انجمن علمی رباتیک و مکاترونیک دانشگاه علم و صنعت ایران

🔰دانستنی های حوزه هوش مصنوعی🔰

🤖آشنایی بیشتر با Deep Learning

یادگیری عمیق (Deep Learning) همگام با عصر دیجیتال پیشرفت کرده و به افزایش حجم داده‌های بزرگ (big data) منجر شده است. این داده‌ها از منابعی مانند رسانه‌های اجتماعی، موتورهای جستجو و وبسایت‌های تجارت الکترونیک تولید می‌شوند و اغلب بدون ساختار هستند، که تحلیل آن‌ها زمان‌بر است. در همین شرایط، یادگیری عمیق به عنوان زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین وارد عمل می‌شود.

این فناوری با تقلید از توانایی مغز انسان در پردازش اطلاعات و تشخیص الگوها، با استفاده از شبکه‌های عصبی چندلایه، داده‌های بدون برچسب یا ساختار را تجزیه و تحلیل می‌کند. مدل‌های کامپیوتری با بهره‌گیری از مجموعه‌های وسیع داده‌های برچسب‌گذاری شده آموزش می‌بینند و قادر به انجام وظایفی مانند شناسایی اشیاء در تصاویر، تحلیل متن و صدا هستند.

یکی از کاربردهای مهم یادگیری عمیق در حوزه رباتیک است؛ ربات‌های مبتنی بر این تکنولوژی با استفاده از به‌روزرسانی‌های آنی، موانع را تشخیص داده و مسیر خود را به سرعت برنامه‌ریزی می‌کنند. این فناوری در کاربردهایی نظیر حمل بار در بیمارستان‌ها، کارخانه‌ها، انبارها و تولید محصولات مورد استفاده قرار می‌گیرد. به عنوان نمونه، ربات‌های Boston Dynamics که بر پایه این تکنولوژی ساخته شده‌اند، می‌توانند به محیط واکنش نشان دهند و وظایفی مانند خالی کردن ماشین لباسشویی را انجام دهند.

یادگیری عمیق همچنین در مواردی نظیر تحقیقات پزشکی، اتوماسیون صنعتی، لوازم الکترونیکی مصرفی، هوافضا و تحقیقات فضایی نیز کاربرد دارد.

📑منابع:
https://talkshod.com/blog/application-of-deep-learning/
https://hamruyesh.com/what-is-deep-learning/

➖➖➖➖➖➖➖

⚪️ما را در شبکه‌های اجتماعی دنبال کنید!
📢Telegram
📸Instagram
👥Linkedin
💬Support

www.group-telegram.com/us/rmss_iust.com/835

1.3K viewsApr 7 at 17:01

🔰دانستنی های حوزه هوش مصنوعی🔰

🤖آشنایی بیشتر با Deep Learning

یادگیری عمیق (Deep Learning) همگام با عصر دیجیتال پیشرفت کرده و به افزایش حجم داده‌های بزرگ (big data) منجر شده است. این داده‌ها از منابعی مانند رسانه‌های اجتماعی، موتورهای جستجو و وبسایت‌های تجارت الکترونیک تولید می‌شوند و اغلب بدون ساختار هستند، که تحلیل آن‌ها زمان‌بر است. در همین شرایط، یادگیری عمیق به عنوان زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین وارد عمل می‌شود.

این فناوری با تقلید از توانایی مغز انسان در پردازش اطلاعات و تشخیص الگوها، با استفاده از شبکه‌های عصبی چندلایه، داده‌های بدون برچسب یا ساختار را تجزیه و تحلیل می‌کند. مدل‌های کامپیوتری با بهره‌گیری از مجموعه‌های وسیع داده‌های برچسب‌گذاری شده آموزش می‌بینند و قادر به انجام وظایفی مانند شناسایی اشیاء در تصاویر، تحلیل متن و صدا هستند.

یکی از کاربردهای مهم یادگیری عمیق در حوزه رباتیک است؛ ربات‌های مبتنی بر این تکنولوژی با استفاده از به‌روزرسانی‌های آنی، موانع را تشخیص داده و مسیر خود را به سرعت برنامه‌ریزی می‌کنند. این فناوری در کاربردهایی نظیر حمل بار در بیمارستان‌ها، کارخانه‌ها، انبارها و تولید محصولات مورد استفاده قرار می‌گیرد. به عنوان نمونه، ربات‌های Boston Dynamics که بر پایه این تکنولوژی ساخته شده‌اند، می‌توانند به محیط واکنش نشان دهند و وظایفی مانند خالی کردن ماشین لباسشویی را انجام دهند.

یادگیری عمیق همچنین در مواردی نظیر تحقیقات پزشکی، اتوماسیون صنعتی، لوازم الکترونیکی مصرفی، هوافضا و تحقیقات فضایی نیز کاربرد دارد.

📑منابع:
https://talkshod.com/blog/application-of-deep-learning/
https://hamruyesh.com/what-is-deep-learning/

➖➖➖➖➖➖➖

⚪️ما را در شبکه‌های اجتماعی دنبال کنید!
📢Telegram
📸Instagram
👥Linkedin
💬Support

BY انجمن علمی رباتیک و مکاترونیک دانشگاه علم و صنعت ایران