يادگيري عميق، شكل دهي به آينده

یادگیری عمیق روشی در هوش مصنوعی (AI)است که به کامپیوترها می آموزد تا داده ها را به روشی الهام گرفته از مغز انسان پردازش کنند. مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند الگوهای پیچیده را در تصاویر، متن، صداها و سایر داده‌ها تشخیص دهند تا بینش و پیش‌بینی دقیقی ایجاد کنند. می‌توانید از روش‌های یادگیری عمیق برای خودکارسازی کارهایی که معمولا به هوش انسانی نیاز دارند، مانند توصیف تصاویر یا رونویسی یک فایل صوتی به متن استفاده کنید. . به عنوان مثال، در یک مدل تشخیص تصویر، ورودی خام ممکن است یک تصویر باشد (به صورت تانسور پیکسل ها نمایش داده می شود). اولین لایه نمایشی ممکن است سعی کند اشکال اساسی مانند خطوط و دایره ها را شناسایی کند، لایه دوم ممکن است آرایش لبه ها را بسازد و رمزگذاری کند، لایه سوم ممکن است بینی و چشم را رمزگذاری کند، و لایه چهارم ممکن است تشخیص دهد که تصویر حاوی یک چهره است.

هوش مصنوعی (AI) تلاش می کند کامپیوترها را آموزش دهد تا مانند انسان ها فکر کنند و یاد بگیرند. فناوری یادگیری عمیق بسیاری از برنامه های کاربردی هوش مصنوعی مورد استفاده در محصولات روزمره را هدایت می کند، مانند موارد زیر:

• تشخیص خودکار چهره
• کشف تقلب

همچنین یکی از اجزای مهم فناوری های نوظهور مانند اتومبیل های خودران، واقعیت مجازی و غیره است.

مدل های یادگیری عمیق فایل های کامپیوتری هستند که دانشمندان داده برای انجام وظایف با استفاده از یک الگوریتم یا مجموعه ای از مراحل از پیش تعریف شده آموزش داده اند. کسب و کارها از مدل های یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل داده ها و پیش بینی در برنامه های مختلف استفاده می کنند.

کاربردهای یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق چندین مورد استفاده در خودروسازی، هوافضا، تولید، الکترونیک، تحقیقات پزشکی و سایر زمینه ها دارد. این چند نمونه از یادگیری عمیق است:

خودروهای خودران از مدل های یادگیری عمیق برای تشخیص خودکار علائم جاده و عابران پیاده استفاده می کنند.

سیستم های دفاعی از یادگیری عمیق برای علامت گذاری خودکار مناطق مورد علاقه در تصاویر ماهواره ای استفاده می کنند.

تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی از یادگیری عمیق برای تشخیص خودکار سلول های سرطانی برای تشخیص پزشکی استفاده می کند.

کارخانه‌ها از برنامه‌های یادگیری عمیق استفاده می‌کنند تا به‌طور خودکار تشخیص دهند که افراد یا اشیا در فاصله‌ای ناامن از ماشین‌ها قرار دارند.

شما می توانید این موارد استفاده مختلف از یادگیری عمیق را در چهار دسته کلی دسته بندی کنید: بینایی کامپیوتر، تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی (NLP) و موتورهای توصیه.

پس از پایان دوره، فراگیران گواهینامه معتبر و قابل ترجمه از جهاد دانشگاهی تهران دریافت می نمایند.

مشاوره: 84651230_02184650 ☎️
➖➖➖➖➖➖➖➖➖
کانال­تلگرام: 🆔@jtitnews
اینستاگرام: https://www.instagram.com/jtit.ir🌐