عبارت “تکنولوژی پزشکی” به طور گسترده برای پرداختن به طیف وسیعی از ابزارها استفاده می شود که می تواند متخصصان سلامت را قادر سازد تا با انجام تشخیص زودهنگام، کاهش عوارض، کاهش مدت بستری شدن در بیمارستان ،بهینه سازی درمان و/یا ارائه گزینه های کمتر تهاجمی، کیفیت زندگی بهتری را برای بیماران و جامعه فراهم کنند.

واقعیت مجازی (VR) شبیه سازی رایانه‌ای است که افراد می‌توانند محیطی ورای جهان واقعی را در یک محیط سه بعدی مصنوعی با استفاده از دستگاه های الکترونیکی مانند عینک مخصوص با صفحه یا دستکش مجهز به سنسور تجربه کنند.

بطورکلى به مجموعه تکنیکهاو ابزارها وعلومى اطلاق میشود که درانجام فعالیتهاى جمع آورى، ذخیره، بازیابى، پردازش و… توزیع انواع اطلاعات (تصویر، داده، صدا و…) درهرسطحى ازکیفیت وکمیت مشارکت دارند.

آشنایی با ویروس های کامپیوتری

قبل از اینکه بخواهیم در رابطه با بازارهای مناسب برای خرید و فروش توکن NFT بحث کنیم، ابتدا بهتر است در مورد چیستی NFT توضیحات کوتاهی را ارائه دهیم. همانطور که در ابتدای متن نیز بازگو کردیم،

STEAM یک رویکرد نوین یادگیری در آموزش محسوب می‌شـود که مـی‌تواند مشارکت‌های متنـوع را در زمینـه‌های علوم، فناوری، مهندسـی و ریاضـی (STEM) در پـی داشته باشد و به تبـع آن به ارتقـای حل مسئلـه خلاق، سواد فناورانه و ظرفیت کارآفرینـی در یادگیرنـدگان کمک کنـد. در حال حاضـر، تقریباً نیمـی از ده شغلـی که رشـد بسیـار سریعـی دارند، در استیم محورنـد و این موضـوع اهمیت توجه به این حوزه را در آمـوزش‌وپـرورش پررنگ‌تر می‌کنـد. در این مقالـه سعی شده‌ است به چیستـی و چرایـی آموزش استیم‌محور بیشتر پرداخته شود.

الگوریتم های هوش مصنوعی:بنابراین با این کار، به پایان این وبلاگ الگوریتم های هوش مصنوعی می رسیم. اگر می‌خواهید درباره هوش مصنوعی بیشتر بدانید، می‌توانید این وبلاگ‌ها را بخوانید:

در این مقاله قصد داریم به معرفی ۱۰ الگوریتم هوش مصنوعی بپردازیم که در زمینه یادگیری ماشینی نیز بسیار پرطرفدار هستند.
الگوریتم های یادگیری ماشین به ۳ دسته تقسیم بندی میشوند:

همه ما می دانیم که داده ها برای توسعه هوش مصنوعی حیاتی هستند. غول‌های فناوری به دلیل داشتن مجموعه داده‌های بزرگ موجود یا توانایی تأمین مالی/پرداخت برای داده‌های مورد نیاز در موقعیتی سودمند هستند. اکثر استارت آپ ها برای شروع به داده های استخراج تکیه می کنند.

این مقاله ویژگی‌های کلیدی یادگیری هوشمند و چالش‌های اصلی را که هنگام طراحی محیط‌های آموزشی هوشمند برای حمایت از شخصی‌سازی باید بر آن غلبه کرد، بحث می‌کند. به منظور ادغام محیط‌های یادگیری هوشمند در اکوسیستم یادگیری و زمینه‌های آموزشی، استفاده‌های نوآورانه و رویکردهای آموزشی جدید باید برای هماهنگ کردن یادگیری رسمی و غیررسمی اجرا شوند.