Western it Service

AI প্রোগ্রামিং ভাষা কী?

AI প্রোগ্রামিং ভাষা হল এমন একটি সরঞ্জাম যা মানুষের বুদ্ধিমত্তার অনুকরণ করে এমন অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। এই ভাষাগুলি ডেটা থেকে শেখা এবং সিদ্ধান্ত নেওয়া সম্ভব করে এমন অ্যালগরিদম তৈরি করে। প্রতিটি ভাষা নিজস্ব লাইব্রেরি এবং ফ্রেমওয়ার্কের সেট সমর্থন করে, যা বক্তৃতা স্বীকৃতি, ডেটা ব্যাখ্যা এবং স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিংয়ের মতো কাজের বিকাশকে উন্নত করে।

কোডিংকে সহজ করে তোলে এবং মেশিন লার্নিং এবং ডেটা বিশ্লেষণের মতো কাজের জন্য তৈরি লাইব্রেরি অফার করে এমন একটি ভাষা নির্বাচন করা অপরিহার্য। উদাহরণস্বরূপ, Python TensorFlow এবং PyTorch এর মতো লাইব্রেরির জন্য বিখ্যাত, যেখানে R পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের জন্য পছন্দ করা হয়।

AI প্রোগ্রামিং ভাষাগুলি বুদ্ধিমান সিস্টেমের মেরুদণ্ড গঠন করে, জটিল AI-নির্দিষ্ট কাজগুলি দক্ষতার সাথে পরিচালনা করার ক্ষমতার সাথে কোডকে সংযুক্ত করে।

গবেষকরা প্রিন্টেড সার্কিট বোর্ডগুলিতে দ্রবীভূত প্রযুক্তি প্রদর্শন করেছেন, যার মধ্যে আধুনিক ইলেকট্রনিক্সের গুরুত্বপূর্ণ উপাদান এবং তার রয়েছে। সামরিক যুদ্ধবিমান, গাড়ি, চিকিৎসা সরঞ্জাম, স্মার্টফোন এবং সস্তা খেলনার জন্য প্রতি বছর লক্ষ লক্ষ প্রিন্টেড সার্কিট বোর্ড তৈরি করা হয়। কিন্তু বিশ্ব এই ডিভাইসগুলির একটি অংশকে "খুবই নিষ্ঠুর শক্তির উপায়ে" পুনর্ব্যবহার করে, পুনঃব্যবহারযোগ্য উপকরণগুলি বের করার জন্য সেগুলিকে ছিঁড়ে ফেলে, মেরিল্যান্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের হুয়াইশু পেং বলেন।

পেং এবং তার সহকর্মীরা পলিভিনাইল অ্যালকোহল ব্যবহার করে 3D-প্রিন্টেবল সার্কিট বোর্ড ডিজাইন করেছিলেন, একটি পলিমার যা পানিতে দ্রবীভূত হতে পারে। তার তৈরি করতে, তারা তরল আকারে সার্কিট বোর্ডের চ্যানেলগুলিতে একটি গ্যালিয়াম-ইন্ডিয়াম ধাতব সংকর ইনজেক্ট করেছিলেন। এবং তারা ম্যানুয়ালি বোর্ডে ইলেকট্রনিক উপাদান স্থাপন করেছিলেন। 60°C তাপমাত্রায় এক ঘন্টার জন্য ডিভাইসটি শুকানোর আগে সার্কিটগুলি সিল করার জন্য অতিরিক্ত পলিমার আঠা প্রয়োগ করা হয়েছিল।

এই বোর্ডগুলি ব্যবহার করে, গবেষকরা একটি ব্লুটুথ স্পিকার, একটি ফিজেট খেলনা এবং একটি ইলেকট্রনিক তিন-আঙুলের গ্রিপারের কার্যকরী সংস্করণগুলি একত্রিত করেছিলেন। সামান্য জলের ছিটাও এই ধরনের ডিভাইসগুলিকে তাৎক্ষণিকভাবে ধ্বংস করবে না - তবে ঘরের তাপমাত্রা ২২ ডিগ্রি সেলসিয়াস জলে ৩৬ ঘন্টা রাখার পরে, মেশিনগুলি সত্যিই গলে যাবে।

কল্পনা করুন: আপনার পারিবারিক ছুটির পার্টির দুই দিন আগে, আপনি এক সপ্তাহ আগে করা একটি অনলাইন অর্ডার সম্পর্কে একটি টেক্সট পান, যেখানে বলা হয় যে প্যাকেজটি আপনার দরজায় পৌঁছে গেছে। এটি অন্য কারোর দরজার ছবি সহ আসে। যখন আপনি সংযুক্ত লিঙ্কে ক্লিক করেন, তখন এটি আপনাকে অনলাইন স্টোরে নিয়ে যায়, যেখানে আপনি আপনার ব্যবহারকারীর নাম এবং পাসওয়ার্ড প্রবেশ করান। কোনওভাবে এটি কাজ করে না, যদিও আপনি আপনার সুরক্ষা প্রশ্নের উত্তর দিয়েছেন।

হতাশ হয়ে, আপনি গ্রাহক পরিষেবায় কল করেন। তারা আপনাকে বলে যে আপনার প্যাকেজটি এখনও পথে রয়েছে তাই চিন্তা করবেন না। আপনি একদিন পরে আপনার প্যাকেজটি পান এবং আগের ঝামেলার কথা ভুলে যান। শেষ পর্যন্ত, এটি কেবল একটি ভুল ছিল।

আপনি পটভূমিতে ঘটছে এমন ভয়াবহ ঘটনা সম্পর্কে অবগত নন।

আপনি একটি ক্লাসিক প্যাকেজ-ডেলিভারি কেলেঙ্কারি এবং "স্মিশিং" বা এসএমএস ফিশিংয়ের শিকার হয়েছেন। এবং আপনি একা নন। ২০২৩ সালের একটি জরিপ অনুসারে, তিনজনের মধ্যে একজন আমেরিকান সাইবার অপরাধের শিকার হয়েছেন। ২০১৮ সালে প্রতি ৪ জনের মধ্যে ১ জন ছিল, যা এখন বেশি। সাইবার নিরাপত্তা গবেষক হিসেবে, আমরা মানুষকে নিজেদের রক্ষা করতে সাহায্য করার জন্য এই বার্তাটি ছড়িয়ে দিতে চাই।

পুরাতন হুমকি এখনও অদৃশ্য হয়নি - পরিচয় চোররা এখনও মানিব্যাগ চুরি করে, ব্যক্তিগত তথ্যের জন্য ডাম্পস্টারে ডুব দেয় এবং এটিএম থেকে কার্ড স্কিম করে - কিন্তু ইন্টারনেট স্ক্যামিংকে আগের চেয়ে আরও সহজ করে তুলেছে।

ডিজিটাল হুমকির মধ্যে রয়েছে ফিশিং আক্রমণ যা জাল ইমেল এবং ওয়েবসাইট ব্যবহার করে, বড় কোম্পানিগুলিতে ডেটা লঙ্ঘন, ম্যালওয়্যার যা আপনার তথ্য চুরি করে এবং জনসাধারণের স্থানে অনিরাপদ ওয়াই-ফাই নেটওয়ার্ক।

