Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
واهد بود، به خصوص اگر ملاحظات فضائی مهم باشند. صنعت خودرو طی دهه های گذشته استفاده از سیم های کوچکتر را در کاربردهای خاص مورد توجه قرار داده است. بسیاری از تولیدکنندگان شروع به استفاده از آلیاژهای مس مانند مس-منیزیم (CuMg) می کنند که قابل استفاده برای سیم های با قطر کوچکتر و وزن کمتر است و عملکرد رسانایی را بهبود می بخشد. آلیاژهای خاصی مانند مس-منیزیم در حال افزایش استفاده در خودرو، هوا فضا و صنعت دفاعی هستند. با توجه به نیاز به افزایش انتقال صوت با سرعت بالا و سیگنال داده ها، انتظار می رود کیفیت سطح سیم مسی همچنان بهبود یابد. رسیدن به نقاط بهتر و حرکت به سوی نقصهای صفر در هادی های مس، انتظار می رود ادامه یابد. به منظور بهبود شکل پذیری سیم و جلوگیری از کشش بیش از حد سیم در طول عملیات کابل کشی حداقل مقاومت مکانیکی برای سیم مغناطیسی لازم می باشد. به نظر نمی رسد که استانداردهای خلوص سیم مسی فراتر از مقدار کمینه فعلی IACS 101% افزایش یابد. اگر چه ۶ نان مس (۹۹٫۹۹۹۹٪ خالص) در مقادیر کم تولید شده است، اما بسیار گران است و برای اکثر برنامه های کاربردی تجاری مثل آهنربا، مخابرات، و ساختن سیم غیر ضروری است. هدایت الکتری
کی ۶ نان مس و ۴ نان مس (۹۹٫۹۹٪ خالص) در دمای محیط تقریباً یکسان است، هرچند مس با خلوص بالا دارای هدایت بالاتر در دماهای برودتی است؛ بنابراین، برای دمای غیر برودتی، ۴ نان مس احتمالاً به عنوان مواد غالب برای اکثر کاربردهای سیم تجاری باقی خواهد ماند. سرقت فلز. در طول بازه زمانی رونق و توسعه کالاها در دهه ۲۰۰۰، قیمت مس در سراسر جهان افزایش یافت، که باعث افزایش انگیزه در مجرمان برای سرقت مس از کابلهای توزیع برق و ارتباطات شد.
کی کاووس، کی کاوس، کیکاووس، یا کیکاوس، نامی ایرانی ست و ممکن است به یکی از موارد زیر اشاره داشته باشد:
چند سوپرمن در مشرق زمین () یک فیلم در ژانر ابرقهرمانی و کمدی به کارگردانی بیتو آلبرتینی است که در سال ۱۹۷۳ منتشر شد و نمایش موفقی در ایتالیا و هنگ کنگ داشت.
شی سو (؛ زادهٔ ) بازیگر اهل تایوان است. از فیلم ها یا برنامه های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته است، می توان به "چند سوپرمن در مشرق زمین" اشاره کرد.
آنتونیو کانتافورا (؛ زادهٔ ۲ فوریه ۱۹۴۴) با نام هنری مایکل کوبی بازیگر اهل ایتالیا است. از فیلم ها یا برنامه های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته است، می توان به "حکایت های عاشقانه"، "شیطانت را در جهنم من بگذار"، "... و مدام شیطان را در جهنم نهادند"، "ممنوعه ترین دکامرون"، "راهبه دیر کاسترو"، "مصاحبه"، "چند سوپرمن در مشرق زمین"، "سیلاب بهاری"، "جووانی فالکونه"، "چند سوپرمن در مشرق زمین" و "کریکت" اشاره کرد.
زاون آیوازیان (زاده ۱۹۳۹) مجسمه ساز ارمنی تبار اهل ایران می باشد. زندگی نامه. در سال ۱۹۳۹ (۱۳۱۸) در روستای حاجی آباد چهارمحال و بختیاری به دنیا آمد. پس از اتمام تحصیلات ابتدایی به نقاشی و مجسمه سازی روی آورد و برای تکمیل تحصیلات وارد آکادمی هنرهای زیبای روم شد که از سال ۱۹۷۵ (۱۳۵۴) به تدریس در همان محل پرداخت. آیوازیان هم اکنون در ایتالیا اقامت دارد و مدرس آکادمی هنرهای زیبای رم می باشد. آثار. زاون آیوازیان در تهران تعدادی مجسمه ساخته است که از آن جمله می توان به مجسمه هوهانس طوماسیان که هم اکنون در دبیرستان هوانس طوماسیان قرار دارد، اشاره کرد. وی قبل از رفتن به ایتالیا سه مجسمه ساخت که از شاهکارهای وی محسوب می شوند که اکنون در موزهٔ وانک اصفهان نگهداری می شود، این سه مجسمه مربوط می شدند به؛ مجسمه مسروب ماشتوتس ابداع گر الفبای ارمنی، خاچاطور کساراتسی مؤسس اولین چاپخانه در ایران و خاورمیانه و همچنین مجسمه بارویر سواگ شاعر پرآوازهٔ ارمنی جوایز و افتخارات. خدمات ارزنده وی در مرمت آثار تاریخی شهر رم و دیگر شهرهای ایتالیا سبب شد که وی در سال ۱۹۷۳ موفق به دریافت جایزه نخست و دیپلم افتخاری شهرداری رم و در سال ۱۹۸۱ م
وفق به دریافت دیپلم افتخار موسسسه تجارت بین المللی رم شود.
