تغییرات نسخه جدید اپلیکیشن AvalAi بعد از آپدیت جدید (۲۸ مهرماه)

• اضافه شدن ویژگی حذف اکانت کاربری

• اضافه شدن آیکن ثبت بازخورد (لایک و دیسلایک)

• بهبود کارایی بر روی دستگاه های قدیمی تر

• رفع مشکل نمایش تکراری صفحه اتصال به اینترنت

نصب و یا آپدیت در گوگل پلی :
https://play.google.com/store/apps/details?id=com.avalai.avalai

کافه بازار :
https://cafebazaar.ir/app/com.avalai.avalai

اپلیکیشن AvalAi در مایکت :
https://myket.ir/app/com.avalai.avalai

@AvalAiNews

پیش‌بینی آینده هوش مصنوعی با یادگیری ماشین

پیش‌بینی روشهای تحقیقاتی آینده هوش مصنوعی (AI) با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین می‌تواند پیشرفت علم را تسریع کند.

تعداد انتشارات علمی در زمینه AI به طور تصاعدی در حال رشد است و پیگیری پیشرفت برای محققان انسانی چالش برانگیز است.

در این مقاله، ما یک معیار مبتنی بر نمودار مبتنی بر داده های دنیای واقعی را معرفی می کنیم – معیار Science4Cast، که هدف آن پیش بینی وضعیت آینده یک شبکه معنایی در حال تکامل AI است.

ما از بیش از 143000 مقاله تحقیقاتی استفاده می کنیم و یک شبکه با بیش از 64000 گره مفهومی ایجاد می کنیم.

ما چندین روش متنوع را برای مقابله با این کار ارائه می دهیم، از روش های آماری خالص تا روش های یادگیری خالص.

این نتایج نشان دهنده پتانسیل بزرگی است که می تواند برای رویکردهای صرفاً یادگیری ماشین بدون دانش انسان‌ها توسعه پیدا کند. در نهایت، پیش‌بینی بهتر جهت‌های تحقیقاتی جدید در آینده، جزء حیاتی ابزارهای پیشنهادی تحقیقاتی پیشرفته‌تر خواهد بود.

https://avalai.ir/blog/predicting-the-future-of-ai-with-machine-learning/

@AvalAiNews

شرکت‌های بزرگ هوش مصنوعی در ارائه اطلاعات شفاف به کاربران ناکام ماندند

در سال 2023، 15 شرکت‌های بزرگ هوش مصنوعی قول دادند که در مورد سیستم‌های هوش مصنوعی خود شفاف تر عمل کنند.
این شرکت‌ها گفتند که اطلاعات بیشتری را در مورد نحوه کار سیستم‌های خود به اشتراک خواهند گذاشت و قابلیت‌ها و محدودیت‌های آنها را گزارش خواهند کرد.

اما شفافیت در زمینه هوش مصنوعی به چه معناست؟ یک گزارش جدید از مرکز تحقیقات استنفورد در مدل‌های بنیادی (CRFM) به این سوال پاسخ می‌دهد.
این گزارش 10 مورد از بزرگترین مدل‌های هوش مصنوعی را بر اساس 100 معیار مختلف شفافیت ارزیابی کرد.

نتایج گزارش نشان می‌دهد که شرکت‌ها در ارائه اطلاعات شفاف در مورد سیستم‌های هوش مصنوعی خود عملکرد متفاوتی دارند.
برخی از شرکت‌ها، مانند OpenAI و Google، اطلاعات زیادی در مورد سیستم‌های خود منتشر می‌کنند. سایر شرکت‌ها، مانند Microsoft و Amazon، اطلاعات کمتری ارائه می‌دهند.

بیشتر بخوانید :
https://avalai.ir/blog/big-artificial-intelligence-companies/

@AvalAiNews

از چت جی پی تی انتظار پیدا کردن شغل نداشته باشید !

