stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
شکیل آگارد

| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
نام کامل:  شکیل آگارد
زادروز:  ۷ دسامبر ۱۹۹۳ ‏(۳۱ سال)
زادگاه:  جرج‌تاون
قد:  ۶ فوت ۰ اینچ (۱٫۸۳ متر)
پست:  مهاجم
اطلاعات باشگاهی: اطلاعات باشگاهی
باشگاه کنونی:  صربین وایت ایگلز
شمارهٔ پیراهن:  ۲۰
باشگاه‌های جوانان: باشگاه‌های جوانان
:  وکسفورد اس‌سی
:  نورث اسکاربرو اس‌سی
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۱۴ |  دورهام یونایتد |   |   |
| ۲۰۱۵–۲۰۱۶ |  فروتا کانکررز |  ۷ |  (۵) |
| ۲۰۱۶ |  دورهام یونایتد |  ۱۲ |  (۳) |
| ۲۰۱۸–۲۰۱۹ |  کارائیب استارز |   |   |
| ۲۰۱۸–۲۰۱۹ |  میسیساگا مترو استارز (indoor) |  ۱۱ |  (۶) |
| ۲۰۱۹–۲۰۲۲ |  مسترز اف‌آ |  ۲۹ |  (۹) |
| ۲۰۲۲– |  صربین وایت ایگلز |   |   |
تیم ملی‡: تیم ملی‡
| ۲۰۱۴–۲۰۱۷ |  تیم ملی فوتبال گویان |  ۵ |  (۱) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۲۱ اوت ۲۰۲۲.   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۳۱ دسامبر ۲۰۲۱:  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۲۱ اوت ۲۰۲۲.   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۳۱ دسامبر ۲۰۲۱
شکیل آگارد (انگلیسی: Shaquille Agard؛ زادهٔ ۷ دسامبر ۱۹۹۳) بازیکن فوتبال اهل گویان است که در پست مهاجم برای باشگاه صربین وایت ایگلز در لیگ فوتبال کانادا بازی می‌کند.
وی در تیم ملی فوتبال گویان بازی کرده است.
جیرارد، کانزاس

مکان
| Girard, Kansas | Girard, Kansas |
| --- | --- |
شهر: شهر
Location of Girard, Kansas: Location of Girard, Kansas
مختصات: ۳۷°۳۰′۳۷″ شمالی ۹۴°۵۰′۳۹″ غربی﻿ / ﻿۳۷٫۵۱۰۲۸°شمالی ۹۴٫۸۴۴۱۷°غربی﻿ / 37.51028; -94.84417: مختصات: ۳۷°۳۰′۳۷″ شمالی ۹۴°۵۰′۳۹″ غربی﻿ / ﻿۳۷٫۵۱۰۲۸°شمالی ۹۴٫۸۴۴۱۷°غربی﻿ / 37.51028; -94.84417
ایالت: کانزاس
شهرستان: Crawford
مساحت: مساحت
 • کل: ۲٫۴۴ مایل مربع (۶٫۳۲ کیلومتر مربع)
 • خشکی: ۲٫۴۰ مایل مربع (۶٫۲۲ کیلومتر مربع)
 • آب: ۰٫۰۴ مایل مربع (۰٫۱۰ کیلومتر مربع)
ارتفاع: ۹۸۱ فوت (۲۹۹ متر)
جمعیت (۲۰۱۰): جمعیت (۲۰۱۰)
 • کل: ۲۷۸۹
 • برآورد (۲۰۱۱): ۲۷۹۶
 • تراکم: ۱۱۶۲٫۱/مایل مربع (۴۴۸٫۷/کیلومتر مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۶ (Central (CST))
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۵ (CDT)
زیپ‌کد: ۶۶۷۴۳
کد منطقه: ۶۲۰
FIPS کد: ۲۰-۲۶۳۰۰
GNIS feature ID: ۰۴۶۹۷۳۲
وبگاه: www.GirardKansas.gov
جیرارد (به انگلیسی: Girard) شهری در ایالت کانزاس کشور ایالات متحده آمریکا است که جمعیت آن در سرشماری سال ۲۰۱۰ میلادی، ۲٬۷۸۹ نفر بوده‌است.
کاربردهای هوش مصنوعی

هوش مصنوعی، تعریف شده به عنوان هوشمندی قابل ملاحظه در ماشین‌ها، کاربردهای بسیاری در جامعه امروزی یافته است. مانند برق یا رایانه، هوش مصنوعی به عنوان یک فناوری همه منظوره عمل می‌کند که کاربردهای متعددی دارد.
AI یا هوش مصنوعی، برای خلق و توسعه زمینه‌های تخصصی و صنایع بسیاری شامل امور مالی، بهداشت و درمان، آموزش، حمل و نقل و بیش از این‌ها 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 بزرگ‌ترین چالش‌های بشریت بهره می‌جویند. به‌طور 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 بی‌خانمانی را دنبال کند. در استنفورد محققان از AI استفاده می‌کنند تا تصاویر ماهواره‌ای را تحلیل کنند که دریابند کدام نواحی دارای بیشترین سطوح فقر می‌باشند.
AI برای کشاورزی

در حوزه کشاورزی، پیشرفت‌های جدید هوش مصنوعی، بهبودهایی را در محصول‌برداری و پیشبرد تحقیقات پیرامون پرورش گیاهان به بار آورده است. هم‌اکنون هوش مصنوعی نوین می‌تواند زمان رسیده شدن و آمادگی برای برداشت محصولاتی همانند گوجه‌فرنگی را پیش‌بینی کند و بدین نحو بازدهی کشاورزی را بالا برد. پیشرفت‌ها البته بدین‌جا ختم نمی‌شود و دیگر مواردی از قبیل نظارت بر خاک و محصول، ربات‌های کشاورزی و تحلیل داده پیش‌بیننده (predivtive analytics). نظارت بر خاک و محصول از الگوریتم‌های جدید و داده‌ای گردآورده از زمین زراعی بهره‌برداری می‌کند سلامت کشت را تضمین کند و بدین صورت کشاورزی را کم‌هزینه‌تر و پایدارتر سازند.
مثال‌هایی دیگر از AI کارآموخته در کشاورزی را می‌توان مواردی چون اتوماسیون، شبیه‌سازی، مدل‌سازی و تکنیک‌های بهینه‌سازی گلخانه‌ها برشمرد.
درپی فزونی‌یافتن جمعیت و رشد تقاضا برای خوراک در آینده برای تأمین این نیاز به حداقل ۷۰ درصد افزایش باروری کشاورزی می‌باشد. هر روزه قشر بیشتری از عموم بدین باور می‌رسد که بکارگرفتن این تکنیک‌های 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 داده‌های 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 الگوریتم‌های پیشرفته، هوش مصنوعی می‌تواند نویزهای تصویری را کاهش دهد، جزئیات را در نورهای کم و شرایط سخت نورپردازی افزایش دهد و حتی اشیاء یا افراد را از پس‌زمینه جدا سازد. این تکنولوژی همچنین قابلیت احیای تصاویر قدیمی و آسیب‌دیده را دارد، به طوری که آن‌ها را به شکلی باورنکردنی به زندگی بازمی‌گرداند. در نهایت، هوش مصنوعی به عکاسان اجازه می‌دهد تا خلاقیت‌های خود را بدون محدودیت‌های فنی گسترش دهند و افق‌های جدیدی از امکانات بصری را پیش روی آن‌ها قرار می‌دهد.
علم کامپیوتر

