طراحی سیستم های خودکار هوش مصنوعی
- سال انتشار: 1404
- محل انتشار: اولین همایش بین المللی راهبرد های تربیت معلمان پژوهنده در آموزش و پرورش
- کد COI اختصاصی: CTSTE01_0676
- زبان مقاله: فارسی
- تعداد مشاهده: 60
نویسندگان
کارشناسی مترجمی زبان انگلیسی؛ دبیر زبان انگلیسی؛ استان فارس؛ شهرستان سرچهان
کارشناسی آموزش و پرورش ابتدایی؛ دانشجو؛ اصفهان؛ شهرستان فریدن؛ شهر داران
فوق دیپلم آموزش ابتدایی؛ آموزگار؛ اهواز؛ شهر امیدیه
چکیده
در سال های اخیر، سیستم های خودکار مبتنی بر هوش مصنوعی (AI) به یکی از ارکان اساسی فناوری های نوین در صنایع مختلف تبدیل شده اند. این سیستم ها قادر به انجام وظایف پیچیده بدون نیاز به مداخله مستقیم انسانی هستند و از الگوریتم های پیشرفته یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای پردازش داده ها، تحلیل اطلاعات و اتخاذ تصمیمات استفاده می کنند. از جمله کاربردهای برجسته این سیستم ها می توان به پزشکی، خودروهای خودران، تجارت الکترونیک، و امنیت سایبری اشاره کرد. سیستم های خودکار به ویژه در حوزه هایی مانند تشخیص بیماری ها، پیش بینی روند بازار، و مدیریت ترافیک به طور چشم گیری کارایی و دقت را افزایش داده اند. طراحی این سیستم ها نیازمند توجه ویژه به مسائل مختلفی از جمله انتخاب الگوریتم های مناسب، جمع آوری و پردازش داده های باکیفیت، و ارزیابی دقیق عملکرد مدل ها است. به علاوه، مسائل مرتبط با شفافیت مدل ها، قابلیت توضیح تصمیمات و حفظ حریم خصوصی داده ها از جمله چالش های اصلی در توسعه سیستم های هوش مصنوعی هستند. با وجود پیشرفت های قابل توجه در این حوزه، هنوز هم چالش هایی نظیر پیچیدگی الگوریتم ها، نیاز به داده های بیشتر و با کیفیت تر، و کمبود شفافیت در تصمیمات مدل ها وجود دارد. این مقاله به بررسی روند طراحی سیستم های خودکار هوش مصنوعی، از جمله مراحل جمع آوری داده ها، انتخاب الگوریتم های مناسب، آموزش مدل ها، ارزیابی عملکرد، و پیاده سازی آن ها پرداخته است. همچنین، چالش های موجود در این زمینه از جمله مشکلات امنیتی، حریم خصوصی، و پیچیدگی مدل ها مورد تحلیل قرار گرفته و راهکارهای پیشنهادی برای بهبود این سیستم ها ارائه خواهد شد. در نهایت، آینده سیستم های خودکار هوش مصنوعی با پیشرفت های مستمر در یادگیری ترکیبی، تعامل انسان-ماشین، و کاربردهای خودران، مورد بحث قرار می گیرد. این مقاله به منظور ارائه یک دیدگاه جامع از وضعیت کنونی و روندهای آینده سیستم های خودکار هوش مصنوعی نوشته شده است و تلاش دارد تا محققان و توسعه دهندگان این حوزه را در جهت بهبود و بهینه سازی این سیستم ها راهنمایی کند.کلیدواژه ها
سیستم های خودکار هوش مصنوعی, یادگیری ماشین, یادگیری عمیق, شفافیت مدل هامقالات مرتبط جدید
- قدرت رنگ ها در کلاس درس: بررسی تاثیر رنگ ها و نقوش بر انگیزه و یادگیری دانش آموزان
- بررسی اثرات تقویت هوش هیجانی بر بهبود تعاملات اجتماعی و کیفیت یادگیری دانش آموزان
- تاثیر وفاق و همبستگی در محیط های آموزشی و اثر آن بر اعتلای ایران اسلامی
- نقش آموزش و پرورش در توانمندسازی معلمان برای پاسخ به نیازهای دانش آموزان نسل جدید
- تحلیل جامع سواد دیجیتال معلمان و تاثیر آن بر ابعاد کیفیت آموزش آنلاین
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.