الگوریتم‌های ماشین لرنینگ در نوروساینس: کشف دنیای پیچیده مغز!
ماشین لرنینگ (یادگیری ماشین) در دنیای نوروساینس یک تحول بزرگ به شمار می‌رود. این الگوریتم‌ها توانایی پردازش و تحلیل داده‌های پیچیده مغز را دارند که برای دانشمندان علوم اعصاب بسیار ارزشمند است.
چرا ماشین لرنینگ در نوروساینس اهمیت دارد؟
1. تحلیل داده‌های بزرگ: مغز انسان اطلاعات وسیعی تولید می‌کند. با استفاده از الگوریتم‌های ماشین لرنینگ، این داده‌ها به شکل مؤثرتر و سریع‌تری تحلیل می‌شوند.
2. پیش‌بینی بیماری‌ها: الگوریتم‌ها می‌توانند الگوهای غیرمعمول در تصاویر مغزی را شناسایی کرده و به پیش‌بینی بیماری‌هایی مثل آلزایمر، پارکینسون و اختلالات روانی کمک کنند.
3. فهم بهتر ساختار مغز: ماشین لرنینگ می‌تواند به شبیه‌سازی و مدل‌سازی مغز کمک کرده و روندهای بیولوژیکی پیچیده را روشن کند.
چه الگوریتم‌هایی در نوروساینس استفاده می‌شوند؟
• شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN): مدل‌هایی الهام‌گرفته از ساختار مغز انسان که در تشخیص الگوهای مغزی استفاده می‌شوند.
• ماشین بردار پشتیبان (SVM): برای دسته‌بندی و پیش‌بینی داده‌های پیچیده مغزی.
• مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning): در تحلیل تصاویر مغزی و شبیه‌سازی فعالیت‌های مغز به کار می‌روند.
نتیجه‌گیری: درک بهتر مغز انسان، پیش‌بینی بیماری‌های مغزی، و حتی ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی مشابه مغز، از جمله دستاوردهایی است که ماشین لرنینگ به نوروساینس هدیه می‌دهد. این روند می‌تواند به پیشرفت‌های علمی بزرگی در درمان اختلالات عصبی منجر شود.
👨‍🔬 شما چه دیدگاهی در مورد استفاده از ماشین لرنینگ در نوروساینس دارید؟

لیست خدمات
👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services
کانال تلگرامی
📱 @learn_Tech_AI
#نوروساینس #یادگیری_ماشین #الگوریتم #هوش_مصنوعی #مغز #تحلیل_داده

چرا باید به داده‌های خود اهمیت بدهیم؟
🔐 داده‌ها، طلای جدید عصر دیجیتال!
در دنیای دیجیتال امروز، داده‌ها یکی از باارزش‌ترین دارایی‌ها هستند. از تحلیل داده‌ها گرفته تا استفاده از داده‌ها برای بهبود کسب‌وکارها، ما باید به داده‌های خود اهمیت بدهیم.
📊 چطور می‌توانیم از داده‌ها بهره‌برداری کنیم؟
1. جمع‌آوری داده‌های معتبر
2. تحلیل دقیق داده‌ها
3. ایجاد استراتژی‌های مؤثر با استفاده از داده‌ها

آیا شما داده‌های خود را به درستی مدیریت می‌کنید؟

لیست خدمات
👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services
کانال تلگرامی
📱 @learn_Tech_AI

#داده #تحلیل_داده

چگونه هوش مصنوعی در صنعت فیلم‌سازی استفاده می‌شود؟
هوش مصنوعی در سینما: تحول در صنعت فیلم‌سازی
در دنیای سینما، AI برای ساخت جلوه‌های ویژه، تولید داستان‌ها و حتی پیش‌بینی موفقیت فیلم‌ها به کار می‌رود. از روبات‌ها گرفته تا انیمیشن‌های دیجیتال، AI به کمک فیلم‌سازان آمده تا تجربه‌ای نوآورانه برای تماشاگران بسازند.
🌟 کاربردها:
• جلوه‌های ویژه هوشمند
• تولید محتوا و سناریو
• تجزیه و تحلیل موفقیت فیلم‌ها

آیا شما هم علاقه‌مند به تکنولوژی‌های جدید در سینما هستید؟
لیست خدمات
👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services
کانال تلگرامی
📱 @learn_Tech_AI

