویتی) برای ایجاد مدل‌های کارآمد در سناریوهای مختلف کسب‌وکار
• تخصص در یادگیری عمیق (DL) شامل شبکه‌های عصبی و شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای وظایفی مثل تشخیص تصویر و گفتار
• ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها (با شاخص‌هایی مثل Accuracy، Precision، Recall، F1-score، اعتبارسنجی متقابل و کنترل Overfitting) برای افزایش قابلیت تعمیم مدل به داده‌های جدید
• ابزارهای مصورسازی داده‌ها (Matplotlib، Seaborn، Tableau) برای درک روندها، شناسایی مشکلات و انتقال نتایج آموزش مدل به ذی‌نفعان
• رایانش ابری و زیرساخت برای استقرار راهکارهای یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر و کارآمد در محیط‌های تولیدی
• ابزارهای کلان‌داده (Big Data) مانند Hadoop، Spark یا Kafka برای پردازش و مدیریت داده‌های در مقیاس بزرگ
• مهارت‌های مهندسی نرم‌افزار (کنترل نسخه، تست و کدنویسی اصولی) برای استقرار و مقیاس‌پذیری مدل‌ها در محیط تولید
• حل مسئله و تفکر انتقادی برای تبدیل مسائل کسب‌وکار به راهکارهای فنی، رفع خطاها و بهبود مداوم عملکرد مدل
• کاهش سوگیری (Bias Mitigation) به‌منظور ارائه مدل‌های منصفانه و شفاف برای تصمیم‌گیری قابل اعتماد، به‌ویژه در محیط‌های حساس به داده
• یادگیری و تحقیق مداوم برای به‌کارگیری رویکردهای نوین و ارتقای پیوسته‌ی عملکرد مدل‌ها

تحصیلات و گواهی‌نامه‌ها برای مهندسان یادگیری ماشین

مهندسان یادگیری ماشین نیاز به یک پایه‌ آموزشی عمیق دارند تا بتوانند در این حوزه رشد کنند.

• علوم کامپیوتر (کارشناسی): شامل مباحث پایه‌ای مانند برنامه‌نویسی، الگوریتم‌ها، ساختمان داده و مهندسی نرم‌افزار است. این رشته توسعه‌دهندگان را به مهارت‌های اصلی در کدنویسی، حل مسئله و سیستم‌های محاسباتی مجهز می‌کند و دوره‌هایی با تمرکز بر صنعت نیز ارائه می‌دهد.
• آمار (کارشناسی): تمرکز بر تحلیل داده، احتمال، رگرسیون و آزمون فرضیه دارد و پایه‌ای قوی برای رویکردهای آماری موردنیاز در تحلیل داده‌ها و ارزیابی مدل‌های ML فراهم می‌کند.
• مهندسی برق (کارشناسی): زمینه‌ای مطمئن در پردازش سیگنال، سیستم‌های کنترلی و طراحی سیستم ارائه می‌دهد. تمرکز آن بیشتر بر رباتیک، بینایی ماشین و سیستم‌های خودران است که نیازمند یکپارچه‌سازی سخت‌افزار و بهینه‌سازی الگوریتم‌ها هستند.
• یادگیری ماشین (کارشناسی ارشد): آموزش تخصصی در الگوریتم‌های ML، یادگیری عمیق (DL)، یادگیری تقویتی و پردازش زبان طبیعی (NLP) ارائه می‌دهد و هم مبانی نظری و هم تجربه عملی برای ایجاد و به‌کارگیری مدل‌های پیشرفته فراهم می‌سازد.
• علم داده (کارشناسی ارشد): ترکیبی از تحلیل داده و یادگیری ماشین به همراه مباحثی مانند پردازش داده‌ها (Data Wrangling)، فناوری‌های کلان‌داده (Big Data) و ساخت مدل‌ها را پوشش می‌دهد. این رشته ابزارهای لازم برای کاربردهای ML در سناریوهای واقعی داده‌محور را در اختیار دانشجویان قرار می‌دهد.
• علوم کامپیوتر / هوش مصنوعی (دکتری): پژوهش‌محور است و هدف آن ارائه دستاوردهای اصیل در این حوزه است. این مقطع بهترین انتخاب برای متخصصانی است که به دنبال تحقیقات پیشرفته یا موقعیت‌های بسیار تخصصی در زمینه‌هایی مانند یادگیری عمیق یا نوآوری‌های هوش مصنوعی هستند.

