- عنوان کتاب: Computational Intelligence
- نویسنده: MANGEY RAM
- حوزه: هوش محاسباتی
- سال انتشار: 2026
- تعداد صفحه: 368
- زبان اصلی: انگلیسی
- نوع فایل: pdf
- حجم فایل: 9.80 مگابایت
هوش محاسباتی محدود به بهینهسازی پیچیدگیهای محاسبات پیچیده نیست، بلکه دامنه وسیعتری دارد که شامل توسعه مکانیسم عمومی کارآمد و اثبات کامل برای رسیدگی به مشکلات ناشی از علم و فناوری میشود. در علوم کامپیوتر، هوش محاسباتی به طور گسترده بر تمام جنبههای طراحی الگوریتمها، مکانیسم سیستم و طرحهای مورد استفاده در بهینهسازی تأثیر میگذارد. هوش محاسباتی، طرحها یا رویکردهای روششناسی ناشی از طبیعت است که زمانی استفاده میشوند که استدلال ریاضی پایه منجر به عدم قطعیت و موقعیتهای پیچیده میشود. هوش محاسباتی تفاوت چندانی با هوش مصنوعی ندارد. هوش مصنوعی اساساً مبتنی بر منطق و قوانین است، در حالی که هوش محاسباتی مبتنی بر طرحهای الهام گرفته از طبیعت است. سه جزء اساسی هوش محاسباتی عبارتند از شبکههای عصبی، سیستمهای فازی و محاسبات تکاملی. شبکه عصبی از سیستم عصبی مغز انسان الهام گرفته شده است که یک سیستم توزیع شده موازی بزرگ با قابلیت سازگاری و یادگیری است. سیستم فازی مبتنی بر زبان انسانی است که برای مدیریت عدم قطعیت و خطا در دادههای کامل استفاده میشود. در حالی که محاسبات تکاملی مبتنی بر تکامل بیولوژیکی مانند تولید مثل، جهش و غیره است. اما اکنون هوش محاسباتی به این سه حوزه محدود نمیشود، روشهای یادگیری ماشین، هوش ازدحامی، ماشین بردار پشتیبان (SVM) و سیستم آشوبناک به هوش محاسباتی اضافه شدهاند. تصمیمگیری با هوش محاسباتی، نتایج دقیقتر و دقیقتری را در زمان کمتر و پیچیدگی کمتر به ما میدهد. این کتاب به بررسی چند رویکرد هوش محاسباتی مورد استفاده در حوزههای مختلف علوم کامپیوتر میپردازد و قدرت هوش محاسباتی را در مدیریت مسائل و ارائه راهحلها نشان میدهد. در آینده، روشهای طبیعت به انسان کمک میکنند تا با مشکلات خود به شیوهای کارآمدتر و سادهتر برخورد کند. فصل 1: به بررسی استفاده از هوش مصنوعی و هوش محاسباتی در بخشهای مراقبتهای بهداشتی و چگونگی بهبود تشخیص و درمان با استفاده از هوش محاسباتی میپردازد. فصل 2: به بررسی استفاده از هوش مصنوعی و هوش محاسباتی در تشخیص پزشکی میپردازد. استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، به ویژه برای فیبریلاسیون دهلیزی یا سایر بیماریهای مرتبط با قلب، پتانسیل انقلابی دارد. فصل ۳: این فصل یک رویکرد مبتنی بر یادگیری ماشین برای پیشبینی دقیق فرکانسهای رزونانس آنتنهای پچ دایرهای دو بانده ارائه میدهد. فصل ۴: پیچیدگی و تنوع فزاینده تهدیدات سایبری، نیازمند توسعه روشهای جدید تشخیص و کاهش است. این فصل به ادغام تکنیکهای هوش محاسباتی، مانند شبکههای عصبی کوانتومی (QNN)، شبکههای مولد تخاصمی (GAN)، شبکههای عصبی مصنوعی (ANN) و سایر رویکردهای یادگیری ماشین برای افزایش سیستمهای امنیت سایبری میپردازد. فصل ۵: به استفاده از هوش در توسعه نرمافزار چابک میپردازد. فصل ۶: این فصل به الگوریتمهای هوشمند برای مقابله با امنیت مالی و تراکنشهای ایمن میپردازد. فصل ۷: این فصل به بررسی هوش مصنوعی / درمان روانشناختی مبتنی بر هوش محاسباتی میپردازد که به رویکردهای نوآورانهای اشاره دارد که از هوش مصنوعی برای ارائه کمکهای روانشناختی استفاده میکنند. این مدل از پردازش زبان طبیعی (NLP)، یادگیری ماشین (ML) و تحلیل احساسات برای شبیهسازی مکالمات درمانی شبه انسانی استفاده میکند و پشتیبانی روانشناختی شخصیسازیشده و فوری را ارائه میدهد. فصل ۸: این فصل به بررسی همگرایی هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (ML) و فناوری زنجیره بلوک میپردازد و مسیر تکاملی از سیستمهای زنجیره بلوک معمولی تا معماریهای زنجیره بلوک هوشمند را تشریح میکند. فصل ۹: در مورد استفاده از هوش در شبیهسازی موجودیتهای گرافیکی روی صفحه کامپیوتر بحث میکند. فصل ۱۰: این فصل تکنیکهای محاسباتی مختلف برای هوش از جمله شبکههای عصبی مصنوعی، شبکههای عصبی کوانتومی و شبکههای مولد تخاصمی را در تقویت چارچوبهای امنیت سایبری مورد بحث قرار میدهد. فصل ۱۱: این فصل در مورد خطرات امنیت سایبری که مشکلات قابل توجهی را برای حفظ یکپارچگی دادهها، حریم خصوصی و امنیت در زمینه دائماً در حال تحول تراکنشهای مالی ایجاد میکنند، بحث میکند.
Computational intelligence is not limited to optimize complexities of complex computation but it has wider scope which includes development of efficient full proof generic mechanism to address the problems arises in field of science and technology. In Computer science computational intelligence widely affects all aspects of designing of algorithms, system mechanism and schemes used in optimization. Computational intelligence is nature induced methodologies scheme or approaches which are used when basic mathematical reasoning leads to uncertainty and complex situations. Computational intelligence is little different from Artificial intelligence, Artificial intelligence is basically based on logic and rules whereas Computational intelligence based on nature inspired schemes. The basic three component of Computational intelligence are Neural Networks, Fuzzy Systems and Evolutionary computation. Neural network is inspired by human brain neuro system, which is a large parallel distributed systems with ability of adapt and learn. Fuzzy system is based on human language used to handle uncertainty and error full data. While Evolutionary computation is based on biological evolution like reproduction, mutation etc. But now Computational intelligence is not limited to these three areas, machine learning methods, swarm intelligence, SVM, Chaotic system has been added to Computational intelligence. Decision making with Computational intelligence gives us more accurate precise outcome in less time and less complex. This book discusses few Computational intelligence approaches used in various areas of computer science, and exhibits the power of Computational intelligence in problem handling and providing the solutions. In coming time, the methods of nature will provide the lights to the human being to deal with their problems in more efficient and simple manner. Chapter 1: explores the use of Artificial intelligence and Computational intelligence in healthcare sectors, how diagnosis and treatment can be improved with the use of Computational intelligence. Chapter 2: explores the use of Artificial intelligence and Computational intelligence in medical diagnostics. The use of artificial intelligence and machine learning have revolutionary potential, especially for atrial fibrillation or other heart-related disease. Chapter 3: This chapter presents a machine learning-based approach for accurately predicting the resonant frequencies of dual-band circular patch antennas. Chapter 4: The increasing complexity and diversity of cyber threats require the development of new detection and mitigation methodologies. This chapter discusses the integration of computational intelligence techniques, such as Quantum Neural Networks (QNN), Generative Adversarial Networks (GAN), Artificial Neural Networks (ANN), and other machine learning approaches to enhance cybersecurity systems. Chapter 5: discusses use of intelligence in Agile Software Development. Chapter 6: This chapter discusses the intelligent algorithms to deal with financial security and safe transactions. Chapter 7: this chapter explores Artificial intelligence / Computational intelligence -enabled psychological treatment refers to innovative approaches that utilize artificial intelligence to provide psychological assistance. This model leverages natural language processing (NLP), machine learning (ML), and sentiment analysis to simulate human-like therapy conversations, delivering personalized and immediate psychological support. Chapter 8: The chapter explores the convergence of artificial intelligence (AI), machine learning (ML), and block chain technology, outlining the evolutionary trajectory from conventional block chain systems to intelligent block chain architectures. Chapter 9: Discusses use of intelligence in simulation of graphic entities on computer screen. Chapter 10: This chapter will discuss various computational techniques for intelligence including artificial neural networks, quantum neural networks, and generative adversarial networks in strengthening cyber security frameworks. Chapter 11: This chapter discusses cyber security risks pose substantial problems to preserving data integrity, privacy, and security in the continuously evolving context of financial transactions.
این کتاب را میتوانید از لینک زیر بصورت رایگان دانلود کنید:
Download: Computational Intelligence





نظرات کاربران