فوتونیک در هوش مصنوعی

فوتونیک در هوش مصنوعی

تکنیک های هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل داده برای شبکه های نوری

الگوریتم یادگیری ماشین

هوش مصنوعی به شبیه‌سازی هوش انسان در ماشین‌هایی گفته می‌شود که طوری برنامه‌ریزی شده‌اند که مانند انسان‌ها فکر کنند و اعمال آن‌ها را تقلید کنند. این مهم ترین روش جدید در تحقیقات علمی از زمان پذیرش مکانیک کوانتومی است و راهبردهای هیجان انگیزی را در زمینه های مختلف علم و فناوری ارائه می دهد.

طبقه بندی هوش مصنوعی: هوش مصنوعی اغلب به دو دسته مختلف تقسیم می شود. آن ها هستند

1. هوش مصنوعی ضعیف مظهر سیستمی است که برای انجام یک کار خاص طراحی شده است.

2. سیستم‌های هوش مصنوعی قوی، سیستم‌هایی هستند که وظایفی را انجام می‌دهند که شبیه انسان در نظر گرفته می‌شوند.

اینها معمولاً سیستم های پیچیده تر و پیچیده تر هستند. آن‌ها طوری برنامه‌ریزی شده‌اند که موقعیت‌هایی را مدیریت کنند که در طی آن‌ها باید بدون دخالت فردی مشکل را حل کنند. این نوع سیستم ها اغلب در کاربردهایی مانند اتومبیل های خودران یا در اتاق های عمل بیمارستان یافت می شوند.

فراگیری ماشین

یادگیری ماشینی یک سیستم کامپیوتری را قادر می‌سازد تا با استفاده از داده‌های تاریخی، بدون برنامه‌ریزی صریح، پیش‌بینی‌هایی را شکل دهد یا تصمیم‌گیری کند. یادگیری ماشینی از حجم عظیمی از داده‌های ساختاریافته و نیمه ساختاریافته استفاده می‌کند تا یک مدل یادگیری ماشینی بتواند نتایج دقیقی تولید کند یا پیش‌بینی‌هایی را ارائه دهد که بر روی آن داده‌ها پشتیبانی می‌شوند.