Dr. Mohammad Doostizadeh دکتر محمد دوستی زاده Journal of New Achievements in Electrical,Computer and Technology نشریه علمی-تخصصی دستاوردهای نوین در برق،کامپیوتر و فناوری 5 14 2025 05 04 Types of Learning in Artificial Intelligence: A Comprehensive Study of Theoretical Foundations, Algorithms, and Specialized Applications انواع یادگیری در هوش مصنوعی: بررسی جامع مبانی نظری، الگوریتم‌ها و کاربردهای تخصصی 83 95 FA Arshia Saedi dont have عرشیا صاعدی ندارد majid abdoos dont have مجید عبدوس ندارد 2025 04 17 This paper aims to provide a comprehensive and specialized review of the various types of learning in artificial intelligence. It begins by examining the historical developments and fundamental principles of AI, followed by an in-depth analysis of the three main learning approaches: supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning. The methodology section details the mathematical models, core algorithms, implementation environments, and software tools utilized in the development of intelligent systems. Furthermore, a specific mathematical function is presented as an example of an optimization model. The results derived from case studies and extensive simulations demonstrate the high capabilities of each learning approach in terms of accuracy, computational complexity, and convergence time. Finally, the paper discusses current challenges and provides recommendations for future research to enhance the performance of intelligent systems. این مقاله با هدف ارائه یک مرور جامع و تخصصی از انواع یادگیری در هوش مصنوعی تدوین شده است. در این پژوهش، ابتدا به بررسی تحولات تاریخی و اصول بنیادی هوش مصنوعی پرداخته شده و سپس سه رویکرد اصلی یادگیری که شامل یادگیری نظارت‌شده، بدون نظارت و تقویتی می‌باشد، به تفصیل مورد تحلیل قرار گرفته‌اند. بخش روش‌شناسی شامل تشریح مدل‌های ریاضی، الگوریتم‌های پایه، محیط‌های پیاده‌سازی و ابزارهای نرم‌افزاری بکار رفته در پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند است. علاوه بر این، در این مقاله تابع ریاضی خاصی به عنوان نمونه از یک مدل بهینه‌سازی ارائه شده است. نتایج حاصل از مطالعات موردی و شبیه‌سازی‌های گسترده نشان از قابلیت‌های بالای هر یک از این رویکردها از منظر دقت، پیچیدگی محاسباتی و زمان همگرایی دارد. در نهایت، چالش‌های موجود و پیشنهاداتی جهت پژوهش‌های آینده جهت ارتقای عملکرد سیستم‌های هوشمند مطرح گردیده است. Supervised Learning Unsupervised Learning Reinforcement Learning Artificial Intelligence Learning Algorithms Neural Networks Optimization Function یادگیری نظارت‌شده یادگیری بدون نظارت یادگیری تقویتی هوش مصنوعی الگوریتم‌های یادگیری شبکه‌های عصبی تابع بهینه‌سازی https://jnaect.ir/downloadfilepdf/1916911