*وب‌سایت مهندس TSM را ببینید؛ از ایده تا محصولبالاخره فرصتی شد تا وب‌سایت مجموعه را در قالب یک ویدیوی کوتاه معرفی کنم.
در mohandestsm.ir می‌توانید با بخش‌های مختلف فعالیت‌های ما آشنا شوید:
خدمات هوش مصنوعی، تحلیل داده و اتوماسیون کسب‌وکار محصول TSMBI در حوزهٔ هوش تجاری و تصمیم‌یار کسب‌وکار مقالات و مطالب آموزشی وبلاگ دستیار هوشمند سایت امکان ثبت درخواست مشاورهٔ اولیهاما دوست دارم این مسیر فقط بر اساس ایده‌های خودم پیش نرود؛ بازخورد شما هم برای انتخاب قدم بعدی مهم است.
به نظرتان کدام بخش باید در اولویت توسعه قرار بگیرد؟*۱. کاربردهای عملی هوش مصنوعی ۲. تحلیل داده و گزارش‌های مدیریتی ۳. آموزش و محتوای کاربردی ۴. ابزارها و راهکارهای اتوماسیون کسب‌وکار
برای مشاهدهٔ سایت و ثبت نظر، به نشانی زیر سر بزنید:
https://mohandestsm.irاز همراهی و بازخوردتان خوشحال می‌شوم.
#مهندس_TSM #هوش_مصنوعی #تحلیل_داده
https://ble.ir/mohandestsm1405۳
۳
*از یک مسئلهٔ واقعی تا ساخت TSMBI
سلام، من طیبه سارانی مقدم هستم؛ بنیان‌گذار و مدیرعامل شرکت داده‌کاوان هوش مصنوعی نوین‌پرداز با برند «مهندس تی‌اس‌ام».
تجربهٔ من در حسابداری فروش و تحلیل داده، با یک سؤال جدی همراه شد: وقتی کسب‌وکارها داده دارند، چرا تبدیل این داده‌ها به تصمیم‌های قابل اعتماد همچنان دشوار است؟
این سؤال، نقطهٔ شروع ساخت سامانهٔ هوش تجاری TSMBI شد.
در این سامانه، یک اصل اساسی داریم:
«محاسبه اول، روایت بعد.»
یعنی محاسبات را خود سامانه انجام می‌دهد و هوش مصنوعی به تفسیر نتایج کمک می‌کند؛ نه اینکه اعداد را از خودش بسازد.
TSMBI تا امروز در ۵۷ نسخهٔ مستند توسعه یافته، ۸۹۹ آزمون خودکار را پشت سر گذاشته و با نخستین مشتری واقعی خود، برند بستنی پام، وارد مرحلهٔ آزمایش میدانی شده است.
گام بعدی ما، ارزیابی علمی سامانه با دست‌کم ۲۰ فایل از پنج شرکت است.
هدف من، توسعهٔ یک مرجع فارسی برای تحلیل قابل اعتماد فروش در شرکت‌های پخش ایران است؛ مسیری که از زاهدان آغاز شده است.
در این ویدئو، بخشی از مسیر شکل‌گیری این ایده و نقش خودم در توسعه و تجاری‌سازی آن را روایت می‌کنم.
ممنون که همراه این مسیر هستید.
مهندس تی‌اس‌ام | از داده تا تصمیم*
#هوش_تجاری #هوش_مصنوعی #TSMBI
https://ble.ir/mohandestsm1405
سلام، من طیبه سارانی مقدم هستم؛ بنیان‌گذار و مدیرعامل شرکت داده‌کاوان هوش مصنوعی نوین‌پرداز با برند «مهندس تی‌اس‌ام».
تجربهٔ من در حسابداری فروش و تحلیل داده، با یک سؤال جدی همراه شد: وقتی کسب‌وکارها داده دارند، چرا تبدیل این داده‌ها به تصمیم‌های قابل اعتماد همچنان دشوار است؟
این سؤال، نقطهٔ شروع ساخت سامانهٔ هوش تجاری TSMBI شد.
در این سامانه، یک اصل اساسی داریم:
«محاسبه اول، روایت بعد.»
یعنی محاسبات را خود سامانه انجام می‌دهد و هوش مصنوعی به تفسیر نتایج کمک می‌کند؛ نه اینکه اعداد را از خودش بسازد.
TSMBI تا امروز در ۵۷ نسخهٔ مستند توسعه یافته، ۸۹۹ آزمون خودکار را پشت سر گذاشته و با نخستین مشتری واقعی خود، برند بستنی پام، وارد مرحلهٔ آزمایش میدانی شده است.
گام بعدی ما، ارزیابی علمی سامانه با دست‌کم ۲۰ فایل از پنج شرکت است.
هدف من، توسعهٔ یک مرجع فارسی برای تحلیل قابل اعتماد فروش در شرکت‌های پخش ایران است؛ مسیری که از زاهدان آغاز شده است.
در این ویدئو، بخشی از مسیر شکل‌گیری این ایده و نقش خودم در توسعه و تجاری‌سازی آن را روایت می‌کنم.
ممنون که همراه این مسیر هستید.
مهندس تی‌اس‌ام | از داده تا تصمیم*
#هوش_تجاری #هوش_مصنوعی #TSMBI
https://ble.ir/mohandestsm1405۳همراه اول و ایرانسل، اینترنت رو ۴٠ درصد گرون کردن
امیدوارم که حجمش مثل چیپس نباشه که ۸٠ درصدش باده
@mohandestsm1405
امیدوارم که حجمش مثل چیپس نباشه که ۸٠ درصدش باده
@mohandestsm1405
۳۱
۳
*TSMBI؛ سامانه هوش تجاری، فراتر از گزارش‌گیری!چطور اطلاعات کسب‌وکارت را تحلیل کنی، وضعیت انبار را بهتر مدیریت کنی و برای تصمیم‌های مهم، دید روشن‌تری داشته باشی؟
TSMBI، محصول مهندس TSM، برای کمک به کسب‌وکارها در مسیر تبدیل اطلاعات به تصمیم‌های کاربردی طراحی شده است.
تحلیل داده‌های کسب‌وکار: بررسی فروش، وصول مطالبات، مشتریان، فروشندگان، مناطق و برندها. ورود اطلاعات به دو روش: استفاده از فایل‌های اکسل و امکان ثبت دستی اطلاعات در سامانه. مدیریت اطلاعات انبار و قیمت‌گذاری: ثبت اطلاعات مرتبط با انبار و کمک به بررسی اثر تغییرات نرخ دلار بر قیمت محصولات و پیشنهاد قیمت‌های جدید متناسب با شرایط. مربی کسب‌وکار: همراهی در شناخت مسائل کسب‌وکار و کمک به بررسی گزینه‌ها و تصمیم‌های مدیریتی. دستیار هوشمند فارسی: پرسیدن سؤالات تحلیلی و دریافت پاسخ درباره اطلاعات کسب‌وکار. گزارش‌های مدیریتی:* دسترسی ساده‌تر به اطلاعات و امکان دریافت گزارش روزانه از طریق پیام‌رسان بله.هدف TSMBI این است که داده‌ها فقط در فایل‌ها و جدول‌ها باقی نمانند؛ بلکه به شناخت بهتر وضعیت کسب‌وکار و تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر کمک کنند.
در این ویدئوی یک‌دقیقه‌ای، با قابلیت‌ها و کاربردهای TSMBI آشنا شوید. مشاهده سامانه:https://tsmbi.ir#TSMBI #هوش_تجاری #تحلیل_داده #مدیریت_کسب_وکار #مدیریت_انبار #هوش_مصنوعی
@mohandestsm1405
۳ وقتی مهندس تحلیل داده عاشق می‌شه!مهندس تحلیل داده بدون تحلیل هیچ کاری نمی‌کنه!
دختره می‌پرسه: «دوستم داری؟»
پسره می‌گه: «بذار اول داده‌های رفتاری‌تو بررسی کنم!
»دختره: «یعنی چی؟!
»پسره: «دارم نرخ پیام دادنت، سرعت جواب دادنت و احتمال خیانتتو تحلیل می‌کنم!
»دختره: «پس جواب نهایی؟»
پسره: «طبق نمودارها، رابطه‌مون ریسک بالایی داره! فرار کن!
