دانلود جزوه هوش مصنوعی

جزوه هوش مصنوعی
دانلود جزوه

 

 

 

 

 

 

 

 

 

هوش مصنوعی به عنوان یک زمینه فناورانه بسیار پررنگ و پویا، به مطالعه و توسعه سیستم‌ها و برنامه‌های کامپیوتری مبتنی بر الگوریتم‌ها و مدل‌های ریاضی با هدف تقلید قابلیت‌ها و عملکردهای انسانی می‌پردازد. هوش مصنوعی در بسیاری از زمینه‌ها اثرگذار است، از طراحی ربات‌ها و سیستم‌های خودران تا تشخیص الگوها و ترجمه زبان.

یکی از جنبه‌های مهم هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی است. این روش با استفاده از الگوریتم‌های خاص، به کامپیوترها امکان می‌دهد تا از داده‌های ورودی بیاموزند و الگوها و ارتباطات را درک کنند. این توانمندی مهم در زمینه تشخیص تصاویر، ترجمه متون، و حل مسائل پیچیده به کار می‌رود.

در حوزه پردازش زبان طبیعی، هوش مصنوعی توانمندی‌های متقدمی دارد. این قابلیت به کامپیوترها این امکان را می‌دهد که متون را تفسیر و درک کرده، پرسش‌ها را پاسخ دهند و حتی زبان‌ها را به یکدیگر ترجمه کنند.

در زمینه بهینه‌سازی و تصمیم‌گیری، هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های پیشرفته، به بهبود فرآیندهای تصمیم‌گیری و بهره‌وری در مسائل پیچیده کمک می‌کند. این تکنولوژی نقش بسزایی در بهبود عملکرد سیستم‌های صنعتی و تجاری ایفا می‌کند.

هوش مصنوعی نیز در توسعه و پیشرفت حوزه رباتیک و سیستم‌های خودران از اهمیت فراوانی برخوردار است. ربات‌های هوشمند که با استفاده از هوش مصنوعی کنترل و عمل می‌کنند، در زمینه‌های مختلف از جمله خدمات پزشکی، خدمات مسافرتی، و کشاورزی به کار می‌روند.

در حوزه امنیت و تشخیص نقض‌ها، هوش مصنوعی نقش مهمی بازی می‌کند. سیستم‌های تشخیص تهدیدها و حفاظت از اطلاعات با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی توانمند شده‌اند.

در کل، هوش مصنوعی به عنوان یک فناوری نوین، تحولات چشمگیری در مختلف زمینه‌ها ایجاد کرده است. این تکنولوژی با امکانات بی‌پایانی که ارائه می‌دهد، در جهت بهبود زندگی انسان‌ها و حل مسائل پیچیده اجتماعی و صنعتی به کار می‌رود.

 

انسان را به عنوان دانلود هوشمندترین موجود در نظر بگیریم.می خواهیم هوش مصنوعی تولید کنیم که هوشمند باشد .لذا باید سیستمی تولید کنیم که هوشمند باشد.لذا باید سیستمی تولید کنیم که جزوه شبیه عملکرد انسان دارد.در سال 1950 آقای تورینگ چنین نظریه ای داد . یعنی
سیستمی را هوشمند در نظر گرفت که عملکردی شبیه انسان داشته باشد و بدین منظور برای بررسی هوشمندی ،تست تورینگ را مطرح کرد.
1.1.تست تورینگ:

