تبدیل متن به عکس با هوش مصنوعی میدجرنی

آیا تا به حال آرزو کرده‌اید که کاش می‌توانستید مستقیما از روی تخیل خود تصویری را ایجاد کنید؟ اکنون، به لطف مولد تصویری‌هایی مانند Midjourney، می‌توانید در عرض چند دقیقه این کار را انجام دهید. فرقی نمی‌کند که مهارت‌های هنری ندارید یا حتی یک قلم مو در زندگی خود به دست نگرفته‌اید. هوش مصنوعی می‌تواند تمام کارهای سنگین را انجام دهد. تنها چیزی که نیاز دارید، کمی متن است که تصویری که در ذهن دارید را توصیف کند. اما هوش مصنوعی میدجرنی، چگونه ناگهان ظاهر شد و چگونه کار می‌کند؟

تعریف کلی از هوش مصنوعی میدجرنی

Midjourney نمونه‌ای از هوش مصنوعی مولد است که می‌تواند اعلان‌های زبان طبیعی را به تصاویر تبدیل کند. این تنها یکی از تولیدکنندگان تصویر مبتنی بر یادگیری ماشین است. با این حال به عنوان یکی از بزرگ‌ترین نام‌های هوش مصنوعی، در کنار DALL-E و Stable Diffusion شناخته شده است. با استفاده از هوش مصنوعی میدجرنی، می‌توانید تصاویر با کیفیت بالا را از اعلان‌های ساده مبتنی بر متن ایجاد کنید. و برای استفاده از آن به هیچ سخت‌افزار یا نرم‌افزار خاصی نیاز ندارید زیرا کاملا از طریق برنامه چت Discord کار می‌کند. با این حال مانع برای استفاده از Midjourney بسیار کم است و هر کسی می‌تواند با آن در عرض چند دقیقه تصاویر واقعی تولید کند.

تصاویر هوش مصنوعی میدجرنی چقدر به عکس‌های واقعی شباهت دارد؟

در برخی موارد، تصاویر Midjourney حتی کارشناسان عکاسی و سایر حوزه‌ها را فریب داده‌اند. به همین ترتیب، ممکن است تصاویر بسیار قانع‌کننده‌ای که توسط هوش مصنوعی تولید شده‌اند را در رسانه‌های اجتماعی دیده باشید. نمونه‌هایی از آن شامل تصاویر پاپ فرانسیس که با ژاکت پف دار پوشیده شده است و حتی تصویری از ترامپ که ظاهرا چند روز قبل از وقوع واقعی دستگیر شده است. همچنین، برخی از نمونه‌های خلاقانه از جنگ ستارگان به سبک وس اندرسون نیز دیده شده است.

در مقابل، DALL-E که توسط OpenAI، سازنده ChatGPT، پشتیبانی می‌شود. Midjourney خود را به عنوان یک پروژه مستقل و با سرمایه‌ای که خود جمع کرده، معرفی می‌کند. علاوه بر این، تا به امروز هیچ بودجه خارجی‌ای را دریافت نکرده است. از سوی دیگر، OpenAI بیش از 10 میلیارد دلار از مایکروسافت و چندین سرمایه ‌گذار دیگر جمع‌آوری کرده است. بنابراین، با توجه به ریشه‌های Midjourney، نتایج آن به طور قابل توجهی چشمگیر هستند.

دسترسی به هوش مصنوعی میدجرنی با ثبت نام در دیسکورد

برای اینکه با میدجورنی کار کنید ابتدا باید در دیسکورد ثبت نام کنید. برای ثبت نام در دیسکورد به ادامه مطلب...

معرفی بهترین چت بات هوش مصنوعی

چت بات‌های هوش مصنوعی می‌توانند با نوشتن ایمیل‌ها و مقاله‌ها و حتی انجام عملیات ریاضی به راحتی به شما در انجام کارهایتان کمک کنند. آن‌ها از هوش مصنوعی برای تولید متن یا پاسخ دادن به سوالات بر اساس ورودی کاربر استفاده می‌کنند. ایده چت بات‌ها از روزهای اولیه اینترنت وجود داشته است. اما حتی در مقایسه با دستیارهای صوتی محبوب مانند سیری، چت بات‌های تولید شده در این عصر از تکنولوژی بسیار قدرتمندتری برخوردار هستند. با این حال، کاربرد چت بات‌های هوش مصنوعی یکسان نیست. در ادامه مقاله همراه ما باشید تا با 6 چت بات هوش مصنوعی آشنا شوید.

