4 کاربرد شبکه عصبی در هوش مصنوعی + معرفی بهترین دورههای آموزشی
هوش مصنوعی (AI) شاخهای از علوم کامپیوتر است که به مطالعه و توسعه ماشینهایی میپردازد که میتوانند کارهایی را انجام دهند که معمولاً به هوش انسان نیاز دارند. این کارها میتوانند شامل تشخیص الگوها، یادگیری، استدلال و تصمیمگیری باشند. شبکههای عصبی مصنوعی (ANNs) یکی از مهمترین ابزارهای هوش مصنوعی هستند. این شبکهها از مدلهایی الهام گرفته شدهاند که مغز انسان از آنها برای پردازش اطلاعات استفاده میکند. در این مقاله، 4 کاربرد شبکه عصبی در هوش مصنوعی را بررسی خواهیم کرد. در ابتدا، به تعریف شبکههای عصبی و نحوه عملکرد آنها خواهیم پرداخت. سپس، کاربرد شبکه عصبی در هوش مصنوعی را مرور خواهیم کرد. پس این مقاله را از دست ندهید.
یکی از مهارتهای لازم برای یادگیری هوش مصنوعی، یادگیری زبانهای برنامهنویسی است. در این مقاله بهترین زبانهای برنامهنویسی را معرفی کردیم.
شبکه عصبی چیست؟
یک شبکه عصبی مصنوعی از مجموعهای از گرههای متصل به یکدیگر تشکیل شده است که به آنها نورون گفته میشود. هر نورون یک تابع ریاضی را محاسبه میکند که ورودیهای خود را ترکیب میکند. شبکههای عصبی معمولاً از چندین لایه نورون تشکیل شدهاند. لایههای ورودی، نورونهایی را در خود جای میدهند که دادههای خام را دریافت میکنند. لایههای پنهان، نورونهایی را در خود جای میدهند که دادههای ورودی را پردازش میکنند. لایههای خروجی، نورونهایی را در خود جای میدهند که پاسخهای شبکه را تولید میکنند.
وظایف شبکههای عصبی شامل موارد زیر است:
- یادگیری: شبکههای عصبی میتوانند از دادههای آموزشی برای یادگیری الگوها و روابط استفاده کنند.
- تصمیمگیری: شبکههای عصبی میتوانند از دادههای آموزشی برای یادگیری نحوه تصمیمگیری استفاده کنند.
- تشخیص: شبکههای عصبی میتوانند از دادههای آموزشی برای یادگیری نحوه تشخیص اشیا، چهرهها و سایر الگوها استفاده کنند.
شبکههای عصبی چگونه کار میکند؟
شبکههای عصبی با استفاده از یک فرآیند به نام یادگیری ماشین کار میکنند. در یادگیری ماشین، شبکهها با دادههای آموزشی تغذیه میشوند. این دادهها شامل پاسخهای صحیح برای مشکلاتی هستند که شبکه باید یاد بگیرد. شبکهها از دادههای آموزشی برای تنظیم وزنهای خود استفاده میکنند. وزنها، مقادیری هستند که نحوه ارتباط نورونها با یکدیگر را تعیین میکنند. با افزایش مقدار دادههای آموزشی، شبکهها میتوانند الگوها و روابط را در دادهها بیاموزند. این الگوها و روابط به شبکهها کمک میکنند تا مشکلات را به طور دقیقتری حل کنند.
اگر به دنبال یادگیری یک زبان برنامهنویسی کاربردی و پولساز هستی، پایتون یک پیشنهاد عالی است.
دورههای آموزش پایتون(Python) (از سطح مبتدی تا پیشرفته – به صورت آنلاین و آفلاین)
در این مقاله به طور کاملا کاربردی و به صورت صفر تا صد راهنمایی کردیم که چگونه از برنامهنویس پایتون درآمد کسب کنید. پس این مقاله را از دست ندهید.