ونسان الباز (؛ زادهٔ ) هنرپیشه اهل فرانسه است. وی از سال ۱۹۹۴ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده است. از فیلم ها یا برنامه های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته است می توان به "حمله"، "صد قدم راه"، "هرکس را که می خواهید ببوسید" اشاره کرد.
هوش مصنوعی، تعریف شده به عنوان هوشمندی قابل ملاحظه در ماشین ها، کاربردهای بسیاری در جامعه امروزی یافته است. مانند برق یا رایانه، هوش مصنوعی به عنوان یک فناوری همه منظوره عمل می کند که کاربردهای متعددی دارد. AI یا هوش مصنوعی، برای خلق و توسعه زمینه های تخصصی و صنایع بسیاری شامل امور مالی، بهداشت و درمان، آموزش، حمل و نقل و بیش از این ها بکار گرفته شده است. AI برای کمک به زندگی. هوش مصنوعی برای نیکی (به انگلیسی: AI for Good) عنوان نهضتی است که در آن نهادها از هوش مصنوعی برای برطرف ساختن برخی از بزرگ ترین چالش های بشریت بهره می جویند. به طور مثال، دانشگاه کالیفرنیای جنوبی «مرکز هوش مصنوعی در جامعه» را به راه انداخت تا هدف استفاده ازAI برای پرداختن به مسائل حائز اهمیت اجتماعی مانند بی خانمانی را دنبال کند. در استنفورد محققان از AI استفاده می کنند تا تصاویر ماهواره ای را تحلیل کنند که دریابند کدام نواحی دارای بیشترین سطوح فقر می باشند. AI برای کشاورزی. در حوزه کشاورزی، پیشرفت های جدید هوش مصنوعی، بهبودهایی را در محصول برداری و پیشبرد تحقیقات پیرامون پرورش گیاهان به بار آورده است. هم اکنون هوش مصنوعی نوین می تواند
زمان رسیده شدن و آمادگی برای برداشت محصولاتی همانند گوجه فرنگی را پیش بینی کند و بدین نحو بازدهی کشاورزی را بالا برد. پیشرفت ها البته بدین جا ختم نمی شود و دیگر مواردی از قبیل نظارت بر خاک و محصول، ربات های کشاورزی و تحلیل داده پیش بیننده (predivtive analytics). نظارت بر خاک و محصول از الگوریتم های جدید و داده ای گردآورده از زمین زراعی بهره برداری می کند سلامت کشت را تضمین کند و بدین صورت کشاورزی را کم هزینه تر و پایدارتر سازند. مثال هایی دیگر از AI کارآموخته در کشاورزی را می توان مواردی چون اتوماسیون، شبیه سازی، مدل سازی و تکنیک های بهینه سازی گلخانه ها برشمرد. درپی فزونی یافتن جمعیت و رشد تقاضا برای خوراک در آینده برای تأمین این نیاز به حداقل ۷۰ درصد افزایش باروری کشاورزی می باشد. هر روزه قشر بیشتری از عموم بدین باور می رسد که بکارگرفتن این تکنیک های جدید و استفاده از AI ما را برای رسیدن به آن هدف یاری خواهد داد. هوش مصنوعی در عکاسی و تولید محتوا. یکی از دیگر کاربردهای نوین و بسیار محبوب و پراستفاده هوش مصنوعی، کاربرد ها آن در تولید محتوا و یا عکاسی و تصویربرداری است. این فناوری که برپایه پردازش تصویر تحقیق
و توسعه یافته است، می تواند به عنوان دستیار شما در عکاسی، تدوین و حتی ایده یابی مورد استفاده قرار گیرد. افزایش کیفیت عکس با هوش مصنوعی یکی از کاربردهای بسیار جذاب و پراستفاده این تکنولوژی است. همچنین عکاسان و طراحان نیز از ابزارهای ادیت عکس با هوش مصنوعی زیاد استفاده می کنند. همچنین از دیگر کاربردهای بسیار پرطرفدار و رایج هوش مصنوعی، ساخت تصاویر و ویدیو با آن است. در گذشته برای طراحی و تولید یک تصویر یک گرافیست ماهر باید ساعت ها وقت خود را صرف طراحی و اتود زدن می کرد اما امروزه سایت های ساخت عکس با هوش مصنوعی زیادی هستند که کافیست فقط در چند خط تصویر مورد نظر خود را برای آن ها توصیف کنید تا در چند ثانیه به بهترین شکل آن را برای شما طراحی کنند. تکنولوژی هوش مصنوعی، با توانایی خود در تحلیل و پردازش داده های پیچیده، انقلابی شگرف در عکاسی دیجیتال به پا کرده است. این فناوری، فراتر از بهبود ساده کیفیت تصاویر، قادر است عمق و جزئیات را در سطحی پیچیده بازنمایی کند و مرزهای میان واقعیت و تصویر را جا به جا نماید. با استفاده از الگوریتم های پیشرفته، هوش مصنوعی می تواند نویزهای تصویری را کاهش دهد، جزئیات را در نورهای کم
