#قسمت‌دوم_هوش‌مصنوعی هوش مصنوعی به کامپیوترها امکان می‌دهد تا الگوها و قواعد پیچیده را در داده‌ها تشخیص داده و از آن‌ها برای تصمیم‌گیری و پیش‌بینی استفاده کنند. این فناوری با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های ریاضی توانایی یادگیری و استنتاج را به سیستم‌ها اضافه می‌کند. هوش مصنوعی در دهه‌های اخیر توسعه و پیشرفت چشمگیری داشته است. از کاربردهای هوش مصنوعی می‌توان به تشخیص الگوها در تصاویر، ترجمه زبان، پیش‌بینی رفتار مشتریان، خودروهای خودران، رباتیک، بازی‌های رایانه‌ای و بسیاری موارد دیگر اشاره کرد. در کل، هوش مصنوعی به عنوان یک زمینه بسیار گسترده در علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار شناخته می‌شود و تلاش می‌کند تا سیستم‌های هوشمند با توانایی تصمیم‌گیری و حل مسائل پیچیده را توسعه دهد. تاریخچه هوش مصنوعی تاریخچه هوش مصنوعی به قدمتی بیش از شش دهه برمی‌گردد. شکل‌گیری این حوزه با برخی از رویدادها و پیشرفت‌های کلیدی در طی سال‌های گذشته همراه بوده است. در ادامه مقاله کوتاه در مورد هوش مصنوعی، به برخی از مهمترین مراحل در تاریخچه هوش مصنوعی اشاره خواهم کرد: پیدایش هوش مصنوعی: اصول و مفاهیم اولیه هوش مصنوعی در دهه ۱۹۵۰ میلادی توسط پژوهشگرانی همچون آلن تورینگ و جان مک‌کارتی و آرتور ساموئل مطرح شد. آنها به دنبال ایجاد سیستم‌هایی بودند که بتوانند هوش مصنوعی را تجربه کنند. دوران پیشرفت‌های نظری: در دهه ۱۹۶۰، تلاش‌های فراوانی در زمینه‌هایی مانند منطق، ریاضیات، نظریه اطلاعات و زبان‌شناسی انجام شد. پژوهشگران مهمی همچون جان مک‌کارتی و هربرت سایمون به مطالعه مسائلی مانند حل مسئله و تصمیم‌گیری با استفاده از روش‌های قابل برنامه‌ریزی می‌پرداختند. ظهور شبکه‌های عصبی: در دهه ۱۹۸۰، با رشد توجه به شبکه‌های عصبی، تحقیقات در این زمینه گسترش یافت. شبکه‌های عصبی الهام‌بخشی بسیار بزرگی برای ساختار برنامه‌های هوش مصنوعی بودند و روش‌های یادگیری ماشینی را بهبود بخشیدند. دوران افزایش قدرت محاسباتی: با پیشرفت تکنولوژی و افزایش قدرت محاسباتی در دهه ۱۹۹۰ و ۲۰۰۰، استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌‌های پیچیده‌تر در هوش مصنوعی امکان‌پذیر شد. این پیشرفت‌ها به توسعه روش‌های یادگیری ماشینی و تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data) کمک کرد. رشد هوش مصنوعی در عصر مدرن: در دهه‌های اخیر، پیشرفت‌های چشمگیری در هوش مصنوعی رخ داده است. الگوریتم‌های پیشرفته‌تری در حوزه یادگیری عمیق (Deep Learning) و شبکه‌های عصبی عمیق به کار گرفته شده‌اند. هوش مصنوعی در حوزه‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین، خودروهای خودران و رباتیک پیشرفت‌های قابل توجهی کرده است. 💐 @elmikowsar

به نام خدا🌺 ☕️ یک فنجان معرفت ؛ رَه‌بری‌های رهبر 🔅 رهنمود صبحگاهی امروز:‏ ‌وقتی شما می‌گویید «شهید»، درواقع این کلمه یک کتاب است. #کلام_ولایت 💐 @elmikowsar

⛔️ قابل توجه برخی از علمای اسلام ..... از علمای شیعه تا علمای اهل تسنن👇👇👇 💢 چگونه سنگ را به دل‌های گرسنه ببندیم؟ 🔹فایز ابوشماله، #نویسنده و #محقق فلسطینی، همزمان با تشدید قحطی و گسترش گرسنگی در غزه، با سنگی در دست، از علمای اسلام سوالی می‌پرسد. 🔺منبع: الجزیره مباشر 💐 @elmikowsar

🔻جواب تعجب برانگیز دکتر گبور مته نویسنده کتاب «وقتی بدن، نه می گوید» به این سوال که: آیا رسانه و فضای مجازی بچه هایمان را کم کنیم؟ ▫️و جواب ایشون...👆 #سواد_رسانه‌ 💐 @elmikowsar

