✳️ ‌مدل زبانی چیست؟ – Language Model در AI به زبان ساده

در سال ۲۰۲۰، هوش مصنوعی شگفت‌انگیزی به نام GPT-۳ (همان ChatGPT)، دنیای Silicon Valley را فتح کرد. این هوش مصنوعی توسط OpenAI در سانفرانسیسکو توسعه داده شد و در آن زمان جدیدترین و قوی‌ترین نوع آن بود. یک «مدل زبانی گسترده» (Large Language Model) که پس از دریافت میلیاردها کلمه از کتاب‌ها، مقالات و وب‌سایت‌ها، می‌توانست متن ساده و روانی را تولید کند. با این پیشرفت‌ها، مفهوم مدل‌سازی زبان وارد دوره جدیدی شد. در این مطلب به این پرسش پاسخ می‌دهیم که مدل زبانی چیست و می‌خواهیم به این مسئله بپردازیم که چه مدل‌های زبانی وجود دارند و چگونه می‌توان از این مدل‌ها در وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP) استفاده کرد؟

══ فهرست مطالب ══

○ مدل زبانی چیست ؟
○ مدل‌های زبانی چه کاری انجام می‌دهند ؟
○ انواع مدل های زبانی
○ نحوه کار مدل‌های زبانی RNNها و Transformerها چگونه است؟
○ پرکاربرد ترین مدل‌های زبانی و کاربردهای واقعی آن ها
○ محدودیت های فعلی مدل های زبانی چیست و روند آینده آن چگونه است؟
○ جمع‌بندی
○ سوالات متداول در مورد مدل‌های زبانی چیست ؟


🔸 مدل زبانی چیست ؟

مدل زبانی نوعی مدل «یادگیری ماشین» (Machine Learning) است که برای ایجاد یک توزیع احتمال بر روی کلمات، «آموزش» (Train) داده می‌شود. به بیان ساده، این مدل سعی می‌کند با توجه به متن داده شده، کلمه مناسب بعدی را برای پر کردن یک فضای خالی در جمله یا عبارت، پیش‌بینی کند.

به عنوان مثال، جمله مقابل را در نظر می‌گیریم: «سارا برای گرفتن کلیدها به شرکت سر زد، بنابراین من آن‌ها را به [...] دادم». یک مدل خوب تصمیم می‌گیرد کلمه‌ای که در جای خالی به آن نیاز داریم به احتمال زیاد یک ضمیر است. از آنجا که اطلاعات مرتبط با جمله در اینجا با سارا است، ضمیر احتمالاً «او» یا «او را» خواهد بود.



مطالعه ادامه مطلب 👇👇

🔗 مدل زبانی چیست؟ – Language Model در AI به زبان ساده — کلیک کنید (+)

📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده

آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇

@FaraAI — مطالب و آموزش‌های هوش مصنوعی و علم داده فرادرس

‌
✳️ مدل ‌GPT ۴ چیست؟ – مزایا و تغییرات نسبت به GPT-۳

از متن گرفته تا تصاویر، قرار است GPT ۴ انقلابی در نحوه تعامل انسان با هوش مصنوعی پدید آورد. GPT۴ یا به بیان درست‌تر، GPT-۴ نسخه جدیدتر ChatGPT یا در واقع GPT-۳ و GPT-۳.۵ به حساب می‌آید. در این مطلب به این پرسش پاسخ داده می‌شود که GPT ۴ چیست و تمام آنچه شرح داده خواهد شد که لازم است راجع به این مدل جدید هوش مصنوعی آزمایشگاه تحقیقاتی OpenAI بدانید. در این نوشتار به کند و کاو پیرامون ویژگی‌ها و قابلیت‌های عملکردی GPT ۴ یا همان Chat GPT ۴ پرداخته شده است.

══ فهرست مطالب ══

○مدل GPT ۴ چیست ؟
○ قابلیت جدید پردازش تصویر در GPT ۴ چیست ؟
○ تفاوت GPT-۳ با GPT-۴ چیست ؟
○ مدل GPT ۴ سرویسی ابری و پلتفرمی چند وجهی
○ برتری GPT ۴ نسبت به نسخه های قبلی با بهبود نرخ رفتار نادرست و میان داری فعال سازی های API
○ مزایا و خطرات بالقوه GPT ۴ برای جامعه و اصول اخلاقی و اقدامات پیشنهادی تعدیل کننده
○ کاربردهای بالقوه GPT ۴ چیست ؟
○ چطور به GPT ۴ دسترسی پیدا کنیم ؟
○ مدل ChatGPT plugins یا افزونه‌های چت جی پی تی چه هستند؟
○ جمع‌بندی


🔸مدل GPT ۴ چیست ؟

در سال‌های اخیر، توسعه مدل‌های زبانی حوزه تخصصی کلیدی در حیطه هوش مصنوعی بوده است. مدل‌های GPT که کوته‌نوشتی برای عبارت «Generative Pre-trained Transformer» به معنی «مبدل آموزش دیده مولد» است و به وسیله گروه OpenAI توسعه داده شده‌اند، پیشتاز این عرصه به حساب می‌آیند. GPT ۴ آخرین نسخه از سری مدل‌های GPT محسوب می‌شود که بر پایه نقاط قوت نسخه‌های قبلی بنا نهاده شده است و ویژگی‌ها و قابلیت‌های جدیدی نیز در آن به کار گرفته شده‌اند.

مدلGPT ۴ یک مدل زبانی بزرگ مقیاس به حساب می‌آید که توسط گروه تحقیقاتی OpenAI توسعه داده شده است و می‌تواند متن‌هایی به زبان طبیعی را پیرامون موضوع‌های مختلف تولید کند. GPT ۴ نسخه ارائه شده بعد از نسخه GPT-۳.۵ محسوب می‌شود. GPT-۳.۵ در واقع همان نسخه‌ای است که در حال حاضر ChatGPT نسخه رایگان را تغذیه می‌کند.





مطالعه ادامه مطلب 👇👇

🔗 مدلGPT ۴ چیست؟ – مزایا و تغییرات نسبت به GPT-۳ — کلیک کنید (+)

📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده

آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇

@FaraAI — مطالب و آموزش‌های هوش مصنوعی و علم داده فرادرس

‌
✳️ ‌کاربردهای هوش مصنوعی – ۲۰ کاربرد منحصر به فرد و جالب

بسیاری از افراد با شنیدن عبارت «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence) اولین تصویری که در ذهنشان به وجود می‌آید، تصویری از ربات‌های آهنی فیلم‌های علمی تخیلی است. با این حال، کاربردهای هوش مصنوعی را صرفاً نمی‌توان به ساخت چنین ربات‌هایی محدود کرد. به عبارتی، هوش مصنوعی شامل طراحی و ساخت ابزارهای سخت‌افزاری و نرم‌افزاری هوشمندی می‌شود که در حوزه‌های مختلفی مثل پزشکی، اقتصاد، مدیریت و بسیاری از موارد دیگر کاربرد دارد. در مقاله حاضر به ۲۰ مورد از کاربردهای هوش مصنوعی در علوم و زندگی بشری اشاره شده است.

══ فهرست مطالب ══

○ توضیحی مختصر پیرامون هوش مصنوعی
○ سیستم هوشمند چیست ؟
○ کاربردهای هوش مصنوعی
○ کاربرد هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک
○ هوش مصنوعی در آموزش
○ استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی در امور منابع انسانی
○ معرفی فیلم های آموزش هوش مصنوعی
○ کاربرد سیستم‌های هوشمند در حوزه روانشناسی
○ کاربردهای هوش مصنوعی در جهت یابی
○ کاربردهای هوش مصنوعی در زندگی روزمره کدامند؟
○ هوش مصنوعی در بازی های کامپیوتری
○ کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه پزشکی چیست ؟
○ استفاده از ابزارهای هوشمند در امور کشاورزی
○ نقش هوش مصنوعی در شبکه های اجتماعی
○ استفاده از هوش مصنوعی در داوری زیبایی چهره
○ کاربرد سیستم های هوش مصنوعی در آشپزی
○ استفاده از سیستم های هوش مصنوعی در بازاریابی
○ استفاده از هوش مصنوعی در ساخت خانه هوشمند
○ کاربردهای هوش مصنوعی در ویرایش تصاویر چیست ؟
○ استفاده از هوش مصنوعی در تولید عطر
○ ساخت مسواک هوشمند
○ استفاده از سیستم هوشمند در حوزه نویسندگی
○ خلق آثار هنری جدید با مدل های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
○ پردازش زبان طبیعی با هوش مصنوعی
○ جمع‌بندی


🔸 توضیحی مختصر پیرامون هوش مصنوعی
هوش مصنوعی یکی از شاخه‌های مطالعاتی علوم کامپیوتر محسوب می‌شود که هدف آن ساخت سیستم‌های مصنوعی هوشمندی است که بتوانند مجموعه‌ای از وظایف را با کیفیت بالا انجام دهند. در اوایل دوران ظهور هوش مصنوعی، هدف این بود ابزارهایی تولید شوند که قادر باشند محاسبات ریاضیاتی را انجام دهند. در دهه‌های اخیر، با گسترش پژوهش‌های مختلف پیرامون نحوه عملکرد ذهن انسان در پردازش و درک اطلاعات و تلاش برای ساخت سیستم‌هایی مشابه با مغز انسان، دیگر کاربرد هوش مصنوعی محدود به انجام محاسبات ساده نمی‌شود و می‌توان تاثیر شگرف آن را در تمامی جنبه‌های زندگی مشاهده کرد.


مطالعه ادامه مطلب 👇👇

🔗 کاربردهای هوش مصنوعی – ۲۰ کاربرد منحصر به فرد و جالب — کلیک کنید (+)


📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده

آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇

@FaraAI — مطالب و آموزش‌های هوش مصنوعی و علم داده فرادرس

✳️ ‌اصطلاحات هوش مصنوعی رایج + توضیح به زبان ساده

اگرچه شاید خیلی لازم نباشد همگان برای هوش مصنوعی اهمیت قائل شوند، یادگیری برخی از مفاهیم، اصطلاحات و واژه‌های مقدماتی مرتبط با این حوزه از علوم کامپیوتر می‌تواند بسیار ارزشمند باشد، چراکه آینده هوش مصنوعی بسیار تعیین کننده است. این مطلب، واژه‌نامه‌ای از مفاهیم و اصطلاحات هوش مصنوعی رایج مناسب برای افراد تازه‌کار محسوب می‌شود. اکثر اصطلاحات رایج هوش مصنوعی ارائه شده در این مطلب در سطح مقدماتی و مبتدی هستند و ممکن است افراد در اخبار، محل کار یا هنگام معاشرت با سایر افراد با آن‌ها مواجه شوند. البته از معرفی و شرح اصطلاحات تخصصی و مهم هم قافل نشده‌ایم و در کل به معرفی و شرح بیش از ۳۰ اصطلاح هوش مصنوعی پرداخته‌ایم.

══ فهرست مطالب ══

○ چه قشری از افراد بیشتر با اصطلاحات هوش مصنوعی سر و کار دارند؟
○ اصطلاحات رایج هوش مصنوعی
○ معرفی فیلم های آموزش هوش مصنوعی
○ اصطلاحات هوش مصنوعی رایج و مهم
○ اصطلاحات هوش تجاری رایج BI
○ اصطلاحات رایج در رابطه با خانه هوشمند
○ جمع‌بندی


🔸 چه قشری از افراد بیشتر با اصطلاحات هوش مصنوعی سر و کار دارند؟

اصطلاحات هوش مصنوعی بیشتر در حوزه تخصصی «فناوری اطلاعات» (IT) استفاده می‌شود و بازه گسترده‌ای از فرصت‌های شغلی در هوش مصنوعی وجود دارد. افراد حرفه‌ای نظیر مهندسان نرم‌افزار، دانشمندان محقق، مهندسان یادگیری ماشین، مهندسان هوش مصنوعی، دانشمندان داده، تحلیل‌گران داده و سایر مشاغل این حوزه از اصطلاحات هوش مصنوعی استفاده می‌کنند.


🔸 اصطلاحات رایج هوش مصنوعی

برای آنکه بتوان قدر تاثیر هوش مصنوعی را در زندگی خود دانست، لازم است با ابتدایی‌ترین اصطلاحات رایج هوش مصنوعی آشنا شویم. در این بخش، به ۵ اصطلاح هوش مصنوعی که رایج‌ترین‌ها به حساب می‌آیند اشاره شده است. چه فردی در زمینه هوش مصنوعی فعال نباشد و چه در مسیر تبدیل شدن به دانشمندی مشتاق در زمینه تحقیقات هوش مصنوعی باشد، حتماً باید با اصطلاحات رایج هوش مصنوعی آشنایی لازم را داشته باشد.




مطالعه ادامه مطلب 👇👇

🔗 اصطلاحات هوش مصنوعی رایج + توضیح به زبان ساده — کلیک کنید (+)

📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده

آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇

@FaraAI — مطالب و آموزش‌های هوش مصنوعی و علم داده فرادرس

‌
✳️ ‌آینده هوش مصنوعی چیست و چه تاثیری بر زندگی انسان خواهد داشت؟

«هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence | AI) یکی از شاخه‌های جذاب علوم کامپیوتر است که در سال‌های اخیر بسیاری از پژوهشگران علوم مختلف، از این حوزه در پیشبرد پژوهش‌های علمی خود استفاده کرده‌اند. دستاوردهای این پژوهش‌ها را می‌توان در قالب ابزارهای هوشمند در تمامی جنبه‌های زندگی انسان، از امور شخصی افراد گرفته تا امور پزشکی و تولیدات کارخانه‌ها، مشاهده کرد. با توجه به پیشرفت اخیر و کاربرد وسیع هوش مصنوعی یا همان AI، در مطلب حاضر به این موضوع می‌پردازیم که آینده هوش مصنوعی چیست و چنانچه این مسیر پیشرفت ادامه پیدا کند، هوش مصنوعی در آینده چه تاثیری بر زندگی انسان خواهد داشت.

══ فهرست مطالب ══

○ هوش مصنوعی و انواع آن
○ باورهایی راجع به هوش مصنوعی پیشرفته
○ آیا هوش مصنوعی خطرناک است و آینده تاریکی دارد ؟
○ آینده هوش مصنوعی و تاثیر آن بر حوزه های مختلف
○ جمع‌بندی


🔸 هوش مصنوعی و انواع آن

پیش از آن که به موضوع آینده هوش مصنوعی‌ یا همان AI بپردازیم، بهتر است مفهوم هوش مصنوعی را توضیح دهیم و نوع فعلی آن را در زندگی کنونی بشر بررسی کنیم.

هدف هوش مصنوعی، ساخت ماشین و ربات‌های کامپیوتری است که قادر باشند وظایف تعیین شده را مشابه انسان انجام دهند یا برای مسائل مطرح شده، راه‌حلی هوشمندانه ارائه کنند.


🔸 باورهایی راجع به هوش مصنوعی پیشرفته

با گسترش پژوهش‌های مرتبط با حوزه AI و افزایش میزان کاربرد سیستم‌های هوشمند در زندگی انسان، بسیاری از افراد درباره آینده هوش مصنوعی نظرات مختلفی دارند که نمی‌توان درباره آن‌ها با قاطعیت صحبت کرد. در ادامه، به برخی از رایج‌ترین باورهای افراد پیرامون آینده هوش مصنوعی می‌پردازیم.



مطالعه ادامه مطلب 👇👇

🔗 آینده هوش مصنوعی چیست و چه تاثیری بر زندگی انسان خواهد داشت؟ — کلیک کنید (+)

📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده

آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇

@FaraAI — مطالب و آموزش‌های هوش مصنوعی و علم داده فرادرس

‌
✳️ ‌انواع محیط های عامل در هوش مصنوعی + مثال و توضیح

در حیطه «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence)، برای تعریف سیستم‌های هوشمند می‌توان ۲ بخش کلی «عامل هوشمند» (Intelligent Agent) و «محیط» (Environment) را در نظر گرفت. عامل هوشمند به عنوان موجودیتی در محیط پیرامون خود اقداماتی را انجام می‌دهد و بازخوردهایی را دریافت می‌کند. محیط‌های پیرامون عامل هوشمند دارای ویژگی‌های مختلفی هستند و می‌توان معیارهایی را برای تفکیک آن‌ها از یکدیگر قائل شد. در مطلب حاضر، به انواع محیط های عامل در هوش مصنوعی می‌پردازیم و برای هر یک از آن‌ها مثالی ملموس از دنیای واقعی ارائه می‌کنیم.

══ فهرست مطالب ══

○ عامل هوشمند چیست ؟
○ محیط عامل در هوش مصنوعی چیست ؟
○ انواع محیط های عامل در هوش مصنوعی
○ جمع‌بندی


🔸 عامل هوشمند چیست ؟

در انواع هوش مصنوعی، مفهوم عامل هوشمند به هر موجودیتی اطلاق می‌شود که بتواند محیط اطراف را از طریق حسگرهای خود درک کند و با انجام اقداماتی، بر محیط اثرگذار باشد. بنابراین، می‌توان گفت عامل هوشمند سه گام درک کردن، فکر کردن و اقدام کردن را انجام می‌دهد.


🔸 محیط عامل در هوش مصنوعی چیست ؟

افرادی که علاقه‌مند به رشته هوش مصنوعی هستند و بر اساس نقشه راه هوش مصنوعی در این مسیر به عنوان تازه‌وارد قدم می‌گذارند، در اصطلاحات متداول هوش مصنوعی، با عبارت «محیط» مواجه می‌شوند.

دنیایی پیرامون عامل هوشمند وجود دارد که به آن محیط عامل گفته می‌شود. محیط پیرامون عامل، خود عامل را دربر نمی‌گیرد. به عبارتی، می‌توان گفت محیط، آن شرایط و موقعیتی است که عامل در آن حضور دارد. در بازی شطرنج، صفحه شطرنج به عنوان محیط و بازیکن‌های شطرنج به عنوان عامل‌های هوشمند محسوب می‌شوند.



مطالعه ادامه مطلب 👇👇

🔗 انواع محیط های عامل در هوش مصنوعی + مثال و توضیح — کلیک کنید (+)

📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده

آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇

@FaraAI — مطالب و آموزش‌های هوش مصنوعی و علم داده فرادرس

‌
✳️ ‌نکات و ترفندهای ChatGPT برای رسیدن به پاسخ های بهتر

به احتمال زیاد حالا بسیاری از افراد می‌دانند ChatGPT چیست و افراد بیشتری هم نحوه استفاده از ChatGPT را یاد گرفته‌اند، حساب کاربری ساخته‌اند، آن را امتحان کرده‌اند، با کاربردهای ChatGPT هم تا حد زیادی آشنا هستند و حتی افراد بسیاری به طور روزمره از چت جی پی تی در امور شخصی یا شغلی خود استفاده می‌کنند و راجع به GPT ۴ هم شنیده‌اند. اما اگر با نکات و ترفندهای نحوه استفاده از هوش مصنوعی ChatGPT آشنایی بیشتری داشته باشیم، بدانیم چگونه بهتر با ChatGPT کار کنیم و مهندسی هوشمندانه را در گفتگو با آن به کار بگیریم، می‌توان نتایجی به مراتب بهتر و موثرتر را بدست آورد. بنابراین در این مطلب به شرح برخی از نکات و ترفندهای ChatGPT برای رسیدن به پاسخ های بهتر پرداخته‌ایم.

══ فهرست مطالب ══

○ مقدمه
○ ترفند دریافت پاسخ از ChatGPT در قالب جدول چگونه است؟
○ دریافت متن هایی با سبک و شیوه نویسنده مورد علاقه مان
○ نکته و ترفند تعیین محدودیت برای پاسخ های دریافتی از ChatGPT
○ مشخص کردن نوع مخاطب هنگام گفتگو با ChatGPT چه مزیتی دارد؟
○ ترفند تولید پاسخ برای سایر موتورهای هوش مصنوعی با استفاده از ChatGPT
○ دریافت خروجی از ChatGPT در قالب اثر هنری با استفاده از کدهای ASCII
○ ترفند کپی و الصاق متن از سایر منابع متنی در چت جی پی تی
○ ترفند ارائه مثال ها و اطلاعات بیشتر پیش از طرح پرسش اصلی
○ ترفند واداشتن چت جی پی تی به نقش بازی کردن
○ دریافت پاسخ های بهتر با ارائه اجزای بیشتر در سوال
○ ترفند دریافت هر ۲ جنبه دیدگاه با استفاده از ChatGPT
○ جمع‌بندی نکات و ترفندهای ChatGPT


🔸 مقدمه

چت جی پی تی و ابزارهای مانند آن باعث شده‌اند هوش مصنوعی یا همان AI بیشتر و بهتر در دسترس عموم مردم قرار گیرد. اکنون می‌توان انواع پاسخ‌ها را راجع به تقریباً هر موضوع قابل تصوری از هوش مصنوعی دریافت کرد. بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند شعر و غزل بسرایند، کد نویسی و برنامه نویسی انجام دهند، فلسفه‌بافی کنند و بسیاری از خروجی‌های دیگری را هم ارائه دهند.



مطالعه ادامه مطلب 👇👇

🔗 نکات و ترفندهای ChatGPT برای رسیدن به پاسخ های بهتر — کلیک کنید (+)

📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده

آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇

@FaraAI — مطالب و آموزش‌های هوش مصنوعی و علم داده فرادرس

‌
✳️ ‌پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی

امروزه، با گسترش پژوهش‌های حوزه «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence | AI) و افزایش سطح کاربرد این حوزه در جنبه‌های مختلف زندگی بشر، علاقه‌مندان زیادی جذب آن شده‌اند و افراد بسیاری قصد دارند در این حیطه جذاب قدم بگذارند. آگاهی از پیش‌نیازهای این رشته تخصصی و مهارت‌های لازم آن، به علاقه‌مندان این حیطه کمک می‌کند تا در مسیر درست برای تحقق اهداف خود گام بردارند. در مطلب حاضر، پس از معرفی مختصر گرایش تخصصی هوش مصنوعی و دلایل اهمیت آن، به پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی می‌پردازیم تا خوانندگان علاقه‌مند به این حوزه با شناخت بیشتر، به جمع متخصصان هوش مصنوعی وارد شوند.

══ فهرست مطالب ══

○ نگاهی به حوزه هوش مصنوعی
○ پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی چه هستند؟
○ جمع‌بندی


🔸 نگاهی به حوزه هوش مصنوعی

پیش از پرداختن به پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی‌، بهتر است ابتدا به توضیح اجمالی این رشته بپردازیم تا افراد علاقه‌مند به این حیطه از علوم کامپیوتر، به شناختی کلی از آن به دست آورند.

رشته هوش مصنوعی به عنوان یکی از گرایش‌های حوزه کامپیوتر محسوب می‌شود که با استفاده از روش‌ها و مفاهیم تخصصی آن می‌توان ابزارها و سیستم‌های هوشمندی را طراحی کرد که وظایف مشخصی را همانند انسان هوشمند انجام می‌دهند.


🔸 پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی چه هستند؟

افراد علاقه‌مند به هوش مصنوعی باید برای ورود به این حیطه از پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی آگاه شوند تا بتوانند بدون هیچ مشکلی، مفاهیم تخصصی آن را در ادامه مسیر خود یاد بگیرند. در فهرست زیر، اصلی‌ترین پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی فهرست شده‌اند:

– مفاهیم بنیادی رشته علوم کامپیوتر

– آمار و احتمالات مورد نیاز هوش مصنوعی

– مباحث ریاضی لازم برای یادگیری هوش مصنوعی

– برنامه نویسی کامپیوتر

– ساختمان داده

– طراحی الگوریتم‌

– مهارت حل مسئله




مطالعه ادامه مطلب 👇👇

🔗 پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی — کلیک کنید (+)

📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده

آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇

@FaraAI — مطالب و آموزش‌های هوش مصنوعی و علم داده فرادرس

‌
✳️ ‌الگوریتم های یادگیری ماشین که باید بشناسید – ۱۰ الگوریتم شاخص ۲۰۲۳

«یادگیری ماشین» (Machine Learning) به عنوان یکی از شاخه‌های مهم حوزه «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence) محسوب می‌شود که در سال‌های اخیر توجه بسیاری از پژوهشگران اکثر رشته‌ها را به خود جلب کرده است. به عبارتی، کاربرد این حیطه از علوم کامپیوتر را می‌توان در دستاوردهای مختلف بشر مشاهده کرد. یادگیری ماشین شامل الگوریتم‌های مختلفی است که سیستم‌های کامپیوتری با کمک آن‌ها می‌توانند بدون نیاز به دخالت انسان و به‌طور خودکار به حل مسائل مختلف بپردازند. در مطلب حاضر، قصد داریم به معرفی پرکاربردترین الگوریتم های یادگیری ماشین بپردازیم و مهم‌ترین زبان‌های برنامه نویسی این حوزه را به علاقه‌مندان آن معرفی کنیم.

══ فهرست مطالب ══

○ مقدمه ای کوتاه بر یادگیری ماشین
○ الگوریتم یادگیری ماشین چیست ؟
○ انواع الگوریتم های یادگیری ماشین کدامند ؟
○ نحوه انتخاب الگوریتم های یادگیری ماشین برای حل مسئله
○ زبان های برنامه نویسی برای پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین
○ جمع‌بندی


🔸 مقدمه ای کوتاه بر یادگیری ماشین

یادگیری ماشین (ماشین لرنینگ) به عنوان یکی از زیر شاخه‌های حوزه هوش مصنوعی محسوب می‌شود. پژوهش‌های یادگیری ماشین روی نحوه آموزش ماشین و سیستم‌های کامپیوتری تمرکز دارند تا مسئله‌ای خاص را یاد بگیرند و سپس همانند انسان درباره آن مسئله به تصمیم‌گیری بپردازند.

به عبارتی، یادگیری ماشین شامل مجموعه‌ای از الگوریتم‌های مختلف یادگیری است که با شناسایی الگوهای موجود در داده‌ها، سعی در بالا بردن دقت عملکرد خود دارند تا بتوانند درباره داده‌های جدید درست تصمیم بگیرند.


🔸 الگوریتم یادگیری ماشین چیست ؟

الگوریتم های یادگیری ماشین به مجموعه‌ای از مفاهیم ریاضی اطلاق می‌شوند که می‌توانند ماشین را قادر بسازند مسئله‌ای خاص را با تحلیل و بررسی مجموعه‌ای از داده‌ها یاد بگیرند. هر الگوریتم، دارای دستورات، ساختار و مراحل منحصربفردی است که بر اساس آن‌ها به دسته‌بندی اطلاعات می‌پردازد و الگوهای موجود در داده‌ها را شناسایی می‌کند.


مطالعه ادامه مطلب 👇👇

🔗 الگوریتم های یادگیری ماشین که باید بشناسید – ۱۰ الگوریتم شاخص ۲۰۲۳ — کلیک کنید (+)

📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده

آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇

@FaraAI — مطالب و آموزش‌های هوش مصنوعی و علم داده فرادرس

‌
✳️ ‌هوش مصنوعی بینگ چیست و چطور از آن استفاده کنیم؟

پیشرفت‌های اخیر در پژوهش‌های حوزه «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence)، دستاوردهای حیرت‌انگیری را به ارمغان آورده است. یکی از کاربردهای اخیر هوش مصنوعی را می‌توان در موتور جستجوی بینگ مایکروسافت ملاحظه کرد. شرکت مایکروسافت با استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی شرکت OpenAI، چت بات و ابزاری هوشمند برای تولید تصاویر بر اساس متون مختلف را به موتور جستجوی خود اضافه کرده است. در مطلب حاضر، قصد داریم به این پرسش پاسخ دهیم که هوش مصنوعی بینگ مایکروسافت چیست و به نحوه استفاده از این ابزارهای هوشمند با استفاده از کامپیوتر و موبایل خواهیم پرداخت.

══ فهرست مطالب ══

○ هوش مصنوعی بینگ چیست ؟
○ نحوه استفاده از هوش مصنوعی بینگ چگونه است ؟
○ امکانات چت بات بینگ چیست ؟
○ محدودیت های چت بات بینگ مایکروسافت چیست ؟
○ هوش مصنوعی بینگ برای موبایل
○ ابزار هوشمند تولید تصاویر بینگ
○ جمع‌بندی


🔸 هوش مصنوعی بینگ چیست ؟

موتور جستجوی مایکروسافت با نام Bing به‌تازگی مجهز به چت بات هوش مصنوعی شده است. چت بات هوش مصنوعی مایکروسافت به عنوان یکی از ابزارهای «پردازش زبان طبیعی» (Natural Language Processing | NLP) محسوب می‌شود که از تکنولوژی مشابه با «چت‌جی‌پی‌تی» (ChatGPT) استفاده می‌کند و همین امر باعث شده است تا نتایج حاصل از جستجوی کاربران در فضای اینترنت دقیق‌تر و کارآمدتر شوند.

به بیان دیگر، Bing AI بر پایه مدل یادگیری ماشین GPT-۴ که با حجم عظیمی از داده‌ها آموزش داده شده است، پاسخ پرسش‌های کاربران را تولید می‌کند. به عبارتی، هوش مصنوعی جدید موتور جستجوی مایکروسافت، با استفاده از مدل های یادگیری عمیق و الگوریتم های یادگیری ماشین این امکان را برای کاربران فراهم می‌کند تا بتوانند علاوه‌بر عبارت‌های و کلمه‌های کلیدی، هر پرسشی را به عنوان ورودی، به موتور جستجو بدهند و در خروجی، لینک‌های مرتبط را دریافت کنند و درباره پرسش مطرح شده، اطلاعات دقیقی را از چت بات به دست آورند.





مطالعه ادامه مطلب 👇👇

🔗 هوش مصنوعی بینگ چیست و چطور از آن استفاده کنیم؟ — کلیک کنید (+)

📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده

آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇

@FaraAI — مطالب و آموزش‌های هوش مصنوعی و علم داده فرادرس

✳️ مفهوم ‌AutoML چیست؟ | یادگیری ماشین خودکار — به زبان ساده

یادگیری ماشین خودکار یا AutoML روش جدیدی است که در آن فرآیند ساخت یک مدل یادگیری ماشین خودکارسازی یا مکانیزه می‌شود. در نگاه اول ممکن است اینطور به نظر برسد که قرار است AutoML جایگزین دانشمند داده شده و او را از کار بیکار کند. اما موضوع به این سادگی و تا این حد مصیبت‌وار نیست. در این مطلب، ابتدا به این سوال که «AutoML چیست» به بیان ساده پاسخ داده می‌شود، سپس چند مورد از روش‌های مختلف پیاده‌سازی آن شرح داده شده و در پایان هم به سوال مهم «آیا AutoML جایگزین دانشمندان داده خواهد شد»، پاسخ داده شده است.

══ فهرست مطالب ══

○ یادگیری ماشین چیست؟
○ مفهوم AutoML چیست؟
○ سطوح مختلف AutoML
○ تفاوت یادگیری ماشین با AutoML چیست؟
○ روش های پیاده‌سازی AutoML
○ آیا AutoML جایگزین دانشمندان داده خواهد شد؟
○ جمع‌بندی و نتیجه‌گیری


🔸 یادگیری ماشین چیست؟

قبل از تمرکز بر این سوال که «AutoML چیست»، ابتدا باید این مسئله مشخص شود که یادگیری ماشین در تلاش برای دست‌یابی به چه هدفی است؟ برای پاسخگویی به این سوال، ابتدا بهتر است تعریفی از یادگیری ماشین ارائه شود:

ساخت یک کاربرد و عملکرد یادگیری ماشین به طی کردن فرآیند مشخصی نیاز دارد که در ادامه در این خصوص بحث شده است.


🔸 مفهوم AutoML چیست؟

واژه AutoML سرنامی برای Automated Machine Learning به معنی یادگیری ماشین خودکار (یادگیری ماشین اتوماتیک) است. AutoML عملیات خودکارسازی فرآیند یادگیری ماشین با هدف ساده‌سازی و سرعت بخشیدن به وظایف آن به حساب می‌آید. ممکن است این سوال به وجود بیاید که چه چیزی قرار است مکانیزه و خودکارسازی شود؟

برای پاسخ به این سوال باید گفت که از ۱۰ مرحله‌ای که در بخش فرآیند ساخت مدل یادگیری ماشین فهرست شد، عموماً یادگیری ماشین خودکار تنها شامل مکانیزه کردن وظایف بیان شده در مرحله ششم است. با خودکارسازی و مکانیزه کردن کارهای انجام شده در مرحله ششم، فرآیند یادگیری ماشین ساده‌تر و سریع‌تر خواهد شد. بهتر است فرآیند انجام شده در مرحله ششم بار دیگر در اینجا فهرست شود:

۱- مهندسی ویژگی‌ها
۲- انتخاب ویژگی‌ها
۳- انتخاب الگوریتم
۴- بهینه سازی ابرپارامتر
۵- پشته‌سازی
۶- تجمیع



مطالعه ادامه مطلب 👇👇

🔗 AutoML چیست؟ | یادگیری ماشین خودکار — به زبان ساده — کلیک کنید (+)

📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده

آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇

@FaraAI — مطالب و آموزش‌های هوش مصنوعی و علم داده فرادرس

‌
✳️ ‌نقشه راه هوش مصنوعی برای یادگیری و ورود به بازار کار

امروزه، با گسترش پژوهش‌های حوزه «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence)، می‌توان کاربرد این شاخه از فناوری اطلاعات را در تمامی جنبه‌های زندگی بشر مشاهده کرد. از آنجا که هوش مصنوعی به عنوان یکی از مشاغل پردرآمد محسوب می‌شود، افراد زیادی علاقه‌مند هستند در این مسیر شغلی قدم بگذارند. آگاهی از پیش‌نیازهای این رشته تخصصی و مهارت‌های لازم آن، به علاقه‌مندان این حیطه کمک می‌کند تا در مسیر درست برای تحقق اهداف خود گام بردارند. در مطلب حاضر، نقشه راه هوش مصنوعی ارائه شده است تا راهنمای جامعی برای مخاطبان این رشته باشد.

══ فهرست مطالب ══

○ هوش مصنوعی چیست؟
○ چرا یادگیری هوش مصنوعی مهم است ؟
○ نقشه راه هوش مصنوعی
○ جمع‌بندی


🔸 هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی به حوزه‌ای از علوم کامپیوتر اطلاق می‌شود که هدف آن ساخت برنامه‌های کامپیوتری یا سیستم‌های هوشمندی است که بتوانند همانند انسان رفتار کنند. چنین هدفی با استفاده از برنامه نویسی و در اختیار داشتن حجم عظیمی از داده‌ها محقق می‌شود.

حیطه مطالعاتی و پژوهشی هوش مصنوعی را می‌توان به چندین شاخه مختلف نظیر «یادگیری ماشین» (Machine Learning)، «یادگیری عمیق» (Deep Learning)، «پردازش زبان طبیعی» (Natural Language Processing | NLP)، «بینایی ماشین» (Computer Vision) و «سیستم‌های خبره» (Expert Systems) تقسیم‌بندی کرد که افراد متخصص هوش مصنوعی در تمامی این حوزه‌ها به دنبال طراحی سیستم‌های هوشمندی هستند که بر پایه داده‌های آموزشی و تجربیات گذشته، وظایفی را بدون نیاز به کمک و دخالت انسان انجام دهند.


🔸 چرا یادگیری هوش مصنوعی مهم است ؟

از لحاظ فنی می‌توان گفت هدف اصلی هوش مصنوعی کمک به انسان در انجام برخی مسئولیت‌ها است. از این ابزارهای خودکار می‌توان برای انجام وظایف مختلف با بالاترین دقت استفاده کرد. همچنین، سیستم‌های هوشمند با در نظر گرفتن ویژگی‌های داده‌های مختلف و تحلیل الگوهای موجود در آن‌ها می‌توانند به‌خوبی درباره رویدادهای آتی پیش‌بینی کنند که همین امر می‌تواند در تصمیم‌گیری افراد نقش به‌سزایی داشته باشد.



مطالعه ادامه مطلب 👇👇

🔗 نقشه راه هوش مصنوعی برای یادگیری و ورود به بازار کار — کلیک کنید (+)

📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده

آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇

@FaraAI — مطالب و آموزش‌های هوش مصنوعی و علم داده فرادرس

‌
✳️ فناوری ‌OpenAI چیست؟ – معرفی آزمایشگاه تحقیقاتی اوپن ای آی

در چندین سال گذشته، شاهد پیشرفت‌های مهمی پیرامون تحقیقات و پژوهش‌های حوزه «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence | AI) بوده‌ایم. شرکت «OpenAI» (اوپن ای آی) به عنوان یکی از پیشگامان حوزه هوش مصنوعی،‌ با دستاوردهای مهم و چشمگیری که در این حیطه به دست آورده، تحولات عظیمی را در این شاخه از فناوری ایجاد کرده که همین امر بر جنبه‌های مختلف زندگی بشر تاثیر چشم‌گیری داشته است. در مطلب حاضر، به این پرسش پاسخ می‌دهیم که OpenAI چیست و با چه هدفی در حوزه هوش مصنوعی شروع به فعالیت کرده است. به‌علاوه، به اهداف و پروژه‌های مهم این شرکت خواهیم پرداخت و مزایا و معایب آن‌ها را مورد بررسی قرار می‌دهیم.

══ فهرست مطالب ══

○ فناوری OpenAI چیست ؟
○ تاریخچه OpenAI چیست ؟
○ پروژه های اوپن ای آی کدامند ؟
○ چالش ها و محدودیت های اوپن ای آی چه هستند؟
○ مزایای استفاده از OpenAI‌ چیست ؟
○ معایب OpenAI چیست ؟
○ آینده OpenAI چیست ؟
○ جمع‌بندی


🔸فناوری OpenAI چیست ؟

در پاسخ به پرسش OpenAI چیست ، می‌توان گفت OpenAI سازمانی غیرانتفاعی است که کارکنان آن به پژوهش و توسعه ابزارهای هوش مصنوعی می‌پردازند و هدف اصلی آن‌ها، دستیابی به «هوش جامع مصنوعی» (Artificial General Intelligence | AGI) است. سیستم‌های کامپیوتری با داشتن هوش عمومی مصنوعی قادر می‌شوند هر کاری را مشابه انسان یا بهتر از انسان با موفقیت به انجام برسانند.

مدل‌های هوش مصنوعی بسیاری تاکنون با استفاده از فناوری‌های OpenAI توسعه داده شده‌اند. حوزه‌های مطالعاتی OpenAI، پژوهش‌های مربوط به «یادگیری ماشین» (Machine Learning)، «یادگیری عمیق» (Deep Learning)، «پردازش زبان طبیعی» (Natural Language Processing | NLP)، «بینایی ماشین» (Computer Vision) و «رباتیک» (Robotics) را شامل می‌شوند. این سازمان، مطالب آموزشی و ابزارهایی با دسترسی باز را برای مخاطبان و توسعه‌ دهندگان حوزه هوش مصنوعی ارائه کرده است که افراد با استفاده از آن‌ها می‌توانند پروژه‌ها و پژوهش‌های خود را پیش ببرند.




مطالعه ادامه مطلب 👇👇

🔗 OpenAI چیست؟ – معرفی آزمایشگاه تحقیقاتی اوپن ای آی — کلیک کنید (+)

📌 کانال اختصاصی آموزشی هوش مصنوعی و علم داده

آخرین مطالب علمی، مقالات رایگان و ویدئوهای آموزشی هوش مصنوعی و علم داده را در کانال اختصاصی [@FaraAI] دنبال کنید. 👇

@FaraAI — مطالب و آموزش‌های هوش مصنوعی و علم داده فرادرس

‌
💫 هدیه ۱۰۰ هزار تومانی، ویژه نصب اپلیکیشن فرادرس

😉 فرقی نمی‌کنه موبایل اندرویدی داری یا iOS؛ اپلیکیشن فرادرس برای هر دو سیستم عامل منتشر شده و در گوگل پلی و سیب اپ در دسترس شماست.

🎯 با نصب اپلیکیشن فرادرس، می‌توانید از اعتبار هدیه ۱۰۰ هزار تومانی آن استفاده کنید و به بیش از ۶,۸۰۰ عنوان آموزشی در موبایل دسترسی داشته باشید. 👇

🔗 دریافت اپلیکیشن فرادرس — [کلیک کنید]

🎁 کد هدیه ۱۰۰ هزار تومانی اپلیکیشن: FRAPP


📚 یادگیری، همیشه، همه‌جا؛ فرادرس

‌@FaraDars — فرادرس
‌‌

‌
📘 آموزش شبکه کانولوشن گرافی (GCN) در پایتون منتشر شد!

🔹 لینک آموزش – [کلیک کنید]

🔖 در این آموزش، ابتدا به صورت مختصر ساختار گراف‌ها بررسی می‌شوند و روابط پیش‌نیاز مورد استفاده در این آموزش عنوان خواهد شد. سپس مبانی شبکه‌های GNN و رویکردهای لایه‌های این نوع از شبکه‌ها در استخراج اطلاعات گراف را تشریح می‌کنیم. در ادامه، شبکه GCN را معرفی کرده و در انتها، با یک مثال در محیط برنامه‌نویسی پایتون، از GCN برای مساله کلاس‌بندی گره‌های یک مجموعه داده با ساختار گراف استفاده خواهد شد.

🎯 مناسب برای: پایتون | شبکه‌های عصبی مصنوعی

💲 هزینه اصلی آموزش: ۳۹۹,۰۰۰ تومان

🎁 هزینه با احتساب هدیه ویژه انتشار: ۱۳۹,۶۵۰ تومان
‌(‌۶۵ درصد تخفیف)

👈 کد تخفیف: NWWR65

❗️ اعتبار: تا پایان روز جمعه، ۲۷ مرداد ۱۴۰۲

🔗 لینک آموزش – [کلیک کنید]

@FaraDars — فرادرس
@FDPub — تازه‌های نشر فرادرس
.

‌‌‌‌
‌✳️ ‌آموزش هوش مصنوعی

🔖 هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) یا AI، شاخه‌ای از علوم کامپیوتر و مهندسی است که به طراحی و توسعه سیستم‌هایی می‌پردازد که با استفاده از الگوریتم‌های خاص، قادر به انجام کارهایی هستند که به نظر می‌رسد با داشتن هوش و اندیشه عمل می‌کنند. این سیستم‌ها با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، قادر به تشخیص الگوها و روابط در داده‌های بزرگ، تفسیر و پردازش زبان طبیعی، تصویربرداری و... هستند.

🎊 هم‌اکنون در «طرح ویژه آموختن» می‌توانید این آموزش و ۵۰۰ آموزش دیگر این طرح را فقط با ۴۹ هزار تومان به ازای هر آموزش دریافت کنید.

🎯 برای مشاهده و دریافت این آموزش روی لینک زیر بزنید:👇

🔗 آموزش هوش مصنوعی — [کلیک کنید]


🟢 همچنین برای مشاهده سایر آموزش‌های طرح ویژه آموختن، وارد لینک زیر شوید:👇

🔗 طرح ویژه آموختن - [مشاهده ۱۰۰+۴۰۰ آموزش]


📚 فرادرس | دانش در دسترس همه؛ همیشه و همه جا

‌@FaraDars — فرادرس
‌

‌
📘 آموزش بخش‌ بندی معنایی تصویر با الگوریتم یادگیری عمیق U-Net در Spyder منتشر شد!

🔹 لینک آموزش – [کلیک کنید]

🔖 برای انجام امر بخش‌بندی تصاویر، روش‌های متعددی وجود دارد که در میان آن‌ها معماری U-Net عملکرد مطلوبی را از خود نشان داده است. این معماری قابلیت‌های مختلفی جهت توسعه و به دست آوردن دقت‌های بالا در امر بخش‌بندی را دارد؛ که در این آموزش ما به بررسی این قابلیت‌ها می‌پردازیم. علاوه ‌بر این، روشی نوین جهت ترکیب چند مدل آموزش‌دیده را بررسی می‌کنیم که دقتی به مراتب بالاتر را برای کاربر حاصل می‌کند. تمرکز اصلی در این فرادرس بر روی کدنویسی است؛ بنابراین ابتدا متدهای توسعه معماری U-Net را معرفی کرده و جهت یادگیری بهتر، دو پروژه بخش‌بندی میتوکندری‌ها و بخش‌بندی ماسه‌سنگ‌ها که مربوط به دو حوزه علوم آزمایشگاهی و صنعتی هستند را پیاده‌سازی می‌کنیم.

🎯 مناسب برای: علاقه‌مندان به حوزه یادگیری عمیق و پردازش تصویر

💲 هزینه اصلی آموزش: ۶۹۹,۰۰۰ تومان

🎁 هزینه با احتساب هدیه ویژه انتشار: ۲۴۴,۶۵۰ تومان
‌(‌۶۵ درصد تخفیف)

👈 کد تخفیف: NWWX67

❗️ اعتبار: تا پایان روز جمعه، ۲۱ مهر ۱۴۰۲

🔗 لینک آموزش – [کلیک کنید]

@FaraDars — فرادرس
@FDPub — تازه‌های نشر فرادرس
.