هوش مصنوعی (AI) در حال تغییر روند در بخش‌های مختلف جهان است. با کمک پیشرفت‌های فناوری، کاربردهای مختلف هوش مصنوعی زندگی ما را متحول می‌کند. در این وبلاگ نگاهی خواهیم داشت به کاربردهای هوش مصنوعی در رباتیک، مراقبت‌های بهداشتی، دفاعی، اهمیت هوش مصنوعی در رشته کامپیوتر و بسیاری از بخش‌های دیگر.

کاربردهای برتر هوش مصنوعی(AI) در سال 2023 چیست؟

امروزه هوش مصنوعی به روش‌های مختلفی مورد استفاده قرار می‌گیرد زیرا می‌تواند به طور مؤثر مسائل پیچیده را در زمینه‌های گسترده‌ای از جمله صنایع متعدد مانند روباتیک، دفاع، حمل و نقل، مراقبت‌های بهداشتی، بازاریابی، خودرو، تجارت، بازی، بانکداری، چت بات‌ها و غیره مدیریت کند. زندگی روزمره‌ما در نتیجه با کاربردهای مختلف هوش مصنوعی، کارآمدتر و راحت‌تر می‌شود.

قبل از هرچیزی اشاره کنیم به مطالبی که قرار است در این وبلاگ بخوانیم:

• تاریخچه جالب و کامل هوش مصنوعی
• کاربردهای هوش مصنوعی
• کاربردهای هوش مصنوعی در رباتیک
• کاربردهای هوش مصنوعی در دفاع
• کاربردهای هوش مصنوعی در حمل و نقل
• کاربردهای هوش مصنوعی در بهداشت و درمان
• کاربردهای هوش مصنوعی در بازاریابی
• کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت خودرو
• کاربردهای هوش مصنوعی در تجارت
• کاربردهای هوش مصنوعی در بازی
• کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری
• چگونه از هوش مصنوعی در مهندسی کامپیوتر استفاده می شود؟
• نتیجه

حالا اجازه دهید با تاریخچه هوش مصنوعی شروع کنیم.

تاریخچه جالب و کامل هوش مصنوعی

مفهوم اشیای بی‌جان دارای هوش از زمان‌های قدیم وجود داشته است. هفائستوس خدای یونانی در اسطوره‌ها به صورت جعل خدمتکاران روبات مانند از طلا به تصویر کشیده شد. مهندسان در مصر باستان مجسمه‌های خدایان را که توسط کشیشان متحرک شده بودند ساختند. در طول قرن‌ها، متفکرانی از ارسطو تا رامون لول، الهی‌دان اسپانیایی قرن سیزدهم تا رنه دکارت و توماس بیز، از ابزارها و منطق زمان خود برای توصیف فرآیندهای فکری انسان به عنوان نمادها استفاده کردند و پایه و اساس مفاهیم هوش مصنوعی مانند بازنمایی دانش عمومی را گذاشتند.

• اواخر قرن نوزدهم و نیمه اول قرن بیستم کار اساسی را به وجود آورد که باعث ایجاد رایانه مدرن شد. در سال 1836، چارلز بابیج، ریاضیدان دانشگاه کمبریج و آگوستا آدا کینگ، کنتس لاولیس، اولین طرح را برای یک ماشین قابل برنامه ریزی اختراع کردند.

• دهه 1940 جان فون نویمان، ریاضیدان پرینستون، معماری کامپیوتر برنامه ذخیره شده را تصور کرد – این ایده که برنامه کامپیوتر و داده‌هایی که پردازش می‌کند را می‌توان در حافظه کامپیوتر نگهداشت. و وارن مک کالوچ و والتر پیتس پایه و اساس شبکه های عصبی را بنا نهادند.

• دهه 1950 با ظهور رایانه‌های مدرن، دانشمندان می‌توانند ایده‌های خود را در مورد هوش ماشینی آزمایش کنند. یک روش برای تعیین اینکه آیا کامپیوتر دارای هوش است یا خیر توسط ریاضیدان بریتانیایی و رمز شکن جنگ جهانی دوم، آلن تورینگ ابداع شد. آزمون تورینگ بر توانایی رایانه در فریب دادن بازجویان به این باور بود که پاسخ‌های آن به سؤالات آنها توسط یک انسان ساخته شده است.