و شرایط سخت نورپردازی افزایش دهد و حتی اشیاء یا افراد را از پس زمینه جدا سازد. این تکنولوژی همچنین قابلیت احیای تصاویر قدیمی و آسیب دیده را دارد، به طوری که آن ها را به شکلی باورنکردنی به زندگی بازمی گرداند. در نهایت، هوش مصنوعی به عکاسان اجازه می دهد تا خلاقیت های خود را بدون محدودیت های فنی گسترش دهند و افق های جدیدی از امکانات بصری را پیش روی آن ها قرار می دهد. هوانوردی. گروهان عملیات های هوایی(AOD) ارتش ایالات متحده AIرا برای ساخت سیستم های متخصص(expert systems) قانون محور بکارمیبندد. AI برای AOD کاربست هایی دارد اعم از در نقش متصدی جانشین در شبیه سازهای تمرینی و پیکار، دستیار مدیریت مأموریت، سامانه های پشتیبان برای تصمیم گیری های تاکتیکی و پس پردازش داده های شبیه ساز و تبدیلشان به خلاصه نامه های سمبولیک. کاربست AI در شبیه سازها برای AODبسیار مفید نموده است. شبیه سازهای هواپیما برای پردازش داده های حاصل از پروازهای شبیه سازی شده از AI بهره می گیرند. به غیر از پرواز شبیه سازی شده، مورد رویارویی شبیه سازی شدهٔ هواگردها نیز هست. رایانه ها علاوه بر اینکه قادرند تا بهترین سناریوهای پیروزی را در این شرایط تولید
نمایند؛ می توانند استراتژی هایی مبنی بر قرارگیری، ابعاد، سرعت و قدرت نیروهای حمله و ضد حمله طرح کنند. رایانه ها می توانند درحین درگیری خلبانان را یاری رسانند. هوش مصنوعی نه تنها در توان دارد که اطلاعات را دسته بندی کرده و بهترین مانورها را در اختیار خلبان قرار دهد بلکه مانورهای خارج از عهده انسان را نیز کنار می گذارد. برای دستیابی به تقریب هایی مناسب از برخی محاسبات، داده های پرواز چندین هواگرد لازمند که ایجاب می کند خلبان های شبیه سازی شده مورد استفاده قرار گیرند. این خلبان های شبیه سازی شده همچنین برای تمرین دادن کنترل کننده های ترافیک هوایی آینده کاربردی اند. سیستمی که به وسیله AOD به منظور اندازه گیری عملکرد استفاده می شد، یک سیستم IFDIS (سیستم تشخیص خطای متقابل و ایزوله) بود. این یک سیستم کارشناس مبتنی بر قواعد است که داده ها را از اسناد TF-30 و از نظر کارشناسانه مهندسان مکانیکی که بر روی TF-30 کار می کنند، جمع آوری می کند. این سیستم طراحی شد تا برای توسعه TF-30 به RAAF F-111C استفاده شود. سیستم عملکرد نیز برای جایگزین کردن کارگران تخصصی استفاده شد. این سیستم به کارگران معمولی اجازه می داد که با سیستم ا
رتباط برقرار کنند و از اشتباهات و اشتباهات محاسباتی یا صحبت با کارگران تخصصی اجتناب کنند. AOD همچنین از هوش مصنوعی در نرم افزار بازشناسی گفتار استفاده می کند. مراقبان پرواز جهت ها و مسیرها را به خلبانان مصنوعی می دهند و AOD می خواهد که خلبانان پاسخ های ساده به مراقبت پرواز دهند. برنامه هایی که نرم افزار گفتار را می سازند باید آموزش داده شوند به این معنا که از شبکه عصبی استفاده کنند. برنامه Verbex 7000 که استفاده شد، هنوز یک برنامه ابتدایی هست که جای زیادی برای پیشرفت دارد. این پیشرفت ها الزامی هستند زیرا مراقبان پرواز از گفتگوی بسیار ویژه ای استفاده می کند و