معرفی و دانلود کتاب طراحی و پیاده سازی سیستم‌های هوشمند و خبره کاربردی بابک یاری کتابراه

به آن دسته از برنامه‌های هوش مصنوعی که به سطحی از دانش می‌رسند تا در یک زمینه خاص به جای متخصص تصمیم‌ گیری کنند، expert systems یا سیستم‌های خبره گفته می‌شود. برنامه‌های این سیستم‌ که پایگاه دانش آن‌ها شامل اطلاعاتی است که انسان‌ها براساس آن تصمیم می‌گیرند. روی این موضوع باید تاکید کرد که هیچ‌ یک از سیستم‌های خبره‌ای که تا‌کنون طراحی و برنامه‌نویسی شده‌اند، چند منظوره نبوده‌اند و تنها در زمینه‌های محدود قادر به شبیه ‌سازی فرآیند تصمیم‌گیری انسان می‌باشند. سیستم‌های خبره (expert system)، که به عنوان یکی از شاخه‌های مهم هوش مصنوعی شناخته می‌شوند، به منظور استفاده از دانش و تجربه کارشناسان در حل مسائل پیچیده و تصمیم‌گیری طراحی شده‌اند. این سیستم‌ها با شبیه‌سازی روند تفکر و تصمیم‌گیری انسانی، قادر به ارائه راهکارهای مناسب و کارآمد در زمینه‌های مختلف هستند. در ادامه، به بررسی مفهوم سیستم‌های خبره، کاربردها و چالش‌های آن‌ها می‌پردازیم.

آن‌ها به عنوان یک منبع دانش تخصصی عمل می‌کنند و توانایی تصمیم‌گیری هوشمندانه را دارند. یکی از مهمترین قابلیت‌های سیستم‌های خبره ارائه توضیحاتی برای اقدامات پیشنهادی است. امکانات توضیح در سیستم خبره برای نشان دادن مراحل نتیجه گیری به کاربر در یک مسئله خاص به کار گرفته می‌شود. این شامل هزینه بالا، نیاز به نگهداری و به‌ روز رسانی پایگاه‌های دانش، ناتوانی در درک ظرافت‌ها، و عدم خلاقیت است. با این وجود، با پیشرفت هوش مصنوعی، امیدواری برای توسعه سیستم‌های خبره قدرتمندتر و کارآمدتر در آینده وجود دارد.

سیستم مجموعه‌اي هدف‌دار از عناصر و روابط بین آنها است که شامل ورودي فرایند خروجی و بازخورد می‌باشد. شروع تفکر سیستمی از سال 1960 و به اوج رسیدن آن از دهه 1980 می‌باشد. در سیستم خبره (ES)، خبرگی و تخصص از فرد متخصص به کامپیوتر منتقل و این دانش در کامپیوتر ذخیره می‌شود و هنگام نیاز کاربر از آن استفاده می‌شود. ES می‌تواند مانند یک متخصص به خوبی استنباط کند و به نتیجه مناسبی برسد. دوره آموزش هوش مصنوعی و سیستم های خبره برای دانشجویان مهندسی کامپیوتر کارشناسی و ارشد گرایش هوش مصنوعی مناسب خواهد بود.

این بار به دنبال توسعه و پیشرفت در این حوزه بود که منجر به رشد و توسعه بیشتر هوش مصنوعی شد. سیستم خبره یا سیستم های خبره و ساختار و اجزای آندر این بخش قصد داریم درباره سیستم خبره یا سیستم های خبره و ساختار و اجزای آن به بحث و گفتگو بپردازیم در ابتدا تعریف های مختلفی که درباره سیس... دومین سرفصل هوش مصنوعی، عامل هوشمند نام دارد که مربوط به عوامل و محیط ها، تعریف مفهوم عقلانیت، طبیعت محیط و  ساختار سیستم های هوشمند است. پیش نیاز درس های برنامه نویسی پیشرفته و ریاضیات گسسته هم درس مبانی برنامه نویسی بوده که باید گذرانده بشود. بعلاوه کارگاه مبانی کامپیوتر که درس هم نیاز مبانی برنامه نویسی به حساب آمده و شما می توانید این دو درس را همزمان با یکدیگر انتخاب کنید.