محققان هوش مصنوعی، ابزارهای زیادی را برای حل سخت‌ترین مسئله‌ها در علم کامپیوتر ساخته‌اند. بسیاری از ابداع‌های آنها به وسیله علم کامپیوتر اقتباس شده و دیگر به عنوان بخشی از هوش مصنوعی درنظر گرفته نمی‌شود. طبق گفته راسل و نووینگ در کتاب هوش مصنوعی منتشر شده در سال ۲۰۰۳، مفاهیمی همچون اشتراک زمانی، زبان‌های تفسیری، رابط کاربر گرافیکی، ماوس، توسعه سریع محیط‌های نرم‌افزار، لیست پیوندی ساختمان داده، مدیریت ذخیره‌سازی خودکار، زبان برنامه‌نویسی نسل سوم، برنامه‌نویسی تابعی، برنامه‌نویسی پویا و برنامه‌نویسی شی گرا، همگی در آزمایشگاه‌های هوش مصنوعی توسعه یافتند.
هوش مصنوعی می‌تواند مورد استفاده قرار گیرد تا به صورت بالقوه، توسعه دهنده‌های باینری را شناسایی کند.
هوش مصنوعی می‌تواند برای ساخت دیگر انواع هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گیرد. به عنوان مثال، در حوالی نوامبر ۲۰۱۷، گوگل در پروژه AutoMl، تپولوژی‌های جدیدی از شبکه‌های عصبی را ایجاد کرد به نام شبکه‌های عصبی NAS، سیستمی بهینه‌سازی شده برای پروژه ایمیج نت و COCO. به گفته گوگل، عملکرد شبکه‌های 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 شبیه‌سازی می‌کند. این تکنولوژی در بازسازی لب‌های افرادی مانند «باراک اوباما)) و((ولادیمیر پوتین» نشان داده شده است. از آن زمان روش‌های دیگری بر پایه شبکه‌های عصبی عمیق (deep) شرح داده شده‌اند که نام دیپ فیک از اینجا گرفته شده است.
استودیوهای فیلم‌سازی هالیوود قبلاً از این تکنیک در فیلم‌های کارتونی استفاده کرده بودند. اما این روش، زمان و تلاش‌های زیادی را از افراد متخصص این حوزه گرفت. تفاوت اصلی این است که امروزه هر کسی می‌تواند از نرم‌افزار دیپ فیبک استفاده کند و ویدیوها را دستکاری کند.
در سپتامبر ۲۰۱۸ سناتور ایالات متحده، مارک وارنر، پیشنهاد کرد که شرکت‌های رسانه جمعی ای که اجازه اشتراک گذاری اسناد دیپ فیک را روی پلت فرمشان می‌دهند، جریمه شوند.
وینسنت موزیچ «یک پژوهشگر از موسسه جاست پارت مونج راهی پیدا کرد تا به‌وسیلهٔ 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 نرم‌افزار اینوی را تأمین کرده است، نرم‌افزاری که طراحی شده است تا به روزنامه نگاران برای شناسایی اسناد دیپ فیک کمک.
شیمی و زیست‌شناسی

از یادگیری ماشین برای طراحی دارو استفاده شده است. همچنین از آن برای پیش‌بینی خواص مولکولی نیز استفاده شده است سنتزهای برنامه ریزی شده با رایانه از طریق شبکه های واکنش محاسباتی، که به عنوان پلتفرمی توصیف می‌شود 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 الگوریتم‌ها تشکیل شده از استفاده از الگوریتم پیچیده AI تا تصمیم‌های تجارتی را چندین برابر سرعتی که انسان در روز می‌تواند انجام دهد را بگیرد. غالباً میلیون‌ها دادوستد بدون هیچ دخالت انسانی را انجام می‌دهد. چنین معاملاتی معاملات فرکانس بالا نامیده می‌شود و نشان دهنده یکی از سریعترین بخش‌های در حال رشد در معاملات مالی است. بسیاری از بانک‌ها و منابع مالی و تجارت‌های اختصاصی شرکت‌ها الان اوراق بهاداری دارند که کاملاً و فقط توسط سیستم‌های AI سازماندهی می‌شوند. سیستم‌های تجارت اتوماتیک معمولاً توسط سرمایه گذاران بزرگ سازمانی استفاده می‌شود. اما در سال‌های اخیر شاهد هجوم شرکت‌های کوچک و خصوصی با سیستم‌های AI خودشان بوده‌ایم.
چندین سازمان بزرگ مالی روی سیستم‌های AI سرمایه‌گذاری کرده‌اند تا در سرمایه‌گذاری کمکشان کنند. موتور AI Black Rock و علادین هردو داخل شرکت و مشتریان برای کمک به تصمیم‌های مالی استفاده می‌شود. آن شامل طیف گسترده از قابلیت‌ها و همچنین قابلیت پردازش زبان طبیعی تا برای خواندن اخبار گزارش دلال‌ها و رسانه‌های اجتماعی استفاده شود. سپس تمایل خود را به شرکت‌هایی که ذکر شدند می‌سنجد و به آنها امتیاز می‌دهد. بانک‌هایی مانند یوبی‌اس و دویچه بانک از موتور Sqreem استفاده می‌کند (مدل کاهش و استخراج کوانتمی) که می‌تواند به گسترش پروفایل مصرف‌کنندگان و یافتن محصولات مالی که آنها می‌خواهند از داده‌ها (داده کاوی) به دست آورد. گلدمن ساکس از «کنشو» استفاده می‌کند که برنامه (پلتفرم) تجزیه و تحلیل بازار است که هر دو قابلیت محاسبات حجیم آماری و پردازش زبان طبیعی را داراست. این سیستم‌های یادگیری ماشین داده‌ها را از طریق داده‌های موجود در وب و ارزیابی ارتباط بین رویدادهای جهانی و تأثیر ان بر قیمت دارایی‌ها به دست می‌آورد. استخراج اطلاعات بخشی از هوش مصنوعی است که برای استخراج اطلاعات از اخبار زنده خبری و کمک به تصمیمات سرمایه‌گذاری استفاده می‌شود.
مالی > امور مالی شخصی

محصولات متعددی در حال ظهور هستند که از AI برای کمک به مردم در امور شخصی خود استفاده می‌کنند. برای مثال Digit یه نرم‌افزار طراحی شده توسط هوش مصنوعی است که به مصرف‌کنندگان کمک می‌کند تا مصرف و پس‌انداز خود را بر اساس عادات و اهداف شخصی خود بهینه کنند. این نرم‌افزار می‌تواند فاکتورهایی مانند درآمد ماهانه، موجودی فعلی و خرج‌های عادتی) خرج‌هایی که تکرار می‌شود) را تجزیه و تحلیل کند و سپس می‌تواند تصمیم‌های خود را بگیرد و پول را به حساب‌های پس‌انداز منتقل کند. Wallet.AI یک استارتاپ در San Francisco که به زودی خواهد آمد عواملی ایجاد کرده است که داده‌هایی مانند چیزهایی که مصرف‌کنندگان پشت سر گذشته از جمله چک کردن گوشی هوشمند از اینستاگرام تا توییتر تجزیه تحلیل کند تا به اطلاع مصرف‌کنندگان رفتار مصرفی آنها را برساند.
مالی > مدیریت ریسک مالی

هوش مصنوعی به عنوان یکی از فناوری‌های مبتنی بر کامپیوتر، به انسان‌ها کمک می‌کند تا در انجام برخی از وظایف پیچیده و چالش‌برانگیز، 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 می‌تواند بسیار مؤثر و کارآمد باشد. یکی از کاربردهای اصلی این فناوری در این زمینه، پیش‌بینی قیمت‌ها و تحلیل تغییرات بازار است. سیستم‌های هوش مصنوعی با به‌کارگیری الگوریتم‌های پیچیده و تکنیک‌های یادگیری عمیق، قادرند نمودارهای قیمت را تحلیل کرده و بازارهای مالی را پیش‌بینی کنند. این قابلیت به مدیران ریسک مالی این امکان را می‌دهد که تصمیمات خود را بر اساس اطلاعات دقیق و به‌روز اتخاذ کنند.
علاوه بر پیش‌بینی قیمت‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند در تحلیل و تفسیر داده‌های مالی نیز مورد استفاده قرار گیرد. با اجرای الگوریتم‌های هوش مصنوعی بر روی داده‌های بازار، مدیران ریسک مالی می‌توانند 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 می‌تواند در شناسایی و پیشگیری از ریسک‌های مالی به کار رود. با تجزیه و تحلیل داده‌ها، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند علائم هشداردهنده ریسک را شناسایی کرده و به مدیران ریسک مالی هشدار دهند. این اقدام به بهبود قابلیت رصد و پیشگیری از ریسک‌های مالی و در نهایت کاهش خطرات مالی منجر می‌شود.
مالی > مدیریت ریسک مالی > جلوگیری از نکول وام

