مقالات هوش مصنوعی (Ai)

معرفی ابزارهای هوش مصنوعی گوگل (رایگان) و نحوه کار با آن‌ها

آموزش محصولات و خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی گوگل رایگان 

هوش مصنوعی گوگل

هوش مصنوعی (AI) به عنوان یکی از بزرگ‌ترین تحولات فناوری در عصر حاضر، نقش بسیار مهمی در بهبود کیفیت زندگی و توسعه کسب‌وکارها ایفا می‌کند. انقلاب صنعتی چهارم، با محوریت هوش مصنوعی، اینترنت اشیا و کلان‌داده، تغییرات بنیادینی در روش‌های کار و زندگی ایجاد کرده است.  آشنایی با انواع هوش مصنوعی نیز به درک بهتر کاربردها و ظرفیت‌های این فناوری کمک می‌کند؛ از هوش مصنوعی محدود گرفته تا عمومی و خودآگاه، هرکدام در سطوح متفاوتی از توانمندی قرار دارند. انقلاب هوش مصنوعی (AI) با بهینه‌سازی فرآیندها و افزایش بهره‌وری در صنایع مختلف از قبیل پزشکی، حمل‌ونقل و کشاورزی نقش حیاتی دارد. این فناوری، با استفاده از خودآموزی و تحلیل داده‌ها، ابزار قدرتمندی برای تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تر است و فرصت‌های اقتصادی جدیدی به وجود می‌آورد. AI تأثیر زیادی در صنایع مانند معدن، سلامت و خرده‌فروشی دارد. در صنعت معدن، سیستم‌های هوش مصنوعی ایمنی را افزایش و خطرات را پیش‌بینی می‌کنند. در پزشکی، تشخیص دقیق بیماری‌ها و پزشکی شخصی‌سازی‌شده از دستاوردهای کلیدی هوش مصنوعی است. همچنین در کشاورزی و خرده‌فروشی، این فناوری بهبود عملکرد و کارآمدی فرآیندها را فراهم می‌آورد که در مقاله هوش مصنوعی در صنعت به تفصیل به نقش این فناوری در صنایع مختلف پرداختیم.

یکی از سوال‌های به‌جا معمولا این است که هوش مصنوعی جای چه مشاغلی را می‌گیرد؟ در جواب می‌توان گفت که ورود AI به بازار کار به حذف مشاغل تکراری و ایجاد فرصت‌های شغلی جدید منجر می‌شود. در حالی که اتوماسیون نیاز به نیروی انسانی در مشاغل رانندگی و تولید را کاهش می‌دهد، نیاز به مهارت‌های خلاقانه و تحلیلی افزایش می‌یابد. این تغییرات نیازمند ارتقای مهارت‌های نیروی کار و ایجاد مشاغل جدید مرتبط با تکنولوژی است که می‌تواند به شکوفایی اقتصادی و اجتماعی کمک کند. با این حال یادگیری هوش مصنوعی می‌تواند به عنوان یک برتری رقابتی در میان افراد، ضروری باشد. حتی پرسیدن سوال از هوش مصنوعی گوگل آنلاین می‌تواند شروع خوبی برای فهم بهتر این تغییرات و آماده شدن برای آینده باشد.

یکی از پیشگامان انقلاب هوش مصنوعی، ابزار هوش مصنوعی گوگل است که با بهره‌گیری از تکنولوژی‌های نوین و ابتکارات خلاقانه، توانسته است تأثیر بسزایی در پیشرفت هوش مصنوعی داشته باشد. گوگل با استفاده از هوش مصنوعی در محصولات و خدمات خود، از جستجوی هوشمند گرفته تا دستیارهای دیجیتال و ترجمه‌های زبان، تجربه کاربری را به طور قابل توجهی بهبود بخشیده و به کاربران خود کمک کرده است تا با دنیای اطراف خود به صورت موثرتر و کارآمدتر تعامل کنند.

گوگل با تحقیق و توسعه مستمر در زمینه هوش مصنوعی، فناوری‌های پیشرفته‌ای همچون یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی و پردازش زبان طبیعی را به کار گرفته است. پروژه‌هایی مانند گوگل دیپ‌مایند و سیستم‌های یادگیری ماشین گوگل، نشان از تعهد این شرکت به پیشرفت هوش مصنوعی دارند. برای مثال گوگل دیپ‌مایند اخیرا از هوش مصنوعی ساخت آهنگ یعنی لیریا (Lyria) رونمایی کرده که در تولید موسیقی با کیفیت و خلاقیت بالا بسیار کارآمد است. این تلاش‌ها هم در بهبود محصولات و خدمات گوگل و هم در عرصه‌های مختلف علمی، پزشکی، و صنعتی نیز تاثیرگذار بوده‌اند. با تمرکز بر اخلاق و مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی، گوگل تلاش می‌کند تا اطمینان حاصل کند که این فناوری به نفع تمام بشریت به کار گرفته شود. برای استفاده از هوش مصنوعی گوگل دانلود اپلیکیشن خاصی نیاز نیست و می‌توانید از طریق وبسایت Gemini به این ابزار فوق‌العاده دسترسی داشته باشید.  همین سادگی در دسترسی باعث شده تا نحوه استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی گوگل به یکی از موضوعات پرجست‌وجو و مورد توجه کاربران تبدیل شود. این نکته قابل توجه است که بسیاری از ابزارهای هوش مصنوعی خدمات رایگان ارائه می‌دهند و هوش مصنوعی گوگل نیز شامل این دسته از ابزارها است. خدمات بهترین سایت های هوش مصنوعی رایگان در اختیار بسیاری از کاربران در سراسر دنیا قرار دارد.  

هوش مصنوعی گوگل چیست

هوش مصنوعی (AI) گوگل مجموعه‌ای از فناوری‌ها، ابزارها و تحقیقات است که گوگل برای ایجاد و بهبود سیستم‌ها و خدمات خود استفاده می‌کند. این مجموعه شامل یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر و دیگر فناوری‌های مرتبط است. اگر بخواهیم هوش مصنوعی به زبان ساده توضیح دهیم، می‌توان گفت این فناوری تلاش می‌کند ماشین‌ها را قادر سازد مانند انسان فکر کنند، یاد بگیرند و تصمیم بگیرند. در ادامه، برخی از مهم‌ترین جنبه‌های استفاده از ابزار هوش مصنوعی گوگل توضیح داده شده است:

محصولات و خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی گوگل رایگان

  1. جستجوی گوگل:
    • الگوریتم‌های جستجوی هوشمند: گوگل از هوش مصنوعی برای بهبود نتایج جستجو استفاده می‌کند. الگوریتم‌های پیچیده مانند RankBrain و BERT به گوگل کمک می‌کنند تا معنای جستجوها را بهتر درک کند و نتایج مرتبط‌تری ارائه دهد.
    • پیشنهادات خودکار: پیشنهادات جستجو در زمان تایپ کلمات نیز از الگوریتم‌های یادگیری ماشین بهره می‌برند تا کاربران را در یافتن سریع‌تر اطلاعات کمک کنند.
  2. Google Assistant:
    • دستیار مجازی: Google Assistant یکی از پیشرفته‌ترین دستیارهای هوشمند است که از پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین برای درک و پاسخ‌گویی به دستورات کاربر استفاده می‌کند. این ابزار برای پاسخ‌گویی به سوال از هوش مصنوعی گوگل انلاین، بسیار کارآمد است. این دستیار می‌تواند به سوالات پاسخ دهد، وظایف را مدیریت کند، و با دستگاه‌های هوشمند خانه تعامل داشته باشد.
  3. Google Translate:
    • ترجمه خودکار: گوگل ترنسلیت از مدل‌های پیچیده یادگیری عمیق استفاده می‌کند تا متون را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کند. این مدل‌ها توانایی درک مفاهیم پیچیده و ساختارهای زبانی مختلف را دارند و ترجمه‌هایی با دقت و روانی بالا ارائه می‌دهند. گوگل ترنسلیت به عنوان هوش مصنوعی گوگل برای اندروید نیز کارایی بالایی دارد.  اگر به دنبال سوال از هوش مصنوعی گوگل آنلاین باشید، گوگل ترنسلیت به عنوان هوش مصنوعی گوگل برای اندروید نیز کارایی بالایی دارد. 

فناوری‌ها و تحقیقات

  1. یادگیری ماشین و یادگیری عمیق:
    • TensorFlow: یکی از ابزارهای قدرتمند گوگل برای توسعه مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است. TensorFlow به پژوهشگران و توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا مدل‌های پیچیده را طراحی، آموزش و پیاده‌سازی کنند.
    • AutoML: سرویس دیگری از گوگل که به کاربران این امکان را می‌دهد تا مدل‌های یادگیری ماشین را به صورت خودکار ایجاد و بهینه کنند، بدون نیاز به تخصص عمیق در این زمینه.
  2. پژوهش‌های پیشرفته:
    • DeepMind: یکی از شرکت‌های تابع گوگل که در زمینه هوش مصنوعی پیشرفته فعالیت می‌کند. DeepMind در پروژه‌های نوآورانه‌ای مانند AlphaGo و AlphaFold نقش داشته است. AlphaGo اولین برنامه‌ای بود که توانست یک بازیکن حرفه‌ای گو بازی را شکست دهد، و AlphaFold پیشرفتی بزرگ در زمینه پیش‌بینی ساختار پروتئین‌ها به دست آورد.
  3. پردازش زبان طبیعی (NLP):
    • BERT: مدل زبانی که گوگل توسعه داده است و به جستجوگر گوگل کمک می‌کند تا معنای عمیق‌تر و دقیق‌تری از جستجوهای کاربران را درک کند. یعنی پاسخ سوال از هوش مصنوعی گوگل انلاین، از طریق این مدل زبانی بهینه‌تر می‌شود. BERT مخفف “Bidirectional Encoder Representations from Transformers” است و توانایی درک بافت معنایی کلمات را در هر دو جهت دارد.

