نوشتن ‌ییشینه تحقیق و اعتبار سنجی منابع با هوش مصنوعی #مقاله #هوش_مصنوعی @science_ai

بحث و نتیجه گیری در ‌مقاله و پایان نامه #مقاله #هوش_مصنوعی @science_ai

#مقاله #هوش_مصنوعی @science_ai

تحقیق و پایان نامه #مقاله #هوش_مصنوعی @science_ai

آدرسش اینجاست❌👇🏻 Jenni.ai 👌🏻 این هوش مصنوعی هم برات مقاله می نویسه ، هم رفرنس میده #مقاله #رفرنس @science_ai

غول #هوش_مصنوعی برای تدوین مقالات علمی. ✅معلمین عزیز و دانشجویان این پست را جدی بگیرند. #مقاله @science_ai

♦️آموزش این سایت رو در مطالب بالا نیز ذکر کردیم . این کلیپ کامل تره 1⃣ اگه نیاز به محتوا و تیتربندی برای مقاله ات داری 2⃣ اگر میخای پاورپوینت و در مورد تحقیقت درست کنی و وقت زیادی هم نداری 3⃣ اگه بازم محتوا برای پایان نامه ات میخای داخل سایت jenni بشو و با استفاده از این آموزش مقاله با هدینگ ایجاد کن #آموزشی #مقاله #مقاله_نویسی #هوش_مصنوعی @science_ai

🔴 ابزارهای رایگان #هوش_مصنوعی برای پژوهشگران ✅ typeset.io پاسخ به سوال بر اساس مقالات ساخت #جدول اطلاعات از فایل مقاله دستیار مطالعه #مقاله بازنویسی متن ✅ researchrabbit.ai دسته بندی مقالات پیدا کردن و اتصال مقالات مشابه ✅ glasp.co یادداشت برداری از مقالات ✅ bing.com #جستجو با هوش مصنوعی سوال و جواب از فایل و سایت دستیار مطالعه مقاله درک و توضیح تصویر ✅ bard.google.com جستجو با هوش مصنوعی درک و توضیح #تصویر ✅ semanticscholar.org جستجوی مقاله پیدا کردن مقالات مشابه ✅ consensus.app پاسخ به سوال براساس مقاله ✅ elicit.com پاسخ به سوال بر اساس فایل مقاله استخراج لیست مفاهیم برای مقاله استخراج #اطلاعات از مقالات ✅ scite.ai استناد جملات به مقالات ✅ connectedpapers.com پیدا کردن مقالات مشابه ✅ scholarcy.com خلاصه سازی مقاله ✅ paperpal.com کمک به نوشتار مقاله #ابزار @science_ai

‏پیدا کردن موضوع پایان نامه! سایت Student ai مخصوص دانشجوهای که میخوان روی پایان نامه خودشون کار کنن اما نمیدونن باید از کجا شروع کنن و چه موضوعی رو برای پایان نامه انتخاب کنند! وارد سایت بشید ثبت نام کنید گزینه Project topic generator انتخاب کنید. AI Tools For Students | Student AI.app https://studentai.app/ نیاز به فیلتر شکن دارد. #پایان نامه #مقاله #رساله @science_ai

سوال اول: هوش مصنوعی چطور کار می‌کند؟ ⭕️آن دسته از اعضای تیم که مسئول ساخت سیستم هوش مصنوعی نیستند نیازی نیست بدانند که این فناوری چطور اطلاعاتش را پردازش می‌کند فقط کافیست بتوانند تفاوت بین« یادگیری» خودشان و «یادگیری » ماشین را بدانند. ⭕️برای مثال کسی که سعی دارد یک میلیون داده را تحلیل کند باید بتواند طوری آن را ساده سازی کند که برایش قابل درک شود. مثلاً میانگین داده‌ها را پیدا کند یا نموداری برای آنها بسازد. ⭕️در مقابل وقتی الگوریتم یادگیری ماشین داده‌هایی را تحلیل می‌کند می‌تواند هنگام انجام محاسباتش از تمام نقاط داده به صورت جداگانه استفاده کند. سیستم هوش مصنوعی آموزش دیده تا الگوها را با استفاده از مجموعه ورودی‌ها و خروجی‌های داده‌های موجود شناسایی و تصمیماتش را بر اساس آن اتخاذ کند. برای اینکه ماشین بتواند پاسخ‌های مفیدی ارائه دهد داده اهمیت زیادی دارد. ⭕️به همین خاطر مدیر شرکت باید اطمینان حاصل کند که اعضای تیمش دانش مقدماتی در مورد علم داده داشته باشند. ✅درک داده که سوختی برای هوش مصنوعی به حساب می‌آید باعث می‌شود افراد بدانند هوش مصنوعی در انجام چه کارهایی مهارت دارد. #مقاله: سه سوال درباره هوش مصنوعی کارمندان غیر فنی، باید بتوانند پاسخ دهند. امامارتینو تراسول #کتاب آخرین تفکرات HBR در مورد آینده‌ی کسب و کار نویسنده: توماس اچ داونپورت 🌐https://eitaa.com/science_ai

چطور اولین پروژه هوش مصنوعی خود را انتخاب کنید؟ اولین قدم برای ایجاد استراتژی هوش مصنوعی این است که یک یا دو پروژه آزمایشی هوش مصنوعی در داخل سازمان اجرا کنید. این پروژه‌ها باعث پیشرفت شرکت می‌شوند و به شما یاد می‌دهند که برای ساخت یک محصول هوش مصنوعی به چه دانش اولیه‌ای احتیاج دارید. وقتی می‌خواهید پروژه هوش مصنوعی تان را آغاز نمایید این سوالات را از خودتان بپرسید: ✅آیا این پروژه به سرعت شما را به موفقیت می‌رساند؟ ✅آیا پروژه بیش از حد کوچک یا بیش از حد بزرگ است؟ ✅آیا برای تسریع انجام پروژه از شرکای خارجی کمک می‌گیرید؟ ✅آیا پروژه‌ای که انتخاب کرده‌اید باعث خلق ارزش می‌شود؟ قبل از اینکه پروژه آزمایشی هوش مصنوعی را آغاز کنید رهبران باید خیلی شفاف نتیجه دلخواه و زمان دستیابی به آن را مشخص کنند، بودجه منطقی به تیم اختصاص دهند و رهبری را سر کار بیاورند که بتواند بین هوش مصنوعی و حوزه تخصصی شرکت پلی ایجاد کند. این فرد باید بتواند تیم کوچکی تشکیل دهد و به ارزیابی فنی و تعیین ارزش پروژه برای سازمان بپردازد. وقتی پروژه آزمایشی به نقطه عطف کلیدی خود می‌رسد به ویژه هنگامی که نتیجه مثبتی به ارمغان می‌آورد تیم هوش مصنوعی باید این موفقیت را با سایر افراد شرکت به اشتراک بگذارد. #مقاله چطور اولین پروژه هوش مصنوعی خود را انتخاب کنید؟ اندرو ان جی #کتاب هوش مصنوعی نویسنده: توماس اچ داونپورت آخرین تفکرات HBR در مورد آینده‌ی کسب و کار @AIPrompt 🆔 @AiGovernance

ین #مقاله یک چارچوب #یادگیری_عمیق برای تشخیص سرطان ریه با استفاده از یک مدل از پیش آموزش دیده MobileNetV2 پیشنهاد می‌کند که با وزن‌های ImageNet-1K اولیه‌سازی شده و با یک لایه کاملاً متصل جدید و فعال‌سازی softmax اصلاح شده است. این مدل به دقت 99.6 درصد در مجموعه داده های تصویر سی تی اسکن سرطان ریه سه کلاسه دست می یابد که نشان دهنده بهبود قابل توجهی در استخراج ویژگی نسبت به روش های سنتی است. هدف این رویکرد مبتنی بر #هوش_مصنوعی افزایش کارایی تشخیصی و کاهش حجم کاری پزشک است. ▪️ A CT Image Classification Network Framework for Lung Tumors Based on Pre-trained MobileNetV2 Model and Transfer learning, And Its Application and Market Analysis in the Medical field 🌐https://eitaa.com/science_ai