این فناوری با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته و تحلیل داده‌ها می‌تواند خطرات مرتبط با نکول وام را شناسایی کرده و از وقوع بحران‌های مالی جلوگیری کند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی قادر است رفتارهای مخاطره‌آمیز وام‌گیرندگان را شناسایی کرده و سیگنال‌های هشداردهنده‌ای در مورد احتمال نکول در آینده ارائه دهد. همچنین این فناوری می‌تواند در بخش‌های دیگر مالی مانند تحلیل اوراق قرضه و پیش‌بینی نرخ بهره مورد استفاده قرار گیرد.
مالی > مدیریت دارایی‌ها

مشاوران روبو در حال حاضر به‌طور گسترده در صنعت مدیریت سرمایه استفاده می‌شود. مشاوران روبو مشاوره مالی و مدیریت دارایی‌ها با حداقل مداخلهٔ انسانی را ارایه می‌کنند. این نمونه از مشاوران مالی براساس الگوریتم‌هایی ساخته شده است که به‌طور خودکار دارایی مالی را با توجه به اهداف سرمایه‌گذاری و تحمل ریسک مشتریان ایجاد می‌کنند. آن (مشاوران روبو) می‌تواند بر اساس تغییرات انی در بازار تنظیم شود و به اقتضای ان دارایی‌ها را تنظیم کند.
یکی از کاربردهای مهم هوش مصنوعی در مدیریت داده‌ها و پردازش اطلاعات مالی است. بسیاری از نرم‌افزارهای حسابداری و مالی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی برای تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی روندهای مالی و بهینه‌سازی تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند. برای مثال، نرم‌افزارهایی مانند "دژاوو" با بهره‌گیری از تکنیک‌های هوش مصنوعی، به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا مدیریت مالی خود را هوشمندتر کنند و داده‌های پیچیده را با دقت بیشتری تحلیل نمایند. این فناوری‌ها نه‌تنها سرعت پردازش اطلاعات را افزایش داده، بلکه در شناسایی الگوهای مالی و جلوگیری از خطاهای محاسباتی نیز مؤثر هستند.
مالی > امضای اسناد

یک وام دهنده آنلاین، Upstart، اطلاعات زیادی از مصرف‌کننده را تجزیه و تحلیل می‌کند و از الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کند که مدل‌های مالی ریسک که میزان احتمال آن را به‌طور معمول پیش‌بینی می‌کند، ایجاد کند. این تکنولوژی برای بانک‌ها مجاز خواهد بود که آنها را برای استفاده از فرایندهای حقوقی خود (امضا کردن) نیز مورد استفاده قرار دهند.
ZestFinance پلتفورم Zest Automated Machine Learning را ایجاد کرده است که مخصوص امضای اسناد مالی است. این پلتفورم از یادگیری ماشین استفاده می‌کند تا ده‌ها هزار متغیر قدیمی و جدید (از معاملات مالی تا اینکه چگونه مشتری یک فرم را پر می‌کند) که در امور مالی استفاده می‌شود تا به وام گیرندگان امتیاز دهد. این پلتفورم مخصوص نمره دادن به افراد با پیشینه اعتبار محدود است مانند هزاره‌ها.
مالی > تاریخچه

