ماهنامه

نسخه الکترونیکی ماهنامه شبکه 287

تصویر الناز قنبری
ارسال شده توسط الناز قنبری در 1403, اسفند 27 - 12:17

نسخه الکترونیکی ماهنامه شبکه 287
در شماره فروردین‌ماه ماهنامه شبکه ضمن آن‌كه مشاغل مرتبط با هوش مصنوعى را بررسـى مى‌كنيم، تحولات چند وقت اخير اين حوزه، نگرانى‌هاى اجتماعـى، برنامه‌هاى راهبردى شـركت‌هاى بزرگى همچون مايكروسـافت، گوگل، سامسونگ و اكوسيستم هوش مصنوعى را بررسى خواهيم كرد تا ديد دقيقترى از رویدادهایی كه قرار است در سال‌هاى آتى اتفاق افتد به‌دست آوريم .

فهرست مطالب

ویژه نوروز ۱۴۰۴

  • هوش مصنوعی آینده‌ مشاغل را به چه سمت و سویی هدایت می‌کند؟ 
  • این شش روند بزرگ بر دنیای هوش مصنوعی و تجارت در سال 1404 تاثیرخواهند گذاشت
  • مهارت‌هایی که در سال 1404 باید به‌فکر یادگیری آن‌ها باشید
  • 11 ابزار و پلتفرم هوش مصنوعی که جایگزین خوبی برای پاورپوینت هستند
  • چرا مدیران ارشد فناوری اطلاعات بر لزوم توجه به هوش مصنوعی تاکید دارند؟ 
  • Phi-4 ، جدیدترین مدل زبانی کوچک مایکروسافت، فصل جدیدی در نوآوری هوش مصنوعی
  • چگونه هوش مصنوعی دنیای توسعه اپلیکیشن‌های موبایل را متحول می‌کند؟
  • هوش مصنوعی مولد و پیش‌بینی‌کننده چیستند و چرا مورد توجه شرکت‌ها قرار دارند؟
  • مایکروسافت کوپایلت چیست، چه مدل‌هایی دارد و چه قابلیت‌هایی ارائه می‌دهد؟
  • سامسونگ گلکسی AI چیست و چگونه از آن استفاده کنیم؟
  • الگوریتم SARSA چیست، چگونه کار می‌کند و چه قابلیت‌هایی دارد؟
  • اکوسیستم هوش مصنوعی از چه فناوری‌ها و ابزارهای کاربردی تشکیل شده است؟
  • چرا وب‌سایت‌ها نیازمند چت‌بات‌های هوشمند هستند؟
  • آیا هوش مصنوعی می‌تواند معنی انسان بودن را تغییر دهد؟
  • واقعیت‌های ساخته‌شده توسط مدل‌های هوشمند تا چه اندازه نگران‌کننده هستند؟ 
  • خیز بلند گوگل برای تسخیر دنیای هوش مصنوعی 
  • دیپ‌سیک پلتفرمی که دنیای هوش مصنوعی و تجارت را به عصر جدیدی وارد کرد 
مشتری برای خرید این محصول نیاز به آدرس دارد؟: 

نسخه اللکتریکی ماهنامه شبکه 286

تصویر الناز قنبری
ارسال شده توسط الناز قنبری در 1403, اسفند 13 - 13:39

نسخه اللکتریکی ماهنامه شبکه 286
در سرمقاله شماره 286 ماهنامه شبکه به رقابت فضایی می‌رویم، در فصل هوش مصنوعی با مفهوم واحد پردازش عصبی (NPU) آشنا می‌شوید، در فصل فناوری شبکه آینده مراکز داده را فناوری‌های نوین رقم می‌زنند، در فصل امنیت کارشناسان امنیتی به مقابله با تهدیدات کوانتومی می‌پردازند، در فصل عصر شبکه با 25 روند نوظهور فناوری در سال 1404 آشنا می‌شوید و در نهایت در پرونده ویژه این شماره (معماری سازمانی) پلی میان رویا و واقعیت می‌سازد.

هوش مصنوعی

  • واحد پردازش عصبی (NPU) چیست و چرا همه درباره آن صحبت می‌کنند؟ 
  • ضریب همبستگی پیرسون معیاری برای سنجش ارتباط بین دو متغیر کمی

هوش-286.jpg

فناوری شبکه

  • آینده مراکز داده را فناوری‌های نوین و پیشرفته رقم می‌زنند
  • شبکه سازی مبتنی بر هدف چیست؟

فناوری-286.jpg

امنیت

  • چگونه کارشناسان امنیتی به مقابله با تهدیدات کوانتومی می‌پردازند؟ 
  • چگونه از راهکارها و مکانیزم‌های جدید برای حفظ امنیت داده‌های حساس استفاده کنیم؟

امنیت-286.jpg

عصر شبکه

  • ۲۵ روند نوظهور فناوری در سال ۱۴۰۴ 
  • هوش مصنوعی چه قابلیت‌های طراز اولی در اختیار کتابخانه‌های عمومی ایران قرار می‌دهد؟

عصر-286.jpg

کارگاه

  • الگوریتم تقریبی چیست و برای حل چه مشکلاتی استفاده می‌شود؟ 
  • گیت و گیت‌هاب چیستند و چه تفاوتی با هم دارند؟

کارگاه-286.jpg

پرونده ویژه

  • معماری سازمانی، پلی میان رویا و واقعیت 
  • کارشناس معماری سازمانی کیست و چه نقشی در سازمان دارد؟ 
  • چارچوب توگف چیست و چه راهبردی در اختیار سازمان‌ها قرار می‌دهد؟ 
  • چارچــوب معماری سازمانی زکمن چیست؟ 
  • چارچوب معماری سازمانی فدرال (FEAF) چیست و چه ویژگی‌هایی دارد؟ 
  • چارچوب‌های Gartner و DoDAF چیستند و چه ویژگی‌هایی دارند؟ 
  • معماری سازمانی C4ISR چیست و چه ویژگی‌هایی دارد؟

پرونده-286.jpg


معماری سازمانی، پلی میان رویا و واقعیت
 

در گذشته‌های دور، شرکت‌ها و سازمان‌ها برای مدیریت کارمندان، منابع و فعالیت‌های تجاری خود مجبور به برنامه‌ریزی‌های شخصی بودند که غالبا با مشکلات مختلفی روبه‌رو بود. از طرفی، برخی شرکت‌ها به‌دلیل عدم وجود یک معماری ساخت‌یافته و جامع بر مبنای تصمیمات مدیران عامل رفتار می‌کردند که توصیه‌هایی را از مشاوران خود دریافت می‌کردند که برخی مواقع مشکلات عدیده‌ای را به‌وجود می‌آورد. همین مسئله باعث شد تا پژوهشگران و متخصصان فعال در حوزه اقتصاد، مدیریت و فناوری تصمیم بگیرند نقشه راهی را ترسیم کنند که به شرکت‌ها کمک کند فرآیندهای سازمانی را به‌شکل دقیق‌تر و بهینه‌تر انجام دهند. این بود که پایه‌های اولیه معماری سازمانی شکل گرفت.

اگرچه مفهوم معماری سازمانی مدرن در دهه‌های اخیر شکل گرفته است، اما ریشه‌های آن را می‌توان در تلاش‌های اولیه برای طراحی سیستم‌های پیچیده‌ای یافت که پایه و اساس سازمان‌ها و شرکت‌های بزرگ دولتی و خصوصی را در قرن‌های گذشته پدید آورند. از طرفی با صنعتی شدن و پیچیدگی روزافزون سازمان‌ها، نیاز به یک روش سیستماتیک برای طراحی و مدیریت آن‌ها بیش از پیش احساس می‌شد. در دهه‌های اخیر، با ظهور فناوری اطلاعات و ارتباطات، معماری سازمانی به یک حوزه تخصصی و حیاتی در مدیریت سازمان‌ها تبدیل شده است. به‌طوری که مفاهیم و روش‌های مختلفی در این زمینه توسعه یافته‌اند که به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا ساختار، فرآیندها، فناوری و اطلاعات خود را به‌صورت یکپارچه و هماهنگ طراحی و مدیریت کنند. 

امروزه، چارچوب‌های معماری سازمانی مانند توگف و زکمن به‌عنوان ابزارهای مهمی برای اجرای این رویکرد در سازمان‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. چارچوب‌هایی که با توجه به اهمیت روزافزون تحول دیجیتال و نیاز به انعطاف‌پذیری و چابکی در سازمان‌ها، به‌عنوان یک ابزار کلیدی برای موفقیت در دنیای پرشتاب تجارت در اختیار مدیران عامل قرار دارد. به‌طور کلی، معماری سازمانی به ترکیب و همسان‌سازی جنبه‌های مختلف فناوری اطلاعات، کسب‌وکار و استراتژی‌های سازمانی می‌پردازد تا هدف‌های کلی و خاص سازمان را محقق سازد. معماری سازمانی شامل لایه‌های مختلفی است که هر یک نقش حیاتی در عملکرد و هماهنگی بین واحدهای مختلف یک سازمان دارند. یکی از این لایه‌ها، لایه کسب‌وکار است که فرآیندها، اهداف، استراتژی‌ها و مدل‌های کسب‌وکار سازمان را تعریف می‌کند. در این لایه، نیازمندی‌های سازمانی تعیین شده و به ساختارهای اطلاعاتی و فناوری منتقل می‌شوند. 

لایه دیگر، لایه اطلاعات است که به مدیریت داده‌ها و اطلاعات مورد نیاز برای پشتیبانی از فرآیندهای کسب‌وکار می‌پردازد. این لایه شامل مدل‌های داده‌ای، استانداردها و سیاست‌های مدیریت داده است. لایه سوم، لایه سیستم‌های کاربردی است که اشاره به نرم‌افزارها و سیستم‌های اطلاعاتی مختلفی دارد که برای اجرای فرآیندهای کسب‌وکار مورد استفاده قرار می‌گیرند. در این لایه، یکپارچگی و هماهنگی بین سیستم‌های مختلف مورد بررسی قرار می‌گیرد تا عملکرد کلی سازمان بهبود یابد. لایه چهارم، لایه زیرساخت فناوری اطلاعات است که شامل سخت‌افزار، شبکه‌ها، پلتفرم‌ها و سایر مولفه‌های فنی است که سیستم‌های کاربردی بر روی آن‌ها اجرا می‌شوند. 

یکی از نکات فنی مهم در معماری سازمانی، توجه به مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری سیستم‌ها است. استفاده از فناوری‌های مدرن مانند رایانش ابری و اینترنت اشیاء، امکان مقیاس‌پذیری را فراهم می‌کنند. سازمان‌ها را قادر می‌سازد با تغییرات محیطی سریع‌تر و کارآمدتر سازگار شود.  همچنین، امنیت اطلاعات یکی دیگر از نکات فنی حیاتی است که در معماری سازمانی باید مدنظر قرار گیرد، زیرا پیاده‌سازی روش‌های امنیتی مانند رمزنگاری داده‌ها، احراز هویت و کنترل دسترسی به منابع اطلاعاتی مانع از وقوع تهدیدات امنیتی می‌شود. به‌طور کلی، معماری سازمانی برای توسعه یک معماری هدف و ایجاد نقشه‌ راهی مورد استفاده قرار می‌گیرد که قرار است تغییرات سازمانی را در طول یک دوره سه تا ده ساله منعکس کند. در این زمینه، از معماری سازمانی برای پشتیبانی از تغییرات در سطح سازمان، پروژه‌ها و برنامه‌های متعدد و دستیابی به خط‌مشی‌هایی برای اجرای استراتژی از طریق پروژه‌ها و برنامه‌ها استفاده می‌شود. 

همان‌گونه که ممکن است حدس زده باشید، سازمان‌ها در دنیای پیچیده و پویای امروز با چالش‌های متعددی همچون رشد سریع فناوری، تغییر نیازهای مشتریان و رقابت شدید روبه‌رو هستند. برای مقابله با این چالش‌ها و دستیابی به اهداف استراتژیک خود، سازمان‌ها نیازمند یک رویکرد یکپارچه و منسجم برای طراحی، توسعه و مدیریت منابع خود هستند. معماری سازمانی به‌عنوان یک چارچوب جامع، به سازمان‌ها کمک می‌کند تا ساختار، فرآیندها، فناوری و اطلاعات خود را به‌صورت هماهنگ و یکپارچه طراحی و مدیریت کنند. با استفاده از معماری سازمانی، سازمان‌ها می‌توانند پیچیدگی‌ها را کاهش دهند، تصمیم‌گیری‌های استراتژیک بهتری اتخاذ کنند، انعطاف‌پذیری خود را افزایش دهند و در نهایت به موفقیت پایدار دست یابند. در واقع، معماری سازمانی نقشه راهی برای سازمان است که به آن کمک می‌کند تا مسیر خود را به‌سمت آینده‌ای بهتر مشخص کند. با این مقدمه، به سراغ پرونده ویژه این شماره می‌رویم که اختصاص به معماری سازمانی و انواع رایج مدل‌ها و چارچوب‌هایی دارد که مورد استفاده شرکت‌ها و سازمان‌های بزرگ قرار دارد. همچنین، نیم‌گاهی به موقعیت شغلی کارشناس معماری سازمانی خواهیم داشت که چند وقتی است مورد توجه سازمان‌ها قرار دارد. 
 

مشتری برای خرید این محصول نیاز به آدرس دارد؟: 
کلمات کلیدی: 

نسخه اللکتریکی ماهنامه شبکه 285

تصویر الناز قنبری
ارسال شده توسط الناز قنبری در 1403, بهمن 27 - 19:57

نسخه اللکتریکی ماهنامه شبکه 285
در سرمقاله شماره 285 ماهنامه شبکه، در فضا سفره پهن می‌شود، در فصل هوش مصنوعی، هوش مصنوعی پایدار و اهداف آن را بررسی می‌کنیم، در فصل فناوری شبکه با مفهوم «ترجمه آدرس شبکه» آشنا می‌شوید، در فصل امنیت می‌خوانید: هکرها چگونه از حملات هیبریدی برای شکستن رمز‌های عبور استفاده می‌کنند، در فصل عصر شبکه تفاوت هوش انسانی و هوش مصنوعی را بررسی کردیم، در نهایت در پرونده ویژه این شماره با هدوپ و ابزارهایش آشنا می‌شوید.

هوش مصنوعی

  • مدل‌های مبنا در دنیای هوش مصنوعی چیستند؟ 
  • هوش مصنوعی پایدار چیست و چه اهدافی را دنبال می‌کند؟

هوش-285.jpg

فناوری شبکه

  • سرور مجازی و سرور ابری در میزبانی وب چه تفاوتی با یک‌دیگر دارند؟ 
  • «ترجمه آدرس شبکه» چیست و چه انواعی دارد؟ 

فناوری-285.jpg

امنیت

  • سامانه پیشگیری از نفوذ (IPS) چیست و چه ویژگی‌هایی دارد؟  
  • هکرها چگونه از حملات هیبریدی برای شکستن رمز‌های عبور استفاده می‌کنند؟

امنیت-285.jpg

عصر شبکه

  • چگونه دکتر سو در مدت 10 سال،AMD  را از یک شرکت در سایه، به یک پیشگام تبدیل کرد؟ 
  • هوش مصنوعی و هوش انسانی؛ تفاوت‌ها در چیست؟ 

عصر-285.jpg

کارگاه

  • فناوری WebGL چیست و چگونه گرافیک‌ وب را متحول خواهد کرد؟ 
  • راهنمای آشنایی با تکنیک‌های مدیریت حافظه در PostgreSQL  

کارگاه-285.jpg

پرونده ویژه

  • آپاچی هدوپ، کلید تسلط بر کلان‌داده‌ها و پردازش توزیع‌شده 
  • آپاچی فلینک، موتور پردازش داده‌های جریانی با کارایی بالا 
  • آپاچی اسپارک؛ ابزاری قدرتمند در اختیار تحلیلگران داده 
  • آپاچی پولسار، پلتفرمی که داده‌ها و پیام‌ها را  در مقیاس بزرگ در لحظه پردازش می‌کند 
  • آپاچی آیسبرگ، یک لایه ابرداده باز برای دریاچه‌های داده 
  • Apache ShardingSphere، پل ارتباطی میان پایگاه‌های داده برای دستیابی به مقیاس‌پذیری بی‌نهایت 
  • آپاچی کاساندرا (Apache Cassandra)، پایگاه داده‌ای برای مدیریت داده‌های حجیم و توزیع‌شده 

آپاچی هدوپ، کلید تسلط بر کلان‌داده‌ها و پردازش توزیع‌شده

گزارشی که موسسه Marketwatch منتشر کرده نشان می‌دهد بازار ابزارهای تحلیل داده و مرتبط با آپاچی هدوپ بین سال‌های 2019 تا 2025 رشد چشمگیری خواهد داشت. آن‌چه مسلم است، این واقعیت است که کلان‌داده‌ها در حال گسترش هستند، بنابراین تقاضا برای هدوپ نیز افزایش می‌یابد و این به معنای افزایش مشاغل مرتبط با هدوپ به‌ویژه توسعه‌دهندگان هدوپ است. هدوپ چیست؟ آپاچی هدوپ، چارچوب یا به عبارت دقیق‌تر، اکوسیستمی از ابزارها است که با استفاده از مدل‌های ساده برنامه‌نویسی، امکان پردازش توزیع‌شده مجموعه‌ای گسترده از داده‌ها را در قالب کلاسترها، فراهم می‌کنند. اکوسیستم مذکور، توانایی پشتیبانی از یک سرور تا هزاران ماشینی را دارد که هر کدام محاسبات و مکانیزم‌های ذخیره‌سازی محلی خاص خود را دارند. به بیان دقیق‌تر، آپاچی هدوپ، مجموعه‌ای از نرم‌افزارهای کاربردی منبع‌باز است که به‌گونه‌ای طراحی شده‌اند تا از طریق شبکه‌ای متصل از سرورها یا کامپیوترها، فرآیند پردازش حجم عظیمی‌ از داده‌ها و محاسبات مرتبط را انجام دهند. به عبارت ديگر، هدوپ یک اکوسیستم عالی برای مدیریت کلان‌داده‌ها و ایجاد استراتژی‌ها و راه‌حل‌های عملی بر اساس این داده‌ها است.

یکی از مشاغل دنیای داده‌محور که استفاده گسترده‌ای از ابزارهای هدوپ دارد، متخصصان تحلیل‌ داده‌ها هستند. تمرکز اصلی این متخصصان بر کشف و تجزیه‌و‌تحلیل داده‌های مفید درباره روندها و الگوهای پنهان است که اجازه می‌دهد شرکت‌ها بر مبنای بینش دقیق‌تر، تصمیمات مهم تجاری را اتخاذ کنند و مزیت رقابتی بزرگی نسبت به رقبا به دست آورند. در چنین شرایطی، این وظیفه تحلیل‌گر کلان‌داده‌ها است که با شناسایی‌، جمع‌آوری، تجزیه‌و‌تحلیل، مصور‌سازی و مرتبط کردن داده‌ها با فرآیندهای بازاریابی به سازمان‌ها در اتخاذ تصمیمات مهم کمک کند. یک تحلیل‌گر کلان‌داده‌ها باید به‌طور مستمر داده‌هایی را که از منابع مختلف دریافت می‌کند تحلیل کند تا بتواند نوسانات ناگهانی داده‌ها را کشف کرده و داده‌های پالایش‌شده‌ای در اختیار مدیران ارشد سازمان قرار دهد. تطبیق‌پذیری، فرموله کردن و حل مسئله، تفکر انتقادی و منطقی از مهارت‌هایی هستند که یک تحلیل‌گر کلان‌داده‌ها باید داشته باشد. با این حساب مشاهده می‌کنیم که تحلیل‌گران کلان‌داده‌ها باید در مورد داده‌کاوی و حسابرسی اطلاعات کافی داشته باشند. 

هنگامی که با کلان‌داده‌ها کار می‌کنید بسته به وظیفه خاصی که دارید و این‌که دقیقا چه کاری انجام می‌دهید مجبور هستید با ابزارهای مختلف کار کنید. به همین دلیل مهم است درباره ابزارهای ضروری که باید از آن‌ها استفاده کنید اطلاعات کافی داشته باشید و بر مبنای یک برنامه‌ریزی دقیق به‌فکر یادگیری آن‌ها باشید تا بتوانید در بازار کار موفق ظاهر شوید. خوشبختانه، ابزارهای مختلفی در دسترس افرادی قرار دارد که وظیفه کار با داده‌ها را دارند که از آن جمله باید به  MapReduce، Hive، Sqoop، Hadoop، Impala، Pig، HBase، Apache Spark، HDFS، YARAN  و Flume اشاره کرد.

