پیشتازان تکنولوژی ، اولین فروشگاه تخصصی محصولات استوک و کارکرده
021 - 9100 94 98
1 مقاله در هوش مصنوعی

همه چیز در مورد هوش مصنوعی

  تاریخ ۱٦ خرداد ۱۴٠۲
  تعداد بازدید 119

 

هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

 

حتما این اواخر اسم هوش مصنوعی و داده هایی که میتونید با استفاده از این علم به دست بیارید زیاد به گوشتون خورده، هدف مجموعه پیشتازان تکنولوژی هم در این مقاله این هست که هوش مصنوعی و شاخه یادگیری عمیق رو به صورت کوتاه و کاملا مفید به شما کاربران عزیز معرفی کنه تا بتونید ازش نهایت استفاده رو در حوزه های محتلف زندگی ، آموزشی ، کاری  و تفریحی خودتون داشته باشید.
 
 
 

 

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) یک علم چند رشته‌ای است که هدف آن توسعه و استفاده از سیستم‌های کامپیوتری برای انجام وظایفی است که نیازمند هوش و استنتاج انسانی هستند. یکی از زیرمجموعه‌های مهم هوش مصنوعی، یادگیری عمیق (Deep Learning) است که تلاش می‌کند با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق، نمایش‌های پیچیده از داده‌ها را بدست آورد و الگوها و ارتباطات پنهان را در آنها کشف کند.

یادگیری عمیق، درون‌یابی و نمایش داده‌ها را به صورت خودکار انجام می‌دهد و با استفاده از شبکه‌های عصبی ژرف، توانایی تشخیص الگوها، تصمیم‌گیری و پیش‌بینی را پیدا می‌کند. این شبکه‌های عصبی با ساختاری مشابه به ساختار مغز انسان، به تعداد زیادی لایه از نورون‌ها و واحدهای پردازشی تشکیل می‌شوند و درست زمانی که الگوریتم ها و روش های دیگر نمی توانند جوابی داشته باشند یادگیری عمیق بهترین گزینه است.

 

Artificial Intelligence

 

مهم ترین هدف یادگیری عمیق این است که ماشین ها مانند انسان فکر کنند و نسبت به مسائل و اتفاقات اطرافشان واکنش مناسبی از خود نشان دهند. یادگیری عمیق مزایای زیادی برای ما دارد که مجموعه پیشتازان تکنولوژی اینجا مهم ترین و کاربردی ترین مزایای یادگیری عمیق رو به شما توضیح میدهد:

1- قابلیت استخراج ویژگی‌های پیچیده: شبکه‌های عصبی عمیق قادرند اطلاعات مفید و ویژگی‌های پنهان در داده‌ها را به صورت خودکار و بهترین شکل استخراج کنند، بدون نیاز به تعریف دستی ویژگی‌ها.

2- قابلیت عملکرد بر روی داده‌های بزرگ: شبکه‌های عصبی عمیق می‌توانند با پردازش همزمان داده‌های بزرگ، از کارایی بالا و قدرت محاسباتی برخوردار باشند.

3- قابلیت تعمیم‌پذیری: با استفاده از یادگیری عمیق، می‌توان با انتقال دانش یادگرفته شده از یک وظیفه به وظایف مشابه دیگر، به راحتی به مسائل جدیدی پرداخت.

4- دقت بالا در وظایف تشخیص و تصنیف: شبکه‌های عصبی عمیق معمولاً دارای دقت بسیار بالا در تشخیص و تصنیف داده‌ها هستند و در بسیاری از مسائل پیچیده عملکرد برتری نسبت به روش‌های سنتی دارند.

 

Deep Learning

 

حالا برای اینکه بهتر متوجه بشید شاخه یادگیری عمیق از هوش مصنوعی میتونه چه کاربردهایی برای ما داشته باشه و تا چه اندازه ما رو در حرفه، کسب و کار، حوزه های آموزشی و موضوعاتی که در زندگی روزمره ما کاربرد دارند و باهاشون مواجه میشیم داشته باشه، مثال‌هایی از کاربردهای یادگیری عمیق برای شما مطرح می کنیم از جمله این کاربردها: تشخیص تصاویر، ترجمه ماشینی، پرسش و پاسخ زبان طبیعی، خودروهای هوشمند، پردازش گفتار و تحلیل احساسات و ..... می باشد.

 

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)

 

اگر بخواهیم به صورت خلاصه بگوییم، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی به توسعه روش‌ها و الگوریتم‌هایی مبتنی بر شبکه‌های عصبی ژرف می‌پردازد که توانایی تشخیص الگوها و استخراج ویژگی‌های پیچیده از داده‌ها را دارند. این روش‌ها در بسیاری از حوزه‌های هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی با استفاده از داده‌های بزرگ، دقت بالا و عملکرد بهتری نسبت به روش‌های سنتی دارند.