گواهی‌نامه‌های مورد نیاز مهندسان یادگیری ماشین

گواهی‌نامه‌های تخصصی به مهندسان یادگیری ماشین کمک می‌کنند دانش خود را عمیق‌تر کنند و تخصصشان را در حوزه‌های خاص به‌طور رسمی نشان دهند.

• Google Professional Machine Learning Engineer

یک آزمون جامع است که توانایی مهندس یادگیری ماشین را در ساخت مدل‌های ML، آموزش آن‌ها با ابزارهای Google Cloud و استقرار موثرشان ارزیابی می‌کند. این گواهی‌نامه برای مهندسانی ارزشمند است که می‌خواهند دانش خود را در به‌کارگیری مفاهیم ML بر بستر پلتفرم‌های ابری اثبات کنند.

• AWS Certified Machine Learning – Specialty

مخصوص متخصصانی است که راهکارهای ML را با استفاده از ابزارهای AWS ایجاد، به‌کارگیری و نگهداری می‌کنند. این گواهی شامل موضوعاتی مانند مهندسی داده، مدل‌سازی یادگیری ماشین و استقرار مدل‌ها است.

• IBM Data Science Professional Certificate (Coursera)

به توسعه‌دهندگان پایه‌ای قدرتمند در فناوری‌های مرتبط ارائه می‌دهد و همچنین ابزارهای برنامه‌نویسی مانند Python و کتابخانه‌هایی مثل Pandas، NumPy و Matplotlib را پوشش می‌دهد. این دوره انتخاب مناسبی برای برنامه‌نویسانی است که به دنبال دانش گسترده در سطح مبتدی تا متوسط درباره‌ی رویکردها و ابزارهای ML هستند.

رشد شغلی و فرصت‌های تخصصی برای مهندسان یادگیری ماشین

به دلیل ترکیب گسترده اما تخصصی مهارت‌ها و دامنه کاری مهندسان یادگیری ماشین، آن‌ها با بسیاری از نقش‌های مرتبط با داده همپوشانی دارند:

• مهندس داده (Data Engineer): این متخصصان سیستم‌هایی طراحی و نگهداری می‌کنند که جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و پردازش حجم عظیم داده‌ها را ممکن می‌سازد. آن‌ها زیرساخت داده‌ای را آماده می‌کنند تا توسعه‌دهندگان ML بتوانند با آن کار کنند و داده‌ها شفاف و آماده تحلیل باشد. اگر نیاز به یک خط لوله‌ داده‌ای (Data Pipeline) قوی دارید، مهندسان داده بهترین گزینه هستند.
• دانشمند داده (Data Scientist): داده‌های پیچیده را تحلیل و تجزیه می‌کنند تا به کسب‌وکارها برای تصمیم‌گیری بهتر کمک کنند. معمولا مدل‌های ML طراحی و پیاده‌سازی می‌کنند تا الگوها را شناسایی کنند، پیش‌بینی انجام دهند و بینش‌های کاربردی استخراج کنند. این نقش به‌ویژه در حوزه‌های حساس به داده مثل مالی، بازاریابی و سلامت اهمیت دارد.
• مهندس رباتیک (Robotics Engineer): این مهندسان ربات‌ها و راهکارهای خودکارسازی می‌سازند و توسعه می‌دهند. با استفاده از فناوری ML، هدف آن‌ها طراحی ربات‌هایی است که بتوانند خودآموز باشند و متناسب با داده‌ها و ورودی‌های محیطی تصمیم بگیرند؛ از جمله تشخیص اشیا یا تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده.
• توسعه‌دهنده هوش تجاری (Business Intelligence Developer): این متخصصان سیستم‌ها و گزارش‌هایی ایجاد می‌کنند که کسب‌وکارها را برای تصمیم‌گیری داده‌محور توانمند می‌سازد. با ابزارهای تحلیل و مصورسازی داده به شرکت‌ها در شناسایی روندها و الگوها کمک می‌کنند و مدل‌های ML را برای بهبود پیش‌بینی‌ها ادغام می‌کنند.
• مهندس بینایی ماشین (Computer Vision Engineer): فناوری‌هایی طراحی می‌کنند که به کامپیوترها امکان درک و تفسیر داده‌های بصری (تصویر و ویدئو) را می‌دهد. بسیاری از مهندسان ML سابق، مدل‌هایی آموزش می‌دهند که کاربردهایی مثل تشخیص اشیا، شناسایی چهره یا تحلیل تصاویر پزشکی را ممکن می‌سازد.
• مهندس پردازش زبان طبیعی (NLP Engineer): تمرکز آن‌ها بر توانمندسازی سیستم‌ها برای درک و پردازش زبان انسانی (متن یا گفتار) است. آن‌ها مدل‌هایی به‌کار می‌گیرند که اپلیکیشن‌هایی مثل دستیارهای صوتی، چت‌بات‌ها و ابزارهای ترجمه ماشینی را تقویت می‌کنند.

