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.
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:
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.
از جمله مزایای پیاده سازی ماشین لرنینگ با جاوا اسکریپت می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
معایب پیاده سازی 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:
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.
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.
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.
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 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.
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.
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.
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.
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 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.
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.
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.
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.
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
بله تجربه نشان داده است که جاوا اسکریپت در مقایسه با پایتون و R سرعت بیشتری در اجرای برنامه‌های هوش مصنوعی دارد.
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.
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.
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.
