هوش مصنوعی گوگل

هوش مصنوعی گوگل یکی از پیشرفته‌ترین و نوآورانه‌ترین سیستم‌های هوش مصنوعی در جهان است که نقش برجسته‌ای در فناوری‌های مختلف از جمله جستجو، پردازش زبان طبیعی، و یادگیری ماشین دارد. از جمله مهم‌ترین دستاوردهای گوگل در این زمینه می‌توان به هوش مصنوعی Gemini و هوش مصنوعی Bard اشاره کرد. Gemini یک مدل پیشرفته هوش مصنوعی است که برای انجام وظایف پیچیده‌تر و دقیق‌تر در حوزه‌های مختلف طراحی شده است. Bard نیز به عنوان دستیار هوش مصنوعی گوگل، قابلیت پاسخگویی به سوالات و تعامل با کاربران را به صورت طبیعی و روان فراهم می‌آورد.

با توجه به رشد روزافزون این فناوری‌ها، آکادمی آموزشی وب نگاران پارسه دوره‌های تخصصی و جامع در زمینه هوش مصنوعی AI ارائه می‌دهد. این دوره‌های آموزشی مختلفی از جمله مدل‌های زبانی پیشرفته، یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی و کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت می‌پردازد. دانشجویان در این دوره‌ها با ابزارهای قدرتمند گوگل مانند TensorFlow و Google Cloud AI آشنا می‌شوند و توانایی طراحی، پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی را به دست می‌آورند.

در این دوره‌ها همچنین به سوالات مختلف از هوش مصنوعی گوگل و صحبت با هوش مصنوعی گوگل پاسخ داده می‌شود تا علاقه‌مندان بتوانند از امکانات پیشرفته این فناوری‌ها به بهترین نحو بهره‌برداری کنند. در پایان دوره‌ها، دانشجویان قادر خواهند بود پروژه‌های هوش مصنوعی خود را در دنیای واقعی به اجرا درآورند.

هوش مصنوعی (AI) چیست؟

هوش مصنوعی (AI) مجموعه‌ای از فناوری‌ها است که رایانه‌ها را قادر می‌سازد تا انواع عملکردهای پیشرفته از جمله توانایی دیدن ، درک و ترجمه زبان گفتاری و نوشتاری ، تجزیه و تحلیل داده‌ها ، ارائه توصیه‌ها و موارد دیگر را انجام دهند.هوش مصنوعی ستون فقرات نوآوری در محاسبات مدرن است که ارزش را برای افراد و مشاغل باز می کند. به عنوان مثال، تشخیص کاراکتر نوری (OCR ) از هوش مصنوعی برای استخراج متن و داده‌ها از تصاویر و اسناد استفاده می‌کند، محتوای بدون ساختار را به داده‌های ساختاری آماده برای کسب‌وکار تبدیل می‌کند و بینش‌های ارزشمند را باز می‌کند.

 

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی رشته‌ای از علم است که به ساخت رایانه‌ها و ماشین‌هایی می‌پردازد که می‌توانند استدلال کنند، بیاموزند و به گونه‌ای عمل کنند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارد یا شامل داده‌هایی است که مقیاس آن‌ها فراتر از آن چیزی است که انسان می‌تواند تجزیه و تحلیل کند.

هوش مصنوعی حوزه وسیعی است که رشته های مختلفی از جمله علوم کامپیوتر، تجزیه و تحلیل داده ها و آمار، مهندسی سخت افزار و نرم افزار، زبان شناسی، علوم اعصاب و حتی فلسفه و روانشناسی را در بر می گیرد.

در سطح عملیاتی برای استفاده تجاری، هوش مصنوعی مجموعه‌ای از فناوری‌هایی است که اساساً مبتنی بر یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق است که برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی و پیش‌بینی، دسته‌بندی اشیا، پردازش زبان طبیعی، توصیه‌ها، بازیابی هوشمند داده‌ها و موارد دیگر استفاده می‌شود.

 

هوش مصنوعی گوگل چگونه کار می کند؟

در حالی که ویژگی‌ها در تکنیک‌های مختلف هوش مصنوعی متفاوت است، اصل اصلی حول داده‌ها می‌چرخد. سیستم‌های هوش مصنوعی از طریق قرار گرفتن در معرض حجم وسیعی از داده‌ها، شناسایی الگوها و روابطی که ممکن است انسان‌ها از دست بدهند، یاد می‌گیرند و بهبود می‌یابند.

این فرآیند یادگیری اغلب شامل الگوریتم‌هایی است که مجموعه‌ای از قوانین یا دستورالعمل‌هایی هستند که تحلیل و تصمیم‌گیری هوش مصنوعی را هدایت می‌کنند. در یادگیری ماشینی، زیرمجموعه‌ای محبوب از هوش مصنوعی، الگوریتم‌ها بر روی داده‌های برچسب‌دار یا بدون برچسب آموزش داده می‌شوند تا پیش‌بینی کنند یا اطلاعات را دسته‌بندی کنند.

یادگیری عمیق ، یک تخصص بیشتر، از شبکه های عصبی مصنوعی با لایه های متعدد برای پردازش اطلاعات، شبیه سازی ساختار و عملکرد مغز انسان استفاده می کند. از طریق یادگیری و سازگاری مداوم، سیستم‌های هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای در انجام وظایف خاص، از تشخیص تصاویر گرفته تا ترجمه زبان‌ها و فراتر از آن، ماهر می‌شوند.

 

انواع هوش مصنوعی

هوش مصنوعی را می توان به روش های مختلفی سازماندهی کرد، بسته به مراحل توسعه یا اقدامات در حال انجام.

به عنوان مثال، چهار مرحله توسعه هوش مصنوعی معمولاً شناخته شده است.

1. ماشین های واکنشی:هوش مصنوعی محدودی که فقط به انواع مختلف محرک ها بر اساس قوانین از پیش برنامه ریزی شده واکنش نشان می دهد. از حافظه استفاده نمی کند و بنابراین نمی تواند با داده های جدید یاد بگیرد. دیپ بلو IBM که در سال 1997 گری کاسپاروف قهرمان شطرنج را شکست داد، نمونه ای از یک ماشین واکنشی بود.
2. حافظه محدود:بیشتر هوش مصنوعی مدرن به عنوان حافظه محدود در نظر گرفته می شود. می‌تواند از حافظه برای بهبود در طول زمان با آموزش داده‌های جدید، معمولاً از طریق یک شبکه عصبی مصنوعی یا سایر مدل‌های آموزشی استفاده کند. یادگیری عمیق، زیر مجموعه ای از یادگیری ماشینی، هوش مصنوعی حافظه محدود در نظر گرفته می شود.
3. نظریه ذهن:هوش مصنوعی نظریه ذهن در حال حاضر وجود ندارد، اما تحقیقات در مورد احتمالات آن ادامه دارد. این هوش مصنوعی را توصیف می‌کند که می‌تواند ذهن انسان را تقلید کند و توانایی‌های تصمیم‌گیری برابر با یک انسان دارد، از جمله تشخیص و به خاطر سپردن احساسات و واکنش در موقعیت‌های اجتماعی مانند یک انسان.
4. خودآگاه:یک قدم بالاتر از تئوری هوش مصنوعی ذهن، هوش مصنوعی خودآگاه ماشینی افسانه ای را توصیف می کند که از وجود خود آگاه است و توانایی های فکری و عاطفی یک انسان را دارد. مانند هوش مصنوعی تئوری ذهن، هوش مصنوعی خودآگاه در حال حاضر وجود ندارد.

یک راه مفیدتر برای دسته بندی گسترده انواع هوش مصنوعی، این است که ماشین می تواند انجام دهد. همه آنچه که ما در حال حاضر آن را هوش مصنوعی می نامیم، هوش مصنوعی “محدود” در نظر گرفته می شود، زیرا می تواند تنها مجموعه های محدودی از اقدامات را بر اساس برنامه ریزی و آموزش انجام دهد. به عنوان مثال، یک الگوریتم هوش مصنوعی که برای طبقه بندی اشیا استفاده می شود، قادر به انجام پردازش زبان طبیعی نخواهد بود. جستجوی گوگل شکلی از هوش مصنوعی محدود است، همانطور که تجزیه و تحلیل پیشگو یا دستیار مجازی است.

هوش عمومی مصنوعی (AGI) توانایی یک ماشین برای «حس، فکر و عمل» درست مانند یک انسان است. AGI در حال حاضر وجود ندارد. سطح بعدی ابر هوش مصنوعی (ASI) خواهد بود که در آن دستگاه قادر خواهد بود از همه جهات برتر از انسان عمل کند.

 

مدل های آموزشی هوش مصنوعی

وقتی کسب‌وکارها درباره هوش مصنوعی صحبت می‌کنند، اغلب درباره «داده‌های آموزشی» صحبت می‌کنند. اما این به چه معناست؟ به یاد داشته باشید که هوش مصنوعی با حافظه محدود، هوش مصنوعی است که در طول زمان با آموزش داده‌های جدید بهبود می‌یابد. یادگیری ماشینی زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است که از الگوریتم هایی برای آموزش داده ها برای به دست آوردن نتایج استفاده می کند.

سه نوع مدل یادگیری اغلب در یادگیری ماشین استفاده می شود:

یادگیری نظارت شده یک مدل یادگیری ماشینی است که یک ورودی خاص را با استفاده از داده های آموزشی برچسب گذاری شده (داده های ساختاریافته) به یک خروجی ترسیم می کند. به زبان ساده، برای آموزش الگوریتم برای تشخیص تصاویر گربه ها، به آن عکس هایی با برچسب گربه بدهید.

یادگیری بدون نظارت یک مدل یادگیری ماشینی است که الگوها را بر اساس داده های بدون برچسب (داده های بدون ساختار) یاد می گیرد. برخلاف یادگیری تحت نظارت، نتیجه نهایی از قبل مشخص نیست. در عوض، الگوریتم از داده‌ها یاد می‌گیرد و آن‌ها را بر اساس ویژگی‌ها به گروه‌هایی دسته‌بندی می‌کند. برای مثال، یادگیری بدون نظارت در تطبیق الگو و مدل‌سازی توصیفی خوب است.

علاوه بر یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت، یک رویکرد ترکیبی به نام یادگیری نیمه نظارت شده اغلب استفاده می شود که در آن فقط برخی از داده ها برچسب گذاری می شوند. در یادگیری 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 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 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 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 که ممکن است با آنها روبرو شوید عبارتند از:

• شبکه‌های عصبی پیشخور (FF)یکی از قدیمی‌ترین اشکال 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 عصبی 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 بلند/کوتاه مدت (LSTM)شکل پیشرفته ای از 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 LSTM در این است که LSTM 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 رایج 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 قبل از جستجوی ویژگی های پیچیده تر در لایه های اضافی، به دنبال ویژگی های ساده یک تصویر، مانند رنگ ها و لبه ها 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 بخشد. 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 گوگل

• 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 بازرسی محصولات از نظر نقص، ایجاد دوقلوهای دیجیتال یا استفاده از تجزیه و تحلیل بلادرنگ برای اندازه‌گیری کارایی و خروجی استفاده می‌کنند.

• خطای انسانی را کاهش دهید: هوش مصنوعی می تواند خطاهای دستی در پردازش داده ها، تجزیه و تحلیل، مونتاژ در تولید و سایر وظایف را از طریق اتوماسیون و الگوریتم هایی که هر بار فرآیندهای یکسانی را دنبال می کنند، حذف کند.

