✳️ پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی
امروزه، با گسترش پژوهش‌های حوزه «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence | AI) و افزایش سطح کاربرد این حوزه در جنبه‌های مختلف زندگی بشر، علاقه‌مندان زیادی جذب آن شده‌اند و افراد بسیاری قصد دارند در این حیطه جذاب قدم بگذارند. آگاهی از پیش‌نیازهای این رشته تخصصی و مهارت‌های لازم آن، به علاقه‌مندان این حیطه کمک می‌کند تا در مسیر درست برای تحقق اهداف خود گام بردارند. در مطلب حاضر، پس از معرفی مختصر گرایش تخصصی هوش مصنوعی و دلایل اهمیت آن، به پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی می‌پردازیم تا خوانندگان علاقه‌مند به این حوزه با شناخت بیشتر، به جمع متخصصان هوش مصنوعی وارد شوند.
══ فهرست مطالب ══
○ نگاهی به حوزه هوش مصنوعی
○ پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی چه هستند؟
○ جمع‌بندی
🔸 نگاهی به حوزه هوش مصنوعی
پیش از پرداختن به پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی، بهتر است ابتدا به توضیح اجمالی این رشته بپردازیم تا افراد علاقه‌مند به این حیطه از علوم کامپیوتر، به شناختی کلی از آن به دست آورند.
رشته هوش مصنوعی به عنوان یکی از گرایش‌های حوزه کامپیوتر محسوب می‌شود که با استفاده از روش‌ها و مفاهیم تخصصی آن می‌توان ابزارها و سیستم‌های هوشمندی را طراحی کرد که وظایف مشخصی را همانند انسان هوشمند انجام می‌دهند.
🔸 پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی چه هستند؟
افراد علاقه‌مند به هوش مصنوعی باید برای ورود به این حیطه از پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی آگاه شوند تا بتوانند بدون هیچ مشکلی، مفاهیم تخصصی آن را در ادامه مسیر خود یاد بگیرند. در فهرست زیر، اصلی‌ترین پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی فهرست شده‌اند:
– مفاهیم بنیادی رشته علوم کامپیوتر
– آمار و احتمالات مورد نیاز هوش مصنوعی
– مباحث ریاضی لازم برای یادگیری هوش مصنوعی
– برنامه نویسی کامپیوتر
– ساختمان داده
– طراحی الگوریتم
– مهارت حل مسئله
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇
@FaraAI — مطالب و آموزش‌های هوش مصنوعی و علم داده فرادرس
✳️ پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی
امروزه، با گسترش پژوهش‌های حوزه «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence | AI) و افزایش سطح کاربرد این حوزه در جنبه‌های مختلف زندگی بشر، علاقه‌مندان زیادی جذب آن شده‌اند و افراد بسیاری قصد دارند در این حیطه جذاب قدم بگذارند. آگاهی از پیش‌نیازهای این رشته تخصصی و مهارت‌های لازم آن، به علاقه‌مندان این حیطه کمک می‌کند تا در مسیر درست برای تحقق اهداف خود گام بردارند. در مطلب حاضر، پس از معرفی مختصر گرایش تخصصی هوش مصنوعی و دلایل اهمیت آن، به پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی می‌پردازیم تا خوانندگان علاقه‌مند به این حوزه با شناخت بیشتر، به جمع متخصصان هوش مصنوعی وارد شوند.
══ فهرست مطالب ══
○ نگاهی به حوزه هوش مصنوعی
○ پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی چه هستند؟
○ جمع‌بندی
🔸 نگاهی به حوزه هوش مصنوعی
پیش از پرداختن به پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی، بهتر است ابتدا به توضیح اجمالی این رشته بپردازیم تا افراد علاقه‌مند به این حیطه از علوم کامپیوتر، به شناختی کلی از آن به دست آورند.
رشته هوش مصنوعی به عنوان یکی از گرایش‌های حوزه کامپیوتر محسوب می‌شود که با استفاده از روش‌ها و مفاهیم تخصصی آن می‌توان ابزارها و سیستم‌های هوشمندی را طراحی کرد که وظایف مشخصی را همانند انسان هوشمند انجام می‌دهند.
🔸 پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی چه هستند؟
افراد علاقه‌مند به هوش مصنوعی باید برای ورود به این حیطه از پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی آگاه شوند تا بتوانند بدون هیچ مشکلی، مفاهیم تخصصی آن را در ادامه مسیر خود یاد بگیرند. در فهرست زیر، اصلی‌ترین پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی فهرست شده‌اند:
– مفاهیم بنیادی رشته علوم کامپیوتر
– آمار و احتمالات مورد نیاز هوش مصنوعی
– مباحث ریاضی لازم برای یادگیری هوش مصنوعی
– برنامه نویسی کامپیوتر
– ساختمان داده
– طراحی الگوریتم
– مهارت حل مسئله
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇
@FaraAI — مطالب و آموزش‌های هوش مصنوعی و علم داده فرادرس
✳️ الگوریتم های یادگیری ماشین که باید بشناسید – ۱۰ الگوریتم شاخص ۲۰۲۳
«یادگیری ماشین» (Machine Learning) به عنوان یکی از شاخه‌های مهم حوزه «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence) محسوب می‌شود که در سال‌های اخیر توجه بسیاری از پژوهشگران اکثر رشته‌ها را به خود جلب کرده است. به عبارتی، کاربرد این حیطه از علوم کامپیوتر را می‌توان در دستاوردهای مختلف بشر مشاهده کرد. یادگیری ماشین شامل الگوریتم‌های مختلفی است که سیستم‌های کامپیوتری با کمک آنها می‌توانند بدون نیاز به دخالت انسان و به‌طور خودکار به حل مسائل مختلف بپردازند. در مطلب حاضر، قصد داریم به معرفی پرکاربردترین الگوریتم های یادگیری ماشین بپردازیم و مهم‌ترین زبان‌های برنامه نویسی این حوزه را به علاقه‌مندان آن معرفی کنیم.
══ فهرست مطالب ══
○ مقدمه ای کوتاه بر یادگیری ماشین
○ الگوریتم یادگیری ماشین چیست ؟
○ انواع الگوریتم های یادگیری ماشین کدامند ؟
○ نحوه انتخاب الگوریتم های یادگیری ماشین برای حل مسئله
○ زبان های برنامه نویسی برای پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین
○ جمع‌بندی
🔸 مقدمه ای کوتاه بر یادگیری ماشین
یادگیری ماشین (ماشین لرنینگ) به عنوان یکی از زیر شاخه‌های حوزه هوش مصنوعی محسوب می‌شود. پژوهش‌های یادگیری ماشین روی نحوه آموزش ماشین و سیستم‌های کامپیوتری تمرکز دارند تا مسئله‌ای خاص را یاد بگیرند و سپس همانند انسان درباره آن مسئله به تصمیم‌گیری بپردازند.
به عبارتی، یادگیری ماشین شامل مجموعه‌ای از الگوریتم‌های مختلف یادگیری است که با شناسایی الگوهای موجود در داده‌ها، سعی در بالا بردن دقت عملکرد خود دارند تا بتوانند درباره داده‌های جدید درست تصمیم بگیرند.
🔸 الگوریتم یادگیری ماشین چیست ؟
الگوریتم های یادگیری ماشین به مجموعه‌ای از مفاهیم ریاضی اطلاق می‌شوند که می‌توانند ماشین را قادر بسازند مسئله‌ای خاص را با تحلیل و بررسی مجموعه‌ای از داده‌ها یاد بگیرند. هر الگوریتم، دارای دستورات، ساختار و مراحل منحصربفردی است که بر اساس آنها به دسته‌بندی اطلاعات می‌پردازد و الگوهای موجود در داده‌ها را شناسایی می‌کند.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 الگوریتم های یادگیری ماشین که باید بشناسید – ۱۰ الگوریتم شاخص ۲۰۲۳ — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇
@FaraAI — مطالب و آموزش‌های هوش مصنوعی و علم داده فرادرس
✳️ الگوریتم های یادگیری ماشین که باید بشناسید – ۱۰ الگوریتم شاخص ۲۰۲۳
«یادگیری ماشین» (Machine Learning) به عنوان یکی از شاخه‌های مهم حوزه «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence) محسوب می‌شود که در سال‌های اخیر توجه بسیاری از پژوهشگران اکثر رشته‌ها را به خود جلب کرده است. به عبارتی، کاربرد این حیطه از علوم کامپیوتر را می‌توان در دستاوردهای مختلف بشر مشاهده کرد. یادگیری ماشین شامل الگوریتم‌های مختلفی است که سیستم‌های کامپیوتری با کمک آنها می‌توانند بدون نیاز به دخالت انسان و به‌طور خودکار به حل مسائل مختلف بپردازند. در مطلب حاضر، قصد داریم به معرفی پرکاربردترین الگوریتم های یادگیری ماشین بپردازیم و مهم‌ترین زبان‌های برنامه نویسی این حوزه را به علاقه‌مندان آن معرفی کنیم.
══ فهرست مطالب ══
○ مقدمه ای کوتاه بر یادگیری ماشین
○ الگوریتم یادگیری ماشین چیست ؟
○ انواع الگوریتم های یادگیری ماشین کدامند ؟
○ نحوه انتخاب الگوریتم های یادگیری ماشین برای حل مسئله
○ زبان های برنامه نویسی برای پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین
○ جمع‌بندی
🔸 مقدمه ای کوتاه بر یادگیری ماشین
یادگیری ماشین (ماشین لرنینگ) به عنوان یکی از زیر شاخه‌های حوزه هوش مصنوعی محسوب می‌شود. پژوهش‌های یادگیری ماشین روی نحوه آموزش ماشین و سیستم‌های کامپیوتری تمرکز دارند تا مسئله‌ای خاص را یاد بگیرند و سپس همانند انسان درباره آن مسئله به تصمیم‌گیری بپردازند.
به عبارتی، یادگیری ماشین شامل مجموعه‌ای از الگوریتم‌های مختلف یادگیری است که با شناسایی الگوهای موجود در داده‌ها، سعی در بالا بردن دقت عملکرد خود دارند تا بتوانند درباره داده‌های جدید درست تصمیم بگیرند.
🔸 الگوریتم یادگیری ماشین چیست ؟
الگوریتم های یادگیری ماشین به مجموعه‌ای از مفاهیم ریاضی اطلاق می‌شوند که می‌توانند ماشین را قادر بسازند مسئله‌ای خاص را با تحلیل و بررسی مجموعه‌ای از داده‌ها یاد بگیرند. هر الگوریتم، دارای دستورات، ساختار و مراحل منحصربفردی است که بر اساس آنها به دسته‌بندی اطلاعات می‌پردازد و الگوهای موجود در داده‌ها را شناسایی می‌کند.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 الگوریتم های یادگیری ماشین که باید بشناسید – ۱۰ الگوریتم شاخص ۲۰۲۳ — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇
@FaraAI — مطالب و آموزش‌های هوش مصنوعی و علم داده فرادرس
✳️ هوش مصنوعی بینگ چیست و چطور از آن استفاده کنیم؟
پیشرفت‌های اخیر در پژوهش‌های حوزه «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence)، دستاوردهای حیرت‌انگیری را به ارمغان آورده است. یکی از کاربردهای اخیر هوش مصنوعی را می‌توان در موتور جستجوی بینگ مایکروسافت ملاحظه کرد. شرکت مایکروسافت با استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی شرکت OpenAI، چت بات و ابزاری هوشمند برای تولید تصاویر بر اساس متون مختلف را به موتور جستجوی خود اضافه کرده است. در مطلب حاضر، قصد داریم به این پرسش پاسخ دهیم که هوش مصنوعی بینگ مایکروسافت چیست و به نحوه استفاده از این ابزارهای هوشمند با استفاده از کامپیوتر و موبایل خواهیم پرداخت.
══ فهرست مطالب ══
○ هوش مصنوعی بینگ چیست ؟
○ نحوه استفاده از هوش مصنوعی بینگ چگونه است ؟
○ امکانات چت بات بینگ چیست ؟
○ محدودیت های چت بات بینگ مایکروسافت چیست ؟
○ هوش مصنوعی بینگ برای موبایل
○ ابزار هوشمند تولید تصاویر بینگ
○ جمع‌بندی
🔸 هوش مصنوعی بینگ چیست ؟
موتور جستجوی مایکروسافت با نام Bing به‌تازگی مجهز به چت بات هوش مصنوعی شده است. چت بات هوش مصنوعی مایکروسافت به عنوان یکی از ابزارهای «پردازش زبان طبیعی» (Natural Language Processing | NLP) محسوب می‌شود که از تکنولوژی مشابه با «چت‌جی‌پی‌تی» (ChatGPT) استفاده می‌کند و همین امر باعث شده است تا نتایج حاصل از جستجوی کاربران در فضای اینترنت دقیق‌تر و کارآمدتر شوند.
به بیان دیگر، Bing AI بر پایه مدل یادگیری ماشین GPT-۴ که با حجم عظیمی از داده‌ها آموزش داده شده است، پاسخ پرسش‌های کاربران را تولید می‌کند. به عبارتی، هوش مصنوعی جدید موتور جستجوی مایکروسافت، با استفاده از مدل های یادگیری عمیق و الگوریتم های یادگیری ماشین این امکان را برای کاربران فراهم می‌کند تا بتوانند علاوه‌بر عبارت‌های و کلمه‌های کلیدی، هر پرسشی را به عنوان ورودی، به موتور جستجو بدهند و در خروجی، لینک‌های مرتبط را دریافت کنند و درباره پرسش مطرح شده، اطلاعات دقیقی را از چت بات به دست آورند.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 هوش مصنوعی بینگ چیست و چطور از آن استفاده کنیم؟ — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇
@FaraAI — مطالب و آموزش‌های هوش مصنوعی و علم داده فرادرس
✳️ هوش مصنوعی بینگ چیست و چطور از آن استفاده کنیم؟
پیشرفت‌های اخیر در پژوهش‌های حوزه «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence)، دستاوردهای حیرت‌انگیری را به ارمغان آورده است. یکی از کاربردهای اخیر هوش مصنوعی را می‌توان در موتور جستجوی بینگ مایکروسافت ملاحظه کرد. شرکت مایکروسافت با استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی شرکت OpenAI، چت بات و ابزاری هوشمند برای تولید تصاویر بر اساس متون مختلف را به موتور جستجوی خود اضافه کرده است. در مطلب حاضر، قصد داریم به این پرسش پاسخ دهیم که هوش مصنوعی بینگ مایکروسافت چیست و به نحوه استفاده از این ابزارهای هوشمند با استفاده از کامپیوتر و موبایل خواهیم پرداخت.
══ فهرست مطالب ══
○ هوش مصنوعی بینگ چیست ؟
○ نحوه استفاده از هوش مصنوعی بینگ چگونه است ؟
○ امکانات چت بات بینگ چیست ؟
○ محدودیت های چت بات بینگ مایکروسافت چیست ؟
○ هوش مصنوعی بینگ برای موبایل
○ ابزار هوشمند تولید تصاویر بینگ
○ جمع‌بندی
🔸 هوش مصنوعی بینگ چیست ؟
موتور جستجوی مایکروسافت با نام Bing به‌تازگی مجهز به چت بات هوش مصنوعی شده است. چت بات هوش مصنوعی مایکروسافت به عنوان یکی از ابزارهای «پردازش زبان طبیعی» (Natural Language Processing | NLP) محسوب می‌شود که از تکنولوژی مشابه با «چت‌جی‌پی‌تی» (ChatGPT) استفاده می‌کند و همین امر باعث شده است تا نتایج حاصل از جستجوی کاربران در فضای اینترنت دقیق‌تر و کارآمدتر شوند.
به بیان دیگر، Bing AI بر پایه مدل یادگیری ماشین GPT-۴ که با حجم عظیمی از داده‌ها آموزش داده شده است، پاسخ پرسش‌های کاربران را تولید می‌کند. به عبارتی، هوش مصنوعی جدید موتور جستجوی مایکروسافت، با استفاده از مدل های یادگیری عمیق و الگوریتم های یادگیری ماشین این امکان را برای کاربران فراهم می‌کند تا بتوانند علاوه‌بر عبارت‌های و کلمه‌های کلیدی، هر پرسشی را به عنوان ورودی، به موتور جستجو بدهند و در خروجی، لینک‌های مرتبط را دریافت کنند و درباره پرسش مطرح شده، اطلاعات دقیقی را از چت بات به دست آورند.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 هوش مصنوعی بینگ چیست و چطور از آن استفاده کنیم؟ — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇
@FaraAI — مطالب و آموزش‌های هوش مصنوعی و علم داده فرادرس
✳️ مفهوم AutoML چیست؟ | یادگیری ماشین خودکار — به زبان ساده
یادگیری ماشین خودکار یا AutoML روش جدیدی است که در آن فرآیند ساخت یک مدل یادگیری ماشین خودکارسازی یا مکانیزه می‌شود. در نگاه اول ممکن است اینطور به نظر برسد که قرار است AutoML جایگزین دانشمند داده شده و او را از کار بیکار کند. اما موضوع به این سادگی و تا این حد مصیبت‌وار نیست. در این مطلب، ابتدا به این سوال که «AutoML چیست» به بیان ساده پاسخ داده می‌شود، سپس چند مورد از روش‌های مختلف پیاده‌سازی آن شرح داده شده و در پایان هم به سوال مهم «آیا AutoML جایگزین دانشمندان داده خواهد شد»، پاسخ داده شده است.
══ فهرست مطالب ══
○ یادگیری ماشین چیست؟
○ مفهوم AutoML چیست؟
○ سطوح مختلف AutoML
○ تفاوت یادگیری ماشین با AutoML چیست؟
○ روش های پیاده‌سازی AutoML
○ آیا AutoML جایگزین دانشمندان داده خواهد شد؟
○ جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
🔸 یادگیری ماشین چیست؟
قبل از تمرکز بر این سوال که «AutoML چیست»، ابتدا باید این مسئله مشخص شود که یادگیری ماشین در تلاش برای دستیابی به چه هدفی است؟ برای پاسخگویی به این سوال، ابتدا بهتر است تعریفی از یادگیری ماشین ارائه شود:
ساخت یک کاربرد و عملکرد یادگیری ماشین به طی کردن فرآیند مشخصی نیاز دارد که در ادامه در این خصوص بحث شده است.
