همه چیز درباره شبکه های عصبی در هوش مصنوعی

امروز ما قصد داریم همه چیز درباره شبکه های عصبی در هوش مصنوعی را مورد بررسی قرار دهیم. پس با ما همراه شوید. شبکه های عصبی یکی از اصولی ترین و پرکاربردترین الگوریتم های مورد استفاده در حوزه هوش مصنوعی هستند. این شبکه ها الهام گرفته از ساختار مغز انسان هستند و برای تقلید عملکرد مغز انسان در پردازش اطلاعات و یادگیری استفاده می شوند.

شبکه های عصبی به دو بخش اصلی تقسیم می شوند: لایه ورودی (input layer)، لایه های پنهان (hidden layers) و لایه خروجی (output layer). اطلاعات ورودی به شبکه در لایه ورودی وارد می شوند و از طریق لایه های پنهان پردازش می شوند تا در نهایت در لایه خروجی نتیجه تولید شود.

یکی از مهم ترین ویژگی های شبکه های عصبی این است که می توانند خودآموز باشند و از طریق تجربه و تکرار داده ها بهبود یابند. این ویژگی آنها را برای حل مسائل پیچیده و پیش بینی های دقیق در حوزه های مختلف مانند تشخیص تصاویر، ترجمه زبان، پیش بینی بازار و … بسیار موثر کرده است. در کل، شبکه های عصبی به عنوان یکی از ابزارهای قدرتمند و موثر در هوش مصنوعی شناخته می شوند و بسیاری از پژوهش ها و پروژه ها در این حوزه با استفاده از این الگوریتم ها انجام می شود.

بوت کمپ شبکه های عصبی و یاد گیری عمیق

همه چیز درباره شبکه های عصبی در هوش مصنوعی

شبکه های عصبی هوش مصنوعی یا ANNS، شاخه ای از مدل های مربوط به یادگیری ماشین می باشند كه با کمک اصول سازماندهی نورون های موجودات زنده ایجاد شده اند. يک ANN با مجموعه ای از گره های متصل به یکدیگر با نام نورون های مصنوعی ایجاد می شود. اگر بخواهیم مدل هوش مصنوعی را مغز در نظر بگیریم، رشته های عصبی و گره های پردازشی كه روند بررسی اطلاعات را دنبال می کنند، شبکه های عصبی هوش مصنوعی نامیده می شود.

دریافت، پردازش و انتقال سیگنال از جمله مهم ترین كاربرد شبکه های عصبی هوش مصنوعی به حساب می آید. هر رشته در این روش پردازش اطلاعات همچون سیناپس های مغزی عمل می کند. این رشته ها، سیگنال های مربوط به خود را دریافت می کنند. در مرحله بعد آن ها با کمک گره یا نود دیتای ورودی را پردازش کرده و در نهایت آن را در اختیار سایر رشته ها قرار می دهند. معمولا يک شبکه عصبی مربوط به هوش مصنوعی چندین لایه مختلف داشته و هر کدام از این لایه ها، يک سری اهداف خاص را هم دنبال می کنند.

ضرورت استفاده از شبکه های عصبی هوش مصنوعی

حال كه مباحث پایه ای را پشت سر گذاشتیم، بیایید به خود شبکه های عصبی هوش مصنوعی و اطلاعات مربوط به آن ها بپردازیم. استفاده از شبکه های عصبی در دنیای هوش مصنوعی، مسئله ای پر اهمیت به حساب می آید. استفاده از شبکه های عصبی به يک كامپیوتر اجازه می دهد تا بدون نیاز به کمک انسان، فکر کند و برای خود تصمیم گیری داشته باشد. آن ها روابط بین داده های ورودی و خروجی پیچیده را فرا گرفته و يک مدل خاص از روی روابط ایجاد می کنند.

شبکه های عصبی هوش مصنوعی، به مدل اجازه می دهند تا داده های بدون ساختار را هم درک کند. این مدل بدون آموزش صریح، می تواند انواع داده های ورودی را آنالیز کند. وقتی دو ورودی مربوط به يک مبحث اما با ساختار متفاوت در اختیار این مدل قرار می گیرد، به راحتی آنالیز شده و خروجی دلخواه به كاربر نمایش داده می شود.