#هوش_مصنوعی #فیلم_سازی #سینما #فناوری

آینده هوش مصنوعی: دنیای جدید و چالش‌ها
🚀 آینده هوش مصنوعی: چطور می‌توانیم از آن به درستی استفاده کنیم؟
هوش مصنوعی (AI) در حال حاضر یکی از سریع‌ترین و هیجان‌انگیزترین تکنولوژی‌هاست. اما آینده آن به کجا خواهد رفت؟ از خودران‌ها تا دستیارهای شخصی، پیشرفت‌های AI می‌توانند به بهبود کیفیت زندگی، حوزه‌های پزشکی و شهرهای هوشمند کمک کنند.
🔍 چالش‌ها:
1. اخلاق: آیا AI می‌تواند تصمیماتی که انسان‌ها می‌گیرند را درست‌تر اتخاذ کند؟
2. مشاغل: تاثیر آن بر بازار کار و مشاغل سنتی.
3. امنیت و حریم خصوصی: آیا می‌توان به این تکنولوژی اعتماد کرد؟

لیست خدمات
👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services
کانال تلگرامی
📱 @learn_Tech_AI
#هوش_مصنوعی #AI #آینده_هوش_مصنوعی #فناوری

پنج فناوری نوآورانه که دنیای ما را تغییر خواهند داد
🌍 پنج فناوری نوآورانه که دنیای ما را تغییر خواهند داد
1. اینترنت 5G: سرعت بالاتر و اتصال بهتر، انقلاب در دنیای دیجیتال.
2. رابط‌های مغز و کامپیوتر: می‌توانیم به کمک فناوری با دستگاه‌ها ارتباط برقرار کنیم!
3. روبات‌های اجتماعی: همکارانی که در کنار ما خواهند بود.
4. تکنولوژی بلاک‌چین: تغییرات گسترده در امنیت داده‌ها و تراکنش‌ها.
5. واقعیت افزوده و مجازی (AR/VR): تجربه‌های جدید در آموزش، بازی و حتی درمان.

🎯 کدامیک از این فناوری‌ها به نظر شما بیشتر پتانسیل تغییرات بزرگ را دارد؟
لیست خدمات
👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services
کانال تلگرامی
📱 @learn_Tech_AI

#فناوری #نوآوری #آینده #تکنولوژی

چگونه یادگیری ماشین دنیای کسب‌وکار را تغییر می‌دهد؟
📊 یادگیری ماشین در کسب‌وکار: تحول در نحوه انجام امور
یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از مهم‌ترین تکنولوژی‌هاست که به کسب‌وکارها کمک می‌کند تصمیمات بهتری بگیرند. از تحلیل داده‌های مشتری تا پیش‌بینی تقاضا، این تکنولوژی می‌تواند برای شما یک مزیت رقابتی بزرگ باشد.
⚙️ کاربردها:
• پیش‌بینی رفتار مشتریان
• خودکارسازی فرایندهای کسب‌وکار
• شخصی‌سازی تجربه مشتری

آیا شما هم از یادگیری ماشین در کسب‌وکار خود استفاده کرده‌اید؟
لیست خدمات
👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services
کانال تلگرامی
📱 @learn_Tech_AI

#یادگیری_ماشین #کسب_و_کار #تحول_دیجیتال

فناوری بلاک‌چین: بیشتر از ارز دیجیتال
💡 بلاک‌چین: یک انقلاب در دنیای داده‌ها
بلاک‌چین تنها مختص به ارزهای دیجیتال نیست. این تکنولوژی می‌تواند برای مدیریت داده‌ها، امنیت و پیمان‌های هوشمند نیز استفاده شود. در آینده‌ای نزدیک، بلاک‌چین می‌تواند در بسیاری از صنایع، از جمله تأمین زنجیره و صنعت بیمه، تحولی عظیم ایجاد کند.
🔐 مزایای بلاک‌چین:
1. امنیت بیشتر
2. شفافیت
3. کاهش هزینه‌ها

آیا شما فکر می‌کنید بلاک‌چین می‌تواند صنعت شما را متحول کند؟
لیست خدمات
👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services
کانال تلگرامی
📱 @learn_Tech_AI