• 1956 به طور گسترده از حوزه مدرن هوش مصنوعی در یک کنفرانس تابستانی در کالج دارتموث 10 تن از افراد برجسته در زمینه هوش مصنوعی، ماروین مینسکی، الیور سلفریج و جان مک کارتی که ابداع واژه هوش مصنوعی هستند، شرکت کردند. همچنین آلن نیول، دانشمند کامپیوتر، و هربرت آ. سیمون، اقتصاددان، دانشمند علوم سیاسی و روانشناس شناختی در این مراسم حضور داشتند. این دو، نظریه پرداز منطق پیشگامانه خود را ارائه کردند، یک برنامه کامپیوتری که قادر به اثبات برخی قضایای ریاضی است و به عنوان اولین برنامه هوش مصنوعی از آن یاد می‌شود.

• دهه 1950 و 1960 در پی کنفرانس کالج دارتموث، رهبران حوزه نوپای هوش مصنوعی پیش‌بینی کردند که هوش مصنوعی معادل مغز انسان در گوشه و کنار است و حمایت عمده دولت و صنعت را به خود جلب می‌کند. در واقع، نزدیک به 20 سال تحقیقات پایه با بودجه خوب، پیشرفت های قابل توجهی را در هوش مصنوعی ایجاد کرد: به عنوان مثال، در اواخر دهه 1950، نیوول و سایمون الگوریتم حل مسئله عمومی (GPS) را منتشر کردند که در حل مسائل پیچیده چندان عالی عمل نمیکرد، اما پایه‌های اولیه را برای آن ایجاد کرد. بعداز آن ک‌کارتی در سال 1958، زبان برنامه‌نویسی لیسپ (LISP) را به وجود آورد. این زبان، به زبان برنامه‌نویسی استاندارد در هوش مصنوعی تبدیل شد و تا به امروز از آن در رباتیک و بسیاری از خدمات مبتنی بر اینترنت، از تشخیص کارت‌های اعتباری تقلبی گرفته تا برنامه‌ریزی خطوط هوایی، استفاده می‌شود. در اواسط دهه 1960، پروفسور MIT جوزف وایزنبام ELIZA را توسعه داد، یک برنامه اولیه NLP که پایه و اساس چت ربات‌های امروزی را پایه گذاری کرد.

• دهه 1970 و 1980 دستیابی به هوش عمومی مصنوعی گریزان بود، نه قریب الوقوع، و با محدودیت در پردازش کامپیوتری و حافظه و پیچیدگی مشکل مواجه شد. دولت و شرکت‌ها از حمایت خود از تحقیقات هوش مصنوعی عقب نشینی کردند و منجر به دوره‌ای ماندگار شد که از سال 1974 تا 1980 به عنوان اولین “زمستان هوش مصنوعی” شناخته می‌شود. در دهه 1980، تحقیق در مورد تکنیک‌های یادگیری عمیق و پذیرش صنعت از سیستم‌های خبره ادوارد فایگنبام، موج جدیدی از شور و شوق هوش مصنوعی را برانگیخت، اما پس از آن، بودجه دولتی و حمایت‌های صنعتی از بین رفت. دومین زمستان هوش مصنوعی تا اواسط دهه 1990 ادامه داشت.

• دهه 1990 افزایش قدرت محاسباتی و انفجار داده‌ها جرقه یک رنسانس هوش مصنوعی را در اواخر دهه 1990 ایجاد کرد که زمینه را برای پیشرفت‌های چشمگیر در هوش مصنوعی که امروز می‌بینیم فراهم کرد. ترکیبی از داده‌های بزرگ و افزایش قدرت محاسباتی باعث پیشرفت در NLP، بینایی کامپیوتر، روباتیک، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق شد. در سال 1997، با سرعت گرفتن پیشرفت در هوش مصنوعی، Deep Blue از IBM، گری کاسپاروف، استاد بزرگ شطرنج روسی را شکست داد و اولین برنامه کامپیوتری بود که یک قهرمان شطرنج جهان را شکست داد.

