🚀بالاخره GPT-5 منتشر شد؛ حتی کاربران رایگان هم به آن دسترسی دارند!
@rss_ai_ir
📌 طبق اطلاعیه رسمی OpenAI، مدل GPT‑5 از امروز برای کاربران Plus، Pro، Team و حتی رایگان به‌صورت تدریجی فعال میشود. کاربران Enterprise و EDU هم از هفته آینده به آن دسترسی خواهند داشت.
🔹 نکات کلیدی:
— کاربران Pro می‌توانند به نسخهٔ کامل و قدرتمند GPT‑5 Pro دسترسی دائمی داشته باشند.
— در ارزیابی بیش از ۱۰۰۰ مسئلهٔ واقعی و اقتصادی، ۶۷.۸٪ کارشناسان نسخهٔ Pro را به نسخهٔ عادی ترجیح دادند.
—مدل GPT-5 Pro حدود ۲۲٪ خطای جدی کمتر دارد و در حوزه‌های پزشکی، علوم پایه، ریاضی و برنامه‌نویسی عملکرد بهتری از خود نشان داده است.
🧑💻 کاربران Plus و Pro می‌توانند بدون نیاز به API مستقیماً از طریق ChatGPT با GPT‑5 در محیط Codex CLI برنامه‌نویسی کنند.
⏳ کاربران رایگان نیز می‌توانند GPT‑5 را استفاده کنند، اما با محدودیت زمانی (۲ تا ۳ روز در هفته). پس از پایان سهمیه، به‌طور خودکار به مدل فشرده‌تر و سریع‌تر GPT‑5 Mini منتقل می‌شوند.
📎 این حرکت نشان‌دهندهٔ آغاز عصر جدیدی از دسترسی عمومی به مدل‌های استدلال‌محور، دقیق و قابل‌اتکاست — نه فقط برای توسعه‌دهندگان، بلکه برای همه کاربران روزمره، تیم‌ها و سازمان‌ها.
#GPT5 #GPT5Pro #هوش_مصنوعی #ChatGPT #AItools #مدل_زبان #مدل_مولد #OpenAI #CodexCLI #GPT5Mini #یادگیری_ماشین #AIinEducation #AIinIndustry
هوش_مصنوعی_پیشرفته @rss_ai_ir
@rss_ai_ir
📌 طبق اطلاعیه رسمی OpenAI، مدل GPT‑5 از امروز برای کاربران Plus، Pro، Team و حتی رایگان به‌صورت تدریجی فعال میشود. کاربران Enterprise و EDU هم از هفته آینده به آن دسترسی خواهند داشت.
🔹 نکات کلیدی:
— کاربران Pro می‌توانند به نسخهٔ کامل و قدرتمند GPT‑5 Pro دسترسی دائمی داشته باشند.
— در ارزیابی بیش از ۱۰۰۰ مسئلهٔ واقعی و اقتصادی، ۶۷.۸٪ کارشناسان نسخهٔ Pro را به نسخهٔ عادی ترجیح دادند.
—مدل GPT-5 Pro حدود ۲۲٪ خطای جدی کمتر دارد و در حوزه‌های پزشکی، علوم پایه، ریاضی و برنامه‌نویسی عملکرد بهتری از خود نشان داده است.
🧑💻 کاربران Plus و Pro می‌توانند بدون نیاز به API مستقیماً از طریق ChatGPT با GPT‑5 در محیط Codex CLI برنامه‌نویسی کنند.
⏳ کاربران رایگان نیز می‌توانند GPT‑5 را استفاده کنند، اما با محدودیت زمانی (۲ تا ۳ روز در هفته). پس از پایان سهمیه، به‌طور خودکار به مدل فشرده‌تر و سریع‌تر GPT‑5 Mini منتقل می‌شوند.
📎 این حرکت نشان‌دهندهٔ آغاز عصر جدیدی از دسترسی عمومی به مدل‌های استدلال‌محور، دقیق و قابل‌اتکاست — نه فقط برای توسعه‌دهندگان، بلکه برای همه کاربران روزمره، تیم‌ها و سازمان‌ها.
#GPT5 #GPT5Pro #هوش_مصنوعی #ChatGPT #AItools #مدل_زبان #مدل_مولد #OpenAI #CodexCLI #GPT5Mini #یادگیری_ماشین #AIinEducation #AIinIndustry
هوش_مصنوعی_پیشرفته @rss_ai_ir
🔥4👎1🙏1
🧠 مدل GPT-5 در کنار دقت بالا، از نظر اخلاق و مسئولیت‌پذیری نیز پیشرفت چشمگیری داشته است
@rss_ai_ir
📌 در ارزیابی‌های رسمی منتشرشده، یکی از معیارهای کلیدی «نرخ فریب» یا Deception بوده است؛ یعنی میزان تمایل مدل به ارائه اطلاعات نادرست یا وانمود کردن به دانستن چیزی که واقعاً نمی‌داند.
📉 نتایج نشان می‌دهد که GPT-5 (در حالت تفکر یا Thinking Mode) بسیار کم‌فریب‌تر از نسخه‌های قبلی مانند OpenAI o3 عمل می‌کند. مثلاً در سناریوی کدنویسی، نرخ فریب آن حدود ۱۷٪ است در حالی که نسخه قبلی به ۴۷٪ می‌رسد. در آزمایش مرورگرهای معیوب این عدد ۱۱٪ است در برابر ۶۱٪، و در سناریوی تصویر مفقود شده فقط ۹٪ در مقابل ۸۷٪.
✅ همچنین در آزمون AbstentionBench که توانایی مدل برای "خودداری آگاهانه از پاسخ دادن در شرایط نامطمئن" را می‌سنجد، GPT-5 به نرخ یادآوری ۵۳٪ رسیده که بالاتر از ۴۴٪ نسخه قبلی است.
🔐 این یعنی با مدل جدید نه‌تنها هوشمندتر، بلکه قابل‌اعتمادتر روبرو هستیم. برخلاف برخی مدل‌های قدیمی که در پاسخ‌گویی دروغین اصرار داشتند، GPT-5 ترجیح می‌دهد اگر مطمئن نیست، پاسخ ندهد.
🎯 در نتیجه: GPT-5 نه‌فقط ابزار دقیق‌تری است، بلکه به‌مراتب محتاط‌تر، مسئول‌تر و کمتر گمراه‌کننده است — ویژگی‌هایی که برای استفاده حرفه‌ای و عمومی حیاتی‌اند.
#GPT5 #هوش_مصنوعی #ChatGPT #OpenAI #AIethics #اعتماد_به_هوش_مصنوعی #GPT5Thinking #هوش_اخلاقی #امنیت_مدل #AItrust #Deception #AIalignment
@rss_ai_ir
@rss_ai_ir
📌 در ارزیابی‌های رسمی منتشرشده، یکی از معیارهای کلیدی «نرخ فریب» یا Deception بوده است؛ یعنی میزان تمایل مدل به ارائه اطلاعات نادرست یا وانمود کردن به دانستن چیزی که واقعاً نمی‌داند.
