درس هوش مصنوعی

فیلم درس هوش مصنوعی

جشنواره به‌وقت بهار

20% 850,000 تومان 680,000 تومان

رامین رضوی

60 ساعت

خرید دوره

فیلم نکته و تست هوش مصنوعی

جشنواره به‌وقت بهار

15% 600,000 تومان 510,000 تومان

رامین رضوی

۳۰ ساعت

خرید دوره

هوش مصنوعیهوش مصنوعی (AI) چیست؟ انواع، کاربردها، مزایا و معایبهوش مصنوعی یا Artificial Intelligence یا به اختصار AI، امروزه کاربردهای بسیاری پیدا کرده و به یکی از داغ‌ترین حوزه‌های بشر تبدیل شده است، اما با این وجود بسیاری از افراد با کاربردهای آن آشنایی کامل ندارند، به همین علت در این صفحه کاربردها، مزایا و معایب AI بطور کامل بررسی شده است در جهان با نام آلن تورینگ گره‌خورده است. اولین‌بار در سال 1950 آلن تورینگ آزمایشی تعریف کرد که آزمایش تورینگ نام گرفت. قبل از ساخته‌شدن این آزمایش، آلن تورینگ ابتدا مقاله‌ای را ارائه داد که در آن مقاله از بازی ای با نام Imitation یا تقلید نام‌برده بود. هدف از طراحی این آزمایش، پاسخ‌دادن به سؤال آیا ماشین‌ها می‌توانند فکر کنند بود. به عقیده آلن تورینگ، ماشینی هوشمند است که وقتی افراد با آن ارتباط برقرار می‌کنند، نتوانند تشخص دهند که فردی که در تعامل با آن هست یک ماشین است یا یک انسان. بعد از گذشت بیش از 70 سال از این آزمایش، هنوز هم آزمایش تورینگ از آزمایش‌هایی است که در تمامی دروس و مباحث هوش مصنوعی یاد می‌شود.

امروزه هوش مصنوعی به یکی از مباحث جدایی‌ناپذیر از روزمرگی ما انسان‌ها تبدیل شده است. از دوربین‌های مداربسته در خیابان‌ها گرفته تا سایت‌های فروشگاهی، ماشین‌ها، ابزارآلات کارخانه‌ها و... همگی به نحوی باهوش مصنوعی در ارتباط هستند. درس هوش مصنوعی یکی از دروس چالشی در دوره کارشناسی است که عمدتاً شامل مباحث جستجو و منطق است. ازآنجاکه این درس در کنکور ضریب بالایی دارد، یادگیری دقیق و اصولی این درس از اهمیت بالایی برخوردار است.

هوش مصنوعی چیست و کجا مورداستفاده قرار می‌گیرد؟

هوش مصنوعی یا Artificial Intelligence از دوکلمه "هوش" و "مصنوعی" تشکیل شده است و به چیزی اطلاق می‌شود که واقعی نیست (مصنوعی است) اما باهوش هم هست و قادر است تفکر کند و تجربه کسب کند و همچنین بر اساس این تجربیات یاد بگیرد و تصمیم‌گیری‌های بهتری انجام دهد. اکثر مردم وقتی کلمه هوش مصنوعی را می‌شنوند به یاد ربات‌های نابودکننده و ابزارهای ابرانسانی فیلم‌های هالیوودی می‌افتد که هیچ هدفی جز نابودکردن نسل انسان‌ها ندارند! درحالی‌که ربات‌ها تنها بخش کوچکی از هوش مصنوعی هستند و اهدافی غیر از نابودکردن هم دارند.

آنالیزکردن داده‌ها، داده کاویداده‌ کاوی چیست؟ بررسی 0 تا 100 دیتا ماینینگ (data mining)این مقاله عالی بررسی کرده که داده کاوی یا دیتا ماینینگ (data mining) چیست و چه کاربردی دارد، سپس انواع روش های داده کاوی و مزایای دیتا ماینینگ را بررسی کرده،یادگیری ماشینیادگیری ماشین چیست و چرا مهم است؟ - Machine learning (ML)تعریف یادگیری ماشین : ماشین لرنینگ (Machine Learning یا به اختصار ML) باعث می‌شود که خود ماشین‌ها با آنالیز داده ها امکان یادگیری و پیشرفت داشته باشند، این مقاله فوق العاده یادگیری ماشین را بصورت کامل بررسی کرده است، یادگیری عمیقیادگیری عمیق چیست؟ معرفی کامل یادگیری عمیق به زبان سادهاین مقاله به سوالات رو به رو پاسخ داده : یادگیری عمیق چیست و چگونه کار می‌کند؟ آیا یادگیری عمیق همان شبکه عصبی است؟ تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشین چیست؟، شبکه های عصبیشبکه عصبی یا شبکه عصبی مصنوعی (nueral network) چیست؟این مقاله عالی به معرفی شبکه عصبی یا شبکه عصبی مصنوعی (nueral network) پرداخته، همچنین الگوریتم شبکه عصبی، انواع و کاربرد و تاریخچه شبکه های عصبی بررسی شده و خیلی از زمینه‌های دیگر هوش مصنوعی وجود دارند که کاملاً درون کامپیوتر قرار گرفته‌اند و دارای هیچ ماهیت فیزیکی نمی‌باشند. در این بخش، مشاغل و صنعت‌های جدیدی که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند را معرفی کرده و در مورد آنها بحث می‌کنیم:

• تعلیم ربات‌ها به‌وسیله هوش مصنوعی برای کارهای مختلف: یکی از موارد هیجان‌انگیز هوش مصنوعی، ربات‌های خبره هستند. به‌وسیله هوش مصنوعی می‌توان ربات‌هایی ساخت که تجربه کسب کنند و از تجربیات خود موارد مختلفی را یاد بگیرند. به‌عنوان‌مثال بازوهای الکترونیکی که امروزه جایگزین کارگران در کارخانه‌ها شده و کارهای محول شده را بادقت بیشتر و سریع‌تر از انسان انجام می‌دهد. یا به‌عنوان‌مثالی دیگر که امروزه جزء مباحث داغ قرار دارد، می‌توان به ربات‌های جراح اشاره کرد. این ربات‌ها باظرافت هرچه بیشتر و بدون خستگی می‌توانند عمل‌های حیاتی جراحی را به نحو احسن انجام دهند و هر روزه بر توانایی این ربات‌ها نیز افزوده می‌شود.

• هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک: استفاده از هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک، یکی از دستاوردهای مهم متخصصان هوش مصنوعی بود که امروزه همه ما با آن سروکار داریم. شاید اگر از کاربران قدیمی اینترنت باشید به‌خاطر دارید که تبلیغاتی که قبلاً مشاهده می‌کردید در اکثر مواقع بی‌ربط با نیازهای ما بود و یا پست‌هایی که در شبکه‌های اجتماعی مثل فیس‌بوک برایمان ظاهر می‌شد، ربطی به علاقه‌های ما نداشت. امروزه با مباحث هوش مصنوعی و یادگیری، امورات انجام شده کاربران مثل جستجوها و خریدها ثبت شده و توسط ابزارهای هوش مصنوعی مورد بررسی قرار می‌گیرند، تا محصولات و محتواهایی در خور نیاز ما در صفحات اول فروشگاه‌ها، در تبلیغات و شبکه‌های اجتماعی مثل اینستاگرام برایمان آورده شود.