تاریخچه شبکه عصبی هوش مصنوعی

تا به امروز تحقیقات زیادی روی مباحث پیچیده شبکه های عصبی هوش مصنوعی انجام شده. خیلی از كارشناسان معتقد می باشند كه اولین مدل شبکه عصبی مصنوعی در سال 1925 توسط دو دانشمند داده یعنی Ernest Ising و Wilhelm Lenz طراحی شد. این دو كارشناس يک شبکه عصبی مصنوعی بدون قابلیت یادگیری را طراحی کرده و آن را برای انجام پردازش های مختلف مورد استفاده قرار دادند. این شبکه از عناصر عصب مثلی استفاده می کرد تا بتواند از ساختار ذهنی مغز انسان تقلید کند.

در مرحله بعد وارن مک كالوچ و والتر پیس، در سال 1943 يک مدل دیگر از شبکه های عصبی هوش مصنوعی را طراحی کردند. مدل آن ها از نوع محاسباتی غیر یادگیری بود. پس از گذشت چند سال و در اواخر دهه 40 میلادی، دانشمندی با نام D.O.Hebb با ایجاد يک فرضیه بر اساس مكانیسم انعطاف پذیری عصبی، توانست تحول مهمی را در دنیای هوش مصنوعی و شبکه های عصبی ایجاد کند. یادگیری هبی همچنان در بعضی از پروژه ها مورد استفاده قرار می گیرند.

كاربرد شبکه ANNS چیست؟

استفاده از شبکه های عصبی هوش مصنوعی در خیلی از پروژه ها كاربرد دارد. به عنوان مثال، كارشناسان فعال در حوزه پزشکی قادر هستند تصاویر مربوط به بیماری های مختلف و آسیب دیدگی های بدنی را خیلی راحت تر با کمک این ابزار تحلیل کنند. جدا از این مسئله، شبکه های عصبی قادر هستند برای پردازش سریع تر اطلاعات و بهینه سازی فرآیند هم مورد استفاده قرار گیرد.

كارشناسان حاضر در دنیای بینایی كامپیوتر با کمک شبکه های عصبی هوش مصنوعی همواره نسبت به استخراج اطلاعات و پردازش دقیق آن ها اقدام می کنند. خودرو هایی كه دستیار اتوماتيک دارند، با کمک شبکه های عصبی مربوط به هوش مصنوعی، وضعیت جاده را آنالیز کرده و همواره بهترین مسیر را برای رسیدن به مقصد انتخاب می کنند. از جمله دیگر كاربرد های این مدل می توان به پردازش زبان طبیعی، راه اندازی سیستم های پیشنهاد محصول و ایجاد يک موتور تشخیص گفتار و تبدیل صدا به متن اشاره کرد.

شبکه های عصبی هوش مصنوعی یکی از ابزارهای اصلی در حوزه هوش مصنوعی هستند که برای حل مسائل پیچیده و پیش بینی داده ها استفاده می شوند. این شبکه ها از یک ساختار شبیه به مغز انسان برای یادگیری الگوها و انجام تصمیم گیری های هوشمند استفاده می کنند.

کاربردهای اصلی شبکه های عصبی هوش مصنوعی شامل موارد زیر می شود:

تشخیص تصاویر: از جمله کاربردهای مهم شبکه های عصبی در شناسایی و تشخیص اشیاء یا الگوها در تصاویر می باشد، مانند تشخیص چهره ها، تشخیص بیماری ها از تصاویر پزشکی و …
پردازش زبان طبیعی: این شبکه ها برای ترجمه متون، تولید متن خودکار، تحلیل احساسات و پرسش و پاسخ هوشمند از متون استفاده می شوند.
پشتیبانی از تصمیم گیری هوشمند: مانند پیش بینی مدل های مالی، سیستم های توصیه گر، تحلیل داده های پیچیده و …
خودرانی و خودکارسازی: از شبکه های عصبی برای کنترل و مدیریت سیستم های خودران و خودکار استفاده می شود، مانند خودروهای بی سرنشین، ربات ها و …
پزشکی: در زمینه پزشکی از شبکه های عصبی برای تشخیص بیماری ها، تصویر برداری پزشکی، پیش بینی بیماری ها و …
صنعت و تولید: در صنایع تولیدی از شبکه های عصبی برای بهبود فرایندهای تولید، کنترل کیفیت، پیش بینی نگهداری و …
بازاریابی و تبلیغات: شبکه های عصبی برای تحلیل رفتار مشتریان، پیش بینی رفتارهای بازاریابی، بهبود تجربه مشتری و …
بازی های رایانه ای: در توسعه بازی های رایانه ای از شبکه های عصبی برای پردازش تصاویر، تصمیم گیری هوشمند، بهبود هوش مصنوعی بازی و …