📉 نتایج نشان می‌دهد که GPT-5 (در حالت تفکر یا Thinking Mode) بسیار کم‌فریب‌تر از نسخه‌های قبلی مانند OpenAI o3 عمل می‌کند. مثلاً در سناریوی کدنویسی، نرخ فریب آن حدود ۱۷٪ است در حالی که نسخه قبلی به ۴۷٪ می‌رسد. در آزمایش مرورگرهای معیوب این عدد ۱۱٪ است در برابر ۶۱٪، و در سناریوی تصویر مفقود شده فقط ۹٪ در مقابل ۸۷٪.
✅ همچنین در آزمون AbstentionBench که توانایی مدل برای "خودداری آگاهانه از پاسخ دادن در شرایط نامطمئن" را می‌سنجد، GPT-5 به نرخ یادآوری ۵۳٪ رسیده که بالاتر از ۴۴٪ نسخه قبلی است.
🔐 این یعنی با مدل جدید نه‌تنها هوشمندتر، بلکه قابل‌اعتمادتر روبرو هستیم. برخلاف برخی مدل‌های قدیمی که در پاسخ‌گویی دروغین اصرار داشتند، GPT-5 ترجیح می‌دهد اگر مطمئن نیست، پاسخ ندهد.
🎯 در نتیجه: GPT-5 نه‌فقط ابزار دقیق‌تری است، بلکه به‌مراتب محتاط‌تر، مسئول‌تر و کمتر گمراه‌کننده است — ویژگی‌هایی که برای استفاده حرفه‌ای و عمومی حیاتی‌اند.
#GPT5 #هوش_مصنوعی #ChatGPT #OpenAI #AIethics #اعتماد_به_هوش_مصنوعی #GPT5Thinking #هوش_اخلاقی #امنیت_مدل #AItrust #Deception #AIalignment
@rss_ai_ir
🔥4👍1🙏1
🚀 مدل GPT-5 در صدر تمام دسته‌بندی‌های رقابتی هوش مصنوعی قرار گرفت!
@rss_ai_ir
📊 بر اساس جدیدترین جدول رتبه‌بندی lmArena.ai، مدل GPT-5 موفق شده در تمام دسته‌های اصلی عملکرد بهتری از تمام رقبا داشته باشد:
🥇 رتبه اول در:
حل مسائل پیچیده (Hard Prompts)
برنامه‌نویسی (Coding)
ریاضی (Math)
نویسندگی خلاق (Creative Writing)
دنبال‌کردن دستورالعمل‌ها (Instruction Following)
پاسخ به پرسش‌های طولانی (Longer Query)
مکالمات چندمرحله‌ای (Multi-Turn)
🤖 حتی مدل‌های قدرتمندی مثل Gemini 2.5 Pro، Claude Opus و GPT-4.5 هم در هیچ بخشی نتوانسته‌اند از GPT-5 پیشی بگیرند.
🧠 این دستاورد نشان‌دهنده‌ی قدرت ترکیب دانش عمیق، تفکر زنجیره‌ای و ابزارهای پیشرفته در GPT-5 است که آن را به هوشمندترین مدل زبانی حال حاضر دنیا تبدیل کرده.
🔍 برای مشاهده جزئیات رتبه‌بندی به سایت lmarena.ai/leaderboard مراجعه کنید.
#GPT5 #هوش_مصنوعی #OpenAI #برنامه_نویسی #مدل_زبان #LMLeaderboard #AItools #هوش_مصنوعی_پیشرفته #خلاقیت #برتری_مدل
@rss_ai_ir
@rss_ai_ir
📊 بر اساس جدیدترین جدول رتبه‌بندی lmArena.ai، مدل GPT-5 موفق شده در تمام دسته‌های اصلی عملکرد بهتری از تمام رقبا داشته باشد:
🥇 رتبه اول در:
حل مسائل پیچیده (Hard Prompts)
برنامه‌نویسی (Coding)
ریاضی (Math)
نویسندگی خلاق (Creative Writing)
دنبال‌کردن دستورالعمل‌ها (Instruction Following)
پاسخ به پرسش‌های طولانی (Longer Query)
مکالمات چندمرحله‌ای (Multi-Turn)
🤖 حتی مدل‌های قدرتمندی مثل Gemini 2.5 Pro، Claude Opus و GPT-4.5 هم در هیچ بخشی نتوانسته‌اند از GPT-5 پیشی بگیرند.
🧠 این دستاورد نشان‌دهنده‌ی قدرت ترکیب دانش عمیق، تفکر زنجیره‌ای و ابزارهای پیشرفته در GPT-5 است که آن را به هوشمندترین مدل زبانی حال حاضر دنیا تبدیل کرده.
🔍 برای مشاهده جزئیات رتبه‌بندی به سایت lmarena.ai/leaderboard مراجعه کنید.
#GPT5 #هوش_مصنوعی #OpenAI #برنامه_نویسی #مدل_زبان #LMLeaderboard #AItools #هوش_مصنوعی_پیشرفته #خلاقیت #برتری_مدل
@rss_ai_ir
👍2🔥1👏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
😳 فقط دو دقیقه زمان کافی بود تا GPT-5 یه سرویس کامل یادگیری زبان بسازه!
@rss_ai_ir
🧠 یکی از اعضای تیم OpenAI فقط با یک دستور ساده از GPT-5 خواست تا یک برنامه برای آموزش زبان فرانسوی بسازه. نتیجه؟ یک وب‌سایت کامل شامل:
🎨 طراحی گرافیکی
🎮 بازی‌های کوچک تعاملی
🔊 صداگذاری برای کلمات
🎬 انیمیشن‌های آموزشی
📱 نسخه واکنش‌گرا برای موبایل
بدون نیاز به کدنویسی دستی، GPT-5 توانست کل پروژه را از صفر تا صد تولید کند؛ دقیقاً مثل نسخه ساده‌شده‌ی Duolingo اما در کمتر از دو دقیقه!
💥 مهندس‌ها بعد دیدن نتیجه فقط گفتن: «اوه اوه.....»
📌 این یعنی قدرت واقعی هوش مصنوعی نسل جدید: نه فقط تولید متن، بلکه ساخت محصولات کامل نرم‌افزاری با تفکر، طراحی و منطق کاربرمحور.
#GPT5 #OpenAI #یادگیری_زبان #هوش_مصنوعی #Duolingo #AItools #زبان_فرانسوی #برنامه_نویسی #توسعه_نرم_افزار #AIproduct #RoidBest
@rss_ai_ir
@rss_ai_ir
🧠 یکی از اعضای تیم OpenAI فقط با یک دستور ساده از GPT-5 خواست تا یک برنامه برای آموزش زبان فرانسوی بسازه. نتیجه؟ یک وب‌سایت کامل شامل:
🎨 طراحی گرافیکی
🎮 بازی‌های کوچک تعاملی
🔊 صداگذاری برای کلمات
🎬 انیمیشن‌های آموزشی
📱 نسخه واکنش‌گرا برای موبایل
بدون نیاز به کدنویسی دستی، GPT-5 توانست کل پروژه را از صفر تا صد تولید کند؛ دقیقاً مثل نسخه ساده‌شده‌ی Duolingo اما در کمتر از دو دقیقه!