4 کاربرد شبکه عصبی در هوش مصنوعی
کاربرد شبکه عصبی در هوش مصنوعی طیف گستردهای دارد. در ادامه برخی از مهمترین کاربردهای شبکههای عصبی در هوش مصنوعی را برسی میکنیم.
1. بینایی کامپیوتر
بینایی کامپیوتر یکی از شاخههای هوش مصنوعی است که به مطالعه و توسعه روشهایی برای پردازش اطلاعات تصویری میپردازد. شبکههای عصبی یکی از مهمترین ابزارهای بینایی کامپیوتر هستند. شبکههای عصبی در بینایی کامپیوتر برای شناسایی اشیا، چهرهها و سایر الگوها در تصاویر و فیلمها استفاده میشوند. برخی از مثالهای کاربر شبکه عصبی در هوش مصنوعی در بخش بینایی کامپیوتر عبارتند از:
شبکههای عصبی در بینایی کامپیوتر برای انجام طیف گستردهای از وظایف استفاده میشوند. این وظایف شامل موارد زیر میشوند:
- تشخیص اشیا: شبکههای عصبی میتوانند برای شناسایی اشیا در تصاویر و فیلمها استفاده شوند. به عنوان مثال، شبکههای عصبی میتوانند برای شناسایی چهرهها، ماشینها، یا حیوانات استفاده شوند. این کاربردها میتوانند در زمینههای مختلفی مانند امنیت، بانکداری و کنترل دسترسی استفاده شود مانند سیستم تشخیص چهره فیسبوک (Facebook Face Recognition).
- ردیابی اشیا: شبکههای عصبی میتوانند برای ردیابی اشیا در تصاویر و فیلمها استفاده شوند. این کاربردها میتواند در زمینههای مختلفی مانند خودرو خودران و سیستمهای امنیتی استفاده شود مانند سیستم ردیابی اشیا یولو(YOLO).
- تشخیص علائم و نشانهها: شبکههای عصبی میتوانند برای شناسایی علائم و نشانهها در تصاویر و فیلمها استفاده شوند. این کاربردها میتواند در زمینههای مختلفی مانند رانندگی خودکار و سیستمهای کمکی راننده استفاده شود مانند سیستم تشخیص علائم راهنمایی و رانندگی(Traffic Sign Recognition)
2. پردازش زبان طبیعی
پردازش زبان طبیعی (NLP) شاخهای از هوش مصنوعی است که به مطالعه و توسعه روشهایی برای درک و پردازش زبان انسان میپردازد. شبکههای عصبی یکی از مهمترین ابزارهای NLP هستند. شبکههای عصبی در NLP برای انجام طیف گستردهای از وظایف استفاده میشوند. این وظایف شامل موارد زیر میشوند:
- ترجمه ماشینی: شبکههای عصبی میتوانند برای ترجمه متن از یک زبان به زبان دیگر استفاده شوند. این کاربردها میتوانند در زمینههای مختلفی مانند ارتباطات، آموزش و تحقیق استفاده شود. یکی از معروفترین مثالهای این کاربرد، سیستم ترجمه ماشینی گوگل (Google Translate) است که از شبکههای عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks) و شبکههای عصبی توجهبندی (Attention Neural Networks) برای ترجمه متن از بیش از 100 زبان استفاده میکند.
- تولید متن: شبکههای عصبی میتوانند برای تولید متن مانند مقاله، داستان یا شعر استفاده شوند. این کاربردها میتوانند در زمینههای مختلفی مانند خلاقیت، سرگرمی و تبلیغات استفاده شود. یکی از معروفترین مثالهای این کاربرد، سیستم تولید متن جیپیتی-۳ (GPT-3) است که از شبکههای عصبی ترانسفورمر (Transformer Neural Networks) برای تولید متن با موضوع و سبک دلخواه استفاده میکند.