این تنها برخی از کاربردهای شبکه های عصبی هوش مصنوعی هستند و این فناوری همچنین در حوزه های دیگری نیز مانند حوزه های محیط زیست، امنیت، حمل و نقل، موسیقی و … استفاده می شوند.

بوت کمپ شبکه های عصبی

يک شبکه عصبی در هوش مصنوعی چگونه كار می کند؟

در ساده ترین حالت ممکن، شبکه های عصبی هوش مصنوعی سه لایه اصلی را در خود جای داده اند. اولین لایه برای دریافت ورودی یا input می باشد. كارشناسان به آن Input Layer می گویند. اطلاعات از محیطی كه هوش مصنوعی در آن رشد پیدا می کند، وارد لایه Input شده و گره های ورودی نسبت به پردازش آن ها اقدام می کنند. آن ها اطلاعات را دسته بندی کرده و در اختیار لایه دوم قرار می دهند.

لایه دوم در شبکه های عصبی هوش مصنوعی به Hidden Layer یا لایه پنهان مشهور می باشد. آن ها خروجی لایه قبلی را تجزیه کرده و مورد پردازش قرار می دهند. به خاطر داشته باشید كه يک مدل هوش مصنوعی می تواند چند ده لایه مخفی یا پنهان را در خود جای داده باشد.

در نهایت، آخرین لایه به Output layer اشاره دارد. لایه خروجی همه اطلاعات پردازش شده توسط شبکه را دسته بندی کرده و آن را مجدد به محیط باز می گرداند. این لایه گاهی اوقات از گره های منفرد و گاهی اوقات هم از گره های گروهی تشکیل شده.

بررسی معماری پایه شبکه های عصبی هوش مصنوعی

مغز انسان از 86 میلیارد سلول عصبی با نام نورون تشکیل شده. آن ها با کمک آکسون به دیگر سلول ها متصل می باشند. كارشناسان فعال در دنیای هوش مصنوعی، با شبیه سازی همین ساختار به صورت دیجیتالی موفق شده اند تا روند پردازش اطلاعات را متحول سازند. شبکه های عصبی هوش مصنوعی از چندین گره یا نود تشکیل شده اند. گره در شبکه عصبی برابر با نورون در مغز انسان می باشد.

گره ها با کمک ابزاری با نام رشته به یکدیگر متصل می شوند. همچون نورون های ذهنی كه اطلاعات را دریافت کرده و در اختیار یکدیگر قرار می دهند، گره های قرار گرفته در شبکه های عصبی هوش مصنوعی هم اطلاعات را پس از پردازش در اختیار سایر نود ها قرار خواهند داد. یعنی این گره ها همواره در تعامل با یکدیگر بوده و عملیات های متنوعی را روی اطلاعات انجام می دهند. به خاطر داشته باشید كه شبکه عصبی قادر به یادگیری مباحث مختلف می باشند.

معرفی انواع شبکه های عصبی هوش مصنوعی

انواع شبکه های عصبی هوش مصنوعی در زیر شاخه ها و دسته بندی های متنوعی تقسیم می شوند. هر کدام از این زیر شاخه ها به نحوی خاص اطلاعات را مورد پردازش قرار می دهد. در لیست زیر شما می توانید سه دسته بندی اصلی انواع شبکه عصبی را مشاهده کنید.

