هوش مصنوعی در معماری

کاربرد هوش مصنوعی در معماری – هر آنچه باید بدانید

حتما شما هم به خوبی می دانید که این روزها بیشتر کار انسان ها توسط جدیدترین کامپیوترها با هوش بالا انجام می شود. همه شما باید با این واقعیت آشنا باشید که چگونه هوش مصنوعی در حال تغییر صنایعی مانند پزشکی، خودرو، و تولید است. خوب، در مورد معماری چطور؟ مسئله اصلی در مورد این واقعیت است که این روبات های با فناوری پیشرفته در واقع جایگزین خالق خواهند شد؟

اگر چه این رایانه‌ های با فناوری پیشرفته در برخی ایده‌ ها به اندازه کافی خوب نیستند و برای آن باید به هوش انسانی تکیه کنید. با این حال، از اینها می توان برای صرفه جویی در زمان با انجام برخی کارهای وقت گیر استفاده کرد و می توانیم از آن زمان در ایجاد برخی طرح های دیگر استفاده کنیم. هوش مصنوعی یک سیستم مکانیکی با تکنولوژی بالا است که می‌تواند هر کاری را انجام دهد اما به تلاش‌ های انسانی مانند تفسیر بصری یا طراحی و غیره نیاز دارد. AI با تجزیه و تحلیل داده‌ ها بهترین نتایج ممکن را به دست می‌ دهد و به این ترتیب می‌ تواند در معماری برتر باشد.

کاربرد هوش مصنوعی در معماری

معماران معمولاً هنگام ایجاد طرح‌ های جدید، طرح‌ های گذشته و داده‌ های تهیه‌ شده در طول ساخت ساختمان را بررسی می‌ کنند. به جای صرف زمان و انرژی زیاد برای ایجاد چیزی جدید، ادعا می شود که یک کامپیوتر قادر به تجزیه و تحلیل داده ها در مدت زمان کوتاهی خواهد بود و بر این اساس توصیه هایی را ارائه می دهد. با این کار، یک معمار قادر به انجام آزمایش و تحقیق به طور همزمان و حتی گاهی بدون قلم و کاغذ خواهد بود. به نظر می رسد که این امر منجر به بازگشت سازمان ها یا مشتریان به رایانه برای طرح های اصلی و ساخت و ساز می شود. با این حال، ارزش معماران و تلاش های انسان برای تجزیه و تحلیل یک مشکل و یافتن راه حل های عالی همیشه بدون چالش باقی می ماند.

کاربرد هوش مصنوعی در معماری

هوش مصنوعی به معماران ساختمان چه کمکی خواهد کرد؟

معماری پارامتریک و هوش مصنوعی

معماری پارامتریک یک سلاح پنهان است که به معمار اجازه می دهد تا پارامترهای خاصی را برای ایجاد انواع طرح های خروجی تغییر دهد و ساختارهایی را ایجاد کند که قبلا تصور نمی شد. این مانند زبان برنامه نویسی یک معمار است. این امکان به یک معمار اجازه می دهد تا یک ساختمان را در نظر بگیرد و آن را به گونه ای تنظیم کند که با برخی نیازهای دیگر مطابقت داشته باشد. چنین فرآیندی به هوش مصنوعی اجازه می دهد تا تلاش یک معمار را کاهش دهد تا معمار بتواند آزادانه درباره ایده های مختلف فکر کند و چیز جدیدی خلق کند.

ساخت و ساز و برنامه ریزی با هوش مصنوعی

ساخت یک ساختمان یک کار یک روزه نیست زیرا نیاز به برنامه ریزی اولیه زیادی دارد. با این حال، گاهی اوقات این پیش برنامه ریزی کافی نیست و برای جلب نظر یک معمار به کمی تلاش بیشتر نیاز دارید. AI با تجزیه و تحلیل کل داده ها و ایجاد مدل هایی که می تواند در زمان و انرژی معمار بسیار صرفه جویی کند، کار معمار را به طور قابل توجهی آسان می کند. در مجموع، AI را می توان ابزاری برای برآورد جنبه های مختلف در حین ساخت ساختمان نامید. با این حال، وقتی صحبت از بخش ساخت و ساز می شود، هوش مصنوعی می تواند کمک کند تا تلاش های انسان ناچیز شود.

