میکرومستر | هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)

◀️ دانشکده‌ی مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی شریف برگزار می‌کند: ⭐ دوره‌های آموزش تخصصی دانشکده‌ی مهندسی کامپیوتر شریف

🎓 ارائه‌ی ‌دروس تخصصی توسط اساتید دانشکده‌ی مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی شریف 🖋 دریافت گواهی رسمی دوزبانه از طرف دانشگاه صنعتی شریف پس از گذراندن هر دوره‌ی آموزشی تخصصی

📼 در این صفحه می‌توانید جزئیات دوره‌های ترم تابستان را مشاهده کنید. 🔗 مهلت ثبت‌نام: تا ۳۱ خردادماه 🗓 تاریخ برگزاری: از ۹ تیرماه تا ۸ شهریورماه 🔵 جهت دریافت کد تخفیف برای ثبت‌نام زودهنگام با اکانت پشتیبانی میکرومستر ارتباط بگیرید. ❓ برای ثبت‌نام و کسب اطلاعات بیشتر به وب‌سایت آموزش‌های تخصصی شریف مراجعه کنید: 🔗 micro.ce.sharif.edu 🎲 میکرومستر، آموزش شریفی برای همه! 🌐 MicroMaster➕🌐 LinkedIn 🌐 @micromaster_sharif

📼 «کانال جدید دوره‌های آموزشی میکرومستر»

🔹برای اطلاع از اخبار و جزئیات برگزاری ترم‌های آتی دوره‌ی آموزشی میکرومستر، کانال جدید آموزش‌های تخصصی دانشکده مهندسی کامپیوتر به آدرس زیر را دنبال کنید: ✈️ @Micromaster_Sharif

❗️ شایان ذکر است که تمامی اطلاع‌رسانی‌های جدید، از طریق کانال بالا انجام خواهند شد و فعالیت این کانال طی هفته‌های آتی به پایان می‌رسد. 🎲 میکرومستر، آموزش شریفی برای همه! [ Telegram | LinkedIn | MicroMaster ]

◀️ انواع Agent‌ ها ✔️Reflex Agent 🔗 این نوع Agent‌ ها در هر لحظه از زمان، با توجه به ادراک از همان لحظه رفتار می‌کنند. ✔️Goal-based Agent 🔗 این نوع Agent‌ ها با مجموعه سوال‌های What-If خیلی سروکار دارند که بر اساس حالات و Action‌ های مختلف آینده پیش‌بینی می‌کنند و به طور کلی تصمیم‌گیری آن‌ها بر این اساس است که رفتار محیط در آینده چگونه خواهد بود. ✔️Utility-based Agent 🔗 نوع خاصی از Agent‌ های Goal-based هستند که چند هدف دارند و به هر هدف وزنی را اختصاص می‌دهند تا با ترکیب این وزن‌ها با یکدیگر Utility Function را به‌دست آورند و با بیشینه کردن آن به هدف می‌رسند. این نوع Agent‌ ها گاهی برای محیط‌هایی که همه چیز قطعی نیست و تصادف و احتمالات در محیط داریم، استفاده می‌شوند و Action‌ ها بر اساس محیط انجام می‌شوند. 🎲 میکرومستر، آموزش شریف برای همه! [ Telegram | LinkedIn | MicroMaster ]

◀️ تعریف Rationality 🧠 برای تعریف Rationality یک Agent نیاز به یک معیار داریم که می‌توان آن را با یک تابع Utility تعریف کرد؛ تابعی که وابسته به اعمال Agent ما و محیط است. هدف‌گذاری ما این است که Action‌ های Agent، تابع Utility را بیشینه کنند. از آن‌جایی که که در بسیاری از مواقع، قطعیت در محیط‌های ما وجود ندارد، معنای Rational بودن به بیشینه کردن Expected Utility اشاره دارد. به همین دلیل مفاهیم Maximization، Expectation و Utility سه سنگ بنای هوش مصنوعی هستند. ❌ با توجه به تعریفی که تا کنون از Rationality ارائه شد، مفهوم تصمیم Rational را دریافتیم. حالا خوب است به این بپردازیم که Rationality به چه چیزی اطلاق نمی‌شود: ✔️ رفتار Rational به معنای همه‌چیز‌دان (Omniscient) بودن نیست و دریافت‌های Agent از محیط ممکن است همه‌ی دیتای مورد نیاز را فراهم نکنند. ✔️ رفتار Rational به معنای پیشگو و دانا بودن (Clairvoyant) نیست. ✔️ رفتار Rational موفق بودن را نیز تضمین نمی‌کند و ممکن است Agent ما در نهایت Action درستی را انجام ندهد. 🎲 میکرومستر، آموزش شریف برای همه! [ Telegram | LinkedIn | MicroMaster ]

