Satre Sefr | سطر صفر

دومین گفت‌وگوی سطر صفر، روایتی است از مسیر پژوهشی دکتر هوتن نخست؛ از سال‌های آغازین علاقه به علم و کامپیوتر تا کار روی مسئله‌های جدی هوش مصنوعی در لابراتوارهای پژوهشی گوگل. در این اپیزود از این می‌شنویم که پژوهش در هوش مصنوعی وقتی جدی و در مقیاس گوگل انجام می‌شود چه شکلی است، یک پژوهشگر چطور مسئله انتخاب می‌کند، چه‌طور بین مقاله، محصول و تأثیر واقعی روی کاربر تعادل برقرار می‌شود و زندگی روزمره در چنین محیطی چه چالش‌ها و چه جذابیت‌هایی دارد.در طول گفت‌وگو به این موضوع‌ها سر می‌زنیم: – مسیر تحصیلی و پژوهشی دکتر نخست و تجربه مهاجرت علمی – تفاوت پژوهش دانشگاهی با پژوهش صنعتی در مقیاس گوگل – روند توسعه و ارزیابی مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی و نقش دیتاست و زیرساخت – فرهنگ کار گروهی، بازبینی کد و مقاله، و اهمیت «بازخورد» در تیم‌های تحقیقاتی – این‌که یک پژوهشگر جوان برای نزدیک‌شدن به مرزهای پژوهشی هوش مصنوعی چه مهارت‌ها و چه نوع نگاه فکری لازم دارداگر به هوش مصنوعی فراتر از سطح مصرف‌کننده نگاه می‌کنید، می‌خواهید بدانید پشت سرویس‌های بزرگ AI چه دنیایی از آزمایش، خطا و تصمیم‌های سخت وجود دارد، یا در فکر ساختن مسیر پژوهشی خودتان هستید، این اپیزود را از دست ندهید.📍 همراه من باشین در «سطر صفر».داریوش اکرادی🎧 بشنوید، و اگر براتون جالب بود، به بقیه هم معرفی کنید.

در این قسمت از پادکست «سطر صفر»، وارد یکی از خطرناک‌ترین و درعین‌حال جذاب‌ترین بخش‌های یادگیری ماشین می‌شیم: Overfitting. از مدلی حرف می‌زنیم که به‌جای درکِ الگو، داده‌ها رو حفظ می‌کنه، از اشتباه‌هایی که باعث می‌شن ماشین‌ها در ظاهر باهوش‌تر، اما در عمل ناآگاه‌تر بشن، و از اینکه چطور می‌شه بین «کم یاد گرفتن» و «زیاد یاد گرفتن» تعادل ایجاد کرد.همچنین درباره‌ی مفاهیمی مثل Underfitting، Regularization، Dropout، Early Stopping و اهمیت سادگی در مدل‌ها صحبت می‌کنیم. این اپیزود، نگاهیه به مرز باریک بین هوش و وسواس — جایی که ماشین یاد می‌گیره، ولی شاید دیگه نفهمه چرا.📍 همراه من باشین در «سطر صفر».داریوش اکرادی🎧 بشنوید، و اگر براتون جالب بود، به بقیه هم معرفی کنید.

ارزیابی عملکرد مدل‌ها در یادگیری ماشیندر این قسمت، می‌فهمیم چرا عدد همیشه نشونه‌ی درک نیست. از دقت و خطا حرف می‌زنیم، از معیارهایی مثل Accuracy، Precision، Recall و F1 Score، و از اینکه چطور یه مدل می‌تونه ظاهراً درست کار کنه، ولی در واقع هیچی نفهمیده باشه. یه گفت‌وگو درباره‌ی هوش، خطا، و صداقت در یادگیری.📍 همراه من باشین در «سطر صفر».داریوش اکرادی🎧 بشنوید، و اگر براتون جالب بود، به بقیه هم معرفی کنید.

اگه هیچ‌کس به ماشین نگه دنبال چی بگرده، آیا خودش می‌تونه نظم پنهانِ بین داده‌ها رو پیدا کنه؟در این اپیزود از «سطر صفر»، می‌ریم سراغ دنیای یادگیری بدون نظارت — جایی که برچسبی در کار نیست و ماشین باید خودش شباهت‌ها رو کشف کنه.از الگوریتم‌های معروف مثل K-Means، DBSCAN و GMM حرف می‌زنیم، تا درک کنیم چطور ماشین از دلِ بی‌نظمی، الگو می‌سازه. به کاربردهای واقعی خوشه‌بندی در پزشکی، موسیقی، امنیت سایبری و حتی روان‌شناسی داده هم سر می‌زنیم.در پایان، از زاویه‌ای انسانی‌تر به ماجرا نگاه می‌کنیم: این‌که شاید ذهنِ ما هم در هر لحظه مشغول خوشه‌بندیه — دنبالِ شباهت‌ها، برای ساختنِ معنا.📍 همراه من باشین در «سطر صفر». داریوش اکرادی🎧 بشنوید، و اگر براتون جالب بود، به بقیه هم معرفی کنید.

