آیا می‌دانستید؟

مغز انسان حدود ۸۶ میلیارد نورون دارد، ولی یک شبکه عصبی مصنوعی می‌تونه فقط با چند هزار نورون مصنوعی، کارهایی مثل تشخیص چهره، ترجمه زبان یا حتی خلق نقاشی انجام بده!

این یعنی با الگوریتم‌های یادگیری عمیق، ما داریم سعی می‌کنیم "منطق یادگیری مغز" رو در ماشین‌ها شبیه‌سازی کنیم — البته هنوز خیلی راه مونده!

#دانستنی_علمی #هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #AI_facts #شبکه_عصبی

@misspython3

هوش مصنوعی می‌تونه احساسات رو هم تشخیص بده؟!

بله! با کمک «تحلیل احساسات» (Sentiment Analysis)، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌تونن از روی متن، صدا یا حتی چهره، تشخیص بدن که شما خوشحالید، ناراحتید یا عصبانی!

مثلاً وقتی توی شبکه‌های اجتماعی یه کامنت می‌ذارید، هوش مصنوعی ممکنه بفهمه که لحن شما مثبته یا منفی — حتی بعضی شرکت‌ها از این قابلیت برای خدمات مشتری استفاده می‌کنن!

#هوش_مصنوعی #تحلیل_احساسات #AI #SentimentAnalysis #علم_برای_همه

@misspython

مثال واقعی از Overfitting و Underfitting در تشخیص چهره (Face Recognition)

فرض کن داری یه مدل هوش مصنوعی می‌سازی که قراره چهره‌ی افراد رو برای باز کردن قفل گوشی تشخیص بده.

Underfitting
اگه مدل فقط به رنگ پوست و شکل کلی صورت نگاه کنه و جزئیات مثل فاصله‌ی چشم‌ها یا فرم بینی رو نادیده بگیره، ممکنه دو نفر با ظاهر کلی مشابه رو با هم اشتباه بگیره!
→ نتیجه: مدل نمی‌تونه افراد مختلف رو خوب تشخیص بده. حتی ممکنه قفل گوشی با صورت یکی دیگه هم باز شه! چون مدل خیلی ساده‌ست و الگوهای مهم رو نمی‌گیره.

Overfitting
حالا فرض کن مدل اون‌قدر روی عکس‌های خاص کاربر تمرکز کرده که حتی نور محیط، زاویه صورت و مدل مو رو هم به‌عنوان الگو یاد گرفته!
→ نتیجه: فقط وقتی گوشی رو دقیقاً همون‌طور بگیری که عکس آموزش‌داده‌شده بوده قفل باز می‌شه.
مثلاً اگه یه روز عینک بزنی یا نور اتاق فرق کنه، دیگه نمی‌شناسه‌ت! چون مدل بیش‌ازحد به جزئیات چسبیده.

تعادل مناسب:
یه مدل خوب باید بتونه ویژگی‌های اصلی چهره‌ی هر فرد رو یاد بگیره، اما در برابر تغییراتی مثل نور، زاویه یا مدل مو مقاوم باشه.

@misspython3

چارک‌ها؛ قهرمان‌های گمنام تحلیل داده!

تا حالا شده با یه جدول پر از اعداد خیره بشی و ندونی از کجا شروع کنی؟
اینجاست که چارک‌ها وارد می‌شن و مثل یه ذره‌بین، نگاه دقیق‌تری به ساختار داده‌هامون می‌دن.

چارک اول و سوم دقیقا چه کار می‌کنن؟

اونا به ما نشون می‌دن داده‌ها چطور توی بازه‌ها پخش شدن.

کمک می‌کنن بفهمیم بخش اعظم داده‌هامون حول چه مقادیری جمع شدن.

توی تحلیل نمرات، درآمد، زمان پاسخ‌گویی کاربران، قیمت کالاها و هزار تا چیز دیگه، بهمون نشون می‌دن اکثریت داده‌ها تو چه محدوده‌ای هستن.


مثال کاربردی:
فرض کن تو یه اپلیکیشن سفارش غذا کار می‌کنی. با چارک‌ها می‌تونی بفهمی:

۲۵٪ سریع‌ترین زمان‌های تحویل چقدره (چارک اول)

۲۵٪ کندترین زمان‌ها از کجا شروع می‌شن (چارک سوم)


با این اطلاعات می‌تونی بررسی کنی چرا بعضی سفارش‌ها خیلی دیر می‌رسن یا چرا بعضیا خیلی زود تحویل داده می‌شن.
این یعنی تصمیم‌های بهتر برای بهینه‌سازی عملکرد!

پس اگه دنبال فهم عمیق‌تری از داده‌هاتی، چارک‌ها رو دست‌کم نگیر!
@misspython3

تو ایران از هوش مصنوعی خواستیم با OCR سندهای دست‌نویس رو بخونه، سیستم گفت: «این دست‌خط نیست، هنر انتزاعیه!»😜

@misspython3

جدیدترین اخبار دنیای هوش مصنوعی (اردیبهشت ۱۴۰۴)

1. چین و رقابت جهانی:
شی جین‌پینگ، رئیس‌جمهور چین، بر خودکفایی کامل در توسعه هوش مصنوعی تأکید کرد. چین با هدف رقابت با آمریکا، به شدت در زمینه تراشه‌های پیشرفته و نرم‌افزارهای بومی سرمایه‌گذاری می‌کند.

2. بازار کار زیر سایه‌ی AI:
بررسی‌ها نشان می‌دهد شرکت‌هایی مثل Chevron و JPMorgan، بسیاری از وظایف کارآموزی را به هوش مصنوعی سپرده‌اند. مشاغل ساده با سرعت بیشتری توسط AI جایگزین می‌شوند.

3. محدودیت‌های واقعی AI:
تحقیقات جدید ثابت کرده‌اند که مدل‌های فعلی مثل ChatGPT، فقط الگوها را تقلید می‌کنند و هنوز با "درک واقعی انسانی" فاصله زیادی دارند. دستیابی به هوش عمومی مصنوعی (AGI) همچنان دور از دسترس است.

4. هوش مصنوعی در خدمت قانون‌گذاری:
امارات متحده عربی اعلام کرده با کمک AI فرآیند تدوین قوانین را ۷۰٪ سریع‌تر خواهد کرد. البته نگرانی‌هایی درباره شفافیت تصمیمات ماشینی وجود دارد.

5. صدای مصنوعی استیون فرای:
در جشنواره Hay، از نسخه‌ای کاملاً مصنوعی از صدای استیون فرای در پروژه‌ای تعاملی به نام Vocalize رونمایی می‌شود. این پروژه به بررسی اثرات اخلاقی AI بر صدا و رسانه می‌پردازد.

دنیای AI هر روز سریع‌تر و شگفت‌انگیزتر می‌شود. آماده‌ای آینده را بسازی؟
#MissPython3 #هوش_مصنوعی #اخبار_AI

@misspython3

هوش مصنوعی در ایران: نسخه وطنی😜

تو دنیا وقتی میگن «هوش مصنوعی»، همه یاد ربات‌های سخنگو، ماشین‌های خودران و تشخیص بیماری از روی عطسه میفتن.
ولی تو ایران، وقتی میگیم «هوش مصنوعی»، یعنی:

یه ربات که اول کار میگه: "حالا نمی‌دونم والا، شما بهتر می‌دونید!"

یه چت‌بات که اگه سه بار سوال سخت ازش بپرسی، آخرش میگه: "به پشتیبانی انسانی متصل شوید!"

یا یه سیستم تشخیص چهره که میگه: "خودتی دیگه، چرا الکی میخوای خودتو معرفی کنی؟"

سیستم خودران هم داریم که تا ترافیک سنگین میشه، خودش ماشینو می‌زنه کنار و میگه: «بریم یه چایی بخوریم!»

تازه هوش مصنوعی ایرانی یه قابلیت اضافه داره: می‌تونه درجا قیمت دلار رو حدس بزنه... ولی نه دقیق، با جمله‌ی معروف: "نوسان داره!"


خلاصه، هوش مصنوعی تو ایران، هم باهوشه، هم خاکی، هم همیشه آماده‌ی چایی و گپ‌زدنه!
@misspython3

هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که به ساخت سیستم‌هایی می‌پردازد که می‌توانند وظایفی را انجام دهند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند، مثل یادگیری، استدلال، حل مسئله، درک زبان طبیعی، و بینایی ماشین.
AI به چند دسته اصلی تقسیم می‌شود، از جمله:

یادگیری ماشین (Machine Learning): الگوریتم‌هایی که با تحلیل داده‌ها، الگوها را یاد می‌گیرند و بر اساس آن تصمیم‌گیری می‌کنند، بدون این‌که برنامه‌ریزی صریح شده باشند.

یادگیری عمیق (Deep Learning): زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین که از شبکه‌های عصبی چندلایه برای مدل‌سازی داده‌های پیچیده استفاده می‌کند.

پردازش زبان طبیعی (NLP): حوزه‌ای که به تعامل بین کامپیوتر و زبان انسانی می‌پردازد، مثل ترجمه ماشینی یا چت‌بات‌ها.

بینایی ماشین (Computer Vision): به ماشین‌ها توانایی "دیدن" و تفسیر تصاویر و ویدیوها را می‌دهد.


کاربردها:
امروزه AI در زمینه‌های مختلفی مثل پزشکی (تشخیص بیماری)، خودروهای خودران، دستیارهای صوتی (مثل Siri و Alexa)، تحلیل مالی، و حتی تولید محتوا به کار می‌رود.

چالش‌ها و فرصت‌ها:
هوش مصنوعی می‌تواند بهره‌وری را افزایش دهد و راه‌حل‌هایی نوآورانه برای مشکلات پیچیده ارائه کند، اما همچنین نگرانی‌هایی درباره حریم خصوصی، سوگیری الگوریتم‌ها و آینده اشتغال ایجاد کرده است.

@misspython3

LSTM
چیست ؟


(مخفف حافظهٔ بلندمدت کوتاه‌مدت) یک نوع خاص از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) است.
این مدل برای پردازش و پیش‌بینی داده‌های ترتیبی مانند متن، صدا یا سری‌های زمانی طراحی شده است و یک مشکل بزرگ RNNهای معمولی را حل می‌کند: مشکل فراموشی طولانی‌مدت.

در شبکه‌های RNN معمولی، زمانی که داده‌های طولانی داریم (مثلاً یک جمله طولانی یا یک ویدئو)، مدل اطلاعات اولیه را به تدریج فراموش می‌کند.
اما LSTM به گونه‌ای طراحی شده است که بتواند اطلاعات مهم را برای مدت طولانی‌تر حفظ کند و ارتباطات دوردست را بهتر مدیریت کند.
کاربردهای واقعی:در ترجمه ماشینی، چت‌بات‌ها، تشخیص احساسات، پیش‌بینی بورس، مدل‌سازی زبان، تولید موسیقی و خیلی جاهای دیگر استفاده می‌شود.


@misspython3

‏ اطلاعاتی که نباید با هوش مصنوعی به اشتراک گذاشته بشن:

1- اطلاعات شناسایی شخصی (PII):
- شماره ملی / شناسنامه / پاسپورت
- شماره تلفن، آدرس دقیق محل سکونت
- ایمیل اصلی و خصوصی (مخصوصاً اگر با رمز عبور همراه باشه)

2- اطلاعات حساب بانکی یا کارت اعتباری
- رمزهای عبور و کدهای احراز هویت
- رمز عبور شبکه‌های اجتماعی، ایمیل، سایت‌ها و غیره
- کدهای تأیید دو مرحله‌ای (OTP)

3- اطلاعات پزشکی و سلامت خصوصی
- نتایج آزمایش‌ها
- اطلاعات دارویی یا تشخیص‌های خاص
- سوابق روان‌درمانی یا بیماری‌های شخصی

4- مسائل محرمانه کاری یا سازمانی
- اسناد داخلی شرکت‌ها
- قراردادها و اطلاعات محرمانه کاری
- فایل‌های مشتریان یا اطلاعات پروژه‌های حساس

5- جزئیات هویتی دیگران بدون اجازه اون‌ها
- نام کامل، عکس، یا اطلاعاتی که به‌راحتی بشه کسی رو شناسایی کرد
- هر چیزی که حریم خصوصی دیگران رو نقض کنه.


@misspython3

اگر فضا و لوکیشن خوبی ندارین
و بیشتر اوقات تو خونه هستین
و می‌خواین عکس بندازین برنامه photoroom رو نصب کنین
یه عکس از خودتون بندازین، بعدش هوش مصنوعی بر اساس رنگ لباستون و رنگ پوستتون بهترین فضا هارو انتخاب می‌کنه و بعد خودتون می‌تونین اندازه عکس رو هم تغییر بدین!
#معرفی_اپلیکیشن

@misspython3

اینفوگرافیکی که نشون میده ابزارهای محبوب هوش مصنوعی، چه داده‌هایی از کاربر رو ذخیره می‌کنند.
هوش مصنوعی Gemini گوگل در مجموع ۲۲ داده از کاربر ذخیره می‌کنه و Grok کمترین تعداد!

@misspython3

استفاده مادر من از هوش مصنوعی😂

@misspython3

کاربردهای واقعی یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) که دنیا رو تغییر دادن

1. بازی‌سازی هوشمند (Game AI):
الگوریتم‌های RL تونستن بازی‌هایی مثل Go، Chess، و Dota2 رو بهتر از انسان بازی کنن! مثلاً الگوریتم AlphaGo شرکت DeepMind تونست قهرمان جهانی بازی Go رو شکست بده!


2. روبات‌های خودیادگیرنده:
در رباتیک، یادگیری تقویتی کمک می‌کنه ربات‌ها بدون برنامه‌ریزی مستقیم، راه‌رفتن، گرفتن اشیا، یا تعادل‌سازی رو از صفر یاد بگیرن — فقط با آزمون و خطا!


3. خودروهای بدون راننده:
سیستم‌های RL برای تصمیم‌گیری لحظه‌ای در رانندگی استفاده می‌شن: مثلاً تصمیم‌گیری در سبقت گرفتن، توقف در چهارراه، یا حفظ فاصله با خودرو جلویی.


4. مدیریت انرژی در ساختمان‌های هوشمند:
RL می‌تونه مصرف انرژی رو در سیستم‌های تهویه، گرمایش و روشنایی بهینه کنه تا هم در مصرف صرفه‌جویی بشه و هم آسایش حفظ بشه.


5. معاملات خودکار در بازار بورس (Trading Bots):
برخی از الگوریتم‌های RL در بازارهای مالی برای یادگیری سیاست‌های خرید و فروش بهینه استفاده می‌شن و می‌تونن از داده‌های تاریخی، رفتار بازار رو تحلیل کنن.


6. بهینه‌سازی درمان در پزشکی شخصی‌سازی‌شده:
در برخی تحقیقات، RL برای تنظیم دوز دارو برای بیماران خاص (مثلاً بیماران دیابتی یا بیماران ICU) به‌کار رفته تا بهینه‌ترین تصمیم درمانی گرفته بشه.
@misspython3

تحول بزرگ با هوش مصنوعی؛ انقلاب دیجیتال وارد مرحله‌ای تازه شد

در حالی که سرعت پیشرفت فناوری در دهه اخیر بی‌سابقه بوده است، کارشناسان حوزه فناوری اعلام کردند که هوش مصنوعی (AI) اکنون به یکی از ارکان اصلی توسعه جهانی تبدیل شده است. این فناوری با توانایی تحلیل داده‌های عظیم، تصمیم‌گیری خودکار و یادگیری مستمر، در حال تغییر ساختار صنایع مختلف از جمله سلامت، آموزش، حمل‌ونقل و بانکداری است.

بر اساس گزارش اخیر مرکز ملی هوش مصنوعی، میزان استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در کسب‌وکارها طی سال گذشته بیش از ۴۵ درصد افزایش داشته و پیش‌بینی می‌شود این روند در سال‌های آینده رشد تصاعدی داشته باشد.

متخصصان تأکید دارند که اگرچه AI فرصت‌های بی‌نظیری برای بهینه‌سازی و نوآوری فراهم می‌کند، اما همزمان نیازمند سیاست‌گذاری دقیق در حوزه اخلاق، حریم خصوصی و امنیت داده‌هاست.
@misspython3

آیا هوش مصنوعی می‌تواند مثل مغز انسان فکر کند؟

هوش مصنوعی (AI) شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که هدف آن ساخت ماشین‌هایی است که بتوانند مثل انسان‌ها فکر کنند، یاد بگیرند و تصمیم بگیرند. یکی از مهم‌ترین شاخه‌های آن، یادگیری ماشین (Machine Learning) است که به سیستم‌ها اجازه می‌دهد از داده‌ها یاد بگیرند بدون اینکه به‌طور صریح برای هر کاری برنامه‌ریزی شوند.

اما آیا واقعاً هوش مصنوعی می‌تواند مثل مغز انسان فکر کند؟ پاسخ کوتاه: نه هنوز!

مغز انسان ترکیبی پیچیده از احساس، تجربه، شهود و استدلال است، در حالی که هوش مصنوعی فعلاً فقط در چارچوب داده‌ها و الگوریتم‌ها عمل می‌کند. البته در برخی حوزه‌ها، مانند تشخیص تصویر، تحلیل داده، یا پردازش زبان، AI می‌تواند حتی بهتر از انسان عمل کند!

پس هوش مصنوعی جای انسان را نمی‌گیرد، بلکه ابزار قدرتمندی برای کمک به ماست.
@misspython3