برنامه نیاز دارد که قادر به برقراری ارتباط صحیح و فوری در هر زمان باشد. هوش مصنوعی ای که طراحی هواپیما را پشتیبانی می کند (یا همان AIDA) برای کمک به طراحان در پروسه طراحی مصور هواپیما استفاده می شود. نرم افزار همچنین به کاربر اجازه می دهد تمرکز کمتری بر روی ابزار نرم افزار داشته باشد. AIDA از یک سیستم مبتنی بر قواعد برا محاسبه داده هایش استفاده می کند. این یک دیاگرام از آرایش مد. ل های AIDA است. اگرچه ساده است، برنامه اثبات کرده که مؤثر است. در سال ۲۰۰۳،
مرکز تحقیقات پروازی آرمسترانگ ناسا، و بسیاری از شرکت های دیگر، نرم افزاری طراحی کردند که قادر می سازد یک هواپیما آسیب دیده، به پروازش ادامه دهد تا زمانی که به منطقه امن برای فرود دست یابد. برنامه با تیکه بر اجزای آسیب ندیده، تمام قسمت های آسیب دیده را تعدیل می کند. شبکه عصبی استفاده شده در نرم افزار، اثبات کرده که مؤثر است و یک پیروزی برای هوش مصنوعی به حساب می آید. سیستم یکپارچه مدیریت سلامت دستگاه که به وسیله ناسا بر روی هواپیما استفاده می شود، باید داده های دریافت شده از سنسورهای تعبیه شده در هواپیما را، پردازش و تفسیر کند. سیستم باید بتواند یکپارچگی ساختاری هواپیما را تعیین کند. این سیستم همچنین نیاز به پیاده سازی پروتوکل ها در صورت هر گونه آسیب ناشی از وسیله نقلیه دارد. هیثمن بائومر و پیتر بنتلی هدایت یک تیم از کالج لندن را بر عهده دارند تا یک هوش مصنوعی بر پایه سیستم خلبان اتوماتیک هوشمند(IAS) طراحی شده را، توسعه دهند تا به سیستم خلبان اتوماتیک آموزش دهد که همچون یک خلبان بسیار با تجربه که با یک وضعیت اورژانسی مانند آب و هوای بد، آشَفتگی یا نقص سیستم رو به رو است، رفتار کند. آموزش خلبان اتوماتیک بر پایه
مفهوم یادگیری ماشین تحت نظارت، استوار است به این صورت که با خلبان جوان مانند یک کارآموز انسان که به مدرسه پرواز رفته است رفتار می کند. خلبان اتوماتیک حرکات خلبان انسان را ضبط می کند و الگوهای یادگیری را به کمک استفاده از هوش مصنوعی تولید می کند. سپس به خلبان اتوماتیک کنترل کامل داده می شود و خلبان، اجرای تمرینات آموزشی به وسیله خلبان اتوماتیک را ملاحظه می کند. سیستم خلبان اتوماتیک هوشمند، اصول دوره کارآموزی را به همراه روش های دیگری ترکیب می کند. روش هایی که به وسیله آنها، خلبان حرکات سطح پایینی که برای حرکت دادن هواپیما نیاز است را مشاهده می کند و استراتژی سطح بالایی برای به کار بردن آن حرکات استفاده می کند. پیاده سازی سیستم خلبان اتوماتیک (IAS) فازهای زیر را به کار می برد: جمع آوری داده های خلبان، آموزش و کنترل مستقل و خودمختار. هدف بائومر و بتینی، ساخت یک خلبان اتوماتیک خودمختارتر است تا به خلبانان در پاسخ به شرایط اورژانسی کمک کنند. علم کامپیوتر. محققان هوش مصنوعی، ابزارهای زیادی را برای حل سخت ترین مسئله ها در علم کامپیوتر ساخته اند. بسیاری از ابداع های آنها به وسیله علم کامپیوتر اقتباس شده و دیگر به عن
وان بخشی از هوش مصنوعی درنظر گرفته نمی شود. طبق گفته راسل و نووینگ در کتاب هوش مصنوعی منتشر شده در سال ۲۰۰۳، مفاهیمی همچون اشتراک زمانی، زبان های تفسیری، رابط کاربر گرافیکی، ماوس، توسعه سریع محیط های نرم افزار، لیست پیوندی ساختمان داده، مدیریت ذخیره سازی خودکار، زبان برنامه نویسی نسل سوم، برنامه نویسی تابعی، برنامه نویسی پویا و برنامه نویسی شی گرا، همگی در آزمایشگاه های هوش مصنوعی توسعه یافتند. هوش مصنوعی می تواند مورد استفاده قرار گیرد تا به صورت بالقوه، توسعه دهنده های