المتطور والحديث الذكاء الاصطناعي
تستثمر الشركات كل عام المزيد والمزيد في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. في الفترة القصيرة بين عامي 2015 و2019، ارتفع عدد الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي بنسبة مذهلة بلغت 270%! لا يُظهر هذا الاتجاه أي علامة على التوقف، ومن المتوقع أنه بحلول عام 2030، يمكن أن يصبح الذكاء الاصطناعي صناعة تبلغ قيمتها 15 تريليون دولار.
وجدت دراسة أجريت على المديرين التنفيذيين أن تعزيز الميزات والوظائف وأداء المنتجات كان الهدف الأساسي للذكاء الاصطناعي في الأعمال. ومع ذلك، فإن حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في الصناعة واسعة النطاق. يمكنك الحصول على كل شيء بدءًا من عوامل تصفية البريد العشوائي والبريد الإلكتروني الذكي وأتمتة العمليات والمراقبة وحتى الذكاء الاصطناعي للمحادثة المتقدم وروبوتات الدردشة والمساعدين الشخصيين الأذكياء والمزيد.
مع استمرار الذكاء الاصطناعي في اكتساب الشعبية، تتوسع حالات استخدامه وتتطور إلى مجالات جديدة. لكن حالات الاستخدام ليست الشيء الوحيد الذي يتطور. يستمر الذكاء الاصطناعي نفسه في النمو بشكل أكثر تقدمًا كل عام. ومع ذلك، هناك مشكلة. يشير ما يقرب من 60% من الشركات إلى "نقص المواهب في علوم البيانات" باعتباره العائق الأساسي أمام تحقيق إمكانات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. وهنا يأتي دور AI Superior.
ماذا تشمل؟
تعلم عميق
- يتكون الدماغ البشري من شبكة متقدمة من الخلايا تسمى الخلايا العصبية. يهدف التعلم العميق، وهو مجال فرعي متطور في التعلم الآلي، إلى تصميم خوارزميات مشابهة لكيفية عمل الدماغ. يعتبر DL ممتازًا في إضافة القيمة من خلال التعلم الخاضع للإشراف من البيانات المصنفة - وهو أمر تمتلكه الشركات كثيرًا. وببساطة، يمكن للتعلم العميق التعامل مع المزيد من البيانات، وإنشاء نماذج أكبر، والتعامل مع المزيد من العمليات الحسابية. وهذا يؤدي إلى خوارزميات أفضل ورؤى جديدة متقدمة. تتميز نماذج التعلم العميق بالمرونة العالية وقابلة للتطوير، مما يعني أنها تستطيع الاستمرار في التقدم إلى ما هو أبعد من إنشائها الأصلي. تتوقع الدراسات التي أجرتها شركة ماكينزي أن العديد من الصناعات قد تتأثر بالتعلم العميق.
تعزيز التعلم
- التعلم المعزز هو عملية تدريب نماذج التعلم الآلي لاتخاذ القرار الصحيح من خلال العقاب والمكافأة. لتدريب النموذج، عادةً ما يحصل الذكاء الاصطناعي على مكافآت أو عقوبات مقابل كل إجراء يقوم به. ومن خلال التعزيز، يصبح أفضل في تحقيق النتيجة المرجوة.
شبكات الخصومة التوليدية (GANs)
- تم وصف شبكات GAN بأنها "الفكرة الأكثر إثارة للاهتمام في السنوات العشر الماضية في التعلم الآلي." يمكن لشبكات GAN إنشاء محتوى جديد من خلال أنماط التعلم في بيانات التدريب. عادة ما تكون خوارزمية التعلم الآلي غير خاضعة للرقابة وستتكون من مكونين أساسيين. أولاً، سوف يتدرب على إنشاء محتوى جديد. ثانيًا، سيحاول النموذج التمييزي تصنيف ما إذا كان هذا المحتوى حقيقيًا أم مزيفًا. إذا تمكنت من خداع النموذج، فيمكنك الحصول على درجة عالية من الثقة في المحتوى.
قام فريق AI Superior بتطوير تطبيق ويب يسمح للمستخدمين بالتواصل مع LLM مخصص من خلال واجهة chatbot. يمكّن هذا الابتكار المؤسسات من إنشاء مواقع خاصة ومستضافة
تعاملت إحدى شركات حلول النظافة في مكان العمل مع شركة AI Superior بمهمة فريدة: إنشاء نظام قادر على تحديد بشكل مستقل متى تحتاج المنطقة إلى التنظيف، مما يقلل الحاجة إلى
في سوق العقارات الديناميكي اليوم، يعد التقييم الدقيق لأسعار المناطق المختلفة داخل المدينة أمرًا ضروريًا لمحترفي العقارات. ومع ذلك، ظلت هذه المهمة صعبة تقليديا
قامت شركة AI Superior، بالتعاون مع مركز طب العيون، بتطوير نموذج تعلم عميق متقدم لتقدير حجم الدهون والعضلات في عيون الإنسان باستخدام الأشعة المقطعية والتصوير المقطعي المحوسب.
قامت شركة AI Superior بتطوير حل مبتكر لشركة تأمين كانت تسعى إلى توفير تأمين قائم على الاستخدام لعملائها. من خلال الاستفادة من خوارزميات التعلم العميق، أنشأت AI Superior
صممت شركة AI Superior حلاً مبتكرًا للبلديات للكشف بسرعة عن الكتابة على الجدران وتحديد موقعها في مدنها، باستخدام خوارزميات التعلم العميق الحديثة. هذا النظام عالي الدقة للكشف عن الكتابة على الجدران في الوقت الحقيقي
بالنقر فوق إرسال، فإنك توافق على لدينا سياسة الخصوصية.
- +49 6151 3943489
- info@aisuperior.com
- روبرت بوش-Str.7، 64293 دارمشتات، ألمانيا
Arabic 
English 
German 
French 
Dutch 
Spanish