قسمت‌سوم_هوش‌مصنوعی دسته‌بندی هوش مصنوعی هوش مصنوعی به سه دسته اصلی تقسیم می‌شود: یادگیری ماشینی: در این روش، سیستم‌ها با استفاده از داده‌ها و الگوریتم‌های یادگیری، توانایی بهبود خود را به دست می‌آورند. این شامل یادگیری نظارت شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی است. پردازش زبان طبیعی: این روش به سیستم‌ها امکان می‌دهد تا زبان انسانی را تشخیص داده و تفسیر کنند. با استفاده از پردازش زبان طبیعی، سیستم‌ها می‌توانند دستورات و پرسش‌های زبان طبیعی را درک و پاسخ دهند. بینایی ماشین: این روش به سیستم‌ها امکان می‌دهد تا تصاویر و ویدئوها را تشخیص داده و تفسیر کنند. سیستم‌های بینایی ماشین قادر به تشخیص الگوها، تشخیص اشیاء و تشخیص چهره هستند. یادگیری ماشینی یادگیری ماشینی به سیستم‌ها اجازه می‌دهد که از داده‌ها یاد بگیرند و الگوها و قواعد را تشخیص دهند. سیستم‌های یادگیری ماشینی به سه دسته تقسیم می‌شوند: یادگیری نظارت شده: در این روش، سیستم با استفاده از داده‌های آموزشی که همراه با برچسب‌ها هستند، توانایی تشخیص الگوها و پیش‌بینی را پیدا می‌کند. یادگیری بدون نظارت: در این روش، سیستم با استفاده از داده‌های بدون برچسب، قواعد و الگوهای پنهان را تشخیص می‌دهد و ساختار داده‌ها را درک می‌کند. یادگیری تقویتی: در این روش، سیستم با ارزشیابی تجربیات خود و بهره‌گیری از تکرار و آزمایش، توانایی انجام تصمیم‌گیری‌های بهتر را پیدا می‌کند. 💐 @elmikowsar

☕️ یک فنجان معرفت؛ رَه‌بری‌های رهبر 🔅 رهنمود صبحگاهی امروز:‏ اگر سیاست از اخلاق جدا شد، از معنویت جدا شد، سیاست‌ورزی می‌شود یک وسیله‌ای برای کسب قدرت! 💐 @elmikowsar

🌀 فیلسوفی که هنوز دنیا را به چالش می‌کشد! 📣 اول خرداد ماه، روز بزرگداشت #ملاصدرا؛ از بزرگان فلسفه اسلامی و از بزرگترین دانشمندان جهان #فرزند_ایران 💐 @elmikowsar

✍دحوالارض مهم است و از الان براش برنامه ریزی کنید... «دحوالارض» که هم در قرآن به آن اشاره شده و هم در روایات، مسألهٔ تحوّل زمین، از حالتی به حالت دیگر است؛ نه به‌وجودآمدن زمین. پیش‌از دحوُالأرض، کعبه وجود داشت که از زیر آن، خشکی‌ها گسترش یافت. وقتی کعبه وجود داشته، یعنی کره زمین هم وجود داشته است. مرحوم علامه طباطبایی روایات دحوُالأرض را بسیار دانسته و آن‌را مخالف دلایل علمی ندانسته است. همچنین در حدیثی طولانی که حکایت مناظره امام صادق ‹علیه‌السلام› با إبن‌أبی‌العوجاء است، حضرت امام صادق ‹علیه‌السلام› از دحوُالأرض یاد کرده و در تعریف کعبه فرموده‌‍‌اند: خداوند آن‌را ۲هزارسال پیش از دَحوِ(کششِ) زمین آفریده؛ بنابراین شایسته‌ترین فردی که باید از آن فرمان برد و از آن‌چه ممنوع ساخته و بازداشته باز ایستاد، همان کسی‌است که جان‌ها و کالبدها را آفریده است. 🔺در این روایت، تاریخ خلقت کعبه، ۲هزارسال قبل‌از دحوالارض بیان شده که این بیان‌گر دو مطلب است: ⟨اول⟩ شرافت کعبه و ⟨دیگر⟩ آن‌که خشکی‌‎های زمین از زیر کعبه پدید آمده است و اولین خشکی زمین، کعبه بوده که آن گسترش یافته و منشاء حیات کره خاکی شده است. 💐 @elmikowsar

💠 نقد مقدم و افضل بودن عقل انسان بر انبیاء ( نقد سلیمانی اردستانی) 🔰 برشی کوتاه از برنامه راه روشن مورخ با 1404/02/23. ⬅️ آقای سلیمانی اردستانی ادعا می‌کند که عقل چون راه رسیدن و شناخت انبیاء و پیامبر ظاهر است پس بر آن مقدم است؛ در حالی که عقل فقط مقدمه است و با شناخت حجت الهی، اقیانوسی از معارف در برابر ما قرار می‌گیرید. 🔸 عقل انسان به مثابه شمعی است که برای یافتن کلید اصلی برق، از آن استفاده می‌کنیم؛ اما هنگامی که برق اصلی متصل گردید و همه جا روشن شد آیا می‌توان گفت نور شمع از نوری که واسطه برق و چراغ‌ها به وجود آمده است افضل و برتر است؟! 🎙حجت الاسلام والمسلمین ابوالقاسمی #تحقیق_پژوهش #شبهه 💐 @elmikowsar

