آرشیو دسته بندی: آموزش هوش مصنوعی

هر روز افراد بیشتری وارد بازار فریلنسری می‌شوند و ابزارهای هوش مصنوعی را به‌عنوان راه میان‌بر معرفی می‌کنند: «یاد بگیرید فلان ابزار را کار بگیرید و کارتان راه می‌افتد». این مقاله قصد ندارد این وعده را تکرار کند. در عوض می‌خواهد صادقانه بگوید بازار فریلنس امروز چه شکلی است، چرا صرفاً بلد بودن یک ابزار […]

این روزها کمتر صاحب کسب‌وکاری هست که نام هوش مصنوعی به گوشش نخورده باشد؛ اما فاصلهٔ زیادی هست بین شنیدن این نام و دانستن اینکه دقیقاً کدام گوشهٔ کسب‌وکار شما باید با آن شروع شود. مشکل اصلی اغلب کمبود ابزار نیست، کمبود روش است. خیلی از مدیران یک ابزار محبوب را امتحان می‌کنند، چند بار […]

در چهار مقالهٔ قبلی این مجموعه، مدل تهدید، کمترین دسترسی ابزار، مرزبندی محتوای بیرونی و چک‌لیست انطباق را جداگانه بررسی کردیم. این مقالهٔ پایانی همهٔ این‌ها را در یک فرایند واحد ارزیابی ریسک کنار هم می‌گذارد — فرایندی که هر ایجنت باید پیش از رفتن به تولید از آن عبور کند. مثل مقالات قبلی این […]

اتصال یک ایجنت هوش مصنوعی به دادهٔ واقعی مشتری — تاریخچهٔ سفارش، اطلاعات تماس، سوابق پشتیبانی — یک تصمیم فنی نیست، یک تصمیم انطباقی (compliance) و مسئولیتی است. برخلاف یک داشبورد داخلی که فقط کارمندان می‌بینند، ایجنتی که به دادهٔ مشتری دسترسی دارد ممکن است آن داده را در پاسخ‌ها، لاگ‌ها، یا حتی به ارائه‌دهندهٔ […]

وقتی به یک ایجنت هوش مصنوعی ابزاری می‌دهید — دسترسی به دیتابیس، ارسال ایمیل، اجرای کد، تماس با یک API پرداخت — در واقع دارید به یک سیستمی که تصمیماتش کاملاً قطعی و قابل‌پیش‌بینی نیست، اختیار عمل روی دنیای واقعی می‌دهید. اصل کمترین دسترسی (principle of least privilege) که سال‌ها در امنیت سیستم‌عامل و شبکه […]

یک ایجنت که فقط با دستور مستقیم کاربر کار می‌کند، ریسک نسبتاً قابل‌مدیریتی دارد. اما اکثر ایجنت‌های واقعی فراتر از این می‌روند: صفحهٔ وب می‌خوانند، ایمیل ورودی پردازش می‌کنند، فایل آپلودشده را تحلیل می‌کنند، یا نتیجهٔ جست‌وجو را در بافت خود قرار می‌دهند. مشکل این‌جاست که مدل زبانی به‌طور پیش‌فرض فرقی بین «دستوری که صاحب […]

یک ایجنت هوش مصنوعی برخلاف یک اسکریپت ساده، ورودی‌های متعددی از منابع مختلف دریافت می‌کند — دستور کاربر، محتوای یک صفحهٔ وب، پاسخ یک API، نتیجهٔ یک جست‌وجو — و بر اساس همهٔ آن‌ها تصمیم می‌گیرد چه ابزاری را با چه پارامتری اجرا کند. این ترکیب، سطح حمله‌ای متفاوت از یک برنامهٔ سنتی ایجاد می‌کند. […]

در چهار مقالهٔ قبلی این مجموعه، خروجی ساختاریافته، پاک‌سازی داده، نوشتن SQL با هوش مصنوعی و معماری گزارش‌گیری خودکار را جداگانه بررسی کردیم. این مقاله همهٔ این‌ها را در یک پروژهٔ واحد و قابل‌اجرا کنار هم می‌گذارد: ساخت یک گزارش ماهانهٔ خودکار که هر اول ماه، بدون دخالت دستی، خلاصه‌ای از عملکرد کسب‌وکار را آماده […]

تقریباً هر سازمانی که چند سال داده جمع کرده، یک مشکل مشترک دارد: داده‌ها از منابع مختلف — فرم سایت، اکسل کارمندان، ورودی دستی، ایمپورت از سیستم قدیمی — وارد شده‌اند و هرکدام قواعد خودشان را داشته‌اند. تاریخ یک‌جا شمسی است و یک‌جا میلادی، شماره تماس گاهی با صفر شروع می‌شود و گاهی با کد […]