اگه در اپیزود قبلی فهمیدیم ماشین چطور داده‌ها رو دسته‌بندی می‌کنه، این‌بار می‌ریم سراغ یکی از قدرتمندترین ابزارهای پیش‌بینی: رگرسیون. اینجا دنیاییه که به جای برچسب‌ها، با «عددها» سر و کار داریم.از کشف تاریخی «بازگشت به میانگین» توسط Francis Galton تا مدل‌های مدرن مثل Ridge و Lasso، همه برای یه هدف ساخته شدن: پیش‌بینی آینده با کمک داده‌ها. چه قیمت مسکن باشه، چه وضعیت بورس یا حتی پیش‌بینی آب‌وهوا، رگرسیون همون ابزاریه که مغزهای ماشینی رو به آینده‌نگر تبدیل می‌کنه.همراه سطر صفر بشید تا با خط رگرسیون، چالش‌هایی مثل داده‌های پرت و بیش‌برازش، و معیارهای سنجش دقت پیش‌بینی آشنا بشید.📍 اینجا، «سطر صفره».

نگاهی به مفهوم Classificationچطور یه ماشین تشخیص می‌ده یه ایمیل اسپمه یا نه؟ یا یه تراکنش مالی مشکوکه؟ توی این قسمت، وارد دنیای دسته‌بندی در یادگیری ماشین می‌شیم. از تعریف‌های شهودی و روزمره شروع می‌کنیم و قدم‌به‌قدم می‌رسیم به الگوریتم‌های معروف مثل Logistic Regression، KNN، درخت تصمیم و SVM. در ادامه، درباره‌ی چالش‌های واقعی مثل داده‌های نامتوازن، مرز تصمیم، و معیارهای دقیق ارزیابی مدل‌ها حرف می‌زنیم.اگه دنبال فهم بهتر و کاربردی یادگیری ماشین هستی، این قسمت نقطه‌ی شروع خوبی هستش.

فصل دوم سطر صفر از همین‌جا شروع می‌شه؛ با سفری به قلب دنیای یادگیری ماشین. توی این قسمت درباره‌ی اینکه ماشین‌ها چطور مثل انسان‌ها یاد می‌گیرن، چه تفاوتی بین یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و داده‌کاوی وجود داره، و چطور الگوریتم‌ها از دل داده‌ها معنا استخراج می‌کنن، باهم گپ می‌زنیم. همچنین نگاهی می‌اندازیم به زیرساخت‌هایی که این فرایند یادگیری رو ممکن می‌کنن؛ از سخت‌افزارهای قدرتمند گرفته تا ابزارهایی که مدل‌ها رو اجرا می‌کنن.

🎧 اپیزود مصاحبه ۰۱ – سطر صفر با دکتر مرضیه یقینیمدرس، پژوهشگر و متخصص بازاریابی داده‌محور در آمریکای شمالیهوش مصنوعی چگونه رفتار ما را تحلیل می‌کند؟ آیا الگوریتم‌ها می‌توانند کمپین‌های بازاریابی طراحی کنند؟ در این گفت‌وگوی صمیمی و علمی، دکتر مرضیه یقینی از تجربه‌ی زندگی و تحصیل در کانادا، تدریس در آمریکا، و نقش پررنگ AI در تصمیم‌سازی‌های بازاریابی می‌گوید.از قیمت‌گذاری هوشمند تا پیش‌بینی تقاضا، از داده تا اخلاق؛ این اپیزود نگاهی دارد به آینده‌ای که در آن ماشین‌ها، بازار را بهتر از ما می‌فهمند.📍 همراه من باشین در «سطر صفر».داریوش اکرادی🎧 بشنوید، و اگر براتون جالب بود، به بقیه هم معرفی کنید.

