بینایی کامپیوتری روشی است که توسط آن رایانهها هوش مصنوعی حل تکالیف تصاویر و فیلمهای دیجیتال را میفهمند و «مشاهده» میکنند – در مقابل تشخیص یا طبقهبندی آنها. برنامه های کاربردی بینایی کامپیوتری از حسگرها و الگوریتم های یادگیری برای استخراج اطلاعات پیچیده و متنی استفاده می کنند که سپس می تواند برای خودکارسازی یا اطلاع رسانی سایر فرآیندها استفاده شود. بینایی رایانه همچنین میتواند دادهها را برای اهداف پیشبینی برونیابی کند که اساساً به این معنی است که میتواند از طریق دیوارها و گوشهها ببیند. خودروهای خ هوش مصنوعی حل تکالیف ودران نمونه خوبی از بینایی کامپیوتری در حال استفاده هستند.
رباتیک
رباتیک چیز جدیدی نیست و سال هاست که به خصوص هوش مصنوعی حل تکالیف در تولید استفاده می شود. با این حال، بدون استفاده از هوش مصنوعی، اتوماسیون باید از طریق برنامهنویسی دستی و کالیبراسیون انجام شود. اگر نقاط ضعف یا ناکارآمدی در آن جریانهای کاری وجود داشته باشد، آنها را فقط میتوان پس از واقعیت پیدا کرد - یا پس از خراب شدن چیزی. اپراتور انسانی اغلب نمی تواند بداند که چه چیزی منجر به یک مشکل شده است، یا چه سازگاری هایی را می توان برای دستیابی به کارایی و بهره وری بهتر انجام داد. وقتی هوش مصنوعی وارد ترکیب می شود – معمولاً از طریق حسگرهای IoT – این ظرفیت را به همراه دارد که دامنه، حجم و نوع وظایف رباتیک انجام شده را تا حد زیادی گسترش دهد. نمونههایی از رباتیک در صنعت شامل رباتهای سفارشگیر برای استفاده در انبارهای بزرگ و روباتها هوش مصنوعی حل تکالیف ی کشاورزی است که میتوانند برای چیدن یا سرویس دهی محصولات در زمانهای بهینه برنامهریزی شوند.
هوش مصنوعی سازمانی در عمل
هر سال، شرکتهای بیشتری متوجه مزایا و مزیتهای رقابتی میشوند که راهحلهای هوش مصنوعی میتوانند برای عملیات خود به ارمغان بیاورند. برخی از بخشها، مانند مراقبتهای بهداشتی و بانکداری، دارای مجموعههای دادههای بزرگ و آسیبپذیر هستند. برای آنها، سودمندی هوش مصنوعی از اولین تکرارهای آن آشکار بود. اما امروزه، دامنه و دسترسی به هوش مصنوعی مدرن به این معنی است که تقریباً در تمام مدلهای تجاری کارب هوش مصنوعی حل تکالیف ردهای مرتبط دارد. نمونه های زیر تنها تعدادی از این صنایع هستند.
هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی
مجموعه داده های پزشکی برخی از بزرگترین، پیچیده ترین - و حساس ترین - در جهان هستند. تمرکز اصلی هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی، استفاده از این داده ها برای یافتن روابط بین پروتکل های تشخیص و درمان و نتایج بیمار است. علاوه بر این، بیمارستان ها برای حمایت از سایر حوزه ها و ابتکارا هوش مصنوعی حل تکالیف ت عملیاتی به راه حل های هوش مصنوعی روی می آورند. اینها شامل رضایت و بهینه سازی نیروی کار، رضایت بیمار و صرفه جویی در هزینه می باشد.
هوش مصنوعی در بانکداری
بانک ها و موسسات مالی نیاز شدیدی به امنیت، انطباق و سرعت تراکنش دارند و به همین دلیل، از اولین پذیرندگان فناوری های هوش مصنوعی بودند. ویژگیهایی مانند رباتهای هوش مصنوعی، مشاوران پرداخت دیجیتال، و مکانیسمهای تشخیص تقلب بیومتریک، همگی به بهبود کارایی و خدمات مشتری هوش مصنوعی حل تکالیف و همچنین کاهش ریسک و تقلب کمک میکنند. ببینید بانکها چگونه با دیجیتالیسازی و فناوریهای هوشمند خدمات سرتاسری را هدایت میکنند.
هوش مصنوعی در تولید
هنگامی که دستگاه ها و ماشین ها برای ارسال و د آموزش برنامه نویسی کودکان و نوجوانان ریافت داده ها از طریق یک سیستم مرکزی متصل می شوند، یک شبکه اینترنت اشیا را تشکیل می دهند. هوش مصنوعی نه تنها این اطلاعات را پردازش میکند، بلکه از آن برای پیشبینی فرصتها و اختلالات، و خودکارسازی بهترین وظایف و گردشهای کاری در پاسخ استفاده میکند. در کارخانه های هوشمند، این به پروتکل های تولید بر اساس تقاضا برای چاپگرهای سه بعدی و موجودی های مجازی گسترش می یابد. بیاموزید که آدیداس چگونه از یادگیری ماشینی برای ا هوش مصنوعی حل تکالیف رائه کفش های کتانی سفارشی در 24 ساعت استفاده می کند.
هوش مصنوعی در خرده فروشی
این بیماری همه گیر تأثیر زیادی بر عادات خرید داشت و شاهد افزایش قابل توجه خرید آنلاین نسبت به مدت مشابه در سال قبل بود. این به یک جو بسیار رقابتی و در حال تغییر سریع برای هوش مصنوعی حل تکالیف خرده فروشان کمک کرده است. خریداران آنلاین در طیف گسترده ای از نقاط تماس درگیر هستند و مقادیر بیشتری از مجموعه داده های پیچیده و بدون ساختار را نسبت به قبل تولید می کنند. برای درک بهتر و استفاده از این دادهها، خردهفروشان به دنبال راهحلهای هوش مصنوعی هستند که میتوانند مجموعههای دادههای متفاوت را پردازش و تجزیه و تحلیل کنند تا بینش مفید و تعArtificial intelligence to solve homework املات بلادرنگ با مشتریان خود ارائه دهند.