کتابراه مرجع قانونی دانلود کتاب الکترونیکی و دانلود کتاب صوتی است که امکان دسترسی به هزاران کتاب، رمان، مجله و کتاب صوتی و همچنین خرید کتاب الکترونیک از طریق موبایل تبلت و رایانه برای شما فراهم می‌کند. شما با استفاده از کتابراه همیشه و همه جا به کتاب‌ها و کتابخانه خود دسترسی دارید و می‌توانید به سادگی از هر فرصتی برای مطالعه استفاده کنید. در کتابراه برای همه سلیقه‌ها از داستان، رمان و شعر تا روانشناسی، تاریخی، علمی، موفقیت و... پزشکان با استفاده از سیستم خبره PXDES اقدام به تشخیص نوع سرطان ریه و این که در چه گریدی است، می پردازند. این عکس به صورت سایه است که می تواند نشان دهنده نوع و شدت سرطان ریه باشد.

تفاوت بین یک سیستم خبره با یک سیستم حل مسئله معمولی در این است که در سیستم خبره ساختار های داده فقط کد گذاری شده اند و هیچ اطلاعات دیگری که مربوط به آن مشکل باشد کدگذاری نمی شود. اما در سیستم های حل مسئله معمولی، هم برنامه ها و هم ساختار های داده کدگذاری می شوند. در سیستم خبره دانش یک متخصص انسانی ثبت می شود که به آن مهندسی دانش می گویند. موتور استنتاج در روش زنجیرسازی رو به جلو، بر اساس قواعد و واقعیت مشخص شروع به استدلال می‌کند و تا در نهایت نتیجه‌گیری خود را به واقعیات اضافه کند. به عبارتی، این نوع موتورها، زنجیره‌ای از شرط‌ها را دنبال می‌کنند تا در نهایت به نتیجه‌گیری بپردازند.

آموزش پرولوگ همراه با فیلم فارسینکته خیلی مهم در برنامه نویسی سیستم های خبره با نرم افزار پرولوگ خود ، نرم افزار پرولوگ است که دارای ورژن های مختلفی میباشد که در این مطلب یکی از بهترین و ک... مشخصه بارز سیستم‌های خبره توانایی آن‌ها در توضیح فرآیند استدلالی شان است. با بکارگیری این ماژول، یک سیستم خبره می‌تواند برای کاربر توضیح دهد که چرا Why چنین سوالی از کاربر می‌کند و چگونه How به نتیجه نهایی رسیده است. سیستم خبره عصبی، سیستم خبره ای است که پایگاه دانش آن ها دارای شبکه های عصبی است. اصلی ترین ویژگی سیستم خبره عصبی این است که از الگوریتم یادگیری که دارد، استفاده می کند تا پایگاه دانشی را از نمونه های آموزشی به صورت خودکار ایجاد کند.

بیشتر دستاوردهای هوش مصنوعی در زمینه تصمیم‌گیری و حل مسئله بوده است که اصلی‌ترین موضوع سیستم‌های خبره را شامل می‌شوند. به آن نوع از برنامه‌های هوش مصنوعی که به سطحی از خبرگی می‌رسند که می‌توانند به جای یک متخصص در یک زمینه خاص تصمیم‌گیری کنند، expert systems یا سیستم‌های خبره گفته می‌شود. این سیستم‌ها برنامه‌هایی هستند که پایگاه دانش آن‌ها انباشته از اطلاعاتی است که انسان‌ها هنگام تصمیم‌گیری درباره یک موضوع خاص، براساس آن‌ها تصمیم می‌گیرند. روی این موضوع باید تأکید کرد که هیچ‌یک از سیستم‌های خبره‌ای که تا‌کنون طراحی و برنامه‌نویسی شده‌اند، همه‌منظوره نبوده‌اند و تنها در یک زمینه محدود قادر به شبیه‌سازی فرآیند تصمیم‌گیری انسان هستند. بیشتر دستاوردهای هوش مصنوعی در زمینه تصمیم‌ گیری و حل مسئله بوده است که اصلی‌ترین آن‌ها شامل سیستم‌های خبره می‌شوند.

