ابزارهای هوش مصنوعی (قابل استفاده برای عموم) :
یکی از متداول ترین دوره های برگزار شده توسط آکادمی پدرام، به صورت حضوری و آنلاین، دوره آموزش ابزارهای هوش مصنوعی است که با تدریس اساتید برجسته هوش مصنوعی و شخص استاد مهندس پدرام خدابنده، برگزار می شود. به طور معمول جلسات آموزشی این مبحث، به سرفصل های زیر اشاره دارد:
- جلسه اول: پرامپت نویسی
- جلسه دوم: آشنایی با (Gemini)
- جلسه سوم: ترجمه با هوش مصنوعی
- جلسه چهارم: تولید مقاله با (Gemini)
- جلسه پنجم: آموزش (Chat GPT)
- جلسه ششم: ابزارهای هوش مصنوعی
- جلسه هفتم: موشن گرافیک
- جلسه هشتم: ساخت دیاگرام
- جلسه نهم: گوگل درایو
- جلسه دهم: ابزارهای هوش مصنوعی مولد تصویر
- جلسه: یازدهم: فایر فلای
- جلسه دوازدهم: تولید عکس با با فایر فلای
- جلسه سیزدهم: فایر فلای فتوشاپ با هوش مصنوعی
- جلسه چهاردهم: تبدیل متن به تصویر
- جلسه پانزدهم: مایکروسافت دیزاینر
- جلسه شانزدهم: لئوناردو
- جلسه هفدهم: پیکسورز
- جلسه هجدهم: ساخت ایمیل
- جلسه نوزدهم: (Promeai)
- جلسه بیستم: ساخت تصاویر با چهره دلخواه
- جلسه بیست و یکم: زیر نویس کردن ویدئو
- جلسه بیست و دوم: بالا بردن کیفیت عکس
- جلسه بیست و سوم: سایت(Vmake)
- جلسه بیست و چهارم: سایت( Krea.ai)
- جلسه بیست و پنجم: دستیار پرامت نویسی برای تصاویر
- جلسه بیست و ششم: سناریو نویسی
- جلسه بیست و هفتم: کسب و کار بدون سرمایه
- جلسه بیست و هشتم: خدمات مربوط به تولید محتوا
- جلسه بیست و نهم: تولید کتاب
- جلسه سی ام: ایده و مهارت های کسب و کار
- جلسه سی و یکم: پرامپت نویسی(تکمیلی)
- جلسه سی و دوم: پرامپت تولید فیلم
- جلسه سی و سوم: Midjourney
- جلسه سی و چهارم: شغل هایی که هوش مصنوعی ایجاد می کند
این دوره ها را می توان در یک بوت کمپ ۲ الی ۳ روزه به صورت خیلی فشرده نیز تدریس کرد .
امّا در دوره ی متوسط : تخصصی برنامه نویسی بر هوش مصنوعی تدریس داده می شود .
دوره پیشرفته هم آموزش تخصصی متناسب با تخصص و حرفه هست که ابزارهای خودش آموزش داده می شود .
ابزارهای نمایش دیتا :
- Tableau AI (بصری‌سازی داده‌ها)
- Google Analytics AI (تحلیل وب‌سایت)
- Excel با افزونه های هوش مصنوعی(مدیریت داده ها)
ابزار های تجارت الکترونیک :
- Shopify AI (تجارت الکترونیک)
- HubSpot AI (مدیریت ارتباط با مشتریان).
- ChatGPT برای پشتیبانی مشتری (اتوماسیون)
نمونه کاربردهای هوش مصنوعی در سلامت :
- ردیابی تناسب اندام و برنامه‌ریزی تمرینات ورزشی
- پشتیبانی سلامت روان و مدیریت استرس.
- مشاوره تغذیه و برنامه‌ریزی وعده‌های غذایی.
نمونه ابزارهای هوش مصنوعی در سلامت :
- MyFitnessPal AI (تناسب اندام و تغذیه)
- Woebot (چت‌بات سلامت روان)
- Fitbit AI (ردیابی سلامت)
در دوره پیشرفته ما به دنبال این هستیم که ابزارهای متناسب با رشته، تخصص و حرفه افراد را بررسی کنیم، یاد بگیریم و سپس به دنبال تکمیل ایده ها و تیم سازی و ایجاد ابزارهای جدید در این زمینه ها بپردازیم .