ধারণা গুরুত্বপূর্ণ
এটি কেবল কার্যকারিতার দিক থেকে গুরুত্বপূর্ণ নয়, কারণ এটি ব্যবহারকারীদের ধারণার উপরও প্রভাব ফেলে। যেসব দেশে অ্যাপ্লিকেশনগুলি স্বেচ্ছাসেবী, সেখানে যদি কম লোক মনে করে যে কোনও অ্যাপ্লিকেশন কার্যকর, তবে গ্রহণ তত কম হবে এবং ফলস্বরূপ, উপযোগিতা তত কম হবে। যদি সম্ভাব্য ব্যবহারকারীদের ধারণা বেশি ইতিবাচক হয়, তবে তারা অ্যাপ্লিকেশনটি ইনস্টল এবং ব্যবহার করার সম্ভাবনা বেশি এবং এটি অন্যদের জন্য তত বেশি কার্যকর হয়ে উঠবে। (এটি নেটওয়ার্ক বহির্মুখীতার নীতি হিসাবে পরিচিত।) টেলিফোনের মতো, এমনকি সেরা অ্যাপ্লিকেশনটিও কার্যকর এবং দক্ষ হতে পারে না যদি এটি শুধুমাত্র একজন ব্যক্তি ব্যবহার করেন। পরিবর্তে, ব্যবহারকারীরা কী ধরণের প্রণোদনা এবং সুবিধা আশা করতে পারেন তার উপর উপযোগিতা নির্ভর করে। জনস্বাস্থ্যের লক্ষ্যের বাইরে, ব্যবহারকারীরা ভাইরাস থেকে নিজেদের রক্ষা করার জন্য বিশ্লেষণ বা প্রাসঙ্গিক তথ্যে অ্যাক্সেস পেতে পারেন।
তৃতীয় বিষয়টি হল প্রযুক্তিগত কর্মক্ষমতা। অস্ট্রেলিয়ার COVIDSafe-এর মতো, বেশ কয়েকটি অ্যাপের বাগ, কম কর্মক্ষমতা বা আইফোনের সাথে দুর্বল সামঞ্জস্যের জন্য সমালোচনা করা হয়েছিল। যুক্তরাজ্যের স্বাধীন অ্যাডা লাভলেস ইনস্টিটিউট এই এবং অন্যান্য বিষয়গুলি পর্যালোচনা করেছে।কর্পোরেট তথ্য ব্যবস্থার পরিচালকদের কাছে এই ধরনের চ্যালেঞ্জগুলি সুপরিচিত। একদিকে তারা নিরাপদ অ্যাক্সেসের গ্যারান্টার এবং ফলস্বরূপ কেন্দ্রীভূত তথ্য প্রযুক্তি বাস্তবায়ন করে। অন্যদিকে, কর্মীরা ক্রমবর্ধমানভাবে তাদের ব্যক্তিগত টেলিফোন এবং ভোক্তা বাজারে উদ্ভূত অ্যাপ্লিকেশনগুলি ব্যবহার করছেন, যেমন হোয়াটসঅ্যাপ, এবং মহামারী চলাকালীন দূরত্বের কাজের ব্যাপক বৃদ্ধি এই প্রবণতাকে আরও বাড়িয়ে তুলেছে।
আইটি পরিচালকরা কাজের জন্য ব্যবহৃত ডিভাইস এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলির উপর নিয়ন্ত্রণ বজায় রাখতে চান, তবুও কর্মীরা ভোক্তা-কেন্দ্রিক অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে কর্পোরেট প্রযুক্তির তুলনায় আরও দক্ষ, উন্নত কার্যক্ষমতাসম্পন্ন এবং আরও উপভোগ্য বলে মনে করেন। কন্টাক্ট-ট্রেসিং অ্যাপ্লিকেশনগুলির মতো, এখানে মূল সমস্যা হল ব্যক্তিদের কণ্ঠস্বর এবং উদ্বেগ বিবেচনা করে একটি শাসন কীভাবে বাস্তবায়ন করা যায়। কর্মীদের চাহিদা এবং প্রত্যাশার প্রতি সাড়া দিয়ে, কর্পোরেট-ভিত্তিক প্রযুক্তি সীমান্ত জুড়েও এখন সহজলভ্যতা প্রদান করে এবং এইভাবে পেশাদার এবং ব্যক্তিগত গতিশীলতাকে সহজতর করে।