این سیستم شامل برنامه‌هایی است که رفتار انسان را در یک زمینه بخصوص تقلید می‌کند. طراحی این سیستم هوشمند به گونه‌ای است که توانایی یک انسان متخصص در زمینه‌ای خاص و در حل یک مسئله را مدل سازی می‌کند. این برنامه، الگوهایی که یک متخصص بر مبنای آن‌ها تصمیم ‌گیری می‌کند را شناسایی و بر مبنای آن‌ مانند انسان‌ تصمیم‌گیری می‌کند. به عنوان مثال، این سیستم‌ها نسبت به آنچه انجام می‌دهند، هیچ ایده‌ای ندارند. چنین سیستم‌هایی نمی‌توانند خبرگی خود را به محدوده‌های وسیع‌تر تعمیم دهند.

سیستم خبره با این task ها یا وظایف می‌تواند کارهایی چون برنامه‌ریزی، زمانبندی، و طراحی را در یک حیطه تعریف شده انجام دهد. به روند ساخت یک سیستم خبره، knowledge engineering یا مهندسی دانش گفته می‌شود. یک مهندس دانش باید اطمینان حاصل کند که سیستم خبره طراحی شده، تمام دانش مورد نیاز برای حل یک مسئله را دارد. طبیعتاً در غیراین‌صورت، تصمیم‌های سیستم خبره قابل اطمینان نخواهند بود. هوش مصنوعی (AI) یکی از پرطرفدارترین حوزه های علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات است که برای شبیه‌سازی و تقلید از عملکرد انسان و تصمیم‌گیری در مواجهه با مسائل پیچیده، استفاده می‌شود.

در ادامه مطلب، به توضیح ویژگی‌های هر یک از انواع سیستم‌های خبره پرداخته می‌شود. سیستم های خبره از سه جزء اصلی تشکیل شده‌اند که در ادامه فهرستی از آن‌ها ارائه شده است. جدول زیر نشان می‌دهد که سیستم‌های خبره کجا می‌توانند به کار گرفته شوند. بر اساس آنچه قبلاً اتفاق افتاده است، موتور استنتاج سعی می‌کند بیابد که در گذشته چه شرایطی ممکن است برای این نتیجه رخ داده باشد. به عنوان مثال اولین سیستم متخصصی که توسط انجمن پزشکی آمریکا تأیید شد ، سیستم Pathfinder بود. این سیستم متخصص نظری تصمیم گیری که در دهه 1980 در دانشگاه استنفورد ساخته شد ، برای تشخیص آسیب شناسی خون ساخته شد.

این زبان، ریشه خود را بر خلاف بسیاری از زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر از منطق صوری گرفته‌است. پس منطق برنامه را از لحاظ روابط بیان کرده و اجرای آن‌ها بیشتر از طریق پرس و جوها حول این روابط انجام می‌شود. منطق گرا بودن این زبان، آن را برای بکارگیری در بانک‌های اطلاعاتی، ریاضیات نمادین، زبان تجزیه و کاربردهای دیگر سودمند ساخته است. پایگاه دانش مخزنی از حقایق است و تمام اطلاعات مربوطه را در خود ذخیره می‌کند. این مولفه مانند ظرف بزرگی از دانش است که از متخصصان مختلف یک رشته خاص تشکیل شده است. بنابراین می‌توان گفت که موفقیت نرم‌افزار سیستم خبره عمدتا به دانش بسیار دقیقی بستگی دارد.

سیستم‌های خبره، نوعی از برنامه‌های کامپیوتری مبتنی بر هوش مصنوعی هستند که با هدف شبیه‌ سازی دانش و رفتار یک متخصص در یک حوزه خاص طراحی شده‌اند. این سیستم‌ها با استفاده از قابلیت‌های تصمیم‌گیری افراد ماهر، عملکردی شبیه به آنها در حل مسائل پیچیده و ارائه راه‌حل‌های مناسب دارند. با پیشرفت روزافزون کامپیوترها، امکان استدلال ماشین‌ها رفته رفته رنگ واقعیت به خود گرفته و امروزه قدرت استدلال فناوریی‌هایی از جمله یادگیری ماشین از توانایی انسان فراتر رفته است. سیستم خبره نوعی نرم افزار هوشمند است که از اطلاعات یا به عبارت دقیق‌تر دانش ذخیره شده در پایگاه اطلاعات برای حل مسائل استفاده می‌کند. به بیان ساده‌تر، سامانه خبره دانش انسانی را در بانک‌های اطلاعاتی خود ذخیره ‌سازی می‌کند. فیگن بام در دانشگاه استنفورد به دنبال کشف روش حل مسئله‌ای بود که همه منظوره نباشد.