گذاشتن پایه به کمک هوش مصنوعی

ساعت‌ های بی‌ شماری تحقیق در شروع هر پروژه جدید جایی است که AI وارد عمل می‌ شود و با تجزیه و تحلیل داده‌ های جمع‌ آوری شده در میلی‌ ثانیه و توصیه برخی مدل‌ ها، کار را برای معمار آسان می‌ کند تا معمار بتواند بدون استفاده از قلم به طرح مفهومی فکر کند. یا کاغذ درست مانند هنگام ساختن خانه برای یک خانواده، اگر اطلاعات کاملی در مورد نیازهای خانواده دارید، می توانید به سادگی تمام داده های منطقه بندی را با استفاده از هوش مصنوعی جمع آوری کنید و تغییرات طراحی را در مدت زمان کوتاهی ایجاد کنید.

هوش مصنوعی برای ساخت خانه

این عصر مدرنیزاسیون نیازمند طراحی هوشمندانه همه چیز است. درست مانند شهرهای هوشمند، جامعه فناوری پیشرفته امروزی نیازمند خانه های هوشمند است. با این حال، اکنون معماران مجبور نیستند در مورد چگونگی استفاده از هوش مصنوعی برای ایجاد طرح‌ های خانه صرفاً زحمت بکشند، بلکه باید نگران این باشند که تجربه کاربر ارزش پرداخت را داشته باشد.

هوش مصنوعی در معماری و شهرهای هوشمند

هوش مصنوعی و طراحی شهر

ظاهر امروز شهر شما در زمان آینده بسیار متفاوت خواهد بود. چالش برانگیزترین کار برای یک معمار برنامه ریزی شهری است که نیاز به برنامه ریزی دقیق زیادی دارد. با این حال، وظیفه اصلی این است که تمام جنبه های ممکن را تجزیه و تحلیل کنیم و بفهمیم که یک شهر چگونه جریان خواهد داشت و جمعیت در سال های آینده چگونه خواهد بود و در نهایت همه این عوامل تنها یک چیز را نشان می دهد، یعنی معماران آینده تلاش کمتری در زمینه طراحی و برآوردن تمام نیازهای کاربر با کمک AI خواهند کرد!

معمار هوش مصنوعی را با معماری در هوش مصنوعی قاطی نکنید!

یک معمار هوش مصنوعی دقیقا چه کاری انجام می دهد؟

یک معمار هوش مصنوعی می تواند حقوق قابل توجهی داشته باشد. اما شغل آنها دقیقاً چه چیزی را شامل می شود؟ سال گذشته، تحقیقات به ما نشان داد که یک معمار هوش مصنوعی به یکی از داغ ترین مشاغل سال تبدیل خواهد شد و به نظر می رسد تقاضا کاهش نمی یابد.  معماری فناوری اطلاعات بخش مهمی از صنعت فناوری است. این تضمین می‌کند که راه‌ حل‌ ها نیازمندی‌ های فعلی را برآورده می‌ کنند و می‌ توانند برای حمایت از نیازهای آینده بدون اختلال زیاد تکامل یابند.

معماری هوش مصنوعی بر اساس همین ایده برای مقابله با پیچیدگی های تجزیه و تحلیل و AI است. یک معمار هوش مصنوعی باید در مورد اطلاعات و زیرساخت هایی که در آن کار می کند و همچنین چشم انداز فناوری فعلی را بداند تا بتواند معماری بسازد که هم اکنون و هم در آینده کار کند و سازگار باشد. وقتی سطح تخصص، دانش ضمنی و مهارت های نرم لازم برای معمار بودن هوش مصنوعی را در نظر می گیرید، تعجبی نخواهد داشت که آنها حقوق بالایی دارند. در واقع، دستمزد سالانه یک معمار هوش مصنوعی می تواند بسیار بالاتر از 100000 دلار باشد!

