ایستگاه هوش مصنوعی

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

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/

تو این قسمت می‌خوام راجع به نکاتی در مورد به کاربردن مدل‌های زبانی بزرگ وجود داره، صحبت کنم و تجربیات خودم و مقالات و وبلاگ‌هایی که تو این زمینه خوندم رو می‌گم. به نظرم این قسمت، قسمت خاصی هست چون حتی اگر نخواهید بدونید که مدل های زبانی چطوری درست شدند و چه آینده‌ای براشون متصور میشه، می‌تونید این قسمت رو بصورت مستقل گوش بدید. کاربردش هم از این نظر هست که هر کسی تو هر شغلی می‌تونه کاربردهایی از مدل‌های زبانی بزرگ برای خودش پیدا کنه و لازمه که بدونه چطوری با مدل‌ها کار کنه که بتونه مناسب‌ترین خروجی رو ازشون بگیره. اگر بخوام خلاصه کنم تو این قسمت کلاً راجع به Prompt Engineering صحبت کردم. https://aprd.ir/ai-station-e08-prompt-engineering/

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/

این خلاصه توسط هوش مصنوعی تولید شده است!سلام دوستان، من امیر هستم و توی این اپیزود از پادکست “ایستگاه هوش مصنوعی” قراره در مورد پایه‌ها و اصول اولیه‌ی هوش مصنوعی صحبت کنیم. خیلی از ما وقتی شروع به یادگیری هوش مصنوعی می‌کنیم، با انبوهی از مفاهیم ریاضی روبرو می‌شیم که ممکنه در ابتدا کمی گیج‌کننده باشه. این پادکست سعی داره با زبانی ساده و قابل فهم، مفاهیم کلیدی رو بیان کنه و نیازی به پیش‌زمینه ریاضی سنگین نیست.در این جلسه، من بیشتر روی توضیح این موضوع تمرکز می‌کنم که هوش مصنوعی چطور می‌تواند بصورت عملی و کاربردی در زندگی روزمره مورد استفاده قرار بگیره. از هوش مصنوعی در پزشکی گرفته تا تشخیص گفتار و تحلیل تصاویر و حتی درک متون پیچیده، همه و همه جایی هستند که ماشین‌ها کمک حال ما می‌شن. بیایید با هم این دنیای شگفت‌انگیز رو کشف کنیم.https://aprd.ir/ai-station-e01-what-is-ai/