کاربردهای گسترده

ابزار هوش مصنوعی گوگل هم در محصولات و خدمات مصرفی و هم در حوزه‌های مختلفی مانند پزشکی، حمل و نقل، و صنعت نیز کاربرد دارد. مثلاً:

  • پزشکی: از هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری‌ها، تحلیل تصاویر پزشکی و توسعه درمان‌های جدید استفاده می‌شود.
  • حمل و نقل: گوگل در پروژه‌های خودران مانند Waymo از هوش مصنوعی برای توسعه خودروهای خودران استفاده می‌کند.
  • صنعت: هوش مصنوعی در بهینه‌سازی فرآیندهای تولید، مدیریت زنجیره تامین و بهبود کارایی کارخانه‌ها نقش دارد.

سایت هوش مصنوعی گوگل با توجه به قدرت تحقیق و توسعه، توانسته است از هوش مصنوعی به عنوان ابزاری قدرتمند برای بهبود و نوآوری در زمینه‌های مختلف استفاده کند و با تمرکز بر اخلاق و مسئولیت‌پذیری، به دنبال اطمینان از بهره‌وری هوش مصنوعی برای تمامی انسان‌ها است.

پروژه‌های برجسته و کاربردهای نوآورانه

  1. پروژه آلفاگو (AlphaGo):
    • بازی گو: AlphaGo یکی از مشهورترین پروژه‌های DeepMind است که با استفاده از یادگیری عمیق و تقویت، توانست اولین برنامه هوش مصنوعی باشد که یک بازیکن حرفه‌ای و قهرمان جهان در بازی پیچیده شکست دهد. این موفقیت، توانایی‌های هوش مصنوعی را در یادگیری و تصمیم‌گیری در محیط‌های پیچیده نشان داد.
  2. پروژه آلفافولد (AlphaFold):
    • پیش‌بینی ساختار پروتئین‌ها: AlphaFold یکی دیگر از پروژه‌های مهم DeepMind است که در پیش‌بینی ساختار سه‌بعدی پروتئین‌ها از توالی آمینواسیدی آن‌ها، موفقیت چشمگیری داشته است. این دستاورد می‌تواند تأثیرات بزرگی در زمینه‌های بیولوژی و پزشکی، از جمله درک بهتر بیماری‌ها و توسعه داروهای جدید، داشته باشد.
  3. Waymo:
    • خودروهای خودران: Waymo، شرکت زیرمجموعه آلفابت (شرکت مادر گوگل)، یکی از پیشروان در توسعه فناوری خودروهای خودران است. با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، Waymo توانسته است سیستم‌هایی ایجاد کند که به خودروها اجازه می‌دهد به صورت خودکار و با دقت بالا در محیط‌های شهری و جاده‌ای حرکت کنند.
  4. Google Health:
    • تشخیص بیماری‌ها: استفاده از ابزار هوش مصنوعی گوگل در حوزه سلامت به توسعه ابزارهایی برای تشخیص زودهنگام بیماری‌ها و تحلیل تصاویر پزشکی منجر شده‌است. به عنوان مثال، الگوریتم‌های هوش مصنوعی گوگل در تشخیص سرطان‌های پوستی و بیماری‌های چشمی از طریق تصاویر پزشکی به دقت بالایی دست یافته‌اند.
  5. Google Photos:
    • مدیریت و جستجوی تصاویر: Google Photos از فناوری‌های پیشرفته هوش مصنوعی برای سازماندهی، جستجو و مدیریت تصاویر استفاده می‌کند. این سرویس با شناسایی چهره‌ها، مکان‌ها و اشیاء در تصاویر، به کاربران کمک می‌کند تا به راحتی عکس‌های مورد نظر خود را پیدا کنند.

چالش‌ها و ملاحظات اخلاقی

با توجه به پیشرفت‌های سریع در زمینه هوش مصنوعی، سایت هوش مصنوعی گوگل به چالش‌ها و ملاحظات اخلاقی نیز توجه ویژه‌ای دارد. برخی از این چالش‌ها عبارتند از:

  1. حریم خصوصی و امنیت:
    • حفظ حریم خصوصی کاربران یکی از مسائل مهم در استفاده از داده‌ها برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی است. گوگل با استفاده از روش‌های پیشرفته امنیتی و مدیریت داده‌ها، تلاش می‌کند تا از حریم خصوصی کاربران محافظت کند.
  2. عدالت و بی‌طرفی:
    • تضمین اینکه مدل‌های هوش مصنوعی بدون تعصب و به صورت منصفانه عمل کنند، از اهمیت بالایی برخوردار است. ابزار هوش مصنوعی گوگل با تمرکز بر تحلیل و اصلاح الگوریتم‌ها، سعی دارد تا از ایجاد نتایج ناعادلانه و متعصبانه جلوگیری کند.
  3. شفافیت و توضیح‌پذیری:
    • افزایش شفافیت و توضیح‌پذیری تصمیمات گرفته‌شده توسط هوش مصنوعی یکی دیگر از اهداف گوگل است. این امر به کاربران اجازه می‌دهد تا بهتر بفهمند چگونه و چرا یک سیستم هوش مصنوعی به یک نتیجه خاص رسیده است.

چگونه می توانیم از هوش مصنوعی رایگان گوگل استفاده کنیم؟

مطالب پیشنهادی : هوش مصنوعی جای چه مشاغلی را می گیرد

چگونه می‌توانیم از ابزار هوش مصنوعی گوگل استفاده کنیم؟

استفاده از ابزار هوش مصنوعی گوگل در زمینه‌های مختلفی امکان‌پذیر است، از بهره‌گیری از ابزارها و سرویس‌های مبتنی بر هوش مصنوعی گرفته تا استفاده از فناوری‌های پیشرفته برای توسعه و بهبود کسب‌وکارها. در ادامه، چندین راهکار برای استفاده از سایت هوش مصنوعی گوگل آورده شده است:

  1. استفاده از سرویس‌های مصرفی

  1. Google Assistant:
    • دستیار صوتی: می‌توانید از Google Assistant برای سوال از هوش مصنوعی گوگل انلاین و انجام کارهای روزمره مانند تنظیم یادآورها، ارسال پیام‌ها، پخش موسیقی، ارائه اطلاعات آب و هوا و پاسخ به سوالات مختلف استفاده کنید.
    • کنترل خانه هوشمند: Google Assistant قابلیت اتصال به دستگاه‌های هوشمند خانگی مانند چراغ‌ها، ترموستات‌ها و دوربین‌های امنیتی را دارد و می‌تواند آنها را به صورت صوتی کنترل کند.
  2. Google Photos:
    • مدیریت تصاویر: با استفاده از Google Photos، می‌توانید تصاویر خود را به راحتی مدیریت، جستجو و سازماندهی کنید. این سرویس با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، قادر به شناسایی چهره‌ها، اشیاء و مکان‌ها در تصاویر شما است.
    • ایجاد آلبوم‌ها و ویدئوها: Google Photos به صورت خودکار آلبوم‌ها و ویدئوهای کوتاهی از تصاویر شما ایجاد می‌کند که می‌توانید آنها را با دیگران به اشتراک بگذارید.
  3. Google Translate:
    • ترجمه متون و مکالمات: از Google Translate می‌توانید برای ترجمه متون، مکالمات و حتی تصاویر به زبان‌های مختلف استفاده کنید. این ابزار از مدل‌های پیشرفته یادگیری عمیق برای ارائه ترجمه‌های دقیق و روان بهره می‌برد. این ابزار همچنین به عنوان یکی از قابلیت‌های هوش مصنوعی گوگل برای اندروید به شما رمی‌رود. 
  1. استفاده از ابزارهای توسعه‌دهندگان

  1. TensorFlow:
    • پلتفرم یادگیری ماشین: TensorFlow یکی از پرکاربردترین پلتفرم‌های متن‌باز برای توسعه مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است. می‌توانید از این ابزار برای ایجاد و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی برای کاربردهای مختلف استفاده کنید.
    • توسعه اپلیکیشن‌های AI: با استفاده از TensorFlow و کتابخانه‌های مرتبط، می‌توانید اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی مبتنی بر هوش مصنوعی برای تلفن‌های همراه، وب و دیگر پلتفرم‌ها توسعه دهید.
  1. Google Cloud AI:
    • سرویس‌های مبتنی بر هوش مصنوعی: Google Cloud AI مجموعه‌ای از سرویس‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را ارائه می‌دهد که می‌توانید آنها را به صورت مستقیم در اپلیکیشن‌ها و سرویس‌های خود ادغام کنید. این سرویس‌ها شامل Vision AI تشخیص تصاویر، Speech-to-Text و Text-to-Speech (هوش مصنوعی تبدیل متن به صدا)، و Natural Language Processing (پردازش زبان طبیعی) می‌شوند.
    •  :AutoML سرویس AutoML به شما امکان می‌دهد تا بدون نیاز به دانش عمیق در زمینه یادگیری ماشین، مدل‌های هوش مصنوعی سفارشی خود را ایجاد و آموزش دهید.
  1. استفاده از سایت هوش مصنوعی گوگل در کسب‌وکارها

  1. تحلیل داده‌ها:
    •   Google Analytics: Google Analytics با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، به شما کمک می‌کند تا رفتار کاربران در وب‌سایت و اپلیکیشن‌های خود را تحلیل کرده و از این داده‌ها برای بهبود تجربه کاربری و افزایش فروش استفاده کنید.
    • BigQuery : سرویس BigQuery از Google Cloud، یک ابزار قدرتمند برای تحلیل داده‌های بزرگ است که از مدل‌های یادگیری ماشین نیز پشتیبانی می‌کند.

