معرفی معرفی هوش مصنوعی جامع به زبان ساده + مسیر یادگیری

[NAST]

یادگیری عمیق در Artifitial Intelligence​

در صورتی که شبکه‌های عصبی پیچیده‌تر و عمیق‌تر شوند و از آن‌ها برای یادگیری مسائل پیچیده استفاده شود، به آن #یادگیری_عمیق (Deep Learning) گفته می‌شود. یادگیری عمیق دارای انواع و روش‌های مختلفی برای بازتولید عملکرد مغز انسان است.

​

 

[NAST]

شبکه عصبی پیچشی در هوش مصنوعی​

وقتی از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای مرور تصاویر (مثلاً از بالا به پایین یا از چپ به راست) استفاده می‌شود، آن را شبکه عصبی پیچشی (شبکه عصبی کانولوشن | Convolutional Neural Network) می‌نامند که مخفف آن هم #CNN است. از CNN برای شناسایی اشیا (Object Recognition) در صحنه استفاده می‌شود. بنابراین، بینایی ماشین با استفاده از CNN نیز قابل انجام است. در ادامه به این موضوع پرداخته شده است که شاخه شبکه عصبی بازگشتی در هوش مصنوعی چیست ؟

​

 

[NAST]

شبکه عصبی بازگشتی در AI​

انسان‌ها می‌توانند گذشته را به خاطر بسپارند. مثلاً یک فرد می‌تواند به یاد بیاورد که شام دیشب چه بوده است. می‌توان یک شبکه عصبی را به یادآوری گذشته به میزان محدود وا‌ داشت. به این شاخه هوش مصنوعی، #شبکه_عصبی_بازگشتی (Recurrent Neural Network) می‌گویند. اینجا می‌توان به این نتیجه رسید که هوش مصنوعی به دو روش عمل می‌کند. یک روش به صورت نماد محور و شیوه دیگر به صورت داده محور است. در شیوه داده محور، که به آن یادگیری ماشین گفته می‌شود، لازم است داده‌های زیادی را برای یادگیری در اختیار ماشین گذاشت.

[IMG alt="شبکه های عصبی...

لطفا برای مشاهده کامل مطالب در انجمن ثبت نام کنید.

 

[NAST]

یادگیری ماشین در Artifitial Intelligence​

یادگیری ماشین کاربردی از هوش مصنوعی به حساب می‌آید که امکان یادگیری خودکار و بهبود تجربه یادگیری را بدون برنامه‌ریزی دقیق در ماشین (کامپیوتر) فراهم می‌سازد. تمرکز یادگیری ماشین روی ساخت برنامه‌های کامپیوتری قرار دارد که می‌توانند به داده‌ها دسترسی داشته و از آن‌ها برای یادگیری به صورت خودکار استفاده کنند. به عنوان مثال، اگر داده‌های زیادی وجود داشته باشند که نسبت فروش به هزینه تبلیغات را نشان دهند، می‌توان این داده‌ها را در فضای دو‌بُعدی رسم کرد و به نوعی الگو رسید.

اگر ماشین بتواند چنین الگویی را یاد بگیرد، آنگاه می‌تواند بر اساس آنچه آموخته پیش‌بینی انجام دهد. در حالی که درک و یادگیری فضاهای...

لطفا برای مشاهده کامل مطالب در انجمن ثبت نام کنید.

 

[NAST]

یادگیری تقویتی در هوش مصنوعی​

اگر برای هر الگوریتمی یک هدف تعیین شود و این انتظار از ماشین وجود داشته باشد که از طریق آزمون و خطا به آن هدف دست یابد، آنگاه به این کار #یادگیری_تقویتی (Reinforcment Learning) گفته می‌شود. بنابراین، معرفی شاخه‌های مختلف هوش مصنوعی در اینجا به پایان می‌رسد. در ادامه مقاله درس هوش مصنوعی ، چکیده‌ای از این درس ارائه شده است.

حالا که تقریباً به طور جامع دریافته‌ایم هوش مصنوعی چیست باید راجع به کاربردهای آن هم اطلاعات لازم را بدست آورد. بنابراین در ادامه به این مسئله پرداخته شده است که هوش مصنوعی چه کاربردی دارد؟

 

[NAST]

هوش مصنوعی چه کاربردی دارد؟​

کاربرد و محبوبیت هوش مصنوعی روز‌به‌روز در حال اوج گرفتن بیشتر است. کاربردهای هوش مصنوعی در طول سال‌های اخیر به‌طور قابل ملاحظه‌ای پیشرفت داشته‌اند و امروزه تقریباً در تمام بخش‌های صنایع و کسب و کارهای مختلف از AI به طور گسترده استفاده می‌شود. در این بخش به شرح کاربردهای هوش مصنوعی در دنیای واقعی پرداخته شده است. هر یک از حوزه‌ها و صنایع مختلفی که هوش مصنوعی در آن‌ها کاربرد دارد در ادامه فهرست شده‌اند:

• پزشکی
• تجارت الکترونیک
• آموزش
• سبک زندگی
• حمل و نقل
• رباتیک
• منابع انسانی
• کشاورزی
• بازی‌های کامپیوتری
• شبکه‌های اجتماعی
• بازاریابی
• بانکداری و بازارهای مالی

 

[NAST]

کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی​

در حال حاضر از یادگیری ماشین به وسیله کسب و کارها برای تولید پیش‌بینی‌هایی بهتر و سریع‌تر نسبت به انسان استفاده می‌شود. پزشکان می‌توانند با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین سرطان را پیش از آنکه خیلی دیر شود شناسایی کنند. هوش مصنوعی می‌تواند باعث شود کیفیت درمان و امنیت بیماران به وسیله بهبود پیش‌بینی، ثُبات بیشتر و افزایش قابلیت اطمینان ارتقا یابد.

یکی از فناوری‌های هوش مصنوعی که به طور گسترده از آن استفاده می‌شود IBM Watson است. واتسون...

لطفا برای مشاهده کامل مطالب در انجمن ثبت نام کنید.

 

[NAST]

کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری و بازارهای مالی​

امروزه فناوری‌های هوش مصنوعی متنوع و گوناگونی به وسیله بسیاری از بانک‌ها برای شناسایی فعالیت‌های مجرمانه و سایر مقاصد استفاده می‌شوند. بسیاری از بانک‌ها شروع به استفاده از راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای فراهم کردن خدمات مشتریان، شناسایی ناهنجاری‌ها و جلوگیری از کلاه‌برداری‌های مربوط به کارت‌های اعتباری کرده‌اند.

ماشین‌ها در چنین زمینه‌هایی بسیار بی‌نقص عمل می‌کنند، زیرا می‌توانند حجم زیادی از داده‌ها را در مدت زمانی بسیار اندکی پردازش کنند. علاوه بر این، ماشین‌ها ممکن است بیاموزند چگونه الگوها را در داده‌های تاریخی شناسایی کنند و حدس بزنند که این الگوها در آینده چگونه ممکن است...

لطفا برای مشاهده کامل مطالب در انجمن ثبت نام کنید.

 

[NAST]

کاربردهای هوش مصنوعی در آموزش​

در گذشته نیز از هوش مصنوعی در آموزش، بیشتر در قالب ابزاری استفاده می‌شد که به توسعه مهارت‌ها و سیستم‌های ارزیابی کمک می‌کنند. با پیشرفت راهکارهای آموزشی در هوش مصنوعی ، هدف این است که AI بتواند برای شکاف‌های موجود بین آموزش و یادگیری پُل‌هایی بزند و از این طریق بتوان به مدارس و مدرسان کمک کرد تا تلاش بیشتر و کارهای موثرتری را انجام دهند.

به وسیله هوش مصنوعی می‌توان تاثیرگذاری، شخصی‌سازی و مسئولیت‌های مدیریتی را به وسیله ایجاد زمان و انعطاف‌پذیری بیشتر برای مدرسان بهبود داد تا تمرکز بیشتر بر درک و سازگاری استعدادهای انسانی معطوف شود که هوش مصنوعی و کامپیوترها فعلاً در تشخیص آن‌ها مشکل دارند.

[IMG...

لطفا برای مشاهده کامل مطالب در انجمن ثبت نام کنید.

 

[NAST]

کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی​

اقدامات لازم برای به‌کارگیری هوش مصنوعی در کشاورزی هم در خصوص کالاهای زراعی و هم پیرامون شیوه‌های کشاورزی در مزرعه به سرعت در حال انجام است. محاسبات شناختی در مسیر تبدیل شدن به انقلابی‌ترین فناوری در زمینه خدمات کشاورزی است، زیرا می‌تواند شرایط و موقعیت‌های مختلفی را برای بهبود کارایی درک کند، بیاموزد و به آنها پاسخ دهد. به کمک هوش مصنوعی می‌توان کشاورزان را در خصوص استخراج ارزش بیشتر از زمین‌شان در عین حفاظت از منابع هدایت و راهنمایی کرد. در ادامه به این سوال پاسخ داده شده که در بازی‌های کامپیوتری کاربرد هوش مصنوعی چیست ؟

​