معرفی ابزار هوش مصنوعی رایگان گوگل و نحوه کار با آنها - افق بسطام

گوگل با تحقیق و توسعه مستمر در زمینه هوش مصنوعی، فناوری های پیشرفته ای همانند یادگیری عمیق، شبکه های عصبی و پردازش زبان طبیعی را به کار گرفته است. پروژه هایی مانند گوگل دیپ مایند و سیستم های یادگیری ماشین گوگل، نشان از تعهد این شرکت به پیشرفت هوش مصنوعی دارند. این کوشش ها نه تنها در بهبود محصولات و خدمات گوگل، بلکه در عرصه های مختلف علمی، پزشکی، و صنعتی نیز تاثیرگذار بوده اند. با تمرکز بر اخلاق و مسئولیت پذیری در استفاده از هوش مصنوعی، گوگل کوشش می نماید تا اطمینان حاصل کند که این فناوری به نفع تمام بشریت به کار گرفته شود.

هوش مصنوعی گوگل چیست

هوش مصنوعی (AI) گوگل مجموعه ای از فناوری ها، ابزارها و تحقیقات است که گوگل برای ایجاد و بهبود سیستم ها و خدمات خود استفاده می نماید. این مجموعه شامل یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر و دیگر فناوری های مرتبط است. در ادامه، بعضی از مهم ترین جنبه های هوش مصنوعی گوگل شرح داده شده است:

محصولات و خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی رایگان گوگل

1. جستجوی گوگل:
   • الگوریتم های جستجوی هوشمند: گوگل از هوش مصنوعی برای بهبود نتایج جستجو استفاده می نماید. الگوریتم های پیچیده مانند RankBrain و BERT به گوگل یاری می نمایند تا معنای جستجوها را بهتر درک کند و نتایج مرتبط تری ارائه دهد.
   • پیشنهادات اتوماتیک: پیشنهادات جستجو در زمان تایپ کلمات نیز از الگوریتم های یادگیری ماشین بهره می برند تا کاربران را در یافتن سریع تر اطلاعات یاری نمایند.
2. Google Assistant:
   • دستیار مجازی: Google Assistant یکی از پیشرفته ترین دستیارهای هوشمند است که از پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین برای درک و پاسخگویی به دستورات کاربر استفاده می نماید. این دستیار می تواند به سوالات پاسخ دهد، وظایف را مدیریت کند، و با دستگاه های هوشمند خانه تعامل داشته باشد.
3. Google Translate:
   • ترجمه اتوماتیک: گوگل ترنسلیت از مدل های پیچیده یادگیری عمیق استفاده می نماید تا متون را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کند. این مدل ها توانایی درک مفاهیم پیچیده و ساختارهای زبانی مختلف را دارند و ترجمه هایی با دقت و روانی بالا ارائه می دهند.

فناوری ها و تحقیقات

1. یادگیری ماشین و یادگیری عمیق:
   • TensorFlow: یکی از ابزارهای قدرتمند گوگل برای توسعه مدل های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است. TensorFlow به پژوهشگران و توسعه دهندگان اجازه می دهد تا مدل های پیچیده را طراحی، آموزش و پیاده سازی نمایند.
   • AutoML: سرویس دیگری از گوگل که به کاربران این امکان را می دهد تا مدل های یادگیری ماشین را به صورت اتوماتیک ایجاد و بهینه نمایند، بدون احتیاج به تخصص عمیق در این زمینه.
2. پژوهش های پیشرفته:
   • DeepMind: یکی از شرکت های تابعه گوگل که در زمینه هوش مصنوعی پیشرفته فعالیت می نماید. DeepMind در پروژه های نوآورانه ای مانند AlphaGo و AlphaFold نقش داشته است. AlphaGo اولین برنامه ای بود که توانست یک بازیکن حرفه ای گو بازی را شکست دهد، و AlphaFold پیشرفتی بزرگ در زمینه پیش بینی ساختار پروتئین ها به دست آورد.
3. پردازش زبان طبیعی (NLP):
   • BERT: مدل زبانی که گوگل توسعه داده است و به جستجوگر گوگل یاری می نماید تا معنای عمیق تر و دقیق تری 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 حوزه های مختلفی مانند پزشکی، حمل و نقل، و صنعت نیز کاربرد دارد. مثلاً:

• پزشکی: از هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری ها، تحلیل تصاویر پزشکی و توسعه درمان های تازه استفاده می شود.
• حمل و نقل: گوگل در پروژه های خودران مانند Waymo از هوش مصنوعی برای توسعه خودروهای خودران استفاده می نماید.
• صنعت: هوش مصنوعی در بهینه سازی فرآیندهای فراوری، مدیریت زنجیره تأمین و بهبود کارایی کارخانه ها نقش دارد.