مدیران منابع انسانی برخی از شرکت‌ها می‌گویند که استفاده از چت جی پی تی (ChatGPT) می‌تواند به شما در پیدا کردن شغل بعدی کمک کند، البته به شرطی که تنها برای نوشتن رزومه خود از آن استفاده کنید!

از زمانی که چت جی پی تی منتشر شد، استخدام‌کنندگان در شرکت‌های هوش مصنوعی متوجه افزایش متقاضیان شغلی شده‌اند که از این نوع چت بات‌ها استفاده می‌کنند.
یک نظرسنجی نشان داد که افرادی که از هوش مصنوعی برای کمک به آنها در نوشتن رزومه خود استفاده کردند، 8 درصد بیشتر از افرادی که از هوش مصنوعی استفاده نمی‌کردند، استخدام شدند.

با این حال، برخی از شرکت‌ها می‌گویند که استفاده از پیشنهادات یک ربات چت می‌تواند به شانس فرد برای استخدام لطمه بزند.

ببشتر بخوانید :
https://avalai.ir/blog/dont-expect-to-find-a-job-from-gpt-chat/

@AvalAiNews

لینک دانلود و یا آپدیت اپلیکیشن در گوگل پلی 👇

https://play.google.com/store/apps/details?id=com.avalai.avalai


🔴 دوستانی که نسخه های قدیمی تر اپلیکیشن avalai رو دارن حتما آپدیت کنید و در صورت امکان بعد از نصب یا آپدیت در استورها امتیاز بدین و نظرتون رو بنویسین 🙏

#اطلاعیه

طبق گزارش تعدادی از کاربران گرامی مشکلی در نمایش سایت بر روی سیستم عامل ios و مرورگر سافاری طی چند روز گذشته وجود داشت که در حال حاضر رفع شده و از دوستانی که قبلا با این مشکل روبرو بودند عذرخواهی میکنیم.

در حال حاضر میتونید از وب اپلیکیشن AvalAi استفاده کنید 🙏


🔴 همچنین کاربران دارای سیستم عامل IOS با مراجعه به آدرس زیر پس از ثبت نام با اضافه کردن وب اپلیکیشن به Home Screen میتوانند از اپلیکیشن AvalAi استفاده کنند.
https://Chat.AvalAi.Ir

لینک دانلود و آپدیت اپلیکیشن در کافه بازار

https://cafebazaar.ir/app/com.avalai.avalai

🔴 دوستان گرامی سعی کنید حتما آپدیت کنید که از ویژگی های جدید پلتفرم بتونید استفاده کنید.

در صورت تمایل نظرتون رو هم در بازار میتونید در مورد عملکرد برنامه ثبت کنید.

اگر میخواین بیشتر در مورد مدلهای زبانی بزرگ یا LLM ها بدونین و به کاربردها و ضعف هاش پی ببرین توصیه میکنم این مقاله رو اگر حوصله داشتین حتما مطالعه کنین

لینک مقاله :
https://avalai.ir/blog/big-language-model-of-artificial-intelligence/

@AvalAiNews

هوش مصنوعی، ابزاری برای کاهش ریسک مالی

در واقع استفاده از هوش مصنوعی در بخش خصوصی به سرعت در حال افزایش است. این امر مدیران مالی را تحت فشار قرار می دهد تا از هوش مصنوعی برای حفظ کارایی خود استفاده کنند.
اگرچه هوش مصنوعی مزایای قابل توجهی دارد، اما همچنین چالش هایی را ایجاد می کند، به ویژه برای ثبات مالی در بازار.

مدیران مالی به سرعت در حال گسترش استفاده خود از هوش مصنوعی در مقررات مالی هستند.
فشارهای رقابتی باعث گسترش سریع هوش مصنوعی در بخش خصوصی می شود و اگر می خواهند موثر باقی بمانند، مدیران و تصمیم گیران این حوزه باید این روند را ادامه دهند.

