هر روز به تعداد ماشینهایی که مانند انسان فکر و عمل میکنند، اضافه میشود اما آیا میدانید این ماشینها چگونه میتوانند مهارتهای گوناگون را یاد بگیرند؟ آنها معمولاً از الگوریتم های یادگیری عمیق برای این کار کمک میگیرند.
یادگیری عمیق در محاسبات علمی محبوبیت زیادی به دست آورده است و الگوریتم های یادگیری ماشین و عمیق به طور گسترده توسط صنایعی که با مسائل پیچیدهای سروکار دارند، استفاده میشود. همه الگوریتم های یادگیری عمیق از انواع مختلفی از شبکههای عصبی برای انجام وظایف خاص استفاده میکنند اما این الگوریتمها چه نام دارند و کاربرد هر یک چیست؟ در این مقاله به بررسی نحوه عملکرد شبکههای یادگیری عمیق پرداخته و چگونگی تقلید آنها از مغز را شرح میدهیم.
دیپ لرنینگ یا یادگیری عمیق مانند سفر جذابی به دنیای هوش مصنوعی است. برای درک بهتر این موضوع ابتدا بیایید به نحوه یادگیری انسانها نگاهی بیندازیم. مغز انسان هر روز از طریق مواجهه با تجربیات جدید رشد میکند. وقتی نوزادان دیدن، شنیدن، بوییدن و حتی لامسه را تجربه میکنند، مغز آنها بهسرعت الگوها و قوانین جهان را درک میکند و بهمرور زمان آموزش میبیند. همین ایده در دیپ لرنینگ نیز وجود دارد.
در دیپ لرنینگ، مدلهای کامپیوتری توسط دادههای بزرگ و متنوع آموزش داده میشوند. این مدلها، همانند انسانها که از تجربیات خود استفاده میکنند تا جهان را درک کنند، سعی دارند با کمک الگوها و اطلاعات دادهای موجود به صورت خودکار یاد بگیرند. برای مثال، بهمرورزمان یاد میگیرند که زبانها را ترجمه کنند. بنابراین، دیپ لرنینگ مسیر هیجانانگیزی بهسوی ایجاد مدلهای هوشمند و توانمند است که تواناییهای یادگیری از دادههای پیچیده را دارند، مانند انسانها که از تجربیات زندگی خود یاد میگیرند. یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ (Deep Learning) از شبکههای عصبی مصنوعی برای انجام محاسبات پیچیده بر روی مقادیر زیادی داده استفاده میکند. یادگیری عمیق نوعی یادگیری ماشینی است که بر اساس ساختار و عملکرد مغز انسان کار میکند اما برای یادگیری از شبکهها یا الگوریتمهایی کمک میگیرد. الگوریتم های یادگیری عمیق، ماشینها را از طریق مثالهایی ملموس آموزش میدهند. پس از آموزش ماشینها میتوان از یادگیری عمیق در پزشکی، مراقبتهای بهداشتی، تجارت الکترونیک، سرگرمی و تبلیغات استفاده کرد. الگوریتمها و شبکههای مختلفی برای دیپ لرنینگ وجود دارد که در این مقاله میخواهیم ۱۰ مورد از برترین الگوریتم های یادگیری عمیق را به شما معرفی کنیم. الگوریتم های یادگیری عمیق تقریباً با هر نوع دادهای کار میکنند و برای حل مسائل پیچیده به مقادیر زیادی از قدرت و اطلاعات محاسباتی نیاز دارند اما این الگوریتمها چه هستند؟ بیایید با هر یک از شبکهها یا همان الگوریتم های یادگیری عمیق آشنا شویم. شبکههای سیانان که بهعنوان ConvNet نیز شناخته میشوند، عمدتاً از چندین لایه تشکیل شدهاند و به طور خاص برای پردازش تصویر و تشخیص اشیا استفاده میشوند. این نوع شبکه در سال ۱۹۹۸ توسط Yann LeCun توسعه یافت و اولینبار LeNet نام گرفت. در آن زمان، شبکههای CNN برای تشخیص ارقام و کاراکترهای کد پستی توسعه یافت ولی امروزه، CNNها در شناسایی تصویر ماهوارهها، پردازش تصویر پزشکی، پیشبینی سریال و تشخیص ناهنجاریها، کاربرد گستردهای دارند. CNNها دادهها را با عبور از لایههای متعدد و استخراج ویژگیها، پردازش میکنند. این لایهها عبارتاند از Convolutional، ReLU، Pooling و Fully Connected. لایه Convolutional دارای چندین فیلتر برای انجام عملیات کانولوشن است. لایه ReLU نقشه عملیات را تصحیح کرده و برای انجام عملیات بر روی عناصر استفاده میشود. خروجی آن نیز یک نقشه ویژگی اصلاح شده است. در مرحله بعد، لایه ادغام (Pooling) توسط نقشه ویژگی اصلاح شده تغذیه میشود. Pooling یک عملیات نمونهبرداری سطح پایین است که ابعاد نقشه ویژگی را کاهش میدهد. نتیجه تولید شده شامل آرایههای دو بعدی متشکل از بردار منفرد، بلند، پیوسته و خطی است که در نقشه ویژگی کشیده شدهاند. لایه بعدی یعنی لایه کاملاً متصل (Fully Connected) نامیده میشود. این لایه، ماتریس مسطح یا آرایه دوبعدی را تشکیل میدهد که دادهها را از لایه Pooling به عنوان ورودی دریافت و تصاویر را شناسایی میکند. LSTMها نیز از جمله الگوریتم های یادگیری عمیق به شمار میروند که به عنوان نوعی شبکه عصبی بازگشتی (RNN) شناخته میشوند. این نوع شبکهها برای یادگیری و سازگاری با دادههای پیوسته، مانند سریهای زمانی و متن یا صدا برنامهریزی