FeedForward: این ساختار عصبی، اطلاعات را در يک برای مورد پردازش قرار می دهد. این مدل می تواند از فرآیند بازخورد برای بهبود پیش بینی و روند پردازش اطلاعات در طولانی مدت استفاده کند.
Convolutional: شبکه های عصبی كانولوشنال معمولا برای انجام پردازش های ریاضی مورد استفاده قرار می گیرند. لایه پنهان این شبکه قدرت محاسباتی زیادی دارد. استفاده از آن ها برای پردازش تصویر بازدهی مطلوبی را به همراه خواهد داشت.
FeedBack: بر خلاف شبکه های FeedForward كه فقط اطلاعات را به سمت جلو ارسال می کنند، این ساختار به مدل اجازه می دهد تا لایه خروجی را به لایه ورودی متصل کند. این مسئله باعث ایجاد حافظه کوتاه مدت خواهد شد.

شبکه عصبی پیشخور

شبکه عصبی پیشخور، يک شبکه عصبی مصنوعی می باشد. كه در آن، اتصالات بین واحدها، تشکیل حلقه نمی دهند. در این شبکه، اطلاعات تنها در يک برای جابجا می شود: رو به جلو. یعنی از گره های ورودی به سمت گروه های خروجی و با عبور از گره های پنهان. هیچ حلقه یا چرخه ای در این نوع شبکه وجود ندارد.

می توان دو نوع از شبکه های عصبی پیشخور را به صورت زیر برشمرد:

پرسپترون تک لایه:

این شبکه، ساده ترین نوع از شبکه های عصبی پیشخور است كه هیچ لایه پنهانی ندارد. در واقع این شبکه، تنها از يک لایه تشکیل شده است. آن هم، لایه خروجی می باشد. نکته قابل توجه این است كه در شمارش لایه های شبکه، لایه ورودی را حساب نمی کنیم. چون در لایه ورودی، محاسباتی انجام نمی گیرد. و ورودی ها، به صورت مستقیم و از طریق یکسری وزن ها، به خروجی ها پاس داده می شوند. به همین دلیل، به این شبکه، پرسپترون تک لایه گفته می شود.

پرستپرون چند لایه:

این دسته از شبکه ها، از چندین لایه واحدهای محاسباتی تشکیل شده اند كه عمدتا به صورت پیشخور به یکدیگر متصل می باشند. هر نورون در يک لایه، مستقیما به نورون های لایه بعدی متصل می باشد. در بسیاری كاربردها، واحدهای این شبکه ها از تابع سیگموید به عنوان تابع فعال سازی بهره مند می شوند.

پرسپترون چندلایه بسیار مفید است و یکی از دلایل آن، این است كه این دسته از شبکه ها قادر می باشند توصیف های غیرخطی را یاد بگیرند (در بسیاری از موارد، داده هایی كه با آن ها سروكار داریم به صورت خطی قابل جداسازی نیستند). در مقالات بعدی، بیشتر به تحلیل این نوع از شبکه های عصبی می پردازیم و مثالی را برایتان بیان خواهیم کرد.

شبکه عصبی كانولوشنی:

شبکه های عصبی كانولوشنی (convolutional) بسیار شبیه به شبکه های عصبی معمولی می باشند. این شبکه ها هم از نورون هایی با وزن ها و بایاس های قابل تعلیم ساخته شده اند. در شبکه عصبی كانولوشنی (CNN یا ConvNet یا تغییر ناپذیر با انتقال یا تغییرناپذیر با فضا) الگوی اتصال واحدها، از ارگان قشر بینایی الهام گرفته شده. واحدها، در يک ناحیه محدود از فضا كه با عنوان میدان پذیرایی (receptive field) شناخته می شود، به محرک ها پاسخ می دهند. میدان های پذیرایی تا حدی با یکدیگر همپوشانی دارند و کل میدان بینایی را پوشش می دهند. پاسخ هر واحد را می توان از نظر ریاضی توسط عملگر كانولوشن تقریب زد.

كاربردهای اصلی این شبکه ها در تشخیص تصویر و ویدئو، سیستم های توصیه گر و پردازش زبان طبیعی می باشد. شبکه های عصبی كانولوشنی، به حجم زیادی از داده ها برای آموزش دیدن نیاز دارند.

