پیشرفت‌های سریع در به کارگیری هوش مصنوعی برای شبیه‌سازی در تحقیقات فیزیک و شیمی باعث شده که برخی افراد این سؤال را مطرح کنند که آیا ما اصلاً به کامپیوترهای کوانتومی نیاز خواهیم داشت یا خیر؟

تصور کنید که بتوانید ساختار پیچیده و بداهه‌نوازی موسیقی جاز را به یک مدل هندسی دقیق تبدیل کنید. که دقیقاً هدف این مدل است. این مدل نوآورانه با نمایش نت‌ها و آکوردها به صورت نقاط روی یک شبکه شش‌ضلعی، یک نقشه راه جامع برای نوازندگان جاز ارائه می‌دهد.

اولین گام برای تبدیل شدن به یک برنامه‌نویس پایتون نصب و به‌روز‌رسانی آن است. به روش‌های بسیاری می‌توانید پایتون را بر روی سیستم خود نصب کنید: برای مثال، می‌توانید توزیع‌های رسمی پایتون را از وب‌سایت Python.org دانلود کنید و یا آن را با استفاده از ابزارهای مدیریت بسته (Package manager)

سه سطح از انواع هوش مصنوعی وجود دارد که ما تاکنون تنها موفق شده‌ایم به سطح محدود آن دست بیابیم. قابلیت‌های یادگیری ماشین در حال تکامل و شکوفایی است و دانشمندان در حال نزدیک شدن به هوش مصنوعی عمومی هستند. در همین حال تئوری‌ها و گمانه‌زنی‌ها درباره آینده هوش مصنوعی

توصیف الگوریتم به عنوان یک سیستم تصمیم‌گیری، عمدتاً راهی است برای برداشتن بار مسئولیت تصمیم‌گیری از روی دوش انسان‌ها. در نظر بسیاری از افراد، الگوریتم به مجموعه قوانینی اشاره دارد که به صورت عینی و بر اساس شواهد تجربی یا داده‌ها ساخته‌ شده‌اند. همچنین می‌توان آن را سیستمی بسیار پیچیده

هوش مصنوعی در واقع یک شبیه‌سازی از مغز انسان و عملکرد آن است که توسط ماشین و با استفاده از سیستم‌های رایانه‌ای صورت گرفته است. سیستم‌های هوش مصنوعی در این شبیه‌سازی با بهره‌گیری از آموزش‌هایی که دیده‌اند، نتایج را به شکل خروجی بیان می‌کنند و این کاری است که مغز

صرف‌نظر از اینکه در کدام بخش از هوش مصنوعی فعالیت می‌کنید، آشنایی با یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دو گام اساسی ورود به این حوزه هستند. در سال‌های پیش‌رو موفقیت در صنایع یا رشته‌های دانشگاهی مثل یادگیری عمیق و یادگیری ماشین نقش مهمی در زندگی ما خواهد داشت.

تحلیل‌ها نشان می‌دهد که محاسبات لازم برای آموزش شبکه‌های عصبی با کارایی یکسان جهت طبقه بندی پایگاه داده imageNet، از سال 2012 هر 16 ماه یکبار دو برابر کاهش یافته است. در مقایسه با سال 2012، کاهش 44 برابریِ محاسبات در آموزش شبکه‌های عصبی نسبت به«AlexNet2» به ثبت رسیده است.

به گفته بسیاری از کارشناسان، هوش مصنوعی آینده جهان است. گویی با ظهور چت‌ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی، دستیارهای صوتی و ماشین‌های بدون راننده، حرفی برای گفتن نیست. اگر احتمال این وجود داشته باشد که بتوانید در این فناوری عصر جدید سرمایه‌گذاری کنید، چگونه شروع به کار خواهید کرد؟ تجارب

کمبود داده در یادگیری ماشین به اندازه کافی علی‌رغم برخورداری از ایده‌های فوق‌العاده هوش مصنوعی در کسب‌وکار، موجب نگرانی شرکت‌ها شده است. اما راه حل‌هایی هم برای این مساله وجود دارد. “الکساندر گلفالونیِری“

یکی از مطالعات اخیر نشان داده است که الگوریتم های یادگیری ماشینی طی 10 سال آینده، جایگزین 25% مشاغل سراسر دنیا خواهند شد. با توجه به رشد سریع و افزایش دسترسی‌پذیری ابرازهای برنامه‌نویسی (همچون Python و R)، یادگیری ماشین جایگاهی برجسته در میان متخصصان علوم داده به دست آورده است.

