#ابزار_هوش_مصنوعی ✅ فایل های خود در هر زبانی رو به این سایت بدید و هوش مصنوعی براساس اون فایل به سوالاتتون جواب میده 😉 Docu-ask.com #کاربرد_هوش_مصنوعی #هوش_مصنوعی #عصر_جدید #فناوری 🧠 با هوش مصنوعی همراه شوید 👇: ➖➖➖➖➖ 🆔 : @DrHamedShahbazi

این هوش مصنوعی هر بار شما رو شگفت‌زده می‌کنه!😁 🔻 این ابزار یک مجموعه ای از تمام سرویس‌های هوش مصنوعی هستش و با هر زدن دکمه Surprised me یه ابزار کاملاً جدید و خفن دیگه تو هر زمینه‌ای به شما معرفی می‌کنه و به طور تصادفی به سایت موردنظر انتقال داده می‌شید. ➡️ https://www.randomaiproduct.com #ابزار_هوش_مصنوعی 🧠 با هوش مصنوعی همراه شوید 👇: ➖➖➖➖➖ 🆔 : @DrHamedShahbazi

💻 معرفی اولین مهندس نرم افزار هوش مصنوعی به اسم دوین ❌دِوین تو یه آزمون کدزنی خیلی معروف (SWE-Bench) ترکونده و حتی تو مصاحبه‌های کاری شرکت‌های مطرح هوش مصنوعی قبول شده. جالب‌تر اینکه روی پروژه‌های واقعی تو سایت Upwork هم کار کرده! ❌این هوش مصنوعی باحال، یه برنامه‌نویس مستقله که خودش میتونه با ابزارهای مختلف کدنویسی، ویرایشگر کد و مرورگر وب، مشکلات نرم‌افزاری رو حل کنه. ❌تو یه تست معتبر که از هوش مصنوعی میخواد مشکلات پروژه‌های متن‌باز واقعی رو حل کنه، دِوین تونسته ۱۳.۸۶ درصد مشکلات رو به‌تنهایی حل کنه! این خیلی بیشتر از بهترین هوش مصنوعی قبلیه که فقط ۱.۹۶ درصد به‌تنهایی و ۴.۸ درصد با کمک حل کرده بود. #ابزار_هوش_مصنوعی 🧠 با هوش مصنوعی همراه شوید 👇: ➖➖➖➖➖ 🆔 : @DrHamedShahbazi

