تعریف هوش مصنوعی به زبان ساده !

همه ما قبلاً در مورد هوش مصنوعی (AI) شنیده‌ایم، اما چه اصلیت واقعی این تکنولوژی است؟ هوش مصنوعی در واقع مانند یک مغز مصنوعی است که به ماشین‌ها و کامپیوترها اجازه می‌دهد تصمیم بگیرند، الگوها را تشخیص دهند و حتی از تجربیات گذشته خود یاد بگیرند. به عبارت دیگر، هوش مصنوعی به کامپیوترها اجازه می‌دهد تا انسان‌های واقعی به نظر برسند.

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence یا AI) به هر نوع هوش و تصمیم‌گیری کامپیوترها یا ماشین‌ها اشاره دارد. این فناوری به ماشین‌ها و سیستم‌های کامپیوتری اجازه می‌دهد تا الگوها را تشخیص دهند، اطلاعات را پردازش کنند، تصمیم‌گیری کنند و حتی وظایفی را انجام دهند که قبلاً نیاز به حضور انسان داشته است.

هوش مصنوعی از رویکردها و تکنیک‌های مختلفی مانند یادگیری ماشینی، شبکه‌های عصبی مصنوعی، پردازش زبان طبیعی و بینایی ماشین استفاده می‌کند. این تکنولوژی به انسان‌ها امکان می‌دهد از ماشین‌ها و سیستم‌های کامپیوتری برای حل مسائل پیچیده، پیش‌بینی رویدادها، تشخیص الگوها و اتخاذ تصمیمات هوشمند استفاده کنند.

تعریف هوش مصنوعی

هوش مصنوعی چگونه بوجود می آید ؟

هوش مصنوعی اصولاً از طریق برنامه نویسی و استفاده از داده‌ها، الگوریتم‌ها و قدرت پردازش کامپیوترها بوجود می‌آید. این فرآیند توسط توسعه دهندگان و مهندسان نرم‌افزار انجام می‌شود و به طور گسترده‌ای در صنعت و تحقیقات علمی استفاده می‌شود.

شروع این فرآیند با جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف مانند پایگاه داده‌ها، اینترنت، سنسورها و سایر منابع داده‌ای است. سپس داده‌های جمع‌آوری شده پیش‌پردازش می‌شوند تا برای استفاده در مدل‌های هوش مصنوعی مناسب شوند، که این مرحله شامل تمیز کردن داده، نرمال‌سازی، تبدیل به فرمت مناسب و حذف داده‌های نامرتبط است.

سپس یک یا چند مدل هوش مصنوعی انتخاب می‌شود و با استفاده از داده‌های آموزشی، این مدل‌ها آموزش داده می‌شوند. این مدل‌ها می‌توانند شامل شبکه‌های عصبی، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی یا الگوریتم‌های یادگیری تقویتی باشند.

پس از آموزش مدل، آنها نیاز به ارزیابی و بهینه‌سازی دارند تا اطمینان حاصل شود که عملکرد آنها منطبق با انتظارات است. در نهایت، مدل‌های هوش مصنوعی آماده استفاده در محیط‌های واقعی می‌شوند و از آنها برای پیش‌بینی، تصمیم‌گیری یا اتخاذ اقدامات استفاده می‌شود.

از این روند استفاده برای ایجاد سیستم‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی می‌شود که در حل مسائل پیچیده از تشخیص تصاویر تا پیش‌بینی رفتارهای مشتریان کمک می‌کنند.

برای درک بهتر , مقدار بیشتری توضیح می دهیم…

هوش مصنوعی بوجود می‌آید از طریق ترکیب داده‌ها، الگوریتم‌ها و قدرت پردازش کامپیوترها برای ایجاد سیستم‌ها و مدل‌های کامپیوتری که به نوعی از هوش کردن انسان‌ها پیروی کنند. این فرآیند معمولاً به صورت زیر صورت می‌گیرد:

1. جمع‌آوری داده: این فرآیند از طریق جمع‌آوری مجموعه‌ای از داده‌ها از منابع مختلف از جمله پایگاه داده‌ها، اینترنت، سنسورها و سایر منابع داده‌ای صورت می‌گیرد.