داده‌ها همواره توسط انسان تولید و جمع‌آوری شده‌اند و اکنون این نگاه جاه‌طلبانه به سمت هوش عمومی مصنوعی وجود دارد. محققان هوش مصنوعی که باید مدل پیشرفته یادگیری ماشین را در سطح انسان آموزش دهند، بین مرز باریکی از دقت و سوگیری در حال راه‌رفتن هستند.

در دهه 1950 عبارت «هوش مصنوعی» ابداع شد. با این حال، تمام تحقیقات اساسی در این بخش در اواخر دهه 2000 آغاز شد. از آن رو که این فناوری، مبتنی بر داده است و بر اساس داده‌ها رشد می‌کند، دهه 2000 شاهد ظهور مجموعه‌ای از داده‌های بزرگ‌تر و بهتر از

مدل‌های پیچیده جدید هوش مصنوعی مانند GPT-3، شرکت OpenAI به دلیل توانایی در تقلید از زبان انسانی این روزها سر و صدای زیادی به پا کرده‌اند. اما آیا این بدان معناست که قرار است کامپیوتر جای انسان را بگیرد؟ حداقل نه به این زودی. به این دلیل که هوش مصنوعی

با افزایش قدرت هوش مصنوعی (AI)، بزودی شاهد اثرات این فناوری در تمامی بخش‌ها و فعالیت‌های سازمانی از جمله مدیریت دانش (KM) خواهیم بود. وجه اشتراک هوش مصنوعی و مدیریت دانش، وجود هسته ‌مرکزی دانش است. به بیان دیگر، مدیریت دانش شرایطی را فراهم می‌کند تا درک دانش رخ دهد،

از اصول مهم علوم داده این است که با استفاده از داده‌های آموزشی بیشتر می‌توان مدل یادگیری ماشین بهتری به دست آورد. شاید بتوان در خصوص نمونه‌ها چنین چیزی گفت، اما این نکته درباره تعداد ویژگی‌ها صدق نمی‌کند. دیتاست‌های دنیای واقعی، ویژگی‌های زائد فراوانی دارند که می‌توانند بر عملکرد مدل

با توجه به پیشرفت سریع فناوری در دنیای امروز، تصور آینده هو‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌ش مصنوعی کاری بس دشوار است. شاید همه ما جهان آینده را با هوش مصنوعی، دنیایی پر از ربات‌های هوشمند پنداریم که مدیریت امور مختلف را بر عهده گرفته‌اند. البته بدون شک در ایجاد این تصور فیلم‌های علمی- تخیلی

هوش مصنوعی، داغ‌ترین فناوری این روزها، همزمانی که مورد ستایش قرار می‌گیرد، عامل اضطراب دولت‌ها و کسب‌وکارها شده است و به همین دلیل می‌توان گفت تأثیرات هوش مصنوعی بر دنیای اطراف فراوان است. با گذشت شش سال از پیروزی AlphaGo مقابل قهرمان بازی Go، مقالات پژوهشی بی‌شماری به برتری هوش

هوش مصنوعی یکی از فناوری‌های پر مصرف از لحاظ انرژی است. اما پژوهش جدیدی نشان داده که می‌توان با استفاده از یک تراشه کم مصرف حتی الگوریتم بینایی ماشین در هوش مصنوعی را اجرا کرد. در ادامه این مطلب با هوشیو همراه باشید.

در سال 1984، آرون سلومان، متخصص کامپیوتر، پس از مطالعاتش بر روی هوش به این نتیجه رسید که متخصصان می‌بایست کاستی‌های مطالعات هوش را مدنظر قرار دهند، اما به طریقی تمایز گذاشتن بین آن دسته از اشیاء و موجوداتی را که هوش (ذهن) دارند و آن‌هایی را که ندارند، متوقف