ক্যালিফোর্নিয়ার আনাহেইমে ডিজনিল্যান্ড সবেমাত্র চালু হয়েছিল, যখন দশ বছরের একটি ছেলে এসে চাকরির জন্য আবেদন করে। তখন শ্রম আইন শিথিল ছিল এবং ছেলেটি ০.৫০ ডলারে গাইডবই বিক্রি করে একটি চাকরি পেতে সক্ষম হয়েছিল।
এক বছরের মধ্যে, সে ডিজনির জাদুর দোকানে স্থানান্তরিত হয়, যেখানে সে বয়স্ক কর্মচারীদের কাছ থেকে কৌশল শিখেছিল। সে রসিকতা নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করেছিল এবং দর্শনার্থীদের উপর সহজ রুটিন ব্যবহার করার চেষ্টা করেছিল। শীঘ্রই সে আবিষ্কার করে যে সে যা পছন্দ করে তা হল জাদু প্রদর্শন নয় বরং সাধারণভাবে অভিনয় করা। সে একজন কৌতুকাভিনেতা হওয়ার দিকে তার দৃষ্টি নিবদ্ধ করে।
কিশোর বয়সে, সে লস অ্যাঞ্জেলেসের আশেপাশের ছোট ছোট ক্লাবগুলিতে পরিবেশনা শুরু করে। ভিড় কম ছিল এবং তার অভিনয় ছোট ছিল। সে খুব কমই পাঁচ মিনিটের বেশি মঞ্চে থাকত। ভিড়ের বেশিরভাগ মানুষই মদ্যপান বা বন্ধুদের সাথে কথা বলতে ব্যস্ত ছিল তাই মনোযোগ দিতে পারত না। এক রাতে, সে আক্ষরিক অর্থেই তার স্ট্যান্ড-আপ রুটিন একটি খালি ক্লাবে পৌঁছে দেয়।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার গুণাবলী
যদিও এর কোন অভিন্ন সংজ্ঞা নেই, তবুও AI সাধারণত "মানুষের ঐতিহ্যবাহী প্রতিক্রিয়ার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ উদ্দীপনার প্রতি সাড়া দেয় এমন মেশিন" বলে মনে করা হয়, কারণ মানুষের চিন্তাভাবনা, বিচার এবং অভিপ্রায় করার ক্ষমতা রয়েছে।"3 গবেষক শুভেন্দু এবং বিজয়ের মতে, এই সফ্টওয়্যার সিস্টেমগুলি "এমন সিদ্ধান্ত নেয় যার জন্য সাধারণত [একটি] মানুষের দক্ষতার স্তর প্রয়োজন" এবং মানুষকে সমস্যাগুলি অনুমান করতে বা সমস্যাগুলি সামনে আসার সাথে সাথে মোকাবেলা করতে সহায়তা করে।4 এইভাবে, তারা ইচ্ছাকৃত, বুদ্ধিমান এবং অভিযোজিত পদ্ধতিতে কাজ করে।
ইচ্ছাকৃততা
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অ্যালগরিদমগুলি সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, প্রায়শই রিয়েল-টাইম ডেটা ব্যবহার করে। এগুলি প্যাসিভ মেশিনগুলির থেকে ভিন্ন যা কেবল যান্ত্রিক বা পূর্বনির্ধারিত প্রতিক্রিয়া জানাতে সক্ষম। সেন্সর, ডিজিটাল ডেটা বা দূরবর্তী ইনপুট ব্যবহার করে, তারা বিভিন্ন উৎস থেকে তথ্য একত্রিত করে, তাৎক্ষণিকভাবে উপাদান বিশ্লেষণ করে এবং সেই ডেটা থেকে প্রাপ্ত অন্তর্দৃষ্টির উপর কাজ করে। স্টোরেজ সিস্টেম, প্রক্রিয়াকরণ গতি এবং বিশ্লেষণাত্মক কৌশলগুলিতে ব্যাপক উন্নতির সাথে, তারা বিশ্লেষণ এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণে অসাধারণ পরিশীলিততা অর্জন করতে সক্ষম।

সহস্রাব্দের শুরু থেকেই আমরা প্রযুক্তিতে ক্রমাগত পরিবর্তন দেখতে পাচ্ছি। শিক্ষা থেকে শুরু করে চিকিৎসা, প্রযুক্তি ক্রমশ উন্নত হচ্ছে। এই সকল ক্ষেত্রের পেশাদাররা একটি সাধারণ হাতিয়ারের উপর ব্যাপকভাবে নির্ভর করে: যোগাযোগ। যোগাযোগ হল সেই আঠা যা সংগঠন, সম্পর্ক এবং সম্প্রদায়কে একসাথে ধরে রাখে। যখন যোগাযোগ ব্যর্থ হয়, তখন আশেপাশের কাঠামোও তা করে।

প্রযুক্তির অগ্রগতির সাথে সাথে, ডিজিটাল যোগাযোগের প্রবণতার সাথে তাল মিলিয়ে চলার জন্য প্রক্রিয়া এবং সরঞ্জামগুলিকে অভিযোজিত করার একটি নতুন চাহিদা তৈরি হয়। পারডু গ্লোবাল ডিজিটাল যোগাযোগের উপর মনোযোগ সহ যোগাযোগে স্নাতক ডিগ্রি প্রদান করে যা শিক্ষার্থীদের ক্রমবর্ধমান পেশাদার দৃশ্যপটে সফল হওয়ার জন্য দক্ষতা অর্জনে সহায়তা করতে পারে।
ডিজিটাল যোগাযোগ দক্ষতা

পার্ডু গ্লোবালের যোগাযোগ স্নাতক ডিগ্রি প্রোগ্রামের মধ্যে শিক্ষার্থীরা যে মূল্যবান ডিজিটাল যোগাযোগ দক্ষতা অর্জন করতে পারে তার মধ্যে রয়েছে:

ডিজিটাল স্থানের জন্য লেখালেখি, যোগাযোগ এবং বিপণন
বিভিন্ন মাল্টিমিডিয়া চ্যানেল এবং প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার
সফল ডিজিটাল মার্কেটিং কৌশল বিকাশ
ডিজিটাল যোগাযোগ জ্ঞান অর্জন
কার্যকর ডিজিটাল যোগাযোগ সামগ্রী তৈরির দক্ষতা অর্জন

