معنی اصطلاح تخصصی هوش مصنوعی

در زمینه هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)، اصطلاحات زیادی وجود دارند که هر کدام به مفاهیم خاصی اشاره دارند. در اینجا تعدادی از اصطلاحات تخصصی رایج و معانی آنها را آورده‌ام:

1. یادگیری ماشین (Machine Learning)

تعریف: شاخه‌ای از هوش مصنوعی که به مدل‌ها و الگوریتم‌ها برای آموزش خودکار از داده‌ها بدون نیاز به برنامه‌نویسی دقیق و دستی اشاره دارد. در این فرآیند، سیستم‌ها از داده‌ها یاد می‌گیرند و سپس قادر به پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری هستند.

2. یادگیری عمیق (Deep Learning)

تعریف: یکی از زیرمجموعه‌های یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی استفاده می‌کند تا الگوها و ویژگی‌ها را در داده‌های پیچیده‌تر (مثل تصویر، صدا، یا زبان) شبیه‌سازی کند. شبکه‌های عصبی با چندین لایه (لایه‌های عمیق) قادر به یادگیری و استخراج ویژگی‌های پیچیده از داده‌ها هستند.

3. شبکه عصبی (Neural Network)

تعریف: الگوریتمی الهام گرفته از ساختار مغز انسان که برای یادگیری و شبیه‌سازی فرآیندهای شناختی استفاده می‌شود. شبکه‌های عصبی از واحدهای پردازشی به نام نورون‌ها تشکیل شده‌اند که به‌طور مشابه با نورون‌های مغز عمل می‌کنند.

4. الگوریتم ژنتیکی (Genetic Algorithm)

تعریف: الگوریتمی که بر اساس اصول انتخاب طبیعی و تکامل در طبیعت طراحی شده است. در این الگوریتم، از عملیات‌هایی مانند مقابله، جهش، و انتخاب طبیعی برای حل مسائل پیچیده استفاده می‌شود.

5. پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing - NLP)

تعریف: یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی که به تعامل کامپیوتر با زبان‌های انسانی می‌پردازد. این فرآیند شامل تحلیل، درک و تولید زبان طبیعی است، مانند ترجمه ماشینی، تجزیه و تحلیل احساسات، و دستیاران صوتی.

6. بینایی ماشین (Computer Vision)

تعریف: شاخه‌ای از هوش مصنوعی که به تفسیر و تحلیل تصاویر و ویدئوها می‌پردازد. بینایی ماشین به ماشین‌ها این امکان را می‌دهد که از تصاویر دنیای واقعی ویژگی‌ها و الگوها را استخراج کنند، مشابه عملکرد چشم انسان.

7. تصمیم‌گیری خودکار (Autonomous Decision-Making)

تعریف: توانایی یک سیستم هوش مصنوعی برای اتخاذ تصمیمات مستقل بدون نیاز به دخالت انسان، معمولاً در زمینه‌هایی مانند خودروهای خودران یا روبات‌های صنعتی.

8. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

تعریف: روشی از یادگیری ماشین که در آن سیستم با دریافت پاداش یا تنبیه پس از انجام هر عمل، به یادگیری و بهینه‌سازی رفتارهای خود می‌پردازد. این الگوریتم‌ها اغلب برای حل مسائل مربوط به تصمیم‌گیری در محیط‌های پویا استفاده می‌شوند.