مسئولیت های معمار هوش مصنوعی

از یک معمار هوش مصنوعی انتظار می رود که راه حل های ملموسی را برای مشتریانی که با آنها کار می کنند ارائه دهد و همچنین قادر به ایجاد و حفظ معماری با استفاده از چارچوب های فناوری پیشرو AI باشد. آنها باید نیازهای مشتری را درک کنند و بتوانند آنها را به راه حل های تجاری تبدیل کنند که می توانند پیاده سازی کنند. بنابراین، نقش یک معمار هوش مصنوعی برای هر رشته هوش مصنوعی یا یادگیری ماشینی در یک تجارت حیاتی است.

معمار هوش مصنوعی مانند دانشمند ارشد داده است که برای اجرای راه حل ها برنامه ریزی می کند، فناوری های مناسب را انتخاب می کند و تکامل معماری را با تغییر نیازهای مشتریان ارزیابی می کند. معماران هوش مصنوعی باید داده ها را تجزیه و تحلیل کنند تا از تصمیمات خود مطلع شوند. برای اینکه بتوانند این کار را به درستی انجام دهند، باید درک عمیقی از برنامه های کاربردی هوش مصنوعی و همچنین زیرساخت خاصی که با آن کار می کنند داشته باشند.

آنها همچنین باید معماری را بر اساس محدودیت ها، الزامات متناقض و هر محدودیت دیگری که ممکن است با آن مواجه شوند مدیریت کنند. همه اینها قضاوت های بسیار خاصی هستند که فقط ارشدترین متخصصان AI با تخصص مناسب می توانند انجام دهند. به منظور انتخاب فناوری مناسب برای یک پروژه خاص، یک معمار هوش مصنوعی باید دانش گسترده ای از ابزارها و فناوری های صنعت هوش مصنوعی داشته باشد، و با روندهای تکنولوژی به سرعت در حال تحول به روز بماند.

مهارت های مورد نیاز برای معمار هوش مصنوعی

معماری هوش مصنوعی

اول از همه، هر شغل معمار هوش مصنوعی مستلزم چندین سال تجربه کاری مرتبط است، از پنج تا بیش از 10 سال تجربه. بسیاری از شما انتظار دارند که حداقل مدرک کارشناسی ارشد در علوم کامپیوتر، علوم داده یا یک رشته مرتبط با AI داشته باشید. از شما انتظار می رود که دانش پیشرفته ای در مورد تعدادی از زبان های برنامه نویسی داشته باشید، با برخی از نقش ها برای تسلط بر زبان های خاصی مانند پایتون.

شما به یک سابقه ثابت در پیاده سازی راه حل های یادگیری ماشینی، توسعه در چندین زبان و تجزیه و تحلیل آماری نیاز دارید. همچنین باید با بسیاری از رویکردهای دیگر که در کاربردهای عملی یادگیری ماشین استفاده می شوند، آشنا باشید. بیشتر نقش‌ های معمار هوش مصنوعی نیازمند مهارت‌ های عالی تحلیلی، مدیریت پروژه، حل مسئله و ارتباطات است. اساساً، یک معمار هوش مصنوعی یکی از ارشدترین نقش‌ ها در این زمینه است که مسئولیت‌ ها و درخواست‌ های رهبری زیادی دارد. بنابراین یکی از تخصصی ترین مشاغلی است که بیش از یک دهه تحصیل، تجربه و آموزش را می طلبد. برای کسانی که در حال بالا رفتن از نردبان شغلی AI هستند، معماران هوش مصنوعی در تقاضای بسیار بالایی هستند و بنابراین می توانند به طور موجهی دستمزدهای بسیار بالایی را دریافت کنند.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی شبیه سازی فرآیندهای هوش انسانی توسط ماشین ها به ویژه سیستم های کامپیوتری است. کاربردهای خاص AI شامل سیستم های خبره، پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار و بینایی ماشین است.

