آموزش هوش مصنوعی در متلب

در ادامه آموزش های سایت همیارپروژه برنامه نویسی متلب ارائه خواهد شد .آموزشها از مقدماتی تا پیشرفته ادامه دارد و ما به شما کدنویسی در نرم افزار متلب را رایگان یاد خواهیم داد. با ما همراه باشید.

آموزش هوش مصنوعی در متلب

. هنوز تعریف دقیقی که مورد قبول همه دانشمندان این علم باشد برای هوش مصنوعی ارائه نشده است.

هوش مصنوعی عبارت است از مطالعه این که چگونه کامپیوترها را می‌توان وادار به کارهایی کرد که در حال حاضر انسان ها آنها را بهتر انجام می دهند.

هوش  مصنوعی، شاخصه ایست از علم کامپیوتر که ملزومات محاسباتی اعمال همچون ادراک(perception ) یاد گیری(learning ) استدلال(reasoning )را بررسی کرده و سیستمی جهت انجام چنین اعمالی ارائه می دهد.

هوش مصنوعی روش هایی است برای تبدیل کامپیوتر به ماشینی که بتوانند اعمال انجام شده توسط انسان را انجام دهد.

هوش مصنوعی و مهندسی ایجاد ماشین هایی با هوش با به کارگیری از کامپیوتر و الگوگیری از درک هوش انسانی و نهایتاً دستیابی به مکانیزم هوش مصنوعی در سطح هوش انسانی می باشد.

شیوه ها و تکنیک های هوش مصنوعی، برای حل آن دسته از مسائل به وجود آمده اند که به طور سهل و آسان توسط برنامه نویسی تابعی( functional programming ) ایا شیوه های ریاضی قابل حل نبوده اند.

روش های هوش مصنوعی به درد حوزه هایی می خورند که مسائل آنها به خوبی تعریف  نمیشوند.

هوش مصنوعی که همواره هدف نهایی دانش رایانه بوده است و اکنون نیز در خدمت توسعه علوم رایانه است.

 چالش های بنیادین هوش مصنوعی

مهم ترین مشخصه هوشمندی در آزمون تورینگ توانایی پردازش و درک زبان طبیعی است.

آیا صرف اینکه ماشینی بتواند نحوه صحبت کردن انسان ها را شبیه سازی کند به معنی آن است که هوشمند است؟

انتقادات دیگری نیز به آزمون تورینگ وارد می‌شود از جمله این که

۱. ممکن است یک ماشین هوشمند باشد امانت همچون انسان ارتباط برقرار کند

۲. دانش پیش زمینه یا آرشیو ذهنی یک موجود هوشمند نقش موثری در هوشمندی او بازی می کند

  چالش های بنیادین هوش مصنوعی

یکی از مشهورترین انتقادات در این زمینه را فیلسوفی به نام جان سیرلjohn searle مطرح  کرده است.

سیرل ابتدا نقد خود درباره هوش ماشینی را در ۱۹۸۰ مطرح کرد آن در مقاله کامل تری که در ۱۹۹۸ شرکت کرد بسط داد.

او معتقد است بحث هوشمندی ماشین های غیر بیولوژیک اساساً بی ربط است.

هوش محاسباتی

هوش مصنوعی پیوند گرا

قواعد از ابتدا در اختیار سیستم قرار نمی گیرد بلکه سیستم از طریق تجربه خودش قوانین را استخراج می‌کند.

شبکه عصبی(neural networks ) ونیز به کارگیری منطق فازی(fuzzy logic ) و الگوریتم ژنتیک(Ga) که با استفاده از ایده تکامل داروینی و انتخاب طبیعی پیشنهاد شده. در این دسته قرار می‌گیرند.

 شبکه های عصبی neural networks

 

شبکه‌های عصبی را می توان با اغماض زیاد, مدل های الکترونیکی از ساختار عصبی مغز انسان نامید. مکانیسم فراگیری و آموزش مغز اساساً بر تجربه استوار است.

. مدل های الکترونیکی شبکه های عصبی طبیعی نیز بر اساس همین الگو بنا شده اند و روش برخورد چنین مدل‌هایی با مسائل, با روشهای محاسباتی که به طور معمول توسط سیستم های کامپیوتری در پیش گرفته شده‌اند تفاوت دارد.

شبکه های عصبی شبیه سازی شده یا کامپیوتری, فقط قادرند تا بخش کوچکی از خصوصیات و ویژگی های شبکه های عصبی بیولوژیک را شبیه سازی کنند.

در حقیقت ایجاد یک شبکه عصبی نرم افزاری, بیش از آنکه شبیه سازی مغز انسان باشد, ایجاد مکانیسمی برای حل مسائل مهندسی با الهام از الگوی رفتاری شبکه بیولوژیک است.

در شبکه های عصبی بیولوژیک  نرون هادر ساختار سه بعدی به یکدیگر اتصال یافته اند.

اتصالات بین نورونها در شبکه های عصبی بیولوژیک آن قدر زیاد پیچیده است که به هیچ وجه نمی توان شبکه مصنوعی مشابهی طراحی کرد.

تکنولوژی مجتمع امروزی به ما امکان می دهد که شبکه های عصبی را در ساختار های دو بعدی طراحی کنیم.

در اینجا آشنایی با محیط متلب بخش نود وپنجم به پایان رسیده است و در آموزش های بعدی به مباحث دیگر آموزش متلب می پردازیم. همچنین از شما مخاطبین عزیز سایت همیارپروژه دعوت می کنم که برای انجام پروژه متلب خود آموزش های ما را دنبال نمایید.

نویسنده: زهرا رستمی

جهت سفارش پروژه به لینک زیر مراجعه نمایید :

سفارش پروژه

همچنین می توانید برای ارتباط سریعتر با شماره و آیدی تلگرام زیر تماس حاصل کنید :
۰۹۱۲۹۵۴۰۱۲۲ – آیدی تلگرام : @fnalk

از طریق کلیک برروی آیکن های زیر میتوانید پروژه خود را در تلگرام و یا واتساپ برای ما ارسال کنید:

ثبت سفارش در واتس آپ ثبت سفارش در تلگرام