هوش مصنوعی در ایران

پیوندها

۲۳ مطلب با کلمه‌ی کلیدی «برترین اپراتور هوش مصنوعی» ثبت شده است

  • ۰
  • ۰

تفاوت هوش مصنوعی و اتوماسیون

 

 

 

 

در برخی از مواقع افراد هوش مصنوعی و اتوماسیون را با هم  اشتباه می گیرند اما باید توجه داشت که تفاوت هایی میان این دو وجود دارد. دکتر مارک نسیلا ، مدیر تحلیلی FNB برای بانکداری مصرف کننده ، توضیح می دهد که اختلاف اصلی این است که هوش مصنوعی تصمیمات و اقدامات هوش انسانی را تقلید می کند ، در حالی که اتوماسیون بر ساده سازی کارهای تکراری و آموزنده تمرکز دارد. وی افزود: اتوماسیون مدت زمانی است که وجود داشته است و احتمالاً آنقدر در بیشتر فعالیت های تجاری ادغام شده است که دیگر قابل تشخیص نیست  به عنوان مثال ، تولید خودکار ایمیل های بازاریابی و پیام کوتاه به مشتریان از نمونه های اتوماسیون می باشد.”

تعریف هوش مصنوعی و اتوماسیون و تفاوت میان آنها

اگر بخواهیم خیلی ساده به اختلاف میان این دو اشاره کنیم اتوماسیون نرم افزاری است که از قوانین از پیش برنامه ریزی شده پیروی می کند. هوش مصنوعی برای شبیه سازی تفکر انسان طراحی شده است. آنچه هم سیستم های خودکار را هدایت می کند و هم هوش مصنوعی همان چیزی است که مشاغل را پیش می برد: داده ها. ماشین های خودکار داده ها را جمع می کنند و سیستم های هوش مصنوعی آن را “درک” می کنند.

هوش مصنوعی علم ایجاد ماشین هایی است که وظیفه دارند مشکلات را حل کنند و برخی از کارهایی را انجام دهند که پردازش آنها  برای مغز انسان پیچیده باشد. از طرف دیگر ، اتوماسیون استفاده از فناوری برای اتوماسیون فرآیندها با حداقل دخالت انسان یا بدون آن است. اتوماسیون توانایی ماشین ها در انجام کارهایی است که انجام آنها توسط انسان غیرممکن یا دشوار است در حالی که هوش مصنوعی شبیه سازی هوش انسان است. تمرکز هوش مصنوعی بر ایجاد ماشین های بسیار هوشمند برای انجام وظایفی است که به معنای طبیعی تفکر یا رفتار هوشمندانه نامیده می شوند. این علم و مهندسی ساخت ماشین آلات به اندازه کافی هوشمند است که می تواند از هوش و رفتار انسان تقلید کند. ایده پشت هوش مصنوعی ایجاد فناوری است که به کامپیوترها و ماشین آلات اجازه می دهد مانند انسان فکر کنند ، مانند انسان رفتار کنند و از آنها بیاموزند. هدف اصلی اتوماسیون ساده سازی و تسریع در انجام کارهای متداول و تکراری برای افزایش بهره وری و کارایی تولید ، با درگیری کمتر یا بدون درگیری انسان است.

مثال هایی از هوش مصنوعی و اتوماسیون

نمونه هایی از هوش مصنوعی شامل برنامه های اشتراک تاکسی مانند Uber و Lyft ،تشخیص گفتار ، حل مسئله ، یادگیری ماشین ، دسته بندی ایمیل هوشمند ، فیلترهای هرزنامه ، دستگاه های Alexa Alexa ، Chatbots ، Apple’s Siri ، Google Now ، Internet of Things ، جستجوی پیش بینی Google ، توصیه های محصول و موارد دیگر می باشد.

نمونه هایی از اتوماسیون شامل پر کردن خودکار فرم ، پشتیبانی مشتری ، امضاهای دیجیتالی ، مونتاژ خودکار ، تجزیه و تحلیل کارمندان ، بانکداری آنلاین ، پردازش پرداخت ، ماشین آلات کنترل عددی ، ربات های کنترل مواد ، سیستم های بزرگراهی ، مدیریت خودکار پسماند ، خرده فروشی خودکار ، نظارت تصویری و غیره است. یکی از نمونه های متداول سیستم خودکار ، ترموستات مورد استفاده در لوازم خانگی است.

در نهایت ، یادگیری ماشین می تواند عناصر اتوماسیون را در خود داشته باشد اما توانایی پاسخگویی پویا به ورودی های تغییر یافته باعث می شود که یادگیری ماشین برای بسیاری از فرایندهایی که می توانند خودکار شوند ، بیش از حد خوب باشد. از آنجا که پیشرفت های فن آوری ایجاد فرآیندهای یادگیری ماشین را آسان تر می کند ، ممکن است یادگیری ماشین در رویه های خودکار به به شکست منجر شود. در حال حاضر ، یادگیری ماشینی برای  روشهای کار در صنعت متناسب است و اتوماسیون همچنان اصل غالب در استفاده از فناوری در تجارت است.

در نهایت هوش مصنوعی می تواند نوعی اتوماسیون ، رباتیک و نرم افزار باشد سه زمینه ای که گزارش اتوماسیون روی آنها تمرکز کرده است.

طراحی سایت

  • parsa saeedi
  • ۰
  • ۰

هوش مصنوعی و کامپیوتر کوانتومی

طراحی سایت

 

طراحی سایت ویرا

 

رایانه های سنتی بر اساس داده هایی کار می کنند که در یک سیستم باینری رمزگذاری شده اند. اساساً، هر بیت داده فقط به صورت صفر و یک نشان داده می شود و بیشتر از این دو حالت در این کامپیوتر ها امکان پذیز نیست از این رو ، به  این سیستم محاسبات باینری گفته می شود. با این حال ، نسل جدیدی از رایانه ها در افق ظاهر شده اند که رایانه کوانتومی نامیده می شود و سیستم های محاسباتی را فراتر از باینری معمولی می برد، به خصوص برای هوش مصنوعی.

کامپیوتر های کوانتومی چگونه کار می کنند و چرا برای هوش مصنوعی مناسب هستند ؟

به جای فقط صفر و یک ، محاسبات کوانتومی به بیت ها یا کیوبیت های کوانتوم بستگی دارد. محاسبات کوانتومی با اجازه دادن به اطلاعاتی که در کیوبیت ها رمزگذاری شده اند ، همزمان مرزهای محاسبات سنتی را می شکند. این پدیده که به عنوان superposition شناخته می شود ، قدرت محاسباتی بیشتری را از آنچه تصور می شد ، باز می کند. با وجود چنین پیش زمینه پیچیده ای ، استفاده از محاسبات کوانتومی در کجا بیشترین معنا را در زمینه های فعلی پیدا می کند و عملاً چه مزایایی دارد؟

یکی از نواحی که رایانه کوانتومی سودآورتر و امیدوار کننده تر است ، هوش مصنوعی است. همانطور که هوش مصنوعی در زمینه تجزیه و تحلیل مجموعه های داده بزرگ فعالیت می کند، حاشیه خطا و عدم دقت در روند یادگیری فضای قابل توجهی برای پیشرفت دارد و محاسبات کوانتومی به خوبی به ما امکان می دهد تا توانایی الگوریتم را برای یادگیری و تفسیر بهبود بخشیم.

دقیقاً چگونه محاسبات کوانتومی درهوش مصنوعی و به طور خاص ، در یادگیری ماشین کمک می کند؟ واقعیت این است که میزان کارآیی و موفقیت یادگیری ماشینی امروزی تا  حد زیادی به مجموعه داده ای که در اختیارش قرار گرفته بستگی دارد. اندازه مجموعه داده کیفیت نتایج را تعیین می کند ، بنابراین اگر اطلاعات کافی نباشد ، خروجی نیز امیدوار کننده نخواهد بود. با این وجود ، به لطف توانایی محاسبات کوانتومی برای فراتر رفتن از سیستم برنامه نویسی باینری سنتی ، امکان بزرگنمایی و غنی سازی مجموعه داده ها را از نظر حجم و تنوع امکان پذیر می سازد. با مجموعه داده های بهتر و عمیق تر ،و در نتیجه آموزش بهتر مدل های یادگیری ماشین ،  حل کردن مشکلات واقعی برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، امکان پذیر است.

