پاورپوینت صفر تا صد سنگ های مصنوعی

اختصاصی از زد فایل پاورپوینت صفر تا صد سنگ های مصنوعی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

این فایل حاوی مطالعه کامل مبحث سنگ های مصنوعی می باشد که به صورت فرمت PowerPoint در 19 اسلاید در اختیار شما عزیزان قرار گرفته است، در صورت تمایل می توانید این محصول را از فروشگاه خریداری و دانلود نمایید.

فهرست
سنگ مصنوعی
ترکیبات سنگ مصنوعی
مزایای سنگ مصنوعی نسبت به سنگ طبیعی
چگونگی پیدایش سنگ مصنوعی
کامپوزیت ها
سنگ مصنوعی، کامپوزیت معدنی
انواع سنگ‌های مصنوعی
انواع طرح‌های سنگ‌های مصنوعی
ویژگی‌های سنگ‌مصنوعی
مراحل تولید سنگ‌ مصنوعی
تکنولوژی ساخت سنگ مصنوعی
سنگبری و تکنیک‌های آن
منابع و مأخذ

تصویر محیط برنامه 

دانلود پاورپوینت شبکه های عصبی مصنوعی

اختصاصی از زد فایل دانلود پاورپوینت شبکه های عصبی مصنوعی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مشخصات این فایل
عنوان: شبکه های عصبی مصنوعی
فرمت فایل :پاورپوینت (قابل ویرایش)
تعداد اسلایدها : 85

این پاورپوینت در مورد شبکه های عصبی مصنوعی  می باشد.

بخشی از تیترها به همراه مختصری از توضیحات هر تیتر ازپاورپوینت شبکه های عصبی مصنوعی

مسائل مناسب برای یادگیری شبکه های عصبی
خطا در داده های آموزشی وجود داشته باشد.
مثل مسائلی که داده های آموزشی دارای نویز حاصل از دادهای سنسورها نظیر دوربین و میکروفن ها هستند.
مواردی که نمونه ها توسط مقادیر زیادی زوج ویژگی-مقدار نشان داده شده باشند. نظیر داده های حاصل از یک دوربین ویدئوئی.
تابع هدف  دارای مقادیر پیوسته باشد.
زمان کافی برای یادگیری وجود داشته باشد. این روش  در مقایسه با روشهای دیگر نظیر درخت تصمیم نیاز به زمان بیشتری برای یادگیری دارد.
نیازی به تعبیر تابع هدف نباشد. زیرا به سختی میتوان  وزنهای یادگرفته شده توسط شبکه را تعبیر نمود.
...(ادامه دارد)

الهام از طبیعت
مطالعه شبکه های عصبی مصنوعی تا حد زیادی ملهم از سیستم های یادگیر طبیعی است که در آنها یک مجموعه پیچیده از نرونهای به هم متصل  در کار یادگیری دخیل هستند.
گمان میرود که مغز انسان از تعداد 10 11 نرون تشکیل شده باشد که هر نرون با تقریبا 104 نرون دیگر در ارتباط است.
سرعت سوئیچنگ نرونها در حدود 10-3 ثانیه است که در مقایسه با کامپیوترها 10 -10 ) ثانیه ( بسیار ناچیز مینماید. با این وجود آدمی قادر است در 0.1 ثانیه  تصویر یک انسان را بازشناسائی نماید. این قدرت فوق العاده باید از پردازش موازی توزیع شده در تعدادی زیادی از نرونها حاصل شده باشد....(ادامه دارد)

مرور الگوریتم BP
این الگوریتم یک جستجوی gradient descent در فضای وزنها انجام میدهد.
ممکن است در یک مینیمم محلی گیر بیافتد.
در عمل بسیار موثر بوده است.
برای پرهیز از مینیمم محلی روشهای مختلفی وجود دارد:
افزودن ممنتم
استفاده از stochastic gradient descent
استفاده ازشبکه های مختلف با مقادیر متفاوتی برای وزنهای اولیه...(ادامه دارد)

