طی یک دهه اخیر، بینایی کامپیوتر شاهد پیشرفت‌های زیادی بوده و توانسته به تمامی برنامه‌ها، چه برنامه‌های مورد استفاده در حوزه دانشگاهی چه در زندگی روزمره، راه پیدا کند. با این حال، کامپیوترها کماکان نمی‌توانند برخی کارها را با دقت و سرعت قابل قبول انجام دهند. یکی از این کارها،

در این پروژه، ما از LSTM به جای GAN برای تولید موسیقی استفاده خواهیم کرد. در نتیجه استفاده از LSTM ها، مدل سریع‌تر آموزش می‌بیند و می‌توانیم عملکرد مدل را بر مبنای یک خروجی عینی ارزیابی کنیم.

فرض کنید یک مدل طبقه‌بندی تصویری آموزش داده‌اید که عملکرد نسبتاً ضعیفی دارد؛ آیا می‌دانید روش‌های زیادی برای بهبود عملکرد و کاهش سوگیری‌های مدل وجود دارد؟ زمان زیادی را صرف ایجاد روال پردازشی مدل کرده‌اید و با استفاده از شبکه‌های عصبی یک مدل پیش‌بینی کننده ساخته‌اید، اما نتایج ، آن‌طور

کپسول هوشمند، فناوری نوظهوری است که محققان در یک تیم استارتاپی موفق به طراحی و تولید آن شده‌اند و به کمک آن می‌توان به بهره‌برداری‌های زیادی در حوزه سلامت انسان دست یافت. این کپسول هوشمند گزارش‌های منظمی را از دستگاه گوارش فرد به پزشک ارسال می‌کند. به عبارت دیگر، این

هدف از انجام تحلیل پیش‌رو این است که مهم‌ترین عواملی را که بر راه‌یابی دانش‌آموزان به دانشکده تحصیلات تکمیلی تأثیر دارند برررسی کنیم و مدلی که با بیشترین نرخ دقت می‌تواند شانس دانش‌آموزان را برای دریافت پذیرش از سوی دانشکده تحصیلات تکمیلی پیش‌بینی کند، انتخاب کنیم. من برای انجام پروژه

الگوریتم AlphaZero توانست بدون هیچ آموزش قبلی و فقط در عرض چند ساعت رقیبان خود را در بازی‌های Go، شطرنج و Shogi شکست دهد. چه عواملی به موفقیت این الگوریتم کمک کردند؟ برای ساخت این الگوریتم شطرنج از یادگیری تقویتی عمیق استفاده شد.

دکتر نبی‌زاده، معاون راهبرد و توسعه کسب‌وکار شرکت مخابرات ایران، با بیان اینکه شرکت مخابرات ایران، موتور محرک صنعت ICT  است و ما علاوه بر ارائه خدمات پایه مخابراتی، به دنبال همگامی با آخرین رویداد فناوری در سطح جهانی هستیم، عنوان کرد: «بخش راهبرد و توسعه کسب‌وکار شرکت مخابرات ایران

آموزش قایم باشک به ربات ها کلید دستیابی به نسل بعدی AI می باشد. هوش مصنوعی عمومی (AGI) شاخه‌ای از AI است و عامل هوش مصنوعی با اتکا به آن می‌تواند همانند انسان‌ها فکر کند و یاد بگیرد؛ AGI مدت‌ها موضوعی محدود به داستان‎های عملی تخیلی بود. اما همزمان با

توسعه هوش مصنوعی نوید فرصت‌های شگفت‌انگیزی برای تحول در زندگی و کسب‌و‌کار ما را می‌دهد. همچنین کمک می‌کند تا پتانسیل انسانی‌ بالقوه ما به روش‌هایی که هنوز ندیده‌ایم یا حتی نمی‌توانیم آن‌ها را تصور کنیم، بالفعل شوند. اما چالش‌های استفاده از هوش مصنوعی چیست؟ در میان این حجم از هیجان