هوش مصنوعی مزایای قابل توجهی مانند ارائه کارآمدتر خدمات مالی با هزینه کمتر را وعده می دهد. مسئولان می توانند با نیروی کار کمتر کار خود را بهتر انجام دهند.
به عنوان مثال، هوش مصنوعی می تواند برای شناسایی تقلب و پولشویی استفاده شود، که می تواند به محافظت از کاربران و سیستم مالی کمک کند.

متن کامل مقاله :

https://avalai.ir/blog/artificial-intelligence-a-tool-to-reduce-financial-risk/

@AvalAiNews

لینک آپدیت جدید اپلیکیشن AvalAi در مایکت 👇

https://myket.ir/app/com.avalai.avalai

🔴 دوستان گرامی سعی کنید حتما آپدیت کنید که از ویژگی های جدید پلتفرم بتونید استفاده کنید.

در صورت تمایل نظرتون رو هم در مایکت میتونید در مورد عملکرد برنامه ثبت کنید.

دو روش جدید برای پردازش کارآمدتر تنسورهای پراکنده در یادگیری ماشین

اخیرا محققان MIT و NVIDIA دو روش جدید برای بهبود سرعت پردازش تنسورهای پراکنده ارائه کرده‌اند.
تنسورهای پراکنده نوعی ساختار داده هستند که برای کارهای محاسباتی با کارایی بالا استفاده می‌شوند.

این دو روش مکمل یکدیگر هستند و می‌توانند منجر به بهبودهای قابل توجهی در عملکرد و بهره‌وری انرژی سیستم‌هایی مانند مدل‌های بزرگ یادگیری ماشینی شوند که هوش مصنوعی مولد را هدایت می‌کنند.

تنسورها ساختارهای داده ای هستند که توسط مدل های یادگیری ماشینی برای ذخیره و پردازش داده ها استفاده می شوند.
تنسورهای پراکنده نوعی تنسور هستند که حاوی مقادیر زیادی صفر هستند.
این مقادیر صفر می توانند پردازش آنها را کند کنند و نیاز به حافظه بیشتری داشته باشند.

دو روش جدید که توسط محققان MIT و NVIDIA توسعه یافته اند می‌توانند منجر به بهبود قابل توجهی در عملکرد و بهره‌وری انرژی در مدل‌های یادگیری ماشینی شوند.


متن کامل مقاله :
https://avalai.ir/blog/two-new-methods-for-more-efficient-tensor-processing/

@AvalAiNews

هوش مصنوعی چیست ؟

هوش مصنوعی یا AI به ماشین‌هایی گفته می‌شود که کارهایی را انجام می‌دهند که معمولاً توسط انسان‌ها انجام می‌شوند، مانند فکر کردن، یادگیری و تصمیم‌گیری.

در سال‌های اخیر، پیشرفت‌های زیادی در زمینه هوش مصنوعی حاصل شده است. به عنوان مثال، ماشین‌هایی ساخته شده‌اند که می‌توانند رانندگی کنند، ترجمه کنند و حتی نقاشی بکشند. در این مقاله، ابتدا به تعریف هوش مصنوعی پرداخته می‌شود. سپس، مهم‌ترین مفاهیم و مباحث مرتبط با هوش مصنوعی بررسی می‌شوند.

هوش مصنوعی در حال حاضر در بسیاری از جنبه‌های زندگی ما استفاده می‌شود، مانند تشخیص چهره، ترجمه زبان‌ها و رانندگی خودکار. با این حال، هنوز هم بهترین سیستم‌های هوش مصنوعی نمی‌توانند در همه زمینه‌ها با مغز انسان رقابت کنند.

متن کامل مقاله :
https://avalai.ir/blog/what-is-artificial-intelligence/

کاربردهای اصلی و مهم هوش مصنوعی

در این مقاله به ۸ مورد از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در زندگی بشر اشاره می‌کنیم:

۱.مراقبت‌های بهداشتی: هوش مصنوعی می‌تواند در تشخیص بیماری‌ها، ارائه خدمات درمانی و تحقیق و توسعه دارویی کاربرد داشته باشد. مثلا هوش مصنوعی می‌تواند برای شناسایی الگوهای غیرطبیعی در تصاویر پزشکی، توسعه داروهای جدید و تشخیص بیماری‌های نادر استفاده شود.

۲.سرگرمی: هوش مصنوعی می‌تواند در ساخت بازی‌های ویدیویی، تولید محتوای خلاقانه و ارائه خدمات شخصی‌سازی‌شده کاربرد داشته باشد. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند برای تولید تصاویر و انیمیشن‌های واقع‌گرایانه، ایجاد شخصیت‌های مجازی و ارائه توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده در مورد فیلم‌ها، موسیقی و کتاب‌ها استفاده شود.

۳.امور مالی: هوش مصنوعی می‌تواند در مدیریت ریسک، ارائه خدمات مشتری و شناسایی کلاهبرداری کاربرد داشته باشد. به عنوان مثال، می‌تواند برای پیش‌بینی نوسانات بازار سهام، ارائه مشاوره مالی شخصی و تشخیص تراکنش‌های مشکوک استفاده شود.

۴.آموزش: هوش مصنوعی می‌تواند در ارائه آموزش شخصی‌سازی‌شده، تشخیص هوش کودکان و ارزیابی عملکرد تحصیلی کاربرد داشته باشد. به طور مثال، هوش مصنوعی می‌تواند برای ارائه محتوای آموزشی متناسب با سطح دانش هر دانش‌آموز، شناسایی استعدادهای تحصیلی و تعیین نقاط ضعف و قوت هر دانش‌آموز استفاده شود.

۵.حمل‌ونقل: هوش مصنوعی می‌تواند در توسعه خودروهای خودران، مدیریت ترافیک و بهبود ایمنی حمل‌ونقل کاربرد داشته باشد.

۶.تولید: هوش مصنوعی می‌تواند در خودکارسازی فرآیندهای تولید، بهبود کیفیت محصولات و کاهش هزینه‌ها کاربرد داشته باشد. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند برای کنترل ربات‌های صنعتی، تشخیص نقص محصولات و پیش‌بینی نیازهای تولید استفاده شود.

۷.فروش و بازاریابی: هوش مصنوعی می‌تواند در شخصی‌سازی پیشنهادات خرید، پیش‌بینی تقاضا و بهبود تجربه مشتری کاربرد داشته باشد. همچنین می‌تواند برای ارائه پیشنهادات خرید متناسب با نیازهای هر مشتری، پیش‌بینی میزان تقاضا برای یک محصول و بهبود خدمات پس از فروش استفاده شود.

۸.امنیت: هوش مصنوعی می‌تواند در شناسایی تهدیدات، پیشگیری از حملات سایبری و بهبود امنیت سایبری کاربرد داشته باشد. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند برای شناسایی فعالیت‌های مشکوک در شبکه‌های کامپیوتری، جلوگیری از نفوذ به سیستم‌های اطلاعاتی و محافظت از داده‌های شخصی استفاده شود.

متن کامل مقاله ؛
https://avalai.ir/blog/applications-of-artificial-intelligence/

@AvalAiNews

🔴 محققان: کبوترها و هوش مصنوعی از روش مشابهی برای حل مشکلات استفاده می‌کنند

طبق این تحقیق، کبوتر می‌تواند با آزمون‌وخطا، عملکرد خود را از 55 درصد به 95 درصد بهبود بخشد.

محققان «دانشگاه ایالتی اوهایو» و «دانشگاه آیووا» با انجام یک تحقیق جدید متوجه شده‌اند که کبوترها از روش «جستجوی فراگیر» برای حل مسائل استفاده می‌کنند؛ درست مانند هوش مصنوعی.

در این تحقیق، کبوترها باید با نوک‌زدن روی دکمه‌ها، اشکال مختلفی را دسته‌بندی می‌کردند. به گفته محققان، یک کبوتر می‌تواند با آزمون‌وخطا، عملکرد خود را از 55 درصد به 95 درصد بهبود بخشد.

