post-title
چرا منطق فازی برای دنیای واقعی مناسب‌تر است؟

اهمیت منطق فازی در دنیای وقعی و اینکه چرا این منطق برای هعصر هوش مصنوعی کنونی حیاتی است

post-title
سیستم‌های خبره مبتنی بر Case-Based Reasoning (CBR)

Case-Based Reasoning (CBR) روشی در هوش مصنوعی است که حل مسئله را بر اساس استفاده مجدد از Caseها یا تجربیات حل‌شده قبلی انجام می‌دهد

post-title
لماتیزیشن و استمینگ در NLP و تفاوت‌ها و کاربردها

لماتیزیشن و استمینگ در چردازش زبان طبیعی چیست و چگونه به مدل های پردازش زبانی کمک میکنند؟

post-title
نقش Feature Engineering در موفقیت مدل‌های یادگیری ماشین

Feature Engineering به مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و تصمیم‌ها گفته می‌شود که با هدف استخراج، ساخت، تبدیل یا انتخاب ویژگی‌ها از داده‌های خام انجام می‌گیرد

post-title
الگوریتم یادگیری تقویتی Deep Q-Network (DQN) و کاربردهای آن

Deep Q-Network یا به اختصار DQN الگوریتمی در حوزه یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning) است که توسط شرکت DeepMind در سال ۲۰۱۳ معرفی شد.

post-title
تفاوت ربات‌های سنتی با ربات‌های مبتنی بر یادگیری ماشین

در این مقاله به‌صورت جامع و سئو محور به بررسی تفاوت‌های بنیادین میان ربات‌های سنتی و ربات‌های مبتنی بر یادگیری ماشین می‌پردازیم

post-title
حباب هوش مصنوعی چیست و چه تاثیری دارد؟

آیا ما با یک رشد طبیعی و پایدار روبه‌رو هستیم یا در حال شکل‌گیری یک حباب هوش مصنوعی هستیم؟

post-title
منطق چندارزشی در سیستم‌های خبره چیست؟

منطق چندارزشی شاخه‌ای از منطق ریاضی است که برخلاف منطق کلاسیک ارسطویی تنها به دو مقدار «درست» و «نادرست» محدود نمی‌شود.

post-title
مفهوم توکن‌سازی (Tokenization) و نقش آن در پردازش زبان طبیعی

توکن‌سازی فرآیندی است که در آن متن خام به واحدهای کوچک‌تری به نام توکن تقسیم می‌شود. توکن‌ها می‌توانند کلمه، زیرکلمه، حرف یا حتی کاراکتر باشند.

post-title
Data Augmentation چیست و چه نقشی در یادگیری ماشینی دارد؟

Data Augmentation یا «افزایش داده» یکی از استراتژی‌های اساسی در یادگیری ماشینی است که هدف آن افزایش حجم و تنوع داده‌های آموزشی است

post-title
آشنایی با الگوریتمLightGBM ، نسخه سبک‌تر گرادیان بوستینگ

LightGBM به‌طور خاص برای یادگیری روی داده‌های بزرگ (Big Data) و محیط‌های محاسبات توزیع‌شده طراحی شده است

post-title
نقش فریم‌ورک ROS در توسعه ربات‌های مدرن

فریم‌ورک ROS یا Robot Operating System یکی از مهم‌ترین ستون‌های پیشرفت در صنعت رباتیک مدرن به شمار می‌رود

post-title
فازی کردن داده‌ها چیست و چرا در یادگیری ماشین اهمیت دارد؟

فازی کردن داده‌ها (Fuzzification) یک فرآیند در منطق فازی است که در آن مقادیر دقیق (Crisp Values) به مقادیر فازی (Fuzzy Values) تبدیل می‌شوند.

post-title
کاربرد سیستم‌های خبره در نگهداری و عیب‌یابی ماشین‌آلات صنعتی

یکی از مهم‌ترین کاربردهای سیستم‌های خبره در صنعت در کنار کاربردهای بسیاری مثل کاربردهای سیستم‌های خبره در امنیت سایبری، نگهداری پیشگیرانه است

post-title
کاربردهای روزمره پردازش زبان طبیعی (NLP) در زندگی ما

شاخه پردازش زبان طبیعی از هوش مصنوعی چه کاربردهایی در زندگی روزمره ما دارد

post-title
نقش توابع هزینه (Loss Functions) در بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشینی

تابع هزینه، یک معیار ریاضی است که اختلاف بین خروجی واقعی (y_true) و خروجی پیش‌بینی‌شده (y_pred) را اندازه‌گیری می‌کند

post-title
آشنایی با الگوریتم XGBoost ، یکی از قدرتمندترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین 

XGBoost توسط Tianqi Chen در سال ۲۰۱۶ معرفی شد و خیلی سریع در جامعه داده‌کاوی و یادگیری ماشین رشد کرد

post-title
اخلاق رباتیک: آیا ربات‌ها باید حقوق داشته باشند؟

آیا ربات ها دارای حقوق هستند؟ اخلاق رباتیک چیست و شامل چه چیزهایی میباشد؟

post-title
آیا منطق فازی همچنان در عصر هوش مصنوعی مولد (Generative AI) کاربرد دارد؟

آیا منطق فازی، که زمانی انقلاب بزرگی در مدیریت عدم قطعیت بود، همچنان می‌تواند در این عصر پرسرعت و خلاقانه نقشی ایفا کند؟

post-title
سیستم‌های خبره در هوش تجاری (BI): بهبود تحلیل داده و تصمیم‌گیری

سیستم‌های خبره با شبیه‌سازی تفکر و تجربه انسانی، راهکارهای هوشمندانه‌ای را برای تحلیل داده و ارائه تصمیم‌های بهینه ارائه می‌دهند