💥 مهندس‌ها بعد دیدن نتیجه فقط گفتن: «اوه اوه.....»
📌 این یعنی قدرت واقعی هوش مصنوعی نسل جدید: نه فقط تولید متن، بلکه ساخت محصولات کامل نرم‌افزاری با تفکر، طراحی و منطق کاربرمحور.
#GPT5 #OpenAI #یادگیری_زبان #هوش_مصنوعی #Duolingo #AItools #زبان_فرانسوی #برنامه_نویسی #توسعه_نرم_افزار #AIproduct #RoidBest
@rss_ai_ir
👍2🔥1👏1
🧠 مدل GPT-5 حتی در ورودی‌های فوق‌طولانی هم دقت بالایی را حفظ می‌کند!
@rss_ai_ir
📊 نمودار بالا عملکرد مدل‌های مختلف را در مواجهه با ورودی‌های بسیار بلند (تا ۲۵۶ هزار توکن) مقایسه می‌کند. این تست با استفاده از معیار MRCR و وظیفه‌ی “2 needle” اجرا شده که بررسی می‌کند آیا مدل می‌تواند اطلاعات کلیدی را از دل متن بسیار بلند پیدا کند یا نه.
🔝 نتیجه کاملاً روشن است:
مدل GPT-5 با اختلاف قابل توجه، در تمام طول ورودی‌ها بالاترین نرخ تطابق (mean match ratio) را دارد و دقت آن حتی در ورودی ۲۵۶k همچنان نزدیک به ۹۰٪ باقی می‌ماند.
📉 در مقابل:
نسخه‌های Nano و Mini از GPT-4.1 با افزایش طول ورودی به‌شدت افت عملکرد دارند (تا زیر ۴۰٪)
مدل‌های OpenAI O3 و O4-mini هم با وجود شروع قوی، از ۶۴k به بعد دچار افت دقت می‌شوند
🎯 این یعنی GPT-5 نه تنها برای مکالمات یا تحلیل‌های کوتاه، بلکه برای کاربردهای پیچیده با متن‌های بسیار طولانی (مثل اسناد حقوقی، مقالات علمی، یا پایگاه داده‌های متنی) انتخابی بی‌رقیب است.
#GPT5 #هوش_مصنوعی #OpenAI #طول_ورودی_بلند #LLM #بازیابی_اطلاعات #MemoryDepth #متن_طولانی #AItools #مدل_زبانی_پیشرفته
@rss_ai_ir
@rss_ai_ir
📊 نمودار بالا عملکرد مدل‌های مختلف را در مواجهه با ورودی‌های بسیار بلند (تا ۲۵۶ هزار توکن) مقایسه می‌کند. این تست با استفاده از معیار MRCR و وظیفه‌ی “2 needle” اجرا شده که بررسی می‌کند آیا مدل می‌تواند اطلاعات کلیدی را از دل متن بسیار بلند پیدا کند یا نه.
🔝 نتیجه کاملاً روشن است:
مدل GPT-5 با اختلاف قابل توجه، در تمام طول ورودی‌ها بالاترین نرخ تطابق (mean match ratio) را دارد و دقت آن حتی در ورودی ۲۵۶k همچنان نزدیک به ۹۰٪ باقی می‌ماند.
📉 در مقابل:
نسخه‌های Nano و Mini از GPT-4.1 با افزایش طول ورودی به‌شدت افت عملکرد دارند (تا زیر ۴۰٪)
مدل‌های OpenAI O3 و O4-mini هم با وجود شروع قوی، از ۶۴k به بعد دچار افت دقت می‌شوند
🎯 این یعنی GPT-5 نه تنها برای مکالمات یا تحلیل‌های کوتاه، بلکه برای کاربردهای پیچیده با متن‌های بسیار طولانی (مثل اسناد حقوقی، مقالات علمی، یا پایگاه داده‌های متنی) انتخابی بی‌رقیب است.
#GPT5 #هوش_مصنوعی #OpenAI #طول_ورودی_بلند #LLM #بازیابی_اطلاعات #MemoryDepth #متن_طولانی #AItools #مدل_زبانی_پیشرفته
@rss_ai_ir
👍2🔥1👏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 مدل جی‌پی‌تی-۵ به‌عنوان یک نقطه عطف در دنیای کدنویسی شناخته شده است
@rss_ai_ir
🧑💻 یکی از توسعه‌دهندگان باسابقه که از نسخه‌های مختلف GPT از ابتدا تاکنون استفاده کرده، تجربه‌ی خود را از کار با GPT-5 این‌گونه توصیف کرده:
💡 عملکرد در کدنویسی واقعاً حیرت‌انگیز است. به‌گونه‌ای که پروژه‌ای کامل با زبان پایتون در مدت دو ساعت همراه با تقسیم‌بندی ماژول‌ها، اضافه کردن منطق جدید، و اجرای نهایی بدون خطا تولید شده — چیزی که با Gemini Pro 2.5 یا Sonnet 4 هرگز قابل دستیابی نبوده است.
🌐 تنها با یک درخواست ساده، یک صفحه‌ی کامل وب طراحی شده که شامل استایل‌ها، انیمیشن‌ها، وضعیت دکمه‌ها و طراحی واکنش‌گراست. فرقی ندارد که ایده‌ی اولیه باشد یا مقاله علمی، مدل به‌سرعت آن را به وب‌سایت کاربردی تبدیل می‌کند.
📸 دیباگ از روی اسکرین‌شات‌ها هم به‌درستی انجام میشود. به‌عنوان مثال، این صفحات فقط در ۱ تا ۳ تعامل ساخته شده‌اند:
https://shir-man.com/pie-photo/
https://shir-man.com/solar/
📅 با توجه به اینکه آموزش مدل تا مهر ۱۴۰۳ (اکتبر ۲۰۲۴) ادامه داشته، اطلاعات آن شامل Agentهای LLM، نحوه‌ی اتصال به API شرکت‌های بزرگ و ساخت سریع نرم‌افزارهای مدرن است.
📉 در مقایسه با مدل‌های رقیب، نه‌تنها کیفیت بالاتری دارد، بلکه هزینه‌ی استفاده از آن نیز پایین‌تر است. حتی می‌توان در API مشخص کرد که مدل چه‌میزان «زمان تفکر» داشته باشد و این ویژگی در قیمت خروجی تأثیرگذار است.
🔧 هرچند گاهی در مسائل ساده، بیش‌ازحد مهندسی‌شده عمل می‌کند، اما همین پیچیدگی‌ها در عمل به نتیجه‌ی درست منجر می‌شوند — نه مانند رقبایی که خروجی‌های اشتباه یا بلااستفاده تولید می‌کنند.