آزمایش‌های مشابهی که با استفاده از هوش مصنوعی انجام شده است نیز نشان می‌دهد که این فناوری می‌تواند به‌مرور زمان میزان اشتباهات خود را کاهش دهد.

انسان‌ها تقریباً از کبوترها به‌عنوان پرندگان کم‌هوش یاد می‌کنند اما حالا این تحقیق نشان می‌دهد که اصول یادگیری مورد استفاده توسط آن‌ها و ماشین‌های هوش مصنوعی شباهت زیادی به یکدیگر دارد.

@AvalAiNews

یادگیری عمیق ( Deep Learing) چیست ؟


درک عملکرد هوش مصنوعی تا همین چند سال پیش، برای بسیاری از افراد، امری غیرقابل تصور بود.
با این حال، پیشرفت‌های اخیر در این زمینه، ثابت کرده است که ماشین‌ها می‌توانند یاد بگیرند.

ربات‌هایی که می‌توانند با ما صحبت کنند و ماشین‌هایی که بدون نیاز به کنترل راننده، حرکت می‌کنند، نمونه‌هایی از کاربردهای یادگیری عمیق هستند.

یادگیری عمیق، زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی و شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که هدف آن آموزش دادن ماشین‌ها به وسیله داده‌ها، بدون برنامه‌ریزی مستقیم است.
این نوع یادگیری، بر اساس شبکه‌های عصبی مصنوعی است که از چندین لایه نورون تشکیل شده‌اند. این لایه‌ها به مدل‌های دیپ لرنینگ اجازه می‌دهند تا داده‌های پیچیده را بیاموزند و پیش‌بینی‌های دقیق انجام دهند.

در این مقاله، تاریخچه و اصول یادگیری عمیق، تفاوت آن با یادگیری ماشینی، کاربردها، محدودیت‌ها و چشم‌اندازهای آینده آن را بررسی خواهیم کرد.

لینک مقاله :
https://avalai.ir/blog/what-is-deep-learning/

@AvalAiNews

بررسی تاریخی قیمت بیتکوین

بیتکوین، تاثیرگذارترین رمز ارز و متداولترین آنهاست. تحلیل قیمت بیت کوین نقش بسیار مهمی در تحلیل سایر آلتکوین‌ها دارد.

در این ویدئو، نمودار قیمت بیتکوین از سال 2010 تا امروز در دو حالت قیمت بازار و تحلیل لگاریتمی نمایش داده می شود.
نکته تکرار شونده در این ویدئو رکورد شکنی بیتکوین، ریزش و مجددا رکورد جدید در بازار است.

@AvalAiNews

شبکه عصبی (Neural Network) چیست ؟

شبکه عصبی، یک مدل یادگیری ماشینی است که از نورون‌های مصنوعی تشکیل شده است همچنین در سال‌های اخیر، مدل‌های یادگیری عمیق به‌طور گسترده‌ای در حوزه‌های مختلف از جمله ترجمه ماشین، تشخیص بیماری، تشخیص تصاویر و پیش‌بینی بازار سهام مورد استفاده قرار گرفته‌اند.

معماری این مدل‌ها از شبکه‌ عصبی تشکیل شده است که شبیه‌سازی مغز انسان هستند.
افرادی که به هوش مصنوعی علاقه‌مند هستند، با مطالعه این مقاله می‌توانند با مفاهیم اولیه شبکه‌های عصبی و کاربردهای آن آشنا شوند.

برای تعریف شبکه عصبی و کاربرد آن، ابتدا باید یادگیری عمیق را تعریف کنیم و تفاوت آن با یادگیری ماشین را مشخص کنیم.
این مقاله علاوه بر این اهداف، به توضیح رویکردهای موجود در یادگیری عمیق، انواع شبکه‌های عصبی و مزایا و معایب هر یک از آنها می‌پردازد.