قدرت نمایش توابع
اگرچه قدرت نمایش توابع به توسط یک شبکه feedforward بسته به عمق و گستردگی شبکه دارد، با این وجودموارد زیر را میتوان به صورت قوانین کلی بیان نمود:
توابع بولی: هر تابع بولی را میتوان توسط یک شبکه دو لایه پیاده سازی نمود.
توابع پیوسته: هر تابع پیوسته محدود را میتوان توسط یک شبکه دو لایه تقریب زد. تئوری مربوطه در مورد شبکه هائی که از تابع سیگموئید در لایه پنهان و لایه خطی در شبکه خروجی استفاده میکنند صادق است.
توابع دلخواه: هر تابع دلخواه را میتوان با یک شبکه سه لایه تا حد قابل قبولی تفریب زد....(ادامه دارد)

فهرست مطالب پاورپوینت شبکه های عصبی مصنوعی

قانون دلتا Delta Rule
تقریب افزایشی gradient descent
یک سلول واحد
انتشار به سمت عقب
فضای فرضیه و بایاس استقرا
دلایل رخ دادن overfitting
انواع مختلف یادگیری

دانلود پاورپوینت هوش مصنوعی و سیستم خبره

اختصاصی از زد فایل دانلود پاورپوینت هوش مصنوعی و سیستم خبره دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مشخصات این فایل
عنوان: هوش مصنوعی و سیستم خبره
فرمت فایل :پاورپوینت (قابل ویرایش)
تعداد اسلایدها : 277

این مقاله در مورد هوش مصنوعی و سیستم خبره می باشد.

بخشی از تیترها به همراه مختصری از توضیحات هر تیتر از پاورپوینت هوش مصنوعی و سیستم خبره

تاریخچه هوش مصنوعی
1943، مک کولوچ و والتر پیتز: ارایه مدل نرون مصنوعی بیتی( دو حالته) قابل یادگیری به منظور محاسبه هر تابع قابل محاسبه.
1950، آلن تورینگ اولین بار دید کاملی از هوش مصنوعی را تحت عنوان “ محاسبات ماشینی و هوشمند” ارایه نمود.
1951، هینسکی و ادموندز اولین کامپیوتر شبکه عصبی را طراحی کردند.
1952، آرتور سامویل: برنامه ای ساخت که یاد میگرفت بهتر از نویسنده اش بازی کند؛ در نتیجه این تصور را که “کامپیوتر فقط کاری را انجام میدهد که به آن گفته شود” نقض کرد.
1956،نشست کارگروهی دورتموند: انتخاب نام هوش مصنوعی
1959، هربرت جلونتر: برنامه(GTP) را ساخت که قضایا را با اصل موضوعات مشخص ثابت می کرد.
1958، جان مک کارتی: تعریف زبان لیسپ که بهترین زبان هوش مصنوعی شد.
1958-1973، جیمز اسلاگل: برنامه حل مسایل انتگرالگیری فرم بسته
تام ایوانز: برنامه حل مشابهت های هندسی
دانیل بابروز: برنامه حل مسایل جبری
دیوید هافمن: پروژه محدوده بینایی روبات در جهان بلوکها
دیوید والتز: سیستم بینایی و انتشار محدود
پاتریک ونیستون: نظریه یادگیری
...(ادامه دارد)

عاملهای حل مسئله
چهار گام اساسی برای حل مسائل
فرموله کردن هدف: وضعیتهای مطلوب نهایی کدامند؟
فرموله کردن مسئله: چه فعالیتها و وضعیتهایی برای رسیدن به هدف موجود است؟
جستجو: انتخاب بهترین دنباله از فعالیتهایی که منجر به حالاتی با مقدار شناخته شده میشود.
اجرا: وقتی دنباله فعالیت مطلوب پیدا شد، فعالیتهای پیشنهادی آن میتواند اجرا شود.

مثال: نقشه رومانی
صورت مسأله: رفتن از آراد به بخارست
فرموله کردن هدف: رسیدن به بخارست
فرموله کردن مسئله:
وضعیتها: شهرهای مختلف
فعالیتها: حرکت بین شهرها
جستجو: دنباله ای از شهرها مثل:آراد، سیبیو، فاگارس، بخارست این جستجو با توجه به کم هزینه ترین مسیر انتخاب میشود
...(ادامه دارد)

