مایکروسافت کیت بینایی هوش مصنوعی را در دسترس عموم قرار داد

در ماه مه سال ۲۰۱۸، مایکروسافت در کنفرانس سالانه خود در سیاتل تحت عنوان «Build» از همکاری با کوالکام خبر داد. هدف از این همکاری، ساخت کیت توسعه‌دهنده بینایی با استفاده از کامپیوتر بود.

این کیت بینایی هوش مصنوعی مایکروسافت، یک پایه سخت‌افزاری ساخته شده بر روی بستر اطلاعاتی ویژوال کوالکام است؛ که برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی بصورت لوکال و ادغام در سرویس‌های ابری مایکروسافت Azure ML و Azure IoT Edge طراحی و ساخته شده است؛ لازم به ذکر می‌باشد که Azure ML و Azure IoT Edge در ماه اکتبر گذشته در دسترس عموم قرار گرفتند.

مایکروسافت و کوالکام مدتی پیش اعلام کردند که کیت بینایی هوش مصنوعی ساخته شده توسط eInfochips اکنون با قیمت ۲۴۹ دلار از طریق توزیع کننده Arrow Electronics به صورت انبوه در دسترس عموم می‌باشد.

این کیت نرم‌افزار دارای کدهای ویژوال استودیو با ماژول‌های پایتون، یک ترکیب پیش‌ساز گسترش یافته Azure IoT و یک افزونه کیت بینایی هوش مصنوعی مایکروسافت برای ویژوال استودیو در Github است. یک ماژول پیش‌فرض هم دارد که بیش از ۱۸۳ شیء مختلف را تشخیص می دهد. باید به این نکته اشاره کرد که Github یک کمپانی امریکایی ارائه‌دهنده سرویس های هاستینگ است.

«آنه یانگ» مدیر پروژه مایکروسافت اظهار داشت که کیت توسعه‌دهنده بینایی ماشین هوش مصنوعی می‌تواند برای ساخت آن دسته از نرم‌افزارهایی مورد استفاده قرار بگیرد که این اطمینان را بدهد که همه افراد محل‌های ساخت‌وساز از کلاه ایمنی استفاده می‌کنند.این کیت یک ابزار کاملا کاربردی است.

وی در وبلاگ خود نوشت:

«در پروسه هوش مصنوعی از میلیاردها مگابایت اطلاعات و میلیاردها محاسبات استفاده می‌شود. اکنون با این سخت‌افزار می‌توان پروژه‌ها و کارهایی را در زمان کم تحویل داد. افزون بر این، امکان ارسال خروجی برای نرم‌افزارهای پایین‌دستی با سرویس ابری نیز وجود دارد.»

کیت بینایی هوش مصنوعی مایکروسافت

توسعه دهندگانی که با این کیت سر و کار دارند می توانند از سرویس Azure برای ساخت مدل، نظارت بر آن و همچنین از ابزارهای تخصصی برای سرویس Edge هم بهره ببرند. این کیت ها برای ساخت مدل های هوش مصنوعی مبتنی بر بینایی ماشین، ابتدا عکس های برچسب خورده را به فضای ذخیره سازی Azure آپلود می کنند، سپس بقیه کار را به صورت سفارشی به سرویس یادگیری ماشین Azure (AML) می سپارند.

مدل های ساخته شده به فرمت DLC تبدیل می شوند و در نهایت به صورت بسته بندی شده به ماژول IOT Edge تحویل داده می شوند.

کیت بهبود بینایی هوش مصنوعی مایکروسافت که با سیستم عامل Yocto Linux کار می کند دارای یک Qualcom Snapdragon 603 در هسته خود می‌باشد که با ۴ گیگابایت LDDR4X و ۶۴ گیگابایت حافظه پردازنده عمل می‌کند. حسگر دوربین ۸ مگاپیکسلیِ آن قادر به ضبط فیلم با کیفیت ۴K UHD است. چهار میکروفون مخصوص نیز صداها و دستورات را ضبط می‌کند.

امکان اتصال به کیت بهبود بینایی هوش مصنوعی مایکروسافت باWi-Fi وجود دارد که مشخصات آن به شرح زیر است:

(۸۰۲.۱۱b/g/n 2.4Ghz/5Ghz). اما دارای درگاه HDMI خروجی، درگاه‌های صوتی داخل و خارج و پورتUSB-C برای انتقال داده و کارت Micro SD برای افزایش فضای ذخیره‌سازی است.

موتور پردازش عصبی snapdragon در سامانه موسوم به Qualcomm’s Vision Intelligence 300 توسط سرویس‌های Azureمورد پشتیبانی قرار می‌گیرد. این سامانه، کیت تقویت بینایی هوش مصنوعی را به اولین سامانه فوق‌سریع تبدیل می‌کند که توسط Azure پشتیبانی می‌شود.

«آنه یانگ» مدیر پروژه مایکروسافت در ادامه بیان کرد:

«با استفاده از کیت تقویت بینایی هوش مصنوعی، می‌توانید بدون در نظر گرفتن سطح مهارت فعلی یادگیری ماشین خود، مدل‌های بینایی را در عرض چند دقیقه توسعه دهید.»

کیت تقویت بینایی هوش مصنوعی رقیبی به نام «AWS DeepLens» در آمازون دارد که این فرصت را در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد تا مدل‌های یادگیری عمیق را به صورت محلی در دوربین‌های سفارشی به اجرا در بیاورند.

لذا بر اساس آنچه این دوربین می‌بیند و ذخیره می‌کند، امکان تجزیه و تحلیل و اقدام وجود دارد. شرکت گوگل نیز که نمی‌خواست از قافله عقب بماند، «Coral Dev Board» را چندی پیش روانه بازار کرد؛ یک کیت سخت‌افزاری برای محاسبات هوش مصنوعی که به دوربین USB ‌خور مجهز می‌باشد.

منبع: hooshio.com

تجارت الکترونیک و نقش هوش مصنوعی در شکل گیری آینده آن

امروزه در کمتر صنعتی به اندازه حوزه تجارت الکترونیک رقابت شدید و تنگاتنگ است. نه تنها فروشگاه‌های آنلاین و فیزیکی، بلکه کل فضای اینترنت با خرده‌فروشی‌های آنلاین در رقابت هستند. ما در دنیایی زندگی می‌کنیم که میزان صبر و توجه مصرف‌کنندگان به‌شدت کاهش یافته است. اگر بارگذاری یک وب‌سایت بیشتر از ۳ ثانیه طول بکشد، ۴۰% از مردم آن صفحه را می‌بندند. همچنین در ۶۸% از موارد افراد پیش از تکمیل خرید و انجام تراکنش، از وب‌سایت‌ها خارج می‌شوند. نمی‌توان وب‌سایتی در حوزه تجارت الکترونیکی پیدا کرد که مدام در حال تلاش برای جلب‌نظر مشتریان و افزایش میزان فروش خود نباشد.

سرانجام به نظر می‌رسد که فناوری به کمک این وب‌سایت‌ها شتافته است. هوش مصنوعی که پیش از این نیز در حوزه‌های بازاریابی، سلامت و امورمالی، بسیار توانمند ظاهر شده بود، حال قدم به دنیای تجارت الکترونیک خواهد گذاشت.

آنتونی بلوندو مدیرعامل شرکت Sentient Technologies که تاکنون بیشترین سرمایه‌گذاری در حوزه هوش مصنوعی را به خود جذب کرده است، چنین اظهار دارد:

طی ۵ سال آینده، شاهد پررنگ‌تر شدن نقش هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری‌ها، ارائه راه‌حل‌های پیش‌گیرانه و تحلیل داده‌ها خواهیم بود و درنتیجه آن، کارآیی در جامعه افزایش خواهد یافت. حوزه‌های تدارکات، تجارت الکترونیک، سلامت و امورمالی و بسیاری دیگر از صنایع از هوش مصنوعی منتفع خواهند شد. در آینده به کمک هوش مصنوعی قادر خواهیم بود بسیاری از کارها را سریع‌تر و با هزینه کم‌تری انجام دهیم. همچنین می‌توان امکان مشاهده و خرید اقلامی را فراهم آورد که افراد نه از وجود آن‌ها آگاه هستند و نه حتی به آن‌ها نیاز دارند.

در ادامه به پنج مورد از کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه تجارت الکترونیک خواهیم پرداخت.

۱-جست‌وجوی تصویری

خریدران به زودی می‌توانند خریدهای هیجانی و بی‌هدف را از زندگی خود حذف کنند. سامانه‌های نرم‌افزاری که در وب‌سایت‌های تجارت آنلاین استفاده می‌شوند، در آینده‌ای نه چندان دور امکان جست‌وجوی تصویری را برای مصرف‌گنندگان فراهم خواهند کرد. مصرف‌کنندگان با استفاده از این قابلیت خواهند توانست تنها با بارگذاری یک تصویر از محصول موردنیاز خود، محصولات مشابه و مکمل آن را مشاهده نمایند. در جست‌وجوی تصویری توسط گوشی‌های همراه، ویژگی‌های محصول از جمله رنگ، شکل، سایز، جنس و برند آن به اصطلاح «خوانده» می‌شوند. بدین ترتیب، مصرف‌کنندگان می‌توانند به سرعت، دقیقاً همان چیزی که دنبالش هستند را پیدا کنند. آکاش بهاتیا ، مؤسس و مدیرعامل شرکت Infinite Analytics که یک سامانه مبتنی بر یادگیری ماشینی عمیق و پیش‌بینی تحلیلی است، اظهار کرد:

در عصر دیجیتالی حاضر که میزان توجه و صبر مصرف‌کنندگان به شدت کاهش یافته و نرم‌افزارهای اسنپ‌چت، اینستاگرام بسیار شهرت یافته‌اند، سامانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای موفقیت در عرصه تجارت الکترونیک یک عامل حیاتی به‌شمار می‌آیند.

دیگر نیازی نیست که مصرف‌کنندگان برای انتخاب و پسندیدن یک محصول به ویترین مغازه‌ها نگاه کنند، بلکه ممکن است یک جفت کفش نایک در باشگاه ورزشی یا پیراهن جدید یک دوست، توجه فرد را جلب کند و موردپسند وی واقع شود. سپس این مصرف‌کننده می‌تواند با استفاده از قابلیت جست‌وجوی تصویری، محصولات مشابه با آن را در فروشگاه اینترنتی شما پیدا کند.

۲-ادغام دنیای واقعی با دنیای مجازی

قابلیت‌ جست‌وجوی تصویری، دنیا واقعی و مجازی را به‌طور بی‌سابقه‌ای به یک‌دیگر پیوند خواهد داد. خرده‌فروشان با تغییر استراتژی‌های جلب‌نظر مصرف‌کنندگان، اطلاعات بیشتری درخصوص خریداران خواهند داشت. بدین ترتیب، خدمت‌رسانی به مشتریان بهبود خواهد یافت و سرانجام نیز فرصت‌های بیشتری برای فروش محصولات در اختیار خرده‌فروشان قرار خواهد داد. حرکت از سوی بازارهای واقعی به سوی بازارهای مجازی باید با کم‌ترین تغییرات در تجربه خرید و فروش اتفاق بیافتد تا حس استقلال و داشتن قدرت تصمیم‌گیری به مصرف‌کنندگان القاء شود.
سامانه‌های خرید آنلاین با استفاده از هوش مصنوعی اطلاعاتی که در بخش‌های مختلف وب‌سایت‌ها از جمله بخش نظرات و بررسی محصول به اشتراک گذاشته‌ایم را جمع‌آوری می‌کنند تا بتوانند در فروشگاه‌های فیزیکی خود بهترین خدمات و پیشنهادات را به ما ارائه دهند.

۳-شخصی‌سازی

شخصی‌سازی در عرصه تجارت الکترونیک موضوع جدید نیست. اما به لطف هوش مصنوعی و فن‌آوری‌های نوظهور مبتنی بر آن، برندهای آنلاین نیز بیش از پیش به ابزارهای شخصی‌سازی دسترسی خواهند داشت.
درحال‌حاضر، بسیاری از خرده‌فروشان برای ارائه پیشنهادات مناسب با سلیقه هر مشتری از سیستم‌های پالایش گروهی استفاده می‌کنند. نتایج این سیستم‌ها براساس تاریخچه‌ جست‌وجوی آنلاین، پرفروش‌ترین محصولات روز، محصولات مد روز و سایر پارامترهای کلی ارائه می‌شوند. اما این سیستم‌های پالایش گروهی به دلیل جمع‌آوری داده‌ها از یک منبع واحد، دارای محدودیت‌های زیادی هستند. منبع داده‌های جمع‌آوری‌شده برای پالایش گروهی می‌تواند یکی از این موارد باشد: تاریخچه فروشگاه‌های آنلاین، سوابق خرید از فروشگاه‌های فیزیکی یا نرم‌افزارهای موبایلی. در مقابل، هوش مصنوعی با دسترسی هم‌زمان به همه این منابع و تلفیق اطلاعات به‌دست‌آمده از آن‌ها، تجربه بهتری برای مشتریان رقم خواهد زد.
آکاش بهاتیا می‌گوید:

شخصی‌سازی یک مسئله چندبعدی است. جمع‌آوری اطلاعات مربوط به عادت‌های خریداران پیچیدگی‌های زیادی دارد؛ درعین‌حال، شخصی‌سازی مناسب و دقیق، نیازمند تجزیه‌ و تحلیل حجم زیادی از داده‌ها است. به کمک الگوریتم‌های یادگیری عمیق، خرده‌فروشان آنلاین می‌توانند به سرعت از تغییرات بازار اطلاع پیدا کنند و محصولات خود را به بهترین شکل ممکن با نیاز مشتری تطبیق داده و شخصی‌سازی کنند.

۴-دستیار مجازی خرید

جولی بُرن‌اِشتاین ، مدیر ارشد عملیات شرکت Stitch Fix که شرکتی مبتنی بر هوش مصنوعی است، چنین می‌گوید:

خرده‌فروشان سنتی همچنان بر این باورند که مصرف‌کنندگان عاشق خرید هستند و زمان کافی برای خرید کردن را دارند. اما امروزه افرادی هستند که در خرید کردن تبحر دارند و می‌توانند در وقت صرفه‌جویی کنند.

به همین دلیل می‌توان گفت که رویای داشتن یک دستیار شخصی برای خرید کردن، از همیشه به ما نزدیک‌تر است. درحال‌حاضر سامانه‌هایی چون Stitch Fix، Trunk Club و Brichbox به کاربران خود خدماتی در این حوزه ارائه می‌دهند. اما امروزه با افزایش روزافزون شمار فروشگاه‌های الکترونیکی مواجه هستیم که هر یک به کمک فن‌آوری‌های هوش مصنوعی پیچیده‌ خود، سعی دارند تا در خرید محصولات موردنیاز کاربران به آن‌ها کمک کنند. از این قبیل فروشگاه‌ها می‌توان به فروشگاه The North Face اشاره کرد. این برند اخیراً یک فن‌آوری مبتنی بر هوش مصنوعی به بازار معرفی کرده‌ است که در یافتن «مناسب‌ترین لباس برای سفر بعدی‌تان» به شما کمک می‌کند.

هم‌اکنون برندهای مطرح در حال ایجاد سیستم‌های تعاملی فروش هستند تا براساس داده‌های شناختی جمع‌آوری‌شده توسط هوش مصنوعی و با شبیه‌سازی یک گفتگوی حقیقی، با استفاده از سیستم های توصیه گر پیشنهادات خود را به مشتریان ارائه دهند. دستیارهای هوشمند خرید، با تحلیل حجم وسیعی از داده در کمترین زمان ممکن، می‌توانند بسیار سریع‌تر از رقبای انسانی خود عمل کنند. تعامل با این دستیارها کاملاً مشابه تعامل با انسان‌ها است و شخصیت مجازی آن‌ها بازتابی از اهداف و اولویت‌های برند مربوطه می‌باشد. دستیارهای مجازی خرید برقراری ارتباط با پشتیبانان سایت را برای کاربران، به تجربه‌ای جذاب تبدیل خواهد کرد.

۵-استقبال مصرف‌کنندگان از هوش مصنوعی

نتایج مطالعه انجام گرفته توسط مؤسسه تحقیقاتی جی. والتر تامپسون حاکی از این است که مصرف‌کنندگان به کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت خرده‌فروشی علاقه‌مندند. طبق نتایج حاصل از این پژوهش، ۷۰ درصد از شهروندان آمریکایی که در اواخر قرن بیستم متولد شده‌اند، از به‌کارگیری هوش مصنوعی توسط برندها و خرده‌فروشی‌ها برای معرفی محصولات استقبال می‌کنند و ۷۲ درصد نیز بر این باورند که با پیشرفت فن‌آوری، برندها می‌توانند به کمک هوش مصنوعی، نیازهای آن‌ها را بهتر از قبل پیش‌بینی کرده و پاسخ‌گوی این نیازها باشند.

آکاش بهاتیا در این خصوص اظهار داشت:

حال که فرصت استفاده از هوش مصنوعی در حوزه خدمات مشتریان برای خرده‌فروشی‌ها فراهم شده است، آن‌ها باید از این فرصت برای شخصی‌سازی تجربه خرید استفاده کنند. روش‌های نسل سوم شخصی‌سازی بسیار جالب‌توجه هستند. استفاده از این ابزارها صرفا به خرده‌فروشان آنلاین بزرگ و سرشناس محدود نمی‌شود، بلکه همه‌ی برندهای فعال در عرصه تجارت الکترونیک در هر شکل و سایزی می‌توانند با به‌کارگیری فن‌آوری هوش مصنوعی از مرزها و محدودیت‌ها عبور کنند و به کمک قابلیت‌ شخصی‌سازی هوشمند، میزان فروش خود را افزایش دهند.

منبع: hooshio.com

ابزارهای بینایی ماشین و کتابخانه‌‍‌ها

آیا تا به حال به این موضوع فکر کرده‌اید که ماشین یا ربات چگونه می‌تواند تصاویر را شناسایی کند؟ این کار به لطف یک حوزه تحقیقاتی بین رشته‌ای تحت عنوان «بینایی رایانه » امکان‌پذیر شده است. ابزارهای بینایی ماشین چیست؟ به همان شیوه‌ای که چشم در مشاهده و ارائه واکنش نسبت به محیط پیرامون به انسان کمک می‌کند، الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق و همچنین قطعات سخت‌افزاری از قبیل دوربین و حسگر با یکدیگر در رایانه فعالیت می‌کنند تا این هدف محقق شود. بینایی ماشینقدرت ادراک، دسته‌بندی، شناسایی و ارائه واکنش به اجسام پیرامون را به ماشین اعطا می‌کند.

محققان طیف وسیعی از ابزارها و کتابخانه‌های نرم‌افزاری ساخته‌اند تا پروژه‌ها و نرم‌افزارهای گوناگون را با بینایی ماشین تقویت کنند. مقاله حاضر بر آن است تا خوانندگان را با برخی از این ابزارها و کتابخانه‌های مشهور و پرکاربرد آشنا کند. پس تمرکز اصلی مقاله، آشناسازی و آگاهی‌بخشی به خوانندگان در خصوص این فناوری‌ها است. انتظار می‌رود افراد پس از مطالعه دقیق این مقاله به اطلاعات خوبی در خصوص چگونگی استفاده از ابزارها و کتابخانه‌ها در نرم‌افزارهایشان دست پیدا کنند.
اکنون به معرفی این لیست می‌پردازیم:

OPENVINO

بینایی ماشین

حدود ۸۰ درصد از رایانه‌های شخصی به پردازنده اینتل مجهز هستند. پس اصلاً جای تعجب نیست که ماشین‌هایِ مورد استفاده‌ی شما نیز به احتمال ۸۰ درصد مجهز به پردازنده اینتل باشد. حال سوال این است که چرا اینتل؟ توسعه‌دهندگان کارشان را به خوبی بلد هستند و قابلیت ساخت بهترین پردازنده‌ها را دارند. اما این تنها دستاورد اینتل نیست. اینتل با ساخت تول‌کیتی برای طیف کثیری از نرم‌افزارهای هوش مصنوعی، در عرصه مدل‌های تقاضامحور پیشگام است. این نرم‌افزارها عمدتاً بر پایه بینایی ماشین قرار دارند.
اینتل تول‌کیت OpenVINO خود را در روز ۱۶ مِه ۲۰۱۸ روانه بازار کرد. این تول‌کیت با زبان برنامه‌نویسی C++ و پایتون نوشته شده است. VINO خلاصه شدۀ عبارت «استنتاج بصری و بهینه‌سازی شبکه عصبی» است. شاید این عبارت برایتان بیگانه باشد، اما واقعیت این است که اگر با آن عبارات آشنایی داشته باشید، در همان نگاه اول تشخیص می‌دهید که این تول‌کیت چه کاربردی دارد. پس بگذارید کار را شروع کنیم. استنتاج . این اصطلاح به معنای استفاده از مدل است و تا حد زیادی به استفاده از مدل آموزش دیده برای پیش‌بینی اشاره می‌کند. در استنتاج بصری، از مدل آموزش دیده برای پیش‌بینی مسائل در مرجع بصری استفاده می‌شود؛ رویکردی که در بینایی ماشین هم به کار برده می‌شود. عبارت بعدی، «بهینه‌سازی شبکه عصبی» است و به بهینه‌سازی شبکه عصبی در آموزشِ شبکه اشاره می‌کند. همین قدر کافی است! این اطلاعات مختصر برای پی بردن به کارکرد OpenVINO کفایت می‌کند. این تول‌کیت به بهینه‌سازیِ مدلِ آموزش دیده پرداخته و می‌تواند بطور مستقیم ابزارهایی را برای استفاده از آن مدل فراهم نماید تا استنتاج بصری به سرعت انجام پذیرد. به همین سادگی!

این تول‌کیت در چه جاهایی کاربرد دارد؟
OpenVINO همیشه از شما می‌خواهد که یک مدلِ از پیش آموزش دیده در اختیارش قرار دهید. این تول‌کیت هیچ ابزاری ارائه نمی‌کند تا با آن مدل‌ مورد نظرتان را توسعه دهید یا به کدنویسی آن بپردازید. امکانات این تول‌کیت می‌تواند در مراحل بعدی به کار بیاید. تول‌کیت OpenVINO از چندین مدلِ از پیش آموزش داده شده تشکیل یافته است و تحت مولفه تول‌کیت «Model Zoo» ارائه شده است که امکان استفاده مستقیم از این مولفه وجود دارد. باید این نکته را به خاطر داشته باشید که «Model Zoo» تول‌کیتِ مخصوص توسعه مدل نیست. از دید نرم‌افزاری، این تول‌کیت برای بهینه‌سازی و استقرار مدل به کار برده می‌شود.

موارد کاربرد این تول‌کیت در بخش زیر خلاصه می‌شود:
• بهینه‌سازی الگوریتم‌ها
• استفاده آسان از الگوریتم‌ها در هر پلتفرمی
• استفاده از «Model Zoo» با هدف بکارگیریِ مدلی که بهترین عملکرد را در مسئله مورد نظر کاربر داشته باشد.
• استفاده از موتور استنتاج
• بهینه‌سازی قابلیت‌های پردازش تصویر با استفاده از OpenCV
مطمئنم هیجان زیادی دارید که خودتان این تول‌کیت را امتحان کنید. خب توصیه می‌کنیم به این لینک مراجعه کنید

OpenCV

دور از انصاف است که درباره کتابخانه‌های بینایی ماشین حرف بزنید، اما اشاره‌ای به OpenCV نکنید. OpenCV کتابخانه پردازش تصویری است که سه شرکت به نام اینتل، Itseez و Willow Garage در طراحی و ساخت آن ایفای نقش کرده‌اند. این کتابخانه از سال ۲۰۰۰ در دسترس کاربران قرار گرفته است. کتابخانه OpenCV عمدتاً با زبان برنامه‌نویسی C++ نوشته شده، اما برخی از ماژول‌ها با C نوشته شده‌اند. این کتابخانه برخلاف OpeNvino کاربردهای بسیار زیادی دارد. این کتابخانه قادر است مراحل پیش‌آموزش مدل و پیش‌استقرار را با تاکید بیشتر بر پردازش تصویر انجام دهد.

OpenCV می‌تواند در موارد زیر به کار برده شود:
• کارهای پیش‌پردازش مثل مقیاس‌دهی، حذف نویز و سایر کارهای فرمتینگ در تصویر یا ویدئو.
• این کتابخانه می‌تواند برای اجرای ۲۵۰۰ مدل بهینه‌سازی شده استفاده گردد؛ مدل‌هایی که در این کتابخانه گنجانده شده‌اند.
• این کتابخانه می‌تواند برای توسعه جدیدترین مدل‌ها در بینایی ماشین و یادگیری ماشین به کار برده شود.
• OpenCV برای توسعه مدل‌ها از دسته‌های مختلف نیز کاربرد دارد؛ از جمله این دسته‌ها می‌توان به تشخیص و بازشناسی چهره، تشخیص اشیاء، استخراج مدل سه‌بعدی و هر کاربرد دیگری که به ذهن‌تان می‌رسد، اشاره کرد.

OpenCV کتابخانه‌ای فوق‌العاده است که جامعه کاربران وسیعی دارد و بیش از ۴۷۰۰۰ توسعه‌دهنده در این جامعه عضویت دارند. این توسعه‌دهندگان برای هر مسئله‌ای که با آن مواجه می‌شوید، جواب دارند. نه تنها برخی از استارت‌آپ‌های بزرگ از این کتابخانه استفاده می‌کنند، بلکه غول‌های حوزه فناوری از قبیل گوگل، یاهو و مایکروسافت نیز به استفاده از OpenCV می‌پردازند. یکی از موارد استفادۀ کتابخانه OpenCV، تشخیص چهره است. OpenCV این امکان را در اختیار کاربر می‌گذارد تا فعالیت‌های پردازش تصویر و الگوریتم‌های پیش‌بینی را به نحو احسن انجام دهد. نه تنها می‌توانید از الگوریتم شناسایی اشیاء استفاده کنید، بلکه این فرصت را دارید تا از ابزار «ردیابی اشیاء» برای ردیابی چهره به صورت فریم به فریم در ویدئو نیز استفاده نمائید. افزون بر این، OpenCV امکان آزمایش مدل را در ویدئوی زنده و حتی ویدئوی از پیش ضبط شده نیز فراهم می‌کند. حاضرید که کار رو شروع کنید؟ به این لینک مراجعه کنید و اولین مدل‌تون رو با این کتابخانه امتحان کنید.

پلتفرم‌های سرویس ابری

بینایی ماشین

اگر بحث از چارچوب‌های بینایی ماشین باشد و نامی از غول‌های فناوری در آن نباشد، شاید این تصور در ذهن ایجاد شود که گوگل این مقاله را در موتور جستجویش ندارد. گوگل محصول خود را «Vision AI» نامگذاری کرده است که اساساً دو محصولِ AutoML Vision و Vision API را دربرمی‌گیرد. این محصول به قدری GUI ساده ای دارد که هر شخصی می‌تواند برای آموزش الگوریتم‌های بینایی از آن بهره ببرد. خب برای به کارگیری آن باید چه کار کنیم؟  فقط کافی است تصاویر را بارگذاری کنید و مدلی انتخاب کنید تا فرایند آموزش بر روی آن پیاده‌سازی شود. تمام! به همین سادگی! آمازون هم ابزاری تحت عنوان Amazon Rekognition دارد که این فرصت را به کاربران می‌دهد تا مدل‌های یادگیری عمیق‌ شان را به راحتی استفاده کنند. مایکروسافت نیز خدمات ابری Azure را عرضه کرده است و از این طریق API بینایی رایانه را اجرا می‌کند تا مدل‌های بینایی رایانه را در ابر پردازش و تحلیل کرده و توسعه‌شان دهد. شرکت IBM دو موتور بینایی رایانه فوق‌العاده موسوم به Watson Visual Recognition و PowerAI Vision دارد.
امکان استفاده از Watson Visual Recognition برای تجزیه و تحلیل تصاویر و ویدئوها وجود دارد. هدف از این کار، دسته‌بندی و سایر امور مرتبط با یادگیری ماشین است. PowerAI Vision زمینه را برای آموزش مدل‌های بسیار دقیق فراهم می‌کند و نیازی به تخصص در یادگیری عمیق ندارد. همه راه‌حل‌های ابری به این جهت ایجاد شده‌اند که کاربران بتوانند به راحتی مدل‌های بینایی ماشین را توسعه داده و به کار گیرند؛ بدون اینکه تخصص فنی بالایی در این زمینه داشته باشند. البته باید برای استفاده از این خدمات مبلغی را پرداخت کنید. میلیون‌ها کاربر از این خدمات برای توسعه نرم‌افزارهای گوناگون استفاده می‌کنند؛ محصولات خود شرکت‌ها نیز با بهره‌گیری از این فناوری‌ها توسعه داده شده است. گویا هیچ یک از غول‌های فناوری قصد ندارند به راحتی از رقابت برای ارائه خدمات بینایی رایانه پا پس بکشند.

میز کار بینایی ناسا

شاید این موضوع اصلاً به ذهن‌مان خطور نکند، اما ناسا نیاز زیادی به کتابخانه‌های پردازش تصویر دارد و شاید در این راستا به استفاده از کتابخانه خاص خودش روی آورد. بنابراین، بخش «سیستم‌های هوشمند مرکز تحقیقات Ames» طراحی و توسعه کتابخانه «میز کار بینایی» را بر عهده داشت. این کتابخانه به زبان C++ نوشته شده است. برخلاف سایر کتابخانه‌ها، VWB توان بالایی برای ارائه مدل‌هایی با عملکرد نوین ندارد. VWB به منظور تجزیه و تحلیل تصاویر فضایی ساخته شده است. این کتابخانه در پیشبرد اهداف تحقیقاتی و رباتیک نقش بسزایی خواهد داشت.

کتابخانه VWB در امور زیر کاربرد دارد:
• تحلیل تصاویر
• افزایش کیفیت تصاویر
• تبدیلات هندسی و فضایی برای تجسم تصاویر
• ایجاد مدل‌های مختصر و فشرده برای بکارگیری در موتورهای رباتیک فضایی

NVIDIA VISIONWORKS

همه به این موضوع واقف‌اند که Nvidia بهترین کارت‌های گرافیک را برای آموزش سریع مدل‌های بینایی ماشین عرضه می‌کند. اما Nvidia کتابخانه مخصوص خود را برای توسعه مدل‌های بینایی ماشین توسعه داده که VisionWorks نام دارد. افراد می‌توانند با استفاده از VisionWorks خطوط لوله بینایی ماشین خود را با استفاده از ماژول‌‍‌های ساده و فوق‌العادۀ این تول‌کیت بسازند. VisionWorks این فرصت را به کاربران می‌دهد تا کارهای زیر را انجام دهند:
• کارهای رباتیک، توسعه الگوریتم‌های محلی‌سازی و ردیاب‌های تصویری سریع
• نرم‌افزارهای مبتنی بر واقعیت افزوده؛ گرفتن خروجی سریع‌تر از کارهای گرافیکی
• تحلیل هوشمند ویدئو

رانندگی خودران یکی از بهترین موارد کاربرد است که راهبرد طراحی شده با VisionWorks آن را محقَق ساخته است. این کتابخانه یک رابط برنامه‌نویسی بینایی CUDA مستقیم در اختیار توسعه‌دهنده‌ها گذاشت و توسعه سریعِ شناساگر‌های اشیاء را آسان کرد. شناسایی اشیاء یکی از ویژگی‌های کلیدی در رانندگی خودکار محسوب می‌شود. VisionWorks زمینه را برای ردیابی و تحلیلِ آسان چندین صحنه به صورت توامان فراهم می‌کند. این تول‌کیت باعث می‌شود از حداکثر توان پردازنده Nvidia در موارد بینایی ماشین استفاده کنید. این موضوع را فراموش نکنید که نیازی به دانش سرشار در خصوص چگونگی کارکرد این کتابخانه‌ها ندارید. به محض اینکه بینش خوبی درباره توان این کتابخانه‌ برای ارائه ورودی و خروجی کسب کردید، موارد استفاده عملی از آنها را نیز یاد خواهید گرفت.

منبع: hooshio.com

فناوری تشخیص چهره و ۲۰ کاربرد شگفت‌انگیز آن برای داشتن دنیایی باهوش‌تر

فناوری تشخیص چهره از دهه ۶۰ میلادی وجود داشته است، اما تحولات سریع جهان منجر به تغییرات گسترده‌ای در این فناوری شده است. دیگر به این فناوری به چشم یک آرزوی خیالی مانند آنچه در فیلم علمی تخیلی “گزارش اقلیت” داشت نگاه نمی‌شود. با معرفی آیفون ۱۰ میلیون‌ها نفر به این تکنولوژی دسترسی پیدا کردند تا از طریق آن بتوانند از اطلاعات شخصی خود محافظت کنند. می‌توان گفت مشهورترین استفاده‌ای که از فناوری تشخیص چهره می‌شود در گوشی‌های موبایل‌تان است اما تشخیص چهره به همین جا محدود نشده است. از این فناوری در طیف گسترده‌ای همچون پیشگیری از وقوع جرم، محافظت از رویدادها و تسهیل مسافرت‌های پروازی استفاده می‌شود.

در ادامه به معرفی ۲۰ کاربرد فناوری تشخیص چهره می‌پردازیم که باعث شده‌اند جهان به مکانی باهوش‌تر، امن‌تر و راحت‌تر تبدیل شود.

۱- پیشگیری از جرائم کوچک و خرد

در حال حاضر از این فناوری برای تشخیص سریع چهره سارقان‌ شناخته‌شده، مجرمان خرده‌پا یا افرادی که سابقه کلاهبرداری دارند استفاده می‌شود تا هنگام ورود به فروشگاه‌ها شناسایی شوند. این فروشگاه‌ها دیتابیس بزرگی از مجرمان را دارند که می‌توانند عکس‌های افراد واردشده به فروشگاه را با آن تطبیق دهند به گونه‌ای که هنگام ورود یک خریدار به فروشگاه مشخص شود که این فرد یک تهدید محسوب می‌شود یا نه؟ فناوری تشخیص چهره به شدت میزان جرائم خرد‌ را کاهش داده است.  تشخیص چهره باعث شده است سرقت ۳۴ درصد و از آن مهم‌تر ، حوادث خشونت‌آمیز در فروشگاه‌های خرده‌فروشی تا ۹۱٪ کاهش یابد.

۲- بازکردن قفل گوشی

بسیاری از تلفن‌های همراه از جمله آخرین مدل آیفون اکنون از چهره افراد برای باز کردن قفل استفاده می‌کنند. این فناوری یک روش قدرتمند برای محافظت از داده‌های شخصی و اطمینان از این موضوع است که در صورت سرقت تلفن، فرد سارق به اطلاعات حساس دسترسی نخواهد داشت.

۳- تبلیغات هوشمندانه‌تر

فناوری تشخیص چهره این امکان را دارد که با تخمین سن و تعیین جنسیت افراد، تبلیغات را هدفمندتر کند. به عبارت دیگر محتوای متناسب با آن سن و جنس را به نمایش درآورد. هم اکنون شرکت هایی مانند Tesco در حال برنامه‌ریزی برای نصب صفحه نمایش‌های مجهز به این تکنولوژی در پمپ بنزین‌ها هستند. فقط زمان کوتاهی لازم است تا تشخیص چهره به یک ابزار تبلیغاتی فراگیر تبدیل شود.

۴- یافتن افراد گمشده

از تشخیص چهره می‌توان برای یافتن کودکان گم‌شده و کودکانی که قربانی قاچاق انسان می‌شوند استفاده کرد. برای این منظور تصاویر افراد گمشده به دیتابیس‌ها اضافه شده است. این کار باعث می‌شود به محض اینکه فناوری تشخیص چهره، افراد گمشده را در فرودگاه، فروشگاه‌ها یا مراکز عمومی شناسایی کرد، نیروهای انتظامی در جریان قرار بگیرند. جالب است بدانید، تنها در چهار روز استفاده از این فناوری در هند ۳۰۰۰ کودک گم‌شده پیدا شدند!

۵-کمک به نابینایان

Listerine یک برنامه تشخیص چهره شگفت‌انگیز ایجاد کرده است که با استفاده از تشخیص چهره به نابینایان کمک می‌کند. این فناوری با لرزش، افراد نابینا را متوجه این موضوع می‌کند که فرد دیگر اکنون در حال لبخند زدن است. این موضوع به افراد نابینا در درک بهتر موقعیت‌های اجتماعی کمک می‌کند.

۶- حفاظت از نیروهای انتظامی

یک برنامه تشخیص چهره تلفن همراه ، توسط FaceFirst ارائه شده است که به پلیس ها کمک می‌کند تا در هنگام ماموریت فاصله ایمن با افراد را رعایت کنند. این برنامه به آنها می‌گوید آیا فرد روبرو تهدید محسوب می‌شود و باید محتاط باشند یا نه؟ به عنوان نمونه، اگر یک افسر پلیس، به طور اتفاقی قاتل تحت تعقیبی را در یک پلیس راه نگه دارد، فوراً متوجه می‌شود که فرد ممکن است مسلح و خطرناک باشد و می‌تواند درخواست نیرو کند.

۷- تحقیقات پزشکی قانونی

فناوری تشخیص چهره می‌تواند با شناسایی خودکار افراد در تصاویر دوربین‌های امنیتی به تحقیقات پزشکی قانونی کمک کند. همچنین می‌توان از نرم‌افزار تشخیص چهره برای شناسایی افراد مرده یا بیهوش در صحنه های جنایت استفاده کرد.

۸- شناسایی افراد در شبکه‌های اجتماعی

فیس‌بوک از این فناوری برای تشخیص چهره کاربران در عکس‌ها استفاده می‌کند. این موضوع باعث می‌شود افراد بتوانند عکس‌هایی را که در آن قرار دارند راحت‌تر پیدا کنند و به تگ‌کردن کاربران کمک می‌کند.

۹- تشخیص بیماری‌ها

از این فناوری می‌توان برای تشخیص بیماری‌هایی که باعث ایجاد تغییر در شکل ظاهری می‌شوند استفاده کرد. به عنوان مثال ، انستیتوی تحقیقات ملی ژنوم انسان، از این فناوری برای تشخیص بیماری نادری به نام سندرم DiGeorge استفاده می‌کند ، که در آن کروموزوم ۲۲ آسیب دیده است. فناوری شناسایی چهره در تشخیص بیماری در ۹۶٪ موارد کمک کرده است. با پیچیده تر شدن الگوریتم‌ها، تشخیص چهره به یک ابزار تشخیصی ارزشمند در انواع شرایط تبدیل می‌شود

۱۰- تشخیص افراد VIP در رویدادهای ورزشی

فناوری تشخیص چهره به هواداران تیم‌های ورزشی برای داشتن تجربه بهتر کمک می‌کند. این فناوری به سرعت دارندگان بلیط‌های فصلی را تشخیص می‌دهد. برگزارکنندگان می‌توانند به افراد در تعیین محل نشستن یا بهبود وضعیت خود کمک کنند.

۱۱- محافظت از مدارس در برابر تهدیدها

دوربین های مجهز به فناوری تشخیص چهره می‌توانند فوراً دانش آموزان اخراج شده، والدین خطرناک، فروشندگان موادمخدر یا افراد دیگری که تهدیدی برای امنیت مدرسه محسوب می‌شوند را هنگام ورود به محوطه مدرسه شناسایی کنند. این فناوری می‌تواند با هشدار دادن به نگهبانان مدرسه، خطر رفتارهای خشونت‌آمیز را کاهش دهد.

۱۲- پیگیری حضور دانش‌آموزان

فناوری تشخیص چهره علاوه بر ایمن‌تر کردن مدارس امکان پیگیری حضور یا غیبت دانش آموزان را دارد. روش های سنتی حضور غیاب باعث می‌شد دانش آموزان بتوانند به جای همدیگر اعلام حضور کنند اما چین در حال حاضر از شناسایی چهره برای اطمینان از حضور دانش آموزان در کلاس استفاده می‌کند. از تبلت برای تأیید هویت دانش‌آموزان به وسیله اسکن چهره و مطابقت با عکسهای آنها در یک پایگاه داده استفاده می شود.

۱۳- کاهش سرقت دستمال توالت

در چین سرقت کاغذ توالت در دستشویی‌های عمومی یک مشکل بزرگ است. تشخیص چهره این مشکل را حل کرده است. چین دستگاه¬هایی را در دستشویی‌های عمومی نصب کرده است که صورت افراد را قبل از اینکه کاغذ توالت از محفظه بیرون بیاید اسکن می-کند. تا زمانی که ۹ دقیقه نگذشته است کاغذ بیشتری برای همان شخص خارج نمی‌شود.

۱۴- تسهیل معاملات امن

در چین یک شرکت خدمات مالی به نام Ant Financial وجود دارد که مشتریان را قادر می‌سازد تا با اسکن چهره خود، وعده‌های غذایی را بپردازند. مشتری سفارش خود را از طریق منوی دیجیتال انتخاب و سپس از اسکن صورت به عنوان گزینه پرداخت استفاده می‌کند. پس از دادن شماره تلفن می‌توانند وعده غذایی خود را خریداری کنند.

۱۵- تایید هویت در دستگاه خودپرداز

به نظر می‌رسد در آینده‌ای نزدیک اسکن صورت در نهایت جایگزین کارت‌های بانکی تمامی دستگاه‌های خودپرداز می‌شود زیرا شناسایی چهره ابزاری قدرتمند برای تأیید هویت است. تا آن زمان می‌توان از تشخیص چهره برای تطابق فرد صاحب کارت با کسی که پای دستگاه خودپرداز است استفاده کرد. در حال حاضر از این فناوری در دستگاه‌های خودپرداز ماکائو استفاده می‌شود.

۱۶- آسان‌تر کردن مسافرت هوایی

شرکت‌های هواپیمایی در حال حاضر از فناوری تشخیص چهره به افراد در چک‌کردن چمدان‌ها و بررسی سریع‌تر پروازها کمک می‌کند. به نظر می‌رسد که ما به سرعت در حال پیشرفت به سمت آینده‌ای هستیم که در آن سفر هوایی نه تنها از گذشته ایمن‌تر باشد، بلکه راحت‌تر از هر دوره دیگری در تاریخ خواهد بود.

۱۷- پیگیری حضور در کلیساها

کلیساها شروع به استفاده از تشخیص چهره کرده‌اند تا ببینند اعضای کلیسا چه زمان‌هایی حضور دارند. این امر به آنها کمک می‌کند تا افرادی را که درخواست کمک مالی دارند یا خواهان دسترسی بیشتر به کلیسا هستند را شناسایی کنند.

۱۸- یافتن حیوانات گمشده

Finding Rover برنامه‌ای است که به افراد کمک می‌کنند دوباره حیوان خانگی خود را بازیابند. صاحب حیوان خانگی تصویر حیوان خود در یک دیتابیس بزرگ متعلق بارگذاری می‌کند سپس این برنامه تصویر را با تصاویر حیوانات موجود در پناهگاه‌ها مقایسه می‌کند و در صورت تطابق فوراً به صاحب حیوان خبر می‌دهد.

۱۹- تشخیص چهره در خودرو

روز به روز به تعداد شرکت‌های خودروسازی که در حال آزمایش روش‌های استفاده از تشخیص چهره هستند افزوده می‌شود. یکی از کاربردهای تشخیص چهره برای خودروها استفاده از صورت راننده به جای سوئیچ است. تشخیص چهره همچنین با شناسایی و هشدار دادن به که سرعت زیاد دارند یا تمرک کافی ندارند به ایمنی بیشتر کمک می‌کند.

۲۰- کنترل دسترسی به مکان‌های حساس

تشخیص چهره می‌تواند به عنوان ابزاری برای کنترل دسترسی کار کند تا اطمینان حاصل شود که فقط افراد مجاز به مکان‌هایی همچون آزمایشگاه‌ها، اتاق‌ها، اتاق‌های بانکی، مراکز آموزشی ورزشکاران و سایر مناطق حساس دسترسی پیدا می‌کنند.

شما درباره فناوری تشخیص چهره چه فکر می‌کنید؟ چه کاربردهای دیگری می‌توان برای این فناوری هوش مصنوعی شگفت‌انگیز متصور بود؟

منبع: hooshio.com

مزایای هوش مصنوعی برای کسب و کارها

مزایای هوش مصنوعی برای کسب و کارها و کاربردهای آن در میان مردم و کسب‌وکارها برای بهبود تجربه مشتریان روزبه‌روز افزایش می‌یابد. یکی از مطالعات انجام‌شده توسط مؤسسه تحقیقاتی گارتنیرپیش‌بینی کرده است
که ارزش بازار هوش مصنوعی تا سال ۲۰۲۲ به ۲.۹ میلیارد دلار خواهد رسید. هوش مصنوعی می‌تواند روند کسب‌وکار را تسهیل کند، زیرا  تاثیر و مزایای هوش مصنوعی رشد و نمو کسب‌وکارهای جدید کمک می‌کند. در ادامه به مواردی اشاره خواهیم کرد که هوش مصنوعی در آن‌ها به کمک کارآفرینان شتافته است.

۱. هوش مصنوعی به افزایش کارآیی کمک می‌کند.

برای آن‌که بتوان یک تجارت را به‌طور کارآ مدیریت کرد و به پیش برد، باید از حداکثر منابع استفاده کرد. علاوه براین، کارآیی بیشتر در بلندمدت، زمان و هزینه موردنیاز برای اداره کسب‌وکار را کاهش می‌دهد. هوش مصنوعی در افزایش کارآیی عملیاتی به کارآفرینان کمک می‌کند. برای مثال، می‌توانید یک نرم‌افزار کاربردی تبدیل گفتار به نوشتار طراحی کنید که در زمان یادداشت‌برداری از سخنرانی‌ها به کمک پزشکانِ تیم پزشکی شما بیاید و صدای سخنران را به متن تبدیل کند. بدین ‌ترتیب، با استفاده از مزایای هوش مصنوعی، برای تهیه و بررسی فاکتورها دیگر لازم نیست نسخه‌ای از این یادداشت‌ها برای متصدیان و مسئولان ثبت و کدگذاری اطلاعات پزشکی فراهم کنید.

همچنین می‌توانید از یک دستیار صوتی مبتنی بر هوش مصنوعی بهره ببرید که کارآیی کل اداره را افزایش می‌دهد و می‌تواند به شما نیز در برنامه‌ریزی جلسات، تنظیم یادآورها و ثبت نکاتی که باید در جلسات و ارائه‌ها مطرح شوند، کمک ‌کند.

۲. هوش مصنوعی بهره‌وری را افزایش می‌دهد.

اگر به دنبال راهی برای بهبود عملکرد و افزایش خروجی کسب‌وکار خود هستید، هوش مصنوعی می‌تواند رسیدن به نتایج دلخواه‌تان را تضمین کند. شما می‌توانید به کمک هوش مصنوعی، بهره‌وری را افزایش دهید. برای مثال، می‌توانید نرم‌افزاری برای کسب‌وکار خود طراحی کنید که به فرآیند کنترل و مدیریت موجودی انبار در انبارها یا تأسیسات تولیدی سرعت بخشد. علاوه براین، هوش مصنوعی می‌تواند بهره‌وری شما در جذب مشتریان راغب را نیز افزایش دهد.
برای مثال، هارلی دِیویدسون با استفاده از یک سامانه بازاریابی مبتنی بر هوش مصنوعی توانست نرخ روزانه تولید مشتریان راغب برای کسب‌وکار خود را افزایش دهد. با به‌کارگیری این سامانه و استفاده از مزایای هوش مصنوعی، میزان مشتریان راغب برای محصولات شرکت وی تنها در طی ۳ ماه، ۲۹۳۰% افزایش یافت. با افزایش بهره‌وری و سرعت فرآیندها، می‌توان از قدرت هوش مصنوعی برای مقیاس‌بندی کسب‌وکار نیز بهره برد.

۳. کسب‌وکارها به کمک هوش مصنوعی می‌توانند فرآیندهای بیشتری را به صورت خودکار اجرا کنند.

اتوماسیون کارهای دستی، هزینه‌ها و زمان موردنیاز برای انجام کارها را کاهش داده و امکان رشد مداوم را برای کسب‌وکار شما فراهم می‌‌‌آورد. با به‌کارگیری نرم‌افزارهای کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی، انتظار می‌رود که روند اتوماسیون کسب‌وکارها تسریع شود. برای مثال، می‌توانید با توسعه یک نرم‌افزار کاربردی برای کسب‌وکار خود، بخشی از فرآیندها را به‌صورت خودکار اجرا کنید و زمان موردنیاز برای انجام کارهای دستی را کاهش دهید.
شرکت خرده‌فروشی وال‌مارتاز فن‌آوری خودکار‌سازی رباتی فرآیندها (RPA) استفاده کرد و با به‌کارگیری حدود ۵۰۰ ربات، توانست فرآیندهای بسیاری از جمله بازیابی اطلاعات مرتبط از اسناد حسابرسی و پاسخ‌دهی به سؤالات کارمندان را به صورت خودکار اجرا کند. بدین ترتیب، کارهای تکراری از حوزه وظایف کارگران خارج شدند. این شرکت همچنین توانست این سیستم اتوماسیون را برای اجرای کارآمد سایر فعالیت‌ها نیز به‌کار بگیرد.

۴. به کمک هوش مصنوعی می‌توان تجربه مشتریان را بهبود بخشید.

از دیگر مزایای هوش مصنوعی برای کسب و کارها می‌توان به بهبود تجربه مشتریان اشاره کرد. بهبود تجربه مشتریان یعنی زمانی که آن‌ها به کمک شما نیاز دارند، برای کمک به آن‌ها حاضر باشید. البته، هیچکس به تنهایی نمی‌تواند شبانه روز دردسترس باشد. همچنین راه‌اندازی بخش پشتیانی و حمایت از مشتری و استخدام نیروهای شیفتی برای این کار می‌تواند هزینه هنگفتی برای شما به همراه داشته باشد، به ویژه اگر به‌تازگی کسب‌وکار خود را راه‌اندازی کرده باشید.
البته، ربات‌های پاسخ‌گو می‌توانند توانایی‌های کارمندان را تقویت کنند و تجربه مشتری را بهبود بخشند. برای مثال، می‌توانید با استفاده از ربات‌های پاسخ‌گو، خدمات بهتری به مشتریان خود ارائه دهید. نرم‌افزارها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی قادرند در زمان‌هایی که نیروی کار انسانی در محل کار حضور ندارد، سؤالات پرتکرار مشتریان و مراجعین را پاسخ دهند و به برخی امور رسیدگی نمایند.
استفاده از ربات‌های پاسخ‌گو یکی از راه‌هایی بود که شرکت‌های فعال در حوزه رزرو تورهای مسافرتی همچون ،اِکسپِدیا توانستند تجربه مشتریان خود از فرآیند رزرو تورهای مسافرتی را بهبود دهند. برای مثال، شرکت‌ها به کمک یادگیری ماشینی می‌توانند الگوهای جست‌وجو در اینترنت را تحلیل کنند و با استفاده از این ربات‌ها و بدون نیاز به حضور نیروهای انسانی، مقاصد مناسب برای مسافرت را به مشتریان خود پیشنهاد دهند.
بدین ترتیب، می‌توان در هر زمان و هر مکان، با ارائه پاسخ فوری به سؤالات مشتریان از آن‌ها حمایت کرد و تجربه بهتری را برای آن‌ها رقم زد. همچنین می‌توانید دستیار صوتی طراحی کنید که مشتریان سؤالات خود را به‌صورت شفاهی مطرح و پاسخ را دریافت نمایند تا دیگر نیازی نباشد که برای یافتن پاسخ سؤالات خود مقالات مختلف را بخوانند یا در فهرست‌ها جست‌وجو کنند.

۵. هوش مصنوعی احتمال وقوع خطا را کاهش می‌دهد.

خطاهای انسانی ممکن است هر کسب‌وکاری را متحمل هزینه‌های گزافی کند. اما به کمک هوش مصنوعی می‌توان احتمال رخ دادن این خطاهای انسانی را کاهش داد. شما می‌توانید یک نرم‌افزار کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی طراحی کنید که خطاها را کاهش داده و دقت انجام امور اداری، وارد کردن اطلاعات و بررسی اسناد و مدارک را افزایش دهد.
برای مثال، تیم حقوقی بانک جِی‌پی مورگان توانست با به‌کارگیری قابلیت‌های هوش مصنوعی در تحلیل اسناد و مدارک، میزان خطا را کاهش دهد. وقتی بتوانید زمان لازم برای بررسی مجموعه‌ بزرگی از داده‌ها یا انجام چندین کار را کاهش دهید، می‌توانید در طول زمان، از میزان هزینه‌ها بکاهید.

۶. هوش مصنوعی شرایط لازم برای بروز خلاقیت را فراهم می‌آورد.

اگر می‌خواهید کسب‌وکار شما از رقابت دنیای تجارت حذف نشود، باید نوآور باشید. داشتن خلاقیت یک قدم مهم در خلق نوآوری است. هوش مصنوعی می‌تواند زمینه‌ساز بروز خلاقیت باشد. برای مثال، می‌توان انجام کارهای تکراری از قبیل تهیه گزارشات و تحلیل مدیریت موجودی انبار را به فن‌آوری خودکارسازی رباتی فرآیندها (RPA) سپرد و بدین ترتیب، زمان مفید نیروی کار انسانی را ذخیره کرد تا بتوان آن را به کارهای خلاقانه‌تر اختصاص داد.

۷. به کمک هوش مصنوعی می‌توان بازگشت سرمایه را افزایش داد.

به کمک هوش مصنوعی می‌توانید بازگشت سرمایه (ROI) خود را افزایش دهید. وقتی کسب‌وکار شما کارآمد باشد و اعضای تیم بتوانند روی اموری چون برنامه‌ریزی راهبردی و طراحی تمرکز کنند، بهره‌وری  افزایش می‌یابد و تأثیر مستقیم بر راندمان کسب‌وکار شما خواهد داشت. افزایش کارآیی و بهره‌وری در کنار مدیریت روند کارها، بهبود تجربه مشتریان و افزایش دقت کارها، منجر به بقای کسب‌وکار و افزایش درآمد و بازدهی آن خواهد شد.

منبع: hooshio.com