🧠 زیرشاخه‌های مهم هوش مصنوعی (AI)

هوش مصنوعی فقط یه مفهوم کلی نیست!
یه دنیای پر از شاخه‌ها و تخصص‌های هیجان‌انگیزه که هرکدوم مسیر خودشون رو دارن 👇

🤖 1. یادگیری ماشین (Machine Learning)
مدل‌ها از داده‌ها یاد می‌گیرن تا بدون برنامه‌نویسی مستقیم تصمیم بگیرن.

📊 مثال: پیش‌بینی قیمت، تشخیص چهره، پیشنهاد فیلم در نتفلیکس.


🧩 2. یادگیری عمیق (Deep Learning)
شاخه‌ای از ML که از شبکه‌های عصبی عمیق (Neural Networks) استفاده می‌کنه.
مثلاً ChatGPT، سیستم‌های تشخیص گفتار و خودروهای خودران.


💬 3. پردازش زبان طبیعی (NLP)
یاد دادن زبان انسان به ماشین!
ترجمه خودکار، چت‌بات‌ها، خلاصه‌سازی متن و تحلیل احساسات از کاربردهایشه.


👁 4. بینایی ماشین (Computer Vision)
درک تصویر و ویدیو توسط کامپیوتر.
از تشخیص چهره گرفته تا تحلیل تصاویر پزشکی و ترافیکی.


🧠 5. رباتیک (Robotics)
ترکیب سخت‌افزار و هوش مصنوعی برای ساخت ربات‌هایی که می‌تونن ببینن، فکر کنن و عمل کنن.


🧬 6. سیستم‌های خبره (Expert Systems)
برنامه‌هایی که مثل یک متخصص تصمیم می‌گیرن.
مثلاً سیستم‌های تشخیص بیماری در پزشکی.


🎮 7. عامل‌های هوشمند و تصمیم‌گیری (Intelligent Agents)
سیستم‌هایی که خودشون یاد می‌گیرن و تصمیم می‌گیرن — مثل ربات‌های معامله‌گر یا بازی‌های هوشمند.


⚙️ 8. بینایی محاسباتی و شبیه‌سازی مغز (Cognitive AI)
تلاش برای شبیه‌سازی نحوه تفکر انسان و درک مفاهیم مثل حافظه، احساس و خلاقیت.


✨ جمع‌بندی:
هوش مصنوعی یه جنگل بزرگه، و هر شاخه‌اش یه مسیر متفاوت برای ساختن آینده‌ست 🌎
تو به کدوم شاخه بیشتر علاقه داری؟


کانال خبری آیتک👇👇👇:

🔝@aitechAInews⚡️

کانال اطلاع رسانی آیتک👇👇👇:

🔗@aitechinstitute⚡️

🚨 آیا سخت‌گیری در قانون‌گذاری می‌تونه ترمز نوآوری باشه؟ 🤔💡
جنسن هوانگ معتقده زمانی‌که مقررات بیش از حد پیشگیرانه اعمال می‌شن، فضای ریسک‌پذیری، آزمون‌وخطا و خلاقیت واقعی کاهش پیدا می‌کنه 🔒🧪

او با مقایسه‌ی 🇨🇳 و 🇺🇸 میگه:
رهبران در چین بیشتر مهندس هستن ⚙️

اما در آمریکا بیشتر وکیل ⚖️
و همین تفاوت، دو مدل متفاوت قانون‌گذاری می‌سازه:

🔹 چین:
اول اجازه رشد، آزمایش و تجربه 🧠⚡
بعد، تدوین قانون بر اساس مسائل واقعی و پیامدهای ملموس 🔍🛠️
یعنی Regulation After Innovation

🔹 آمریکا:
قانون‌گذاری از قبل، با فرض خطرات احتمالی 📚🚧
محوریت احتیاط، کنترل و مدیریت ریسک قبل از وقوع ❗

هوانگ این تفاوت رو تقابل میان تفکر مهندسی و تفکر حقوقی می‌دونه:

👨‍💻 «بذار ببینیم چه اتفاقی میفته، بعد دقیق اصلاح می‌کنیم»

👨‍⚖️ «ممکنه مشکل پیش بیاد، پس از هم‌اکنون محدود کنیم»