 محاسبات کوانتومی در چه بخش های از هوش مصنوعی کارایی دارند؟

پیشرفت دیگری که کامپیوتر های جدید با محاسبات کوانتومی به هوش مصنوعی ارائه می دهد ، بهبود قابلیت های “پردازش زبان طبیعی” است که امکان درک و تجزیه و تحلیل عمیق تر داده های متنی را فراهم می کند. با محاسبات کوانتومی ، الگوریتم ها می توانند از محتوای داده های متنی آگاهی بیشتری کسب کنند. به عبارت دیگر ، دستگاه قادر خواهد بود معنای موجود در پشت داده ها را واقعاً درک کند و قادر است کل جملات و عبارات را به جای فقط کلمات تجزیه و تحلیل کند.

وقتی صحبت از تأثیر خاص صنعت می شود که محاسبات کوانتومی می توانند ایجاد کنند ، لیست مزایایی که معرفی می کند نیز طولانی است و به احتمال زیاد در آینده نزدیک به خوبی امکان پذیر هستند. برخی از امیدوار کننده ترین پیشنهادات محاسبات کوانتومی در زمینه مراقبت های بهداشتی است. از آنجا که کامپیوتر های سنتی از نظر داده هایی که می توانند در اختیار داشته و تجزیه و تحلیل کنند ، محدود هستند، محاسبات کوانتومی برای گسترش اندازه و تنوع بسیار زیاد اجزای مختلف موجود برای تحقیق و مقایسه گام برمی دارد.

از آنجا که فرایند شبیه سازی و مقایسه اجزا اصلی مواد ابتکار توسعه دارو است ، محاسبات کوانتومی با اجازه دادن به شبیه سازی های آگاهانه و متنوع تر ، که برای آزمایش فعل و انفعالات بین داروها و مولکول های بدن انسان طراحی شده اند ، مرز تحقیقات پزشکی را تغییر خواهند داد. علاوه بر تحقیقات ، محاسبات کوانتومی می تواند ظرفیت های شناسایی الگو را بهبود بخشد ، مجموعه داده های بزرگتری ایجاد کند و دقت تصویر MRI را  نیز بهبود بخشد در نتیجه به متخصصان پزشکی اجازه می دهد زودتر بیماری را تشخیص دهند  و درمان کنند.

دیگر کاربرد های کامپیوتر کوانتومی

مشابه تشخیص در مراقبت های بهداشتی ، محاسبات کوانتومی قابلیت های جدیدی را در صنعت مالی باز می کند. به طور خاص ، کشف تقلب با استفاده از  تشخیص الگو انجام می شود.هوش مصنوعی با کمک کامپیوتر های کوانتومی و به لطف قدرت و ظرفیت بهبود یافته آنها می توانند به تشخیص تقلب در مراحل اولیه کمک کنند و سرعت تجزیه و تحلیل را به میزان قابل توجهی افزایش دهند.

فراتر از مراقبت های بهداشتی و مراودات مالی ، محاسبات کوانتومی همچنین باز تعریف جدیدی از شیوه های بازاریابی موجود در حال حاضر را فراهم می کند. با بزرگ شدن مجموعه داده های مصرف کننده و قابلیت تجزیه و تحلیل ، مارک ها و شرکت ها قادر خواهند بود سطح کاملا جدیدی از سفارشی سازی را برای پاسخگویی به نیازهای مشتریان و کاربران منفرد ارائه دهند. محاسبات کوانتومی امکان هدف قرار دادن مشتری در سطح بسیار دقیق تر را فراهم می کند ، و در حال توسعه کمپین های ارتباطی است که به طور دقیق نیازها و درخواست های مشتری را برآورده می کند.

  • parsa saeedi
  • ۰
  • ۰

کرونا و هوش مصنوعی

 

 

کرونا و هوش مصنوعی

 

در طی سال اخیر ویروس کووید 19 در تمام دنیا اپیدمی شده. بنابراین رهبران و دانشمندان تمامی نقاط دنیا در تلاش هستند تا با هر روش ممکن با این بیماری مقابله کنند یکی از روش هایی که برای مقابله با کرونا بسیار کارآمد است، هوش مصنوعی می باشد. هوش مصنوعی یکی از شاخه های علوم کامپیوتر است که در دهه پنجاه میلادی ظهور پیدا کرد. تعریف کلی که می توان راجع به هوش مصنوعی کرد این است که به هوشی گفته می شود که بر خلاف تصور از هوشی که در انسان ها و حیوانات داریم توسط ماشیـن ها ارائه می شود. اگر بخواهیم به صورت آکادمیک این عبارت را توصیف کنیم می توانیم بگوییم که هر وسیله ای که محیط خود را درک کند و اقداماتی انجام دهد که شانس خود را برای دستیابی به اهداف خود به حداکثر برساند. دارای هوش مصنوعی می باشد. هوش مصنوعی معمولی محیط خود را تجزیه و تحلیل می کند و اقداماتی انجام می دهد که شانس موفقیت آن را به حداکثر می رساند. این کار ها می توانند ساده باشند(حالت 0،1) و یا پیچیده باشند (انجام اقدامات ریاضی که فرمول های آن موجود می باشد). البته هوش مصنوعی عبارت کلی است و این علم دارای زیر مجموعه های زیادی می باشد. یادگیری ماشینی(Machine Learning)، یادگیری عمیق(Deep Learning)، شبکه های عصبی(Neural Networks)،پردازش تصویر(Image Processing)  و خیلی از علوم دیگر زیر مجموعه هوش مصنوعی هستند. حال که اندکی در مورد هوش مصنوعی اطلاعات کسب کردیم می توانییم به این بپردازیم که بیماری کرونا و هوش مصنوعی چگونه با هم در ارتباط هستند.

چگونه از هوش مصنوعی برای مقابله با کووید 19 استفاده می شود؟

رویکرد های متفاوتی برای مقابله با این ویروس از طریق هوش مصنوعی ایجاد شده است. برای مثال می توانیم به استفاده از پردازش داده ها برای تایین اطلاعات آماری در این زمینه اشاره کنیم و یا استفاده از ربات ها در بسیاری از مراکز درمانی دنیا برای کاهش ریسک ابتلای کادر درمانی به این بیماری و یا استفاده از پردازش تصویر برای تحلیل عکس هایی که از ریه بیماران تهیه شده. در ادامه تعدادی از پیشرفت ها و نوآوری هایی که در زمینه هوش مصنوعی برای مقابله با ویروس کرونا ایجاد شده را به شما معرفی می کنیم.

آزمایشگاه MIT-IBM Watson AI از ابتدای شیوع این ویروس بر روش چندین پروژه هوش مصنوعی سرمایه گذاری کرده است تا بتواند با این بیماری مقابله کند. هدف این تحقیقات حذف چالش های بهداشتی اقتصادی است. اما این تحقیقات می تواند تاثیر بسیار ژرفی در ارزیابی و پاسخ به ریسک پس از سپری شدن بحران داشته باشد.

تشخیص زودرس سپسیس در بیماران Covid-19:

یک عارضه مرگبار Covid-19 است ، بیماری ناشی از کــــورنا ویروس جدید SARS-CoV-2.حدود 10 درصد از بیماران Covid-19 طی یک هفته از نشان دادن اولین علائم به سپسیس مبتلا می شوند ،اما فقط حدود نیمی از آنها زنده می مانند.

طراحی پروتئین برای جلوگیری از SARS-CoV-2:

پروتئین ها بلوک های سازنده زیستی هستند. محققان با داشتن هوش مصنوعی می توانند ساختار آنها را برایبــرطرف کـــردن مشکلات و کشــــف و پروتئیـــن های جدید دستکاری کنند. مواد غذایی فاسد شدنی را در نظربگیرید. آزمایشگاه MIT-IBM Watson AI اخیراً از هوش مصنوعی برای کشف اینکـه پروتئیــــن ابریشم ساخته شده توسط  زنبور عسل می تواند به عنــــوان روکش غذاهایی که سریع فاسد می شوند برای افزایش زمان نگه داری آنها استفاده شود.

