دانلود تحقیق هوش مصنوعی

اختصاصی از فایل هلپ دانلود تحقیق هوش مصنوعی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

حال ببینیم که رابطه تکامل طبیعی با روش‌های هوش مصنوعی چیست ..هدف اصلی روش‌های هوشمند به کار گرفته شده در هوش مصنوعی یافتن پاسخ بهینه مسائل مهندسی ست. بعنوان مثال اینکه چگونه یک موتور را طراحی کنیم تا بهترین بازدهی را داشته باشد یا چگونه بازوهای یک ربات را محرک کنیم تا کوتاه‌ترین مسیر را تا مقصد طی کند(دقت کنید که در صورت وجود مانع یافتن کوتاه‌ترین مسیر دیگر به سادگی کشیدن یک خط راست بین مبدا و مقصد نیست) همگی مسائل بهینه‌سازی هستند. روش‌های کلاسیک ریاضیات دارای دو اشکال اساسی هستند. اغلب این روش‌ها نقطه بهینه محلی(Local Optima) را بعنوان نقطه بهینه کلی در نظر می‌گیرند و نیز هر یک از این روش‌ها تنها برای مساله خاصی کاربرد دارند.

     در مورد نکته دوم باید بگوییم که روش‌های ریاضی بهینه‌سازی اغلب منجر به یک فرمول یا دستورالعمل خاص برای حل هر مسئله می‌شوند. در حالی که روش‌های هوشمند دستورالعمل‌هایی هستند که به صورت کلی می‌توانند در حل هر مسئله‌ای به کار گرفته شوند. این نکته را پس از آشنایی با خود الگوریتم بیشتر و بهتر خواهید دید.

1-2: الگوریتم ژنتیک چیست؟

الگوریتم های ژنتیک با توجه به نظریه داروین در مورد تکامل, جان گرفتند. سپس نظریه محاسبات تکاملی, توسط ریچنبرگ در سال 1960 معرفی شدند و این نظریه توسط محققان دیگر توسعه یافت تا در سال 1975 منجر به اختراع الگوریتم های ژنتیک توسط هالاند و دانشجویانش شد.

    الگوریتم های ژنتیک از اصول انتخاب طبیعی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیش بینی یا تطبیق الگو استفاده می کنند.الگوریتم های ژنتیک اغلب گزینه خوبی برای تکنیک های پیش بینی  بر مبنای رگرسیون هستند.همان طور ساده،خطی وپارامتریک گفته می شود،به الگوریتم های ژنتیک می توان غیر پارامتریک گفت.

    برای مثال اگر بخواهیم نوسانات قیمت نفت را با استفاده از عوامل خارجی وارزش رگرسیون خطی ساده مدل کنیم،این فرمول را تولید خواهیم کرد:قیمت نفت در زمان t=ضریب 1 نرخ بهره در زمان t+ضریب 2 نرخ بیکاری در زمان t+ثابت 1 . سپس از یک معیار برای پیدا کردن بهترین مجموعه ضرایب و ثابت ها جهت مدل کردن قیمت نفت استفاده خواهیم کرد.در این روش 2 نکته اساسی وجود دارد.اول این روش خطی است و مسئله دوم این است که ما به جای اینکه در میان "فضای پارامترها"جستجو کنیم ،پارامترهای مورد استفاده را مشخص کرده ایم.

1-Artificial  Inteligence

2-Algorithm

1-Holland

فایل ورد 24 ص

تحقیق درباره بررسی هوش مصنوعی از رهیافت علوم شناختی

اختصاصی از فایل هلپ تحقیق درباره بررسی هوش مصنوعی از رهیافت علوم شناختی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل : word (قابل ویرایش) تعداد صفحات : 13 صفحه

تعریف و معرفی :

علوم شناختی حوزه‌ای مرکب از دانش‌هایی نظیر هوش مصنوعی، روان شناسی، عصب-روان شناسی، زبان شناسی، فلسفه ذهن و برخی دیگر از زمینه‌های مطالعاتی است.


