برنامه کودک هوش مصنوعی

کاربران باید با ابزارهای ساخت انیمیشن مبتنی بر هوش مصنوعی آشنایی کافی داشته باشند تا بتوانند با استفاده از قابلیت های آن، به آسان ترین و ارزان ترین روش انیمیشن دلخواه خود را بسازند. بنابراین در این مقاله پس از ارائه توضیحات کامل درباره ساخت انیمیشن با هوش مصنوعی، سایت ها و برنامه های طراحی شده برای این کار معرفی شده و سپس نحوه ساخت توضیح داده شده است. در انتها نیز مزایا و معایب استفاده از هوش مصنوعی در ساخت انیمیشن بیان شده است.

سایت های ساخت انیمیشن با هوش مصنوعی

همان طور که در بخش قبل توضیح داده شد، افراد بدون نیاز به داشتن هیچ گونه مهارت تخصصی و دانش فنی، با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی می توانند انیمیشن دلخواه خود را بسازند. یکی از این ابزارها، سایت های مبتنی بر هوش مصنوعی بوده که با استفاده از آنها و با تنها چند کلیک ساده کاربران می توانند انیمیشن های مورد نظر خود را با صدا و تصویر دلخواه تولید نمایند.

این سایت ها مبتنی بر قابلیت های هوش مصنوعی و بر اساس پردازش زبان طبیعی طراحی شده و با استفاده از آنها می توان انواع عکس، فیلم و دستورات متنی را تبدیل بهانیمیشن نمود. در ادامه بهترین سایت های ساخت انیمیشن با هوش مصنوعی به همراه لینک مستقیم ورود به آنها ارائه شده است.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین نوعی هوش مصنوعی (و زیرمجموعه‌ای از آن) است که در تجزیه و تحلیل داده‌ها به منظور سازگاری با آن و تصمیم گیری‌های هوشمندانه به صورت تخصصی فعالیت می‌کند. به زبانی بهتر، ML یک فناوری یا مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها است که از داده‌ها می‌آموزد.

با یک الگوریتم یادگیری ماشین، سیستم می‌تواند یک مجموعه داده را تجزیه و تحلیل کند و الگوهای موجود در آن را بیاموزد. به زبان ساده، این هوش مصنوعی ساخته شده تا بسیاری از موارد را مشاهده و متوجه شود و سپس بر اساس اطلاعاتی که دریافت کرده، یک یا چند دوره عملی را انجام دهد. این امر از دلایلی است که امروزه داده ها بسیار مهم تلقی می‌شوند. تابلو ایست اسباب بازی نقش مفید و موثر خود را در فرایندهای آموزشی به درستی ایفا کرده است

هرچه رایانه داده بیشتری مصرف کند، با استفاده از یادگیری ماشین می‌تواند الگوها و روابط خود را بیشتر بیاموزد. بنابراین، اگر رایانه “درک” خوبی از یک مجموعه داده داشته باشد، می‌تواند “هوشمندانه” در مورد آن پیش‌بینی کند.

اینها تعاریف کلی اصطلاحاتی است که در مباحث مختلف ML استفاده خواهند شد.

• الگوریتم: مجموعه‌ای از قوانین و تکنیک های آماری برای یادگیری الگوها از داده ها استفاده می‌شود.
• مدل: یک مدل با استفاده از الگوریتم یادگیری ماشین آموزش می‌یابد.
• متغیر پیش بینی یا: Predictor Variable  ویژگی داده هایی است که می‌تواند برای پیش‌بینی خروجی استفاده شود.
• متغیر پاسخ یا : Response Variable متغیر خروجی یا ویژگی که باید با استفاده از متغیرهای پیش بینی، پیش‌بینی شود. به زبان ساده، این متغیر همان چیزی است که شما سعی در پیش بینی آن دارید.
• داده آموزش یا : Training Data مدل یادگیری ماشین با استفاده از آموزش داده ها، ساخته می‌شود.
• داده تست یا: Testing Data  مدل یادگیری ماشین با استفاده از تست داده، آزمایش شده ‌است.

فرآیند یادگیری ماشین:

این روندی است که شما باید هر زمان که می‌خواهید مشکلی را با یادگیری ماشین حل کنید، طی کنید. این فرآیند مسیری است که یک توسعه دهنده یادگیری ماشین طی می‌کند و یادگیری آن فقط برای درک فرآیند مهم است.