یکی دیگراز موارد استفاده از این فناوری استفاده رادیولوژیست های UC San Diego و سایر پزشکان از یک هوش مصنوعی (AI)برای تقویت تجزیه و تحلیل تصویر برداری ریه در یک مطالعه تحقیقات بالینی که توسط خدمات وب آمازون (AWS) استفاده شده است ، می باشد. توانایی جدید هوش مصنوعی تا کنون ، بیش از 2000 تصویر بینش منحصر به فرد را برای پزشکان بهداشت UC San Diego فراهم کرده است در یک مورد ، بیمار در بخش اورژانس که هیچ علایمی از COVID-19 نداشت ، به دلایل دیگر تحت پرتونگاری قفسه سینه قرار گرفت. با این وجود ، هوش مصنوعی اشعه ایکس علائم ذات الریه را نشان داد ، که بعدا توسط رادیولوژیست تأیید شد.در نتیجه ، بیمار برای COVID-19 مورد آزمایش قرار گرفت و مشخص شد که از نظر بیماری مثبت است. این قابلیت جدید از ماهها قبل شروع شد که آلبرت هسیا ، دکترای تخصصی ، استادیار رادیولوژی در دانشکده پزشکی دانشگاه کالیفرنیا سن دیگو و رادیولوژیست در دانشگاه علوم پزشکی سن دیگو ، و تیم وی الگوریتم یادگیری ماشینی را توسعه دادند که به رادیولوژیست ها اجازه می دهد از هوش مصنوعی برای افزایش توانایی های خود در تشخیص پنومونی در اشعه X قفسه سینه استفاده کنند. این الگوریتم با 22000 نشانه گذاری توسط رادیولوژیست های انسانی آموزش دیده ، نقشه های رنگی را نشان می دهد که نشانگر احتمال پنومونی است.

از طرفی دانشمند مراکشی وعده یک مکانیسم هوش مصنوعی برای کمک به مبارزه با کرونا ویروس جدید را داده است. استاد علوم کامپیوتر در دانشگاه نیویورک (NYU) متولد مراکش ، دکتر آناس باری، یک ابزار هوش مصنوعی (AI) را برای تجزیه و تحلیل و مهار تکامل پاندمی COVID-19 طراحی کرده است. باری با مدیریت تیمی از محققان و دانشمند ها در NYU ، برای ایجاد و مطالعه اثربخشی یک ابزار هوش مصنوعی جهت پیش بینی بیماران در معرض خطر ابتلا به بیماری و تعیین جدی بودن عفونت های COVID-19 کمک کرد. ین  دانشمند و استاد مراکشی دارای مدرک لیسانس مهندسی کامپیوتر از دانشگاه Al Akhawayn در ایفران مراکش (AUI) است و در حال مذاکره بین NYU و AUI برای استفاده از فناوری تازه توسعه یافته در مقابله با گسترش COVID-19 در مراکش است. اگرچه مراکش از تحقیقات و توسعه علمی هوش مصنوعی زیادی برخوردار نیست ، اما دانشمندان مهاجر مراکشی در خارج ، در حال به  کارگیری تخصص خود در زمینه هوش مصنوعی ،به ویژه در زمینه بحران COVID-19 ، که مستلزم سطح بالایی از تعامل علمی است ، هستن دتا این بحران هر چه زودتر تمام شود.

در این میان تحقیقات دیگری که دانشمندان انجام داده اند موجب شده تا پیشرفت های هوش مصنوعی فقط منتهی به اینها نباشد. محققان اکنون مدل های رایانه ای را براساس هوش مصنوعی (AI) تهیه می کنند که تعیین ریسک خطر نیاز یک فرد بیمار به ونتیلاتور یا مراقبت های ویژه را محاسبه می کند. چندین شرکت غیر بهداشتی در حال حاضر در تلاشند تا تهویه مطبوع تولید کنند زیرا موارد COVID-19 و هرچه بیشتر در سطح جهان بحرانی می شوند. ” مادس نیلسن از دانشگاه کپنهاگ در دانمارک گفت: با استفاده از این مدل های هوش مصنوعی ، به عنوان مثال بیمارستان ها می توانند بدانند که 40٪ از 300 بیمار بستری آنها احتمالاً در طی یک هفته به یک دستگاه تهویه احتیاج دارند.مادس نیلسن از دانشگاه کپنهاگ در دانمارک گفت: این فناوری به آنها اجازه می دهد تا منابع خود را به بهترین شکل برنامه ریزی کنند و به کار گیرند. با استفاده از این برنامه هوش مصنوعی مس توان یک آمار تقریبا درست از شرایط بیماران به دست آورد تا بتوان برنامه ریزی دقیق تری برای درمان بیماران انجام داد و جان چندین هزار نفر را نجات داد به گفته محققان ، الگوریتم ها مقدار زیادی از داده ها را از منابع متعدد جمع آوری می کنند. این داده ها شامل پرتونگاری ایکس ، آزمایشات و اندازه گیری های انجام شده از بیماران هنگام ورود به بیمارستان به همراه سوابق الکترونیکی سلامت آنها است. با استفاده از ایننرم افزار همه داده ها به یک رایانه  منتقل می شوند که طی چند دقیقه ، مدل محاسبه می کند که یک بیمار خاص نیاز به یک دستگاه تهویه مطبوع دارد، و این اظلاعات را چند روز قبل اعلام میکند. گرچه از این مدل ها به عنوان پایه ای برای معالجه بیماران منفرد استفاده نخواهد شد ،اما از آن به عنوان ابزاری برای برنامه ریزی استفاده می شود که هنوز هم می تواند تفاوت بزرگی برای کارمندان بیمارستان ایجاد کند.

علاوه بر تمام فناوری هایی که گفته شد، در یک متد جدید تشخیص covid-19 هوش مصنوعی با صدای افراد ، آلوده بودن آنها را ارزیابی می کند. در حال حاضـر ، چندین سازمان روی نرم افزاری کار می کنند که می توانند COVID-19 را با گوش دادن به مکالمات تـشـخـیـص دهـنـد.اولین گـروه از این تیم ها توسـط دانشمندان دانشگاه هاروارد و MIT تشکیل شـده اسـت. هـدف این تیم شناسایی علائمی است که فقط در صدای افراد مبتلا به این بیماری مشهود است و از این طریق تشخیص را تسهـیل می کند.ابتکار دیگر کار Voca.ai اسـت. این سازمان با هدف دیگر یک راهکار مشابه دارد. آنها نمونه هـای گفتـار و صـدا را از بـیـماران و افراد سـالم به صـورت داوطلبانه جمع آوری می کنند. یک مطالعه مشابه در CyLab که وابسته به دانشگاه کارنگی ملون است انجام شده است. هوش مصنوعـی ایـجاد شـده توسـط ایـن تیم همچنیـن می توانـد بفهـمد که آیا افراد با استفاده از تشخیص صدا برای COVID-19 آزمایش شده اند. اگرچه در آزمایشگاه اعلام شده اسـت که آزمایشات آنها ماهیت پزشکی معتبری ندارد ،اما از این سازمان ها خواسته شده تا تست های آنلاین خود را از روی اینترنت حذف کنـند.تـیـم CyLab اظهـار داشـت کـه آنـهـا مـی دانـند که چرا دانشگاه از آنها خواسته است تست های آنلاین را حذف کنند ، اما این روند فرصت های بسیار مهمی برای جمع آوری اطـلاعـات در مورد ایـن بیمـاری ارائـه مـی دهـد. بـرای شـنـاخـت بیـماری بـاید اطـلاعات بـیشـتری جمع آوری شود

به این صورت بیشتراین پیشرفت ها در زمینه هوش مصنوعی و با توجه به نیاز زیادی که امروزه برای ایجاد یک راه درمانی برای درمان بیماری همه گیر کرونا صورت گرفته محققان و کارشناسان زیادی در زمینه های هوش مصنوعی رباتیک و علوم داده در حال کار هستند تا هرچه سریع تر این بیماریرا کنترل و مهار کنند.

 

سایت ورد چیست پرس طراحی وبسایت و شیوه های نوین

  • parsa saeedi
  • ۰
  • ۰

طراحی وبسایت و شیوه های نوین آن

 

شیوه های نوین طراحی وبسایت 2020 کدامند؟ در یک بازار بسیار رقابتی مانند بازار دیجیتال ، پیش بینی تغییرات و یادگیری نحوه انطباق با آنها مهم است. در نتیجه برای اینکه وبسایت ما در بهترین حالت قرار بگیرد بهتر است از رویکرد های جدید و شیوه های نوین در طراحی آن استفاده شود. بسته به نوع کسب و کار و نحوه طراحی سایت می توان از بسیاری از روش های مختلف کمک گرفت. بنابراین نمی توان گفت که کدام شیوه بهتر از سایرین است. ما در این نوسته سعی داریم تا بتوانیم با معرفی برخی از این روش ها برای شما راهنمای خوبی باشیم.