این گستره پژوهشی با ماهیتی میان رشته‌ای درپی مطالعه پدیده‌ها و رفتارهای شناختی است؛ از ادراک (شامل حواس پنج گانه) گرفته تا فرآیندهای هوشمندانه (از قبیل حساب، حل مساله، تفکر شهودی، تصمیم گیری و...) و نیز زبان، حافظه، یادگیری و هر آنچه که بتوان آن را پدیده و رفتاری شناختی در نظر گرفت. روش‌های علمی و نظریه‌های شاخه‌های گوناگون علوم شناختی بر گسترش پژوهش‌ها و زمینه‌های مطالعاتی، بر حوزه‌های تحقیقی به صورت تعاملی تاثیراتی اساسی داشته اند.بر اساس چنین رهیافتی، محققان علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی با استفاده از نظریه‌ها و روش‌های مطالعاتی علوم شناختی می‌توانند در جهت بهبود ایده‌ها و روش‌های نظری و عملی هوش مصنوعی در شبیه سازی و پیاده سازی رفتارهای هوشمند گام‌های مطلوبی بردارند.این مقاله، پیشگفتار کتاب «هوش مصنوعی از رهیافت علوم شناختی» است که هم‌زمان با چاپ و انتشار در اختیار روزنامه قرار گرفته است.

علم شناخت با گردآوری مجموعه‌ای از علوم گوناگون به منزله یک زمینه مطالعاتی میان رشته‌ای در پی تبیین فرآیندهای ذهنی و شناختی است تا از این رهیافت به ارایه شبیه‌سازی و مدل‌های گوناگونی از رفتارهای شناختی در حوزه‌های مورد ملاحظه خود بپردازد. موفقیت برق آسای علوم شناختی بعد از سال‌های 1970 دلایل مختلفی داشت؛ نخست، بلندپروازی نظری و ساده‌انگارانه اولیه این علوم در فهم فرآیندهای شناختی در انسان‌ها؛ دوم، تازگی این علوم و میان رشته‌ای بودن آنکه جاذبه‌ای فراوان داشت و سرانجام آنکه، ایده‌ها و کاربردهای عملی تازه‌ای را در زمینه هوش مصنوعی وعده می‌داد.

با وجود این،‌ اشتباه است اگر فکر کنیم که علوم شناختی نوعی برنامه تحقیقی همسان و بزرگ است که پژوهشگران با تخصص‌های مختلف را در هماهنگی کامل به همکاری گرد می‌آورد. علوم شناختی، همانند فیزیک نیوتونی یا شیمی ارگانیک، یک علم واحد متجانس را تشکیل نمی‌دهند. کسی که می‌خواهد به طور کامل با تمامی زمینه‌های مطالعاتی آن آشنا شود، ره به خطا برده‌است. در این علم، توده‌ای از رشته‌های اصلی و فرعی گردآمده‌اند که با یکدیگر تلاقی دارند. از این رو، از طرفی، آزمایش‌ها و نظریه‌های موضعی در مورد رفتارهای شناختی به طور ناهماهنگ و پراکنده ارایه می‌شوند و تحقیقات کاربردی و مجادلات فلسفی در هم آمیخته شده‌اند و از طرف دیگر بحث‌های پرشوری در مورد خطر تحدید‌گرایی و سردستگی بعضی رشته‌ها مانند هوش‌مصنوعی یا عصب‌شناسی طرح می‌شود. بنابراین علوم شناختی هنوز از یک مجموعه علمی متجانس و یکپارچه فاصله دارند و به ابرهایی متراکم می‌مانند که به واسطه سطوح مختلف تحلیلی و الگوهای رقابتی در کنار یکدیگر قرار گرفته‌اند.

دانلود تحقیق زبانهای برنامه‌نویسی در هوش مصنوعی

اختصاصی از فایل هلپ دانلود تحقیق زبانهای برنامه‌نویسی در هوش مصنوعی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