🔍 هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (Explainable AI) هوش مصنوعی توضیح‌پذیر یا XAI به مجموعه‌ای از روش‌ها و ابزارها گفته می‌شود که هدف آن‌ها شفاف‌سازی فرآیند تصمیم‌گیری مدل‌های هوش مصنوعی است. بسیاری از مدل‌های پیشرفته مثل شبکه‌های عصبی عمیق مانند یک "جعبه سیاه" عمل می‌کنند و فهمیدن اینکه چرا یک مدل به نتیجه خاصی رسیده، دشوار است. XAI به کاربران، متخصصان و حتی افراد غیرمتخصص کمک می‌کند تا بفهمند مدل چگونه به تصمیمات خود رسیده و چه عواملی بر خروجی آن تأثیر گذاشته‌اند. این شفافیت برای اعتماد‌سازی، رفع سوگیری‌ها، و استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی بسیار حیاتی است. --- ### 20 ابزار برای کار با هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI) 1. LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) ابزاری برای توضیح محلی تصمیمات مدل‌های پیچیده که با تغییرات کوچک در داده ورودی، تأثیر آن را بر خروجی بررسی می‌کند. 2. SHAP (SHapley Additive Explanations) این ابزار به کمک مفاهیم تئوری بازی، نقش هر ویژگی (Feature) در پیش‌بینی مدل را توضیح می‌دهد. 3. IBM Watson OpenScale پلتفرمی که به نظارت، تحلیل و توضیح فرآیندهای تصمیم‌گیری هوش مصنوعی کمک می‌کند و برای رفع سوگیری‌ها کاربرد دارد. 4. Google What-If Tool ابزاری کاربرپسند از گوگل که به شما امکان می‌دهد مدل‌های یادگیری ماشینی را تحلیل و سناریوهای مختلف را آزمایش کنید. 5. InterpretML کتابخانه‌ای متن‌باز که توسط مایکروسافت توسعه یافته و مجموعه‌ای از ابزارها برای توضیح‌پذیری مدل‌های یادگیری ماشین ارائه می‌دهد. 6. Alibi کتابخانه‌ای برای توضیح فرآیندهای تصمیم‌گیری مدل‌های یادگیری عمیق و شناسایی رفتارهای غیر عادی در آن‌ها. 7. H2O.ai Driverless AI این ابزار مجهز به قابلیت‌های XAI بوده و به کاربران امکان می‌دهد مدل‌های خودکار و قابل توضیح بسازند. 8. Captum ابزاری از فیسبوک برای تحلیل مدل‌های یادگیری عمیق PyTorch و توضیح تأثیر هر ویژگی داده. 9. Anchor Explanations روشی برای توضیح تصمیمات مدل‌ها با استفاده از "قوانین تصمیم‌گیری" که نتایج قابل تفسیر ارائه می‌دهد. 10. Skater یکی دیگر از ابزارهای متن‌باز که برای تحلیل و توضیح مدل‌های یادگیری ماشین طراحی شده است. 11. ELI5 (Explain Like I'm 5) کتابخانه‌ای برای توضیح ساده مدل‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین با تمرکز بر روش‌های کلاسیک. 12. AI Explainability 360 مجموعه‌ای از ابزارهای متن‌باز که توسط IBM ارائه شده و برای توضیح مدل‌های مختلف کاربرد دارد. 13. Dalex بسته‌ای در زبان R برای تجسم و توضیح مدل‌های یادگیری ماشین. 14. FairML ابزاری برای شناسایی سوگیری‌های احتمالی در مدل‌های یادگیری ماشین و بررسی اهمیت ویژگی‌ها. 15. Explainable Boosting Machines (EBM) مدلی که به صورت ذاتی قابلیت توضیح‌پذیری بالایی دارد و در تصمیم‌گیری شفاف عمل می‌کند. 16. DeepLIFT ابزاری برای تحلیل مدل‌های یادگیری عمیق و بررسی تأثیر ویژگی‌ها بر خروجی. 17. TensorFlow Explain (TFX) ابزارهای تعبیه‌شده در TensorFlow برای تحلیل و توضیح مدل‌های یادگیری عمیق. 18. BigML پلتفرمی که علاوه بر ساخت مدل‌های یادگیری ماشین، قابلیت‌های شفاف‌سازی و تفسیر مدل‌ها را نیز ارائه می‌دهد. 19. PyCaret چارچوبی برای یادگیری ماشین که تحلیل و توضیح مدل‌ها را به روشی سریع و کارآمد امکان‌پذیر می‌کند. 20. Qlik AutoML ابزاری برای توضیح تصمیمات مدل‌های یادگیری ماشین با قابلیت‌های تفسیر بصری و رفع سوگیری. --- ✨ چرا XAI مهم است؟ استفاده از این ابزارها به شما کمک می‌کند تا مدل‌های هوش مصنوعی شفاف‌تر، قابل اعتمادتر و اخلاقی‌تر بسازید. این موضوع نه تنها باعث بهبود عملکرد مدل‌ها می‌شود، بلکه اعتماد کاربران و سازمان‌ها به هوش مصنوعی را نیز افزایش می‌دهد. 📌 شما از کدام ابزار XAI استفاده می‌کنید؟ اگر ابزاری می‌شناسید که در این لیست نیست، آن را با ما به اشتراک بگذارید! #هوش_مصنوعی #XAI #توضیح_پذیری #ابزار_هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین 🧠 با هوش مصنوعی همراه شوید 👇: ➖➖➖➖➖ 🆔 : @DrHamedShahbazi

💥ابزارهای کاربردی حوزه علوم اسلامی هوش مصنوعی 1⃣۱. نسخه دوم موتور جستجوی هوشمند متون اسلامی «جهد» با قابلیت جستجو و پیشنهاد مفاهیم به نشانی https://johd.ir 2⃣۲. پایگاه ترکیبی دانش ویکی‌های اسلامی «قم‌نت» به نشانی http://qomnet.johd.ir 3⃣۳. نسخه دوم اَبر هوشمند اسناد متنی و تصویری «سحاب» با قابلیت خوانش تصاویر به نشانی https://sahab.johd.ir/login 4⃣۴. سامانه پاسخ‌یابی هوشمند سوالات دینی «پارسا» به نشانی https://www.parsaqa.com 5⃣۵. نسخه دوم ویراستار هوشمند حوزوی گروهی «تحریر» با رویکرد زیست‌بومی به نشانی https://tahrirapp.ir 6⃣۶. گراف دانش علوم حدیث «ثقات» به نشانی https://thiqat.org 7⃣۷. آنتولوژی قرآن کریم «هما» به نشانی http://homa.johd.ir؛ #ابزار_هوش_مصنوعی 🧠 با هوش مصنوعی همراه شوید 👇: ➖➖➖➖➖ 🆔 : @DrHamedShahbazi