الگوریتم های هوش مصنوعی:بنابراین با این کار، به پایان این وبلاگ الگوریتم های هوش مصنوعی می رسیم. اگر میخواهید درباره هوش مصنوعی بیشتر بدانید، میتوانید این وبلاگها را بخوانید:
محققان ابزارهایی را برای کمک به دانشمندان داده توسعه می دهند تا ویژگی های مورد استفاده در مدل های یادگیری ماشینی را برای کاربران نهایی قابل درک تر کنند
فرآیند طراحی دستی شبکههای عصبی مصنوعی که حالا به موتورهای محرک هوش مصنوعی تبدیل شدهاند بسیار کند و پرزحمت است و شمار افراد متخصص در این حوزه منطبق با نیازها نیست. گوگل از جمله شرکتهایی است که سعی دارد این فرآیند را تا حد امکان ماشینی کند. گوگل در پروژهای موسوم به AutoML (یادگیری ماشینی خودکار) در پی ساخت الگوریتمهایی است قادرند با تجزیه و تحلیل روند توسعه الگوریتمهای دیگر، بیاموزند که کدام روشها موفق هستند و کدام خیر و درنهایت میآموزند سامانههای یادگیری ماشینی بهینهتری بسازند.
شروع کار با یادگیری ماشینی از برنامه های ترجمه گرفته تا وسایل نقلیه خودران، همه قدرت ها با یادگیری ماشینی. راهی برای حل مسائل و پاسخ به سوالات پیچیده ارائه می دهد. این اساساً فرآیند آموزش یک نرم افزار به نام الگوریتم یا مدل است تا پیش بینی های مفیدی …
یادگیری ماشینی رشته تحصیلی است که به کامپیوترها توانایی یادگیری بدون برنامه ریزی صریح را می دهد. ML یکی از هیجانانگیزترین فناوریهایی است که تا به حال با آن مواجه شدهایم. همانطور که از نام آن مشخص است،
کلمات کلیدی: هوش مصنوعی، یادگیری عمیق، هوش انسانی، آموزش، ساختار مدرسه، تدریس، کارایی، دقت، تفکر خلاق، نسبت دانش آموز به معلم، نسل آینده.
تعریف یادگیری ماشینی: آرتور ساموئل، یک رهبر اولیه آمریکایی در زمینه بازی های کامپیوتری و هوش مصنوعی، در سال 1959 زمانی که در IBM کار می کرد، اصطلاح “یادگیری ماشین” را ابداع کرد. او یادگیری ماشینی را اینگونه تعریف کرد: «رشته مطالعاتی که به رایانهها توانایی یادگیری بدون برنامهریزی صریح …
هم چنین، نقش مهمی برای افزایش آگاهی کارفرمایان در مورد مضرات و مزایای بالقوه این فناوریها وجود دارد. هم چنین مهم است که بدانیم خطرات با تمرکز شرکتها بر به حداکثر رساندن سود و بهره وری تشدید میشوند.
من معتقدم که باید پیام خود را تغییر دهیم. اگر فقط به موعظه کردن این موضوع ادامه دهیم که بازیها میتوانند مؤثر باشند، خطر ایجاد این تصور را داریم که همه بازیها برای همه یادگیرندگان و برای همه نتایج یادگیری خوب هستند، که به طور قطعی اینطور نیست
STEAM یک رویکرد نوین یادگیری در آموزش محسوب میشـود که مـیتواند مشارکتهای متنـوع را در زمینـههای علوم، فناوری، مهندسـی و ریاضـی (STEM) در پـی داشته باشد و به تبـع آن به ارتقـای حل مسئلـه خلاق، سواد فناورانه و ظرفیت کارآفرینـی در یادگیرنـدگان کمک کنـد. در حال حاضـر، تقریباً نیمـی از ده شغلـی که رشـد بسیـار سریعـی دارند، در استیم محورنـد و این موضـوع اهمیت توجه به این حوزه را در آمـوزشوپـرورش پررنگتر میکنـد. در این مقالـه سعی شده است به چیستـی و چرایـی آموزش استیممحور بیشتر پرداخته شود.