2. پیش‌پردازش داده: داده‌های جمع‌آوری شده نیاز به پیش‌پردازش دارند تا برای استفاده در مدل‌های هوش مصنوعی مناسب شوند. این مرحله شامل تمیز کردن داده، نرمال‌سازی، تبدیل به فرمت مناسب و حذف داده‌های نامرتبط است.

3. انتخاب و آموزش مدل: در این مرحله، یک یا چند مدل هوش مصنوعی انتخاب می‌شود و سپس با استفاده از داده‌های آموزشی، مدل آموزش داده می‌شود. این مدل‌ها می‌توانند شامل شبکه‌های عصبی، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی یا الگوریتم‌های یادگیری تقویتی باشند.

4. ارزیابی و بهینه‌سازی: پس از آموزش مدل، آنها نیاز به ارزیابی و بهینه‌سازی دارند تا اطمینان حاصل شود که عملکرد آنها منطبق با انتظارات است.

5. استفاده در محیط واقعی: در این مرحله، مدل‌های هوش مصنوعی آماده استفاده در محیط‌های واقعی می‌شوند و از آنها برای پیش‌بینی، تصمیم‌گیری یا اتخاذ اقدامات استفاده می‌شود.

مدل های هوش مصنوعی چیست ؟

مدل‌های هوش مصنوعی مجموعه‌ای از تکنیک‌ها، الگوریتم‌ها و روش‌های مختلف است که برای اجرای وظایف مختلف هوش مصنوعی استفاده می‌شوند. این مدل‌ها ممکن است بر اساس توابع ریاضی، شبکه‌های عصبی، یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی و بینایی ماشین و بسیاری از تکنیک‌های دیگر ساخته شوند. در زیر سه مدل از مدل‌های هوش مصنوعی را توضیح می‌دهم:

1. شبکه‌های عصبی: این مدل‌ها الهام گرفته از ساختار مغز انسان است و شامل یک سری از نورون‌های مصنوعی است که با هم متصل شده‌اند. این شبکه‌ها برای یادگیری الگوها، شناسایی تصاویر و صداها و حتی پیش‌بینی داده‌ها استفاده می‌شوند.

2. یادگیری ماشینی: این مدل‌ها به ماشین‌ها امکان می‌دهند تا از تجربیات گذشته درس بگیرند و از آن‌ها برای اتخاذ تصمیمات در آینده استفاده کنند. این مدل‌ها شامل الگوریتم‌های مختلفی مانند درخت تصمیم، ماشین‌های پشتیبان و شبکه‌های بایزینی است.

3. پردازش زبان طبیعی: این مدل‌ها به ماشین‌ها امکان می‌دهند تا زبان انسانی را درک کرده و تفسیر کنند، از جمله تشخیص گفتار، ترجمه متون و استخراج اطلاعات از متون. این مدل‌ها شامل روش‌هایی مانند تحلیل متن، ترجمه ماشینی و معنایی زبانی است.

به طور کلی، مدل‌های هوش مصنوعی به صورت گسترده در بسیاری از حوزه‌ها از جمله رباتیک، پردازش تصویر، پردازش زبان، تجارت الکترونیک و مدیریت منابع انسانی استفاده می‌شوند.

آیا ترکیب چند مدل از هوش مصنوعی نیز می تواند باشد؟

بله، در واقع ترکیب چندین مدل هوش مصنوعی به عنوان یک روش پرکاربرد برای بهبود عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شود. این روش، به نام “ترکیب مدل‌های ماشینی” یا “ترکیب مدل‌های یادگیری” شناخته می‌شود و به ترکیب مدل‌های مختلف با هدف بهبود دقت، کارایی و کاربردی بودن سیستم‌های هوش مصنوعی می‌پردازد.

به عنوان مثال، یک مدل ممکن است از یک شبکه عصبی برای تشخیص تصاویر استفاده کند، در حالی که مدل دیگر از یک الگوریتم یادگیری ماشینی برای پردازش داده‌های عددی استفاده می‌کند. این ترکیب مدل‌ها به سیستم‌های هوش مصنوعی امکان می‌دهد تا از توانایی‌های گوناگون این مدل‌ها بهره ببرند و به دقت بیشتری در تشخیص، پیش‌بینی و تصمیم‌گیری برسند.