نقاط مشترک و تفاوت‌های کلیدی بین مهندسی هوش مصنوعی و مهندسی یادگیری ماشین

خب، درباره‌ی این دو نقش چه چیزی بیشتر است؛ شباهت‌ها یا تفاوت‌ها؟ بیایید این موضوع را باز کنیم و دقیق‌تر بررسی کنیم.

شباهت‌ها و مهارت‌های مشترک

بیایید نگاهی بیندازیم به گستره‌ نقاط مشترک میان مهندسان هوش مصنوعی و مهندسان یادگیری ماشین.

• تسلط بر برنامه‌نویسی: هر دو نقش نیازمند مهارت‌های قوی در برنامه‌نویسی هستند، به‌ویژه در زبان‌هایی مانند Python، Java، C++ و R برای طراحی، تست و استقرار مدل‌ها.
• الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین: متخصصان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هر دو دانش عمیقی در الگوریتم‌هایی مانند رگرسیون خطی، درخت تصمیم، جنگل تصادفی، SVM و خوشه‌بندی k-means دارند. مهندسان AI این الگوریتم‌ها را به‌عنوان اجزای سیستم‌های گسترده‌تر استفاده می‌کنند، در حالی که توسعه‌دهندگان ML روی کاربردهای خاص آن‌ها تمرکز دارند.
• ریاضیات و آمار: پایه‌ای قوی در جبر خطی، حسابان، احتمال و آمار برای هر دو نقش ضروری است. این دانش برای توسعه، بهینه‌سازی و درک الگوریتم‌های مورد استفاده در این فناوری‌ها لازم است.
• تخصص در یادگیری عمیق (DL): هر دو نقش از چارچوب‌های DL مانند TensorFlow، Keras و PyTorch برای ایجاد و ارزیابی شبکه‌های عصبی استفاده می‌کنند. مهندسان AI بیشتر این مهارت را در کاربردهای وسیع‌تر به کار می‌برند، در حالی که متخصصان ML تمرکز بیشتری بر بهینه‌سازی مدل‌ها برای وظایف خاص دارند.
• توسعه و بهینه‌سازی مدل: هر دو نقش در توسعه و بهینه‌سازی مدل‌ها فعالیت دارند. این فعالیت‌ها شامل تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)، اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) و تضمین دقت و کارایی مدل‌هاست. در حالی که برنامه‌نویسان AI مدل‌ها را در راهکارهای هوشمند بزرگ‌تر ادغام می‌کنند، توسعه‌دهندگان ML به‌طور خاص بر بهینه‌سازی خروجی مدل‌ها تمرکز دارند.
• پیش‌پردازش داده و مهندسی ویژگی‌ها: هر دو نقش نیازمند درک عمیق از آماده‌سازی و مدیریت داده‌ها هستند. پاک‌سازی داده‌ها و استخراج ویژگی‌ها برای بهبود عملکرد مدل‌ها، چه در سطح یک مدل ML و چه در سیستم‌های گسترده‌تر AI، حیاتی است.
• رایانش ابری و استقرار مدل‌ها: هر دو نقش باید با استقرار مدل‌ها روی پلتفرم‌های ابری مانند AWS، Azure و Google Cloud آشنا باشند. همچنین ابزارهای کانتینرسازی مانند Docker و Kubernetes برای استقرار مقیاس‌پذیر و اجرای کارآمد مدل‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند.
• فناوری‌های کلان‌داده (Big Data): مدیریت مجموعه داده‌های عظیم برای هر دو نقش ضروری است. تسلط بر ابزارهایی مانند Hadoop و Apache Spark برای پردازش و تحلیل داده‌های بزرگ نیاز است.
• چارچوب‌ها و کتابخانه‌های AI/ML: هر دو گروه از کتابخانه‌هایی مانند Scikit-learn، XGBoost و LightGBM استفاده می‌کنند. مهندسان AI آن‌ها را در راهکارهای جامع‌تر به کار می‌گیرند، در حالی که توسعه‌دهندگان ML به‌طور خاص برای طراحی و بهبود مدل‌های ML از آن‌ها استفاده می‌کنند.
• MLOps و پایش مدل‌ها: هر دو نقش شامل عناصر MLOps هستند؛ یعنی استقرار، پایش و مدیریت مدل‌های ML در محیط‌های عملیاتی. هر دو مسئول تضمین عملکرد مداوم مدل‌ها و بازآموزی آن‌ها در صورت نیاز هستند.