 

  1. بازاریابی دیجیتال:
    • Google Ads :  با استفاده از هوش مصنوعی در Google Ads، می‌توانید کمپین‌های تبلیغاتی خود را بهینه‌سازی کنید و تبلیغات هدفمندتری را به مخاطبان خود ارائه دهید. ابزارهای هوش مصنوعی گوگل به شما کمک می‌کنند تا بهترین استراتژی‌های تبلیغاتی را پیدا کرده و نتایج بهتری کسب کنید.
  1. آموزش و یادگیری با استفاده از سایت هوش مصنوعی گوگل 

  1. دوره‌های آموزشی و منابع آنلاین:
    • Google AI : گوگل مجموعه‌ای از منابع آموزشی و دوره‌های آنلاین را در زمینه هوش مصنوعی ارائه می‌دهد که شامل مباحث پایه تا پیشرفته در یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است. می‌توانید از این منابع برای یادگیری و تقویت مهارت‌های خود در زمینه هوش مصنوعی استفاده کنید.
  2. آموزش ماشین:
    •  Colab: Google Colab یک پلتفرم رایگان برای اجرای کدهای پایتون و توسعه مدل‌های یادگیری ماشین است که به شما امکان می‌دهد تا بدون نیاز به سخت‌افزار پیشرفته، به آموزش و تست مدل‌های خود بپردازید.

با بهره‌گیری از این ابزارها و سرویس‌ها، می‌توانید از قابلیت‌های پیشرفته هوش مصنوعی گوگل در زندگی روزمره، توسعه اپلیکیشن‌ها، بهبود کسب‌وکارها و یادگیری استفاده کنید و از امکانات بی‌نظیر این فناوری بهره‌مند شوید.

نحوه ثبت نام در هوش مصنوعی گوگل رایگان

برای استفاده از سرویس‌های هوش مصنوعی گوگل رایگان، می‌توانید از چندین ابزار و پلتفرم مختلف استفاده کنید که هر یک فرآیند ثبت‌نام و دسترسی مخصوص به خود را دارند. در ادامه، نحوه ثبت‌نام و دسترسی به برخی از این ابزارها و سرویس‌ها توضیح داده شده است:

  • Google Colab

 Google Colab یک محیط آنلاین برای نوشتن و اجرای کدهای پایتون است که به ویژه برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی مناسب است.

مراحل ثبت‌نام و استفاده از سایت هوش مصنوعی گوگل:

  1. ایجاد حساب گوگل: اگر حساب گوگل ندارید، ابتدا یک حساب گوگل ایجاد کنید.
  2. دسترسی به Google Colab 
    • به آدرس  Google Colab بروید.
    • با حساب گوگل خود وارد شوید.
  3. ایجاد نوت‌بوک جدید:
    • پس از ورود به Colab، روی گزینه “New Notebook” کلیک کنید تا یک نوت‌بوک جدید ایجاد کنید.
  4. شروع به کدنویسی:
    • اکنون می‌توانید کدهای پایتون خود را در نوت‌بوک بنویسید و اجرا کنید.
  • TensorFlow Playground

TensorFlow Playground یک ابزار آنلاین ساده برای تجربه یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی بدون نیاز به کدنویسی است.

مراحل استفاده:

  1. دسترسی به TensorFlow Playground 
    • به آدرس TensorFlow Playground بروید.
  2. شروع به یادگیری:
    • می‌توانید با پارامترها و تنظیمات مختلف بازی کنید تا عملکرد شبکه‌های عصبی را مشاهده و درک کنید.

 

  •  Google Cloud AI and AutoML

Google Cloud AI  مجموعه‌ای از سرویس‌های هوش مصنوعی است که برخی از آنها رایگان هستند.

مراحل ثبت‌نام و استفاده:

    1. ایجاد حساب گوگل: اگر حساب گوگل ندارید، ابتدا یک حساب گوگل ایجاد کنید.
    2. ثبت‌نام در Google Cloud
      • به آدرس Google Cloud Console بروید.
      • با حساب گوگل خود وارد شوید و مراحل ثبت‌نام را دنبال کنید.
      • اگر برای اولین بار از Google Cloud استفاده می‌کنید، می‌توانید از اعتبار رایگان اولیه گوگل بهره‌مند شوید.
    3. فعال‌سازی سرویس‌های AI
      • پس از ورود به کنسول Google Cloud، به بخش “AI and Machine Learning” بروید.
      • سرویس‌های مورد نظر خود مانند AutoML، Vision AI، یا Natural Language API را فعال کنید.
    4. شروع به استفاده:
      • اکنون می‌توانید از سرویس‌های فعال‌شده برای توسعه و تست مدل‌های هوش مصنوعی استفاده کنید.
  • AI Experiments

 Google AI Experiments مجموعه‌ای از پروژه‌های تعاملی هوش مصنوعی است که می‌توانید به صورت رایگان از آنها استفاده کنید.

مراحل استفاده:

  1. دسترسی به AI Experiments:
    • به آدرس  AI Experiments بروید.
  2. انتخاب پروژه:
    • پروژه‌های مختلفی را مشاهده کنید و پروژه‌ای که به آن علاقه دارید را انتخاب کنید.
  3. شروع به استفاده:
    • با دستورالعمل‌های موجود در هر پروژه، می‌توانید به صورت تعاملی با هوش مصنوعی کار کنید و تجربه‌ای عملی کسب کنید.

استفاده از هوش مصنوعی  گوگل در کامپیوتر و موبایل اندورید و ios

مطالب پیشنهادی: چگونه از هوش مصنوعی سوال کنیم

5.آموزش‌های هوش مصنوعی گوگل رایگان: Google AI

گوگل منابع آموزشی رایگان متعددی را در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ارائه می‌دهد.

مراحل دسترسی:

  1. دسترسی به دوره‌ها و منابع آموزشی:
    • به آدرس Google AI Education بروید.
  2. انتخاب دوره:
    • دوره‌ها و منابع آموزشی مورد نظر خود را انتخاب کرده و شروع به یادگیری کنید.

با استفاده از این ابزارها و منابع، می‌توانید به راحتی از هوش مصنوعی گوگل رایگان بهره‌مند شوید و دانش و مهارت‌های خود را در این زمینه گسترش دهید.

تفاوت نسخه رایگان و پولی هوش مصنوعی گوگل

استفاده از هوش مصنوعی گوگل در قالب‌های مختلفی ارائه می‌شود که برخی از آنها رایگان و برخی دیگر پولی هستند. تفاوت‌های بین نسخه‌های رایگان و پولی هوش مصنوعی گوگل به مواردی مانند قابلیت‌ها، محدودیت‌ها و خدمات پشتیبانی برمی‌گردد. در ادامه، به بررسی تفاوت‌های این نسخه‌ها می‌پردازیم:

  1. Google Colab

نسخه رایگان:

  • دسترسی: کاملاً رایگان و نیاز به هیچ‌گونه پرداختی ندارد.
  • قابلیت‌ها: امکان اجرای نوت‌بوک‌های پایتون، استفاده از GPU، ذخیره‌سازی و به اشتراک‌گذاری پروژه‌ها.
  • محدودیت‌ها: محدودیت در میزان حافظه، زمان اجرا و استفاده از GPU.

نسخه پولی (Colab Pro):

  • دسترسی: نیاز به اشتراک ماهانه دارد.
  • قابلیت‌ها: دسترسی به GPUهای سریع‌تر و قدرتمندتر مانند T4 و P100، افزایش میزان حافظه و مدت زمان اجرا، اولویت بالاتر در صف‌های اجرایی.
  • مزایا: پشتیبانی بهتر، کاهش زمان انتظار برای دسترسی به منابع محاسباتی.
  1. Google Cloud AI Platform

نسخه رایگان:

  • دسترسی: برخی از سرویس‌های اولیه رایگان ارائه می‌شوند، شامل استفاده محدود از APIهای مختلف و اعتبار رایگان اولیه برای کاربران جدید.
  • قابلیت‌ها: دسترسی به ابزارهای اولیه مانند Vision AI، Natural Language API، و AutoML با محدودیت در تعداد درخواست‌ها و میزان استفاده.
  • محدودیت‌ها: محدودیت در تعداد درخواست‌های API، محدودیت در حجم داده‌ها و میزان استفاده ماهانه.

نسخه پولی:

  • دسترسی: نیاز به پرداخت بر اساس میزان استفاده (Pay-as-you-go).
  • قابلیت‌ها: دسترسی کامل به تمامی سرویس‌ها بدون محدودیت در تعداد درخواست‌ها و حجم داده‌ها، قابلیت استفاده از ابزارهای پیشرفته‌تر و سفارشی‌سازی بیشتر.
  • مزایا: پشتیبانی تجاری، قراردادهای سطح خدمات (SLA)، امکانات پیشرفته برای مدیریت و مانیتورینگ مدل‌ها و زیرساخت‌ها.
  1. AutoML

نسخه رایگان:

  • دسترسی: برخی امکانات اولیه به صورت رایگان ارائه می‌شود.
  • قابلیت‌ها: امکان آزمایش و توسعه مدل‌های اولیه با محدودیت‌های مشخص.
  • محدودیت‌ها: محدودیت در تعداد مدل‌ها، میزان داده‌های قابل استفاده و تعداد درخواست‌ها.

نسخه پولی:

  • دسترسی: پرداخت بر اساس میزان استفاده و نیاز به اشتراک.
  • قابلیت‌ها: دسترسی به تمامی امکانات پیشرفته، امکان آموزش مدل‌های با حجم داده‌های بزرگتر، قابلیت سفارشی‌سازی بیشتر.
  • مزایا: پشتیبانی حرفه‌ای، امکانات پیشرفته برای تحلیل و بهینه‌سازی مدل‌ها.
  1. Google Analytics

نسخه رایگان:

  • دسترسی: استفاده رایگان از امکانات پایه Google Analytics.
  • قابلیت‌ها: امکان پیگیری و تحلیل رفتار کاربران در وب‌سایت و اپلیکیشن، گزارش‌های پایه و ابزارهای اولیه تحلیل.
  • محدودیت‌ها: محدودیت در تعداد هیت‌ها (Hits) و داده‌های قابل تحلیل، محدودیت در گزارش‌های پیشرفته و سفارشی.

نسخه پولی (Google Analytics 360):

  • دسترسی: نیاز به اشتراک سالانه با هزینه بالا.
  • قابلیت‌ها: دسترسی به تمامی امکانات پیشرفته، گزارش‌های سفارشی، ابزارهای تحلیل پیشرفته، ادغام با دیگر سرویس‌های Google Marketing Platform.
  • مزایا: پشتیبانی تجاری و فنی حرفه‌ای، حجم بالاتر داده‌های قابل تحلیل، قراردادهای سطح خدمات (SLA)، امکانات بیشتر برای یکپارچه‌سازی داده‌ها و تحلیل‌های پیشرفته.

