ایستگاه هوش مصنوعی

Amir Pourmand
ایستگاه هوش مصنوعی

سلام. من امیر پورمند هستم و اینجا می‌خوام راجع به ایده‌ها و مفاهیم یادگیری ماشین به زبان ساده صحبت کنم. بعد از فارغ‌التحصیلی از ارشد هوش مصنوعی شریف و شروع فعالیت تو بازار کار کم‌کم به نظرم رسید که شاید میشد خیلی از مفاهیم رو ساده‌تر هم بیان کرد و درگیر کلمات قلمبه سلمبه نشد. و این پادکست تلاشی برای اثبات گزاره قبلی است!

  1. NOV 30

    اپیزود شانزدهم - یادگیری عمیق به عنوان یک سیستم

    تو این قسمت از پادکست می‌خوام به یک سؤال بپردازم. سؤالی که از دوره ارشد برام وجود داشت و بهش فکر می‌کردم. بخش‌های مهم یک سیستم یادگیری عمیق چه چیزهایی هستند؟ یعنی اگر من یک مقاله یا روش جدید هوش‌مصنوعی رو خوندم، چه بخش‌هایی وجود دارند که معمولاً مهم‌ترن؟ کدوم بخش‌ها هستند که میشه ازشون ایده گرفت؟ به یک معنای دیگه اگر بخوام بگم، چطوری میشه به یادگیری عمیق به عنوان یک سیستم نگاه کرد؟ این سیستم چه اجزایی داره و هر جزء چگونه با بقیه بخش‌ها ارتباط برقرار می‌کنه؟ هدف این سیستم چیه و چطوری خودش رو به این هدف نزدیک می‌کنه؟ چطوری می‌فهمیم که به هدف نزدیک شده یا نه؟چطوری می‌تونیم با نگاهی متفاوت توضیح بدیم که یادگیری عمیق چیه؟ و فلان روش جدید یادگیری عمیق چه دستاوردی در چه حوزه‌ای داشته؟ یا این که فلان روش جدید کجای این سیستم قرار می‌گیره و کجا به درد خورده؟اینها سؤالاتی هست که امیدوارم بتونم بهشون پاسخ بدم. https://aprd.ir/ai-station-e16-deep-learning-system

    44 min
  2. OCT 26

    ایپزود چهاردهم - تفاوت‌های هوش مصنوعی در صنعت و دانشگاه

    سلام. من امیر پورمند هستم و این قسمت چهاردهم از ایستگاه هوش مصنوعیه. تقریباً یک سالی میشه که این پادکست رو درست کردم و فیدبک‌های خوب‌تون رو جاهای مختلف گرفتم و انگیزه‌ای شده برای ادامه کارها. خیلی ممنون که گوش می‌دید و همراهی می‌کنید. لطفاً اگر موضوع یا موضوعاتی هم براتون دغدغه هست بهم بگید که اگر بلد بودم راجع بهش صحبت کنم. تو این قسمت می‌خوام راجع به تفاوت‌های هوش مصنوعی در صنعت و دانشگاه صحبت کنم.این یکی از دوگانه‌هایی هست که زیاد تو دانشگاه با دوستان راجع بهش صحبت کردیم. بعداً هم که وارد صنعت شدم دیدم که همین بحث مجدداً وجود داره. اهمیت این بحث برام از تجربه شخصی میاد. راستش من تو اوایل دوره ارشد درک درستی از کارکرد این دو تا سیستم نداشتم. برای همین خیلی به ارتباط بین صنعت و دانشگاه فکر می‌کردم و اصلاً نمی‌فهمیدم خواسته دانشگاه از یه دانشجوی ارشد چیه. خواسته صنعت از کسی که پروژه انجام میده چیه.همون داستان متداول ما ایرانی‌هاست دیگه. هر جایی قدرت و حوصله انتخاب کردن رو نداریم می‌گیم که یه چیزی بینابینی باشه حتماً بهتره. می‌خواستم هم خدا رو داشته باشم هم خرما. اما میشه گفت هیچ کدوم رو بدست نیاوردم. بخاطر همین می‌خواستم تو این قسمت تفاوت‌ها و اهداف این دو تا سیستم رو بیشتر شفاف کنم. یکی این که فضا باز بشه برای گفتگوی بیشتر و دیگری هم این که شاید کمکی بشه به کسی که می‌خواد با دید صنعتی به حوزه آکادمیک بیاد یا این که کسی بعد فارغ‌التحصیلی وارد بازار کار بشه. یا کسی که می‌خواد تز ارشدش رو تعریف بکنه. https://aprd.ir/ai-station-e14-academia-vs-industry

    44 min
  3. JUL 27

    اپیزود دوازدهم - چالش‌های مدل‌های زبانی بزرگ در صنعت بخش دوم

    تو قسمت قبل راجع به چند تا از چالش‌هایی که موقع کارکردن با مدل‌های زبانی بزرگ پیش میاد صحبت کردیم. تو این قسمت می‌خوام بخش دوم این چالش‌ها رو بگم.علت این که دو قسمت صحبت می‌کنم اینه که به اندازه کافی به مزایای LLMها پرداخته شده و خیلی‌ها راجع بهش حرف زدند. شما الان هر شبکه‌ اجتماعی‌ای رو باز کنید، کلی آدم راجع به مزایای این ابزارها صحبت می‌کنند. چیزی که کمتر راجع بهش صحبت می‌شه ضعف‌ها هست. همین هم هست که وقتی می‌خوایم با این مدل‌ها محصول بسازیم؛ چون هیچ درکی از ضعف‌هاش نداریم و صرفاً چند تا کلیپ از قسمت خوب ماجرا رو دیدیم، دچار مشکل میشیم. البته OpenAI وظیفه‌اش هست که اغراق کنه و خودش رو خوب نشون بده. ولی من به شخصه تعهدی نسبت به OpenAI ندارم :) پس تو این قسمت هم طبق روال قسمت قبل راجع به ضعف‌های مدل‌های زبانی صحبت می‌کنیم و کم‌کم بحث رو جمع می‌کنیم. https://aprd.ir/ai-station-e12-llm-limitations-part2

    31 min
  4. JUN 29

    اپیزود دهم - چالش‌های مدل‌های زبانی بزرگ در صنعت

    سلام. من امیر پورمند هستم و این قسمت دهم از ایستگاه هوش مصنوعیه. تو قسمت قبل مدل‌های زبانی بزرگ رو به دانشجویی تشبیه کردم که تازه از دانشگاه فارغ‌التحصیل شده و حالا می‌خواد وارد بازار کار بشه. قطعاً سواد دانشجوی تازه فارغ‌التحصیل شده با نیازهای صنعت متفاوته. حالا می‌خوام راجع به این صحبت کنیم که این دانشجوی ما (یا همون مدل‌های زبانی بزرگ) چه ضعف‌هایی داره و چطوری میشه ضعف‌هاش رو برطرف کرد؟با این که صحبت‌کردن در مورد نقاط ضعف این مدل‌ها سخت‌تره. به نظرم نقاط ضعف خیلی بهتر می‌تونند مسیر رو بهمون نشون بدن که اگر خواستیم مدل‌های زبانی رو تو صنعت خودمون پیاده‌سازی کنیم، باید حواسمون به چه چیزهایی باشه؟ اگر خلاصه کنم دوست دارم در این قسمت راجع به این صحبت کنم که چالش‌های این حوزه چیه و چه راه‌حل‌هایی برای برطرف کردن اون چالش‌ها مطرح شده؟ https://aprd.ir/ai-station-e10-llm-limitations-part1

    39 min
  5. JUN 15

    اپیزود نهم - مدل‌های زبانی بزرگ چطوری ساخته شدند؟

    سلام. من امیر پورمند هستم و این قسمت نهم از ایستگاه هوش مصنوعیه. تو قسمت‌های قبل راجع به مدل‌های زبانی بزرگ حرف‌هایی زدیم ولی هرگز نگفتم که مدل زبانی چیه و چطوری درست شده. تو این قسمت می‌خوام راجع به این صحبت کنم. واقعاً هم نمی‌خوام بحث تئوری کنم. می‌خوام راجع به این‌ها صحبت کنم که وقتی قسمت‌های بعد راجع به نقاط ضعف و محدویت‌های مدل‌های زبانی صحبت کردم، یه ایده‌ای داشته باشید که چرا این نقاط ضعف بوجود اومدند یا حتی اینطوری خودتون می‌تونید راجع به کاربردهای این مدل‌ها تو صنعت خودتون بهتر فکر کنید. در واقع این قسمت معرفی مدل‌های زبانی بزرگ بر مبنای یک داستانه. داستان دانش‌آموزی که میره دبستان، خوندن و نوشتن یاد می‌گیره. بعد تو دبیرستان، یک سری مفاهیم رو از بر می‌کنه و تو دانشگاه نحوه تعامل با آدم‌ها رو یاد می‌گیره. همچنین قبلاً هم این پست راجع به مدل‌های زبانی نوشتم و بعضی چیزهایی که میگم رو اون‌جا با شکل توضیح دادم. در واقع یک چیز رو با دو بیان مختلف گفتم:https://aprd.ir/large-language-models-training/متن این قسمت رو هم می‌تونید در اینجا بصورت کامل ببینید:https://aprd.ir/ai-station-e09-llm-training/

    44 min

Ratings & Reviews

5
out of 5
2 Ratings

About

سلام. من امیر پورمند هستم و اینجا می‌خوام راجع به ایده‌ها و مفاهیم یادگیری ماشین به زبان ساده صحبت کنم. بعد از فارغ‌التحصیلی از ارشد هوش مصنوعی شریف و شروع فعالیت تو بازار کار کم‌کم به نظرم رسید که شاید میشد خیلی از مفاهیم رو ساده‌تر هم بیان کرد و درگیر کلمات قلمبه سلمبه نشد. و این پادکست تلاشی برای اثبات گزاره قبلی است!

You Might Also Like

To listen to explicit episodes, sign in.

Stay up to date with this show

Sign in or sign up to follow shows, save episodes, and get the latest updates.

Select a country or region

Africa, Middle East, and India

Asia Pacific

Europe

Latin America and the Caribbean

The United States and Canada