برترین اپراتور هوش مصنوعی

جنگ سایبری :هوش مصنوعی اسلحه نهایی

دکتر Erdal Ozkaya در مجله CISO MAG درباره جنگ سایبری و مبارزه با جنایتکاران سایبری صحبت کرد.

 دکتر Ozkaya  در مورد الهام شکل گیری ابر و اینکه چرا مردم به آن اطمینان ندارند صحبت کرد .

وی در حال حاضر از بی احتیاطی نسبت به پذیرش 

هوش مصنوعی در بین سازمان ها یاد کرد.

وی همچنین در مورد تأثیر عمیق هوش مصنوعی در آینده که هوش انسانی و ماشین ها یکدیگر را کامل می کنند ،

صحبت کرد و اینکه چگونه هوش مصنوعی نباید به عنوان یک جایگزین دیده شود

وی در مورد دامنه هوش مصنوعی و آینده امنیت گفت ، زیرا حجم بالای تهدیدات برای انسان ها به تنهایی بسیار دشوار است.

هوش مصنوعی در میدان مبارزه جنگ سایبری

ابتدا بیان می کنیم که جنگ سایبری چیست؟

این نوع از جنگ به نبردی اطلاق می‌گردد که طرفین جنگ در آن از رایانه و شبکه‌های رایانه‌ای

 (به خصوص شبکه اینترنت) به عنوان ابزار استفاده کرده و نبرد را در فضای مجازی جاری می‌سازند.

حالا این فکر در ذهن شکل می گیرد که با این تعریف جنایتکاران سایبری به خیلی از اطلاعات و شاید حتی جنگ افزار ها دسترسی خواهند داشت.

این تفکر کاملا درست است و در این نقطه هوش مصنوعی وترد میدان مبارزه می شود.

برای جلوگیری از حمله های مجازی و هک شدن سیستم ها راهکار های متفاوتی وجود دارد .

برای مثال می توان به عوض کردن کلمه عبور و یا تحت نظارت داشتن حجم ترافیکی کاربران اشاره کرد

اما کنترل این تعداد از داده و کاربرکار بسیار دشواری است و نیاز مند دقت است.

وظیفه ای که هوش مصنوعی به خوبی از عهده آن  بر خواهد آمد.

با تولید الگوریتم منایب و در دست داشتن داده های کافی می توان هوش مصنوعی را مسئول مانیتورینگ برای دفع حملات سایبری کرد

و اطمینان داشت که به طور 24 ساعته در حال حراست است.

این متن دومین مطلب آزمایشی من است که به زودی آن را حذف خواهم کرد.

زکات علم، نشر آن است. هر

وبلاگ می تواند پایگاهی برای نشر علم و دانش باشد. بهره برداری علمی از وبلاگ ها نقش بسزایی در تولید محتوای مفید فارسی در اینترنت خواهد داشت. انتشار جزوات و متون درسی، یافته های تحقیقی و مقالات علمی از جمله کاربردهای علمی قابل تصور برای ,بلاگ ها است.

همچنین

وبلاگ نویسی یکی از موثرترین شیوه های نوین اطلاع رسانی است و در جهان کم نیستند وبلاگ هایی که با رسانه های رسمی خبری رقابت می کنند. در بعد کسب و کار نیز، روز به روز بر تعداد شرکت هایی که اطلاع رسانی محصولات، خدمات و رویدادهای خود را از طریق

بلاگ انجام می دهند افزوده می شود.

این متن اولین مطلب آزمایشی من است که به زودی آن را حذف خواهم کرد.

مرد خردمند هنر پیشه را، عمر دو بایست در این روزگار، تا به یکی تجربه اندوختن، با دگری تجربه بردن به کار!

اگر همه ما تجربیات مفید خود را در اختیار دیگران قرار دهیم همه خواهند توانست با انتخاب ها و تصمیم های درست تر، استفاده بهتری از وقت و عمر خود داشته باشند.

همچنین گاهی هدف از نوشتن ترویج نظرات و دیدگاه های شخصی نویسنده یا ابراز احساسات و عواطف اوست. برخی هم انتشار نظرات خود را فرصتی برای نقد و ارزیابی آن می دانند. البته بدیهی است کسانی که دیدگاه های خود را در قالب هنر بیان می کنند، تاثیر بیشتری بر محیط پیرامون خود می گذارند.

شرکت 

ویرا سگال کارو در سال 1396 با مشارکت جمعی از دانش آموخته های داخل و خارج از کشور تاسیس و با شماره ثبت 534753 شروع به فعالیت در ایران کرد.

این شرکت از همان ابتدا با اهداف مشاوره و ساخت سیستم های مدیریتی ، خدماتی و کنترلی بر

پایه هوش مصنوعی ( ماشین لرنینگ ) کار خود را آغاز نمود و در طول حیات خود چندین طرح

خلاقانه و کاربردی را با اتکا به دانش فنی و تحقیقات گسترده بر پایه برترین تکنولوژی روز دنیا

برای اولین بار در جهان در داخل کشور عزیزمان ایران به مرحله اجرا و بهره برداری برساند.

رسالت شرکت ویرا سگال رساندن سطح زندگی مردم ایران به بالاترین سطح ممکن که در کشور های توسعه یافته ، یافت می شود ، میباشد.

یکی دیگر از اهداف بزرگ شرکت وارد کردن کشور ایران به باشگاه بزرگ تولید و طراحی سیستم های هوش مصنوعی میباشد.

بافتخار اعلام میداریم در این چند سال توانسته ایم چندین طرح بزرگ و خاصی را در زمینه

هوش مصنوعی در ایران به مرحله بهره برداری برسانیم

طرح هوشمند سازی خانه

طرح هوشمند سازی مراکز خرید

طرح هوشمند سازی هتل

طرح هوشمند سازی بیمارستان

طرح هوشمند سازی مدیریت بحران

هوش مصنوعی زله را پیش بینی می کند

پس از تست موفقیت آمیز برنامه هوش مصنوعی زله ، در آزمایشگاه، از 

الگوریتم یادگیری ماشین برای

زلــه هایــی در شمـــال غربــی اقیانوس آرام استفاده شد. در ماه مه سال گذشته پس از سیزده ماه سکوت

زمیــن های واشنگتـــن این شهــر به ارزه در آمـــد. این رمین لرزه در عمق بیست مایلی کوه های المپیک

به وقوع پیوســـت و تـــا جزایر ونکور ادامه پیـــدا کــرد. سپس دوباره به مرز های ایلات متحده بازگشت.

به گفته کارشناسـان این زمیـن لـرزه ها شـش ریشتر قـدرت داشتند. این زله باعـث شد  تا جزیره ونکور

یک سانتی متر به اقیانوس آرام نزدیک تر شود .

هوش مصنوعی زله را چگونه پیش بینی می کند

تیم جانسون در میان

 گروه های معدودی است که با استفاده از یادگیری ماشین سعی در تحلیــل فیزیک زله

و نشانه های هشدار دهنده زله های قریب الوقوع دارند. دو سال پیـش ، با استفاده از الگوریــتم هــای یافتن

الگو، شبیه به مواردی که در پیشرفت های اخیر در تشخیص تصویر و گفتار و سایر اشکال هوش مصنوعی

وجــود دارد ،وی و همـــکارانش بـا موفقیت لـرزه هـا را در یـک سـیـسـتـم آزمـایشـگاهـی پیـش بینــی کردند

شاهـکاری کـه از آن زمان توسـط مـحـقـقـان اروپــا کپی برداری شده است.جانسون و تیمش گزارش دادند که

الـگوریتـــم خـود را در زمین لرزه هـای کــوچـک در شـمـال غــربـی اقــیـانـــوس آرام آزمـایــــش کـرده انـد.

ایـن مـقـالـه هـنـوز مـورد بـررسـی همـگان قرار نگرفته است ، اما کـارشناسان خـارج از کشور می گویند که

نـتـایـج مـورد نـظر دور از دـستـرس اسـت. امـا بــه گـفـتـه جـانـســـون ، کـار آنـهـا نـشـان مـــی دهــد کــــــه

ایـن الگوریتم می تواند شروع زمیـن لرزه های خفیف را به ظرف چند روز – و احتمالاً بهتر” پیش بینی کند.

مـصـطـفـی موسـوی ، ژئـوفیـزیکـدان دانـشـگـاه اسـتـنـفـورد ، نـتـایج جـدیـد را جالب و انگیزه بخش” خواند.

او و سـایر افـراد در اـین زمـیـنه تـأکـیـد مـی کنـند کـه یـادگیـری ماشیـنی قبل از اینکه ، بتواند زمین لرزه های

فاجعه آمیز را با اطمینان پیش بینی کند، مسیری طولانی را  در پیش دارد  

الگوی شناخت هوش مصنوعی

https://www.aparat.com/Virask

https://www.instagram.com/vira_segal_karo/

الگوی شناخت هوش مصنوعی یکی از هفت الگوی 

AI است که بیانگر روش های اجــرای ایـــن سیستم ها می باشد

ایــده اصلی الـــگوی تـــشخیـــص هوش مصنوعی این است که ما از فناوری 

یادگیری ماشینی و شناختی برای کمک

به شناسایی و طبقه بندی داده های غیرساختاری در طبقه بندی های خاص استفاده می کنیم.این داده های بدون ساختار

مـــی تــوانــند شـــامل تصـــاویر، فیلــــم، متـــن یا حتــی داده های کمی باشند.قدرت این الگو این است که دستگاه ها

قادر به انجام کارهایی می شوند که در مغز ما به راحتی انجام می دهد. مانند شناسایی محیط پیرامون

الگوی شناخت هوش مصنوعی از کجا شروع شد

الگوی شناخت از جایی مورد توجه قرار گــرفت کــه در درجه اول تلاش برای حل چالشهای تشخیص تصویر بود که

باعث افزایش علاقه به رویکردهای یادگیری عمیق برای هوش مصنوعی و کمک به شروع این موج جدید از سرمایه

گذاری و علاقه به AI شــد. بـــا ایـــن وجــود ، الــگوی شنـــاخت گسترده تر از فقط تشخیص تصویر است. می توانیم

از یادگیــری ماشینـــی برای تشخیـــص و درک تصاویر ، صدا ، دست نویس ، اشیا ، صورت و حرکات استفاده کنیم.

هـــدف ایـــن الـــگوی ایـــن اســت که ماشیـــن ها داده های بدون ساختار را شناسایی کنند. این الگوی هوش مصنوعی

به دلیل طیـــف گستـــرده ای از کـــاربـــردهای آن ، جزء عظیمی از راه حل ها AI است. تفاوت بین داده ساختار یافته

و بـــدون ســـاختـــار درایـــن اســــت کـــه داده هـــای ســــاختــــاری از قبــــل دارای بــــرچسب و قابل تفسیر هستند.

بـــا ایـــن حـــال داده هـــای بدون ساختار چالشـــی هستند که اکثرا با آن رو به رو هستـــیم. حداکثر 90٪ از اطلاعات

سازمــان، داده های بدون ساختــار است. ضروری است کـه مشاغل بتوانند این داده ها را درک و تفسیر کنند و در این

مرحــله است که هوش مصنوعی وارد مـــی شود. از آنـــجا که می توانیـــم از فناوری جستجوی موجود و سیستم های

انفورماتیـــک موجود برای جمع آوری ارزش تحلیلی از داده های ساختار یافته استفاده کنیم ، استفاده از این رویکردها

با داده های غیرساختاری تقریباً غیرممکن است.  این همان مشکلی است که یادگیری ماشین نیز با آن مواجه است.