 

 

 

سایت ورد چیست پرس طراحی وبسایت و شیوه های نوین

انواع شیوه های نوین طراحی و توسعه وبسایت

 

برنامه های وب پیشرفته (PWA)

در سال 2019 ، 65٪ از سفارشات خرید آنلاین از طریق وب سایت و با دستگاه های تلفن همراه انجام شده است. روند افزایشی وب سایت PWA این امکان را برای کاربران فراهم می کند تا وب سایت های مورد علاقه خود را از طریق مرورگر وب تلفن همراه و یا دسک تاپ و بدون بارگیری و نصب برنامه های خاص مشاهده کنند. PWA ها در سال 2020 با HTML و CSS ، JavaScript ، React یا Angular نوشته می شوند. علاوه بر تجربه کاربری عالی و عدم نیاز به برنامه های دیگر ، PWA می تواند اعلان های فشاری ارسال کند و دسترسی آفلاین به محتوای ذخیره شده را برای کاربران فراهم کند.

 

هوش مصنوعی و ربات ها

شرکت های عظیم B2C در حال حاضر از این فناوری برای خدمات دهی به مشتریان خود استفاده می کنند – ربات های چت صفحه رسمی داخل Facebook Messenger ، WhatsApp و Skype نمونه های خوبی هستند. همچنین یک ربات می تواند در PWA ، وب سایت معمولی ، تجهیزات حرفه ای یا خانگی و هر برنامه متصل به اینترنت که توسط یک شرکت تجاری توسعه یافته است ، ادغام شود.

 

صفحات شتاب داده شده تلفن همراه (AMP)

AMP ها صفحات بهینه شده ای هستند که می توانند سریع کار کنند و دارای یک طراحی ساده و در عین حال راحت هستند و فقط دارای ویژگی های اساسی در مقایسه با محصولات وب کامل هستند. این صفحات همچنین برای موبایل مناسب هستند و محتوای آنها همیشه قابل خواندن است.

 

برنامه تک صفحه (SPA)

SPA ها به دلیل افزایش چارچوب های JavaScript محبوبیت خاص خود را پیدا می کردند. هنگامی که با آنها کار می کنید وقایع خاص مرورگر را رهگیری کرده و از JSON درخواست می کنید که همانند کار با یک برنامه وب اپلیکیشن است. صفحات Google مانند Gmail ، Google Drive یا Google Maps و همچنین سیستم عامل های شبکه های اجتماعی مانند Facebook از این نوع هستند. مشاهده روند فعلی وب روشن می کند که در آینده اکثر وب سایت های کاربردی به شیوه SPA ساخته می شوند.

 

بهینه سازی جستجوی صوتی

به نظر می رسد آینده توسعه وب کمتر در گرو متن ها و بیشتر مایل به کارکرد با صدا است و این رویکرد  فقط در مورد دستیارهای خانگی چند منظوره مجازی مانند Siri ، Google Home یا Amazon’s Alexa نیست. در سال 2020 ، بیش از نیمی از دستگاه های هوشمند و اینترنت اشیا سخنان کاربران را می شنوند و دستورات صوتی را اجرا می کنند. و حتی در موارد بیشتر آنها قادر خواهند بود صدای افراد مختلف را تشخیص دهند و تجربه شخصی مبتنی بر هوش مصنوعی را برای همه فراهم کنند.

 

رابط کاربر متحرک

این احتمال وجود دارد که در سال 2020 MVP ها هنوز بسیار ساده و مینیمال باشند. اما به صورت همزمان ، متخصصان تقاضا برای رویکردهای طراحی جدید مانند UI متحرک را پیش بینی می کنند. اگرچه طراحی رابط کاربر حرکتی از سال 2018 مرسوم است ، اما به دلیل فناوری کتابخانه های SASS اکنون برای همه کاربران دستگاه های متفاوت قابل دسترسی است.

 

تست اتوماسیون

بیشتر فن آوری های در حال ظهور وب با هدف ارزان سازی روند توسعه و ارائه بهترین تجربه به کاربران است. اتوماسیون مراحل توسعه ابزاری برای دستیابی به هدف اول است. یادگیری ماشین و رویکرد AI به ما امکان می دهد پروژه های پیچیده ای را با یک تیم کوچک یا با تعداد کمتری از متخصصان توسعه بسازیم ، در حالی که اتوماسیون تست محصول به ما کمک می کند تا بررسی کنیم که آیا محصول ما برای استقرار آماده است یا خیر.

 

سایت ورد چیست پرس طراحی وبسایت و شیوه های نوین

  • parsa saeedi
  • ۰
  • ۰

هوش مصنوعی در عکاسی

 

 

 

 

امروزه هوش مصنوعی یک انقلاب در صنعت عکاسی به وجود آورده است. شبکه های عصبی

و یادگیری ماشینی اقدامات ویرایش پیچیده ای را با چند کلیک در دسترس قرار داده اند و  برند ها

حتی می توانند “عکس” بدون حق امتیاز  از افراد که توسط رایانه تولید شده را بارگیری و استفاده

کنند. در بیشتر موارد ، هوش مصنوعی بعنوان موج بزرگ بعدی در تاریخ عکس شناخته می شود،

و ممکن است چنین باشد، اما برخی از کارشناسان در مورد پیامدهای این روند در آینده نزدیک و

دور نگران شده اند. اگر هوش مصنوعی بتواند کارهای عکاسان را سریعتر و راحت تر کند ، آیا

در نهایت می تواند جای آنها را بگیرد؟

چشم اندار هوش مصنوعی در مورد عکاسی

تا حد زیادی ، بزرگترین تصور غلط در مورد هوش مصنوعی این است که فقط ابزاری دیگر خواهد

بود که زندگی عکاس را آسان تر می کند اما به چشم انداز آنها برای اشتغال در آینده آسیب نمی رساند

بیشتر محصولات هوش مصنوعی تجاری که در نرم افزارهایی مانند Adobe ، Skylum یا Topaz

استفاده می شوند فقط ابزار های تاثیر گذار هستند. اما پتانسیل هوش مصنوعی بسیار گسترده تر است.

“هوش” ابزار نیست ، بلکه یک نیروی خلاق است. گسترش آن در صنعت خلاق عواقب عمیقی برای

کسانی که قبلاً فکر می کردند خلاقیت تنها استان نبوغ انسانی است ، به دنبال خواهد داشت.

آیا هوش مصنوعی برای عکاسان خطر آفرین است ؟

این مسئله درگیری فکری چندانی برای عکاسان ایجاد نمی کند ما در واقع عکاسان دقدقه های جدی

دیگری دارند تا اینکه بخواهند به این فکر کنند که هوش مصنوعی روزی کار آنها را خواهد گرفت.

 نگرانی عکاسان کاملاً قابل توجیه است ، اما چند نکته جدی وجود دارد. اول واقع بینانه نیست که

انتظار داشته باشیم AI جایگزین همه رشته های عکاسی شود. آنچه در عوض احتمالاً خواهیم دید

جایگزینی هوش مصنوعی تقریباً به طور کامل است و همانطور که این کار را انجام می دهد ،

فشارهای رو به پایین زیادی را به سایر رشته هایی که از این نوع اختلال عایق بندی شده اند ،

هوش مصنوعی همچنین فشار زیادی بر تدوین گر ها، ویراستاران و فناوری های دیجیتال وارد

خواهد کرد ، زیرا دستیابی به هوش مصنوعی وظایف پرزحمت و جزئی را به فرایندهای با

فشار یک دکمه دکمه تبدیل می کند.تهدید مربوط به جایگزینی هوش مصنوعی به جای عکاسان

نیست بلکه تعریف مجدد مشاغل عکاسی است. شما ممکن است هنوز هم به افرادی نیاز داشته

باشید تا یک دوربین را در محل خود قرار دهند و منتقل کنند ، اما تمام عناصر فنی و خلاقانه ای

که در این کار استفاده می شوند توسط یک ماشین اداره می شوند.

 آیا هوش مصنوعی تغییر در صنایع خلاق مانند عکاسی به وجود می آورد؟

ما دوست داریم “خلاقیت انسان” رابه گونه ای قلمداد کنیم که گویی نوعی جادو است که اتفاق می افتد.

اما خلاقیت انسان در واقع فقط تأثیر متقابل یک محیط ، حافظه و برخی سیگنال های شیمیایی و الکترونیکی

است. در واقع هیچ دلیلی وجود ندارد که چرا این خلاقیت باید فقط به مغز محدود شود و سیلیکون نا کار

آمد است.”و هر لحظه که این خلاقیت سیلیکونی واقعاً به راه افتاده باشد ، اقتصاد بسیاری از صنایع خلاق

را کاملاً خراب خواهد کرد. تمام مثالهای هنر هوش مصنوعی را در نظر بگیرید که امروزه می تواند انسان

را گول بزند و فکر کند این کار توسط یک انسان ساخته شده است و نه یک ماشین. این اتفاق در آهنگسازی

های موسیقی رخ داده است و ناگزیر در عکس ها و حتی تصاویر متحرک تمام قد اتفاق خواهد افتاد.

