تحقیق در مورد کاربرد هوش مصنوعی در بازی ها (فرمت Word ورد و با قابلیت ویرایش آماده پرینت)تعداد صفحات 40

 هوش مصنوعی یکی از پهناورترین، جذاب‌ترین و مهم‌ترین قسمت‌های علوم کامپیوتری است. در این مقاله سعی شد مفاهیم اولیه این علم در ساخت بازی‌های کامپیوتری توضیح داده شود. البته باید بدانید هوش‌مصنوعی در این بازی‌ها مبحث مفصل و گسترده‌ای است که در بسیاری از دانشگاه‌های معتبر دنیا برای آن رشته‌های تا حد کاردانی در نظر گرفته ‌شده است. در معدود بازی‌های تولیدشده در کشورمان می‌بینیم که قسمت هوش‌مصنوعی بازی بسیار ایراد دارد. علت هم مشخص است.  ساخت هوش‌مصنوعی ( و همچنین موتور‌های ساخت بازی ) یا باید توسط طراحان کشورمان صورت گیرد که متأسفانه علم آن وجود ندارد یا از مدل‌های خارجی استفاده شود که آن هم به ‌علت هزینه‌های زیاد خرید آن‌ها عملاً غیرممکن است. امیدواریم در آینده با پیشرفت برنامه‌نویسان کشورمان در این حوزه، بتوانیم بازی‌های کامپیوتری ساخت کشورمان را با لذت و بدون احساس تفاوت‌های آشکار با نمونه‌های خارجی‌شان، بازی کنیم

دانلود پروژه در مورد شبکه های عصبی و کاربرد های شبکه های عصبی (فرمت فایل Word ورد doc و با قابلیت ویرایش)تعداد صفحات 75

شبکه های عصبی در مقابل کامپیوتر های معمولی 
شبکه های عصبی نسبت به کامپیوتر های معمولی مسیر متفاوتی را برای حل مسئله طی می کنند . کامپیوتر های معمولی یک مسیر الگو ریتمی را استفاده می کنند به این معنی که کامپیوتر یک مجموعه از دستورالعمل ها را به قصد حل مسئله پی می گیرد. بدون اینکه، قدم های مخصوصی که کامپیوتر نیاز به طی کردن دارد، شناخته شده باشند کامپیوتر قادر به حل مسئله نیست. این حقیقت قابلیت حل مسئله ی کامپیوتر های معمولی را به مسائلی ،محدود می کند که ما قادر به درک آنها هستیم و می دانیم چگونه حل میشوند. اما اگر کامپیوتر ها می توانستند کار هایی را انجام دهند که ما دقیقا نمیدانیم چگونه انجام دهیم ، خیلی پر فایده تر بودند. 
شبکه های عصبی اطلاعات را به روشی مشابه با کاری که مغز انسان انجام می دهد پردازش می کنند. آنها از تعداد زیادی از عناصر پرداز شی(سلول عصبی) که فوق العاده بهم پیوسته اند تشکیل شده است که این عناصر به صورت موازی باهم برای حل یک مسئله مشخص کار می کنند .شبکه های عصبی با مثال کار می کنند و نمی توان آنها را برای انجام یک وظیفه خاص برنامه ریزی کرد مثال ها می بایست با دقت انتخاب شوند در غیر این صورت زمان سودمند، تلف می شود و یا حتی بدتر از این شبکه ممکن است نا درست کار کند. امتیاز شبکه عصبی این است که خودش کشف می کند که چگونه مسئله را حل کند ، عملکرد آن غیر قابل پیش گویی است. 
از طرف دیگر ، کامپیوتر های معمولی از یک مسیر مشخص برای حل یک مسئله استفاده می کنند . راه حلی که مسئله از آن طریق حل می شود باید از قبل شناخته شود و به صورت دستورات کوتاه و غیر مبهمی شرح داده شود. این دستورات سپس به زبان های برنامه نویسی سطح بالا برگردانده می شود و بعد از آن به کدهایی که کامپیوتر قادر به درک آنها است تبدیل می شود. به طور کلی این ماشین ها قابل پیش گویی هستند و اگر چیزی به خطا انجام شود به یک اشتباه سخت افزاری یا نرم افزاری بر می گردد. 
شبکه های عصبی و کامپیوتر های معمولی با هم در حال رقابت نیستند بلکه کامل کننده یکدیگرند . وظایفی وجود دارد که بیشتر مناسب روش های الگو ریتمی هستند نظیر عملیات محاسباتی و وظایفی نیز وجود دارد که بیشتر مناسب شبکه های عصبی هستند . حتی فراتر از این ، مسائلی وجود دارد که نیازمند به سیستمی است که از تر کیب هر دو روش بدست می آید (بطور معمول کامپیوتر های معمولی برای نظارت بر شبکه های عصبی به کار گرفته می شوند ) به این قصد که بیشترین کارایی بدست آید.شبکه های عصبی معجزه نمی کنند اما اگر خردمندانه به کار گرفته شوند نتایج شگفت آوری را خلق میکنند.

تعداد صفحات :75 صفحه

فرمت فایل :Word ورد doc

دانلود پروژه در مورد شبکه های عصبی و کاربرد های شبکه های عصبی (فرمت فایل Word ورد doc و با قابلیت ویرایش)تعداد صفحات 75

شبکه های عصبی در مقابل کامپیوتر های معمولی 
شبکه های عصبی نسبت به کامپیوتر های معمولی مسیر متفاوتی را برای حل مسئله طی می کنند . کامپیوتر های معمولی یک مسیر الگو ریتمی را استفاده می کنند به این معنی که کامپیوتر یک مجموعه از دستورالعمل ها را به قصد حل مسئله پی می گیرد. بدون اینکه، قدم های مخصوصی که کامپیوتر نیاز به طی کردن دارد، شناخته شده باشند کامپیوتر قادر به حل مسئله نیست. این حقیقت قابلیت حل مسئله ی کامپیوتر های معمولی را به مسائلی ،محدود می کند که ما قادر به درک آنها هستیم و می دانیم چگونه حل میشوند. اما اگر کامپیوتر ها می توانستند کار هایی را انجام دهند که ما دقیقا نمیدانیم چگونه انجام دهیم ، خیلی پر فایده تر بودند. 
شبکه های عصبی اطلاعات را به روشی مشابه با کاری که مغز انسان انجام می دهد پردازش می کنند. آنها از تعداد زیادی از عناصر پرداز شی(سلول عصبی) که فوق العاده بهم پیوسته اند تشکیل شده است که این عناصر به صورت موازی باهم برای حل یک مسئله مشخص کار می کنند .شبکه های عصبی با مثال کار می کنند و نمی توان آنها را برای انجام یک وظیفه خاص برنامه ریزی کرد مثال ها می بایست با دقت انتخاب شوند در غیر این صورت زمان سودمند، تلف می شود و یا حتی بدتر از این شبکه ممکن است نا درست کار کند. امتیاز شبکه عصبی این است که خودش کشف می کند که چگونه مسئله را حل کند ، عملکرد آن غیر قابل پیش گویی است. 
از طرف دیگر ، کامپیوتر های معمولی از یک مسیر مشخص برای حل یک مسئله استفاده می کنند . راه حلی که مسئله از آن طریق حل می شود باید از قبل شناخته شود و به صورت دستورات کوتاه و غیر مبهمی شرح داده شود. این دستورات سپس به زبان های برنامه نویسی سطح بالا برگردانده می شود و بعد از آن به کدهایی که کامپیوتر قادر به درک آنها است تبدیل می شود. به طور کلی این ماشین ها قابل پیش گویی هستند و اگر چیزی به خطا انجام شود به یک اشتباه سخت افزاری یا نرم افزاری بر می گردد. 
شبکه های عصبی و کامپیوتر های معمولی با هم در حال رقابت نیستند بلکه کامل کننده یکدیگرند . وظایفی وجود دارد که بیشتر مناسب روش های الگو ریتمی هستند نظیر عملیات محاسباتی و وظایفی نیز وجود دارد که بیشتر مناسب شبکه های عصبی هستند . حتی فراتر از این ، مسائلی وجود دارد که نیازمند به سیستمی است که از تر کیب هر دو روش بدست می آید (بطور معمول کامپیوتر های معمولی برای نظارت بر شبکه های عصبی به کار گرفته می شوند ) به این قصد که بیشترین کارایی بدست آید.شبکه های عصبی معجزه نمی کنند اما اگر خردمندانه به کار گرفته شوند نتایج شگفت آوری را خلق میکنند.

تعداد صفحات :75 صفحه

فرمت فایل :Word ورد doc

پاورپوینت تحقیق و مقاله کامل درمورداتوماتای یادگیر هوش مصنوعی (تعداد صفحات60 اسلاید)با قابلیت ویرایش کامل

یک اتوماتای یادگیر را می‌توان بصورت یک شئ مجرد که دارای تعداد متناهی عمل است، در نظر گرفت. اتوماتای یادگیر با انتخاب یک عمل از مجموعه عمل¬های خود و اِعمال آن بر محیط، عمل می‌کند. عمل مذکور توسط یک محیط تصادفی ارزیابی می‌شود و اتوماتا از پاسخ محیط برای انتخاب عمل بعدی خود استفاده می‌کند. در طی این فرایند اتوماتا یاد می‌گیرد که عمل بهینه را انتخاب نماید. نحوه استفاده از پاسخ محیط به عمل انتخابی اتوماتا که در جهت انتخاب عمل بعدی اتوماتا استفاده می‌شود، توسط الگوریتم یادگیری اتوماتا مشخص می‌گردد. یک اتوماتای یادگیر از دو قسمت اصلی تشکیل شده است:

1-      یک اتوماتای تصادفی با تعداد محدودی عمل و یک محیط تصادفی که اتوماتا با آن در ارتباط است.

2-      الگوریتم یادگیری که اتوماتا با استفاده از آن عمل بهینه را یاد می‌گیرد.

فهرست  :  

تعریف یادگیری

تاریخچه اتوماتای یادگیر

تقسیم بندی اتوماتاها

محیط  Enviroment

رابطه بین اتوماتای یادگیر و محیط

مدل های محیط

معیارهای رفتار اتوماتای یادگیر

الگوریتم یادگیری

انواع اتوماتاهای یادگیر

انواع اتوماتاهای یادگیر با ساختار ثابت

اتوماتای یادگیر با ساختار متغیر

ویژگی‌های اتوماتاهای یادگیر

 محدودیت ها  اتوماتاهای یادگیر

اتوماتای یادگیر توزیع شده

هوش مصنوعی و کاربرد آن در پزشکی

هوش مصنوعی و کاربرد آن در پزشکی

هوش مصنوعی به هوشی که یک ماشین از  خود نشان میدهد و یا  به دانشی در کامپیوترکه سعی در ایجاد آن دارد گفته می شود. جان مک کارتی “پدر علم و دانش ماشینهای هوشمند” ، واژه هوش مصنوعی را در سال ۱۹۵۶ به کار برد . تحقیقات و جستجوهای انجام شده برای رسیدن به ساخت چنین ماشینهائی مرتبط با بسیاری از علوم دیگر مانند رایانه ، روان شناسی ، فلسفه ، عصب شناسی ، علوم ادراکی ، تئوری کنترل ، احتمالات ، بهینه سازی و منطق می باشد .این مقاله در 76 صفحه برای شما قابل دانلود می باشد.