تشخیصهای مبتنی بر هوش مصنوعی به استفاده از الگوریتمهای هوش مصنوعی برای شناسایی و تجزیه و تحلیل بیماریها و مشکلات پزشکی اطلاق میشود.
یادگیری ماشین فدرال (FML) یک روش نوین در یادگیری ماشین است که به دستگاهها یا گرههای مختلف این امکان را میدهد که بدون نیاز به ارسال دادههای حساس به یک سرور مرکزی، مدلهای یادگیری ماشین را آموزش دهند. در این رویکرد، دادهها بر روی دستگاههای مختلف مانند گوشیهای هوشمند، لپتاپها و سرورهای توزیعشده نگهداری میشوند و مدلهای یادگیری ماشین در همان دستگاهها آموزش داده میشود. سپس، این مدلها با یکدیگر به اشتراک گذاشته شده و در سرور مرکزی به روز رسانی میشوند. این روش به ویژه در زمینههایی که حریم خصوصی دادهها اهمیت دارد، به کار میرود.
یادگیری ماشین فدرال به دلیل اهمیت روزافزون حفاظت از حریم خصوصی دادهها و چالشهای مقیاسپذیری در مدلهای یادگیری ماشین سنتی، توجه زیادی را به خود جلب کرده است. در سیستمهای سنتی یادگیری ماشین، برای آموزش یک مدل، تمام دادهها باید به یک سرور مرکزی منتقل شوند که این امر ممکن است باعث نقض حریم خصوصی کاربران و افزایش هزینههای انتقال دادهها شود. در حالی که در یادگیری ماشین فدرال، دادهها در محل خود باقی میمانند و تنها مدلها بهروزرسانی میشوند، این امر میتواند به طور قابل توجهی خطرات امنیتی و هزینههای مربوط به انتقال دادهها را کاهش دهد.
یادگیری ماشین فدرال یکی از پیشرفتهای چشمگیر در حوزه علم داده و هوش مصنوعی است که میتواند راهحلی برای مشکلات حریم خصوصی و مقیاسپذیری در پردازش دادهها فراهم کند. در آینده، با پیشرفتهای بیشتر در زیرساختهای ابری و رایانش توزیعشده، یادگیری ماشین فدرال میتواند به یکی از ارکان اصلی پردازش دادههای بزرگ و مدلهای پیچیده تبدیل شود. این فناوری نه تنها در حوزههای موجود مانند بهداشت، بانکداری و خودروهای خودران، بلکه در صنایع جدید نیز به کار خواهد رفت.
برای اطلاعات بیشتر در مورد یادگیری ماشین فدرال و یادگیری مفاهیم پیشرفته، میتوانید به سایت saeidsafaei.ir مراجعه کرده و از اسلایدهای محمد سعید صفایی بهرهبرداری کنید.
این اسلاید به معرفی مفهوم پرامپتنویسی حرفهای برای تعامل مؤثر با مدلهای هوش مصنوعی میپردازد. پرامپتنویسی حرفهای به طراحی دقیق دستورات، سوالات و سناریوهای ورودی برای مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) اشاره دارد که هدف آن تولید خروجیهای دقیق، کاربردی و متناسب با نیاز سازمانها است. با استفاده از این مهارت، میتوان پاسخهای دقیقتر، لحن و سبک متن را کنترل کرد و فرآیند تولید محتوا و تصمیمگیری را تسریع بخشید. این تکنیک همچنین به سازمانها کمک میکند تا محتوای بهتری با کمترین نیاز به ویرایش تولید کنند.
تشخیصهای مبتنی بر هوش مصنوعی به استفاده از الگوریتمهای هوش مصنوعی برای شناسایی و تجزیه و تحلیل بیماریها و مشکلات پزشکی اطلاق میشود.
سیستمهای خود-تطبیقی به سیستمهایی اطلاق میشود که قادر به شبیهسازی و انطباق با شرایط و تغییرات محیطی بهطور خودکار هستند.
فناوریهای حسی (Haptic) به فناوریهایی اطلاق میشود که به کاربران امکان میدهند تا از طریق احساسات لمسی و حرکتی تعامل کنند.
کد استاندارد برای تبادل اطلاعات متنی است که برای هر حرف، عدد یا نماد یک کد باینری مشخص در نظر میگیرد.
تابع بازگشتی تابعی است که خود را در درون بدنه خود فراخوانی میکند. این نوع توابع معمولاً برای مسائل بازگشتی مانند محاسبه فاکتوریل یا دنباله فیبوناچی استفاده میشود.
سلامت دیجیتال به استفاده از فناوریهای نوین برای نظارت و مدیریت سلامت افراد بهطور آنلاین اطلاق میشود.
فرایند برچسبگذاری بستههای داده در شبکههای اترنت برای شناسایی VLAN که بسته به آن تعلق دارد.