به طور کلی، ترکیب مدل‌های هوش مصنوعی امکانات و قابلیت‌های هر مدل را به کارفرما ارائه می‌دهد و می‌تواند بهبود قابل توجهی در عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی ایجاد کند.

مثالی برای ما بزن !

حتما! بیایید یک مثال ساده از ترکیب مدل‌های هوش مصنوعی در موارد واقعی ببینیم.

فرض کنید شما یک استارتاپ هستید که می‌خواهید یک سیستم پیشنهاد دهنده محتوا برای وبسایت خود ایجاد کنید. شما می‌خواهید این سیستم قادر باشد محتوای مرتبط و جذاب را برای کاربران خود به‌طور اتوماتیک پیشنهاد دهد. برای این کار، می‌توانید از ترکیب مدل‌های هوش مصنوعی استفاده کنید.

اولین گام ممکن است استفاده از یک مدل پردازش زبان طبیعی مانند “Transformer” برای تحلیل متن‌های کاربران و درک موضوعات و علایق آن‌ها باشد. این مدل می‌تواند به دقت محتوای متن را درک کند و موضوعات مهم را شناسایی کند.

سپس، می‌توانید از یک مدل یادگیری ماشینی مانند “Collaborative Filtering” برای پیشنهاد محتواهای مرتبط با علایق و تاریخچه مشابه دیگر کاربران استفاده کنید. این مدل می‌تواند بر اساس علایق کاربران مشابه، محتواهایی که ممکن است جذاب باشند را پیشنهاد دهد.

در نهایت، شما می‌توانید از یک مدل شبکه عصبی برای ارزیابی کیفیت واکنش کاربران به محتوا و به‌روزرسانی پیشنهادات استفاده کنید. این مدل می‌تواند به دقت واکنش و عملکرد گذشته کاربران را ارزیابی کرده و پیشنهادات بعدی را به‌روزرسانی کند.

این ترکیب مدل‌های هوش مصنوعی می‌تواند به شما کمک کند تا سیستم پیشنهاد دهنده محتوا خود را به شکلی انعطاف‌پذیرتر و با دقت بیشتری ایجاد کرده و تجربه کاربران خود را بهبود بخشید.

مثالی دیگر!  هوش مصنوعی چت جی پی تی چگونه کار می کند؟ ( chatgpt)

هوش مصنوعی در چت‌بات‌ها یا چت جی بی تی (Chatbot) از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی و پردازش زبان طبیعی استفاده می‌کند تا به کاربران به صورت خودکار پاسخ دهد و با آن‌ها همچون یک انسان در مکالمه بپردازد. در زیر توضیحی دقیق‌تر در مورد عملکرد چت‌بات‌ها آورده شده است:

1. دریافت و درک پیام: ابتدا سیستم چت جی‌بی‌تی پیام را از کاربر دریافت می‌کند و سپس با استفاده از الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی، سعی می‌کند مفهوم و مضمون پیام را درک کند.

2. تحلیل مفهومی: پس از درک مفهوم پیام، چت‌بات سعی می‌کند متوجه اهمیت و مضمون اصلی پیام شود تا بتواند به درستی پاسخ مناسبی ارائه دهد.

3. تولید پاسخ: با درک مفهوم و مضمون پیام، چت‌بات پاسخ مناسب خود را تولید می‌کند. این پاسخ ممکن است از یک دیتابیس متنوع یا با استفاده از قابلیت‌های یادگیری ماشینی تولید شود.

4. ارسال پاسخ: در نهایت، چت‌بات پاسخ تولید شده را به کاربر ارسال می‌کند تا مکالمه ادامه یابد.

علاوه بر این، چت‌بات‌ها ممکن است از مواردی مانند گزینه‌های منویی، تصاویر، لینک‌ها و سایر ابزارهای تعاملی نیز استفاده کنند تا به کاربران پاسخ‌های کامل‌تر و گسترده‌تری ارائه دهند.

زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی

هوش مصنوعی از انواع مختلف زبان‌های برنامه‌نویسی برای پیاده‌سازی الگوریتم‌ها و مدل‌های خود استفاده می‌کند. در زیر چند نمونه از زبان‌های برنامه‌نویسی محبوب برای توسعه نرم‌افزار‌های هوش مصنوعی آورده شده است:

1. پایتون (Python): پایتون یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی محبوب برای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی است. این زبان به دلیل سینتکس ساده، اکوسیستم گسترده ابزارها و کتابخانه‌های پرقدرتی که برای یادگیری ماشین و پردازش داده در دسترس است، بسیار مناسب برای توسعه الگوریتم‌های هوش مصنوعی است.

