هوش مصنوعی یا Al یک نوع شبیه سازی هوش رفتار انسانی می باشد و اقداماتی را انجام می دهد. مثلاً یک ماشین خودران را تصورکنید. سیستم های هوش مصنوعی مربوط به رانندگی، مانند الگوریتم های هوش مصنوعی یکپارچه هستند و در مواردی مثل یادگیری ماشین و دستگاه و یادگیری عمیق در محیط های پیچیده، اتوماسیون را فعال می کنند.
چرا هوش مصنوعی اهمیت دارد؟
طبق پیش بینی مک کینسی، هوش مصنوعی در سراسر دنیا با ارزش اقتصادی ۱۳ میلیاردی در سال ۲۰۳۰ تخمین زده شده است.
توی این پک فوق العاده، صفر تا صد متلب رو جوری یاد میگیری که تو هیچ کلاس آموزشی یا پک دیگه ای نه دیدی نه شنیدی! بدون هیچ کلاسی، سخت ترین پروژه هات رو در چند دقیقه با متلب انجام بده یا اصلا باهاش پول در بیار!
به همین دلیل است که هوش مصنوعی مهندسی را در هر صنعت و در هر کار اجرایی تغییر داده است، قطعا فراتر از یک رانندگی اتوماتیک می باشد. همچنین در مدل‌هایی که نقص ماشین ها را پیشگویی می کنند، هم به کار می رود و نشان می دهد که آنها چه زمانی به نگهداری و مراقبت محاسبات سنسور و سلامت آنها مانند سیستم های تصویربرداری بیماری و سیستم های رباتیک نیاز دارند که از تجربیات افراد یاد بگیرند و مستقیماً آنها را به کار ببندند.
اجزای کلیدی یک جریان کار هوش مصنوعی
هوش مصنوعی موفق به چیزی بیش از تمرین یک مدل هوش مصنوعی مخصوصاً برای سیستم هایی نیاز دارد که هوش مصنوعی در داخل آنها به کار رفته است. یک جریان کار جامد هوش مصنوعی شامل آماده سازی دیتا، ایجاد یک مدل طراحی سیستمی است که مدل روی آن اجرا می شود و و آن را به سیستم های کسب و کار یا سخت افزار گسترش می دهد.
آماده سازی دیتا
در اختیار داشتن دیتای خام و کاربردی کردن آن برای یک مدل معنادار، تاثیرگذار و دقیق، یک مرحله پر اهمیت است. در حقیقت اکثر تلاش های هوش مصنوعی را ارائه می دهد.
آماده سازی دیتا به مهارت قلمرویی نیاز دارد. مانند تجربه در سیگنال های صوتی و گفتاری، جهت گیری و سنسور فیوژن، فرایند تصویربرداری و ویدئویی رادار و لیدار. مهندسان در این زمینه ها برای تصمیم‌گیری ویژگی های مهم دیتا و ویژگی های غیر مهم و پدیده های نادر مناسب‌ترین هستند. هوش مصنوعی همچنین مقداری دیتای شگرف را شامل می شود. هنوز دیتای برچسبی و تصاویر ملال آور هستند و زمان را هدر می دهند و گاهی اوقات شما دیتای کافی مخصوصاً برای سیستم های امنیتی ندارید. تولید دیتای ترکیبی دقیق می تواند تنظیمات دیتای شما را بهبود ببخشد. در هر دو مورد اتوماسیون یک ددلاین مهم محسوب می شود.
مدلینگ هوش مصنوعی
عوامل کلیدی برای موفقیت در سیستم های مدلینگ هوش مصنوعی شامل موارد زیر هستند:
- شروع کار با یک تنظیم کامل از الگوریتم ها و مدل های پیش ساخته شده برای یادگیری دستگاه، یادگیری عمیق، یادگیری تقویتی ها و تکنیک های دیگر هوش مصنوعی.
- استفاده از اپلیکیشن ها برای تجزیه تحلیل و طراحی خلاقانه .