با توجه به دستمزدهایی که متخصصان هدوپ دریافت می‌کنند، ممکن است تصور کنید که یادگیری ابزارهای مورد استفاده در این حوزه کار سختی است، اما لزوما این‌گونه نیست. اول این‌که از نظر تحصیلات دانشگاهی برای تبدیل شدن به یک توسعه‌دهنده هدوپ به مدارک مرتبط با علوم کامپیوتر نیازی ندارید. به لحاظ نظری شما می‌توانید هر مدرکی (روزنامه نگاری، تاریخ هنر، صنایع دستی) داشته باشید! اما باید با حوزه فناوری اطلاعات آشنا باشید. در مرحله دوم، باید برخی از مهارت‌های ذکرشده در این پرونده ویژه را کسب کنید. این مهارت‌ها را می‌توانید از طریق مطالعه کتاب‌ها یا مشاهده فیلم‌ها یا گذراندن کلاس‌های واقعی کسب کنید. طبیعتا آشنایی با اصول هدوپ یک امر ضروری است. از آن‌جایی که اکوسیستم هدوپ مبتنی بر الگوهای منبع‌باز است، یادگیری و کار با آن‌ها به کمک منابع آموزشی نسبتا ساده‌ است. مرحله بعد شامل انجام تمرینات و وظایف مرتبط با ابزارهای هدوپ است. به عبارت ديگر، کار نیکو کردن از پر کردن است. فراموش نکنید که برای به دست آوردن نتیجه خوب و موفق در هر کاری باید تلاش، کوشش و تمرین زیاد داشت. با تمرین زیاد خود را با شیوه کار با داده‌ها وفق می‌دهید و در رمزگشایی، تجزیه‌و‌تحلیل و تبدیل داده‌ها تجربه کسب می‌کنید. آیا بازار ابزارهای هدوپ آینده درخشانی دارند؟ طبق گزارش Allied Market Research

بازار جهانی هدوپ تا سال 2025 به رقم 85 میلیارد دلار خواهد رسید. در فهرست 20 مهارت فناوری برتر در حوزه علوم داده‌ها، هدوپ در رتبه چهارم قرار دارد و کمبود نیروی کار واجد شرایط در این حرفه آن را به یک فرصت شغلی استثنایی تبدیل کرده است. این حجم از تقاضا به این دلیل است که شرکت‌ها به این نتیجه رسیده‌اند که ارج نهادن به خواسته‌های مشتريان، یک مزيت رقابتی جدی برای آن‌ها به‌همراه خواهد داشت. درست است که مصرف‌کننده به دنبال کالای مناسب با قیمتی قابل قبول است، اما از طرف دیگر مشتریان دوست دارند شرکت‌ها برای آن‌ها ارزش قائل شوند و به نیازهای آن‌ها پاسخ دهند. چگونه یک شرکت تلاش می‌کند تا بفهمد مردم چه می‌خواهند؟ پاسخ مشخص است، با انجام تحقیقات میدانی که مشخص می‌کند مشتریان چه درخواست‌هایی دارند. این تحقیقات میدانی با تحلیل و پردازش حجم عظیمی از داده‌ها که درون بانک‌های اطلاعاتی یک سازمان یا شبکه‌های اجتماعی ذخیره‌سازی شده‌اند انجام می‌شود. به همین دلیل است که تقاضا برای توسعه‌دهندگان هدوپ بسیار بالا است و بیشتر هم خواهد شد. کسب‌و‌کارها به افرادی نیاز دارند که بتوانند با استفاده از هدوپ، داده‌ها را غربال‌گری کرده و با تبلیغات، ارائه ایده‌ها و سیاست‌گذاری‌های مناسب مشتريان را به‌سمت خود جلب کنند. این روشی است که امروزه تجارت بر مبنای آن انجام می‌شود و اگر در انجام آن کوتاهی کنید، کسب‌و‌کار شما نابود خواهد شد. با توجه به توضیحاتی که ارائه کردیم حدس زده‌اید که پرونده ویژه این شماره اختصاص به هدوپ و ابزارهای پرکاربرد آن دارد. ابزارهایی که اجازه می‌دهند فرآیند ذخیره‌سازی، پردازش و استریم کردن داده‌ها را به‌شکل کم‌دردسرتری انجام دهید.  

مشتری برای خرید این محصول نیاز به آدرس دارد؟: 
کلمات کلیدی: 

نسخه الکتریکی ماهنامه شبکه 284

تصویر الناز قنبری
ارسال شده توسط الناز قنبری در 1403, دى 29 - 10:40

نسخه الکتریکی ماهنامه شبکه 284
در پرونده ویژه شماره 284 مجله شبکه به سراغ مبحث فین‌تک‌ها رفته‌ایم که چند وقتی است دوباره در صدر اخبار قرار گرفته‌اند و نگاه سرمایه‌گذاران و کاربران عادی را به‌سمت خود جلب کرده‌اند.

هوش مصنوعی

  • فشرده‌سازی شبکه‌های عصبی؛ کوچک‌تر کردن مدل‌ها، بزرگ‌تر کردن کاربردها 
  • شبکه‌های عصبی عمیق چیستند و چرا مورد توجه متخصصان قرار دارند؟ 

هوش-284.jpg

فناوری شبکه

  • تابع به‌عنوان سرویس (FaaS) چیست؟
  • داده‌ها و نحوه ذخیره‌سازی آن‌ها چه تاثیری بر دنیای هوش مصنوعی دارد؟
  • چرا سال 2025 برای هوش مصنوعی و سازمان‌ها متفاوت است؟

فناوری-284.jpg

امنیت

  • چارچوب MITRE ATT&CK چیست و چه قابلیت‌هایی در اختیار سازمان‌ها قرار می‌دهد؟ 
  • آگاهی‌رسانی امنیتی چیست؟ (Security Awareness Training)

امنیت-284.jpg

عصر شبکه

  • در سال 2024 میلادی چه شرکت‌هایی موفق شدند و چه شرکت‌هایی شکست خوردند؟ 
  • چگونه در عصری که هوش مصنوعی دسترسی به دانش و مهارت را ارزان‌تر و آسان‌تر می‌کند، موفق شویم؟ 

عصر-284.jpg

کارگاه

  • RabbitMQ چیست و چگونه از آن در سی‌شارپ استفاده کنیم؟
  • وب اسکرپینگ (Web Scraping) چیست و چگونه انجام می‌شود؟ 
  • برنامه‌نویسی شبکه چیست و چرا مهندسان شبکه به آن نیاز دارند؟

کارگاه-284.jpg

پرونده ویژه

پرونده-284.jpg

  • فناوری‌های نوین در مسیر تحول سیستم‌های مالی 
  • فین‌تک یا فناوری مالی چیست و چه جایگاهی دارد؟
  • چرا فین‌تک‌ها با وجود پیشرفت‌ها در حوزه فناوری به مشاوران مالی نیاز دارند؟
  • فین تک‌ها به چه مدل‌ها و گروه‌هایی تقسیم می‌شوند؟ 
  • بانکداری باز چیست و چه ویژگی‌هایی دارد؟ 
  • آیا نئوبانک‌ها به پایان روزهای شکوفایی خود رسیده‌اند؟
  • آشنایی با اصطلاحات پرکاربرد صنعت فین‌تک 

فناوری‌های نوین در مسیر تحول سیستم‌های مالی

صنعت مالی، همچون بسیاری از صنایع دیگر، در دهه گذشته تحت تاثیر تحولات شگرف فناوری‌های نوینی مثل هوش مصنوعی، اینترنت اشیاء، زنجیره بلوکی و غیره قرار گرفته است. این صنعت که همواره به دنبال بهینه‌سازی سود و بهره‌وری است، به‌سرعت قابلیت‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را در فرایندهای خود به‌کار گرفته است. امروزه، هوش مصنوعی در بخش‌های مختلفی از صنعت مالی، از جمله تشخیص کلاهبرداری، ارزیابی ریسک، شخصی‌سازی خدمات مشتری و اتوماسیون فرآیندها، نقش محوری ایفا می‌کند. به عبارت دیگر، هوش مصنوعی به‌عنوان محرکی قدرتمند، تحول دیجیتال در صنعت مالی را سرعت بخشیده است. این فناوری با توانایی پردازش حجم عظیمی از داده‌ها و کشف الگوهای پیچیده، مزایای بی‌شماری را برای صنعت مالی به ارمغان آورده است. از جمله این مزایا می‌توان به بهبود دقت پیش‌بینی‌ها، کاهش ریسک، افزایش سرعت انجام تراکنش‌ها و شخصی‌سازی خدمات مشتری اشاره کرد. به همین دلیل، بسیاری از موسسات مالی، هوش مصنوعی را به‌عنوان ابزاری استراتژیک برای دستیابی به مزیت رقابتی تلقی می‌کنند.

این در حالی است که آینده صنعت مالی، به‌شدت با فناوری‌های نوین و به‌ویژه هوش مصنوعی گره خورده است. این فناوری، با توانایی یادگیری و بهبود مستمر، پتانسیل ایجاد تحولات بنیادین در این صنعت را دارد. از اتوماسیون کامل بسیاری از فرآیندهای مالی گرفته تا ارائه مشاوره‌های مالی شخصی‌سازی‌شده، هوش مصنوعی می‌تواند به‌طور کامل نحوه ارائه خدمات مالی را متحول کند. این قابلیت‌ها به نوبه خود منجر به بهبود تصمیم‌گیری، کاهش ریسک و ارائه خدمات شخصی‌سازی‌شده به مشتریان می‌شود. در حوزه سرمایه‌گذاری، هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌های بازار، اخبار و گزارش‌های مالی، فرصت‌های سرمایه‌گذاری جدید را شناسایی کند و پرتفولیوهای سرمایه‌گذاری را بهینه کند. همچنین، در حوزه تشخیص کلاهبرداری، هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل رفتارهای مشکوک، تراکنش‌های غیرعادی را شناسایی کرده و از وقوع کلاهبرداری جلوگیری کند. علاوه بر این، هوش مصنوعی در خودکارسازی فرآیندهای مالی، ارائه خدمات مشتریان به‌صورت تمام‌وقت و بهبود تجربه کاربری نیز نقش مهمی ایفا می‌کند. به‌طور کلی، هوش مصنوعی در صنعت مالی و دنیای فین‌تک‌ها به روش‌های زیر تحولات بزرگی را به‌وجود خواهد آورد: 

  •      بهبود تصمیم‌گیری: با تحلیل داده‌های پیچیده و شناسایی الگوها.
  •      کاهش ریسک: با تشخیص زودهنگام خطرات و کلاهبرداری‌ها.
  •      شخصی‌سازی خدمات: با ارائه توصیه‌های مالی متناسب با نیازهای هر مشتری.
  •      خودکارسازی فرآیندها: با کاهش دخالت انسان‌ها در بسیاری از وظایف تکراری.
  •      افزایش کارایی: از طریق بهبود سرعت و دقت پردازش اطلاعات

صنعت مالی که زمانی به‌عنوان قلمروی تحلیلگران و مدیران مالی انسانی شناخته می‌شد، اکنون شاهد تحولی شگرف به‌سمت اتوماسیون و هوش مصنوعی است. این تحول نه‌تنها به افزایش کارایی و کاهش هزینه‌ها در موسسات مالی کمک می‌کند، بلکه امکان ارائه خدمات نوآورانه و شخصی‌سازی‌شده به مشتریان را نیز فراهم می‌آورد. سرمایه‌گذاری‌های هنگفت در حوزه هوش مصنوعی، به‌ویژه در کشورهایی مانند هند که داده‌های غنی و شرکت‌های فین‌تک پرشماری دارد، این روند را تسریع بخشیده است. در بازارهای سرمایه، هوش مصنوعی به‌طور گسترده در معاملات الگوریتمی به کار می‌رود و الگوهای پیچیده بازار را با دقت بالایی شناسایی می‌کند. با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، الگوریتم‌ها قادرند تصمیمات معاملاتی سریع و دقیقی اتخاذ کنند. 

رشد چشمگیر بازار معاملات الگوریتمی نشان‌دهنده اهمیت روزافزون هوش مصنوعی در این صنعت است. به‌طوری که طبق گزارش

جی. پی. مورگان، بیش از نیمی از معاملات بزرگ با استفاده از الگوریتم‌ها انجام می‌شود و پیش‌بینی می‌شود ارزش این بازار تا پایان سال 2024 میلادی به 19  میلیارد دلار برسد. یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت مالی، معاملات الگوریتمی است. در این نوع معاملات، الگوریتم‌های پیچیده بر اساس داده‌های بازار و مدل‌های آماری، تصمیمات خرید و فروش را اتخاذ می‌کنند. این الگوریتم‌ها قادرند با سرعت و دقت بسیار بالایی به تغییرات بازار واکنش نشان دهند و فرصت‌های معاملاتی را به حداکثر برسانند.

با وجود پیشرفت‌های چشمگیر در حوزه هوش مصنوعی و کاربردهای گسترده آن در صنعت مالی، چالش‌های متعددی همچنان بر سر راه استفاده از این فناوری وجود دارد. یکی از مهم‌ترین این چالش‌ها، مسئله تفسیرپذیری مدل‌ها است. مدل‌های هوش مصنوعی، به‌ویژه شبکه‌های عصبی عمیق، اغلب به‌عنوان جعبه سیاه توصیف می‌شوند؛ زیرا مکانیزم تصمیم‌گیری داخلی آن‌ها برای انسان قابل فهم نیست. این مسئله، اعتماد به نتایج مدل‌ها را کاهش داده و مانع از استفاده گسترده از آن‌ها در تصمیم‌گیری‌های حیاتی می‌شود. تعصب در مدل‌های هوش مصنوعی نیز چالش دیگری است. داده‌های آموزشی که برای آموزش مدل‌ها استفاده می‌شوند، اغلب شامل تعصبات موجود در جامعه هستند. این تعصبات می‌تواند به‌صورت مستقیم یا غیرمستقیم در مدل‌ها وارد شده و منجر به تصمیم‌گیری‌های ناعادلانه شود. به‌عنوان مثال، اگر داده‌های آموزشی برای یک سیستم اعتباری عمدتاً مربوط به افراد سفیدپوست باشد، ممکن است مدل یاد بگیرد که افراد با رنگ پوست متفاوت را با احتمال کمتری واجد شرایط دریافت وام بداند.

رویدادهای قوی سیاه، یعنی رویدادهای نادر و تأثیرگذار که به سختی قابل پیش‌بینی هستند، نیز چالشی جدی برای مدل‌های هوش مصنوعی مورد استفاده در صنعت مالی محسوب می‌شوند. این مدل‌ها معمولا بر اساس داده‌های تاریخی آموزش می‌بینند و ممکن است نتوانند به‌خوبی به رویدادهایی که خارج از محدوده داده‌های آموزشی هستند، پاسخ دهند. برای رفع چالش‌های مذکور، مفهوم هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI) مطرح شده است. هدف از هوش مصنوعی قابل توضیح، ایجاد مدل‌هایی است که بتوانند تصمیمات خود را به‌صورت قابل فهم برای انسان توجیه کنند. این کار به افزایش اعتماد به مدل‌ها و شناسایی و رفع تعصبات احتمالی کمک می‌کند. در پرونده ویژه این شماره مجله شبکه به سراغ مبحث فین‌تک‌ها رفته‌ایم که چند وقتی است دوباره در صدر اخبار قرار گرفته‌اند و نگاه سرمایه‌گذاران و کاربران عادی را به‌سمت خود جلب کرده‌اند. 

مشتری برای خرید این محصول نیاز به آدرس دارد؟: 

نسخه الکتریکی ماهنامه شبکه 283

تصویر الناز قنبری
ارسال شده توسط الناز قنبری در 1403, دى 29 - 10:05

نسخه الکتریکی ماهنامه شبکه 283
پرونده ویژه این شماره مجله شبکه به انقلاب صنعتی پنجم اختصاص دارد که قرار است دنیای ما را دست‌خوش تغییرات اساسی کند.

هوش مصنوعی

  • چرا مدل‌های هوش مصنوعی در حال فروپاشی هستند؟ 
  • بخش‌بندی تصویر و انواع کاربردهای آن در یادگیری ماشین 

هوش-283.jpg

فناوری شبکه

  • شبکه‌های بی‌سیم خصوصی و لبه  چه مزایایی برای سایت‌های صنعتی دارند؟ 
  • چرا کسب‌و‌کارهای کوچک به سراغ پلتفرم‌های ابری می‌روند؟
  • پروتکل کوییک (QUIC) چیست و چه دستاوردی برای اینترنت دارد؟
  • بانک‌داری ابری چیست و چه ویژگی‌هایی دارد؟

فناوری-283.jpg

امنیت

  • PTaaS و SOC چیستند و نحوه کار آن‌ها به چه صورتی است؟
  • چگونه امنیت نقاط پایانی را تامین کنیم؟

امنیت283.jpg

عصر شبکه

  • جفری هینتون، پدر خوانده هوش مصنوعی، برنده جایزه نوبل شد 
  • تحول سازمانی چیست و راه‌های دستیابی موفق به این تحول کدامند؟

عصر-283.jpg

کارگاه

  • ‌توسعه‌دهندگان به چه نوع ایندکس‌هایی در زبان SQL دسترسی دارند؟ 
  • صفحه‌بندی در سیستم‌عامل چیست و چه کاربردی دارد؟ 
  • فرآیند پواسون و توزیع آن چیست و چه کاربردی دارد؟

کارگاه-283.jpg

پرونده ویژه

  • انقلاب صنعتی پنجم؛ عصر نوآوری بی‌کران 
  • انقلاب صنعتی پنجم: تحولی نوین در دنیای فناوری 
  • انقلاب صنعتی پنجم بر مبنای چه فناوری‌هایی پیش می‌رود؟ 
  • هوش مصنوعی؛ مغز متفکر انقلاب صنعتی پنجم و آینده‌ای که می‌سازد 
  • زنجیره بلوکی پیشگام در ارائه راهکارهای موردنیاز انقلاب صنعتی پنجم 
  • انقلاب صنعتی پنجم و نقش شبکه‌های نام‌گذاری‌شده در آن 
  • تجهیزات سیار و امضاهای دیجیتال چه کاربردی در انقلاب صنعتی پنجم دارند؟

پرونده-283.jpg


انقلاب صنعتی پنجم؛ عصر نوآوری بی‌کران

تفکر محاسباتی (Computational Thinking) یک روش حل مسئله است که به ما کمک می‌کند مشکلات پیچیده را به بخش‌های کوچکتر و قابل فهم‌تر تقسیم کنیم. این روش مبتنی بر مفاهیمی مانند الگوریتم‌ها، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و طراحی الگوها است. همان‌گونه که در مقالات پرونده ویژه مطالعه خواهید کرد، انقلاب صنعتی پنجم تحول بزرگی است که تاکید زیادی بر همکاری انسان و ماشین داشته و متمرکز بر پایداری و انعطاف‌پذیری در انجام کارها است. برای این‌که بتوانیم از پتانسیل کامل این انقلاب بهره‌برداری کنیم، نیازمند افرادی هستیم که بتوانند به‌صورت خلاقانه و منطقی مشکلات را حل کنند. انقلاب صنعتی پنجم را می‌توان از زوایای مختلفی مورد بررسی قرار داد، اما بدون شک تفکر محاسباتی در این حوزه اهمیت خاص و ویژه‌ای دارد.  تفکر محاسباتی، برخواسته از رویکرد حل مسئله است و شامل تجزیه‌وتحلیل مسائل پیچیده به بخش‌های کوچک‌تر، طراحی الگوریتم‌ها، و استفاده از کامپیوتر برای اجرای آن‌ها است. این مفهوم توسط سیمور پاپرت در سال 1996 معرفی شد و بعدها توسط ژانیت وینگ در سال 2006 توسعه یافت. از حدود سال 2013، این مفهوم به‌سرعت جایگاه خود در علوم کامپیوتر، آموزش و فناوری‌های آموزشی را پیدا کرده است. پژوهشگران، تعاریف متفاوتی از تفکر محاسباتی ارائه داده‌اند. به‌طور مثال، آن را به‌عنوان بخشی از مهارت‌های حل مسئله و مهارت‌های فردی تعریف کرده‌اند، در حالی که برخی دیگر آن را به‌عنوان مفاهیم و فرآیندهایی که در حل مسئله و تصمیم‌گیری به ما کمک می‌کنند و شامل استفاده از ماشین‌های هوشمند می‌شوند تعریف کرده‌اند. با این توصیف، تفکر محاسباتی را می‌توان به استفاده از روش‌های تکنولوژیکی برای درک و حل مسائل تعریف کرد. 