شدهاند و میتوانند دادههای گذشته را برای مدتزمان بیشتری بهخاطر بسپارند. LSTMها میتوانند اطلاعات را در طول زمان ذخیره و بازیابی کنند که به آنها امکان میدهد الگوهای پیچیدهای را در دادهها شناسایی کنند. LSTMها از سه نوع دروازه تشکیل شدهاند: LSTMها با استفاده از این دروازهها، میتوانند اطلاعات را در طول زمان ذخیره و بازیابی کنند. علاوه بر کاربردهای پیشبینی سریهای زمانی، میتوان از آنها برای ساخت تشخیصدهنده گفتار، توسعه در داروسازی و ترکیب حلقههای موسیقی استفاده کرد. شبکههای عصبی بازگشتی یا RNN از برخی اتصالات جهتدار تشکیل شدهاند که چرخهای را به وجود میآورند که اجازه میدهد ورودی ارائهشده از LSTMها به عنوان ورودی در فاز فعلی RNN استفاده شود. این ورودیها توانایی به خاطر سپاری LSTMها را تقویت میکنند. بنابراین RNNها به ورودیهایی وابسته هستند که توسط LSTMها حفظ میشوند و تحت پدیده همگامسازی LSTMها کار میکنند. Unfold: آشکارسازی Hidden state at time t: حالت پنهان در زمان t Output at time t: خروجی در زمان t Input at time t: ورودی در زمان t RNNها بیشتر در زیرنویس کردن تصویر، تجزیهوتحلیل سریهای زمانی، تشخیص دادههای دستنویس و ترجمه دادهها به ماشین استفاده میشوند. اگر زمان به صورت t تعریف شده باشد، در یک RNN، خروجی یک واحد در زمان t به عنوان ورودی برای همان واحد در زمان t+1 استفاده میشود. این ویژگی به RNN اجازه میدهد تا اطلاعات را در طول زمان ذخیره و بازیابی کند. GANها به عنوان نوع خاصی الگوریتم های یادگیری عمیق تعریف میشوند که برای تولید نمونههای جدیدی از دادهها که با دادههای آموزشی مطابقت دارند، استفاده میشود. GAN معمولاً از دو جزء تشکیل شده است؛ یک مولد که یاد میگیرد دادهها را تولید کند و یک متمایزگر که دادههای واقعی را از دادههای تولید شده توسط مولد تشخیص میدهد. Random Input Vector: بردار ورودی تصادفی Generator Model: مولد Generated Example: نمونه تولید شده Real Example: نمونه واقعی Discriminator Model: مدل متمایزگر Update Model: بهروزرسانی مدل Binary Classification Real/fake: طبقهبندی باینری واقعی/جعلی GANها به دلیل استفاده مکرر برای شفافسازی تصاویر نجومی و سایر عملیات، کاربرد زیادی پیدا کردهاند. همچنین در بازیهای ویدیویی برای افزایش گرافیک بافتهای دو بعدی با بازآفرینی آنها در وضوح بالاتر مانند ۴K استفاده میشود. علاوه بر این، در ایجاد شخصیت کارتونی واقعگرایانه و همچنین رندر چهره انسان و اشیاء سه بعدی به خوبی عمل میکنند. RBFNها انواع خاصی از شبکههای عصبی هستند که از یک رویکرد پیشخور (feed-forward) پیروی کرده و از توابع شعاعی به عنوان توابع فعالسازی استفاده میکنند. آنها از سه لایه به نامهای لایه ورودی، لایه پنهان و لایه خروجی تشکیل شدهاند که بیشتر برای پیشبینی سریهای زمانی، آزمایش رگرسیون و طبقهبندی استفاده میشوند. Input Vector: بردار ورودی Input Layer: لایه ورودی Hidden Layer: لایه پنهان Weighted sums: مجموع وزنها شبکههای تابع پایه شعاعی، وظایف خود را با اندازهگیری شباهتهای موجود در مجموعهدادههای آموزشی، انجام میدهند. در واقع، RBFN از آزمونوخطا برای تعیین ساختار شبکه استفاده میکند که در دو مرحله انجام میشود: MLP ابتداییترین مدل از الگوریتم های یادگیری عمیق و همچنین یکی از قدیمیترین تکنیکهاست. اگر در یادگیری عمیق مبتدی هستید و بهتازگی کاوش در آن را آغاز کردهاید، توصیه میکنیم با MLP شروع کنید. MLPها را میتوان به عنوان شکلی از شبکههای عصبی feed-forward نام برد. عملکرد MLP به شرح زیر است: Input Layer: لایه ورودی Hidden Layers: لایههای پنهان Output Layer: لایه خروجی لایه اول یعنی لایه ورودی، ورودیها را میگیرد و آخرین لایه بر اساس لایههای پنهان، خروجی را تولید میکند. هر گره به گرههای موجود در لایه بعدی متصل است. بنابراین، اطلاعات به طور مداوم بین لایههای متعدد به جلو منتقل میشود. به همین دلیل است که به آن شبکه پیشخور (feed-forward) گفته میشود. MLP از یک تکنیک یادگیری نظارت شده رایج به نام «پس انتشار (backpropagation) برای آموزش» استفاده میکند. هر لایه پنهان با مقداری وزن (مقادیر اختصاصدادهشده به طور تصادفی) تغذیه میشود. سپس، ترکیبی از وزن و ورودی به یک تابع فعالسازی ارائه میشود که برای تعیین خروجی به لایه بعدی منتقل شود. پس از این کار، اگر به خروجی مورد انتظار نرسیدیم، ضرر (خطا) را محاسبه میکنیم و برای بهروزرسانی وزنها به عقب برمیگردیم. این فرایندی تکراری است تا زمانی که