»صرفاً جهت خنده
@mohandestsm1405
۴ هوش مصنوعی و مهندسی تحلیل داده؛ ترکیبی برای آینده!تا حالا فکر کردی هوش مصنوعی چطور می‌تونه از بین میلیون‌ها داده، اطلاعات ارزشمند پیدا کنه؟
هوش مصنوعی فقط برای ساخت عکس یا پاسخ دادن به سؤال‌ها نیست؛ یکی از کاربردهای مهمش، تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی اتفاقات آینده است.
برای مثال، یک شرکت می‌تونه با کمک هوش مصنوعی، اطلاعات فروش ماه‌های گذشته رو بررسی کنه، رفتار مشتری‌ها رو بشناسه و پیش‌بینی کنه در ماه آینده چه محصولاتی بیشتر فروش خواهند داشت.
اما نکته مهم اینجاست: هوش مصنوعی همیشه درست پیش‌بینی نمی‌کنه! کیفیت داده‌ها، روش تحلیل و بررسی نتایج توسط انسان، نقش مهمی در تصمیم‌گیری درست دارن.
نکته آموزشی: ترکیب مهندسی تحلیل داده با هوش مصنوعی به ما کمک می‌کنه از اطلاعات خام، الگوهای پنهان و راهکارهای هوشمندانه بسازیم. آینده متعلق به کسانی نیست که فقط از هوش مصنوعی استفاده می‌کنن؛ بلکه متعلق به کسانیه که می‌دونن چطور از اون برای حل مسائل واقعی استفاده کنن.@mohandestsm1405
۱تا حالا فکر کردی چطور از بین میلیون‌ها عدد و اطلاعات، می‌شه به یک تصمیم هوشمندانه رسید؟
اینجاست که مهندسی تحلیل داده وارد می‌شه!
مهندسان تحلیل داده، اطلاعات خام رو بررسی می‌کنن، الگوهای پنهان رو پیدا می‌کنن و با کمک آمار، برنامه‌نویسی و هوش مصنوعی، به سؤال‌های مهم پاسخ می‌دن.
مثلاً یک فروشگاه با تحلیل داده‌ها می‌تونه پیش‌بینی کنه چه محصولی بیشتر فروش می‌ره، چه زمانی مشتری‌ها بیشتر خرید می‌کنن و چطور هزینه‌ها رو کاهش بده.
نکته جالب اینه که داده‌ها به‌تنهایی فقط عدد هستن؛ این تحلیل درست اون‌هاست که بهشون ارزش می‌ده!
مهندسی تحلیل داده یعنی تبدیل اطلاعات به بینش، و بینش به تصمیم‌های بهتر.
در دنیای امروز، کسی که داده‌ها رو بهتر درک کنه، می‌تونه هوشمندانه‌تر تصمیم بگیره.
@mohandestsm1405
اینجاست که مهندسی تحلیل داده وارد می‌شه!
مهندسان تحلیل داده، اطلاعات خام رو بررسی می‌کنن، الگوهای پنهان رو پیدا می‌کنن و با کمک آمار، برنامه‌نویسی و هوش مصنوعی، به سؤال‌های مهم پاسخ می‌دن.
مثلاً یک فروشگاه با تحلیل داده‌ها می‌تونه پیش‌بینی کنه چه محصولی بیشتر فروش می‌ره، چه زمانی مشتری‌ها بیشتر خرید می‌کنن و چطور هزینه‌ها رو کاهش بده. نکته جالب اینه که داده‌ها به‌تنهایی فقط عدد هستن؛ این تحلیل درست اون‌هاست که بهشون ارزش می‌ده!مهندسی تحلیل داده یعنی تبدیل اطلاعات به بینش، و بینش به تصمیم‌های بهتر.
در دنیای امروز، کسی که داده‌ها رو بهتر درک کنه، می‌تونه هوشمندانه‌تر تصمیم بگیره.@mohandestsm1405
۱هوش مصنوعی از کجا می‌فهمد ماه آینده فروشت بیشتر می‌شود یا کمتر؟
پشت بسیاری از پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی، چیزی مهم‌تر از یک پاسخ سریع وجود دارد: داده، آمار و مدل‌سازی.
۱. آمار؛ پایه تصمیم‌گیری مبتنی بر داده
آمار کمک می‌کند داده‌ها را توصیف کنیم، روابط میان متغیرها را بررسی کنیم و میزان عدم‌قطعیت نتایج را بسنجیم.
۲. تحلیل داده؛ کشف الگوها
با تحلیل داده می‌توانیم روندها، نقاط غیرعادی، مشکلات و فرصت‌هایی را شناسایی کنیم که ممکن است در نگاه اول دیده نشوند.
۳. هوش مصنوعی؛ یادگیری از داده‌ها
بسیاری از مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از داده‌های گذشته، الگوهایی را یاد می‌گیرند که می‌توانند برای پیش‌بینی یا کمک به تصمیم‌گیری استفاده شوند.
یک مثال واقعی از دنیای کسب‌وکار:
فرض کن فروش یک شرکت پخش در سه ماه گذشته افزایش پیدا کرده است.
آیا می‌توانیم نتیجه بگیریم ماه آینده هم فروش بیشتر می‌شود؟
نه لزوماً!
برای پیش‌بینی بهتر باید عواملی مانند فصل، قیمت، تخفیف‌ها، موجودی کالا و میزان تقاضا را هم بررسی کنیم.
نکته کلیدی: پیش‌بینی، تضمین آینده نیست. کیفیت داده‌ها، انتخاب مدل مناسب و ارزیابی عملکرد آن، همگی در قابل‌اعتماد بودن نتیجه نقش دارند.
خلاصه اینکه:آمار به فهم و سنجش داده‌ها کمک می‌کند؛ تحلیل داده الگوها را آشکار می‌کند و مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند از این الگوها برای پیش‌بینی و تصمیم‌سازی بهره ببرند.
به نظرت در یک کسب‌وکار، پیش‌بینی فروش مهم‌تر است یا شناخت علت کاهش فروش؟
#هوش_مصنوعی #تحلیل_داده #آمار #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی_کاربردی@mohandestsm1405
پشت بسیاری از پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی، چیزی مهم‌تر از یک پاسخ سریع وجود دارد: داده، آمار و مدل‌سازی.
۱. آمار؛ پایه تصمیم‌گیری مبتنی بر دادهآمار کمک می‌کند داده‌ها را توصیف کنیم، روابط میان متغیرها را بررسی کنیم و میزان عدم‌قطعیت نتایج را بسنجیم.
۲. تحلیل داده؛ کشف الگوهابا تحلیل داده می‌توانیم روندها، نقاط غیرعادی، مشکلات و فرصت‌هایی را شناسایی کنیم که ممکن است در نگاه اول دیده نشوند.
۳. هوش مصنوعی؛ یادگیری از دادههابسیاری از مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از داده‌های گذشته، الگوهایی را یاد می‌گیرند که می‌توانند برای پیش‌بینی یا کمک به تصمیم‌گیری استفاده شوند.
یک مثال واقعی از دنیای کسب‌وکار:فرض کن فروش یک شرکت پخش در سه ماه گذشته افزایش پیدا کرده است.
آیا می‌توانیم نتیجه بگیریم ماه آینده هم فروش بیشتر می‌شود؟
نه لزوماً!
برای پیش‌بینی بهتر باید عواملی مانند فصل، قیمت، تخفیف‌ها، موجودی کالا و میزان تقاضا را هم بررسی کنیم.
نکته کلیدی: پیش‌بینی، تضمین آینده نیست. کیفیت داده‌ها، انتخاب مدل مناسب و ارزیابی عملکرد آن، همگی در قابل‌اعتماد بودن نتیجه نقش دارند.خلاصه اینکه:آمار به فهم و سنجش داده‌ها کمک می‌کند؛ تحلیل داده الگوها را آشکار می‌کند و مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند از این الگوها برای پیش‌بینی و تصمیم‌سازی بهره ببرند.
به نظرت در یک کسب‌وکار، پیش‌بینی فروش مهم‌تر است یا شناخت علت کاهش فروش؟#هوش_مصنوعی #تحلیل_داده #آمار #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی_کاربردی@mohandestsm1405
۲