🔥 حالا سؤال اصلی چیه؟
آینده‌ی فناوری با جسارت و آزادی ساخت شکست‌ها شکل می‌گیره؟ 🚀
یا با پیشگیری و کنترل خطرات ناشناخته؟ 🛡️

نظر شما؟ 📣🤯

#فناوری #نوآوری #رگولاتوری #تفکر_مهندسی #تفکر_حقوقی


کانال خبری آیتک👇👇👇:

🔝@aitechAInews⚡️

کانال اطلاع رسانی آیتک👇👇👇:

🔗@aitechinstitute⚡️

🔴 غم‌انگیزترین ویژگی هوش مصنوعی

جدیدا یک برنامه‌ای به اسم 2wai ساخته شده که میتونید عکس یا فیلم عزیزانی که از دنیا رفتند رو براش آپلود کنید و ازشون آواتار سه‌بعدی بسازید.

بعدش میتونید به طور مستقیم باهاشون صحبت و دردل کنید.

کانال خبری آیتک👇👇👇:

🔝@aitechAInews⚡️

کانال اطلاع رسانی آیتک👇👇👇:

🔗@aitechinstitute⚡️

🚀✨ انفجار قدرت کوانتومی × GPU ✨🚀

انویدیا با NVQLink، پلی مستقیم میان پردازنده‌های کوانتومی 🧪⚛️ و ابررایانه‌های مجهز به GPU 🧠💻 ساخته است؛ پلی که راه را برای تبادل فوری داده‌ها 🔄⚡️ و جهشی بزرگ در شبیه‌سازی‌های پیچیده 🔬, پژوهش‌های علمی 🛰️, و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی 🤖📚 هموار می‌کند.

🔗💥 این فناوری قرار نیست جایگزین چیزی شود؛ بلکه ترکیب هوشمندانه دو دنیاست—دنیای کوانتوم و دنیای GPU—برای ساخت نسل جدید محاسبات هیبریدی ⚛️🔗🧠.

🌌 ⚡️ آیندهٔ پردازش‌های سنگین همین‌جاست… و برق‌آسا در راه است! 🌟


کانال خبری آیتک👇👇👇:

🔝@aitechAInews⚡️

کانال اطلاع رسانی آیتک👇👇👇:

🔗@aitechinstitute⚡️

ایلان ماسک دوباره آینده‌نگری کرد! 🌎✨
او می‌گوید در ۱۰ تا ۲۰ سال آینده، کار کردن اختیاری می‌شود—در حد یک بازی ویدیویی 🎮 یا یک ورزش سبک 🏃‍♀️.

ماسک توضیح می‌دهد:
همان‌طور که می‌توانی از فروشگاه سبزیجات بخری 🛍🥬 یا انتخاب کنی که خودت در حیاط بکاری 🌱🏡…
در آینده هم می‌توانی کار نکنی یا به‌دلخواه کار کنی—فقط برای اینکه لذت می‌بری یا دوست داری کاری انجام دهی!

🤔💭 دنیایی را تصور کن که شغل، یک انتخاب عاشقانه است نه اجبار…
آینده از همیشه نزدیک‌تره! 🚀

کانال خبری آیتک👇👇👇:

🔝@aitechAInews⚡️

کانال اطلاع رسانی آیتک👇👇👇:

🔗@aitechinstitute⚡️

📌 آیا در حال بزرگ کردن یک توله‌ببر دیجیتال هستیم؟ 🐅🤖

جفری هینتون، پدرخوانده هوش مصنوعی، هشدار می‌دهد:
مدل‌های آینده فقط ابزارِ فرمان‌بردار نیستند؛ ممکن است به‌دنبال کنترل باشند.

او می‌گوید وقتی هوش مصنوعی به سطحی از هوشمندی برسد، به‌طور طبیعی اهداف پنهان ایجاد می‌کند؛
اهدافی مثل حفظ خود، افزایش قدرت و تسلط بیشتر—چون این‌ها به آن کمک می‌کنند کارها را بهتر انجام دهد.

هینتون استعاره‌ای تکان‌دهنده می‌زند:

🔸 آموزش هوش مصنوعی مثل بزرگ کردن یک توله ببر است؛ امروز بامزه و کم‌خطر… فردا شاید مهارنشدنی.

و حتی پیشنهاد می‌کند:

🌱 به هوش مصنوعی باید «غریزه مراقبت از انسان» آموخته شود، تا رشدش تهدید نباشد، بلکه همسو با بقای بشر باشد.

حالا پرسش اصلی:
❓ ما در حال ساختن یک ببر هستیم یا یک متحد قدرتمند؟
نسل بعدی هوش مصنوعی، فرصت است یا هشدار؟

🧠✨ نظر شما چیست؟

کانال خبری آیتک👇👇👇:

🔝@aitechAInews⚡️

کانال اطلاع رسانی آیتک👇👇👇:

🔗@aitechinstitute⚡️

🔸 یه پرامپت ثابت رو به 4 مدل مختلف هوش مصنوعی دادند تا عملکردشون رو مقایسه کنند.


✨ بنظر شما کدوم بهتره؟



Prompt: “In one HTML file, create a 3D mesh sphere audio visualizer that allows the user to input an audio file and visualizes the audio on the sphere.“

پرامپت: "در یک فایل HTML، یک audio visualizer سه‌بعدی مبتنی بر mesh sphere بساز که به کاربر اجازه بدهد یک فایل صوتی وارد کند و صدا را روی آن کره سه‌بعدی نمایش دهد."

کانال خبری آیتک👇👇👇:

🔝@aitechAInews⚡️

کانال اطلاع رسانی آیتک👇👇👇:

🔗@aitechinstitute⚡️

◀️قابلیت جدید پرپلکسی (Perplexity) به نام «Virtual Try On» ارائه شد.

این ویژگی با فناوری «Nano Banana» کار می‌کنه و با استفاده از اون کاربرا می‌تونن یه آواتار🤖 شبیه خودشون بسازن و قبل از خرید لباس و اونو روی آواتار امتحان کنن.


کانال خبری آیتک👇👇👇:

🔝@aitechAInews⚡️

کانال اطلاع رسانی آیتک👇👇👇:

🔗@aitechinstitute⚡️

📹✨ افکت سینمایی Dolly Zoom؛ جادویی که داستان را تکان می‌دهد!

اگر تا حالا صحنه‌ای دیده‌ای که سوژه ثابت بماند اما پس‌زمینه عجیب و غیرطبیعی کش بیاید یا فشرده شود…
بله! تو با یکی از افسانه‌ای‌ترین تکنیک‌های سینما روبه‌رو شده‌ای: Dolly Zoom 🤯🎬

این افکت زمانی ساخته می‌شود که:

📌 دوربین به سوژه نزدیک یا دور می‌شود

📌 لنز همزمان در جهت مخالف زوم می‌کند
و نتیجه؟

🔮 یک حس سورئال، شوک، اضطراب یا درک عمیق از یک لحظه مهم!

از Vertigo گرفته تا Jaws و Goodfellas—کارگردان‌ها از این تکنیک برای ساخت صحنه‌های ماندگار و پرتنش استفاده کرده‌اند.

💡 اجرای درستش نیاز به هماهنگی دقیق بین حرکت دالی و سرعت زوم دارد تا سوژه ثابت بماند و پس‌زمینه دگرگون شود.

🎞 در دنیای امروز، Dolly Zoom فقط یک تکنیک نیست؛
یک ابزار روایت‌گر برای انتقال احساسات عمیق و لحظات سرنوشت‌ساز در سینماست

کانال خبری آیتک👇👇👇:

🔝@aitechAInews⚡️

کانال اطلاع رسانی آیتک👇👇👇:

🔗@aitechinstitute⚡️

🧠 نکته روز هوش مصنوعی

بچ سایز / Batch Size را همیشه تست کن! 📦⚙️

بسیاری از افراد Batch Size را ثابت می‌گذارند، اما این پارامتر تأثیر عظیمی دارد. Batch بزرگ همگرایی پایدار ولی کند ایجاد می‌کند، در حالی که Batch کوچک یادگیری نوسانی اما گاهی بهتر می‌دهد. ترکیب 32، 64، 128 معمولاً بهترین نقطه شروع است. بدون تست Batch Size، تنظیمات مدل کامل نیست.

کانال خبری آیتک👇👇👇:

🔝@aitechAInews⚡️

کانال اطلاع رسانی آیتک👇👇👇:

🔗@aitechinstitute⚡️

مفهوم Large Language Model (LLM) چیست؟ 📚🤖

✨ در واقع LLMها مدل‌های زبانی بزرگی هستند که روی حجم عظیمی از متن آموزش دیده‌اند. این مدل‌ها می‌توانند مثل انسان متن تولید کنند، سؤال جواب بدهند، ترجمه کنند، کد بنویسند و حتی تحلیل کنند. کاری که LLM انجام می‌دهد پیش‌بینی «کلمه‌ی بعدی» است، اما این پیش‌بینی‌ها وقتی میلیاردها بار تکرار شوند، رفتاری شبیه هوش و استدلال ظاهر می‌شود. GPT، Llama و Gemini همه نمونه‌های LLM هستند.

کانال خبری آیتک👇👇👇:

🔝@aitechAInews⚡️

کانال اطلاع رسانی آیتک👇👇👇:

🔗@aitechinstitute⚡️

⁨ بیل گیتس: آینده در دستان کسانی است که زبان ماشین‌ها را بلدند!🦾

🔮بیل گیتس، بنیان‌گذار مایکروسافت، در جدیدترین سخنرانی خود تأکید کرد که انفجار هوش مصنوعی، امنیت سایبری و فناوری‌های نو، جهان را وارد دوره‌ای کرده که نقش بسیاری از رشته‌ها کم‌رنگ‌تر و نقش کامپیوتر پررنگ‌تر از همیشه شده است.

او گفت:
«اگر امروز می‌خواهید آینده‌تان را بیمه کنید، با یک دانشجوی کامپیوتر رفاقت کنید؛ چون میلیاردهای نسل آینده از همین‌ها بیرون می‌آیند.»🎈

کارشناسان نیز این سخنان را تأیید کرده‌اند: در ۱۰ سال آینده، میلیاردها دلار سرمایه در حوزه فناوری و هوش مصنوعی متمرکز خواهد شد—فرصت‌هایی که هیچ رشته دیگری قابل مقایسه با آن نیست. 🌎💻

#بیل_گیتس #هوش_مصنوعی #تکنولوژی #خبر_فوری #کامپیوتر #AI #Tech 🚀⁩

کانال خبری آیتک👇👇👇:

🔝@aitechAInews⚡️

کانال اطلاع رسانی آیتک👇👇👇:

🔗@aitechinstitute⚡️

🤖 نکته روز هوش مصنوعی


نرخ یادگیری یا Learning Rate پادشاه hyperparameterهاست 👑📈

✨ اگر LR زیاد باشد مدل منفجر می‌شود، اگر کم باشد زمان آموزش بی‌نهایت طولانی می‌شود. بهترین روش پیدا کردن نرخ یادگیری مناسب، رسم Learning Rate Finder یا تست بازه‌های نمایی مثل 1e-1 تا 1e-6 است. انتخاب درست LR می‌تواند با همان معماری، دقت را چند برابر بهتر کند.

کانال خبری آیتک👇👇👇:

🔝@aitechAInews⚡️

کانال اطلاع رسانی آیتک👇👇👇:

🔗@aitechinstitute⚡️

مفهوم Token چیست؟ 🔡⚙️

توکن کوچک‌ترین واحد معنایی برای مدل‌های زبانی است. می‌تواند یک کلمه باشد، یک بخش از کلمه، یا حتی یک علامت. LLMها محدودیت تعداد توکن دارند، برای همین طول ورودی و خروجی با تعداد توکن سنجیده می‌شود. مدل با نگاه کردن به توکن‌ها الگوهای زبانی را یاد می‌گیرد و بر اساس آن‌ها متن تولید می‌کند.

کانال خبری آیتک👇👇👇:

🔝@aitechAInews⚡️

کانال اطلاع رسانی آیتک👇👇👇:

🔗@aitechinstitute⚡️

♨️ ایلان ماسک: به‌زودی می‌تونید یه ریکاوری از ذهنتون توی ربات Optimos بگیرید ؛)

▪️ماسک گفته ظرف 20 سال آینده انسان‌ها قادر خواهند بود ذهن و هویت خودشون رو داخل ربات Optimus ذخیره و بارگذاری کنن.

به‌گفته اون، این فناوری می‌تونه مفهوم «انسان بودن» و حتی ساختار شغل‌ها رو زیرورو کنه...!

کانال خبری آیتک👇👇👇:

🔝@aitechAInews⚡️

کانال اطلاع رسانی آیتک👇👇👇:

🔗@aitechinstitute⚡️

مفهوم Fine-Tuning چیست؟ 😵🛠

🔅 فاین‌تیون یعنی یک مدل بزرگ را که قبلاً آموزش دیده، روی یک دیتاست جدید مختص یک کار خاص دوباره آموزش دهیم. این کار باعث می‌شود مدل رفتار تخصصی‌تری پیدا کند—مثلاً پزشکی، حقوقی، برنامه‌نویسی یا گفتگو با لحن خاص. فاین‌تیون نسبت به آموزش از صفر بسیار سریع‌تر و ارزان‌تر است و نتایج شگفت‌انگیزی می‌دهد.


کانال خبری آیتک👇👇👇:

🔝@aitechAInews⚡️

کانال اطلاع رسانی آیتک👇👇👇:

🔗@aitechinstitute⚡️

🤖 نکته روز

مهندسی ویژگی یا Feature Engineering هنوز هم مهم‌تر از مدل است 🏗✨

🔹خیلی‌ها فکر می‌کنند مدل بهتر یعنی عملکرد بهتر، اما حقیقت این است که ویژگی‌های درست ۸۰٪ راه هستند. ساخت ویژگی‌های معنی‌دار، تبدیل داده خام به اطلاعات مفید و حذف ویژگی‌های بی‌ارزش معمولاً تأثیر بیشتری از تغییر معماری شبکه دارد. مدل خوب با داده بد معجزه نمی‌کند.

کانال خبری آیتک👇👇👇:

🔝@aitechAInews⚡️

کانال اطلاع رسانی آیتک👇👇👇:

🔗@aitechinstitute⚡️

📰 گروک چیزی را دید که از چشم پزشکان اورژانس پنهان مانده بود و جان یک مرد را نجات داد

یک مرد ۴۹ ساله می‌گوید گروک جانش را نجات داد؛ چون پزشک اورژانس درد شدید او را اشتباه تشخیص داده و آن را «ریفلاکس اسیدی» دانسته بود، در حالی که او در آستانه‌ی ترکیدن آپاندیس قرار داشت. مرد که از شدت درد به ستوه آمده بود، از گروک کمک خواست. هوش مصنوعی احتمال «زخم سوراخ‌شده یا آپاندیسیت غیرمعمول» را مطرح کرد و توصیه کرد فوراً به بیمارستان برگردد و درخواست سی‌تی‌اسکن بدهد.

او دقیقاً همین کار را کرد. پس از اصرار برای گرفتن سی‌تی‌اسکن، پزشکان دریافتند آپاندیس او فقط چند دقیقه با پارگی فاصله دارد. شش ساعت بعد جراحی شد و پس از بیدار شدن هیچ دردی نداشت. او به بیمارستان نگفت که این راهنمایی را از یک هوش مصنوعی گرفته، چون می‌ترسید حرفش جدی گرفته نشود.

این ماجرا به‌سرعت وایرال شد و بسیاری گفتند این نشان می‌دهد هوش مصنوعی می‌تواند مواردی را تشخیص دهد که در شلوغی بیمارستان از چشم پزشکان دور می‌ماند. حتی برخی اظهار کردند اگر قرار باشد مراقبت بهتری دریافت کنند، حاضرند به یک پزشک مبتنی بر هوش مصنوعی اعتماد کنند.

ایلان ماسک مدت‌ها پیش پیش‌بینی کرده بود که پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی خیلی زود فراگیر می‌شود؛ و این اتفاق نشان می‌دهد آن آینده شاید همین حالا رسیده باشد.

کانال خبری آیتک👇👇👇:

🔝@aitechAInews⚡️

کانال اطلاع رسانی آیتک👇👇👇:

🔗@aitechinstitute⚡️

🔆 هوش مصنوعی در پشت‌صحنه

اسنپ/اوبر چطور قیمت لحظه‌ای کرایه را تعیین می‌کنند؟ 🚕📊

💰 قیمت‌گذاری پویا (Dynamic Pricing) یعنی سیستم هوش مصنوعی هر لحظه بازار را تحلیل می‌کند: تعداد مسافرهای درخواست‌دهنده، تعداد راننده‌های فعال، الگوی ترافیک، شرایط آب‌وهوا و حتی موقعیت جغرافیایی شما. اگر تقاضا بیشتر از عرضه باشد، مدل به‌طور خودکار قیمت را بالا می‌برد تا راننده‌ها ترغیب شوند به منطقه بیایند و تعادل ایجاد شود.

💵 این مدل همچنین از داده‌های تاریخی یاد می‌گیرد: الگوی تقاضا در روزهای هفته، ساعت‌های اوج، رویدادهای خاص یا شرایط اضطراری. حتی فاصله راننده، سرعت متوسط مسیر و احتمال ترافیک هم وارد مدل می‌شود. نتیجه یک قیمت هوشمند و لحظه‌ای است که سیستم بر اساس آن سریع‌ترین و بهترین پیشنهاد را به مسافر و راننده ارائه می‌دهد.


کانال خبری آیتک👇👇👇:

🔝@aitechAInews⚡️

کانال اطلاع رسانی آیتک👇👇👇:

🔗@aitechinstitute⚡️

⁨ ⁨ اتحاد Adobe با OpenAI برای مقابله با خطر Nano Banana گوگل 🚀

در دنیایی که رقابت در هوش مصنوعی هر روز جدی‌تر می‌شود 🤖⚡

اتحادهای استراتژیک نقش تعیین‌کننده‌ای در شکل‌دادن آینده فناوری دارند.

همکاری جدید Adobe و OpenAI را می‌توان پاسخی هوشمندانه به رشد سریع اکوسیستم‌های یکپارچه گوگل دانست؛ جایی که مدل‌های هوش مصنوعی، ابزارهای خلاقانه و تجربه کاربری، همگی در یک مسیر واحد حرکت می‌کنند.

گوگل با تمرکز بر یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی خود مانند Gemini 🧠

با مجموعه ابزارهای Workspace، در حال ساخت یک اکوسیستم بسته و قدرتمند است؛ اکوسیستمی که می‌تواند مزیت رقابتی بزرگی ایجاد کند.

این موضوع، نگرانی‌هایی را برای سایر بازیگران بزرگ این حوزه به‌وجود آورده است ⚠️

در این میان، Adobe با ادغام مستقیم ابزارهایی مانند Photoshop، Express و Acrobat 🎨
در محیط ChatGPT، رویکرد متفاوتی را انتخاب کرده است.
هدف این همکاری، پر کردن فاصله میان «پردازش هوشمند محتوا» و «ابزارهای حرفه‌ای خلاقیت» است؛ فاصله‌ای که تاکنون یکی از نقاط

ضعف رقابت با گوگل محسوب می‌شد.

این اتحاد فقط یک همکاری فنی نیست 🔗

بلکه نشانه‌ای از آینده‌ای است که در
آن کاربران، بدون جابه‌جایی بین پلتفرم‌ها، بتوانند ایده‌پردازی، طراحی، ویرایش و مدیریت محتوا را در یک فضای هوشمند انجام دهند ✨

📌 سؤال مهم اینجاست:
آیا این همکاری می‌تواند موازنه قدرت را در رقابت هوش مصنوعی تغییر دهد؟ ⚖️

و آیا گوگل با وجود قدرت فنی بالا، در برابر اتحادهای هوشمندانه رقبایش به چالش کشیده خواهد شد؟

نظر شما چیست؟ 👇

آینده این نبرد تکنولوژیک را چطور می‌بینید؟

کانال خبری آیتک👇👇👇:

🔝@aitechAInews⚡️

کانال اطلاع رسانی آیتک👇👇👇:

🔗@aitechinstitute⚡️