دهه ۸۰ حقیقتاً آغاز درخشش هوش مصنوعی در اقتصاد جهانیست؛ و این امر موقعیست که سیستم‌های خبره به محصولات تجاری تر در زمینه اقتصادی تبدیل شدند"به عنوان مثال، دوپونت ۱۰۰ سیستم متخصص ایجاد کرده است که به آنها کمک کرد تا نزدیک به ۱۰ میلیون دلار در سال صرفه جویی کنند”. یکی از اولین سیستم‌ها سیستم حرفه ای Protrader بود که توسط KC چن و Ting-peng لیان طراحی شد که توانست پیش بینی کاهش ۸۷ درصدی در میانگین صنعتی DOW Jones در سال ۱۹۸۶ را داشته باشد."اتصالات اصلی سیستم نظارت بر حق بیمه در بازار، تعیین استراتژی سرمایه‌گذاری بهینه، انجام معاملات در صورت لزوم و تغییر پایگاه دانش از طریق یک مکانیزم یادگیری است."یکی از اولین سیستم‌های متخصص که به برنامه‌های مالی کمک می‌کرد، توسط سیستم‌های متخصص کاربردی (APEX) به نام PlanPower ایجاد شد. در سال ۱۹۸۶ بود که برای اولین بار به صورت تجاری عرضه شد.
عملکرد آن کمک به ارائه برنامه‌های مالی برای افراد با درآمد بیش از ۷۵٬۰۰۰ $ در سال است؛ که سپس منجر به سیستم حساب مشتری شد به طوریکه برای درآمدهایی از ۲۵هزار دلار تا ۲۰۰هزار دلار در سال استفاده شد. دهه ۱۹۹۰ سیستم تشخیص تقلب خیلی بیشتر بود. یکی از سیستم‌هایی که در سال ۱۹۹۳ آغاز شد، سیستم هوش مصنوعی FinCEN (FAIS) بود. ان سیستم قادر بود بیش از ۲۰۰۰۰۰ معامله را در هفته بررسی کند و بیش از دو سال به شناسایی ۴۰۰ مورد احتمالی پولشویی که برابر با یک میلیارد دلار بود، کمک کرد. اگر چه سیستم‌های متخصص در دنیای مالی قدیم نبوده، اما این کار در استفاده کردن از AIدر کمک به آنچه امروز هست کمک می‌کند
دولت

یکی از استفاده‌های هوش مصنوعی در دولت است. به این ترتیب که دولت‌های با استفاده از هوش مصنوعی بروکراسی رل کاهش می‌دهد
صنعت سنگین

مقاله اصلی: هوش مصنوعی در صنعت سنگین
رباتها در بسیاری از صنایع رایج شده و اغلب کارهایی را انجام می‌دهند که برای انسانها خطرناک است. روبات‌ها در شغل‌هایی که بسیار تکراری هستند، که ممکن است منجر به اشتباه یا حوادث ناشی از عدم تمرکز باشد و مشاغل دیگری که انسانها ممکن است دچار تحقیر شوند، اثر به سزایی دارند.
در سال ۲۰۱۴، چین، ژاپن، ایالات متحده، جمهوری کره و آلمان با همدیگر ۷۰ درصد کل حجم فروش روبات‌ها را تشکیل می‌دهند. در صنعت خودرو سازی، در بخشهایی با درجه بالایی از اتوماسیون، ژاپن دارای بیشترین تراکم رباتهای صنعتی در جهان بود: ۱۴۱۴ نفر در هر ۱۰۰۰۰ کارمند.
بیمارستان‌ها و دارو

شبکه عصبی مصنوعی به عنوان سیستم پشتیبانی بالینی تصمیمی برای تشخیص پزشکی استفاده می‌شود، مانند تکنولوژی پردازش مفهوم در نرم‌افزار EMR.
وظایف دیگر در پزشکی که به‌طور بالقوه توسط هوش مصنوعی انجام می‌شود و شروع به توسعه می‌کنند عبارتند از:
تفسیر کامپیوتری از تصاویر پزشکی. چنین سیستمی به اسکن تصاویر دیجیتالی، از جمله از طریق توموگرافی رایانه ای، برای نمایش‌های معمول و به منظور برجسته بخش‌های قابل توجه مانند بیماری‌های ممکن است. یک برنامه معمول تشخیص تومور است.
تجزیه و تحلیل صدا قلب
روبات‌های همراه برای مراقبت از سالمندان
استخراج معادن پزشکی برای ارائه اطلاعات مفیدتر.
طرح‌های درمان طراحی
کمک در مشاغل تکراری از جمله مدیریت دارو.
ارائه مشاوره.
ایجاد مواد مخدر
استفاده از تصاویر به جای بیماران برای آموزش بالینی
پیش‌بینی احتمال مرگ از روش‌های جراحی
پیش‌بینی پیشرفت HIV
بیش از ۹۰ راه اندازی AI در صنعت بهداشت و درمان در این زمینه وجود دارد.
اولین راه حل IDx, IDx-DR، اولین سیستم تشخیصی مستقل مبتنی بر AI است که مجوز تجاری توسط سازمان غذا و داروی آمریکا مجاز است.
منابع انسانی و استخدام