چت بات هوش مصنوعی چیست؟

چت بات هوش مصنوعی، رباتی در یک وب سایت یا برنامه است که از یادگیری ماشین (ML) و پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تفسیر ورودی‌ها و درک هدف یک درخواست استفاده می‌کند. چت بات‌ها می‌توانند مبتنی بر قوانین ساده یا پیشرفته باشند و چندین مکالمه را مدیریت کنند. ظهور مدل‌های زبانی مانند GPT و LaMDA راه را برای چت‌بات‌های هوش مصنوعی مکالمه‌ای با قابلیت‌های پیشرفته باز کرده است که می‌توانند سبک مکالمات انسانی را تقلید، اطلاعات آنلاین را پیدا کرده و محتوای منحصر به‌فردی تولید کنند.

چت بات هوش مصنوعی Jasper

جاسپر همانند چت GPT از پردازش زبان طبیعی برای پاسخگویی شبیه به انسان بهره می‌برد. این چت بات هوش مصنوعی از مدل زبانی OpenAI GPT-3 استفاده می‌کند. برای استفاده از Jasper باید مانند چت GPT عمل کنید. تفاوت عمده آن با چت GPT در این است که این ابزار دارای ابزارهای زیادی برای تولید متن است. جاسپر می‌تواند دستور زبان و سرقت ادبی را بررسی کند و از بیش از ۵۰ قالب مختلف مانند پست‌های وبلاگ، توییت، اسکریپت‌های ویدیویی و سایر موارد پشتیبانی کند.

ویژگی‌ها:

• از OpenAI و چت GPT استفاده می‌کند.

• می‌تواند متون را خلاصه کند و پاراگراف‌ها و توضیحات محصول را تکمیل کند.

• بررسی سرقت ادبی و دستور زبان را انجام می‌دهد.

چت بات هوش مصنوعی پارادوکس

پارادوکس یک ارائه دهنده چت آنلاین هوش مصنوعی است که به عنوان اولیویا نیز شناخته می‌شود. این چت بات هوش مصنوعی از آخرین پیشرفت‌های هوش مصنوعی برای برقراری مکالمات با مشتریان و کارمندان استفاده می‌کند. این ابزار در استخدام نیروی کار نیز تخصص دارد. این ابزار نه تنها یک سخنران خوب است، بلکه می‌تواند فرآیند غربالگری کارکنان، زمانبندی مصاحبه و موارد دیگر را نیز انجام دهد. همچنین می‌توانید از آن برای پاسخ به سوالات نامزدها و مدیریت ارتباطات ورودی استفاده کنید. وقتی نوبت به خودکارسازی فرآیند استخدام می‌رسد، پارادوکس یک راهکار همه‌جانبه و قوی برای کسب ‌و کارهای بزرگی که تعداد زیادی برنامه دارند، ارائه می‌دهد.

امکانات

• برنامه ریزی مصاحبه شغلی

• پیام رسانی مبتنی بر هوش مصنوعی که تعامل را بهبود می‌بخشد 

• پرسش و پاسخ

• پشتیبانی چند زبانه

چت بات هوش مصنوعی Tidio

Tidio یک چت بات هوش مصنوعی برای  ادامه مطلب...