পার্ডু গ্লোবালের বাস্তব অভিজ্ঞতা সম্পন্ন একজন সুপ্রশিক্ষিত অনুষদ রয়েছে যারা মার্কেটিং, জনসংযোগ, সাংগঠনিক যোগাযোগ এবং আরও অনেক কিছুর মতো শিল্পে কাজ করার এবং আপনার ক্যারিয়ারকে এগিয়ে নেওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় দক্ষতা শিখতে আপনাকে সহায়তা করবে। অনুষদ সদস্যরা ডিজিটাল বিশ্বে সাফল্যের জন্য প্রয়োজনীয় তথ্য সম্পর্কে শিক্ষার্থীদের শিক্ষিত করার জন্য শেখার পরিবেশ সহজতর করার জন্য সজ্জিত।

মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের আইনপ্রণেতারা দেশের প্রথম প্রধান জাতীয় ক্রিপ্টোকারেন্সি আইন পাস করেছেন।

এটি একসময়ের প্রান্তিক শিল্পের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ মাইলফলক, যারা বছরের পর বছর ধরে নিয়ন্ত্রণের জন্য কংগ্রেসে লবিং করে আসছে এবং গত বছরের নির্বাচনে লক্ষ লক্ষ বিনিয়োগ করেছে, ডোনাল্ড ট্রাম্প সহ প্রার্থীদের সমর্থন করেছে।

বিলটি তথাকথিত স্টেবলকয়েনের জন্য একটি নিয়ন্ত্রক ব্যবস্থা প্রতিষ্ঠা করেছে, এক ধরণের ক্রিপ্টোকারেন্সি যা ডলারের মতো নির্ভরযোগ্য হিসাবে বিবেচিত সম্পদ দ্বারা সমর্থিত।

বৃহস্পতিবার হাউস বিলটি পাস করার পর, ট্রাম্প শুক্রবার আইনটিতে স্বাক্ষর করবেন বলে আশা করা হচ্ছে, সিনেটে যোগদানের পর, যা গত মাসে এই ব্যবস্থাটি অনুমোদন করেছিল।

জিনিয়াস অ্যাক্ট নামে পরিচিত, বিলটি ওয়াশিংটনে ট্রাম্পের সমর্থিত তিনটি ক্রিপ্টোকারেন্সি আইনের মধ্যে একটি।

রাষ্ট্রপতি একবার ক্রিপ্টোকে একটি কেলেঙ্কারী হিসাবে উপহাস করেছিলেন কিন্তু তার মতামত পরিবর্তিত হয়েছিল কারণ তিনি এই খাত থেকে সমর্থন পেয়েছিলেন এবং ওয়ার্ল্ড লিবার্টি ফাইন্যান্সিয়ালের মতো সংস্থাগুলির সাথে সম্পর্কযুক্ত একজন ব্যবসায়ী হিসাবে শিল্পে জড়িত হয়েছিলেন।

আইনটির সমর্থকরা বলছেন যে এটি একটি ক্রমবর্ধমান শিল্পের জন্য স্পষ্ট নিয়ম প্রদানের লক্ষ্যে, যাতে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র পেমেন্ট সিস্টেমের অগ্রগতির সাথে তাল মিলিয়ে চলতে পারে। ক্রিপ্টো শিল্প এই ধরনের পদক্ষেপের জন্য চাপ দিচ্ছিল এই আশায় যে এটি আরও বেশি লোককে ডিজিটাল মুদ্রা ব্যবহারে উৎসাহিত করবে এবং এটিকে মূলধারায় আরও বেশি করে নিয়ে আসবে।

রবিবার বিলিয়নেয়ার বলেন, এলন মাস্কের গাড়ি নির্মাতা প্রতিষ্ঠানটি তার কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার স্টার্টআপ xAI-তে বিনিয়োগ করবে কিনা তা নিয়ে esla শেয়ারহোল্ডারদের ভোট দেবে।

“যদি এটা আমার উপর নির্ভর করত, তাহলে টেসলা অনেক আগেই xAI-তে বিনিয়োগ করত,” মাস্ক তার সোশ্যাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্ম X-তে একটি পোস্টে বলেছেন, যা নিজেই xAI-এর একটি অংশ। “এই বিষয়ে আমাদের শেয়ারহোল্ডারদের ভোট থাকবে।”

