1. صفحه اصلی
2. خدمات
3. مشاوره و طراحی
4. هوش مصنوعی و اینترنت اشیا
5. طراحی هوش مصنوعی

طراحی هوش مصنوعی

امروزه 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.. این فناوری به اندازه‌ای توسعه‌یافته که اجازه می‌دهد کامپیوترهای غیرهوشمند را به موجوداتی با هوش واقعی تبدیل کنیم که علاوه بر درک زبان طبیعی، قادر به انجام برخی از کارها به شکل مستقیم و بدون دخالت انسان‌ها هستند.

مراحل طراحی هوش مصنوعی 

1. شناسایی مسئله 
2. آماده‌سازی داده‌ها 
3. انتخاب الگوريتم‌ها 
4. آموزش الگوريتم‌ها 
5. انتخاب یک زبان برنامه‌نویسی مخصوص این کار 
6. اجرا روی یک پلتفرم مشخص 

شناسایی و درک مسئله در طراحی هوش مصنوعی 

هوش مصنوعی به تنهایی حل کننده مشکل نیست بلکه  ابزاری است که، قرار است متشکل از تمامی راه‌حل‌ها باشد. تکنیک‌های مختلفی برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های هوشمند وجود دارند که اجازه می‌دهند انواع مختلفی از مسائل را با هوش مصنوعی حل کرد. تفکر درباره شباهت‌ها و تفاوت‌ها در درک و حل بهتر مسائل راهگشا هستند. 

آماده‌سازی داده‌ها در طراحی هوش مصنوعی

داده‌ها به دو دسته ساخت‌ار یافته و بدون ساختار تقسیم می‌شوند. داده‌های ساخت‌ار یافته از یک فرمت مشخص و دقیق پیروی می‌کنند تا از ثبات در پردازش و سهولت در تجزیه و تحلیل اطمینان حاصل شود. به‌طور مثال، رکورد مربوط به یک مشتری را در نظر بگیرید که از فیلدهای مشخص نام، نام خانوادگی، تاریخ تولد، آدرس و نظاير این اطلاعات تشکیل شده است. داده‌های بدون ساختار در الگوی غیر یکنواخت نگهداری می‌شوند که می‌تواند شامل صوت، تصویر، کلمات و اینفوگرافیک‌ها باشد. به‌طور مثال، می‌توان به ای‌میل‌ها، یک مکالمه تلفنی یا پیام‌های واتس اپ اشاره کرد. باید ثبات را بررسی کرده، یک ترتیب زمانی را تعریف کرده و داده‌ها را جایی که امکان دارد برچسب گذاری کنیم. به‌طور کلی، هر چه بیشتر روی داده‌ها کار کنید، احتمال آن‌که بتوانيد برای یک مسئله به شکل ساده‌تری راه‌حلی را پیدا کنید بیشتر می‌شود. 

انتخاب الگوريتم در طراحی هوش مصنوعی 

به‌طور کلی، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را می‌‌توان در دو دسته یادگیری به روش تحت نظارت (Supervised) و بدون نظارت (Unsupervised) طبقه‌بندی کرد. 
الف. یادگیری تحت نظارت 
یادگیری نظارتی برای مواردی که نوعی ویژگی/پارامتر خاص از یک مجموعه داده معلوم است، اما سایر موارد در دسترس نیستند یا باید به پیش‌بینی آن‌ها پرداخت استفاده می‌شود. در چنین الگوریتم‌هایی یکسری داده‌های برچسب‌دار وجود دارند و پاسخ مسئله مشخص است، اما الگوریتم با بررسی پاسخ‌ها، منطق به ‌کار رفته در معادله، راه‌حل را پیدا کرده و همان منطق را برای حل مسائل بر مبنای داده‌های جدید استفاده می‌کند. 
ب. یادگیری بدون نظارت 
اگر یادگیری روی داده‌های بدون برچسب و برای یافتن الگوهای پنهان در داده‌ها انجام شود، یادگیری بدون نظارت خواهد بود. از انواع الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت می‌‌توان به خوشه‌بندی، مدل پنهان مارکوف، بعضی روش‌های تشخیص ناهنجاری و برخی شبکه‌های عصبی مصنوعی اشاره کرد. 

آموزش الگوريتم‌ها در طراحی هوش مصنوعی

بعد از انتخاب الگوريتم‌ها باید با وارد کردن داده به درون مدل آن‌را آموزش دهیم. یک مرحله حساس در این مرحله دقت مدل است. از آن‌جایی که هیچ حد و مرز و ضوابط جهان شمولی در این فرآیند وجود ندارد، تعیین دقت و صحت مدل در چارچوب انتخاب بسیار مهم است. شما به یک الگوریتم نیاز دارید که داده‌ها را به شکلی پردازش کند که برای یادگیری ماشین قابل فهم باشد. پس یک مدل ساده را آموزش دهید، نتیجه بگیرید و عملکرد آن‌را ارزیابی کنید. به عبارت دیگر، ابتدا سعی کنید یک شبکه عصبی ساده بنویسید و به تدریج روی شبکه‌های پیچیده‌تر تمرکز کنید. به عنوان یک شروع، یک مساله ساده را بررسی کنید. در زمان حل مسئله بهتر است روش‌های مختلف را آزمایش کنید تا متوجه شوید چه الگوریتمی برای حل چه مسائلی عملکرد بهینه‌تری دارد. 

زبان برنامه‌نویسی طراحی هوش مصنوعی

انتخاب یک زبان برنامه‌نویسی به نیازهای شما و عوامل گوناگونی بستگی دارد. همان‌گونه که می‌دانید زبان‌های برنامه نویسی مختلفی از C++ و جاوا تا پایتون و R برای این کار وجود دارد. پایتون و R محبوب‌ترين زبان‌های کدنویسی در این زمینه هستند، زیرا مجموعه قدرتمندی از ابزارها از جمله مجموعه گسترده‌ای از کتابخانه‌های یادگیری ماشین را به کاربران ارائه می‌کنند. یکی از این کتابخانه‌های مفید پردازش زبان طبیعی (NLTK) است. این کتابخانه قدرتمند یک بستر پیشرو برای ساخت برنامه‌های پایتون برای کار با داده‌های زبان انسانی است.

انتخاب پلتفرم‌ها در طراحی هوش مصنوعی 

پلتفرمی‌ را انتخاب کنید که تمام خدمات را ارائه می‌کند و دیگر لازم نیست خدمات کاربردی، پایگاه داده و موارد دیگر را خودتان خریداری کنید. یک پلتفرم از پیش ساخته (یادگیری ماشین به عنوان سرویس) اجازه می‌دهد با دقت و سرعت بیشتری روی گسترش و توسعه مدل‌ها متمرکز شوید. این پلتفرم‌ها به گونه‌ای ساخته شده‌اند تا با ارائه تحلیل‌های پیشرفته مبتنی بر ابر که می‌توان آن‌را با ادغام چند الگوريتم و چند زبان مختلف استفاده کرد روند طراحی الگوریتم‌های یادگیری ماشین را ساده کرده و روند به‌کارگیری را تسهیل کرد. استقرار سریع نیز یکی از عوامل کلیدی در موفقیت سیستم‌های یادگیری ماشین به عنوان سرویس است. پلتفرم‌ها معمولا با پیش پردازش داده‌ها، آموزش مدل و پیش‌بینی ارزیابی به حل مسائل کمک می‌کنند. محیط ابری به سازمان‌ها و کسب‌و‌کارها اجازه می‌دهد به مجموعه داده‌های بزرگی دست پیدا کرده و سیستم‌های خود را با مقیاس لازم جهت ارائه سرویس‌های مبتنی بر داده‌های فشرده، مطابقت دهند. محققین و دانشمندان کامپیوتری حالا با استفاده از محاسبات و کامپیوترهای قدرتمند می‌توانند مدل‌های داده بسیار پیچیده و دشوار را به اجرا درآورند. استفاده از فناوری ابری و کاربرد قدرت پردازش محاسباتی بسیار بالا راه را برای محاسبات یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هموارتر می‌کند.