QC للمعلومات المتنوعة

  تم تجهيز محركات البحث بالذكاء الاصطناعي للمنافسة على المسرح العالمي للبحث على الإنترنت ، والتي تتحكم Google حاليًا في أكثر من 90٪ منها! تجاوزت عائدات Google 257 مليار دولار في عام 2021! سيمكن الذكاء الاصطناعي محركات البحث من تقديم نتائج أكثر دقة وذات صلة للمستخدمين. في المستقبل ، ستستمر محركات البحث في دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي ، مما يؤدي إلى تجربة بحث أكثر تخصيصًا وبديهية. من اقتراحات البحث التنبؤية إلى تصنيف الملاءمة المحسّن ، سيلعب الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في تشكيل مستقبل محركات البحث. هناك عدد من الطرق التي يمكن للذكاء الاصطناعي من خلالها تحسين تجربة البحث على الإنترنت: معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لفهم الاستفسارات بشكل أفضل التخصيص على أساس سلوك المستخدم وسجل البحث تحسين ترتيب الصلة من خلال خوارزميات التعلم الآلي قدرات البحث عن الصور والصوت اقتراحات البحث التنبؤية التكامل مع مصادر البيانات الأخرى لنتائج شاملة البحث الدلالي لفهم السياق والمعنى وراء الاستعلامات. 1- https://you.com/ 2- https://www.rewind.ai/ 3- https://metaphor.systems/ 4- https://nuclia.com/ 5- https...

  تعتمد أدوات إنشاء الصور بالذكاء الاصطناعي على ثروة من تحليل صور الذكاء الاصطناعي لإنتاج أفضل صورة تعرفها بناءً على أي مطالبة معينة. غالبًا ما تكون المطالبات نصية ، ولكن يمكن أيضًا أن تستند إلى الصور. تستخدم مولدات الصور بالذكاء الاصطناعي خوارزميات التعلم العميق ، وتحديداً شبكات الخصومة التوليدية (GANs) ، لإنشاء صور جديدة. تعمل العملية على النحو التالي: تنشئ شبكة المولدات صورًا جديدة بناءً على ناقل إدخال عشوائي. ثم تقوم شبكة المُميِّز بتقييم الصور المُنشأة وتحديد ما إذا كانت حقيقية أم مزيفة. تستخدم شبكة المولد التعليقات الواردة من شبكة أداة التمييز لتحسين الصور التي تم إنشاؤها ، مما يجعلها أكثر واقعية. تستمر هذه العملية ذهابًا وإيابًا حتى تنتج شبكة المولد صورًا لا يمكن تمييزها عن الصور الحقيقية. يتم تدريب مولد الصور بالذكاء الاصطناعي على مجموعة بيانات كبيرة من الصور الحقيقية ويتعلم كيفية إنشاء صور تحاكي الأنماط والتراكيب الموجودة في صور العالم الحقيقي. ناتج منشئ صور AI هو صورة اصطناعية جديدة تعتمد على ناقل الإدخال وليس نسخة مباشرة من أي صورة مفردة من مجموعة بيانات التدريب. و...