تفاوت‌های کلیدی

  1. محدودیت‌ها و قابلیت‌ها:
    • نسخه‌های هوش مصنوعی گوگل رایگان معمولاً دارای محدودیت‌های مشخصی در میزان استفاده، تعداد درخواست‌ها، و حجم داده‌ها هستند.
    • نسخه‌های پولی امکانات بیشتری از جمله دسترسی به منابع محاسباتی قدرتمندتر، قابلیت‌های سفارشی‌سازی بیشتر، و پشتیبانی حرفه‌ای را ارائه می‌دهند.
  2. پشتیبانی و خدمات:
    • نسخه‌های رایگان معمولاً پشتیبانی محدودی دارند.
    • نسخه‌های پولی اغلب شامل پشتیبانی فنی حرفه‌ای، قراردادهای سطح خدمات (SLA)، و خدمات مشاوره‌ای هستند.
  3. هزینه‌ها:
    • نسخه‌های هوش مصنوعی گوگل رایگان بدون هزینه ارائه می‌شوند و مناسب برای کاربران تازه‌کار یا پروژه‌های کوچک هستند.
    • نسخه‌های پولی نیاز به پرداخت بر اساس میزان استفاده دارند و برای کسب‌وکارهای بزرگ‌تر و پروژه‌های حرفه‌ای مناسب هستند.

با توجه به نیازها و مقیاس پروژه خود، می‌توانید از نسخه‌های رایگان یا پولی سرویس‌های هوش مصنوعی گوگل بهره‌مند شوید. اگر نیاز به امکانات پیشرفته‌تر و پشتیبانی بهتر دارید، نسخه‌های پولی گزینه مناسب‌تری خواهند بود.

تفاوت بین هوش مصنوعی گوگل و هوش مصنوعی دیپ سیک

تفاوت بین هوش مصنوعی گوگل و هوش مصنوعی دیپ سیک

هوش مصنوعی gemini در حال دگرگونی بسیاری از صنایع است و شرکت‌های بزرگ فناوری، هر کدام با رویکردهای خاص خود، به توسعه این فناوری پرداخته‌اند. در این میان، هوش مصنوعی گوگل بارد، که بعدها به جمینی (Gemini) تغییر نام یافت و هوش مصنوعی دیپ سیک دو نمونه برجسته از این پیشرفت‌ها هستند. هوش مصنوعی گوگل بارد در ابتدا با هدف ارائه یک مدل مکالمه‌ای قدرتمند برای رقابت با سایر فناوری‌های هوش مصنوعی مانند چت‌جی‌پی‌تی توسعه یافت و سپس با به‌روزرسانی‌های گسترده به جمینی تبدیل شد که قابلیت‌های پیشرفته‌تری در پردازش زبان طبیعی و تحلیل داده‌ها ارائه می‌دهد. اما این دو، یعنی جمینی (که قبلاً هوش مصنوعی گوگل بارد نامیده می‌شد) و دیپ سیک، چه تفاوت‌هایی با هم دارند؟

۱. تعریف و ماموریت کلی

  • هوش مصنوعی گوگل شامل مجموعه‌ای از فناوری‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی است که در سرویس‌های مختلف گوگل مانند جستجو، دستیار صوتی، ترجمه و محصولات ابری استفاده می‌شود. گوگل سرمایه‌گذاری عظیمی در توسعه مدل‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی کرده است و مدل‌هایی مانند Gemini (قبلاً Bard)، PaLM و TensorFlow را توسعه داده است.
  • دیپ سیک (DeepSeek AI) یک مدل هوش مصنوعی است که بر پایه یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی (NLP) ساخته شده و هدف آن ارائه راهکارهای هوشمند در تحلیل داده‌ها، پردازش زبان و یادگیری ماشینی است. این مدل در رقابت با هوش مصنوعی‌های دیگر مانند ChatGPT و هوش مصنوعی گوگل قرار دارد.

۲. تکنولوژی و معماری

  • گوگل از شبکه‌های عصبی عظیم و مدل‌های زبانی پیشرفته استفاده می‌کند که بر پایه معماری Transformer طراحی شده‌اند. پلتفرم‌های TensorFlow و JAX نیز برای پردازش داده‌های بزرگ و یادگیری عمیق توسعه داده شده‌اند.
  • دیپ سیک نیز مبتنی بر معماری Transformer است اما تمرکز بیشتری بر روی بهینه‌سازی مدل‌های محاسباتی و کاهش مصرف منابع سخت‌افزاری دارد. این هوش مصنوعی از الگوریتم‌های بهینه‌سازی استفاده می‌کند تا پردازش سریع‌تری در حجم‌های بزرگ داده ارائه دهد.

۳. کاربردها و موارد استفاده

  • هوش مصنوعی گوگل در محصولاتی مانند Google Search، Google Assistant، Google Cloud AI و Google Translate به کار گرفته می‌شود. همچنین در توسعه مدل‌های خودران (Waymo) و بهینه‌سازی تبلیغات دیجیتال نیز نقش مهمی دارد.
  • دیپ سیک بیشتر در پردازش زبان طبیعی (NLP)، تحلیل داده‌های کلان و یادگیری ماشینی برای صنایع مختلف به کار می‌رود. این مدل در مقایسه با هوش مصنوعی گوگل، روی تحلیل داده‌های علمی و مالی نیز تمرکز بیشتری دارد.

۴. دقت و عملکرد

  • مدل‌های هوش مصنوعی گوگل از نظر دقت در پاسخگویی، قابلیت یادگیری از داده‌های جدید و یکپارچگی با اکوسیستم محصولات گوگل مزیت قابل توجهی دارند.
  • در مقابل، دیپ سیک با تمرکز بر یادگیری عمیق و بهینه‌سازی مصرف انرژی، می‌تواند در برخی حوزه‌ها عملکرد سریع‌تری داشته باشد، اما هنوز از نظر وسعت داده‌ها و تطبیق‌پذیری، به گستردگی گوگل نرسیده است.

۵. آینده و مسیر توسعه

  • گوگل با توسعه مدل‌های پیشرفته‌تر مانند Gemini به دنبال بهبود تعاملات انسانی و افزایش دقت در پردازش زبان طبیعی است.
  • دیپ سیک نیز در تلاش است تا با ارائه راهکارهای جدید در هوش مصنوعی توزیع‌شده و کاهش مصرف انرژی مدل‌ها، جایگاه خود را در رقابت با شرکت‌های بزرگی مانند گوگل و OpenAI تثبیت کند.

تفاوت بین هوش مصنوعی گوگل و هوش مصنوعی گراک

هوش مصنوعی گوگل (Gemini) و هوش مصنوعی گراک (Grok) دو سیستم پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی هستند که هر دو توسط غول‌های فناوری، یعنی گوگل و ایکس (توییتر سابق) توسعه داده شده‌اند. اما تفاوت‌های کلیدی بین این دو چیست؟

۱. توسعه‌دهنده و اکوسیستم

  • گوگل جمینی (Gemini) توسط شرکت گوگل دیپ‌مایند توسعه یافته و در اکوسیستم گوگل ادغام شده است. این هوش مصنوعی به منابع عظیم داده‌ای گوگل، از جمله جستجو، یوتیوب و گوگل درایو دسترسی دارد.
  • گراک (Grok) محصولی از شرکت X (تحت مدیریت ایلان ماسک) است و به‌طور خاص برای ادغام با شبکه اجتماعی ایکس (توییتر) طراحی شده است. این مدل بر داده‌های بی‌درنگ و تعاملات در شبکه اجتماعی متمرکز است.

۲. رویکرد در پردازش داده

  • جمنیی: بر اساس یادگیری عمیق و مدل‌های چندوجهی توسعه یافته که قادر به پردازش همزمان متن، تصویر، صوت و ویدئو است.
  • گراک: بیشتر روی پردازش زبان طبیعی و تعامل در بسترهای اجتماعی تمرکز دارد و برای درک و تحلیل محتواهای کوتاه و زنده، مانند پست‌های ایکس، بهینه شده است.

۳. قابلیت‌ها و کاربردها

  • جمنیی: به دلیل دسترسی گسترده به داده‌های گوگل، برای جستجو، ترجمه، تحلیل داده‌های پیچیده، تولید محتوا و کاربردهای علمی هوش مصنوعی جمینی مناسب‌تر است.
  • گراک: قابلیت تعامل با محتوای شبکه‌های اجتماعی را دارد و برای تحلیل روندهای آنلاین، ارائه پاسخ‌های سریع و هوش مصنوعی مکالمه‌ای در چارچوب رسانه‌های اجتماعی طراحی شده است.

۴. سطح دسترسی و استفاده

  • جمنی: به‌صورت تجاری در دسترس کاربران سرویس‌های گوگل و توسعه‌دهندگان قرار گرفته است.
  • گراک: در حال حاضر بیشتر برای کاربران ایکس پریمیوم عرضه شده و تمرکز اصلی آن بر کاربران این پلتفرم است.

استفاده از هوش مصنوعی  گوگل برای اندروید و iOS و نیز سایر دستگاه‌ها

استفاده از هوش مصنوعی گوگل برای اندروید و دستگاه‌های مختلف از جمله کامپیوتر و iOS بسیار متنوع و گسترده است. گوگل ابزارها و سرویس‌های متعددی را برای توسعه‌دهندگان و کاربران عادی فراهم کرده است که می‌توانند از آنها برای بهبود تجربه کاربری، افزایش بهره‌وری و توسعه اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی استفاده کنند. یکی از رایج‌ترین روش‌ها، سوال از هوش مصنوعی گوگل آنلاین است که کاربران می‌توانند به‌صورت مستقیم از آن برای گرفتن پاسخ‌ها و راهنمایی‌ها بهره ببرند. در ادامه، روش‌های مختلف استفاده از هوش مصنوعی گوگل برای اندروید و سایر دستگاه‌ها توضیح داده شده است.