🔸 مفهوم AutoML چیست؟
واژه AutoML سرنامی برای Automated Machine Learning به معنی یادگیری ماشین خودکار (یادگیری ماشین اتوماتیک) است. AutoML عملیات خودکارسازی فرآیند یادگیری ماشین با هدف ساده‌سازی و سرعت بخشیدن به وظایف آن به حساب می‌آید. ممکن است این سوال به وجود بیاید که چه چیزی قرار است مکانیزه و خودکارسازی شود؟
برای پاسخ به این سوال باید گفت که از ۱۰ مرحله‌ای که در بخش فرآیند ساخت مدل یادگیری ماشین فهرست شد، عموماً یادگیری ماشین خودکار تنها شامل مکانیزه کردن وظایف بیان شده در مرحله ششم است. با خودکارسازی و مکانیزه کردن کارهای انجام شده در مرحله ششم، فرآیند یادگیری ماشین ساده‌تر و سریع‌تر خواهد شد. بهتر است فرآیند انجام شده در مرحله ششم بار دیگر در اینجا فهرست شود:
۱- مهندسی ویژگی‌ها
۲- انتخاب ویژگی‌ها
۳- انتخاب الگوریتم
۴- بهینه سازی ابرپارامتر
۵- پشته‌سازی
۶- تجمیع
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 AutoML چیست؟ | یادگیری ماشین خودکار — به زبان ساده — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇
@FaraAI — مطالب و آموزش‌های هوش مصنوعی و علم داده فرادرس
یادگیری ماشین خودکار یا AutoML روش جدیدی است که در آن فرآیند ساخت یک مدل یادگیری ماشین خودکارسازی یا مکانیزه می‌شود. در نگاه اول ممکن است اینطور به نظر برسد که قرار است AutoML جایگزین دانشمند داده شده و او را از کار بیکار کند. اما موضوع به این سادگی و تا این حد مصیبت‌وار نیست. در این مطلب، ابتدا به این سوال که «AutoML چیست» به بیان ساده پاسخ داده می‌شود، سپس چند مورد از روش‌های مختلف پیاده‌سازی آن شرح داده شده و در پایان هم به سوال مهم «آیا AutoML جایگزین دانشمندان داده خواهد شد»، پاسخ داده شده است.
══ فهرست مطالب ══
○ یادگیری ماشین چیست؟
○ مفهوم AutoML چیست؟
○ سطوح مختلف AutoML
○ تفاوت یادگیری ماشین با AutoML چیست؟
○ روش های پیاده‌سازی AutoML
○ آیا AutoML جایگزین دانشمندان داده خواهد شد؟
○ جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
🔸 یادگیری ماشین چیست؟
قبل از تمرکز بر این سوال که «AutoML چیست»، ابتدا باید این مسئله مشخص شود که یادگیری ماشین در تلاش برای دستیابی به چه هدفی است؟ برای پاسخگویی به این سوال، ابتدا بهتر است تعریفی از یادگیری ماشین ارائه شود:
ساخت یک کاربرد و عملکرد یادگیری ماشین به طی کردن فرآیند مشخصی نیاز دارد که در ادامه در این خصوص بحث شده است.
🔸 مفهوم AutoML چیست؟
واژه AutoML سرنامی برای Automated Machine Learning به معنی یادگیری ماشین خودکار (یادگیری ماشین اتوماتیک) است. AutoML عملیات خودکارسازی فرآیند یادگیری ماشین با هدف ساده‌سازی و سرعت بخشیدن به وظایف آن به حساب می‌آید. ممکن است این سوال به وجود بیاید که چه چیزی قرار است مکانیزه و خودکارسازی شود؟
برای پاسخ به این سوال باید گفت که از ۱۰ مرحله‌ای که در بخش فرآیند ساخت مدل یادگیری ماشین فهرست شد، عموماً یادگیری ماشین خودکار تنها شامل مکانیزه کردن وظایف بیان شده در مرحله ششم است. با خودکارسازی و مکانیزه کردن کارهای انجام شده در مرحله ششم، فرآیند یادگیری ماشین ساده‌تر و سریع‌تر خواهد شد. بهتر است فرآیند انجام شده در مرحله ششم بار دیگر در اینجا فهرست شود:
۱- مهندسی ویژگی‌ها
۲- انتخاب ویژگی‌ها
۳- انتخاب الگوریتم
۴- بهینه سازی ابرپارامتر
۵- پشته‌سازی
۶- تجمیع
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 AutoML چیست؟ | یادگیری ماشین خودکار — به زبان ساده — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇
@FaraAI — مطالب و آموزش‌های هوش مصنوعی و علم داده فرادرس
✳️ نقشه راه هوش مصنوعی برای یادگیری و ورود به بازار کار
امروزه، با گسترش پژوهش‌های حوزه «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence)، می‌توان کاربرد این شاخه از فناوری اطلاعات را در تمامی جنبه‌های زندگی بشر مشاهده کرد. از آنجا که هوش مصنوعی به عنوان یکی از مشاغل پردرآمد محسوب می‌شود، افراد زیادی علاقه‌مند هستند در این مسیر شغلی قدم بگذارند. آگاهی از پیش‌نیازهای این رشته تخصصی و مهارت‌های لازم آن، به علاقه‌مندان این حیطه کمک می‌کند تا در مسیر درست برای تحقق اهداف خود گام بردارند. در مطلب حاضر، نقشه راه هوش مصنوعی ارائه شده است تا راهنمای جامعی برای مخاطبان این رشته باشد.
══ فهرست مطالب ══
○ هوش مصنوعی چیست؟
○ چرا یادگیری هوش مصنوعی مهم است ؟
○ نقشه راه هوش مصنوعی
○ جمع‌بندی
🔸 هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی به حوزه‌ای از علوم کامپیوتر اطلاق می‌شود که هدف آن ساخت برنامه‌های کامپیوتری یا سیستم‌های هوشمندی است که بتوانند همانند انسان رفتار کنند. چنین هدفی با استفاده از برنامه نویسی و در اختیار داشتن حجم عظیمی از داده‌ها محقق می‌شود.
حیطه مطالعاتی و پژوهشی هوش مصنوعی را می‌توان به چندین شاخه مختلف نظیر «یادگیری ماشین» (Machine Learning)، «یادگیری عمیق» (Deep Learning)، «پردازش زبان طبیعی» (Natural Language Processing | NLP)، «بینایی ماشین» (Computer Vision) و «سیستم‌های خبره» (Expert Systems) تقسیم‌بندی کرد که افراد متخصص هوش مصنوعی در تمامی این حوزه‌ها به دنبال طراحی سیستم‌های هوشمندی هستند که بر پایه داده‌های آموزشی و تجربیات گذشته، وظایفی را بدون نیاز به کمک و دخالت انسان انجام دهند.
🔸 چرا یادگیری هوش مصنوعی مهم است ؟
از لحاظ فنی می‌توان گفت هدف اصلی هوش مصنوعی کمک به انسان در انجام برخی مسئولیت‌ها است. از این ابزارهای خودکار می‌توان برای انجام وظایف مختلف با بالاترین دقت استفاده کرد. همچنین، سیستم‌های هوشمند با در نظر گرفتن ویژگی‌های داده‌های مختلف و تحلیل الگوهای موجود در آنها می‌توانند به‌خوبی درباره رویدادهای آتی پیش‌بینی کنند که همین امر می‌تواند در تصمیم‌گیری افراد نقش به‌سزایی داشته باشد.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 نقشه راه هوش مصنوعی برای یادگیری و ورود به بازار کار — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇
@FaraAI — مطالب و آموزش‌های هوش مصنوعی و علم داده فرادرس
✳️ نقشه راه هوش مصنوعی برای یادگیری و ورود به بازار کار
امروزه، با گسترش پژوهش‌های حوزه «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence)، می‌توان کاربرد این شاخه از فناوری اطلاعات را در تمامی جنبه‌های زندگی بشر مشاهده کرد. از آنجا که هوش مصنوعی به عنوان یکی از مشاغل پردرآمد محسوب می‌شود، افراد زیادی علاقه‌مند هستند در این مسیر شغلی قدم بگذارند. آگاهی از پیش‌نیازهای این رشته تخصصی و مهارت‌های لازم آن، به علاقه‌مندان این حیطه کمک می‌کند تا در مسیر درست برای تحقق اهداف خود گام بردارند. در مطلب حاضر، نقشه راه هوش مصنوعی ارائه شده است تا راهنمای جامعی برای مخاطبان این رشته باشد.
══ فهرست مطالب ══
○ هوش مصنوعی چیست؟
○ چرا یادگیری هوش مصنوعی مهم است ؟
○ نقشه راه هوش مصنوعی
○ جمع‌بندی
🔸 هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی به حوزه‌ای از علوم کامپیوتر اطلاق می‌شود که هدف آن ساخت برنامه‌های کامپیوتری یا سیستم‌های هوشمندی است که بتوانند همانند انسان رفتار کنند. چنین هدفی با استفاده از برنامه نویسی و در اختیار داشتن حجم عظیمی از داده‌ها محقق می‌شود.
حیطه مطالعاتی و پژوهشی هوش مصنوعی را می‌توان به چندین شاخه مختلف نظیر «یادگیری ماشین» (Machine Learning)، «یادگیری عمیق» (Deep Learning)، «پردازش زبان طبیعی» (Natural Language Processing | NLP)، «بینایی ماشین» (Computer Vision) و «سیستم‌های خبره» (Expert Systems) تقسیم‌بندی کرد که افراد متخصص هوش مصنوعی در تمامی این حوزه‌ها به دنبال طراحی سیستم‌های هوشمندی هستند که بر پایه داده‌های آموزشی و تجربیات گذشته، وظایفی را بدون نیاز به کمک و دخالت انسان انجام دهند.