  ارضای محدودیت (CSP) چیست؟
مجموعه متناهی از متغیرها؛ X1, X2, …, Xn
مجموعه متناهی از محدودیتها؛ C1, C2, …, Cm
دامنه های ناتهی برای هر یک از متغیرها؛DX1,DX2,…,DXn
هر محدودیت Ci زیرمجموعه ای از متغیرها و ترکیبهای ممکنی از مقادیر برای آن زیرمجموعه ها
هر حالت با انتساب مقادیری به چند یا تمام متغیرها تعریف میشود
انتسابی که هیچ محدودیتی را نقض نکند، انتساب سازگار نام دارد
انتساب کامل آن است که هر متغیری در آن باشد
راه حل CSP یک انتساب کامل است اگر تمام محدودیتها را برآورده کند
بعضی از CSPها به راه حلهایی نیاز دارند که تابع هدف را بیشینه کنند

سازگاری K
سازگاری یال تمام ناسازگاریهای ممکن را مشخص نمیکند
با روش سازگاریK، شکلهای قویتری از پخش را میتوان تعریف کرد
در صورتی CSP سازگاریK است، که برای هر k-1 متغیر و برای هر انتساب سازگار با آن متغیرها، یک مقدار سازگار، همیشه بتواند به متغیر kام نسبت داده شود.
بطور مثال:
سازگاری1: هر متغیر با خودش سازگار است(سازگاری گره)
سازگاری2: مشابه سازگاری یال
سازگاریk: بسط هر جفت از متغیرهای همجوار به سومین متغیر همسایه(سازگاری مسیر)
گراف در صورتی قویا سازگارK است که:
سازگارk باشد
همچنین سازگارk-1 و سازگارk-2 و... سازگار 1 باشد
در این صورت، مسئله را بدون عقبگرد میتوان حل کرد
پیچیدگی زمانی آن O(nd) است...(ادامه دارد)

ادعاها و تقاضاها
جملات از طریق TELL به پایگاه دانش اضافه میشوند
این جملات را ادعا گویند
TELL (KB , King(John))
TELL (KB , "x King(x) => Person(x))
با استفاده از ASK تقاضاهایی را از پلیگاه دانش انجام میدهیم
این پرسشها، تقاضا یا هدف نام دارد
ASK (KB , Person(John))
ASK(KB , $x Person(x))
لیست جانشینی یا انقیاد
لیستی از جانشینیها در صورت وجود بیش از یک پاسخ...(ادامه دارد)

تحقیق درباره آشنایی کامل با پردازش تصویر در هوش مصنوعی

اختصاصی از زد فایل تحقیق درباره آشنایی کامل با پردازش تصویر در هوش مصنوعی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل : word (قابل ویرایش) تعداد صفحات : 28 صفحه

خلاصه :

پردازش تصاویر امروزه بیشتر به موضوع پردازش تصویر دیجیتال گفته می‌شود که شاخه‌ای از دانش رایانه است که با پردازش سیگنال دیجیتال که نماینده تصاویر برداشته شده با دوربین دیجیتال یا پویش شده توسط پویشگر هستند سر و کار دارد.
پردازش تصاویر دارای دو شاخه عمدهٔ بهبود تصاویر و بینایی ماشین است. بهبود تصاویر در برگیرندهٔ روشهایی چون استفاده از فیلتر محوکننده و افزایش تضاد برای بهتر کردن کیفیت دیداری تصاویر و اطمینان از نمایش درست آنها در محیط مقصد(مانند چاپگر یا نمایشگر رایانه)است، در حالی که بینایی ماشین به روشهایی می‌پردازد که به کمک آنها می‌توان معنی و محتوای تصاویر را درک کرد تا از آنها در کارهایی چون رباتیک و محور تصاویر استفاده شود.
در معنای خاص آن پردازش تصویر عبارتست از هر نوع پردازش سیگنال که ورودی یک تصویر است مثل عکس یا صحنه‌ای از یک فیلم. خروجی پردازشگر تصویر می‌تواند یک تصویر یا یک مجموعه از نشانهای ویژه یا متغیرهای مربوط به تصویر باشد. اغلب تکنیک‌های پردازش تصویر شامل برخورد با تصویر به عنوان یک سیگنال دو بعدی و بکاربستن تکنیک‌های استاندارد پردازش سیگنال روی آنها می‌شود. پردازش تصویر اغلب به پردازش دیجیتالی تصویر اشاره می‌کند ولی پردازش نوری و آنالوگ تصویر هم وجود دارند. این مقاله در مورد تکنیک‌های کلی است که برای همه آنها به کار می‌رود. در هر سیستمی و با هر عملکردی برای تصمیم گیری به داده های ورودی احتیاج داریم. این ورودی ها میتوانند از یک سنسور صوتی, سنسور فاصله سنج , سنسور مادون قرمز , میکروفن و با تصاویر ارسالی از یه دوربین باشد.  امروزه پردازش تصویر بهترین ابزار برای استخراج ویژگی ها و تحلیل موقعیت و در نهایت تصمیم گیری صحیح می باشد. در مورد انسان نیز به همین صورت است, اطلاعات از طریق چشم به مغز ارسال می شوند و مغز با پردازش این اطلاعات تصمیم نهایی را گرفته و فرمان را صادر می کند. هدف از پردازش تصویر پیاده سازی عملکرد ذهن انسان در قبال داده ها و انجام پردازش های خاصی برای استخراج ویژگی مورد نیاز برای رسیدن به هدف از پیش تعیین شده می باشد.