باینری را شناسایی کند. هوش مصنوعی می تواند برای ساخت دیگر انواع هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گیرد. به عنوان مثال، در حوالی نوامبر ۲۰۱۷، گوگل در پروژه AutoMl، تپولوژی های جدیدی از شبکه های عصبی را ایجاد کرد به نام شبکه های عصبی NAS، سیستمی بهینه سازی شده برای پروژه ایمیج نت و COCO. به گفته گوگل، عملکرد شبکه های عصبی NAS فراتر بود از تمام عملکردهای پیشین منتشر شده از ایمیج نت . Deepfake. در ژوین ۲۰۱۶، یک تیم تحقیقاتی از گروه پردازش تصویر دانشگاه مونیخ و دانشگاه استنفورد، اپلیکیشن «فیس تو فیس» را توسعه دادند. یک برنامه که چهره شخص مورد نظر را با
جابجا کردن حالات چهره از یک منبع خارجی به صورت کارتونی شبیه سازی می کند. این تکنولوژی در بازسازی لب های افرادی مانند «باراک اوباما)) و((ولادیمیر پوتین» نشان داده شده است. از آن زمان روش های دیگری بر پایه شبکه های عصبی عمیق (deep) شرح داده شده اند که نام دیپ فیک از اینجا گرفته شده است. استودیوهای فیلم سازی هالیوود قبلاً از این تکنیک در فیلم های کارتونی استفاده کرده بودند. اما این روش، زمان و تلاش های زیادی را از افراد متخصص این حوزه گرفت. تفاوت اصلی این است که امروزه هر کسی می تواند از نرم افزار دیپ فیبک استفاده کند و ویدیوها را دستکاری کند. در سپتامبر ۲۰۱۸ سناتور ایالات متحده، مارک وارنر، پیشنهاد کرد که شرکت های رسانه جمعی ای که اجازه اشتراک گذاری اسناد دیپ فیک را روی پلت فرمشان می دهند، جریمه شوند. وینسنت موزیچ «یک پژوهشگر از موسسه جاست پارت مونج راهی پیدا کرد تا به وسیلهٔ تحلیل حرکات پلک چشم، اسناد (ویدیوها) دستکاری شده را شناسایی کند. دارپا (یک گروه تحقیقاتی مرتبط با وزارت دفاع ایالات متحده)، ۶۸ میلیون دلار برای کار بر روی شناسایی دیپ فیک، اختصاص داده است. در اروپا برنامه افق ۲۰۲۰ منابع مالی برای نرم افزا
ر اینوی را تأمین کرده است، نرم افزاری که طراحی شده است تا به روزنامه نگاران برای شناسایی اسناد دیپ فیک کمک. تحصیلات. آینده هوش مصنوعی در کلاس های درس آیدنده هوش مصنوعی در کلاس های درس، خیلی درخشان به نظر می رسد. یکی از هیجان انگیزترین نوآوری ها، ایده معلم یا دستار هوش مصنوعی شخصی برای هر دانش آموز منحصر به فرد است. از آنجا که یک معلم به تنهایی نمی تواند با تمام دانشجویان در یک زمان کار کند، معلم های هوش مصنوعی به دانش آموزان این اجازه را می دهند که کمک های فردی بیشتری را در زمینه هایی که به آن نیاز دارند، دریافت نمایند. آموزگاران هوش مصنوعی همچنین ایده های دلهره آور آزمایشگاه های آموزشی یا آموزگاران انسانی را که ممکن است باعث استرس و اضطراب برای بعضی دانش آموزان شود را از بین می برد. در کلاس های درس آینده، مبحث اطلاع رسانی محیطی می تواند نقش سودمندی را ایفا کند. اطلاع رسانی محیطی ایده ای است که در آن اطلاعات در همه جا در محیط اطراف وجود دارد و وسایل تکنولوژی به صورت خودکار بر اساس اولیت های شخصی شما تنظیم می شود. وقتی دانش اموزان بر روی میزهایشان می نشینند، وسایل آنها قادر خواهند بود که درس، مشکلات و بازی های