در تست تورینگ فرض می کنیم 2 اتاق و 1 داور هوش مصنوعی که داور از داخل اتاق خبری ندارد.در یک اتاق انسان و در اتاق دیگر سیستم هوشمندانه قرار گرفته است. داور شروع به پرسیدن سوال از هر 2 اتاق می کند. اگر داور دانلود جزوه هوش مصنوعی تشخیص دهد که در کدام اتاق سیستم و در کدام اتاق انسان قرار گرفته
،به آن سیستم ،سیستم هوشمند می گویند.
1.2.اشکال این دیدگاه
اگر فرض کنیم داور یک رادیکال یک عدد خیلی بزرگ تقسیم بر یک عدد بزرگ را بپرسد.انسان قادر به پاسخگویی نیست،اما سیستم سریعا جواب می دهد و آن را به داور اعلم می کند.لذا از این طریق می فهمد که کدام انسان و کدام سیستم است.حال طبق تست تورینگ ،سیستمی هوشمند است که نه از انسان بهتر باشد نه بدتر.بلکه دقیقا مثل انسان باشد.
2. مانند انسان فکر کردن Thinking humanly
به سیستمی هوشمند گوییم که عملکردش بهتر باشد.در این روش کار را بررسی می کنیم و
به داور نیاز نداریم.مثل در بازی شطرنج اگر 3 مرحله بعد یا 23 مرحله بعد را پیش بینی کند،به بازی که در آن 23 مرحله بعد پیش بینی می شود،هوشمندتر است.
این دیدگاه خوب نیست چون طرز فکر انسان یک معیار است و پیچیده می باشد.
Think rationally طرز فکر معقول.3
عملکرد دانلود داشته باشد.

برای مثال اگر برای سیستمی 10 کلمه تعریف کنیم به هر کلمه خاصی انجام می دهد.حال اگر کلمه دیگری را برای آن تعریف کنیم اگر برنامه سیستم به هم نخورد ،قطعا یکی از کلمات و
دستورات قطعی پاک می شود.حال اگر به انسان کار دیگری بدهیم بر کارهای قبل این کار را یاد می گیرد.
فصل 2.
عامل های هوشمند
عامل: یک موجودیت است که با محیط اطرافش در تقابل است ،یعنی توانایی درک محیط را دارد و می تواند روی محیط تاثیر بگذارد.
هر عامل سنسور یا حسگر دارد.
حسگر(percept): حسگر یا سنسور ابزار درک محیط است و عامل می تواند به وسیله حسگرها ، را درک کند.

دانلود جزوه هوش مصنوعی pdf

که عامل بوسیله آنها می تواند روی محیط تاثیر ابزار خروجی هستند. و به عملی که عامل انجام می دهد actionگویند .
برنامه عامل: قسمت تصمیم گیریست.هر عامل با دریافت یک percept به یک قسمت تصمیم گیری دارد تا آن در شرایط مختلف، action را انجام دهد.
به عبارت دیگر دنباله ای از percept ها منجر به action می شود.
درک: داده ای که از محیط دریافت می شود.
دنباله ادراک: مجموعه داده که از محیط دریافت می شود.
تابع عامل :به وسیله آن رفتار عامل را تعریف می کنیم.به شکلی که این رفتارها باید به دنباله ادراک نگاشت می شود،عمل یا فعالیت را انجام دهد.
F p: * A
معیار کارایی: درجه موفقیت یک عامل را مشخص می کند. هر چه نتیجه بهتر باشد ، درجه موفقیت بال تر است. این معیار با توجه به چیزهایی که در نظرمان است تعیین می شود.
آیا عاملی که خروجی معیار کارایی دانلود دارد عامل بهتر است؟
معقول نیست،عاملی خوب است که روابط داشته باشد یعنی با توجه به شرایط در نظر گرفته شده که از عامل انتظار داریم.
رفتار عقلیی:
وقتی از عاملی نسبت به انتظاری که از آن عامل در آن شرایط دارد به حد اکثر انتظار می رسد ،رفتار عقلیی دارد. به 4 عامل بستگی دارد:
1.معیار کارایی: بیشترین مقدار ممکن باید باشد.
2.دانش قبلی عامل نسبت به محیط: داشتن دانش قبلی باعث بال رفتن انتظار می شود.
3.فعالیت هایی که عامل می تواند انجام دهد: از دانلود جزوه هوش مصنوعی به اندازه تواناییشان باید انتظار داشت.
4.دنباله ادراک عامل :نشان دهنده شرایط محیط
عامل معقول:
با توجه به دانش قبلی که در اختیار است و هوش مصنوعی که در فعالیت ها و دنباله ادراک دارد، معیار کاراییش را به حداکثر میزان خودش برساند.
عامل جامع :
عاملی که همه چیز درباره محیط اطراف جزوه در هر لحظه بداند.مثل شطرنج
عامل خودمختار:
عاملی که بدون توجه به دانلود جزوه هوش مصنوعی اولیه و فقط با توجه به ادراکات شخصی خودش تصمیم گیری کند .حال اگر عاملی هیچ یک از این دانش ها را نداشته باشد،هیچ چیزی نمیداند و با توجه به اطلعاتی که از محیط دریافت می کند،تصمیم می گیرد.
عاملی که خود 0 است فقط بر پایه که به ان می دهد عمل می کند.
*خود مختار عاملی که وجود دارد انسان است.
قابلیت یاد گیری:یعنی با توجه به شرایط محیط،دانش خود را افزایش دهد.عاملی قابلیت یاد گیری داشته باشد،طی بروز زمان بال می رود.
اگر عامل خود مختار 100% باشد،دانلود جزوه هوش مصنوعی ان صفر است. یک چنین عاملی ،قطعا نیاز به یاد گیری دارد.
عاملی که خود مختاری ان صفر باشد،تواند عامل معقول باشد.
عامل خود مختار، دارای معیار کارایی صفر است و اگر قابلیت یاد گیری داشته باشد معیار کارایی آن افزایش می یابد،اما اگر قابلیت یاد گیری نداشته باشدمعیار کارایی آن همچنان صفر نمی ماند و دیگر ان عامل بدرد نمی خورد.
عاملی که خود مختاری باشد،رابطه ان با معقول بودن چیست؟(ایا می تواند معقول باشد؟)
محیط:چیزی که عامل را احاطه کرده است.تعریف کلی محیط،کل دنیا می شود.
محیط کاری:محیطی که به روی یک عامل تعریف شده است،محیطی است که عامل با ان سرو کار دارد.
*ممکن است چند عامل،محیط یکسان داشته باشد،اما محیط کاری ان متفاوت باشد.
محیط کاری خاصیت هایی دارد که به 6دسته تقسیم می شود:
1.این محیط می تواند کامل قابل مشاهده باشد(یعنی محیطی که عامل به کل محیط اشراف داشته باشد)
عامل اگر omni scienceباشد،محیط ان نیز کامل قابل مشاهده است و بلعکس
جزئی قابل مشاهده:محیطی است که در لحظه،عامل به کل محیط اشراف نداشته باشد.
2.قطعی در مقابل غیر قطعی

محیط قطعی محیطی است که نتیجه action های عامل،قابل پیش بینی باشد.
مثال:نتیجهaction مکش=تمیز کردن
محیط غیرقطعی:عامل نتواند نتیجه actionرا جزوه کند( مثل یک راننده تاکسی است و عمل ترمز گرفتن،گاهی وقت ترمز می گیرد و درجا می ایستد،بعضی وقت ها ترمز می گیرد می ایستد)
در این حالت ،یک حالت خاص از هوش مصنوعی داریم،به نام استراتـژیک:
که در یک محیط ممکن است،چند دانلود وجود داشته باشد،اگر عامل نتواند نتیجه actionهای بقیه را پیش بینی کند و نا معلوم باشد،اما نتیجهaction های خودش مشخص باشد، استراتـژیک است.
3.مرحله ای در مقابل ترتیبی:
ترتیبی:محیطی انتخاب هرaction در انتخاب actionهای تاثیر گذار باشد.
مرحله ای:اگر بتوانیم زمان انجام هر action یک عامل را به چند مرحله تقسیم کنیم.
هر مرحله یکسان است و به مرحله قبلی ربطی ندارد.
4. پویا در مقابل ایستا:
محیط ایستا:محیطی است که فقط با دخالت عامل ها تغییر می کند(مثل شطرنج)
محیط پویا:بدون دخالت عامل تغییر می کند.
محیط شبه پویا:محیطی است که در واقع ایستا است،اما با گذشت زمان کارایی عوض می شود.(با گذر زمان تغییر نمی کند اما امتیاز کارایی تغییر می کند)
5. گسسته در مقابل پیوسته