شبکه های عصبی بازگشتی

در شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)، اتصالات میان واحدها، يک حلقه برای دار را تشکیل می دهد (این شبکه ها، داده ها را هم رو به جلو پخش می کنند و هم رو به عقب، از سطوح پردازشی آخر به سطوح اولیه). این ساختار، بیانگر نوعی رفتار دینامیکی موقتی می باشد. برخلاف شبکه های عصبی پیشخور، شبکه های عصبی بازگشتی قادر هستند از حافظه داخلی خود برای پردازش توالی دلخواهی از ورودی ها استفاده کنند. این موضوع باعث می شود این شبکه ها قابلیت انجام كارهایی نظیر تشخیص دستخط، تشخیص صدا و سایر پردازنده های توالی عمومی را داشته باشند.

توابع فعال سازی متداول

هر تابع فعال سازی (یا غیرخطی گری)، يک عدد را به عنوان ورودی می گیرد و عملیات ریاضی معین و ثابتی روی آن انجام می دهد. بعضی از توابع فعال سازی كه در عمل با آن ها سروكار خواهید داشت عبارت هستند از:

– sigmoid (سیگموید)

– Tanh (تانژانت هایپربولیک)

– ReLU

– Leaky Relu (رلوی نشتی)

برای جزییات بیشتر، می توانید به مقاله توابع فعال سازی (Activation Functions) مراجعه کنید و یا نگاهی به یادداشت های موجود در (Cs231n (CNNs) course notes) بیندازید.

بوت کمپ شبکه های عصبی در هوش مصنوعی

شبکه های عصبی مصنوعی و مغز

شبکه های عصبی مصنوعی شبیه مغز ما عمل نمی کنند. این شبکه ها يک قیاس خام و ساده می باشند، اتصالات بین شبکه های بیولوژیکی به مراتب پیچیده تر از معماری های پیاده سازی شده با شبکه عصبی مصنوعی می باشد. به یاد داشته باشید كه مغز ما، بسیار پیچیده تر است و هنوز نیاز است خیلی چیزها راجع به آن بدانیم. حقیقت های بسیاری درباره مغز انسان ها وجود دارد كه از آن ها بی خبریم و حتی مدل کردن يک مغز مصنوعی كه بتواند در سطح انسان استدلال و اندیشه کند هم دشوار می باشد.

هر گاه كه يک شبکه عصبی را تعلیم می دهیم، می خواهیم مدل ما بهینه ترین مقادیری را برای وزن ها یاد بگیرد كه بهترین پیش بینی ممکن را از خروجی مطلوب (y) با توجه به سیگنال ها یا اطلاعات ورودی (x) انجام می دهد.

یادگیری ماشین و شبکه های عصبی در هوش مصنوعی

انواع شبکه های عصبی هوش مصنوعی برای انجام فعالیت های مختلف، باید آموزش ببینند. برای آموزش انواع شبکه های عصبی هوش مصنوعی، افراد قادر هستند روش های متنوعی را مورد استفاده قرار دهند. مثلا یادگیری تحت نظارت یکی از همین روش های محبوب و مطرح به حساب می آید. در یادگیری نظارت شده، دانشمندان اطلاعاتی را در اختیار شبکه عصبی قرار می دهند كه حاوی جواب درست می باشد.

شبکه عصبی به آرامی این اطلاعات را پردازش کرده و از آن ها يک دانش عمومی دریافت می کند. مثلا برای پردازش چهره، دانشمندان در ابتدا انواع قومیت ها، رنگ پوست و بازه های سنی مختلف را به مدل معرفی می کنند. سپس مدل با آنالیز تصاویر، می تواند با قومیت های معرفی نشده آشنایی پیدا کند.

البته كه یادگیری تحت نظارت، تنها راه آموزش انواع شبکه های عصبی هوش مصنوعی نیست. شما می توانید از روش های خاصی همچون یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی هم برای کسب بازدهی مطلوب استفاده کنید.