• دهه 2000 پیشرفت‌های بیشتر در یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق، NLP، تشخیص گفتار و بینایی کامپیوتری باعث ایجاد محصولات و خدماتی شد که شیوه زندگی امروز ما را شکل داده است. شامل راه اندازی موتور جستجوی گوگل در سال 2000 و راه اندازی موتور توصیه آمازون در سال 2001 است. نتفلیکس سیستم توصیه خود را برای فیلم‌ها، فیس بوک سیستم تشخیص چهره و مایکروسافت سیستم تشخیص گفتار خود را برای رونویسی گفتار به متن راه اندازی کرد. آی‌بی‌ام واتسون را راه‌اندازی کرد و گوگل ابتکار خودران خود، Waymo را آغاز کرد.

• دهه 2010 دهه بین 2010 و 2020 شاهد یک جریان ثابت از پیشرفت های هوش مصنوعی بود. مثل شامل راه اندازی سیری اپل و دستیارهای صوتی الکسای آمازون است. پیروزی های IBM Watson در مورد Jeopardy، خودروهای خودران؛ توسعه IT، راه اندازی TensorFlow، چارچوب یادگیری عمیق منبع باز گوگل، تاسیس آزمایشگاه تحقیقاتی OpenAI، توسعه دهندگان مدل زبان GPT-3 و تولید کننده تصویر Dall-E، شکست قهرمان جهان Go Lee Sedol توسط AlphaGo از Google DeepMind، و پیاده سازی سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی که سرطان ها را با درجه بالایی از دقت تشخیص می‌دهد.

• دهه 2020 دهه کنونی شاهد ظهور هوش مصنوعی مولد، نوعی فناوری هوش مصنوعی است که می تواند محتوای جدیدی تولید کند. هوش مصنوعی مولد با یک درخواست شروع می‌شود که می‌تواند به شکل متن، تصویر، ویدیو، طرح، نت‌های موسیقی یا هر ورودی باشد که سیستم هوش مصنوعی بتواند پردازش کند. سپس الگوریتم‌های مختلف هوش مصنوعی در پاسخ به درخواست، محتوای جدید را برمی‌گردانند. محتوا می‌تواند شامل مقاله‌ها، راه‌حل‌هایی برای مشکلات یا تقلبی واقعی باشد که از تصاویر یا صدای یک شخص ایجاد شده است. توانایی‌های مدل‌های زبانی مانند ChatGPT-3، Google’s Bard و Megatron-Turing NLG مایکروسافت جهان را شگفت‌زده کرده است.

کاربرد های هوش مصنوعی

• کاربرد های هوش مصنوعی در رباتیک

رشته رباتیک شامل طراحی و ایجاد ماشین‌ها یا ربات‌های خودکار به‌گونه‌ای است که توانایی انجام وظایف خود را داشته باشند. امروزه روبات‌ها در انجام وظایف بدون دخالت انسان روز به روز پیشرفته‌تر و کارآمدتر می‌شوند. این به این دلیل است که ابزارها و تکنیک‌های هوش مصنوعی به طور ویژه برای حوزه رباتیک طراحی شده‌اند. ربات‌های پیشرفته از حسگرها، دوربین‌های با کیفیت بالا، دستگاه‌های تشخیص صدا و غیره تشکیل شده‌اند.

این ربات‌ها قادرند از اشتباهات و تجربیات گذشته خود درس بگیرند و الگوریتم‌ها را با توجه به محیط تنظیم کنند. هوش مصنوعی ابزار بسیار مفیدی برای کاربردهای روباتیک است. هنگامی که با دستگاه‌های پیشرفته ترکیب می‌شود، می‌تواند در بهینه سازی کمک کند. برای تقویت فرآیند تولید پیچیده در صنایعی مانند هوافضا مفید است. فرآیند بسته بندی در صنایع نیز از هوش مصنوعی برای افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه کلی استفاده می‌کند.

• کاربرد های هوش مصنوعی در دفاع

دفاع یکی از حیاتی ترین بخش‌ها برای کمک‌های هوش مصنوعی است. سیستم‌های امنیتی دفاعی می‌توانند در برابر حملات هکرها برای سرقت اطلاعات محرمانه دولت یا دفاعی آسیب‌پذیر باشند. شناسایی دستی و پردازش فعالیت‌های غیرمعمول ممکن است تهدیدات بالقوه را شناسایی نکند و زمان‌بر باشد. اینجاست که استفاده از هوش مصنوعی بسیار مفید است.

تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌ها با کمک هوش مصنوعی آسان می‌شود. ابزارهای هوش مصنوعی به یافتن فعالیت‌های مشکوک کمک می‌کنند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی به گونه‌ای طراحی شده‌اند که سعی می‌کنند از داده‌ها یاد بگیرند و بین دسترسی مجاز و دسترسی غیرمجاز تمایز قائل شوند. آنها همچنین امنیت پایگاه‌های داده نظامی را پیگیری می‌کنند. هر گونه تغییر(یا تغییرات) در یک منبع ناشناس بلافاصله برای اقدام ردیابی می‌شود.

باگذراندن دوره پایتون چند قدم به هوش مصنوعی نزدیک تر شوید!

• کاربرد های هوش مصنوعی در حمل و نقل

هوش مصنوعی صنعت حمل و نقل را کاملا متحول کرده است. از آنجایی که رقابت در صنعت حمل و نقل بالا است، نیاز به تجزیه و تحلیل همه عواملی وجود دارد که بر جنبه‌های مختلف تجارت تأثیر می‌گذارد. 

حتما متوجه شده اید که قیمت پروازها در گوگل اغلب در نوسان است. فصل‌ها، جشنواره‌ها، مسیرها، توقف ها و تعداد مسافران در یک مسیر، همگی می‌توانند دلایل این نوسانات باشند. با کمک تجزیه و تحلیل پیش بینی، داده‌های مربوط به این عوامل که بر هزینه حمل و نقل تأثیر می‌گذارند، قابل تجزیه و تحلیل هستند. ابزارهای هوش مصنوعی به انجام کارآمد تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده روی داده‌ها کمک می‌کنند. با ابزارهای هوش مصنوعی، نرم افزار یا اپلیکیشن می‌تواند بهترین قیمت‌ها را برای مسیرهای خاص پیش‌بینی کند. این به مسافران کمک می‌کند گزینه‌های ارزان‌تری پیدا کنند. علاوه بر این، برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی هنگام رزرو بلیط، مسافران را از افزایش و کاهش قیمت‌ها و پیشنهادات موجود مطلع می‌کنند.

یکی دیگر از کاربردهای واقعی هوش مصنوعی در زمینه حمل و نقل در خدمات اشتراک گذاری سواری آنلاین مانند اسنپ و تپسی است. این برنامه‌ها از هوش مصنوعی، یادگیری ماشین (ML) و علم داده برای ارائه خدمات سفارشی استفاده می‌کنند. هوش مصنوعی به نشان دادن مسیرها و قیمت‌های بهینه برای سواری کمک می‌کند.

برای مشاهده ویدئوی آموزش هوش مصنوعی کنکور کامپیوتر استاد درفشه کلیک کنید.

• کاربرد های هوش مصنوعی در بهداشت و درمان

این روزها، بیشتر سازمان‌های بهداشتی و درمانی برای کارهای روزمره خود به نرم افزار مبتنی بر هوش مصنوعی متکی هستند. این وظایف از تشخیص بیمار تا مدیریت داده‌های بیمارستانی متفاوت است. مقدار داده‌های تولید شده توسط صنعت مراقبت های بهداشتی 44 تریلیون گیگابایت در روز است. بنابراین، نیاز به پردازنده‌های پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی وجود دارد که بتوانند از این داده‌ها بینش‌های معناداری استخراج، دستکاری، تحلیل و استخراج کنند.

فناوری‌های هوش مصنوعی و ML در صنعت مراقبت‌های بهداشتی کار فوق العاده‌ای انجام می‌دهند. الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی که به سیستم‌ها وارد می‌شوند به اندازه کافی قادرند الگوها را بسیار کارآمدتر از انسان‌ها تشخیص دهند. این الگوریتم‌ها همچنین به تجزیه و تحلیل داده‌های بیمار کمک می‌کنند، بنابراین به تشخیص کمک می‌کنند. دستگاه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به اندازه‌گیری داده‌های بلادرنگ مانند فشار خون، ضربان قلب، دمای بدن و موارد دیگر کمک می‌کنند.

