جمینی
Wiki Article
اگر دو توصیف به هم نزدیک باشد، میگوییم که این دو چهره یکی هستند. بدینترتیب، از شبکهای که فقط میتوانست یک چهره را تشخیص دهد به شبکهای رسیدیم که میتواند هر چهرهای را تشخیص دهد!
دلیل شکست انسانها از هوش مصنوعی؛ افزایش سرعت و حافظه کامپیوترها
جمینی به مرورگر کروم اضافه شد: با آپدیت جدید جمینی، افراد میتوانند از آن برای جستجوی سریع اطلاعات، ترجمه صفحات وب و انجام وظایف مختلف دیگر در مرورگر کروم استفاده کنند.
اگر به دنبال یک ابزار فارسی برای تولید محتوا، یادگیری یا حل مسائل هستید، همین حالا از چت جیپیتی فارسی استفاده کنید و هوشمندانهتر کار کنید!
رباتیک روند صعودی و رو به رشدی را طی کرده است و برخلاف گذشته که رباتیک محدود به ساخت رباتهای فوتبالیست و یا پهبادهای ساده بود، امروزه در جراحی، خاموش کردن آتش و کمک به آتش نشانها و همچنین کمک در امور خانه داری استفاده میشوند.
در واقع از این فناوری میتوان برای شرح تصاویر و قابلیتهای بصری پرسش و پاسخ استفاده کرد.
انجام کارهای تکراری: هوش مصنوعی میتواند get more info وظایف تکراری و خستهکننده مانند ورود دادهها، بررسی اطلاعات یا تهیه گزارشها را انجام دهد تا انسانها بتوانند بر کارهای خلاقانهتر تمرکز کنند.
اما هدف نهایی تمام افرادی که در حوزهی هوش مصنوعی کار میکنند، رسیدن به هوش مصنوعی قوی یا همان هوش انسانگونه است که بتواند در تمام فعالیتها از قابلیتهای فکری انسان جلو بزند. یعنی چیزی شبیه همان رباتهای خودآگاهی که در فیلمها میبینیم.
این کاربرد در زمینه بازاریابی و برندینگ بسیار ارزشمند است.
یکی از دلایلی که یادگیری ماشین در چند سال اخیر تا این اندازه محبوب شده، افزایش چشمگیر حجم داده در اینترنت است؛ دلیل دیگر به نحوهی استفاده
در یادگیری ماشین، به نمایش کامپیوتری چیزهای یاد گرفته شده و ذخیره شده، «مدل» میگویند. اینکه از چه مدلی استفاده کنید، بسیار مهم است، چون این مدل است که روش یادگیری هوش مصنوعی، نوع دادههایی که میتواند از آن بیاموزد و نوع سوالهایی را که میتوان از آن پرسید، مشخص میکند.
این حوزه مشابه با پردازش متن و تصویر است با این تفاوت که تمرکز بیشتری بر پردازش سیگنال و صداهای دریافتی دارد. بسیاری از دستیارهای صوتی مانند سیری در سیستم عامل اپل، با استفاده از ابزارهای این حوزه میکوشند تا صداهای محیطی را با صوت کاربر تعریف شده خود مقایسه کنند و واکنش نشان دهند.
الگوریتمهای بینایی قدیمی (چپ) به الگوهای دستچین وابسته بودند اما شبکههای عصبی عمیق (راست) خودشان الگوها را پیدا میکنند
کودک به تدریج الگوهای بصری مشترک را میآموزد و مدلی ذهنی میسازد. یادگیری ماشین نیز دقیقاً به همین شکل عمل میکند؛ با تحلیل دادههای نمونه، مدلهای پیشبینیکننده میسازد.