*اعداد گسسته :اعداد قابل شمارش هستند.
*اعداد پیوسته : مثل اعداد حقیقی که بین هردو،بی نهایت عدد دیگر است
محیط گسسته:محیطی است که حالت های محیط قابل شمارش است،
محیط پیوسته:(مثل بازی فوتبال و راننده تاکسی)
6. تک عاملی در مقابل چند عاملی:
*تک عاملی:فقط یک عامل در محیط وجود دارد
*چند عاملی: پیش عامل در محیط وجود دارد
ویژگی های عامل ها در محیط چند عاملی:1- یا باهم رقابت می کنند.
2- همکاری می کنند.
نکته:هر محیطی باید 6 ویژگی فوق را داشته باشد،هر کدام از ان 6 حالت ،خود 2حالت داشتند. ساختار عامل:عامل از برنامه و معماری تشکیل شده است برنامه+معماری=عامل
برنامه عامل:با توجه به دریافتی تصمیم می گیرد که چه کارهایی انجام دهد.
سبب می شود بگوییم هوشمند است یا نه،که برنامه ان خوب باشد یا نه.
دسته بندی انواع برنامه عامل

 

دانلود رایگان خلاصه کتاب جزوه هوش مصنوعی

1.عامل های واکنشی ساده:
عامل هایی هستند که actionهایشان،واکنشی است در مقابل  که در هر لحظه دریافت می کند.
2.عامل های مدل گرا:
عامل ما یک مدل از محیط است،عامل باید که در گذشته اتفاق افتاده است،در حافظه نگه داری کند.
3.عامل های هدف گرا:
بر اینکه یکسریaction را به صورت واکنشی ساده و یکسری actionها به صورت واکنشی مدل گرا انجام می دهد و یکسری از actionهایش بر اساس ریدن به هدف انجام می دهد،این عامل کارایی چندانی ،بیش تری دارد.
4.عامل های سودمند:
کامل عامل هاست،3 عامل فوق را شامل می شود
5.عامل های یادگیرنده:
عاملی است که بتواند دانش درونی خود را افزایش دهد وبر اساس ان بتواند تصمیم گیری کند(4 عامل فوق را شامل می شود)
3 فصل
در این قسمت در خصوص طراحی عاملهایی با ویژگی های( قابل مشاهده،قطعی،گسسته،ترتیبی)صحبت خواهیم کرد.
هدف: طراحی عاملهایی که محیطشان ویژگی های**را داشته باشد.
عامل که طراحی می کنیم یک عامل هدف گراست.یعنی برا رسیدن به یک هدف این عامل را طراحی .
مثال 1. پازل 8تایی

حل:اجزای مساله را به عنوان ورودی برای عامل حل مساله می دهیم و خروجی آن راه حل مساله است.
اجزا مساله عبارتند از:
1.حالت اولیه: دانلود جزوه هوش مصنوعی که مساله می خواهد از آنجا شروع شود .
2.مجموعه ای از عملیات ممکن: مجموعه action  عامل را برایش تعریف می کنیم.
تابع که تمام action که در مسیر تعریف می شوند .
3.آزمون هدف: تابعی که مشخص می کند یک حالت جواب هست یا نه و خروجی این تابع فقط
.است no یا yes
مثال:برای دانلود موقعیت وزیرها آزمون هدف است.
4.تابع هزینه :در مسیرهایی معنی می دهد که action های مختلف از نظر هزینه با هم متفاوتند.
حل مساله با جستجو:
4نوع مساله داریم:
1.مساله تک : مساله ای که در هر دقیقه می دانیم در چه حالتی هستیم.
2.مساله چند : مساله ای که در هر لحظه چند حالت مختلف داریم و در هر لحظه بدانیم که در چه حالتی هستیم.زمانی اتفاق می افتد که عامل ناقص باشند.
3.مسائل احتمالی: مساله ای که محیط خود به خود تغییر (محیط پویا)
4.مسائل اکتشافی: مسائلی که در هر لحظه نیاز داریم دائما با محیط تبادل کنیم. طراحی مسائلی که احتمالی و اکتشافی نیستند:
عاملی که می خواهد یک مساله را حل کند معیار کارایی زیر را دارد:
آیا عامل طراحی شده ،می تواند مساله را حل کند.
آیا مسیر،مسیر خوبی هست؟