آنها داده‌های جمع آوری شده را به پزشکان ارسال می‌کنند تا وضعیت سلامتی بیماران را از مکان‌های دور تجزیه و تحلیل کنند. این می‌تواند در وقت پزشکان و بیماران صرفه جویی کند. ربات‌ها و دستیاران مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین پزشکان را قادر می‌سازند تا با ساده‌سازی فرآیندها در زمان بیماران صرفه‌جویی و مدیریت کنند. علاوه بر این، کاربردهای هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی به آسیب شناسان برای تجزیه و تحلیل ژن‌ها و بافت‌ها کمک می‌کند، که تشخیص بیماری‌های خاص را دقیق تر می‌کند.

• کاربرد های هوش مصنوعی در بازاریابی

یکی از عوامل کلیدی در راه اندازی یک کسب و کار موفق بازاریابی است. استراتژی‌های بازاریابی مناسب منجر به ایجاد سود بالا می‌شود. طبق گزارش فوربس، درآمد حاصل از صنعت بازاریابی در سال 2019 بیش از 300 میلیون دلار آمریکا بوده است.

در بلاگ چت جی پی تی و آموزش آن، اطلاعات خود را در مورد کار با هوش مصنوعی بالاتر ببرید!

حتماً متوجه شده اید که در جستجوهای خود تبلیغاتی برای محصولات مشابه دریافت می‌کنید. فرض کنید، اگر به دنبال یک سریال خاص از نتفلیکس هستید، تبلیغات و توصیه‌هایی برای سایر نمایش‌های مشابه دریافت خواهید کرد. این زمانی به دست می‌آید که الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای تبلیغات سعی در درک علایق مشتری داشته باشند. علاوه بر این، الگوریتم های هوش مصنوعی در طول زمان یاد می‌گیرند و عملکرد خود را بهبود می‌بخشند. این نوع بازاریابی خودکار به تبلیغات هدفمند، ارائه تجربه شخصی به مشتریان و افزایش درآمد کسب و کار کمک می‌کند.

• کاربرد های هوش مصنوعی در صنعت خودرو

ظهور هوش مصنوعی صنعت خودروسازی را نیز متحول کرده است. اختراع خودروهای خودران دنیای خودروها را به کلی تغییر داده است. شرکت‌های مختلفی مانند تسلا، نیسان، آئودی، ولوو و غیره در حال توسعه خودروهای خودران هستند. خودروهای خودران با استفاده از ترکیبی از فناوری‌های مختلف ساخته می‌شوند و یکی از فناوری‌های پرکاربرد هوش مصنوعی است.

یک خودروی خودران از حسگرها، دوربین ها، آشکارسازهای صوتی و بسیاری وسایل دیگر استفاده می‌کند. محیط اطراف را با جمع آوری داده‌ها تجزیه و تحلیل می‌کند. نرم افزار مورد استفاده در ماشین دستوراتی را می‌دهد که ماشین می‌تواند یک درایو ایمن بسازد. شما فقط باید مکان را در نقشه مسیر وارد کنید و سیستم‌های پیشرفته مجهز به هوش مصنوعی یک مسیر بهینه به مقصد را پیدا می‌کنند.

با کمک هوش مصنوعی می‌توانید مشکلاتی مانند تصادفات رانندگی، واکنش به بلایای طبیعی و غیره را برطرف کنید. کاربردهای هوش مصنوعی ثابت کرده‌اند که یکی از بزرگترین منابع ایجاد شده توسط انسان است. کاربردهای مختلف هوش مصنوعی به روش های مختلف به تغییر تجربه کاربر کمک می‌کند.

• کاربرد های هوش مصنوعی در تجارت

کسب‌وکارها هوش مصنوعی را برای بهبود روابط با مشتری و انجام فعالیت‌هایی که معمولاً توسط افراد انجام می‌شود، اتخاذ می‌کنند، اما می‌توانند سریع‌تر از طریق اتوماسیون فرآیند روباتیک تکمیل شوند. کسب‌وکارها همچنین از الگوریتم‌های ML برای تعیین بهترین روش‌ها برای ارائه به مشتریان استفاده می‌کنند. چت بات ها برای ارائه خدمات سریع به مشتریان در مشاغل ادغام می‌شوند که یکی از کاربردهای فراوان هوش مصنوعی در بخش تجاری است. هوش مصنوعی توانایی افزایش فروش، انجام تحلیل های پیش بینی، بهبود روابط با مشتریان با بهبود کل تجربه آنها و ایجاد روش های کاری کارآمد و سازنده را دارد.