ی را بسازند تا برای نیازهای خاص هر دانش آموز مناسب باشند، مخصوصاً در جایی که یک دانش آموز ممکن است در حال دست و پنجه نرم کردن باشد و این برنامه، یک فیدبک فوری را می فرستد. این برنامه ایده این که «یک روش برای کل کلاس مناسب است» را از بین می برد؛ زیرا ما دیگر مجبور نیستیم که دانش آموزان را وادار کنیم تا دقیقاً یک ماده درسی یکسان را با یک سرعت دقیقاً یکسان یاد بگیرند. با اینکه فواید بسیاری در استفاده از هوش مصنوعی در کلاس درس وجود دارد، اما همچنین خطرات متعددی وجود دارد که قبل از پیاده سازی هوش مصنوعی باید در نظر گرفته شوند. در مورد آینده هوش مصنوعی در آموزش، بر اساس آنچه که به وسیلهٔ روزنامه نیویوک تایمز به عنوان «بیداری بزرگ هوش مصنوعی» چاپ شده است، احتمالات جدید زیادی وجود دارد. یکی از این احتمالات که توسط روزنامه فوربز ذکر شده است، شامل تهیهٔ برنامه های یادگیری تطبیقی است که احساسات و اولویت های یادگیری دانش آموز را ارزیابی می کند و به آنها واکنش نشان می دهد. پیشرفت دیگر شامل ارائه داده های عملکرد و روش های غنی سازی به صورت فردی است. در برنامه درسی، هوش مصنوعی می تواند به تعیین اینکه آیا در متون و دستورالعمل
های پیش فرض وجود دارد یا خیر، کمک کند. برای معلمان، هوش مصنوعی به زودی می تواند اطلاعات را در رابطه با اثربخشی مداخلات آموزشی مختلف از یک پایگاه اطلاعاتی بالقوه جهانی ارسال کند. به طور کلی، هوش مصنوعی توانایی تأثیرگذاری بر آموزش را با در نظر گرفتن داده های منطقه ای، ایالتی، ملی و جهانی در نظر بگیرد، زیرا هدف از آن ایجاد تعادل در یادگیری برای همه افراد است. اگر چه هوش مصنوعی می تواند دارایی های زیادی را در یک کلاس درس فراهم کند، بسیاری از متخصصان هنوز نمی پذیرند که می توانند جایگزین معلم شوند. بسیاری از معلمان ترس از جایگزین شدن AI به جای آنها در کلاس را دارند مخصوصاً با ایده جدید AI که دستیار شخصی برای هر دانش آموز ایجاد می کند. واقعیت این است که AI می تواند محیط زیست را توسط اثرات غیرعمدی به مکانی بدتر تبدیل کند؛ و این به معنای این است که این تکنولوژی مانع پیشرفت جامعه و باعث اثرات ناخواسته و منفی بر جامعه می شود. از جمله این اثرات ناخواسته استفاده بیش از حد از تکنولوژی است که مانع تمرکز دانش اموزان به جای یادگیری و پیشرفت می شود. همچنین AI منجر به از دست دادن قابلیت اراده و تفکر شخصی انسان ها و همزمانی می
شود. اگر دانش اموزان صرفاً به معلمان AI، که از الگوریتم ها و سیم ها تشکیل شده است، تکیه کنند آنها توانایی شان را برای کنترل تحصیلات و یادگیری از دست خواهند داد. همچنین اگر ما از دستیار AI برای ساخت دروس دانش آموزان هر روز استفاده کنیم با توجه به اینکه تکنولوژی های AI باید همزمان کار کنند ممکن است خرابی سیستمی منجر به خرابی کل یک مدرسه بشود. اینکه AI در کلاس ها در سال های اتی استفاده شود اجتناب ناپذیر است بنابراین ضروری است که روی این نوآوری های جدید کار شود قبل از اینکه معلمان تصمیم بگیرند ان را در برنامه روزانه خود قرار دهند. شیمی و زیست شناسی. از یادگیری ماشین برای طراحی دارو استفاده شده است. همچنین از آن برای پیش بینی خواص مولکولی نیز استفاده شده است سنتزهای برنامه ریزی شده با رایانه از طریق شبکه های واکنش محاسباتی، که به عنوان پلتفرمی توصیف می شود که «سنتز محاسباتی با الگوریتم های هوش مصنوعی برای پیش بینی خواص مولکولی » را برای کشف منشا حیات روی زمین، سنتز دارو و توسعه روشهایی برای بازیافت 200 ماده شیمیایی زباله صنعتی به دارو ها و مواد شیمیایی مهم کشاورزی ترکیب می کند. تحقیقاتی در مورد اینکه یادگیری ماشین
