شبکه‌های عصبی مصنوعی:
1. مفهوم شبکه عصبی:
شبکه عصبی مصنوعی یک مدل محاسباتی است که از نحوه عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده است. این شبکه‌ها از مجموعه‌ای از واحدها (نکات یا نورون‌ها) تشکیل شده‌اند که از طریق روابطی به نام وزن‌ها به یکدیگر متصل هستند. این شبکه‌ها قادر به پردازش اطلاعات و یادگیری از تجربیات خود از طریق تنظیم وزن‌ها بر اساس داده‌های ورودی هستند. شبکه‌های عصبی معمولاً به سه لایه اصلی تقسیم می‌شوند:
– لایه ورودی: داده‌های اولیه را دریافت می‌کند.
– لایه‌های مخفی: عملیات محاسباتی پیچیده و پردازش داده‌ها را انجام می‌دهند.
– لایه خروجی: نتایج نهایی را ارائه می‌دهد.
2. یادگیری عمیق (Deep Learning):
یادگیری عمیق یکی از شاخه‌های یادگیری ماشین است که به طور خاص بر پایه شبکه‌های عصبی با لایه‌های متعدد (شبکه‌های عصبی عمیق) تمرکز دارد. یادگیری عمیق مقدار زیادی از داده‌ها را پردازش می‌کند، که این امکان را به مدل‌ها می‌دهد تا الگوها و ویژگی‌ها را بدون نیاز به برنامه‌نویسی خاص یاد بگیرند. یادگیری عمیق در بسیاری از برنامه‌های پیشرفته مانند شناسایی تصاویر، پردازش زبان طبیعی و رانندگی خودکار استفاده می‌شود.