دورانی که متخصصان ارتش آلمان با کمک کدنویسی پیام ها را از طریق دستگاهی به نام انیگما بصورت  رمزگذاری شده به دیگر واحدهای نظامی ارسال می کردند. در طرف مقابل ارتش انگلستان قرار داشت که با توسعه دانش خود در تلاش برای شکستن این رمزها و دستیابی به مفاد پیام ها بر می آمد. به این ترتیب مهندس انگلیسی تورینگ ماشینی به نام بمب ساخت تا با کمک آن پیام های کدنویسی شده آلمانی ها را بتوانند بخوانند. در حقیقت اختراع این دو ماشین آغازگر تلاش های انسان برای پروژه های یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ بود. همانطور که می دانید یادگیری ماشینی یکی از شاخه های هوش مصنوعی بوده و از سرفصل های مهم این درس هم به حساب می‌آید. سامانه‌های خبره برخلاف سامانه‌های اطلاعاتی که بر روی داده‌ها عمل می‌کنند، بر دانش متمرکز شده است.

با شناخت این اجزا؛ درک نحوه کار سیستم خبره برای شما آسان تر می شود. در تصویر زیر، دو قاب با نام‌های شخص و کامپیوتر ملاحظه می‌شود که هر کدام از این قاب‌ها دارای ویژگی‌های مختلفی هستند. مقادیر هر یک از مشخصه‌های قاب‌ها می‌توانند شامل مقادیر پیش‌فرض، اشاره‌گر به سایر قاب‌ها و مجموعه‌ای از قواعد باشند. رابط کاربری امکان پیگیری قابلیت اطمینان از استنتاج‌ها را فراهم می‌کند. موفقیت هر سیستم خبره به طور عمده به جمع‌آوری صحیح و دقیق دانش بستگی دارد. مجموعه آموزشی پی استور، یکی از قدیمی‌ترین وب سایت‌های آموزشی ایران است که بیش از یک دهه از فعالیت آن سپری می‌ شود.

اساس کار این حوزه هوش مصنوعی بر اساس دانش، تفکر منطقی و پایبندی به هنجار ها است. سیستم خبره از اولین دستاورد های هوش مصنوعی به حساب می آید و همیشه به استفاده کنندگانش کمک کرده است تا ابهاماتی که در مسائل دشوار وجود دارد را برطرف کنند. ما نیز قصد داریم در این مطلب درباره سیستم خبره، انواع آن و کاربرد هایی که دارد، صحبت کنیم. پس تا انتها همراه ما باشید، چون قرار است مطالبی را به شما بگوییم که تا پیش از این در جایی نه دیده اید و نه خوانده اید. بدین ترتیب، می‌توان به‌طور کلی بیان کرد که رابط کاربری به کاربران مبتدی و غیرحرفه‌ای کمک می‌کند تا به منظور یافتن حل مسئله، با سیستم خبره ارتباط برقرار کنند. در طراحی رابط کاربری سیستم‌های خبره، از روش‌های «پردازش زبان طبیعی» (Natural Language Processing | NLP) استفاده می‌شود تا سیستم بتواند درخواست کاربر را درک کند.

در تصویر زیر، روال حل مسئله با رویکرد زنجیرسازی رو به عقب نمایش داده شده است. سیستم‌های خبره جدید از الگوریتم های «یادگیری عمیق» (Deep Learning) و مدل‌های «یادگیری ماشین» (machine Learning) بهره گرفته‌اند تا در حل مسائل، رفتار و داوری انسان هوشمند را شبیه‌سازی کنند. با دریافت تجربه‌های بیشتر، سیستم ‌های خبره عملکرد خود را بهبود می‌بخشند. در سیستم‌های خبره، پایگاه دانش به عنوان حافظه‌ای محسوب می‌شود که دانش‌های استنتاج شده از سیستم‌های خبره مختلف را در خود نگهداری می‌کند. هر چقدر میزان اطلاعات موجود در این پایگاه‌های دانش بیشتر باشد، سیستم‌های خبره با دقت بیشتری درباره مسائل مختلف تصمیم می‌گیرند.