🔸 چرا یادگیری هوش مصنوعی مهم است ؟
از لحاظ فنی می‌توان گفت هدف اصلی هوش مصنوعی کمک به انسان در انجام برخی مسئولیت‌ها است. از این ابزارهای خودکار می‌توان برای انجام وظایف مختلف با بالاترین دقت استفاده کرد. همچنین، سیستم‌های هوشمند با در نظر گرفتن ویژگی‌های داده‌های مختلف و تحلیل الگوهای موجود در آنها می‌توانند به‌خوبی درباره رویدادهای آتی پیش‌بینی کنند که همین امر می‌تواند در تصمیم‌گیری افراد نقش به‌سزایی داشته باشد.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 نقشه راه هوش مصنوعی برای یادگیری و ورود به بازار کار — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇
@FaraAI — مطالب و آموزش‌های هوش مصنوعی و علم داده فرادرس
✳️ فناوری OpenAI چیست؟ – معرفی آزمایشگاه تحقیقاتی اوپن ای آی
در چندین سال گذشته، شاهد پیشرفت‌های مهمی پیرامون تحقیقات و پژوهش‌های حوزه «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence | AI) بوده‌ایم. شرکت «OpenAI» (اوپن ای آی) به عنوان یکی از پیشگامان حوزه هوش مصنوعی، با دستاوردهای مهم و چشمگیری که در این حیطه به دست آورده، تحولات عظیمی را در این شاخه از فناوری ایجاد کرده که همین امر بر جنبه‌های مختلف زندگی بشر تاثیر چشمگیری داشته است. در مطلب حاضر، به این پرسش پاسخ می‌دهیم که OpenAI چیست و با چه هدفی در حوزه هوش مصنوعی شروع به فعالیت کرده است. به‌علاوه، به اهداف و پروژه‌های مهم این شرکت خواهیم پرداخت و مزایا و معایب آنها را مورد بررسی قرار می‌دهیم.
══ فهرست مطالب ══
○ فناوری OpenAI چیست ؟
○ تاریخچه OpenAI چیست ؟
○ پروژه های اوپن ای آی کدامند ؟
○ چالش ها و محدودیت های اوپن ای آی چه هستند؟
○ مزایای استفاده از OpenAI چیست ؟
○ معایب OpenAI چیست ؟
○ آینده OpenAI چیست ؟
○ جمع‌بندی
🔸فناوری OpenAI چیست ؟
در پاسخ به پرسش OpenAI چیست ، می‌توان گفت OpenAI سازمانی غیرانتفاعی است که کارکنان آن به پژوهش و توسعه ابزارهای هوش مصنوعی می‌پردازند و هدف اصلی آنها، دستیابی به «هوش جامع مصنوعی» (Artificial General Intelligence | AGI) است. سیستم‌های کامپیوتری با داشتن هوش عمومی مصنوعی قادر می‌شوند هر کاری را مشابه انسان یا بهتر از انسان با موفقیت به انجام برسانند.
مدل‌های هوش مصنوعی بسیاری تاکنون با استفاده از فناوری‌های OpenAI توسعه داده شده‌اند. حوزه‌های مطالعاتی OpenAI، پژوهش‌های مربوط به «یادگیری ماشین» (Machine Learning)، «یادگیری عمیق» (Deep Learning)، «پردازش زبان طبیعی» (Natural Language Processing | NLP)، «بینایی ماشین» (Computer Vision) و «رباتیک» (Robotics) را شامل می‌شوند. این سازمان، مطالب آموزشی و ابزارهایی با دسترسی باز را برای مخاطبان و توسعه دهندگان حوزه هوش مصنوعی ارائه کرده است که افراد با استفاده از آنها می‌توانند پروژه‌ها و پژوهش‌های خود را پیش ببرند.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 OpenAI چیست؟ – معرفی آزمایشگاه تحقیقاتی اوپن ای آی — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇
@FaraAI — مطالب و آموزش‌های هوش مصنوعی و علم داده فرادرس
✳️ فناوری OpenAI چیست؟ – معرفی آزمایشگاه تحقیقاتی اوپن ای آی
در چندین سال گذشته، شاهد پیشرفت‌های مهمی پیرامون تحقیقات و پژوهش‌های حوزه «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence | AI) بوده‌ایم. شرکت «OpenAI» (اوپن ای آی) به عنوان یکی از پیشگامان حوزه هوش مصنوعی، با دستاوردهای مهم و چشمگیری که در این حیطه به دست آورده، تحولات عظیمی را در این شاخه از فناوری ایجاد کرده که همین امر بر جنبه‌های مختلف زندگی بشر تاثیر چشمگیری داشته است. در مطلب حاضر، به این پرسش پاسخ می‌دهیم که OpenAI چیست و با چه هدفی در حوزه هوش مصنوعی شروع به فعالیت کرده است. به‌علاوه، به اهداف و پروژه‌های مهم این شرکت خواهیم پرداخت و مزایا و معایب آنها را مورد بررسی قرار می‌دهیم.
══ فهرست مطالب ══
○ فناوری OpenAI چیست ؟
○ تاریخچه OpenAI چیست ؟
○ پروژه های اوپن ای آی کدامند ؟
○ چالش ها و محدودیت های اوپن ای آی چه هستند؟
○ مزایای استفاده از OpenAI چیست ؟
○ معایب OpenAI چیست ؟
○ آینده OpenAI چیست ؟
○ جمع‌بندی
🔸فناوری OpenAI چیست ؟
در پاسخ به پرسش OpenAI چیست ، می‌توان گفت OpenAI سازمانی غیرانتفاعی است که کارکنان آن به پژوهش و توسعه ابزارهای هوش مصنوعی می‌پردازند و هدف اصلی آنها، دستیابی به «هوش جامع مصنوعی» (Artificial General Intelligence | AGI) است. سیستم‌های کامپیوتری با داشتن هوش عمومی مصنوعی قادر می‌شوند هر کاری را مشابه انسان یا بهتر از انسان با موفقیت به انجام برسانند.
مدل‌های هوش مصنوعی بسیاری تاکنون با استفاده از فناوری‌های OpenAI توسعه داده شده‌اند. حوزه‌های مطالعاتی OpenAI، پژوهش‌های مربوط به «یادگیری ماشین» (Machine Learning)، «یادگیری عمیق» (Deep Learning)، «پردازش زبان طبیعی» (Natural Language Processing | NLP)، «بینایی ماشین» (Computer Vision) و «رباتیک» (Robotics) را شامل می‌شوند. این سازمان، مطالب آموزشی و ابزارهایی با دسترسی باز را برای مخاطبان و توسعه دهندگان حوزه هوش مصنوعی ارائه کرده است که افراد با استفاده از آنها می‌توانند پروژه‌ها و پژوهش‌های خود را پیش ببرند.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 OpenAI چیست؟ – معرفی آزمایشگاه تحقیقاتی اوپن ای آی — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇
@FaraAI — مطالب و آموزش‌های هوش مصنوعی و علم داده فرادرس
💫 هدیه ۱۰۰ هزار تومانی، ویژه نصب اپلیکیشن فرادرس
😉 فرقی نمی‌کنه موبایل اندرویدی داری یا iOS؛ اپلیکیشن فرادرس برای هر دو سیستم عامل منتشر شده و در گوگل پلی و سیب اپ در دسترس شماست.
🎯 با نصب اپلیکیشن فرادرس، می‌توانید از اعتبار هدیه ۱۰۰ هزار تومانی آن استفاده کنید و به بیش از ۶,۸۰۰ عنوان آموزشی در موبایل دسترسی داشته باشید. 👇
🔗 دریافت اپلیکیشن فرادرس — [کلیک کنید]
🎁 کد هدیه ۱۰۰ هزار تومانی اپلیکیشن: FRAPP
📚 یادگیری، همیشه، همه‌جا؛ فرادرس
@FaraDars — فرادرس
💫 هدیه ۱۰۰ هزار تومانی، ویژه نصب اپلیکیشن فرادرس
😉 فرقی نمی‌کنه موبایل اندرویدی داری یا iOS؛ اپلیکیشن فرادرس برای هر دو سیستم عامل منتشر شده و در گوگل پلی و سیب اپ در دسترس شماست.
🎯 با نصب اپلیکیشن فرادرس، می‌توانید از اعتبار هدیه ۱۰۰ هزار تومانی آن استفاده کنید و به بیش از ۶,۸۰۰ عنوان آموزشی در موبایل دسترسی داشته باشید. 👇
🔗 دریافت اپلیکیشن فرادرس — [کلیک کنید]
🎁 کد هدیه ۱۰۰ هزار تومانی اپلیکیشن: FRAPP
📚 یادگیری، همیشه، همه‌جا؛ فرادرس
@FaraDars — فرادرس
Forwarded from تازه‌های نشر فرادرس
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📘 آموزش شبکه کانولوشن گرافی (GCN) در پایتون منتشر شد!
🔹 لینک آموزش – [کلیک کنید]
🔖 در این آموزش، ابتدا به صورت مختصر ساختار گراف‌ها بررسی می‌شوند و روابط پیش‌نیاز مورد استفاده در این آموزش عنوان خواهد شد. سپس مبانی شبکه‌های GNN و رویکردهای لایه‌های این نوع از شبکه‌ها در استخراج اطلاعات گراف را تشریح می‌کنیم. در ادامه، شبکه GCN را معرفی کرده و در انتها، با یک مثال در محیط برنامه‌نویسی پایتون، از GCN برای مساله کلاس‌بندی گره‌های یک مجموعه داده با ساختار گراف استفاده خواهد شد.
🎯 مناسب برای: پایتون | شبکه‌های عصبی مصنوعی
💲 هزینه اصلی آموزش:۳۹۹,۰۰۰ تومان
🎁 هزینه با احتساب هدیه ویژه انتشار: ۱۳۹,۶۵۰ تومان
(۶۵ درصد تخفیف)
👈 کد تخفیف: NWWR65
❗️ اعتبار: تا پایان روز جمعه، ۲۷ مرداد ۱۴۰۲
🔗 لینک آموزش – [کلیک کنید]
@FaraDars — فرادرس
@FDPub — تازه‌های نشر فرادرس
.
📘 آموزش شبکه کانولوشن گرافی (GCN) در پایتون منتشر شد!
