چشم‌انداز سیمرغ: مصاحبه با دکتر محمدفزونی
درود بر همراهان سیمرغ ای آی، من سهراب اسکندری، با قسمتی دیگر از مصاحبه‌های تخصصی با عنوان “چشم‌انداز سیمرغ” در حوزه هوش مصنوعی در خدمت شما هستم. هدف ما در این برنامه، افزایش آگاهی در زمینه کاربردهای هوش مصنوعی در کسب‌وکارها و راهکارهای نوین این حوزه است.
مهمان گرانقدر این قسمت، دکتر محمد فوزونی، از دانش‌آموختگان دانشگاه خوارزمی است که تحصیلات کارشناسی خود را در رشته ریاضیات محض از دانشگاه پیام نور آغاز کرد. او سپس در ادامه مسیر حرفه‌ای خود در دانشگاه خوارزمی به تحصیل در مقاطع ارشد و دکترا در زمینه تحلیل هارمونیک و جبر باناخ پرداخت و هم‌اکنون به عنوان استادیار و یکی از متخصصین حوزه ریاضیات و پردازش سیگنال در دانشگاه گنبد کاووس مشغول به تدریس و تحقیق است.
سلام خدمت همه شنوندگان عزیز و مخاطبین بزرگترین جامعه هوش مصنوعی ایران(سیمرغ‌ای‌آی).
به پادکست “چشم‌انداز سیمرغ” خوش آمدید
امروز با یکی از برجسته‌ترین اساتید و متخصصان حوزه علوم داده در کشور، جناب آقای دکتر محمدفزونی همراه هستیم. دکتر محمدفزونی با سوابق درخشان در زمینه مهندسی داده و رایانش ابری، تجربیات ارزشمندی رو در این حوزه دارن.
آقای دکتر محمدفزونی، سلام و عرض ادب و احترام و تشکر از شما برای شرکت در این مجموعه مصاحبه تخصصی با اساتید. خیلی خوش آمدید.
امیدواریم این گفتگو، برای شما شنوندگان عزیز نیز مفید و جذاب باشه.
۱. مقدمه و پیشینه
- آقای دکتر محمدفزونی، شما از سال ۱۳۹۳ در دانشگاه گنبد کاووس به تدریس و پژوهش در زمینه ریاضی و آمار مشغول هستید. انتقال از یک حوزه نظری مثل تحلیل هارمونیک به یک حوزه کاربردی مثل علوم داده چه چالش‌هایی برای شما ایجاد کرد؟ چگونه بر این چالش‌ها غلبه کردید؟ و چرا به این تغییر مسیر علاقه‌مند شدید؟
- با توجه به سابقه شما در ریاضیات نظری، چگونه این پایه علمی رویکرد شما را به علوم داده و یادگیری ماشین شکل داده است؟
- چه تفاوت‌ها و شباهت‌های اساسی بین تدریس در دانشگاه و برگزاری دوره‌های آنلاین وجود دارد و کدام یک از آنها را مؤثرتر می‌دانید؟
۲. کاربردهای ریاضیات در علوم داده
- آقای دکتر محمدفزونی از نظر شما ریاضیات محض، خصوصاً در زمینه‌هایی چون جبر باناخ، چه نقشی در پیشرفت علوم داده ایفا می‌کنه؟ آیا شما مثال‌هایی از پروژه‌های عملی می‌شناسید که نشون بده چطور مفاهیم انتزاعی جبر باناخ به حل مسائل پیچیده در دنیای داده کمک کرده؟
- وقتی به تکنیک‌های داده‌محور فکر می‌کنیم، خیلی از مفاهیم جدید و ابزارهای قدرتمندش به ذهن‌مون متبادر میشه. حالا می‌خوام ازتون بپرسم که کدام یک از این پیشرفت‌ها، به نظر شما بیشترین پتانسیل رو داره تا روی حوزه‌های سنتی مثل تحلیل داده و جبر تأثیر بگذاره؟ چه چیزی باعث شده که این تکنیک خاص براتون جذاب باشه؟
- به نظر شما، چطور می‌توان از علوم داده برای نزدیک کردن تحقیقات دانشگاهی به کاربردهای عملی استفاده کرد؟ به عبارت دیگه، چطور می‌تونیم اون فاصله‌ای که بین علوم تئوری و کاربردی وجود داره رو کمتر کنیم
۳. چالش‌ها و آینده علوم داده
- وقتی از تکنیک‌های پیچیده ریاضی در علوم داده استفاده می‌کنیم، با چه مشکلاتی مواجه می‌شویم؟ شما به عنوان فردی که در این حوزه کار می‌کنید و تخصص دارید، با چه چالش‌هایی برخورد کردید؟ برای مثال، چطور می‌توان مدل‌های پیچیده ریاضی رو به شکلی تفسیر کرد که برای همه قابل فهم باشه؟ یا اینکه چطور می‌توانیم این مدل‌ها رو روی بیگ‌دیتا اجرا کنیم؟
- به نظر شما، علوم داده در آینده‌ای نزدیک به چه سمتی حرکت خواهد کرد؟ چه تکنولوژی‌ها و روش‌های جدیدی ظهور خواهند کرد؟ و مهم‌تر از همه، نقش ریاضیات در این تحولات چه خواهد بود؟ آیا ریاضیات همچنان نقش محوری خودش رو حفظ می‌کنه یا اینکه ابزارهای جدیدی جایگزینش خواهند شد؟
- به نظر شما، کدام حوزه‌ها در علوم داده هنوز به اندازه کافی مورد توجه قرار نگرفته‌اند؟ چه بخش‌هایی از این حوزه، پتانسیل این رو دارن که در آینده به یکی از مهم‌ترین محورهای تحقیق و توسعه تبدیل بشن؟
۴. پیوند ریاضیات و هوش مصنوعی
- چطور یک ریاضی‌دان می‌تواند وارد دنیای هیجان‌انگیز علوم داده بشود. در این مسیر چه مهارت‌ها و دانش‌هایی به این افراد کمک می‌کنه؟ و شما چه توصیه‌هایی به این افراد در شروع این مسیر جدید دارید؟
- آیا مثالی از یک پروژه عملی رو سراغ دارید که در اون، یک مفهوم ریاضی پیچیده و شاید کمی دور از ذهن، نقش کلیدی در حل سولوشن خاص در این حوزه ایفا کرده باشه؟ مثلاً، آیا شما با موردی برخورد کردید که استفاده از یک تئوری خاص در جبر یا آنالیز، به حل یک مشکل پیچیده در علوم داده کمک کرده باشه؟
۵. اخلاق و مسئولیت در علوم داده
- با توجه به رشد هوش مصنوعی و استفاده از داده‌ها در تصمیم‌گیری، چه چالش‌های اخلاقی را پیش‌بینی می‌کنید؟ چگونه می‌توان عدالت و پاسخگویی را در تصمیمات الگوریتمی تضمین کرد؟ و نهایتا چطور می‌توان مسئولیت‌پذیری رو در تصمیماتی که توسط هوش مصنوعی گرفته میشه، تضمین کنیم؟
- پژوهشگران و متخصصان علوم داده چگونه می‌توانند استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی و داده‌ها را ترویج دهند، به‌ویژه وقتی که پیامدهای آن جنبه اجتماعی دارد؟
۶. توصیه‌ها برای دانشجویان و علاقه‌مندان
چه مهارت‌ها و ویژگی‌هایی می‌توانند یک دانشمند علوم داده موفق را در آینده از دیگران متمایز کند، به‌ویژه افرادی که می‌خواهند روی پروژه‌های پیچیده و چندرشته‌ای کار کنند؟
برای کسانی که به دنبال پیشرفت در علوم داده هستند، کدام زمینه‌ها را ضروری می‌دانید؟
لطفا برای علاقه‌مندان به این حوزه سه منبع مرجع معرفی بفرمایید.
جناب دکتر محمدفزونی، از اینکه وقت ارزشمندتون رو در اختیار ما گذاشتید و به سوالات ما پاسخ دادید، صمیمانه سپاسگزاریم. حضور شما در این پادکست، برای همه علاقه‌مندان به حوزه داده، یک فرصت طلایی برای یادگیری و آشنایی بیشتر با این حوزه رو فراهم کرده.
سایر مصاحبه های جذاب با اساتید و متخصصین جامعه هوش مصنوعی ایران