• ساخت خودرو های خودران: امروزه شرکت‌های مختلفی مثل تسلا، آئودی، تویوتا و ولوو وجود دارند که با استفاده از یادگیری عمیق و یادگیری ماشین، برای آموزش سیستم‌های تعبیه شده درون خودرو ها استفاده می‌کنند تا این خودرو ها بدون نیاز به سرنشین مسافت‌های طولانی را حرکت کنند و موانع مختلف را تشخیص دهند. این ماشین‌ها کمک شایانی به انسان‌ها می‌کند، جلوگیری از تصادف، پیمایش مسیرهای طولانی بدون نیاز به استراحت و خواب، رعایت‌کردن دقیق قوانین رانندگی از جمله مزایای این خودرو ها هستند.

• موارد بسیار دیگری وجود دارد که مباحث هوش مصنوعی را وارد عرصه کار خودکرده‌اند مانند حوزه پزشکی، هوش مصنوعی در هواشناسی، دربازی‌های کامپیوتری، در امور کشاورزی، در ساخت خانه هوشمند، حوزه نویسندگی و...

درس هوش مصنوعی

درس هوش مصنوعی از جمله دروس تخصصی رشته‌های مهندسی کامپیوتر، مهندسی فناوری اطلاعاتمعرفی فناوری اطلاعات (IT) - 7 دلیل برای انتخاب رشته آی تی در دانشگاهآی تی چیست و چگونه پس از ظهور توانست در مدت فقط 20 سال تمام دنیا را فرا بگیرد و اکثر پول دنیا را ببلعد و پرطرفدارترین و پر درآمدترین مشاغل دنیا را در بر گیرد، با بررسی کامل آی تی با ما همراه باشید. (IT) و علوم کامپیوترعلوم کامپیوتر یا کامپیوتر ساینس چیستدر این صفحه به بررسی و موشکافی رشته علوم کامپیوتر اعم از بررسی بازار کار، گرایش‌ها، دروس و چارت درسی این رشته، میزان درآمد و حقوق فارغ التحصیلان این رشته و ادامه تحصیل در این رشته پرداخته‌ شده است. است. این درس جزء دروس مهم رشته مهندسی کامپیوتر به‌حساب می‌آید، به‌ویژه برای دانشجویانی که قصد ادامه‌دادن این رشته در کارشناسی ارشد را دارند. این درس در دانشگاه‌های ایران با عنوان هوش مصنوعی و سیستم‌های خبره ارائه می‌شود و شامل مباحث مقدماتی و تئوری هوش مصنوعی است.

دروسساختمان دادهآموزش ساختمان داده و الگوریتمهر ساختمان داده یک نوع فرمت ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها در کامپیوتر است، که امکان دسترسی و اصلاح کارآمد آن داده‌ها را برای یکسری از الگوریتم‌ها و کاربردها فراهم می‌کند، در این صفحه به بررسی و آموزش ساختمان داده و الگوریتم پرداخته شده است و طراحی الگوریتمآموزش طراحی الگوریتم به زبان سادهدرس طراحی الگوریتم‌ یکی از مهم‌ترین و بنیادیترین دروس‌ رشته کامپیوتر است. هدف از این درس، معرفی روش‌های مختلف طراحی الگوریتم‌ها برای حل مسائل گوناگون است، در این صفحه به معرفی و آموزش طراحی الگوریتم پرداخته شده است. از دروس مهمی هستند که پیش از مطالعه این درس لازم به گذراندن آنها است؛ همچنین آشنایی با برخی از مباحث ریاضیات مثل جبر خطی و ریاضی گسستهجامع ترین آموزش درس ریاضی گسستهدرس ریاضیات گسسته به معرفی مباحثی نظیر شمارش و احتمال، استدلال و برهان خلف، نظریه اعداد، منطق ریاضی، روابط بازگشتی، روابط و نظریه‌ گراف می‌پردازد. از آن رو که در عصر کنونی ریاضی گسسته بطور گسترده‌ در رشته کامپیوتر و برنامه نویسی استفاده می‌شود در این صفحه به معرفی و بررسی درس ریاضی گسسته پرداخته شده است، به یادگیری و درک بهتر درس هوش مصنوعی کمک شایانی می‌کند. این درس معمولاً در نیمه دوم تحصیلی توسط دانشجویان اخذ می‌شود (ترم 4 تا ترم 6). درس هوش مصنوعی همچنین یکی از دروس مهم برای فارغ‌التحصیلان مقطع کارشناسی که قصد دارند در رشته هوش مصنوعی به ادامه تحصیل بپردازند به‌حساب می‌آید. چه از لحاظ یادگیری مبانی هوش مصنوعی و چه از لحاظ تست‌های کنکوری.

پیش‌نیازهای درس هوش مصنوعی

باتوجه‌به الگوریتم‌های مختلف و بررسی پیچیدگی زمانی و فضا در الگوریتم‌های ارائه شده در درس هوش مصنوعی، پیش‌نیاز این درس در مقطع کارشناسی، دروس ساختمان داده و الگوریتم‌ها است. همچنین درس جبر خطی به‌عنوان هم نیاز درس هوش مصنوعی است. اما ازآنجایی‌که درس‌های پیش‌نیاز به نوبه خود پیش‌نیازهای دیگری دارند، باعث می‌شود سلسه‌مراتبی از دروس پیش‌نیاز به وجود آید.

پیش‌نیاز درس هوش مصنوعی: ساختمان داده و الگوریتم‌ها

پیش‌نیاز درس ساختمان داده و الگوریتم‌ها: دروس برنامه نویسیبرنامه نویسی کامپیوتر چیست و چطور می توانید یک برنامه نویس موفق شوید؟در عصر فعلی برنامه‌نویسی یکی از پرطرفدارترین شغل‌های دنیاست، دغدغه‌‌ای افرادی که می‌خواهند در مسیر برنامه‌نویس شدن قدم بردارند این است که نمی‌دانند از کجا باید شروع کنند، در این صفحه هر آن چه برای تبدیل شدن به یک برنامه نویس حرفه ای نیاز دارید در اختیارتان قرار گرفته است پیشرفته و ریاضیات گسسته

پیش‌نیاز درس برنامه نویسی پیشرفته و ریاضیات گسسته: درس مبانی‌ برنامه‌ نویسیمبانی برنامه نویسی ⚡️ مبانی برنامه نویسی کامپیوتراین مقاله عالی به بررسی و تعریف مبانی برنامه نویسی کامپیوتر، اصطلاحات زبان‌های برنامه نویسی، الگوریتم، سورس کد و برنامه نویسی شی گرا پرداخته است  