همه دوره ها بین ۳۰ تا ۴۰ جلسه ۱٫۵ ساعته زمان نیاز دارند ولی فقط دوره مقدماتی را می شود به صورت بوت کمپ نیز برگزار کرد .
ابزارهای هوش مصنوعی دیتا چیست؟
ابزارهای هوش مصنوعی دیتا (Data AI tools) به مجموعه‌ای از نرم‌افزارها و تکنیک‌هایی گفته می شود که برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، پردازش اطلاعات و استخراج الگوها و بینش‌ها از داده‌ها استفاده می‌شوند. در زیر به برخی از مهم‌ترین ابزارها و فناوری‌های مرتبط با هوش مصنوعی دیتا اشاره می‌کنم:
- پلتفرم‌های تحلیلی:
- Tableau: برای تجسم داده‌ها و گزارش‌گیری.
- Power BI: ابزار تحلیل داده از مایکروسافت.
- زبان‌ها و کتابخانه‌ها:
- Python: با کتابخانه‌هایی مثل Pandas و NumPy.
- R: برای تحلیل‌های آماری و داده‌کاوی.
- TensorFlow و PyTorch: برای یادگیری عمیق.
- ابزارهای یادگیری ماشین:
- Scikit-learn: کتابخانه‌ای برای یادگیری ماشین در پایتون.
- Keras: کتابخانه‌ای برای ساخت مدل‌های یادگیری عمیق.
- پلتفرم‌های ابری:
- Google Cloud AI: ابزارهای مختلف برای پردازش و تحلیل داده.
- AWS AI Services: مجموعه‌ای از خدمات هوش مصنوعی از آمازون.
- ابزارهای مدیریت داده:
- Apache Hadoop: برای پردازش داده‌های بزرگ.
- Apache Spark: برای تجزیه و تحلیل سریع و مقیاس‌پذیر داده‌ها.
- نرم‌افزارهای خودکارسازی:
- RapidMiner: برای خودکار کردن فرآیند تحلیل داده.
- KNIME: پلتفرمی برای تحلیل داده به روش بصری.
ابزار های تجارت الکترونیک :
ابزارهای تجارت الکترونیک به نرم‌افزارها و پلتفرم‌های مختلفی اشاره دارند که به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا محصولات و خدمات خود را آنلاین به فروش برسانند. در ادامه برخی از مهم‌ترین ابزارها و پلتفرم‌های تجارت الکترونیک را معرفی می‌کنم:
۱٫ پلتفرم‌های فروشگاهی
- Shopify: یک پلتفرم راه‌اندازی فروشگاه آنلاین که قابلیت سفارشی سازی و ابزارهای مارکتینگ را فراهم می‌کند.
- WooCommerce: یک افزونه برای سیستم مدیریت محتوای وردپرس که امکان ایجاد فروشگاه آنلاین را فراهم می‌کند.
- Magento: یک پلتفرم متن باز برای تجارت الکترونیک که قابلیت‌های پیشرفته‌ای ارائه می‌دهد.
۲٫ ابزارهای پرداخت آنلاین
- PayPal: برای پرداخت‌های آنلاین و تراکنش‌های مالی.
- Stripe: یکی از بهترین راه‌حل‌ها برای پذیرش پرداخت‌های آنلاین و مدیریت تراکنش‌ها.
- Square: برای پرداخت‌های غیرحضوری و حضور در محل.
۳٫ ابزارهای مدیریت ارتباط با مشتری (CRM)
- HubSpot: یک پلتفرم CRM با امکانات مارکتینگ و فروش.
- Salesforce: ابزار قدرتمند CRM برای مدیریت تعاملات با مشتریان و فروش.
۴٫ ابزارهای بازاریابی دیجیتال
- Mailchimp: برای ایمیل مارکتینگ و اتوماسیون پیام‌ها.
- Google Ads: برای تبلیغات آنلاین و بازاریابی سئو.
- Hootsuite: برای مدیریت شبکه‌های اجتماعی و برنامه‌ریزی محتوا.
۵٫ تحلیل داده و بهینه‌سازی
- Google Analytics: برای تحلیل رفتار کاربران و تجزیه و تحلیل فروش.
- Hotjar: برای تحلیل تعاملات کاربر با وب‌سایت.