🔹 لینک آموزش – [کلیک کنید]
🔖 در این آموزش، ابتدا به صورت مختصر ساختار گراف‌ها بررسی می‌شوند و روابط پیش‌نیاز مورد استفاده در این آموزش عنوان خواهد شد. سپس مبانی شبکه‌های GNN و رویکردهای لایه‌های این نوع از شبکه‌ها در استخراج اطلاعات گراف را تشریح می‌کنیم. در ادامه، شبکه GCN را معرفی کرده و در انتها، با یک مثال در محیط برنامه‌نویسی پایتون، از GCN برای مساله کلاس‌بندی گره‌های یک مجموعه داده با ساختار گراف استفاده خواهد شد.
🎯 مناسب برای: پایتون | شبکه‌های عصبی مصنوعی
💲 هزینه اصلی آموزش:
🎁 هزینه با احتساب هدیه ویژه انتشار: ۱۳۹,۶۵۰ تومان
(۶۵ درصد تخفیف)
👈 کد تخفیف: NWWR65
❗️ اعتبار: تا پایان روز جمعه، ۲۷ مرداد ۱۴۰۲
🔗 لینک آموزش – [کلیک کنید]
@FaraDars — فرادرس
@FDPub — تازه‌های نشر فرادرس
.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
✳️ آموزش هوش مصنوعی
🔖 هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) یا AI، شاخه‌ای از علوم کامپیوتر و مهندسی است که به طراحی و توسعه سیستم‌هایی می‌پردازد که با استفاده از الگوریتم‌های خاص، قادر به انجام کارهایی هستند که به نظر می‌رسد با داشتن هوش و اندیشه عمل می‌کنند. این سیستم‌ها با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، قادر به تشخیص الگوها و روابط در داده‌های بزرگ، تفسیر و پردازش زبان طبیعی، تصویربرداری و... هستند.
🎊 هم‌اکنون در «طرح ویژه آموختن» می‌توانید این آموزش و ۵۰۰ آموزش دیگر این طرح را فقط با ۴۹ هزار تومان به ازای هر آموزش دریافت کنید.
🎯 برای مشاهده و دریافت این آموزش روی لینک زیر بزنید:👇
🔗 آموزش هوش مصنوعی — [کلیک کنید]
🟢 همچنین برای مشاهده سایر آموزش‌های طرح ویژه آموختن، وارد لینک زیر شوید:👇
🔗 طرح ویژه آموختن - [مشاهده ۱۰۰+۴۰۰ آموزش]
📚 فرادرس | دانش در دسترس همه؛ همیشه و همه جا
@FaraDars — فرادرس
✳️ آموزش هوش مصنوعی
🔖 هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) یا AI، شاخه‌ای از علوم کامپیوتر و مهندسی است که به طراحی و توسعه سیستم‌هایی می‌پردازد که با استفاده از الگوریتم‌های خاص، قادر به انجام کارهایی هستند که به نظر می‌رسد با داشتن هوش و اندیشه عمل می‌کنند. این سیستم‌ها با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، قادر به تشخیص الگوها و روابط در داده‌های بزرگ، تفسیر و پردازش زبان طبیعی، تصویربرداری و... هستند.
🎊 هم‌اکنون در «طرح ویژه آموختن» می‌توانید این آموزش و ۵۰۰ آموزش دیگر این طرح را فقط با ۴۹ هزار تومان به ازای هر آموزش دریافت کنید.
🎯 برای مشاهده و دریافت این آموزش روی لینک زیر بزنید:👇
🔗 آموزش هوش مصنوعی — [کلیک کنید]
🟢 همچنین برای مشاهده سایر آموزش‌های طرح ویژه آموختن، وارد لینک زیر شوید:👇
🔗 طرح ویژه آموختن - [مشاهده ۱۰۰+۴۰۰ آموزش]
📚 فرادرس | دانش در دسترس همه؛ همیشه و همه جا
@FaraDars — فرادرس
✳️ ۱۹ الگوریتم هوش مصنوعی که باید بدانید – به زبان ساده
در دنیای امروز، کم‌تر کسی را می‌توان یافت که با اصطلاح «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence | AI) آشنایی نداشته باشد. همه ما درباره این شاخه از فناوری اطلاعات مطالب و مقالات خبری مختلفی خوانده‌ایم یا دست‌کم با دیدن فیلم‌های علمی تخیلی پیرامون این حوزه، با ابزارها و سیستم‌های هوش مصنوعی آشنا شده‌ایم. سیستم‌های هوشمند بر پایه یک سری روش‌ها و الگوریتم های هوش مصنوعی به یادگیری مسائل مختلف می‌پردازند و به‌صورت خودکار وظایفی را انجام می‌دهند. در مطلب حاضر از مجله فرادرس به توضیح ۱۹ الگوریتم هوش مصنوعی می‌پردازیم و ویژگی‌ها و کاربردهای آنها را بررسی خواهیم کرد.
══ فهرست مطالب ══
○ توضیح مختصری پیرامون هوش مصنوعی
○ الگوریتم هوش مصنوعی چیست؟
○ الگوریتم هوش مصنوعی چگونه کار می کند؟
○ انواع الگوریتم های هوش مصنوعی چیست ؟
○ الگوریتم های یادگیری با نظارت
○ مزایای الگوریتم های هوش مصنوعی با نظارت
○ معایب الگوریتم های هوش مصنوعی با نظارت
○ الگوریتم های یادگیری بدون نظارت
○ مزایای الگوریتم های هوش مصنوعی بدون نظارت
○ معایب الگوریتم های هوش مصنوعی بدون نظارت
○ الگوریتم یادگیری تقویتی
○ مزایای الگوریتم یادگیری تقویتی
○ معایب الگوریتم یادگیری تقویتی
○ الگوریتم های جستجوی هوش مصنوعی
○ کاربرد الگوریتم های هوش مصنوعی
○ جمع‌بندی
⭐ مشاهده مجموعه آموزش ویدیویی هوش مصنوعی – [کلیک کنید]
🔸 توضیح مختصری پیرامون هوش مصنوعی
با نگاهی به تاریخچه هوش مصنوعی و پژوهش‌های آن می‌توان گفت هوش مصنوعی شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که با استفاده از روش‌ها و الگوریتم‌های ارائه شده در این حیطه، می‌توان سیستم‌ها، ماشین‌های سخت‌افزاری و برنامه‌های نرم‌افزاری هوشمندی را طراحی کرد که می‌توانند وظایف مختلفی را به‌طور خودکار یاد بگیرند و در انجام امور و تصمیم‌گیری پیرامون موضوعات مختلف به انسان کمک کنند. به عبارتی، می‌توان گفت سیستم‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری هوشمند به این هدف ساخته شده‌اند که بدون نیاز به دخالت انسان، مسئولیتی را مشابه انسان یا بهتر از انسان انجام دهند.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 ۱۹ الگوریتم هوش مصنوعی که باید بدانید — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇
@FaraAI — مطالب و آموزش‌های هوش مصنوعی و علم داده فرادرس
✳️ ۱۹ الگوریتم هوش مصنوعی که باید بدانید – به زبان ساده
در دنیای امروز، کم‌تر کسی را می‌توان یافت که با اصطلاح «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence | AI) آشنایی نداشته باشد. همه ما درباره این شاخه از فناوری اطلاعات مطالب و مقالات خبری مختلفی خوانده‌ایم یا دست‌کم با دیدن فیلم‌های علمی تخیلی پیرامون این حوزه، با ابزارها و سیستم‌های هوش مصنوعی آشنا شده‌ایم. سیستم‌های هوشمند بر پایه یک سری روش‌ها و الگوریتم های هوش مصنوعی به یادگیری مسائل مختلف می‌پردازند و به‌صورت خودکار وظایفی را انجام می‌دهند. در مطلب حاضر از مجله فرادرس به توضیح ۱۹ الگوریتم هوش مصنوعی می‌پردازیم و ویژگی‌ها و کاربردهای آنها را بررسی خواهیم کرد.
══ فهرست مطالب ══
○ توضیح مختصری پیرامون هوش مصنوعی
○ الگوریتم هوش مصنوعی چیست؟
○ الگوریتم هوش مصنوعی چگونه کار می کند؟
○ انواع الگوریتم های هوش مصنوعی چیست ؟
○ الگوریتم های یادگیری با نظارت
○ مزایای الگوریتم های هوش مصنوعی با نظارت
○ معایب الگوریتم های هوش مصنوعی با نظارت
○ الگوریتم های یادگیری بدون نظارت
○ مزایای الگوریتم های هوش مصنوعی بدون نظارت
○ معایب الگوریتم های هوش مصنوعی بدون نظارت
○ الگوریتم یادگیری تقویتی
○ مزایای الگوریتم یادگیری تقویتی
○ معایب الگوریتم یادگیری تقویتی
○ الگوریتم های جستجوی هوش مصنوعی
○ کاربرد الگوریتم های هوش مصنوعی
○ جمع‌بندی
🔸 توضیح مختصری پیرامون هوش مصنوعی
با نگاهی به تاریخچه هوش مصنوعی و پژوهش‌های آن می‌توان گفت هوش مصنوعی شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که با استفاده از روش‌ها و الگوریتم‌های ارائه شده در این حیطه، می‌توان سیستم‌ها، ماشین‌های سخت‌افزاری و برنامه‌های نرم‌افزاری هوشمندی را طراحی کرد که می‌توانند وظایف مختلفی را به‌طور خودکار یاد بگیرند و در انجام امور و تصمیم‌گیری پیرامون موضوعات مختلف به انسان کمک کنند. به عبارتی، می‌توان گفت سیستم‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری هوشمند به این هدف ساخته شده‌اند که بدون نیاز به دخالت انسان، مسئولیتی را مشابه انسان یا بهتر از انسان انجام دهند.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 ۱۹ الگوریتم هوش مصنوعی که باید بدانید — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇
@FaraAI — مطالب و آموزش‌های هوش مصنوعی و علم داده فرادرس
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from تازه‌های نشر فرادرس
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📘 آموزش بخش بندی معنایی تصویر با الگوریتم یادگیری عمیق U-Net در Spyder منتشر شد!