پیش‌نیاز درس جبر خطی: ریاضی عمومی 2

پیش‌نیاز درس ریاضی عمومی 2: ریاضی عمومی 1

همچنین کارگاه مبانی کامپیوتر و کارگاه برنامه نویسی پیشرفته نیز هم نیاز درس مبانی پیشرفته و برنامه نویسی پیشرفته هستند. پس به طور خلاصه برای اخذ درس هوش مصنوعی نیاز به قبولی در دروس زیر است:

• ریاضی عمومی 1
• ریاضی عمومی 2
• ریاضیات گسسته
• مبانی برنامه نویسی
• برنامه نویسی پیشرفته
• کارگاه مبانی برنامه نویسی
• کارگاه برنامه نویسی پیشرفته
• ساختمان داده و الگوریتم‌ها

منابع درس هوش مصنوعی در دانشگاه‌ها

منبع درس اصلی هوش مصنوعی، کتاب هوش مصنوعی با عنوان Artificial Intelligence: A Modern Approach که توسط استوارت راسل (Stuart Russell) و پیتر نورویگ (Peter Norvig) نوشته شده است. در اکثر دانشگاه‌های ایران این کتاب تدریس می‌شود و مرجع سؤالات کنکور نیز همین کتاب است. این کتاب باهدف شروع مبانی هوش مصنوعی و تدریس در دانشگاه‌ها منتشر شده است. کتاب هوش مصنوعی با رویکردی نوین، توسط مترجم‌های مختلفی به زبان فارسی ترجمه شده است. البته لازم به ذکر است که تنها 10 فصل ابتدایی این کتاب به‌عنوان منبع درس هوش مصنوعی دانشگاه توسط وزارت علوم انتخاب شده است؛ درحالی‌که این کتاب شامل 28 فصل است.

سرفصل‌های کتاب هوش مصنوعی: رویکردی نوین

همان‌طور که گفته شد، کتاب هوش مصنوعی راسل شامل 28 فصل است و تنها 10 فصل آن در طول یک ترم به دانشجویان تدریس می‌گردد. در این قسمت این 10 فصل را یک مرور کوتاهی می‌کنیم تا با کلیات قضیه آشنا شوید:

• فصل اول؛ مقدمه (Introduction): در این فصل به‌طورکلی تاریخچه هوش مصنوعی، نیاز بشر به هوش مصنوعی و چالش‌های آن مورد بررسی قرار گرفته است.
• فصل دوم؛ عامل‌های هوشمند (Intelligent Agents): این فصل به بحث و گفتگو در مورد عامل‌های هوشمند و محیط کارکرد آنها پرداخته است. همچنین اصطلاحات مربوط به بحث‌های هوش مصنوعی مانند خرد، عقلانیت، انواع محیط‌ها و طبیعت هوش مصنوعی در این فصل مطرح گردیده است.
• فصل سوم؛ حل مسئله به‌وسیله جستجو (Solving Problems by Searching): یکی از مباحث مهم در رشته هوش مصنوعی، مباحث جستجو یا به‌اصطلاح searching است. در این فصل راجع به عامل‌هایی حل‌کننده مسئله و جستجوکردن برای حل مسئله و رسیدن به جواب نهایی، انواع الگوریتم‌های جستجو (ناآگاهانه) و ویژگی‌های آنها بحث می‌شود. مانند جستجوها و توابع ابتکاری (Heuristic)، جستجوی یکپارچه و...
• فصل چهارم؛ جستجوهای آگاهانه (Search in Complex Environments): این فصل حول محور الگوریتم‌های جستجوی محلی برای حل مسائل بهینه‌سازی می‌گردد. جستجوهای محلی، جستجو با اعمال غیرقطعی، جستجوهای محیط ناشناخته و روی خط نیز از مباحث دیگری هستند که در این فصل مطرح می‌گردد.
• فصل پنجم؛ جستجوهای خصمانه یا رقابتی (Adversarial Search and Games): همان‌طور که از نام این فصل پیداست، این فصل در مورد جستجوهای رقابتی که رد پای آن در اکثر بازی‌ها قابل‌مشاهده است بحث می‌کند. انواع الگوریتم‌های تصمیم‌گیری بهینه و کسب بیشترین امتیاز در بازی‌ها مانند هرس‌کردن آلفا - بتا، بازی‌های تصادفی و بسیاری موارد دیگر در این فصل مورد بررسی قرار می‌گیرند.
• فصل ششم؛ مسائل ارضا محدودیت (Constraint Satisfaction Problems): مسائل ارضای محدودیت یا به‌اختصار CSP، یکی از مبحث‌های هوش مصنوعی است. بسیاری از مسائل مطرح شده در هوش مصنوعی، قابلیت این را دارند که به‌صورت یک مسئله ارضای محدودیت تعریف شوند، در مسائل CSP، یک مجموعه متغیری تعریف می‌شود و سپس تعدادی محدودیت برای مقادیری که این متغیرها می‌توانند اختیار کنند قرار داده می‌شود. حل این مسائل شامل مجموعه‌ای از مقادیر منحصربه‌فرد یا unique برای تمامی متغیرها است به‌طوری‌که تمامی محدودیت‌ها ارضا شده باشند. یک مثال ساده برای مسائل CSP، بازی سودوکو است که در آن خانه‌های مربعی می‌توانند عددهای مختلفی داشته باشند، اما به علت اینکه در هر سطر و ستون تنها هر عدد یکبار باید ظاهر شود، بنابراین محدودیت‌هایی برای انتخاب عدد در هر خانه در نظر گرفته می‌شود. در این فصل همچنین انواع جستجوها مانند جستجوی عقب‌گرد برای CSP ها، جستجوی محلی و موارد دیگری مورد بررسی قرار می‌گیرد.
• فصل هفتم؛ عامل‌های منطقی (Logical Agents): این فصل مقدمه توصیف عامل‌های منطقی در هوش مصنوعی است. عامل‌های منطقی عامل‌هایی هستند که بر اساس دانش عمل می‌کنند. در این فصل یک نمونه ساده که جهان وامپوس یا Wumpus World نام دارد، مورد بررسی قرار می‌گیرد. عاملی که در این جهان قرار گرفته است می‌بایست باتوجه‌به درکی که از محیط پیرامون خود دارد و بر اساس تجزیه‌وتحلیل آن، بتواند مسیر درست را تا رسیدن به هدف انتخاب کند. مواردی از قبیل منطق گزاره‌ای، مدل‌های گزاره‌ای و عامل‌های مبتنی بر منطق گزاره‌ای نیز در این فصل مورد بررسی قرار می‌گیرند.
• فصل هشتم؛ منطق مرتبه اول (First-Order Logic): منطق مرتبه اول از سیستم‌های سوری است که به آن منطق گزاره‌ای (Predicate logic) یا حساب گزاره‌ای مرتبه اول (first-order predicate calculus) می‌گویند. این منطق در ریاضیات، فلسفه، زبان‌شناسی و علوم کامپیوتر کاربردهای متعددی دارد و به همین خاطر فصل هشتم کتاب هوش مصنوعی راسل به این مبحث اختصاص‌داده‌شده است. در منطق مرتبه اول بر خلاف منطق گزاره‌ای، می‌توان از متغیرهای سور داده شده بر روی اشیا غیرمنطقی استفاده کرد. به‌عنوان‌مثال جمله یک دانش‌آموز y وجود دارد که y علی است و y انسان است را در نظر بگیرید. در این جمله "وجود دارد" سور و y "متغیر" است.
• فصل نهم؛ استنتاج در منطق مرتبه اول (Inference in First-Order Logic): این فصل ادامه فصل قبل است و در مورد استنتاج در منطق مرتبه اول بحث می‌کند. در این فصل زنجیره‌های عقب رو و جلو رو برای استنتاج در منطق مرتبه اول مورد بررسی قرار می‌گیرند.
• فصل دهم؛ توصیف دانش (Knowledge Representation): دانش، که در بعضی متون ممکن است معرفت هم نامیده شود، آشنایی و درک یک فرد مانند اطلاعات و حقایق است که از طریق تجربه یا آموزش از طریق ادراک و یادگیری به دست می‌آید. فصل دهم کتاب هوش مصنوعی به این مبحث تعلق‌گرفته و موارد مختلفی را شامل می‌شود؛ مانند مهندسی هستی‌شناسی (Ontological Engineering)، رویدادها (Events)، اشیا ذهنی و منطق مدال (Mental Objects and Modal Logic). همچنین موارد استدلالی برای این سیستم‌ها بر اساس اطلاعات پیش‌فرض نیز موردبحث قرار می‌گیرد.