بررسی مسیر جواب(خروجی)
1.کامل بودن: الگوریتمی که بتواند در صورت وجود جواب جوابی پیدا کند.
2.بهینه بودن(هزینه مسیر): آیا جوابی که پیدا شده، بهترین جواب است یا نه؟
بهترین جواب:جوابی که کمترین هزینه را دارد. اگر هزینه یکسان بود با کمترین تعداد actionها مورد پذیرش است.
3و 4.هزینه جستجو(زمان اجرای الگوریتم:)
مرتبه زمانی: چقدر طول می کشد که هوش مصنوعی جواب را پیدا کند.
مرتبه مکانی: در زمان اجرا به چقدر حافظه نیاز داریم.
مثال:جاروبرقی
حالتها: دو مکان که هر یک ممکن است کثیف یا تمیز باشند.لذا 8 = 2^2* 2حالت در این جهان وجود دارد
حالت اولیه: هر حالتی به عنوان حالت اولیه طراحی شود
تابع : حالتهای معتبر از سه عملیات: راست، چپ، مکش
آزمون هدف: تمیزی تمام اتاقها
هزینه مسیر: تعداد مراحل در مسیر. هر عمل ارزش 1 دارد.

مثال:پازل 8تایی:
حالت ‌: توصیف وضعیت مکان هر 8 مربع را در یکی از 6 صفحه مشخص .
فضای خالی به چپ، راست، بال و حرکت کند .
آزمون هدف: وضعیت با ساختار هدف مطابقت .
هزینه مسیر: هر قدم ارزش 1 دارد، بنابراین هزینه مسیر همان طول مسیر است.

مثال:8وزیر
از صفر خالی شروع می کنیم و عمل درج یک وزیر به خانه ای باشد که هیچ تهدیدی روی آن نیست و عملگر دوم برداشتن یک وزیر است . آزمون هدف بودن 8 وزیر در صفحه است .
تابع تخمین:در هر حالت جفت وزیر که همدیگر را تهدید می کنند را می شماریم هر چه بیشتر باشد بدتر است .زمانی که حالت بعدی را انتخاب می کنیم و حالت قبلی را از حافظه پاک می کنیم .حالت بعدی تعداد تهدید مساوی بود به رسیدیم که در این حالت تپه نوردی
شروع مجدد این را بیان می کند که کلیه حالت قبلی را از حافظه پاک می کنیم و دوباره شروع می کنیم.

درخت مساله:
درختی است که از حالت اولیه ،تمام حالت های بعدی را نشان می دهد.(ترسیم حالت مختلف مساله به صورت درخت)
یک تعریف انتزاعی است اما هیچ گاه درخت مساله به طور کامل در حافظه
نیست. اما می توان ان را در این درخت تصمیم گیری با ماست که کدام بخش درخت را به حافظه .
در ترسیم درخت مساله ممکن است به حالت تکراری بر بخوریم و برای ان نود جدید در گیریم.

گراف مساله:
در گراف مساله دور وجود دارد،در حالیکه در درخت مساله دور وجود ندارد.
گراف مساله حالت های لبه ی مساله را بصورت گراف نمایش می دهد.
در گراف مساله هر نود فقط یک حالت دارد حالت تکراری ،نود جدید رسم نمی کنیم،بلکه به صورت زیر عمل می کنیم.

اگر بخواهیم کل گراف مساله را تعداد نود که در حافظه تعداد مجموعه فضای حالت مساله است.
نکته:حالت های جواب در درخت،حالتی هستند که ان را با مربع نمایش می دهیم.
نکته: )g x):هزینه ریشه تا نود n. یعنی اگر هزینه هر actionیک باشد،در مساله درخت
هزینه ریشه تا نود h*برابر 2=(*)g h
هزینه ریشه تا نودh +برابر 3=(+)g h
نکته:اگر یک نود مشابه در درخت تکرار شود،قطعا هزینه های مسیر ان دو باهم متفاوت است.
نکته:هزینه مسیر درخت،از بال به پایین صعودی است.
روشهای جستجو:
1:نا اگاهانه(کورکورانه)
2:اگاهانه(هیورستیک)
روشهای جستجو :
1.جستجوی اول سطح:(جستجوی عرضی)سطر به سطر جستجو می شود هر سطر کامل جستجو و سپس سطر بعدی،تا به جواب برسیم(با رسیدن به اولین جواب،الگوریتم متوقف می شود)