ترجمه آدرسهای IP خصوصی به آدرسهای عمومی برای استفاده در اینترنت.
جدولی که در آن آدرسهای MAC و IP دستگاههای متصل به شبکه ذخیره میشود.
اینترنت اشیاء (IoT) به شبکهای از دستگاهها و اشیاء متصل به اینترنت گفته میشود که میتوانند دادهها را ارسال و دریافت کنند.
نوع داده به دستهبندی دادهها اطلاق میشود که میتواند مشخص کند یک متغیر چه نوع دادهای را میتواند ذخیره کند مانند عدد صحیح، اعشاری یا رشته.
الگوریتمهای یادگیری تقویتی به مدلهایی اطلاق میشود که از تجربیات گذشته برای بهبود تصمیمگیریها در آینده استفاده میکنند.
ارجاع به نوعی متغیر اشاره دارد که به یک شیء یا متغیر اصلی اشاره میکند. برخلاف اشارهگرها، ارجاعها در زمان کامپایل به محل اصلی اشاره میکنند.
عبور از درخت به معنای بازدید از تمام گرههای درخت به روشی خاص است که میتواند پیشاز پیش، پساز پیش یا سطحبهسطح باشد.
مدلهایی از هوش مصنوعی هستند که از الگوریتمهایی برای شبیهسازی مغز انسان استفاده میکنند. این شبکهها از لایههای مختلفی تشکیل شدهاند که اطلاعات را پردازش میکنند.
سیستمهای تحویل خودران به وسایل نقلیه و رباتهایی اطلاق میشود که بهطور خودکار کالاها را به مقصد ارسال میکنند.
دروازه منطقی OR که زمانی خروجی 1 میدهد که حداقل یکی از ورودیها 1 باشد.
به معنای گواهینامه بینالمللی مهارت کار با کامپیوتر است که یک استاندارد جهانی برای مهارتهای کاربردی کامپیوتر به شمار میآید. افرادی که این گواهینامه را دریافت میکنند، تواناییهایشان در استفاده از نرمافزارهای رایانهای تأیید میشود.
واقعیت افزوده (AR) محیط واقعی را با اطلاعات دیجیتال یا تصاویر ترکیب میکند تا تجربهای تعاملی و غنی ایجاد کند.
تصویرسازی دادهها به فرآیند تبدیل دادههای پیچیده به نمودارها و گرافهای قابل درک و تحلیل اشاره دارد.
زیرساخت فیزیکی که برای اتصال اجزای مختلف داخلی دستگاهها مانند سوییچها و روترها استفاده میشود.
ارسال اطلاعات به گروهی از شبکههای مقصد که بر اساس موقعیت جغرافیایی شناسایی میشوند.
درج به معنای افزودن دادهها به ساختارهای دادهای مانند آرایهها یا لیستها است.
در این نوع توپولوژی، دستگاهها به صورت نقطهای به هم متصل میشوند و تمامی نودها با یکدیگر در ارتباط هستند.
حافظه محلی است که دادهها و دستورات برنامهها در آن ذخیره میشود. این حافظه میتواند به صورت حافظه موقت (RAM) یا دائمی (هارد دیسک) باشد.
فرآیندی است که به ذخیره، سازماندهی، دسترسی و تجزیهوتحلیل دادهها به منظور استفاده مؤثر و کارآمد از آنها میپردازد.
عمق بازگشت به تعداد دفعاتی اطلاق میشود که یک تابع بازگشتی خود را فراخوانی میکند. هرچه عمق بازگشتی بیشتر باشد، خطر بروز stack overflow بیشتر خواهد بود.
علم داده به فرآیندهای تحلیل و تفسیر دادههای پیچیده بهمنظور استخراج الگوهای کاربردی و پیشبینی روندهای آینده اشاره دارد.
درخت جستجوی دودویی نوع خاصی از درخت دودویی است که در آن هر گره چپ مقدار کوچکتر و هر گره راست مقدار بزرگتر از گره والد خود دارد.
دستگاههای خروجی مانند چاپگر و مانیتور که اطلاعات پردازششده را از کامپیوتر به کاربر نمایش میدهند.
روش تقسیمبندی ثابت زیربخشهای شبکه که در آن تمامی زیربخشها از اندازه یکسان برخوردارند.
عملگر یا دستور کانتینیو برای ادامه دادن به مرحله بعدی در یک حلقه یا فرایند استفاده میشود.
نویز ناشی از سیگنالهای الکتریکی غیرقابل پیشبینی که معمولاً از دستگاههای الکترونیکی و صنعتی تولید میشود.
دروازه منطقی AND که زمانی خروجی 1 میدهد که ورودیهای آن هر دو 1 باشند.
تخصیص حافظه به معنای اختصاص بخشهای مختلف حافظه به آرایهها یا متغیرها است. تخصیص حافظه برای آرایههای داینامیک در زمان اجرا انجام میشود.