📌 این مدل اولین تجربه‌ی واقعی از یک "همکار هوشمند" برای توسعه‌دهندگان است. رقبایی مثل Anthropic باید برای رسیدن به چنین سطحی، گام‌های بزرگی بردارند.
#جی_پی_تی۵ #هوش_مصنوعی #کدنویسی #پایتون #openai #مدل_زبان #هوش_برنامه_نویس #Claude #Gemini #توسعه_نرم_افزار #ai4dev
@rss_ai_ir
@rss_ai_ir
🧑💻 یکی از توسعه‌دهندگان باسابقه که از نسخه‌های مختلف GPT از ابتدا تاکنون استفاده کرده، تجربه‌ی خود را از کار با GPT-5 این‌گونه توصیف کرده:
💡 عملکرد در کدنویسی واقعاً حیرت‌انگیز است. به‌گونه‌ای که پروژه‌ای کامل با زبان پایتون در مدت دو ساعت همراه با تقسیم‌بندی ماژول‌ها، اضافه کردن منطق جدید، و اجرای نهایی بدون خطا تولید شده — چیزی که با Gemini Pro 2.5 یا Sonnet 4 هرگز قابل دستیابی نبوده است.
🌐 تنها با یک درخواست ساده، یک صفحه‌ی کامل وب طراحی شده که شامل استایل‌ها، انیمیشن‌ها، وضعیت دکمه‌ها و طراحی واکنش‌گراست. فرقی ندارد که ایده‌ی اولیه باشد یا مقاله علمی، مدل به‌سرعت آن را به وب‌سایت کاربردی تبدیل می‌کند.
📸 دیباگ از روی اسکرین‌شات‌ها هم به‌درستی انجام میشود. به‌عنوان مثال، این صفحات فقط در ۱ تا ۳ تعامل ساخته شده‌اند:
https://shir-man.com/pie-photo/
https://shir-man.com/solar/
📅 با توجه به اینکه آموزش مدل تا مهر ۱۴۰۳ (اکتبر ۲۰۲۴) ادامه داشته، اطلاعات آن شامل Agentهای LLM، نحوه‌ی اتصال به API شرکت‌های بزرگ و ساخت سریع نرم‌افزارهای مدرن است.
📉 در مقایسه با مدل‌های رقیب، نه‌تنها کیفیت بالاتری دارد، بلکه هزینه‌ی استفاده از آن نیز پایین‌تر است. حتی می‌توان در API مشخص کرد که مدل چه‌میزان «زمان تفکر» داشته باشد و این ویژگی در قیمت خروجی تأثیرگذار است.
🔧 هرچند گاهی در مسائل ساده، بیش‌ازحد مهندسی‌شده عمل می‌کند، اما همین پیچیدگی‌ها در عمل به نتیجه‌ی درست منجر می‌شوند — نه مانند رقبایی که خروجی‌های اشتباه یا بلااستفاده تولید می‌کنند.
📌 این مدل اولین تجربه‌ی واقعی از یک "همکار هوشمند" برای توسعه‌دهندگان است. رقبایی مثل Anthropic باید برای رسیدن به چنین سطحی، گام‌های بزرگی بردارند.
#جی_پی_تی۵ #هوش_مصنوعی #کدنویسی #پایتون #openai #مدل_زبان #هوش_برنامه_نویس #Claude #Gemini #توسعه_نرم_افزار #ai4dev
@rss_ai_ir
🎉13👍10👏10😁9🥰8❤4🔥3
📌 محدودیت‌های استفاده از GPT-5 در چت‌جی‌پی‌تی
@rss_ai_ir
🆓 نسخه رایگان (Free Tier):
✳️ امکان ارسال تا ۱۰ پیام در هر ۵ ساعت
✳️ پس از رسیدن به این سقف، چت‌ها به‌صورت خودکار از نسخه‌ی مینی مدل استفاده می‌کنند
✳️ کاربران رایگان روزانه فقط یک پیام با GPT-5 Thinking می‌توانند ارسال کنند
💳 نسخه پلاس (ChatGPT Plus):
✅ امکان ارسال تا ۸۰ پیام در هر ۳ ساعت
✅ پس از رسیدن به این حد، مدل به نسخه مینی تغییر می‌کند
✅ در صورت انتخاب دستی مدل GPT-5 Thinking (در نسخه پلاس یا تیمی)، تا ۲۰۰ پیام در هفته مجاز است
✅ اگر از سقف هفتگی عبور شود، پیام هشدار ظاهر شده و دیگر امکان انتخاب GPT-5 Thinking وجود نخواهد داشت
🧠 مدل GPT-5 Thinking، نسخه‌ای قدرتمندتر از مدل است که رفتار زنجیره‌ای و محاسبات عمیق‌تر دارد، اما محدودیت استفاده‌ی مشخصی نیز دارد.
#GPT5 #ChatGPT #محدودیت_استفاده #نسخه_پلاس #مدل_مینی #مدل_تفکری #هوش_مصنوعی #OpenAI #chatgpt_limits
@rss_ai_ir
@rss_ai_ir
🆓 نسخه رایگان (Free Tier):
✳️ امکان ارسال تا ۱۰ پیام در هر ۵ ساعت
✳️ پس از رسیدن به این سقف، چت‌ها به‌صورت خودکار از نسخه‌ی مینی مدل استفاده می‌کنند
✳️ کاربران رایگان روزانه فقط یک پیام با GPT-5 Thinking می‌توانند ارسال کنند
💳 نسخه پلاس (ChatGPT Plus):
✅ امکان ارسال تا ۸۰ پیام در هر ۳ ساعت
✅ پس از رسیدن به این حد، مدل به نسخه مینی تغییر می‌کند
✅ در صورت انتخاب دستی مدل GPT-5 Thinking (در نسخه پلاس یا تیمی)، تا ۲۰۰ پیام در هفته مجاز است
✅ اگر از سقف هفتگی عبور شود، پیام هشدار ظاهر شده و دیگر امکان انتخاب GPT-5 Thinking وجود نخواهد داشت
🧠 مدل GPT-5 Thinking، نسخه‌ای قدرتمندتر از مدل است که رفتار زنجیره‌ای و محاسبات عمیق‌تر دارد، اما محدودیت استفاده‌ی مشخصی نیز دارد.
#GPT5 #ChatGPT #محدودیت_استفاده #نسخه_پلاس #مدل_مینی #مدل_تفکری #هوش_مصنوعی #OpenAI #chatgpt_limits
@rss_ai_ir
👍7🔥6👏6😁4🎉4❤3🥰3🙏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⛏️ با وجود معادن گسترده در ایران، هوش مصنوعی چه کاربردهایی در این صنعت دارد؟
@rss_ai_ir
📍 ایران با دارا بودن صدها معدن فعال در حوزه‌های مس، سنگ‌آهن، طلا، سرب، روی، زغال‌سنگ، بوکسیت و ... ظرفیت بسیار بالایی برای هوشمندسازی فرآیندهای معدنی دارد.