2. جاوا (Java): جاوا نیز یکی دیگر از زبان‌های مورد استفاده برای توسعه سیستم‌ها و برنامه‌های هوش مصنوعی است. این زبان به دلیل قابلیت اجرا بر روی محیط‌های مختلف و کتابخانه‌های معتبر برای یادگیری ماشین و پردازش داده، بسیار مناسب برای توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی است.

3. R: R یک زبان برنامه‌نویسی و محیط نرم‌افزاری مورد استفاده در تحلیل داده و مدل‌سازی آماری بسیار قدرتمند است. این زبان برای تحلیل داده‌های آماری و انجام عملیات پردازش داده در زمینه هوش مصنوعی بسیار محبوب است.

4. C++ و C#: این دو زبان برنامه‌نویسی نیز به عنوان زبان‌هایی برای توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی و بازی‌های کامپیوتری محبوب هستند، زیرا قابلیت اجرا در سرعت بالا و کارایی خوبی دارند.

این تنها چند نمونه از زبان‌های برنامه‌نویسی است که برای توسعه نرم‌افزار‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شوند، و اما زبان‌های دیگری مانند Scala، Lisp و Prolog نیز برای موارد خاص هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرند.

برنامه نویسی به زبان پایتون

پایتون ! محبوب‌ترین و ایده‌آل‌ترین انتخاب‌ها برای توسعه و پیاده‌سازی پروژه‌های هوش مصنوعی (AI) است. پایتون به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی ساده، قدرتمند و خوانا، با مجموعه وسیعی از کتابخانه‌ها و ابزارها، به برنامه‌نویسان امکان می‌دهد به راحتی و با سرعت بالا به توسعه و تست الگوریتم‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی بپردازند. در زیر توضیحاتی در مورد برنامه نویسی با پایتون برای هوش مصنوعی آمده است:

1. سینتکس ساده:
– پایتون با سینتکس ساده و خواناتر از زبان‌های دیگر، به برنامه‌نویسان امکان می‌دهد که به راحتی کد بزنند و به تمرکز بر روی الگوریتم‌ها و روش‌های هوش مصنوعی بپردازند.

2. کتابخانه‌های پرقدرت:
– در پایتون، مجموعه وسیعی از کتابخانه‌ها و ابزارها برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین وجود دارد. کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow، PyTorch، Scikit-learn و NumPy برنامه‌نویسان را در پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی یاری می‌کنند.

3. پشتیبانی از یادگیری ماشین:
– برنامه نویسی با پایتون برای توسعه الگوریتم‌های یادگیری ماشین ایده‌آل است. کتابخانه‌های TensorFlow و PyTorch امکان ایجاد و آموزش مدل‌های عمیق را فراهم می‌کنند.

4. انجمن فعال:
– پایتون یک جامعه برنامه‌نویسی فعال دارد که به برنامه‌نویسان هوش مصنوعی امکان تبادل اطلاعات، پشتیبانی و یادگیری مداوم را می‌دهد.

5. انعطاف‌پذیری:
– پایتون به برنامه‌نویسان امکان انجام پروژه‌های متنوع در حوزه‌های مختلف هوش مصنوعی، از پردازش زبان طبیعی تا بینایی ماشین و یادگیری تقویتی را می‌دهد.

6. مستندات قوی:
– مستندات کامل و جامع پایتون به برنامه‌نویسان اطلاعات دقیقی در مورد کار با کتابخانه‌ها و ابزارهای هوش مصنوعی فراهم می‌کند.

پایتون یکی از بهترین ابزارها برای ورود به دنیای هوش مصنوعی است و برنامه نویسان اغلب از آن به عنوان زبان اصلی برای توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنند.

میزان سرمایه گذاری در زمینه هوش مصنوعی در جهان !

