پرامپت تخمین سن بر اساس تصویر
@AIforManager

A hyper-realistic, high-resolution portrait infographic based on (your photo). Keep the same person, identity, hairstyle, clothing and natural skin tone from (your photo), with a neutral studio background.Overlay a subtle, semi-transparent facial analysis grid on the entire face, very similar to a 3D face-scanning mesh: thin, soft white lines following the facial contours, slightly glowing but not hiding the skin details. Add one clean vertical red laser line running down one side of the face, like a futuristic scan. All analysis lines must be soft, minimal and elegant, exactly like a cosmetic-tech advertisement.Create a clean medical–aesthetic infographic that evaluates 5 aging factors using global data percentages:1. Fine lines and wrinkles2. Skin texture and elasticity3. Facial volume and sagging4. Eye area aging signs5. Skin tone and pigmentationFor each factor, place a small label with a thin line pointing to the relevant facial area, and next to it write a short title and a realistic percentage score from 0–100% (based on global data), for example:“Fine lines & wrinkles – 18%”“Skin texture & elasticity – 72%”“Facial volume & sagging – 35%”“Eye area aging signs – 41%”“Skin tone & pigmentation – 63%”Use clean, modern, sans-serif typography and small technical-style text, like a scientific facial analysis UI. At the bottom of the image, in the center, write a large bold text showing the final estimated real age based on the analysis, for example:“ESTIMATED AGE: (random number based on face analysis ) ”Overall style: futuristic AI-guided skincare analysis, minimalistic, premium editorial lighting, no gender mentioned, suitable for any human face.

تئوری در هوش مصنوعی: مانع یا سکوی پرتاب؟

بیایید صادق باشیم: اغلب ما در ابتدای مسیر، بخش‌های تئوریک کتاب‌ها را «وقت تلف کردن» می‌دانستیم و تشنه‌ی بخش‌های عملی بودیم. اما در دنیای حرفه‌ای کسب‌وکار، احساس نیاز به تئوری، دقیقاً نشانه‌ی بلوغ تخصص است.

اگر هدف شما صرفاً استفاده‌ی ابزاری و سطحی از هوش مصنوعی است، شاید نیازی نباشد؛ اما برای تبدیل شدن به یک متخصص مرجع، درک تئوری «الزامی» است. اینکه بدانید در «جعبه‌سیاه» ماشین چه می‌گذرد و الگوریتم‌ها دقیقاً چگونه مسئله را حل می‌کنند، نحوه تعامل و کیفیت خروجی شما را دگرگون می‌کند.

متأسفانه بسیاری از دوره‌های داخلی به دلیل جذابیت کمترِ مباحث تئوریک برای مخاطب عام، از آن عبور می‌کنند. اما منابع معتبر جهانی تأکید دارند که تفاوت یک «اپراتور ساده» با یک «استراتژیست هوش مصنوعی»، دقیقاً در همین درک عمیق نهفته است؛ دانشی که باید با مطالعه و پرسشگری مداوم به دست آورید و در نهایت، شکاف عمیقی در درآمد سالانه و جایگاه حرفه‌ای شما ایجاد خواهد کرد.


@AIforManager

▪️سرویس eye2.ai یک ابزار فوق‌العاده و کاملاً رایگانه که حتی نیاز به ثبت‌نام هم نداره. فقط یک سؤال یا موضوع وارد میکنید و سایت همزمان پاسخ همون سؤال رو با آخرین نسخه‌ی چندین مدل بزرگ زبانی کنار هم نمایش میده ؛)

▪️یعنی جواب رو از مجموعه‌ای از بهترین مدل‌ها مقایسه می‌کنه و تهش بهتون میگه که مثلا واسه جواب این سوال شما بهترین گزینه Gemini , Grok یا... هست...!

▪️در بالای صفحه هم یک نتیجه‌گیری جمع‌بندی‌شده میده ؛ همراه با درصد تکرار پاسخ‌ها در منابع و اینکه کدوم مدل‌ها روی یک نتیجه اتفاق‌نظر داشتن.

💡همین الان ازش استفاده کنید.
@AIforManager

مالیات بر ربات‌ها: ایده جسورانه بیل گیتس

بیل گیتس، هم‌بنیان‌گذار مایکروسافت، دیدگاهی متفاوت برای آینده‌ی بازار کار و هوش مصنوعی دارد. او معتقد است که جایگزینی نیروی انسانی با ربات‌ها نباید به معنای حذف درآمدهای مالیاتی دولت باشد.

گیتس با یک استدلال ساده می‌گوید: «وقتی یک کارگر انسانی کاری به ارزش ۵۰ هزار دلار انجام می‌دهد و مالیات می‌پردازد، رباتی که جایگزین او می‌شود نیز باید مشمول همان سطح از مالیات شود.»

این ایده دو هدف کلیدی را دنبال می‌کند: ۱. تأمین بودجه بازآموزی: درآمد حاصل می‌تواند صرف آموزش نیروی کار برای مشاغل «انسان‌محور» (مانند مراقبت از سالمندان، آموزش و هنر) شود که ربات‌ها هنوز در انجام آن‌ها ناتوان‌اند. ۲. مدیریت سرعت تغییر: این مالیات سرعت جایگزینی تکنولوژی را کمی کند می‌کند تا جامعه فرصت «تطبیق» با شرایط جدید را داشته باشد و از شوک‌های اقتصادی جلوگیری شود.

برای مدیران، این دیدگاه سیگنالی مهم است: استراتژی‌های اتوماسیون نباید صرفاً بر کاهش هزینه متمرکز باشند؛ بلکه باید مسئولیت‌های اجتماعی و قوانین احتمالی آینده را نیز در نظر بگیرند تا تعادل اقتصادی سازمان و جامعه حفظ شود.


@AIforManager

شعر؛ پاشنه آشیل امنیت هوش مصنوعی

یک آسیب‌پذیری تازه کشف‌شده به نام "Adversarial Poetry" اشاره دارد. تحقیقات جدید (نوامبر ۲۰۲۵) نشان می‌دهد که حتی پیشرفته‌ترین مدل‌های زبانی (LLM) وقتی با ساختار غیرخطی و استعاری «شعر» مواجه می‌شوند، دچار نوعی "خطای شناختی" شده و پروتکل‌های ایمنی خود را فراموش می‌کنند.

در پژوهشی که بر روی ۲۵ مدل زبانی برتر انجام شد، مشخص گردید که درخواست‌های خطرناک (مثل بدافزار یا محتوای نفرت‌انگیز) اگر در قالب ابیات موزون پنهان شوند، تا ۶۲٪ موفق به دور زدن فیلترهای امنیتی می‌شوند. دلیل فنی این باگ این است که مدل برای رعایت وزن و قافیه، چنان منابع پردازشی خود را درگیر "فرم" می‌کند که نظارت بر "محتوا" را از دست می‌دهد.

این پدیده ثابت می‌کند که «هوش» در ماشین‌ها هنوز شکننده است و درک آن‌ها از اخلاق، صرفاً تطبیق الگوهای آماری است نه فهم واقعی مفاهیم. اگر در سازمانتان از AI برای پردازش داده‌های حساس استفاده می‌کنید، بدانید که فیلترهای پیش‌فرض شرکت‌های سازنده (Guardrails) با تکنیک‌های خلاقانه قابل نفوذ هستند و نظارت انسانی همچنان غیرقابل جایگزین است.

منبع معتبر: مقاله "Adversarial Poetry as a Universal Jailbreak" (ArXiv, 2025): ArXiv: Adversarial Poetry Study

@AIforManager

🔥 چطور یک پرامپت دقیق و حرفه‌ای برای نانوبنانا بنویسیم؟

نوشتن پرامپت عالی، کلید تبدیل ایده‌های ذهنی به تصاویر شاهکار است. برای اینکه نانوبنانا (NanoBanana) دقیقاً همان تصویری را بسازد که در سر دارید، این ۵ رکن اساسی را در دستور خود بگنجانید:

۱. سوژه (Subject): قلب تصویر شماست. دقیق توصیف کنید «چه کسی» یا «چه چیزی» در حال انجام «چه کاری» است. (مثال: دختری با موهای فر، در حال نواختن سنتور).

۲. محیط و زمان (Setting): صحنه در کجا و چه زمانی رخ می‌دهد؟ (مثال: کافه قدیمی در پاریس، غروب پاییزی).

۳. سبک هنری (Style): ژانر بصری را تعیین کنید. آیا عکس واقعی می‌خواهید یا نقاشی؟ (مثال: هایپررئال، سینمایی، رنگ‌روغن، انیمه).

۴. نور و حس (Lighting & Mood): اتمسفر تصویر را با نورپردازی منتقل کنید. (مثال: نور دراماتیک، سایه‌روشن شدید، آرام و مه‌آلود).

۵. نکات فنی (Technical): جزئیات نهایی مثل نسبت تصویر (Aspect Ratio) و چیزهایی که نباید باشند (Negative Prompt) را مشخص کنید.


@AIforManager

چین از نسل جدیدی از ایجنت‌های هوش مصنوعی رونمایی کرده که قواعد بازی در دنیای دیجیتال را برای همیشه تغییر داده‌اند.

گزارش‌های جدید از ظهور ابزارهایی مانند Manus AI خبر می‌دهند؛ ایجنت‌هایی که یک اپراتور انسانی به کمک آن‌ها می‌تواند ۵۰ حساب کاربری را به‌طور هم‌زمان، ۲۴ ساعته و بدون لحظه‌ای توقف مدیریت کند.

فراتر از یک ربات ساده: این ایجنت‌ها دیگر صرفاً ماشین‌های پست‌گذار نیستند. آن‌ها کامنت می‌نویسند، تحلیل می‌کنند، با کاربران وارد گفتگو می‌شوند و تعاملی چنان طبیعی ایجاد می‌کنند که تشخیص آن‌ها از انسان دشوار است.

پایان دوران «کار با دست»: این تحول یک پیام روشن دارد؛ حجم و سرعت تولید محتوای انسانی دیگر توان رقابت با این ارتش دیجیتال را ندارد. شما نمی‌توانید با رقیبی که نمی‌خوابد، خسته نمی‌شود و ۵۰ برابر یک تیم انسانی خروجی دارد، مبارزه کنید.

برای مدیران و بازاریابان، این تنها یک خبر تکنولوژی نیست، بلکه هشداری جدی است: یا با ابزارهای خودکارسازی جدید همسو شوید، یا آماده باشید که از صفحه فید مخاطبان و صحنه رقابت حذف شوید.

@AIforManager

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) شباهت زیادی به فرآیند تفکر انسانی دارند؛ آن‌ها همیشه در اولین تلاش، بی‌نقص‌ترین پاسخ را تولید نمی‌کنند. مقاله Self-Refine رویکردی کارآمد را معرفی می‌کند که در آن هوش مصنوعی با ایجاد یک چرخه بازخورد داخلی، خروجی خود را نقد و اصلاح می‌کند.

در این روش، یک مدل واحد نقش‌های «نویسنده» و «ویراستار» را هم‌زمان ایفا می‌کند. ابتدا پاسخی اولیه تولید می‌شود، سپس مدل به آن بازخورد انتقادی می‌دهد و نهایتاً نسخه اصلاح‌شده‌ای می‌سازد. نکته کلیدی اینجاست که این فرآیند بدون نیاز به داده‌های آموزشی جدید یا نظارت انسانی انجام می‌شود. تحقیقات نشان می‌دهد که استفاده از این تکنیک در مدل‌هایی مثل GPT-4، عملکرد را در وظایف متنوع (از کدنویسی تا حل مسائل ریاضی) به‌طور میانگین حدود ۲۰ درصد بهبود می‌بخشد.