این رویکرد در انقلاب صنعتی پنجم جایگاه خاصی دارد، زیرا انسان‌ها را به‌عنوان عامل کلیدی معرفی می‌کند و به آن‌ها اجازه می‌دهد از فناوری برای بهبود فرآیندهای تولید استفاده کنند. به بیان دقیق‌تر، به انسان‌ها اجازه می‌دهد با استفاده از تفکر محاسباتی، مشکلات را حل کنند و تصمیمات بهتری بگیرند. یکی از ویژگی‌های مهم انقلاب صنعتی پنجم، انعطاف‌پذیری بالای آن است که به معنای توانایی سیستم‌های تولیدی برای سازگاری با تغییرات و اختلالات است. با ترکیب انعطاف‌پذیری، بازیابی، استحکام و پایداری، انقلاب صنعتی پنجم می‌تواند آینده‌ای بهتر و پایدارتر برای تولید، تجارت و جامعه رقم بزند. پرسش مهمی که مطرح می‌شود این است که چرا به تفکر محاسباتی نیاز داریم؟ انقلاب صنعتی پنجم به تعاملات پیچیده‌تری بین انسان و ماشین نیاز دارد. این تعاملات شامل ارتباطات بین انسان و ماشین، ماشین به انسان، ماشین به ماشین و انسان به انسان می‌شود. این سطح از تعامل در انقلاب صنعتی چهارم وجود نداشت.

یکی از چالش‌های انقلاب صنعتی پنجم، آسیب‌پذیری انسان و ماشین در تصمیم‌گیری است. سیستم‌های پایدار باید بتوانند با شرایط مختلف سازگار باشند تا عملکرد عملیاتی خود را حفظ کنند. به‌اعتقاد برخی از صاحب‌نظران، انقلاب صنعتی پنجم، اولین انقلاب صنعتی انسانی است که بر اساس اصول شش‌گانه شناسایی، بازبینی، تحقق، کاهش، استفاده مجدد و بازیافت (R6) استوار است، زیرا در نظر دارد همکاری انسان و ماشین را برای افزایش بهره‌وری تولید با ادغام تفکر انتقادی و خلاقیت انسانی در سیستم‌های هوشمند ترکیب و تقویت کند. 

انقلاب صنعتی پنجم را می‌توان به‌عنوان رویکردی انسان‌محور تعریف کرد که تعامل انسان‌ها و ربات‌ها (ربات‌های همکاری) منجر به بهبود خودکارسازی و شخصی‌سازی تولیدها می‌شود. به بیان دقیق‌تر، حضور ربات‌ها در دنیای صنعتی نه به‌عنوان یک ماشین برنامه‌پذیر، بلکه به‌عنوان یک همکار با محوریت خلاقیت و تفکر انتقادی اجازه می‌دهد حجم کار نیروی انسانی کمتر شده و روبات‌ها کارهای تکرارشونده را انجام دهند. انقلاب صنعتی پنجم به آموزش STEM که مخفف علوم، فناوری، مهندسی و ریاضیات است، کمک خواهد کرد. در این زمینه، انقلاب صنعتی پنجم ادامه‌دهنده مسیر آموزشی انقلاب صنعتی چهارم است، که آموزش را بخش جدایی‌ناپذیر از دنیای کار می‌داند. 

در چشم‌انداز پویای Industry 5.0، جایی که هم‌گرایی هماهنگ فناوری‌های پیشرفته، روایت صنعتی را تعریف می‌کند، تفکر محاسباتی به‌عنوان پایه‌ای برای برنامه‌نویسان ماهر نیز متجلی می‌شود که در دنیای پیچیده برنامه‌ها و سیستم‌های پیچیده حرکت می‌کنند. اساس این فرآیند هنر تجزیه است، که در آن توسعه‌دهندگان به طور سیستماتیک چالش‌های پیچیده را به مولفه‌های قابل مدیریت تفکیک می‌کنند. این رویکرد صرفا یک استراتژی فنی برای پرداختن به مسائل در محیط‌های هوشمند، مانند مواردی که سیستم‌های تولید پیشرفته را متمایز از نمونه‌های عادی می‌کند، نیست. بلکه، به‌عنوان یک راهنما عمل می‌کند که بر اهمیت ادغام تفکر محاسباتی در آموزش برنامه‌نویسان آینده در مدت زمان تحصیل در دانشگاه تاکید دارد. تفکر محاسباتی نه‌تنها به‌عنوان یک الگو برای کاربردهای صنعتی، بلکه یک ضرورت آموزشی نیز در نظر گرفته می شود. البته، ما همچنان در مراحل اولیه آموزش تفکر محاسباتی به برنامه‌نویسان قرار داریم، اما در آینده شرایط این‌گونه نخواهد بود. رویکرد حل مسئله، مهارت‌های مورد نیاز برنامه‌نویسان جوان را به آن‌ها آموزش می‌دهد تا بتوانند بر پیچیدگی‌های انقلاب صنعتی پنجم غلبه کنند و  از طیف گسترده‌ای از مهارت‌ها و خلاقیت‌ها برای پیشبرد کارها استفاده کنند. همچنین، از آن‌جایی که تفکر محاسباتی بر اساس اصول انتزاع و طراحی الگوریتمی ساخته شده است، برنامه‌نویسان قادر به ساخت الگوریتم‌های موثر و مدل‌های انتزاعی هستند. این مهارت‌ها فراتر از مرزهای کاربردهای صنعتی خاص‌منظوره است و امکان استفاده از آن‌ها در صنایع مختلف وجود دارد. با این مقدمه به سراغ پرونده ویژه این شماره مجله شبکه خواهیم رفت که اختصاص به انقلاب صنعتی پنجم دارد که قرار است دنیای ما را دست‌خوش تغییرات اساسی کند. 

مشتری برای خرید این محصول نیاز به آدرس دارد؟: 

نسخه الکترونیکی ماهنامه شبکه 282

تصویر الناز قنبری
ارسال شده توسط الناز قنبری در 1403, آبان 30 - 08:54

نسخه الکترونیکی ماهنامه شبکه 282
در این شماره، به شما خواهیم گفت هوشمندسازی چیست و چه مزایایی برای صنایع به همراه دارد، هوشمندسازی چه نقش و تاثیری بر صنعت و معدن دارد و لزوم استفاده از آن در معادن ایران را مورد بررسی قرار خواهیم داد و در نهایت با پروتکل‌های مهم و پرکاربردی که در این زمینه قابل استفاده هستند، آشنا خواهیم شد.

هوش مصنوعی

  • مدل‌سازی موضوعی چیست و چرا از آن استفاده می‌کنیم؟ 
  • بافت داده چیست و چه نکاتی را باید در مورد آن بدانیم؟  
  • «تحلیل» مولفه‌ اصلی چیست و چه کاربردی در یادگیری ماشین دارد؟

 

فناوری شبکه

  • برترین روندهای مراکز داده در سال 2025 که منتظر آن‌ها هستیم 
  • سیپ ترانک (Trunk SIP) چیست و چرا از آن استفاده می‌کنیم؟

 

امنیت

  • پلتفرم به‌عنوان سرویس با چه چالش‌های امنیتی روبرو است؟ 
  • قدرتمندترین و موثرترین الگوهای تامین امنیت داده‌ها

 

عصر شبکه

  • اینتل به دنبال چیست؟ تلاش برای بقا  یا رهبری بازار 
  • مروری جامع بر  تاریخچه روبه تکامل فناوری حافظه‌های فلش

 

کارگاه

  • تبدیل موجک چیست و چرا از آن استفاده می‌کنیم؟ 
  • الگوریتم زمانبندی پردازنده مرکزی چیست و چه کاربردی دارد؟ 
  • الگوی طراحی دامنه‌محور چیست و چه ویژگی‌هایی دارد؟

 

پرونده ویژه

  • هوشمندسازی؛ گامی به سوی آینده‌ای بهتر 
  • هوشمندسازی چیست و چه مزایایی برای صنایع به همراه دارد؟ 
  • هوشمندسازی چه نقش و تاثیری بر صنعت و معدن دارد؟ 
  • پروتکل BACnet؛ استانداردی برای خودکارسازی ساختمان‌ها و کارخانجات 
  • پروتکل Z-Wave چیست و چه مزایا و معایبی دارد؟ 
  • پروتکل خانه هوشمند اتوبوسی چیست، چه ویژگی‌ها، مزایا و معایبی دارد؟ 
  • فناوری و پروتکل LoRa و LoRaWAN چه نقشی در دنیای هوشمندسازی دارند؟

هوشمندسازی؛ گامی به سوی آینده‌ای بهتر

پروژه‌های دیجیتالی‌سازی و هوشمندسازی در شرکت‌های صنعتی در سال‌های اخیر به طور فزاینده‌ای رایج شده‌اند تا بهره‌وری عملیاتی و پایداری را افزایش دهند. ارزیابی نتایج چنین پروژه‌هایی برای تعیین اثربخشی آن‌ها در حفظ پایداری بسیار مهم است. در این زمینه، می‌توان مدلی برای ارزیابی نتایج پروژه‌های دیجیتالی و هوشمندسازی (DTSP) توسعه داد تا به یک چارچوب جامع ارزیابی دست پیدا کرد که اجازه دهد روند توسعه و آزمایش یک مدل برای تشخیص نتایج اجرای پروژه‌های دیجیتالی و هوشمندسازی در شرکت‌های صنعتی را نشان دهد. 

روش قابل استفاده می‌تواند شامل استفاده از آزمون‌های آماری برای تشخیص چندخطی بودن مدل‌ها باشد. همچنین، یک مدل اقتصادی-ریاضی با سه تابع هدف برای بهینه‌سازی اجرای پروژه‌های هوشمندسازی با در نظر گرفتن حداقل‌سازی هزینه‌ها، انحراف از شاخص‌های تجاری برنامه‌ریزی‌شده و اختلال در ریتم تولید نیز قابل استفاده است. به‌طور کلی، این آزمون‌ها با هدف دستیابی به نتایج مهمی انجام می‌شوند که از آن جمله باید به ماتریس پیشنهادی برای انتخاب شاخص‌ها برای تشخیص نتایج اجرای پروژه‌های دیجیتالی و هوشمندسازی در شرکت‌های صنعتی، مدل دوسطحی برای ارزیابی اقتصادی پروژه‌های دیجیتالی و هوشمندسازی و نتیجه‌گیری در مورد اثربخشی اجرای کل پروژه و مراحل آن اشاره کرد. مزیت این مدل، امکان تجزیه آن، یعنی تقسیم آن به بخش‌های جداگانه با امکان معرفی محدودیت‌های اضافی یا برعکس و کاهش سطح الزامات برای برخی از آن‌ها است. 

تعریف تحول دیجیتال و هوشمندسازی ساده نیست، زیرا ادبیات مربوطه گسترده است و بسیاری از نویسندگان و سازمان‌ها در سال‌های اخیر دیدگاه خاص خود را درباره این پدیده ارائه داده‌اند که معمولا بر ابعاد تاثیرگذار یا مورد توجه خود تاکید دارند. اصطلاح تحول دیجیتال و هوشمندسازی به فرآیند تغییر عمیق و تکاملی اشاره دارد که همه جنبه‌های یک سازمان را تحت تاثیر قرار می‌دهد و توسط قابلیت‌ها و فناوری‌های دیجیتال با هدف ایجاد ارزش هدایت می‌شود. این واقعیت که هوشمندسازی و تحول دیجیتال یک فرآیند تکاملی است، نشان می‌دهد که پدیده تحول مداوم است؛ به این معنا که در طول زمان به‌تدریج کامل شده و تکامل می‌یابد. با این حال، برخی از نویسندگان استدلال می‌کنند که هوشمندسازی، یک فرآیند تکاملی است. ایده یک فرآیند تکاملی به‌درستی آنچه را که بیشتر اوقات اتفاق می‌افتد توصیف می‌کند، اگرچه این موضوع نیز درست است که شرکت‌ها باید برای اختلال در فعالیت‌های معمول و فرآیندهای تجاری خود هنگام مواجهه با هوشمندسازی و تحول دیجیتال آماده باشند. 

فناوری‌های هوشمند نقش حیاتی دارند و پایه و اساس ابتکارات تحول دیجیتال هستند. با این حال، هوشمندسازی به یک فناوری خاص مانند رایانش ابری، تلفن‌های همراه، رسانه‌های اجتماعی و غیره وابسته نیست و عمدتا توسط نوآوری‌های دیجیتالی خاص هدایت می‌شود. افرادی که فکر می‌کنند استفاده از فناوری‌های دیجیتال و هوشمند برای تحول و دستیابی به تحول کافی است اشتباه می‌کنند. سازمان‌ها اساسا نیاز به مجموعه‌ای از مهارت‌های جدید، همراه با یک ذهنیت و فرهنگ متمایز دارند تا با موفقیت هوشمندسازی را پیاده‌سازی کنند. 

فناوری‌های هوشمند، همراه با قابلیت‌های سازمانی، می‌توانند فرصت‌های بی‌پایانی با پتانسیل تحول در شرکت‌های مختلف به‌وجود آورند، به‌ویژه زمانی که موضوع تدوین مدل‌های تجاری جدید، فرآیندهای عملیاتی و محصولات و خدمات جدید باشد. در نهایت، آنچه مالکان و مدیران باید دنبال کنند، ایجاد ارزش هم برای سازمان و هم برای مشتریان از طریق بهبود کارایی عملیاتی، بهبود تجربه مشتری، کاهش هزینه‌ها، بهبود رابطه با ذی‌نفعان و غیره است. با توجه به موارد فوق، سه بعد مختلف اما مرتبط به هم وجود دارد که هوشمندسازی و تحول دیجیتال را شکل می‌دهند.

بعد فناوری؛ زیرا هوشمندسازی مبتنی بر استفاده از فناوری‌های دیجیتال است که شامل زیرساخت‌ها، شبکه‌ها، دستگاه‌ها و همچنین نرم‌افزاری است که تحقق برنامه‌های دیجیتال را ممکن می‌سازد.

بعد سازمانی؛ زیرا خود مستلزم تغییر قابل توجه در فرآیندهای سازمانی و حتا در فرهنگ و مدل تجاری شرکت است.

بعد اجتماعی؛ زیرا فرآیندی است که رفتار و باورهای مصرف‌کننده را به‌صورت فردی و در جامعه تحت تاثیر قرار می‌دهد، یعنی نحوه مصرف محصولات و خدمات.

هنگامی که صحبت از هوشمندسازی می‌شود، صرف پیاده‌سازی فناوری‌های دیجیتال در سازمان کافی نیست. بلکه، هوشمندسازی، تغییرات گسترده‌ای را شامل می‌شود که به مدیریت سازمانی، فرآیندهای عملیاتی شرکت و فرهنگ سازمانی گسترش می‌یابد. این فرایند، تغییری گسترده در همه اعضای سازمان و نحوه ارتباط آن‌ها با مشتری به‌وجود می‌آورد و منجر به بهبود عملکرد شرکت و ایجاد مزیت‌های رقابتی می‌شود.

واقعیت این است که هوشمندسازی و به طبع آن تحول دیجیتال، یک تلاش چالش‌برانگیز است که زمان زیادی برای تکمیل شدن نیاز دارد و اغلب پیچیده‌تر از آن چیزی است که انتظار می‌رود. این امر باعث می‌شود محصولات و خدمات سریع‌تر منسوخ شوند و در عین حال ظهور و به‌کارگیری فناوری‌های جدید پیشنهاد شود. هوشمندسازی، نقش افراد در سازمان‌های تجاری را بازطراحی می‌کند و رهبران کسب‌وکار را ترغیب می‌کند تا استراتژی، رهبری و فرهنگ سازمانی را بازنگری کنند. 

این تغییرات اساسی از چند جنبه با تغییرات سازمانی رایج متفاوت هستند. به‌عنوان مثال، فناوری‌های درگیر امروز مانند کلان‌داده‌ها، تحلیل‌ها، هوش مصنوعی و غیره، تفاوت قابل توجهی با فناوری‌های قبلی دارند. علاوه بر این، پیچیدگی محیطی که شرکت‌ها در آن فعالیت می‌کنند بیشتر از گذشته است. فناوری‌های دیجیتال، محاسبات و ظرفیت اتصال بیشتری نسبت به گذشته ارائه می‌دهند و در نتیجه الگوهای جدیدی از همکاری بین شبکه‌های توزیع‌شده از بازیگران متنوع‌تر را امکان‌پذیر می‌کنند. وابستگی‌های جدید نیز بین بازیگرانی که ممکن است منافع آن‌ها کاملا همسو نباشد، پدید می‌آورد. این حرف بدان معنا است که هوشمندسازی و تحول دیجیتال محدود به یک نوع خاص از کسب‌وکار یا صنعت یا پیاده‌سازی‌های خاص نیست، بلکه شامل اکوسیستم‌های بسیار بزرگ‌تر و پیچیده‌تر و پیامدهای سازمانی عمده است. 

با توجه به توضیحاتی که ارائه کردیم، حدس زده‌اید که پرونده ویژه این شماره مجله شبکه اختصاص به مبحث هوشمندسازی و تاثیر آن بر دنیای صنعت و تجارت دارد. در این شماره، به شما خواهیم گفت هوشمندسازی چیست و چه مزایایی برای صنایع به همراه دارد، هوشمندسازی چه نقش و تاثیری بر صنعت و معدن دارد و لزوم استفاده از آن در معادن ایران را مورد بررسی قرار خواهیم داد و در نهایت با پروتکل‌های مهم و پرکاربردی که در این زمینه قابل استفاده هستند، آشنا خواهیم شد.

 

مشتری برای خرید این محصول نیاز به آدرس دارد؟: 

نسخه الکترونیکی ماهنامه شبکه 281

تصویر الناز قنبری
ارسال شده توسط الناز قنبری در 1403, آبان 1 - 08:59

نسخه الکترونیکی ماهنامه شبکه 281
پرونده ویژه این شماره مجله شبکه اختصاص به ساختار داده‌ها دارد. در پرونده ویژه این شماره سعی کرده‌ایم به معرفی مهم‌ترین ساختارهای داده‌ای بپردازیم و کاربرد آن‌ها در دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را مورد بررسی قرار دهیم.

هوش مصنوعی

  •  چگونه یادگیری ماشین و رایانش ابری در حال تغییر جهان هستند 
  • ترنسفورمر در یادگیری عمیق چیست و چه ویژگی‌هایی دارد؟ 
  • درخت‌های مدل (Model Trees) چیستند و چرا به آن‌ها نیاز داریم؟

 

فناوری شبکه

  • عطش سیری‌ناپذیر مراکز داده در زمینه سرمایه‌گذاری‌‌های کلان 
  • دسکتاپ ابری (DaaS) چیست و چه ویژگی‌هایی دارد؟  
  • معیارهای مهمی که هنگام انتخاب مراکز داده باید به آن‌ها دقت کنید
  • چه تفاوتی میان دو علم داده‌کاوی و  تحلیل داده‌ها وجود دارد؟

 

امنیت

  • پروتکل پوسته امن یا SSH چیست؟ 
  • قدرتمندترین و موثرترین الگوهای تامین امنیت داده‌ها

 

عصر شبکه

  • OpenAI یا Anthropic کدام‌یک بر طراحی هوش مصنوعی ایمن تاکید دارند؟ 
  • ساتیا نادلا، مدیرعاملی که مایکروسافت را از نو بازسازی کرد

 

کارگاه

  • رشد بازار EPYC شرکت AMD فراتر از پیش‌بینی‌های انجام‌شده 
  • کدام‌یک از بانک‌های اطلاعاتی SQLite، MySQL و PostgreSQL محبوب هستند؟ 
  • عبارات با قاعده (RegEx) چه کاربردی در دنیای برنامه‌نویسی دارند؟

 

پرونده ویژه

  • ساختار داده؛ زبان گفت‌وگوی کامپیوترها با داده‌ها 
  • ساختارهای داده چیستند و چرا به آن‌ها نیاز داریم؟ 
  • الگوریتم‌های تقسیم و حل چیستند و به چه مدل‌هایی دسته‌بندی می‌شوند؟ 
  • آرایه‌ها چیستند و چه نقشی در ساختار داده‌ها دارند؟ 
  • لیست پیوندی (Linked List) چیست و چه ویژگی‌هایی دارد؟  
  • الگوریتم بازگشتی (Recursion) چیست؟ 
  • الگوریتم حریصانه (Greedy algorithm) چیست؟

ساختار داده؛ زبان گفت‌وگوی کامپیوترها با داده‌ها

ساختار داده‌ها، راهکاری منظم و سازمان‌یافته برای ذخیره و مدیریت داده‌ها در اختیار ما قرار می‌دهند. به‌عبارت دیگر، ساختار داده‌ها، قواعدی را تعریف می‌کنند که مشخص می‌کنند داده‌ها چگونه در حافظه کامپیوتر چیده شوند و چه عملیات‌هایی روی آن‌ها قابل انجام است. انتخاب ساختار داده مناسب برای یک مسئله برنامه‌نویسی، تاثیر مستقیمی بر کارایی، خوانایی و قابلیت نگه‌داری کد دارد.

