معرفی ابزار هوش مصنوعی رایگان گوگل و نحوه کار با آنها

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. یکی از پیشگامان این حوزه، شرکت 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. این تلاش‌ها نه تنها در بهبود محصولات و خدمات گوگل، بلکه 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.

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. در ادامه، برخی از مهم‌ترین جنبه‌های هوش مصنوعی گوگل توضیح داده شده است:

محصولات و خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی رایگان گوگل

1. جستجوی گوگل:
   • الگوریتم‌های جستجوی هوشمند: گوگل از هوش مصنوعی برای بهبود نتایج جستجو استفاده می‌کند. الگوریتم‌ های 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 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.

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 تابعه 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. BERT مخفف “Bidirectional Encoder Representations from Transformers” است و توانایی درک بافت معنایی کلمات را در هر دو جهت دارد.

کاربردهای گسترده

هوش مصنوعی گوگل نه تنها در محصولات و خدمات مصرفی، بلکه 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 تأمین و بهبود کارایی کارخانه‌ها نقش دارد.

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: گوگل در حوزه سلامت با استفاده از هوش مصنوعی به توسعه ابزارهایی برای تشخیص زودهنگام بیماری‌ها و تحلیل تصاویر پزشکی پرداخته است. 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، 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. 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 گوگل استفاده کنیم؟

استفاده از 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 هوش مصنوعی گوگل آورده شده است:

1. استفاده از سرویس‌های مصرفی

1. Google Assistant:
   • دستیار صوتی: می‌توانید از Google Assistant برای 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.

2. 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.
2. 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 (تبدیل گفتار به متن و بالعکس)، 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.

3. استفاده 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.

4. آموزش و یادگیری

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 ی ثبت نام در هوش مصنوعی رایگان گوگل

برای استفاده از سرویس‌های هوش مصنوعی رایگان گوگل، 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:

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. 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.

5.آموزش‌های 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 و به صورت رایگان از هوش مصنوعی گوگل بهره‌مند شوید و دانش و مهارت‌های خود را در این زمینه گسترش دهید.

تفاوت نسخه ی 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.

2. 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.

3. 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.

4. 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 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 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.

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

استفاده از هوش مصنوعی گوگل در دستگاه‌های مختلف از جمله کامپیوتر و موبایل اندروید 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. در ادامه، روش‌های مختلف استفاده از هوش مصنوعی گوگل در این 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.

2. 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.

3. 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 در موبایل اندروید و iOS

1.Google Assistant

• توضیحات: دستیار صوتی هوشمند 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 از App Store دانلود و نصب کنید.

3. Google Photos

• توضیحات: اپلیکیشنی برای مدیریت، سازماندهی و جستجوی تصاویر با استفاده از هوش مصنوعی.
• 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.

3. Google Lens

• توضیحات: اپلیکیشنی برای شناسایی اشیاء، ترجمه متون و انجام جستجوهای مبتنی بر تصویر.
• 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.

4. Google Translate

• توضیحات: اپلیکیشنی برای ترجمه متون، گفتار و تصاویر به زبان‌های مختلف.
• 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 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.

 

2. 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 گوگل

گوگل ابزارها و سرویس‌های متعددی 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 اشیاء 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.

2. 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 می‌تواند به شما در انجام وظایف مختلف کمک کند. برای استفاده از آن:

• اندروید: روی 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.