مزیتی که این کار برای سیستم خبره دارد، این است که باعث به روز شدن مکرر آن می شود و کاری می کند که دانش روز مرتبا به آن اضافه شود. نتیجه این بروزرسانی های مکرر نیز این است که این نرم افزار می تواند خودش را با تغییرات وفق دهد و در حل مشکلات متنوع و بیشتری به افراد کمک کند. این نرم افزار با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به شبیه سازی رفتار انسانی یا قضاوت آن ها می پردازد. سیستم خبره به گونه ای طراحی شده است که می تواند عملکرد خودش را بهبود ببخشد و مانند یک انسان با گذشت زمان تجربه های بیشتری به دست آورد که بتواند از آن ها در حل مسائل مختلف استفاده کند. مکان یا به عبارت دقیق‌تر مخزنی است که داده‌های تحلیل شده و آماده بهره‌برداری (دانش خبره) به شکل کدگذاری شده و قابل فهم برای سامانه در آن ذخیره می‌شود.

در طراحی سیستم‌های خبره ترکیبی یا هیبریدی از مزیت‌های سیستم‌‌های خبره قاعده‌مند، فازی و سیستم خبره مبتنی بر قاب استفاده شده است. با توجه به نوع طراحی سیستم‌های خبره ترکیبی، می‌توان آن‌ها را به دو دسته سیستم‌های خبره عصبی و سیستم‌های خبره عصبی – فازی تقسیم کرد. با توجه به نوع طراحی سیستم‌های خبره ترکیبی، می‌توان آن‌ها را به دو دسته سیستم‌های خبره عصبی و سیستم‌های خبره عصبی - فازی تقسیم کرد. پروژه سیستم خبره ، هوش مصنوعی کلیپس عیب یابی خودروپروژه سیستم خبره ، هوش مصنوعی کلیپس عیب یابی خودرو یکی از خوش ساخت ترین پروژه های سیستم خبره و هوش مصنوعی سایت تهران آی تی میباشد که در نر... دانلود پروژه سیستم خبره پرولوگ تجویز داروپروژه سیستم خبره پرولوگ تجویز دارو پروژه ای است که در محیط نرم افزار prolog پیاده سازی شده است .

دانلود جزوه سیستم خبره رستگارپورجزوه سیستم خبره رستگارپور ، توسط دکتر رستگار پور جمع آوری شده است میتوان گفت چزوه خوب و جمع و جوری است و نسبت به جزوه کمال تبریزی که خیلی صرو صدا کرده خلاصه... بهبود کیفیت تصمیم گیری، کاهش هزینه، ثبات، قابلیت اطمینان و سرعت از مزایای اصلی این سیستم است. این فصل شامل بازی ها، نحوه تصمیم گیری بهینه در بازی ها، بازی های تصادفی، در نهایت آخرین پیشرفت ها در برنامه های بازی و روش های جایگزین است. کلیه حقوق مادی و معنوی دوره ها متعلق به وبسایت آموزشی دانشجویار می باشد. کلیه حقوق مادی و معنوی این وب سایت متعلق به شرکت آریا نرم افزار می باشد و هرگونه کپی برداری از آن بدون ذکر منبع پیگرد قانونی خواهد داشت.

Expert Systems به انسان ها کمک می کند تا از کار کردن در محیط های پر خطر دوری کنند. یکی ازمزایای فوق العاده سیستم های خبره در جلوگیری از ورود افراد به محیط های سمی، گرم و مرطوب مانند نیروگاه های هسته ای است. هر حوزه ای که فکر کنید، می تواند به نوعی از پتانسیل سیستم خبره به نفع خودش استفاده کند. حوزه های اصلی که از این سیستم ها به نفع خودشان استفاده کرده اند، عبارتند از آموزش، کشاورزی، محیط زیست، قانون گذاری و دارو و درمان. با ظهور پدیده ای به نام سیستم خبره؛ زمینه تسهیل در حوزه هایی چون حسابداری، پزشکی، خدمات مالی، خدمات تولید، کنترل فرآیند و موارد بسیاری از این دست فراهم شد. سیستم خبره عصبی- فازی یک سیتم فازی است که از الگوریتم یادگیری الهام گرفته شده از شبکه های عصبی برای تعیین پارامتر ها و پردازش نمونه های داده استفاده می کند.