🤖 هوش مصنوعی می‌تواند در این حوزه‌ها تحول ایجاد کند:
🔹 پایش و پیش‌بینی وضعیت تجهیزات:
تحلیل داده‌های سنسورها برای پیش‌بینی خرابی ماشین‌آلات، جلوگیری از توقف خط تولید و کاهش هزینه‌های تعمیرات
🔹 بهینه‌سازی حفاری و آتش‌باری:
مدل‌سازی زمین‌شناسی و ساخت مدل‌های یادگیری ماشین برای طراحی دقیق‌تر انفجارها و حفاری‌های کم‌ریسک‌تر
🔹 بررسی کیفیت سنگ و ماده معدنی:
استفاده از بینایی ماشین و یادگیری عمیق برای دسته‌بندی خودکار سنگ‌ها، تشخیص ناخالصی‌ها و برآورد ارزش اقتصادی
🔹 ایمنی کارگران و ماشین‌آلات:
تشخیص رفتارهای پرخطر با تحلیل ویدیوها، پیش‌بینی تصادفات بین ماشین‌های سنگین با مدل‌های گرافی و رادار
🔹 پیش‌بینی قیمت و تولید:
مدل‌سازی سری‌های زمانی برای پیش‌بینی تولید، مصرف و قیمت جهانی فلزات با هدف تصمیم‌گیری اقتصادی هوشمند
🔹 نقشه‌برداری و مدل‌سازی سه‌بعدی معادن:
استفاده از UAV، LiDAR و هوش مصنوعی برای تولید مدل‌های ۳بعدی از تونل‌ها، شیب معدن و ارزیابی پایداری ساختاری
🔍 فرصت‌های پژوهشی، صنعتی و تجاری در این حوزه بسیار زیاد است — اگر از ظرفیت داده‌ها، تجهیزات و نیروی متخصص استفاده شود، معدن می‌تواند به یکی از هوشمندترین صنایع کشور تبدیل شود.
#هوش_مصنوعی #صنعت_معدن #بینایی_ماشین #ایمنی_صنعتی #مدل_پیش‌بینی #کاهش_ریسک #حفاری_هوشمند #معدنکاری_دیجیتال #DigitalMining #AI4Mining #AIinIran
@rss_ai_ir
@rss_ai_ir
📍 ایران با دارا بودن صدها معدن فعال در حوزه‌های مس، سنگ‌آهن، طلا، سرب، روی، زغال‌سنگ، بوکسیت و ... ظرفیت بسیار بالایی برای هوشمندسازی فرآیندهای معدنی دارد.
🤖 هوش مصنوعی می‌تواند در این حوزه‌ها تحول ایجاد کند:
🔹 پایش و پیش‌بینی وضعیت تجهیزات:
تحلیل داده‌های سنسورها برای پیش‌بینی خرابی ماشین‌آلات، جلوگیری از توقف خط تولید و کاهش هزینه‌های تعمیرات
🔹 بهینه‌سازی حفاری و آتش‌باری:
مدل‌سازی زمین‌شناسی و ساخت مدل‌های یادگیری ماشین برای طراحی دقیق‌تر انفجارها و حفاری‌های کم‌ریسک‌تر
🔹 بررسی کیفیت سنگ و ماده معدنی:
استفاده از بینایی ماشین و یادگیری عمیق برای دسته‌بندی خودکار سنگ‌ها، تشخیص ناخالصی‌ها و برآورد ارزش اقتصادی
🔹 ایمنی کارگران و ماشین‌آلات:
تشخیص رفتارهای پرخطر با تحلیل ویدیوها، پیش‌بینی تصادفات بین ماشین‌های سنگین با مدل‌های گرافی و رادار
🔹 پیش‌بینی قیمت و تولید:
مدل‌سازی سری‌های زمانی برای پیش‌بینی تولید، مصرف و قیمت جهانی فلزات با هدف تصمیم‌گیری اقتصادی هوشمند
🔹 نقشه‌برداری و مدل‌سازی سه‌بعدی معادن:
استفاده از UAV، LiDAR و هوش مصنوعی برای تولید مدل‌های ۳بعدی از تونل‌ها، شیب معدن و ارزیابی پایداری ساختاری
🔍 فرصت‌های پژوهشی، صنعتی و تجاری در این حوزه بسیار زیاد است — اگر از ظرفیت داده‌ها، تجهیزات و نیروی متخصص استفاده شود، معدن می‌تواند به یکی از هوشمندترین صنایع کشور تبدیل شود.
#هوش_مصنوعی #صنعت_معدن #بینایی_ماشین #ایمنی_صنعتی #مدل_پیش‌بینی #کاهش_ریسک #حفاری_هوشمند #معدنکاری_دیجیتال #DigitalMining #AI4Mining #AIinIran
@rss_ai_ir
👍10❤7🎉7👏5🔥3🥰3😁3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🧠 به‌روزرسانی وزن‌ها در شبکه‌های عصبی گرافی (GNN)
✳️وقتی با داده‌هایی سروکار داریم که به شکل گراف هستن (گره‌ها و یال‌ها)، مثل شبکه‌های اجتماعی، مولکول‌ها، یا نقشه‌های حمل‌ونقل، برای یادگیری و پیش‌بینی دقیق، باید هم ویژگی هر گره و هم ارتباط بین گره‌ها رو یاد بگیریم.
✳️یکی از تکنیک‌های کلیدی در این مدل‌ها، فرآیند پیام‌رسانی (Message Passing) و به‌روزرسانی وزن‌هاست.
---
✨ مراحل کلی کار:
1️⃣ جمع کردن اطلاعات از همسایه‌ها
هر گره، پیام‌هایی از گره‌های متصل به خودش دریافت می‌کنه. این پیام‌ها حاوی ویژگی‌ها و وضعیت گره‌های همسایه هستن.
2️⃣ تجمیع (Aggregation)
با یک تابع تجمیع (مثل جمع، میانگین یا max) این پیام‌ها رو ترکیب می‌کنیم تا یک نمای کلی از محله‌ی گره بدست بیاد.
3️⃣ به‌روزرسانی ویژگی‌ها (Update)
با استفاده از یک تابع به‌روزرسانی (معمولاً یک شبکه عصبی کوچک یا MLP)، ویژگی‌های گره تغییر می‌کنه تا اطلاعات جدید واردش بشه.
4️⃣ محاسبه خطا و گرادیان (Loss & Gradient)
پیش‌بینی مدل با مقدار واقعی مقایسه میشه؛ خطا محاسبه و گرادیان‌ها تعیین میشن.
5️⃣ به‌روزرسانی وزن‌ها (Weight Update)
وزن‌ها با روش‌هایی مثل Gradient Descent، Adam یا RMSProp تنظیم میشن تا مدل بهتر یاد بگیره.
---
🔍 مثال ساده برای درک بهتر:
✳️فرض کن در یک شبکه اجتماعی، هر نفر (گره) اطلاعات خودش رو از دوستانش (همسایه‌ها) می‌گیره. بعد با جمع‌بندی این اطلاعات، پروفایل خودش رو آپدیت می‌کنه. سپس کل شبکه یاد می‌گیره که روابط بین افراد رو بهتر پیش‌بینی کنه (مثلاً پیشنهاد دوست بده).
---
💡 مزیت این روش:
- یادگیری روابط پیچیده بین داده‌ها
- قابلیت تعمیم به گراف‌های بزرگ و متنوع
- توانایی مدل کردن داده‌های *non-Euclidean*
---
📌 در عمل:
در کتابخانه‌هایی مثل PyTorch Geometric یا DGL، این فرآیند به‌صورت خودکار در لایه‌های مثل GCNConv، GraphSAGE یا GATConv پیاده‌سازی شده و کافیست توابع پیام‌رسانی و به‌روزرسانی رو تعریف کنید.
---
#شبکه_عصبی_گرافی #هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #به‌روزرسانی_وزن
#GraphNeuralNetwork #GNN #پیام_رسانی #گرادیان_کاهشی #یادگیری_گرافی
⛔️@rss_ai_ir
✳️وقتی با داده‌هایی سروکار داریم که به شکل گراف هستن (گره‌ها و یال‌ها)، مثل شبکه‌های اجتماعی، مولکول‌ها، یا نقشه‌های حمل‌ونقل، برای یادگیری و پیش‌بینی دقیق، باید هم ویژگی هر گره و هم ارتباط بین گره‌ها رو یاد بگیریم.
✳️یکی از تکنیک‌های کلیدی در این مدل‌ها، فرآیند پیام‌رسانی (Message Passing) و به‌روزرسانی وزن‌هاست.
---
✨ مراحل کلی کار:
1️⃣ جمع کردن اطلاعات از همسایه‌ها
هر گره، پیام‌هایی از گره‌های متصل به خودش دریافت می‌کنه. این پیام‌ها حاوی ویژگی‌ها و وضعیت گره‌های همسایه هستن.
2️⃣ تجمیع (Aggregation)
با یک تابع تجمیع (مثل جمع، میانگین یا max) این پیام‌ها رو ترکیب می‌کنیم تا یک نمای کلی از محله‌ی گره بدست بیاد.
3️⃣ به‌روزرسانی ویژگی‌ها (Update)
با استفاده از یک تابع به‌روزرسانی (معمولاً یک شبکه عصبی کوچک یا MLP)، ویژگی‌های گره تغییر می‌کنه تا اطلاعات جدید واردش بشه.
4️⃣ محاسبه خطا و گرادیان (Loss & Gradient)
پیش‌بینی مدل با مقدار واقعی مقایسه میشه؛ خطا محاسبه و گرادیان‌ها تعیین میشن.
5️⃣ به‌روزرسانی وزن‌ها (Weight Update)
وزن‌ها با روش‌هایی مثل Gradient Descent، Adam یا RMSProp تنظیم میشن تا مدل بهتر یاد بگیره.
---
🔍 مثال ساده برای درک بهتر:
✳️فرض کن در یک شبکه اجتماعی، هر نفر (گره) اطلاعات خودش رو از دوستانش (همسایه‌ها) می‌گیره. بعد با جمع‌بندی این اطلاعات، پروفایل خودش رو آپدیت می‌کنه. سپس کل شبکه یاد می‌گیره که روابط بین افراد رو بهتر پیش‌بینی کنه (مثلاً پیشنهاد دوست بده).
---
💡 مزیت این روش:
- یادگیری روابط پیچیده بین داده‌ها
- قابلیت تعمیم به گراف‌های بزرگ و متنوع
- توانایی مدل کردن داده‌های *non-Euclidean*
---
📌 در عمل:
در کتابخانه‌هایی مثل PyTorch Geometric یا DGL، این فرآیند به‌صورت خودکار در لایه‌های مثل GCNConv، GraphSAGE یا GATConv پیاده‌سازی شده و کافیست توابع پیام‌رسانی و به‌روزرسانی رو تعریف کنید.
---
#شبکه_عصبی_گرافی #هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #به‌روزرسانی_وزن
#GraphNeuralNetwork #GNN #پیام_رسانی #گرادیان_کاهشی #یادگیری_گرافی
⛔️@rss_ai_ir
🔥11👍5🥰5🎉5❤4😁4🙏1👌1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
✊ با GAN Lab، دیگه یادگیری GANها کار یکی دو دقیقه‌ست!
👨🏻💻 شبکه‌های مولد تخاصمی یا همون GANها، جزو پیچیده‌ترین و در عین حال جذاب‌ترین مدل‌های یادگیری عمیق به حساب میان. با این حال، درک دقیق نحوه‌ی عملکردشون حتی برای خیلی از حرفه‌ای‌ها هم ساده نیست، چه برسه به کسی که تازه می‌خواد یاد بگیره!
✏️ ابزار GAN Lab یک محیط تعاملی و بصریه که می‌تونی باهاش به‌صورت زنده و داخل مرورگر با GANها کار کنی:
مدل بسازی، آموزش بدی و مرحله‌به‌مرحله خروجی‌ها و پیشرفت رو ببینی. تجربه‌ای شبیه TensorFlow Playground، ولی مخصوص GANها!
⬅️ این ابزار با TensorFlow.js ساخته شده و تمام پردازش‌ها مستقیماً روی GPU مرورگر انجام میشن. یعنی:
✅ نیازی به نصب هیچ نرم‌افزار یا تنظیمات پیچیده نداری
☑️ فقط یک مرورگر کافیه تا وارد دنیای شگفت‌انگیز GAN بشی!
📌 دسترسی به ابزار: ┌ 🏷 GAN Lab
├ 🌎 Website
└ 🐱 GitHub-Repos
🌐 #یادگیری_عمیق #GAN #شبکه_مولد #DeepLearning #MachineLearning #TensorFlow
🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید:
@rss_ai_ir
👨🏻💻 شبکه‌های مولد تخاصمی یا همون GANها، جزو پیچیده‌ترین و در عین حال جذاب‌ترین مدل‌های یادگیری عمیق به حساب میان. با این حال، درک دقیق نحوه‌ی عملکردشون حتی برای خیلی از حرفه‌ای‌ها هم ساده نیست، چه برسه به کسی که تازه می‌خواد یاد بگیره!
✏️ ابزار GAN Lab یک محیط تعاملی و بصریه که می‌تونی باهاش به‌صورت زنده و داخل مرورگر با GANها کار کنی:
مدل بسازی، آموزش بدی و مرحله‌به‌مرحله خروجی‌ها و پیشرفت رو ببینی. تجربه‌ای شبیه TensorFlow Playground، ولی مخصوص GANها!
⬅️ این ابزار با TensorFlow.js ساخته شده و تمام پردازش‌ها مستقیماً روی GPU مرورگر انجام میشن. یعنی:
✅ نیازی به نصب هیچ نرم‌افزار یا تنظیمات پیچیده نداری
☑️ فقط یک مرورگر کافیه تا وارد دنیای شگفت‌انگیز GAN بشی!
📌 دسترسی به ابزار: ┌ 🏷 GAN Lab
├ 🌎 Website
└ 🐱 GitHub-Repos
🌐 #یادگیری_عمیق #GAN #شبکه_مولد #DeepLearning #MachineLearning #TensorFlow
🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید:
@rss_ai_ir
🔥8👍7🥰7👏5😁5🎉4❤2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔋 چه نوع باتری‌ای برای ربات یا سیستم سخت‌افزاری من مناسب‌تره؟
@rss_ai_ir
⚙️ در طراحی سیستم‌های رباتیکی، پهپادها، سیستم‌های IoT یا سخت‌افزارهای قابل حمل، انتخاب باتری مناسب به اندازه انتخاب میکروکنترلر مهمه! چون عمر، پایداری و عملکرد کل سیستم بهش وابسته‌ست.
🧠 در ادامه با رایج‌ترین نوع باتری‌ها و کاربردهاشون آشنا می‌شیم:
🔹 باتری لیتیوم-یون (Li-ion):
✅ چگالی انرژی بالا
✅ قابل شارژ
✅ رایج در لپ‌تاپ، پهپاد، ربات‌های صنعتی
⚠️ نیازمند مدیریت شارژ/دشارژ دقیق (BMS)
🔹 باتری لیتیوم-پلیمر (Li-Po):
✅ وزن سبک‌تر و ابعاد متنوع
✅ قابلیت تخلیه جریان بالا
✅ مناسب برای ربات‌های پرسرعت، پهپادها، ماشین‌های RC
⚠️ حساس‌تر از Li-ion و نیازمند دقت بیشتر در شارژ
🔹 باتری نیکل-کادمیم (NiCd):
✅ مقاوم در برابر دما و تخلیه بالا
✅ طول عمر زیاد
⚠️ اثر حافظه (memory effect) و وزن بالا
📌 بیشتر در کاربردهای خاص صنعتی
🔹 باتری نیکل-هیدرید فلز (NiMH):
✅ امن‌تر از Li-ion
✅ ظرفیت بیشتر نسبت به NiCd
⚠️ نرخ تخلیه پایین‌تر
📌 قابل استفاده در ربات‌های آموزشی یا ابزارهای ساده
🔹 باتری سرب-اسیدی (Lead-Acid):
✅ قیمت پایین، توان بالا
✅ مناسب برای سیستم‌های بزرگ و سنگین (مثل AGVهای صنعتی)
⚠️ وزن زیاد، چگالی انرژی پایین
🔌 نکات مهم در انتخاب باتری:
ولتاژ موردنیاز سیستم
جریان لحظه‌ای و پیوسته
زمان کاری مورد انتظار
وزن قابل تحمل ربات
شرایط محیطی (دما، لرزش، رطوبت)
📦 اگر ربات شما کوچک، سبک و پرسرعته: معمولاً Li-Po
📦 اگر ایمنی و دوام برات مهم‌تره: معمولاً Li-ion یا NiMH
📦 اگر صنعتی و پرقدرته: معمولاً Lead-Acid یا ترکیبی با BMS
#رباتیک #باتری #سیستم_های_قابل_حمل #سخت_افزار #LiIon #LiPo #NiMH #LeadAcid #ربات_پرتابل #IoT
@rss_ai_ir
@rss_ai_ir
⚙️ در طراحی سیستم‌های رباتیکی، پهپادها، سیستم‌های IoT یا سخت‌افزارهای قابل حمل، انتخاب باتری مناسب به اندازه انتخاب میکروکنترلر مهمه! چون عمر، پایداری و عملکرد کل سیستم بهش وابسته‌ست.
🧠 در ادامه با رایج‌ترین نوع باتری‌ها و کاربردهاشون آشنا می‌شیم:
🔹 باتری لیتیوم-یون (Li-ion):
✅ چگالی انرژی بالا
✅ قابل شارژ
✅ رایج در لپ‌تاپ، پهپاد، ربات‌های صنعتی
⚠️ نیازمند مدیریت شارژ/دشارژ دقیق (BMS)
🔹 باتری لیتیوم-پلیمر (Li-Po):
✅ وزن سبک‌تر و ابعاد متنوع
✅ قابلیت تخلیه جریان بالا
✅ مناسب برای ربات‌های پرسرعت، پهپادها، ماشین‌های RC
⚠️ حساس‌تر از Li-ion و نیازمند دقت بیشتر در شارژ
🔹 باتری نیکل-کادمیم (NiCd):
✅ مقاوم در برابر دما و تخلیه بالا
✅ طول عمر زیاد
⚠️ اثر حافظه (memory effect) و وزن بالا
📌 بیشتر در کاربردهای خاص صنعتی
🔹 باتری نیکل-هیدرید فلز (NiMH):
✅ امن‌تر از Li-ion
✅ ظرفیت بیشتر نسبت به NiCd
⚠️ نرخ تخلیه پایین‌تر
📌 قابل استفاده در ربات‌های آموزشی یا ابزارهای ساده
🔹 باتری سرب-اسیدی (Lead-Acid):
✅ قیمت پایین، توان بالا
✅ مناسب برای سیستم‌های بزرگ و سنگین (مثل AGVهای صنعتی)
⚠️ وزن زیاد، چگالی انرژی پایین
🔌 نکات مهم در انتخاب باتری:
ولتاژ موردنیاز سیستم
جریان لحظه‌ای و پیوسته
زمان کاری مورد انتظار
وزن قابل تحمل ربات
شرایط محیطی (دما، لرزش، رطوبت)
📦 اگر ربات شما کوچک، سبک و پرسرعته: معمولاً Li-Po
📦 اگر ایمنی و دوام برات مهم‌تره: معمولاً Li-ion یا NiMH
📦 اگر صنعتی و پرقدرته: معمولاً Lead-Acid یا ترکیبی با BMS
#رباتیک #باتری #سیستم_های_قابل_حمل #سخت_افزار #LiIon #LiPo #NiMH #LeadAcid #ربات_پرتابل #IoT
@rss_ai_ir
🥰8👍6🔥5❤4👏4🎉4😁3
❓ در سامانه تشخیص خودکار آریتمی قلب از سیگنال ECG که از معماری ترکیبی شبکه عصبی کانولوشنی و LSTM استفاده می‌کند، مزیت اصلی این ترکیب چیست؟
Anonymous Quiz
57%
شبکه کانولوشنی ویژگی‌های مکانی سیگنال را استخراج کرده و LSTM وابستگی‌های زمانی را مدل می‌کند
43%
شبکه کانولوشنی وابستگی‌های زمانی را مدل کرده و LSTM ویژگی‌های مکانی را استخراج می‌کند
0%
هر دو فقط برای کاهش نویز سیگنال استفاده می‌شوند
0%
این ترکیب صرفاً برای کوچک‌تر شدن اندازه مدل نسبت به شبکه‌های جداگانه به کار می‌رود
👍7🥰7😁7🎉4❤3👏3🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🛡 سیستم‌های هوش مصنوعی ضدتصادم؛ دیده‌بان هوشمند ایمنی
@rss_ai_ir
🚧 در محیط‌های صنعتی، معدنی و حمل‌ونقل، یک لحظه بی‌دقتی می‌تواند منجر به حادثه‌ای جدی شود.