3. یادگیری ماشینی
یادگیری ماشینی شاخهای از هوش مصنوعی است که به مطالعه و توسعه روشهایی برای آموزش ماشینها به انجام وظایف بدون برنامهریزی صریح میپردازد. شبکههای عصبی یکی از مهمترین ابزارهای یادگیری ماشینی هستند. شبکههای عصبی در یادگیری ماشینی برای آموزش مدلهای یادگیری ماشینی استفاده میشوند. این مدلها میتوانند برای انجام طیف گستردهای از وظایف استفاده شوند. برخی از مثالهای کاربرد شبکه عصبی در هوش مصنوعی در بخش یادگیری ماشینی عبارتند از:
- یادگیری تقویتی: شبکههای عصبی میتوانند برای یادگیری تقویتی استفاده شوند. یادگیری تقویتی یک روش یادگیری ماشینی است که در آن یک عامل (Agent) با تعامل با محیط خود، از تجربههای خود یاد میگیرد و سعی میکند بهینهسازی یک تابع امتیاز (Reward Function) را انجام دهد. این کاربردها میتوانند در زمینههای مختلفی مانند بازیها، رباتیک و مهندسی کنترل استفاده شود. یکی از معروفترین مثالهای این کاربرد، سیستم یادگیری تقویتی آلفاگو (AlphaGo) است که از شبکههای عصبی پیچشی و بازگشتی برای یادگیری و انجام بازی گو استفاده میکند.
- یادگیری نظارتشده: شبکههای عصبی میتوانند برای یادگیری نظارتشده استفاده شوند. یادگیری نظارتشده یک روش یادگیری ماشینی است که در آن یک مدل با استفاده از دادههای برچسبدار (Labeled Data) آموزش میبیند و سعی میکند یک تابع هدف (Target Function) را تخمین بزند. این کاربردها میتوانند در زمینههای مختلفی مانند تشخیص الگو، دستهبندی و پیشبینی استفاده شود. یکی از معروفترین مثالهای این کاربرد، سیستم یادگیری نظارتشده آلکسنت (AlexNet) است که از شبکههای عصبی پیچشی برای تشخیص اشیا در تصاویر استفاده میکند.
- یادگیری بدون نظارت: شبکههای عصبی میتوانند برای یادگیری بدون نظارت استفاده شوند. یادگیری بدون نظارت یک روش یادگیری ماشینی است که در آن یک مدل با استفاده از دادههای بدون برچسب (Unlabeled Data) آموزش میبیند و سعی میکند ساختار و خواص دادهها را کشف کند. این کاربردها میتوانند در زمینههای مختلفی مانند خوشهبندی، کاهش بعد و تولید داده استفاده شود. یکی از معروفترین مثالهای این کاربرد، سیستم یادگیری بدون نظارت واریاسیونال آتوانکودر (Variational Autoencoder) است که از شبکههای عصبی بازگشتی برای تولید تصاویر جدید با استفاده از دادههای تصویری موجود استفاده میکند.
4. رباتیک
رباتیک شاخهای از مهندسی است که به مطالعه و توسعه رباتها میپردازد. شبکههای عصبی یکی از مهمترین ابزارهای رباتیک هستند. شبکههای عصبی در رباتیک روشهایی هستند که با الهام گرفتن از ساختار و عملکرد مغز انسان، قادر به یادگیری، تشخیص، همکاری و حرکت رباتها هستند. این روشها میتوانند در مواجهه با محیطهای پیچیده، نامعین و تغییرپذیر، رفتارهای مناسب و خلاقانهای را برای رباتها ایجاد کنند. در ادامه به بررسی چهار کاربرد شبکه عصبی در هوش مصنوعی در بخش رباتیک میپردازیم:
- شبکههای عصبی در رباتیک برای حرکت رباتها: شبکههای عصبی میتوانند به رباتها کمک کنند که حرکات مختلفی را انجام دهند، مانند راه رفتن، دویدن، پرواز کردن، چرخیدن و غیره. این حرکات میتوانند به صورت از پیش تعریف شده یا به صورت تطبیقی باشند. برای مثال، یک ربات میتواند با استفاده از یک شبکه عصبی، یاد بگیرد که چگونه بر روی زمینهای ناهموار یا شیبدار راه برود، یا چگونه از موانعی که در مسیرش قرار دارند، عبور کند. شبکه عصبی میتواند با دریافت اطلاعات از حسگرهای ربات، مانند ژیروسکوپ، شتابسنج، سنسور فشار و غیره، وضعیت بدن ربات را تشخیص دهد و سپس با تنظیم ولتاژ موتورها، حرکت ربات را کنترل کند.