خروجی پیشبینی شده (با آزمونوخطا) به دست آید. MLPها معمولاً از توابع سیگموئید، واحد خطی اصلاح شده (ReLU) و tanh به عنوان توابع فعالسازی استفاده میکنند. شبکههای MLP توسط رسانههای اجتماعی (مانند اینستاگرام و فیسبوک) برای فشردهسازی دادههای تصویر استفاده میشوند تا به بارگذاری سریعتر تصاویر کمک کنند. کاربردهای دیگر این مدل از الگوریتم های یادگیری عمیق عبارتاند از استفاده در تشخیص تصویر و گفتار، فشردهسازی دادهها و حل مشکلات طبقهبندی. تصور کنید با یک مجموعهداده از صدها ویژگی کار میکنید و میخواهید دادههای خود را برای درک ارتباط بین هر ویژگی، در ابعاد کوچکتری تجسم کنید. تصور آن توسط انسانها یا با استفاده از نمودارهای پراکنده یا زوجی ممکن نیست. اینجا الگوریتم یادگیری عمیق SOM به میان میآید. SOM با کاهش ابعاد دادهها به ما کمک میکند توزیع مقادیر ویژگی را تجسم کنیم. منظور از کاهش ابعاد، حذف ویژگیهایی است که ارتباط کمی با یکدیگر دارند. SOMها دادههای مشابه را با ایجاد یک نقشه یکبعدی یا دوبعدی، با هم گروهبندی میکنند. همانند سایر الگوریتمها، در SOM نیز وزنها به صورت تصادفی برای هر گره، مقداردهی اولیه میشوند. در هر مرحله، یک نمونه بردار (X)، به طور تصادفی از مجموعهدادههای ورودی گرفته شده و فاصله بین X و سایر بردارها محاسبه میشود. پس از رأیگیری، بهترین واحد تطبیق (BMU) نزدیک به X، از بین تمام بردارهای دیگر انتخاب میشود. هنگامی که BMU شناسایی شد، بردارهای وزن بهروز شده و BMU و همسایگان توپولوژیکی آن به بردار ورودی X نزدیکتر میشوند. این فرآیند تا زمانی که خروجی مورد انتظار را به دست آوریم، تکرار میشود. برای مثال، یک بردار ورودی با رنگهای مختلف را تصور کنید. این دادهها به یک SOM تغذیه میشوند و سپس SOM دادهها را به مقادیر RGB دو بعدی تبدیل میکنند. در نهایت رنگهای مختلف را از هم جدا و دستهبندی میکنند. Input data: داده ورودی SOM Converts the data into 2D RGB values :SOM دادهها را به مقادیر RGB دو بعدی تبدیل میکند. Segregates and categorizes the diffrent colors: رنگهای مختلف را تفکیک و دستهبندی میکند. کاربردهای الگوریتم SOM عبارتاند از تجزیهوتحلیل تصویر، تشخیص خطا، نظارت و کنترل فرایند و غیره. SOMها به دلیل تواناییشان در ایجاد تجسمهای قدرتمند، برای مدلسازی سهبعدی سر انسان با استفاده از تصاویر استریو استفاده میشوند. همچنین، این مدل خاص از الگوریتم های یادگیری عمیق در بخش مراقبتهای بهداشتی برای ایجاد نمودارهای سهبعدی بسیار کاربردی هستند. یک شبکه باور عمیق (DBN) با الحاق چندین لایه ماشین بولتزمن محدود شده (RBM) ساخته میشود. هر لایه RBM میتواند با لایههای قبلی و بعدی خود ارتباط برقرار کند. DBNها با استفاده از الگوریتم Greedy از قبل آموزش داده شدهاند. این الگوریتم از یک رویکرد لایه به لایه برای یادگیری تمام وزنهای مولد استفاده میکند. جالب است بدانید که در این مدل خاص از الگوریتم های یادگیری عمیق همه متغیرهای یکلایه به متغیرهای دیگر در لایه بالایی متکی هستند. Input Layer: لایه ورودی Hidden Layer 1: لایه پنهان ۱ Hidden Layer 2: لایه پنهان ۲ Hidden Layer 3: لایه پنهان ۳ چندین مرحله از نمونهبرداری گیبس (Gibbs) در دو لایه پنهان بالای شبکه، اجرا میشوند. ایده این کار این است که یک نمونه از RBM که توسط دو لایه پنهان بالا تعریف شده است، ترسیم کنیم. در مرحله بعد، از یک گذر نمونهبرداری اجدادی (Ancestral Sampling) کمک بگیریم تا نمونهای از واحدهای قابلمشاهده را تهیه کنیم. یک گذر از پایین به بالا میتواند به یادگیری مقادیر متغیرهای پنهان در هر لایه منجر شود. پیش آموزش Greedy نیز از بردار داده مشاهده شده در پایینترین لایه شروع میشود. سپس این الگوریتم با کمک fine-tuning از وزنهای مولد در جهت مخالف استفاده میکند. کاربردهای الگوریتم DBN نیز عبارتاند از تشخیص، خوشهبندی، ایجاد تصاویر، توالیهای ویدیویی و دادههای موشن کپچر. رمزگذاری خودکار نوع خاصی از الگوریتم های یادگیری عمیق و شبکههای عصبی است که ورودیهای آن معمولاً با خروجیهایشان یکسان است. این برنامه عمدتاً برای حل مشکلات مربوط به یادگیری بدون نظارت طراحی شده است. رمزگذارهای خودکار، شبکههای عصبی آموزشدیدهای هستند که دادهها را تکرار میکنند. به همین دلیل است که ورودیها و خروجیها بهطورکلی یکسان هستند. آنها برای دستیابی به وظایفی مانند کشف دارو، پردازش تصویر و پیشبینی جمعیت استفاده میشوند. رمزگذارهای خودکار شامل سه جزء به نامهای انکدر، کد و دیکودر