هوش مصنوعی چگونه کار می کند؟

از آنجایی که هیاهوی AI افزایش یافته است، فروشندگان در تلاش برای تبلیغ نحوه استفاده محصولات و خدماتشان از AI هستند. اغلب آنچه آنها به عنوان AI از آن یاد می کنند، به سادگی یکی از اجزای هوش مصنوعی است، مانند یادگیری ماشین. AI به پایه ای از سخت افزار و نرم افزار تخصصی برای نوشتن و آموزش الگوریتم های یادگیری ماشین نیاز دارد. هیچ زبان برنامه نویسی مترادف با AI نیست، اما تعداد کمی از آنها از جمله پایتون، R و جاوا محبوب هستند.

به طور کلی، سیستم‌ های AI با دریافت مقادیر زیادی از داده‌ های آموزشی برچسب‌ گذاری‌ شده، تجزیه و تحلیل داده‌ ها برای همبستگی‌ ها و الگوها، و استفاده از این الگوها برای پیش‌ بینی وضعیت‌ های آینده کار می‌ کنند. به این ترتیب، یک ربات چت که از نمونه‌ هایی از چت‌ های متنی تغذیه می‌ شود، می‌ تواند یاد بگیرد که تبادلات واقعی با افراد ایجاد کند، یا یک ابزار تشخیص تصویر می‌ تواند با مرور میلیون‌ ها مثال، شناسایی و توصیف اشیا در تصاویر را بیاموزد. برنامه نویسی هوش مصنوعی بر سه مهارت شناختی تمرکز دارد: یادگیری، استدلال و اصلاح خود.

فرآیندهای یادگیری این جنبه از برنامه نویسی هوش مصنوعی بر روی دستیابی به داده ها و ایجاد قوانینی برای چگونگی تبدیل داده ها به اطلاعات عملی تمرکز دارد. قوانین، که الگوریتم نامیده می شوند، دستور العمل های گام به گام را برای دستگاه های محاسباتی برای چگونگی تکمیل یک کار خاص ارائه می دهند.

فرآیندهای استدلال این جنبه از برنامه نویسی هوش مصنوعی بر انتخاب الگوریتم مناسب برای رسیدن به یک نتیجه دلخواه متمرکز است. فرآیندهای خود اصلاحی این جنبه از برنامه نویسی هوش مصنوعی الگوریتم به طور مستمر ریز لحن طراحی و اطمینان از آنها ارائه ترین نتایج دقیق امکان پذیر است.

چرا هوش مصنوعی مهم است؟

هوش مصنوعی به این دلیل مهم است که می تواند بینش هایی را در مورد عملیات خود به شرکت ها ارائه دهد که ممکن است قبلاً از آن آگاه نبوده باشند و به این دلیل که در برخی موارد، AI می تواند وظایف را بهتر از انسان ها انجام دهد. به ویژه هنگامی که صحبت از کارهای تکراری و جزئیات محور مانند تجزیه و تحلیل تعداد زیادی از اسناد قانونی برای اطمینان از پر شدن صحیح فیلدهای مربوطه می شود، ابزارهای هوش مصنوعی اغلب کارها را به سرعت و با خطاهای نسبتا کمی تکمیل می کنند.

قبل از موج فعلی هوش مصنوعی، تصور استفاده از نرم افزارهای کامپیوتری برای اتصال مسافران به تاکسی سخت بود، اما امروزه اوبر با انجام این کار به یکی از بزرگترین شرکت های جهان تبدیل شده است. این برنامه از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی پیچیده برای پیش‌ بینی اینکه چه زمانی افراد احتمالاً در مناطق خاصی نیاز به سواری دارند، استفاده می‌کند، که کمک می‌ کند تا رانندگان پیش از نیاز، به طور فعال در جاده‌ ها حرکت کنند.

