این آموزش تو بعضی از سایتها تا قیمت 80 هزارتومان هم به فروش رسیده ...
آموزش جالب و راحتیه و خیلی سرگرم کننده حتما آموزشش رو از تو سایتمون دانلود کنید یه کار حرفه ای و کاملا عجیب و سرگرم کننده ست.
آموزش شعبده خم کردن قاشق با نیروی ذهن
این آموزش تو بعضی از سایتها تا قیمت 80 هزارتومان هم به فروش رسیده ...
آموزش جالب و راحتیه و خیلی سرگرم کننده حتما آموزشش رو از تو سایتمون دانلود کنید یه کار حرفه ای و کاملا عجیب و سرگرم کننده ست.
فرمت فایل : power point (لینک دانلود پایین صفحه) تعداد اسلاید : 150 اسلاید
مقدمه
ذهن آدمی کارگاه تولید فکر است که از منبعی به نام" ضمیر ناخودآگاه" سرچشمه می گیرد. ضمیر ناخودآگاه نمی تواند خوب را از بد و درست را از غلط تشخیص دهد ولی چنان قدرتی دارد که اگر از آن غافل شویم می تواند سرنوشت ما را بدست گرفته و آن را به هر جایی که دوست دارد ببرد. در حقیقت نوع و کیفیت افکار و اندیشه آدمی سازنده نوع و کیفیت زندگی انسان بسازد
تصویر خدا در ذهن یک کودک
22 صفحه
مقدمه
انسان به عنوان خلیفه و نماینده خدا بر روی زمین ، سرشار از استعداد ، توانایی است این انسان قادر است کائنات را به اراده خود دراورد و در جهت ساختن و اصلاح جامعه ای پویا و موفق به کار گیرد ، اما انسانی با این خصوصیات و توانایی ذاتی فقط از 10% ظرفیت ذهنی خود بهره میبرد و 90%ان به شکل انرژی و توان نهفته باقی می ماند و بتدریج قابلیت و توانایی خود را از دست میدهد
لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*
فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)
تعداد صفحه:13
فهرست و توضیحات:
ساختار ذهنی مغز
شبکه عصبی یک مدل نسبتاً ساده از شبکه محاسباتی ذهنی است که از نظر درجه بعد از ساختار ذهنی مغز قرار گرفته است . این شبکه از چند عامل با مسئولیت و دستورالعمل پیوند دهی فرایند ها تشکیل شده است که با یکدیگر برای ایجاد یک کارکرد به عنوان محصول شبکه با یکدیگر فعالیتها و همکاری می کنند . محصول شبکه عصبی به همکاری انفرادی هر یک از عصب ها ( زیر شاخه ها ) بستگی دارد . طبقه بندی و پردازش اطلاعات به وسیله شبکه بر خلاف تصور اعلب به صورت کارکرد موازی در هر شبکه انجام می شود یعنی هر شاخه و زیر گروه عصبی به ( Neuron ها ) به صورت گروهی به پردازش اطلاعات در هر شاخه عصبی می پردازند اگر چه این عملکرد به مسئولیت و وظیفه تمامی زیر شاخه های عصبی برای انجام پردازش اطلاعات بستگی دارد اما مهمترین و منحصر به فردترین ویژگی شبکه عصبی این است که حتی بدون ایفای نقش یک یا چند زیر مجموعه در انجام وظایف خود شبکه باز هم مسئولیت اصلی خود را انجام خواهد داد .
به همین دلیل است که شبکه عصبی در مقابل هر گونه خطا و اشتباه بسیار حساس و در عین قوی می باشد .
شبکه عصبی اغلب به شاخه هایی از علوم محاسباتی که در داخل شبکه به عنوان یک الگو و مدل برای شبیه سازی ، آنالیز مجموعه ای از پدیده ها و یا مطالعه بر روی اصول و قواعد عملیات شبکه عصبی اشاره دارد . این شبکه با معرفی اشکالات موجود به هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم محاسباتی سنتی به حل مسئله ( مشکل ) موجود در شبکه عصبی می پردازد در صورتی که شبکه عصبی با استفاده از عوامل شبکه ( به صورت نرم افزارها یا سخت افزارها یی که به یکدیگر متصل هستند ) به عنوان یک آرشیتکت ( معمار ) محاسباتی برای حل مسئله و مشکل موجود در شبکه اقدام می نماید . گونه ای از شبکه های عصبی که به صورت مصنوعی طراحی شده اند . سیستم هاسس قابل آموزش ( برنامه ریزی ) هستند که اغلب آموزش می بینند . برای حل پاره ای از مسائل به وسیله طرح مثال ها و همچنین عمومیت بخشیدن به مشکل به وسیله یک سری از علوم اکتسابی که این کار کمک شایانی به حل مسائل و مشکلات پیش بینی نشده می نماید .
2- شبکه های عصبی مصنوعی از چندین عصب پیوند دهنده مصنوعی ( زیر شاخه های یاد شده ) نشکیل شده ، که منحصراً برای خصوصیات غیر واقعی شبکه های عصبی زیستی طراحی شده اند . شبکه های عصبی مصنوعی قادر هستند که به شیوه عملیاتی شبکه های عصبی زیستی عادت کنند .در حالی که شبکه های عصبی حقیقی مدهای تئوریکالی هستند که به کپی برداری از دستورالعمل های واقعی مغز می پردازند در حالی که هوش مصنوعی یک الکوریتم تصنعی ( ساخته دست بشر ) می باشد که می تواند مسائل به خصوص هوش را تجزیه و تحلیل کند مانند بازی شطرنج به یاد آوردن الکوها و ...... بدون استفاده از شبکه عصبی به عنوان یک معمار محاسباتی . هوش مصنوعی و الگوی حقیقی آن سعی می کنند که خصوصیات و ویژگی های شبکه عصبی را شبیه سازی کنند . در حالی که در شیوه و روش هر 2 یکسان عمل می کنند . ، اما در مدل شبیه سازس شده هدف شبکه حل مسائل مشخص شده می باشد در حالی در مدل واقعی شبکه عصبی هدف ساختن الگو های ریاضی برای شبکه عصبی زیستی می باشد .
در زمینه هوش مصنوعی ، شبکه عصبی مصنوعی به این دلیل به کار گرفته شده است چون در مواردی مانند به یاد آوردن سخنان ، آنالیز تصاویر ، تغییر کنترل به منظور بازسازی عوامل نرم افزاری ( در کامپیوتر و ویدئو ) و کنترل رباتها از عملکرد مثبت و قابل قبولی برخوردار بوده است . بیشتر شبکه های مصنوعی عصبی به کار گرفته شده برای هوش مصنوعی ، بر مبنای ارزیابی ، خوش بینی ها و تئوری کنترل بوده است .
عرصه مدل های حقیقی شبکه عصبی ، مدل های فیزیکی و ریاضی عملکرد سیستم شبکه می باشد ، که به صورت زیر طبقه بندی می شوند :
برای دانلود کل پاپورپوینت از لینک زیر استفاده کنید: