عنوان دوره آموزشی: هوش مصنوعی: مبانی، راهکارها و ابزارها

دکتر امید یوسفیان زاده

 دکترای مدیریت اطلاعات سلامت، عضو هیئت علمی گروه مدیریت و فناوری اطلاعات سلامت

نحوه برگزاری: آنلاین

حضور در دوره آموزشی برای عموم رایگان

اعطای گواهینامه معتبر رایگان به دانشجویان طرح مهارت افزایی (طرح کاد پلاس) 

هزینه دریافت گواهی نامه معتبر برای سایر شرکت کنندگان در دوره آموزشی (115 هزار تومان ) 

گواهی پایان دوره: گواهی پایان دوره توسط شرکت آتی سلامت محیط و کار پویا اعطا می گردد. این شرکت دارای مجوز آموزشی از مرکز تحقیقات وزارت کار، مؤسسه کار و تأمین اجتماعی و سازمان فنی و حرفه ای کشور می باشد.

با عنایت به وبینار فوق، مطلب زیر می تواند برای شما مفید باشد.

 هوش مصنوعی: مبانی، استراتژی‌ها و ابزارها

هوش مصنوعی (AI) نحوه تعامل ما با فناوری، تغییر شکل صنایع و تعریف مجدد امکانات را متحول کرده است. از توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده در پلتفرم‌های پخش آنلاین گرفته تا خودروهای خودران که در خیابان‌های شلوغ حرکت می‌کنند، هوش مصنوعی در قلب نوآوری مدرن قرار دارد. اما هوش مصنوعی دقیقاً چیست و چگونه می‌توانیم از پتانسیل آن به طور مؤثر استفاده کنیم؟ در ادامه، مبانی هوش مصنوعی را بررسی خواهیم کرد، در مورد استراتژی‌های رایج برای پیاده‌سازی بحث خواهیم کرد و ابزارهای ضروری که به توسعه آن قدرت می‌دهند را برجسته خواهیم کرد.

محتوای آموزشی مرتبط: آشنایی با مبانی و مفاهیم هوش مصنوعی و کاربرد آن در زندگی

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی به شبیه‌سازی هوش انسانی در ماشین‌هایی اشاره دارد که برای تفکر، یادگیری و تصمیم‌گیری برنامه‌ریزی شده‌اند. این سیستم‌ها می‌توانند داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند، الگوها را تشخیص دهند و رفتار خود را بر اساس اطلاعاتی که پردازش می‌کنند، تطبیق دهند. هوش مصنوعی را می‌توان به طور کلی به دو نوع طبقه‌بندی کرد:

1. هوش مصنوعی محدود: این نوع هوش مصنوعی برای انجام وظایف خاص، مانند تشخیص چهره، ترجمه زبان یا بازی شطرنج طراحی شده است. این نوع هوش مصنوعی در یک محدوده بخصوص عمل می‌کند اما در کاری که برای آن برنامه‌ریزی شده است، برتری دارد.
2. هوش مصنوعی عمومی: برخلاف هوش مصنوعی محدود، هوش مصنوعی عمومی قصد دارد توانایی‌های شناختی انسان را در طیف وسیعی از وظایف تکرار کند. در حالی که هوش مصنوعی عمومی واقعی همچنان در حد تئوری باقی می‌ماند، اما هدف نهایی تحقیقات هوش مصنوعی را نشان می‌دهد.

 مبانی هوش مصنوعی

توسعه هوش مصنوعی به چندین مفهوم و فناوری کلیدی متکی است:

• یادگیری ماشین (ML): یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که در آن سیستم‌ها به جای برنامه‌نویسی صریح، از داده‌ها یاد می‌گیرند. الگوریتم‌ها مجموعه داده‌های بزرگ را برای شناسایی الگوها و پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری تجزیه و تحلیل می‌کنند. تکنیک‌های محبوب یادگیری ماشین شامل یادگیری نظارت‌شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی است.
• شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق: شبکه‌های عصبی با الهام از ساختار مغز انسان، از لایه‌هایی از گره‌های به هم پیوسته تشکیل شده‌اند که اطلاعات را پردازش می‌کنند. یادگیری عمیق، زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین، از شبکه‌های عصبی چند لایه برای مقابله با مشکلات پیچیده‌ای مانند تشخیص تصویر و پردازش زبان طبیعی استفاده می‌کند.
• پردازش زبان طبیعی (NLP): پردازش زبان طبیعی ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا زبان انسان را درک، تفسیر و تولید کنند. کاربردهای آن شامل چت‌بات‌ها، تحلیل احساسات و ترجمه ماشینی است. NLP با پیشرفت در مدل‌هایی مانند GPT (تبدیل‌کننده از پیش آموزش‌دیده مولد) به طور فزاینده‌ای پیچیده شده است.
• بینایی کامپیوتر: بینایی کامپیوتر بر توانمندسازی ماشین‌ها برای تفسیر داده‌های بصری از دنیای اطرافشان تمرکز دارد. از سیستم‌های تشخیص چهره گرفته تا تحلیل تصویربرداری پزشکی، این حوزه کاربردهای گسترده‌ای دارد که توسط الگوریتم‌های یادگیری عمیق پشتیبانی می‌شوند.