واحد پردازش عصبی چیست و چه کاربردی در تلفن همراه دارد؟

در حال حاضر که هوش مصنوعی به شکل پیوسته پر رنگ می‌شود. وجود یک پردازنده اختصاصی جهت عملیات پردازش سنگین در این حوزه، درون گوشی‌ها می‌تواند شکل تعامل ما با این گجت را تغییر دهد. اکثر تولید کننده‌های چیپست موبایل دیر یا زود بحث پردازش هوش مصنوعی را در تولیدات خود به شکل ویژه قرار خواهند داد. هوآوی و اپل از اولین شرکت‌هایی هستند که این فناوری را در چیپست‌های خود به کار بستند. چیپست کایرین 970 و اپل A11 با واحد پردازش عصبی یا همان NPU عرضه شده‌اند اما سامسونگ و کوالکام هنوز چنین پردازنده‌ای ندارند.

واحد پردازش عصبی چیست؟

واحد پردازش عصبی (NPU) یک ریزپردازنده است که در شتاب دادن به الگوریتم‌های یادگیری ماشین تخصص دارد که به عنوان پردازنده عصبی شناخته می‌شود. توجه به این نکته ضروری است که نمی‎توان از آن برای محاسبات عمومی مانند واحد پردازش مرکزی (CPU) رایانه استفاده کرد. که عمدتا به این دلیل می‌باشد که پشتیبانی نرم افزاری برای این دسته از پردازنده‌ها توسعه نیافته است که می‌تواند برای هر هدف محاسباتی مورد استفاده قرار گیرد. در واقع توسعه چنین نرم افزار/کامپایلری می‌تواند یک چالش باشد. و در عین حال ممکن است برای کارهایی که برای آن‌ها طراحی نشده است عملکرد پایینی داشته باشد.

اولین چیپست واحد پردازش عصبی

اولین چیپست با واحد پردازشگر عصبی اختصاصی NPU است. تراشه هوش مصنوعی کایرین در سال 2017 رونمایی شد. این پردازنده یک چیپست متفاوت از سایر پردازنده‌ها می‌باشد. توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی بر پایه چیپست کایرین 970 بر روی گوشی‌ها، نیازمند توسعه دادن منابع مورد نیاز نرم‌افزاری در گوشی‌های هواوی است. واحد پردازشی کایرین 970، یک هوش مصنوعی بر اساس فناوری Cloud را در کنار هوش مصنوعی بر روی گوشی‌ها ارائه کرده‌ است.

این سیستم آنالیز داده که در کنار CPU و GPU جانمایی شده است تا 25 برابر کارایی بالاتری را در پردازش‌های گرافیکی و منطقی در گوشی ارائه می‌کند. نقطه قوت این موضوع اینجاست که این افزایش عملکرد با یک افزایش بهره‌وری همراه شده است. به عبارتی دیگر در کایرین 970 هر اندازه که کارایی بیشتر شده باشد، مصرف انرژی آن به نصف کاهش یافته است. این گونه که مشاهده می‌شود قرار دادن NPU در این چیپ، سبب افزایش کارایی شگفت انگیزی در بخش‌های پردازش مرکزی و گرافیکی آن شده است.

استفاده از واحد پردازش عصبی در محصولات مایکروسافت

اضافه شدن یک NPU به تمام دستگاه‌های نسل جدید سرفیس اعلام شده است. مایکروسافت با اضافه کردن یک واحد NPU به  ادامه مطلب...

هوش مصنوعی مولد چه تحولی در دنیای تکنولوژی ایجاد می‌کند؟

ماشین‌ها و ابزارهای هوشمند در انجام کارهایی مانند تجزیه و تحلیل داده‌ها بهتر از انسان‌ها عمل می‌کنند. پیدا کردن تقلب، تشخیص اسپم، تخمین زمان رسیدن شما به مقصد یا حتی پیشنهاد ویدئو مورد علاقه شما در اینستاگرام از جمله موارد کاربرد تحلیل‌ این ابزارهای هوشمند است. این ابزارها معمولا زیرمجموعه "هوش مصنوعی تحلیلی" یا هوش مصنوعی سنتی هستند. به تازگی هوش مصنوعی مولد یا Generative AI پا به عرصه فناوری گذاشت و توانست توجهات بسیاری را به خود جلب کند. هوش مصنوعی Generative  به این معنی است که ماشین‌ها به جای تجزیه و تحلیل عناصر مختلف، می‌توانند عناصر جدیدی تولید کنند. برای فهم این موضوع به خواندن این مقاله ادامه دهید.