- کارکردن در یک اکوسیستم باز که در آن ابزارهای هوش مصنوعی مانند متلب، پایتورچ و تنسور فلو می توانند با یکدیگر فعالیت کنند.
- مدیریت پیچیدگی محاسباتی با شتاب GPU و مقیاس موازی سازی و سرور های کلود و مراکز دیتایی بنیادی.
طراحی سیستم
همه مدل ها دارای یک سیستم کامل هستند. در سیستم های اجرای اتوماتیک هوش مصنوعی، برای درک موضوع باید با الگوریتم ها برای برنامه ریزی مسیر و تمرکز در یک نقطه خاص و کنترل برای ترمزها، شتاب و چرخش ها یکپارچه سازی شود.
هوش مصنوعی را در یک نگهداری پیشگویانه برای زمین های دارای باد و کنترل‌های اتو پایلت برای هواپیماهای امروزی در نظر بگیرید.
سیستم های دارای هوش مصنوعی و پیچیده مانند این ها نیاز به یکپارچه سازی و شبیه سازی دارد.
آرایش کار
مدل های هوش مصنوعی نیاز به تنظیمات CPUs, GPUs, و FPGAs در محصول نهایی دارند. فرقی ندارد که هوش مصنوعی در درون دستگاه یا بیرون دستگاه باشد، سیستم کسب و کار یا کلود باشد. مدل های هوش مصنوعی به صورت اجرا شده در دستگاه ها به صورتی داخل یا بیرون دستگاه، نتایج سریع و مورد نیاز را در این زمینه فراهم می کنند. در حالی که مدل های هوش مصنوعی اجرا شده در سیستم های کسب و کار و کلود نتایجی را از دیتا ایجاد می کنند که از بسیاری از دستگاه های دیگر جمع آوری شده است. مدل های هوش مصنوعی به صورت مکرر به ترتیب از این سیستم ها تنظیم می شود.
فرایند آرایش و تنظیم سازی زمانی که بعد از مدل ها کد می شود و دستگاه را هدف می‌گیرد، سرعت می گیرد. استفاده از تکنیک های بهینه سازی تولید کد و کتابخانه های بهینه سازی سخت افزار باعث می شود که پروفایل با قدرت کمتری برای تناسب سازی با کد چه از درون و چه از بیرون دستگاه مورد نیاز باشد و سیستم های کسب و کار با پردازشگر بالا و کلود وضعیت بهتری پیدا کنند.
توسعه سیستم های هوش مصنوعی با متلب
مهارت های خاصی برای کار کردن با هوش مصنوعی وجود دارد. اگرچه مهندسان و دانشمندان ای که از متلب یا سیمولینک استفاده می کنند، این مهارت ها و ابزارها را برای ایجاد سیستم های هوش مصنوعی دارند. پردازشگر دیتا با متلب
از طریق متلب زمان کمتری را صرف پردازش دیتا می کنید. از سنسور های مجموعه زمان برای تبدیل عکس به متن استفاده می شود، اپلیکیشن های متلب و انواع دیتا ها به طرز ویژه‌ای زمان مورد نیاز برای پردازش دیتا را کاهش می دهند. عملکردهایی با سطح بالا کار را برای هماهنگ کردن مجموعه های زمانی متفاوت، جایگزین کردن برون هشته ها با ارزش های درون یاب، فیلتر سیگنال های نویز، تبدیل متن خام به کلمات و خیلی از کارهای دیگر را راحت تر می کند. از طریق آن به سرعت می توانید دیتای خود را ببینید، ترندها را بفهمید و مشکلات کیفیتی دیتا را از طریق طرح های مختلف و ویرایشگر های زنده متوجه شوید.
اپلیکیشن های متلب برچسب سازی تصاویر، ویدئو و دیتای صوتی را به صورت اتوماتیک انجام می دهد.
