eitaa logo
حکمرانی هوشمند:هوش مصنوعی/فناوری های نوظهور
1.8هزار دنبال‌کننده
1.2هزار عکس
264 ویدیو
33 فایل
آخرین اخبار مقاله ها ویدئوهای آموزشی کاربردی آخرین دستاوردها طرح های پژوهشی دوره‌های آموزشی کنفرانس ها، سمینارها، کارگاه‌های آموزشی‌، رویدادها #هوش_مصنوعی ارتباط با ادمین : @AIGovernanceAdmin
مشاهده در ایتا
دانلود
حکمرانی هوشمند:هوش مصنوعی/فناوری های نوظهور
کار با داده‌های بدون ساختار یکی از چالش‌های یادگیری ماشین را می‌توان داده‌های بدون ساختاردانست .
یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است. این فناوری با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی با لایه‌های متعدد، در پردازش و یادگیری از داده‌های بدون ساختار مهارت دارد در کارهایی مانند تشخیص تصویر و گفتار به دقت قابل توجهی دست می‌یابد. منبع 🆔@AiGovernance
شتاب‌دهی هوش مصنوعی پردازنده‌ گرافیکی یا GPU در ابتدا به منظور شتاب‌دهی پردازش گرافیک و بازی‌های ویدیویی طراحی شدند، اما با توجه به توانایی آن‌ها در پردازش موازی، به تدریج برای تسریع در اجرای سایر برنامه‌هایی که از پردازش موازی سود می‌بردند، مورد استفاده قرار گرفتند. برخلاف CPUها که برای اجرای برنامه‌ها به صورت متوالی طراحی شده‌اند، GPUها به دلیل معماری خاص خود قادر به انجام صدها هزار عملیات به‌صورت همزمان هستند. این ویژگی باعث شده است که GPUها در اجرای الگوریتم‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) و سایر الگوریتم‌های هوش مصنوعی که نیازمند حجم زیادی از محاسبات موازی هستند، عملکرد بسیار بهتری از خود نشان دهند منبع ایتا | بله | روبیکا 🆔 @AiGovernance تلگرام 🆔 @AiGovernanc
تفاوت بین هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق اصطلاحات هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق اغلب به جای یکدیگر استفاده می‌شوند، به خصوص در مواد بازاریابی شرکت‌ها، اما معانی متمایز دارند. به طور خلاصه، هوش مصنوعی مفهوم گسترده ماشین‌های شبیه‌سازی هوش انسانی را توصیف می‌کند، در حالی که یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق تکنیک‌های خاصی در این زمینه هستند. اصطلاح هوش مصنوعی، که در دهه 1950 ابداع شد، طیف وسیعی از فناوری‌ها را در بر می‌گیرد که هدف آن شبیه‌سازی هوش انسانی، از جمله یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق است. یادگیری ماشینی نرم‌افزار را قادر می‌سازد تا به‌طور مستقل الگوها را بیاموزد و با استفاده از داده‌های تاریخی به عنوان ورودی، نتایج را پیش‌بینی کند.این رویکرد با در دسترس بودن مجموعه داده های آموزشی بزرگ مؤثرتر شد. یادگیری عمیق، زیر مجموعه ای از یادگیری ماشینی، با هدف تقلید ساختار مغز با استفاده از شبکه های عصبی لایه ای انجام می شود. این زیربنای بسیاری از پیشرفت‌های بزرگ و پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی، از جمله وسایل نقلیه خودران و ChatGPT است. منبع 🔻🔻🔻🔻🔻 https://eitaa.com/AIGovernance https://ble.ir/aigovernance https://rubika.ir/aigovernance https://t.me/AiGovernanc