استفاده از هوش مصنوعی گوگل در کامپیوتر

1.Google Colab

  • توضیحات: یک محیط آنلاین رایگان برای نوشتن و اجرای کدهای پایتون با تمرکز بر یادگیری ماشین.
  • نحوه استفاده:
    • به Google Colab بروید.
    • با حساب گوگل خود وارد شوید.
    • یک نوت‌بوک جدید ایجاد کنید و شروع به نوشتن و اجرای کدهای پایتون کنید.
  1. TensorFlow
  • توضیحات: یک کتابخانه متن‌باز برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق.
  • نحوه استفاده:
    • TensorFlow را روی کامپیوتر خود نصب کنید.
    • از مستندات و منابع آموزشی در وبسایت TensorFlow برای یادگیری و توسعه مدل‌های یادگیری ماشین استفاده کنید.
  1. Google Cloud AI Platform
  • توضیحات: مجموعه‌ای از سرویس‌های ابری برای توسعه و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی.
  • نحوه استفاده:
    • به Google Cloud Console بروید و وارد حساب کاربری گوگل خود شوید.
    • سرویس‌های مورد نظر خود مانند AutoML، Vision AI، یا Natural Language API را فعال کنید.
    • از مستندات Google Cloud برای شروع به کار و استفاده از این سرویس‌ها استفاده کنید.

استفاده از هوش مصنوعی گوگل برای اندروید و iOS

1.Google Assistant

  • توضیحات: دستیار صوتی هوشمند به عنوان هوش مصنوعی گوگل برای اندروید و سایر دستگاه‌ها که می‌تواند به شما در انجام کارهای مختلف کمک کند.
  • نحوه استفاده:
    • اندروید: Google Assistant به طور پیش‌فرض روی بسیاری از دستگاه‌های اندرویدی نصب است. می‌توانید آن را با گفتن “Hey Google” یا فشردن دکمه هوم فعال کنید.
    • iOS: اپلیکیشن Google Assistant را می‌توانید از App Store دانلود و نصب کنید.
  1. Google Photos
  • توضیحات: مدیریت، سازماندهی و جستجوی تصاویر با استفاده از هوش مصنوعی گوگل برای اندروید و iOS
  • نحوه استفاده:
    • اندروید: اپلیکیشن Google Photos به طور پیش‌فرض روی بسیاری از دستگاه‌های اندرویدی نصب است. اگر نصب نیست، می‌توانید آن را از Google Play Store دانلود کنید.
    • iOS: اپلیکیشن Google Photos را از App Store دانلود و نصب کنید.
  1. Google Lens
  • توضیحات: اپلیکیشنی برای شناسایی اشیا، ترجمه متون و انجام جستجوهای مبتنی بر تصویر با استفاده از هوش مصنوعی گوگل برای اندروید و iOS.
  • نحوه استفاده:
    • اندروید: Google Lens معمولاً به صورت پیش‌فرض در اپلیکیشن Google Photos و Google Assistant وجود دارد. همچنین می‌توانید آن را از Google Play Store دانلود کنید.
    • iOS: Google Lens درون اپلیکیشن Google و Google Photos موجود است. می‌توانید این اپلیکیشن‌ها را از App Store دانلود کنید.
  1. Google Translate
  • توضیحات: اپلیکیشنی برای ترجمه متون، گفتار و تصاویر به زبان‌های مختلف با استفاده از هوش مصنوعی گوگل برای اندروید و iOS.
  • نحوه استفاده:
    • اندروید: اپلیکیشن Google Translate را از Google Play Store دانلود و نصب کنید.
    • iOS: اپلیکیشن Google Translate را از App Store دانلود و نصب کنید.

استفاده از کتابخانه‌های هوش مصنوعی رایگان گوگل در اپلیکیشن‌های موبایل

استفاده از کتابخانه‌های هوش مصنوعی در اپلیکیشن‌های موبایل

  1. TensorFlow Lite
  • توضیحات: نسخه‌ای سبک از TensorFlow برای اجرای مدل‌های یادگیری ماشین روی دستگاه‌های موبایل و تعبیه‌شده.
  • نحوه استفاده:
    • اندروید: TensorFlow Lite را در پروژه اندروید خود اضافه کنید. مستندات و نمونه کدها در وبسایت TensorFlow Lite موجود است.
    •  TensorFlow Lite را در پروژه iOS خود اضافه کنید. مستندات و نمونه کدها در وبسایت TensorFlow Lite موجود است.

 

  1. ML Kit
  • توضیحات: یک پلتفرم برای اضافه کردن قابلیت‌های هوش مصنوعی به اپلیکیشن‌های موبایل.
  • نحوه استفاده:
    • اندروید و iOS از مستندات و نمونه کدهای موجود در وبسایت ML Kit برای اضافه کردن ویژگی‌های هوش مصنوعی مانند تشخیص چهره، تشخیص متن، و ترجمه به اپلیکیشن‌های خود استفاده کنید.

ساخت عکس با هوش مصنوعی رایگان گوگل

هوش مصنوعی ساخت عکس گوگل

ابزار هوش مصنوعی Google Gemini AI با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته، امکان تولید تصاویر دقیق و خلاقانه را برای کاربران فراهم کرده است. این ابزار به‌ویژه برای طراحان، هنرمندان و کسب‌وکارهایی که به تصاویر منحصر به فرد نیاز دارند، بسیار کاربردی است. کاربران می‌توانند با توصیف متنی تصویر دلخواه خود، آن را ایجاد کنند. همچنین این ابزار از ویژگی‌های متنوعی همچون ترکیب تصاویر مختلف، ساخت تصاویر سه‌بعدی، شناسایی و تصحیح خودکار ناهماهنگی‌ها و تنظیمات پیشرفته نورپردازی و رنگ‌بندی بهره می‌برد. سرعت پردازش بالا و امکان ویرایش مجدد تصاویر نیز از دیگر قابلیت‌های مهم آن است.

این ابزار با پشتیبانی از سبک‌های متنوع مانند نقاشی، رئالیسم و طرح‌های سه‌بعدی، انعطاف بالایی به کاربران ارائه می‌دهد. همچنین قابلیت‌های دیگری همچون تطبیق با توصیفات پیچیده، تعامل با نرم‌افزارهای طراحی مثل Adobe Photoshop و یادگیری از سلایق کاربران به مرور زمان، آن را به ابزاری حرفه‌ای تبدیل کرده است. در مقایسه با ابزارهای مشابه مانند DALL-E 2، Midjourney و Stable Diffusion، جمینای در زمینه دقت جزئیات، تطبیق‌پذیری با سبک‌های مختلف و سهولت استفاده مزیت‌هایی دارد. این ابزار برای کاربردهای تجاری و نیز به عنوان هوش مصنوعی تولید محتوا متنی بسیار مناسب است.

کاربران برای شروع کار و استفاده از هوش مصنوعی گوگل برای عکس (Google Gemini AI) باید وارد حساب کاربری گوگل شوند و مراحل ساده‌ای مانند انتخاب سبک تصویری، توصیف متن و تنظیم پارامترها را دنبال کنند. همچنین نکاتی مانند توصیف دقیق و انتخاب سبک متناسب می‌تواند به تولید تصاویر بهتر کمک کند. این ابزار در مقایسه با ابزارهای تخصصی مانند NVIDIA Canvas برای مدل‌سازی سه‌بعدی، عملکرد چندمنظوره‌ای دارد و می‌تواند تصاویر با وضوح بالا و مناسب برای پروژه‌های تجاری ارائه دهد. دسترسی آسان از طریق موبایل و امکان استفاده آزادانه از تصاویر تولید شده نیز از دیگر مزایای آن است.

 

همچنین گوگل ابزارها و سرویس‌های متعدد دیگری برای ساخت و ویرایش عکس با استفاده از هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. در زیر چندین روش برای ساخت عکس با هوش مصنوعی گوگل آورده شده است:

  1. استفاده از Google Photos و Google Lens

Google Photos

Google Photos با استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند تصاویر شما را بهبود بخشد، فیلترهای خودکار اعمال کند و حتی آلبوم‌های خاصی ایجاد کند. برای استفاده از این ویژگی‌ها:

  1. دانلود و نصب Google Photos
    • اندروید: از Google Play Store  دانلود کنید.
    • Ios :  از App Store  دانلود کنید.
  2. بهبود تصاویر:
    • اپلیکیشن را باز کنید و تصویری را انتخاب کنید.
    • روی دکمه “Edit” کلیک کنید تا ابزارهای ویرایش باز شود.
    • می‌توانید از قابلیت‌های هوش مصنوعی مانند “Auto” برای بهبود تصویر به صورت خودکار استفاده کنید.

Google Lens

Google Lens می‌تواند به شما کمک کند تا با استفاده از تصاویر، اطلاعات بیشتری کسب کنید، متن‌ها را تشخیص داده و ترجمه کنید و حتی اشیا را شناسایی کنید.

  1. دانلود و نصب Google Lens:
    • اندروید: معمولاً به صورت پیش‌فرض در اپلیکیشن Google Photos و Google Assistant وجود دارد.
    • iOS: درون اپلیکیشن Google و Google Photos موجود است.
  2. استفاده از Google Lens:
    • اپلیکیشن را باز کنید و دکمه لنز را فشار دهید.
    • دوربین را به سمت شیء مورد نظر بگیرید تا Google Lens اطلاعات مرتبط را نمایش دهد.
  1. استفاده از DeepDream

DeepDream یکی از پروژه‌های جذاب گوگل است که با استفاده از شبکه‌های عصبی تصاویری بسیار هنری و فراواقعی ایجاد می‌کند.

  1. دسترسی به DeepDream:
    • به DeepDream Generator  بروید.
    • یک حساب کاربری ایجاد کنید یا با حساب گوگل خود وارد شوید.
  2. ایجاد تصاویر DeepDream:
    • تصویری را آپلود کنید.
    • از مدل‌های موجود برای اعمال فیلترهای DeepDream بر روی تصویر خود استفاده کنید.
    • تنظیمات را اعمال کرده و منتظر بمانید تا تصویر نهایی تولید شود.

