شناسایی ساختمان های آسیب دیده در آتشسوزی با هوش مصنوعی
محققان دانشگاه استنفورد از یک رویکرد مبتنی بر یادگیری عمیق در طبقهبندی
در زمینه یادگیری عمیق شروع به مطالعه کردهاید یا مدتی پیش تجربهای با شبکه های عصبی داشتید، ممکن است هماکنون در مرتب سازی اطلاعات خود در خصوص این فناوری و یا درک آن با مشکل مواجه شده باشید؛ پس در ادامه مقاله یادگیری عمیق چیست با ما همراه باشید تا به طور کامل به بررسی و تحلیل یادگیری عمیق بپردازیم… درباره یادگیری عمیق بیشتر بخوانید
محققان دانشگاه استنفورد از یک رویکرد مبتنی بر یادگیری عمیق در طبقهبندی
طی یک دهه اخیر، بینایی کامپیوتر شاهد پیشرفتهای زیادی بوده و توانسته
فرض کنید یک مدل طبقهبندی تصویری آموزش دادهاید که عملکرد نسبتاً ضعیفی
الگوریتم AlphaZero توانست بدون هیچ آموزش قبلی و فقط در عرض چند
شبکههای عصبی مصنوعی ابزارهای بسیار کارآمدی برای تقریبِ توابع پیوسته هستند؛ توابعی
مطالعات جدید نشان دادهاند که با آموزش شبکههای عصبی پیچشی بر روی
هوش مصنوعی توانسته در پروسه تشخیص یک پرنده در تصویر نمره قبولی
رباتها میتوانند در محوطۀ دانشگاه غذا توزیع کنند و یا در زمین
تیمی از محققان دانشکده پزشکی واشینگتون مدل یادگیری عمیقی برای طبقه بندی
محققان کلیات این موضوع را مشخص کردهاند که چگونه میتوان رباتی را
طی چند سال گذشته برنامههای مبتنی بر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
الگوریتمهای یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL) با انتخاب هوشمندانه پاداش و همچنین با
شبکه های حافظه طولانی کوتاه مدت Long Short-Term Memory (LSTM) به ابزار
پژوهشهای بنیادی که حول موضوع یادگیری خودکار Autonomous learning انجام میشوند میتوانند
رباتیک عصبی-تکاملی Neuro-Evolutionary robotics چشماندازی جدید به مطالعه رفتارهای جمعی رباتهای گروهی
فناوری، نقش اجتماعی و عاطفی چشمگیری در زندگی انسانها ایفا خواهد کرد.
یک تیم تحقیقاتی راهی برای تشخیص و نشانهگذاری «منطقهی ایمن» شبکههای عصبی
جمعی از برترین متخصصان هوش مصنوعی جهان در رویداد بینالمللی TNW حضور
همه روزه، طوفانی از محتوا در فضای اینترنت منتشر میشود. آیا امکان
هوش مصنوعی اجزاء تشکیل دهنده موجودات زنده را شناسایی و راه را
پیش از پرداختن به موضوع پردازش افتراقی سیگنال دیجیتال لازم است اشارهای