دانلود کتاب هوش مصنوعی: رویکردی نوین

هم اکنون نسخه 4 کتاب هوش مصنوعی: رویکردی نوین آخرین نسخه چاپ شده این کتاب است که در سال 2020 به چاپ رسیده است. از طریق لینک زیر | با کلیک بر روی تصویر زیر می‌توانید این کتاب را دانلود کنید.

منابع درسی هوش مصنوعی به زبان فارسی

ترجمه‌های فارسی متفاوتی از کتاب هوش مصنوعی با رویکردی نوین راسل وجود دارد که در اینجا محبوب‌ترین آنها را معرفی می‌کنیم. این کتاب‌ها هم می‌توانند به‌عنوان منبع درسی هوش مصنوعی در دانشگاه‌ها مورداستفاده قرار گیرند و هم منبعی هستند برای تست‌های کنکور. در لیست زیر 4 تا از محبوب‌ترین ترجمه‌ها را مشاهده می‌کنید:

• ترجمه کتاب راسل از جعفرنژاد قمی؛ عنوان کتاب: هوش مصنوعی (رهیافتی نوین). این کتاب به‌عنوان منبع اصلی برای درس هوش مصنوعی در دانشگاه‌های پیام‌نور به‌حساب می‌آید.
• ترجمه کتاب راسل از حمیدرضا قنبری و سجاد محمدزاده
• ترجمه کتاب راسل از دکتر هشام فیلی منتشر شده توسط انتشارات نصیر؛ عنوان کتاب: هوش مصنوعی همراه با بازنگری کامل. این کتاب یکی از ترجمه‌های دقیق و خوانای کتاب راسل است.
• ترجمه کتاب راسل از آیدین خوشنویس حسینی

شاخه‌های هوش مصنوعی

هوش مصنوعی که خود یک شاخه از علوم کامپیوتر است، دارای شاخه‌های متعددی است که هر شاخه نیز به شاخه‌های دیگری نیز قابل‌تقسیم است. در این قسمت به برخی از مهم‌ترین این شاخه‌ها می‌پردازیم.

یادگیری ماشین

یکی از شاخه‌های مهمی که کاربردهای بسیار زیادی در صنعت دارد، یادگیری ماشین یا machine learning (به‌اختصار ML) است. در یادگیری ماشین، سیستم‌های هوشمند طوری طراحی و ساخته می‌شوند که با استفاده از اطلاعات دریافتی و بدون برنامه‌ریزی اولیه و تنها با الگوریتم‌های نوشته شده، عامل شروع به یادگیری و تحلیل کند تا بتواند بر اساس یادگیری‌های خود موارد خواسته شده را پیش‌بینی و یا محاسبه کند. فرض کنید هزاران داده آماری مربوط به روند تغییر قیمت سهام را در اختیار دارید، به‌وسیله یادگیری ماشین، عامل می‌‌تواند شروع به یادگیری از طریق این داده‌ها کند و بر اساس آنها و الگوی دریافت شده از آنها، قیمت سهام را در آینده پیش‌بینی کند. باتوجه‌به اینکه در دنیای امروزی داده‌ها بسیار حجیم هستند، در نتیجه اهمیت کلان‌داده‌ها و آنالیز آنها به یک امری جدی برای بشر تبدیل شده است. استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، کمک شایانی به رسیدگی به امورات تجزیه و تحلیلی می‌کند. تعدادی از مواردی که یادگیری ماشین می‌تواند به آنها رسیدگی کند را در لیست زیر مشاهده می‌کنید:

• پردازش تصویرپردازش تصویر دیجیتال چیست؟ چه انواعی دارد؟ چه مراحلی را شامل می‌شود؟ پردازش تصویر یکی از فیلدهای پرطرفدار مرتبط با گرافیک کامپیوتر، بینایی کامپیوتر، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، و الگوریتم‌ها و محاسبات است که ارتباط تنگاتنگی میان تمام آنهاست. در نتیجه در این صفحه علاوه بر معرفی این فیلد، نقشه راهی نیز برای علاقه‌مندان این حوزه ارائه کرده‌ایم.، تشخیص چهره، تشخیص انواع حرکت
• تشخیص تومورهای سرطانی
• تولید انرژی، پیش‌بینی قیمت سهام
• ساخت خودرو های هوشمند
• برنامه‌های تشخیص و شناسایی صدا و زبان
• امورات مالی، انجام انواع محاسبات، تجارت الگوریتمی

یادگیری عمیق

یادگیری عمیق یا Deep Learning یکی از حوزه‌های هوش مصنوعی و در واقع زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است. در یادگیری عمیق، طراحی سیستم‌های کامپیوتری هوشمند به‌گونه‌ای طراحی و برنامه‌ریزی می‌شوند تا بتوانند همانند یک انسان در مورد مسائل مشخص شده یاد بگیرند و راه‌حل‌هایی ارائه کنند. مهندسان علم داده مهندسی داده چیست؟ – چطور یک مهندس داده شویم؟این مقاله به بررسی مهندسی داده و اینکه چطور می توان یک مهندس داده شد پرداخته و مسیر یادگیری و درآمد مهندس داده و تفاوت مهندسی داده و علم داده را بررسی کرده یا Data Science از موارد مختلفی مانند آمار و مدل‌سازی برای پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری عمیق استفاده می‌کنند. به‌طورکلی استفاده از یادگیری عمیق، جمع‌آوری، آنالیز و تفسیر کلان‌داده‌ها را آسان‌تر و بسیار سریع‌تر می‌کند.