• کارهای تکراری را حذف کنید: هوش مصنوعی را می توان برای انجام کارهای تکراری مورد استفاده قرار داد و سرمایه انسانی را آزاد کرد تا روی مشکلات تاثیر بیشتری کار کند. هوش مصنوعی می‌تواند برای خودکارسازی فرآیندها، مانند تأیید اسناد، رونویسی تماس‌های تلفنی، یا پاسخ دادن به سؤالات ساده مشتری مانند «ساعت چند تعطیلی؟» استفاده شود. ربات‌ها اغلب برای انجام کارهای کسل‌کننده، کثیف یا خطرناک در جای انسان استفاده می‌شوند.

• سریع و دقیق: هوش مصنوعی می تواند اطلاعات بیشتری را سریعتر از یک انسان پردازش کند، الگوهایی را پیدا کند و روابطی را در داده هایی که ممکن است انسان از دست بدهد، کشف کند.

• در دسترس بودن بی نهایت: هوش مصنوعی محدود به زمان روز، نیاز به وقفه یا سایر محدودیت‌های انسانی نیست. هنگام اجرا در فضای ابری، هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می توانند «همیشه روشن» باشند و به طور مداوم روی وظایف محول شده خود کار کنند.

• تحقیق و توسعه شتابان : توانایی تجزیه و تحلیل سریع حجم وسیعی از داده ها می تواند منجر به پیشرفت های سریع در تحقیق و توسعه شود. به عنوان مثال، هوش مصنوعی در مدل‌سازی پیش‌بینی درمان‌های دارویی جدید بالقوه یا برای تعیین کمیت ژنوم انسان استفاده شده است.

جمع بندی:

هوش مصنوعی گوگل یکی از پیشرفته‌ترین سیستم‌های یادگیری ماشینی است که در بسیاری از محصولات و خدمات این شرکت، از جمله جستجوی وب، دستیار گوگل و ترجمه استفاده می‌شود. آکادمی آموزشی وب نگاران ، با ارائه دوره‌های تخصصی، آموزش‌های جامعی در زمینه انواع هوش‌های مصنوعی به علاقه‌مندان ارائه می‌دهد. در این دوره‌ها، مباحثی همچون یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، پردازش زبان طبیعی و یادگیری عمیق تدریس می‌شود. همچنین، با استفاده از ابزارها و پلتفرم‌های پیشرفته گوگل، دانشجویان توانایی کار با الگوریتم‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی را پیدا می‌کنند. هدف اصلی این دوره‌ها، آماده‌سازی افراد برای ورود به بازار کار و استفاده از هوش مصنوعی در صنایع مختلف است. با تکمیل دوره‌های آکادمی، دانشجویان مهارت‌های لازم برای توسعه و پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی را به دست می‌آورند.

سوالات متداول:

1. دوره‌های هوش مصنوعی آکادمی آموزشی وب نگاران پارسه شامل چه مباحثی می‌شود؟ دوره‌ها شامل یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، پردازش زبان طبیعی، یادگیری عمیق و کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت است.
2. چگونه می‌توانم در دوره‌های هوش مصنوعی آکادمی آموزشی وب نگاران پارسه ثبت‌نام کنم؟ برای ثبت‌نام می‌توانید از طریق وب‌سایت آکادمی اقدام کنید یا با تیم پشتیبانی تماس بگیرید.
3. آیا پس از اتمام دوره‌های هوش مصنوعی، مدرک معتبر دریافت می‌کنم؟ بله، پس از تکمیل دوره‌ها، گواهینامه معتبر از آکادمی آموزشی وب نگاران پارسه دریافت خواهید کرد.
4. آیا دوره‌های هوش مصنوعی برای افرادی که هیچ‌گونه پیش‌زمینه‌ای ندارند مناسب است؟ بله، دوره‌ها از سطح مقدماتی تا پیشرفته طراحی شده‌اند و مناسب برای همه سطح‌ها هستند.
5. چه ابزارهایی در دوره‌های آکادمی آموزشی وب نگاران پارسه برای آموزش هوش مصنوعی استفاده می‌شود؟ در دوره‌ها از ابزارهایی مانند TensorFlow، Keras و پلتفرم‌های گوگل برای آموزش و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شود.