کاربرد دیگر هوش مصنوعی در منابع انسانی و استخدام فضا است. سه راه وجود دارد که هوش مصنوعی توسط منابع انسانی و استخدام حرفه ای‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد: برای نمایش رزومه‌ها و رتبه‌بندی نامزدها با توجه به سطح صلاحیتشان، پیش‌بینی موفقیت نامزدی در نقش‌های خاص از طریق پلتفرم‌ها (سکوها) ی مطابق با شغل، و در حال حاضر راه اندازی ربات‌های چت استخدام است که می‌توانند وظایف ارتباطی تکراری را خودکار کند.
به‌طور معمول، بازنویسی رزومه شامل یک استخدام کننده یا دیگر نمایش حرفه ای منابع انسانی از طریق یک پایگاه داده از رزومه‌ها می‌شود. در حال حاضر راه اندازی‌های جدید مثل Pomato در حال ایجاد الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای خودکار کردن فرایندهای نمایش رزومه است. هوش مصنوعی نمایش رزومه Pomato روی خودکار کردن اعتبار سنجی متقاضیان فنی برای شرکت‌های خدمات فنی تمرکز می‌کند.
هوش مصنوعی Pomato بیش از ۲۰۰۰۰۰ محاسبات را در هر رزومه در ثانیه انجام می‌دهد و سپس یک مصاحبه فنی سفارشی بر اساس مهارت‌های استخراج شده طراحی می‌کند. راه حل‌های KE، که در سال ۲۰۱۴ تأسیس شده است، سیستم‌های توصیه شده برای رتبه‌بندی شغل‌ها برای نامزدها، و رتبه‌بندی رزومه‌ها برای کارفرمایان را توسعه داده است. Jobster.io، که توسط راه حل هایKE توسعه یافته، از جستجوی مبتنی بر مفهوم استفاده می‌کند که دقت را ۸۰٪ در مقایسه با روش سنتی ATS افزایش داده است. این به کارکنان کمک می‌کند تا بر موانع فنی غلبه کنند.
از سال ۲۰۱۶ تا سال ۲۰۱۷، شرکت کالاهای مصرفی یونیلیور از هوش مصنوعی برای نمایش همه کارکنان در سطح ابتدایی استفاده کرد. هوش مصنوعی Unilever از بازی‌های مبتنی بر علوم اعصاب، مصاحبه‌های ضبط شده، و تجزیه و تحلیل صورت و گفتار برای پیش‌بینی موفقیت استخدام استفاده کرد. Unilever با Hirevue و Pymetrics همکاری کرد تا غربالگری مبتنی بر هوش مصنوعی خود را فعال کند و متقاضیان خود را در یک سال از ۱۵۰۰۰ به ۳۰۰۰۰ افزایش داد. استخدام با هوش مصنوعی تولید شده Unilever " متنوع‌ترین کلاس تا به امروز است ".Unilever همچنین زمان استخدام را از ۴ ماه به ۳ هفته و نیم کاهش داد و ۵۰۰۰۰ ساعت زمان استخدام را نجات داد.
جستجوی کار

