صفحه اصلی > آموزش سرور هوش مصنوعی : سرور هوش مصنوعی ابری چیست؟ چه کاربرد، انواع و مزایایی دارد؟

سرور هوش مصنوعی ابری چیست؟ چه کاربرد، انواع و مزایایی دارد؟

سرور هوش مصنوعی ابری,cloud-artifical-intelligence

هوش مصنوعی و رایانش ابری باهم یکی شده‌اند و با قدرتشان جهان را متحول می‌کنند. گویا هوش مصنوعی از لحظه تولدش در اواسط قرن بیستم میلادی، در انتظار ظهور رایانش ابری نشسته بود تا بیاید و ضامن انفجار آن را بکشد. زیرا فقط امکانات و منابعی که از ابرهای رایانش ابری می‌بارند، پاسخگوی نیازهای هوش مصنوعی بود. در این مقاله قرار است به‌طور کامل با پاسخ سوال هوش مصنوعی ابری چیست آشنا شویم. با ابر فردوسی همراه باشید:

فهرست مطالب

هوش مصنوعی ابری

سرور هوش مصنوعی ابری چیست؟

هوش مصنوعی ابری به ادغام هوش مصنوعی با فناوری رایانش ابری اشاره می‌کند. با کمک این ادغام، محیط توسعه و استقرار هوش مصنوعی به عنوان یک سرویس از طریق اینترنت به کاربر ارائه می‌شود. در نتیجه کاربر بدون نیاز به سرمایه‌گذاری و نگهداری از زیرساخت‌های گران در محل، به ابزارها و منابع هوش مصنوعی دسترسی دارد.

AI cloud یا هوش مصنوعی ابری یکی از سرویس‌های محبوب رایانش ابری است که نقش پررنگی در دنیای هوشمند امروزی دارد. این روزها زندگی انسان به هوش مصنوعی گره خورده است. زیرا هوش مصنوعی نقش موثری در حل سریع مشکلات و کاهش اتلاف وقت‌شان دارد.

هوش مصنوعی را می‌توان مجموعه‌ای از کدها، داده‌ها و الگوریتم‌ها دانست که می‌توانند داده‌های خارجی را تفسیر کنند. این سیستم‌ها در مواجهه با هر اطلاعات جدیدی، به خوبی آن را پردازش می‌کنند و می‌آموزند و روز به روز غنی‌تر می‌شوند.

اما پردازش این حجم عظیم از اطلاعات، نیازمند پردازنده‌های قدرتمندی است. از طرفی هزینه‌های مربوط به خرید، تعمیر و نگهداری از این پردازنده‌ها بسیار سرسام‌آور است. اینجاست که AI cloud یا هوش مصنوعی ابری بسیار کمک‌کننده می‌باشد.

رایانش ابری همان چیزی است که باعث می‌شود، کاربر نیازی به خرید پردازنده‌ها یا همان سخت‌افزارهای قدرتمند را احساس نکند و تمام پردازش‌های خود را بر روی یک سرور ابری راه دور انجام دهد. فقط کافی‌ست سیستم خانگی خود را به اینترنت متصل کند و به سیستم عامل و یا زیرساخت ابری خود وصل گردد.

اینک کاربر در کوتاه‌ترین زمان ممکن و با کمترین حجم دردسر، بدون نیاز به هزینه‌ و تنظیمات مختلف، به یک محیط هوش مصنوعی ابری متصل است. پس می‌تواند کدنویسی کند و بر روی توسعه هوش مصنوعی متمرکز شود. زیرا حل بقیه مسائل از قبیل خرید، تعمیر، تنظیم، مدیریت و نگهداری از محیط‌های ابری بر عهده شرکت ارائه دهنده خدمات ابری است.

مزایا سرور هوش مصنوعی ابری

مزایا سرور هوش مصنوعی ابری

از جمله مزایا سرور هوش مصنوعی ابری می‌توان گفت که شروع به کار را برای کاربران آسان می‌کند. آنها یک حساب کاربری ایجاد می‌کنند و در عرض چند دقیقه محیط توسعه و استقرارشان آماده و از طریق اینترنت در دسترس است. علاوه بر این، فروشنده ابری زیرساخت، کشش و امنیت داده‌ها را تامین و مدیریت می‌کند. این رویکرد مزایای زیادی دارد. زیرا قابلیت‌های پیشرفته هوش مصنوعی را بدون نیاز به سرمایه‌گذاری‌ زیرساختی گسترده، برای مخاطبان بیشتری در دسترس قرار می‌دهد. در ادامه با چند ویژگی سرور هوش مصنوعی ابری آشنا خواهیم شد:

دسترسی:

خدمات سرور هوش مصنوعی ابری از راه دور از طریق اینترنت قابل دسترسی هستند. کاربران می توانند از هر کجا با اتصال به اینترنت به ابزارها و منابع هوش مصنوعی دسترسی داشته باشند. این خدمات بدون نیاز به تخصص فنی گسترده یا سرمایه‌گذاری‌های بزرگ، دسترسی به ابزارها و الگوریتم‌های قدرتمند هوش مصنوعی را در اختیار کاربران قرار می‌دهند.

مقیاس‌پذیری:

یکی از مزایای کلیدی هوش مصنوعی ابری مقیاس پذیری آن است. سازمان‌ها می‌توانند حجم کاری هوش مصنوعی خود را بر اساس تقاضا افزایش یا کاهش دهند و از استفاده بهینه از منابع و کارایی هزینه اطمینان حاصل کنند. این انعطاف پذیری به ویژه برای رسیدگی به نیازهای محاسباتی مختلف ارزشمند است.

کارایی هزینه:

هوش مصنوعی ابری بر اساس مدل پرداخت Pay As You Go عمل می‌کند و به سازمان‌ها اجازه می‌دهد از سرمایه‌گذاری‌های سنگین اولیه در زیرساخت‌ها اجتناب کنند. این رویکرد مقرون‌به‌صرفه به کسب‌وکارها در هر اندازه‌ای و به تمام کاربران این امکان را می دهد که فقط برای منابعی که مصرف می‌کنند پول پرداخت کنند.

به روز رسانی و تعمیر و نگهداری:

ارائه‌دهندگان هوش مصنوعی ابری در پشت صحنه مسئول نگهداری، به‌روزرسانی، مدیریت و امنیت زیرساخت‌های زیربنایی هستند. این رویکرد خودکار به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا بر نوآوری و توسعه برنامه‌های کاربردی متمرکز شوند و وقت خود را صرف مدیریت زیرساخت‌های پیچیده هوش مصنوعی نکنند.

تمهیدات امنیتی:

حریم خصوصی و حفاظت از داده‌ها در محدوده قانونی و تحت کنترل کاربر است. با توجه به حساسیت داده‌های هوش مصنوعی، ویژگی های امنیتی بسیار مهم هستند. سرورهای Cloud AI باید رمزگذاری، کنترل‌های دسترسی و تدابیر انطباق را برای محافظت از مدل‌ها و داده‌های هوش مصنوعی ایجاد کنند.

پی بردن به پتانسیل:

توسعه‌دهندگان و دانشمندان داده می‌توانند بدون نیاز به سرمایه‌گذاری سخت‌افزاری، مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی را آزمایش کرده و به کار گیرند. این دموکراتیزه کردن هوش مصنوعی سرعت نوآوری را تسریع می‌کند و محیطی مشارکتی را ایجاد می‌کند که در آن ایده‌ها می‌توانند شکوفا شوند.

شتاب پردازنده گرافیکی:

بسیاری از بارهای کاری هوش مصنوعی، به ویژه وظایف یادگیری عمیق، به طور قابل توجهی از شتاب GPU (واحد پردازش گرافیک) بهره می برند. سرورهای Cloud AI اغلب دسترسی به منابع GPU را برای تسریع فرآیندهای آموزش و استنتاج برای مدل‌های یادگیری ماشین فراهم می‌کنند.

پشتیبانی چارچوب هوش مصنوعی:

سرورهای Cloud AI مجهز به پشتیبانی از چارچوب‌ها و کتابخانه‌های مشهور هوش مصنوعی مانند TensorFlow، PyTorch و scikit-learn هستند. این به توسعه دهندگان و دانشمندان داده امکان می دهد تا مدل های هوش مصنوعی را به طور یکپارچه با استفاده از چارچوب‌های دلخواه خود بسازند و به کار گیرند.

سایر ویژگی‌‌های سرور هوش مصنوعی ابری:

  • خدمات هوش مصنوعی ابری را می توان به طور یکپارچه با سایر سرویس های مبتنی بر ابر ادغام کرد.
  • ویژگی تعادل بار به توزیع یکنواخت بارهای کاری هوش مصنوعی در سرورهای موجود کمک می‌کند و از تنگناها جلوگیری و عملکرد را بهینه می‌کند.
  • هوش مصنوعی ابری عملکرد را بهینه می‌کند، تأخیر را به حداقل می‌رساند و زمان خرابی مدل‌های هوش مصنوعی را کاهش می‌دهد.
  • بهترین متخصصان Kubernetes و DevOps این زیرساخت‌های ابری را مدیریت می‌کنند.
کاربرد سرور هوش مصنوعی ابری

کاربرد سرور هوش مصنوعی ابری

هوش مصنوعی (AI) به دلیل توانایی در تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌ها، شناسایی الگوها و قدرت پیش‌بینی و تصمیم گیری، کاربرد زیادی در صنایع و حوزه‌های مختلف دارد. با این فناوری می‌توان به توسعه پردازش زبان طبیعی، بینایی رایانه، تشخیص گفتار و غیره پرداخت. در ادامه چند نمونه از کاربردهای آن در صنایع مختلف آمده است:

مراقبت های بهداشتی:

تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی (به عنوان مثال، MRI، تفسیر اشعه ایکس)، کشف دارو، برنامه های درمانی شخصی، تجزیه و تحلیل پیش بینی برای نتایج بیمار، دستیاران سلامت مجازی و…

امور مالی:

تشخیص تقلب، تجارت الگوریتمی، امتیازدهی اعتباری، مدیریت ریسک، چت ربات‌های خدمات مشتری، توصیه‌های مالی شخصی‌سازی شده و…

خودرو:

وسایل نقلیه خودمختار، ناوبری، تشخیص اشیا، تصمیم‌گیری، کروز کنترل تطبیقی و سیستم‌های کمک پارک

خرده‌فروشی:

ارتقا تجربه مشتری از طریق توصیه‌های شخصی، پیش‌بینی تقاضا، مدیریت موجودی، ربات‌های گفتگو و سیستم‌های پرداخت بدون صندوق‌دار

ساخت:

پیش بینی تعمیر و نگهداری، کنترل کیفیت، مدیریت زنجیره تامین و اتوماسیون فرآیند روباتیک (RPA) برای کارهای تکراری

بازاریابی و تبلیغات:

بررسی رفتار مصرف کننده، تحلیل احساسات در رسانه‌های اجتماعی، تبلیغات هدفمند، تولید محتوا و چت بات ها برای تعامل با مشتری

آموزش:

پلتفرم‌های یادگیری شخصی، سیستم‌های آموزشی هوشمند، درجه‌بندی خودکار و فناوری‌های یادگیری تطبیقی

امنیت سایبری:

تشخیص تهدید، تشخیص ناهنجاری در ترافیک شبکه، تجزیه و تحلیل رفتار کاربر برای شناسایی تهدیدات احتمالی و سیستم‌های پاسخ خودکار

شهرهای هوشمند:

بهینه‌سازی جریان ترافیک، مدیریت انرژی برای استفاده کارآمد، ایمنی عمومی از طریق پلیس پیش‌بینی‌کننده و مدیریت زباله

کشاورزی:

نظارت بر رشد و وضعیت محصول، پیش‌بینی عملکرد، تشخیص بیماری در محصولات کشاورزی، هواپیماهای بدون سرنشین و حسگرها و تجهیزات کشاورزی مستقل

سرگرمی:

توصیه هوشمند محتوا در پلتفرم‌های پخش فیلم، بازی و موسیقی، تجربیات واقعیت مجازی (VR) و واقعیت افزوده (AR) و تصاویر تولید شده توسط رایانه (CGI)

حقوقی:

کمک به حقیقات حقوقی، تجزیه و تحلیل قرارداد، کشف الکترونیکی و وظایف بررسی اسناد

منابع انسانی:

غربالگری رزومه، منبع یابی نامزدها، تجزیه و تحلیل عملکرد کارکنان، و ربات‌های گفتگو برای درخواست‌ها و پشتیبانی

حفاظت از محیط زیست:

نظارت و حفاظت از گونه های در معرض خطر، تجزیه و تحلیل داده های آب و هوا، بهینه سازی مصرف انرژی و مدیریت منابع طبیعی

هوش مصنوعی ابری و ژوپیتر لب

رابطه سرور هوش مصنوعی ابری و ژوپیتر لب چیست؟

ژوپیتر لب (JupyterLab)، یک محیط محاسباتی تعاملی همه کاره است که به خوبی با محیط ابری ادغام می‌شود. این یک ابزار قدرتمند برای دانشمندان داده، محققان و توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی به شمار می‌آید. ایجاد و اشتراک گذاری اسناد مختلف از قبیل کد زنده، معادلات، تجسم‌ها و متن روایت با ژوپیتر لب آسان است و هنگامی که با خدمات هوش مصنوعی ابری ترکیب می‌شود، قابلیت‌های گردش کار هوش مصنوعی را افزایش می‌دهد. این ابزار از زبان‌های مختلف، مخصوصا جولیا، آر و پایتون که بسیار به زبان انسان نزدیکند پشتیبانی می‌کند.

