مقدمه
در دنیای امروز، هوش مصنوعی (AI) وارد همه جنبههای زندگی ما شده و همواره در حال تحول است. شاید بیشتر افراد تنها با مدلهای زبان در این زمینه آشنا باشند، اما دنیای هوش مصنوعی بسیار وسیعتر از اینهاست. این متن به معرفی 5 معماری کلیدی در هوش مصنوعی میپردازد که هر مهندس هوش مصنوعی باید با آنها آشنا باشد و نمونههای عملی استفاده از آنها نیز بررسی خواهد شد.
1. شبکههای عصبی پیچشی (CNN)
شبکههای عصبی پیچشی، یا به اختصار CNN، به طور خاص برای پردازش دادههای حجیم تصویر طراحی شدهاند. این مدلها با استفاده از لایههای پیچشی، دادههای تصویری را تحلیل کرده و ویژگیهای کلیدی را شناسایی میکنند.
- کاربردها: تشخیص چهره، تشخیص اشیاء، و طبقهبندی تصاویر از جمله کاربردهای اصلی CNNها محسوب میشوند.
2. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)
اینگونه شبکهها به گونهای طراحی شدهاند که بتوانند دنبالههای زمانی را تحلیل کنند. مثلاً در پردازش زبان طبیعی، RNNها میتوانند معنی واژهها را در بافت جملات شناسایی کنند.
- کاربردها: ترجمه ماشینی، پیشبینی سریهای زمانی، و تولید متن.
3. شبکههای عصبی عمیق (DNN)
این نوع از شبکهها شامل چندین لایه هستند و میتوانند ساختارهای پیچیدهتری را نسبت به مدلهای سادهتر یاد بگیرند. با استفاده از DNNها، پیچیدگیهای بیشتری در دادههای ورودی مورد بررسی قرار میگیرد.
- کاربردها: شناسایی صدا، تشخیص الگو، و پیشبینی تصمیمات.
4. شبکههای مولد تخاصمی (GAN)
GANها یک نوع مدل هوش مصنوعی هستند که شامل دو شبکه به نامهای تولیدکننده و تمایزننده میباشند. این دو شبکه به صورت همزمان رقابت میکنند تا خروجیهای واقعیتری تولید کنند.
- کاربردها: تولید تصاویر واقعی، ساخت ویدیو، و طراحی بازیهای ویدیویی.
5. ترنسفورمرها
ترنسفورمرها، بهخصوص در پردازش زبان طبیعی، به خاطر سرعت و کارایی بالای خود شناخته شدهاند. این مدلها برای پردازش مقادیر بسیار زیاد دادههای متنی مورد استفاده قرار میگیرند و میتوانند ارتباطات بین کلمات را بهخوبی مدلسازی کنند.
- کاربردها: مدلهای زبان پیشرفته مانند GPT و BERT.
جمعبندی
توانایی استفاده از معماریهای مختلف هوش مصنوعی به مهندسان این امکان را میدهد که بر اساس نیاز خاص پروژههای خود، مدل مناسب را انتخاب کنند. با پیشرفت هوش مصنوعی و ظهور فناوریهای جدید، شناخت این مدلها برای هر مهندس ضروری به نظر میرسد. به همین دلیل، یادگیری و بهکارگیری این معماریها به عنوان یکی از کلیدیترین مهارتها برای آینده محسوب میشود.