پیش از پرداختن به اهمیت تفسیرپذیری هوش مصنوعی در حوزه بهداشت و درمان  بیاید موردی را با هم مرور کنیم. فرض کنید پنج‌شنبه صبح است. شب قبل تا دیروقت بیدار و مشغول اجرای چندباره‌ی مدلی برای رویگردانی مشتریان، بررسی ویژگی‌های جدید آن و دستکاری هایپرپارامترهای الگوریتم بوده‌اید. در نهایت موفق

آشنایی با مفاهیم پیش پردازش داده و اجرای آن‌ها در هنگام استفاده از کتابخانه scikit learn داده به مجموعه‌ای از دانسته‌ها، آمار، مشاهدات یا توصیفات مربوط به مفهومی گفته می‌شود که به صورت سازمان‌یافته و یا غیرسازمان‌یافته ارائه می‌شوند. داده‌ها انواع مختلفی دارند و برای نمونه می‌توان به  تصویر، واژه،

در این نوشتار قصد داریم تعدادی از متدهای ارزیابی عملکرد مدل طبقه بندی را به شما معرفی کنیم: Cross Validation مدل ماتریس در هم ریختگی(Confusion Matrix) منحنی ROC امتیازCohen’s κ import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import warnings warnings.filterwarnings(‘ignore’) در گام

تیمی از پژوهشگران دانشگاه کالیفرنیای جنوبی قصد دارند به هوش مصنوعی کمک کنند تا ندیده‌ها را تصور کند و در واقع به قوه تخیل دست پیدا کند. تحقق این قابلیت منجر به پیدایش هوش مصنوعی منصف‌تر، کشف داروهای جدید و افزایش ایمنی اتومبیل‌های خودران خواهد شد.

اندرو ان.جی از بنیانگذاران Coursera و سرپرست سابق گروه هوش مصنوعی Baidu و Google Brain در یادداشتی که منتشر کرده است، از باورهای غلط درباره هوش مصنوعی گفته است: دوستان گرامی، توسعه هوش مصنوعیِ داده‌محور، مورداقبال قرار گرفته است. نخستین بار در ماه مارس به صورت عمومی درباره آن صحبت کردم

امروز به لطف فناوری تبدیل تصویر به متن و نویسه‌خوان‌های نوری (OCR) می‌توان به‌راحتی و با دقت بسیار بالا متن‌ها را از تصاویر بیرون کشید. اگر بخواهیم تعریفی کاملاً ساده و ملموس از نرم ‌افزارهای تبدیل تصویر به متن و OCR (Optical character Recognition) ارائه دهیم باید بگوییم که این

شبکه‌های عصبی مصنوعی ابزارهای بسیار کارآمدی برای تقریبِ توابع پیوسته هستند؛ توابعی که مقادیرشان به طور ناگهانی تغییر نمی‌یابد. اگرچه مطالعات بسیاری درباره بکارگیری شبکه های عصبی در تقریبِ توابع پیوسته صورت گرفته است، اما قابلیت آنها برای تقریبِ عملگرهای غیرخطی به ندرت بررسی شده است. به تازگی، محققان دانشگاه

آیت‌الله اعرافی، عضو شورای عالی حوزه‌های علمیه در دیدار نخبگان استان مرکزی با حضور دبیر ستاد راهبری فناوری‌های هوشمند عنوان کرد: «از طرح‌های مهمی که در حال پیگیری هستیم، موضوع کاربست هوش مصنوعی در حوزه تولید علوم انسانی است که خوشبختانه این پروژه‌ها در حال انجام است. ضمناً در حوزه

یک دستیار شخصی مجهز به هوش مصنوعی درواقع نرم‌افزاری است که دستورات گفتاری و نوشتاری شما را متوجه می‌شود و کاری که به آن محول کرده‌اید را به انجام می‌رساند. این دستیار در حقیقت نمونه‌­ای از هوش مصنوعی ضعیف weak AI به‌شمار می‌آید زیرا تنها خواسته‌های کاربر را انجام می‌دهد.

‌‌حوزه علوم داده، گستره‌ای است که نسبت به دیگر حوزه‌‌‌های مرتبط با مهندسی ‌‌‌نرم‌‌افزار، به مجموعه مهارت‌‌‌های بیشتری نیاز دارد. یکی از متداول‌‌ترین سوالاتی که از دانشمندان علوم داده پرسیده‌ می‌‌شود، این پرسش است: «شما واقعاً چقدر از دانش ریاضی در علم داده استفاده‌ می‌‌کنید؟»

مطالعات جدید نشان داده‌اند که با آموزش شبکه‌های عصبی پیچشی بر روی کامپیوترهای کوآنتومی، می‌توان مشکل «فلات‌های بی‌ثمر» را که در مسائل بهینه‌سازی رخ می‌دهد، حل کرد. شبکه‌های عصبی پیچشی که بر روی کامپیوترهای کوآنتومی اجرا می‌شوند، ظرفیت خارق‌العاده‌ای برای تحلیل داده‌های کوآنتومی دارند و از این نظر نسبت به

هوش مصنوعی توانسته در پروسه تشخیص یک پرنده در تصویر نمره قبولی بگیرد. اما عملکردش زمانی که در تصویر صدها پرنده کوچک باشند، نمی‌تواند کار شناسایی را به خوبی انجام دهد. یی شانگ، استاد دانشکده مهندسی دانشگاه میسوری و تیم تحقیقاتی‌اش به مدت 3 سال کار کرده‌اند تا ببینند در

یکی از دانشجویان دانشکدۀ «UPC Barcelona Tech» از من پرسید که بهترین چهارچوب برای برنامه‌نویسی شبکه‌های عصبی کدام است؟ تنسورفلو TensorFlow یا پای‌تورچ؟ PyTorch این پاسخِ من بود: «نگران این مسئله نباش! با هر کدام که راحت‌تر هستی کار را شروع کن. مهم نیست کدام یک رو انتخاب می‌کنی. مهم‌ترین

ربات‌ها می‌توانند در محوطۀ دانشگاه غذا توزیع کنند و یا در زمین گلف با موفقیت توپی را وارد حفره کنند اما حتی پیچیده‌ترین ربات‌ها هم نمی‌توانند در تعاملات اجتماعی پایه‌ای که نقش حیاتی در زندگی روزمره انسان دارند، مشارکت نماید. پژوهشگران MIT امکان برخی از تعاملات اجتماعی خاص را برای

تیمی از محققان دانشکده‌ پزشکی واشینگتون مدل یادگیری عمیقی برای طبقه بندی تومورهای مغزی طراحی کرده‌اند. این مدل می‌تواند تومور مغزی را تشخیص دهد و در یکی از شش دسته‌ رایج طبقه بندی کند؛ این مدل تنها از یک تصویر MRI سه‌بُعدی استفاده می‌کند. نتایج این پژوهش در ژورنال «رادیولوژی

محققان کلیات این موضوع را مشخص کرده‌اند که چگونه می‌توان رباتی را آموزش داد تا با تحریک الکتریکی سلول‌های عصبی کِشت‌شده متصل به آن از یک هزارتو عبور کند. این سلول‌های عصبی که از روی سلول‌های زنده کِشت شده‌اند، برای کامپیوتر نقش مخزن فیزیکی را دارند و سیگنال‌هایی منسجم ایجاد

در این مطلب قصد داریم به مصورسازی داده های ورزشی با استفاده از پایتون بپردازیم. رسانه‌های خبری مشتاقانه فرا رسیدن عصر تحلیل ورزشی را نوید می‌دهند، تبلیغات بازرگانی ابزارهای کلان داده از جمله ماشین حساب‌های جیبی را معرفی می‌کنند، صاحب‌نظران به منظور جمع‌آوری داده‌ در مورد تک تک حرکات بازیکنان از

یادگیری ماشین به تشخیص سرطان و تومورها در مراحل اولیه کمک می‌کند، اما ممکن است تومورهای بدون خطر را نیز شناسایی کند.