JupyterLab با تکیه بر موفقیت‌های Jupyter Notebook، قابلیت‌های خود را گسترش داد و یک محیط منعطف و یکپارچه برای محاسبات تعاملی، تجزیه و تحلیل داده‌ها و تحقیقات مشترک ارائه می‌دهد که آن را به سنگ بنای جعبه ابزار علم داده تبدیل کرده است. در واقع ژوپیتر لب توسعه و آزمایش مدل های هوش مصنوعی را در نوت بوک های تعاملی خود تسهیل می‌کند. محیط کاربرپسند، پلاگین‌ها وکتابخانه‌های مختلف، مقیاس‌پذیری و پشتیبانی از انواع کارت گرافیک و… از ویژگی‌های مهم ژوپیتر لب ابری است.

کار با سرور هوش مصنوعی ابری

آموزش کار با سرور هوش مصنوعی ابری در ابر فردوسی

منظور از کار با سرور هوش مصنوعی ابری، استفاده از قدرت محاسباتی و منابع ارائه شده توسط پلتفرم های ابری برای ساخت، استقرار و مدیریت برنامه های کاربردی هوش مصنوعی است. در اینجا یک مرور کلی از مراحل برای شروع استفاده از آن آورده شده است:

  • یک ارائه‌دهنده ابری مطمئن با قیمت‌های مناسب را انتخاب کنید. به عنوان مثال سرویس ژوپیتر لب ابر فردوسی.
  • یک حساب کاربری با مشخصات خود ایجاد کنید. نام کاربری و پسورد خود را در جای دیگری نیز یادداشت نمایید. و مجدد وارد حساب کاربری خود شوید.
  • کارت گرافیک مورد نظر خود را انتخاب کنید. مثلا در ابر فردوسی پردازنده‌های RTX3090 / RTX2080Ti / TeslaA100 / Tesla V100 موجودند.
  • کتابخانه‌ مورد نظر خود را از میان TensorFlow، PyTorch و Pure-Python انتخاب نمایید.
  • سپس فایل‌ها و اسناد مورد نظر خود را از میان اطلاعات شخصی خود وارد کنید.

سرویس ژوپیتر لب ابر فردوسی یک AI Cloud پیشرفته است و به کاربران کمک می‌کند تا به سرعت در ساخت، بهره‌برداری و نوآوری با هوش مصنوعی برای حل سریع مسائل اقدام کنند. برای دسترسی مستقیم به آن اینجا کلیک نمایید:

ژوپیتر لب ابر فردوسی

شیرین رحیم دل

یک مترجم، محقق و نویسنده که به دنیای سرورهای ابری علاقه‌منده. پس با خیال راحت به مقالاتم اعتماد کن.
پست های مرتبط

هوش مصنوعی در مدیریت یکپارچه داده: تحول مدیریت اطلاعات

امروزه داده‌ها و اطلاعات هر سازمانی، معادل با گنج پنهان آن سازمان است. به همین دلیل نیز ایجاد یک فضای ایمن برای مدیریت بهینه، تجزیه‌ و تحلیل و یکپارچه‌سازی آنها، به یکی از چالش‌های بزرگ هر کسب‌وکاری…

هوش مصنوعی در اتوماسیون هوشمند: از پیش‌بینی تا تحول دنیای کسب‌ و کار

صحبت از هوش مصنوعی همیشه هیجان انگیز است. چه یک جمع علمی باشد و چه غیر علمی، همه از میزان پیشرفت‌ انسان در این فناوری به وجد می‌آیند. اما گاهی در نهایت حسی شبیه به اضطراب در…

هر آنچه که باید درباره کتابخانه Pandas ژوپیترلب بدانید!

کتابخانه Pandas خیال کاربران پایتون را از مدیریت و تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌ها راحت می‌کند. این کتابخانه با ارائه بینش‌های دقیق می‌تواند مسیر داده‌کاوی‌ها را به بهترین جهت هدایت کند. Pandas یک ابزار جامع…

۱۰ شهریور ۱۴۰۳

دیدگاه کاربران (9 دیدگاه)

  1. آیا این سرور‌ها از تکنولوژی‌های امنیتی مدرن مانند رمزگذاری انتها به انتها و دسترسی کنترل شده برخوردار هستند؟

    1. سلام به شما
      بله، سرویس‌های هوش مصنوعی ابری برای افزایش امنیت و حفظ حریم خصوصی اطلاعات مشتریان از تکنولوژی‌های امنیتی مدرنی مانند رمزگذاری انتها به انتها، دسترسی کنترل شده، امضای دیجیتال و ابزارهای شناسایی ورودی استفاده می‌کنند. از این طریق، اطمینان حاصل می‌شود که اطلاعات محرمانه و حساس مشتریان در سرور‌های هوش مصنوعی ابری به امنیت بالایی دسترسی دارند.

