![تصویر مرتبط با تفاوت هوش مصنوعی با شبکه عصبی پیشرفته 1 - photo ۲۰۲۳ ۱۲ ۱۸ ۱۵ ۲۱ ۲۹ 1 تفاوت هوش مصنوعی با شبکه عصبی پیشرفته](https://www.cryptoparseh.com/wp-content/uploads/2023/12/photo_۲۰۲۳-۱۲-۱۸_۱۵-۲۱-۲۹-1-1024x542.webp)
- 6 ay ago
- 19:27
تفاوت هوش مصنوعی با شبکه عصبی پیشرفته T تفاوت هوش مصنوعی با شبکه عصبی پیشرفته تفاوت هوش مصنوعی با شبکه عصبی پیشرفته تفاوت هوش مصنوعی با شبکه عصبی پیشرفته تفاوت هوش مصنوعی با شبکه عصبی پیشرفته تفاوت هوش مصنوعی با شبکه عصبی پیشرفته
فهرست مطالب
در گفتمان فناوری کامپیوتر، اغلب ممکن است هوش مصنوعی و شبکههای عصبی پیشرفته را با عنوان یکسان ذکر کنند. اما این موضوع دقیقاً درست نیست. مقاله ما هدف دارد این اصطلاحات را شفاف کرده و درک فنی شما را تقویت کند.
تکنولوژیهای پشت هوش مصنوعی
کارکرد و اصول شبکههای عصبی
آموزش شبکههای عصبی
شبکههای عصبی با استفاده از مجموعه دادههایی که شامل هر دو اطلاعات ورودی و خروجی مورد نیاز توسط اپراتور تعیین شده است، آموزش میبینند. هدف در طول آموزش این است که شبکه بتواند ارزشهای وزن نورون را شناسایی کند که امکان تولید داده خروجی مناسب از جریان ورودی اطلاعات را فراهم میکند.
روش معمول برای آموزش شبکههای عصبی، بازتاب خطا است که چند مرحله را در بر میگیرد:
1. ورود دادههای ورودی به شبکه.
2. شبکه این دادهها را پردازش کرده و یک خروجی تولید میکند.
3. این خروجی با یک نتیجه صحیح و پیشتعیین شده مقایسه میشود.
4. اگر اختلافاتی بین دادههای ورودی و خروجی پردازش شده پیش آید، اطلاعات خطا به طور بازتابی از طریق شبکه ارسال میشود و تمام نورونها را تحت تأثیر قرار میدهد.
5. سپس، اتصالات بین نورونها تنظیم میشوند تا از وقوع چنین خطاهایی در عملیات آینده جلوگیری شود.
با وجود اینکه آموزش میتواند گسترده و انجام آن سخت باشد، یک شبکه با تنظیم مناسب قادر به تولید خروجیهای بسیار دقیق بر اساس دادههای ورودی مشخص است.
انواع مختلف شبکههای عصبی
چندین نوع از شبکههای عصبی وجود دارند که هر کدام برای وظایف مختلف مناسب هستند:
1. شبکههای کارکردی: برای وظایفی که شامل محاسبات ریاضی پیچیده هستند، استفاده میشوند.
2. شبکههای تشخیص: طراحی شدهاند تا اشیا، پدیدهها، زبانها و گفتار را از تصاویر و فایلهای صوتی شناسایی کنند.
3. شبکههای یادگیری تقویتی: این شبکهها از تجربیات یاد میگیرند و در وظایف تصمیمگیری، مانند بازیها یا برنامههای آموزشی، استفاده میشوند.
کاربردهای
شبکههای عصبی پیشرفته در یک طیف گسترده از زمینهها کاربرد دارند. برخی از مثالهای شناخته شده شامل:
• دید کامپیوتری برای شناسایی اشیا و چهرهها (Worldcoin);
• شناسایی الگوها (رباتهای معاملاتی مانند BabyAGI و AutoGPT);
• شناخت گفتار انسانها و حیوانات (Soundwel);
• خدمات ترجمه ماشینی
• تولید متن (ChatGPT)
• بازیهای تعاملی (Story Games AI).
این لیست کامل نیست؛ شبکههای عصبی به توسعه کاربردهای خود ادامه میدهند و یک آرایه از وظایف پیچیده را در زمینههای مختلف حل میکنند
There are no comments yet