هستند. آنها ساختاری دارند که میتوانند ورودیها را دریافت کرده و به خروجیهای مختلف تبدیلشان کنند. آنها این کار را با رمزگذاری تصویر یا ورودی و کاهش اندازه آن انجام میدهند. اگر تصویر بهدرستی قابلمشاهده نباشد، برای شفافسازی به شبکه عصبی ارسال میشود. سپس، تصویر شفاف شده را یک عکس بازسازی شده مینامند و این دقیقاً شبیه به تصویر قبلی است. برای درک این فرآیند پیچیده، نمودار زیر را ببینید. Encoder: رمزگذاری یادگیری عمیق در طول پنج سال گذشته تکامل یافته و الگوریتم های یادگیری عمیق در بسیاری از صنایع به طور گستردهای محبوب شدهاند چرا که به کمک این الگوریتمها میتوان به ماشینها انجام عملیات مختلف را یاد داد. ماشینها به طور مداوم توسط این الگوریتمها آموزش میبینند تا در نهایت مانند یک انسان عمل کنند اما این کار چگونه امکانپذیر است؟ در دوره بوت کمپ پایتون و هوش مصنوعی به طور کامل به آموزش الگوریتم های یادگیری عمیق پرداختهایم. با گذراندن این دوره میتوانید اطلاعات بسیار خوبی در این زمینه به دست آورید و وارد دنیای جذاب هوش مصنوعی و یادگیری عمیق شوید. انواع الگوریتم های یادگیری عمیق
شبکههای عصبی کانولوشن (CNN)
شبکههای حافظه کوتاهمدت (LSTM)
شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)
شبکههای مولد تخاصمی (GAN)
شبکههای تابع پایه شعاعی (RBFN)
پرسپترونهای چندلایه (MLP)
نقشههای خودسازماندهی (SOM)
شبکههای باور عمیق (DBN)
Output Layer: لایه خروجیرمزگذاری خودکار (Autoencoders)
Decoder: رمزگشایییادگیری عمیق را عمیق یاد بگیرید
جدیدترین مطالب
وقتی میخواهیم بفهمیم آیا دو گروه مختلف از نظر پراکندگی دادههای شبیه به هم دارند یا نه؟ از آزمون F استفاده میکنیم. در واقع این آزمون یک روش کاربردی برای سنجش این تفاوتها با استفاده از یک عدد خاص به نام آماره F است. اگر این عدد از یک حد خاصی […]
تصور کنید که میتوانید با یک کلیک، اشیا اضافی را از عکس خود حذف کرده، پسزمینه عکس را به طور کامل تغییر داده یا تصاویر خلاقانه و منحصربهفرد خلق کنید. این قدرت هوش مصنوعی فتوشاپ است که قصد داریم امروز درباره آن صحبت کنیم. در دهههای اخیر، سرعت پیشرفت تکنولوژی هوش مصنوعی موجب […]
این روزها کمتر کسی است که نداند هوش مصنوعی و رباتیک در کنار یکدیگر زندگی بشر را متحول کردهاند! البته ارتباط بین رباتیک و هوش مصنوعی بسیار نزدیک است. با این حال این دو مقوله متفاوت از یکدیگر هستند و بسیاری از افراد که با هوش مصنوعی آشنایی ندارند، به اشتباه آن را با رباتیک […]
زبان برنامهنویسی پایتون به دلیل سادگی، خوانایی و کاربردهای گسترده، به یکی از محبوبترین زبانها در دنیای برنامهنویسی تبدیل شده است. از همین رو، تقاضا برای یادگیری این زبان روزبهروز در حال افزایش است و همه به دنبال پیدا کردن بهترین کتاب پایتون و انتخاب برترین منابع آموزشی برای این زبان برنامه نویسی هستند. راههای […]
پایتون و سی شارپ از زبانهای برنامهنویسی پرکاربردی هستند که تأثیر قابلتوجهی در دنیای برنامهنویسی و رباتیک داشتهاند. هر دو زبان پایتون و سی شارپ، همانند C++ شیگرا بوده و امکان توسعه سریع و عملکرد عالی در طیف وسیعی از برنامههای کاربردی را ارائه میدهند. با این حال، ویژگیها و خصوصیات متمایزی دارند که با مقایسه […]
وقتی قرار است از آموزش نصب چت جی پی تی در ایران صحبت کنیم، بد نیست بدانیم چت جی پی تی (ChatGPT) یک مدل پردازش زبان طبیعی است و توسط OpenAI توسعه یافته که از مدل زبانی GPT-3 استفاده میکند. این مدل به عنوان یک سیستم متنی پیشرفته، توانایی پردازش و درک زبان انسانی را […]
پردازش تصویر پروسهای است که در آن دستکاری و تجزیه و تحلیل اطلاعات بصری انجام میشود و هدف از این کار بهبود تصویر، تبدیل یا استخراج دادههای معنیدار از آن است که در حوزههای مختلفی مانند پزشکی، امنیت و کشاورزی کاربرد دارد. Image processing یک حوزه میان رشتهای بین علوم کامپیوتر، ریاضیات و مهندسی است. […]
تصور کنید بدون اینکه لازم باشد کاناپه خود را ترک کنید در حال گشتوگذار در استراحتگاه ساحلی هستید که بهاندازه یک قاره با شما فاصله دارد یا در حال بازدید از هتلی هستید که قصد دارید در سفر بعدیتان رزرو کنید. شاید دور از ذهن به نظر برسد اما این روزها به کمک تور مجازی […]
آیا به زبان برنامه نویسی پایتون علاقه دارید یا چون فکر میکنید با یادگیری پایتون آینده روشنی در انتظارتان است به فکر شروع یادگیری افتادهاید؟ دلیلتان هر چه که باشد، در وهله اول بتوانید به این سوال پاسخ دهید که باید برای یادگیری پایتون از کجا شروع کنم و کم کم با چم و خم […]