مزایا و معایب هوش مصنوعی چیست؟

مزایا و معایب هوش مصنوعی چیست؟

شبکه‌ های عصبی مصنوعی و فناوری‌های AI یادگیری عمیق به سرعت در حال تکامل هستند، به این دلیل که هوش مصنوعی مقادیر زیادی از داده‌ ها را بسیار سریع‌ تر پردازش می‌ کند و پیش‌ بینی‌ ها را دقیق‌ تر از آنچه که انسان ممکن است انجام می‌ دهد.

مزایای هوش مصنوعی

  • در مشاغل مرتبط با جزئیات خوب است
  • زمان برای انجام وظایف داده سنگین کاهش می یابد
  • نتایج ثابتی را ارائه می دهد
  • عوامل مجازی مبتنی بر AI همیشه در دسترس هستند

معایب هوش مصنوعی

  • گران است
  • به تخصص فنی عمیق نیاز دارد
  • عرضه محدود از کارگران واجد شرایط برای ساخت ابزار AI
  • عدم توانایی تعمیم از یک کار به کار دیگر

هوش مصنوعی قوی در مقابل هوش مصنوعی ضعیف

هوش مصنوعی را می توان به دو دسته ضعیف یا قوی طبقه بندی کرد. هوش مصنوعی ضعیف، همچنین به عنوان AI باریک شناخته می شود، یک سیستم هوش مصنوعی است که برای انجام یک کار خاص طراحی و آموزش داده شده است. روبات‌ های صنعتی و دستیارهای شخصی مجازی مانند سیری اپل از AI ضعیف استفاده می‌ کنند.

AI قوی، همچنین به عنوان هوش عمومی (AGI) شناخته شده است، که توصیف برنامه نویسی است که می تواند توانایی های شناختی مغز انسان را تکثیر کند. هنگامی که با یک کار نا آشنا مواجه می شود، یک سیستم AI قوی می تواند منطق فازی با استفاده از دانش از یک دامنه و پیدا کردن یک راه حل مستقل استفاده کنید. در تئوری، یک برنامه قوی AI باید قادر به عبور هر دو تست تورینگ و آزمون اتاق چینی باشد.

4 نوع هوش مصنوعی چیست؟

آرند هینتز، استادیار زیست شناسی و علوم کامپیوتری و مهندسی در دانشگاه ایالتی میشیگان، در مقاله ای در سال 2016 توضیح داد که AI را می توان به چهار نوع طبقه بندی کرد، که از سیستم های هوشمند ویژه کار که امروزه به طور گسترده استفاده می شود شروع می شود و به سیستم های حساس پیشرفت می کند که هنوز وجود ندارند. دسته بندی ها به شرح زیر است:

ماشین های راکتیو

این سیستم‌ های هوش مصنوعی حافظه ندارند و مختص وظایف هستند. به عنوان مثال Deep Blue، برنامه شطرنج IBM که گری کاسپاروف را در دهه 1990 شکست داد.

حافظه محدود

این سیستم های AI دارای حافظه هستند، بنابراین می توانند از تجربیات گذشته برای اطلاع رسانی تصمیمات آینده استفاده کنند. برخی از عملکردهای تصمیم گیری در خودروهای خودران به این شکل طراحی شده اند.

نظریه ذهن

نظریه ذهن یک اصطلاح روانشناسی است. وقتی برای AI اعمال می شود، به این معنی است که این سیستم از هوش اجتماعی برای درک احساسات برخوردار است. این نوع AI قادر به استنباط نیات انسان و پیش بینی رفتار خواهد بود، مهارتی ضروری برای سیستم های AI برای تبدیل شدن به اعضای جدایی ناپذیر تیم های انسانی.

خودآگاهی

در این دسته، سیستم‌ های هوش مصنوعی حسی از خود دارند که به آنها آگاهی می‌ دهد. ماشین های دارای خودآگاهی وضعیت فعلی خود را درک می کنند. این نوع AI هنوز وجود ندارد.