به‌طور کلی، ساختارهای داده به دو نوع ساده و مرکب تقسیم می‌شوند. ساختار داده‌های ساده شامل انواع داده‌های ابتدایی، مانند اعداد صحیح، اعداد اعشاری، رشته‌ها و کاراکترها هستند. همچنین، آرایه‌ها که مجموعه‌ای از عناصر هم‌نوع هستند نیز در این دسته قرار می‌گیرند. گروه دوم، ساختارهای داده مرکب هستند. این ساختارها از ترکیب چند عنصر ساده یا دیگر ساختارهای داده تشکیل می‌شوند. لیست‌ها، پشته‌ها، صف‌ها، درخت‌ها، گراف‌ها و جدول‌های هش از جمله ساختارهای داده مرکب هستند. هر کدام از این ساختارها، ویژگی‌ها و کاربردهای خاص خود را دارند. به‌طور مثال، لیست‌ها برای ذخیره کردن مجموعه مرتب‌شده از عناصر، پشته‌ها برای پیاده‌سازی عملیات‌های LIFO (آخرین ورودی، اولین خروجی) و درخت‌ها برای نمایش سلسله‌مراتب بین داده‌ها استفاده می‌شوند. انتخاب ساختار داده مناسب به عوامل مختلفی مانند نوع داده‌ها، عملیات مورد نظر، فضای حافظه در دسترس و زمان اجرای الگوریتم‌ها بستگی دارد. در برنامه‌نویسی، درک عمیق از ساختارهای داده و الگوریتم‌های مرتبط با آن‌ها، کلید حل بسیاری از مسائل پیچیده است.

‌با این توصیف اگر بگوییم ساختار داده‌ها در دنیای برنامه‌نویسی به‌عنوان ستون فقرات برنامه‌ها عمل می‌کنند، اغراق نکرده‌ایم. ساختار داده‌ها به برنامه‌نویسان این امکان را می‌دهند که داده‌های خود را به‌شکلی منطقی و کارآمد سازماندهی کنند تا بتوانند به راحتی به آن‌ها دسترسی پیدا کرده، آن‌ها را دستکاری کنند و اطلاعات مورد نظر را از آن‌ها استخراج نمایند. این عنصر دوست‌داشتنی دنیای برنامه‌نویسی را می‌توان شبیه به قفسه‌های یک کتاب‌خانه توصیف کرد که هر قفسه نوع خاصی از کتاب‌ها را در خود جای می‌دهد و کتاب‌ها به ترتیب خاصی چیده شده‌اند. به همین ترتیب، هر ساختار داده نیز برای ذخیره نوع خاصی از داده‌ها طراحی شده است و عناصر آن به‌شکلی خاص سازماندهی شده‌اند. انتخاب نوع قفسه (ساختار داده) بستگی به نوع کتاب‌ها (داده‌ها) و نحوه استفاده از آن‌ها دارد. به‌عنوان مثال، اگر بخواهیم به‌سرعت یک کتاب خاص را پیدا کنیم، ممکن است از قفسه‌ای استفاده کنیم که کتاب‌ها بر اساس عنوان مرتب شده باشند. به طور مشابه، در برنامه‌نویسی نیز انتخاب ساختار داده مناسب به عوامل مختلفی مانند نوع عملیات مورد نظر، حجم داده‌ها و زمان اجرای الگوریتم‌ها بستگی دارد.

در گذشته، هنگامی که صحبت از ساختار داده‌ها به میان می‌آمد، هدف تنها دنیای برنامه‌نویسی بود و برنامه‌نویسان مخاطبان اصلی آن به شمار می‌رفتند. با این‌حال، امروزه مهندسان یادگیری ماشین و داده نیز باید درباره ساختار داده‌ها اطلاعات کافی داشته باشند، زیرا ساختار داده‌ها در قلب هوش مصنوعی قرار دارند و نقش بسیار کلیدی در توسعه و عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین ایفا می‌کنند. ساختارهای داده، اطلاعات را به‌شکلی سازماندهی‌شده و قابل فهم برای ماشین‌ها آماده می‌کنند تا الگوریتم‌ها بتوانند الگوها و روابط پیچیده را در داده‌ها شناسایی کنند. 

به‌طور مثال، در پردازش زبان طبیعی، متن‌ها معمولا به‌صورت توکن‌ها (واژه‌ها یا زیرواژه‌ها) شکسته شده و سپس با استفاده از ساختارهایی مانند بردارهای کلمات یا گراف‌های دانش نمایش داده می‌شوند. در بینایی ماشین، تصاویر به‌عنوان آرایه‌های چندبعدی از اعداد (پیکسل‌ها) نمایش داده می‌شوند و سپس با استفاده از شبکه‌های عصبی پیچشی پردازش می‌شوند. همچنین، در یادگیری تقویتی، محیط‌ها و حالت‌های مختلف معمولا با استفاده از ساختارهای داده‌ای مانند درخت‌ها یا گراف‌ها مدل‌سازی می‌شوند.

بنابراین، می‌توان گفت ساختار داده‌ها در هوش مصنوعی به‌عنوان پل ارتباطی بین دنیای واقعی و مدل‌های محاسباتی عمل می‌کنند. در این حوزه نیز انتخاب ساختار داده مناسب به عوامل مختلفی مانند نوع داده‌ها، الگوریتم مورد استفاده، و هدف نهایی مدل بستگی دارد. 

به‌طور مثال، انتخاب مناسب‌ترین ساختار داده برای الگواره یادگیری ماشین با نظارت، به عوامل مختلفی از جمله نوع داده‌ها، الگوریتم مورد استفاده و مسئله‌ای که می‌خواهیم حل کنیم، بستگی دارد. در این حوزه، آرایه‌ها با هدف نمایش داده‌های عددی و ماتریسی مانند تصاویر، صدا و داده‌های عددی مناسب هستند. لیست‌های پیوندی برای نمایش داده‌هایی که اندازه آن‌ها به طور پویا تغییر می‌کند و نیاز به اضافه یا حذف عناصر در هر نقطه از لیست است، استفاده می‌شوند. درخت‌ها برای نمایش سلسله‌مراتب و ساختارهای درختی مانند درخت تصمیم، درخت‌های جست‌وجو و درخت‌های پیشوند استفاده می‌شوند، در حالی که گراف‌ها برای نمایش روابط بین اشیاء استفاده می‌شوند. به همین دلیل است که در شبکه‌های اجتماعی، سامانه‌های توصیه‌گر و تحلیل شبکه‌ها کاربرد گسترده‌ای دارند. این در حالی است که نوع دیگری از ساختار داده‌ها تحت عنوان ماتریس‌های خلوت (Sparse Matrices)

نیز وجود دارند که برای نمایش ماتریس‌هایی که اکثر عناصر آن‌ها صفر هستند استفاده می‌شوند. این ساختار داده عمدتا در پردازش زبان طبیعی و سیستم‌های توصیه‌گرها کاربرد دارند.

با توجه به توضیحاتی که ارائه کردیم، متوجه شده‌اید که پرونده ویژه این شماره مجله شبکه اختصاص به ساختار داده‌ها دارد. در پرونده ویژه این شماره سعی کرده‌ایم به معرفی مهم‌ترین ساختارهای داده‌ای بپردازیم و کاربرد آن‌ها در دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را مورد بررسی قرار دهیم 

مشتری برای خرید این محصول نیاز به آدرس دارد؟: 

نسخه الکترونیکی ماهنامه شبکه 280

تصویر الناز قنبری
ارسال شده توسط الناز قنبری در 1403, آبان 1 - 08:26

نسخه الکترونیکی ماهنامه شبکه 280
پرونده ویژه این شماره اختصاص به تحلیل داده‌ها دارد. در این شماره به شما خواهیم گفت تجزیه‌وتحلیل داده‌ها چیست و بر مبنای چه مراحلی انجام می‌شود؛ تجزیه‌وتحلیل داده‌ها به چه روش‌هایی انجام می‌شود؛ تحلیل‌گر داده کیست و چه کاری انجام می‌دهد؛ نگاهی اجمالی به تحلیل داده‌ها با استفاده از زبان برنامه‌نویسی آر خواهیم داشت؛ تفاوت میان علم داده کاوی و تحلیل داده‌ها را بررسی می‌کنیم و تجزیه‌وتحلیل و آماده‌سازی داده‌ها با پایتون را مورد بررسی قرار خواهیم داد. امید است پرونده ویژه این شماره موردپسند شما مشکل‌پسندان قرار بگیرد.

هوش مصنوعی

  •  چه آینده‌ای پیش روی یادگیری تقویتی است؟ 
  • چگونه عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین را ارزیابی کنیم؟ 
  • راهکارهایی که روند پذیرش هوش مصنوعی در سازمان‌ها را شتاب می‌بخشند

 

فناوری شبکه

  • محاسبات لبه در آستانه شکل‌دهی یک انقلاب بزرگ است 
  • راهنمای آشنایی با مرکز عملیات شبکه، نحوه پیاده‌سازی و قابلیت‌های کاربردی آن  
  • مدیریت زیرساخت مرکز داده چیست و چه قابلیت‌هایی در اختیار ما قرار می‌دهد؟

 

امنیت

  • اکوسیستم امنیت سایبری چیست و چه زیرشاخه‌های مهمی دارد؟  
  • سیستم مدیریت امنیت اطلاعات (ISMS) چیست؟

 

عصر شبکه

  • آیا هوش مصنوعی روزی به خودآگاهی خواهد رسید؟ 
  • رویای ماشین‌های پرنده چقدر به واقعیت نزدیک شده است؟

 

کارگاه

  • چگونه در پایتون کتاب‌خانه‌های کاربردی بسازیم و بسته‌بندی کنیم؟ 
  • توابع در پایتون چیستند و چه قابلیتی در اختیار ما قرار می‌دهند؟ 
  • تست نرم‌افزار چیست، گونه انجام می‌شود و چه مدل‌هایی دارد؟

 

پرونده ویژه

  • کشف گنجینه‌های پنهان در داده‌ها 
  • تجزیه‌وتحلیل داده‌ها چیست و بر مبنای چه مراحلی انجام می‌شود؟ 
  • تجزیه‌وتحلیل داده‌ها به چه روش‌هایی انجام می‌شود؟ 
  • تحلیل‌گر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟ 
  • آموزش تحلیل داده با زبان برنامه‌نویسی R 
  • تجزیه‌‌وتحلیل و آماده‌سازی داده‌ها با پایتون

کشف گنجینه‌های پنهان در داده‌ها

تحلیل به معنای شکستن یک موضوع به قسمت‌های کوچک‌تر برای بررسی دقیق یک موضوع است. تحلیل داده‌ها نیز به معنای شکستن داده‌ها به بخش‌های خرد و در ادامه تبدیل داده‌های خام به بینش‌های مفید برای تصمیم‌گیری بهتر است. در این فرآیند، داده‌ها جمع‌آوری و بررسی می‌شوند تا به سوال‌ها پاسخ داده شود و همچنین فرضیه‌ها تایید یا رد می‌شوند. در دنیای پررقابت امروز، کسب‌وکارها با چالش‌های زیادی مثل تغییر سریع بازار، اقتصاد ناپایدار، سیاست‌های متغیر و حتا بحران‌های جهانی روبه‌رو هستند. این چالش‌ها احتمال اشتباه را زیاد می‌کنند. برای موفقیت، کسب‌وکارها باید از تکنیک‌های تجزیه‌وتحلیل داده‌ها استفاده کنند تا اطلاعات ارزشمند را جمع‌آوری کرده و تصمیم‌گیری بهتری داشته باشند. 

به طور دقیق‌تر، تحلیل داده‌ها به معنای بررسی، تمیز کردن، تغییر و مدل‌سازی داده‌ها برای کشف اطلاعات مفید و کمک به تصمیم‌گیری بهتر است. یک تحلیل‌گر داده باید بتواند کلان‌داده‌ها را بررسی کند، الگوهای پنهان را پیدا کند و اعداد را به اطلاعات قابل استفاده تبدیل کند.

واقعیت این است که تحلیل داده‌ها در دنیای امروز اهمیت زیادی دارند. این فرآیند به سازمان‌ها اجازه می‌دهد از داده‌ها بهترین سود و استفاده را ببرند و بتوانند تصمیم‌های بهتری اتخاذ کنند، کارها را به‌شکل بهتری انجام دهند و فاصله خود با رقبا را حذف کنند. با تبدیل داده‌های خام به اطلاعات مفید، تحلیل داده به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا فرصت‌ها را پیدا کنند، مخاطرات را کم کنند و راندمان انجام فعالیت‌های تجاری را بهبود ببخشند. 

اگر بگوییم تحلیل داده‌ها در تصمیم‌گیری بهتر به ما کمک زیادی می‌کنند، اغراق نکرده‌ایم. تحلیل داده‌ها مثل قطب‌نما است که به مدیران کمک می‌کند در دنیای اطلاعات گم نشوند. با تحلیل داده‌ها، تصمیم‌ها بر اساس واقعیت گرفته می‌شوند و نه حدس و گمان. این یعنی تصمیمات بهتری اتخاذ می‌شوند؛ برای انتخاب استراتژی بازاریابی، بهتر کردن زنجیره تامین یا ساخت محصولات جدید. علاوه بر این، تحلیل داده‌ها، اجازه می‌دهد ریسک‌ها را بهتر ارزیابی کنیم و سودی را که از انجام هر انتخاب به‌دست می‌آوریم بهتر تخمین بزنیم. 

علاوه بر این، علم مذکور کمک می‌کند تا بهتر بفهمیم که چه اتفاقی در حال رخ دادن است. به بیان دقیق‌تر، قادر هستیم رفتار مشتری‌ها، روندهای بازار و چگونگی کار سازمان را بهتر درک کنیم. بنابراین، با تحلیل روندهای بازار، رفتار مشتری‌ها و عملکرد رقبا، می‌توان فرصت‌ها و تهدیدها را پیدا کرد. با استفاده از این اطلاعات، می‌توان استراتژی‌ها را تغییر داد و به بازارهای جدید و دست‌نخورده‌ای وارد شد. این توانایی برای تغییر و نوآوری براساس داده‌ها، برتری بزرگی نسبت به رقبا در اختیار ما قرار می‌دهد. این در حالی است که تحلیل داده‌ها برای سنجش و مدیریت ریسک راهگشا است. سازمان‌ها می‌توانند با تحلیل داده‌های گذشته، مشکلات احتمالی را شناسایی کنند و راهکاری برای حل مشکلات ابداع کنند. به طور مثال، در صنعت مالی، تحلیل داده به پیدا کردن فعالیت‌های کلاهبرداری با بررسی الگوهای غیرعادی تراکنش‌ها کمک می‌کند. این کار نه‌تنها از ضرر مالی جلوگیری می‌کند، بلکه به حفظ اعتماد مشتری‌ها هم کمک می‌کند.

در شرایطی که همواره از کارکرد تحلیل داده‌ها برای تصمیم‌گیری‌های بهتر سخن به میان می‌آید، اما واقعیت این است که تحلیل داده‌ها  به سازمان‌ها کمک می‌کند تا منابع را به‌شکل بهتری تقسیم‌بندی کرده و در اختیار کاربران خود قرار دهند. این منابع می‌توانند مالی، نیروی انسانی یا ظرفیت تولید باشند. به طور مثال، بیمارستان‌ها می‌توانند با تحلیل داده‌ها، پرسنل و منابع را به بخش‌هایی که نیاز بیشتری دارند اختصاص بدهند تا خدمات بهتری به بیماران ارائه کنند.

این واقعیت را که تحلیل داده‌ها باعث پیشرفت مداوم می‌شود نباید نادیده گرفت. سازمان‌ها می‌توانند با ارزیابی معیارهای عملکرد، پیشرفت خود را بررسی کنند و بخش‌هایی را که نیاز به بهبود دارند شناسایی کرده و مشکلاتش را برطرف کنند. این روند تکرارشونده تحلیل داده، تغییر و تحلیل دوباره، باعث پیشرفت و بهبود محصولات و فرآیندها می‌شود. تقریبا همه کسب‌وکارها و سازمان‌ها می‌توانند از تحلیل داده‌ها برای تصمیم‌گیری و عملکرد بهتر استفاده کنند. خیلی از شرکت‌های موفق مثل آمازون، نتفلیکس، استارباکس و جنرال الکتریک از این تکنیک برای بهبود عملکرد خود استفاده می‌کنند.

اصل مهمی که باید در این زمینه به آن توجه داشته باشید این است که تحلیل داده‌ها مستلزم به‌کارگیری ابزارها و تکنولوژی‌های مختلف است. برخی از مهم‌ترین مهارت‌هایی که در این زمینه نیاز است، آشنایی با SQL، مصورسازی داده‌ها، آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی آماری مثل آر و پایتون، یادگیری ماشین و کار با صفحات گسترده است. به طور مثال، یک متخصص آشنا به مهارت‌های فوق با استناد به اطلاعات سایت کاریابی Glassdoor به طور میانگین، حقوق پایه 75349 دلار را دریافت می‌کند. 

با توجه به توضیحاتی که ارائه کردیم، متوجه شده‌اید که پرونده ویژه این شماره اختصاص به تحلیل داده‌ها دارد. در این شماره به شما خواهیم گفت تجزیه‌وتحلیل داده‌ها چیست و بر مبنای چه مراحلی انجام می‌شود؛ تجزیه‌وتحلیل داده‌ها به چه روش‌هایی انجام می‌شود؛ تحلیل‌گر داده کیست و چه کاری انجام می‌دهد؛ نگاهی اجمالی به تحلیل داده‌ها با استفاده از زبان برنامه‌نویسی آر خواهیم داشت؛ تفاوت میان علم داده کاوی و تحلیل داده‌ها را بررسی می‌کنیم و تجزیه‌وتحلیل و آماده‌سازی داده‌ها با پایتون را مورد بررسی قرار خواهیم داد. امید است پرونده ویژه این شماره موردپسند شما مشکل‌پسندان قرار بگیرد.

مشتری برای خرید این محصول نیاز به آدرس دارد؟: 

نسخه الکترونیکی ماهنامه شبکه 279

تصویر الناز قنبری
ارسال شده توسط الناز قنبری در 1403, مرداد 25 - 10:44

نسخه الکترونیکی ماهنامه شبکه 279
در پرونده ویژه شماره 279 ماهنامه شبکه، خواهیم دید که هوش مصنوعی اشیاء (AIoT) چیست و اشاره به چه مفهومی دارد؛ انقلاب صنعتی چهارم برخواسته از هوش مصنوعی و اینترنت اشیاء را بررسی خواهیم کرد؛ اینکه زنجیره تامین مبتنی بر هوش مصنوعی اشیاء چیست و چگونه کار می‌کند را ارزیابی می‌کنیم؛ معماری هوش مصنوعی اشیاء را بررسی می‌کنیم؛ نگاهی به معماری مرجع اینترنت اشیاء صنعتی و نقش هوش مصنوعی بر آن و چگونگی طراحی یک برنامه هوش مصنوعی اشیاء بر مبنای معماری مرجع خواهیم داشت.

هوش مصنوعی

  • چگونه از الگوریتم گرادیان کاهشی برای آموزش مدل‌های رگرسیون استفاده کنیم؟ 
  • الگوریتم‌های ژنتیک چیستند و چگونه کار می‌کنند؟ 
  • تبدیل  و پاک‌سازی داده‌‌ها در زبان برنامه‌نویسیR  به چه صورتی انجام می‌شود؟

فناوری شبکه

  • بازار تجهیزات خنک‌کننده مراکز داده تا سال ۲۰۲۸ به رقم ۱۶ میلیارد دلار خواهد رسید 
  • شرکت‌ها آماده ارائه نسل بعدی راه‌حل‌های WAN سازمانی هستند 
  • هوش مصنوعی چه تاثیری بر مراکز داده و مصرف برق آن‌ها دارد؟ 

امنیت

  • امنیت ابری چیست و چرا دنیای فناوری به سمت آن در حال حرکت است؟  
  • دیوارآتش برنامه‌های تحت وب چیست و چه مزایایی دارد؟

عصر شبکه

  • اگر فناوری مشکلات بشر را حل کند، انسان‌ها چه خواهند کرد؟ 
  • داستان زندگی جنسن هوانگ، رهبر سخت‌کوش انودیـا

کارگاه

  • CockroachDB چیست و چگونه از آن استفاده کنیم؟ 
  • جاوا اسپرینگ چیست و چه قابلیت‌هایی در اختیار برنامه‌نویسان قرار می‌دهد؟

پرونده ویژه

  • انقلاب صنعتی چهارم و هوش مصنوعی، رونق صنعتی در قرن 21 
  • هوش مصنوعی اشیاء (AIoT) چیست و اشاره به چه مفهومی دارد؟ 
  • انقلاب صنعتی چهارم برخاسته از هوش مصنوعی و اینترنت اشیاء 
  • زنجیره تامین مبتنی بر هوش مصنوعی اشیاء چیست و چگونه کار می‌کند؟ 
  • معماری هوش مصنوعی اشیاء به چه صورتی است؟ 
  • معماری مرجع اینترنت اشیاء صنعتی و نقش هوش مصنوعی بر آن 
  • چگونه یک برنامه هوش مصنوعی اشیاء را بر مبنای معماری مرجع ایجاد کنیم؟

انقلاب صنعتی چهارم و هوش مصنوعی، رونق صنعتی در قرن 21

قرن بیست و یکم، یادآور طلوع انقلاب صنعتی چهارم است که مرزهای جدید به‌کارگیری فناوری برای صنایع مختلف را نوید می‌دهد. انقلاب صنعتی چهارم عمدتا بر پایه انقلاب صنعتی سوم بنا شده و کاربرد رایانه و اتوماسیون را در قرن حاضر گسترش می‌دهد. این انقلاب به‌دلیل وجود مهارت‌های چندوجهی و هوش مصنوعی، تابه‌امروز به دستاوردهای چشم‌گیری رسیده است. این در حالی است که نباید از نقش زنجیره بلوکی در این زمینه غافل شد. 