تفاوت‌های اساسی میان مهندسان هوش مصنوعی و مهندسان یادگیری ماشین

اگرچه دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در برخی نقاط با هم تلاقی دارند اما هر یک از آن‌ها در اصل ویژگی‌ها و تمایزهای خاص خود را دارند.

دامنه کاری و تمرکز پروژه

• مهندسان هوش مصنوعی (AI Engineers): حوزه کاری گسترده‌تری دارند و هدفشان مدیریت چرخه کامل پروژه‌های هوش مصنوعی است. وظایف آن‌ها شامل یکپارچه‌سازی اجزای هوش مصنوعی با سیستم‌های موجود، رعایت استانداردهای اخلاقی در AI و برآورده کردن نیازهای کسب‌وکار است.
• مهندسان یادگیری ماشین (ML Engineers): تمرکز اصلی بر ایجاد، آموزش، اعتبارسنجی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین دارند. کار آن‌ها بیشتر داده‌محور است و وظایفی مانند پیش‌بینی، طبقه‌بندی و توصیه‌گری را شامل می‌شود.

مجموعه مهارت‌ها

• AI Engineers: باید در فناوری‌های مختلف هوش مصنوعی تسلط داشته باشند، از جمله یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی، رباتیک و محاسبات شناختی. همچنین باید بدانند چگونه این فناوری‌ها را در اپلیکیشن‌هایی به‌کار ببرند که رفتاری مشابه هوش انسانی دارند.
• ML Engineers: تمرکز آن‌ها مشخصاً روی مفاهیم یادگیری ماشین است؛ شامل یادگیری نظارت‌شده، بدون‌نظارت، یادگیری تقویتی و شبکه‌های عصبی. علاوه بر این، درک عمیقی از الگوریتم‌ها، مدل‌های آماری و پردازش داده دارند.

ابزارها و فناوری‌ها

• AI Engineers: معمولا از سخت‌افزارهای تخصصی مثل GPU و TPU برای تسریع در آموزش و پیاده‌سازی مدل‌های AI استفاده می‌کنند. همچنین از ابزارهای مدیریت، استقرار و پایش مدل بهره می‌برند.
• ML Engineers: بیشتر به ابزارهای کلان‌داده مثل Hadoop و Spark برای پردازش مجموعه داده‌های عظیم تکیه می‌کنند. فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین مانند TensorFlow، PyTorch و Scikit-learn نیز جزو ابزارهای اصلی آن‌ها هستند.

رویکرد به حل مسئله

• AI Engineers: سیستم‌های هوشمندی طراحی می‌کنند که قادر به تصمیم‌گیری خودمختار و سازگاری با شرایط جدید باشند. آن‌ها روی سامانه‌های جامع مثل خودروهای خودران، چت‌بات‌ها یا دستیارهای هوشمند کار می‌کنند که ترکیبی از چندین تکنیک AI را می‌طلبند.
• ML Engineers: با چالش‌های داده‌محور سروکار دارند و هدفشان طراحی راهکارهایی است که به‌طور مستمر بهبود پیدا کنند. تمرکز آن‌ها روی ساخت مدل‌هایی است که از داده‌های آموزشی الگو بگیرند و روی داده‌های جدید پیش‌بینی یا طبقه‌بندی انجام دهند.

حوزه‌های کاربرد

• AI Engineers: معمولا در پروژه‌هایی مشارکت دارند که مدل‌های AI را در سیستم‌های خودمختار مانند خودروهای بدون راننده یا ربات‌ها ادغام می‌کنند.
• ML Engineers: بیشتر روی وظایف پیش‌بینی، طبقه‌بندی یا توصیه متمرکزند؛ مثل کشف تقلب، بخش‌بندی مشتریان یا پیشنهاد محصول.