مقدمه :

تاریخچه پردازش تصویر از سال 1964 تاکنون، موضوع پردازش تصویر، رشد فراوانی کرده است. علاوه بر برنامه تحقیقات فضایی، اکنون از فنون پردازش تصویر، در موارد متعددی استفاده می شود. گر چه اغلب این مسائل با هم نامرتبط هستند، اما عموما نیازمند روش هایی هستند که قادر به ارتقای اطلاعات تصویری برای تعبیر و تحلیل انسان باشد. برای نمونه در پزشکی شیوه های رایانه ای Contrast تصویر را ارتقا می دهند یا این که برای تعبیر آسانتر تصاویر اشعه ایکس یا سایر تصاویر پزشکی، سطوح شدت روشنایی را با رنگ، رمز می کنند. متخصصان جغرافیایی نیز از این روش ها یا روش های مشابه برای مطالعه الگوهای آلودگی هوا که با تصویر برداری هوایی و ماهواره ای بدست آمده است، استفاده می کنند. در باستان شناسی نیز روش های پردازش تصویر برای بازیابی عکس های مات شده ای که تنها باقی مانده آثار هنری نادر هستند، مورد استفاده قرار می گیرد. در فیزیک و زمینه های مرتبط، فنون رایانه ای بارها تصاویر آزمایش های مربوط به موضوعاتی نظیر پلاسماهای پرانرژی و تصاویر ریزبینی الکترونی را ارتقا داده اند. کاربردهای موفق دیگری از پردازش تصویر را نیز می توان در نجوم، زیست شناسی، پزشکی هسته ای، اجرای قانون، دفع و صنعت بیان کرد. در اوایل دهه 60 سفینه فضایی رنجر 7 متعلق به ناسا شروع به ارسال تصاویر تلویزیونی مبهمی از سطح ماه به زمین کرد. استخراج جزئیات تصویر برای یافتن محلی برای فرود سفینه آپولو نیازمند اعمال تصمیماتی روی تصاویر بود. این کار مهم به عهده لابراتوار (JPL) Jet Propulsionقرار داده شد.  بدین ترتیب زمینه تخصصی پردازش تصاویر رقومی آغاز گردید و مثل تمام تکنولوژی‌های دیگر سریعاً استفاده های متعدد پیدا کرد.    

عملیات اصلی در پردازش تصویر فشرده‌سازی تصاویر برای ذخیره‌سازی تصاویر باید حجم اطلاعات را تا جایی که ممکن است کاهش داد و اساس تمام روش‌های فشرده‌سازی کنار گذاردن بخش‌هایی از اطلاعات و داده‌ها است. ضریب یا نسبت فشرده‌سازی است که میزان و در صد کنار گذاشتن اطلاعات را مشخص میکند. این روش ذخیره‌سازی و انتقال اطلاعات را آسان‌تر می‌کند و پهنای‌باند و فرکانس مورد نیاز کاهش می‌یابد. امروزه روش‌هایی متعدد و پیشرفته برای فشرده‌سازی وجود دارد. فشرده‌سازی تصویر از این اصل مهم تبعیت می‌کند که چشم انسان حد فاصل دو عنصر تصویری نزدیک به هم را یکسان دیده و تمایز آنها را نمی‌تواند تشخیص دهد. همچنین اثر نور و تصویر برای مدت زمان معینی در چشم باقی مانده و از بین نمی‌رود که این ویژگی در ساخت تصاویر متحرک مورد توجه بوده‌است.

دانلود پاور پوینت هوش مصنوعی

اختصاصی از زد فایل 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