طی چند سال گذشته برنامه‌های مبتنی بر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی روند یادگیری را به یک تجربه سرگرم‌کننده و دوطرفه تبدیل کرده‌اند. دانش‎‌آموزان و همچنین موسسات آموزشی به لطف پیشرفت‌های موجود در این حوزه، هم اکنون از نرم افزارهای سفارشی‌سازی شده که مجهز به واقعیت مجازی و واقعیت افزوده

در این مقاله قصد داریم روشی برای یادگیری مهم‌ترین موارد از مهارت های اساسی علوم داده را توضیح دهیم. در بازی‌های کامپیوتری جدید، قهرمان‌ها همیشه قدرت یا توان خاصی دارند. برای مثال، در بازی Dota، قهرمان‌ها بر اساس چابکی، هوش و قدرتشان امتیاز دریافت می‌کنند. برای برتری در این بازی،

در این مقاله سعی داریم به سرعت دادن به شبکه های عصبی بپردازیم. شبکه های عصبی امروزی معمولاً عمیق هستند، بدین معنی که میلیون­‌ها وزن و تابع فعال­سازی دارند. برای نمونه می‌­توان به GoogleNet و ResNet50 اشاره کرد. این مدل­‌های بزرگ به شدت محاسبات‌محور هستند و حتی با سخت­‌افزارهای شتاب­دهنده

الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL) با انتخاب هوشمندانه پاداش‌ و هم‌چنین با اتکا به توانایی یادگیری عمیق در تخصیص برچسب‌های صحیح به نمونه‌ها (representational power)،  مشکلات یادگیری تقویتی را رفع می‌کنند.

مدل پنهان مارکوف (HMM) یک ابزار مدل‌سازی آماری بسیار قدرتمند به شمار می‌رود که در حوزه‌هایی همچون تشخیص گفتار Speech recognition، تشخیص دست‌خط Handwriting recognition و غیره کاربرد دارد. زمانی که خواستیم از این مدل استفاده کنیم متوجه شدیم توضیحات جامع و واضحی در مورد آن وجود ندارد و مطالب

عملکرد خود را با انواع مهم‌ترین روش انتخاب ویژگی بهبود ببخشید. انتخاب ویژگی Feature selection روشی است برای کاهش تعداد متغیرها. در این روش کاراترین متغیرها برای پیش‌بینی متغیر هدف در مدل، بر اساس یک سری معیار مشخص انتخاب می‌شوند.

نوآوری الگوریتم های پیشرفته هوش مصنوعی اهمیت بیشتری از سخت‌افزارها دارد. به ویژه اگر مسائل دربردارنده‌ی میلیاردها تا تریلیون‌ها نقاط داده باشند. تیمی از دانشمندان در آزمایشگاه هوش مصنوعی و علوم کامپیوتر دانشگاه ام‌آی‌تی به نتیجه فوق دست یافتند.

به عنوان فعالان جامعه‌ی علوم داده، شاهد آغاز یک infodemic (فزون‌باری اطلاعاتی) هستیم: جریانی از فزونی اطلاعات صحیح و غیرصحیح که داده ها را به جای یک ابزار کمکی، به یک بار اضافی تبدیل کرده است. جریان کنونی به سمت و سوی مدل‌هایی از هوش مصنوعی پیش می‌رود که نیاز

شبکه های حافظه طولانی کوتاه مدت Long Short-Term Memory (LSTM) به ابزار مهمی در یادگیری عمیق تبدیل شده‌اند. بسیاری آنها را جایگزین مناسبی برای شبکه‌های عصبی بازگشتی Recurrent neural networks می‌دانند. رشد سریع تحقیقات یادگیری ماشین باعث شده تا روش‌های جدید به سرعت عرضه شوند، اما ظاهراً شبکه های حافظه طولانی