“البته کسانی که در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی کار می کنند احتمالاً مخالفت می کنند و می گویند که

نرم افزار نمی تواند به همان شکلی که انسان است خلاق باشد. ماشین آلات ممکن است بتوانند محصولات

خلاقانه تولید کنند ، اما این کار را طبق قوانین و الگوریتم ها انجام می دهند و نه تجربه و احساسات که

سوخت خلاقیت های بسیار انسانی است.

نگران کننده ترین تحول هوش مصنوعی در صنعت عکاسی چیست ؟

نگرانی از تحولات هوش مصنوعی در دو سطر قرار می گیرند: نگرانی های مربوط به آینده عکاسی به

عنوان یک حرفه و مربوط به آینده جامعه به طور کلی. در مورد اول ، من فکر می کنم کارهای زیادی که

NVIDIA و Microsoft (و گوگل به میزان کمتری) انجام داده اند در مورد ایجاد تصاویر عکس واقعی

از ابتدا در یک خط کاملاً مستقیم به آینده ای است که این فناوری به راحتی می تواند سفارشی ایجاد کند.

سهام و محصولات در صورت تقاضا ، عکاسان را در این روند به حاشیه می اندازد. هنرهای زیبا پیچیده تر

است. امروز مردم بابت هنر هایی که هوش مصنوعی ایجاد کرده پول می دهند اما می توان یک گالری

هوش مصنوعی را فروخت ؟ در مورد کل جامعه ، توانایی تولید تصاویر و فیلم های واقع بینانه در حال حاضر

شروع به مسموم کردن جریان اطلاعات ما با محتوای جعلی کرده است. این تنها تقصیر توسعه دهندگان

هوش مصنوعی نیست سیستم عامل هایی که بیش از حد اطلاعات غلط را مجاز می دانند و عموم افرادی که

اخبار خود را از رسانه های اجتماعی می گیرند نیز مقصر هستند اما ما به یک ورطه واقعاً تاریک اطلاعات

غلط و فریب دهنده خیره شده ایم. زیرا ابزارها قدرتمندتر می شوند و استفاده از آنها آسان تر می شود.

هوش مصنوعی چه کاربرد هایی در صنعت عکاسی داشته ؟

قطعا هوش مصنوعی برای مصرف کنندگان کاملاً عالی است. دوربین های گوشی های هوشمند آنها ،

قبلاً نیز بسیار خوب بوده اند و بهتر هم خواهند شد. علاوه بر این ، به لطف دید ماشین ، کتابخانه های

عظیم عکس ما می توانند به طور خودکار سازمان یافته و فهرست بندی شوند و بعداً با سهولت جستجو

 شوند.این مزایای سازمانی همچنین کمک شایانی به جوانب مثبت خواهد کرد مانند پیشرفتی که قبلاً در

مواردی مانند برچسب گذاری خودکار لایت روم مشاهده کرده ایم. انتظار می رود که بسیاری از کارهای

آزار دهنده پیرامون سازماندهی و فهرست نویسی تصاویر توسط AI کاهش یابد. احتمال دیگر توانایی AI

برای خاتمه دادن به مسابقه مگاپیکسلی دوربین ها است.

  • parsa saeedi
  • ۰
  • ۰

هوش مصنوعی و آینده

 

 

 

 

 

کارشناسان می گویند افزایش هوش مصنوعی و تکنولوژی باعث می شود تا بیشتر مردم در یک دهه آینده

بهتر عمل کنند ، اما بسیاری از آنها درباره این که پیشرفت در هوش مصنوعی چه تاثیری بر انسان بودن

، تولیدی بودن و اعمال اراده آزاد دارد تأثیر می گذارد نگران هستند.زندگی دیجیتال در حال تقویت ظرفیت های

انسانی و مختل کردن فعالیت های قدیمی انسان است. سیستم های کد محور در بیش از نیمی از ساکنان جهان

در اطلاعات و اتصال به محیط گسترش یافته اند ، و فرصت های پیش بینی نشده و تهدیدهای بی سابقه ای

را ارائه می دهند. همچنان که هوش مصنوعی مبتنی بر الگوریتم (AI) در حال گسترش و پیشرفت است ، آیا آینده

از وضعیت امروز بهتر می شوند؟

پیش بینی آینده هوش مصنوعی

کارشناسان پیش بینی کردند که هوش مصنوعی شبکه ای باعث افزایش کارآیی انسان می شود بلکه استقلال

انسانی ، آژانسها و قابلیت های آنها را نیز تهدید می کند. آنها از امکانات گسترده سخن می گفتند. ممکن است

رایانه ها از هوش انسانی و قابلیت های آنها در کارهایی مانند تصمیم گیری پیچیده ، استدلال و یادگیری ،

تجزیه و تحلیل پیشرفته و تشخیص الگوی ، حدت بینایی ، تشخیص گفتار و ترجمه زبان برآیند. آنها گفتند

سیستم های “هوشمند” در جوامع ، وسایل نقلیه ، ساختمانها و تاسیسات ، مزارع و فرایندهای تجاری موجب

صرفه جویی در وقت ، پول و می شوند و فرصت هایی را برای افراد فراهم می کنند تا از یک آینده

دلخواه تر برخوردار شوند.بسیاری سخنان خوش بینانه خود را در مورد مراقبت های بهداشتی و بسیاری

از کاربردهای ممکن هوش مصنوعی در تشخیص و معالجه بیماران یا کمک به سالمندان در زندگی کاملتر

و سالم تر متمرکز کردند. آنها همچنین از نقش هوش مصنوعی در کمک به برنامه های گسترده بهداشت

عمومی که در اطراف مقادیر زیادی از داده ها ایجاد شده اند ، که ممکن است در سال های آینده درباره

همه چیز ، از ژنوم شخصی گرفته تا تغذیه ، ضبط شود ، مشتاق بودند. علاوه بر این ، تعدادی از این

متخصصان پیش بینی کرده اند که هوش مصنوعی تغییرات پیش بینی شده طولانی مدت در سیستم های

آموزش رسمی و غیر رسمی را کاهش می دهد.

نگرانی و خطراتی هوش مصنوعی در آینده

با این حال ، اکثر کارشناسان ، صرف نظر از اینکه خوشبین هستند یا خیر ، ابراز نگرانی در مورد

تأثیر طولانی مدت این ابزارهای جدید بر عناصر اساسی انسان بودن دارند. از همه پاسخ دهندگان د

ر این بوم غیر علمی خواسته شده بود که توضیح دهند که چرا احساس می کنند هوش مصنوعی باعث

بهتر شدن افراد می شود یا خیر. بسیاری از نگرانی های عمیق را به اشتراک گذاشتند ، و بسیاری نیز

مسیرهایی را برای راه حل ها پیشنهاد کردند. مضامین اصلی آنها در مورد تهدیدات و راه حل های

درمانی در جدول همراه آمده است. تصمیم گیری در مورد جنبه های اصلی زندگی دیجیتال به طور

خودکار به ابزارهای “جعبه سیاه” محور کد منتقل می شود. مردم فاقد ورودی هستند و چگونگی کار

ابزارها را یاد نمی گیرند. آنها استقلال ، حریم خصوصی و قدرت را فدای انتخاب می کنند. آنها هیچ

کنترلی بر این فرآیندها ندارند. این اثر با عمیق تر شدن سیستم های خودکار و شیوع آن پیچیده تر

می شود.بیشتر ابزارهای هوش مصنوعی در دست شرکتهایی است که در تلاش برای سودآوری

هستند یا دولتهایی که برای  به دست آوردن قدرت تلاش می کنند. ارزش ها و اخلاق اغلب در سیستمهای

دیجیتال تصمیمی نمی گیرند که تصمیمات مردم را برای آنها گرفته می شود. این سیستم ها به صورت

جهانی در شبکه هستند و تنظیم یا تقویت مجدد آن کار ساده ای نیست. کارآیی و سایر مزایای اقتصادی

هوش دستگاه مبتنی بر کد همچنان به اختلال در همه جنبه های کار بشر می پردازد. در حالی که برخی

انتظار دارند که مشاغل جدید ایجاد شود ، برخی دیگر نگران تلفات گسترده شغل ، گسترش شکاف اقتصادی

و تحولات اجتماعی از جمله قیام های پوپولیستی هستند. بسیاری از هوش مصنوعی را تقویت کننده ظرفیتهای

انسانی می دانند ، اما برخی برعکس پیش بینی می کنند – این که وابستگی عمیق مردم به شبکه های ماشینی

باعث می شود توانایی های آنها برای فکر کردن در مورد خود ، اقدامات مستقل از سیستم های خودکار و

تعامل موثر با دیگران از بین برود.