ادغام زنجیره بلوکی، اینترنت اشیاء و هوش مصنوعی نوید انقلابی بزرگ در صنایع مختلف را می‌دهد. اینترنت اشیاء به اشیاء فیزیکی قدرت جمع‌آوری و تبادل داده‌ها را می‌دهد، هوش مصنوعی از این داده‌ها برای یادگیری و تصمیم‌گیری استفاده می‌کند و زنجیره بلوکی تراکنش‌ها را به‌صورت امن و شفاف ثبت می‌کند. هم‌افزایی این سه فناوری، مزایای متعددی را به ارمغان می‌آورد.

اولین مورد افزایش کارایی در قالب بهینه‌سازی فرآیندها است. هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه‌وتحلیل داده‌های حسگرهای اینترنت اشیاء، الگوها را شناسایی کند و فرآیندها را به طور خودکار بهینه کند. همچنین، قادر است از طریق پیش‌بینی خرابی‌ها، اقدامات پیشگیرانه انجام دهد و از توقف ناگهانی عملیات جلوگیری کند. در سویی دیگر، زنجیره بلوکی می‌تواند زنجیره تامین را شفاف‌تر کند و به ردیابی کالاها و مواد به طور دقیق‌تر کمک کند. با توجه به این‌که اطلاعات ثبت‌شده در زنجیره بلوکی غیرقابل تغییر هستند، تضمین می‌دهد که داده‌ها دستکاری نشده و قابل اعتماد هستند. بنابراین، ردیابی مبدا، مقصد و توقف کالاها در مناطق مختلف به طور شفاف قابل ردیابی است که نقش مهمی در پیشگیری از تقلب دارد که اعتماد بین ذی‌نفعان مختلف در یک اکوسیستم را افزایش می‌دهد.

این در حالی است که هوش مصنوعی می‌تواند از داده‌های اینترنت اشیاء برای تجزیه‌و حلیل‌های پیچیده و پیش‌بینی‌های دقیق استفاده کند. به بیان دقیق‌تر، با تجزیه‌وتحلیل داده‌های حسگرهای اینترنت اشیاء در زمان واقعی، به طور خودکار به رویدادها پاسخ دهد. البته، همان‌گونه که مشاهده خواهیم کرد، صنعت اینترنت اشیاء به سمت و سویی در حال حرکت است که در نهایت تحت عنوان هوش مصنوعی اشیاء شناخته خواهد شد که تجهیزات اینترنت اشیاء به مدل‌های زبانی کوچکی مجهز خواهند شد که قادر هستند داده‌هایی را که از محیط دریافت می‌کنند بدون نیاز برای ارسال به ابر پردازش و تحلیل کرده و به طور خودکار تصمیماتی را اتخاذ کنند. 

این امر منجر به بهینه‌سازی فرآیندها، کاهش زمان خرابی، مدیریت بهتر زنجیره تامین، ثبت داده‌های غیرقابل تغییر، ردیابی دقیق، افزایش اعتماد، تجزیه‌وتحلیل پیشرفته، پاسخگویی در زمان واقعی، بهبود مدل‌های یادگیری ماشین و غیره می‌شود. کاربردهای این ترکیب در حوزه‌های مختلف مثل تولید، کشاورزی، شهرهای هوشمند و مراقبت‌های بهداشتی قابل مشاهده است. با وجود چالش‌هایی مانند پیچیدگی، امنیت و مقررات، ترکیب زنجیره بلوکی، اینترنت اشیاء و هوش مصنوعی پتانسیل قابل توجهی برای تحول صنایع و ارتقای زندگی انسان‌ها خواهند داشت. اگرچه دیجیتالی‌سازی و اتوماسیون منجر به پایداری زیادی در صنعت می‌شود، اما نیاز به ایجاد یک محیط شبکه متصل، سازگار و با اعتماد بالا ضروری است. 

با این توصیف باید بگوییم که اینترنت اشیاء و ترکیب آن با هوش مصنوعی، تمام حوزه‌های پیچیده زنجیره تامین را بهبود می‌بخشد، ردیابی، نظارت و تجزیه‌وتحلیل منطقی و با قدرت بالا را برای بیشتر فرآیندهای عملیاتی پیچیده امکان‌پذیر می‌کند و به مدیران سیلوها، انبارها و توزیع‌کنندگان کشوری و بین‌المللی اجازه می‌دهد تا محموله‌ها و موجودی خود را ردیابی کنند. نکته مهمی که باید در این زمینه به آن اشاره داشته باشیم این است که صنعت لجستیک یا همان حمل و نقل، نقش بسیار مهمی در زنجیره تامین ایفا می‌کند. تقریبا تمام کالاها، چه قبل از تولید (مواد اولیه) و چه بعد از تولید، به صنعت حمل و نقل وابسته هستند. این وابستگی، لجستیک را به یک موضوع کلیدی در زنجیره تامین برای ذی‌نفعان صنعت تبدیل کرده است.

امروزه با کاهش قیمت انواع حسگرها، شاهد حضور اینترنت اشیاء در تمامی حوزه‌های لجستیک هستیم. بنابراین، این امکان وجود دارد تا هوش مصنوعی اشیاء را در حوزه‌های لجستیکی یا همان پشتیبانی نیز مورد استفاده قرار داد. اهمیت زنجیره تامین باعث شده فعالان این بخش به دنبال پیاده‌سازی جدیدترین روش‌ها برای بهبود شرایط و افزایش کارایی باشند. این در حالی است که اتوماسیون زنجیره تامین به‌طور قابل توجهی سرعت فرآیندها را بالا می‌برد. با توسعه اینترنت اشیاء و شکل‌گیری شهرهای هوشمند، نیاز به پیاده‌سازی یک زنجیره تامین هوشمند در شهرهای آینده به‌شدت احساس می‌شود. در یک شهر هوشمند، همه فرایندها باید هوشمندانه انجام شوند و از این‌رو اینترنت اشیاء نقش بسیار مهمی در زنجیره تامین ایفا می‌کند. 

البته وجود چالش‌های مختلف در تامین کالاهای اساسی در یک شهر هوشمند نشان می‌دهد که خدمات زنجیره تامین همچنان نیاز به توسعه و بهبود بیشتر دارند. به‌طور مثال، پیش‌بینی نیازها از قبل، کیفیت ارائه خدمات شهری را بهبود می‌بخشد. راهکار غلبه بر این مشکل، ترکیب فناوری اطلاعات، اینترنت اشیاء و پردازش داده‌ها است که فرآیندهای تامین و لجستیک را بهبود می‌بخشد. علاوه بر این، هوش مصنوعی رویکرد زنجیره تامین را از حالت واکنشی (واکنش به نیازهای فعلی مشتری) به حالتی پویا (واکنش براساس تغییر نیاز) متمایل می‌کند. همان‌گونه که ممکن است حدس زده باشید، پرونده ویژه این شماره، اینترنت اشیاء را از زاویه هوش مصنوعی مورد بررسی قرار خواهد داد. در پرونده ویژه این شماره خدمات متقابل هوش مصنوعی و اینترنت اشیاء به یک‌دیگر در راستای تحول دیجیتال و دستیابی به یک زنجیره بلوکی پایدار را بررسی خواهیم کرد. در این شماره خواهیم دید که هوش مصنوعی اشیاء (AIoT) چیست و اشاره به چه مفهومی دارد؛ انقلاب صنعتی چهارم برخواسته از هوش مصنوعی و اینترنت اشیاء را بررسی خواهیم کرد؛ اینکه زنجیره تامین مبتنی بر هوش مصنوعی اشیاء چیست و چگونه کار می‌کند را ارزیابی می‌کنیم؛ معماری هوش مصنوعی اشیاء را بررسی می‌کنیم؛ نگاهی به معماری مرجع اینترنت اشیاء صنعتی و نقش هوش مصنوعی بر آن و چگونگی طراحی یک برنامه هوش مصنوعی اشیاء بر مبنای معماری مرجع خواهیم داشت.   

مشتری برای خرید این محصول نیاز به آدرس دارد؟: 

نسخه الکترونیکی ماهنامه شبکه 278

تصویر الناز قنبری
ارسال شده توسط الناز قنبری در 1403, تير 30 - 22:45

نسخه الکترونیکی ماهنامه شبکه 278
در سرمقاله شماره 278 ماهنامه شبکه پهپاد‌ها آینده را جابجا می‌کنند، در فصل هوش مصنوعی GPT-4o مدل هوشمند جدید OpenAI ‌بار دیگر خبرساز شد، در فصل فناوری شبکه با توپولوژی‌های مورد استفاده در طراحی شبکه‌ها آشنا می‌شوید، در فصل امینیت با نحوه شناسایی آسیب‌پذیری بانک‌های اطلاعاتی آشنا می‌شوید، در فصل کارگاه با مفهوم وراثت در پایتون آشنا می‌شوید و در نهایت در پرونده ویژه این شماره مبحث هوش مصنوعی و تحلیل داده‌محور در کسب و کار مورد بررسی قرار می‌گیرد.

هوش مصنوعی

Untitled-هوش-278.jpg

  • GPT-4o مدل هوشمند جدید OpenAI ‌بار دیگر خبرساز شد 
  • یکپارچه‌سازی داده چیست، چه مباحثی را شامل می‌شود و چگونه اجرا می‌شود؟
  • داده پرت چیست و چگونه آن را  در یک مجموعه داده تشخیص دهیم؟ 

فناوری شبکه

Untitled-فناوری-278.jpg

  • چگونه زیرساخت‌های 5G را برای راه‌اندازی شبکه‌‌های 6G آماده کنیم؟
  • آینده‌ اتصال، طراحی یک معماری پیشرو بر مبنای شبکه‌سازی چندابری
  • آشنایی با توپولوژی‌های مورد استفاده در طراحی شبکه‌ها

امنیت

Untitled-امنیت-278.jpg

  • چت‌بات‌های مبتنی بر  هوش مصنوعی مولد چه ریسک‌های امنیتی دارند؟ 
  • چگونه آسیب‌پذیری بانک‌های اطلاعاتی را شناسایی و برطرف کنیم؟

عصر شبکه

Untitled-عصر-278.jpg

  • جیم سایمونز، ریاضیدانی که توانست با بهره‌گیری از ریاضیات به ثروت 30.7 میلیارد دلاری دست یابد 
  • چه آینده‌ای پیش روی محیط‌های کاری و متخصصان وجود دارد؟

کارگاه

Untitled-کارگاه-278.jpg

  • وراثت در پایتون چیست و چگونه پیاده‌‌سازی می‌شود؟ 
  • چگونه رکوردهای تکراری در MySQL را مدیریت کنیم؟ 
  • بهترین بانک‌های اطلاعاتی برای پایتون چیستند و چه ویژگی‌هایی دارند؟

پرونده ویژه

Untitled-پرونده-278.jpg

  • در آستانه تحول دیجیتال: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌محور در کسب‌وکار
  • چگونه فرهنگ تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی را در سازمان تعریف کنیم؟ 
  • مصورسازی داده‌ها، فراتر از زیبایی به سمت بینش
  • مسئولیت‌های مدیران اجرایی در پیاده‌سازی فرهنگ تحلیل چیست؟
  • فرآیند پیاده‌سازی تحلیل در یک سازمان با چه چالش‌هایی روبه‌رو است؟
  • نقش تحلیل در تصمیمات راهبردی سازمانی چیست؟ 
  • آشنایی با دلایل شکست‌ تحلیل به‌دلیل انحراف از نقشه راه 

در آستانه تحول دیجیتال: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌محور در کسب‌وکار

هر کجا نگاه می‌کنید، صحبت از هوش مصنوعی و اهمیت روزافزون تحول دیجیتال است. برای دستیابی به مزیت رقابتی در دنیای تجارت مدرن، تصمیم‌گیری باید به فرآیندی عینی‌تر، عمیق‌تر و بی‌طرفانه‌تر تبدیل شود که از طریق تحلیل‌های داده‌محور و همچنین برخواسته از هوش مصنوعی به‌دست می‌آید. واقعیت این است که عصر جدید به‌شکل غیر‌قابل تصوری با داده‌ها عجین شده است و برای دستیابی به بینش برخواسته از داده‌ها نیازمند اقدامات عملی در راستای پیاده‌سازی هوش مصنوعی و تحلیل مبتنی بر داده‌ها هستیم. نکته مهمی که باید به آن دقت کنید این است که به ازای هر موفقیت، دو شکست در زمینه تحلیل وجود دارد. واقعیت این است که بخش عمده‌ای از شکست‌ها برخواسته از تصمیمات اجرایی اشتباه هستند که البته قابل اجتناب هستند، به شرطی که به موقع تشخیص داده شوند. 

اصل مهمی که باید بپذیریم این است که تحلیل مبتنی بر داده‌ها و به‌کارگیری هوش مصنوعی، تنها مختص شرکت‌های بزرگ، کلان‌داده‌ها و پروژه‌های عظیم داده‌ای نیست. تقریبا همه مشاغل مرتبط با فناوری اطلاعات می‌توانند هوش مصنوعی را برای افزایش بهره‌وری، کاهش حجم کارها، حفظ استعدادهای برتر و بهبود تجربه مشتری به کار گیرند. البته، بهتر است هوش مصنوعی و تحلیل به صورت تدریجی و با تکیه بر هر موفقیت برای ارتقای کسب‌وکار مورد استفاده قرار گیرد. در آینده نزدیک، تحقیقات، آموزش، مشاوره و تجربیات میدانی ما با تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی، دیدگاه‌های ما را شکل داده، خط‌مشی‌های ما را اصلاح کرده و تاکتیک‌های ما را بهبود می‌دهند. اکنون اجازه دهید کمی در مورد هوش مصنوعی صحبت کنیم. 

هوش مصنوعی قدمتی بیش از ۷۵ سال دارد. آلن تورینگ، ریاضیدان برجسته، امکان به‌کارگیری ریاضیات در حوزه هوش مصنوعی را بررسی کرد و این‌گونه بیان داشت: «انسان‌ها می‌توانند برای حل مشکلات و تصمیم‌گیری بر مبنای اطلاعات موجود و استدلال از این فناوری نوین استفاده ‌کنند. بنابراین، اگر این فرضیه درست باشد، پس ماشین‌ها می‌توانند کاری را که ما انجام می‌دهیم انجام دهند». این اساس مقاله او در سال ۱۹۵۰ با عنوان «ماشین‌های محاسباتی و هوش» بود که در آن به «چگونگی ساخت ماشین‌های هوشمند و چگونگی آزمایش هوش آن‌ها» پرداخت. با این اوصاف، هوش مصنوعی چیست؟ به‌طور کلی، هوش مصنوعی، توانایی یک ماشین در تصمیم‌گیری به شیوه‌ انسان‌ها است، اما این به چه معناست، هوش مصنوعی چه شکلی است و چگونه زندگی و جامعه‌ ما را تغییر خواهد داد؟

همه می‌دانیم که دیر یا زود هوش مصنوعی بخشی از تمام کسب‌وکارها خواهد شد، اما این‌که چه زمانی وارد فعالیت‌های تجاری شرکت‌ها می‌شود، کاملا به دانش و درک هر مدیر اجرایی در مورد هوش مصنوعی و تحلیل داده‌محور بستگی دارد. 

طبق گزارش نقش حیاتی مدیر مالی در تحول دیجیتال که توسط Grant Thornton در ۲۱ می ۲۰۲۲ منتشر شد، از مدیران مالی در خصوص پذیرش فناوری، تحلیل‌های پیشرفته و یادگیری ماشین سوال پرسیده شد. ۳۸ درصد پاسخ‌دهندگان اعلام داشتند در حال حاضر از تحلیل‌های پیشرفته استفاده می‌کنند و ۲۹ درصد نیز برنامه‌ریزی برای پیاده‌سازی آن در ۱۲ ماه آینده را ابزار داشتند. نتایج نظرسنجی در مورد فناوری یادگیری ماشین حاکی از آن است که ۲۹ درصد آن را پیاده‌سازی کرده‌اند و ۲۴ درصد قصد دارند در ۱۲ ماه آینده آن را اجرا کنند. این نتایج نمونه‌ای قابل توجه از اولویت و روند روبه‌رشد پذیرش تحلیل داده‌محور و هوش مصنوعی در دنیای تجارت است. با این حال، این نظرسنجی علی‌رغم نشان دادن پیشرفت، تصویری ضعیف از لیوانی به ما ارائه می‌دهد که حتا نیمی از آن پر نیست.

پیاده‌سازی‌های هوش مصنوعی تنها ابتدای کار است، زیرا پروژه‌ها عمدتا بر روی بخش‌های خاصی از کسب‌وکار و برای وظایف مشخصی هدف‌گذاری شده‌اند. بنابراین، در حالی که حرکت به‌سمت ترکیب تحلیل‌های پیشرفته در مسیر درست قرار دارد، شکست‌های بیشتری نسبت به موفقیت‌ها وجود دارد. این خبر بسیار نگران‌کننده‌ای است که عمدتا متوجه مدیران اجرایی است. خبر خوب این است که شکست‌های هوش مصنوعی و تحلیل کاملا قابل اجتناب هستند. 

برخی از مدیران اجرایی قادر به مشاهده چشم‌انداز نیستند یا توانایی هدایت کسب‌وکار، بخش، گروه یا دپارتمان در مسیر پذیرش تحلیل و هوش مصنوعی را ندارند. برخی دیگر فکر می‌کنند که می‌دانند توانمندسازی با هوش مصنوعی به چه معنا است، اما اغلب با اصطلاحات تعریف‌نشده ضعیف یا برداشت‌های غلط در مورد تحلیل کار می‌کنند. واکنش ناگهانی آن‌ها استخدام مشاوران و خرید نرم‌افزار تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی بدون درک کامل از چگونگی استفاده از تحلیل برای هدایت تصمیم‌گیری است.

فریادهای «ما به پیش‌بینی بهتر نیاز داریم» و «چه عواملی کسب‌وکار ما را هدایت می‌کنند» و «ما باید در مورد کاری که انجام می‌دهیم باهوش‌تر شویم» در جلسات هیئت‌مدیره و مدیران طنین‌انداز می‌شود. اما دقیقا چگونه این کار انجام می‌شود؟ با این‌حال، نکته مهمی که باید به آن دقت کنید این است که قبل از ورود هوش مصنوعی به سازمان‌ها، شما باید فرهنگ تحلیل داده‌محور را به‌درستی تعریف کرده باشید، اما چگونه مفهوم تحلیل را بهتر درک کنیم؟ 

پرونده ویژه این شماره به مبحث تحلیل و فرهنگ پیاده‌سازی تحلیل در سازمان اختصاص دارد که زیربنای به‌کارگیری فناوری‌های نوین تحلیل داده‌محور را شکل می‌دهند. در پرونده ویژه این شماره خواهیم خواند که چگونه فرهنگ تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی را در سازمان تعریف کنیم؛ مصورسازی داده‌ها فراتر از زیبایی بوده و باید برخواسته از بینش باشد؛ مسئولیت‌های مدیران اجرایی برای پیاده‌سازی تحلیل؛ فرآیند پیاده‌سازی تحلیل در یک سازمان با چه چالش‌هایی روبه‌رو است؛ نقش تحلیل در تصمیمات راهبردی سازمانی چیست و در نهایت دلایل شکست‌های تحلیل به‌دلیل انحراف از نقشه راه آشنا را بررسی خواهیم کرد.  

مشتری برای خرید این محصول نیاز به آدرس دارد؟: 

نسخه الکترونیکی ماهنامه شبکه 277

تصویر الناز قنبری
ارسال شده توسط الناز قنبری در 1403, خرداد 23 - 14:10

نسخه الکترونیکی ماهنامه شبکه 277
در سرمقاله شماره 277 ماهنامه شبکه هوش مصنوعی به سراغ تاکسی‌های هوایی می‌رود، در فصل هوش مصنوعی با شبکه عصبی حافظه‌ طولانی کوتاه‌مدت آشنا می‌شوید، در فصل فناوری شبکه با مزایا و معایب ابر خصوصی برای سازمان‌ها آشنا می‌شوید، در فصل امنیت اعتماد به صفر می‌رسد! و در نهایت در پرونده ویژه این شماره با (راه‌حل‌های نرم‌افزاری برای‌ کسب و کارها) آشنا می‌شوید که می‌تواند برای بهبود و ارتقای سیستم تجاری شما بسیار مفید باشد.

