📝 هوش مصنوعی در قلب الکامپ ۱۴۰۴ الکامپ ۱۴۰۴ با اختصاص دو سالن ویژه به هوش مصنوعی، امسال به‌طور خاص بر فناوری‌های نوین و سرمایه‌گذاری هوشمند تمرکز دارد. علی حکیم‌جوادی، رئیس سازمان نظام صنفی رایانه‌ای کشور، در نشست خبری این رویداد گفت: «در این دوره از الکامپ، بخشی تخصصی برای هوش مصنوعی در نظر گرفته شده تا بستری برای نمایش توانمندی‌های داخلی فراهم شود.» به گفته او، این بخش فرصتی برای تبادل نظر میان فعالان این حوزه و جذب سرمایه‌گذاری در فناوری‌های نوین خواهد بود. 🌐http://www.ainews.ir

💥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