بازار کار تغییر قابل توجهی را در پیاده‌سازی هوش مصنوعی دیده است. این روند برای هردو استخدام کنندگان و جویندگان کار ساده شده است (یعنی، گوگل کردن برای شغل‌ها و درخواست آنلاین). به گفته 65Raj Mukherjee درصد از مردم در طول ۹۱ روز از استخدام دوباره جستجوی شغلی را آغاز می‌کنند. موتور محرک هوش مصنوعی پیچیدگی شکار شغل را با اطلاعات عملیاتی در مورد مهارت‌های شغل، حقوق، و گرایش‌های کاربر، مطابقت دادن مردم با مرتبط‌ترین موقعیت‌ها ساده می‌سازد. هوش مصنوعی محاسبه می‌کند که چه دستمزد برای یک کار خاص مناسب است، اطلاعات را برای استخدام کنندگان با استفاده از پردازش زبان طبیعی خلاصه می‌کند و لغات مرتبط و عبارت‌ها را با استفاده از نرم‌افزارهای تخصصی از متن استخراج می‌کند.
یک کاربرد دیگر، سازنده رزومه هوش مصنوعی است که نیاز به ۵ دقیقه برای گردآوری یک رزومه دارد، به غیر از صرف زمان انجام همان کار. [نیازمند استناد] در عصر ربات‌های چت هوش مصنوعی به بازدید کنندگان وبسایت کمک می‌کنند و جریان‌های روزانه را حل می‌کنند. ابزار انقلابی هوش مصنوعی مکمل مهارت‌های افراد است و به مدیران منابع انسانی اجازه می‌دهد که بر روی وظایف اولویت بالاتر تمرکز کنند.
با این حال، اثر هوش مصنوعی بر روی تحقیقات شغلی نشان می‌دهد که تا سال ۲۰۳۰ عوامل و ربات‌های هوشمند ۳۰٪ از کار انسانی جهان را از بین ببرند. علاوه بر این، تحقیقات ثابت می‌کند که اتوماسیون بین ۴۰۰ تا ۸۰۰ میلیون کارگر جایگزین خواهد شد. گزارش تحقیق Glassdoor می‌گوید که استخدام و منابع انسانی، انتظار می‌رود که تصویب هوش مصنوعی در بازار کار ۲۰۱۸ و فراتر از آن را بسیار گسترده ببینند.
رسانه و تجارت الکترونیک

برخی از کاربردهای هوش مصنوعی به سمت تجزیه و تحلیل محتوای رسانه‌های سمعی و بصری مانند فیلم، برنامه‌های تلویزیونی، فیلم‌های تبلیغاتی یا محتوای تولید شده توسط کاربر هدایت می‌کنند. این راه حل‌ها اغلب شامل چشم‌انداز کامپیوتری هستند که یک زمینهٔ عظیمی از کاربرد هوش مصنوعی است.
سناریوهای مورد استفاده معمول شامل تجزیه و تحلیل تصاویر با استفاده از روش‌های تشخیص شیء یا تکنیک‌های تشخیص چهره، یا تجزیه و تحلیل ویدئو برای شناسایی صحنه‌های مرتبط، اشیاء یا چهره‌ها است. انگیزه برای استفاده از تجزیه و تحلیل رسانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند – در میان چیزهای دیگر – تسهیل جستجوی رسانه ای، ایجاد مجموعه ای از کلمات کلیدی توصیفی برای یک آیتم (مورد) رسانه‌ها، نظارت بر سیاست محتوای رسانه ای (مثل تأیید مناسب بودن محتوا برای یک زمان خاص مشاهدهٔ تلویزیون)، گفتار به متن برای آرشیو یا سایر اهداف، و شناسایی آرم‌ها، محصولات یا چهره‌های مشهور برای قرار دادن تبلیغات مربوط به آن.
تجزیه و تحلیل رسانه‌های شرکت‌های هوش مصنوعی اغلب خدمات خود را بر روی یک REST API فراهم می‌کنند که دسترسی اتوماتیک مبتنی بر دستگاه را فعال می‌کند و اجازه می‌دهد تا خواندن نتایج را به صورت خودکار انجام دهد. به عنوان مثال شرکت ویدئویی هوش مصنوعی Valossa ,مایکروسافت ,آی‌بی‌ام و آمازون با استفاده از RESTful APIs اجازه دسترسی به تکنولوژی تشخیص رسانه را می‌دهد.
هوش مصنوعی همچنین به‌طور گسترده در صنعت تجارت الکترونیک برای کاربردهایی مثل جستجوی بصری، توصیه بصری مشابه، ربات‌های چت، برچسب گذاری خودکار محصولات و غیره استفاده می‌شود. یکی دیگر از کاربردهای عمومی، افزایش یافتن قابلیت جستجو و ساختن محتوای رسانه‌های اجتماعی است.