برخی پیش بینی فرسایش بیشتر ساختارهای سنتی اجتماعی و سیاسی و احتمال از دست رفتن زیاد جان ها به

دلیل رشد سریع در برنامه های نظامی مستقل و استفاده از اطلاعات اسلحه ، دروغ و تبلیغات برای بی ثبات

کردن گروههای انسانی خطرناک است. برخی نیز از دسترسی مجرمان سایبری به سیستم های اقتصادی

می ترسند. شرکت های دیجیتال برای خدمت به منافع بشری در اولویت اول قرار دارد. باید روش هایی

برای افراد در سراسر جهان وجود داشته باشد تا به تفاهم ها و توافق های مشترک برسند – برای پیوستن به

نیروها برای تسهیل نوآوری رویکردهای پذیرفته شده با هدف مقابله با مشکلات شرور و کنترل بر روی

شبکه های پیچیده و دیجیتالی انسان کار آیی دارد. برای ایجاد شبکه های دیجیتالی هوشمند غیرمستقیم و

متشکل از “همدلی” که به انسانها کمک می کند تا با تهاجمی اطمینان حاصل کنند که این فناوری با مسئولیت

های اجتماعی و اخلاقی روبرو می شود ، “ذهنیت ماه” را اتخاذ کنید. برخی از سطح جدید مراحل تنظیم و

صدور گواهینامه ضروری خواهد بود. سازماندهی مجدد سیستم های اقتصادی و سیاسی به منظور گسترش

ظرفیت ها و توانایی های انسان به منظور افزایش همکاری های انسانی / هوش مصنوعی و روندهای پایدار

که باعث می شود ارتباط انسان در مقابل هوش برنامه ریزی شده به خطر بیفتد.

  • parsa saeedi
  • ۰
  • ۰

هوش مصنوعی با پایتون

 

 

 

 

 

پایتون یک زبان برنامه نویسی است که در با هوش مصنوعی درآمیخته و بسیار کاربرد دارد.

با توجه به نظرات توسعه دهندگان پایتون با داشتن 57% آرا، نسبت به زبان C++ محبوب تر

است. دلیل این امر یادگیری و اجرای آسان پایتون است.با وجود بسیاری از کتابخانه ها ، می توان

از آنها برای تجزیه و تحلیل داده ها نیز استفاده کرد. در صورتی که برای یادگیری و استفاده از

 به این دلیل که برنامه ابتدایی تری است بسیار سخت تر است. پایتون زبان برنامه نویسی C++

 جدیدی نیست اما در سال های اخیر جایگاه ویژهای را برای خود به دست آورده.

پایتون چیست ؟

پایتون (به انگلیسی: Python) یک محیط یکپارچه توسعه نرم‌افزار همه منظوره سطح بالا، شیءگرا،

اِسکریپتی و متن باز است که توسط خیدو فان روســـــوم در سال ۱۹۹۱ در کشور هلند طــراحی شــد.

فلسفهٔ ایجاد آن تأکید بر دو هدف اصلی خوانایی بالای برنامه‌های نوشته شده و کوتاهی و بازدهی نسبی

بالای آن است. کلمات کلیدی و اصلی این زبان به صورت حداقلی تهیه شده‌اند و در مقابل کتابخانه‌هایی

که در اختیار کاربر است بسیار وسیع هستند.

بر خلاف برخی زبان‌های برنامه ‌نویسی رایج دیگر که بلاک‌های کد در آکولاد تعریف می‌شوند (به‌ ویژه

زبان‌هایی که از گرامر زبان سی پیروی می‌کنند) در زبان پایتون از فــــاصله و جلو بــردن متن برنامه

برای مشخص کردن بلاک‌های کد استفاده می‌شود. به این معنی که تعدادی یکسان از نویسه فاصله در

ابتدای سطرهای هر بلاک قرار می‌گیرند، و این تعداد در بلاک‌های کد درونی‌تر افــزایش می‌یابد. بدین

ترتیب بلاک‌های کد به صورت خودکار ظاهری مرتب دارند.پایتون مدل‌های مختلف برنامه ‌نویسی

(از جمله شی‌گرا و برنامه‌نویسی دستوری و تابع محور) را پشتیبانی می‌کند و برای مشخص کردن نوع

متغیرها از یک سامانهٔ پویا استفاده می‌کند.به همین دلایل است که پایتون با هوش مصنوعی بسیار همخوانی

دارد و مناسب است.

چرا هوش مصنوعی را با پایتون می نویسند ؟

پایتون با تعداد زیادی کتابخانه داخلی ساخته شده است. بسیاری از کتابخانه ها برای هوش مصنوعی

و یادگیری ماشین است. برخی از کتابخانه ها عبارتند از Tensorflow (که کتابخانه شبکه عصبی

سطح بالایی است) ، scikit-Learn (برای داده کاوی ، تجزیه و تحلیل داده ها و یادگیری ماشین)

، pylearn2 (انعطاف پذیر تر از scikit-Learn) البته تمام کتابخانه ها نیستند و این لیست کتابخانه ها

ادامه دارد.پایتون یک پیاده سازی آسان برای OpenCV دارد. آنچه پایتون را برای همه محبوب می کند،

اجرای قدرتمند و آسان آن است. برای سایر زبانها ، دانشجویان و محققان باید قبل از نوشتن کد های

یادگیری ماشینی یا هوش مصنوعی با آن زبان ، باید شناخت کاملی از آن زبان مورد نظر را بدانند. اما

در مورد پایتون اینگونه نیست. حتی یک برنامه نویس با دانش بسیار پایه ای می تواند به راحتی پایتون

را اداره کند. گذشته از آن ، زمانی که کسی در نوشتن و اشکال زدایی کد در پایتون سپری می کند،

در مقایسه با C ، C ++ یا Java ، بسیار کمتر می شود.

مزیت های پایتون برای نوشتن هوش مصنوعی

اولین مزیتی که خیلی ها را به سمت پایتون سوق می دهد همانطور که قبلا ذکر کردیم داشتن تعداد بالای

کتابخانه ها برای این زبان برنامه نویسی است. کتابخانه یک ماژول یا گروهی از ماژولهایی

منتشر شده توسط منابع مختلف مانند PyPi است که شامل یکسری کد از پیش نوشته شده است که به

کاربران امکان می دهد تا به برخی عملکردهای مختلف برسند. کتابخانه های Python

موارد سطح پایه ای را ارائه می دهند ، بنابراین توسعه دهندگان مجبور نیستند که از همان ابتدا هر

بار کد نویسی کنند. موانع کم برای ورودی، دانشمندان داده بیشتری را مجاب می کند تا

پایتون را انتخاب کنند و بدون هدر دادن زمان و تلاش زیاد برای یادگیری زبان برنامه نویسی ، از

آن برای توسعه هوش مصنوعی استفاده کنند. زبان برنامه نویسی پایتون شباهت زیادی به زبان انگلیسی

دارد و این روند یادگیری را آسانتر می کند. نحو ساده آن به شما امکان می دهد تا با سیستمهای

پیچیده راحت کار کنید و روابط صریح بین عناصر سیستم را تضمین کنید. پایتون برنامه بسیار انعطاف

پذیری است و به کاربر اجازه می دهد تا با  بسیاری از داده های موجود بتواند کار کند. پایتون یک پلتفرم

مستقل است و می تواند روی سیستم عامل هایی مثل ویندوز، مک او اس، لینوکسو خیلی از

سیستم عامل دیگر اجرا شود. خواندن کد های این برنامه بسیار آسان است و می توانید به راحتی

کد دیگر توسعه دهندگان را بخوانید. این برنامه قابلیت تجسم سازی خوبی دارد برای مثال کتابخانه Matplotlib

اجازه می دهید نمودارها ، و طرح هایی برای درک بهتر داده ها ، ارائه مؤثر و تجسم

بهتر ایجاد کنند. این زبان جامعه پشتیبانی بسیار خوبی دارد و در نهایت محبوبیت آن به شدت در حال گسترش است.

برنامه هایی که با پایتون نوشته شده

اینستاگرام (Instagram): نرم‌افزار اشتراک‌گذاری تصاویر و ویدیوها
بیت‌تورنت (نرم‌افزار) (BitTorrent): نرم‌افزار کلاینت برای فایل‌های به اشتراک گذاشته شدهٔ (p2p) توسط پروتکل بیت‌تورنت
چندلر (Chandler): مدیر اطلاعات شخصی شامل تقویم، میل، کارهای روزانه، یادداشت‌ها و…
Civilization IV: یک گیم کامپیوتری بر مبنای پایتون که از boost.python استفاده می‌کند
میلمن (Mailman): یکی از معروفترین نرم‌افزارهای مرتبط با ایمیل
کمبیلو (Kombilo): مدیر پایگاه داده و مرورگر بازی‌های go
موین‌موین (MoinMoin): یکی از قدرتمندترین و معروفترین ویکی‌های موجود
پلون (Plone): یک ابزار مدیریتی محتوایی متن باز، قدرتمند و کاربر پسند
پورتاژ (Portage): قلب توزیع جنتو. یک مدیر بستهای سیستم لینوکس
زوپ (zope): یک پلتفورم شیء گرای مبتنی بر وب. زوپ شامل یک سرور نرم‌افزار به همراه پایگاه داده شیء گرا و یک رابط مدیریتی درونی مبتنی بر وب می‌باشد
اس‌پی‌ای (SPE): یک IDE رایگان، متن باز برای سیستم‌عامل‌های ویندوز، لینوکس، مک که از wxGlade(طراحی رابط کاربر),PyChecker (دکتر کد) (Blender(3D پشتیبانی می‌کند
یام (Yum): یک برنامه مدیریت بسته متن‌باز برای توزیع‌های سازگار با آرپی‌ام.
آباکوس(Abaqus):نرم‌افزار شبیه‌سازی با روش المان محدود که امکان اسکریپت‌نویسی به زبان پایتون را به کاربر می‌دهد.

زبان های دیگر که تحت تاثیر پایتون نوشته شده اند

طراحی و فلسفه پایتون بر بسیاری از زبانهای برنامه نویسی دیگر تأثیر گذاشته است:

بو از حالت تورفتگی ، نحو مشابه و الگویی مشابه شی استفاده می کند.
کبرا از اصطلاح و نحو مشابه استفاده می کند ، و سند تأیید آن ، پایتون را برای اولین بار در بین زبان هایی که بر آن تأثیر گذاشته اند ، لیست می کند.
CafeScript ، یک زبان برنامه نویسی است که به زبان JavaScript کامپایل می شود ، دارای نحوی الهام گرفته از پایتون است.
ECMAScript / جاوا اسکریپت تکرار کننده و ژنراتورها را از پایتون گرفته است.
GDScript ، یک زبان برنامه نویسی بسیار شبیه به پایتون ، که در موتور بازی گودوتساخته شده .
Go برای “سرعت کار با زبانی پویا مانند پایتون” طراحی شده است و همین نحو را برای برش آرایه ها به اشتراک می گذارد.
گرووی از میل به آوردن فلسفه طراحی پایتون به جاوا انگیزه گرفت.
جولیا به گونه ای طراحی شده بود که برای برنامه نویسی عمومی به مانند پایتون قابل استفاده باشد.
نیم از عملکرد  و نحو مشابهی استفاده می کند.
یوکیهیرو ماتسوموتو ، خالق روبی گفته است: “من می خواهم یک زبان برنامه نویسی داشته باشم که از پرل قدرتمندتر باشد و از پیتون شیء گرا باشد. به همین دلیل تصمیم گرفتم که زبان خودم را طراحی کنم.”
سوئیفت ، یک زبان برنامه نویسی است که توسط اپل ساخته شده است و دارای نحوی با الهام از پایتون است.
شیوه های توسعه پایتون نیز توسط زبان های دیگر تقلید شده است. به عنوان مثال ، تمرین نیاز به سندی که توضیحات منطقی را برای آن شرح می دهد ، و مسائل مربوط به آن ، تغییر زبان (در پایتون ، یک PEP) در Tcl ،  Erlang ، ​​و Swift نیز مورد استفاده قرار می گیرد.

  • parsa saeedi
  • ۰
  • ۰

هوش مصنوعی و شغل

هوش مصنوعی و شغل

 

 

 

 

 

شاید به نظر برسد که رابطه هوش مصنوعی و شغل ملزم به یادگیری برنامه نویسی باشد اما در واقع اینگونه نیست.

میلیون ها نفر در سراسر جهان بخاطر شیوع کرونا شغل خود را از دست داده اند. اما میزان در خواست نسبت به

عرضه بسیار بیشتر است.  مدیریت منابع انسانی و مدیریت مجموعه ها بر این باورند که هوش مصنوعی می تواند

کلید حل این معضل برای کل جهان باشد. بنابراین محققان اعتقاد دارند که که استفاده از هوش مصنوعی می تواند

 عمدتا روند شغل یابی را کارآمد تر سریع تر و راحت تر می کند.

هوش مصنوعی متقاضیان و شغل ها را به هم وصل می کند

در طول سه سال گذشته ، نقش هوش مصنوعی در استخدام به شدت مورد مطالعه قرار گرفته است. این تحقیق

نشان می دهد که نامزدهای شغلی تمایل به استفاده از هوش مصنوعی در فرآیند استخدام و پیدا کردن راحت تر

شغل دارند تا روی آوردن به رویکردهای آنالوگ سنتی. اگرچه شرکت ها چند سال است که از هوش مصنوعی

برای استخدام استفاده می کنند ، اما متقاضیان کار اخیراً قدرت هوش مصنوعی را برای کمک به آنها در

جستجوی خود کشف کرده اند. قبلا اگر می خواستید دنبال شغل باشید باید به سایت های شغل یابی مثل

 Monster.com,می رفتید و با استفاده از کلمه کلیدی شغل مورد نظر خود را انتخاب می کردید که صدها و یا هزاران

جواب را به شما بر می گرداند. حتی طبقه بندی آنها نیز کار بسیار دشواری بود.

راهکار هوش مصنوعی برای یافتن شغل

امروزه با وجود شرکت های مبتنی بر هوش مصنوعی مانند  Eightfold, Skillroads و Fortay, دیگر

فرایند کاری، جوستجوی شغل نیست بلکه در مورد تطابق متقاضیان با شغل های موجود می باشد. شما در مورد

قابلیت ها و تنظیمات برگزیده خود به چند سؤال پاسخ می دهید و پیوندی به LinkedIn یا پروفایل های دیگر

خود ارائه می دهید. سپس سیستم های هوش مصنوعی که قبلاً هم مشاغل آزاد را ثبت کرده اند ، و هم شرکت های

پشت پرده را بازبینی کرده اند  گزارش های مطابقت را تهیه می کنند که از نظر شغل و شرکت بهترین

گزینه ها را برای شما ایجاد می کنند. به طور معمول ، یک نمره کلی وجود دارد که درصدی از0٪ تا 100٪

را برای هر شغل در نظر می گیرند.در بسیاری از موارد ، این گزارش حتی به شما می گوید که مهارت ها

  یا توانایی های شما را مورد نیاز هست یا خیر و حتی آنالیز ارائه می دهد که نمره شما را افزایش می دهد.

ساختن یک دوره برنده در زندگی

معمولاً وقتی به دنبال شغلی هستید ، به طور هم زمان به تعداد زیادی از شرکت ها که استخدام دارند تقاضا

ارسال می کنید. این بدان معناست که دو گزینه وجود دارد: با ارسال یک رزومه عمدتا عمومی با اندکی

 تغییر برای هر کدام از شرکت ها، که در زمان صرفه جویی می کند، ویا اینکه زمان بیشتری صرف کنید

.تا یک رزومه اختصاصی برای فرصت های شغلی تهیه کنید که بهترین تطابق را داشته باشد امروزه ،

ابزارهای هوش مصنوعی می توانند به شخصی سازی رزومه کاری و جلد نامه شما کمک کنند. آنها

می توانند به شما بگویند چه قابلیت هایی را ممکن است بخواهید به رزومه خود اضافه کنید ، نشان می دهند

که چگونه این موارد اضافی می تواند بر روی  شانس شما را برای استخدام تأثیر بگذارد و حتی بازنویسی

رزومه شما را برای کار یا شرکت خاصی متناسب انجام می دهند. آنها همچنین می توانند شما ، شغل و شرکت

را تجزیه و تحلیل کرده و یک نامه تحت پوشش سفارشی را تهیه کنند. در حالی که محققان هنوز کیفیت

نامه های انسانی را در مقابل کاور های ساخته شده توسط AI را مورد بررسی قرار نداده اند ، نمونه های

تولید شده توسط AI که  بررسی شده اند ، نسبت به نمونه هایی که از فارغ التحصیلان MBA برای خودشان

در طی 30 سال گذشته درست کرده اند غیر قابل تشخیص است. قاعدتا ، برای بسیاری از مشاغل سطح پایین،

شکل ظاهری جلوه ای از گذشته است. اما برای مشاغل سطح بالاتر ، از آنها همچنان به عنوان مکانیسم مهم

غربالگری استفاده می شود.