#بلاکچین #امنیت #فناوری #داده

هوش مصنوعی در پزشکی: انقلابی در درمان بیماری‌ها
🩺 هوش مصنوعی در پزشکی: پیش‌بینی، تشخیص و درمان
هوش مصنوعی به کمک پزشکان آمده تا بیماری‌ها را سریع‌تر و دقیق‌تر شناسایی کنند. از تصاویر پزشکی گرفته تا پیش‌بینی بیماری‌ها، AI می‌تواند انقلابی در صنعت پزشکی ایجاد کند.
🧬 کاربردها:
• تشخیص بیماری‌ها با دقت بالا
• پیش‌بینی روند درمان
• شبیه‌سازی روش‌های درمانی

آیا فکر می‌کنید AI می‌تواند به طور کامل جایگزین پزشکان شود؟
لیست خدمات
👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services
کانال تلگرامی
📱 @learn_Tech_AI

#هوش_مصنوعی #پزشکی #سلامت #فناوری

واقعیت افزوده (AR): تجربه‌ای فراتر از واقعیت
🌐 واقعیت افزوده (AR): ترکیب دنیای واقعی و دیجیتال
واقعیت افزوده (AR) می‌تواند دنیای ما را به شکلی متفاوت تجربه کند. از آموزش تا تفریح، AR به کاربران این امکان را می‌دهد تا دنیای دیجیتال را در دنیای واقعی مشاهده کنند.
💥 کاربردها:
• آموزش و پرورش
• تجربه خرید آنلاین به صورت واقع‌گرایانه
• بازی‌های موبایلی و سرگرمی

آیا تاکنون تجربه‌ای با AR داشته‌اید؟ نظرات خود را با ما به اشتراک بگذارید!
لیست خدمات
👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services
کانال تلگرامی
📱 @learn_Tech_AI
#واقعیت_افزوده #AR #فناوری #تفریح

اینترنت اشیاء (IoT): آینده‌ای که در دستان ماست
📡 اینترنت اشیاء (IoT): هر چیزی به هم متصل می‌شود!
اینترنت اشیاء (IoT) به ما این امکان را می‌دهد که تمامی دستگاه‌ها و اشیاء اطرافمان را به یکدیگر متصل کنیم و آن‌ها را هوشمند کنیم. از خانه‌های هوشمند تا ماشین‌های متصل به اینترنت، IoT در حال تغییر جهان است.
⚙️ کاربردها:
• خانه‌های هوشمند
• کشاورزی هوشمند
• پایش سلامت و بهداشت

آیا شما از دستگاه‌های هوشمند در زندگی روزمره خود استفاده می‌کنید؟

لیست خدمات
👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services
کانال تلگرامی
📱 @learn_Tech_AI

