استارتاپ های فعال در حوزه هوش مصنوعی با توجه به رشد و توسعه این حوزه، در آینده نیز پتانسیل بالایی دارند. با پیشرفت فناوری‌های مرتبط با حوزه این استارتاپ‌ها می‌توانند در زمینه تحلیل داده‌ها، بهینه‌سازی و توسعه سیستم‌های فعالیت‌های هوشمند مؤثر باشند.
مشاهده مقاله
رباتیک صنعتی در طی سالیان اخیر رشد قابل‌توجهی داشته است و همچنان در حال توسعه و پیشرفت است. استفاده از هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و روبات‌های هوشمند در صنعت ساخت و تولید در آینده روزافزون خواهد شد.
مشاهده مقاله
دیپ فیک یک فناوری نوظهور است که از ترکیب هوش مصنوعی و یادگیری عمیق برای تولید محتوای تقلبی استفاده می‌کند. این فناوری قابلیت ایجاد ویدئوها، عکس‌ها و حتی صداهایی است که به طور واقعی به نظر می‌رسند، اما در واقع ساختگی هستند.
مشاهده مقاله
بازی‌های ویدئویی به عنوان یک صنعت پرطرفدار و درآمدزا، همواره به دنبال نوآوری و توسعه می‌باشند. ادغام هوش مصنوعی و یادگیری عمیق در توسعه بازی‌های ویدئویی، به‌طور چشمگیری قابلیت‌ها و امکاناتی جدید به این بازی‌ها اضافه کرده است.
مشاهده مقاله
یادگیری عمیق به عنوان یکی از تکنیک‌های مهم در حوزه هوش مصنوعی و همچنین بسیاری از حوزه‌های دیگر علمی و صنعتی، توانسته است تغییرات چشمگیری را به وجود آورد.
مشاهده مقاله
شکل‌گیری ایده متاورس به عوامل متعددی برمی‌گردد. یکی از عوامل اصلی ایجاد این ایده، نیاز به تکنولوژی‌های هوش مصنوعی پیشرفته و قدرتمند برای حل مسائل پیچیده و ارائه راهکارهای هوشمند بود.
مشاهده مقاله
تنسورفلو قابلیت پردازش موازی را در مدل‌های یادگیری عمیق فراهم می‌کند. این به معنای این است که می‌توانید محاسبات را به صورت موازی بر روی سیستم‌های گرافیکی (GPU) و یا سرورهای بزرگ اجرا کنید.
مشاهده مقاله
هوش مصنوعی اینستاگرام می‌تواند نقش مهمی را در تشخیص تخلفات و بررسی اعتبار کاربران ایفا کند. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی، می‌توان به طور خودکار تخلفات مانند اسپم، تهدیدها و... را تشخیص داد.
مشاهده مقاله
یادگیری نظارت نشده به عنوان یک روش بدون نظارت، در حوزه‌های مختلفی مورد استفاده قرار می‌گیرد و کاربردهای گسترده‌ای دارد. به طور کلی، این روش به ما امکان می‌دهد تا اطلاعات مفید و الگوهای موجود در داده‌ها را شناسایی کنیم
مشاهده مقاله