✅ هوش مصنوعی (AI):
هر تکنیک و روشی که باعث شود ماشین، کاری شبیه انسان انجام دهد تا مثل او هوشمند به نظر بیاید. همانند مواردی که طبق قواعد از پیش تعیین شده، وظایفی را انجام می‌دهد.
✅ یادگیری ماشین (ML):
برخی از روش‌های هوش مصنوعی که به ماشین کمک می‌کند تا بدون برنامه‌نویسی صریح و از پیش تعیین شده، بتواند از مثال‌ها یاد بگیرد و مثلاً تعدادی نمونه را طبقه‌بندی کند.
✅ شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN):
برخی از الگوریتم‌ها و روش‌های یادگیری ماشین که معماری آنها از روابط نورون‌های مغز الهام گرفته شده. اینجا هم یادگیری از مثال‌ها انجام می‌شود ولی با یک رویکرد خاص شبیه به مغز.
✅ یادگیری عمیق (DL):
یکی از انواع شبکه عصبی مصنوعی که تعداد زیادی نورون و لایه پردازشی دارد. به همین دلیل، قدرتمندتر از شبکه‌های عصبی عادی بوده و می‌تواند الگوهای پیچیده و مخفی را در داده‌ها کشف کند.
چند منبع برای مطالعه بیشتر:

مقاله "هوش مصنوعی چیست؟": https://vrgl.ir/XN2iR
کتاب "یادگیری ماشین": https://b.fdrs.ir/3p
مقاله "شبکه های عصبی مصنوعی": https://b.fdrs.ir/1vj
ویدیو "آشنایی با هوش مصنوعی": https://www.aparat.com/v/6cUGv

نکاتی برای درک بهتر:

هوش مصنوعی یک مفهوم کلی است که شامل روش‌های مختلفی برای شبیه‌سازی هوش انسان در ماشین‌ها می‌شود.
یادگیری ماشین یکی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی است که بر روی یادگیری از داده‌ها تمرکز دارد.
شبکه‌های عصبی مصنوعی نوعی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین هستند که از ساختار مغز انسان الهام گرفته شده‌اند.
یادگیری عمیق نوعی از شبکه‌های عصبی مصنوعی است که از چندین لایه پردازشی برای یادگیری الگوهای پیچیده در داده‌ها استفاده می‌کند.

مثال‌هایی از کاربردهای هوش مصنوعی:

تشخیص چهره
تشخیص و ترجمه زبان
رانندگی خودکار
رباتیک
پزشکی
پیش‌بینی بازار
و ...

هوش مصنوعی یک حوزه در حال توسعه سریع است و هر روز شاهد پیشرفت‌های جدیدی در این زمینه هستیم.