پیدا کردن حقوق مناسب با کار

همیشه یکی از سخت ترین قسمت های شغل یابی مذاکره بر سر حقوق دریافتی بوده و هست. در گذشته و به طور

سنتی ، متقاضیان در یک نقطه ضعف اطلاعاتی قرار داشته اند ، بنایراین مذاکره درباره حقوق و دستمزد مورد

نظر خود را نسبت به آنچه که دیگران برای انجام کار مشابه دریافت می کنند ، دشوارتر می شد. اما اکنون با

وجود کزارش های مبتنی بر هوش مصنوعی که از منابع ای مثل PayScale.com, Salary.com,

LinkedIn Salary و سایر منابع مشابه، موجب می شود تا اطلاعاتی نظیر حقوق و کل جبران خسارت

متناسب با عنوان شغل ، تحصیلات ، تجربه ، موقعیت مکانی و سایر عوامل  به متقاضیان شغلی ارائه  شود.

این اطلاعات ازآماری که دولت ها ، شرکت ها و افراد خصوصی منتشر کرده اند جمع آوری می شود.

برای داده های خود گزارش شده ، بهترین سایت ها برای اطمینان از صحت داده ها ، آزمایش های آماری را

انجام می دهند. این تنها با پایگاه داده های بزرگ و توانایی های خرد کردن تعداد امکان پذیر است. به عنوان

مثال ، PayScale.com بیش از 54 میلیون پاسخ دهنده در پایگاه داده خود دارد و از بیش از 150،000

نفر در هر ماه نظرسنجی می کند تا گزارش های خود را به روز و رشد داده های آن را انجام دهد.

رشد استفاده از هوش مصنوعی در کاریابی و شغل ها

یک تحقیقات در سال 2018 نشان داد که نیمی از متقاضیان شغل 18 تا 36 ساله از ابزار های هوش مصنوعی

برای پیدا کردن شغل استفاده کردند و 63% از آنها استفاده از این ابزار ها را بسیار متقاعد کننده دانسته اند. بیشتر

تحقیقات در مورد استفاده از هوش مصنوعی در فرآیند شغل یابی، روی استخدام متمرکز شده است ، اما انتظار

می رود استفاده از این فناوری تا دو سال آینده دو برابر شود. ما فهمیدیم که  ابزار هوش مصنوعی برای

شرکت ها موثر است ، بنابراین منطقی به نظر می رسد که می تواند برای نامزدهای شغلی نیز بسیار مفید

باشد. براساس تحلیل ما از داده های تجارت Crunchbase ، در حقیقت ، حداقل 2 میلیارد دلار سرمایه گذاری

در حال کمک به منابع انسانی جدید با هدف استفاده از هوش مصنوعی برای کمک به نامزدهای شغلی هستند.

  • parsa saeedi
  • ۰
  • ۰

هوش مصنوعی نقاط پر خطر در حریق را شناسایی می کند

 

 

 

محققان استنفورد راهی برای ردیابی و پیش بینی مناطق خشک و نقاط پر خطر ، با استفاده از هوش مصنوعی

و یادگیری ماشین و تصـــاویر مـــاهواره ای پیـدا کرده اند . در حال حاضر نحوه آزمایش جنگل ها و گلخانه ها

برای حساسیت به آتش سوزی با جمع آوری دستــی شاخه هــا و شاخ و برگ و آزمایش میزان آب آنها است .

که دقیق و قابل اعتماد است ، اما بدیهی است که بسیار کار دشـــواری است . اما خوشبختانه بــا استفاده از 

هوش مصنوعی و الگوریتم های یادگیری ماشینی می توان بر این مشکل قلبه کرد.

چگونه هوش مصنوعی نقاط پر خطر را شناسایی می کند؟

مـــاهواره های Sentinel و Landsat آژانس فضــایی اروپــا یک مجموعه تصویری از سطح زمین راگــــردآوری

کرده اند که می تواننـد مـنـبـع ثـانویه ای بـــرای ارزیابی خطر آتش سوزی باشند . این اولین تلاش بـــرای ایجاد این

نـوع مـشـاهـدات از تصـاویر مـداری نیست ، اما تلاش های قبلی به اندازه گیری های بصری “بسیــار خــاص سایت”

وابسته بودند ، به این معنی که روش تجزیه و تحلیل بسته به مکان متفاوت بود. ایـن راهـکـار بـدون شـکاف است

امـا هـنـوز هـم مـقـیـاس کـردن آن سخـت است. پیشـرفتی کـه تیم اسـتـنـفـورد از آن بـهـره گـرفتـه ، مـاهـواره های

Sentinel “رادار دیـــافراگم مصنوعی” هستنـــد کـــه مـــی توانند پوشش جنگل را حذف  کرده و از سطح زیرین 

تصویر برداری کنند. این تیم این تصاویر جدید را که بطور منظم از سال 2016 جمع آوری شده اند ، به یــک مدل

یادگیری ماشین به همراه اندازه گیری دستی که توسط سرویس جنگل ایالات متحده انجام شده است ، تغذیه کردند.

آنها سپس عامل هوش مصنوعی حاصل را با آزمایـــش پیش بینی بر اساس داده های قدیمی که قبلاً جواب آنها را

می دانستند ، آزمایش کردند. و جواب به دست آمده دقیق بـــود ، اما بیشتر از همه در اسکراب ها ، یکی از رایج

ترین بیوم های غرب آمریکا و همچنین یکی از مستعدترین آتش سوزی هایی که در آمریکا وجود دارد.

  • parsa saeedi
  • ۰
  • ۰

اشتغال زایی با هوش مصنوعی در آینده

 

 

 

 

 

طبق پیش بینی محققان اشتغال زایی با هوش مصنوعی در آینده بیش از ده میلیون موقعیت شغلی خاهد بود.

فناوریهای نوین نظیر Deep Learning و Machine Learning در واقع همان معنی نو آوری هستند.

با حضور این فناوری های نو ظهور هوش مصنوعی معنای جدیدی به برنامه های دید کامپیوتری داده شده.

درمـجمـوع ، رشــد ایـــن فنـــاوری هــا بـــه رشـــد صعـــودی در بـــازار هـــوش مصنوعی کمک می کند.

Analytics Insight تخمیـــن مـــی زنـد که بازار جهانی هوش مصنوعی با رشد 29.0 درصد از 42.8

میلیارد دلار آمریکا در سال 2019 به 152.9 میلیارد دلار در سال 2023 خواهد رسید.

رشد اشتغال زایی با ورود هوش مصنوعی

بـا وجـود هـمـه فـرصتـهای شــکوفـــایی هـــوش مـــصنوعی ، بسیــاری ازفاصلــه ها هنــوز بین نمی روند.

بزرگترین دلیل این امر شکــاف مهـــارتی است.طبق گزارش Analytics Insight ، شکاف مهارت جهانی

در زمـیـنـه هـوش مـصـنـوعـی 66 درصـد در ســـال 2020 خــواهـد بود برای برطرف کردن این شکاف ،

دانشگاه ها نقش بسیار مهمی ایفا می کنند. دانشگاه ها و مؤسسات آموزشی در سـراسـر جهـان بـرنـامـه هـای

درسـی مختلف مبتنی بر هوش مصنوعی را برای ارائه دانش و تجربیات مرتبط با صنعت برای متخصصان

جــوان در جهــت دستیـابی به فرصت های شغلی عالی راه اندازی کرده اند.دانشجویان با انجام این دوره ها

می توانند مهارتهای خود را در رویکردهای مختلف هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق

و ســایـر تـکـنـیـکهـا پــرورش دهند.حتی اگر قرنطینه شدن به عنوان اقدام پیشگیرانه برای ویروس کرونا ،

 دانشجویان و متخصصان را برای استفاده از چنین فرصتهای فراگیری محدود کرده، بستـــر هــــای آموزش

آنــلاین تـــوسط بسیاری از موسسات نیز در حال مهار این مسئله هستند.دانشجویان هوش مصنوعی باید از

زمان قرنطینه خود به خوبی استفاده کنند و خودشان را آموزش دهند و در تلاش باشند تا نه تنها زنده بمانند

بلــکه در یــک بــازار فنـــاوری بسیار رقابتی پس از همه گیری در برتری قرار بگیرند تا بتوانند در بازار

پیشرفت کنند.

  • parsa saeedi