❌ روش غلط (پرامپت یک‌مرحله‌ای): «یک ایمیل رسمی برای درخواست همکاری بنویس.» (و تمام!)

✅ روش درست (تکنیک اصلاح): ۱. «یک ایمیل بنویس.» ۲. پس از دریافت جواب بگویید: «حالا فرض کن گیرنده خیلی سخت‌گیر است؛ متن خودت را بی‌رحمانه نقد کن و ایراداتش را بگو. سپس نسخه اصلاح‌شده و بدون نقص را بنویس.»


کاربرد مدیریتی: هنگام استفاده از چت‌بات‌های هوشمند، به اولین خروجی بسنده نکنید. از مدل بخواهید پاسخ خود را نقد کرده (Self-Feedback) و نسخه کامل‌تری ارائه دهد. این استراتژی ساده، هوش مصنوعی شما را در لحظه و بدون هزینه اضافی ارتقا می‌دهد.

منبع معتبر: https://arxiv.org/abs/2303.17651

@AIforManager

دسترسی رایگان به قدرت هوش مصنوعی Gemini

فرصتی استثنایی برای ارتقای ابزارهای مدیریتی شما فراهم شده است. هم‌اکنون می‌توانید به مدت یک ماه کاملاً رایگان و بدون نیاز به کارت اعتباری یا مدارک هویتی، به نسخه Gemini Business دسترسی پیدا کنید.

این نسخه که قدرتی فراتر از نسخه Pro دارد، امکانات بی‌نظیری را برای حرفه‌ای‌ها ارائه می‌دهد:

تولید تصویر حرفه‌ای: دسترسی به پیشرفته‌ترین مدل‌ها برای ساخت تصاویر با کیفیت بالا و بدون واترمارک (لوگو) جمنای.

ویدیوهای سینمایی: استفاده از مدل قدرتمند VEO 3.1 برای خلق محتوای ویدیویی سطح بالا.

تحقیق عمیق (Deep Research): قابلیت جستجوی یکپارچه گوگل درون چت برای انجام تحقیقات جامع و تحلیل‌های مدیریتی.

برای فعال‌سازی، کافی است با یک حساب جیمیل عادی وارد لینک زیر شده و نیازی به کارت اعتباری ندارد

رابط کاربری آن کمی با ظاهر ی که قبلا دیده اید متفاوت است


آدرس دسترسی: https://business.gemini.google



@AIforManager

ریسک‌ها را وقتی کوچک‌اند جدی بگیر

مدیریت ریسک هوشمندانه، هنر دیدنِ جرقه‌ها پیش از شعله‌ور شدن است. بسیاری از بحران‌های بزرگ سازمانی ناگهانی رخ نمی‌دهند، بلکه حاصل انباشت نادیده‌گیری‌های کوچک هستند. طبق «قانون هاینریش» (Heinrich's Law)، در پسِ هر فاجعه بزرگ، حدود ۳۰۰ هشدار و رویداد جزئی نهفته است که اگر جدی گرفته می‌شدند، بحران هرگز رخ نمی‌داد.

در عصر دیجیتال، نادیده گرفتن این نشانه‌ها توجیه‌پذیر نیست. هوش مصنوعی نقش یک «رادار پیشرفته» را بازی می‌کند که قادر است «سیگنال‌های ضعیف» (Weak Signals) را بسیار سریع‌تر از ذهن انسان تحلیل کند. ابزارهای تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analytics) به مدیران کمک می‌کنند تا الگوهای پنهان در نارضایتی مشتریان، اختلالات زنجیره تأمین یا کاهش بهره‌وری را در نطفه خفه کنند.

هزینه رفع یک چالش کوچک، بسیار کمتر از مدیریت یک رسوایی برند یا توقف خط تولید است. هوش مصنوعی به شما قدرت «پیش‌بینی» می‌دهد تا مجبور به «واکنش» با هزینه‌های گزاف نباشید. فراموش نکنید؛ ریسک‌ها وقتی کوچک‌اند، مدیریت‌پذیرند؛ وقتی بزرگ شدند، مدیریت‌کننده‌ی شما خواهند شد.

منبع معتبر: مقاله هاروارد بیزینس ریویو (HBR) درباره اهمیت رصد سیگنال‌های ضعیف و محیطی. لینک: https://hbr.org/2005/11/scanning-the-periphery

@AIforManager

✅با دوره‌ ۸ جلسه‌ای «هوش مصنوعی کاربردی»، از فرمول‌های پیچیده فراتر می‌رویم و ابزارهایی می‌سازیم که کار رو هوشمند می‌کنند، بدون نیاز به دانش فنی یا کدنویسی!

❗️از تولید محتوا تا تحلیل اسناد، پرامپت‌نویسی حرفه‌ای تا گردش‌کار خودکار؛
اینجا، AI رو به جزئی از روزمره‌تان تبدیل می‌کنید.

🔍و در پایان مسیر؟ شما نه فقط مصرف‌کننده، بلکه خلق‌کننده‌ی راهکارهای هوشمند در سازمانتان هستید...

✨جهت کسب اطلاعات بیشتر، وارد لینک زیر شوید:
دوره جامع هوش مصنوعی کاربردی - PMPiran

برای مشاوره رایگان با ما در ارتباط باشید:
☎️ شماره تماس: 02191070222
📥 تلگرام و واتساپ: 09190396308

پروتون شیتس: صفحه‌گسترده‌ای امن برای مدیران حساس به حریم خصوصی


شرکت سوئیسی پروتون، نامی شناخته‌شده در امنیت سایبری، با رونمایی از «Proton Sheets» مستقیماً انحصار مایکروسافت و گوگل را در ابزارهای اداری به چالش کشید. این سرویس جدید، یک صفحه‌گسترده تمام‌عیار است که امنیت داده‌ها را در اولویت اول قرار داده و با رمزنگاری سرتاسری (E2EE)، دسترسی هر شخص ثالثی (حتی خود پروتون) به اطلاعات شما را غیرممکن می‌سازد.

پروتون شیتس علاوه بر امکانات استاندارد مانند فرمول‌نویسی، پشتیبانی از فایل‌های اکسل (XLS) و CSV، قابلیت همکاری هم‌زمان تیمی را نیز فراهم کرده است. نکته کلیدی برای مدیران، تضمین پروتون مبنی بر عدم استفاده از داده‌های کاربران برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی است؛ دغدغه‌ای که با ادغام هوش مصنوعی در سرویس‌های رقیب، رو به افزایش است.

این ابزار که بخشی از اکوسیستم Proton Drive است، روی تمامی پلتفرم‌ها در دسترس بوده و نسخه پایه آن با ۵ گیگابایت فضا رایگان است. برای سازمان‌هایی که با اطلاعات حساس مالی یا محرمانه سروکار دارند، مهاجرت به این پلتفرم «بدون نظارت» (Zero-Knowledge) یک تصمیم استراتژیک هوشمندانه خواهد بود.

منبع: Proton Blog

@AIforManager

🔥 درس مهم جنسن هوانگ: استراتژی یعنی هنرِ «فداکاری»

▪️جنسن هوانگ، مدیرعامل انویدیا، در سخنرانی اخیرش در Cambridge Union نکته‌ای طلایی را مطرح کرد که از هر دوره MBA ارزشمندتر است.

▪️او گفت: «استراتژی فقط انتخاب کارهای مهم نیست؛ استراتژی یعنی بدانی چه کاری را نباید انجام دهی.» به گفته هوانگ، استراتژی یعنی فداکاری (Sacrifice). یعنی داشتن انضباط آهنین برای حذف گزینه‌های جذاب و پرزرق‌وبرق، تا بتوان تمام انرژی را روی یک هدف حیاتی متمرکز کرد.