در حال حاضر، حجم سرمایه گذاری در زمینه هوش مصنوعی به شدت افزایش یافته است و این حوزه به عنوان یکی از جذاب‌ترین زمینه‌های استارتاپی جهان مطرح است. برای ارائه یک نگاه دقیق‌تر:

1. آمریکا:
– شرکت OpenAI با دریافت سرمایه‌ای بیش از ۱ میلیارد دلار از سرمایه‌گذاران اعلام کرده است.
– Neuralink، شرکتی تأسیس شده توسط الن ماسک، با دریافت بیش از ۱۰۰ میلیون دلار سرمایه‌گذاری شده است.

2. اروپا:
– DeepMind که به تازگی توسط Google فروخته شده است، با سرمایه گذاری حدود ۵۰۰ میلیون دلار یکی از بزرگترین‌ها در این قاره به‌شمار می‌رود.
– UiPath، که در زمینه روباتیک و هوش مصنوعی فعال است، سرمایه گذاری بالغ بر ۲ میلیارد دلار جلب کرده است.

3. آسیا:
– در چین، شرکت SenseTime با سرمایه گذاری بیش از ۷ میلیارد دلار، یکی از بزرگترین شرکت‌های هوش مصنوعی جهان است.
– Alibaba و Tencent نیز با هرکدام سرمایه‌گذاری‌های چشمگیری در این زمینه داشته‌اند.

در کل، می‌توان دید که آمریکا با حضور شرکت‌های معروفی مانند OpenAI و Neuralink، به‌عنوان یکی از مهم‌ترین قطب‌های سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی به‌شمار می‌آید. اروپا با شرکتهایی مانند DeepMind و UiPath نیز نقش مهمی در این حوزه ایفا می‌کند، و چین با شرکت‌هایی همچون SenseTime، Alibaba و Tencent، به عنوان یکی از بازارهای پررونق در این زمینه ظاهر می‌شود.

میزان حقوق برنامه نویسان هوش مصنوعی چقدر است؟

میزان حقوق برنامه نویسان هوش مصنوعی متناسب با عوامل مختلف مانند تجربه کاری، مهارت‌ها، مکان جغرافیایی، و صنعت مورد استفاده قرار می‌گیرد. همچنین، تغییرات ارزش ارز در هر کشور نیز تأثیرگذار است. در زیر یک بررسی خلاصه از میانگین حقوق برنامه نویسان هوش مصنوعی در برخی از کشورها و قاره‌ها آورده شده است:

1. آمریکا:
– میانگین حقوق برنامه نویسان هوش مصنوعی در آمریکا معمولاً بین ۱۰۰,۰۰۰ تا ۱۵۰,۰۰۰ دلار در سال است. در شهرها و مناطق با بازار کاری رقیب‌تر، این میزان ممکن است بیشتر باشد.

2. اروپا:
– در اروپا، میانگین حقوق ممکن است بین ۵۰,۰۰۰ تا ۱۲۰,۰۰۰ یورو در سال باشد. این میزان بستگی به کشور و شهر محل کار دارد.

3. آسیا:
– در چین، حقوق برنامه نویسان هوش مصنوعی ممکن است بین ۴۰,۰۰۰ تا ۱۲۰,۰۰۰ یوان چینی در سال باشد. در کشورهای دیگر آسیا نیز این میزان متغیر است.

توجه داشته باشید که این اعداد تخمینی هستند و می‌توانند در طول زمان تغییر کنند. همچنین، عواملی نظیر توانمندی‌های فنی خاص، تخصص در زمینه‌های خاص هوش مصنوعی، و موقعیت شغلی نیز بر حقوق تأثیرگذار هستند. برای اطلاعات دقیق‌تر و به‌روزتر، مشاوره با منابع مناسب و گزارشات بازار کاری توصیه می‌شود.

هوش مصنوعی و استارتاپ ها-

و در آخر لیست 40 تایی ربات‌های هوش مصنوعی معروف از شرکت های بزرگ دنیا !

1. OpenAI
– وب‌سایت: [OpenAI](https://www.openai.com)
– کاربرد: تحقیقات هوش مصنوعی و توسعه مدل‌های زبانی مانند GPT-3.

2. Boston Dynamics
– وب‌سایت: [Boston Dynamics](https://www.bostondynamics.com)
– کاربرد: تولید ربات‌های پیشرفته برای کاربردهای مختلف از جمله صنعت و نظامی.