- شبکههای عصبی در رباتیک برای تشخیص محیط: شبکههای عصبی میتوانند به رباتها کمک کنند که محیط اطراف خود را شناسایی و تفسیر کنند. این محیط میتواند شامل اشیاء، موجودات زنده، نور، صدا، دما و غیره باشد. شبکه عصبی میتواند با دریافت اطلاعات از حسگرهای ربات، مانند دوربین، میکروفون، سنسور دما و غیره، ویژگیها و الگوهای موجود در محیط را استخراج کند و سپس با استفاده از الگوریتمهای دستهبندی، شناسایی، تشخیص و تقریب، محیط را برچسبگذاری و توصیف کند.
- شبکههای عصبی در رباتیک برای همکاری رباتها: شبکههای عصبی میتوانند به رباتها کمک کنند که با یکدیگر یا با انسانها همکاری کنند. این همکاری میتواند شامل انجام وظایف مشترک، تقسیم کار، تبادل اطلاعات، هماهنگی، تعامل و غیره باشد. شبکه عصبی میتواند با دریافت اطلاعات از حسگرهای ربات، مانند دوربین، میکروفون، سنسور فاصله و غیره، حالت و نیت رباتهای دیگر یا انسانها را تشخیص دهد و سپس با استفاده از الگوریتمهای تصمیمگیری، همفکری، مذاکره و یادگیری تقویتی، رفتار مناسبی را برای همکاری انتخاب کند.
- شبکههای عصبی در رباتیک برای یادگیری رباتها: شبکههای عصبی میتوانند به رباتها کمک کنند که از تجربههای خود یا دیگران یاد بگیرند و دانش و مهارتهای خود را افزایش دهند. این یادگیری میتواند به صورت نظارت شده، بدون نظارت یا تقویتی باشد. شبکه عصبی میتواند با دریافت اطلاعات از حسگرهای ربات، مانند دوربین، میکروفون، سنسور فشار و غیره، و با استفاده از الگوریتمهای یادگیری عمیق، یادگیری انتقالی، یادگیری از مثال و غیره، قوانین و الگوهای موجود در دادهها را یاد بگیرد و سپس با استفاده از آنها، رفتارهای جدیدی را تولید کند.
نتیجهگیری
شبکههای عصبی یکی از مهمترین فناوریهای هوش مصنوعی هستند. این فناوریها به سرعت در حال پیشرفت هستند و کاربرد شبکه عصبی در هوش مصنوعی به طور مداوم در حال گسترش است. پیشبینی میشود که شبکههای عصبی در آینده نقشی اساسی در هوش مصنوعی ایفا کنند. در این مقاله با مفهوم شبکه عصبی آشنا شدیم و انواع شبکههای عصبی از جمله شبکه عصبی کانولوشنی، شبکه عصبی بازگشتی و عمیق را بررسی کردیم. به معرفی کامل 4 کاربرد شبکه عصبی در هوش مصنوعی پرداختیم و دیدیم شبکه عصبی میتواند در طیف وسیعی از شاخههای هوش مصنوعی از جمله بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی، یادگیری ماشین و رباتیک کاربرد داشته باشد. شبکههای عصبی میتوانند به ماشینها اجازه دهند تا کارهایی را انجام دهند که در حال حاضر فقط توسط انسانها امکانپذیر است. این فناوریها میتوانند به بهبود کیفیت زندگی انسانها در زمینههای مختلفی مانند پزشکی، حمل و نقل و تولید کمک کنند.
دورههای آموزش هوش مصنوعی (از سطح مبتدی تا پیشرفته – به صورت آنلاین و آفلاین)
دیدگاهتان را بنویسید