۶٫ ابزارهای حمل و نقل و تحویل
- ShipStation: مدیریت حمل و نقل و ارسال کالا.
- Easyship: کمک به کسب‌وکارها برای محاسبه هزینه‌های حمل و نقل و انتخاب بهترین گزینه.
این ابزارها به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا فرایند فروش خود را بهینه‌سازی کنند و تجربه‌ای راحتتر برای مشتریان ایجاد کنند.
کاربردهای هوش مصنوعی در سلامت :
هوش مصنوعی (AI) در حوزه سلامت کاربردهای متنوع و گسترده‌ای دارد که به بهبود تشخیص، درمان، و مدیریت بیماری‌ها کمک می‌کند. در زیر به برخی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در سلامت اشاره می‌کنم:
۱٫ تشخیص بیماری‌ها
- تصویربرداری پزشکی: AI در تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی مانند MRI، CT Scan و X-ray برای شناسایی زودهنگام بیماری‌ها مانند سرطان و مشکلات قلبی استفاده می‌شود.
- تشخیص بیماری‌های پوستی: ابزارهای مبتنی بر AI می‌توانند تصاویر پوست را تحلیل کرده و بیماری‌های پوستی مانند ملانوما را تشخیص دهند.
۲٫ مدل‌سازی و پیش‌بینی بیماری
- پیش‌بینی بیماری‌ها: با استفاده از داده‌های کلینیکی و تاریخی، مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند پیش‌بینی کنند که یک بیمار احتمال بیشتری برای ابتلا به چه بیماری‌هایی دارد.
- مدل‌سازی روندهای اپیدمیولوژیک: AI می‌تواند در تجزیه و تحلیل داده‌های اپیدمیک و پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها کمک کند.
۳٫ بهبود درمان
- پزشکی شخصی‌سازی شده: AI می‌تواند داده‌های ژنتیکی و پزشکی را تجزیه و تحلیل کرده و روش‌های درمان مناسب‌تر را برای هر بیمار پیشنهاد دهد.
- سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی: این سیستم‌ها با استفاده از داده‌های بالینی و الگوریتم‌های هوش مصنوعی، به پزشکان در انتخاب بهترین روش‌های درمانی مشاوره می‌دهند.
۴٫ مدیریت و بهینه‌سازی منابع بهداشتی
- بهینه‌سازی فرآیندها: AI می‌تواند در بهینه‌سازی فرآیندهای بیمارستانی و مدیریت خدمات بهداشتی کمک کند، مثلاً در تعیین زمان مناسب برای عمل جراحی یا تخصیص منابع.
- پیش‌بینی نیازهای بیمارستانی: ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند پیش‌بینی کنند که چه مقدار دارو و تجهیزات پزشکی در آینده مورد نیاز خواهد بود.
۵٫ توسعه دارو
- کشف داروهای جدید: با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، AI می‌تواند در شناسایی ترکیبات مؤثر برای توسعه داروهای جدید سرعت بیشتری ببخشد.
- مدل‌سازی تعاملات دارویی: AI در شبیه‌سازی تأثیرات داروهای مختلف و تحلیل تعاملات آن‌ها استفاده می‌شود.
۶٫ مدیریت داده‌های بهداشتی
- تحلیل داده‌های بزرگ: AI می‌تواند در پردازش و تحلیل داده‌های بزرگ بهداشتی، شامل رکوردهای الکترونیکی بیمار (EHR)، به بهبود کیفیت مراقبت و تصمیم‌گیری‌ها کمک کند.
- تشخیص ناهنجاری‌های آماری: شناسایی الگوهای نادر یا غیرمعمول در داده‌های بیماران برای بهبود مدیریت بیماری‌ها.
۷٫ پزشکی از راه دور
- پلتفرم‌های تشخیص آنلاین: AI می‌تواند در توسعه پلتفرم‌هایی برای مشاوره پزشک از راه دور و تشخیص از راه دور کمک کند، به ویژه در مناطق دورافتاده.
- گفتگوهای هوش مصنوعی: چت‌بات‌ها و دستیاران هوش مصنوعی می‌توانند برای پاسخ‌دهی به سؤالات بیماران و ارائه اطلاعات اولیه درباره علائم و بیماری‌ها استفاده شوند.
