انواع شاخه های هوش مصنوعی

انواع شاخه های هوش مصنوعی

هوش مصنوعی یا Artificial Intelligence همانطور که احتمالا می‌دانید شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است. و هدف اصلی آن این است که ماشین‌های هوشمندی را تولید کند که توانایی انجام وظایفی مانند انجام عمل انسانی و… را داشته باشند.

لیست فهرست:

  1. ماشین لرنینگ (ML)
  2. شبکه عصبی و یادگیری عمیق
  3. بینایی کامپیوتر
  4. رباتیک
  5. سیستم های خبره
  6. منطق فازی
  7. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  8. داده کاوی
  9. شناسایی الگو

1. ماشین لرنینگ (ML)

Machine Learning به عنوان زیرمجموعه‌ای از Artificial Intelligence، بر توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌هایی تمرکز دارد که ماشین‌ها را قادر به یادگیری و پردازش داده یا اطلاعات می‌کند. این شامل آموزش یک ماشین با هدف تشخیص الگوی مورد نیاز برای تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی داده است که بدون برنامه‌ریزی قبلی بتواند به سرعت با شرایط سازگار شود. ML نقش مهمی در کاربردهای مختلف، از تشخیص تصویر و گفتار گرفته تا سیستم‌های توصیه و وسایل نقلیه خودران، ایفا می‌کند.

“بازگشت به فهرست”

2. شبکه عصبی و یادگیری عمیق

یادگیری عمیق زیر مجموعه شبکه عصبی مصنوعی است و شبکه عصبی مصنوعی نیز در زیرمجموعه Machine Learning قرار می‌گیرد. شبکه عصبی مصنوعی یک مدل محاسباتی الهام گرفته شده از شبکه عصبی انسان است که لایه‌هایی تشکیل شده از گره‌ها یا نورون‌های به هم پیوسته  دارد و برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها، یادگیری و همچنین تصمیم‌گیری استفاده می‌شود. از آنجا که یادگیری عمیق نوع خاصی از شبکه عصبی مصنوعی با لایه‌های بیشتر است، امکان مدلسازی پیچیده داده‌های بزرگ را فراهم می‌کند. مدل‌های یادگیری عمیق به دلیل توانایی خود در مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده و عملکرد فوق‌العاده در وظایف مختلف AI شناخته شده‌اند و پیشرفت‌ قابل توجهی در زمینه‌هایی مانند بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی و سیستم های مستقل داشته‌اند. 

“بازگشت به فهرست”

3. بینایی کامپیوتر 

قابلیت‌های سیستم‌های بینایی کامپیوتر توسط تکنیک‌های یادگیری عمیق به طور قابل توجهی افزایش یافته است. هدف بینایی کامپیوتر یا همان بینایی ماشین، شبیه‌سازی ادراک بینایی انسان با پردازش، تجزیه و تحلیل داده های بصری است. بینایی کامپیوتر در صنایع مختلف از جمله وسایل نقلیه خودران، مراقبت‌های بهداشتی (تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی)، سرگرمی (واقعیت مجازی)، تولید (کنترل کیفیت و رباتیک) و همچنین امنیت و نظارت نقش حیاتی دارد زیرا ماشین‌ها را قادر به دیدن و درک محیط اطراف خود می‌کند. 

“بازگشت به فهرست”

4. رباتیک

ربات‌ها، ماشین‌هایی خودمختار در Artificial Intelligence هستند که برای تعامل با دنیای فیزیکی طراحی شده‌اند و به حسگر یا الگوریتم های AI برای تصمیم گیری و اجرای وظایف خود مجهز هستند. هدف رباتیک ایجاد ماشین هایی است که می توانند محیط خود را درک کنند، تصمیمات هوشمندانه بگیرند و وظایف را بدون دخالت مداوم انسان انجام دهند. این برنامه در زمینه هایی مانند تولید، مراقبت های بهداشتی، کشاورزی و اکتشافات فضایی و غیره کاربرد دارد.

“بازگشت به فهرست”

5. سیستم های خبره

سیستم‌های خبره در Artificial Intelligence، سیستم‌های مبتنی بر رایانه هستند که از قابلیت‌های حل مسئله و تصمیم‌گیری متخصصان انسانی در حوزه‌های خاص تقلید می‌کنند و برای ارائه استدلال و حل مسائل پیچیده طراحی شده‌اند. سیستم‌های خبره در زمینه‌هایی مانند پزشکی، مالی و مهندسی برای کمک به وظایفی مانند تشخیص، برنامه‌ریزی و عیب‌یابی استفاده می‌شوند.

“بازگشت به فهرست”

6. منطق فازی

منطق فازی در Artificial Intelligence روشی برای مقابله با عدم قطعیت و بی‌دقتی در تصمیم‌گیری است. به عبارتی، منطق فازی سیستم‌ها را قادر می‌سازد تا در هنگام مواجهه با عدم قطعیت در دنیای واقعی، تصمیم‌های دقیق‌تر و شبیه به انسان بگیرند. از کاربردهای این حوزه می‌توان به کنترل سیستم‌های خبره، کنترل دمای سیستم‌های تهویه و همچنین کنترل رباتیک اشاره کرد.

“بازگشت به فهرست”

7. پردازش زبان طبیعی (NLP)

پردازش زبان طبیعی زمینه ای است که بر تعامل بین کامپیوتر و زبان انسان تمرکز دارد. به این صورت که زبان کامپیوتر را به زبان انسانی با شیوه‌ای معنادار تفسیر می‌کند. NLP کاربردهای مختلفی از جمله تشخیص متن و گفتار، ترجمه زبان ماشین و تجزیه و تحلیل احساسات ربات‌های گفتگو دارد. بنابراین به یکی از اجزای حیاتی Artificial Intelligence برای انجام وظایف انسانی تبدیل شده است.

“بازگشت به فهرست”

8. داده کاوی

داده کاوی فرآیند تجزیه و تحلیل داده های بزرگ برای مدلسازی و کشف الگوهای پیچیده Artificial Intelligence  است که با پیش‌بینی‌ اطلاعات و خوشه‌بندی آنها به سازمان‌ها برای گرفتن تصمیمات آگاهانه کمک می‌کند. داده کاوی به عنوان یکی از جنبه های اساسی در AI، در زمینه هایی مانند تجارت، امور مالی، بهداشت و درمان و علمی کاربرد دارد.

“بازگشت به فهرست”

9. شناسایی الگو

انواع شاخه های هوش مصنوعی

تشخیص الگو نقش مهمی در AI مانند تشخیص تصویر، گفتار و پردازش زبان طبیعی ایفا می‌کند و ماشین‌ها را قادر به تجزیه و تحلیل الگوهای مرتبط با داده‌های پیچیده می‌سازد.

“بازگشت به فهرست”

در ادامه برای مطالب بیشتر میتوانید به لینک های زیر در وبسایت noowshop مراجعه کنید: