hamnavardgroup

اگر تجربه همکاری با بخش پشتیبانی و فروش در شرکت‌ها را داشته باشید به خوبی مشکل پرسش‌های تکراری را درک می‌کنید. مشکلات، پرسش‌ها و نیازهای متداولی برای مخاطبان و مشتریان هر خدمت و کسب‌و‌کاری وجود دارد که برای حل آنها لازم است با ارائه‌کنندگان آنها ارتباط داشته باشند. این ارتباط هر چه سریع‌تر برقرار شود و پاسخ‌ها دقیق‌تر و کامل‌تر باشند میزان رضایت مشتریان و مخاطبان نیز بالاتر خواهد رفت. متعاقبا پیامدهای مثبتی شامل حال صاحبان شرکت نیز خواهد شد.

چت بات های هوشمند مدتی است که وارد عرصه رقابت شده اند و امکانات بسیار مطلوبی را در اختیار صاحبان کسب وکار و متقاضیان و مصرف کنندگان کالا و خدمات قرار می دهند.

فروشگاه های آنلاین، سازمان های بزرگ و فعالیت هایی که ارتباطات لحظه ای و سریع در آنها از اهمیت بالایی برخوردار هستند؛ به کمک چت بات به توسعه دامنه خدمت رسانی و اطلاع رسانی خود می پردازند.

چت بات ها معمولا اپلیکیشن های مستقل یا جانبی هستند که به پاسخگویی آنلاین و خودکار در پرسش های پرتکرار کاربران و مراجعان کمک می کنند. چت بات ها انواع و سطوح مختلف دارند که با کمک فناوری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین امکانات مختلفی را برای کاربرانشان فراهم می کنند.

پیدایش AI به دهه 1950 میلادی باز می‌گردد. آلن تورینگ و جان مک کارتی ایده‌های اولیه هوش مصنوعی را مطرح کردند. آلن تورینگ در سال ۱۹۵۰ مقاله‌ای منتشر کرد که در آن به سؤال “آیا ماشین‌ها می‌توانند فکر کنند؟” پاسخ می‌دهد و ایده‌ای به نام “آزمون تورینگ” را مطرح می‌کند.

یکی از اولین کاربردهای هوش مصنوعی در دهه 1950 برای بازیابی اطلاعات بود. در این کاربرد، سیستم‌های AI برای جستجو و استخراج اطلاعات از مجموعه‌های بزرگ داده‌ استفاده می‌شدند. این کاربرد پیشرفت کرد و بهبود یافت و در دهه‌های بعدی به زمینه‌های دیگری مانند تشخیص چهره، خودروهای خودران و سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری در صنعت گسترش یافت.

با توجه به آنچه پیش از این گفته شد، هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) به مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و روش‌هایی اطلاق می‌شود که هدف آن توانایی ساخت و تعامل با سیستم‌هایی است که عملکردهای هوشمندانه ای دارند. در واقع، هوش مصنوعی تلاش می‌کند تا قدرت تفکر و یادگیری انسان را در سیستم‌های کامپیوتری شبیه‌سازی کند.

هوش مصنوعی بر اساس مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها، قوانین و قواعد منطقی عمل می‌کند که به سیستم‌ ها اجازه می‌دهد بر اساس داده‌ها و اطلاعاتی که به آن داده شده است، تصمیم‌گیری و عملکرد داشته باشد. از ویژگی سیستم های AI توانایی یادگیری و بهبود عملکرد خود و استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین است که می‌توانند از تجربه و داده‌های جدید استفاده کنند تا عملکرد خود را بهبود بخشند.

هوش مصنوعی در بسیاری از زمینه‌ها استفاده می شود، از جمله صنعت، پزشکی، حمل و نقل، رباتیک، بازی‌های کامپیوتری و …. این فناوری قابلیت‌های بسیاری را در سیستم‌ها ایجاد می کند، از جمله تشخیص الگو، تصمیم‌گیری، ترجمه زبان، تشخیص صدا و تصویر و حتی خلاقیت در برخی موارد.

با پیشرفت هوش مصنوعی، امیدواریم در آینده بتوانیم سیستم‌های هوشمند و خودکار بسازیم که بتوانند به طور مستقل و هوشمندانه با محیط و انسان‌ها تعامل کنند و مشکلات پیچیده را حل کنند.

این روزها هر کاری که می کنیم در دنیای دیجیتال یه رد پایی از خودش به جا می گذاره و جایی ثبت و نگهداری میشه. هر تعاملی که با اجتماع داریم هم شامل همین قضیه می شه. پس در زندگی در حال بمباران شدن و بمباران کردن دیگران با داده هامون هستیم. داده یا (Data) فرم خام اطلاعاته، یعنی وقتی داده ها پاکسازی، تحلیل و الگوبرداری بشن و به شکل قابل فهم (مثل نمودار، متن، جدول، گزارش یا ...) در بیان میشن اطلاعات.

اگر بتونیم مهارت تحلیل داده ها با ابزار مختلف رو کسب کنیم به راحتی می تونیم در مسیر توسعه فردی و اجتماعی از اونا استفاده کنیم. حالا این قضیه به کنار، در دنیای شغلی و تبادلات مالی و منابع انسانی هم همین پدیده جاریه.

پس چه صاحب کسب و کار کوچکی باشیم و چه مدیریت سازمان بزرگی رو داشته باشیم باید برای پیشرفت کارها و حتی راحت تر انجام شدن آنها از داده های قبلی کمک بگیریم و با تحلیل آنها الگوهای مخفی را پیدا کنیم. همینطور می تونیم ببنیم که کدام پروژه و برنامه از چه راهی پیشرفت بیشتری داشته. اگر همچنان به تصمیم گیری ها احساسی و سنتی ادامه بدیم حتما از رقبامون عقب می مونیم. چون انقلاب چهارم، روش های سنتی رو کنار زده و هر جایی که خودش رو با تحولات دیجیتال انطباق نده خواه ناخواه از بازار رقابت عقب می مونه و زمانی که به خودش بیاد باید هزینه زیادی برای رسیدن به دیگران صرف کنه. چه بهتر که انعطاف پذیری و یادگیری هر چه زودتر شروع بشه و کسب و کار و سازمان بدون صرف هزینه زیاد با پیشرفت های تلکنولوژی همگام بشه. این همگام سازی یعنی هوشمند سازی، هوشمند شدن هم مزایای زیادی داره که از همه مهم تر میشه صرف انرژی و زمان کمتر برای رسیدن به نتیجه ای که البته میزان خطای کمتری داره. هوشمند سازی هم از اطلاعات و اطلاعات از داده ها نشات می گیره.

علم داده برای خودش پیچیدگی های زیادی داره، اما یادگیری و استفاده از اون با آموزش به راحتی انجام میشه و نتایج بسیار چشمگیری رو خواهد داشت.

از طرف دیگه یه قانون وجود داره که میگه انسان ها در حالت عادی فقط از 20 درصد امکاناتی که در اختیار دارند استفاده می کنند. یعنی ما داریم80 درصد سرمایه هامون رو هدر می دیم و فرصت استفاده از اونا رو از دست می دیم.
حتی اگر 10 درصد هم به این 20 درصد میزان بهره وری اضافه بشه یعنی 50 درصد افزایش کارایی!

افزایش فروش، بازگشت سرمایه، قیمت گذاری درست، بهبود فرایندها، ارزیابی های نیروی انسانی، امور مالی، انبار، ارتباط با مشتریان، هوش تجاری و افزایش رضایتمندی و وفاداری مشتریان و کارکنان و هر کنش و واکنشی که در محیط های کسب و کار و سازمانی و فروش وجود دارد با داده ها قابل تحلیل و بهبود است.

چون پردازش داده در گام اول نیاز به پردازش و ارزیابی کلی و نیاز سنجی تخصصی داره، شرکت های داده پرداز به کسب و کارها کمک و داده ها را شفاف می کنند تا بشه یه مسیر کاملا هوشمندانه را برای توسعه مشخص کرد و استراتژی های مربوط به اون را پیاده کرد.

پس برای اینکه هر شغل، سازمان، کسب و کار و فعالیتی که نیاز به مدیریت داره بتونه از تمام زیرساخت هایی که براش هزینه کرده استفاده بهتری بکنه یه پیشنهاد داریم که رایگان هم هست. ما در داده پردازان همنورد این ارزیابی رو رایگان انجام می دیم و گزارشی رو تقدیم به صاحبان مشاغل و مدیران سازمان می کنیم.

در این گزارش مشخص میشه که چه جاهایی دچار کمبود و مشکل شده و چه روندها و فرایندهایی موفقیت آمیز بودند و میشه از اونا استفاده کرد. چه امکاناتی ممکنه نیاز باشه تا جاهای خالی و نقاط ضعف برطرف بشن. اینجاست که دیگه مدیریت استراتژیک صاحب کسب و کار یا سازمان وارد میشه و با توجه به این شفاف سازی، تصمیم می گیره که آیا نیاز به آموزش و شناخت بیشتر داره یا می خواد از مشاور استفاده کنه یا می خواد که نیروهای متخصص مستقیما داده های موجود را برای بهبود بیشتر به کار بگیرند و یه نقشه کاملا مهندسی شده رو پیش روش بگذارند.

ما در داده پردازان همنورد یه کمپین راه اندازه کردیم، با کلیک روی ارزیابی رایگان می تونید موتور پیشرفتتون رو روشن کنید. اطلاعاتی که توی اون صفحه گذاشتیم رو ببینید و ثبت نام کنید.

یادگیری عمیق چیست؟

Deep Learning یا یادگیری عمیق یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی است که در آن به شبکه‌های عصبی مصنوعی کامپیوتر آموزش داده می‌شود تا داده‌ها را شبیه مغز انسان آنالیز کند. این داده‌ها معمولا شامل موارد پیچیده‌ای مثل تصاویر، متون، صداها، رشته‌های اعداد و رفتار داده‌ها در طول زمان هستند. هوش مصنوعی با طراحی الگوریتم‌ های یادگیری عمیق، توانایی برنامه‌ریزی و پیش‌بینی‌هایی را خواهد داشت که معمولا برای انجام آنها باید از هوش انسانی استفاده کرد مثل توصیف تصاویر یا تبدیل فایل‌های صوتی به متن.

اهمیت یادگیری عمیق

هوش مصنوعی سعی می‌کند تا نحوه تفکر و یادگیری انسان را به کامپیوتر بیاموزد. اهمیت یادگیری عمیق در حل مسایل پیچیده و آنالیز داده‌هایی با حجم بالاست. به این ترتیب زمان کمتری صرف ارزیابی و تحلیل داده‌ها می‌شود و در پیشنهادها و پیش‌گویی‌ها تمام احتمالات ممکن در نظر گرفته می‌شوند.

فناوری هوش مصنوعی کاربردهای بسیار زیادی دارد مثلا دستیاران دیجیتال در هر فعالیت و صنعت، سیستم‌های کنترل از راه دور صوتی، سیستم‌های جسجوگر خطا، مشکل و جعل در موارد مختلف و تشخیص چهره و کاربردهای متعدد دیگر که هر روز گستره فعالیت آنها بیشتر می‌شود. از فناوری‌های نوظهور که می‌تواند به خوبی اهمیت و مفهوم یادگیری عمیق هوش مصنوعی را نشان دهند شامل خودروهای خودران و واقعیت مجازی می‌شود.

به عبارت ساده‌تر کامپیوترها یاد می‌گیرند تا با کمک الگوریتم‌ها و با طی مراحل و اعمال فیلترها، داده‌ها را آنالیز کنند و در نتیجه‌گیری‌ها مانند ذهن انسان پیش‌بینی‌هایی را نیز در نظر بگیرند.

کاربردهای یادگیری عمیق

ازکاربردهای یادگیری عمیق در صنعت‌های مختلفی چون ساخت خودرو، هوافضا، تولید، الکترونیک، پژوهش‌های دارویی و زمینه‌های دیگر استفاده می شود. سیستم‌های مجهز به این ویژگی‌ توانایی بسیار زیاد و قابل اعتمادی در تسهیل و انجام امور مختلف اجرایی و محاسباتی دارند. برخی از موارد پر اهمیت از کاربرد دیپ لرنینگ را به صورت مثال‌هایی در ادامه می‌آوریم:

• خودروهای خودران از مدل‌های یادگیری عمیق برای تشخیص علایم جاده و عابران پیاده استفاده می‌کنند.
• سیستم‌های دفاعی و امنیتی از الگوریتم های یادگیری عمیق برای شناسایی مناطق جعرافیایی با شرایط خاص در تصاویر ماهواره‌ای استفاده می‌کنند.
• در تصویربرداری پزشکی در شناسایی سلول‌های سرطانی استفاده می‌شود.
• در صنایع برای کاهش میزان خطر و ریسک کارکنان و اپراتورهای دستگاه‌های مختلف استفاده می‌شود.

به طور کلی می‌توان کاربردهای دیپ لرنینگ را در چهار دسته تقسیم‌بندی کرد: تشخیص و پردازش تصویر، تشخیص و پردازش صدا، پردازش زبان طبیعی (NLP) و ارائه پیشنهادات است.