#اینترنت_اشیاء #IoT #خانه_هوشمند #فناوری

🤖 شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN): شبیه‌سازی مغز انسان در دنیای دیجیتال!
شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) یکی از پایه‌ای‌ترین مفاهیم در دنیای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی هستند که در بسیاری از زمینه‌ها از جمله بینایی کامپیوتری، پردازش زبان طبیعی، تشخیص الگوها و حتی پیش‌بینی‌ها به کار می‌روند.
🔍 شبکه عصبی مصنوعی چیست؟
شبکه عصبی مصنوعی (ANN) الهام گرفته از ساختار مغز انسان است. همانطور که مغز از میلیاردها نورون برای پردازش اطلاعات استفاده می‌کند، در ANN نیز نورون‌ها به صورت دیجیتال عمل می‌کنند تا داده‌ها را پردازش و تحلیل کنند.
🌐 چطور کار می‌کند؟
شبکه عصبی از چندین لایه تشکیل می‌شود:
1. لایه ورودی: داده‌ها وارد این لایه می‌شوند.
2. لایه‌های مخفی: در این لایه‌ها، اطلاعات پردازش می‌شوند. این لایه‌ها شبیه به "نورون‌ها" در مغز عمل می‌کنند.
3. لایه خروجی: نتیجه نهایی پردازش در این لایه به دست می‌آید.
هر نورون در شبکه ANN به صورت ریاضیاتی از نورون‌های دیگر تاثیر می‌گیرد و با استفاده از وزن‌ها و تابع‌های فعال‌سازی، به پردازش داده‌ها می‌پردازد.
🔑 ویژگی‌های مهم ANN:
• یادگیری غیرخطی: ANN قادر به مدل‌سازی روابط پیچیده و غیرخطی است که در بسیاری از مشکلات دنیای واقعی وجود دارند.
• آموزش از داده‌ها: شبکه‌های عصبی قادرند از داده‌های آموزشی خود یاد بگیرند و به تدریج به نتایج بهتری دست یابند.
• کاربردهای وسیع: ANN در زمینه‌های مختلفی مانند تشخیص تصاویر، تشخیص گفتار، تشخیص تقلب، پیش‌بینی قیمت‌ها و ... به کار می‌رود.
📊 چرا ANN اهمیت دارد؟
این شبکه‌ها توانایی بالایی در شبیه‌سازی فرآیندهای پیچیده مغز و حل مسائل پیچیده دارند. با استفاده از ANN، سیستم‌های هوشمند می‌توانند الگوهایی را که برای انسان‌ها قابل شناسایی نیست، بیابند.
🚀 کاربردهای ANN در زندگی روزمره:
• تشخیص تصاویر پزشکی: ANN در تشخیص بیماری‌هایی مانند سرطان یا بیماری‌های قلبی از روی تصاویر پزشکی کمک می‌کند.
• سیستم‌های پیش‌بینی: از ANN برای پیش‌بینی رفتار مشتریان، بورس و بازارهای مالی استفاده می‌شود.
• دستیارهای صوتی: شبکه‌های عصبی در تشخیص و پردازش دستورات صوتی به کار می‌روند.
💡 نتیجه‌گیری: شبکه‌های عصبی مصنوعی نه تنها به پیشرفت هوش مصنوعی کمک کرده‌اند، بلکه در بسیاری از صنعت‌ها و حوزه‌های علمی توانسته‌اند انقلابی ایجاد کنند.
🔗 شما چه استفاده‌هایی از شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌شناسید؟

لیست خدمات
👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services
کانال تلگرامی
📱 @learn_Tech_AI
#هوش_مصنوعی #شبکه_عصبی_مصنوعی #یادگیری_ماشین #یادگیری_عمیق #ANN #یادگیری_ماشین_عمیق #داده_کاوی #هوش_داده

چطور می‌توانیم به آینده دیجیتال خود شکل دهیم؟
🔮 آینده دیجیتال: چگونه به آن نزدیک‌تر شویم؟
با پیشرفت تکنولوژی، ما به سرعت در حال حرکت به سمت یک دنیای دیجیتال هستیم. دستگاه‌های هوشمند، فضای ابری و هوش مصنوعی در حال تبدیل شدن به بخش‌های جدا نشدنی از زندگی ما هستند.
💡 چطور می‌توانیم از این تحولات بهره‌برداری کنیم؟
• یادگیری و آگاهی از تکنولوژی‌های نوین
• امنیت دیجیتال را در اولویت قرار دادن
• پیش‌بینی روندهای آینده

