هوش مصنوعی شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که هدف آن ایجاد سیستم‌هایی است که بتوانند کارهایی را انجام دهند که اون کارها معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. این سیستم‌ها از الگوریتم‌ها و داده‌ها برای شبیه‌سازی کارهای انسانی مثل یادگیری، استدلال، و تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند.
یادگیری (Learning) یکی از مهم‌ترین و پایه‌ای‌ترین قابلیت‌های هوش مصنوعی است. این فرآیند به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد که از داده‌های موجود یاد بگیرد، اطلاعات جدید را پردازش کند و عملکرد خود را بهبود بده. یادگیری در هوش مصنوعی معمولاً به سه دسته تقسیم می‌شود:
مدل با استفاده از داده‌های Label دار آموزش می‌بیند. در این نوع یادگیری، داده‌ها همراه با Label (برچسب یا پاسخ صحیح) به مدل ارائه می‌شوند. مدل رابطه بین داده‌ها و برچسب‌ها را یاد می‌گیرد تا بتواند در آینده، داده‌های جدید را پیش‌بینی کند.
یه مثال ساده: کلمه‌ی گربه یا Cat میشه داده‌ای که به هوش مصنوعی میدیم و تصویر گربه میشه Label این داده. یعنی اون هوش مصنوعی میدونه که کلمه‌ی Cat رو هر جا دید شخصیت گربه رو باید تصور کنه.
یا مثلاً پیش‌بینی قیمت خانه: مدل یاد می‌گیرد که بر اساس ویژگی‌هایی مثل متراژ و محل، قیمت خانه را پیش‌بینی کند. یعنی قیمت‌ها میشه داده‌ای که به هوش مصنوعی میدیم و تصاویر میشه Label. حالا شما می‌تونی از خونت عکس بگیری بدی به این هوش مصنوعی و اون با توجه به داده‌ها و Label های قبلی، قیمت خونه شما رو می‌تونه بهتون بگه. یا در شناسایی چهره در تصاویر یا پیش‌بینی بیماری‌ها بر اساس نتایج آزمایش‌ها.
مدل الگوها را از داده‌های بدون Label کشف می‌کند. در این نوع یادگیری، داده‌ها بدون برچسب به مدل ارائه می‌شوند. مثلاً برای دسته‌بندی مشتریان: اطلاعات مشتریان رو به هوش مصنوعی به‌عنوان داده میدیم و اون بر اساس رفتار خرید مشتریان، آن‌ها رو به گروه‌های مختلف تقسیم می‌کنه. اینجا دیگه Label وجود نداره. فقط داده و اطلاعات میدیم به هوش مصنوعی و بررسی و تحلیل این داده‌ها به عهده خود هوش مصنوعی هست. یا مثلاً تحلیل رفتار کاربران در وب‌سایت‌ها می‌تونه از این روش انجام بشه.
مدل از بازخورد (پاداش یا تنبیه) برای بهبود عملکرد خود استفاده می‌کند.
مثلاً توی این مدل فرض کنید یه هوش مصنوعی داره با شما بازی فوتبال PS می‌کنه و به مرور که تجربه‌اش بیشتر میشه از باخت‌ها و بردهاش اطلاعات به دست میاره و مرتب قوی و قوی‌تر میشه و استراتژی‌های خیلی خوبی رو برای برنده شدن یاد می‌گیره. یا ربات‌هایی که یاد می‌گیرند چگونه راه بروند.
قابلیت تحلیل داده‌ها و اثبات منطقی برای حل مسائل.
استدلال (Reasoning) یکی از قابلیت‌های مهم هوش مصنوعی است که به آن اجازه می‌دهد تا بر اساس داده‌های ورودی، تحلیل منطقی انجام دهد، نتایج را پیش‌بینی کند و مسائل پیچیده را حل کند. این فرآیند شامل درک، تحلیل، و اثبات منطقی بر پایه اطلاعات موجود است و برای تصمیم‌گیری‌های دقیق و مؤثر کاربرد دارد.
مثال: برنامه‌های AI که مسائل پیچیده مثل شطرنج یا تصمیم‌گیری‌های مالی را حل می‌کنند. یا هوش مصنوعی‌هایی که برای ارز دیجیتال و تحلیل بازار استفاده می‌شود.
هوش مصنوعی می‌تواند خطاهای خود را تشخیص دهد و سیستم خود را بهینه کند.
خوداصلاحی (Self-correction) به معنای توانایی هوش مصنوعی برای شناسایی خطاها یا مشکلات در عملکردش و انجام اقدامات لازم برای بهینه‌سازی یا اصلاح این مشکلات هست. به عبارت دیگر، هوش مصنوعی می‌تواند از تجربیات گذشته یا داده‌های جدید استفاده کند تا خود را بهتر کند و اشتباهات خود را تصحیح نماید.
مثال: خودروهای تسلا که بر اساس محیط و تجربیات گذشته و بازخورد کاربرها می‌تواند تصمیمات خودش را بهتر کند و خطاهایش را کمتر.
طراحی‌شده برای انجام وظایف خاص مانند تشخیص چهره، ترجمه زبان، تصویرسازی، برنامه‌نویسی، و انیمیشن.
قابلیت انجام هر کاری که انسان می‌تواند انجام دهد. این نوع هوش مصنوعی هنوز در مرحله تحقیق است.
سیستم‌هایی که از هوش انسانی فراتر می‌روند. این مفهوم در حال حاضر یک تئوری است.
تصویرسازی، هنر و علم خلق تصاویری است که می‌توانند داستانی را بازگو کنند، یک مفهوم را منتقل کنند، یا طرحی را به نمایش بگذارند. این فرآیند ترکیبی از خلاقیت، تکنیک، و ابزار است.
با ابزارهای سنتی مانند مداد، آبرنگ، یا جوهر انجام می‌شود.
کاربردها:
با استفاده از نرم‌افزارهای طراحی دیجیتال مانند Adobe Illustrator یا Procreate انجام می‌شود.
کاربردها:
با نرم‌افزارهایی مثل Blender، 3ds Max یا Maya انجام می‌شود.
کاربردها:
فرآیند تصویرسازی شامل چند مرحله‌ی اصلی است که هر کدام نقش مهمی در خلق یک تصویر نهایی باکیفیت ایفا می‌کنند. این مراحل عبارتند از:
خلق یک ایده بر اساس نیاز پروژه.
این مرحله، هسته‌ی اصلی فرآیند تصویرسازی است. ایده‌پردازی شامل تحقیق، الهام‌گیری و تعیین اهداف پروژه است. تصویرساز با توجه به نیاز پروژه و پیام مورد نظر، ایده‌ای را خلق می‌کند.
طراحی خام اولیه که چارچوب تصویر نهایی را مشخص می‌کند.
در این مرحله، تصویرساز طرح اولیه‌ای را ترسیم می‌کند تا چارچوب کلی اثر مشخص شود. این طرح معمولاً ساده و بدون جزئیات زیاد است.
اضافه کردن رنگ، متریال بافت، و جزییات به طرح.
این مرحله از تصویرسازی به طرح جان می‌بخشد و آن را از یک اسکچ ساده به یک اثر کامل و چشم‌نواز تبدیل می‌کند. در این فرآیند، هنرمند رنگ‌ها، بافت‌ها، سایه‌ها، و نورپردازی را به کار می‌گیرد تا حس واقع‌گرایی یا استایل خاصی را به تصویر اضافه کند.
بازبینی و بهینه‌سازی تصویر نهایی.
این مرحله شامل بازبینی تصویر نهایی و اعمال تغییرات لازم است تا اثر به بهترین شکل ممکن ارائه شود.
هوش مصنوعی الان تو دنیای تصویرسازی خیلی تأثیرگذار شده و کار طراح‌ها رو خیلی راحت‌تر و سریع‌تر کرده. این تکنولوژی نه تنها به طراح‌ها کمک می‌کنه که کاراشون رو سریع‌تر انجام بدن، بلکه بهشون این امکان رو می‌ده که ایده‌های جدید و خلاقانه‌ای بسازن که قبلاً شاید خیلی سخت یا زمان‌بر بود. به طور کلی، هوش مصنوعی ابزارهایی به طراح‌ها داده که خیلی از کارها رو راحت‌تر و سریع‌تر می‌کنه.