• هدف گذاری: سعی در پیش بینی چه چیزی دارید؟ ویژگی‌های هدف چیست؟ داده‌های ورودی چیست؟ با چه نوع مشکلی روبرو هستید؟
• جمع آوری داده‌ها: چه نوع داده‌ای برای حل مشکل لازم است؟ آیا این داده‌ها موجود هستند؟ چگونه می‌توانید این داده ها را به دست آورید؟
• آماده سازی داده‌ها: تمیز کردن داده ها شامل خلاص شدن از تناقضات موجود در مجموعه داده‌ها برای مناسب سازی آنها در بحث محاسبه است. شما در حال تبدیل داده‌ها به یک قالب مطلوب هستید.
• تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی: درک الگوها و روند داده ها. تمام بینش‌های مفید در مورد داده‌ها و همبستگی‌ها در این مرحله قابل درک هستند. این مرحله در فرآیند یادگیری ماشین بسیار مهم است.
• ساخت یک مدل یادگیری ماشین:داده‌های خود را به داده های تست و آموزش تقسیم کرده و برای آموزش الگوریتم خود قرار دهید. شما می‌توانید یکی از بسیار الگوریتم‌های یادگیری ماشین را براساس بهترین گزینه برای این مسئله انتخاب کنید.
• ارزیابی و بهینه‌سازی مدل: آزمایش صحت مدل و سپس تنظیم مدل و بهینه سازی آن، ‌می تواند خواسته شما را بطور دقیق پیش‌بینی کند. پس از آزمایش مدل خود، باید از صحت الگوریتم خود، نیز اطمینان پیدا کنید.
• پیش‌بینی‌ها: مرحله‌ای است که شما از الگوریتم خود که قبلاً آموزش داده شده، برای یک نتیجه‌گیری ارزشمند استفاده می‌کنید.

انواع یادگیری ماشین:

• یادگیری نظارت شده یا : Supervised Learningتکنیکی که در آن ما با استفاده از داده‌هایی که دارای برچسب خوبی هستند، ماشین ها را آموزش می‌دهیم.
• یادگیری بدون نظارت یا: Unsupervised Learning تکنیکی است که در آن ماشین با استفاده از اطلاعات غیر برچسب دار، آموزش دیده و ما به الگوریتم اجازه می‌دهیم بدون راهنمایی بر اساس آن اطلاعات عمل کند.
• یادگیری تقویتییا: Reinforcement Learning بخشی از یادگیری ماشین است که در آن یک عامل در یک محیط قرار گرفته و یاد می‌گیرد با انجام برخی اقدامات و مشاهده پاداش‌هایی که از آن اعمال می‌گیرد، در این محیط رفتار کند.

انواع مشکلات حل شده با یادگیری ماشین:

• رگرسیون یا: Regression بطور خلاصه برای پیش‌بینی که در آن خروجی یک مقدار پیوسته است (مانند یک عدد) استفاده می‌شود. به عنوان مثال، پیش بینی قیمت چیزی می‌تواند یک مشکل رگرسیون باشد.
• طبقه‌بندییا: Classification برای نوعی از پیش بینی استفاده می‌شود که در آن خروجی یک مقدار طبقه‌ای است. به معنای ساده، شما پیش بینی می‌کنید که یک چیز به چه گروهی تعلق دارد. به عنوان مثال، تعیین اینکه عکس یک سگ است یا یک گربه یک مشکل طبقه‌بندی است.
• خوشه‌بندی یا: Clustering برای گروه‌بندی موارد مشابه یا نقاط داده در خوشه‌ها استفاده می‌شود. این موضوع می‌تواند مانند گرفتن یک دسته عکس از گربه‌ها و سگ ها و گروه‌بندی گربه‌ها با هم و سگ ها با هم باشد. (الگوریتم نیازی به تشخیص اینکه کدام عکس ها گربه است و کدام یک سگ است نداشته، فقط باید تشخیص دهد که تصاویر یکسان هستند) نوع حیوانات مانند یکدیگر ممکن است شبیه به طبقه‌بندی باشد اما در آن تفاوت ظریفی وجود دارد. یکی از ویژگی های اصلی جلیقه ی پلیسی بچه گانه ، کیفیت بسیار بالای آن می باشد