3. IBM Watson
– وب‌سایت: [IBM Watson](https://www.ibm.com/watson)
– کاربرد: سامانه هوش مصنوعی ابری برای حل مسائل تجاری و پزشکی.

4. Google AI
– وب‌سایت: [Google AI](https://ai.google)
– کاربرد: تحقیقات هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی.

5. Tesla Autopilot
– وب‌سایت: [Tesla Autopilot](https://www.tesla.com/autopilot)
– کاربرد: سیستم خودران تسلا بر مبنای هوش مصنوعی برای کنترل خودرو.

6. Microsoft Azure AI
– وب‌سایت: [Microsoft Azure AI](https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services)
– کاربرد: ارائه خدمات هوش مصنوعی در قالب خدمات ابری.

7. Facebook AI Research (FAIR)
– وب‌سایت: [Facebook AI Research](https://ai.facebook.com/research)
– کاربرد: تحقیقات در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق.

8. Amazon Alexa
– وب‌سایت: [Amazon Alexa](https://developer.amazon.com/alexa)
– کاربرد: سیستم صوتی هوشمند برای اتصال و کنترل دستگاه‌های خانه هوشمند.

9. DeepMind
– وب‌سایت: [DeepMind](https://deepmind.com)
– کاربرد: تحقیقات هوش مصنوعی با تمرکز بر یادگیری تقویتی.

10. Samsung Bot
– وب‌سایت: [Samsung Bots](https://www.samsung.com/global/bots)
– کاربرد: توسعه ربات‌های هوشمند برای استفاده در دستگاه‌های مختلف.

11. Nuance Communications
– وب‌سایت: [Nuance Communications](https://www.nuance.com)
– کاربرد: تکنولوژی تبدیل گفتار به متن و تولید سیستم‌های تشخیص صدا.

12. Alphabet (شرکت مادر Google)
– وب‌سایت: [Alphabet](https://abc.xyz)
– کاربرد: تحقیقات و توسعه در زمینه‌های مختلف از جمله هوش مصنوعی.

13. Sony Aibo
– وب‌سایت: [Sony Aibo](https://www.sony.com/aibo)
– کاربرد: ربات خانگی با هوش مصنوعی برای تفریح و همراهی.

14. Robolink
– وب‌سایت: [Robolink](https://www.robolink.com)
– کاربرد: آموزش برنامه نویسی و رباتیک برای افراد جوان.

15. Softbank Robotics
– وب‌سایت: [Softbank Robotics](https://www.softbankrobotics.com)
– کاربرد: توسعه ربات‌های اجتماعی و خدماتی.

16. Cognizant AI
– وب‌سایت: [Cognizant AI](https://www.cognizant.com/artificial-intelligence)
– کاربرد: ارائه خدمات مشاوره و پیاده‌سازی هوش مصنوعی برای سازمان‌ها.

17. NVIDIA AI
– وب‌سایت: [NVIDIA AI](https://www.nvidia.com/en-gb/ai)
– کاربرد: تحقیقات و توسعه در زمینه یادگیری عمیق و پردازش تصویر.

18. Rethink Robotics
– وب‌سایت: [Rethink Robotics](http://www.rethinkrobotics.com)
– کاربرد: توسعه ربات‌های همکاری‌پذیر در محیط‌های صنعتی.

19. SAP Leonardo
– وب‌سایت: [SAP Leonardo](https://www.sap.com/products/leonardo.html)
– کاربرد: استفاده از هوش مصنوعی در حوزه اینترنت اشیاء (IoT) و تجارت هوشمند.

20. Baidu AI
– وب‌سایت: [Baidu AI](https://ai.baidu.com)
– کاربرد: تحقیقات در حوزه هوش مصنوعی با تمرکز بر پردازش زبان طبیعی.

21. Anki Vector
– وب‌سایت: [Anki Vector](https://www.anki.com)
– کاربرد: ربات خانگی با هوش مصنوعی برای تفریح و ارتباط با کاربر.