اینجاست که سیستم‌های هوش مصنوعی ضدتصادم وارد عمل می‌شوند؛ سامانه‌هایی که با ترکیب حسگرهای دقیق و الگوریتم‌های پیشرفته، خطر را قبل از وقوع شناسایی می‌کنند.
---
🔍 چطور کار می‌کنند؟
1. حسگرها: استفاده از دوربین، لیدار، رادار یا UWB برای پایش محیط.
2. بینایی ماشین (Computer Vision): پردازش تصویر یا داده حسگر برای شناسایی اشیا، انسان‌ها یا موانع.
3. یادگیری عمیق (Deep Learning): تحلیل رفتار و پیش‌بینی مسیر حرکت اجسام.
4. هشدار یا اقدام ایمن‌ساز: اعلام هشدار صوتی/تصویری یا حتی توقف خودکار دستگاه.
---
⚙️ نمونه کاربردها:
* 🚜 جلوگیری از برخورد ماشین‌آلات سنگین در معادن.
* 🚂 پیشگیری از تصادم قطارها در خطوط ریلی.
* 🚗 سیستم‌های ایمنی پیشرفته خودروها (ADAS).
* 🏭 ایمنی جرثقیل‌های سقفی و تجهیزات جابه‌جایی بار.
---
🤖 چرا هوش مصنوعی؟
برخلاف سیستم‌های سنتی، AI می‌تواند:
* تشخیص دقیق‌تر در شرایط سخت (گردوغبار، مه، نور کم)
* پیش‌بینی برخورد پیش از رسیدن به نقطه خطر
* کاهش آلارم‌های کاذب با یادگیری از داده‌های محیط واقعی
---
🔗 آینده ایمنی صنعتی به سمت سیستم‌های ضدتصادم هوشمند حرکت می‌کند؛ جایی که ماشین‌ها نه‌تنها می‌بینند، بلکه می‌فهمند و پیش‌بینی می‌کنند.
#هوش_مصنوعی #ایمنی #بینایی_ماشین #ضدتصادم #یادگیری_عمیق #AI #MachineVision
@rss_ai_ir
@rss_ai_ir
🚧 در محیط‌های صنعتی، معدنی و حمل‌ونقل، یک لحظه بی‌دقتی می‌تواند منجر به حادثه‌ای جدی شود.
اینجاست که سیستم‌های هوش مصنوعی ضدتصادم وارد عمل می‌شوند؛ سامانه‌هایی که با ترکیب حسگرهای دقیق و الگوریتم‌های پیشرفته، خطر را قبل از وقوع شناسایی می‌کنند.
---
🔍 چطور کار می‌کنند؟
1. حسگرها: استفاده از دوربین، لیدار، رادار یا UWB برای پایش محیط.
2. بینایی ماشین (Computer Vision): پردازش تصویر یا داده حسگر برای شناسایی اشیا، انسان‌ها یا موانع.
3. یادگیری عمیق (Deep Learning): تحلیل رفتار و پیش‌بینی مسیر حرکت اجسام.
4. هشدار یا اقدام ایمن‌ساز: اعلام هشدار صوتی/تصویری یا حتی توقف خودکار دستگاه.
---
⚙️ نمونه کاربردها:
* 🚜 جلوگیری از برخورد ماشین‌آلات سنگین در معادن.
* 🚂 پیشگیری از تصادم قطارها در خطوط ریلی.
* 🚗 سیستم‌های ایمنی پیشرفته خودروها (ADAS).
* 🏭 ایمنی جرثقیل‌های سقفی و تجهیزات جابه‌جایی بار.
---
🤖 چرا هوش مصنوعی؟
برخلاف سیستم‌های سنتی، AI می‌تواند:
* تشخیص دقیق‌تر در شرایط سخت (گردوغبار، مه، نور کم)
* پیش‌بینی برخورد پیش از رسیدن به نقطه خطر
* کاهش آلارم‌های کاذب با یادگیری از داده‌های محیط واقعی
---
🔗 آینده ایمنی صنعتی به سمت سیستم‌های ضدتصادم هوشمند حرکت می‌کند؛ جایی که ماشین‌ها نه‌تنها می‌بینند، بلکه می‌فهمند و پیش‌بینی می‌کنند.
#هوش_مصنوعی #ایمنی #بینایی_ماشین #ضدتصادم #یادگیری_عمیق #AI #MachineVision
@rss_ai_ir
🥰9❤6😁6🔥4👏4👍3🎉2🙏1
🖥 از بین مدل‌های قدرتمند زیر، اگر بخواهید برای کمک در برنامه‌نویسی یکی را انتخاب کنید، کدام را برمی‌گزینید؟
Anonymous Poll
48%
1️⃣ ChatGPT-5
8%
2️⃣ Grok-4
35%
3️⃣ Claude Opus 4.1
10%
4️⃣ Gemini 2.5 Pro
😁16🎉12🔥9❤8👍8👏7🥰6
VIRSUN
❓ در سامانه تشخیص خودکار آریتمی قلب از سیگنال ECG که از معماری ترکیبی شبکه عصبی کانولوشنی و LSTM استفاده می‌کند، مزیت اصلی این ترکیب چیست؟
🧠 توضیح تخصصی:
✅در تحلیل سیگنال‌های زیستی مانند ECG، ویژگی‌های مکانی (الگوهای شکل موج) و وابستگی‌های زمانی (ترتیب و فاصله بین موج‌ها) هر دو اهمیت بالایی دارند.
✅شبکه کانولوشنی نقش استخراج‌کننده ویژگی‌های مکانی را دارد، مثل شناسایی شکل موج QRS یا موج P، و LSTM با داشتن حافظه داخلی، روابط زمانی را مدل می‌کند، مانند تغییر ریتم قلب در بازه‌های زمانی مختلف.
این ترکیب باعث افزایش دقت و پایداری در تشخیص آریتمی نسبت به استفاده مجزای هر یک از این شبکه‌ها میشود.
✅در تحلیل سیگنال‌های زیستی مانند ECG، ویژگی‌های مکانی (الگوهای شکل موج) و وابستگی‌های زمانی (ترتیب و فاصله بین موج‌ها) هر دو اهمیت بالایی دارند.
✅شبکه کانولوشنی نقش استخراج‌کننده ویژگی‌های مکانی را دارد، مثل شناسایی شکل موج QRS یا موج P، و LSTM با داشتن حافظه داخلی، روابط زمانی را مدل می‌کند، مانند تغییر ریتم قلب در بازه‌های زمانی مختلف.
این ترکیب باعث افزایش دقت و پایداری در تشخیص آریتمی نسبت به استفاده مجزای هر یک از این شبکه‌ها میشود.
🔥7🥰7❤6👏4👍3😁3🎉2🙏1