برای تست الگوریتم ها قبل از در دسترس بودن دیتا از سنسورهای دیگر تجهیزات، می توانید دیتای ترکیبی را از سیمولینک تولید کنید. این راهبرد به صورت رایجی در سیستم های اجرای اتوماتیک مانند کنترل کروز سازشی، دستیار نگهداری ورودی و رمز های اورژانسی اتوماتیک استفاده می شود.
مدلینگ هوش مصنوعی با متلب
تکنیک های مدلینگ هوش مصنوعی از طریق اپلیکیشن متفاوت است
یادگیری دستگاه
کاربران متلب هزاران اپلیکیشن را برای نگهداری از پیش تعیین شده، محاسبه سنسورها، مالیات و ارتباطات در اختیار دارند. جعبه ابزار یادگیری دستگاه و محاسبات باعث می شود که قسمت‌های سخت یادگیری دستگاه با اپلیکیشن ها برای تمرین و مقایسه مدل ها، پردازش سیگنال پیشرفته و خارج سازی ویژگی ها، طبقه بندی بازگشتی الگوریتم های خوشه ای آسان شود.
ASML ، یک کارخانه سمی کنداکتور از تکنیک های یادگیری ماشین برای ایجاد تکنولوژی اندازه گیری مجازی برای ارتقاء موارد همتراز در ساختارهای پیچیده استفاده می کند که یک تراشه می سازد. مهندس امیل اسکیمت ویور توصیح داد: من به عنوان یک مهندس پردازشگر هیچ تجربه ای با شبکه های عصبی یادگیری دستگاه ندارم. من با مثال ها و نمونه های متلب برای پیدا کردن بهترین عملکرد های یادگیری ماشین برای تولید اندازه گیری روش مجازی استفاده می کنم. من نمی توانستم این کار را در C یا پایتون انجام دهم.
مدل های متلب همچنین اجرای سریع تری از منبع باز روی اکثر محاسبات یادگیری ماشین و آنالیزی دارد.
یادگیری عمیق
مهندسان از توانایی های یادگیری عمیق متلب برای رانندگی اتوماتیک، دیدگاه کامپیوتری، پردازش زبان طبیعی و گفتاری و دیگر اپلیکیشن ها استفاده می کنند. جعبه ابزار یادگیری عمیق به شما اجازه می دهد که لایه های یک شبکه عصبی عمیق را ایجاد کنید، از درون مرتبط کنید، تمرین کنید و آنها را ارزیابی کنید. مثال ها و شبکه های از قبل تمرین داده شده، کار را برای استفاده از متلب برای یادگیری عمیق، حتی بدون اطلاعات مربوط به الگوریتم های بصری کامپیوتر به صورت پیشرفته یا شبکه های عصبی راحت تر می کند.
متلب مهندسان را قادر می سازد که با یکدیگر در طول چارچوب های یادگیری عمیق و مختلف فعالیت کنند. متلب با حمایت برای ONNX به صادر و وارد کردن آخرین مدل ها از دیگر چارچوب های حمایت شده شامل تنسورفلو اجازه می دهد.
یادگیری تقویتی
در سیستم های کنترلی که از یادگیری بر اساس پاداش دهی تراکمی استفاده می کنند، یادگیری تقویتی یک تکنیک ایده آل می باشد. جعبه ابزار یادگیری تقویتی به شما اجازه می دهد که ابزار های مختلف استفاده شده در DQN, A2C, DDPG و دیگر الگوریتم های یادگیری تقویتی را تمرین کنید. می توانید از این خط مشی ها برای اجرای کنترل کننده ها و الگوریتم های تصمیم گیرنده برای سیستم های پیچیده مثل ربات ها و سیستم های غیر ارادی استفاده کنید. می‌توانید خط مشی ها را با استفاده از شبکه های عصبی عمیق، چند جمله ای یا جدول های مراجعه ای انجام دهید.
