طراحی سیستم بینایی ماشین
این پرامپت برای کمک به متخصصان هوش مصنوعی، دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین طراحی شده است تا بتوانند یک سیستم بینایی ماشین کامل را برنامه‌ریزی و طراحی کنند. این ابزار به شما امکان می‌دهد معماری جامع برای پردازش داده‌های تصویری شامل جمع‌آوری تصاویر و ویدئوها، پیش‌پردازش، استخراج ویژگی‌ها، انتخاب مدل، آموزش، استقرار و ارزیابی عملکرد سیستم را ایجاد کنید. با استفاده از این پرامپت، تیم‌ها می‌توانند راهکارهایی متناسب با اهداف فنی یا تجاری خود طراحی کنند، مانند تشخیص اشیاء، شناسایی چهره، هدایت خودران یا کنترل کیفیت در خطوط تولید. این پرامپت به کاربران کمک می‌کند تا نیازمندی‌های سخت‌افزاری، استراتژی‌های جمع‌آوری داده، جریان‌های کاری برچسب‌گذاری و تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل را در نظر بگیرند تا سیستم‌هایی مقیاس‌پذیر و کارآمد ایجاد شود. این ابزار برای سازمان‌هایی که به دنبال برنامه‌ریزی ساختاریافته پروژه‌های بینایی ماشین هستند، ایده‌آل است و به کاهش ریسک‌های توسعه، بهبود دقت و کارایی مدل و همسو کردن تصمیمات فنی با اهداف کسب‌وکار کمک می‌کند. با استفاده از این پرامپت، کاربران می‌توانند نیازهای مفهومی را به راه‌حل‌های عملی و موثر هوش مصنوعی تبدیل کنند.
پرامپت هوش مصنوعی
نحوه استفاده
1. جایگزین \[نوع کاربرد مشخص] با حوزه مورد نظر خود کنید.
2. اطلاعات زمینه‌ای درباره محیط، نوع داده‌ها یا محدودیت‌ها ارائه دهید تا خروجی دقیق‌تر شود.
3. خروجی هوش مصنوعی را بررسی کرده و در صورت نیاز مشخصات فنی را اصلاح کنید.
4. از طراحی ارائه شده برای هدایت جمع‌آوری داده، آموزش مدل و استراتژی‌های استقرار استفاده کنید.
5. از پرامپت‌های مبهم پرهیز کنید؛ جزئیات بیشتر منجر به خروجی‌های عملی‌تر می‌شود.
6. پرامپت را چندین بار اجرا کنید تا بخش‌ها را بهبود داده یا معماری‌های جایگزین دریافت کنید.
موارد استفاده
تشخیص نقص و کنترل کیفیت در تولید
شناسایی اشیاء و هدایت خودران وسایل نقلیه
تحلیل رفتار مشتری و شناسایی محصولات در خرده‌فروشی
سیستم‌های امنیتی و تشخیص چهره
تشخیص ناهنجاری در تصاویر پزشکی
نظارت بر محصولات کشاورزی و تشخیص بیماری‌ها
پایش هوشمند شهرها و مدیریت ترافیک
کاربردهای واقعیت افزوده و سیستم‌های تعاملی
نکات حرفه‌ای
جزئیات دقیق درباره حوزه کاربرد ارائه دهید تا توصیه‌های هوش مصنوعی دقیق‌تر شود.
از هوش مصنوعی بخواهید نمودارها یا تجسم‌های معماری ارائه دهد.
پرامپت را به صورت تکراری اجرا کنید تا بخش‌های پیچیده مانند انتخاب مدل یا استراتژی استقرار بهبود یابند.
مقیاس‌پذیری و محدودیت‌های سخت‌افزاری را از ابتدا در نظر بگیرید تا از ایجاد گلوگاه جلوگیری شود.
طراحی‌های هوش مصنوعی را با کارشناسان حوزه بررسی کنید تا صحت و تطابق با استانداردها تأیید شود.
پرامپت‌های مرتبط
طراحی خط لوله آموزش یادگیری عمیق
این پرامپت به کاربران کمک می‌کند تا یک خط لوله کامل و حرفه‌ای برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق طراحی کنند. …
یک خط لوله کامل برای آموزش مدل یادگیری عمیق برای \[توضیح پروژه یا حوزه مسئله] …
توسعه ارزیابی عملکرد مدل
این پرامپت به کاربران کمک می‌کند تا عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین خود را به صورت سیستماتیک و دقیق ارزیابی کنند. …
عملکرد مدل یادگیری ماشین من را ارزیابی کن. نوع مدل \[نوع مدل را وارد کنید، …
ایجاد ارزیابی اخلاق و تعصب در هوش مصنوعی
این پرامپت به کاربران امکان می‌دهد تا ارزیابی جامعی از جنبه‌های اخلاقی و تعصبات احتمالی در سیستم‌های هوش مصنوعی انجام …
یک ارزیابی کامل از اخلاق و تعصب هوش مصنوعی برای سیستم \[نام سیستم یا مدل …
توسعه و پیاده‌سازی پردازش زبان طبیعی
این پرامپت برای کمک به متخصصان هوش مصنوعی و دانشمندان داده طراحی شده است تا راهکارهای پیشرفته پردازش زبان طبیعی …
یک پیاده‌سازی کامل پردازش زبان طبیعی (NLP) برای \[مثال: تحلیل احساسات، طبقه‌بندی متن، شناسایی موجودیت‌ها] …
برنامه‌ریزی و طراحی معماری شبکه‌های عصبی
این پرامپت به متخصصان هوش مصنوعی، دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین کمک می‌کند تا معماری شبکه‌های عصبی را به …
یک معماری شبکه عصبی برای وظیفه‌ی \[تعیین وظیفه/مسئله] طراحی کنید با استفاده از داده‌های \[نوع …
طراحی استراتژی آموزش مدل هوش مصنوعی
این پرامپت به کاربران کمک می‌کند تا یک استراتژی جامع و حرفه‌ای برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی طراحی کنند که …
به‌عنوان یک کارشناس هوش مصنوعی عمل کن و یک استراتژی آموزش جامع برای مدل هوش …
بیشتر از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
ایجاد چارچوب انتخاب مدل یادگیری ماشین
این پرامپت برای داده‌کاوان، مهندسان یادگیری ماشین و متخصصان هوش مصنوعی طراحی شده است تا فرآیندی ساختاریافته برای انتخاب مناسب‌ترین …
شما یک مشاور خبره در زمینه یادگیری ماشین هستید. یک چارچوب جامع برای انتخاب مدل‌های …
توسعه استراتژی خط لوله پیش‌پردازش داده‌ها
این پرامپت برای کمک به دانشمندان داده، مهندسین یادگیری ماشین و تحلیلگران طراحی شده است تا یک استراتژی جامع برای …
یک استراتژی جامع برای پیش‌پردازش داده‌های من توسعه بده. داده‌ها شامل \[توضیح کوتاه از مجموعه …
برنامه‌ریزی و طراحی معماری شبکه‌های عصبی
این پرامپت به متخصصان هوش مصنوعی، دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین کمک می‌کند تا معماری شبکه‌های عصبی را به …
یک معماری شبکه عصبی برای وظیفه‌ی \[تعیین وظیفه/مسئله] طراحی کنید با استفاده از داده‌های \[نوع …
طراحی استراتژی آموزش مدل هوش مصنوعی
این پرامپت به کاربران کمک می‌کند تا یک استراتژی جامع و حرفه‌ای برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی طراحی کنند که …
به‌عنوان یک کارشناس هوش مصنوعی عمل کن و یک استراتژی آموزش جامع برای مدل هوش …
توسعه و پیاده‌سازی پردازش زبان طبیعی
این پرامپت برای کمک به متخصصان هوش مصنوعی و دانشمندان داده طراحی شده است تا راهکارهای پیشرفته پردازش زبان طبیعی …
یک پیاده‌سازی کامل پردازش زبان طبیعی (NLP) برای \[مثال: تحلیل احساسات، طبقه‌بندی متن، شناسایی موجودیت‌ها] …
طراحی خط لوله آموزش یادگیری عمیق
این پرامپت به کاربران کمک می‌کند تا یک خط لوله کامل و حرفه‌ای برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق طراحی کنند. …
یک خط لوله کامل برای آموزش مدل یادگیری عمیق برای \[توضیح پروژه یا حوزه مسئله] …
ایجاد ارزیابی اخلاق و تعصب در هوش مصنوعی
این پرامپت به کاربران امکان می‌دهد تا ارزیابی جامعی از جنبه‌های اخلاقی و تعصبات احتمالی در سیستم‌های هوش مصنوعی انجام …
یک ارزیابی کامل از اخلاق و تعصب هوش مصنوعی برای سیستم \[نام سیستم یا مدل …
توسعه استراتژی یادگیری ماشینی خودکار
این پرامپت به کاربران کمک می‌کند تا یک استراتژی جامع برای یادگیری ماشینی خودکار (AutoML) طراحی کنند که متناسب با …
یک استراتژی دقیق برای یادگیری ماشینی خودکار (AutoML) برای \[پروژه مشخص، مسئله کسب‌وکار یا مجموعه …