گوگل با توجه به قدرت تحقیق و توسعه، توانسته است از هوش مصنوعی به عنوان ابزاری قدرتمند برای بهبود و نوآوری در زمینه های مختلف استفاده کند و با تمرکز بر اخلاق و مسئولیت پذیری، در پی اطمینان از بهره وری هوش مصنوعی برای تمامی انسان ها است.

پروژه های برجسته و کاربردهای نوآورانه

1. پروژه آلفاگو (AlphaGo):
   • بازی گو: AlphaGo یکی از مشهورترین پروژه های DeepMind است که با استفاده از یادگیری عمیق و تقویت، توانست اولین برنامه هوش مصنوعی باشد که یک بازیکن حرفه ای و قهرمان دنیا در بازی پیچیده شکست دهد. این موفقیت، توانایی های هوش مصنوعی را در یادگیری و تصمیم گیری در محیط های پیچیده نشان داد.
2. پروژه آلفافولد (AlphaFold):
   • پیش بینی ساختار پروتئین ها: AlphaFold یکی دیگر از پروژه های مهم DeepMind است که در پیش بینی ساختار سه بعدی پروتئین ها از توالی آمینواسیدی آنها، موفقیت چشمگیری داشته است. این دستاورد می تواند تأثیرات بزرگی در زمینه های بیولوژی و پزشکی، از جمله درک بهتر بیماری ها و توسعه داروهای تازه، 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 سیستم هایی ایجاد کند که به خودروها اجازه می دهد به صورت اتوماتیک و با دقت بالا در محیط های شهری و جاده ای حرکت نمایند.
4. Google Health:
   • تشخیص بیماری ها: گوگل در حوزه سلامت با استفاده از هوش مصنوعی به توسعه ابزارهایی برای تشخیص زودهنگام بیماری ها و تحلیل تصاویر پزشکی پرداخته است. به عنوان مثال، الگوریتم های هوش مصنوعی گوگل در تشخیص سرطان های پوستی و بیماری های چشمی به وسیله تصاویر پزشکی به دقت بالایی دست یافته اند.
5. Google Photos:
   • مدیریت و جستجوی تصاویر: Google Photos از فناوری های پیشرفته هوش مصنوعی برای سازماندهی، جستجو و مدیریت تصاویر استفاده می نماید. این سرویس با شناسایی چهره ها، مکان ها و اشیاء در تصاویر، به کاربران یاری می نماید تا به راحتی عکس های مورد نظر خود را پیدا نمایند.

چالش ها و ملاحظات اخلاقی

با توجه به پیشرفت های سریع در زمینه هوش مصنوعی، گوگل به چالش ها و ملاحظات اخلاقی نیز توجه ویژه ای دارد. بعضی از این چالش ها عبارتند از:

1. حریم خصوصی و امنیت:
   • حفظ حریم خصوصی کاربران یکی از مسائل مهم در استفاده از داده ها برای آموزش مدل های هوش مصنوعی است. گوگل با استفاده از روش های پیشرفته امنیتی و مدیریت داده ها، کوشش می نماید تا از حریم خصوصی کاربران محافظت کند.
2. عدالت و بی طرفی:
   • تضمین اینکه مدل های هوش مصنوعی بدون تعصب و به صورت منصفانه عمل نمایند، از اهمیت بالایی برخوردار است. گوگل با تمرکز بر تحلیل و اصلاح الگوریتم ها، سعی دارد تا از ایجاد نتایج ناعادلانه و متعصبانه جلوگیری کند.
3. شفافیت و شرح پذیری:
   • افزایش شفافیت و شرح پذیری تصمیمات گرفته شده به وسیله هوش مصنوعی یکی دیگر از اهداف گوگل است. این امر به کاربران اجازه می دهد 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 زمینه های مختلفی امکان پذیر است، از بهره گیری از ابزارها و سرویس های مبتنی بر هوش مصنوعی گرفته تا استفاده از فناوری های پیشرفته برای توسعه و بهبود کسب وکارها. در ادامه، چندین راه چاره برای استفاده از هوش مصنوعی گوگل آورده شده است:

1. استفاده از سرویس های مصرفی

1. Google Assistant:
   • دستیار صوتی: می توانید از Google Assistant برای انجام کارهای روزمره مانند تنظیم یادآورها، ارسال پیغام ها، پخش موسیقی، ارائه اطلاعات آب و هوا و پاسخ به سوالات مختلف بهره ببرید.
   • کنترل خانه هوشمند: Google Assistant قابلیت اتصال به دستگاه های هوشمند خانگی مانند چراغ ها، ترموستات ها و دوربین های امنیتی را دارد و می تواند آنها را به صورت صوتی کنترل کند.
2. Google Photos:
   • مدیریت تصاویر: با استفاده از Google Photos، می توانید تصاویر خود را به راحتی مدیریت، جستجو و سازماندهی کنید. این سرویس با بهره گیری از هوش مصنوعی، قادر به شناسایی چهره ها، اشیاء و مکان ها در تصاویر شما است.
   • ایجاد آلبوم ها و ویدئوها: Google Photos به صورت اتوماتیک آلبوم ها و ویدئوهای کوتاهی از تصاویر شما ایجاد می نماید که می توانید آنها را با دیگران به اشتراک بگذارید.
3. Google Translate:
   • ترجمه متون و مکالمات: از Google Translate می توانید برای ترجمه متون، مکالمات و حتی تصاویر به زبان های مختلف بهره ببرید. این ابزار از مدل های پیشرفته یادگیری عمیق برای ارائه ترجمه های دقیق و روان بهره می برد.

2. استفاده از ابزارهای توسعه دهندگان

1. TensorFlow:
   • پلتفرم یادگیری ماشین: TensorFlow یکی از پرکاربردترین پلتفرم های متن باز برای توسعه مدل های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است. می توانید از این ابزار برای ایجاد و آموزش مدل های هوش مصنوعی برای کاربردهای مختلف بهره ببرید.
   • توسعه اپلیکیشن های AI: با استفاده از TensorFlow و کتابخانه های مرتبط، می توانید اپلیکیشن های مبتنی بر هوش مصنوعی برای تلفن های همراه، وب و دیگر پلتفرم ها توسعه دهید.
2. Google Cloud AI:
   • سرویس های مبتنی بر هوش مصنوعی: Google Cloud AI مجموعه ای از سرویس های مبتنی بر هوش مصنوعی را ارائه می دهد که می توانید آنها را به صورت مستقیم در اپلیکیشن ها و سرویس های خود ادغام کنید. این سرویس ها 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) می شوند.
   • :AutoML سرویس AutoML به شما امکان می دهد تا بدون احتیاج به دانش عمیق در زمینه یادگیری ماشین، مدل های هوش مصنوعی سفارشی خود را ایجاد و آموزش دهید.

3. استفاده در کسب وکارها

1. تحلیل داده ها:
   • Google Analytics: Google Analytics با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، به شما یاری می نماید تا رفتار کاربران در وب سایت و اپلیکیشن های خود را تحلیل نموده و از این داده ها برای بهبود تجربه کاربری و افزایش فروش بهره ببرید.
   • BigQuery : سرویس BigQuery از Google Cloud، یک ابزار قدرتمند برای تحلیل داده های بزرگ است که از مدل های یادگیری ماشین نیز پشتیبانی می نماید.

1. بازاریابی دیجیتال:
   • Google Ads : با استفاده از هوش مصنوعی در Google Ads، می توانید کمپین های تبلیغاتی خود را بهینه سازی کنید و تبلیغات هدفمندتری را به مخاطبان خود ارائه دهید. ابزارهای هوش مصنوعی گوگل به شما یاری می نمایند تا برترین استراتژی های تبلیغاتی را پیدا نموده و نتایج بهتری کسب کنید.

