هوش مصنوعی چگونه یاد می گیرد: مبانی الگوریتم های یادگیری ماشین و مقایسه آن با یادگیری مغز انسان

آیا می‌خواهید بدانید که هوش مصنوعی چگونه یاد می‌گیرد؟

در این درس، همراه با خانم دکتر رها عابدی به بررسی مبانی اصلی یادگیری ماشین و انواع آن می‌پردازیم.

با مقایسه یادگیری ماشین با یادگیری مغز انسان، درک بهتری از نحوه کارکرد هوش مصنوعی پیدا خواهیم کرد.

همچنین، مفاهیم مهمی مانند یادگیری نظارت‌شده، بدون نظارت و تقویتی را مورد بررسی قرار خواهیم داد.

1. درک عمیق از مفاهیم پایه یادگیری ماشین

• دانشجویان قادر خواهند بود مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین مانند داده‌ها، الگوریتم‌ها، مدل‌ها و ارزیابی را تعریف و توضیح دهند.
• دانشجویان به طور کامل با انواع مختلف یادگیری ماشین (نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی) و کاربردهای هر یک آشنا خواهند شد.
• دانشجویان قادر خواهند بود تفاوت بین یادگیری ماشین و برنامه‌نویسی سنتی را توضیح دهند.

2. مقایسه یادگیری ماشین با فرایند یادگیری در مغز انسان

• دانشجویان قادر خواهند بود شباهت‌ها و تفاوت‌های بین یادگیری ماشین و فرایند یادگیری در مغز انسان را تحلیل کنند.
• دانشجویان به طور کامل با مفاهیم نورون‌های مصنوعی، شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق آشنا خواهند شد.
• دانشجویان قادر خواهند بود چالش‌ها و محدودیت‌های هر دو روش یادگیری را ارزیابی کنند.

3. مهارت در انتخاب و کاربرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین مناسب

• دانشجویان قادر خواهند بود الگوریتم‌های یادگیری ماشین مناسب را برای حل مسائل مختلف انتخاب کنند.
• دانشجویان می‌توانند با استفاده از ابزارها و کتابخانه‌های موجود، مدل‌های یادگیری ماشین را پیاده‌سازی و آموزش دهند.
• دانشجویان قادر خواهند بود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین را ارزیابی کرده و بهبود بخشند.

با دستیابی به این اهداف، دانشجویان قادر خواهند بود:

• به عنوان محقق، مهندس یا علاقه‌مند به هوش مصنوعی، درک عمیقی از مبانی یادگیری ماشین پیدا کنند.
• مدل‌های یادگیری ماشین را برای حل مسائل واقعی طراحی و پیاده‌سازی کنند.
• با تحولات جدید در حوزه هوش مصنوعی همگام شوند.
• ارتباط بین علوم کامپیوتر و علوم شناختی را بهتر درک کنند.