هوش مصنوعی مولد چیست؟

به بیان ساده‌، هوش مصنوعی Generative است که براساس درخواست کاربر محتوای منحصر به فرد ایجاد می‌کند. به عنوان مثال، این هوش مصنوعی عکس‌های درخواستی کاربر را به سلفی‌ یا متن تبدیل می‌کند. متن و تصاویر به دست آمده کاملا منحصر به فرد هستند و توسط هوش مصنوعی تولید می‌شوند. البته هوش مصنوعی فقط تولید متن و عکس نیست. سایر محصولات هوش مصنوعی سرگرمی‌های دیگری نیز ایجاد می‌کنند و حتی سرویس‌هایی در حال ساخت هستند که می‌توانند بر اساس پیام‌های متنی محتوای ویدیویی تولید کنند.

این هوش مصنوعی از ترکیب چه فناوری‌هایی ایجاد شده است؟ 

هوش مصنوعی مولد دو هوش مصنوعی قدرتمند را با یکدیگر ترکیب می‌کند: یادگیری ماشین و تولید محتوای جدید برنامه نویسان هوش مصنوعی از یادگیری ماشین برای ساخت مدل‌هایی استفاده می‌کنند که الگوهای موجود در داده ها را تشخیص دهند. از طرفی دیگر، هوش مصنوعی تولید محتوا متون منحصر به فردی را ایجاد می‌کند. از آنجایی که مجموعه داده‌های آموزشی برای مدل‌های هوش مصنوعی مانند: ChatGPT بسیار بزرگ است هوش مصنوعی مولد عناصر را از چندین منبع با هم ترکیب می‌کند تا یک چیز منحصر به فرد ارائه دهد.

کاربردهای هوش مصنوعی Generative

این هوش مصنوعی در حال حاظر در بسیاری از خدمات استفاده می‌شود. به عنوان مثال، در چت GPT که توسط Open AI و هوش مصنوعی DALL-E ساخته شده است، کاربرد بسیاری دارد. درست از ابتدای سال جاری، شرکت مایکروسافت ابزار بینگ مبتنی بر چت GPT و شرکت گوگل ابزار گوگل بارد را معرفی کردند. مایکروسافت تولید تصویر هوش مصنوعی را به Bing و Edge اضافه کرده است و از اجزای AI را در مجموعه خود استفاده می‌کنند. حتی اپرا نیز ChatGPT را به مرورگر دسکتاپ خود اضافه کرده است. به‌ علاوه، Shutterstock و Adobe با این تکنولوژی جدید هشو مصنوعی وارد بازار شده اند.
اما هوش مولد می‌تواند بسیار فراتر از سازندگان تصویر، چت بات‌ها و موتور جستجو باشد. افراد حرفه‌ای می‌توانند از این فناوری در کار خود بهره ببرند. این هوش مصنوعی در طراحی محصول کاربرد بسیاری دارد که شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا محصولات سفارشی متناسب با نیازهای مشتریان را ایجاد کنند.

کاربرد هوش مصنوعی مولد در تولید محتوا، موسیقی و ویدئو

این نوع هوش مصنوعی محتوای شخصی سازی شده مانند مقالات خبری یا لیست‌های موسیقی ایجاد می‌کند. الگوریتم‌های این هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل رفتار کاربر، محتوای متناسب با علایق آن‌ها را تولید می‌کنند که به دنبال آن تعامل و رضایت کاربر افزایش می‌یابد. هوش مصنوعی Generative در صنعت سرگرمی محتواهای جدیدی در زمینه مانند: فیلمنامه یا بازی‌های ویدیویی ایجاد می‌کند. این هوش مصنوعی محتوای بیشتری را در زمانی کوتاه و با کیفیت بالا تولید می‌کند. ادامه مطلب مقاله هوش مصنوعی مولد