نرمافزارهای ویرایش ویدیو ابزارهایی برای تدوین فیلمها، اضافه کردن افکتها در ویدئو و کارهایی از این دست هستند. طیف گستردهای از نرمافزارهای ویرایش ویدئو در اختیار تدوینگرها وجود دارد؛ از نرمافزارهای ساده و پایهای مانند iMovie گرفته تا ابزارهای پیشرفتهتر مانند Adobe Premiere Pro و Final Cut Pro. در سالهای اخیر هوش مصنوعی نقش مهمی […]
اگر شما هم فیلم Her (2013) را در زمان اکران یا حداقل دو تا سه سال بعدش دیده باشید، احتمالا برایتان چندان قابل تصور نبود که این رویا، یک روز نه چندان دوری به طور واقعی تحقق بیابد. بله، این روزها ما شاهد رشد شگفتانگیز هوش مصنوعی یا همان Artificial Intelligence (AI) هستیم که تلاش […]
پایتون، یکی از محبوبترین زبانهای برنامهنویسی است که بهدلیل متن بازبودن آن، به یکی از کاربردیترین زبانهای مورد استفاده توسعهدهندگان، تبدیل شده است. تابهحال بارها از کاربرد و استفاده از پایتون، بهدلیل تطبیقپذیری و سهولت استفاده در صنایع مختلف و بهخصوص حوزه نرمافزار و IT شنیدهاید؛ به همین دلیل شاید کاربرد پایتون در مهندسی صنایع، کمی دور از […]
یکی از چالشهایی که هر کسب و کار در طول فعالیت خود با آن روبرو میشود، نحوه بازاریابی و جذب مشتری بیشتر است. از گذشته تا به امروز کارهای زیادی برای جذب مشتری انجام شده که بعضی از آنها موفق و برخی دیگر ناموفق بودهاند. امروزه باتوجه به پیشرفت تکنولوژی، راههای نوینی برای بازاریابی وجود […]
امروزه ما در دنیای تجاری پررقابت مدرن زندگی میکنیم و در این دنیا سازمانی برنده است که از دیتاها و اطلاعات برای اتخاذ تصمیمهای حیاتی خود استفاده کند. با حجم زیادی از دادههایی که هر روز تولید میشود، کسبوکارها ممکن است با چالشهایی برای تصمیمگیری و طراحی استراتژی درست مواجه شوند. در اینجا دانش هوش […]
عکسها بهترین وسیله برای حفظ دائمی خاطرات ما هستند و اکثر آنها برایمان ارزش معنوی دارند. جدای از این دنیای تبلیغات نیز، بهشدت به تصاویر و عکسهای زیبا و باکیفیت متکی است. به لطف ابزارهای هوش مصنوعی برای ادیت عکس، این امکان را داریم که عکسهایمان را حرفهای ویرایش کنیم، تغییر دهیم و با سرعت […]
شیب پیشرفت هوش مصنوعی و بهخصوص یادگیری ماشین در سالهای اخیر بسیار تند است! دیگر نمیتوانید به اطراف خود نگاهکنید و اثری از یادگیری ماشین نبینید. از الگوریتم موتورهای جستوجو برای رتبهبندی سایتها گرفته تا قفل گوشیتان که فقط با چهره شما باز میشود، همه و همه از دستاوردهای یادگیری ماشین است. اما آیا تا […]
بیش از یک سال است که تمام شایعهها درباره دنیای جدیدی از تکنولوژی به واقعیت پیوسته و شاهد دورانی بیسابقه هستیم که هوش مصنوعی، مانند سحر و جادو در حال تغییر دادن زندگی ماست. در این مسیر پرفراز و نشیب هم فناوریهایی مانند هوش مصنوعی مایکروسافت پیشرو بودهاند و توانستهاند به شکلهای ابتکاری و حتی شگفتآور، در […]
اطلاعات نادرست و ناآگاهی مدیران از فرآیند کسب و کار، ارتباط مستقیمی با اتخاذ تصمیمهای نادرست و نهچندان کارآمد دارد. کاری که BI انجام میدهد، تجزیه و تحلیل دادههای فعلی برای ارائهی گزارشهای قابل هضم، معیارها و روندهایی است که به سازمانها در تحلیل و برنامهریزی بهتر، افزایش عملکرد و بهبود در استراتژیهای کسب و […]
آیا میدانستید تقریباً ۹۹ درصد شرکتهای بزرگ دنیا از نرم افزارهای ردیابی متقاضی (ATS) استفاده میکنند؟ یعنی رزومه همه کارجویان در مرحله اول توسط یک ماشین سنجیده و ارزیابی میشود. حالا اگر رزومه شما دقیقاً برای آن شغل و به آن شکلی که سیستم ATS میپسندد؛ تنظیم نشده باشد، ممکن است اصلا مورد توجه قرار […]
میخواهید برنامهنویسی را شروع کنید و دنبال یک زبان آسان میگردید؟ یکی از بهترین انتخابهای پیشروی شما پایتون است. این زبان علاوهبر آسان بودن، مزایای زیادی دارد که میتواند آینده شغلی شما را همه جای دنیا تضمین کند. در این مقاله با ریز و درشت این زبان آشنا میشویم و به سوال پایتون چیست به […]
اقتصاد رفتاری به ما میگوید که انسانها در برابر تصمیمات اقتصادی و مالی مانند پیشبینیهای اقتصاد کلاسیک رفتار نمیکنند؛ چراکه از دید اقتصاد رفتاری انسان یک کامپیوتر نیست و انتخابهایش متاثر از عوامل مختلفی مانند محیط پیرامون، اولویتها و شرایط اجتماعی است. پس شما به عنوان فروشنده یک کالا یا خدمات نباید پیرو روشهای کلاسیک […]