🔹 لینک آموزش – [کلیک کنید]
🔖 برای انجام امر بخش‌بندی تصاویر، روش‌های متعددی وجود دارد که در میان آنها معماری U-Net عملکرد مطلوبی را از خود نشان داده است. این معماری قابلیت‌های مختلفی جهت توسعه و به دست آوردن دقت‌های بالا در امر بخش‌بندی را دارد؛ که در این آموزش ما به بررسی این قابلیت‌ها می‌پردازیم. علاوه بر این، روشی نوین جهت ترکیب چند مدل آموزش‌دیده را بررسی می‌کنیم که دقتی به مراتب بالاتر را برای کاربر حاصل می‌کند. تمرکز اصلی در این فرادرس بر روی کدنویسی است؛ بنابراین ابتدا متدهای توسعه معماری U-Net را معرفی کرده و جهت یادگیری بهتر، دو پروژه بخش‌بندی میتوکندری‌ها و بخش‌بندی ماسه‌سنگ‌ها که مربوط به دو حوزه علوم آزمایشگاهی و صنعتی هستند را پیاده‌سازی می‌کنیم.
🎯 مناسب برای: علاقه‌مندان به حوزه یادگیری عمیق و پردازش تصویر
💲 هزینه اصلی آموزش:۶۹۹,۰۰۰ تومان
🎁 هزینه با احتساب هدیه ویژه انتشار: ۲۴۴,۶۵۰ تومان
(۶۵ درصد تخفیف)
👈 کد تخفیف: NWWX67
❗️ اعتبار: تا پایان روز جمعه، ۲۱ مهر ۱۴۰۲
🔗 لینک آموزش – [کلیک کنید]
@FaraDars — فرادرس
@FDPub — تازه‌های نشر فرادرس
.
📘 آموزش بخش بندی معنایی تصویر با الگوریتم یادگیری عمیق U-Net در Spyder منتشر شد!
🔹 لینک آموزش – [کلیک کنید]
🔖 برای انجام امر بخش‌بندی تصاویر، روش‌های متعددی وجود دارد که در میان آنها معماری U-Net عملکرد مطلوبی را از خود نشان داده است. این معماری قابلیت‌های مختلفی جهت توسعه و به دست آوردن دقت‌های بالا در امر بخش‌بندی را دارد؛ که در این آموزش ما به بررسی این قابلیت‌ها می‌پردازیم. علاوه بر این، روشی نوین جهت ترکیب چند مدل آموزش‌دیده را بررسی می‌کنیم که دقتی به مراتب بالاتر را برای کاربر حاصل می‌کند. تمرکز اصلی در این فرادرس بر روی کدنویسی است؛ بنابراین ابتدا متدهای توسعه معماری U-Net را معرفی کرده و جهت یادگیری بهتر، دو پروژه بخش‌بندی میتوکندری‌ها و بخش‌بندی ماسه‌سنگ‌ها که مربوط به دو حوزه علوم آزمایشگاهی و صنعتی هستند را پیاده‌سازی می‌کنیم.
🎯 مناسب برای: علاقه‌مندان به حوزه یادگیری عمیق و پردازش تصویر
💲 هزینه اصلی آموزش:
🎁 هزینه با احتساب هدیه ویژه انتشار: ۲۴۴,۶۵۰ تومان
(۶۵ درصد تخفیف)
👈 کد تخفیف: NWWX67
❗️ اعتبار: تا پایان روز جمعه، ۲۱ مهر ۱۴۰۲
🔗 لینک آموزش – [کلیک کنید]
@FaraDars — فرادرس
@FDPub — تازه‌های نشر فرادرس
.
✳️ هوش مصنوعی مولد چیست؟ – به زبان ساده
به طور خلاصه، «هوش مصنوعی مولد» (Generative Artificial Intelligence) به مدل‌های یادگیری عمیقی گفته می‌شود که می‌توانند متن، تصاویر و سایر محتوای با کیفیت را بر اساس داده‌های آموزشی تولید کنند. هوش مصنوعی مولد را «Generative AI» هم خطاب می‌کنند. در ادامه این مطلب از مجله فرادرس دقیق‌تر به این پرسش پاسخ داده شده است که هوش مصنوعی مولد چیست و به موضوع‌های کلیدی حول این مفهوم پرداخته‌ایم.
══ فهرست مطالب ══
○ مقدمه
○ هوش مصنوعی مولد چیست ؟
○ هوش مصنوعی مولد چگونه کار می کند؟
○ مدل هوش مصنوعی مولد چیست ؟
○ کاربردهای هوش مصنوعی مولد چیست ؟
○ مزایای هوش مصنوعی مولد کدامند؟
○ هوش مصنوعی مولد چه محدودیت هایی دارد؟
○ چه نگرانی هایی پیرامون هوش مصنوعی مولد وجود دارد؟
○ معرفی نمونه هایی از ابزارهای هوش مصنوعی مولد
○ کاربردهای Generative AI در حوزه های تخصصی مختلف
○ اصول اخلاقی و انحراف در هوش مصنوعی مولد
○ تفاوت هوش مصنوعی با هوش مصنوعی مولد چیست ؟
○ بهترین روش ها برای استفاده از هوش مصنوعی مولد
○ تاریخچه هوش مصنوعی مولد
○ مدل های هوش مصنوعی مولد عمیق چگونه ظهور پیدا کردند؟
○ عمل متقابل یادگیری نظارت شده
○ هوش مصنوعی مولد به کدام سو می رود؟
○ آینده هوش مصنوعی مولد چگونه خواهد بود؟
○ پرسش های رایج پیرامون هوش مصنوعی مولد
○ جمع‌بندی
⭐ مشاهده مجموعه آموزش ویدیویی هوش مصنوعی – [کلیک کنید]
🔸 مقدمه
حیطه هوش مصنوعی چرخه‌های هیاهوی بسیاری را تجربه کرده، اما حتی از دیدگاه بدبینان و شکاکان نیز انتشار ChatGPT نقطه عطفی را در این حوزه تثبیت کرده است. چَت‌بات هوش مصنوعی شرکت OpenAI با قدرت گرفتن از آخرین مدل زبانی گسترده خود می‌تواند شعر بسراید، لطیفه تعریف کند و تولید سریع مقاله‌هایی را انجام دهد که گویی انسان آنها را ساخته است. تنها در چند کلمه از ChatGPT درخواست خود را مطرح می‌کنیم و خروجی دریافتی، مثلاً شعرهای عاشقانه با قالب پلتفرم‌های نقد و بررسی Yelp یا متنِ ترانه به سبکِ «Nick Cave» خواهد بود.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 هوش مصنوعی مولد چیست؟ – به زبان ساده — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇
@FaraAI — مطالب و آموزش‌های هوش مصنوعی و علم داده فرادرس
✳️ هوش مصنوعی مولد چیست؟ – به زبان ساده
به طور خلاصه، «هوش مصنوعی مولد» (Generative Artificial Intelligence) به مدل‌های یادگیری عمیقی گفته می‌شود که می‌توانند متن، تصاویر و سایر محتوای با کیفیت را بر اساس داده‌های آموزشی تولید کنند. هوش مصنوعی مولد را «Generative AI» هم خطاب می‌کنند. در ادامه این مطلب از مجله فرادرس دقیق‌تر به این پرسش پاسخ داده شده است که هوش مصنوعی مولد چیست و به موضوع‌های کلیدی حول این مفهوم پرداخته‌ایم.
══ فهرست مطالب ══
○ مقدمه
○ هوش مصنوعی مولد چیست ؟
○ هوش مصنوعی مولد چگونه کار می کند؟
○ مدل هوش مصنوعی مولد چیست ؟
○ کاربردهای هوش مصنوعی مولد چیست ؟
○ مزایای هوش مصنوعی مولد کدامند؟
○ هوش مصنوعی مولد چه محدودیت هایی دارد؟
○ چه نگرانی هایی پیرامون هوش مصنوعی مولد وجود دارد؟
○ معرفی نمونه هایی از ابزارهای هوش مصنوعی مولد
○ کاربردهای Generative AI در حوزه های تخصصی مختلف
○ اصول اخلاقی و انحراف در هوش مصنوعی مولد
○ تفاوت هوش مصنوعی با هوش مصنوعی مولد چیست ؟
○ بهترین روش ها برای استفاده از هوش مصنوعی مولد
○ تاریخچه هوش مصنوعی مولد
○ مدل های هوش مصنوعی مولد عمیق چگونه ظهور پیدا کردند؟
○ عمل متقابل یادگیری نظارت شده
○ هوش مصنوعی مولد به کدام سو می رود؟
○ آینده هوش مصنوعی مولد چگونه خواهد بود؟
○ پرسش های رایج پیرامون هوش مصنوعی مولد
○ جمع‌بندی
🔸 مقدمه
حیطه هوش مصنوعی چرخه‌های هیاهوی بسیاری را تجربه کرده، اما حتی از دیدگاه بدبینان و شکاکان نیز انتشار ChatGPT نقطه عطفی را در این حوزه تثبیت کرده است. چَت‌بات هوش مصنوعی شرکت OpenAI با قدرت گرفتن از آخرین مدل زبانی گسترده خود می‌تواند شعر بسراید، لطیفه تعریف کند و تولید سریع مقاله‌هایی را انجام دهد که گویی انسان آنها را ساخته است. تنها در چند کلمه از ChatGPT درخواست خود را مطرح می‌کنیم و خروجی دریافتی، مثلاً شعرهای عاشقانه با قالب پلتفرم‌های نقد و بررسی Yelp یا متنِ ترانه به سبکِ «Nick Cave» خواهد بود.
