🖌گرایش های اصلی هوش مصنوعی : #یادگیری_ماشین (Machine Learning) شبکه عصبی (Neural Networks) بینایی ماشین (Machine Vision) سامانه های خبره (Expert System) پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm) روباتیک (Robotic) ‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌ ‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌ عضویت در کانال هوش مصنوعی👇 ‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌ ‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌ 🇮🇷🇮🇷🇮🇷🇮🇷🇮🇷🇮🇷🇮🇷🇮🇷 ┄┅═☫هوش مصنوعی☫═┅┄ کانال تخصصی هوش‌مصنوعی https://eitaa.com/ai_tce

🖌 زیر شاخه های اصلی هوش مصنوعی : #یادگیری_ماشین (Machine Learning) #شبکه_عصبی (Neural Networks) #بینایی_ماشین (Machine Vision) #سامانه_های_خبره (Expert System) #پردازش_زبان_طبیعی (Natural Language Processing) #الگوریتم_ژنتیک (Genetic Algorithm) #روباتیک (Robotic) 📌در نگاه دیگر زیرشاخه‌های هوش مصنوعی که هر کدام به جنبه خاصی از این حوزه می‌پردازند شامل: 1. #یادگیری_ماشین (Machine Learning) 2. #یادگیری_عمیق (Deep Learning) 3. #پردازش_زبان_طبیعی (Natural Language Processing - NLP) 4. #بینایی_ماشین (Computer Vision) 5. #روباتیک (Robotics) 6. #سیستم‌های_خبره (Expert Systems) 7. #الگوریتم‌های_جستجو (Search Algorithms) 8. #بهینه‌سازی (Optimization) ‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌ ‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌✏️ به زودی هر کدام از مطالب فوق به صورت تشریحی بیان میگردد. عضویت در کانال هوش مصنوعی👇 ‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌ ‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌ 🇮🇷🇮🇷🇮🇷🇮🇷🇮🇷🇮🇷🇮🇷🇮🇷 ┄┅═☫هوش مصنوعی☫═┅┄ کانال تخصصی هوش‌مصنوعی https://eitaa.com/ai_tce

📖 «سند ملی هوش مصنوعی جمهوری اسلامی ایران» که پیرو تصویب ماده واحده «نهایی‌سازی و تصویب سند ملی هوش مصنوعی جمهوری اسلامی ایران» (مصوب 1402/08/16 شورای عالی انقلاب فرهنگی) و در اجرای تفویض موضوع ماده واحده «تشکیل شورای ملی راهبری و تأسیس سازمان ملی هوش مصنوعی» (مصوب جلسه 901 مورخ 29‏‏/03‏‏/1403 شورای عالی انقلاب فرهنگی)، در جلسه 483 شورای معین شورای عالی انقلاب فرهنگی به تصویب رسیده است. عضویت در کانال هوش مصنوعی👇 ‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌ ‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌ 🇮🇷🇮🇷🇮🇷🇮🇷🇮🇷🇮🇷🇮🇷🇮🇷 ┄┅═☫هوش مصنوعی☫═┅┄ کانال تخصصی هوش‌مصنوعی https://eitaa.com/ai_tce

💢#یادگیری_عمیق (Deep Learning): یکی از زیرشاخه‌های مهم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است که به مطالعات و مدل‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق مربوط می‌شود. در اینجا مفهوم و کاربردهای آن را به طور خلاصه توضیح می‌دهیم: 📚 تعریف یادگیری عمیق: یادگیری عمیق به استفاده از شبکه‌های عصبی چند لایه اشاره دارد که قادرند داده‌ها را با دقت بالا تحلیل و پردازش کنند. این شبکه‌ها به دلیل ساختار لایه‌ای خود، می‌توانند ویژگی‌های پیچیده‌تری از داده‌ها را شناسایی کنند. 🔸 مؤلفه‌های کلیدی: 1. شبکه‌های عصبی: ساختمان اصلی یادگیری عمیق شامل لایه‌های مختلفی از نورون‌ها است که به هم متصل هستند. این لایه‌ها می‌توانند شامل لایه‌های ورودی، لایه‌های پنهان و لایه‌های خروجی باشند. 2. فراگیری از داده‌ها: یادگیری عمیق با استفاده از داده‌های بزرگ و متنوع، به تازگی یادگیری می‌کند و وابستگی‌های پیچیده درون داده‌ها را شناسایی می‌کند. 3. استفاده از منابع محاسباتی: اجرای مدل‌های یادگیری عمیق به منابع محاسباتی قدرتمند (مانند GPUها) نیاز دارد، زیرا محاسبات بسیار پیچیده و پرجزئیاتی را انجام می‌دهد. 🔸 کاربردها: یادگیری عمیق در حوزه‌های مختلفی کاربرد دارد، از جمله: - بینایی ماشین: شناسایی اشیاء و تصاویر (مثل تشخیص چهره). - زبان طبیعی: پردازش زبان طبیعی (چت‌بات‌ها، ترجمه ماشینی). - خودرانش: سیستم‌های حرکتی خودران خودروها. - پزشکی: تحلیل تصاویر پزشکی و پیش‌بینی‌های سلامت. - تجارت: تحلیل رفتار مشتری و پیش‌بینی تقاضا. ┄┅┅┅┅♦️هوش مصنوعی♦️┅┅┅┅┄ 🇮🇷| https://eitaa.com/ai_tce 🇮🇷| @ai_tce

💢#یادگیری_ماشین (Machine Learning) : 📚 یکی از زیرمجموعه‌های اصلی هوش مصنوعی است که بر پایه این اصل فعالیت می‌کند که سیستم‌ها می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند و بدون برنامه‌نویسی صریح، بهبود یابند. در واقع، یادگیری ماشین به کامپیوترها این امکان را می‌دهد که با استفاده از الگوها و تجربه‌های گذشته، تصمیمات بهتری اتخاذ کنند. اینجا چند مفهوم کلیدی در یادگیری ماشین را برایتان توضیح می‌دهیم: 🔸 1. الگوریتم‌ها: - الگوریتم‌های مختلفی در یادگیری ماشین وجود دارد، مانند یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)، یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning). - در یادگیری نظارت‌شده، مدل با استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری شده آموزش می‌بیند. - در یادگیری بدون نظارت، مدل تلاش می‌کند تا الگوها و ساختارها را در داده‌های بدون برچسب شناسایی کند. 🔸2. داده‌ها: - داده‌های با کیفیت بسیار برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین حیاتی است. هرچه داده‌ها غنی‌تر و متنوع‌تر باشند، مدل قادر خواهد بود تا به نتایج بهتری دست یابد. 🔸 3. مدل‌ها: - مدل‌های یادگیری ماشین به مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها و الگوریتم‌هایی گفته می‌شود که می‌توانند برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری استفاده شوند. - مدل‌ها می‌توانند به صورت شبکه‌های عصبی، درخت‌ تصمیم، یا الگوریتم‌های دیگر پیاده‌سازی شوند. 🔸4. تست و ارزیابی: - پس از آموزش مدل، باید عملکرد آن با استفاده از داده‌های تست ارزیابی شود. معیارهایی مانند دقت، یادآوری و مقدار خطا برای سنجش عملکرد مدل مورد استفاده قرار می‌گیرند. 🔸5. بهینه‌سازی: - فرآیند بهینه‌سازی شامل تعدیل پارامترهای مدل برای رسیدن به بهترین نتایج ممکن است. یادگیری ماشین کاربردهای زیادی دارد، از جمله پیش‌بینی‌ روندها در داده‌ها، شناسایی تصاویر و صدا، پردازش زبان طبیعی و حتی در بخش خدمات مشتریان. ┄┅┅┅┅♦️هوش مصنوعی♦️┅┅┅┅┄ 🇮🇷| https://eitaa.com/ai_tce 🇮🇷| @ai_tce

شرکت DeepSeek بالاتر از OpenAI و Anthropic این شرکت مدل DeepSeek-V3 رو معرفی کرده که در برنامه‌نویسی و ریاضیات از GPT-4o و Claude Sonnet 3.5 بهتر عمل می‌کند. این مدل اوپن سورسه و با ۶۷۱ میلیارد پارامتر طراحی شده، اما برای هر توکن فقط ۳۷ میلیارد پارامتر فعال میشه ویژگی‌های فنی کلیدی: تو ۲.۸ میلیون ساعت GPU آموزش دیده که نسبت به مدل‌های مشابه زمان کمتریه. Auxiliary-loss-free load balancing: با این روش، محاسبات به‌طور یکنواخت در لایه‌های MoE توزیع میشه بدون اینکه پیچیدگی بیشتری ایجاد کنه. پیش‌بینی چندتوکنی (MTP): این مدل میتونه چند توکن به‌طور همزمان پردازش کنه که باعث افزایش سرعت و کارایی در زمان استنتاج میشه. یادگیری چندزبانه ۱۴.۸ تریلیون توکن آموزشی عملکرد: تو آزمون HumanEval Pass@1، DeepSeek-V3 امتیاز ۶۵.۲٪ کسب کرده که از Claude Sonnet 3.5 بالاتره. در آزمون‌های چندزبانه مانند XSum و TyDi QA نتایج رقابتی با GPT-4o و LLaMA 3 ارائه داده. در وظایف برنامه‌نویسی، ریاضیات و استدلال، این مدل دقت و کارایی بالایی نشان داده. https://chat.deepseek.com/ ┄┅┅┅┅♦️هوش مصنوعی♦️┅┅┅┅┄ 🇮🇷| https://eitaa.com/ai_tce 🇮🇷| @ai_tce

💢#پردازش_زبان_طبیعی (Natural Language Processing یا NLP) 📚یکی از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی است که به ارتباط بین انسان و کامپیوتر از طریق زبان طبیعی می‌پردازد. هدف اصلی NLP این است که کامپیوترها بتوانند متن و گفتار انسانی را درک کرده، تحلیل کرده و به‌صورت معنادار جواب دهند. 🔹اجزای کلیدی پردازش زبان طبیعی: 1. تحلیل متن: - شامل مرحله‌هایی مانند تبدیل متن به فرمت قابل استفاده، شناسایی ساختار جملات و تحلیل معنایی. 2. شناخت گفتار: - تشخیص گفتار انسانی و تبدیل آن به متن. این تکنیک معمولاً در دستیارهای صوتی و چت‌بات‌ها استفاده می‌شود. 3. تولید زبان طبیعی: - تولید متنی که قابل خواندن و درک برای انسان‌ها باشد. این بخش معمولاً در سیستم‌های خودکار پاسخ‌دهی مورد استفاده قرار می‌گیرد. 4. تحلیل احساسات: - شناسایی و تحلیل احساسات موجود در متون، که می‌تواند برای بازخورد مشتریان و تحلیل‌های اجتماعی بسیار مفید باشد. 5. ترجمه ماشینی: - تبدیل متون از یک زبان به زبان دیگر به‌صورت خودکار. 🔹کاربردهای پردازش زبان طبیعی: - چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی: برای ارائه خدمات به مشتریان و پاسخگویی به سوالات. - تحلیل نظرات مشتری: شناسایی و تحلیل نظرات و احساسات مشتریان از طریق شبکه‌های اجتماعی و نظرسنجی‌ها. - جستجوی معنایی: بهبود نتایج جستجو با درک بهتر از سوالات کاربران. - خلاصه‌سازی متن: خلاصه کردن متون طولانی به شکل مفهومی و دقیق. ┄┅┅┅┅♦️هوش مصنوعی♦️┅┅┅┅┄ 🇮🇷| https://eitaa.com/ai_tce 🇮🇷| @ai_tce

هوش مصنوعی برای طراحی دکوراسیون منزل 😍 🔹 توی این کلیپ می‌بینید که چطور میشه در عرض چند ثانیه، یک طراحی دکور حرفه‌ای رو برای منزل خودتون از هوش مصنوعی دریافت کنید کانال هوش‌مصنوعی در پیام رسان ایتا😉👇🏻 ┄┅┅┅┅♦️هوش مصنوعی♦️┅┅┅┅┄ 🇮🇷| https://eitaa.com/ai_tce 🇮🇷| @ai_tce

🔥 تازه‌های هوش مصنوعی گوگل از مدل هوش مصنوعی جدید خود به نام Veo 2 رونمایی کرد که با زبان فیلم‌سازی آشنا است و به کاربران این امکان را می‌دهد تا درخواست‌هایی بر اساس ژانر سینمایی، تکنیک‌های فیلم‌برداری یا نوع لنز دوربین ارائه دهند. این مدل همچنین درک پیشرفته‌تری از فیزیک و حرکات انسانی دارد، که یک چالش همیشگی برای مدل‌های هوش مصنوعی بوده است. کانال هوش‌مصنوعی در پیام رسان ایتا😉👇🏻 ┄┅┅┅┅♦️هوش مصنوعی♦️┅┅┅┅┄ 🇮🇷| https://eitaa.com/ai_tce 🇮🇷| @ai_tce

🔸فیلم ساخته‌شده با هوش مصنوعی تماشاگران را شگفت‌زده کرد 🔹جیسون زادا، فیلم کوتاه «The Heist» را با استفاده از تولیدکننده ویدیوی هوش مصنوعی Veo 2 گوگل ساخته است. 🔹این شاهکار سینمایی نشان می‌دهد که فناوری تولید ویدئوی هوش مصنوعی به چه سطحی از تکامل رسیده است و از نگاه کارشناسان، آینده‌ای جدید برای صنعت سینما رقم زده است. 🔸🔸🔸 #هوش_مصنوعی #فناوری #سینما 🔸🔸🔸 کانال هوش‌مصنوعی در پیام رسان ایتا😉👇🏻 ┄┅┅┅┅♦️هوش مصنوعی♦️┅┅┅┅┄ 🇮🇷| https://eitaa.com/ai_tce 🇮🇷| @ai_tce

🤖 آغاز انقلابی در هوش مصنوعی: آموزش مدل غیرمتمرکز ۱۰ میلیارد پارامتری ✅ شرکت Prime Intellect AI با معرفی INTELLECT-1، اولین مدل هوش مصنوعی غیرمتمرکز ۱۰ میلیارد پارامتری، گام بزرگی در دموکراتیزه کردن توسعه هوش مصنوعی برداشته است. این پروژه با دعوت از مشارکت جهانی در آموزش مدل، سعی در شکستن انحصار شرکت‌های بزرگ و ایجاد فرصت برای مشارکت گسترده‌تر دارد. ✅؛ INTELLECT-1 با استفاده از منابع محاسباتی توزیع شده، هزینه‌های آموزش را کاهش داده و امکان مشارکت افراد و سازمان‌های کوچک را فراهم می‌کند. این رویکرد نوآورانه می‌تواند منجر به توسعه هوش مصنوعی عمومی (AGI) شود که متنوع‌تر، شفاف‌تر و اخلاقی‌تر است. کانال هوش‌مصنوعی در پیام رسان ایتا😉👇🏻 ┄┅┅┅┅♦️هوش مصنوعی♦️┅┅┅┅┄ 🇮🇷| https://eitaa.com/ai_tce 🇮🇷| @ai_tce