هدف اولیه هوش مصنوعی (AI) این است که ماشینها را قادر سازد کارهایی را انجام دهند که انجام آنها معمولاً به هوش انسانی نیاز دارد، مانند ادراک بصری، تشخیص گفتار، تصمیمگیری و ترجمه زبان. در واقع هوش مصنوعی یک علم پویا و تاثیرگذار است که در حوزه توسعه نرمافزار ظهور کرده و به سرعت جای […]
طبق نظرسنجی HubSpot در مورد ترندهای جهانی، ۹۵٪ از مردم برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد یک محصول یا خدمات، ترجیح میدهند ویدیوی توضیحی را تماشا کنند؛ این یعنی افراد با محتوای ویدیویی بیش از سایر اشکال محتوا مثل متن و تصویر تعامل دارند. نتایج نشان میدهند که در دنیای بصری امروزی، این نوع محتوا ترافیک بیشتری […]
اگر به دنیای طراحی سایت قدم گذاشتهاید، به شما تبریک میگوییم؛ زیرا علاوه بر اینکه ماجراجویی جدیدی را شروع کردهاید، وارد مسیر پر فراز و نشیبی شدهاید که در حوزه تکنولوژی، نقش بسیار مهمی ایفا میکند. در این نوشته قصد داریم از هوش مصنوعی برای طراحی سایت صحبت کنیم تا بتوانید از این ابزار جدید […]
هوش مصنوعی یک شاهکار باورنکردنی در ایجاد ماشینهایی که راه خود را در صنایع و رشتههای مختلف باز کرده و قادر است کارهای هوشمندانه انجام دهد. رشتههایی مانند مراقبتهای بهداشتی، امنیت سایبری، بازیهای ویدیویی، مدیریت کسب و کار و خودروسازی. از آنجائیکه استفاده از هوش مصنوعی امکانات و امیدهای جدیدی را برای روزهای آینده ایجاد […]
از ادیتهای طولانی مدت در فتوشاپ خسته شدهاید و بهدنبال راهی هستید که با چند کلیک ساده این کار را برای شما انجام دهد؟ خبری خوبی برای شما داریم! در سال اخیر هوش مصنوعی بالاخره به اوج کاربرد خود نزدیک شده و در تمام شاخهها نفوذ کرده است. هوش مصنوعی فتوشاپ یکی از جدیدترین پیشرفتهای این تکنولوژی […]
یادگیری پایتون در ابتدا ممکن است برای شما چالش برانگیز باشد، اما باید بخاطر این چالشها جا بزنیم و از یادگرفتن منصرف شویم؟ البته که نه! بلکه باید دنبال راهی باشیم که بتوانیم این پستیوبلندیها را هموار کنیم. یکی از بهترین روشها برای یادگیری مهارت جدید استفاده از کلاسهای آموزشی است. داشتن استادی ماهر میتواند […]
آیا تابهحال فکر کردهاید که چگونه رباتهایی مثل سوفیا یا دستیاران خانگی میتوانند شبیه یک انسان، با شما تعامل داشته باشند؟ همه اینها بهخاطر جادوی پردازش زبان طبیعی nlp است. با استفاده از ان ال پی میتوانید کاری کنید که ماشینها توانایی خواندن، درک و استخراج معنی از زبانهای انسانی را داشته باشند. ازآنجایی که زبانهای انسانی […]
ظهور فناوری AI در چهارچوب انقلاب صنعتی چهارم، به یک روند قابل توجه برای جوامع در سراسر جهان تبدیل شده است. هر روزه شاهد هستیم که استفاده از فناوریهای هوش مصنوعی در توسعه برنامهها و الگوریتمهای یادگیری ماشین در کارخانهها، بهداشت، بانکداری، امنیت و همچنین تجارت الکترونیک، رسانههای جمعی و پلتفرمهای اپلیکیشن موبایل و غیره، […]
چت جی پی تی یک ابزار هوش مصنوعی است که این روزها به دلیل کاربردهای زیادی که دارد، محبوب شده است. اما استفاده از چت جی بی تی در ایران مانند هر فناوری پیشرفته جهانی دیگری با مجموعهای از چالشها و مشکلات، روبهرو است. در این مقاله میخواهیم بررسی کنیم که کاربران ایرانی چطور میتوانند از GPTChat […]
با پیشرفت تکنولوژی و ظهور هوش مصنوعی مولد، همه ما آیندهای را تصور میکنیم که در آن رباتها بر انسانها حکمرانی میکنند و دستهای فلزی آنها ساختار آموزش و کسب و کارهای انسانی را از بین میبرند اما باور کنید که این تصور تنها یکی از احتمالات موجود است و پیشرفتهای تکنولوژی و هوش مصنوعی […]
احتمالا شما هم به یاد دارید که تا همین چند سال پیش چیزی به اسم خانه هوشمند فقط در فیلمهای علمی تخیلی وجود داشت! در حالی که امروزه چنین چیزی دیگر یک رویا نیست بلکه با پیشرفت تکنولوژی، چنین خانههای هوشمندی در حال ساخت هستند و از این پس میتوانیم در واقعیت هم داخل خانههای […]
لوگو بهعنوان یک نشان بصری منحربهفرد، چهرهٔ کسبکار شماست که باید با دقت طراحی شود تا ارزشهای برندتان را بهدرستی بیان کند. همین امر طراحی لوگو را سخت، گران و زمانبر میکند. خوشبختانه هوش مصنوعی که توانایی بالایی در اتوماسیونسازی وظایف و کارهایی دارد،زمانی منحصراً به تخصص انسان وابسته بود؛ این بار هم راهحلی آسانتر […]
هوش مصنوعی از مباحث داغ امروز در علم کامپیوتر است و در زمینههای مختلف مورد استفاده قرار میگیرد. هوش مصنوعی با بهره گرفتن از عملکردهای شناختی انسان، به ماشینها این توانایی را داده تا مسائل گوناگون را حل کنند. خدمات هوش مصنوعی بسیار گسترده هستند و در بهبود زندگی بشر نقش مؤثری ایفا میکنند. این […]
همانطور که میدانید، امروزه کاربردهای فراوان هوش مصنوعی در حوزههای مختلف، از جمله پزشکی، خودروسازی، مالی و غیره موجب شده تا این فناوری، بسیاری از علاقهمندان و سرمایهگذاران را به خود جلب کند. امروزه شاهدیم که هوش مصنوعی در بسیاری از بخشهای زندگی ما اعم از کار، تفریح و حتی ارتباطات اجتماعی نفوذ کرده است. […]
آیا تابهحال به این فکر کردهاید که برنامههای هواشناسی چطور آبوهوای روزهای آینده را پیشبینی میکنند؟ یا ماشینهای بدون سرنشین چطور بدون راننده در خیابانها حرکت میکنند؟ همه اینها با ماشین لرنینگ محقق شدهاند. ماشین لرنینگ یکی از فناوریهایی است که نقش بسیار مهمی را در قرن ۲۱ بازی میکند و […]
حتما شما هم موقع اسکرول در اینستاگرام کلی از این مدل ویدیوهای تغییر صدای خوانندهها بهجای هم یا صداگذاری شخصیتهای معروف روی افراد را دیدهاید که حسابی هم وایرال شدهاند؛ چون برای مخاطب جذابیت و تازگی دارند. تصور کنید که صدایتان را بتوانید با ابزار هوش مصنوعی تغییر صدا به افراد معروفی مثل مورگان فریمن شبیهسازی کرده […]
«هوش مصنوعی» یا «Artificial Intelligence» یکی از شاخههای علم کامپیوتر است که با پیشرفت روزافزون خود، به نوعی زندگی همه ما را تحت تاثیر قرار داده است. برای مثال در پزشکی، هوش مصنوعی توانسته به یکی از رقبای جدی پزشکان حاذق تبدیل شود و عمل جراحی انجام دهد. برای عقب نماندن از سرعت رشد روزافزون […]
اگر محتوا تولید کرده باشید، احتمالاً میدانید که مراحل مختلفی را باید پشت سر بگذارید. برای پیدا کردن ایده باید زمان زیادی اختصاص دهید، کلیدواژههای مختلف را جستجو کنید تا به منابع موردنظرتان برسید، منابع را کنار هم بگذارید تا محتوای معنادار و یکپارچه آماده کنید و در نهایت عکسهای مناسب طراحی کنید تا مطلب […]
هوش مصنوعی شاخهای گسترده از علوم کامپیوتر است که امروزه به یکی از داغترین مباحث روز تبدیل شده، تا حدی که میتوان گفت اکثر افراد راجع به هوش مصنوعی و کارکردهایش اطلاع دارند. هدف از طراحی و ایجاد هوش مصنوعی «تولید ماشینها و سیستمهای هوشمند با توانایی انجام فعالیتهای انسانی» است. با پیشرفت تکنولوژی، نقش هوش مصنوعی […]
هوش مصنوعی یا همان “artificial intelligence” که بهصورت مختصر “AI” نامیده میشود، شاخهای از علوم کامپیوتر با هدف شبیهسازی هوش انسانی در سیستمها و ماشینها است. این فناوری در واقع ماشین یا سیستمی است که طوری طراحی و برنامهنویسی شده تا بتواند مانند انسانها فکر کند و از رفتار آنها تقلید نماید. برای یادگیری هوش مصنوعی نیاز […]
این روزها هوش مصنوعی با سرعتی باور نکردنی در حال نفوذ به تار و پود زندگی ما انسانها است. به طوری که تا چند سال آینده انجام کارهای معمولی بدون استفاده از این تکنولوژی سخت یا غیر ممکن خواهد بود. در نتیجه به زودی همه ما برای پاسخ به نیازهای ضروری زندگی خود باید این […]
احتمالاً برای شما هم پیش آمده که هنگام بازدید از وبسایتهای گوناگون، با تبلیغات ویژهای رو به رو شوید؛ تبلیغاتی که به حوزه فعالیت و علاقه شما مرتبط هستند و به نظر میرسد که برای شما طراحی شدهاند. اما این کار، چطور اتفاق میافتد؟ تبلیغ کننده چه شناختی از موضوعات مورد علاقهتان دارد که تبلیغات […]
احتمالا شما هم این روزها مطالب زیادی درمورد آموزش برنامهنویسی هوش مصنوعی شنیدهاید. چنین آموزشهایی برای آمادهسازی مدیران مجرب، کارشناسان و مشاوران، به منظور بهبود عملکردهای سازمانی طراحی شده است. همچنین نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی، برای کسانی ایدهآل است که به دنبال درک عمیقتر از این رشته جدید هستند و به اشتغال در این زمینه علاقه […]
برنامه نویسی هوش مصنوعی شامل توسعه ابزارها، نرمافزارها یا برنامههایی است که توانایی یادگیری از دادههای گسترده را دارند. برنامه نویسی، توسعهدهندگان را قادر میسازد تا نتایج را پیشبینی کنند، تصمیمهای درست بگیرند و بهطور مؤثر به چالشهای خاص رسیدگی کنند. سازمانها از برنامه نویسی هوش مصنوعی برای افزایش کارایی مانند خودکار کردن کارهای تکراری […]
به نظر میرسد آینده هوش مصنوعی یک چشم انداز سریع و در حال تغییر است. زیرا نوآوریهای فعلی در این زمینه با چنان سرعتی در حال شتاب هستند که انسان را بسیار گیج میکنند. این روزها هوش مصنوعی در حال شکل دادن آینده بشریت در صنایع مختلف است. حدوداً ۴۴ درصد از سازمانها و شرکتها […]