میزان درگیری با علم داده

• مهندسان هوش مصنوعی (AI Engineers): درک عمیقی از اصول علم داده دارند اما مهارت آن‌ها در پردازش و تحلیل داده‌ها معمولا کمتر از مهندسان یادگیری ماشین است.
• مهندسان یادگیری ماشین (ML Engineers): پیش‌زمینه‌ قوی‌تری در مفاهیم علم داده دارند و در پیش‌پردازش داده‌ها، مهندسی ویژگی‌ها و ارزیابی مدل‌ها مهارت بالایی دارند.

اهداف نهایی

• AI Engineers: از هوش مصنوعی برای ساخت سیستم‌هایی استفاده می‌کنند که شبیه به هوش یا تصمیم‌گیری انسانی عمل کنند. آن‌ها معمولا روی پروژه‌های چندبعدی و جامع کار می‌کنند که ترکیبی از حوزه‌های مختلف AI را در بر می‌گیرد (مثلا رباتیک + بینایی ماشین + ML).
• ML Engineers: مدل‌های قدرتمندی طراحی می‌کنند که از داده‌ها یاد بگیرند و به‌تدریج عملکردشان را بهبود دهند. تمرکز اصلی آن‌ها روی کیفیت داده، بهینه‌سازی الگوریتم‌ها و ارزیابی مدل است.

همکاری میان‌رشته‌ای

• AI Engineers: در تیم‌های میان‌رشته‌ای شامل دانشمندان داده، مهندسان نرم‌افزار و متخصصان حوزه فعالیت می‌کنند و اپلیکیشن‌های AI را در صنایع داده‌محور مانند سلامت، رباتیک و مالی توسعه می‌دهند.
• ML Engineers: در کنار دانشمندان داده، توسعه‌دهندگان نرم‌افزار و تحلیلگران کسب‌وکار کار می‌کنند، با این تفاوت که تمرکز بیشتری بر استقرار، مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی مدل‌ها در محیط‌های عملیاتی دارند.

جمع‌بندی تفاوت‌ها

• مهندسان هوش مصنوعی معمولا روی طیف وسیع‌تری از فناوری‌ها و سیستم‌های AI کار می‌کنند که هدفشان شبیه‌سازی هوش انسانی است.
• مهندسان یادگیری ماشین روی الگوریتم‌های ML متمرکزند و ماشین‌ها را آموزش می‌دهند تا از داده‌ها یاد بگیرند و مدل‌های پیش‌بینی ایجاد و بهینه کنند.

هرچند هر دو نقش با داده و الگوریتم‌ها سر و کار دارند، مهندسان AI بیشتر به مسائل جامع و میان‌رشته‌ای می‌پردازند، در حالی که مهندسان ML تمرکزشان بر بهینه‌سازی و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین است.

سخن پایانی

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هر دو به‌سرعت در حال تغییر دنیای فناوری و کسب‌وکار هستند. اگرچه نقش مهندس هوش مصنوعی و مهندس یادگیری ماشین در برخی مهارت‌ها و مسئولیت‌ها هم‌پوشانی دارند اما هر کدام مسیر خود را دنبال می‌کنند.

مهندسان AI بیشتر بر ساخت سیستم‌های جامع و چندوجهی متمرکزند که شباهت نزدیکی به هوش انسانی دارند، در حالی که مهندسان ML عمیق‌تر بر الگوریتم‌ها، داده و بهینه‌سازی مدل‌ها کار می‌کنند.

برای توسعه‌دهندگانی که قصد ورود یا پیشرفت در این مسیرها را دارند، شناخت تفاوت‌ها و همپوشانی‌های این دو نقش می‌تواند به انتخاب آگاهانه‌تر کمک کند؛ چه در ادامه‌ مسیر تحصیلی و حرفه‌ای و چه در انتخاب پروژه‌ها و تخصص‌های آینده. در نهایت، ترکیب درست دانش فنی، تجربه عملی و یادگیری مداوم است که می‌تواند مسیر موفقیت در این حوزه‌های پویا و پرتقاضا را هموار کند.

منابع

mobilunity.com

🏷️ برچسب‌ها: مسیر شغلی, یادگیری ماشین

مطالب مرتبط

مشاغل مرتبط با هوش مصنوعی + درآمد آن‌ها در ایران و جهان مهندسی هوش مصنوعی: مسیر، مهارت‌ها و فرصت‌های شغلی پردازش تصویر با هوش مصنوعی + نمونه اجرایی با پایتون