• کاربرد های هوش مصنوعی در بازی

صنعت بازی بهترین نمونه از برنامه‌های هوشمندانه هوش مصنوعی است زیرا در این پلتفرم است که در آن تغییرات زیادی در هدف نهایی وجود دارد. هوش مصنوعی به روش‌های مختلفی از جمله ساخت بازی، توسعه شخصیت و غیره استفاده می‌شود. در بازی، هوش مصنوعی به تجربه‌های تعاملی و سازگار با بازی‌های ویدیویی اشاره دارد. شخصیت‌های غیربازیکن یا NPCها معمولاً برای ایجاد این نوع سرگرمی منحصر به فرد مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده می‌شوند. NPCها به گونه‌ای فکری یا هنری عمل می‌کنند که گویی توسط یک بازیکن انسانی هدایت شده اند. موتور هوش مصنوعی نحوه رفتار یک NPC در محیط بازی را کنترل می‌کند.

• کاربرد های هوش مصنوعی در بانکداری

بانکداری برنامه دیگری است که در آن هوش مصنوعی به طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرد. اتوماسیون، چت بات‌ها، هوش تطبیقی، تجارت الگوریتم و ML همگی در فعالیت‌های مالی استفاده می‌شوند. چندین بانک در حال حاضر از سیستم‌ها یا نرم افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای ارائه خدمات به مشتریان و شناسایی موارد غیرعادی و کلاهبرداری استفاده می‌کنند. وقتی صحبت از کشف تقلب به میان می‌آید، هوش مصنوعی برای صنعت بانکداری بسیار ارزشمند است. تشخیص الگو ممکن است برای انسان دشوار باشد، اما ربات‌ها در آن مهارت دارند. با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی و ML، کارشناسان امنیتی می‌توانند با ردیابی استفاده از کارت و دسترسی به نقطه پایانی، تقلب را متوقف کنند.

برای مشاهده ویدئوی آموزشی هوش مصنوعی استاد انصاری کلیک کنید.

چگونه از هوش مصنوعی در مهندسی کامپیوتر استفاده می شود؟

اصطلاح “هوش مصنوعی” طیف گسترده ای از سیستم ها را توصیف می‌کند که برای تقلید از نحوه تصمیم گیری ذهن انسان و حل مشکلات ساخته شده‌اند. برای دهه‌ها، محققان و مهندسان بررسی کرده‌اند که چگونه انواع مختلف هوش مصنوعی را می‌توان در سیستم‌های الکتریکی و کامپیوتری اعمال کرد.

برخی از اشکال هوش مصنوعی که معمولاً در مهندسی برق و کامپیوتر گنجانده می‌شوند:

• سیستم‌های خبره مشکلات را با یک موتور استنتاج حل می‌کنند که از یک پایگاه دانش مجهز به اطلاعات مربوط به یک حوزه تخصصی، عمدتاً به شکل قوانین if-then استخراج می‌شود. این سیستم‌ها که از دهه 1970 مورد استفاده قرار می‌گیرند، نسبت به انواع جدیدتر هوش مصنوعی تطبیق‌پذیری کمتری دارند، اما به طور کلی برنامه‌ریزی و نگهداری آسان‌تر هستند.

• سیستم‌های کنترل منطق فازی این امکان را فراهم می‌آورند که قوانینی را برای نحوه پاسخ ماشین‌ها به ورودی‌هایی که مجموعه‌ای از شرایط ممکن را به‌جای دودویی ساده پاسخ می‌دهند، ایجاد کنند.

• یادگیری ماشینی شامل طیف گسترده‌ای از الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری است که به سیستم‌ها امکان می‌دهد الگوها را بیابند، استنتاج کنند و یاد بگیرند که وظایف را بدون دستورالعمل‌های خاص انجام دهند.

• شبکه‌های عصبی مصنوعی انواع خاصی از سیستم‌های یادگیری ماشینی هستند که از سیناپس‌های مصنوعی برای تقلید از ساختار و عملکرد مغز تشکیل شده‌اند. شبکه مشاهده می کند و یاد می گیرد که سیناپس‌ها داده‌ها را به یکدیگر منتقل می‌کنند و اطلاعات را هنگام عبور از چندین لایه پردازش می‌کنند.

