ایستگاه هوش مصنوع‪ی‬ Amir Pourmand

بخشی از این خلاصه توسط هوش‌مصنوعی تولید شده است!‌سلام، من امیر پورمند هستم و در این قسمت از پادکست ایستگاه هوش مصنوعی، قصد دارم درباره کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ مثل چت‌پی‌تی صحبت کنم. از دو سال پیش که این مدل‌ها معرفی شدند، هر روز مدت زمانی را با آن‌ها صرف می‌کنم و می‌خواستم تجربه‌ها و افکارم را با شما به اشتراک بگذارم. در این قسمت به بیان تاثیرات این مدل‌ها در زندگی روزمره و کاربردهای مختلف آن‌ها پرداختم.تو این قسمت به کاربردهایی که این مدل‌ها برای استفاده شخصی و استفاده صنعتی دارند، اشاره کردم و گفتم که چه ایده‌هایی تا به حال حول این ایده‌ها شکل گرفتند یا قراره شکل بگیرند. من خودم این قسمت رو به طور خاص خیلی دوست داشتم. امیدوارم شما هم خوشتون بیاد. https://aprd.ir/ai-station-e07-llm-applications/

بخشی از این خلاصه توسط هوش مصنوعی تولید شده است!سلام. من امیر پورمند هستم و در این قسمت از پادکست ایستگاه هوش مصنوعی، راجع به تفاوت‌های یادگیری عمیق و مدل‌های سنتی یادگیری ماشین صحبت کردم. همچنین به این موضوع پرداختم که چگونه یادگیری عمیق می‌تواند مسائل پیچیده و داده‌های حجیم را با کارایی بسیار بالا بررسی و حل کند. در این جلسه، از مثال‌های واقعی مانند مسئله نتفلیکس و استفاده از جی‌پی‌یوها در ترینینگ مدل‌های عمیق گفتم و اینکه چگونه این فناوری‌ امکان پیش‌بینی‌های دقیق‌تری را فراهم آورده‌اند.https://aprd.ir/ai-station-e06-deep-learning/

این خلاصه توسط هوش مصنوعی تولید شده است!سلام دوستان، من امیر پورمندم و این قسمت از پادکست ایستگاه هوش مصنوعی رو به نقش و وظایف دیتا ساینتیست‌ها اختصاص دادیم. از نحوۀ کار با داده‌ها و مدل‌ها گرفته تا چالش‌ها و تخصص‌های لازم برای پیش‌بینی و تحلیل داده‌ها در بازار شغلی امروز توضیح دادم. سپس در مورد چگونگی آموزش و توسعۀ مدل‌های هوش مصنوعی صحبت کردیم.https://aprd.ir/ai-station-e05-data-scientists-job/

این خلاصه توسط هوش مصنوعی تولید شده است!سلام دوستان، توی این قسمت از پادکست ایستگاه هوش مصنوعی، تمرکز ما روی یادگیری ماشین و ارتباط اون با یادگیری انسانی بود. ابتدا به توضیح مفهوم یادگیری نظارت شده پرداختیم و با مثال‌هایی توضیح دادیم که چگونه یادگیری ماشین تلاش می‌کنه تا به کمک داده‌ها و برچسب‌های مربوط به اونها، توابعی رو یاد بگیره که بتونه پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه دهد.در ادامه، به بحث‌های پیچیده‌تری پرداختیم و مثالی زدیم که در آن، هم با عدم قطعیت‌ها و نویز مواجه هستیم و هم با تعداد بی‌کران توابع ممکن، که هر کدام می‌توانند برای تخمین یک برآورد استفاده شوند. هدف این بحث این بود که نشون دهیم پیدا کردن فرمول یا تابع “کامل” برای حل مشکلات مختلف، همیشه چالش‌برانگیزه و اینکه فرایند آموزش نهایتا به دنبال یافتن بهترین تابعی است که بتواند به شکل موثری پیش‌بینی‌های ما را بهبود ببخشه.https://aprd.ir/ai-station-e04-what-is-learning/

این خلاصه توسط هوش مصنوعی تولید شده است!در قسمت سوم از پادکست ایستگاه هوش مصنوعی، به بررسی و دسته‌بندی روش‌های اصلی یادگیری ماشین پرداختم. از یادگیری نظارتی که نیاز به برچسب‌ها داره تا یادگیری بدون نظارت که در اون برچسب‌ها نقشی ندارن. همچنین، به تفاوت‌ها و کاربردهای این روش‌ها در دنیای واقعی اشاره کردم، مانند تشخیص احساسات از داده‌ها یا پیش‌بینی قیمت خانه‌ها.این جلسه، عمق بیشتری به نحوه‌ی عملکرد این مدل‌ها از خود نشان می‌دهد و اهمیت داده‌های آموزشی را در بهبود دقت این مدل‌ها تبیین کرد. با توجه به اینکه هر یک از این مدل‌ها به نحو خاصی کار می‌کنند، تلاش کردم تا به شما نشان دهم که چگونه هر کدام می‌توانند در شرایط مختلف مفید واقع شوند.https://aprd.ir/ai-station-e03-ai-types/

این خلاصه توسط هوش مصنوعی تولید شده است!در این قسمت از پادکست، من به بررسی کاربردها و محدودیت‌های هوش مصنوعی پرداختم. صحبتم رو با توضیحی درمورد چیستی هوش مصنوعی و اینکه این تکنولوژی چطور می‌تواند در موقعیت‌های مختلف مفید واقع شود یا شاید هم نه، شروع کردم. بعد از اون، نمونه‌هایی از موارد استفاده و عدم استفاده از هوش مصنوعی رو بررسی کردم تا نشان دهم چگونه این فناوری می‌تواند واقعاً موثر باشد یا حتی گاهی اوقات خنثی.تمرکز اصلی من در این بحث بر روی نشان دادن تفاوت‌های بنیادین بین مسائلی که به الگوریتم‌های ساده و قاعده‌مند نیاز دارند در مقابل مسائلی که واقعاً نیاز به توانایی‌های یادگیری و سازگاری هوش مصنوعی دارند، بود. اینکه چطور هوش مصنوعی می‌تونه در مواردی مثل تشخیص تقلب مفید باشه و مواردی استفاده از اون شاید خیلی بهینه نباشه.https://aprd.ir/ai-station-e02-why-not-use-ai/