آینده‌ی هوش مصنوعی، فقط در خط کدها رقم نمی‌خوره — بلکه در خط قانون‌ها، مصوبه‌ها و منشورهای اخلاقیه. در این قسمت از «سطر صفر»، به سراغ چالش‌های حقوقی، مسئولیت‌پذیری الگوریتم‌ها، نقش دولت‌ها، و نیاز به حکمرانی جهانی برای فناوری‌های بی‌مرز می‌ریم. جایی که قدرت تصمیم‌گیری از انسان به ماشین می‌رسه، باید پرسید: قانون، پشت کیه؟📌 آخرین قسمت فصل اول؛ قانون گذاری برای هوش مصنوعی📍 همراه من باشین در «سطر صفر».داریوش اکرادی🎧 بشنوید، و اگر براتون جالب بود، به بقیه هم معرفی کنید.

در این قسمت وارد یکی از حساس‌ترین و بحث‌برانگیزترین بخش‌های دنیای هوش مصنوعی می‌شیم: وقتی الگوریتم‌ها ناعادلانه تصمیم می‌گیرن.چطور ممکنه یک مدل هوشمند، نژاد، جنسیت یا طبقه‌ی اجتماعی رو نادیده بگیره یا بر علیهشون عمل کنه؟ سوگیری دقیقاً از کجا میاد؟ از داده؟ الگوریتم؟ یا خود ما؟از ماجرای COMPAS و تشخیص چهره گرفته تا مفهوم Fairness، Adversarial Debiasing، Disparate Impact و نقش فرهنگ در مدل‌سازی.🎙 اگه می‌خوای بدونی چطور تعصب انسان در دل الگوریتم‌ها زنده می‌مونه، این اپیزود رو از دست نده.📍 همراه من باشین در «سطر صفر».داریوش اکرادی🎧 بشنوید، و اگر براتون جالب بود، به بقیه هم معرفی کنید.

در این قسمت از سطر صفر، با هم وارد دنیای پشت‌پرده‌ی هوش مصنوعی می‌شیم؛جایی که داده‌ها از حالت خام، بی‌نظم و ناقص، تبدیل می‌شن به سوختی قابل اعتماد برای مدل‌های هوشمند.با هم یاد می‌گیریم داده‌ها چطور جمع‌آوری، پاک‌سازی، نرمال‌سازی و برای یادگیری آماده می‌شن.از تکنیک‌های فنی مثل Imputation، Scaling، Encoding و Feature Engineering می‌گیم و با مفاهیمی مثل Data Pipeline، Monitoring، Observability و Bias آشنا می‌شیم.اگر دنبال فهم عمیق‌تری از «پشت صحنه‌ی هوش مصنوعی» هستی، این اپیزود برای توست.📍 همراه من باشین در «سطر صفر».داریوش اکرادی🎧 بشنوید، و اگر براتون جالب بود، به بقیه هم معرفی کنید.

 داده‌ها همه‌جا هستن.از تپ‌کردن روی صفحه گوشی، تا خرید آنلاین و جست‌وجوهای نیمه‌شب تو گوگل.اما این اطلاعاتِ پراکنده، چطور تبدیل می‌شن به سوخت موتورهای هوش مصنوعی؟چه ویژگی‌هایی یه داده رو ارزشمند یا بی‌فایده می‌کنه؟و اصلاً آیا داده یعنی قدرت؟ یا مسئولیت؟ توی اپیزود پنجم #سطر_صفر، می‌ریم سراغ ریشه‌ی واقعی هوش مصنوعی: داده. سوختی که آینده رو می‌سازه.قراره با هم کشف کنیم:– داده خام یعنی چی؟– چرا پیش‌پردازش داده مهمه؟– چه خطاهایی ممکنه مدلی رو با داده بد بفرسته تو باتلاق؟– و چطور شرکت‌ها از داده، سود میلیاردی درمیارن؟📍 همراه من باشین در «سطر صفر».داریوش اکرادی🎧 بشنوید، و اگر براتون جالب بود، به بقیه هم معرفی کنید.

🤖🧬 عصر مدل‌ها؛ تولد شبکه‌های عصبیدر این اپیزود از #سطر_صفر، می‌ریم سراغ روزی روزگاری‌ای که دانشمندا تصمیم گرفتن به ماشین‌ها «یاد گرفتن» رو یاد بدن...چی شد که ایده‌ی شبکه‌ای مثل مغز انسان، شد پایه‌ی هوش مصنوعی مدرن؟اولین مدل‌ها چطوری کار می‌کردن؟و اصلاً چرا بهش می‌گن «عصبی» وقتی خبری از عصب نیست؟🎙 توی این قسمت، با زبونی ساده و جذاب، قصه‌ی تولد مفهومی رو می‌شنویم که آینده‌ی تکنولوژی رو ساخت.📍 همراه من باشین در «سطر صفر».داریوش اکرادی🎧 بشنوید، و اگر براتون جالب بود، به بقیه هم معرفی کنید.

🧠💻 مغزهای ماشینی؛ آناتومی الگوریتم در این اپیزود از #سطر_صفر، می‌ریم سراغ پشت‌صحنه‌ی تصمیم‌گیری‌های هوش مصنوعی... چی باعث می‌شه یه سیستم تشخیص بده عکس گربه‌ست یا سگ؟ الگوریتم دقیقاً چیه؟ چرا بعضی‌ها ساده‌ان و بعضی‌ها مثل جنگل‌های تودرتوی ریاضی؟ و اصلاً چطور می‌شه به ماشین یاد داد فکر کنه — اونم با منطق صفر و یک؟🎙 توی این قسمت، با زبونی ساده و دقیق، می‌ریم به دل مغز دیجیتالی هوش مصنوعی.اینجا، سطر اول یکی از مهم‌ترین قصه‌های دنیای مدرن نوشته می‌شه.📍 همراه من باشین، در «سطر صفر».داریوش اکرادی🎧 بشنوید و اگر دوست داشتید، به دیگران هم معرفی کنید.

 مغز انسان تا مغز ماشین، هوش چیه و چطوری تعریف می‌شه؟ تو این قسمت، سراغ ریشه‌ی مفهومی هوش رفتیم، هوش انسانی رو بررسی کردیم، از آزمون تورینگ و نظریه‌های گاردنر و استرنبرگ گفتیم و در نهایت وارد دنیای پیچیده‌ی هوش مصنوعی شدیم. اگر می‌خوای بدونی چه چیزهایی باعث می‌شن یک سیستم «باهوش» به نظر برسه، این قسمت برای توئه.🧠 از فلسفه تا فناوری، از زیست‌شناسی تا الگوریتم — سطر به سطرِ این اپیزود، یه قدم نزدیک‌تر به فهم عمیق‌تر از AI.اینجا، سطر اول یکی از مهم‌ترین قصه‌های دنیای مدرن نوشته می‌شه.📍 همراه من باشین، در «سطر صفر».داریوش اکرادی🎧 بشنوید و اگر دوست داشتید، به دیگران هم معرفی کنید. #سطر_صفر #پادکست #پادکست_فارسی #هوش_مصنوعی #داریوش_اکرادی #DariushAkradi

ماجرای هوش مصنوعی، با خطوط کد شروع نشد...هزاران سال پیش، در دل افسانه‌ها و حماسه‌ها، انسان در رؤیای جان‌بخشی به بی‌جان بود —در این اپیزود، سفری می‌کنیم از اسطوره تا واقعیت؛از افسانه‌های کهن تا تابستان داغ دارتموث،از ناامیدی‌های زمستان‌های AI تا انفجار یادگیری عمیق در ۲۰۱۲.اینجا، سطر اول یکی از مهم‌ترین قصه‌های دنیای مدرن نوشته می‌شه.📍 همراه من باشین، در «سطر صفر».داریوش اکرادی🎧 بشنوید و اگر دوست داشتید، به دیگران هم معرفی کنید. #سطر_صفر #پادکست #پادکست_فارسی #هوش_مصنوعی #پادکست

سلام به دنیای صفر و یک،سلام به ذهن‌هایی که همیشه دنبال لایه‌های پنهان‌تر هستند...پادکست «سطر صفر» اینجاست تا با شما از جایی شروع کنه که همه‌چیز تازه داره معنا پیدا می‌کنه—از ماقبل اولین سطر، از صفر.در این قسمت، درباره‌ی فلسفه‌ی وجودی پادکست «سطر صفر»، مسیر پیش رو، موضوعات اصلی، و حال‌و‌هوای کلی صحبت می‌کنم.هر پنج‌شنبه، با نگاهی انسانی و تا جای ممکن ساده به بررسی ابعاد مختلف هوش مصنوعی با شما خواهم پرداخت. و همراه هم قدم به قدم با نحوه شکلگیری، عملکرد و آینده آن آشنا خواهیم شد.داریوش اکرادی 🎧 بشنوید و اگر دوست داشتید، به دیگران هم معرفی کنید. #سطر_صفر #پادکست #پادکست_فارسی #هوش_مصنوعی #پادکست