برنامه نویسی کودکان و نوجوانان

از داده ها برچسب گذاری شده است. در یادگیری  هوش مصنوعی حل تکالیف نیمه نظارتی، یک نتیجه نهایی مشخص است، اما الگوریتم باید نحوه سازماندهی و ساختار داده ها را برای دستیابی به نتایج مورد نظر بیابد.

یادگیری تقویتی یک مدل یادگیری ماشینی است که می تواند به طور کلی به عنوان "یادگیری با انجام دادن" توصیف شود. یک "عامل" یاد می گیرد که یک کار تعریف شده را با آزمون و هوش مصنوعی حل تکالیف   خطا (یک حلقه بازخورد) انجام دهد تا زمانی که عملکرد آن در محدوده مطلوب باشد. عامل هنگامی که وظیفه را به خوبی انجام می دهد تقویت مثبت و زمانی که عملکرد ضعیفی دارد تقویت منفی دریافت می کند. نمونه ای از یادگیری تقویتی می تواند آموزش دست رباتیک برای برداشتن توپ باشد.

انواع رایج شبکه های عصبی مصنوعی

یک نوع متداول مدل آموزشی در هوش مصنوعی، یک هوش مصنوعی حل تکالیف  شبکه عصبی مصنوعی است، مدلی که بر اساس مغز انسان است.

شبکه عصبی سیستمی از نورون های مصنوعی است که گاهی اوقات پرسپترون نامیده می شود که گره های محاسباتی هستند که برای طبقه بندی و تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شوند. داده ها به اولین لایه یک شبکه عصبی وارد می شوند، با هر پرسپترون تصمیم گیری، سپس آن اطلاعات به چندین گره در لایه بعدی  هوش مصنوعی حل تکالیف منتقل می شود. به مدل‌های آموزشی با بیش از سه لایه، «شبکه‌های عصبی عمیق» یا «یادگیری عمیق» گفته می‌شود. برخی از شبکه های عصبی مدرن صدها یا هزاران لایه دارند. خروجی پرسپترون‌های نهایی وظیفه‌ای را که برای شبکه عصبی تنظیم شده است، انجام می‌دهد، مانند طبقه‌بندی یک شی یا یافتن الگوها در داده‌ها.

برخی از رایج ترین انواع شبکه های عصبی مصنوعی ک آموزش برنامه نویسی کودکان و نوجوانان ه ممکن است با آنها روبرو شوید عبارتند از:

شبکه‌های عصبی پیشخور (FF) یکی از قدیمی‌ترین اش هوش مصنوعی حل تکالیف کال شبکه‌های عصبی هستند که داده‌ها از طریق لایه‌های نورون‌های مصنوعی تا زمانی که خروجی به دست می‌آیند، از یک طرف جریان می‌یابند. در روزگار مدرن، بیشتر شبکه‌های عصبی پیش‌خور با چندین لایه (و بیش از یک لایه پنهان) «پیشخور عمیق» در نظر گرفته می‌شوند. شبکه‌های عصبی پیش‌خور معمولاً با یک الگوریتم تصحیح خطا به نام «پس انتشار» جفت می‌شوند که به زبان ساده، با نتیجه شبکه عصبی شروع می‌شود و تا ابتدا کار می‌کند و خطاهایی را برای بهبود دقت شبکه عصبی پیدا می‌کند. بسیاری از شبکه های عصبی ساده اما قدرتمند، پیشخور عمیق هستند.

شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) با شبکه‌های ع هوش مصنوعی حل تکالیف صبی پیش‌خور تفاوت دارند زیرا معمولاً از داده‌های سری زمانی یا داده‌هایی که شامل دنباله‌ها هستند استفاده می‌کنند. برخلاف شبکه‌های عصبی پیش‌خور، که از وزن‌ها در هر گره شبکه استفاده می‌کنند، شبکه‌های عصبی مکرر دارای «حافظه» از آنچه در لایه قبلی رخ داده است، مشروط به خروجی لایه فعلی هستند. به عنوان مثال، هنگام انجام پردازش زبان طبیعی، RNN ها می توانند کلمات دیگری را که در یک جمله استفاده می شوند، «به خاطر داشته باشند». RNN ها اغلب برای تشخیص گفتار، ترجمه و نوشتن تصاویر استفاده می شوند.

حافظه بلندمدت/کوتاه مدت (LSTM) شکل پیشرفته ای ا هوش مصنوعی حل تکالیف ز RNN است که می تواند از حافظه برای "به خاطر سپردن" آنچه در لایه های قبلی رخ داده است استفاده کند. تفاوت بین RNN و LTSM در این است که LTSM می تواند آنچه را که چندین لایه قبل اتفاق افتاده است، از طریق استفاده از "سلول های حافظه" به خاطر بسپارد. LSTM اغلب در تشخیص گفتار و پیش بینی استفاده می شود.

شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN) شامل برخی از ر هوش مصنوعی حل تکالیف ایج ترین شبکه های عصبی در هوش مصنوعی مدرن است. اغلب در تشخیص تصویر استفاده می شود، CNN ها از چندین لایه مجزا (یک لایه کانولوشن، سپس یک لایه ادغام) استفاده می کنند که قسمت های مختلف یک تصویر را قبل از قرار دادن دوباره آن در کنار هم (در لایه کاملا متصل) فیلتر می کنند. لایه های کانولوشنال قبلی ممکن است به دنبال ویژگی های ساده یک تصویر مانند رنگ ها و لبه ها باشند، قبل از اینکه به دنبال ویژگی های پیچیده تر در لایه های اضافی باشند.

شبکه های متخاصم مولد (GAN) شامل دو شبکه  عصبی است که در یک بازی با یکدیگر رقابت می کنند که در نهایت دقت خروجی را بهبود می ب هوش مصنوعی حل تکالیف خشد. یک شبکه (مولد) نمونه هایی را ایجاد می کند که شبکه دیگر (تمایزکننده) سعی در اثبات درستی یا نادرستی آنها دارد. از GAN ها برای ایجاد تصاویر واقعی و حتی ساختن هنر استفاده شده است.

مزایای هوش مصنوعی

اتوماسیون

هوش مصنوعی می تواند گردش کار و فرآیندها را خودکار کند یا به طور مستقل و مستقل از یک تیم انسانی کار کند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می تواند با نظارت و تجزیه و تحلیل مداوم ترافیک شبکه، به خودکارسازی جنبه های امنیت سایبری کمک کند. به طور مشابه، یک کارخانه هوشمند ممکن است ده‌ها نوع مختلف از هوش مصنوعی در حال استفاده داشته باشد، مانند روبات‌هایی که از بینایی رایانه‌ای برای حرکت در کف کارخانه یا Artificial intelligence to solve homework  بازرسی محصولات از نظر نقص، ایجاد دوقلوهای دیجیتال یا استفاده از تجزیه و تحلیل بلادرنگ برای اندازه‌گیری کارایی و خروجی استفاده می‌کنند.