یادگیری هوش مصنوعی یک مسیر جذاب و پر هیجان است. هوش مصنوعی یک رشته در حال رشد است. اگرچه ما از نمایش خدمتکاران رباتی در فیلمهای علمی تخیلی فاصله زیادی داریم اما هوش مصنوعی به بخشی از زندگی روزمره انسان تبدیل شده است. درحالیکه برخی از برنامههای کاربردی هوش مصنوعی مانند اتومبیلهای خودران هنوز در […]
تا چند سال پیش، کار کردن با هوش مصنوعی موضوعی خیالی یا در برخی مواقع ترسناک به نظر میرسید. اما امروزه این فناوری یک ابزار رایج با کاربردهای روزانه بیشماری است که همه ما بارها با بسیاری از آنها تعامل داشتیم.یکی از راههایی که میتوانید در مورد دنیای هوش مصنوعی اطلاعات بیشتری کسب کنید، خواندن کتاب هوش […]
رشته هوش مصنوعی (AI) بخشی از علم کامپیوتر است که به طراحی سیستمهای هوشمند مربوط میشود. یعنی سیستمهایی که ویژگیهای انسانی مانند درک زبان، یادگیری، استدلال، توانایی حل مشکلات، قدرت تفکر، برقراری ارتباط و… دارند. در واقع هوش مصنوعی عبارت است از تشخیص کامپیوتری، استدلال و عمل. به این صورت که رفتار انسان را شبیهسازی کرده و […]
این روزها هوش مصنوعی به سرعت به یکی از مهمترین و پرطرفدارترین مفاهیم مدرن تبدیل شده است. بهطوری که از فیلمهای علمی تخیلی گرفته تا خبرهای روزمره در مورد هوش مصنوعی، تخیل و کنجکاوی همه را تحریک میکند. اما سوالی که مطرح میشود این است که آیا واقعاً درک کاملی از قدرت و تأثیر هوش […]
اگر از فعالان باسابقهی بازارهای مالی هستید و معاملهگری را به عنوان یک حرفه یا منبع درآمد اصلی خود انتخاب کردهاید، احتمالا از مصائب و خطرات فعالیت در این بازار آگاهی دارید. فعالیت در بازارهای مالی دو روی متفاوت از سکه را به شما نشان میدهد؛ اینکه میتوانید در چند لحظه سود بزرگی عاید شوید […]
این روزها همه جا حرف از هوش مصنوعی و علم داده تئوری تا عمل است؛ چت جی پی تی، چاسپر، دال ای و غیره نمونههایی از هوش مصنوعی هستند که به انسان در ایده پردازی، نویسندگی، تصویرسازی و بسیاری از کارهای دیگر کمک کنند. اگرچه عموم مردم با هوش مصنوعی آشنایی دارند، اما کمتر کسی به کاربرد […]
کامپیوترها دستبهدست انسان میدهند، اطلاعات را آنالیز میکنند و دانش مدفون شده در آنها را استخراج میکنند؛ این داستان علم داده یا همان دیتا ساینس است. متخصصان علم داده برای اینکه از ظرفیت کامپیوترها استفاده کنند، باید با زبانهای برنامهنویسی مثل پایتون آشنایی داشته باشند. زبانهایی که بعضی از آنها به صورت تخصصی برای این […]
آیا میدانید کاربرد پایتون در هوش مصنوعی چیست؟ احتمالا تا به امروز به این موضوع دقت کردید که ایلان ماسک دائماً در تلاش است تا به ما بیاموزد که ورود بیش از حد رباتها (که نتیجه پیشرفت هوش مصنوعی هستند) به زندگی انسانها چقدر میتواند خطرناک باشد! با این وجود، هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی به تکامل […]
اگر نگاهی به وبسایتهای تکنولوژی بیندازید، به احتمال زیاد با عبارت هوش مصنوعی و اخبار و اتفاقات حول آن در دنیا روبرو میشوید. برای مثال اینکه “هوش مصنوعی در حال جایگزین شدن خیلی از مشاغل است” ، یکی از خبرهایی است که معمولاً بسیاری از رسانهها در مورد آن صحبت میکنند. سؤال این است که […]
همانطور که میدانید، هوش مصنوعی بهعنوان یکی از پیشرفتهترین و جذابترین حوزههای علمی، در حال حاضر بسیار مورد توجه قرار گرفته است. هوش مصنوعی این توانایی را دارد تا کارهایی که قبلاً فقط انسانها میتوانستند انجام دهند؛ مانند تشخیص چهره، ترجمه زبان، بازی شطرنج و خلاقیت هنری را بهتنهایی انجام دهد. آیا میدانید که چگونه هوش […]
در پستهای قبل به اهمیت آزمونهای آماری در فعالیتهای بازاریابی اشاره کردیم. همچنین، با برخی از مهمترین آزمونها، از جمله آزمون T و آزمون F نیز آشنا شدیم. در این مقاله و در ادامه معرفی آزمونهای آماری، به معرفی ۳ آزمون آماری دیگر میپردازیم. چنانچه با مفاهیمی مثل توزیع نرمال، فرض صفر آماری، آماره، سطح […]
آزمون t ابزاری برای ارزیابی میانگین یک یا دو جامعه آماری با استفاده از آزمون فرضیه است و یکی از سادهترین تکنیکهای آماری است. این تست برای ارزیابی وجود تفاوت آماری بین حداکثر دو نمونه مختلف استفاده میشود و برای اندازهگیری متغیرهایی مثل قد، درآمد، یا وزن که به صورت عددی […]
آکادمی همراه اول با هدف تربیت، توسعه و توانمندسازی نیروی انسانی در اکوسیستم دیجیتال در تابستان ۹۹ آغاز به کار کرده است. آکادمی به پشتوانهی تجربهی آموزش و توسعهی نیروی انسانی همراهاول میکوشد نیازهای آموزشی عمومی، تخصصی و شکاف میان تحصیلات آکادمیک و فضای کار را پوشش دهد. این مجموعه در این راستا با همکاری اساتید برجسته…