هوش مصنوعی

Untitled-هوش-277.jpg

  • شبکه عصبی حافظه‌ طولانی کوتاه‌مدت چیست و چگونه کار می‌کنند؟ 
  • دسته‌بندی متن در هوش مصنوعی چیست و چگونه انجام می‌شود؟ 
  • الگوریتم فازی C-Means چیست و چگونه آن‌را پیاده‌سازی کنیم؟

فناوری شبکه

Untitled-فناوری-277.jpg

  • ابر خصوصی چه مزایا و معایبی برای سازمان‌ها به‌همراه دارد؟ 
  • مکانیزم مدیریت هویت و دسترسی (IAM) چیست و چه مولفه‌هایی دارد؟ 
  • وب‌سرور Lighttpd چیست و چرا شرکت‌ها به آن علاقه‌مند شده‌اند؟ 

امنیت

Untitled-امنیت-277.jpg

  • امنیت اعتماد صفر (Zero Trust) چیست و چگونه پیاده‌سازی می‌شود؟ 
  • فناوری‌های شناختی چه تاثیری بر امنیت سایبری دارند؟ 

عصر شبکه

Untitled-عصر-277_0.jpg

  • استاندارد BPMN 2.0 یست و چه قابلیت‌هایی در اختیار ما قرار می‌دهد؟ 
  • حاکمیت داده (Data Governance) و مشاور داده چه نقشی در سازمان‌ها دارند؟  

کارگاه

Untitled-کارگاه-277.jpg

  • Lazy در کاتلین چیست و چه قابلیتی در اختیار برنامه‌نویسان قرار می‌دهد؟ 
  • نرمال‌سازی در یادگیری ماشین، راهنمای جامع برای تنظیم دقیق داده‌ها

پرونده ویژه

Untitled-پرونده-277.jpg

پرونده ویژه شماره 277 ماهنامه شبکه، اختصاص به مفهوم راه‌حل‌های نرم‌افزاری دارد. راه‌حل‌هایی که در قالب مفاهیمی همچون ERP، CRM، HRMS، نرم‌افزار مدیریت پروژه و غیره در مورد آن‌ها می‌شنویم. در پرونده ویژه این شماره قصد داریم در مورد این اصلاحات، اطلاعات بیشتری کسب کنیم و ببینیم چرا راه‌حل‌های اختصاصی نرم‌افزاری سوده هستند و روی کدام‌یک از آن‌ها سرمایه‌گذاری کنیم به سودآوری کلانی خواهیم رسید.
 

  • راه‌حل‌های اختصاصی نرم‌افزاری  
  • راه‌حل نرم‌افزاری (Software Solutions) چیست؟ 
  • 12 مزیت راه‌حل‌های نرم‌افزاری برای کسب‌و‌کارها 
  • راه‌حل اختصاصی برنامه‌ریزی منابع سازمانی (ERP) چیست؟ 
  • نرم‌افزار مدیریت پروژه چیست و چه کمکی به کسب‌و‌کارها می‌کند؟ 
  • نرم‌افزار مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) چیست؟ 
  • نرم‌افزار مدیریت منابع انسانی چیست و چرا سازمان‌ها از آن استفاده می‌کنند؟ 

راه‌حل‌های اختصاصی نرم‌افزاری 

در عصر دیجیتالی شدن کامل کسب‌و‌کارها به سر می‌بریم. با این حال، برای برخی از کسب‌و‌کارها مهم این است که متمایز از دیگران باشند و بتوانند کارها را به بهترین شکل انجام دهند. به بیان دقیق‌تر، در شرایطی که فناوری‌هایی مثل هوش مصنوعی، اینترنت اشیاء، زنجیره بلوکی،  امنیت افزوده، علوم شناختی، رابط‌های مغز و کامپیوتر و غیره در دسترس قرار دارند، اما زیربنای این فناوری‌ها چیست؟ هیچ پاسخی دقیق‌تر از نرم‌افزار یا به عبارت دقیق‌تر، راه‌حل نرم‌افزاری نیست. یک راه‌حل نرم‌افزاری، مجموعه‌ای از ماژول‌ها و میکروسرویس‌هایی است که در تعامل با یک‌دیگر، یک نرم‌افزار واحد را شکل می‌دهند و به کسب‌وکارها در حل یک مشکل یا مجموعه‌ای از مشکلات خاص کمک می‌کند. این برنامه‌ها می‌توانند به‌صورت جداگانه یا به‌عنوان بخشی از یک سیستم یکپارچه کار کنند. ‌راه‌حل‌های نرم‌افزاری در طیف گسترده‌ای از صنایع و برای کاربردهای مختلف استفاده می‌شوند. 

به‌طور مثال در حوزه کسب‌وکار، نرم‌افزارهای تجاری برای کمک به مشاغل در انجام وظایف مختلفی مانند مدیریت حسابداری، پیگیری وضعیت مشتریان و مدیریت پروژه استفاده می‌شوند. در حوزه مراقبت‌های بهداشتی، نرم‌افزارها برای کمک به ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی در تشخیص، درمان و مدیریت مراقبت از بیماران استفاده می‌شود. در حوزه آموزش، نرم‌افزارهای آموزشی برای کمک به دانش‌آموزان در یادگیری استفاده می‌شوند. در بخش دولتی نیز نرم‌افزارهای اختصاصی توسط آژانس‌های دولتی برای ارائه خدمات به شهروندان، مورد استفاده قرار می‌گیرند. با این‌حال، نکته مهمی که باید به آن توجه داشته باشید این است که راه‌حل‌های نرم‌افزاری به نوع خاصی از برنامه‌های کاربردی اشاره دارند که برای پاسخ‌گویی به نیازهای یک سازمان خاص طراحی شده و مورد استفاده قرار می‌گیرند. به طور مثال، منابع انسانی سازمان‌ها از راه‌حل‌های نرم‌افزاری اختصاصی، برای انجام کارهای خود استفاده می‌کنند و به‌جای آن‌که از محصولات از‌پیش‌ساخته‌شده استفاده کنند، اقدام به سفارش نرم‌افزارهای تخصصی می‌دهند تا بتوانند وظایف روزمره را به بهترین شکل انجام دهند. واقعیت این است که فناوری شیوه انجام فعالیت‌های تجاری را برای کارآفرینان متحول کرده است. این امر در حوزه خدمات مشتری، بازاریابی و تولید مشهود است. از این‌رو، شرکت‌های بیشتری از هوش مصنوعی و سایر فناوری‌ها با هدف افزایش کارایی و بهره‌وری استفاده می‌کنند. علاوه بر این، در صنعت فناوری اطلاعات که دائما در حال تحول است، اصطلاحات مختلفی با ظرافت‌های خاص وجود دارند. امروزه، واژه «معمار» نه‌تنها به فردی اشاره دارد که برای بازدید از یک سایت کلاه ایمنی به سر می‌گذارد، بلکه به فردی حرفه‌ای که روی راه‌حل‌های سازمانی کار می‌کند یا در چرخه حیات برنامه‌نویسی مشارکت دارد، گفته می‌شود.

برای مدیریت فناوری‌ها و فعالیت‌های روزمره، یک تیم بزرگ از متخصصان نیاز است. این امر به‌ویژه برای شرکت‌هایی که در زمینه ایجاد نرم‌افزار سفارشی برای مشتریان مختلف فعالیت می‌کنند، صادق است. در چنین مواردی، تیم نه‌تنها از برنامه‌نویسان و مهندسان بلکه از معماران نیز تشکیل شده است.

یک معمار راه‌حل نقش پلی میان اهداف سازمانی و فناوری را بازی می‌کند. به‌طور کلی، اصطلاح «معماری راه‌حل» به فرآیند ایجاد و مستندسازی محتوای معماری اشاره دارد. هدف، دستیابی به یک نتیجه عملیاتی خاص برای یک کسب‌وکار است. از این‌رو، وظیفه یک معمار راه‌حل این است که به نیازهای ذی‌نفعان رسیدگی کند. همچنین، این گروه از متخصصان، الزامات خاص عملکردی را مورد بررسی قرار می‌دهند. بنابراین، یک معمار نرم‌افزار، سیستمی را طراحی می‌کند که با نیازهای تجاری و عملکردی کسب‌وکار مطابقت دارد. معمار چگونه این کار را انجام می‌دهد؟

آن‌ها نیازهای کاربران نهایی را تجزیه‌وتحلیل می‌کنند و اطلاعات دریافتی از مشتریان را به یک نرم‌افزار تجاری تبدیل می‌کنند. این کار با حداقل ریسک برای عملیات تجاری و در عین حال برآورده کردن انتظارات کاربران نهایی انجام می‌شود. علاوه بر میکروسرویس‌ها و معماری‌های یکپارچه که ابتدای مطلب به آن اشاره کردیم، الگوهای شناخته‌شده دیگری نیز توسط معماران نرم‌افزار استفاده می‌شود که از آن جمله باید به کنترل‌کننده مدل-نما (Model-View-Controller)، سرویس‌گیرنده-سرویس‌دهنده (Client-Server)،  همتابه‌همتا (P2P) و غیره اشاره کرد. 

گاهی اوقات، شرح وظایف یک معمار نرم‌افزار و طراح نرم‌افزار اشتباه گرفته می‌شود. معمار نرم‌افزار زیربنای سیستم را آماده می‌کند. در مقابل، طراح نرم‌افزار، راه‌حل‌هایی را برای دستیابی به اهداف پروژه با توجه به برنامه‌های ایجادشده توسط معمار نرم‌افزار طراحی می‌کند.

کسب‌وکارهایی که می‌خواهند سیستم‌های قدیمی خود را به‌روز کنند یا از نرم‌افزار جدیدی استفاده کنند، به هر دو متخصص معمار نرم‌افزار و معمار راه‌حل نیاز دارند. در برخی از شرکت‌ها، یک معمار نرم‌افزار را معمار فنی نیز می‌نامند. این فرد مسئولیت کل سیستم نرم‌افزاری را بر عهده دارد. همچنین، در اینجا وظایف فنی دیگری وجود دارد که این متخصصان در ساعات کاری انجام می‌دهند که از آن جمله باید به ارزیابی، شناسایی و توسعه راه‌حل‌های نرم‌افزاری مطابق با الزامات عملکردی، تجزیه‌وتحلیل هزینه‌ها و تحویل برنامه و اطمینان از اینکه همه‌چیز در بودجه و چارچوب زمانی پروژه قرار دارد، برنامه‌ریزی برای یکپارچه‌سازی فناوری و گردش کار مرتبط برای توسعه نرم‌افزار، ارائه راهنمایی و پشتیبانی فنی به توسعه‌دهندگان، مهندسان و سایر ذی‌نفعان، بررسی کیفیت نرم‌افزار برای اطمینان از اینکه الزامات کیفیت، امنیت و مقیاس‌پذیری برآورده شده است، همکاری با سرپرست تیم برای نظارت بر پیشرفت توسعه به منظور حفظ طراحی اولیه، همکاری با متخصصان کنترل کیفیت برای انجام بررسی نهایی کیفیت نرم‌افزار قبل از استقرار و برقراری ارتباط با کل تیم توسعه در طول پروژه اشاره کرد. 

این متخصصان، برنامه‌های مورد نیاز سازمان‌ها را در قالب نرم‌افزارهای اختصاصی در اختیارشان قرار می‌دهد. با توجه به توضیحاتی که ارائه کردیم، ممکن است حدس زده باشید که پرونده ویژه این شماره مجله، اختصاص به مفهوم راه‌حل‌های نرم‌افزاری دارد. راه‌حل‌هایی که در قالب مفاهیمی همچون ERP، CRM، HRMS، نرم‌افزار مدیریت پروژه و غیره در مورد آن‌ها می‌شنویم. در پرونده ویژه این شماره قصد داریم در مورد این اصلاحات، اطلاعات بیشتری کسب کنیم و ببینیم چرا راه‌حل‌های اختصاصی نرم‌افزاری سوده هستند و روی کدام‌یک از آن‌ها سرمایه‌گذاری کنیم به سودآوری کلانی خواهیم رسید.

مشتری برای خرید این محصول نیاز به آدرس دارد؟: 

نسخه الکترونیکی ماهنامه شبکه 276

تصویر الناز قنبری
ارسال شده توسط الناز قنبری در 1403, خرداد 6 - 15:18

نسخه الکترونیکی ماهنامه شبکه 276
شماره 276 ماهنامه شبکه با سرمقاله هوش مصنوعی و برقی که از فضا می‌آید آغاز می‌شود، در فصل هوش مصنوعی با بایدها و نبایدهای استفاده از الگوریتم‌های هوشمند در حوزه منابع انسانی آشنا می‌شوید، در فصل فناوری شبکه ابزارهای کلیدی که مهندسان شبکه برای اتصال از راه دور به آن‌ها نیاز دارند معرفی می‌شود، در فصل عصر شبکه از آینده گوشی‌های هوشمند در سایه هوش مصنوعی گفتیم، در فصل امنیت با سیستم مدیریت امنیت اطلاعات آشنا می‌شوید و در نهایت در پرونده ویژه این شماره هوش تجاری راز تصمیم‌گیری‌های پول‌ساز را بر ملا می‌کند.

هوش مصنوعی

Untitled-هوش-267.jpg

  • مدل زبانی کوچک (SLM) چیست و چرا مورد توجه قرار دارد؟ 
  • بایدها و نبایدهای استفاده از الگوریتم‌های هوشمند در حوزه منابع انسانی

فناوری شبکه

Untitled-فناوری-276.jpg

  • کارت HBA چیست و چه کاربردی در شبکه‌های کامپیوتری دارد؟ 
  • برای توسعه کسب‌وکار خود از چه سروری استفاده کنیم؟  
  • ابزارهای کلیدی که مهندسان شبکه برای اتصال از راه دور به آن‌ها نیاز دارند

امنیت

Untitled-امنیت-276.jpg

  • سیستم مدیریت امنیت اطلاعات چیست و از چه مولفه‌هایی تشکیل شده است؟ 
  • BGP Hijacking چیست و چگونه انجام می‌شود؟

عصر شبکه

Untitled-عصر-276.jpg

  • آینده گوشی‌های هوشمند در سایه هوش مصنوعی به چه سمت‌وسویی می‌رود؟ 
  • چگونه مفهوم بیت‌کوین را به زبانی ساده برای دوستان و خانواده خود توضیح دهیم؟  

کارگاه

Untitled-کارگاه-276.jpg

  • طبقه‌بندی در یادگیری ماشین چیست و الگوریتم‌های پرکاربرد آن کدامند؟ 
  • چگونه از دستور when در کاتلین استفاده کنیم؟ 

پرونده ویژه

Untitled-پرونده-276.jpg

پرونده ویژه این شماره به مبحث هوش تجاری اختصاص دارد. در این شماره، هوش تجاری و قابلیت‌هایی را که در اختیار ما قرار می‌دهد تعریف می‌کنیم؛ با SPSS و کاربردهای آن در حوزه هوش تجاری آشنا می‌شویم؛ نحوه داشبوردهای هوش تجاری را بررسی می‌کنیم؛ ابزارها و پلتفرم‌های مناسب برای کسب و کارهای کوچک و کوچک را بررس می‌کنیم؛ با عنوان شغلی کارشناس هوش تجاری آشنا می‌شویم و در نهایت نیم‌نگاهی به ابزار تحلیل هوش تجاری SSAS مایکروسافت خواهیم داشت.

  • هوش تجاری، رازِ تصمیم‌گیری‌های پول‌ساز 
  • هوش تجاری چیست و چه قابلیت‌هایی در اختیار ما قرار می‌دهد؟ 
  • SPSS چیست و  چه کاربردی در حوزه هوش تجاری دارد؟ 
  • داشبورد هوش تجاری چیست و چگونه آن‌را ایجاد کنیم؟ 
  • ابزارها و پلتفرم‌های مناسب هوش تجاری  برای کسب‌وکارهای کوچک و بزرگ 
  • کارشناس هوش تجاری کیست و چگونه به یک متخصص خبره تبدیل شویم؟ 
  • SSAS چیست و چرا متخصصان هوش تجاری  به آن نیاز دارند؟ 

هوش تجاری، رازِ تصمیم‌گیری‌های پول‌ساز

هوش تجاری یا BI سرنام Business Intelligence، یک ابزار قدرتمند برای مدیران و صاحبان کسب‌وکار است که به آن‌ها کمک می‌کند تا تصمیمات پول‌ساز و استراتژی‌های راهبردی اتخاذ کنند. تصور کنید داشبوردی در مقابل خود دارید که تمام اطلاعات حیاتی کسب‌وکارتان را به‌طور بصری و آسان نمایش می‌دهد، گزارش‌هایی به شما نشان می‌دهد که نقش کلیدی در سود و زیان شما دارند و توانایی پیش‌بینی روندهای آینده و شناسایی فرصت‌های جدید برای رشد کسب‌وکارتان را در اختیارتان قرار می‌دهند. این‌ها فقط گوشه‌ای از مزایای هوش تجاری هستند. هوش تجاری با جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها از منابع مختلف مثل سیستم‌های داخلی، وب‌سایت‌ها، شبکه‌های اجتماعی و غیره اطلاعات ارزشمندی را در اختیار شما قرار می‌دهند که می‌توانید از آن‌ها برای افزایش سودآوری، کاهش هزینه‌ها، بهبود راندمان، بهبود تجربه مشتری و غیره استفاده کنید. 

به عبارت دیگر، هوش تجاری به شما کمک می‌کند تا بفهمید چه خبر است. با تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، می‌توانید نقاط قوت و ضعف کسب‌وکارتان را شناسایی کنید و فرصت‌ها و تهدیدها را پیش‌بینی کنید. تصمیمات آگاهانه داده‌محور اتخاذ کنید. به‌جای تصمیم‌گیری بر اساس حدس و گمان، می‌توانید با استفاده از اطلاعات دقیق و قابل اعتماد، تصمیمات سنجیده و موفقیت‌آمیز اتخاذ کنید. همچنین، راهکاری قدرتمند برای غلبه بر رقبا ارائه می‌کند. با استفاده از هوش تجاری، می‌توانید از رقیبان خود پیشی بگیرید و سهم بیشتری از بازار را به‌دست آورید.

همین مسئله باعث شده تا برخی از متخصصان صاحب نظر در این حوزه، هوش تجاری را رازِ گشودن قفلِ گنجِ اطلاعات توصیف کنند. به‌طور مثال، تصور کنید شما مدیر یک فروشگاه بزرگ اینترنتی با هزاران محصول هستید. سیل عظیمی از اطلاعات مربوط به خرید و فروش هر روز به‌سمت شما سرازیر می‌شود. ذهن هیچ مدیری یارای نگه‌داری این حجم از داده‌ها را ندارد. چه باید کرد؟ هوش تجاری تمام اطلاعات مربوط به فروش، خرید، مشتریان، محصولات و غیره را در یک انبار داده (Data Warehouse) جمع‌آوری می‌کند. این انبار، مانند یک مغزِ متفکر، اطلاعات را تجزیه‌وتحلیل می‌کند و خلاصه‌ای بصری از آن را به شما ارائه می‌دهد. با استفاده از هوش تجاری، شما می‌توانید به پرسش‌های مهم خود پاسخ دهید. کدام محصولات در کدام مناطق بیشتر به فروش می‌رسند، در چه زمانی از سال فروش افزایش می‌یابد و کدام گروه از مشتریان بیشترین خرید را انجام می‌دهند؟ اکنون قادر هستید تصمیمات آگاهانه اتخاذ کنید و پاسخ دقیقی برای این پرسش‌‌ها پیدا کنید: آیا استراتژی فعلی بازاریابی مناسب است؟ کدام کانال‌های بازاریابی بیشترین بازده را دارند؟ آیا باید انبار جدیدی ایجاد کرد؟ 

به بیان دقیق‌تر، هوش تجاری با شناسایی الگوهای خرید اجازه می‌دهد کمپین‌های بازاریابی هدفمند ایجاد کنید، با بهینه‌سازی موجودی انبار مانع از بروز هزینه‌های اضافی شوید و با ارائه خدمات بهتر به مشتریان، وفاداری آن‌ها را افزایش دهید. برای درک بهتر موضوع اجازه دهید به چند نمونه از کاربردهای هوش تجاری در دنیای واقعی اشاره کنیم. اولین مورد، شناسایی پرفروش‌ترین محصولات است. با استفاده از هوش تجاری، می‌توانید بفهمید کدام محصولات بیشترین فروش را دارند. این اطلاعات به شما کمک می‌کند تا استراتژی بازاریابی خود را به‌طور منطقه‌ای شخصی‌سازی کنید و فروش خود را افزایش دهید. با تجزیه‌وتحلیل داده‌های فروش گذشته می‌توانید تقاضا برای محصولات را در آینده پیش‌بینی کنید. این اطلاعات به شما کمک می‌کند تا موجودی انبار خود را به‌طور موثر مدیریت کنید. همچنین، با ردیابی نرخ تبدیل و بازگشت سرمایه (ROI) کمپین‌های بازاریابی، می‌توانید اثربخشی آن‌ها را ارزیابی کنید و بودجه خود را به‌طور هوشمندانه تخصیص دهید. نکته مهمی که باید در این زمینه به آن دقت کنید اختصارات و مفاهیم مرتبط هستند. BI و BA دو کلمه‌ای که در ظاهر شبیه به هم هستند، اما در واقع دو دنیای متفاوت را به تصویر می‌کشند. همان‌گونه که اشاره کردیم، هوش تجاری (BI)، با تجزیه‌و‌تحلیل توصیفی به بررسی داده‌های گذشته و حال می‌پردازد. متخصصان هوش تجاری با تجزیه‌وتحلیل این داده‌ها، تصویری واضح از وضعیت فعلی کسب‌وکار شما ارائه می‌دهند.

در مقابل، تجزیه‌وتحلیل کسب‌وکار BA (سرنام Business Analysis) با استفاده از ابزارهای مختلف، سعی می‌کند اتفاقات آینده را پیش‌بینی ‌کند. متخصصان BA با تفسیر داده‌های BI، راه‌حل‌های عملی برای چالش‌های پیش روی کسب‌وکار ارائه می‌دهند. به عبارت دیگر، BI اطلاعات می‌دهد، اما BA بینش می‌دهد. بنابراین، باید بگوییم که هوش تجاری پایه‌ و اساس تحلیل تجاری است. بدون اطلاعات دقیق، پیش‌بینی آینده غیرممکن است.

با توجه به توضیحات ارائه‌شده باید بگوییم که هوش تجاری به ما در تصمیم‌گیری‌های آگاهانه، افزایش سودآوری، کاهش هزینه‌ها،  بهبود تجربه ارتباط با مشتری و غیره کمک می‌کند. همان‌گونه که ممکن است حدس زده باشید، پرونده ویژه این شماره اختصاص به مبحث هوش تجاری دارد. در این شماره، هوش تجاری و قابلیت‌هایی را که در اختیار ما قرار می‌دهد تعریف می‌کنیم؛ با SPSS و کاربردهای آن در حوزه هوش تجاری آشنا می‌شویم؛ نحوه داشبوردهای هوش تجاری را بررسی می‌کنیم؛ ابزارها و پلتفرم‌های مناسب برای کسب و کارهای کوچک و کوچک را بررس می‌کنیم؛ با عنوان شغلی کارشناس هوش تجاری آشنا می‌شویم و در نهایت نیم‌نگاهی به ابزار تحلیل هوش تجاری SSAS مایکروسافت خواهیم داشت .

مشتری برای خرید این محصول نیاز به آدرس دارد؟: 

نسخه الکتریکی ماهنامه شبکه 275

تصویر الناز قنبری
ارسال شده توسط الناز قنبری در 1403, فروردين 18 - 21:20

نسخه الکتریکی ماهنامه شبکه 275
در شماره 275 ماهنامه شبکه تصمیم گرفتیم گلچینی از مباحث مهم و مرتبط با کاربرد ابزارهای هوش مصنوعی برای کسب درآمد را که ممکن است در سال‌های آتی به شما کمک کنند کارها را به‌شکل بهتری انجام دهید مورد بررسی قرار دهیم.

ظهور مدل‌های زبانی بزرگ مثل جمنای، چت‌جی‌پی‌تی و غیره، آینده مشاغل را با ابهام روبه‌رو کرده است. از یک سو، این مدل‌ها می‌توانند وظایف متعددی را به‌طور خودکار انجام دهند و افزایش بهره‌وری را برای کسب‌وکارها و صنایع به‌همراه داشته باشند و از سوی دیگر، نگرانی‌هایی در مورد جایگزینی مشاغل انسانی توسط این مدل‌ها وجود دارد. هنوز مشخص نیست مدل‌های زبانی بزرگ چه تاثیری بر مشاغل خواهند داشت، اما برخی از متخصصان معتقدند که این مدل‌ها فرصت‌های شغلی جدیدی ایجاد خواهند کرد. با این‌حال، یک نکته کاملا مشهود است که آینده مشاغل به نحوه استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ بستگی دارد. اگر از این مدل‌ها به‌طور صحیح استفاده شود به‌عنوان ابزاری برای ارتقای شغلی و افزایش مهارت‌های انسانی قابل استفاده خواهند بود، در غیر این صورت باعث ازبین‌رفتن بسیاری از مشاغل می‌شوند. بر همین اساس، در این شماره مجله شبکه تصمیم گرفتیم گلچینی از مباحث مهم و مرتبط با این حوزه را که ممکن است در سال‌های آتی به شما کمک کنند کارها را به‌شکل بهتری انجام دهید مورد بررسی قرار دهیم.

دیدگاه و خبر

  • سال نو، هوش نو 
  • سفر به آینده با مدل‌های زبانی بزرگ

ویژه نوروز 1403

کاربرد ابزارهای هوش مصنوعی برای کسب درآمد

  • 12 شغل نوظهوری که همراه با نسل جدید هوش مصنوعی از راه می‌رسند
  • چگونه برای هوش مصنوعی سوال‌های درست مطرح کنیم تا به پاسخ‌های مورد نظر برسیم؟
  • 8 مورد از بهترین ابزارهای هوش مصنوعی برای برنامه‌نویس‌ها
  • چگونه بهترین استفاده را از جمنای (گوگل بارد) ببریم؟ 
  • بهترین ابزارهای هوشمند تبدیل متن به ویدیو
  • مدل زبانی بزرگ گوگل جمنای چیست و چگونه کار می‌کند؟ 
  • برترین ابزارهای هوشمند سال 2024  فرآیند آهنگ‌سازی را ساده می‌کنند
  • امن‌سازی یک فرایند پویاست که سازمان‌ها همیشه باید انجام بدهند
  • ویژگی هوشمند جدید Photoshop AI Generative Fill چیست و چه قابلیتی ارائه می‌کند؟ 
  • ابزارهای هوشمند برتر سال 2024 فرآیند ساخت تصاویر را خودکار می‌کنند
  • چت‌بات سازمانی چیست و چگونه آن‌را ایجاد کنیم؟
  • در سال‌ 1403 و پس از آن هوش مصنوعی چه تحولاتی به‌وجود خواهد آورد؟
  • چگونه یک مدل یادگیری ماشین را طراحی کرده و آموزش دهیم؟
  • نحوه استفاده از ابزار خلق تصویر Image Creator from Microsoft Designer
  • برترین پلتفرم‌های طراحی لوگو با  هوش مصنوعی در سال 2024 
مشتری برای خرید این محصول نیاز به آدرس دارد؟: 

نسخه الکترونیکی ماهنامه شبکه 273

تصویر الناز قنبری
ارسال شده توسط الناز قنبری در 1402, بهمن 14 - 09:12

نسخه الکترونیکی  ماهنامه شبکه 273
در سرمقاله شماره 273 ماهنامه شبکه در ادامه مجموعه مقالات (هوش مصنوعی و دریای دیجیتال) اینبار هوش مصنوعی با معضل ریزپلاستیک‌ها رو‌به‌رو می‌شود! در فصل هوش مصنوعی نگاهی خواهیم داشت به برترین کاربردهای یادگیری ماشین در سال 2024، در فصل فناوری شبکه با سامانه مدیریت یکپارچه تهدیدات و قابلیت‌های آن برای کارشناسان شبکه آشنا می‌شوید، در فصل عصر شبکه تنها 9 گام تا آماده‌سازی یک طرح کسب‌و‌کار موفق فاصله دارید، در فصل کارگاه با الگوهای طراحی جاوا آشنا می‌شوید و در نهایت پرونده ویژه این شماره (مصورسازی داده‌ها) را مطالعه می‌کنید.

هوش مصنوعی

Untitled-هوش-273.jpg

  • برترین کاربردهای یادگیری ماشین در سال 2024 میلادی
  • تحلیل سری زمانی (Time Series) در دنیای  فناوری اطلاعات و  هوش مصنوعی به چه معنا است؟

فناوری شبکه

Untitledفناوری-273.jpg

  • سامانه مدیریت یکپارچه تهدیدات چیست و چه قابلیت‌هایی در اختیار کارشناسان شبکه قرار می‌دهد؟
  • ذخیره‌سازی به‌عنوان سرویس (Storage as a Service) چیست؟
  • مجازی‌سازی دسکتاپ با VMware Horizon View

امنیت

Untitled-امنیت-273.jpg

  • ضمیمه‌های امنیتی سامانه نام دامنه چیستند و برای چه هدفی استفاده می‌شود؟
  • امنیت پورت چیست و چگونه از آن استفاده کنیم؟

عصر شبکه

Untitled-عصر-273.jpg

  • آیا ابرزنجیره‌ها آینده زنجیره‌بلوکی  را شکل می‌دهند؟
  • تنها 9 گام تا آماده‌سازی یک طرح کسب‌و‌کار موفق فاصله دارید  

کارگاه

Untitled-کترگاه-273.jpg

  • آشنایی با الگوهای طراحی جاوا
  • کاتلین چه دستورهایی برای کنترل جریان برنامه در اختیار ما  قرار می‌دهد؟

پرونده ویژه

Untitled-پرونده-273.jpg

  • مصورسازی داده‌ها؛ داستان‌های جذاب داده‌ها به قلم اعداد!
  • مصورسازی داده‌ها به چه صورتی انجام می‌شود و بر مبنای چه مراحلی است؟
  • مصورسازی در یادگیری ماشین چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  • متخصص مصورسازی کیست و به چه مهارت‌هایی نیاز دارد؟ 
  • چگونه داشبوردهای گزارش‌دهی در پایتون را ایجاد کنیم؟ 
  • چگونه فرآیند مصورسازی یک درخت تصمیم از جنگل تصادفی را انجام دهیم؟ 
  • چه کتاب‌خانه‌هایی برای مصورسازی داده‌ها در دسترس قرار دارند؟

مصورسازی داده‌ها؛ داستان‌های جذاب داده‌ها به قلم اعداد!

مصورسازی داده‌ها تاریخچه طولانی و جذابی دارد. از زمانی که انسان برای اولین بار اطلاعات را در قالب نمودارها و نمایش‌های تصویری ارائه کرد، مصورسازی داده‌ها به‌عنوان یک ابزار قدرتمند در ارائه و تفسیر اطلاعات مورد استفاده قرار گرفته است. اگر نگاهی گذرا به این تاریخچه جذاب داشته باشیم باید بگوییم که اولین بار در قرن 17 و 18 این مفهوم مورد توجه قرار گرفت. در این دوره، استفاده از نمودارها و نمایش‌های بصری برای نشان دادن اطلاعات و آمارها اهمیت زیادی پیدا کرد. ویلیام پایبر و رابرت هوک به‌عنوان پیشگامان این حوزه به‌شمار می‌روند. آن‌ها از نمودارها و تصاویر برای نمایش اطلاعات جمع‌آوری‌شده در زمینه‌های مختلف مانند جغرافیا، ریاضیات و آمار استفاده می‌کردند.

در قرن 19، توسعه روش‌های مصورسازی داده‌ها شکل جدی‌تری به خود گرفت و متخصصان به‌شکل فراگیرتری از نمودارها و نقشه‌ها به‌منظور مصورسازی داده‌ها در حوزه‌های آمار و جغرافیا استفاده کردند. افرادی مثل ویلیام اچ اینمون (William H. Inmon) دانشمند علم داده‌های امریکایی که از او به‌عنوان پدر انبار داده‌ها (data warehouse) یاد می‌شود، تلاش‌های زیادی در این زمینه انجام دادند. همزمان با آغاز قرن بیستم میلادی و پیشرفت فناوری و روش‌های محاسباتی، مصورسازی داده‌ها شکل پیشرفته‌تری به خود گرفت. ایجاد نمودارهایی که توسط کامپیوترها تولید می‌شدند و به‌کارگیری تکنیک‌های مصورسازی داده‌ها مثل نمودارهای خطی، میله‌ای و دایره‌ای از جمله این تحولات بودند. این روش‌ها باعث شدند تا اطلاعات به‌شکل قابل فهم و تفسیرپذیرتری در اختیار ما قرار بگیرد. 

در قرن 21 همزمان با افزایش حجم و تنوع داده‌ها، مصورسازی داده‌ها به‌عنوان یکی از اصلی‌ترین ابزارها در حوزه‌های مختلف مانند علوم داده، آمار، بازاریابی و ارتباطات مورد استفاده قرار گرفتند. به‌طوری‌که ابزارهای نوینی در زمینه ساخت نمودارها، نماها و نقشه‌ها پدید آمدند و به متخصصان اجازه دادند تا اطلاعات پیچیده را به زبانی ساده در اختیار مخاطبان عام قرار دهند و ارتباط پنهان میان داده‌ها را کشف کنند. همزمان، کتاب‌خانه‌های برنامه‌نویسی قدرتمندی نیز ابداع شدند تا برنامه‌نویسان بتوانند فرآیند مصورسازی را سفارشی و خودکارسازی کنند. به‌طوری‌که امروزه شاهد عرضه انواع مختلفی از داشبوردهای گزارش‌دهی هستیم که اطلاعات را به‌شکل دقیقی در اختیار ما قرار می‌دهند. بر مبنای این روش‌های نوین بصری‌سازی اطلاعات است که سازمان‌ها توانستند داده‌ها را به‌شکل ساده‌تری درک کرده و الگوها، روابط و ساختارهای مختلف مستتر در داده‌ها را کشف کنند. 

از ابزارها و فناوری‌های مطرح در این زمینه باید به نرم‌افزارهای مصورسازی وب‌محور، کتاب‌خانه‌های ارائه‌شده برای زبان‌های برنامه‌نویسی پایتون و آر برای تحلیل و مصورسازی داده‌ها، کتاب‌خانه‌های گرافیکی مانند D3.js و Matplotlib و ابزارهای تعاملی مانند Tableau  Power BI اشاره کرد. 

امروزه، مصورسازی داده‌ها در زمینه‌های مختلف مانند علوم داده‌ها، تجارت، تحلیل شبکه‌های اجتماعی، بهداشت و درمان، تحلیل مالی، علوم اجتماعی و حوزه‌های دیگر مورد استفاده قرار می‌گیرد. با استفاده از مصورسازی داده‌ها، می‌توان به‌راحتی الگوها، ترندها و اطلاعات مهم را شناسایی کرده و تصمیم‌گیری‌های بهتری انجام داد. همچنین، مصورسازی داده‌ها اجازه می‌دهد اطلاعات به‌صورت جذاب و قابل فهم‌تری در اختیار مخاطبان قرار بگیرد. 

واقعیت این است که مصورسازی داده‌ها اجازه می‌دهد به داستان‌پردازی با داده‌ها بپردازیم. در این روش، داده‌های مختلفی مانند اعداد، آمارها، ترتیب زمانی، روابط و الگوها به‌صورت گرافیکی به تصویر کشیده می‌شوند تا بهترین تفسیر و درک از داده‌ها به‌دست آید.

در فرآیند داستان‌پردازی با داده‌ها، داده‌ها نقشی شبیه به شخصیت‌های داستانی دارند، با این تفاوت که ارتباطات، تعاملات و روابط بین آن‌ها به‌صورت تصویری نمایش داده می‌شوند. هدف این است که ارتباط عمیق‌تر و معناداری میان داده‌ها و مخاطبان به‌دست آید. در فرآیند داستان‌پردازی با داده‌ها از تکنیک‌های مختلفی برای ارائه داده‌ها استفاده می‌شود که نمودارها، نقشه‌ها، تصاویر و مولفه‌های گرافیکی از ارکان اصلی هستند. بد نیست بدانید که داستان‌پردازی با داده‌ها در بسیاری از زمینه‌ها و صنایع مورد استفاده قرار می‌گیرد. این تکنیک کاربردهای مختلفی در دنیای امروزی دارد. اولین مورد، توضیح و تبیین داده‌های آماری و تحلیلی در حوزه‌های مختلف مانند علوم داده، بازاریابی، مدیریت، سلامت، آموزش و غیره است. مورد بعدی، ارائه گزارش‌ها و تحلیل‌های داده‌ای به‌صورت جذاب و قابل درک برای مدیران و تصمیم‌گیران است. فرآیند فوق نقش مهمی در ساخت داستان‌های مبتنی بر داده‌ها برای تبلیغات و بازاریابی دارد. همچنین، به ما کمک می‌کند تا مفاهیم پیچیده را به‌شکلی ساده برای مخاطبان غیرفنی توضیح دهیم. همان‌گونه که مشاهده می‌کنید، مصورسازی داده‌ها، نقشی به‌مراتب مهم‌تر از آن چیزی دارد که بسیاری از ما تصور می‌کنیم. در حالی‌که برخی تصور می‌کنند این تکنیک بیشتر در دنیای هوش مصنوعی و اقتصاد کاربرد دارد، اما واقعیت این است که بسیاری از صنایع می‌توانند از مزایای آن بهره‌مند شوند. 

با توجه به توضیحاتی که ارائه کردیم، ممکن است حدس زده باشید که پرونده ویژه این شماره ماهنامه شبکه به مبحث مصورسازی داده‌ها اختصاص دارد. در این شماره به شما خواهیم گفت مصورسازی داده‌ها به چه صورتی انجام می‌شود و چه مراحلی دارد؛ مصورسازی در یادگیری ماشین را مورد بررسی قرار می‌دهیم؛ با عنوان شغلی کارشناس مصورسازی و مهارت‌های موردنیاز آن آشنا می‌شویم؛ نحوه ساخت داشبوردهای گزارش‌دهی در پایتون را بررسی می‌کنیم؛ چگونگی مصورسازی یک درخت تصمیم از جنگل تصادفی را مشاهده می‌کنیم و در نهایت با برخی از کتاب‌خانه‌های رایج برای مصورسازی داده‌ها آشنا خواهیم شد. امید است پرونده ویژه این شماره مورد توجه مخاطبان قرار بگیرد

مشتری برای خرید این محصول نیاز به آدرس دارد؟: 
کلمات کلیدی: 

نسخه الکترونیکی ماهنامه شبکه 272

تصویر الناز قنبری
ارسال شده توسط الناز قنبری در 1402, دى 13 - 11:51

نسخه الکترونیکی ماهنامه شبکه 272
در سرمقاله شماره 272 ماهنامه شبکه این‌بار هوش‌مصنوعی به اعماق می‌رود، در اولین فصل ماهنامه هوش مصنوعی باعث شفافیت در امور مالی غیرمتمرکز می‌شود، در فصل فناوری شبکه بررسی می‌کنیم که کارشناسان شبکه چگونه فرآیند مدیریت ترافیک در شبکه‌های بزرگ را انجام می‌دهند، در فصل عصر شبکه انودیا با قانون هوانگ به دنبال حذف قانون مور است، در فصل کارگاره راهنمایی ارائه می‌شود برای برنامه‌نویسی زنجیره بلوکی برای توسعه‌‌دهندگان تازه‌کار و در نهایت در پرونده ویژه این شماره وارد دنیای یادگیری ماشین می‌شویم.

هوش مصنوعی

Untitled-هوش-272.jpg

  • چگونه هوش مصنوعی باعث شفافیت در امور مالی غیرمتمرکز می‌شود؟
  • نگاشت داده‌ها (Data Mapping) چیست و چگونه انجام می‌شود؟

فناوری شبکه

Untitled-فناوری-272.jpg

  • کارشناسان شبکه چگونه فرآیند مدیریت ترافیک در شبکه‌های بزرگ را انجام می‌دهند؟ 
  • کتاب‌خانه نواری چیست و برای چه اهدافی استفاده می‌شود؟ 
  • پروتکل جداسازی شناسه/مکان‌یاب (LISP) چیست و چرا از آن استفاده می‌کنیم؟ 
  • ترافیک شبکه به چه معنا است و به چه مدل‌هایی تقسیم می‌شود؟  

عصر شبکه

Untitled-عصر272.jpg

  • نسل Z، نسلی که با فناوری بزرگ شده، چگونه از آن استفاده می‌کند؟
  • انودیا با قانون هوانگ به دنبال حذف قانون مور است 

کارگاه

Untitled-کارگاه-272.jpg

  • آشنایی با نوع‌های داده‌ای (Data Types) و عملیات قابل اجرا روی آن‌ها در کاتلین
  • راهنمای برنامه‌نویسی زنجیره بلوکی برای توسعه‌‌دهندگان تازه‌کار 

پرونده ویژه

پرونده ویژه شماره 272 ماهنامه شبکه اختصاص به الگوریتم‌های مهم و پرکاربرد دنیای یادگیری ماشین دارد. نکته‌ای که باید در انتها به آن اشاره داشته باشیم این است که برخی از الگوریتم‌ها مثل درخت تصمیم، شبکه‌های عصبی و غیره در این پرونده ویژه مورد بررسی قرار نگرفته‌اند، زیرا در شماره‌های پیشین مجله در مورد آن‌ها سخن گفته‌ایم؛ از این رو، به‌سراغ الگوریتم‌های مهم و پرکاربردی رفتیم که به‌عنوان یک مهندس یادگیری ماشین باید در مورد آن‌ها اطلاع داشته باشید.