چه اقداماتی برای آماده‌سازی خود برای آینده دیجیتال انجام داده‌اید؟

لیست خدمات
👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services

کانال تلگرامی
📱 @learn_Tech_AI

#آینده_دیجیتال #تکنولوژی #نوآوری #امنیت_دیجیتال

📌 شبکه‌های عصبی مصنوعی در پزشکی 🧠🏥
یکی از قدرتمندترین الگوریتم‌های هوش مصنوعی در پزشکی، شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks) هستن. این مدل‌ها از ساختار مغز انسان الهام گرفتن و برای تحلیل داده‌های پیچیده فوق‌العاده‌ان.
🧠 شبکه عصبی چطور کار می‌کنه؟
شبکه از چند لایه تشکیل شده:
لایه ورودی (اطلاعات بیمار)
لایه‌های پنهان (تحلیل و پردازش)
لایه خروجی (نتیجه تشخیص یا پیش‌بینی)
هرچه داده پیچیده‌تر باشه، شبکه‌های عمیق‌تر (Deep Learning) عملکرد بهتری دارن.
🩻 ۱️⃣ تشخیص از روی تصاویر پزشکی
مدل‌های عمیق مثل شبکه‌های کانولوشنی (CNN) برای تحلیل:
عکس‌های رادیولوژی
سی‌تی‌اسکن
MRI
تصاویر پاتولوژی
استفاده میشن و حتی در بعضی موارد دقتی نزدیک به متخصصین رادیولوژی دارن.
📍 کاربرد مهم: تشخیص سرطان ریه، سرطان سینه و تومور مغزی.
❤️ ۲️⃣ پیش‌بینی بیماری‌های قلبی
با تحلیل همزمان ده‌ها پارامتر (فشار خون، ضربان قلب، آزمایش‌ها و...) می‌تونن ریسک بیماری رو تخمین بزنن.
🧬 ۳️⃣ پزشکی شخصی‌سازی‌شده
در تحلیل داده‌های ژنتیکی برای:
پیش‌بینی پاسخ به درمان
انتخاب داروی مناسب
تعیین دوز بهینه
استفاده میشن.
🤖 ۴️⃣ سیستم‌های هوشمند بیمارستانی
پیش‌بینی بستری مجدد
مدیریت ICU
تحلیل داده‌های بیماران در لحظه
✅ مزایا
✔️ دقت بسیار بالا
✔️ مناسب برای داده‌های حجیم و پیچیده
✔️ عالی در تحلیل تصویر و سیگنال‌های پزشکی
⚠️ معایب
❌ نیاز به داده زیاد
❌ نیاز به قدرت پردازشی بالا
❌ تفسیرپذیری کمتر نسبت به مدل‌های ساده‌تر
✨ جمع‌بندی: اگر KNN و درخت تصمیم رو ابزارهای ساده بدونیم، شبکه‌های عصبی مثل یک متخصص فوق‌پیشرفته با قدرت تحلیل بالا هستن که برای مسائل پیچیده پزشکی استفاده میشن.


لیست خدمات
👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services

کانال تلگرامی
📱 @learn_Tech_AI

#خبر_هوش_مصنوعی
#هوش_مصنوعی_در_پزشکی
#MachineLearning
#فعالیت_پژوهشی

سهام OpenAI درجا می‌زند؛ ۶۰۰ میلیون دلار بدون خریدار در بازار
سرمایه‌گذاران در تلاش‌اند حدود ۶۰۰ میلیون دلار از سهام OpenAI را در بازارهای ثانویه بفروشند، اما با مشکل مواجه شده‌اند. به گفته Next Round Capital، معاملاتی که قبلاً ظرف چند روز انجام می‌شد، حالا بدون تقاضا باقی مانده‌اند.
در همین حال، پلتفرم‌هایی مانند Augment و Hiive از تقاضای بی‌سابقه برای سهام Anthropic خبر می‌دهند. فاصله بین ارزش‌گذاری ۸۵۲ میلیارد دلاری OpenAI و ۳۸۰ میلیارد دلاری Anthropic باعث شده خریداران به سمت سهام Anthropic متمایل شوند.
بانک‌هایی از جمله Morgan Stanley و Goldman Sachs شروع به عرضه سهام OpenAI به مشتریان خود بدون دریافت کارمزد (carry fee) کرده‌اند. با این حال، Goldman Sachs همچنان برای معاملات Anthropic کارمزدی در حدود ۱۵ تا ۲۰ درصد دریافت می‌کند.

لیست خدمات
👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services

کانال تلگرامی
📱 @learn_Tech_AI

💰 «خالق AlphaGo» یک استارتاپ هوش مصنوعی ۱.۱ میلیارد دلاری برای ساخت «ابرآموزندگان» راه‌اندازی کرد
دیوید سیلور، که رهبری پروژه AlphaGo را در DeepMind بر عهده داشت، استارتاپی به نام Ineffable Intelligence را با ۱.۱ میلیارد دلار سرمایه اولیه و ارزش‌گذاری ۵.۱ میلیارد دلار تأسیس کرده است.
این شرکت بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) تمرکز دارد؛ روشی که در آن هوش مصنوعی از طریق آزمون و خطا یاد می‌گیرد.
هدف این است که سیستم‌هایی ساخته شوند که به جای تکیه بر داده‌های انسانی (مثل مدل‌های زبانی بزرگ)، خودشان توانایی‌ها و مهارت‌هایشان را توسعه دهند.
سیلور معتقد است هوش مصنوعی فعلی بیش از حد به دانش انسانی وابسته است و همین موضوع پیشرفت را محدود می‌کند. به نظر او، آموزش عامل‌ها در محیط‌های شبیه‌سازی‌شده می‌تواند باعث شود آن‌ها مستقیماً از تعامل یاد بگیرند و راه‌حل‌های جدید را خودشان کشف کنند.