در کدام حوزه از علم شیمی فایده ای دارد، انجام شده است. همچنین می توان از آن برای "کشف و توسعه دارو، استفاده مجدد از دارو، بهبود بهره وری دارویی و آزمایشات بالینی" استفاده کرد. همچنین از یادگیری ماشین و پایگاه داده آن، برای توسعه فرایند 46 روزه طراحی، سنتز و آزمایش دارویی استفاده شده است که آنزیم های یک ژن خاص (DDR1) را مهار می کند. DDR1 در سرطان ها و فیبروز نقش دارد که یکی از دلایل مجموعه داده های با کیفیت بالا است که این نتایج را فعال می کند . انواع مختلفی از کاربردها برای یادگیری ماشین در رمزگشایی زیست شناسی انسان وجود دارد، مانند کمک به ترسیم الگوهای بیان ژن به الگوهای فعال سازی عملکردی یا شناسایی نقوش DNA عملکردی که به طور گسترده ای در تحقیقات ژنتیکی استفاده می شود . یادگیری ماشین همچنین در برخی علوم نظیر زیست شناسی مصنوعی ، زیست شناسی بیماری ، فناوری نانو و علم مواد کاربرد دارد . مالی. تجارت الگوریتمی. معامله الگوریتم ها تشکیل شده از استفاده از الگوریتم پیچیده AI تا تصمیم های تجارتی را چندین برابر سرعتی که انسان در روز می تواند انجام دهد را بگیرد. غالباً میلیون ها دادوستد بدون هیچ دخالت انسانی را انجام
می دهد. چنین معاملاتی معاملات فرکانس بالا نامیده می شود و نشان دهنده یکی از سریعترین بخش های در حال رشد در معاملات مالی است. بسیاری از بانک ها و منابع مالی و تجارت های اختصاصی شرکت ها الان اوراق بهاداری دارند که کاملاً و فقط توسط سیستم های AI سازماندهی می شوند. سیستم های تجارت اتوماتیک معمولاً توسط سرمایه گذاران بزرگ سازمانی استفاده می شود. اما در سال های اخیر شاهد هجوم شرکت های کوچک و خصوصی با سیستم های AI خودشان بوده ایم. چندین سازمان بزرگ مالی روی سیستم های AI سرمایه گذاری کرده اند تا در سرمایه گذاری کمکشان کنند. موتور AI Black Rock و علادین هردو داخل شرکت و مشتریان برای کمک به تصمیم های مالی استفاده می شود. آن شامل طیف گسترده از قابلیت ها و همچنین قابلیت پردازش زبان طبیعی تا برای خواندن اخبار گزارش دلال ها و رسانه های اجتماعی استفاده شود. سپس تمایل خود را به شرکت هایی که ذکر شدند می سنجد و به آنها امتیاز می دهد. بانک هایی مانند یوبی اس و دویچه بانک از موتور Sqreem استفاده می کند (مدل کاهش و استخراج کوانتمی) که می تواند به گسترش پروفایل مصرف کنندگان و یافتن محصولات مالی که آنها می خواهند از داده ها (داده ک
اوی) به دست آورد. گلدمن ساکس از «کنشو» استفاده می کند که برنامه (پلتفرم) تجزیه و تحلیل بازار است که هر دو قابلیت محاسبات حجیم آماری و پردازش زبان طبیعی را داراست. این سیستم های یادگیری ماشین داده ها را از طریق داده های موجود در وب و ارزیابی ارتباط بین رویدادهای جهانی و تأثیر ان بر قیمت دارایی ها به دست می آورد. استخراج اطلاعات بخشی از هوش مصنوعی است که برای استخراج اطلاعات از اخبار زنده خبری و کمک به تصمیمات سرمایه گذاری استفاده می شود. امور مالی شخصی. محصولات متعددی در حال ظهور هستند که از AI برای کمک به مردم در امور شخصی خود استفاده می کنند. برای مثال Digit یه نرم افزار طراحی شده توسط هوش مصنوعی است که به مصرف کنندگان کمک می کند تا مصرف و پس انداز خود را بر اساس عادات و اهداف شخصی خود بهینه کنند. این نرم افزار می تواند فاکتورهایی مانند درآمد ماهانه، موجودی فعلی و خرج های عادتی) خرج هایی که تکرار می شود) را تجزیه و تحلیل کند و سپس می تواند تصمیم های خود را بگیرد و پول را به حساب های پس انداز منتقل کند. Wallet.AI یک استارتاپ در San Francisco که به زودی خواهد آمد عواملی ایجاد کرده است که داده هایی مانند چیزهای