    2. بله، سرورهای ابری لینوکسی معمولاً از تکنولوژی‌های امنیتی مدرن مانند رمزگذاری انتها به انتها و دسترسی کنترل شده برخوردار هستند. این تکنولوژی‌ها به تضمین امنیت داده‌ها و حفظ حریم خصوصی کاربران کمک می‌کنند.
      ویژگی‌های امنیتی سرورهای ابری لینوکسی شامل موارد زیر است:

      رمزگذاری انتها به انتها: داده‌ها از منبع تا مقصد به‌طور کامل رمزگذاری می‌شوند و تنها کاربران مجاز می‌توانند به اطلاعات دسترسی داشته باشند.

      کنترل دسترسی: سیستم‌های مدیریت دسترسی قوی برای جلوگیری از دسترسی غیرمجاز به کار می‌روند.

      پایش و نظارت: ابزارهای نظارتی برای شناسایی فعالیت‌های مشکوک و تهدیدات امنیتی استفاده می‌شوند.

      بروزرسانی‌های امنیتی: نرم‌افزارها و پروتکل‌های امنیتی به‌طور مداوم به‌روزرسانی می‌شوند تا از آخرین تهدیدات محافظت کنند.

      این ویژگی‌ها به کاربران اطمینان می‌دهد که اطلاعاتشان در سرورهای ابری لینوکسی به‌طور مؤثری محافظت می‌شود.

    1. سلام سپهر عزیز
      سرورهای هوش مصنوعی ابری برای حفاظت از داده‌ها و مدل‌ها از تمهیدات امنیتی زیر استفاده می‌کنند:

      مدل مسئولیت مشترک: تقسیم مسئولیت‌های امنیتی بین ارائه‌دهنده و کاربر.

      پیشگیری از حملات سایبری: شناسایی و مبارزه با حملات توسط سیستم‌های هوش مصنوعی.

      استفاده از تکنولوژی‌های پیشرفته: سرمایه‌گذاری در تکنولوژی‌های امنیتی و استخدام متخصصان.

      حفاظت از داده‌ها: تأمین امنیت در تمام سطوح زیرساخت، برنامه‌ها و پلتفرم‌ها.

      رمزنگاری: استفاده از رمزنگاری برای محافظت از داده‌ها در حین انتقال و ذخیره‌سازی.

      این تمهیدات به کاربران اطمینان می‌دهند که داده‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی آن‌ها در محیط ابری ایمن هستند.

    1. سرورهای هوش مصنوعی ابری از چارچوب‌ها و کتابخانه‌های زیر پشتیبانی می‌کنند:

      TensorFlow: کتابخانه متن‌باز گوگل برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق.

      PyTorch: چارچوب محبوب برای یادگیری عمیق به دلیل سادگی و انعطاف‌پذیری.

      scikit-learn: کتابخانه یادگیری ماشین شامل ابزارهای تحلیل داده و مدل‌سازی.

      Keras: API سطح بالا بر روی TensorFlow برای ایجاد آسان مدل‌های یادگیری عمیق.

      این چارچوب‌ها به توسعه‌دهندگان امکان استفاده از قدرت پردازش ابری را برای توسعه سریع‌تر پروژه‌ها می‌دهند.

    1. مدل پرداخت Pay As You Go (PAYG) مزایای زیر را برای کسب‌وکارها دارد:

      هزینه اولیه پایین: پرداخت فقط برای استفاده واقعی، کاهش ریسک مالی.

      انعطاف‌پذیری: امکان افزایش یا کاهش منابع بر اساس نیازهای متغیر.

      عدم نیاز به سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌ها: ارائه‌دهنده خدمات مسئول تأمین و نگهداری زیرساخت‌هاست.

      پرداخت براساس استفاده واقعی: هزینه‌ها متناسب با میزان استفاده، بدون هزینه اضافی.

      امکان آزمایش و توسعه: کاهش هزینه‌های اولیه برای آزمایش پروژه‌های جدید.

      این مزایا به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا با انعطاف‌پذیری و کارایی بیشتری عمل کنند.

دیدگاهتان را بنویسید