نتیجه‌گیری
استفاده از هوش مصنوعی در حوزه سلامت به بهبود کیفیت و کارایی خدمات بهداشتی و درمانی کمک می‌کند و می‌تواند به بهینه‌سازی فرآیندها و افزایش دقت تشخیص و درمان منجر شود.
ابزارهای هوش مصنوعی در سلامت :
ابزارهای هوش مصنوعی در حوزه سلامت به تکنولوژی‌ها و نرم‌افزارهایی اشاره دارند که به کمک هوش مصنوعی، به افزایش دقت، سرعت و کارایی در تشخیص، درمان و مدیریت بیماری‌ها کمک می‌کنند. در ادامه به برخی از مهم‌ترین ابزارها و فناوری‌های AI که در سلامت کاربرد دارند، اشاره می‌کنم:
۱٫ نرم‌افزارهای تحلیل تصاویر پزشکی
- IBM Watson Health: این ابزار از تکنیک‌های یادگیری ماشین برای تحلیل تصاویر پزشکی و ارائه توصیه‌های درمانی استفاده می‌کند.
- Google DeepMind Health: این برنامه برای تشخیص بیماری‌های چشمی و سرطان پستان از تصاویر پزشکی استفاده می‌شود.
۲٫ پلتفرم‌های تحلیل داده‌های بهداشتی
- Health Catalyst: این پلتفرم با استفاده از یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های بزرگ به بیمارستان‌ها و مراکز بهداشتی در بهبود مراقبت و مدیریت عملیات کمک می‌کند.
- Cerner: یک سیستم اطلاعات بهداشتی که ابزارهای یادگیری ماشین را برای بهبود کیفیت مراقبت و مدیریت منابع به کار می‌گیرد.
۳٫ سیستم‌های پشتیبانی از تصمیم‌گیری بالینی
- Aidoc: یک سیستم هوش مصنوعی که به پزشکان در تحلیل تصاویر پزشکی و شناسایی مشکلات فوری کمک می‌کند.
- Zebra Medical Vision: نرم‌افزاری برای تحلیل تصاویر پزشکی که به شناسایی بیماری‌های مختلف و ارزیابی وضعیت سلامت کمک می‌کند.
۴٫ چت‌بات‌ها و دستیاران هوش مصنوعی
- Ada Health: یک اپلیکیشن مشاوره پزشکی مبتنی بر چت‌بات که به کاربران کمک می‌کند علائم خود را تحلیل و تشخیص‌های اولیه دریافت کنند.
- HealthTap: یک پلتفرم آنلاین با چت‌بات‌های هوش مصنوعی که به پرسش‌های پزشکی پاسخ می‌دهد و مشاوره آنلاین ارائه می‌کند.
۵٫ ابزارهای تحلیل داده‌های ژنتیکی
- ۲۳andMe: استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های ژنتیکی و ارائه توصیه‌های بالینی.
- GRAIL: یک شرکت فناوری‌هایی برای شناسایی زودهنگام سرطان از طریق آنالیز داده‌های ژنتیکی و بیولوژیکی.
۶٫ ابزارهای پزشکی شخصی‌سازی شده
- Dascena: این ابزار از یادگیری ماشین برای پیش‌بینی علائم و نیازهای بیماران در واحدهای مراقبت ویژه (ICU) استفاده می‌کند.
- Tempus: این فناوری از داده‌های ژنتیکی و بالینی برای شخصی‌سازی درمان‌های سرطان کمک می‌کند.
۷٫ پلتفرم‌های تجزیه و تحلیل روندهای اپیدمیولوژیک
- BlueDot: یک پلتفرم هوش مصنوعی که از داده‌های بهداشتی و اطلاعات سفر برای شناسایی زودهنگام شیوع بیماری‌ها استفاده می‌کند.
- HealthMap: از تکنولوژی‌های AI برای تجزیه و تحلیل داده‌های اپیدمی و پیش‌بینی رویدادهای بهداشتی استفاده می‌کند.
نتیجه‌گیری
ابزارهای هوش مصنوعی در سلامت به بهبود تشخیص، درمان و مدیریت بیماری‌ها کمک می‌کنند و می‌توانند به طور قابل توجهی کیفیت Care را افزایش دهند. این فناوری‌ها علاوه بر شناسایی دقیق‌تر بیماری‌ها، به بهینه‌سازی فرآیندها و منابع بهداشتی نیز کمک می‌کنند.