نمونه هایی از فناوری هوش مصنوعی چیست و امروزه چگونه از آن استفاده می شود؟

فناوری هوش مصنوعی

AI در انواع مختلف فناوری گنجانده شده است. در اینجا شش نمونه آورده شده است:

اتوماسیون صنعتی

وقتی ابزارهای اتوماسیون صنعتی با فناوری‌ های هوش مصنوعی همراه شوند، می‌ توانند حجم و انواع وظایف انجام‌ شده را افزایش دهند. به عنوان مثال، اتوماسیون فرآیند روباتیک (RPA)، نوعی نرم افزار است که وظایف پردازش داده های تکراری و مبتنی بر قوانین را که به طور سنتی توسط انسان انجام می شود، خودکار می کند. وقتی RPA با یادگیری ماشینی و ابزارهای نوظهور هوش مصنوعی ترکیب شود، می‌ تواند بخش‌ های بزرگ‌ تری از مشاغل سازمانی را خودکار کند و ربات‌ های تاکتیکی RPA را قادر می‌ سازد تا اطلاعات AI را منتقل کنند و به تغییرات فرآیند پاسخ دهند.

فراگیری ماشین

این علم به کار بردن کامپیوتر بدون برنامه نویسی اشاره می کند. یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشینی است که به زبان بسیار ساده می توان آن را خودکارسازی تحلیل های پیش بینی کننده در نظر گرفت. سه نوع الگوریتم یادگیری ماشین وجود دارد:

  • یادگیری تحت نظارت: مجموعه داده‌ ها برچسب‌ گذاری می‌ شوند تا الگوها را بتوان شناسایی کرد و برای برچسب‌ گذاری مجموعه‌ های داده جدید استفاده کرد.
  • یادگیری بدون نظارت: مجموعه داده ها برچسب گذاری نمی شوند و بر اساس شباهت ها یا تفاوت ها مرتب شده اند.
  • یادگیری تقویتی: مجموعه داده‌ها برچسب‌ گذاری نمی‌ شوند، اما پس از انجام یک عمل یا چندین عمل، به سیستم هوش مصنوعی بازخورد داده می‌ شود.

بینایی ماشین

این فناوری به یک ماشین توانایی دیدن می دهد. بینایی ماشین با استفاده از دوربین، تبدیل آنالوگ به دیجیتال و پردازش سیگنال دیجیتال، اطلاعات بصری را ضبط و تجزیه و تحلیل می کند. اغلب با بینایی انسان مقایسه می‌ شود، اما بینایی ماشینی محدود به زیست‌ شناسی نیست و می‌ توان آن را برای دیدن از میان دیوارها برنامه‌ ریزی کرد. در طیف وسیعی از کاربردها از شناسایی امضا تا تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی استفاده می شود. بینایی رایانه‌ ای که بر پردازش تصویر مبتنی بر ماشین متمرکز است، اغلب با بینایی ماشین ترکیب می‌شود.

پردازش زبان طبیعی (NLP)

این پردازش زبان انسان توسط یک برنامه کامپیوتری است. یکی از قدیمی‌ ترین و شناخته‌ شده‌ ترین نمونه‌ های NLP، تشخیص هرزنامه است که به خط موضوع و متن ایمیل نگاه می‌ کند و تصمیم می‌ گیرد که آیا ناخواسته است یا خیر. رویکردهای فعلی NLP مبتنی بر یادگیری ماشینی است. وظایف NLP شامل ترجمه متن، تجزیه و تحلیل احساسات و تشخیص گفتار است.

رباتیک

این رشته مهندسی بر طراحی و ساخت ربات ها تمرکز دارد. ربات ها اغلب برای انجام کارهایی استفاده می شوند که انجام آنها یا انجام مداوم آنها برای انسان دشوار است. به عنوان مثال، ربات ها در خطوط مونتاژ برای تولید خودرو یا توسط ناسا برای جابجایی اجسام بزرگ در فضا استفاده می شوند. محققان همچنین از یادگیری ماشینی برای ساخت ربات هایی استفاده می کنند که می توانند در محیط های اجتماعی تعامل داشته باشند.