مطالعه ادامه مطلب 👇👇
🔗 هوش مصنوعی مولد چیست؟ – به زبان ساده — کلیک کنید (+)
📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده
آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇
@FaraAI — مطالب و آموزش‌های هوش مصنوعی و علم داده فرادرس
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔔 پادکست‌های رایگان هوش مصنوعی 🎉
🔸 پادکست‌های هوش مصنوعی، یک فضای علمی-کاربردی برای بحث و بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع و کسب‌وکارهای مختلف است. هوش مصنوعی به عنوان یکی از پرکاربردترین تکنولوژی‌های دهه اخیر، در حال تحول و پیشرفت فراوانی است. در هر اپیزود از این پادکست، به بررسی دستاوردهای شرکت‌های تراز اول جهانی در استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌پردازیم.
🔸 در این پادکست‌ها، سعی می‌کنیم به شنوندگان، ایده‌هایی در مورد جایگاه و اهمیت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در کسب‌وکارهای مختلف و زندگی روزمره ارائه کنیم. یادگیری ماشین، به شرکت‌ها کمک می‌کند تا در تصمیم‌گیری‌های پیچیده، موثرتر باشند. به عنوان مثال، با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، شرکت‌ها می‌توانند الگوهای پیچیده رفتار مشتریان خود را بررسی کنند و راه‌های بهتری برای بهبود تجربه مشتریانشان پیشنهاد دهند.✔️
📣 لیست پادکست‌های فرادرس در موضوع هوش مصنوعی:👇 👇
⭐ بخش یکم: مقدمه
⭐ بخش دوم: شرکت آمازون Amazon
⭐ بخش سوم: شرکت بایدو Baidu
⭐ بخش چهارم: شرکت اپل Apple
⭐ بخش پنجم: گروه علی بابا Alibaba
⭐ بخش ششم: رستوران های زنجیره ای مک دونالدز McDonald's
⭐ بخش هفتم: گوگل و آلفابت
⭐ بخش هشتم: والت دیزنی Walt Disney
⭐ بخش نهم: سیلزفورس Salesforce
⭐ بخش دهم: امریکن اکسپرس American Express
⭐ بخش یازدهم: بی ام وی BMW
⭐ بخش دوازدهم: شرکت نتفلیکس Netflix
⭐ بخش سیزدهم: اینفرویژن InferVision
⭐ بخش چهاردهم: جان دیر John Deere
⭐ بخش پانزدهم: والمارت WalmartROS 2
⭐ مشاهده مجموعه پادکست هوش مصنوعی – [کلیک کنید]
📌 کانال اختصاصی آموزش هوش مصنوعی [@FaraAI] را دنبال کنید.
🔸 پادکست‌های هوش مصنوعی، یک فضای علمی-کاربردی برای بحث و بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع و کسب‌وکارهای مختلف است. هوش مصنوعی به عنوان یکی از پرکاربردترین تکنولوژی‌های دهه اخیر، در حال تحول و پیشرفت فراوانی است. در هر اپیزود از این پادکست، به بررسی دستاوردهای شرکت‌های تراز اول جهانی در استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌پردازیم.
🔸 در این پادکست‌ها، سعی می‌کنیم به شنوندگان، ایده‌هایی در مورد جایگاه و اهمیت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در کسب‌وکارهای مختلف و زندگی روزمره ارائه کنیم. یادگیری ماشین، به شرکت‌ها کمک می‌کند تا در تصمیم‌گیری‌های پیچیده، موثرتر باشند. به عنوان مثال، با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، شرکت‌ها می‌توانند الگوهای پیچیده رفتار مشتریان خود را بررسی کنند و راه‌های بهتری برای بهبود تجربه مشتریانشان پیشنهاد دهند.
📌 کانال اختصاصی آموزش هوش مصنوعی [@FaraAI] را دنبال کنید.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎉 رایگان آموزش ببینید!
در کانال آپارات فرادرس، می‌توانید قسمتی از آموزش‌های منتشر شده در فرادرس را به صورت رایگان مشاهده کنید تا آموزش مورد نظر خود را بهتر انتخاب کنید.
⭐ مجموعه آموزش‌های رایگان هوش مصنوعی و علم داده در کانال آپارات فرادرس: 👇
◻️ آموزش هوش مصنوعی
◻️ آموزش سیستم های خبره
◻️ آموزش پیاده سازی الگوریتم ژنتیک در پایتون
◻️ آموزش تحلیل و پیش‌بینی سری‌های زمانی
◻️ آموزش انتخاب ویژگی با استفاده از الگوریتم های فراابتکاری و تکاملی
▫️و ده‌ها آموزش جذاب دیگر ...
🔔 برای مشاهده سایر آموزش‌های رایگان، کانال فرادرس را در آپارات دنبال کنید: 🔻
🔗 کانال آپارات فرادرس - [کلیک کنید]
📌 کانال اختصاصی آموزش هوش مصنوعی [@FaraAI] را دنبال کنید.
در کانال آپارات فرادرس، می‌توانید قسمتی از آموزش‌های منتشر شده در فرادرس را به صورت رایگان مشاهده کنید تا آموزش مورد نظر خود را بهتر انتخاب کنید.
◻️ آموزش هوش مصنوعی
◻️ آموزش سیستم های خبره
◻️ آموزش پیاده سازی الگوریتم ژنتیک در پایتون
◻️ آموزش تحلیل و پیش‌بینی سری‌های زمانی
◻️ آموزش انتخاب ویژگی با استفاده از الگوریتم های فراابتکاری و تکاملی
▫️و ده‌ها آموزش جذاب دیگر ...
🔗 کانال آپارات فرادرس - [کلیک کنید]
📌 کانال اختصاصی آموزش هوش مصنوعی [@FaraAI] را دنبال کنید.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from تازه‌های نشر فرادرس
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📘 آموزش نرم افزار اورنج – داده کاوی و هوش تجاری بدون کدنویسی با Orange منتشر شد!
🔹 لینک آموزش – [کلیک کنید]
🔖 در این آموزش، مبانی و مباحث داده‌کاوی و یادگیری ماشین را با رویکرد هوش تجاری در کسب‌وکار و سازمان‌ها با یکدیگر فرا می‌گیریم. این فرادرس، ترکیبی از مبانی الگوریتم‌های داده‌کاوی به صورت ساده و پیاده‌سازی آنها با استفاده از مجموعه داده‌های دنیای واقعی، در کسب‌وکارها خواهد بود. در این دوره، بدون کدنویسی و با استفاده از نرم‌افزار متن‌باز و رایگان Orange، مباحث را به صورت کاربردی همراه با مثال‌های متعدد تشریح خواهیم کرد.
🎯 مناسب برای: فعالان حوزه تجارت الکترونیک | محققان و پژوهشگران
💲 هزینه اصلی آموزش:۷۹۸,۰۰۰ تومان
🎁 هزینه با احتساب هدیه ویژه انتشار: ۲۷۹,۳۰۰ تومان
(۶۵ درصد تخفیف)
👈 کد تخفیف: NWMJ45
❗️ اعتبار: تا پایان روز سه‌شنبه، ۹ آبان ۱۴۰۲
🔗 لینک آموزش – [کلیک کنید]
@FaraDars — فرادرس
@FDPub — تازه‌های نشر فرادرس
.
📘 آموزش نرم افزار اورنج – داده کاوی و هوش تجاری بدون کدنویسی با Orange منتشر شد!
🔹 لینک آموزش – [کلیک کنید]
🔖 در این آموزش، مبانی و مباحث داده‌کاوی و یادگیری ماشین را با رویکرد هوش تجاری در کسب‌وکار و سازمان‌ها با یکدیگر فرا می‌گیریم. این فرادرس، ترکیبی از مبانی الگوریتم‌های داده‌کاوی به صورت ساده و پیاده‌سازی آنها با استفاده از مجموعه داده‌های دنیای واقعی، در کسب‌وکارها خواهد بود. در این دوره، بدون کدنویسی و با استفاده از نرم‌افزار متن‌باز و رایگان Orange، مباحث را به صورت کاربردی همراه با مثال‌های متعدد تشریح خواهیم کرد.
🎯 مناسب برای: فعالان حوزه تجارت الکترونیک | محققان و پژوهشگران
💲 هزینه اصلی آموزش:
🎁 هزینه با احتساب هدیه ویژه انتشار: ۲۷۹,۳۰۰ تومان
(۶۵ درصد تخفیف)
👈 کد تخفیف: NWMJ45
❗️ اعتبار: تا پایان روز سه‌شنبه، ۹ آبان ۱۴۰۲
🔗 لینک آموزش – [کلیک کنید]
@FaraDars — فرادرس
@FDPub — تازه‌های نشر فرادرس
.
✔️ الگوریتم ژنتیک یک الگوریتم محاسباتی مبتنی بر فرایندهای تکاملی در طبیعت است که در حل مسائل بهینه‌سازی و یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می‌گیرد.
✔️ در این روش، یک مجموعه از کاندیدهای حل به عنوان ژنوم‌های پدری انتخاب می‌شوند و با اعمال عملیاتی مانند ترکیب، جهش و گزینش، مجموعه جدیدی از کاندیدها بوجود می‌آید. سپس با تکرار این فرآیند، بهترین کاندیدای حل پیدا می‌شود.