لیست خدمات
👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services

کانال تلگرامی
📱 @learn_Tech_AI

ما در حوزه جذب سرمایه‌گذار و توسعه پروژه‌های نوآورانه فعالیت می‌کنیم.

اگر ایده‌ای دارید که به ثبت بین‌المللی رسیده و پشتوانه پژوهشی و تحقیقاتی دارد، می‌توانید جهت بررسی امکان جذب سرمایه‌گذار و ارزیابی شرایط همکاری، با ما در ارتباط باشید.

با هدف حمایت از ایده‌های ارزشمند و تبدیل آن‌ها به پروژه‌های قابل اجرا در سطح بین‌المللی آماده همکاری هستیم.


لیست خدمات
👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services

کانال تلگرامی
📱 @learn_Tech_AI

ارزش‌گذاری Anthropic به ۱ تریلیون دلار رسید

سهام Anthropic در بازار ثانویه به ارزش‌گذاری ۱ تریلیون دلار رسید و طبق گزارش Forge Global، از ارزش ۸۸۰ میلیارد دلاری OpenAI فراتر رفت.

این رشد پس از قرارداد Mythos و تنش‌های مرتبط با پنتاگون رخ داده که باعث افزایش تقاضا برای سهام Anthropic شده است.

ارزش این شرکت از ۳۸۰ میلیارد دلار در ماه فوریه به ۱ تریلیون دلار افزایش یافته که نشان‌دهنده علاقه قوی سرمایه‌گذاران است.

لیست خدمات
👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services

کانال تلگرامی
📱 @learn_Tech_AI

https://shorturl.at/DvQhZ

لیست خدمات
👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services

کانال تلگرامی
📱 @learn_Tech_AI

جذب مشارکت‌کننده در اجرای طرح‌های پژوهشی–تحقیقاتی در حوزه‌های علوم اعصاب (نوروساینس)، تناسب اندام و تغذیه

در این طرح‌ها، تمرکز بر توسعه ایده‌های نوآورانه و تبدیل آن‌ها به دستاوردهای علمی و تجاری ارزشمند است. خروجی هر پروژه شامل:

ثبت اختراع در سطح بین‌المللی

انتشار مقالات علمی معتبر (ISI)

تبدیل ایده به محصول کاربردی

تجاری‌سازی از طریق فروش محصول یا واگذاری سهام

مزایای همکاری در این طرح‌ها:

ایجاد رزومه علمی و پژوهشی قوی در سطح بین‌المللی

افزایش شانس دریافت پذیرش تحصیلی یا فرصت‌های شغلی در خارج از کشور

امکان تسهیل مسیر مهاجرت از طریق دستاوردهای علمی و ثبت اختراع

مشارکت در پروژه‌های نوآورانه با پتانسیل درآمدزایی بالا

کسب تجربه عملی در تبدیل ایده به محصول و ورود به بازار

شبکه‌سازی با پژوهشگران و متخصصان داخلی و بین‌المللی

این فرصت، بستری حرفه‌ای برای افراد مستعد و علاقه‌مند فراهم می‌کند تا در مسیر تولید علم، نوآوری و خلق ارزش اقتصادی نقش‌آفرینی کنند.

لیست خدمات
👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services

کانال تلگرامی
📱 @learn_Tech_AI

🤖 شرکت Figure AI اعلام کرده کارخانه BotQ آن‌ها حالا هر ۹۰ دقیقه یک ربات انسان‌نما تولید می‌کند.

این شرکت قصد دارد امسال حدود ۱۰۰٬۰۰۰ واحد تولید کند؛ رقمی که با تولید خودرو در سطح متوسط قابل مقایسه است.

هدف بلندمدت آن‌ها افزایش تولید به ۱ میلیون ربات در سال است.

این ربات‌ها هنوز به‌صورت عمومی برای فروش عرضه نشده‌اند.

لیست خدمات
👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services

کانال تلگرامی
📱 @learn_Tech_AI