پردازش زبان طبیعی
مدل های پردازشگر زبان طبیعی به صورت رایج برای آنالیزهای مقصودی، نگهداری از پیش تعیین شده و مدلینگ تاپیک استفاده می کند. جعبه ابزار آنالیزگر متن الگوریتم ها و ویژگی های بصری را برای پردازش آنالیز و مدلینگ های دیتایی متن در اختیار شما قرار می دهد و به شما اجازه می دهد که متن خام را خارج سازی کرده و از منابعی مثل الگوریتم های تجهیزاتی، پست های جدید، برآوردها، گزارشات اپراتور، و رسانه اجتماعی، آنها را استخراج کنید.
استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین مانند LSA, LDA و تعبیه زبان کامپیوتری باعث می شود که گروه هایی را پیدا کنید و ویژگی هایی را بر اساس تنظیمات دیتای متن با ابعاد بالا ایجاد کنید. ویژگی های ایجاد شده از جعبه ابزار آنالیزگر متن می تواند با ویژگی هایی از دیگر منابع دیتا برای ساخت مدل های یادگیری ماشین استفاده شود که مزایای زیادی از لحاظ متنی، عددی، و دیگر انواع دیتا دارد.
طراحی سیستم
سیستم های هوش مصنوعی و پیچیده نیاز به یکپارچه سازی با الگوریتم های دیگر دارند. طراحی و شبیه سازی سیستم مهم است، زیرا سیستم کلی روی تصویر گذاری مدل های هوش مصنوعی تاثیر دارد. مهندسان از سیمولینک برای طراحی سریع و تست ها استفاده می کنند.
مثلاً در سیستم هوش مصنوعی اتوماتیک شما از هوش مصنوعی و شبیه سازی برای طراحی کنترل کننده های ترمز و شتاب و چرخش استفاده می شود. همچنین از سیمولینک برای طراحی و شبیه سازی مدل سیستم استفاده می کنید و متلب را برای مدل هوش مصنوعی به کار می اندازید. ممکن است از نرم افزاری مثل Unreal Engine یا موتور غیر واقعی برای ترکیب کردن تصویر ایده آل دوربین برای پست کردن مدل هوش مصنوعی استفاده کنید.
Voyage یک حرکت جهت دار خود ران برای جمعیت های بازنشسته، است که سطحی از ماشین های خودمختار سطح ۳ را در کمتر از سه ماه تولید می کند. مدل یکپارچه سازی شده این ایده را تا آزمایش روی جاده ها هم می رساند. سیمولینک به آنها اجازه یک آزمایش امن را در محیط های خطرناک می دهد.
سیمولینک همچنین به شما اجازه می دهد دیتای مربوط به شکست یک وضعیت شناخته شده را منتشر کنید. در زمین های بادیگر، ممکن است بخواهید این دیتای مربوط به شکست را برای دیتای اندازه گیری شده با توربین های بادی ترکیب کنید. می توانید مدل سیستم خود را برای رساندن به سطح پیشگویی دقیق تر قبل از شکست خوردن تجهیزات آماده کنید.
آرایش کار
مدل های هوش مصنوعی در متلب می توانند روی دستگاه ها یا مدل ها، داخل دستگاه ها، سیستم های تشکیلات، یا کلود آرایش کار داده شوند.
برای مدل های یادگیری عمیق، می توانید از GPU Coder برای تولید و آرایش GPU های NVIDIA® CUDA استفاده کنید. یا کد C را با متلب کدر برای آرایش بوردهای Intel و Arm بسازید. کتابخانه های بهینه سازی کالاها مدل های آرایش شده را با سرعت اجرایی بالا ایجاد می کنند.
با سرور تولید متلب، می توانید به طور امن این کار را انجام دهید و با سیستم های IT، منابع دیتا، و تکنولوژی های اجرایی یکپارچه سازی کنید.
1 دیدگاه. ارسال دیدگاه جدید
سلام
سایت فوق العاده ی دارید اگر امکانش هست فیلم های آموزشی درباره ی رباتیک هم در سایتتون قرار بدهید.