3.استفاده از AutoML Vision

AutoML Vision یک سرویس پیشرفته از Google Cloud است که به شما امکان می‌دهد مدل‌های تشخیص تصویر سفارشی خود را بدون نیاز به دانش عمیق از یادگیری ماشین ایجاد کنید.

  1. ایجاد حساب Google Cloud:
    • به Google Cloud Console بروید و یک حساب کاربری ایجاد کنید یا وارد شوید.
  2. فعال‌سازی AutoML Vision:
    • از بخش “AI and Machine Learning” سرویس AutoML Vision را فعال کنید.
    • پروژه جدیدی ایجاد کنید و تصاویر مورد نظر خود را برای آموزش مدل آپلود کنید.
  3. استفاده از مدل‌های آموزش‌دیده:
    • پس از آموزش مدل، می‌توانید از آن برای شناسایی و طبقه‌بندی تصاویر جدید استفاده کنید.
    • این مدل‌ها می‌توانند در اپلیکیشن‌های موبایل و وب مورد استفاده قرار گیرند.

4.استفاده از ابزارهای متن‌باز

TensorFlow و TensorFlow Lite

TensorFlow یکی از پرکاربردترین کتابخانه‌های متن‌باز برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است که توسط گوگل توسعه یافته است.

سوالات متداول هوش مصنوعی گوگل

  •  هوش مصنوعی گوگل چیست و چه کاربردهایی دارد؟

پاسخ:
هوش مصنوعی گوگل شامل مجموعه‌ای از ابزارها، سرویس‌ها و فناوری‌ها است که برای پردازش داده‌ها، یادگیری از الگوها، و ارائه قابلیت‌های هوش مصنوعی به کار می‌رود. این فناوری‌ها شامل مدل‌های یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی، تشخیص تصویر، و تحلیل داده‌ها هستند. کاربردهای آن شامل جستجوی اطلاعات، تحلیل تصاویر، پردازش گفتار، و بهبود تجربه کاربری در اپلیکیشن‌ها و سرویس‌ها است.

 

  • چگونه می‌توانم از Google Assistant استفاده کنم؟

پاسخ:
Google Assistant یک دستیار صوتی هوشمند است که برای پاسخگویی به سوال از هوش مصنوعی گوگل انلاین بسیار کارآمد است و می‌تواند به شما در انجام وظایف مختلف کمک کند.  صحبت با هوش مصنوعی گوگل از طریق Google Assistant، می‌تواند منبع پاسخ‌های فوری و دقیق به پرسش‌های روزمره‌تان باشد. برای استفاده از آن:

  • اندروید: این ابزار به عنوان هوش مصنوعی گوگل برای اندروید استفاده می‌شود. برای استفاده از آن دکمه هوم دستگاه خود فشار دهید یا با گفتن “Hey Google” آن را فعال کنید.
  • iOS  اپلیکیشن Google Assistant را از App Store  دانلود کنید و آن را باز کنید. سپس می‌توانید از آن برای تنظیم یادآورها، ارسال پیام‌ها، و جستجو در وب استفاده کنید.
  •  چه تفاوتی بین نسخه رایگان و پولی Google Colab وجود دارد؟

پاسخ:
نسخه رایگان Google Colab به شما امکان می‌دهد نوت‌بوک‌های پایتون را با استفاده از منابع محاسباتی محدودی اجرا کنید و از GPU‌های معمولی استفاده کنید. در حالی که نسخه پولی (Colab Pro) دسترسی به GPU‌های سریع‌تر، میزان حافظه بیشتر و مدت زمان اجرای طولانی‌تری را فراهم می‌کند و از پشتیبانی بهتر و اولویت بالاتر در صف‌های اجرایی بهره‌مند می‌شوید.

  •  چگونه می‌توانم از Google Cloud AI برای پروژه‌های خود استفاده کنم؟

پاسخ:
برای استفاده از Google Cloud AI

  1. به Google Cloud Console بروید و وارد حساب کاربری گوگل خود شوید.
  2. یک پروژه جدید ایجاد کنید.
  3. سرویس‌های هوش مصنوعی مورد نظر خود (مانند Vision AI، Natural Language API، و AutoML) را فعال کنید.
  4. از مستندات و نمونه‌های کد موجود برای ادغام این سرویس‌ها در پروژه‌های خود استفاده کنید.

5.آیا می‌توانم از DeepDream برای تولید تصاویر هنری استفاده کنم؟

پاسخ:
بله، DeepDream یکی از پروژه‌های گوگل است که می‌تواند تصاویر هنری و فراواقعی ایجاد کند. برای استفاده از آن:

  1. به  DeepDream Generator بروید.
  2. یک حساب کاربری ایجاد کنید یا با حساب گوگل خود وارد شوید.
  3. تصویری را آپلود کنید و تنظیمات مورد نظر را اعمال کنید تا تصویر نهایی تولید شود.

6.چگونه می‌توانم از TensorFlow Lite برای اپلیکیشن‌های موبایل استفاده کنم؟

پاسخ:
TensorFlow Lite نسخه‌ای سبک از TensorFlow برای استفاده در دستگاه‌های موبایل و تعبیه‌شده است. برای استفاده از آن:

  1. TensorFlow Lite را در پروژه موبایل خود اضافه کنید.
    • اندروید: از مستندات TensorFlow Lite برای اندروید استفاده کنید.
    • iOS : از مستندات TensorFlow Lite برای iOS استفاده کنید.
  2. مدل‌های یادگیری ماشین را آموزش داده و به فرمت TensorFlow Lite تبدیل کنید.
  3. مدل‌ها را در اپلیکیشن موبایل خود ادغام کنید و از آن‌ها برای پردازش داده‌ها و پیش‌بینی استفاده کنید.

7.آیا می‌توانم از Google Photos برای ویرایش و بهبود تصاویر استفاده کنم؟

پاسخ:
بله،  Google Photos ابزارهایی برای ویرایش و بهبود تصاویر فراهم می‌کند. برای استفاده از این قابلیت‌ها:

  1. اپلیکیشن Google Photos را از Google Play Store یا App Store  دانلود و نصب کنید.
  2. تصویری را انتخاب کنید و روی دکمه “Edit” کلیک کنید.
  3. از ابزارهای ویرایش خودکار و دستی برای بهبود تصویر استفاده کنید.

 

8.چه تفاوتی بین Google Lens و Google Photos وجود دارد؟

پاسخ:

  • Google Lens :  این ابزار برای شناسایی و تحلیل محتویات تصاویر به کار می‌رود. می‌توانید با استفاده از آن متن‌ها را اسکن و ترجمه کنید، اشیاء را شناسایی کنید و جستجوهای مبتنی بر تصویر انجام دهید.
  • Google Photos : این اپلیکیشن برای ذخیره، سازماندهی و به اشتراک‌گذاری تصاویر و ویدئوها طراحی شده است و قابلیت‌های هوش مصنوعی مانند بهبود خودکار تصاویر، شناسایی چهره‌ها و ایجاد آلبوم‌های هوشمند را ارائه می‌دهد.

9.چگونه می‌توانم از ML Kit برای افزودن قابلیت‌های هوش مصنوعی به اپلیکیشن‌های موبایل استفاده کنم؟

پاسخ:
ML Kit ابزار گوگل برای افزودن قابلیت‌های هوش مصنوعی به اپلیکیشن‌های موبایل است. برای استفاده از آن:

  1. به مستندات ML Kit مراجعه کنید.
  2. SDK مورد نیاز را برای اندروید یا iOS اضافه کنید.
  3. ویژگی‌های مورد نظر مانند تشخیص چهره، ترجمه متن، و شناسایی اشیاء را پیاده‌سازی کنید.

10.آیا می‌توانم با استفاده از Google Cloud AutoML مدل‌های سفارشی هوش مصنوعی ایجاد کنم؟

پاسخ:
بله، Google Cloud AutoML به شما امکان می‌دهد مدل‌های سفارشی هوش مصنوعی برای نیازهای خاص خود ایجاد کنید. برای استفاده از آن:

  1. به Google Cloud Console بروید.
  2. AutoML Vision، AutoML Natural Language یا AutoML Tables را انتخاب کنید.
  3. داده‌های خود را آپلود کنید و مدل‌های سفارشی خود را با استفاده از رابط کاربری AutoML آموزش دهید و تست کنید.

 

1/5 - (1 امتیاز)

72 دیدگاه ها

  • امیرعلی 9 جولای 2025

    گوگل ترنسلیت چطور بدون اینکه زبانمون رو بدونه، اینقدر خوب ترجمه می‌کنه؟ واقعاً هوشمندانه کار می‌کنه یا یه دیکشنری خیلی بزرگه؟

    • تیم تحریریه شنبه مگ 9 جولای 2025

      این هوش مصنوعیه که با تحلیل میلیون‌ها متن آموزش دیده. مثل این می‌مونه که یه مترجم حرفه‌ای، کلی کتاب خوندن باشه تا بفهمه هر جمله رو چطور باید ترجمه کنه

  • حسین 9 جولای 2025

    چرا بعضی وقتا دستیار گوگل (Google Assistant) سوالات ساده رو هم اشتباه متوجه میشه؟ مگه پیشرفته نیست؟

    • تیم تحریریه شنبه مگ 9 جولای 2025

      دستیار گوگل هم گاهی مثل آدم‌ها خطا می‌کنه. مشکل از لهجه، تلفظ یا حتی نویز محیط می‌تونه باشه. هرچقدر بیشتر باهاش صحبت کنی، بهتر یاد می‌گیره چطور حرفات رو بفهمه.

  • سارا 9 جولای 2025

    Google Photos چطور عکس‌های قدیمی خانوادگی رو خودش دسته‌بندی می‌کنه؟ حتی اونایی رو که تاریخ ندارن هم تشخیص می‌ده؟

    • تیم تحریریه شنبه مگ 9 جولای 2025

      هوش مصنوعی با تحلیل چهره‌ها، مکان‌ها و حتی اشیاء تو عکس‌ها، مثل یه آرشیویست حرفه‌ای عمل می‌کنه. هر عکس رو براساس محتواش طبقه‌بندی می‌کنه، نه فقط تاریخش رو.

  • نگار 9 جولای 2025

    گوگل چطور توی جستجوها ذهن منو میخونه؟ مثلا وقتی یه سوال ناتمام تایپ میکنم، دقیقا همون چیزی که تو ذهنمه رو پیشنهاد میده

    • تیم تحریریه شنبه مگ 9 جولای 2025

      این جادوی الگوریتم BERT گوگله. هوش مصنوعی گوگل با تحلیل میلیاردها جستجو، الگوهای فکری کاربران رو یاد گرفته و میتونه حتی از سوالات نصفه‌ونیمه هم منظور شما رو بفهمه

  • داوود 9 جولای 2025

    چرا بعضی وقتا عکس‌های قدیمی و محو رو بهتر از من میبینه و جزئیاتش رو تشخیص میده؟

    • تیم تحریریه شنبه مگ 9 جولای 2025

      دقیقا. هوش مصنوعی گوگل فوتو مثل یه چشم مصنوعی فوق‌پیشرفته کار میکنه. با دیدن میلیون‌ها عکس، یاد گرفته چطور تصاویر محو رو بازسازی کنه و جزئیاتی رو ببینه که حتی خود شما ممکنه متوجه نشده باشید.

  • امیرعباس 9 جولای 2025

    دستیار صوتی گوگل چطور با وجود سروصداهای محیطی، فقط صدای منو میشنوه؟

    • تیم تحریریه شنبه مگ 9 جولای 2025

      این فناوری جداسازی صدا با کمک هوش مصنوعی انجام میشه. مدل‌های عصبی گوگل میتونن صدای شما رو از بین نویزها تشخیص بدن و فقط به حرف‌های شما توجه کنن.

  • الناز 9 جولای 2025

    چطور می‌تونم از هوش مصنوعی گوگل برای پیشرفت کسب‌وکارم استفاده کنم؟

    • تیم تحریریه شنبه مگ 9 جولای 2025

      هوش مصنوعی گوگل ابزارهای متنوعی مثل Google Analytics و Google Ads داره که می‌تونه رفتار مشتری‌ها رو تحلیل کنه و تبلیغات هدفمند بسازه. مثلاً با Google Analytics می‌تونی ببینی کاربرها روی کدوم بخش سایتت بیشتر وقت می‌گذرونن و بر اساس اون محتوا یا محصولت رو بهینه کنی.

  • آتنا 9 جولای 2025

    آیا استفاده از سایت هوش مصنوعی گوگل رایگان برای پروژه‌های کوچک امکان‌پذیره؟

    • تیم تحریریه شنبه مگ 9 جولای 2025

      بله، کاملاً.
      سایت هوش مصنوعی گوگل رایگان مثل Google Colab یا TensorFlow Playground برای پروژه‌های کوچک عالیه. مثلاً با Google Colab می‌تونی بدون نیاز به سخت‌افزار قوی، کدهای پایتون برای تحلیل داده یا یادگیری ماشین رو اجرا کنی. این ابزارها برای شروع و تست ایده‌ها خیلی مناسبن و نیازی به هزینه ندارن.

  • آتوسا 9 جولای 2025

    هوش مصنوعی گوگل توی چه صنایعی بیشترین تاثیر رو گذاشته؟

    • تیم تحریریه شنبه مگ 9 جولای 2025

      هوش مصنوعی گوگل توی صنایع مختلفی مثل پزشکی، کشاورزی و خرده‌فروشی خیلی تاثیرگذار بوده. مثلاً توی پزشکی، ابزارهای گوگل مثل Google Health برای تشخیص زودهنگام بیماری‌ها استفاده می‌شن. توی کشاورزی هم می‌تونه به بهینه‌سازی کشت و مدیریت منابع کمک کنه. حتی توی خرده‌فروشی، با تحلیل داده‌های مشتری، تجربه خرید رو بهتر می‌کنه.

  • نازنین 9 جولای 2025

    آخه چرا باید برای هوش مصنوعی گوگل پول بدم؟ مگه نسخه رایگانش چی کم داره؟

    • تیم تحریریه شنبه مگ 9 جولای 2025

      نسخه رایگان خوبه واسه کارهای سبک و تستی. مثلاً اگر میخوای یه مدل کوچیک رو امتحان کنی یا پروژه دانشجویی داری، همون رایگان هم جواب میده. اما نسخه پولی واسه کساییه که کارشون حرفه‌ای‌تره و سرعت بیشتر، قدرت پردازش بالاتر، و پشتیبانی بهتری رو ارائه می‌ده. مثلاً تو Colab Pro دیگه نگران قطع شدن محاسباتت نیستی یا تو AutoML میتونی مدل‌های دقیق‌تری بسازی.

  • امیر 9 جولای 2025

    گوگل آنالیتیکس رایگان و پولی چه فرقی دارن؟ یه مغازه آنلاین کوچیک کدومو نیاز داره؟

    • تیم تحریریه شنبه مگ 9 جولای 2025

      اگه یه فروشگاه اینستاگرامی یا سایت کوچیک داری، همون نسخه رایگان Google Analytics کافیه. ولی اگه ترافیکت بالاست یا میخوای رفتار مشتری‌ها رو عمیق‌تر بررسی کنی، نسخه ۳۶۰ با امکاناتی مثل تحلیل پیشرفته با هوش مصنوعی و گزارش‌های سفارشی به دردت می‌خوره. مثلاً میتونی ببینی چه کاربرانی احتمال خریدن دارن یا چرا سبد خرید رو رها می‌کنن.

  • محمدحسین 9 جولای 2025

    AutoML گوگل واسه آدماییه که برنامه‌نویسی بلد نیستن؟ واقعاً می‌شه راحت ازش استفاده کرد؟

    • تیم تحریریه شنبه مگ 9 جولای 2025

      آره دقیقاً. AutoML مثل یه آشپزخانه هوشمنده: تو فقط مواد اولیه (داده‌ها) رو میدی و خودش مدل رو برات میپزه. نیازی به کدنویسی پیچیده نیست. اما یادت باشه هرچقدر داده‌های بهتری بدی، نتیجه‌اش هم بهتر میشه. مثلاً میتونی بهش عکس‌های محصولاتت رو بدی تا خودش مدل تشخیص عکس برات بسازه.

  • ستاره 12 جولای 2025

    چرا تصاویر تولید شده توسط Gemini AI گوگل کیفیت پایینی دارن؟

    • تیم تحریریه شنبه مگ 12 جولای 2025

      کیفیت خروجی به دقت توصیف متن و سبک انتخابی بستگی داره. سعی کنید جملات توصیفی دقیق‌تر با جزئیات بیشتر استفاده کنید. همچنین ابزارهای حرفه‌ای مثل Midjourney ممکنه نتایج بهتری بدن.

  • رهام 12 جولای 2025

    آیا Google Lens میتونه متن دست‌نویس فارسی رو هم بخونه؟

    • تیم تحریریه شنبه مگ 12 جولای 2025

      بله، اما دقتش بستگی به خوانایی دستخط داره. برای بهترین نتیجه، متن رو در نور کافی و با فاصله مناسب از دوربین بگیرید. این قابلیت برای متن‌های تایپی دقت بالاتری داره.

  • ارشیا 12 جولای 2025

    چرا Google Assistant روی آیفون من به فارسی پاسخ نمیده؟

    • تیم تحریریه شنبه مگ 12 جولای 2025

      برای پاسخ فارسی در iOS باید زبان دستگاه رو به فارسی تغییر بدید و در تنظیمات Google Assistant، زبان فارسی رو فعال کنید. متأسفانه برخی قابلیت‌ها در iOS محدودتر از اندروید هستند.

  • آروین 12 جولای 2025

    کدوم‌ هوش مصنوعی برای برنامه‌نویسان کاربردی‌تره؟ مثلاً می‌خوام یه ربات چت بسازم که هم باهوش باشه هم سریع

    • تیم تحریریه شنبه مگ 12 جولای 2025

      گوگل جمینی با APIهای آماده و ادغام آسان با محصولات گوگل (مثل Firebase) دردسر کمتری داره. مخصوصاً اگر از قبل در اکوسیستم گوگل فعالیت می‌کنی.
      دیپ‌سیک انعطاف‌پذیری بیشتری برای شخصی‌سازی مدل داره و چون سبک‌تر هست، روی سرورهای خصوصی هم به راحتی اجرا می‌شه.

  • زهرا 12 جولای 2025

    هزینه استفاده از این مدل‌ها چقدره؟ مثلاً آیا دیپ‌سیک برای استارتاپ‌ها مقرون‌به‌صرفه‌تره؟

    • تیم تحریریه شنبه مگ 12 جولای 2025

      گوگل جمینی برای دسترسی به مدل‌های پیشرفته پولیه و با سرویس‌های گوگل ادغام شده (مثل Google Cloud). هزینه‌اش بستگی به حجم استفاده داره.
      دیپ‌سیک روی بهینه‌سازی منابع تمرکز داره، پس ممکنه برای پردازش‌های بزرگ ارزون‌تر تمام شه. بعضی از مدل‌هاش هم منبع‌باز (Open Source) هستن که برای استارتاپ‌ها جذابه

  • طناز 12 جولای 2025

    می‌گن گوگل جمینی تو پردازش چندرسانه‌ای قوی‌تره. آیا دیپ‌سیک هم این قابلیت رو داره یا فقط متن رو پردازش می‌کنه؟

    • تیم تحریریه شنبه مگ 12 جولای 2025

      دیپ‌سیک هم می‌تونه چندرسانه‌ای کار کنه، اما تفاوت اصلی در معماری و هدفشونه.
      جمینی گوگل روی تحلیل متن، تصویر و حتی صدا تمرکز داره اما دیپ‌سیک بیشتر بهینه‌سازی‌شده برای پردازش حجم بالای داده‌های متنی و محاسبات پیچیده (مثل تحلیل داده‌های مالی یا علمی)