মাস্ক তার অন্যান্য কোম্পানি থেকে xAI-তে সম্পদ ঢেলে দিচ্ছেন কারণ তিনি OpenAI, Meta এবং Google-এর মতো AI নেতাদের সাথে প্রতিযোগিতা করার চেষ্টা করছেন। মার্চ মাসে, xAI X অধিগ্রহণ করেছে, যা তারা ইতিমধ্যেই প্রশিক্ষণ ডেটা এবং তার চ্যাটবট, Grok বিতরণের জন্য ব্যবহার করেছে। এবং শনিবার, ওয়াল স্ট্রিট জার্নাল জানিয়েছে যে মাস্কের মহাকাশ সংস্থা, SpaceX, xAI-তে $2 বিলিয়ন বিনিয়োগ করতে চলেছে।

টেসলা থেকে xAI-এর জন্য বিনিয়োগ নিশ্চিত করা কিছুটা জটিল হতে পারে, কারণ এটি একটি পাবলিকলি ট্রেডেড কোম্পানি এবং যার বিনিয়োগকারীরা সাম্প্রতিক মাসগুলিতে মাস্কের অগ্রাধিকার সম্পর্কে ইতিমধ্যেই উদ্বিগ্ন। মাস্কের রাজনৈতিক সম্পৃক্ততার মাত্রা - এবং কমপক্ষে তিনটি কোম্পানিতে তার নেতৃত্বের ভূমিকা - নিয়ে উদ্বিগ্ন টেসলার শেয়ারহোল্ডাররা তাকে টেসলার সিইও হিসেবে সপ্তাহে কমপক্ষে ৪০ ঘন্টা উৎসর্গ করার আহ্বান জানিয়েছেন, অথবা বোর্ডকে তার বাইরের কার্যকলাপের জন্য "মূল নিয়ম" নির্ধারণ করার আহ্বান জানিয়েছেন।

মাস্ক পূর্বে এই ধারণাটি প্রত্যাখ্যান করেছিলেন যে টেসলা xAI-এর সাথে একীভূত হতে পারে।

টেসলার (TSLA) শেয়ার সোমবারের প্রথম দিকে কিছুটা বেড়েছে কিন্তু বছরের শুরু থেকে ১৬% এরও বেশি কমেছে।

AI গবেষণা দুটি স্বতন্ত্র এবং কিছুটা প্রতিযোগিতামূলক পদ্ধতি অনুসরণ করে, প্রতীকী (অথবা "উপরে-নিচে") পদ্ধতি, এবং সংযোগবাদী (অথবা "নীচে-উপরে") পদ্ধতি। উপরে-নিচে পদ্ধতিটি মস্তিষ্কের জৈবিক কাঠামোর থেকে স্বাধীন জ্ঞান বিশ্লেষণ করে বুদ্ধিমত্তার প্রতিলিপি তৈরি করার চেষ্টা করে, প্রতীক প্রক্রিয়াকরণের ক্ষেত্রে - যেখান থেকে প্রতীকী লেবেল। অন্যদিকে, নীচে-উপরের পদ্ধতিতে মস্তিষ্কের কাঠামোর অনুকরণে কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করা জড়িত - যেখান থেকে সংযোগবাদী লেবেল।

এই পদ্ধতির মধ্যে পার্থক্য ব্যাখ্যা করার জন্য, একটি অপটিক্যাল স্ক্যানার দিয়ে সজ্জিত একটি সিস্টেম তৈরির কাজ বিবেচনা করুন, যা বর্ণমালার অক্ষরগুলি চিনতে পারে। নীচে-উপরের পদ্ধতিতে সাধারণত একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ককে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয় একে একে অক্ষর উপস্থাপন করে, নেটওয়ার্কটিকে "টিউন" করে ধীরে ধীরে কর্মক্ষমতা উন্নত করে। (টিউনিং বিভিন্ন উদ্দীপনার প্রতি বিভিন্ন স্নায়বিক পথের প্রতিক্রিয়াশীলতা সামঞ্জস্য করে।) বিপরীতে, উপরে-নিচে পদ্ধতিতে সাধারণত একটি কম্পিউটার প্রোগ্রাম লেখা জড়িত থাকে যা প্রতিটি অক্ষরকে জ্যামিতিক বর্ণনার সাথে তুলনা করে। সহজ কথায়, স্নায়বিক কার্যকলাপ হল নীচ থেকে উপরে পর্যন্ত পদ্ধতির ভিত্তি, যেখানে প্রতীকী বর্ণনা হল উপর থেকে নীচে পর্যন্ত পদ্ধতির ভিত্তি।

゚viralシfypシ゚viralシalシ ゚viralシ