✔️ با توجه به اینکه الگوریتم ژنتیک در حل مسائل بهینه‌سازی و یادگیری ماشین موثر است، آشنایی با این الگوریتم و روش های پیاده‌سازی آن برای دانشجویان و پژوهشگران در حوزه‌های مرتبط با یادگیری ماشین و هوش مصنوعی بسیار مفید است.
🛍 در لینک زیر می‌توانید آموزش الگوریتم ژنتیک در یادگیری ماشین را به صورت رایگان مشاهده نمایید:
🧨 آموزش الگوریتم ژنتیک در یادگیری ماشین
📌 کانال اختصاصی آموزش هوش مصنوعی [@FaraAI] را دنبال کنید.
📌 کانال اختصاصی آموزش هوش مصنوعی [@FaraAI] را دنبال کنید.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from تازه‌های نشر فرادرس
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📘 آموزش اصول فریلنسینگ و کسب درآمد از اینترنت منتشر شد!
🔹 لینک آموزش – [کلیک کنید]
🔖 این دوره آموزشی به عنوان راهنمایی در نظر گرفته شده است که بتوانید به تصمیمتان برای این که رئیس خود باشید نزدیک‌تر شوید و یک انتقال راحت به حرفه فریلنسینگ داشته باشید و فریلنسر موفقی باشید؛ بر همین اساس در این فرادرس، ابتدا به مزایا و معایب حرفه فریلنسینگ می‌پردازیم؛ سپس فریلنسینگ تمام‌وقت و نیمه‌وقت را مورد بررسی قرار می‌دهیم. در انتها، برنامه‌ریزی و تعیین هدف، ایجاد وب‌سایت برای برند و روش‌های فریلنسینگ در ایران را فرا خواهیم گرفت.
🎯 مناسب برای: عموم افراد
💲 هزینه اصلی آموزش:۵۹۸,۰۰۰ تومان
🎁 هزینه با احتساب هدیه ویژه انتشار: ۲۰۹,۳۰۰ تومان
(۶۵ درصد تخفیف)
👈 کد تخفیف:
❗️ اعتبار: تا پایان روز جمعه، ۱۹ آبان ۱۴۰۲
🔗 لینک آموزش – [کلیک کنید]
@FaraDars — فرادرس
@FDPub — تازه‌های نشر فرادرس
.
📘 آموزش اصول فریلنسینگ و کسب درآمد از اینترنت منتشر شد!
🔹 لینک آموزش – [کلیک کنید]
🔖 این دوره آموزشی به عنوان راهنمایی در نظر گرفته شده است که بتوانید به تصمیمتان برای این که رئیس خود باشید نزدیک‌تر شوید و یک انتقال راحت به حرفه فریلنسینگ داشته باشید و فریلنسر موفقی باشید؛ بر همین اساس در این فرادرس، ابتدا به مزایا و معایب حرفه فریلنسینگ می‌پردازیم؛ سپس فریلنسینگ تمام‌وقت و نیمه‌وقت را مورد بررسی قرار می‌دهیم. در انتها، برنامه‌ریزی و تعیین هدف، ایجاد وب‌سایت برای برند و روش‌های فریلنسینگ در ایران را فرا خواهیم گرفت.
🎯 مناسب برای: عموم افراد
💲 هزینه اصلی آموزش:
🎁 هزینه با احتساب هدیه ویژه انتشار: ۲۰۹,۳۰۰ تومان
(۶۵ درصد تخفیف)
👈 کد تخفیف:
NWGH53❗️ اعتبار: تا پایان روز جمعه، ۱۹ آبان ۱۴۰۲
🔗 لینک آموزش – [کلیک کنید]
@FaraDars — فرادرس
@FDPub — تازه‌های نشر فرادرس
.
Forwarded from FaraDars | فرادرس
🔥 از قافله عقب نمانید ...
🛍 فقط تا پایان روز سه‌شنبه، ۱۶ آبان ماه فرصت دارید تا «آموزش فن بیان و اصول سخنوری» را به صورت رایگان از فرادرس دریافت نمایید.
💲 هزینه اصلی آموزش:۳۵۹,۰۰۰ تومان
🎁 هزینه با احتساب هدیه ویژه فرادرس: رایگان
👈 کد تخفیف ۱۰۰ درصدی: FRAW89
🔗 لینک آموزش – [کلیک کنید]
📚 یادگیری، همیشه، همه‌جا؛ فرادرس
@FaraDars — فرادرس
💲 هزینه اصلی آموزش:
🎁 هزینه با احتساب هدیه ویژه فرادرس: رایگان
🔗 لینک آموزش – [کلیک کنید]
📚 یادگیری، همیشه، همه‌جا؛ فرادرس
@FaraDars — فرادرس
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎉 دسترسی به جدیدترین کدهای تخفیف فرادرس
🛍 همراه با فرصت‌های ویژه فرادرس، یادگیری را شروع کنید:
🔗 صفحه مشاهده پیشنهادات ویژه فرادرس - [کلیک کنید]
⭐ تا ۴۸۰ هزار تومان تخفیف در جشنواره مهر آموزش
🎁 کد تخفیف:
_______________
⭐ ۱۵۰ هزار تومان هدیه آموزشی، مخصوص اپلیکیشن فرادرس
🎁 کد تخفیف:
📆 اعتبار: تا پایان روز ۳۰ آبان ۱۴۰۲
_______________
⭐ ۵۵ درصد تخفیف برای ثبت اولین سفارش خرید
🎁 کد تخفیف:
📆 اعتبار: تا پایان روز ۳۰ آبان ۱۴۰۲
_______________
⭐ ۵۵ درصد تخفیف ویژه آموزش‌های طراحی و گرافیک کامپیوتری
🎁 کد تخفیف:
📆 اعتبار: تا پایان روز ۲۵ آبان ۱۴۰۲
_______________
⭐ ۵۵ درصد تخفیف ویژه آموزش‌های توسعه مهارت‌های فردی
🎁 کد تخفیف:
📆 اعتبار: تا پایان روز ۲۰ آبان ۱۴۰۲
_______________
⭐ جهت اطلاع از تمامی کدهای تخفیف فعال در فرادرس و نحوه استفاده از آنها، به لینک زیر مراجعه کنید:
🔗 فرصت‌های ویژه فرادرس - [کلیک کنید]
@FaraAI — کانال تخصصی هوش مصنوعی
🔗 صفحه مشاهده پیشنهادات ویژه فرادرس - [کلیک کنید]
🎁 کد تخفیف:
MAZ89_______________
🎁 کد تخفیف:
FRAPP_______________
🎁 کد تخفیف:
FRSTRD_______________
🎁 کد تخفیف:
FRGRAPH72_______________
🎁 کد تخفیف:
FRSKD73_______________
🔗 فرصت‌های ویژه فرادرس - [کلیک کنید]
@FaraAI — کانال تخصصی هوش مصنوعی
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❓ چه نوع سوالاتی را نمی‌توان از هوش مصنوعی پرسید؟
✔️ پرسش‌های مرتبط با رویدادهای آینده و پیش‌بینی اتفاقات: هوش مصنوعی به‌طور دقیق نمی‌تواند رخدادهای آینده زندگی بشر را پیش‌بینی کند. ابزارهای هوشمند صرفاً می‌توانند اطلاعاتی را بر پایه داده‌های موجود در اختیار شما بگذارند.
✔️ سؤالات مربوط به نظرات و تجربه‌های شخصی: سیستم‌ها و ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی فاقد احساسات هستند و درباره موضوعی خاص، تجربه شخصی ندارند. بنابراین، نمی‌توانند بر اساس نظرات و احساسات شخصی به شما مشاوره دهند.
✔️ سؤالات مبهم و پیچیده: اگر پرسش مطرح شده توسط کاربر واضح نباشد یا بتوان چندین تفسیر از آن برداشت کرد، هوش مصنوعی ممکن است نتواند پاسخ صحیح و مرتبط را به کاربر ارائه دهد.
✔️ محدود بودن دانش در حوزه‌های تخصصی: با این که هوش مصنوعی اطلاعات کلی درباره موضوعات گسترده دارد، اما ممکن است در زمینه یک سری حوزه‌ها، اطلاعات جزئی و تخصصی نداشته باشد.
✔️ سؤالات مبتنی بر قضاوت‌های اخلاقی: هوش مصنوعی فاقد ارزش‌های انسانی و اعتقادات ذهنی و قلبی است و نمی‌تواند قضاوت‌ها و داوری‌های اخلاقی را انجام دهد.
✔️ پرسش‌هایی پیرامون اطلاعات شخصی افراد: هوش مصنوعی به اطلاعات شخصی افراد دسترسی ندارد و نمی‌تواند به پرسش‌هایی در این زمینه پاسخ دهد.
مطالعه ادامه مطلب:👇 👇
🔗 سوال پرسیدن از هوش مصنوعی – تکنیک‌هایی که باید بدانید - [کلیک کنید]
🚀 برای مشاهده آموزش‌های ویدئویی هوش مصنوعی، کلیک کنید 👇
🔗 مجموعه آموزش هوش مصنوعی
@FaraAI — کانال تخصصی هوش مصنوعی
مطالعه ادامه مطلب:
🔗 سوال پرسیدن از هوش مصنوعی – تکنیک‌هایی که باید بدانید - [کلیک کنید]
🚀 برای مشاهده آموزش‌های ویدئویی هوش مصنوعی، کلیک کنید 👇
🔗 مجموعه آموزش هوش مصنوعی
@FaraAI — کانال تخصصی هوش مصنوعی
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM