⭕️ هوش مصنوعی به‌عنوان ضریب قدرت نظامی؛ برنامه ویژه MIT برای افسران

✍️ دانشگاه MIT یک برنامه جدید راه‌اندازی کرده تا افسران نیروی دریایی را برای چالش‌های پیچیده عصر هوش مصنوعی آماده کند. این دوره با ترکیبی از کارشناسی ارشد مهندسی مکانیک و گواهی رسمی هوش مصنوعی است.

🔹 تمرکز برنامه:

🔸 تصمیم‌گیری هوشمند با ریسک کمتر
🔸 سیستم‌های خودران و بدون‌سرنشین
🔸 دفاع سایبری
🔸 لجستیک، زنجیره تأمین و مدیریت انرژی
🔸 کاربرد عملی AI در عملیات دریایی و نظامی

🎓 آموزش توسط برترین متخصصان MIT و انجام پژوهش‌های کاملاً کاربردی برای امنیت ملی.

✅ هوش مصنوعی دیگر یک ابزار لوکس نیست؛ تبدیل شده به ضریب قدرت در میدان‌های واقعی. MIT هم طبق معمول، جلوتر از بقیه ایستاده و رهبران آینده را برای واقعیت، نه شعار، آماده می‌کند.

#هوش_مصنوعی #کتاب #AI
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
مرجع تخصصی هوش مصنوعی
@AILearnCamp

⭕️ ابزارهای مرور ادبیات پژوهش با هوش مصنوعی

🔸 سایت scite.ai

🔸 سایت elicit.com

🔸 سایت typeset.io

🔸 سایت sourcely.net

🔸 سایت scholarcy.com

🔸 سایت consensus.app

🔸 سایت readwonders.com

#هوش_مصنوعي #پژوهش
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
مرجع تخصصی هوش مصنوعی
@AILearnCamp

⭕️ هوش مصنوعی به فایرفاکس می‌آید؛ اما به انتخاب شما!

✍️ مدیرعامل جدید موزیلا استراتژی تازه‌ای را برای رقابت در دنیای مرورگرها در پیش گرفته است.

🤖 ورود AI: فایرفاکس برای رقابت با Arc و Opera به هوش مصنوعی مجهز می‌شود.

🛡 حق انتخاب: طبق بیانیه رسمی، قابلیت‌های AI کاملاً اختیاری است و کاربر می‌تواند آن‌ها را غیرفعال کند.

🔍 شفافیت: تمرکز اصلی روی حفظ حریم خصوصی و آگاهی کاربر از نحوه کارکرد مدل‌هاست.

فایرفاکس می‌خواهد بدون اجبار کاربران، در دنیای مدرن وب باقی بماند. ✨

#فایرفاکس #هوش_مصنوعی #تکنولوژی
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
مرجع تخصصی هوش مصنوعی
@AILearnCamp

⭕️ گوگل Opal را به جمینای آورد: ساخت اپلیکیشن با «وایب»!

✍️ گوگل ابزار Opal را مستقیماً با نسخه وب Gemini ادغام کرد. حالا می‌توانید بدون حتی یک خط کدنویسی و فقط با توصیف ذهنی خود (Vibe-coding)، مینی‌اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی بسازید.

✅ قابلیت‌های کلیدی این آپدیت:

* تغییر نام به Gems: مینی‌اپ‌های ساخته شده در قالب Gems (نسخه‌های سفارشی جمینای) مدیریت می‌شوند.

* ویرایشگر بصری (Visual Editor): تبدیل متن شما به لیستی از مراحل اجرایی که به سادگی قابل جابجایی و پیوند دادن هستند.

*وایب کدینگ Vibe-Coding: ساخت نرم‌افزار صرفاً از طریق زبان طبیعی؛ شما «حس و هدف» برنامه را می‌گویید، هوش مصنوعی آن را خلق می‌کند.

* دسترسی پیشرفته: امکان خروجی گرفتن و استفاده مجدد در پنل اختصاصی https://opal.google.com/

🔺این گام بزرگ گوگل، رقابت با ابزارهایی مثل Cursor و Lovable را در بازار داغ برنامه‌نویسی با هوش مصنوعی وارد مرحله جدیدی کرده است.


#گوگل #هوش_مصنوعی #برنامه_نویسی #VibeCoding
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
مرجع تخصصی هوش مصنوعی
@AILearnCamp

⭕️ هوش مصنوعی به کمک ربات‌های دریا آمد!

✍️ استارتاپ Skana Roboticsیکی از بزرگترین چالش‌های عملیات دریایی یعنی «ارتباط زیر آب» را حل کرد.

✅ چرا این خبر مهم است؟
زیردریایی‌ها و پهپادهای آبی معمولاً برای ارسال داده باید به سطح آب بیایند که آن‌ها را در معرض شناسایی و خطر قرار می‌دهد. سیستم جدید اسکانیا این محدودیت را از بین برده است.

نکات کلیدی این فناوری:

* 🌐 ارتباط جمعی: امکان تبادل داده بین صدها شناور خودران در فواصل طولانی و اعماق دریا.

* 🧠 هوش مصنوعی متفاوت: برخلاف مدل‌های زبانی (LLM)، از الگوریتم‌های ریاضی‌محور و کلاسیک استفاده شده تا پیش‌بینی‌پذیری و امنیت تصمیمات به حداکثر برسد.

* 🛡 عملیات خودکار: ربات‌ها می‌توانند بر اساس پیام‌های دریافتی از سایر واحدها، مسیر و ماموریت خود را به‌صورت لحظه‌ای تغییر دهند.

* ⚓️ کاربرد: حفاظت از زیرساخت‌های حیاتی زیر دریا و امنیت زنجیره تأمین.

#تکنولوژی #هوش_مصنوعی #رباتیک
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
مرجع تخصصی هوش مصنوعی
@AILearnCamp

⭕️ حباب هوش مصنوعی؛ بحران یا جهش اقتصادی؟

غول‌های تکنولوژی (Microsoft, Amazon, Alphabet) با بدهی‌های سنگین در حال ساخت دیتاسنترهای عظیم هستند. اما آیا این سرمایه‌گذاری‌ها به سود می‌رسد یا در حال نزدیک شدن به یک فروپاشی شبیه به دوران "دات‌کام" هستیم؟

📌 نکات کلیدی تحلیل دانشکده کسب‌وکار هاروارد:

🔹 هزینه نجومی: برخلاف ماشین‌حساب، یک پرسش ساده از هوش مصنوعی مولد ممکن است به ۱ تریلیون محاسبه نیاز داشته باشد؛ این یعنی مصرف دیوانه‌وار برق و تراشه.

🔹 تله بدهی: شرکت‌هایی مثل OpenAI قراردادهای ۱۰۰ میلیارد دلاری با تأمین‌کنندگان دارند، در حالی که فعلاً درآمدشان بسیار کمتر از این ارقام است.


🔹 مدل تجاری ناپایدار: در حال حاضر رشد بیشتر کاربر = ضرر بیشتر! چون هزینه‌های عملیاتی (GPU و برق) برای هر پاسخ بسیار بالاست.

🔹 برندگان و بازندگان: غول‌هایی مثل Meta و Microsoft هوشمندانه ریسک را تقسیم کرده‌اند، اما شرکت‌های کوچک‌تر ابری (Neoclouds) که فقط روی اجاره GPU تمرکز دارند، در خطر جدی ورشکستگی هستند.

💡 نتیجه‌گیری:
اگر بازار بتواند «ایمان» خود را به مدت کافی حفظ کند تا هزینه‌ها کاهش و بهره‌وری افزایش یابد، حباب به واقعیت تبدیل می‌شود؛ در غیر این صورت، شاهد یک اصلاح بازار دردناک خواهیم بود.

#هوش_مصنوعی #اقتصاد_دیجیتال #حباب_AI
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
مرجع تخصصی هوش مصنوعی
@AILearnCamp

⭕️ هوش مصنوعی: حل مسائلی که حتی نمی‌فهمد!

✍️ محققان دانشگاه TU Wien در مطالعه‌ای جدید (۲۰۲۵) به ترکیب شگفت‌انگیزی دست یافتند: مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مثل ChatGPT، با اینکه درک منطقی ندارند، به ابزارهای قدرتمندی برای حل پیچیده‌ترین مسائل ریاضی تبدیل شده‌اند!

⚙️ پیوند دو دنیای متفاوت:

🔸 هوش مصنوعی نمادین (Symbolic): بر پایه قوانین منطقی (مثل حل جدول سودوکو).
🔸 هوش مصنوعی غیرنمادین (LLMها): بر پایه الگوشناسی و داده‌های عظیم.

💡 جادوی "ساده‌سازها" (Streamliners)

محققان متوجه شدند LLMها می‌توانند الگوهایی را در کدها شناسایی کنند که از چشم متخصصان پنهان مانده است. این مدل‌ها قوانینی به نام Streamliners پیشنهاد می‌دهند که فضای جستجو را برای سیستم‌های منطقی محدود کرده و سرعت حل مسئله را به شدت بالا می‌برند.

🏆 رکوردشکنی جهانی!

با این روش ترکیبی، دانشمندان موفق شدند مسائلی را حل کنند که تا پیش از این غیرقابل حل بودند و حتی رکورد جهانی جدیدی در بهینه‌سازی (مثل جداول لاتین) ثبت کردند.

🟢 نتیجه: آینده هوش مصنوعی در "درک" خلاصه نمی‌شود؛ بلکه در ترکیب قدرت "الگوشناسی" LLMها با "منطق" ریاضی است.

منابع:
Generating Streamlining Constraints with Large Language Models
Balancing Latin Rectangles with LLM-Generated Streamliners

#هوش_مصنوعی #تکنولوژی #علم #ریاضیات #ChatGPT #LLM #AI #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
مرجع تخصصی هوش مصنوعی
@AILearnCamp

🧠 الهام از مغز برای کاهش مصرف انرژی هوش مصنوعی!

دانشمندان در مطالعه‌ای جدید راهکاری برای عبور از سد «دیوار حافظه» (Memory Wall) ارائه دادند.

🔸 مشکل کجاست؟
در معماری‌های فعلی، جابه‌جایی مداوم داده بین پردازنده و حافظه باعث اتلاف شدید انرژی و تاخیر می‌شود. با رشد ۵۰۰۰ برابری مدل‌های زبانی در ۴ سال اخیر، این روش دیگر پاسخگو نیست.

🔹 راه حل: الگوریتم‌های مغزگونه (SNN)
محققان پیشنهاد می‌کنند به‌جای سیستم‌های سنتی، از شبکه‌های عصبی اسپایکی (SNN) استفاده شود. این الگو دقیقاً مثل نورون‌های مغز عمل می‌کند:

✅ پردازش و ذخیره داده در یک مکان واحد.
✅ فعالیت فقط در صورت بروز تغییر (کاهش چشمگیر مصرف باتری).
✅ ایده‌آل برای پهپادهای خودران و گجت‌های پزشکی پوشیدنی.

🚀 آینده: سخت‌افزار CIM
برای اجرای این الگوریتم‌ها، نیاز به سیستم‌های Compute-in-Memory است که محاسبات را مستقیماً درون حافظه انجام می‌دهند. این تحول، هوش مصنوعی را از دیتاسنترهای غول‌پیکر به دستگاه‌های کوچک و ارزان‌قیمت منتقل می‌کند.

لینک منبع

#هوش_مصنوعی #تکنولوژی #الگوریتم #انرژی #GreenAI
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
مرجع تخصصی هوش مصنوعی
@AILearnCamp

📚 کتاب: تکینگی نزدیک‌تر است: وقتی با هوش مصنوعی ادغام می‌شویم
👤 ری کرزویل (Ray Kurzweil)

✅ فصل چهارم با عنوان «روند روبه رشد پيشرفت شتابان»

✍️ به طور خلاصه، این فصل استدلال می‌کند که هوش مصنوعی مانند جزر و مدی است که تمام قایق‌های وضعیت بشری را به سمت بالا می‌برد و ما در حال ورود به شیب تند این نمودار تصاعدی هستیم.

🟢 تغییر ماهیت پیشرفت
🟢 کاهش فقر
🟢 افزایش سواد: نرخ باسوادی جهانی از کمتر از ۱۰ درصد در سال ۱۸۰۰ به حدود ۸۷ درصد در حال حاضر رسیده است.

🟢 انقلاب در سلامت و طول عمر: از داروهای هوش مصنوعی در دهه ۲۰۲۰ تا نانوربات‌های پزشکی در دهه ۲۰۳۰ و در نهایت پشتیبان‌گیری دیجیتال از ذهن در دهه ۲۰۴۰.

🟢 عصر فراوانی با فناوری‌های نوین:
* انرژی سبز: کاهش تصاعدی هزینه‌های انرژی خورشیدی و بادی.
* کشاورزی عمودی: تولید غذای ارزان و باکیفیت در فضای بسیار کمتر و بدون آسیب به محیط زیست.
* چاپ سه‌بعدی: شخصی‌سازی تولید کالاها و حتی ساختمان‌ها با هزینه بسیار ناچیز.

#هوش_مصنوعی #کتاب #AI #تکینگی_نزدیک‌تر_است #فصل_چهارم
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
مرجع تخصصی هوش مصنوعی
@AILearnCamp

⭕️ روند روبه رشد پيشرفت شتابان

✍️ فناوری‌هایی که با اطلاعات سرکار دارند، چرخه‌های بازخوردی ایجاد می‌کنند که نوآوری‌های بعدی را سریع‌تر و ارزان‌تر می‌سازند,.

✅ در حوزه پزشکی، ما در حال تبدیل بیولوژی به یک فناوری اطلاعاتی هستیم و پیش‌بینی می‌شود تا سال ۲۰۳۰ به «سرعت فرار از پیری» (Longevity Escape Velocity) برسیم، جایی که هر سال بیش از یک سال به طول عمر انسان افزوده می‌شود,.

#تکینگی_نزدیک‌تر_است #هوش_مصنوعی #کتاب #AI
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
مرجع تخصصی هوش مصنوعی
@AILearnCamp

⭕️ ساخت جدول حرفه‌ای با یک کلیک؛ قابلیت Data Tables در NotebookLM

✍️ یکی از ابزار های هوش مصنوعی که خودم به طرز وحشتناکی دوستش دارم همین NoteBook Lm هست ، حالا گوگل یه قابلیت جدید هم بهش اضافه کرده که بیشتر از این تو دل برو باشه ؛)

▪️حالا کاربران میتونن داده‌های پراکنده رو با یک کلیک به جداول ساخت‌یافته و قابل ویرایش تبدیل کنن ، جداولی که به‌راحتی قابل خروجی گرفتن به Google Sheets هم هستن.

+ یعنی انواع داده‌های متنی رو به جدول‌های قابل شخصی‌سازی و کاربردی تبدیل کنید؛ از جلسات کاری تا مطالعات علمی و مقایسه‌ها و...

https://notebooklm.google/

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
مرجع تخصصی هوش مصنوعی
@AILearnCamp

⭕️ کریسمس امسال با مرور خاطرات هوش مصنوعی!

✍️ قابلیت جدید ChatGPT Wrapped از راه رسید. شرکت OpenAI به مناسبت پایان سال، امکان ساخت ویدیوی اختصاصی از عملکرد یک‌ساله شما را فراهم کرده است.

⚙️ چه مواردی را مشاهده می‌کنید؟

🔸تحلیل علایق: موضوعاتی که بیشترین سوال را درباره آن‌ها پرسیده‌اید.
🔸الگوی استفاده: ساعات و روزهایی که بیشترین تعامل را داشته‌اید.
🔸خلاصه آماری: تعداد چت‌ها و کلمات رد و بدل شده.

https://chatgpt.com/

✅ چطور فعالش کنیم؟

کافیست در اپلیکیشن روی علامت + بزنید یا در چت‌باکس عبارت زیر را تایپ کنید:
show me my year with ChatGPT

این قابلیت به مرور برای تمامی کاربران (رایگان و پلاس) در حال فعال‌سازی است.

#هوش_مصنوعی #ChatGPT #AI #ChatGPTWrapped

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
مرجع تخصصی هوش مصنوعی
@AILearnCamp

📖 جزوه عملی: SHAP و محدودیت‌های پنهان آن

⚠️آیا SHAP همیشه حقیقت داده‌ها را می‌گوید؟ لزوماً خیر!
بسیاری از متخصصان داده تصور می‌کنند SHAP مستقیماً روابط واقعی در داده را نشان می‌دهد، اما واقعیت این است که SHAP تنها تفسیر مدل را بازتاب می‌دهد، نه لزوماً واقعیتِ بیولوژیک یا فیزیکی پدیده‌ها را.

🔍 آنچه در این جزوه می‌آموزید:

🔹 مکانیسم دقیق: SHAP دقیقاً چطور کار می‌کند؟
🔹 نقاط کور: کجا و چرا خروجی‌های SHAP می‌تواند گمراه‌کننده باشد؟
🔹 تحلیل انتقادی: بررسی مثال‌های عملی بر اساس مقاله معتبر *Explainability is Not a Game* از نشریه ACM.

💡 یاد بگیرید که به مدل‌ها اعتماد کنید، اما آن‌ها را کورکورانه نپذیرید.

👈 دانلود جزوه

#هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #تفسیرپذیری
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
مرجع تخصصی هوش مصنوعی
@AILearnCamp

🚀 نقشه راه جامع هوش مصنوعی (2026)

✅ ۱. فونداسیون و پایه
یادگیری پایتون، ساختمان داده، جبر خطی و آمار.

✅ ۲. کار با داده‌ها
پاکسازی داده و کار با کتابخانه‌های Matplotlib و Seaborn.

✅ ۳. یادگیری ماشین (ML)
تسلط بر الگوریتم‌های Supervised و Regression.

✅ ۴. یادگیری عمیق (Deep Learning)
درک معماری‌های Neural Networks، PyTorch و Transformers.

✅ ۵. انتخاب تخصص
تمرکز روی یکی از حوزه‌های NLP ،Computer Vision یا Robotics.

✅ ۶. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
کار با نسل جدید مدل‌های هوش مصنوعی و تولید محتوای خودکار.

✅ ۷. استقرار مدل (MLOps)
انتقال مدل به محیط واقعی با Docker ،Kubernetes و FastAPI.

✅ ۸. رزومه و بازار کار
ساخت پورتفولیو در GitHub و آمادگی برای موقعیت ML Engineer.

#هوش_مصنوعی #آموزش_هوش_مصنوعی #برنامه_نویسی #پایتون
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
مرجع تخصصی هوش مصنوعی
@AILearnCamp

⭕️لیست بهترین دوره‌های رایگان و پیشنهادی برای هر ۸ مرحله


۱. پایه قوی (Foundations)

🔸Python: دورهScientific Computing with Python (FreeCodeCamp)

🔸Math: دوره Mathematics for Machine Learning (Imperial College/Coursera).

۲. کار با داده (Data Science)

🔸Data Analysis: دوره Python for Data Science and AI (IBM/edX).
🔸 Visualization: دوره Data Analysis with Python (freeCodeCamp).

۳. یادگیری ماشین (Machine Learning)

🔸Course: دوره مشهور Machine Learning Specialization(Andrew Ng/DeepLearning.AI) - در Coursera گزینه "Audit" را بزنید تا رایگان باشد.
🔸 Farsi: دوره "یادگیری ماشین با پایتون" (مکتب‌خونه یا فرادرس).

۴. یادگیری عمیق (Deep Learning)

🔸Deep Learning: دوره Practical Deep Learning for Coders(Fast.ai)
🔸 Frameworks: دوره Deep Learning Specialization (DeepLearning.AI/Coursera)

۵. تخصص (Specialization)

🔸NLP: دوره Natural Language Processing Specialization (Coursera).
🔸 Computer Vision: دوره‌های رایگان OpenCV University یا Deep Learning for Computer Vision (Stanford CS231n).

۶. مدل‌های زبانی (LLM)

🔸 LLMs: دوره Generative AI with LLMs (DeepLearning.AI) و دوره Introduction to LLMs (Google Cloud).
🔸Practical: دوره Hugging Face NLP Course.

۷. استقرار و عملیات (MLOps)

🔸MLOps: دوره Machine Learning Engineering for Production (DeepLearning.AI).
🔸Infrastructure: آموزش‌های Docker & Kubernetes for Beginners

۸. رزومه و شغلی (Portfolio)

🔸Portfolio: راهنمای How to build a Data Science Portfolio
🔸 Projects: انجام پروژه‌های پایانی دوره‌های Google AI Essentials.

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
مرجع تخصصی هوش مصنوعی
@AILearnCamp