به نام خدا🌺 ☕️ یک فنجان معرفت؛ رَه‌بری‌های رهبر 🔅 رهنمود صبحگاهی امروز:‏ سست نشوید..دعوت به سازش نکنید با دشمن... #کلام_ولایت 💐 @elmikowsar

وقتی تو با دست خالی و روحی لبریز از ایمان توانستی ‎#خرمشهر را از پوتین نحس بعث پاک کنی ما هم می توانیم در اوج دارایی ها بسازیم ایران را خرمشهرها هم در پیش باشد قاب کرده ایم اراده ات را بر دیوار دلمان ای جهانم آراسته به عطر خونتان جهان آرا ‎#روایت_فتح 💐 @elmikowsar

#قسمت‌چهارم_هوش‌مصنوعی پردازش زبان طبیعی پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing یا NLP) یکی از حوزه‌های مهم هوش مصنوعی است که به بررسی و تحلیل زبان طبیعی انسان می‌پردازد. هدف اصلی پردازش زبان طبیعی، درک و تفسیر زبان طبیعی انسان با استفاده از سیستم‌های کامپیوتری است. در پردازش زبان طبیعی، سیستم‌های کامپیوتری به منظور درک متون و جملات زبانی، تشخیص الگوها و ساختارهای گرامری، استخراج اطلاعات و پاسخ به سؤالات از متن‌ها استفاده می‌شوند. این فناوری به وسیله الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشینی، مدل‌سازی زبانی و تحلیل داده‌های زبانی عمل می‌کند. پردازش زبان طبیعی در کاربردهای متنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرد. به عنوان مثال، در سیستم‌های ترجمه ماشینی، پردازش زبان طبیعی برای ترجمه متون از یک زبان به زبان دیگر استفاده می‌شود. همچنین در سیستم‌های پرسش و پاسخ، پردازش زبان طبیعی به سیستم‌ها کمک می‌کند تا به درک سؤالات کاربران پاسخ دهند. علاوه بر این، پردازش زبان طبیعی در تحلیل احساسات، استخراج اطلاعات از متون، خلاصه‌سازی متون، تشخیص تقلب و فیلتر کردن متن‌های ناسازگار نیز به کار می‌رود. همچنین، با پیشرفت تکنولوژی هوش مصنوعی، پردازش زبان طبیعی در سیستم‌های گفتار به مفهوم “بازیابی گفتار” و “تولید گفتار” نیز به کار می‌رود. پردازش زبان طبیعی به عنوان یک حوزه فعال در تحقیقات هوش مصنوعی، بهبود چشمگیری داشته است و در آینده نقش مهمی در توسعه سیستم‌های هوشمند در حوزه زبان طبیعی خواهد داشت. بینایی ماشین بینایی ماشین (Machine Vision) یا بینایی کامپیوتری، یک زیرشاخه از هوش مصنوعی است که به توانایی سیستم‌های کامپیوتری در درک و تحلیل تصاویر و ویدیوها می‌پردازد. هدف اصلی بینایی ماشین، بهبود قابلیت‌های بینایی سیستم‌های کامپیوتری به گونه‌ای است که بتوانند الگوها، اشیاء و ویژگی‌های مختلف در تصاویر را تشخیص داده و تفسیر کنند. در بینایی ماشین، از تکنیک‌ها و الگوریتم‌های مختلفی استفاده می‌شود تا سیستم‌های کامپیوتری بتوانند تصاویر را پردازش کرده و اطلاعات مفیدی را استخراج کنند. بینایی ماشین شامل وظایفی مانند تشخیص الگوها، تشخیص و تمییز دادن اشیاء، شناسایی چهره، تشخیص حرکت، تحلیل تصاویر پزشکی و بسیاری موارد دیگر است. بینایی ماشین در بسیاری از زمینه‌ها و صنایع مورد استفاده قرار می‌گیرد. به عنوان مثال، در صنعت خودروسازی، بینایی ماشین برای تشخیص تابلوهای راهنما، تشخیص خودروهای پیش‌رو، سیستم‌های هشدار دهنده تصادف و خودروهای خودران استفاده می‌شود. همچنین، در حوزه پزشکی، بینایی ماشین به منظور تحلیل تصاویر رادیولوژی، تشخیص بیماری‌ها و رصد علائم بالقوه استفاده می‌شود. بینایی ماشین به عنوان یک فناوری صرفاً محدود به تصاویر نیست و در ترکیب با سایر حس‌گرها مانند حسگرهای صوتی، سنسورهای تشخیص حرکت و سایر حسگرها می‌تواند به سیستم‌های هوشمند فراگیری (IoT) کمک کند و بهبود قابلیت ارتباط بین انسان و ماشین را فراهم آورد. 💐 @elmikowsar