برنامه‌نویسی و هوش مصنوعی + زبان‌‌های برنامه‌نویسی قدرتمند برای هوش مصنوعی

برنامه‌نویسان چگونه یک سیستم هوش مصنوعی را طراحی می‌کنند؟

مراحل ساده طراحی یک سیستم هوش مصنوعی

در دنیای پیچیده و پرهیاهوی امروز، سازمان‌ها و کسب‌و‌کارهای مختلف به فناوری‌هایی نیاز دارند که بهره‌وری را افزایش دهد. به همین دلیل توسعه‌دهندگان نرم‌افزارهای سازمانی در تلاش هستند تا هوش مصنوعی را به برنامه‌های کاری خود اضافه کنند و الگوریتم‌های هوشمندی را برای خودکارسازی وظایف طراحی کنند. آشنایی با مراحل طراحی سیستم هوش مصنوعی

6 زبان‌ برنامه‌نویسی قدرتمند برای پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

هوش مصنوعی مجموعه‌ای کم‌نظیر از قابلیت‌ها و توانمندی‌ها را در اختیار توسعه‌دهندگان برنامه‌های کاربردی قرار می‌دهد. توسعه‌دهندگان می‌توانند از مزایای یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق برای ساخت مکانیزم‌های جست‌وجوی هوشمندانه، ساخت پروفایل‌های کاربری سفارشی، پیاده‌سازی فرامین صوتی در برنامه‌های کاربردی یا تعامل با دستیاران هوشمند در برنامه‌های خود استفاده کنند و به این ترتیب عملکردهای برنامه کاربردی خود را بهبود بخشند. توسعه‌دهندگان می‌توانند از قابلیت‌های یادگیری ماشین در نرم‌افزارهای کاربردی به شکلی استفاده کنند تا برنامه‌ها ببینند، بشنوند و از خود واکنش‌های هوشمندانه نشان دهند. با گسترش فناوری‌هایی همچون یادگیری ماشین و حضور ملموس آن‌ها در زندگی بشر برخی مهارت‌های برنامه‌نویسان نظیر تبحر در حل مسائل، درک چگونگی کارکرد سامانه‌های فنی و بهینه‌سازی آن‌ها اهمیت بیشتری پیدا می‌کند. آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی برای پروژه‌های هوش مصنوعی

کاربرد محاسبات تکاملی در برنامه‌نویسی هوش مصنوعی چیست؟

برنامه‌نویسی مبتنی بر الگوریتم‌های ژنتیک

محاسبات تکاملی/ الگوریتم‌های تکاملی (Evolutionary Computation) یکی از مهم‌ترین مباحث هوش مصنوعی است. محاسبات تکاملی به برنامه‌نویسان اجازه می‌دهند از تئوری فرآیندهای تکاملی (Evolutionary Process) و شبیه‌سازی (Simulation) برای حل مسائل دنیای واقعی و مسائلی که پیش از این راه‌حلی برای آن‌ها وجود نداشت یا پیاده‌سازی یک راه‌حل کار دشوار و پیچیده‌ای بود استفاده کنند. زمانی‌که برنامه‌نویسی به دنبال راه‌حلی برای یک مشکل است، نیازمند یک برنامه‌ریزی راهبردی یا مجموعه دقیقی از دستورالعمل‌های کاربردی است که برای حل مسئله تعریف شده‌اند. به این مجموعه کاربردی الگوریتم می‌گوییم. الگوریتم‌ها لزوما کدهای برنامه‌نویسی نیستند و ممکن است تعاریفی شبه ریاضی یا عادی باشند که تبدیل به کدهای برنامه‌نویسی می‌شوند. به همین دلیل، الگوریتم‌ها، وابسته به یک زبان برنامه‌نویسی نیستند و زمانی که تعریف شدند، امکان تبدیل آن‌ها به کدهای کاربردی در هر زبانی وجود دارد. آشنایی با کاربرد محاسبات تکاملی در برنامه‌نویسی هوش مصنوعی

15 پروژه متن‌باز کاربردی ویژه متخصصان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

مثال‌های کاربردی ویژه دانشجویان

ورود به حوزه هوش مصنوعی و برنامه‌نویسی الگوریتم‌های هوشمند کار ساده‌ای نیست. پژوهشگران برجسته این حوزه بر این باور هستند که تعدد منابع و تخصصی بودن بیش از حد مطالب باعث شده است کاربران به راحتی موفق نشوند نقطه شروع را پیدا کرده و در مسیر درستی گام بردارند. هوش مصنوعی فناوری در حال تکاملی است و در نتیجه افرادی که تصمیم دارند به این حوزه وارد شوند مجبور هستند برای همگام شدن با این تکامل دانش خود را دائما ارتقا دهند. یک برنامه‌نویس یا پژوهشگر هوش مصنو‌عی برای آن‌که بتواند دانش خود را با تغییرات همسو کند باید در پروژه‌های متن‌باز مشارکت داشته، ابزارهایی که متخصصان حرفه‌ای از آن‌ها استفاده می‌کنند را بررسی کرده و در انجمن‌های حرفه‌ای به بحث و تبادل نظر پیرامون الگوریتم‌ها، چارچوب‌ها و کتابخانه‌های مطرح این حوزه بپردازد تا اطلاعاتش همواره به‌روز باشد. آشنایی با 15 پروژه متن‌باز کاربردی ویژه دانشجویان

پایتون یا R کدامیک برای علم داده‌ها بهتر است و بازار کار بهتری دارد؟

داده‌کاوی با زبان برنامه‌نویسی مناسب

متاسفانه، متخصصانی که تمایل دارند در حوزه علم داده‌ها مشغول به کار شوند و مهارت‌های تئوری لازم برای کار در این حوزه را دارند با مشکل بزرگی روبرو هستند. این افراد در انتخاب زبان برنامه‌نویسی و به ویژه میان دو زبان R یا پایتون برای تحلیل داده‌ها مردد هستند که کدامیک عملکرد بهتری دارند. اگر به هوش مصنوعی و علم داده‌ها علاقه‌مندید، اما در انتخاب زبان برنامه‌نویسی مردد هستید، این مقاله برای شما نگارش شده است. این مقاله به شما خواهد گفت برای ورود به دنیای لایتناهی علم داده‌ها هر یک از این دو زبان‌ برنامه‌نویسی چه ویژگی‌هایی دارند. داده‌کاوی با زبان برنامه‌نویسی مناسب