22. AIBrain
– وب‌سایت: [AIBrain](https://www.aibrain.com)
– کاربرد: توسعه راه‌حل‌های هوش مصنوعی برای آموزش و بازی.

23. KUKA Robotics
– وب‌سایت: [KUKA Robotics](https://www.kuka.com)
– کاربرد: تولید ربات‌های صنعتی برای کاربردهای مختلف.

24. Ubtech Robotics
– وب‌سایت: [Ubtech Robotics](https://www.ubtrobot.com)
– کاربرد: توسعه ربات‌های خانگی و آموزشی.

25. Unity AI
– وب‌سایت: [Unity AI](https://unity.com/solutions/artificial-intelligence)
– کاربرد: ابزارها و تکنولوژی‌های هوش مصنوعی برای بازی‌سازان.

26. Misty Robotics
– وب‌سایت: [Misty Robotics](https://www.mistyrobotics.com)
– کاربرد: توسعه ربات‌های خانگی و تجاری.

27. Affectiva
– وب‌سایت: [Affectiva](https://www.affectiva.com)
– کاربرد: تحلیل احساسات انسانی از طریق تصویر و صدا.

28. ROBO Global
– وب‌سایت: [ROBO Global](https://www.roboglobal.com)
– کاربرد: سرمایه‌گذاری در شرکت‌ها و تکنولوژی‌های مرتبط با روباتیک و هوش مصنوعی.

29. DJI Robotics
– وب‌سایت: [DJI Robotics](https://www.dji.com)
– کاربرد: توسعه پهپادها و ربات‌های پروازی با استفاده از هوش مصنوعی.

30. ROBOTIS
– وب‌سایت: [ROBOTIS](http://en.robotis.com)
– کاربرد: تولید کیت‌ها و ماژول‌های رباتیک برای آموزش.

31. Kai-Fu Lee’s Sinovation Ventures
– وب‌سایت: [Sinovation Ventures](https://www.sinovationventures.com)
– کاربرد: سرمایه‌گذاری در شرکت‌های نوآور در زمینه هوش مصنوعی.

32. Pal Robotics
– وب‌سایت: [Pal Robotics](https://www.pal-robotics.com)
– کاربرد: توسعه ربات‌های خدماتی و پژوهشی.

33. Brain Corp
– وب‌سایت: [Brain Corp](https://www.braincorp.com)
– کاربرد: توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی برای ربات‌های خدماتی.

34. Ozobot
– وب‌سایت: [Ozobot](https://ozobot.com)
– کاربرد: توسعه ربات‌های آموزشی و بازی.

35. Nao Robot by SoftBank Robotics
– وب‌سایت: [Nao Robot](https://www.softbankrobotics.com/emea/en/nao)
– کاربرد: ربات آموزشی با هوش مصنوعی برای مدارس و مراکز آموزشی.

36. Xilinx AI
– وب‌سایت: [Xilinx AI](https://www.xilinx.com/applications/megatrends/ai.html)
– کاربرد: فراهم کردن تکنولوژی‌های FPGA برای پردازش هوش مصنوعی.

37. Toyota Engineering Society
– وب‌سایت: [Toyota Engineering Society](https://www.toyota.co.jp/en/tech/engineering)
– کاربرد: تحقیقات در زمینه تکنولوژی‌های نوین اتومبیل.

38. Blue Prism
– وب‌سایت: [Blue Prism](https://www.blueprism.com)
– کاربرد: ارائه پلتفرم‌های رباتیک کاربردی برای فرآیندهای کسب و کار.

39. Auris Health
– وب‌سایت: [Auris Health](https://www.aurishealth.com)
– کاربرد: توسعه ربات‌های پزشکی برای جراحی های دقیق.

40.Aptiv Autonomous Vehicles
– وب‌سایت: [Aptiv Autonomous Vehicles](https://www.aptiv.com)
– کاربرد: توسعه فناوری‌های خودران برای خودروهای هوشمند، شامل سیستم‌های رانندگی خودکار و پیشرفته.

با کمال خوشحالی، شما را به همراه وب سایت مهرداد دعوت می‌کنم تا در دنیای هوش مصنوعی و پروژه‌های استارتاپی مرتبط با آن، به اشتراک اطلاعات و تجارب بپردازیم. با مراجعه به وب سایت مهرداد، شما می‌توانید آخرین اخبار و تحقیقات در حوزه هوش مصنوعی را دنبال کرده و به آموزش‌ها و مقالات مفید در این زمینه دسترسی پیدا کنید.

با سپاس

Short Link:
https://mehrdad.ir/u35j