مطالعه بیشتر
https://avalai.ir/blog/what-is-a-neural-network/

@AvalAiNews

#آپدیت نسخه 1.2.2

🔴 دستیار صوتی به پلتفرم AvalAi اضافه شد.

کاربران گرامی؛ از امروز با آپدیت نسخه جدید اپلیکیشن AvalAi میتونید از دستیار صوتی استفاده کنید.

برای استفاده از این قابلیت جدید کافیست با مراجعه به لینک‌های زیر اقدام به دانلود یا آپدیت اپلیکیشن نمایید.

✅ جهت دریافت نسخه اپلیکیشن در گوگل پلی
https://play.google.com/store/apps/details?id=com.avalai.avalai

✅ لینک دریافت نسخه اپلیکیشن در کافه بازار :
https://cafebazaar.ir/app/com.avalai.avalai

✅ دانلود اپلیکیشن AvalAi در مایکت
https://myket.ir/app/com.avalai.avalai

یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست ؟

یادگیری ماشین، شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها امکان می‌دهد بدون نیاز به برنامه‌نویسی صریح، به صورت خودکار یاد بگیرند و پیشرفت کنند.

در واقع، یادگیری ماشین به رایانه‌ها این توانایی را می‌دهد که از داده‌ها برای یادگیری الگوها و روندها استفاده کنند و بر اساس آن‌ها تصمیم‌گیری کنند.

فرآیند یادگیری ماشین با ارائه داده‌ها به سیستم آغاز می‌شود. این داده‌ها می‌توانند شامل مثال‌ها، تجارب مستقیم یا دستور العمل‌ها باشند.
سیستم از این داده‌ها برای شناسایی الگوها و روندها استفاده می‌کند و سپس از این الگوها برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری استفاده می‌کند.

هدف اصلی یادگیری ماشین، این است که به سیستم‌ها این امکان را بدهد که بدون دخالت انسان، به طور خودکار یاد بگیرند و پیشرفت کنند. این امر می‌تواند منجر به بهبود عملکرد سیستم‌ها در طیف گسترده‌ای از وظایف شود.

مطاله کامل مقاله
🆔 https://avalai.ir/blog/what-is-machine-learning/

@AvalAiNews

راهنمای استفاده از دستیار صوتی هوش مصنوعی 《پرسش》👇

🆔 https://avalai.ir/how-to-use-porsesh/

دیتاساینس (Data Science) یا علم داده چیست ؟

علم داده یا دیتا ساینس، زمینه‌ای است که با بهره‌گیری از ابزارها و تکنیک‌های مدرن، به بررسی حجم گسترده‌ای از داده‌ها می‌پردازد.
هدف این حوزه از مطالعات، شناسایی الگوهای پنهان در داده‌ها، استخراج اطلاعات معنادار و استفاده از آن‌ها در تصمیم‌گیری‌های تجاری است.

علم داده از الگوریتم‌های پیچیده یادگیری ماشین برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی بهره‌مند می‌شود.

این داده‌های مورد استفاده می‌توانند از منابع مختلف و فرم‌های گوناگون باشند.
در زمان حاضر، با افزایش چشمگیر تولید داده‌ها، علم داده به عنوان یک بخش اساسی و حیاتی در هر صنعت به‌شمار می‌آید.
علم داده یکی از موضوعات پرطرفدار و بحث‌برانگیز در حوزه‌های مختلف صنایع است.
محبوبیت این حوزه به طول سال‌ها رشد کرده و شرکت‌ها به‌منظور بهبود تجارت و ارتقاء رضایت مشتریان، به اجرای تکنیک‌های علم داده پرداخته‌اند.

در این مقاله، با مفهوم علم داده و اهمیت آن در صنعت و زندگی روزمره آشنا خواهیم شد؛ همچنین، وظایف یک محقق داده و چگونگی استفاده از ...

بیشتر بخوانید :
🆔https://avalai.ir/blog/what-is-data-science-or-data-science/

@AvalAiNews