• یادگیری عمیق شکلی از یادگیری ماشینی است که مبتنی بر شبکه‌های عصبی مصنوعی است. معماری‌های یادگیری عمیق می‌توانند سلسله مراتب ویژگی‌های انتزاعی فزاینده را پردازش کنند و به ویژه برای اهدافی مانند تشخیص گفتار و تصویر و پردازش زبان طبیعی مفید باشند.

• بسیاری از امیدوارکننده ترین دستاوردها در هوش مصنوعی و مهندسی بر روی سیستم های قدرت متمرکز شده اند. به عنوان مثال، مؤسسه تحقیقات نیروی برق از تلاش های خود برای ایجاد الگوریتم هایی با قابلیت شناسایی نقص در زیرساخت های انتقال و توزیع بر اساس تصاویر جمع آوری شده توسط هواپیماهای بدون سرنشین گزارش داد. ابتکارات بیشتر این سازمان شامل استفاده از هوش مصنوعی برای پیش بینی چگونگی تأثیر شرایط آب و هوایی بر تولید انرژی خورشیدی و بادی و تنظیم برای پاسخگویی به تقاضا است.

• خودکارسازی وظایف از طریق مدل‌های یادگیری ماشین، مانند شبکه‌های عصبی مصنوعی یا درخت‌های تصمیم‌گیری، منجر به سیستم‌هایی می‌شود که اغلب می‌توانند با دقت بیشتری نسبت به انسان‌ها تصمیم‌گیری و پیش‌بینی کنند. همانطور که این سیستم‌ها به تکامل خود ادامه می‌دهند، این احتمال وجود دارد که اساساً توانایی ما در استفاده از اطلاعات در مقیاس را تغییر دهند.

• وظایف مربوط به پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تعداد روزافزونی از برنامه‌های کاربردی متنوع، از کشاورزی گرفته تا ارتباطات، بسیار نیازمند منابع است. برای بهینه‌سازی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری عمیق که ممکن است به میلیاردها نمونه آموزشی متکی باشد، به یک معماری شبکه سفارشی‌سازی شده قوی نیاز است. علاوه بر این، زمانی که یک الگوریتم آموزش داده شد، ممکن است نیاز به ادامه پردازش حجم فزاینده‌ای از داده‌ها باشد – برخی از حسگرهایی که در حال حاضر در وسایل نقلیه خودران تعبیه شده‌اند، قادر به تولید 19 ترابایت داده در ساعت هستند.

• مهندسان برق و کامپیوتر با توسعه سیستم‌های کامپیوتری و ارتباطی که با قدرت رو به رشد شبکه‌های عصبی مصنوعی مطابقت دارند، نقشی حیاتی در ایجاد تکامل مداوم هوش مصنوعی ایفا می‌کنند. ایجاد سخت افزاری که برای انجام وظایف یادگیری ماشینی با سرعت و کارایی بالا بهینه شده است، درها را برای امکانات جدیدی در هدایت خودروهای خودران، مدیریت ارتباط با مشتری، تشخیص تقلب و برنامه های بی شمار دیگر باز می کند.

نتیجه

هوش مصنوعی کاربردهای متنوعی در طیف گسترده ای از صنایع و حوزه‌ها دارد که همگی توانایی کاهش تلاش انسان را با خودکارسازی و اجرای همه چیز از طریق الگوریتم‌های ماشینی دارند. تجزیه و تحلیل پیشگو و هوش مصنوعی بدون شک نقش بیشتری در تولید محتوا و توسعه نرم افزار در آینده خواهند داشت. هوش مصنوعی در حال حاضر در حال تغییر بخش‌ها و کمک به حل مسائل پیچیده است و این روند ادامه خواهد داشت. هم ارزی فنی جهانی و هوش مصنوعی پتانسیل تبدیل شدن به آینده در زمینه های بهداشت، محیط زیست، ایمنی عمومی و امنیت را دارند.

برای مشاهده سایر دوره‌های آموزش و تست مجموعه استاد یوسفی کلیک کنید، و رتبه برتر هوش مصنوعی شوید!

برای دریافت مشاوره رایگان کنکور و قبولی در رشته هوش مصنوعی کنکور مهندسی کامپیوتر با شماره‌های 88922915-021| 88809039-021 تماس بگیرید و یا به تلگرام مجموعه به شماره: 09384361587 پیام بدهید.