 

 

نودهایی که هزینه یکنواختی دارند را با هم باز می کنیم.
انهایی که هزینه کمتری دارند زودتر انتخاب می شوند.
تا نودی visitنشود نمی توان حرفی در موردش زد.
وقتی نودیselect می شود فرزندانشvisit شوند.
) Selectانتخاب) : معیار خاصی داشته نود انتخاب شده و بعد فرزندان نود را توی حافظه می اوریم.
Visit(ملقات) :یک نود بیاد تو حافظه
به محض اینکه یک نود در جواب انتخاب شود،الگوریتم تمام مئ شود.
حال هزینه , ,,L P Q O را می نویسیم چون ,,جزوه دارای جواب کم و جواب را داخل هوش مصنوعی استABFL مسیر جواب است.
1/کامل بودن:بله
2/بهینه بودن:ایا تضمین می کند بهترین جواب است؟بله چون انتخاب همیشه با نود هزینه کمتر است پس همیشه بهینه است.
O(b[C*/])
4/3/پیچیدگی زمانی و پیچیدگی مکانی:
تمام نودهایی که باز می کنیم در حافظه نگه می داریم تا اخرین لحظه، پس پیچیدگی مکانی= پیچیدگی زمانی
3.جستجوی عمقی:گره ها در پایین ترین سطح درخت مرتبط می شود اما اگر به نتیجه نرسد به سراغ گره هایی در سطح کم عمق می رود.

مزیت:در نود هایی است که در حافظه نگه داری می شود.لذا پیچیدگی مکانی کم تر است.نسبت به سطحی حافظه کم تری نیاز دارد.
عیب:این روش،روشی کامل نیست زیرا ممکن است در حلقه بی نهایت نیفتیم.
بهینه بودن:نیست

پیچیدگی زمانی:
در بدترین حالت ممکن است کل درخت را پیمایش کند.
حداکثر عمق درخت=m

پیچیدگی مکانی:چون نیست همه دانلود جزوه هوش مصنوعی را نگه داریم در هر لحظه فقط باز است شاخه مورد جستجورا در حافظه نگه دارد.
4/روش جستجوی عمقی محدود(گام به گام) هوش مصنوعی بی نهایت ما تا عمق L بیشتر نرود.
روش همان روش اول عمق است با این تفاوت که محدودیت عمق داریم.جواب رسیدیم که متوقف می شود در غیر این صورت یکی به عمق اضافه می کنیم.
ابتدا عمق را 1 می گذاریم. تا رسیدن به جواب یکی یکی به L اضافه می کنیم.
کامل بودن:این الگوریتم کامل نیست.چون در حلقه بینهایت نمی افتد.
بهینه بودن: جواب پیدا شده در کمترین عمق است.اگر STEP COST ها یکسان باشد بهینه است.

5/جستجوی عمیق کننده تکراری
یک روش عمقی است، اما عملکردش به صورت اول سطح است. محدودیت L می گذاریم سپس سطر به سطر بررسی می کنیم.
کامل:هست
بهینه:نیست
بهینه مشروط:اگر step cost ها یکسان باشد بهینه است.

جستجوی کننده تکراری
روش محدودیت هزینه داریم.از ریشه شروع می کنیم و دانلود جزوه کنترل فازی pdf که فرزندانش هزینه کمتر یا مساوی صف دارند را انتخاب می کنیم. اگر به جواب نرسیدیم ان را برابر min هزینه برگها جزوه .
پیمایش به صورت عمقی است.
کامل:هست

7/جستجوی دوطرفه:
انجام دو جستجوی همزمان یکی از حالت اولیه به هدف و دیگری برعکس .برای مسایلی که بدانیم جوابشان چیست مورد استفاده است.
در این مسائل یک حالت اولیه داریم. انجام پیمایش سطحی از دو طرف است.
بر تابع دانلود تابع عقب برنده داریم.