بریم چنتا از این ابزارها رو بهتون معرفی کنم:
ابزارهای هوش مصنوعی مثل ChatGPT می‌تونن به طراح‌ها کمک کنن که ایده‌های جدید بسازن یا ایده‌های قبلی رو بهتر و پخته‌تر کنن. مثلاً می‌تونن براشون ایده‌های جدید تولید کنن یا حتی یه داستان یا طرح اولیه بسازن.
ابزارهایی مثل Stable Diffusion و MidJourney به طراح‌ها این امکان رو می‌دن که فقط یه متن ساده بدن و به طور خودکار تصویر مورد نظرشون رو بسازن. این سرعت کمک می‌کنه که طراح‌ها بتونن سریع‌تر ایده‌هاشون رو پیاده‌سازی کنن و طرح‌های مختلف رو تست کنن.
ابزارهایی مثل Krea و Magnific می‌تونن کیفیت تصاویر رو بالا ببره، مثلاً با افزایش وضوح تصاویر یا اضافه کردن جزئیات بیشتر. می‌تونه به طراحی‌ها عمق بده و حتی سبک هنری اون‌ها رو تغییر بده تا جذاب‌تر بشن.
ابزارهای هوش مصنوعی مثل Photoshop که بشدت داره روی بخش هوش مصنوعیش کار می‌کنه و Luminar AI می‌تونن تصاویر رو ویرایش کنن و بهشون یه ظاهر حرفه‌ای بدن. مثلاً می‌تونن رنگ‌ها رو اصلاح کنن، روشنایی رو تغییر بدن یا حتی عیوب تصاویر رو اصلاح کنن.
ابزارهای AI مثل Runway، Kling، Sora می‌تونن انیمیشن‌های خلاقانه بسازن. این ابزارها می‌تونن حرکت‌ها رو به شخصیت‌ها اضافه کنن یا تغییرات لازم رو تو انیمیشن‌ها اعمال کنن. این طوری انیماتورها می‌تونن بدون نیاز به زمان زیاد، انیمیشن‌های جذابی بسازن.
ابزارهای AI مثل Canva به طراح‌ها این امکان رو می‌دن که پوسترها، لوگوها و گرافیک‌های جذاب رو راحت طراحی کنن. این ابزارها می‌تونن پیشنهادات خودکار بدن و طراحی‌های زیبایی بسازن.
برای ساخت مدل‌های سه‌بعدی هم ابزارهایی مثل Meshy وجود دارن که می‌تونن مدل‌های سه‌بعدی رو از روی عکس یا پرامپت بسازن. این ابزارها می‌تونن مدل‌های دقیق و واقعی رو برای پروژه‌های مختلف، از معماری تا بازی‌های ویدئویی، ایجاد کنن.
حالا اینا تو زمینه کاری ما بود. وگرنه تو صنایع دیگه هم به شدت داره استفاده میشه:
اگر به دنبال یادگیری جامع و کاربردی در حوزه هوش مصنوعی و تصویرسازی هستید، دوره دانشگاه هوش مصنوعی ویوید ویژوال بهترین گزینه برای شماست. این دوره به شما مهارت‌های پیشرفته‌ای در زمینه استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی مانند Stable Diffusion، MidJourney و تکنیک‌های نوین تصویرسازی دیجیتال، سه‌بعدی و انیمیشن را آموزش می‌دهد.
با شرکت در این دوره، یاد می‌گیرید چگونه از هوش مصنوعی برای خلق تصاویر خلاقانه، بهبود کیفیت طراحی‌ها و تسریع در فرآیندهای گرافیکی استفاده کنید. همچنین این دوره مناسب طراحان، معماران، انیماتورها و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی است که می‌خواهند پروژه‌های خود را با بالاترین استانداردها به اجرا برسانند.
