NLP مخفف Natural Language Processing به معنای پردازش زبان طبیعی است. NLP شاخه‌ای از هوش مصنوعی محسوب می‌شود که تعامل بین کامپیوتر و انسان را از طریق زبان انسان امکان‌پذیر میکند. به عبارت ساده‌تر، با استفاده از پردازش زبان طبیعی، کامپیوترها می‌توانند زبان انسانی را درک، تفسیر و تولید کنند. مثلا، پلتفرم‌های ترجمه زبان مانند Google Translate از NLP استفاده میکنند. این مترجم‌ها با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده NLP، ساختار و معنای متن ورودی را تجزیه و تحلیل میکنند و پس از ترجمه آن به زبان مقصد، یک خروجی قابل فهم ارائه می‌دهند. به طور کلی، هدف پردازش زبان طبیعی این است که کامپیوترها، گفتار و نوشتار انسان را با دقتی مشابه انسان درک کنند.
اگر میخواهید درمورد پردازش زبان طبیعی بیشتر بدانید روی لینک زیر کلیک کنید:
طی دهه‌های گذشته، تعاریف مختلفی از AI ارائه شده است. در ساده‌ترین حالت، هوش مصنوعی رشته‌ای است که علوم کامپیوتر و پایگاه‌های داده قدرتمند را برای فراهم‌آوری فرصت حل مسئله با یکدیگر ترکیب میکند. این رشته همچنین شاخه ماشین لرنینگ (Machine Learning) یا یادگیری ماشینی و دیپ لرنینگ (Deep Learning) یا یادگیری عمیق را نیز در بر می‌گیرد که عموما در کنار AI از آنها نام برده می‌شود. این رشته‌ها از الگوریتم‌های هوش مصنوعی تشکیل شده‌اند که به‌دنبال ساخت سیستم‌های خبره جهت پیش‌بینی یا دسته‌بندی یک سری داده‌های ورودی هستند.
برای کسب دانش بیشتر درمورد هوش مصنوعی روی لینک زیر کلیک کنید.
ماشین لرنینگ شاخه‌ای از هوش مصنوعی و «علوم کامپیوتر» (Computer Science) است که در استفاده از داده‌ها و الگوریتم‌ها برای تقلید از روش‌های یادگیری انسان‌ها تمرکز دارد و به تدریج دقت خود را بالا می‌برد. یادگیری ماشین یکی از موًلفه‌های مهم حوزه رو به رشد علم داده به حساب می‌آید. ماشین لرنینگ توسط «Arthur Samuel»، یک دانشمند کامپیوتر در شرکت IBM و پیشگام در هوش مصنوعی و بازی‌های کامپیوتری اختراع شده است. در این حوزه، داده‌ها از طریق استفاده از روش‌های آماری، الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای «دسته‌بندی» (Classification) و «پیش‌بینی» (Prediction) «آموزش» (Train) داده میشوند و روش‌های کلیدی را در پروژه‌های «داده کاوی» (Data Mining) به وجود می‌آورند.
برای انجام پروژه یادگیری ماشین به صورت آنلاین روی لینک زیر کلیک کنید
سیستم خبره بخشی از هوش مصنوعی است و به عنوان یک برنامه کامپیوتری به حساب می‌آید که برای حل مسائل پیچیده و ارائه توانایی تصمیم‌گیری مانند یک متخصص انسانی طراحی شده است. مفهوم سیستم خبره اولین بار در دهه ۱۹۷۰ توسط ادوارد فایگنبام، استاد و مؤسس آزمایشگاه سیستم‌های دانش در دانشگاه استنفورد توسعه یافت. فایگنبام توضیح داد که جهان از پردازش داده‌ها به «پردازش دانش» در حال حرکت است، انتقالی که با فناوری پردازنده‌های جدید و معماری‌های کامپیوتری امکان‌پذیر شده است.
سیستم‌های خبره نقش زیادی در بسیاری از صنایع از جمله خدمات مالی، مخابرات، مراقبت‌های بهداشتی، خدمات مشتری، حمل‌ونقل، بازی‌های ویدئویی، تولید و ارتباطات نوشتاری ایفا کرده‌اند. در آن زمان، دو سیستم خبره Dendral و MYCIN در فضای مراقبت‌های بهداشتی برای تشخیص‌های پزشکی راه افتادند. در واقع، عملکرد یک سیستم خبره در هوش مصنوعی بر اساس دانش متخصص ذخیره‌شده در پایگاه دانش آن است. هر چه دانش بیشتری در KB ذخیره شود، آن سیستم عملکرد خود را بیشتر بهبود می‌بخشد. یکی از نمونه‌های رایج سیستم خبره در هوش مصنوعی، پیشنهاد اشتباهات املایی هنگام تایپ در کادر جست‌وجوی Google است.
برای مطالعه بیشتر درمورد سیستم خبره و ایجاد سیستم مورد نظر خود به بیگ پرو1 مراجعه کنید.