  • محمد سعیدی 23 جولای 2025

    آیا واقعاً میشه از تصاویر Gemini تو کتاب یا مجله چاپی استفاده کرد؟ مشکل کپی‌رایت نداره؟

    • تیم تحریریه شنبه مگ 23 جولای 2025

      قانون گوگل اینه که تصاویر تولیدی مال شماست (حتی برای استفاده تجاری) اما نباید محتوای توهین‌آمیز بسازید و نمیتونید ادعا کنید این اثر دستیه

  • آسنا 23 جولای 2025

    چرا وقتی یک دستور مشابه رو به Gemini، DALL-E و Midjourney میدم، نتیجه‌ها کاملاً متفاوته؟ مگه همه اینا هوش مصنوعی تولید تصویر نیستن؟

    • تیم تحریریه شنبه مگ 23 جولای 2025

      هر AI سلیقه‌ی خاص خودشو داره. مثلاً:
      Gemini به توصیفات دقیق واکنش بهتری نشون میده (“عکس یک گربه خاکستری با چشم‌های سبز در نور غروب”)
      DALL-E در سبک‌های انتزاعی قوی‌تره
      Midjourney برای حالت‌های هنری بهینه شده

  • تارا طالقانی 23 جولای 2025

    چرا Gemini بعضی وقتا تو تولید متن توی تصاویر اشتباه می‌کنه؟ مثلاً اسم رو غلط می‌نویسه؟

    • تیم تحریریه شنبه مگ 23 جولای 2025

      AIها در پردازش متن تصویری دو مشکل اساسی دارن:
      تفاوت بین “دیدن متن” و “درک معنی”
      چالش ترکیب حروف در فونت‌های مختلف

      بهتره که از کلمات ساده‌تر استفاده کنید

  • رحمانی 28 جولای 2025

    چرا وقتی از Google Colab رایگان استفاده می‌کنم، بعضی وقت‌ها اجرای کدهام قطع میشه؟

    • تیم تحریریه شنبه مگ 28 جولای 2025

      به خاطر محدودیت منابع رایگانه! گوگل برای نسخه رایگان سقف استفاده از RAM و CPU گذاشته. اگه کدهای سنگین اجرا کنی یا زمان اجرا طولانی بشه، اتوماتیک قطع میشه. نسخه Pro این محدودیت رو کمتر داره.

  • علیپور 28 جولای 2025

    آیا میشه تو TensorFlow Playground مدل واقعی بسازم و دانلود کنم؟

    • تیم تحریریه شنبه مگ 28 جولای 2025

      نه، Playground فقط برای آموزش و درک مفاهیم اولیه ساخته شده. نمیشه مدل رو ذخیره یا export کرد. برای کارهای جدی باید بری سراغ Google Colab یا AutoML.

  • مراد پورحسینی 28 جولای 2025

    چرا تو Google Cloud AI اعتبار رایگان اولیه رو میدن؟ بعدش چی میشه؟

    • تیم تحریریه شنبه مگ 28 جولای 2025

      این یه روش بازاریابیه. گوگل میخواد تو رو با سرویسش آشنا کنه. بعد تموم شدن اعتبار رایگان (معمولاً ۳۰۰ دلار برای ۹۰ روز)، باید هزینه سرویس‌هایی که استفاده می‌کنی رو پرداخت کنی.

  • غلامحسینی 28 جولای 2025

    چرا بعضی وقتا پاسخ‌های Bard (هوش مصنوعی گوگل) از ChatGPT خلاقانه‌تره؟ این تفاوت از کجا میاد؟

    • تیم تحریریه شنبه مگ 28 جولای 2025

      Bard به اینترنت متصله و میتونه از جدیدترین منابع استفاده کنه، درحالی که ChatGPT معمولاً به دانش ازپیش‌آموزش‌داده‌شده متکیه.

  • معصومه 28 جولای 2025

    آیا می‌شه از هوش مصنوعی گوگل برای پیش‌بینی قیمت ارز یا سهام استفاده کرد؟ چقدر دقیق می‌تونه باشه؟

    • تیم تحریریه شنبه مگ 28 جولای 2025

      ابزارهایی مثل Google Cloud AI می‌تونن الگوهای تاریخی رو تحلیل کنن، اما یه مشکل بزرگ دارن: نمی‌تونن اخبار فوری یا شایعات رو در نظر بگیرن. دقتشون معمولاً بین ۶۰-۷۰٪ هست. یعنی بهتر از حدس زدن تصادفیه، اما نباید بهشون اعتماد کامل کرد

  • فاطمه عزیزی 28 جولای 2025

    چرا هوش مصنوعی گوگل توی پاسخ دادن به سوالات محلی و مربوط به شهرهای کوچک ضعیف عمل میکنه؟ مثلاً اگه بپرسم بهترین رستوران محلی تو یه شهر کوچیک چیه، اغلب اطلاعات قدیمی میده

    • تیم تحریریه شنبه مگ 28 جولای 2025

      الگوریتم‌ها بیشتر روی مکان‌های پربازدید (مثل تهران یا اصفهان) آموزش دیدن و برای شهرهای کوچک، داده‌ها کمتر به‌روز میشن و گوگل بیشتر به نظرات کاربران متکیه که ممکنه قدیمی باشن.

  • صادقلو 31 جولای 2025

    آیا واقعاً Google Translate میتونه لحن و احساسات متن رو هم منتقل کنه؟

    • تیم تحریریه شنبه مگ 31 جولای 2025

      تا حدی بله. نسخه جدیدش میتونه تفاوت بین جملات رسمی و غیررسمی رو تشخیص بده، اما هنوز در انتقال کامل احساسات مثل طنز یا کنایه ضعف داره.

  • هوشنگی 31 جولای 2025

    چرا Assistant گوگل تو بعضی زبان ها خیلی ضعیف عمل میکنه؟

    • تیم تحریریه شنبه مگ 31 جولای 2025

      چون دیتاش برای زبانهای پرکاربرد مثل انگلیسی خیلی بیشتره. برای زبانهای کم‌کاربرد، داده های آموزشی کمتری داره و در نتیجه دقتش پایین تره.

  • علی زاده 31 جولای 2025

    آیا Google Lens میتونه دستخط بد من رو هم بخونه؟

    • تیم تحریریه شنبه مگ 31 جولای 2025

      بله، اما نه همیشه. این ابزار روی دستخط های استاندارد بهتر عمل میکنه. اگه خیلی بدخط بنویسی، ممکنه اشتباه بخونه یا اصلا نتونه تشخیص بده.

  • مریم عطاپور 31 جولای 2025

    چرا بعضی وقتا جستجوی صوتی گوگل برای اسامی خاص مشکل داره؟

    • تیم تحریریه شنبه مگ 31 جولای 2025

      چون اسامی خاص (مثل اسم افراد یا مکانهای محلی) معمولا توی دیتابیس آموزشیش وجود ندارن. هرچقدر یه اسم رایج تر باشه، احتمال تشخیصش بیشتر میشه.

  • مونا تقی زاده 31 جولای 2025

    چرا وقتی از Google Lens عکس غذا میگیرم، همیشه اسم درست رو تشخیص نمیده؟ مثلاً قرمه سبزی رو با خورشت بادمجان اشتباه میگیره

    • تیم تحریریه شنبه مگ 31 جولای 2025

      الگوریتمش بیشتر روی اشکال و رنگها تمرکز داره تا جزئیات مواد اولیه غذاهای ایرانی که ظاهر مشابه دارن رو معمولاً گیج میشه. راهش اینه که عکس رو از زاویه نزدیکتر با نور بهتر بگیرید.

  • سبا 31 جولای 2025

    چرا Google Assistant بعضی وقتا به سوالات کودکم جواب های عجیب میده؟ مثلاً به جای جواب ساده، یه متن طولانی میگه

    • تیم تحریریه شنبه مگ 31 جولای 2025

      Assistant برای بچه‌ها بهینه نشده. میتونید در تنظیمات SafeSearch رو فعال کنید یا از حالت “Kids Mode” استفاده کنید. جالب اینجاست که خود گوگل داره روی نسخه مخصوص کودکان کار میکنه.

  • مهشید سالاری 31 جولای 2025

    آیا هوش مصنوعی گوگل میتونه تشخیص بده من تو عکس ها لبخند مصنوعی میزنم یا واقعی؟

    • تیم تحریریه شنبه مگ 31 جولای 2025

      بله، ولی نه همیشه. مدل Face Analysis گوگل میتونه تفاوت بین لبخند واقعی و مصنوعی رو با دقت حدود ۷۵٪ تشخیص بده. این رو از طریق تحلیل چین و چروک دور چشم و حالت طبیعی ماهیچه ها انجام میده.

  • روح الله لطفی 31 جولای 2025

    چرا Google Lens بعضی وقت‌ها اشیاء ساده مثل کلید یا سکه رو تشخیص نمیده، اما لوگوی یه برند ناشناس رو درست شناسایی میکنه؟

    • تیم تحریریه شنبه مگ 31 جولای 2025

      مدل‌های گوگل روی داده‌های برندمحور آموزش دیدن. چون شرکت‌ها میلیون‌ها عکس از لوگوها رو برای SEO آپلود کردن، هوش مصنوعی در تشخیصشون حرفه‌ای شده. اما اشیاء عمومی مثل کلید، تنوع فرم زیادی دارن و دیتاست استانداردی براشون وجود نداره.

  • مبینا 31 جولای 2025

    چرا Google Photos وقتی یه نفر رو توی عکس‌های قدیمی تگ میکنم، اون شخص رو توی عکس‌های جدیدتر تشخیص نمیده؟ مگه یادگیری افزایشی نداره؟

    • تیم تحریریه شنبه مگ 31 جولای 2025

      سیستم تشخیص چهره گوگل به دلایل حریم خصوصی عمداً فراموشکار طراحی شده! مدل‌ها فقط روی دستگاه شما آموزش میبینن و بعد از هر آپدیت، بخشی از دانش قبلی رو پاک میکنن. این کار برای جلوگیری از ایجاد پایگاه داده مرکزی از چهره‌هاست.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *