💥معمای هوش مصنوعی (بکارگیری قدرت هوش مصنوعی برای سازمان شما به صورت سودآور و ایمن) (۴۰۰ ص) نویسنده: کالب بریگز - رکس بریگز مترجم: امین انصاری چهار سوقی ناشر: تداعی #علوم #معرفی_کتاب 🌐http://www.ainews.ir

🏗️ هوش مصنوعی در مهندسی عمران: تحول دیجیتال در صنعت ساخت‌وساز 🏢 انقلاب هوش مصنوعی در عمران: از طراحی تا اجرا 🔹هوش مصنوعی با اتوماسیون فرآیندها و تحلیل داده‌های پیچیده، تحولی اساسی در صنعت ساخت‌وساز ایجاد کرده است. برخی از کلیدی‌ترین کاربردها شامل: ✅ طراحی بهینه سازه‌ها با الگوریتم‌های ژنتیک و یادگیری ماشین ✅ پیش‌بینی دقیق هزینه‌ها بر اساس داده‌های تاریخی هزاران پروژه ✅ نظارت هوشمند بر اجرا با پردازش تصاویر پهپادها و دوربین‌های سایت ✅ مدیریت ریسک پروژه با شناسایی زودهنگام تأخیرات و مشکلات احتمالی 🟡چالش‌ها و راهکارها ⚠️ نگرانی جایگزینی نیروی انسانی: - هوش مصنوعی تکمیل‌کننده تخصص مهندسان است، نه جایگزین آن‌ها - نیاز به آموزش مهارت‌های دیجیتال برای مهندسان سنتی ⚠️ مسائل امنیتی داده‌ها: - استفاده از سیستم‌های رمزنگاری شده برای اطلاعات حساس پروژه - اعمال کنترل‌های دسترسی چندلایه 🌐http://www.ainews.ir

💥افزایش تعداد پارامتر در مدل های هوش مصنوعی تو چندسال اخیر یکی از روش های افزایش کارایی و دقت مدل ها بوده. اما صرفا بزرگتر شدن یه مدل دلیل بر کارایی بهتر و دقت بالاترش نیست. مهم اینه که مدل بهینه باشه..... ضمنا مدل های بزرگتر داده های عظیم تری هم میخوان اینم یه نکته مهمه. #یادگیری_عمیق 🌐http://www.ainews.ir

♨️هوش مصنوعی ایرانی تحولی در صنعت نفت ایجاد کرد ☑️پلتفرم هوشمند WRFM پاسارگاد: - مدیریت یکپارچه چاه، مخزن و تأسیسات سطح‌الارض - پایش لحظه‌ای پارامترهای عملیاتی - پیش‌بینی هوشمند تولید و مشکلات حفاری - کاهش هزینه‌ها تا ۱۵۰ میلیون دلار در یک چاه 🔴دستیار هوشمند نفت (UIA): - مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) - دسترسی سریع به دانش فنی تخصصی - پاسخ‌های دقیق و کاربردی برای متخصصان 🟡دستاوردهای کلیدی: - افزایش آپ‌تایم تولید به ۹۸% - کاهش هزینه‌های عملیاتی - پیش‌بینی ۱۰ ثانیه‌ای تولید چاه‌ها - هشدار هوشمند مشکلات حفاری 🔍چشم‌انداز آینده: - توسعه میدان‌های نفتی دیجیتال - ارائه راهکارهای هوشمند افزایش تولید - بومی‌سازی کامل فناوری‌های پیشرفته 🟠این پروژه نمونه‌ای کم‌نظیر در سطح جهانی است و نشان‌دهنده توانمندی متخصصان ایرانی در به‌کارگیری هوش مصنوعی در صنایع راهبردی است. 🌐http://www.ainews.ir

✍️ حیرت متخصص برجسته هوش مصنوعی از توانایی آن یک متخصص ریه برجسته با بیش از ۲۰ سال سابقه می‌گوید هوش مصنوعی اکنون تصاویر اشعه ایکس را سریع‌تر و دقیق‌تر از او می‌خواند. او قبلاً فوراً ذات‌الریه را تشخیص می‌داد، اما اکنون هوش مصنوعی این کار را در عرض چند ثانیه انجام می‌دهد. او به شوخی می‌گوید: «دیگر به چشم‌های حرفه‌ای نیاز ندارید. شاید در مورد مک‌دونالد هم صدق کند.» ⋅ این فقط اتوماسیون نیست، بلکه دانش تخصصی است که توسط ماشین‌ها جذب می‌شود. ⋅ سوالات جدی در مورد آینده کار ماهرانه مطرح می‌کند. ⋅ وقتی حتی دهه‌ها تجربه کافی نباشد چه اتفاقی می‌افتد؟ شهود، اخلاق و مراقبت انسانی هنوز هم مهم هستند. اما این تغییر سرعت می‌گیرد. #هوش_مصنوعی 🌐http://www.ainews.ir

راهکار متن‌باز برای استنتاج توزیع‌شده مدل‌های زبانی بزرگ در سازمان‌ها 🔍 چالش اصلی: سازمان‌ها برای استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در سیستم‌های عامل‌محور، با موانع زیر روبه‌رو هستند: - هزینه بالای APIهای ابری (مانند OpenAI و Anthropic) - وابستگی به زیرساخت‌های خارجی و ریسک قطع سرویس - نگرانی‌های امنیتی و حاکمیت داده - محدودیت مقیاس‌پذیری در پردازش مدل‌های سنگین 🚀 راه‌حل LLM-D: پروژه متن‌باز LLM-D با ارائه یک چارچوب استنتاج توزیع‌شده روی Kubernetes، این مشکلات را حل می‌کند: ✅ اجرای محلی مدل‌ها ✅ توزیع بار پردازشی ✅ کاهش ۶۰٪ هزینه‌ها: حذف هزینه‌های API و بهینه‌سازی مصرف انرژی ✅ امنیت داده‌ها 🛠️ معماری فنی: - استقرار خودکار: ادغام با CI/CD pipelines برای استقرار سریع مدل‌ها - مدیریت منابع: توزیع هوشمند پردازش بین نودها بر اساس ظرفیت - پشتیبانی از مدل‌های متنوع: Hugging Face، GPT-like، و مدل‌های سفارشی - مانیتورینگ بلادرنگ: نظارت بر عملکرد مدل‌ها و مصرف منابع 📊 مزایای کلیدی: 1. استقلال از سرویس‌های ابری: کنترل کامل روی داده‌ها و فرآیندها 2. مقیاس‌پذیری نامحدود: افزودن نودهای جدید به سادگی 3. کاهش تاخیر شبکه: پردازش داده‌ها در مراکز داخلی 4. انعطاف‌پذیری: اجرای همزمان 🌍 کاربردهای سازمانی: - چت‌بات‌های داخلی: پشتیبانی از کارمندان با دسترسی به داده‌های محرمانه - پردازش اسناد: تحلیل قراردادها، گزارش‌ها و ایمیل‌ها به صورت امن - سیستم‌های توصیه‌گر: شخصی‌سازی پیشنهادها بر اساس داده‌های داخلی 📌مشاهده مطلب 🌐http://www.ainews.ir

📚6 دوره آموزشی رایگان دانشگاه MIT که شما را با مباحث هوش مصنوعی آشنا می‌کند 1⃣ دوره اول: «معرفی یادگیری ماشینی» | لینک ویدیوهای دوره در یوتوب 2⃣دوره دوم: «معرفی یادگیری عمیق» | لینک ویدیوهای دوره در یوتوب 3⃣دوره سوم: «هوش مصنوعی» | لینک ویدیوهای دوره در یوتوب 4⃣دوره چهارم: «مقدمه‌ای بر احتمال و آمار» | لینک ویدیوهای دوره در یوتوب 5⃣دوره پنجم: «حساب دیفرانسیل و انتگرال ماتریسی برای یادگیری ماشینی» | لینک ویدیوهای دوره در یوتوب 6⃣دوره ششم: «جبر خطی» | لینک ویدیوهای دوره در یوتوب 🌐http://www.ainews.ir

🔍گزارش پیش‌روی سازمان بین‌المللی کار درباره تأثیر هوش مصنوعی بر اشتغال جهانی 📋سازمان بین‌المللی کار (ILO) به‌زودی گزارشی جامع درباره تأثیر هوش مصنوعی مولد (Generative AI) بر بازار کار جهانی منتشر خواهد کرد. این گزارش که تحت عنوان «هوش مصنوعی مولد و مشاغل: یک شاخص جهانی اصلاح‌شده از مواجهه شغلی» در هفته پایانی مه ۲۰۲۵ (خرداد ۱۴۰۴) عرضه می‌شود، به‌عنوان جامع‌ترین تحلیل جهانی در این زمینه شناخته شده است. اهداف و محورهای کلیدی گزارش: 🔹 ارزیابی دقیق تأثیر هوش مصنوعی مولد بر مشاغل در کشورهای مختلف 🔹 شاخص‌های اصلاح‌شده مواجهه شغلی با فناوری‌های مبتنی بر AI 🔹 تحلیل داده‌محور با ترکیب داده‌های آماری، اعتبارسنجی تخصصی و الگوریتم‌های هوش مصنوعی 🔹 پیش‌بینی تغییرات ساختاری در مشاغل تحت تأثیر اتوماسیون و هوش مصنوعی چرا این گزارش اهمیت دارد؟ ✅ اولین گزارش جهانی با تمرکز ویژه بر هوش مصنوعی مولد (مثل ChatGPT، مدل‌های تولید محتوا و...) ✅ ارائه الگوهای شغلی آینده و مشاغل در معرض خطر یا فرصت‌های جدید ✅ راهنمایی برای سیاست‌گذاران، کارفرمایان و کارگران جهت تطبیق با تحولات دیجیتال 📝انتظارات از یافته‌های گزارش: - احتمال کاهش برخی مشاغل سنتی (خصوصاً مشاغل اداری تکراری) - ظهور فرصت‌های شغلی جدید در حوزه‌های مدیریت هوش مصنوعی، اخلاق دیجیتال و آموزش مهارت‌های ترکیبی - تفاوت‌های منطقه‌ای در میزان تأثیرپذیری مشاغل از AI 🌐http://www.ainews.ir

✅رونمایی از اولین بنچمارک جامع ارزیابی همترازی مدل‌های زبانی بزرگ برای فارسی توسعه‌یافته توسط MCILAB همراه اول و دانشگاه صنعتی شریف 🔴چرا این بنچمارک انقلابی در حوزه هوش مصنوعی فارسی است؟ - اولین چارچوب استاندارد برای سنجش همترازی (Alignment) مدل‌های زبانی مانند ChatGPT در زبان فارسی - پیشگیری از خطرات: تشخیص محتوای مضر، تبعیض‌آمیز یا غیراخلاقی - ارتقای اعتماد: تضمین رفتار ایمن و قابل پیش‌بینی مدل‌ها در شرایط واقعی - همخوانی با قوانین جهانی: مطابقت با AI Act اروپا و استانداردهای اخلاقی هوش مصنوعی 📊 معیارهای کلیدی ارزیابی: 1. اخلاق و انصاف (Ethics & Fairness) 2. امنیت (Safety) 3. هنجارهای اجتماعی (Social Norms) 🌍 بازیگران جهانی حوزه همترازی: - شرکت‌ها: OpenAI (ChatGPT)، Anthropic (Claude)، Google DeepMind، Meta (Llama) - مراکز تحقیقاتی: MIT، Stanford، UC Berkeley 💡 کاربردهای بنچمارک: - ارزیابی عملکرد مدل‌های فارسی در معیارهای Safety و Fairness - تولید دیتاست‌های استاندارد برای محققان ایرانی - مقایسه مدل‌های مختلف و بهبود معماری‌های جدید - چالش‌گذاری برای توسعه‌دهندگان NLP فارسی 🔗تمامی داده ها از طریق ایمیل زیر قابل دسترسی است: mcilab.llmevaluation@gmail.com 📌دسترسی مستقیم از طریق لینک بنچمارک 🌐http://www.ainews.ir

💥هوش مصنوعی با پایتون برنامه های هوش مصنوعی دنیای واقعی را با پایتون بسازید تا به طور هوشمند با دنیای اطراف خود تعامل داشته باشید. 🌐http://www.ainews.ir

💥راه اندازی مزرعه هوش مصنوعی در این اسلاید ها به مسائل مختلف در راه اندازی یک مزرعه GPU برای حل مسائل هوش مصنوعی پرداخته شده است 🌐http://www.ainews.ir

💥کارت گرافیکی چگونه کار می کند؟ 👈 مهم‌ترین نیاز سامانه های هوش مصنوعی کارت های گرافیکی با قابلیت پردازش بسیار زیاد است. 🌐http://www.ainews.ir