زبانهای برنامه‌نویسیAI،  برنامه‌نویسی تابعی ، برنامه‌نویسی تابعی در Lisp ، A- Syntax (نحو) و semantic های (معانی) Lisp ،  لیست انواع داده ،  تعریف توابع جدید ، تعریف ساختارهای کنترلی ،  تعریف توابع بازگشتی ،  توابع مرتبه بالا ، سایر زبانهای برنامه‌نویسی تابعی غیر از Lisp ، برنامه‌نویسی منطقی در Prolog ، سایر روشهای برنامه‌نویسی
 واژه نامه
بندهای برنامه Prolog شامل مجموعه‌ای از جملات بنام بندها هستند که برای نشان دادن داده‌ها و برنامه‌ها بکار می‌روند.
تابع مرتبه بالا تعریف تابعی است که اجازه می‌دهد آرگومانها یا مقدار بازگشتی تابع، مقدار توابع باشد. نماد ساختار لیستها اغلب نشان‌دهنده نحوه استفاده از لیست ساختاری داده هستند، که یک عنصر لیست ممکن است نماد یا لیست دیگر باشد. لیستها ساختاری مرکزی Lisp هستند که برای نشان دادن داده‌ها و برنامه‌ها بکار می‌روند. بازگشت تکنیکی الگوریتمی برای انجام یک کار است که یک تابع با بعضی از قسمتهای کار خودش را فراخوانی می‌کند.
محاسبات نمادین برنامه‌نویسی AI (اساساً) شامل دستکاری نمادها است نه اعداد. این نمادها می‌توانند اشیاء در جهان و ارتباط بین آن اشیاء را نشان دهند- ساختارهای پیچیده نمادها نیاز به دانش ما از جهان دارند. واژه ساختار اساسی داده‌ها در Prolog واژه‌ای است که می‌تواند یک ثابت، یک متغیر یا یک ساختار باشد. ساختارها موضوعات ریز محاسبات گزاره‌ای را نشان می‌دهند و شامل یک عملگر نام و یک پارامتر لیست هستند.
زبانهای برنامه‌نویسی هوش مصنوعی(AI) ابزار اصلی بررسی و ساخت برنامه‌های کامپیوتری هستند که می‌توانند در شبیه‌سازی فرایندهای هوشمند مانند یادگیری،‌ استدلال و فهم اطلاعات نمادین بکار بروند. هر چند اخیراً زبان کامپیوتر اصولاً برای استفاده از کامپیوترها برای انجام محاسبات با اعداد طراحی شده بود، اما بزودی دریافتند که رشته‌ای از بیتها نه تنها اعداد بلکه می‌توانند اشیای دلخواه را نیز نمایش دهند. عملیات روی ویژه‌گی‌ها یا نمادها می‌تواند با استفاده از قوانین برای ایجاد، انتساب یا دستکاری نشان داده شود. این تصور از محاسبات نمادین بعنوان تعریف الگوریتمهایی که هر نوع اطلاعات را پردازش می‌کنند و بنابراین می‌تواند برای شبیه‌سازی هوش انسان بکار برود مناسب است.بزودی برنامه نویسی با نمادها که نیاز به سطح بالایی از چکیدگی دارند تولید می‌شوند، غیر از امکاناتی که با زبانهای برنامه نویسی مخصوص پردازش اعداد ممکن بود مانند فرترن
 I-زبانهای برنامه نویسی AI
در AI خودکار کردن یا برنامه‌نویسی همه جنبه‌های شناخت انسانی بوسیله بنیادهای شناخت علمی روشهای نمادین و غیر نمادین AI، پردازش زبان طبیعی، دید کامپیوتری و سیستمهای تکامل یا سازگار مطرح می‌شود. لازم است دامنه مسئله‌های خیلی پیچیده در ابتدای مرحله برنامه‌نویسی یک مسئله AI معین، مشخص شود که کافی نیست. تنها بوسیله تعامل و افزایش اصلاحات خصوصیات بسیار دقیق ممکن است. در حقیقت مسئله‌های معمول AI به بسیاری از زمینه‌های خاص گرایش دارند، بنابراین روشهای ذهنی باید بوسیله تولید و آزمایش روشها بطور تجربی توسعه یابند(مشهور به نمونه سازی سریع). در اینصورت برنامه‌نویسی AI بطور قابل توجهی با روشهای استاندارد مهندسی نرم‌افزار متفاوت بوده زیرا برنامه‌نویسی معمولا از یک مشخصات رسمی با جزئیات شروع می‌شود. در برنامه‌نویسی  AI پیاده‌سازی در واقع جزئی از پردازش مشخصات مسئله است.  به اقتضای طبیعت مسئله‌های  AI برنامه‌نویسی AI مزایای بسیاری دارد اگر زبانهای برنامه نویسی، برنامه‌نویسAI را آزاد بگذارند و در بسیاری از ساختارهای فنی محدود نکنند (مانند ساختار انواع داده‌ای جدید سطح پایین، دستیابی دستی به حافظه). ترجیحاً سبک برنامه‌نویسی اعلانی برای استفاده در ساختارهای پیش‌ساخته داده‌ای سطح بالا(مانند لیستها و درختها) و عملیات(مانند تطبیق الگوها) مناسب است، بنابراین محاسبات نمادین سطح خلاصه‌سازی بیشتری نسبت به آنچه که با زبانهای دستوری استاندارد مانند فرترن، پاسکال یا C امکان‌پذیر خواهد بود را پشتیبانی می‌کند. البته طبقه‌بندی خلاصه سازی آسان نیست،‌ زیرا تدوین برنامه‌های AI روی کامپیوترهای استاندارد وان نیومن نمی‌تواند به کارآمدی زبانهای دستوری باشد. هر چند یک مسئله مسلم AI فهم آن است (حداقل جزئیات) امکان دارد با تنظیم مجدد آن به شکل خصوصیات جزئی شده با بکار بردن یک زبان دستوری پیاده‌ سازی مجدد شود. با توجه به نیازمندیهای محاسبات نمادین و برنامه‌نویسی  AI دو الگوی  جدید برنامه‌نویسی که به سبک دستوری پیشنهاد می‌شوند بوجود می‌‌آید: سبک برنامه‌نویسی تابعی و منطقی. هر دو بر مبنای ریاضیات طرح‌ریزی شده‌اند، یعنی نظریه توابع بازگشتی و منطق رسمی. اولین زبان برنامه‌نویسی AI کاربردی که هنوز هم بطور گسترده استفاده می‌شود زبان برنامه‌نویسی Lisp است که در اواخر دهه 1950 توسط جان مک کارتی توسعه یافته است. Lisp برمبنای نظریه توابع ریاضی و خلاصه‌سازی Lambda است. تعدادی از کاربردهای مهم و موثرAI در Lisp نوشته شده است. که ما بعضی از جزئیات این زبان برنامه‌نویسی را در این مقاله شرح خواهیم داد. در اوایل دهه 1970 یک الگوی برنامه‌نویسی جدید بنام برنامه‌نویسی منطقی بر اساس محاسبات گزاره‌ای بوجود آمد. اولین و مهمترین زبان برنامه‌نویسی منطقی Prolog است که توسط آلن کالمرار، رابرت کوالسکی و فیلیپ راسل توسعه یافته است. مسئله‌ها در prolog بصورت حقایق، بدیهیات و قوانین منطقی برای استنباط حقایق جدید بیان می‌شوند. Prolog  با قانون ریاضی در محاسبات گزاره‌ای و نتایج نظری بدست آمده در زمینه اثبات قضیه خودکار در اواخر دهه 1960 بنا نهاده شده است.

شامل 19 صفحه word

دانلود پاور پوینت هوش مصنوعی

اختصاصی از فایل هلپ دانلود پاور پوینت هوش مصنوعی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

هنر ساخت ماشینهایی که کارهایی را انجام میدهند که آن کارها توسط انسان با فکر کردن انجام میشوند.

üمطالعه برای ساخت کامپیوترها برای انجام کارهایی که فعلاً انسان آنها را بهتر انجام میدهد.

شامل 277 اسلاید powerpoint

678 - دانلود طرح توجیهی: تولید زئولیت مصنوعی - 80 صفحه

اختصاصی از فایل هلپ 678 - دانلود طرح توجیهی: تولید زئولیت مصنوعی - 80 صفحه دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود طرح توجیهی و مطالعات امکان سنجی طرح

بررسی ابعاد مختلف طرح (معرفی محصول - مالی – منابع انسانی – فضا و ...)

دارای فرمت PDF می باشد.

مفصل و با تمام جزئیات – بسیار کامل و مرتب

مناسب برای شروع یک کسب و کار

مناسب جهت ارائه به دانشگاه به عنوان پروژه درسی

نگارش طرح توجیهی یک طرح کسب و کار خوب باید مانند یک داستان، گویا و واضح باشد و باید اهداف کسب و کار را به صورت موجز و کامل بیان کرده و راه رسیدن به آنها را نیز مشخص نماید. به‌گونه‌ای که سرمایه‌گذاران (دست‌اندرکاران کسب و کار) دقیقاً مفهوم را متوجه شده و خودشان نیز راغب به خواندن و درک دیگر بخش‌ها گردند.

طرح توجیهی در واقع سندی آماده ارائه می باشد که در آن نحوه برآورد سود و زیان و سرمایه ثابت، سرمایه در گردش و نقطه سر به سر، بازدهی سرمایه، دوره برگشت سرمایه و ... بیان خواهد شد.

در صورتی که نیاز به جزئیات بیشتر و یا دریافت فهرست مطالب دارید از طریق بخش پشتیبانی و یا ایمیل فروشگاه با ما در ارتباط باشید.