محتوای آموزشی مرتبط: کاربرد هوش مصنوعی در HSE

 استراتژی‌هایی برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی

ادغام موفقیت‌آمیز هوش مصنوعی در گردش‌های کاری یا محصولات نیاز به برنامه‌ریزی و اجرای دقیق دارد. در اینجا چند استراتژی برای بررسی وجود دارد:

1. تعریف اهداف واضح: قبل از ورود به هوش مصنوعی، شناسایی اهداف و چالش‌های خاصی که قصد پرداختن به آنها را دارید، بسیار مهم است. چه خودکارسازی وظایف تکراری باشد و چه بهبود تجربیات مشتری، اهداف واضح تلاش‌های شما را هدایت می‌کنند.
2. شروع کوچک و مقیاس‌پذیری تدریجی: پیاده‌سازی هوش مصنوعی می‌تواند پیچیده و نیازمند منابع باشد. با پروژه‌های آزمایشی یا طرح‌های اثبات مفهوم شروع کنید تا امکان‌سنجی را آزمایش کرده و رویکرد خود را قبل از گسترش، اصلاح کنید.
3. روی داده‌های باکیفیت سرمایه‌گذاری کنید: سیستم‌های هوش مصنوعی برای آموزش و تصمیم‌گیری به شدت به داده‌ها متکی هستند. اطمینان حاصل کنید که مجموعه داده‌های شما تمیز، متنوع و نماینده هستند تا از سوگیری‌ها و عدم دقت در نتایج جلوگیری شود.
4. تیم‌های چندمنظوره ایجاد کنید: پروژه‌های مؤثر هوش مصنوعی نیاز به همکاری بین متخصصان حوزه، دانشمندان داده، مهندسان نرم‌افزار و رهبران کسب‌وکار دارند. یک تیم چندمنظوره تضمین می‌کند که راه‌حل‌های فنی با نیازهای کسب‌وکار همسو هستند.
5. نظارت و بهینه‌سازی: سیستم‌های هوش مصنوعی باید به‌طور مداوم تحت نظارت باشند تا از عملکرد آنها مطابق انتظار اطمینان حاصل شود. به‌روزرسانی‌ها و بهینه‌سازی منظم، مدل‌ها را در محیط‌های پویا مرتبط و مؤثر نگه می‌دارد.

محتوای آموزشی مرتبط: بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در ایمنی، سلامت و محیط زیست

 کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف

هوش مصنوعی محدود به غول‌های فناوری یا آزمایشگاه‌های تحقیقاتی نیست؛ بلکه صنایع را در سراسر جهان متحول می‌کند:

• بهداشت و درمان: ابزارهای تشخیصی مبتنی بر هوش مصنوعی تصاویر پزشکی را برای تشخیص زودهنگام بیماری‌ها تجزیه و تحلیل می‌کنند. دستیاران مجازی به بیماران در مدیریت داروها یا دسترسی به اطلاعات سلامت کمک می‌کنند.
• مالی: الگوریتم‌های تشخیص تقلب، تراکنش‌ها را برای فعالیت‌های مشکوک رصد می‌کنند، در حالی که مشاوران رباتیک مشاوره سرمایه‌گذاری شخصی‌سازی شده ارائه می‌دهند.
• خرده‌فروشی: موتورهای پیشنهاد، ترجیحات مشتری را برای پیشنهاد محصولات یا بهینه‌سازی مدیریت موجودی تجزیه و تحلیل می‌کنند.
• حمل و نقل: وسایل نقلیه خودران از بینایی کامپیوتر و یادگیری عمیق برای پیمایش ایمن جاده‌ها استفاده می‌کنند.
• آموزش: پلتفرم‌های یادگیری تطبیقی، محتوای آموزشی را بر اساس عملکرد دانش‌آموزان تنظیم می‌کنند.

محتوای آموزشی مرتبط: کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه های مهندسی محیط زیست

 چالش‌های توسعه هوش مصنوعی

با وجود پتانسیل عظیم، هوش مصنوعی با چالش‌های متعددی روبرو است:

• نگرانی‌های اخلاقی: مسائلی مانند سوگیری در الگوریتم‌ها، نقض حریم خصوصی داده‌ها و جابجایی شغلی، سوالات اخلاقی در مورد پذیرش هوش مصنوعی را مطرح می‌کند.
• پیچیدگی: توسعه سیستم‌های قوی هوش مصنوعی نیازمند تخصص و منابع قابل توجهی است.
• مقررات: دولت‌ها هنوز در حال همگام شدن با سرعت سریع نوآوری هوش مصنوعی هستند که منجر به عدم قطعیت در مورد انطباق با قوانین می‌شود.
• قابلیت تفسیر: بسیاری از مدل‌های هوش مصنوعی به عنوان "جعبه‌های سیاه" عمل می‌کنند و درک نحوه تصمیم‌گیری را دشوار می‌کنند.

رسیدگی به این چالش‌ها نیازمند همکاری بین محققان، سیاست‌گذاران و رهبران صنعت است.

 نتیجه‌گیری

هوش مصنوعی در حال متحول کردن جهانی است که ما می‌شناسیم. با درک مبانی آن، اجرای استراتژی‌های متفکرانه و استفاده از ابزارهای قدرتمند، افراد و سازمان‌ها می‌توانند پتانسیل کامل آن را آزاد کنند. با ادامه تکامل هوش مصنوعی، ضروری است که با رویکردی مسئولانه به توسعه آن نزدیک شویم  تعادل نوآوری با ملاحظات اخلاقی برای آینده‌ای که در آن فناوری واقعاً در خدمت بشریت باشد.

محتوای آموزشی مرتبط: وبینارها و دوره های آموزشی نرم افزارهای HSE

"شرکت فناور آتی سلامت محیط کار و پویا، دارای مجوز برگزاری دوره های آموزشی از مرکز تحقیقات و تعلیمات حفاظت فنی و بهداشت کار، وزارت تعاون، کار و رفاه اجتماعی و سازمان فنی و حرفه ای کشور،مجوز کانون تبلیغات از وزارت فرهنگ و ارشاد اسلامی و مجوز فناوری تحت حمایت پارک علم و فناوری یزد می باشد."