مهندس یادگیری ماشین کیست و چه عملکردی دارد؟

با گسترش هوش مصنوعی هر روز بیشتر با کاربردهای آن و همین طور با موقعیت‌های کاری مختلف مربوط به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و دیتا ساینس آشنا می‌شویم. برخی از بزرگ‌ترین شرکت‌های حوزه فناوری مانند: گوگل، مایکروسافت، اپل و تسلا به شکل گسترده‌ای در حال استفاده از یادگیری ماشین هستند. جالب است که بدانید فناوری یادگیری ماشین می‌تواند فرصت‌های شغلی مختلفی را برای متخصصان به وجود آورد. ایران نیز در رتبه‌ی 15 جهان در زمینه هوش مصنوعی قرار دارد و تنها رقیب وی در خاورمیانه کشور ترکیه است. مسلما با پیشرفت روزافزون این حوزه و توسعه کاربردهای آن ایران می‌تواند به زودی جزو 10 کشور برتر در زمینه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی قرار بگیرد. دانشگاه‌های معتبر ایرانی تحقیقات زیادی در این حوزه انجام می‌دهند و به پیشرفت‌های قابل توجهی رسیده‌اند. در این مقاله به توضیحات بیشتر درباره وظایف یک مهندس یادگیری ماشین می‌پردازیم.

مهندسان یادگیری ماشین برنامه نویسانی ماهر هستند که به تحقیق، ساخت و طراحی نرم افزارهای self-governing برای خودکارسازی مدل‌های پیش بینی می‌پردازند. یک مهندس ML سیستم‌های هوش مصنوعی (AI) می‌سازد. که از مجموعه داده‌های عظیمی برای تولید و توسعه الگوریتم‌ها استفاده می‌کند که قادر به یادگیری و در نهایت پیش‌بینی هستند. هر بار که نرم افزار عملیاتی را انجام می‌دهد، از آن نتایج «یاد می‌گیرد» تا عملیات آینده را با دقت بیشتری انجام دهد.

مهندس یادگیری ماشین کیست؟

یک مهندس یادگیری ماشین فردی است که با حجم زیادی از داده‌ها روبه رو است.  این فرد داده‌ها را از منابع مختلف مانند: بانک‌های اطلاعاتی، فضای ذخیره سازی ابری، شبکه‌های اجتماعی و بازخوردهای مشتریان را دریافت کرده و تمام داده‌ها را تجزیه و تحلیل و دسته بندی می‌کند. در ادامه الگوریتمی برای پردازش داده‌ها آماده می‌کند، تا بتواند از داده‌های دریافتی نکاتی را بیاموزد و تصمیماتی دقیق و بی نقص بگیرد. طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین مستلزم آن است که مهندس یادگیری ماشین، داده‌ها را ارزیابی، تجزیه و تحلیل کند. تا اینکه بتواند فرآیند یادگیری را برای کمک به توسعه مدل‌های یادگیری ماشینی با کارایی بالا، بهینه کند.

مهندس یادگیری ماشین چه کاری انجام می‌دهد؟

کاری که یک مهندس یادگیری ماشین انجام می‌دهد این است که به کامپیوترها اجازه می‌دهد بر مبنای دانشی که به دست آورده‌اند، تصمیماتی را اتخاذ کنند. مهندسان یادگیری ماشین برنامه نویسان بسیار ماهری می‌باشند که سیستم‌های هوش مصنوعی (AI) را توسعه می‌دهند. و از مجموعه داده‌های بزرگ برای تحقیق، توسعه و تولید الگوریتم‌هایی استفاده می‌کنند که می‌توانند یاد بگیرند و پیش بینی کنند. به طور کلی، این نقش مسئول طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین است که شامل ارزیابی و سازماندهی داده‌ها، اجرای آزمایش‌ها، و به طور کلی نظارت و بهینه‌ سازی فرآیندهای یادگیری ماشین برای کمک به توسعه سیستم‌های یادگیری ماشینی با عملکرد قوی است. بسیاری از شغل‌ها مستلزم دانش زبان‌های برنامه نویسی مانند: پایتون، جاوا و C/C++ هستند.

یک مهندس یادگیری ماشین با چه کسانی کار می‌کند؟