◀️ هوش مصنوعی و بهداشت روان ❤ در حالی که جهان به سمت فناوری‌های پیشرفته‌تر پیش می‌رود، هوش مصنوعی (AI) در حوزه بهداشت روان نیز نقش افزاینده‌ای پیدا کرده است. AI قادر است به ارائه حمایت عاطفی و مشاوره‌های اولیه به افرادی که به دنبال کمک در زمینه مسائل روانشناختی هستند، بپردازد. از طریق چت‌بات‌های هوشمند و برنامه‌های مبتنی بر AI که طراحی شده‌اند تا به کاربران گوش دهند و پاسخ‌های مفید ارائه دهند، این فناوری می‌تواند در دسترس بودن منابع بهداشت روان را افزایش دهد و کمک کند تا افراد احساس تنهایی و انزوا کمتری کنند. 🤖 علاوه بر این، AI می‌تواند در تشخیص زودهنگام نشانه‌های اختلالات روانی و بهبود دقت تشخیص‌ها نیز کمک کند. با تحلیل الگوهای گفتار و نوشتار، هوش مصنوعی قادر به شناسایی علائم هشدار دهنده است که ممکن است نیاز به مداخله فوری داشته باشند. این پتانسیل AI برای کمک به حرفه‌های پزشکی در ارائه مراقبت‌های بهتر و جلوگیری از پیشرفت بیماری‌ها، بی‌نظیر است و نشان‌دهنده اهمیت فناوری در تقویت سلامت روانی جوامع ما است. 🎲 میکرومستر، آموزش شریف برای همه! [ Telegram | LinkedIn | MicroMaster ]

◀️ هوش مصنوعی و علم داده‌ها 🎲 هوش مصنوعی (AI) و علم داده‌ها دو روی یک سکه در دنیای تکنولوژی امروزی هستند، با قدرت تبدیل داده‌های خام به بینش‌های ارزشمند که می‌توانند در تصمیم‌گیری‌های کلیدی نقش داشته باشند. علم داده‌ها به معنای جمع‌آوری، پاک‌سازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها است، در حالی که AI به ما قدرت می‌دهد تا از این داده‌ها برای یادگیری، پیش‌بینی و اتخاذ تصمیم‌های هوشمندانه استفاده کنیم. با هم، این دو حوزه قادرند به ما در حل مسائل پیچیده، از بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار گرفته تا مقابله با چالش‌های جهانی کمک کنند. 📼 تکامل AI و علم داده‌ها امکان ایجاد مدل‌های پیش‌بینی‌کننده و توصیه‌گر را فراهم آورده است که می‌توانند در بخش‌های مختلفی مانند سلامت، تجارت، محیط زیست و بسیاری دیگر از زمینه‌ها تاثیرگذار باشند. این فناوری‌ها به شرکت‌ها اجازه می‌دهند تا داده‌های بزرگ را به طور مؤثر مدیریت کنند، بینش‌های عمیق‌تری کسب کنند و رویکردهای نوآورانه‌ای را در ارائه محصولات و خدمات خود به کار ببرند. 🎲 میکرومستر، آموزش شریف برای همه! [ Telegram | LinkedIn | MicroMaster ]

◀️ هوش مصنوعی در مدیریت بحران 🔗 در مواقع بحرانی مانند زلزله‌ها، سیل‌ها، و شیوع بیماری‌ها، هوش مصنوعی (AI) می‌تواند نقش حیاتی در مدیریت واکنش‌ها ایفا کند. از طریق تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده، AI به تیم‌های امداد و نجات کمک می‌کند تا اطلاعات مهم را شناسایی و اولویت‌بندی کنند، به این ترتیب که منابع موجود را به شیوه‌ای کارآمد به مناطق نیازمند هدایت کنند. همچنین، هوش مصنوعی می‌تواند در پیش‌بینی وضعیت‌های بحرانی آینده به منظور آمادگی بهتر و کاهش خسارات مفید واقع شود. 🔄 فناوری‌های مبتنی بر AI مانند پهپادهای خودران و ربات‌های اکتشافی می‌توانند در شناسایی قربانیان و ارزیابی خسارات در مناطق دسترسی‌ناپذیر نقش مؤثری داشته باشند. به علاوه، سیستم‌های هشدار زودهنگام مبتنی بر هوش مصنوعی قادر به ارائه اطلاعات حیاتی به مردم قبل از وقوع فاجعه هستند، که می‌تواند به نجات جان افراد کمک کند. نقش AI در مدیریت بحران نشان‌دهنده توانایی فناوری در بهبود واکنش‌های انسانی به شرایط اضطراری و کاهش تأثیرات منفی آن‌ها بر جوامع است. 🎲 میکرومستر، آموزش شریف برای همه! [ Telegram | LinkedIn | MicroMaster ]

◀️ هوش مصنوعی و بهینه‌سازی حمل و نقل 🚗 هوش مصنوعی (AI) توانایی انقلابی کردن سیستم‌های حمل و نقل را دارد، از جمله بهبود ایمنی، کاهش ترافیک، و افزایش کارایی. با استفاده از تکنولوژی‌های AI مانند یادگیری ماشین و تحلیل بزرگ داده‌ها، می‌توان ترافیک را به صورت زمان واقعی تجزیه و تحلیل کرد و مسیرهای بهینه را برای کاهش ازدحام و زمان سفر پیشنهاد داد. همچنین، AI می‌تواند در پیش‌بینی و پیشگیری از حوادث جاده‌ای با تجزیه و تحلیل رفتار رانندگان و شرایط جاده‌ای نقش داشته باشد. 📌 فناوری‌های مبتنی بر AI همچنین در توسعه واحد‌های حمل و نقل خودران که می‌توانند به طور خودکار ناوبری کنند، پیشرو هستند. این خودروها با توانایی خود برای تشخیص موانع و اتخاذ تصمیم‌های سریع، قادر به کاهش تصادفات و افزایش ایمنی جاده‌ها هستند. نهایتاً، این فناوری‌ها به سمت سیستم‌های حمل و نقل هوشمند پیش می‌روند که می‌توانند با کارایی بالا و بدون تأثیر منفی بر محیط زیست، نیازهای حمل و نقلی را برآورده سازند. 🎲 میکرومستر، آموزش شریف برای همه! [ Telegram | LinkedIn | MicroMaster ]

◀️ هوش مصنوعی در کاوش فضایی 🔎 هوش مصنوعی (AI) در کاوش فضایی نقش کلیدی ایفا می‌کند، با توانایی خود در پردازش و تحلیل داده‌های حجیم فضایی که توسط تلسکوپ‌ها، ماهواره‌ها، و کاوشگرهای فضایی جمع‌آوری می‌شود. AI به دانشمندان کمک می‌کند تا درک بهتری از کیهان پیدا کنند، از کشف سیارات جدید گرفته تا فهم پدیده‌های فضایی مانند سیاه‌چاله‌ها و ابرنواخترها. با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته، هوش مصنوعی می‌تواند پتانسیل حیات در سیارات دیگر را ارزیابی کند، مسیر را برای کاوش‌های آینده فضایی هموار سازد. 🎙 علاوه بر تحلیل داده‌ها، AI در ناوبری و کنترل مأموریت‌های فضایی بدون سرنشین نقش مهمی دارد. سیستم‌های هوشمند قادر به انجام تصمیم‌گیری‌های لحظه‌ای هستند، از جمله تعیین مسیر و اجتناب از موانع، بدون نیاز به دخالت مستقیم انسان. این امکانات به افزایش ایمنی و کارایی مأموریت‌های فضایی کمک کرده و افق‌های جدیدی در کاوش فضا را گشوده است. 🎲 میکرومستر، آموزش شریف برای همه! [ Telegram | LinkedIn | MicroMaster ]

◀️ هوش مصنوعی و نوآوری در تولید ⚙ هوش مصنوعی (AI) دارای تأثیر عمیقی بر صنعت تولید است، از افزایش بهره‌وری گرفته تا نوآوری در فرآیندهای تولید. AI امکان اتوماسیون فرآیندها را فراهم می‌آورد، که منجر به کاهش خطاها، بهبود کیفیت محصول، و کاهش زمان تولید می‌شود. سیستم‌های هوشمند قادر به پیش‌بینی نیازهای تولید و تنظیم خودکار برنامه‌های تولید بر اساس تقاضای بازار هستند، ارائه راه‌حل‌های مقیاس‌پذیر و انعطاف‌پذیر که به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا با تغییرات سریع بازار سازگار شوند. ⏲ علاوه بر بهینه‌سازی فرآیندهای تولید، AI در توسعه محصول نیز نقش مهمی ایفا می‌کند. از طریق تجزیه و تحلیل داده‌های جمع‌آوری شده از بازخوردهای مشتریان و روندهای بازار، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به شناسایی فرصت‌های نوآوری در محصولات جدید کمک کنند. این فرآیند به شرکت‌ها امکان می‌دهد تا محصولاتی را توسعه دهند که به طور دقیق‌تری با نیازها و ترجیحات مشتریان مطابقت دارند، افزایش رضایت مشتری و مزیت رقابتی در بازار. 🎲 میکرومستر، آموزش شریف برای همه! [ Telegram | LinkedIn | MicroMaster ]