جزوه ها

پاورپوینت هوش مصنوعی

پاورپوینت هوش مصنوعی


پاورپوینتی کامل در مورد هوش مصنوعی برگرفته از اثر استوارت راسل، پیتر نورویگ در 277 اسلاید

فهرست مطالب پاورپوینت:
فصل اول: مقدمه
فصل دوم: عاملهای هوشمند
فصل سوم: حل مسئله با جستجو
فصل چهارم: جست و جوی آگاهانه و اکتشاف
فصل پنجم: مسائل ارضای محدودیت
فصل ششم: جستجوی خصمانه
فصل هفتم : عامل های منطقی
فصل هشتم: منطق رتبه اول


تعداد مشاهده: 2124 مشاهده

فرمت فایل دانلودی:.zip

فرمت فایل اصلی: ppt

تعداد صفحات: 277

حجم فایل:2,719 کیلوبایت

 قیمت: 3,000 تومان
پس از پرداخت، لینک دانلود فایل برای شما نشان داده می شود.   پرداخت و دریافت فایل
  • راهنمای استفاده:
    مناسب جهت استفاده دانشجویان رشته کامپیوتر


  • محتوای فایل دانلودی:
    در قالب پاورپوینت 2003 و قابل ویرایش

پاورپوینت هوش مصنوعی دانلود پاورپوینت پاورپوینت کامپیوتر کامپیوتر دانلود پاورپوینت کامپیوتر پاورپوینت هوش مصنوعی پاورپوینت در مورد هوش مصنوعی
سجاد دوشنبه 6 اردیبهشت 1395 ساعت 06:01
0 نظر

بررسی کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی

بررسی کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی


بخشی از چکیده:
این تحقیق با دو هدف اصلی زیر صورت گرفته است:
1. درک اولیه ای از شبکه های عصبی
2. شروع یک رویه تحقیقاتی بلند مدت روی یادگیری ویاد آوری در انسان
شبکه‌های عصبی مصنوعی از مباحث جدیدی است که دانشمندان علوم کامپیوتر به آن علاقمند شده‌اند و برای پیشرفت هرچه بیشتر علوم کامپیوتر وقت و هزینه بسیاری را صرف آن کرده و می‌کنند. این موضوع با ایده گرفتن از سیستم عصبی بدن انسان و با هدف شبیه‌ سازی هرچه بیشتر کامپیوتر به انسان شکل گرفت و تا حال به خوبی پیشرفته است. از جمله کاربردهای این بحث می‌توان از شناسایی الگوها, پردازش تصویر و رویت, هوش مصنوعی, کنترل رباتها و موارد بسیار دیگر نام برد. ما در این مقاله پس از مقدمه به مسائل در خور شبکه‌های عصبی مصنوعی و نیز کاربردهای آن خواهیم پرداخت, در ادامه Perceptron ها را که یکی از مهمترین الگوریتم‌های شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌باشد معرفی می‌کنیم.
یک ANN برای انجام وظیفه ای مشخص، مانند شناسایی الگو ها و دسته بندی اطلاعات ، در طول یک پروسه یاد گیری، تنظیم می شود. ایده ای است برای پردازش شبکه عصبی مصنوعی (Artificial Neural Network) جوید اطلاعات که از سیستم عصبی زیستی الهام گرفته شده و مانند مغزبه پردازش اطلاعات می پردازدمغز سیستمی موازی با شیوه ی پردازشی توزیعی استو عنصر اصلی پردازش مغز نرون است نحوه عمل نرون وقتی که میزان ورودی  های نرون از طریق دندریت ها به حد کافی رسیدنرون پالسی را در اکسون خود اتش می کند شبکه های عصبی نسبت به کامپیوتر های معمولی مسیر متفاوتی را برای حل مسئله طی می کنند.کامپیوتر های معمولی یک مسیر الگوریتمی را استفاده می کنند به این معنی که ...