4. آموزش و یادگیری

1. دوره های آموزشی و منابع آنلاین:
   • Google AI : گوگل مجموعه ای از منابع آموزشی و دوره های آنلاین را در زمینه هوش مصنوعی ارائه می دهد که شامل مباحث پایه تا پیشرفته در یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است. می توانید از این منابع برای یادگیری و تقویت مهارت های خود در زمینه هوش مصنوعی بهره ببرید.
2. آموزش ماشین:
   • Colab: Google Colab یک پلتفرم رایگان برای اجرای کدهای پایتون و توسعه مدل های یادگیری ماشین است که به شما امکان می دهد تا بدون احتیاج به سخت افزار پیشرفته، به آموزش و تست مدل های خود بپردازید.

با بهره گیری از این ابزارها و سرویس ها، می توانید از قابلیت های پیشرفته هوش مصنوعی گوگل در زندگی روزمره، توسعه اپلیکیشن ها، بهبود کسب وکارها و یادگیری بهره ببرید و از امکانات بی نظیر این فناوری بهره مند شوید.

نحوه ثبت نام در هوش مصنوعی رایگان گوگل

برای استفاده از سرویس های هوش مصنوعی رایگان گوگل، می توانید از چندین ابزار و پلتفرم مختلف بهره ببرید که هر یک فرآیند ثبت نام و دسترسی مخصوص به خود را دارند. در ادامه، نحوه ثبت نام و دسترسی به بعضی از این ابزارها و سرویس ها شرح 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 ثبت نام 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 نوت بوک تازه:
   • پس از ورود به Colab، روی گزینه New Notebook کلیک کنید تا یک نوت بوک تازه ایجاد کنید.
4. آغاز به کدنویسی:
   • اکنون می توانید کدهای پایتون خود را در نوت بوک بنویسید و اجرا کنید.

• TensorFlow Playground

TensorFlow Playground یک ابزار آنلاین ساده برای تجربه یادگیری ماشین و شبکه های عصبی بدون احتیاج به کدنویسی است.

مراحل استفاده:

1. دسترسی به TensorFlow Playground
   • به آدرس TensorFlow Playground بروید.
2. آغاز به یادگیری:
   • می توانید با پارامترها و تنظیمات مختلف بازی کنید تا عملکرد شبکه های عصبی را مشاهده و درک کنید.

• Google Cloud AI and AutoML

Google Cloud AI مجموعه ای از سرویس های هوش مصنوعی است که بعضی از آنها رایگان هستند.

مراحل ثبت نام و استفاده:

1. 1. ایجاد حساب گوگل: اگر حساب گوگل ندارید، ابتدا یک حساب گوگل ایجاد کنید.
   2. ثبت نام در Google Cloud
      • به آدرس Google Cloud Console بروید.
      • با حساب گوگل خود وارد شوید و مراحل ثبت نام را دنبال کنید.
      • اگر برای اولین بار از Google Cloud استفاده می کنید، می توانید از اعتبار رایگان اولیه گوگل بهره مند شوید.
   3. فعال سازی سرویس های AI
      • پس از ورود به کنسول Google Cloud، به بخش AI and Machine Learning بروید.
      • سرویس های مورد نظر خود مانند AutoML، Vision AI، یا Natural Language API را فعال کنید.
   4. آغاز به استفاده:
      • اکنون می توانید از سرویس های فعال شده برای توسعه و تست مدل های هوش مصنوعی بهره ببرید.

• AI Experiments

Google AI Experiments مجموعه ای از پروژه های تعاملی هوش مصنوعی است که می توانید به صورت رایگان از آنها بهره ببرید.

مراحل استفاده:

1. دسترسی به AI Experiments:
   • به آدرس AI Experiments بروید.
2. انتخاب پروژه:
   • پروژه های مختلفی را مشاهده کنید و پروژه ای که به آن علاقه دارید را انتخاب کنید.
3. آغاز به استفاده:
   • با دستورالعمل های موجود در هر پروژه، می توانید به صورت تعاملی با هوش مصنوعی کار کنید و تجربه ای عملی کسب کنید.

5.آموزش های رایگان Google AI

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

مراحل دسترسی:

1. دسترسی به دوره ها و منابع آموزشی:
   • به آدرس Google AI Education بروید.
2. انتخاب دوره:
   • دوره ها و منابع آموزشی مورد نظر خود را انتخاب نموده و آغاز به یادگیری کنید.

با استفاده از این ابزارها و منابع، می توانید به راحتی و به صورت رایگان از هوش مصنوعی گوگل بهره مند شوید و دانش و مهارت های خود را در این زمینه توسعه دهید.

تفاوت نسخه رایگان و پولی هوش مصنوعی گوگل

استفاده از هوش مصنوعی گوگل در قالب های مختلفی ارائه می شود که بعضی از آنها رایگان و بعضی دیگر پولی هستند. تفاوت های بین نسخه های رایگان و پولی هوش مصنوعی گوگل به مواردی مانند قابلیت ها، محدودیت ها و خدمات پشتیبانی برمی شود. در ادامه، به آنالیز تفاوت های این نسخه ها می پردازیم:

1. Google Colab

نسخه رایگان:

• دسترسی: کاملاً رایگان و احتیاج به هیچ گونه پرداختی ندارد.
• قابلیت ها: امکان اجرای نوت بوک های پایتون، استفاده از GPU، ذخیره سازی و به اشتراک گذاری پروژه ها.
• محدودیت ها: محدودیت در اندازه حافظه، زمان اجرا و استفاده از GPU.

نسخه پولی (Colab Pro):

• دسترسی: احتیاج به اشتراک ماهانه دارد.
• قابلیت ها: دسترسی به GPUهای سریع تر و قدرتمندتر مانند T4 و P100، افزایش اندازه حافظه و مدت زمان اجرا، اولویت بالاتر در صف های اجرایی.
• مزایا: پشتیبانی بهتر، کاهش زمان انتظار برای دسترسی به منابع محاسباتی.

2. Google Cloud AI Platform

نسخه رایگان:

• دسترسی: بعضی از سرویس های اولیه رایگان ارائه می شوند، شامل استفاده محدود از APIهای مختلف و اعتبار رایگان اولیه برای کاربران تازه.
• قابلیت ها: دسترسی به ابزارهای اولیه مانند Vision AI، Natural Language API، و AutoML با محدودیت در تعداد درخواست ها و اندازه استفاده.
• محدودیت ها: محدودیت در تعداد درخواست های API، محدودیت در حجم داده ها و اندازه استفاده ماهانه.

نسخه پولی:

• دسترسی: احتیاج به پرداخت بر اساس اندازه استفاده (Pay-as-you-go).
• قابلیت ها: دسترسی کامل به تمامی سرویس ها بدون محدودیت در تعداد درخواست ها و حجم داده ها، قابلیت استفاده از ابزارهای پیشرفته تر و سفارشی سازی بیشتر.
• مزایا: پشتیبانی تجاری، قراردادهای سطح خدمات (SLA)، امکانات پیشرفته برای مدیریت و مانیتورینگ مدل ها و زیرساخت ها.

3. AutoML

نسخه رایگان:

• دسترسی: بعضی امکانات اولیه به صورت رایگان ارائه می شود.
• قابلیت ها: امکان آزمایش و توسعه مدل های اولیه با محدودیت های تعیین.
• محدودیت ها: محدودیت در تعداد مدل ها، اندازه داده های قابل استفاده و تعداد درخواست ها.

نسخه پولی:

• دسترسی: پرداخت بر اساس اندازه استفاده و احتیاج به اشتراک.
• قابلیت ها: دسترسی به تمامی امکانات پیشرفته، امکان آموزش مدل های با حجم داده های بزرگتر، قابلیت سفارشی سازی بیشتر.
• مزایا: پشتیبانی حرفه ای، امکانات پیشرفته برای تحلیل و بهینه سازی مدل ها.

4. Google Analytics

نسخه رایگان:

• دسترسی: استفاده رایگان از امکانات پایه Google Analytics.
• قابلیت ها: امکان پیگیری و تحلیل رفتار کاربران در وب سایت و اپلیکیشن، گزارش های پایه و ابزارهای اولیه تحلیل.
• محدودیت ها: محدودیت در تعداد هیت ها (Hits) و داده های قابل تحلیل، محدودیت در گزارش های پیشرفته و سفارشی.

نسخه پولی (Google Analytics 360):

• دسترسی: احتیاج به اشتراک سالانه با هزینه بالا.
• قابلیت ها: دسترسی به تمامی امکانات پیشرفته، گزارش های سفارشی، ابزارهای تحلیل پیشرفته، ادغام با دیگر سرویس های Google Marketing Platform.
• مزایا: پشتیبانی تجاری و فنی حرفه ای، حجم بالاتر داده های قابل تحلیل، قراردادهای سطح خدمات (SLA)، امکانات بیشتر برای یکپارچه سازی داده ها و تحلیل های پیشرفته.

تفاوت های کلیدی

1. محدودیت ها و قابلیت ها:
   • نسخه های رایگان معمولاً دارای محدودیت های تعیینی در اندازه استفاده، تعداد درخواست ها، و حجم داده ها هستند.
   • نسخه های پولی امکانات بیشتری از جمله دسترسی به منابع محاسباتی قدرتمندتر، قابلیت های سفارشی سازی بیشتر، و پشتیبانی حرفه ای را ارائه می دهند.
2. پشتیبانی و خدمات:
   • نسخه های رایگان معمولاً پشتیبانی محدودی دارند.
   • نسخه های پولی اغلب شامل پشتیبانی فنی حرفه ای، قراردادهای سطح خدمات (SLA)، و خدمات مشاوره ای هستند.
3. هزینه ها:
   • نسخه های رایگان بدون هزینه ارائه می شوند و مناسب برای کاربران تازه کار یا پروژه های کوچک هستند.
   • نسخه های پولی احتیاج به پرداخت بر اساس اندازه استفاده دارند و برای کسب وکارهای بزرگ تر و پروژه های حرفه ای مناسب هستند.

با توجه به احتیاجها و مقیاس پروژه خود، می توانید از نسخه های رایگان یا پولی سرویس های هوش مصنوعی گوگل بهره مند شوید. اگر احتیاج به امکانات پیشرفته تر و پشتیبانی بهتر دارید، نسخه های پولی گزینه مناسب تری خواهند بود.

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

استفاده از هوش مصنوعی گوگل در دستگاه های مختلف از جمله کامپیوتر و موبایل اندروید و iOS بسیار متنوع و گسترده است. گوگل ابزارها و سرویس های متعددی را برای توسعه دهندگان و کاربران عادی فراهم نموده است که می توانند از آنها برای بهبود تجربه کاربری، افزایش بهره وری و توسعه اپلیکیشن های هوش مصنوعی استفاده نمایند. در ادامه، روش های مختلف استفاده از هوش مصنوعی گوگل در این دستگاه ها شرح داده شده است.

استفاده از هوش مصنوعی گوگل در کامپیوتر

1.Google Colab

• شرحات: 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 نوت بوک تازه ایجاد کنید و آغاز به نوشتن و اجرای کدهای پایتون کنید.

2. TensorFlow

• شرحات: یک کتابخانه متن باز 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 مدل های یادگیری ماشین بهره ببرید.

3. Google Cloud AI Platform

• شرحات: مجموعه ای از سرویس های ابری برای توسعه و پیاده سازی مدل های هوش مصنوعی.
• نحوه استفاده:
  • به Google Cloud Console بروید و وارد حساب کاربری گوگل خود شوید.
  • سرویس های مورد نظر خود مانند AutoML، Vision AI، یا Natural Language API را فعال کنید.
  • از مستندات Google Cloud برای آغاز به کار و استفاده از این سرویس ها بهره ببرید.

استفاده از هوش مصنوعی گوگل در موبایل اندروید و iOS

1.Google Assistant

• شرحات: دستیار صوتی هوشمند که می تواند به شما در انجام کارهای مختلف یاری کند.
• نحوه استفاده:
  • اندروید: Google Assistant به طور پیش فرض روی بسیاری از دستگاه های اندرویدی نصب است. می توانید 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

• شرحات: اپلیکیشنی برای مدیریت، سازماندهی و جستجوی تصاویر با استفاده از هوش مصنوعی.
• نحوه استفاده:
  • اندروید: اپلیکیشن Google Photos به طور پیش فرض روی بسیاری از دستگاه های اندرویدی نصب است. اگر نصب نیست، می توانید آن را از Google Play Store دانلود کنید.
  • iOS: اپلیکیشن Google Photos را از App Store دانلود و نصب کنید.

3. Google Lens

• شرحات: اپلیکیشنی برای شناسایی اشیاء، ترجمه متون و انجام جستجوهای مبتنی بر تصویر.
• نحوه استفاده:
  • اندروید: Google Lens معمولاً به صورت پیش فرض در اپلیکیشن Google Photos و Google Assistant وجود دارد. بعلاوه می توانید آن را از Google Play Store دانلود کنید.
  • iOS: Google Lens درون اپلیکیشن Google و Google Photos موجود است. می توانید این اپلیکیشن ها را از App Store دانلود کنید.

4. Google Translate

• شرحات: اپلیکیشنی برای ترجمه متون، گفتار و تصاویر به زبان های 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 کتابخانه های هوش مصنوعی در اپلیکیشن های موبایل

1. TensorFlow Lite

• شرحات: نسخه ای سبک از TensorFlow برای اجرای مدل های یادگیری ماشین روی دستگاه های موبایل و تعبیه شده.
• 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

• شرحات: یک پلتفرم برای اضافه کردن قابلیت های هوش مصنوعی به اپلیکیشن های موبایل.
• نحوه استفاده:
  • اندروید و iOS از مستندات و نمونه کدهای موجود در وبسایت ML Kit برای اضافه کردن ویژگی های هوش مصنوعی مانند تشخیص چهره، تشخیص متن، و ترجمه به اپلیکیشن های خود بهره ببرید.

ساخت عکس با هوش مصنوعی گوگل

گوگل ابزارها و سرویس های متعددی برای ساخت و ویرایش عکس با استفاده از هوش مصنوعی ارائه می دهد. 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 می تواند تصاویر شما را بهبود بخشد، فیلترهای اتوماتیک اعمال کند و حتی آلبوم های خاصی ایجاد کند. برای استفاده از این ویژگی ها:

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.
   • می توانید از قابلیت های هوش مصنوعی مانند Auto برای بهبود تصویر به صورت اتوماتیک بهره ببرید.

Google Lens

Google Lens می تواند به شما یاری کند تا با استفاده از تصاویر، اطلاعات بیشتری کسب کنید، متن ها را تشخیص داده و ترجمه کنید و حتی اشیاء را شناسایی کنید.

1. دانلود و نصب Google Lens:
   • اندروید: معمولاً به صورت پیش فرض 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 پروژه های مجذوب کننده گوگل است که با استفاده از شبکه های عصبی تصاویری بسیار هنری و فراواقعی ایجاد می نماید.

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 مدل های موجود برای اعمال فیلترهای DeepDream بر روی تصویر خود بهره ببرید.
   • تنظیمات را اعمال نموده و منتظر بمانید تا تصویر نهایی فراوری شود.

3.استفاده از AutoML Vision

AutoML Vision یک سرویس پیشرفته از Google Cloud است که به شما امکان می دهد مدل های تشخیص تصویر سفارشی خود را بدون احتیاج 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. فعال سازی AutoML Vision:
   • از بخش AI and Machine Learning سرویس AutoML Vision را فعال کنید.
   • پروژه تازهی ایجاد کنید و تصاویر مورد نظر خود را برای آموزش مدل آپلود کنید.
3. استفاده از مدل های آموزش دیده:
   • پس از آموزش مدل، می توانید از آن برای شناسایی و طبقه بندی تصاویر تازه بهره ببرید.
   • این مدل ها می توانند در اپلیکیشن های موبایل و وب مورد استفاده قرار گیرند.

4.استفاده از ابزارهای متن باز

TensorFlow و TensorFlow Lite

TensorFlow یکی از پرکاربردترین کتابخانه های متن باز برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است که به وسیله گوگل پیشرفته است.

سوالات متداول هوش مصنوعی گوگل

• هوش مصنوعی گوگل چیست و چه کاربردهایی دارد؟

پاسخ:

هوش مصنوعی گوگل شامل مجموعه ای از ابزارها، سرویس ها و فناوری ها است که برای پردازش داده ها، یادگیری از الگوها، و ارائه قابلیت های هوش مصنوعی به کار می رود. این فناوری ها شامل مدل های یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی، تشخیص تصویر، و تحلیل داده ها هستند. کاربردهای آن شامل جستجوی اطلاعات، تحلیل تصاویر، پردازش گفتار، و بهبود تجربه کاربری در اپلیکیشن ها و سرویس ها است.

• چگونه می توانم از Google Assistant استفاده کنم؟

پاسخ:

Google Assistant یک دستیار صوتی هوشمند است که می تواند به شما در انجام وظایف مختلف یاری 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 می توانید از آن برای تنظیم یادآورها، ارسال پیغام ها، و جستجو در وب بهره ببرید.

• چه تفاوتی بین نسخه رایگان و پولی Google Colab وجود دارد؟

پاسخ:

نسخه رایگان Google Colab به شما امکان می دهد نوت بوک های پایتون را با استفاده از منابع محاسباتی محدودی اجرا کنید و از GPU های معمولی بهره ببرید. در حالی که نسخه پولی (Colab Pro) دسترسی به GPU های سریع تر، اندازه حافظه بیشتر و مدت زمان اجرای طولانی تری را فراهم می نماید و از پشتیبانی بهتر و اولویت بالاتر در صف های اجرایی بهره مند می شوید.

• چگونه می توانم از Google Cloud AI برای پروژه های 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 تازه ایجاد کنید.
3. سرویس های هوش مصنوعی مورد نظر خود (مانند Vision AI، Natural Language API، و AutoML) را فعال کنید.
4. از مستندات و نمونه های کد موجود برای ادغام این سرویس ها در پروژه های خود بهره ببرید.

5.آیا می توانم از DeepDream برای فراوری تصاویر هنری استفاده کنم؟

پاسخ:

بله، DeepDream یکی از پروژه های گوگل است که می تواند 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 فراوری شود.

6.چگونه می توانم از TensorFlow Lite برای اپلیکیشن های موبایل استفاده کنم؟

پاسخ:

TensorFlow Lite نسخه ای سبک از TensorFlow برای استفاده در دستگاه های موبایل و تعبیه شده است. برای استفاده از آن:

1. TensorFlow Lite را در پروژه موبایل خود اضافه کنید.
   • اندروید: از مستندات TensorFlow Lite برای اندروید بهره ببرید.
   • iOS : از مستندات TensorFlow Lite برای iOS بهره ببرید.
2. مدل های یادگیری ماشین را آموزش داده و به فرمت TensorFlow Lite تبدیل کنید.
3. مدل ها را در اپلیکیشن موبایل خود ادغام کنید و از آن ها برای پردازش داده ها و پیش بینی بهره ببرید.

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

پاسخ:

بله، Google Photos ابزارهایی برای ویرایش و بهبود تصاویر فراهم می نماید. برای استفاده از این قابلیت ها:

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 اتوماتیک و دستی برای بهبود تصویر بهره ببرید.

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

پاسخ:

• Google Lens : این ابزار برای شناسایی و تحلیل محتویات تصاویر به کار می رود. می توانید با استفاده از آن متن ها 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 اشتراک گذاری تصاویر و ویدئوها طراحی شده است و قابلیت های هوش مصنوعی مانند بهبود اتوماتیک تصاویر، شناسایی چهره ها و ایجاد آلبوم های هوشمند را ارائه می دهد.

9.چگونه می توانم از ML Kit برای افزودن قابلیت های هوش مصنوعی به اپلیکیشن های موبایل استفاده کنم؟

پاسخ:

ML Kit ابزار گوگل برای افزودن قابلیت های هوش مصنوعی به اپلیکیشن های موبایل است. برای استفاده از آن:

1. به مستندات ML Kit مراجعه کنید.
2. SDK مورد احتیاج را برای اندروید یا iOS اضافه کنید.
3. ویژگی های مورد نظر مانند تشخیص چهره، ترجمه متن، و شناسایی اشیاء را پیاده سازی کنید.

10.آیا می توانم با استفاده از Google Cloud AutoML مدل های سفارشی هوش مصنوعی ایجاد کنم؟

پاسخ:

بله، Google Cloud AutoML به شما امکان می دهد مدل های سفارشی هوش مصنوعی برای احتیاجهای 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. داده های خود را آپلود کنید و مدل های سفارشی خود را با استفاده از رابط کاربری AutoML آموزش دهید و تست کنید.