Lidia Perskaروندی پیش بگیرید که با هیجان بررسی داده ها نظیر هیچ‌کس دیگری نیست – به دنیای ابزارهای هوش مصنوعی پیشرفته دست بزنید که طراحی شده اند تا پیچیدگی های تحلیل پیش‌بینی را ساده‌تر کنند.
آیا با چالش‌هایی روبه‌رو هستید که هرگز قبلاً با آن مواجه نشده‌اید؟
・از هزینه‌های پرهزینه پیاده سازی هوش مصنوعی ناامید شده‌اید؟
・به دلیل کمبود تخصص با تجزیه و تحلیل داده مشکل دارید؟
・آیا مشتاقین هستید که ببینید که آیا هوش مصنوعی می‌تواند مسائل شرکت شما را حل کند؟
شرکت‌ها واحدهای کوچک و متوسط اغلب با موانعی همچون هزینه‌های بالای پیاده‌سازی و کمبود کارشناسان IT روبرو می‌شوند هنگامی که در نظر گرفتن ادغام هوش مصنوعی را در نظر می‌گیرند. طبق گزارش وزارت اقتصاد، تجارت و صنعت در سال 2020، تنها ۳٪ از ۳.۶ میلیون شرکت کوچک و متوسط ژاپن فناوری‌های هوش مصنوعی را اجرا کرده‌اند.
یک دنیای جدید از امکانات در توسعه هوش مصنوعی که به صورت اخص برای افرادی که دچار شک و تردید اندر ادغام هوش مصنوعی هستند، کشف کنید. این وبینار با تمرکز بر کاهش هزینه‌های توسعه هوش مصنوعی برای تجارت‌های کوچک، نشان می‌دهد چگونه از مرورگر وب برای بهره‌گیری و توسعه یک پیش‌بینی هوش مصنوعی استفاده کنید. هدف ارائه بینش‌های عملی در کاهش هزینه‌ها در حالی که عملیات را به صورت موثر تسهیل می‌کند، است. شاهد یک نمایش زنده که نشان می‌دهد چگونه حتی افرادی که تجربه قبلی در تجزیه و تحلیل داده ندارند، می‌توانند به راحتی با استفاده از داده‌های کاربری شرکت شما تقاضاهای آینده را پیش‌بینی کنند، شوید.
پتانسیل فناوری های پیشگویی کننده هوش مصنوعی که می تواند در صنایع مختلفی مانند پیش‌بینی فروش، پیش بینی نگهداری دستگاه ها، پیش بینی بیماری در مراقبت از سلامتی، آموزش و تحقیقات بکار گرفته شود، را باز کنید. کاوش کنید که چگونه هوش مصنوعی پیشگویی کننده می‌تواند به حل چندین چالش مشکل تبدیل شود و ترکیبی ضروری برای کسانی باشد که در حال اکتشاف ادغام هوش مصنوعی پیشگویی کننده هستند. از محتوای ضروری بی‌خبر نمانید – حتماً به ما بپیوندید.
جزئیات رویداد:
◼️ نام رویداد: انقلاب در تجزیه و تحلیل داده با ابزارهای هوش مصنوعی نوین
◼️ زمانبندی: 7 اوت 2024 (چهارشنبه) – 30 سپتامبر 2024 (دوشنبه) برخط (ضبط شده)
◼️ هزینه ثبت‌نام: رایگان
◼️ مخاطبان:
- مهندسان IT، مدیران اجرایی درگیر کمبود استعداد دیجیتال، حرفه‌ایان مدیریت
- افرادی که به تجزیه و تحلیل داده و دانش علوم داده علاقه‌مند هستند
- کسانی که به تبدیل حرفه‌ای‌های غیر-IT به افراد آگاهی IT علاقه‌مندند
◼️ دستور کار شامل:
- بررسی قابلیت‌های هوش مصنوعی پیشگویش‌کننده
- درک جریان کلی توسعه هوش مصنوعی پیشگویش‌کننده
- نمایش زنده روش‌های توسعه هوش مصنوعی پیشگویش‌کننده
◼️ محل: پخش برخط از طریق یوتیوب (ضبط شده)
پس از ثبت‌نام، دستورالعمل مشاهده به وسیله پست الکترونیکی ارسال می‌شود.
انقلاب در تجزیه و تحلیل داده: لمس چالش‌ها و فرصت‌های پنهان
آیا آماده هستید که عمیق‌تر وارد دنیای تجزیه و تحلیل داده و ابزارهای هوش مصنوعی نوین شوید؟ آیا به جوانب کمتر شناخته شده‌ای که با این تکنولوژی انقلابی همراه است اندیشیده‌اید؟ هم‌با ما چند سؤال جذاب، چالش‌ها، مزایا و معایب که برای درک منظر پویای تجزیه و تحلیل داده‌های تحرکی دارند، بررسی کنیم.
سؤال‌های کلیدی:
1. آیا مسائل اخلاقی به‌طور کافی در استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها آدرس داده شده‌اند؟
2. چگونه شرکت‌ها می‌توانند اطمینان حاصل کنند که امنیت و حریم خصوصی داده‌ها هنگام پیاده‌سازی راه‌حل‌های هوش مصنوعی تضمین شود؟
3. پیامدهای بلندمدت از وابستگی بیش از حد به هوش مصنوعی برای فرآیندهای تصمیم‌گیری برای معناپذیری درازمدت چیست؟
بینش‌های حیاتی:
هرچند مزایای هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل داده روشن است، اما برخی چالش‌ها و اختلافاتی وجود دارد که باید به آن‌ها اعتراف شود. یک مشکل مهم، پتانسیل تعصب در الگوریتم‌های هوش مصنوعی است که می‌تواند به نتایج تبعیض‌آمیز منجر شود. علاوه بر این، کمبود قابلیت تفسیری در مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی موانعی برای درک نحوه تصمیم‌گیری را مطرح کرده و سؤالاتی مطرح کرده است درباره مسئولیت و شفافیت در فرآیندهای تجزیه و تحلیل داده.
مزایا و معایب:
مزایا:
– ابزارهای هوش مصنوعی قادر به پردازش میزان وسیعی از داده‌ها به سرعتی و مقیاسی است که از توانایی‌های انسانی فراتر می‌رود.
– هوش مصنوعی پیشگویی کننده می‌تواند به تجارت‌ها کمک کند تا عملیات خود را بهینه کنند، تجربه مشتریان را بهبود بخشند و نوآوری‌ها را حرکت دهند.
– بینش‌های هوش مصنوعی تصمیم‌گیری برآمده از داده را برای افزایش بهره‌وری و رقابتی بودن تسهیل می‌دهند.
معایب:
– هزینه‌های پیاده‌سازی و نیاز به توانمندی‌های تخصصی می‌توانند موانع قابل توجهی برای شرکت‌ها واحدهای کوچک و متوسط باشند.
– بهره‌وری از هوش مصنوعی به کمک نظارت انسانی، می‌تواند منجر به خطاها و اشتباهات در تفسیر داده‌ها شود.
– وابستگی بیش از حد به هوش مصنوعی بدون نظارت انسانی می‌تواند منجر به خطاها و اشتباهات در تفسیر داده شود.
کاوش بیشتر:
برای کسانی که علاقه‌مند به افزایش دانش درباره ابزارهای هوش مصنوعی و تحلیل داده هستند، کاوش در منابع معتبر در زمینه می‌تواند برای شما ببار آورد. برای اطلاعات جامع، مقالات و منابع جلوه‌های آموزشی بر روی هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و دانش داده به وب‌گاه Analytics Vidhya مراجعه فرمایید تا در آخرین روند‌ها و توسعه‌ها در این زمینه مطلع شوید.