کاربردهای هوش مصنوعی چیست؟

کاربردهای هوش مصنوعی

هوش مصنوعی راه خود را به بازارهای مختلف باز کرده است. در اینجا چند نمونه آورده شده است.

AI در مراقبت های بهداشتی

بزرگترین دستاورد AI بر روی بهبود نتایج بیمار و کاهش هزینه ها است. شرکت‌ ها از یادگیری ماشینی برای تشخیص بهتر و سریع‌ تر نسبت به انسان استفاده می‌ کنند. یکی از شناخته شده ترین فناوری های مراقبت های بهداشتی IBM Watson است. زبان طبیعی را می فهمد و می تواند به سوالاتی که از آن پرسیده می شود پاسخ دهد.

این سیستم داده‌ های بیمار و سایر منابع داده‌ های موجود را استخراج می‌ کند تا فرضیه‌ ای را تشکیل دهد، که سپس با طرح امتیازدهی اطمینان ارائه می‌ کند. سایر برنامه های کاربردی هوش مصنوعی شامل استفاده از دستیاران سلامت مجازی آنلاین و چت بات ها برای کمک به بیماران و مشتریان مراقبت های بهداشتی در یافتن اطلاعات پزشکی، برنامه ریزی قرار ملاقات، درک فرآیند صورت حساب و تکمیل سایر فرآیندهای اداری است. مجموعه ای از فناوری های هوش مصنوعی نیز برای پیش بینی، مبارزه و درک بیماری های همه گیر مانند COVID-19 استفاده می شود.

هوش مصنوعی در تجارت

الگوریتم‌های یادگیری ماشین در حال ادغام در پلت‌ فرم‌ های تجزیه و تحلیل و مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) هستند تا اطلاعاتی را در مورد نحوه ارائه خدمات بهتر به مشتریان کشف کنند. چت بات ها برای ارائه خدمات فوری به مشتریان در وب سایت ها گنجانده شده اند. اتوماسیون موقعیت های شغلی نیز به موضوعی در میان دانشگاه یان و تحلیلگران فناوری اطلاعات تبدیل شده است.

هوش مصنوعی در آموزش

AI می تواند نمره دهی را خودکار کند و به مربیان زمان بیشتری بدهد. می تواند دانش آموزان را ارزیابی کند و با نیازهای آنها سازگار شود و به آنها کمک کند تا با سرعت خودشان کار کنند. آموزگاران AI می‌ توانند حمایت بیشتری از دانش‌ آموزان ارائه دهند و از ماندن آنها در مسیر مطمئن شوند و می تواند مکان و نحوه یادگیری دانش آموزان را تغییر دهند، شاید حتی جایگزین برخی از معلمان شوند.

هوش مصنوعی در امور مالی

AI در برنامه های مالی شخصی، مانند Intuit Mint یا TurboTax، مؤسسات مالی را مختل می کند. برنامه هایی مانند اینها داده های شخصی را جمع آوری می کنند و مشاوره مالی ارائه می دهند. برنامه های دیگری مانند IBM Watson در فرآیند خرید خانه به کار گرفته شده است. امروزه نرم افزار AI بیشترین معاملات را در وال استریت انجام می دهد.

مقالات مرتبط
کاربرد هوش مصنوعی در ایران، هر آنچه که باید از این حوزه بدانید
هوش مصنوعی چیست؟مزایا، معایب و کاربردها
اینترنت اشیا و خودرو های برقی – کاربرد ها و چالش ها
کاربرد ماشین لرنینگ(ML) در صنعت تولید

فهرست مطالب

اشتراک گذاری :

اشتراک گذاری در facebook
اشتراک گذاری در twitter
اشتراک گذاری در linkedin
اشتراک گذاری در whatsapp
اشتراک گذاری در telegram
اشتراک گذاری در email

3 پاسخ

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.