ی که مصرف کنندگان پشت سر گذشته از جمله چک کردن گوشی هوشمند از اینستاگرام تا توییتر تجزیه تحلیل کند تا به اطلاع مصرف کنندگان رفتار مصرفی آنها را برساند. مدیریت ریسک مالی. هوش مصنوعی به عنوان یکی از فناوری های مبتنی بر کامپیوتر، به انسان ها کمک می کند تا در انجام برخی از وظایف پیچیده و چالش برانگیز، از جمله تحلیل ریسک مالی، برتری پیدا کنند. در این مقاله، به بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت ریسک مالی خواهیم پرداخت. استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت ریسک مالی می تواند بسیار مؤثر و کارآمد باشد. یکی از کاربردهای اصلی این فناوری در این زمینه، پیش بینی قیمت ها و تحلیل تغییرات بازار است. سیستم های هوش مصنوعی با به کارگیری الگوریتم های پیچیده و تکنیک های یادگیری عمیق، قادرند نمودارهای قیمت را تحلیل کرده و بازارهای مالی را پیش بینی کنند. این قابلیت به مدیران ریسک مالی این امکان را می دهد که تصمیمات خود را بر اساس اطلاعات دقیق و به روز اتخاذ کنند. علاوه بر پیش بینی قیمت ها، هوش مصنوعی می تواند در تحلیل و تفسیر داده های مالی نیز مورد استفاده قرار گیرد. با اجرای الگوریتم های هوش مصنوعی بر روی داده های بازار، مدیران ریسک
مالی می توانند به درک بهتری از عوامل مؤثر بر ریسک در بازارهای مالی دست یابند و در نهایت تصمیمات بهتری در خصوص سهام، ارزها و سایر ابزارهای مالی اتخاذ کنند. همچنین، هوش مصنوعی می تواند در شناسایی و پیشگیری از ریسک های مالی به کار رود. با تجزیه و تحلیل داده ها، سیستم های هوش مصنوعی می توانند علائم هشداردهنده ریسک را شناسایی کرده و به مدیران ریسک مالی هشدار دهند. این اقدام به بهبود قابلیت رصد و پیشگیری از ریسک های مالی و در نهایت کاهش خطرات مالی منجر می شود. جلوگیری از نکول وام. این فناوری با استفاده از الگوریتم های پیشرفته و تحلیل داده ها می تواند خطرات مرتبط با نکول وام را شناسایی کرده و از وقوع بحران های مالی جلوگیری کند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی قادر است رفتارهای مخاطره آمیز وام گیرندگان را شناسایی کرده و سیگنال های هشداردهنده ای در مورد احتمال نکول در آینده ارائه دهد. همچنین این فناوری می تواند در بخش های دیگر مالی مانند تحلیل اوراق قرضه و پیش بینی نرخ بهره مورد استفاده قرار گیرد. مدیریت دارایی ها. مشاوران روبو در حال حاضر به طور گسترده در صنعت مدیریت سرمایه استفاده می شود. مشاوران روبو مشاوره مالی و مدیریت
دارایی ها با حداقل مداخلهٔ انسانی را ارایه می کنند. این نمونه از مشاوران مالی براساس الگوریتم هایی ساخته شده است که به طور خودکار دارایی مالی را با توجه به اهداف سرمایه گذاری و تحمل ریسک مشتریان ایجاد می کنند. آن (مشاوران روبو) می تواند بر اساس تغییرات انی در بازار تنظیم شود و به اقتضای ان دارایی ها را تنظیم کند. یکی از کاربردهای مهم هوش مصنوعی در مدیریت داده ها و پردازش اطلاعات مالی است. بسیاری از نرم افزارهای حسابداری و مالی از الگوریتم های یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی برای تحلیل داده ها، پیش بینی روندهای مالی و بهینه سازی تصمیم گیری استفاده می کنند. برای مثال، نرم افزارهایی مانند "دژاوو" با بهره گیری از تکنیک های هوش مصنوعی، به شرکت ها کمک می کنند تا مدیریت مالی خود را هوشمندتر کنند و داده های پیچیده را با دقت بیشتری تحلیل نمایند. این فناوری ها نه تنها سرعت پردازش اطلاعات را افزایش داده، بلکه در شناسایی الگوهای مالی و جلوگیری از خطاهای محاسباتی نیز مؤثر هستند. امضای اسناد. یک وام دهنده آنلاین، Upstart، اطلاعات زیادی از مصرف کننده را تجزیه و تحلیل می کند و از الگوریتم های یادگیری ماشین استفاده می کند