Untitled-پرونده-272.jpg

  • الگوریتم‌های یادگیری ماشین؛ هوشمندی در دستان داده‌ها
  • در دنیای یادگیری ماشین چه نوع رگرسیون‌هایی داریم؟
  • ماشین بردار پشتیبان چیست و چه کاربردی دارد؟ 
  • الگوریتم حافظه کوتاه‌مدت طولانی چیست و چگونه پیاده‌سازی می‌شود؟ 
  • الگوریتم خوشه‌بندی کی-میانگین چیست و چگونه پیاده‌سازی می‌شود؟ 
  • جنگل تصادفی (Random forest) چیست و چگونه از آن استفاده کنیم؟
  • زنجیره مارکوف و مدل پنهان مارکوف چیست و چگونه پیاده‌سازی می‌شود؟
  • الگوریتم XGBoost چیست و چگونه پیاده‌سازی می‌شود؟
  • الگوریتم گرادیان کاهشی (Gradient Descent) چیست و چگونه پیاده‌سازی می‌شود

الگوریتم‌های یادگیری ماشین؛ هوشمندی در دستان داده‌ها

الگوریتم در علم کامپیوتر و ریاضیات به معنای مجموعه دستورات یا قوانین مشخصی است که برای حل یک مسئله مشخص تعریف می‌شود. الگوریتم‌ها در فرآیندهای مختلف مانند محاسبات عددی، جست‌وجو، مرتب‌سازی، بهینه‌سازی و بسیاری دیگر از حوزه‌های علوم کامپیوتر استفاده می‌شوند. تاریخچه پیدایش الگوریتم‌ها به چند قرن پیش باز می‌گردد. به‌طوری که اولین اشاره رسمی به الگوریتم‌ها به سال 980 میلادی، در کتاب الخوارزمي في‌الرياضيات اثر محمد بن موسی الخوارزمی، ریاضی‌دان و فیلسوف ایرانی، بازمی‌گردد. او در این کتاب به بررسی روش‌های حسابی و پیش‌بینی نتایج استفاده از الگوریتم‌ها پرداخت. 

سال‌ها بعد، با پیشرفت ریاضیات و علوم کامپیوتر، الگوریتم‌ها به‌عنوان یک ابزار اساسی در حل مسائل پیچیده و بهینه‌سازی مورد توجه قرار گرفتند. در دهه 40 میلادی با پیدایش کامپیوترها، الگوریتم‌ها به‌شکل جدی‌تری مورد توجه قرار گرفتند و این موضوع منجر به توسعه الگوریتم‌های مرتب‌سازی، جست‌وجو و بهینه‌سازی شد و باعث شد برای اولین بار متخصصان هوش مصنوعی نگاه جدی به الگوریتم‌ها داشته باشند. 

در دهه 50 میلادی، زمانی که هوش مصنوعی به‌عنوان یک زمینه مستقل شناخته شد، الگوریتم‌ها به‌عنوان ابزارهای اصلی در تحقیقات هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گرفتند. الگوریتم‌های تکاملی، شبکه‌های عصبی، درخت تصمیم و یادگیری عمیق از جمله نمونه‌هایی هستند که در دهه‌های اخیر پژوهش‌گران هوش مصنوعی در بسیاری از مسائل از آن‌ها استفاده کرده‌اند و الگوریتم‌ها نقش کلیدی در آن‌ها داشته‌اند. 

نکته مهمی که باید در مورد الگوریتم‌ها به آن اشاره داشته باشیم، پیاده‌سازی مرحله‌به‌مرحله آن‌ها است که هر مرحله شامل یک دستور یا عملیات مشخص است. این مراحل به ترتیب اجرا می‌شوند تا به یک نتیجه نهایی برسند. هر مرحله می‌تواند شرایط و قوانین مشخصی داشته باشد که تاثیر مستقیمی بر خروجی آن دارد. 

به‌طور معمول، الگوریتم‌ها برای حل مسئله‌های مشخص و تکراری طراحی می‌شوند و عموما شامل تعریف ورودی‌ها، تعیین محدودیت‌ها و قوانین، تعیین مدل محاسباتی و تشخیص نتیجه نهایی هستند. یکی از ویژگی‌های شاخصی که الگوریتم‌ها دارند، عدم محدود بودن آن‌ها به یک زبان مشخص است. به بیان دقیق‌تر، شما می‌توانید الگوریتم‌ها را در زبان‌های مختلف برنامه‌نویسی پیاده‌سازی کنید. 

همان‌گونه که پیش‌تر اشاره کردیم، الگوریتم‌ها نقش مهمی در دنیای هوش مصنوعی و به‌ویژه یادگیری ماشین دارند. الگوریتم‌ها به مدل‌های هوشمند اجازه می‌دهند از الگوها و ساختارهای موجود در داده‌ها یاد بگیرند و بر اساس آن‌ها تصمیم بگیرند. امروزه انواع مختلفی از الگوریتم‌ها در دنیای هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرند که از آن جمله باید به الگوریتم‌های نظارت‌شده مانند رگرسیون خطی و شبکه‌های عصبی، الگوریتم‌های تقویتی مانند کیو-لرنینگ و الگوریتم‌های بدون نظارت مانند کاهش بعد و خوشه‌بندی اشاره کرد. علاوه بر این، در حوزه پردازش زبان طبیعی نیز الگوریتم‌ها نقش تعیین‌‌کننده‌ای در تحلیل متن و گفتار دارند و به ماشین‌ها اجازه می‌دهند زبان انسانی را درک کرده و محتوایی تقریبا یکسان با زبان طبیعی تولید کنند. این الگوریتم‌ها شامل الگوریتم‌های استخراج ویژگی‌ها، تحلیل احساسات، ترجمه ماشینی و تولید متن هستند.

در سویی دیگر، الگوریتم‌های بینایی ماشین قرار دارند که تصاویر و ویدئوها را تحلیل کرده و اطلاعات مفیدی را استخراج می‌کنند. این الگوریتم‌ها شامل الگوریتم‌های تشخیص الگو، تشخیص چهره، دسته‌بندی تصاویر و ترجمه تصویر به متن هستند. به‌طور کلی، الگوریتم‌ها در یادگیری ماشین به‌عنوان ابزارهای اساسی برای تحلیل داده‌ها، تصمیم‌گیری، آموزش و بهینه‌سازی عملکرد مدل مورد استفاده قرار می‌گیرند، از این‌رو، انتخاب صحیح الگوریتم‌ها تاثیر قابل توجهی بر عملکرد مدل‌های هوشمند دارد. 

یکی از پرسش‌های قابل توجهی که برخی از متخصصانی که تازه به دنیای هوش مصنوعی وارد شده‌اند، مطرح می‌کنند این است که اساسا چرا به الگوریتم‌ها در دنیای هوش مصنوعی نیاز داریم؟ در پاسخ باید بگوییم که بدون آن‌ها سیستم‌های هوشمند قادر به تحلیل داده‌ها، یادگیری، تصمیم‌گیری و بهینه‌سازی نخواهند بود. الگوریتم‌ها به ماشین‌ها کمک می‌کنند تا یک مسئله را به‌صورت ساختارمند و مرتب حل کنند. آن‌ها مراحل مشخصی را برای دستیابی به نتیجه نهایی دنبال می‌کنند و به ماشین‌ها امکان می‌دهند تا بهترین راه‌حل را بر اساس قوانین و محدودیت‌های مسئله پیدا کنند. همچنین، به ماشین‌ها کمک می‌کنند در مواجه با داده‌های ورودی، تصمیم‌های درست و منطقی بگیرند. آن‌ها معیارها و قوانینی را تعیین می‌کنند که بر اساس آن‌ها ماشین تصمیم‌گیری و عمل می‌کند.

به‌طور کلی ما از الگوریتم‌ها برای آموزش و مباحث یادگیری داده‌محور استفاده می‌کنیم تا ماشین‌ها بتوانند الگوها و ساختارهای موجود در داده‌ها را یاد بگیرند. به بیان دقیق‌تر، سعی می‌کنیم به ماشین‌ها اجازه دهیم رفتار تعاملی با محیط داشته باشند و خروجی کار آن‌ها دقیق‌تر و بهتر شود. به همین دلیل، الگوریتم‌ها در دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نقش کلیدی دارند و به ماشین‌ها قدرت تحلیل و تصمیم‌گیری می‌دهند. با توجه به توضیحاتی که ارائه کردیم، متوجه شده‌اید که پرونده ویژه این شماره اختصاص به الگوریتم‌های مهم و پرکاربرد دنیای یادگیری ماشین دارد. نکته‌ای که باید در انتها به آن اشاره داشته باشیم این است که برخی از الگوریتم‌ها مثل درخت تصمیم، شبکه‌های عصبی و غیره در این پرونده ویژه مورد بررسی قرار نگرفته‌اند، زیرا در شماره‌های پیشین مجله در مورد آن‌ها سخن گفته‌ایم؛ از این رو، به‌سراغ الگوریتم‌های مهم و پرکاربردی رفتیم که به‌عنوان یک مهندس یادگیری ماشین باید در مورد آن‌ها اطلاع داشته باشید. 

مشتری برای خرید این محصول نیاز به آدرس دارد؟: 
کلمات کلیدی: 

نسخه الکترونیکی ماهنامه شبکه 271

تصویر الناز قنبری
ارسال شده توسط الناز قنبری در 1402, آذر 18 - 18:31

نسخه الکترونیکی ماهنامه شبکه 271
در سرمقاله شماره 271 ماهنامه شبکه هوش مصنوعی در دریای دیجتال جولان می‌دهد، در فصل هوش مصنوعی بررسی می‌کنیم که چرا یادگیری نظارت‌شده محبوب است، در فصل فناوری شبکه بهترین معماری برای پیاده‌سازی یک شبکه سازمانی بزرگ معرفی می‌شود، در فصل امنیت هکرها به یک شبکه محلی مجازی حمله می‌کنند، در فصل عصر شبکه مفهوم تفکر در روان‌شناسی و انواع آن بررسی می‌شود، و در نهایت در پرونده ویژه این شماره (DataPipeLine شریان داده‌ها) جاده‌ای به سوی تحلیل کلان‌داده‌ها می‌سازد.

هوش مصنوعی

Untitled-هوش-271.jpg

  • چرا یادگیری نظارت‌شده محبوب است و چگونه مدل‌های مبتنی بر آن را پیاده‌سازی کنیم؟
  • شبکه عصبی پرسپترون چند‌لایه چیست و چه کاربردهایی دارد؟  

فناوری شبکه

Untitled-فناوری-271.jpg

  • بهترین معماری برای پیاده‌سازی یک شبکه سازمانی بزرگ چیست؟
  • آشنایی با مکانیزم‌های رایج سرمایش در مراکز داده 

امنیت

Untitled-امنیت-271.jpg

  • استراتژی امنیت فناوری اطلاعات چیست و چه مباحثی را شامل می‌شود؟ 
  • هکرها چگونه به شبکه محلی مجازی حمله می‌کنند؟

عصر شبکه

Untitled-عصر-271.jpg

  • مفهوم تفکر در روان‌شناسی چیست و چه انواعی دارد؟
  • روانشناسی پول چیست و چگونه فناوری در مدیریت امور مالی به ما کمک می‌کند؟  

کارگاه

Untitled-کارگاه-271.jpg

  • چگونه توابع در زبان برنامه‌نویسی کاتلین تعریف می‌شوند؟ 
  • متدولوژی چابک چیست، چگونه کار می‌کند و پیاده‌سازی می‌شود؟

پرونده ویژه

Untitledپرونده-271.jpg

  • دیتا پایپ‌لاین؛ جاده‌ای به سوی تحلیل کلان‌داده‌ها 
  • خط انتقال داده‌ چیست و چرا به آن نیاز داریم؟
  • آشنایی با انواع خطوط انتقال داده‌ها و نحوه ساخت آن‌ها
  • چه ابزارهایی برای ساخت خطوط انتقال داده‌ها در دسترس قرار دارند؟ 
  • Apache Airflow  چیست و چگونه از آن استفاده کنیم؟
  • خطوط انتقال داده‌ها چه نقشی در دنیای یادگیری ماشین دارند و چگونه ساخته می‌شوند؟
  • دریاچه داده‌ها و خط انتقال داده‌ها چه ارتباطی دارند و چگونه کدنویسی آن‌ها را انجام دهیم؟

دیتا پایپ‌لاین؛ جاده‌ای به سوی تحلیل کلان‌داده‌ها 

خط انتقال داده‌ها (Data Pipeline) معماری‌ای است که برای جابه‌جایی و تبدیل داده‌ها در سیستم‌های پردازشی و تحلیلی استفاده می‌شود. با این‌حال، تاریخچه خط انتقال داده به ظهور سیستم‌های مبتنی بر داده‌ها و نیاز به پردازش کلان‌داده‌ها باز می‌گردد. در دهه 1970 میلادی، با ظهور پایگاه‌های داده رابطه‌ای (Relational Databases)، تمرکز بر مدل‌سازی داده‌ها و استفاده از زبان SQL برای استخراج داده‌ها زیاد شد. در این دهه، برای اولین بار استفاده از فناوری‌هایی مثل ETL (استخراج، تبدیل و بارگذاری) برای جابه‌جایی داده‌ها مورد توجه شرکت‌ها قرار گرفت. تقریبا دو دهه بعد، با ظهور زیرساخت‌های بزرگ پردازش داده‌ها مانند سیستم‌های توزیع‌شده هدوپ، نگاه‌ها به سمت انتقال و پردازش سریع داده‌ها دوخته شد. در این دهه، تولیدکنندگان نرم‌افزارها، ابزارهایی برای تسهیل انتقال و پردازش داده‌ها ارائه کردند.

در دهه 2000 میلادی با رشد سیستم‌های ‌وب‌محور و تحول در معماری نرم‌افزاری، بازهم شاهد رشد کم‌سابقه داده‌هایی بودیم که توسط صنایع مختلف تولید می‌شود. این دهه شاهد ظهور ابزارهایی مانند Apache Kafka بودیم که برای اولین بار اجازه دادند فرآیند پردازش داده‌ها را به‌شکل متفاوت انجام دهیم. در دهه 2010 میلادی با رشد روش‌های تحلیل داده‌ها، افزایش سرعت پردازش و نیاز به تحلیل همزمان داده‌ها، اهمیت دیتا پایپ‌لاین و ابزارهای مرتبط برای همه شرکت‌ها آشکار شد. این عصری بود که ابزارهایی مانند Apache Storm، Apache Spark و Apache Flink برای پردازش داده‌ها در زمان واقعی و پردازش‌ جریانی به دنیای فناوی وارد شدند. 

در دهه 2020 میلادی با رشد سرویس‌های ابری و رایج شدن معماری ریزخدمات (Microservices)، دیتا پایپ‌لاین به‌عنوان یک الگوی معماری محبوب‌تر و حیاتی‌تر شد. در این دهه، ابزارهایی مانند Apache Airflow، Apache NiFi، و Kubernetes برای مدیریت و اجرای دیتا پایپ‌لاین‌ها با استفاده از کانتینرها و زیرساخت‌های ابری معرفی شدند که امروزه به‌شکل گسترده‌ای مورد استفاده قرار می‌گیرند. 

از آن زمان تا به امروز، دیتا پایپ‌لاین به‌عنوان یکی از فناوری‌های کلیدی در تحلیل و پردازش داده‌ها استفاده می‌شود. هنگامی که صحبت از انتقال داده‌ها با استفاده از فناوری فوق به میان می‌آید، چند مبحث مهم و کلیدی وجود دارد که باید به آن دقت کرد. اولین مورد، مبحث استخراج (Extraction) است. در این مرحله، داده‌ها از منابع مختلف مانند پایگاه داده‌ها، فایل‌ها، سرویس‌های وب و سایر منابع استخراج می‌شوند. این استخراج ممکن است به‌‌صورت دوره‌ای یا در زمان واقعی (real-time) صورت بگیرد. مورد بعدی تبدیل (Transformation) است که داده‌ها به فرمتی هماهنگ با مخزن نهایی تبدیل می‌شوند. 

به‌طور کلی خط انتقال داده‌ها به‌منظور پردازش و مدیریت حجم گسترده‌ای از داده‌ها، تسریع فرآیندهای تحلیل، افزایش کارایی در زمینه اخذ تصمیمات تجاری و غیره استفاده می‌شود. همین مسئله باعث شده تا خطوط انتقال داده‌ها در صنایع مختلفی مورد استفاده قرار بگیرند. به‌طور مثال، در تجارت الکترونیک، داده‌ها نقش بسیار مهمی دارند و برای مدیریت و استفاده بهینه از آن‌ها، سازمان‌ها به خطوط انتقال داده‌ها نیاز دارند. به‌طوری که به بازاریابان و مدیران بازاریابی اجازه می‌دهد به جمع‌آوری داده‌های مشتریان، داده‌های کمپین‌ها، مدیریت موجودی، تحلیل عملکرد فروش و بهبود تجربه مشتری بپردازند. 

یکی از کاربردهای خط انتقال داده برای تحلیل داده‌ها با هدف بهبود فعالیت‌های تجاری است. خط انتقال داده‌ها می‌تواند داده‌ها را به سیستم‌های تحلیلی مانند ابزارهای هوش تجاری (Business Intelligence) و سیستم‌های گزارش‌دهی ارسال کند تا اطلاعات مفیدی برای تصمیم‌گیری استخراج شود. با تحلیل داده‌ها می‌توان متوجه الگوها و روندهای مشتریان، بازار و عملکرد کسب‌و‌کار شد و بر اساس این اطلاعات، تصمیم‌های بهتری برای بهبود فرآیندها و افزایش فروش اتخاذ کرد. 

علاوه بر این، خطوط انتقال داده قابلیت اتصال به سیستم‌های خارجی را دارند. این خطوط می‌توانند داده‌های تجاری را برای سیستم‌های مختلفی مثل سیستم‌های مدیریت ارتباط با مشتری (CRM)، سیستم‌های مدیریت انبار (WMS) و موارد مشابه ارسال کنند. این قابلیت، امکان انتقال اطلاعات بین سیستم‌ها را فراهم می‌کند و کارآیی و هماهنگی بین فرآیندها را بالا می‌برد.

علاوه بر این، خطوط انتقال داده‌ها در صنعت تحلیل داده و مشاغل داده‌محور نیز نقش مهمی دارند. این خطوط برای جمع‌آوری، پردازش، تبدیل و انتقال داده‌ها به‌‌صورت خودکار و متمرکز طراحی می‌شوند تا فرآیند تحلیل داده‌ها سریع‌تر و موثرتر باشد. به‌طور مثال، فناوری فوق در علم داده (Data Science) نقش کلیدی و تاثیرگذاری دارد. علم داده‌ها مبتنی بر استخراج اطلاعات ارزشمند و الگوهای مفید از داده‌ها است.  

علم داده‌ها برای اکتشاف داده‌ها و شناخت بهتر الگوها، روابط و ویژگی‌های موجود در داده‌ها استفاده می‌شود. تحلیل‌های توصیفی، تجزیه‌وتحلیل اکتشافی و استفاده از فنون مصورسازی مانند نمودارها، همگی به خطوط انتقال داده نیاز مبرمی دارند. در حوزه اینترنت اشیاء نیز خطوط انتقال داده‌ها برای جمع‌آوری و پردازش داده‌های حسگرها، تحلیل داده‌ها، اتخاذ تصمیمات بر اساس داده‌های جمع‌آوری‌شده و ارسال دستورات به دستگاه‌ها استفاده می‌شود. 

با توجه به این‌که حس‌گرهای مورد استفاده در اینترنت اشیاء حجم زیادی از اطلاعات را تولید کرده و برای مراکز داده ارسال می‌کنند، شرکت‌ها و متخصصان به راهکاری نیاز دارند که اجازه دهد به‌شکل بهینه و دقیق به داده‌ها دسترسی داشته باشند. مهندسان داده برای پاسخ‌گویی به این نیاز به سراغ خطوط انتقال داده می‌روند که اجازه می‌دهد داده‌ها را به‌شکل پردازش‌شده یا در حالت بدون ساختار به دریاچه داده‌ها یا انبار داده‌ها ارسال کنند. با این مقدمه به سراغ پرونده ویژه این شماره می‌رویم که روی مبحث خطوط انتقال داده‌ها، انواع آن‌ها و روش‌های مختلف ساخت آن‌ها متمرکز است. امید است پرونده این شماره مورد توجه متخصصان قرار بگیرد.  

مشتری برای خرید این محصول نیاز به آدرس دارد؟: 
کلمات کلیدی: 

صفحه‌ها