ولی زمانی که وضعیت بحرانی پیش می‌آید باید بتواند با اطلاعات کم، بهترین تصمیم را بگیرد. محدودیت نسبت به مسائل قابل حل تنها مسائل قابل حل، توسط سیستم‌های خبره، قابل پیاده‌سازی هست. باید یک فرد خبره‌ای شود که اطلاعات از او گرفته شده و در سیستم قرار داده شود. مناسب بودن سیستم خبره از نظر پیچیدگی – مسائل سیستم خبره نباید خیلی سخت و نه خیلی راحت است. مبحث طراحی سیستم‌های هوشمند در تمامی رشته‌های علوم پایه و مهندسی وجود دارد. برای شناخت سیستم‌های هوشمند و نیز طراحی و پیاده‌سازی آن‌ها از سیستم‌های خبره یا سیستم‌های مبتنی بر دانش استفاده می‌شود که مهمترین شاخه از هوش مصنوعی به همراه الگوریتم‌ها و برنامه‌نویسی آن‌ها به شمار می‌آید.

دانلود مقاله سیستم خبره منطق فازی پیش بینی قیمت سهامدانلود مقاله سیستم خبره منطق فازی پیش بینی قیمت سهام ، یکی از اصولی ترین و کامل ترین مقاله های سیستم خبره میباشد که از قوانین منظق فازی ... مقاله سیستم خبره منطق فازی و الگوریتم ژنتیک بانک قوامینمقاله سیستم خبره منطق فازی و الگوریتم ژنتیک بانک قوامین ، یکی از مقاله های جالب سیستم خبره میباشد که توسط سایت تهران آی تی منتشر شده ... مقاله سیستم خبره منطق فازی قیمت گذاری محصولات جدیدمقاله سیستم خبره منطق فازی قیمت گذاری محصولات جدید یکی از مقالات خوب سایت تهران آی تی در حوزه سیستم خبره و زیر شاخه های منطق فازی و هنر بس... مفهوم کسب دانش به معنای چگونگی به دست آوردن دانش در حوزه مورد نظر توسط سیستم خبره است. کل این فرایند با استخراج دانش از یک متخصص انسانی آغاز شده و سپس به قانون تبدیل می‌شود. تعداد متخصصان و کارشناسان این حوزه که توانایی ایجاد و توسعه یک سیستم خبره را داشته باشند، بسیار کم است و همین عامل هم موجب شده تا پیدا کردن یک متخصص سخت شود و علاوه بر آن دستمزد های بالایی هم دریافت کنند.

در حقیقت ان ال پی، شاخه‌ای از هوش مصنوعی به حساب می‌آید که تعامل بین کامپیوترها و انسان ها از طریق زبان طبیعی را ممکن می سازد. هدف نهایی افرادی که این شاخه از هوش مصنوعی را انتخاب می کنند یافتن توانایی خواندن، درک و فهمیدن زبان های گوناگون انسانی و و به کار گرفتن آن ها در فعالیت های فناورانه مختلف است. سیستم‌های خبره، نوعی سیستم هوشمند هستند که مبتنی بر دانش کارشناسان و افراد متخصص است. این سیستم‌ها با استفاده از دانش سازمانی و فردی، قادر به تشخیص و جستجوی راه‌حل‌ها برای مسئله‌های پیچیده هستند. هوش مصنوعی به چندین شاخه تقسیم می‌شود، از جمله یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی، شناسایی الگو و بینایی ماشین و همچنین سیستم‌های خبره. هدف از استفاده از هوش مصنوعی در تمام این حوزه‌ها، بهبود عملکرد و دقت در تصمیم‌گیری‌های پیچیده و کارآمدی بالاتر است.