وقتی مدل برای پردازش اطلاعات مخفی یا الگوریتم های پنهان به كار می رود، روش یادگیری به بدون نظارت تغییر پیدا می کند. یادگیری تقویتی هم روی مشاهده تمرکز دارد. در این حالت ANN با بررسی محیط نسبت به تصمیم گیری اقدام می کند.

یادگیری عمیق چه ارتباطی با شبکه های عصبی هوش مصنوعی دارد؟

همانطور كه گفته شد، كارشناسان از تکنيک های ویژه یادگیری ماشین برای آموزش شبکه های عصبی هوش مصنوعی بهره مند می شوند. یادگیری عمیق یکی از زیر شاخه های یادگیری ماشین به حساب می آید كه برای پردازش اطلاعات مختلف مورد استفاده قرار می گیرد. در یادگیری عمیق، دانشمندان فقط داده های خام را به نرم افزار می دهند. خود شبکه باید نسبت به پردازش اطلاعات و یادگیری مستقل اقدام کند. این مسئله به کسب بازدهی بهتر و خروجی قوی تر کمک می کند.

یادگیری عمیق یک حوزه از هوش مصنوعی است که بر اساس ساختار شبکه‌های عصبی عمیق استوار است. شبکه‌های عصبی عمیق، ساختارهای پیچیده‌ای هستند که از چندین لایه مختلف تشکیل شده‌اند و به طور مشترک از الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای پردازش داده‌ها و استخراج ویژگی‌های مفید استفاده می‌کنند.

بنابراین، یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی عمیق ارتباط نزدیکی دارند و از آنجا که شبکه‌های عصبی عمیق یکی از ابزارهای اصلی برای پیاده‌سازی و اجرای الگوریتم‌های یادگیری عمیق هستند، این دو مفهوم به شدت به یکدیگر وابسته هستند و همزمان به توسعه و پیشرفت هوش مصنوعی کمک می‌کنند.

نقد شبکه های عصبی هوش مصنوعی

تا امروز كارشناسان زیادی نسبت به نقد شبکه های عصبی هوش مصنوعی و ساختارش اقدام نموده اند. شبکه های عصبی كه در دنیای رباتيک مورد استفاده قرار می گیرند، به یادگیری زیادی نیاز دارند. این مسئله باعث شده تا خیلی از كارشناسان این روش توسعه هوش مصنوعی را در دنیای رباتيک مورد استفاده قرار ندهند. دیگر نقد تعریف شده در این زمینه، به نحوه پردازش اطلاعات اشاره دارد. خیلی از كارشناسان معتقد می باشند كه روش فعلی برای پردازش اطلاعات کند بوده و اصولش هم به درستی تعریف نشده. این مسئله ارتباط آماری و وضعیت هوش مصنوعی را تحت تاثیر خود قرار داده می باشد.

آموزش شبکه های عصبی هوش مصنوعی در آن آکادمی 24

آیا می‌خواهید در حوزه هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی مهارت‌های خود را به‌روز کنید؟ آیا می‌خواهید به یکی از پرطرفدارترین فناوری‌های دنیای امروز آشنا شوید؟ دوره‌های آموزشی شبکه‌های عصبی و هوش مصنوعی در آن آکادمی 24 با بهترین اساتید و متدولوژی‌های آموزشی بروز، به شما کمک خواهند کرد تا مهارت‌های لازم برای توسعه و پیاده‌سازی پروژه‌های هوش مصنوعی را کسب کنید.

با شرکت در دوره‌های متنوع و کاربردی آموزشی شبکه‌های عصبی و هوش مصنوعی در آن آکادمی 24، می‌توانید به عنوان یک تخصص‌کار حوزه‌های جذابی مانند پردازش تصویر، زبان‌شناسی محاسباتی، پزشکی هوش مصنوعی و … فعالیت کنید. همچنین در پایان دوره، مدرک معتبر و قابل تایید از آن آکادمی 24 دریافت خواهید کرد که به شما در حرفه‌ی حوزه هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی کمک خواهد کرد. برای کسب اطلاعات بیشتر و ثبت‌نام در دوره‌های آموزشی، به سایت آن آکادمی 24 مراجعه فرمایید.