فهرست مطالب:
چکیده
پیشگفتار                                     
شبکه ی عصبی چیست؟                                
سابقه ی تاریخی                                    
انسان وسلول های عصبی و مصنوعی                            
شباهت با مغز                                    
از سلول های عصبی تا سلول های انسان                        
شبکه ی عصبی در مقابل کامپیوتر های معمول                    
چرا از شبکه مصنوعی استفاده می کنیم                        
مزیت های دیگر آن                                
مسائل مناسب برای یادگیری شبکه                            
چگونگی یادگیری یک شبکه                            
کاربرد های شبکه عصبی                                 
روش کار نرون ها                                    
مدل ریاضی                                    
پیاده سازی الکترونیکی نرون های مصنوعی                        
عملیات شبکه عصبی                                
آموزش شبکه عصبی                                
آموزش تطبیقی                                    
الگوریتم ژنتیک                                    
الگوریتم مورچگان                                    
انواع شبکه های عصبی    
یادگیری پرسپترون                                
الگوریتم های یادگیری        
مشکلات روش gradientdesce     
الگوریتم back propagation    
قدرت نمایش توابع    
قدرت تعمیم over fitting     
نگاهی به نظریه های یادگیری از دیدگاه روانشناسی    
مدل های یادگیری ماشین    
تشکیل شبکه ی عصبی    
اموزش شبکه    
چگونه یک شبکه عصبی بسازیم     
فصل دوم
نگاهی به نظریه های یادگیری از دیدگاه علوم کامیوتر                    
منابع    
فهرست اشکال:
فصل اول
شکل 1 - خروجی یک شبکه فرضی ساده                        
شکل 2 - تابع برنامه اجرایی                            
شکل 3-  مقدار ورودی ورژن دار                            
شکل 4- مقدار اولیه پیوند                                
شکل 5-  تابع انتقال عبور                                
شکل 6- تابع learn                                 
شکل 7- سا ختار یک نرون                                
شکل 8- مدل ریاضی                                
شکل 9 -تابع خروجی  بخش a                            
شکل 10-  نمای جزئی ازیک نرون                            
شکل 11- تابع سینوسی، تانژانت هذلول                        
شکل 12- تابع انتقال از نوع sigmoid
شکل 13 -ساختار لایه ای یک شبکه                            
شکل 14- نمایش شبکه عصبی با   ارتباط بازخوردی                    
شکل 15- روال ناارضای همگرایی در الگوریتم ژنتیک                    
شکل 16- مسیریاب های نرم افزاری الگوریتم مورچگان                    
شکل 17- پاکتهای داده در هر مسیریاب                        
شکل 18- چگونگی ردوبدل اطلاعات در دوسیستم                    
شکل 19- تست ترافیک الگوریتم مورچگان                        
شکل 20- تست انطباق الگوریتم                            
شکل21 -فضای وزنی الگوریتم gradient
شکل 22 -همگرایی در الگوریتم  gradient
شکل23 - الگوریتم backpropaging
شکل 24- افزودن متمم با استفاده از  الگوریتم bp
شکل 25- نمودار خطا الگوریتم bp                                                                     
شکل  26- قدرت تعمیم                                
شکل27- الگوی خبرپردازی یادگیری (بایلرواسنومن،1993)                
شکل 28- محیط کار نرم افزار editor  
شکل 29 -ایجاد لایه ی FileInput                                                                   
شکل 30 -ایجاد یک لایه ی خطی                            
شکل 31- ایجاد لایه WinnerTakeAll 
شکل 32- لایه نرون ها                                
شکل 33 -سه گروه نرون                                
شکل 34 -ایجاد یک اینترفیس                            
شکل 35- ایجاد یک کلاس                                
شکل 36- ایجاد تمام اینترفیس ها                            
شکل 37- ساختار اصلی یک کلاس                            
شکل 38- متذ ها                                    
شکل 39- کلاس لایه شبکه                            
شکل 40- فرستادن پالس                                
شکل 41 -کلاس  neuralnet  
شکل 42- نمای کلی از عملکرد سیستم                        
فصل دوم
شکل 1- رابطه عامل هوشمند با محیط                        
شکل 2- رابطه عامل با محیط                            
شکل 3- روبات مسئله را حل کرده                            
شکل 4-  ربات یادگیرنده                                
شکل 5 -نمودار یادگیری برای روبات                        
شکل 6 - یک اتوماتای یادگیر ساده                        
شکل 7 - چرخه ی CBR
شکل 8 - مثال CBR
شکل 9 - مثال Decision Tree
شکل10- یک مدل کنترل کننده عاطفی                        
شکل 11 - یک کنترل کننده عاطفی                        
شکل 12- مدل یک نرون عصبی

تعداد مشاهده: 1306 مشاهده

فرمت فایل دانلودی:.docx

فرمت فایل اصلی: docx

تعداد صفحات: 81

حجم فایل:5,717 کیلوبایت

 قیمت: 9,000 تومان
پس از پرداخت، لینک دانلود فایل برای شما نشان داده می شود.   پرداخت و دریافت فایل
  • راهنمای استفاده:
    مناسب جهت استفاده دانشجویان رشته کامپیوتر و فناوری اطلاعات

  • محتوای فایل دانلودی:
    در قالب فایل ورد و قابل ویرایش کامل
    به همراه شکل، جدول، پاورقی و فهرست منابع


پروژه کاربرد هوش مصنوعی ANN یادگیری یک شبکه نرون های مصنوعی یادگیری پرسپترون الگوریتم back propagation تشکیل شبکه ی عصبی هوش مصنوعی کاربردهای شبکه عصبی الگوریتم شبکه مصنوعی
سجاد پنج‌شنبه 2 اردیبهشت 1395 ساعت 09:33
0 نظر