ورودی الگوریتم‌هایی که برای یادگیری عمیق وجود دارند، داده‌های مختلفی است که از دنیای خارجی به آنها می‌رسد، مانند متون، صوت، تصاویر و موارد دیگر. این الگوریتم‌ها با در اختیار داشتن چنین اطلاعاتی، سعی می‌کند الگوهایی را پیدا کند تا بتوانند به‌وسیله آن پیش‌بینی خاصی را حول موضوع مشخص شده انجام دهند.

یادگیری تقویتی

در یادگیری تقویتی یا Reinforcement Learning، عامل محیط پیرامون را بررسی و تجزیه تحلیل می‌کند و بر اساس آن یک اقدامی انجام می‌دهد. سپس نتیجه این اقدام را مشاهده کرده و مورد بررسی قرار می‌دهد؛ بنابراین علاوه بر داده‌های اولیه، ماشین‌های هوشمند بر اساس تجربیات خودشان نیز دانش کسب می‌کنند و رفتار و عملکردشان را تغییر می‌دهند. این تجربیات و رفتارها آن‌قدر تغییر کرده و پیشرفت می‌کند تا عامل هوشمند به هدف خود برسد.

شبکه‌های عصبی

مغز انسان یکی از پیچیده‌ترین و شگرف‌ترین سیستمی است که به عقیده دانشمندان در کل جهان هستی وجود دارد. تمامی رفتارهایی که به‌صورت خودآگاه یا ناخودآگاه از انسان سر می‌زند، تحت کنترل مغز او هستند. سرعت و قدرت بالای مغز انسان به ارتباطات پیچیده بر می‌گردد که در میان سلول‌های زنده مغز انسان وجود دارد. به همین علت، عملکرد فوق‌العاده مغز انسان در بسیاری از موارد مختلف باعث شده تا شبیه‌سازی مغز انسان و ویژگی‌های آن، به یکی از الگوهای مهم برای مهندسین نرم‌افزار وسخت افزارسخت افزار چیست - بررسی اجزای اصلی سخت افزار کامپیوتردر این صفحه بررسی شده که سخت افزار چیست و سخت افزار کامپیوتر به زبان ساده معرفی شده است، همچنین به بررسی اجزای اصلی سخت افزار کامپیوتر پرداخته شده است تبدیل شود.

تحقیقات و ابداعاتی که در راستای شبیه‌سازی رفتار مغز انسان از جهت پردازش و محاسباتی انجام شده است، باعث به‌وجودآمدن علم جدیدی درهوش مصنوعی تحت عنوان شبکه‌های عصبی مصنوعی یا Artificial Neural Network شد. در این علم شبکه‌های عصبی، مدل‌های نرم‌افزاری و ریاضی گوناگونی با الهام‌گرفتن از عملکرد و ساختار مغز انسان پیشنهاد شده‌اند که برای حل مسائل کامپیوتری مختلفی مورداستفاده قرار می‌گیرند. به‌عنوان‌مثال در حوزه مسائل کاربردی و مهندسی، در مسائل علمی و... در لیست زیر، تعدادی از کاربردهای مختلف شبکه‌های عصبی مصنوعی را آورده‌ایم:

• توسعه نرم‌افزارهای آنتی‌ویروس
• مدل‌سازی سیستم‌ها به‌وسیله مهندسی معکوس
• عیب‌یابی سیستم‌های صنعتی
• بهینه‌سازی سیستم‌های مهندسی
• پیش‌بینی نتایج آزمایش‌ها
• تشخیص بیماری‌ها باتوجه‌به نتایج آزمایش‌های پزشکی و تصویربرداری‌ها
• پیش‌بینی قیمت سهام و شاخص بورس
• تخصیص سرمایه
• طبقه‌بندی و کاوش متون ادبی
• هدف‌گیری و تعقیب در سلاح‌های موشکی
• پیاده‌سازی سیستم‌های دفاعی
• پیش‌بینی رفتار نیروی مهاجم

رباتیک

شاید ملموس‌ترین کاربرد هوش مصنوعی برای عموم مردم، علم رباتیک (Robotics) باشد. ربات در واقع محصول مشترک علم مهندسی و فناوری است. ربات‌ها ماشین‌هایی هستند که رفتارهای انسان را تقلید کرده و می‌تواند در بسیاری از امورات مختلف جایگزین انسان‌ها شوند و یا دستیار انسان باشند. ربات‌ها محیط پیرامون را به‌وسیله سنسورها حس (Sense) می‌کنند و بر اساس آنها رفتارهایی از خود نشان می‌دهند که درخور محیط باشد. ربات‌ها در انواع و اندازه‌های مختلفی ساخته می‌شوند تا بتوانند وظایف محول شده خاصی را انجام دهند. در اینجا انواع مهم ربات‌ها معرفی شده‌اند:

• ربات‌های انسان‌نما (Humanoid Robots): ربات‌هایی هستند که شبیه به انسان ساخته شده‌اند و کارهای انسان را تقلید می‌کنند. این ربات‌ها قادر به انجام کارهایی مشابه انسان از قبیل راه‌رفتن، دویدن، شلیک‌کردن، پریدن و... هستند همچنین حالات چهره این ربات‌ها نیز از حالات چهره انسان واقعی تبعیت می‌کند و با پیشرفت تکنولوژی، روزبه‌روز این شباهت‌ها نیز بیشتر و بهتر می‌شوند.
• ربات‌های مستقل (Autonomous Robots): ربات‌های مستقل، ربات‌هایی هستند که بدون هیچ نظارت و کنترلی قادر به انجام‌وظیفه محول شده هستند. این ربات‌ها با استفاده از سنسورهای تعبیه شده در آنها محیط اطراف خود را به‌خوبی درک کرده و سپس با استفاده از الگوریتم‌های مختلف و تجهیزات طراحی شده عمل مناسبی را انجام می‌دهد. ربات‌های کاوشگر در سیارات دیگر و یا جاروبرقی‌های هوشمند جزء این دسته از ربات‌ها هستند.
• ربات‌های از پیش برنامه‌ریزی‌شده (Pre-Programmed Robots): این دسته از ربات‌ها برای کارهای ساده و تک‌بعدی اما به طور سریع و مداوم ساخته شده‌اند. در حقیقت کارهای تکراری، ظریف و کارهایی که نیاز به‌دقت فراوانی دارند نیز به‌وسیله این دسته از ربات‌ها قابل‌انجام هستند. بازوی رباتیک یکی از این موارد است. این بازوها می‌توانند کارهای مختلفی از قبیل پیوند قطعات الکترونیکی، جوشکاری، اسمبل کردن و خیلی از موارد دیگر را در زمان ُکوتاه و با حداقل خطا انجام دهند.
• ربات‌های قابل‌کنترل از راه دور (Teleoperated Robots): اگر دوران کودکی شیرینی را گذرانده باشید، احتمالاً ماشین‌های کنترلی یا پهپادهای کنترلی را به‌خاطر دارید، در حقیقت این وسایل به‌نوعی ربات محسوب می‌شوند؛ البته از نوع ساده آن. ربات‌های قابل‌کنترل از راه دور که توسط شبکه بی‌سیم هدایت می‌شوند، نوعی ربات نیمه‌مستقل محسوب می‌شوند که کنترل آن در دست انسان است. از این ربات‌ها در موارد مختلفی استفاده می‌شود، به‌عنوان‌مثال پهپادهای نظامی که برای شناسایی مناطق مین‌گذاری‌شده استفاده می‌شود.
• ربات‌های افزودنی (Augmenting Robots): این ربات‌ها به بدن انسان افزوده می‌شود و هدف آن نیز انتساب ویژگی جدید به انسان است، بسیاری از افراد به دلیل معلولیت یا نقص‌عضو نمی‌توانند بسیاری از فعالیت‌ها را انجام دهند. این ربات‌ها با وصل‌شدن به بدن انسان کمک می‌کند تا فعالیت‌هایی که به هر دلیلی قادر به انجام آن نیست را انجام دهد. هر ساله پیشرفت‌های چشمگیری در این حوزه ارائه می‌شود و این‌طور که به نظر می‌رسد در آینده‌ای نه‌چندان دور، به یکی از ربات‌های جدایی‌ناپذیر از زندگی انسان‌ها تبدیل شوند.

در لیست زیر موارد مختلفی که از ربات‌ها استفاده می‌شوند را مشاهده می‌کنید:

• در صنعت
• اکتشاف
• در زمینه کشاورزی
• عمل جراحی
• ربات اسباب‌بازی
• بهداشت و درمان
• ربات خدمتکار
• در زمینه انبارداری
• در بخش‌های نظامی
• حمل‌ونقل و گردشگری

بینایی ماشین

از دیگر حوزه‌های هوش مصنوعی می‌توان به بینایی ماشینبینایی کامپیوتر و کاربردهای آن چیست و چگونه کار می‌کند؟کامپیوتر ویژن یا بینائی کامپیوتر، در ارتباط با مدلسازی و تقلید از حس بینایی انسانی از طریق استفاده از نرم‌افزار یا سخت‌افزار دیجیتالی می‌باشد. در این صفحه بینایی ماشین را بصورت کامل بررسی شده است. یا Machine Vision اشاره کرد. بینایی ماشین یک حوزه میان‌رشته‌ای است و علوم مختلفی را شامل می‌شود، از جمله این علوم می‌توان به صنایع، برق و الکترونیک، علوم رایانه و مکانیک اشاره کرد. در واقع بینایی ماشین از مبانی علوم رایانه، تکنیک‌های پردازش تصویر، مهندسی اپتیک و مهندسی مکانیک استفاده می‌کند و ارتباط نزدیکی با اتوماسیون صنعتی دارد.

این تکنولوژی بر اساس پردازش تصاویر دوبعدی کار می‌کند. به‌وسیله تجزیه‌وتحلیل پیرامون با دوربین‌های قدرتمندی که عامل‌های بینایی ماشین دارنده آنها هستند، می‌توان داده‌های تصویری یا همان Image data را تولید و وارد کامپیوتر کرد. بینایی ماشین یکی از حوزه‌های روبه‌رشد حوزه هوش مصنوعی است که کاربردهای مختلفی دارد.

کاربردهای بینایی ماشین

بینایی ماشین در صنایع مختلفی به طور مستقیم یا غیرمستقیم مورداستفاده قرار گرفته است که در اینجا به برخی از این صنعت‌ها می‌پردازیم:

• استفاده از بینایی ماشین در صنعت: از بینایی ماشین در صنعت استفاده‌های مختلفی می‌شود. از جمله این کاربردها می‌توان به کنترل و بررسی موارد اولیه، کنترل میزان کیفیت محصول، کنترل موجودی انبار، مدیریت سیستم‌های امنیتی و تولید محصولات صنعتی در مقیاس بزرگ اشاره کرد.
• بینایی ماشین در حمل‌ونقل: شاید اگر خیلی به جزئیات توجه کرده باشید، متوجه این امر شده باشید که چراغ‌های راهنمایی رانندگی در موارد مختلف، عملکردهای مختلفی دارند (در میدان‌های بزرگ) ممکن است چراغ‌قرمز 20 ثانیه شود و یا ممکن است تا 100 ثانیه هم طول بکشد و یا مثلاً ناگهان سر یک عدد متوقف شود. مورد ملموس‌تر اینکه در پرداخت عوارضی‌های بین‌راهی شما دیگر شخصی را نمی‌بینید که در حال گرفتن عوارض باشد، بلکه همه مراحل به‌صورت خودکار انجام می‌شود. این تکنولوژی‌ها با دارابودن قابلیت تشخیص خودرو ها و پلاک‌ها تمامی مراحل را به طور اتومات انجام می‌دهند. همچنین در پارکینگ‌های هوشمند، مجتمع‌های تجاری، ورودی و خروجی سازمان‌ها و تردد ماشین‌ها و ثبت تخلفات رانندگی از بینایی ماشین استفاده می‌شود.
• هواشناسی: در سال‌های ابتدایی که تصاویر ماهواره‌ای از کره زمین گرفته می‌شد، خبرگان هواشناسی با تحلیل‌های مختلف از شرایط جوی، آب‌وهوا را پیش‌بینی می‌کردند که علاوه بر زمان‌بر بودن، اشکالات و خطاها و همچنین هزینه‌های زیادی را در برداشت. امروزه با استفاده از بینایی ماشین می‌توان در کوتاه‌ترین مدت با کمترین هزینه و بادقت بالا آب‌وهوا را پیش‌بینی کرد.
• صنعت شهرسازی: با استفاده از تکنولوژی بینایی ماشین، قادر هستیم تا یک شهر را قبل از ساخته‌شدن به‌صورت دیجیتالی بازسازی کنیم، این کار به متخصصین این حوزه قبل از اجرای پروژه کمک بسیاری می‌کند. همچنین با استفاده از تصاویر هوایی به‌دست‌آمده از یک شهر در طول فرایند انجام پروژه می‌توان میزان گسترش و توسعه را مورد سنجش و بررسی قرارداد.
• استفاده از بینایی ماشین در مباحث مربوط به امنیت: ازآنجایی‌که الگوی چشم و اثر انگشت هر انسان با دیگری متفاوت است، می‌توان از هوش مصنوعی برای تشخیص این موارد استفاده کرد. به‌عنوان‌مثال فناوری‌های تشخیص اثر انگشت درگوشی‌های هوشمند و لپ‌تاپ‌ها و یا ورودی‌های شرکت و همچنین سیستم تشخیص افراد بر اساس نگاه آنها از فناوری بینایی ماشین استفاده می‌کنند.
• بینایی ماشین در صنعت کشاورزی و حوزه زراعی: سیستم بینایی ماشین قادر است تا فعالیت‌هایی نظیر پردازش تصویر از ارتفاع و در سطح زمین، تخمین خسارات وارد شده به محیط‌زیست و بسیاری از موارد دیگر را بادقت بالا انجام دهد؛ بنابراین ماشین‌های درو می‌توانند تا موقعیت صحیح محصولات کشاورزی را شناسایی کنند و بدون هرگونه آسیب رساندن به محصولات، فرایندهای کشاورزی را انجام دهند. از موارد مهم دیگری که به‌وفور در صنعت کشاورزی از آن استفاده می‌شود، تشخیص علف‌های هرز یا گیاهان زائد و محصول برداشتی است که توسط بینایی ماشین تفکیک داده می‌شوند.

دیگر حوزه‌های هوش مصنوعی

از دیگر شاخه‌های هوش مصنوعی می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• سیستم‌های خبره (Expert Systems)
• منطق فازی (Fuzzy Logic)
• پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)
• ماشین واکنشی (Reactive Machine)
• مهندسی دانش (Knowledge Engineering)
• بازیابی هوشمند (Intelligent Retrieval)

همچنین این حوزه‌ها می‌توانند با یکدیگر نیز ادغام شوند.

برنامه نویسی هوش مصنوعی

برنامه نویسی در زمینه هوش مصنوعی طیف گسترده‌ای از حوزه‌ها را در بر می‌گیرد. از ایجاد نرم‌افزارهایی برای اجرای عملیات تشخیص الگوها با استفاده از یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ها گرفته تا برنامه نویسی سیستم‌های تعبیه شده در خودرو های خودران. همانند دیگر زمینه‌های مهندسی کامپیوتر (مثل برنامه نویسی وب، برنامه نویسی اندرویدبرنامه نویسی اندروید چیست؟این مقاله عالی توضیح داده که برنامه نویسی اندروید چیست؟ و چرا باید برنامه نویسی اندروید را یاد بگیریم؟ و روش های کسب درآمد برنامه نویسی اندروید را بررسی کرده و یا بازی) برای برنامه نویسی هوش مصنوعی هم‌زبان‌های برنامه نویسی مختلف و متفاوت وجود دارد که هرکدام از آنها در موارد مختلف مورداستفاده قرار می‌گیرد و همچنین هرکدام دارای مزایا و معایب مختلفی هستند. در لیست زیر محبوب‌ترین زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی آورده شده است:

• پایتون (Python)زبان برنامه نویسی پایتون چیست؟ – نحوه شروع و دلایل محبوبیتزبان برنامه نویسی پایتون (Python) چیست؟ این مقاله عالی به بررسی دلایل محبوبیت پایتون، موارد استفاده از پایتون و نحوه شروع به برنامه نویسی پایتون پرداخته
• لیسپ (Lisp)
• جاواجاوا چیست؟ تعریف، معنی و ویژگی های جاوا (java) از 0تا100جاوا یک زبان برنامه نویسی همه منظوره، مبتنی بر کلاس و شی گرا است که برای داشتن وابستگی های پیاده سازی کمتر طراحی شده است، زبان برنامه نویسی جاوا شبیه ++C است(Java)
• سی پلاس پلاس (C++)
• آر (R)
• جولیا (Julia)
• پرولاگ (Prolog)
• متلب (Matlab)

هوش مصنوعی با پایتون

زبان برنامه نویسی پایتون از دیرباز یکی از محبوب‌ترین زبان‌ها جهت برنامه نویسی هوش مصنوعی بوده است. به دلیل ساده‌بودن سینتکس ها، کم‌حجم‌بودن و راه‌اندازی سریع زبان و داشتن پکیج‌های بسیار زیاد و متنوع، هر روزه بر تعداد کاربران این زبان افزوده می‌شود. در این قسمت کتابخانه‌های معروف جهت کدنویسی برای هوش مصنوعی و تجزیه‌وتحلیل داده را مرور می‌کنیم.

با استفاده از کتابخانه scikit-learn می‌توان الگوریتم‌های هوش مصنوعی مانند Classification و Regression را پیاده‌سازی کرد. کارکردن در زمینه deep learning یا یادگیری عمیق به‌وسیله کتابخانه‌های محبوب TensorFlow، Keras و Caffe قابل‌انجام است. همچنین با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند NumPy، SciPy و Pandas می‌توان به ساخت و پردازش انواع آرایه‌ها، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و بسیاری از موارد دیگر پرداخت. اطلاعات آنالیز شده و یا نمودارها را نیز می‌توان به‌وسیله کتابخانه Matplotlib به حالت بصری درآورد. کتابخانه‌های دیگری هم وجود دارند که در زمینه هوش مصنوعی به برنامه‌نویسان کمک می‌کند. مانند SpaCy، NTLK، SimpleAI و...

هوش مصنوعی با زبان R

زبان برنامه نویسی R که مخصوص محاسبات و تحلیل‌های آماری ساخته شده است، یکی از زبان‌هایی است که در حوزه هوش مصنوعی کاربرد فراوانی دارد، به‌خصوص برای کاربردهای یادگیری ماشین. سینتکس های ساده و کوتاه شده، داشتن کتابخانه‌های فراوان برای ترسیم نمودارها و فرمول‌های آماری، پشتیبانی از کتابخانه‌های محبوب مانند TensorFlow، Keras و MXNet باعث شده است تا بسیاری از برنامه‌نویسان به سمت این زبان سوق پیدا کنند.

هوش مصنوعی با جاوا

وقتی هدف برنامه‌نویس هوش مصنوعی تحلیل و استخراج داده‌ها است و یا تنها می‌خواهد یک الگوریتم یادگیری را پیاده‌سازی کند، زبان‌هایی مثل پایتون و R بسیار مفید واقع می‌شوند. اما ممکن است هدف از برنامه‌نویسی هوش مصنوعی، ایجاد یک برنامه و نرم‌افزار باشد که قرار است بارها توسط افراد مختلف (و مشتریان) اجرا شود. این نرم‌افزارها باید از عملکرد سریعی برخوردار باشند؛ بنابراین استفاده از یک‌زبان کامپایلری مثل جاوا کار عاقلانه‌تری به نظر می‌رسد تا استفاده از یک‌زبان مفسری. زبان جاوا دارای ویژگی‌های متعددی است که مهم‌ترین آنها در لیست زیر آمده است:

• سرعت بالا به دلیل کامپایلر (Compiler)کامپایلر چیست و چگونه کار میکند و چرا از آن استفاده میشود؟کامپایلر (Compiler) یک برنامه‌ی خاص برای ترجمه سورس کد‌های (Source Code) یک زبان برنامه نویسی، به زبان ماشین یا بایت کد و یا یک زبان برنامه نویسی دیگر استی بودن
• چند سکویی یا Multiplatform بودن به دلیل استفاده از ماشین مجازی جاوا (JVM)
• داشتن کتابخانه‌های متعدد
• دارابودن پشته‌های اپن‌سورس کلان‌داده
• عیب‌یابی سریع، قابل‌حمل بودن، مدیریت حافظه و تطبیق‌پذیری

همین ویژگی‌های مثبت زبان جاوا باعث شده تا برای توسعه بسیاری از کاربردهای هوش مصنوعی از این زبان استفاده شود. مانند تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، یادگیری عمیق، یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و بسیاری از کاربردهای دیگر.