▪️این همان ذهنیتی است که انویدیا را از یک استارتاپ معمولی کارت گرافیک، به غول بی‌رقیب هوش مصنوعی در جهان تبدیل کرد. درس او برای مدیران روشن است: موفقیت در «بله» گفتن به همه فرصت‌ها نیست، در شجاعتِ «نه» گفتن به مسیرهای فرعی است.

🔗 منبع: خلاصه سخنرانی در Cambridge Union
@AIforManager

فرصتی طلایی برای یادگیری عمیق

این یک کلاس درس فشرده و استثنایی برای مدیران است. آندره کارپاتی، که بی‌شک جزو ۳ یا ۴ چهره برتر جهان در درک عمیق هوش مصنوعی است (از بنیان‌گذاران OpenAI و مدیر سابق هوش مصنوعی تسلا)، در این ویدیو مکانیسم پشت پرده‌ی ChatGPT و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) را کالبدشکافی می‌کند.

با اینکه حدود یک سال از انتشار این محتوا می‌گذرد، همچنان دقیق‌ترین و معتبرترین منبع برای درک "جعبه سیاه" هوش مصنوعی است. کارپاتی پیچیدگی‌های فنی را کنار زده و منطق شبکه‌های عصبی، از مرحله «پیش‌آموزش» تا «تنظیم دقیق» را به زبانی قابل فهم ترجمه می‌کند.

توصیه اکید: اگر قرار است تا پایان سال ۲۰۲۵ تنها حدود سه ساعت زمان صرف یادگیری فنی اما استراتژیک هوش مصنوعی کنید، این ویدیو بهترین سرمایه‌گذاری زمانی شماست. این دانش، قطب‌نمای شما برای تصمیم‌گیری‌های مدیریتی در عصر AI خواهد بود.

منبع معتبر (یوتیوب): Intro to Large Language Models


سوال چطور با ابزارهای موجود هوش مصنوعی میتوان در زمان کمتری محتوی این ویدیو رو مطالعه کرد؟
@AIforManager

⁠🤖این روزها همه‌جا صحبت از هوش مصنوعیه؛
هوش مصنوعی دیگه یک ترند نیست؛ ابزاریه که مستقیماً روی سرعت، کیفیت، خلاقیت و بهره‌وری ما اثر می‌ذاره. کارهایی که قبلاً ساعت‌ها زمان می‌برد، الان می‌تونه توی چند دقیقه انجام بشه.

✍️نکته مهم اینه که برای استفاده حرفه‌ای از AI لازم نیست برنامه‌نویس یا متخصص IT باشید. فقط باید بلد باشید چطور باهاش حرف بزنید و درست ازش سؤال بپرسید؛ همون چیزی که بهش می‌گن «پرامپت‌نویسی».

📚در دوره جامع هوش مصنوعی کاربردی PMPiran، تمرکز روی کاربردهای واقعی AI در کسب‌وکار، ساخت دستیارهای هوشمند و اتوماسیون کارهاست؛ آموزش فشرده، تعاملی و کاملاً پروژه‌محور برای افراد غیرفنی.

🧑‍🎓در پایان این مسیر، شما فقط کاربر AI نیستید؛
می‌تونید مسائل واقعی رو حل کنید، سیستم بسازید و تأثیر واقعی روی تیم یا سازمان‌تون بذارید.
⚙️هوش مصنوعی همین حالاست.

انتخاب با شماست: تماشاگر یا بازیگر؟
✨جهت کسب اطلاعات بیشتر، وارد لینک زیر شوید:
دوره جامع هوش مصنوعی کاربردی - PMPiran

برای مشاوره رایگان با ما در ارتباط باشید:
☎️ شماره تماس: 02191070222
📥 تلگرام و واتساپ: 09190396308