درس هوش مصنوعی در کنکور ارشد

در کنکور ارشد کامپیوتر 1401، تمامی گرایش‌ها، درس‌های یکسانی دارند؛ اما با ضرایب متفاوت. کل دروس به 2 بخش عمومی و تخصصی تقسیم می‌شوند. بخشی عمومی شامل زبان با ضریب 1 و مجموعه ریاضیات یعنی ریاضی 1، ریاضی 2، آمار و ریاضیات گسسته با ضریب 2 است. بخش تخصصی شامل 11 درس است که به 4 مجموعه درسی تقسیم شده است:

• مجموعه اول: نظریه زبان و سیگنال
• مجموعه دوم: ساختمان داده، الگوریتم و هوش مصنوعی
• مجموعه سوم: مدار منطقی، معماری کامپیوتر و الکترونیک دیجیتال
• مجموعه چهارم: سیستم عاملسیستم عامل چیست به زبان ساده، چرا باید از OS استفاده کنیم؟این مقاله عالی به معرفی سیستم عامل (Operating System|OS) به زبان ساده پرداخته، همچنین بررسی کرده که چرا باید از سیستم عامل استفاده کنیم ، شبکه های کامپیوتریجامع‌ترین آموزش درس شبکه های کامپیوتریدرس شبکه‌ های کامپیوتری یکی از مهم‌ترین و بنیادیترین دروس‌ رشته کامپیوتر است، با توجه به اینکه اینترنت امروزی بزرگترین سیستم مهندسی ساخت دست بشر در تمام طول تاریخ است، آشنایی با شبکه‌های کامپیوتری برای تمامی علاقه‌مندان و دانشجویان رشته کامپیوتر الزامی است، در این راستا در این صفحه به معرفی شبکه‌های کامپیوتری پرداخته‌ شده است و پایگاه دادهپایگاه داده چیست؟ – انواع، مفاهیم و کاربردهاپایگاه داده چیست؟ این مقاله به بررسی این موضوع و همچنین انواع پایگاه داده، کاربردهای پایگاه داده، محبوب ترین پایگاه های داده و اجزای اصلی پایگاه داده پرداخته  

مجموعه درس دوم که شامل 3 درس ساختمان داده، الگوریتم و هوش مصنوعی است در گرایش‌های رایانش امن، شبکه‌های کامپیوتری، معماری کامپیوتر و علوم و فناوری شبکه، دارای ضریب 3 است و در گرایش هوش مصنوعی، نرم‌افزار، بیوانفورماتیک، علوم داده، الگوریتم و محاسبات و قرآن کاوی رایانشی دارای ضریب 4 است. برای دیدن ضرایب بقیه درس‌ها و گرایش‌ها، به صفحه ی دروس مورد آزمون در کنکور ارشد کامپیوتر و ضرایب آندروس آزمون و ضرایب آنها در کنکور ارشد کامپیوتر و آی تیقبل از شروع مطالعه برای کنکور ارشد رشته کامپیوتر لازم است تا از دروس مورد آزمون، اهمیت هر کدام و همچنین ضرایب آن‌ها مطلع باشید تا بتوانید به صورت هوشمندانه برنامه ریزی کرده و بهترین نتیجه را کسب کنید. این صفحه راهنمای شما در موارد ذکر شده خواهد بود. رجوع کنید.

تعداد تست‌هایی که از درس هوش مصنوعی در آزمون کنکور مطرح می‌شود شامل 8 تست در کنکور مهندسی کامپیوتر و 6 تست در مهندسی فناوری اطلاعات است. باتوجه‌به تعداد سؤالات و ضریب بالای این درس، می‌توان گفت یکی از دروس مهم کنکور کارشناسی ارشد به‌حساب می‌آید.

فیلم‌های آموزشی درس هوش مصنوعی

همان‌طور که قبل‌تر بیان شد، درس هوش مصنوعی اهمیت بالایی دارد؛ بنابراین نیازمند یک آموزش کامل با بیان ساده و منسجم است تا دانشجویان بتوانند امتیاز بالایی از این درس در کنکور کسب کنند. به دلیل حجیم و البته چالش‌برانگیز بودن این درس، منابع کامل و کافی مناسبی برای این درس وجود ندارد، به‌خصوص اینکه در اکثر دانشگاه‌های ایران، باتوجه‌به کمبود وقت، تمامی فصول هوش مصنوعی به طور کامل پوشش داده نمی‌شود؛ بنابراین باتوجه‌به نیازهای دانشجویان گرامی، مجموعه کاملی از ویدئو های آموزشی برای درس هوش مصنوعی گردآوری شده تا هم‌نیازهای کنکور شما را برطرف سازد و هم اگر در آینده تمایل به ادامه این رشته پیدا کردید، این مجموعه آموزشی بتواند پایه‌های علم شما را مستحکم کند. ویدئو های آموزشی این مجموعه به‌صورت کاملاً شیوا و صریح بیان شده است و از 0 تا 100 درس هوش مصنوعی را پوشش می‌دهد.

معرفی دوره درس و حل تست و سؤالات هوش مصنوعی

هوش مصنوعی جلسه 1

هوش مصنوعی جلسه 2

هوش مصنوعی جلسه 3

هوش مصنوعی جلسه 4

نکته و تست هوش مصنوعی جلسه 1

نمایش بیشتر

نمایش کمتر

فیلم درس هوش مصنوعی

جشنواره به‌وقت بهار

20% 850,000 تومان 680,000 تومان

رامین رضوی

60 ساعت

خرید دوره

فیلم نکته و تست هوش مصنوعی

جشنواره به‌وقت بهار

15% 600,000 تومان 510,000 تومان

رامین رضوی

۳۰ ساعت

خرید دوره

فیلم‌های رایگان

مطالب مرتبط

همه مقالات

نمونه کارنامه ارشد کامپیوتر 97

خرید فیلم نکته و تست مدار منطقی

سرفصل درس ریاضی عمومی ١

ثبت نام در کنکور ارشد – مدارک، زمان ثبت نام، نحوه ثبت نام