🌑 آقای هوش مصنوعی🌑
🎥رسانه هوش مصنوعی دانشگاه تهران

📕 Artificial Intelligence in Music, Sound, Art and Design

هوش مصنوعی در موسیقی، صدا، هنر و طراحی
مجموعه مقالات EvoMUSART2022

📅سال چاپ: 2022
📝ناشر: Springer

سایت پردازش تصویر ایران
مجله تحول دیجیتال و هوش مصنوعی

https://imageprocessing.ir/
کانال تلگرامی ما

@MrArtificialintelligence


#آقای_هوش_مصنوعی
#هوش_مصنوعی #موزیک #پردازش_صوت #پردازش_سیگنال #بهینه_سازی #یادگیری_ماشین #ماشین_لرنینگ
#AI #Music #SoundProcessing #Optimization #GPT #CNN #SignalProcessing #VR #MachineLearning

🌑 آقای هوش مصنوعی🌑
🎥رسانه هوش مصنوعی دانشگاه تهران

📕 Visualization Techniques for Climate Change with Machine Learning and Artificial Intelligence
تکنیک های مصورسازی برای تغییرات آب و هوایی با یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

📅سال چاپ: 2023
📝ناشر: Elsevier

سایت پردازش تصویر ایران
مجله تحول دیجیتال و هوش مصنوعی

https://imageprocessing.ir/
کانال تلگرامی ما

@MrArtificialintelligence


#آقای_هوش_مصنوعی
#هوش_مصنوعی #ماشین_لرنینگ #یادگیری_ماشین #یادگیری_عمیق #دیپ_لرنینگ #عدم_قطعیت #مدلسازی #تغییرات_اقلیمی
#AI #MachineLearning #Visualization #ClimateChange #UnCertainty #Modeling #DeepLearning

🔥 آکادمی آموزشی متلب آنلاین🔥

📕 هوش مصنوعی و کاربردهای صنعتی / تشریح مدلسازی سیستم ها و کاربرد هوش مصندعی با MATLAB

📅سال چاپ: 2023
📝چاپ کننده: Springer
🧷لینک دانلود: 
Imageprocessing.ir
#متلب #سیمولینک #هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #فیلتر_کالمن #بهینه_سازی

#MATLAB #Simulink #ArtificialItelligence #DeepLearning #Integration #UAV #KalmanFilter #TransferFunction #MachineLearning #NeuralNetworks #Programming #Optimization

@Matlabonline

🚀 Top 10 YouTube Channels to Explore AI

We’ve carefully selected the best YouTube channels for diving deep into AI:

1. Sentdex: Python and machine learning tutorials.
2. Two Minute Papers: Quick AI research summaries.
3. Siraj Raval: Accessible AI education.
4. TensorFlow: Tutorials and demos on this open-source library.
5. Lex Fridman: Interviews with AI experts.
6. Matt Wolfe: AI news, reviews, and tutorials.
7. AI Explained: Simplifying complex AI concepts.
8. DeepLearning.AI: Courses by Andrew Ng.
9. Yannic Kilcher: Practical AI tutorials.
10. Data School: Data science and machine learning tutorials.

Check out these channels for more!

#AI #MACHINELEARNING #PYTHON

🌑 آقای هوش مصنوعی🌑
🎥رسانه هوش مصنوعی دانشگاه تهران

@MrArtificialintelligence

🗂 A collection of the best free courses

📝 For data science, data engineering, MLOps, ML and GenAI

💠 data science

1️⃣ Python for Everybody Course : A great course for beginners to learn Python.

2️⃣ Data analysis with Python course : This course introduces you to data analysis techniques with Python.

3️⃣ Databases & SQL course : You will learn how to manage databases with SQL.

4️⃣ Intro to Inferential Statistics course : This course teaches you how to make predictions by learning statistics.

5️⃣ ML Zoomcamp course : a practical and practical course for learning machine learning.


🔺 Data engineering

1️⃣ Data Engineering Course : Learn the basics of data engineering.

2️⃣ Data Engineer Learning Path course : a comprehensive road map to become a data engineer.

3️⃣ Database Engineer course : get a specialized degree in database engineering.

4️⃣ Big Data Specialization Course : Get to know big data technologies and their applications.

5️⃣ The Data Eng Zoomcamp course : a practical course to learn data engineering.


🔺 machine learning

1️⃣ Intro to ML course : an introductory and self-paced course to start machine learning.

2️⃣ ML for Everybody course : A simple approach to learning machine learning concepts.

3️⃣ ML in Python course : focus on machine learning with Python and Scikit-Learn.

4️⃣ ML Crash Course : A quick but comprehensive introduction to machine learning.

5️⃣ CS229 : ML : An advanced course for those who want to deepen their knowledge.


🔻 Machine Learning Operations (MLOps)

1️⃣ Python Essentials for MLOps course : an essential course for MLOps enthusiasts..

2️⃣ MLOps for Beginners Course : A great starting point for MLOps newbies.

3️⃣ ML Engineering Course : A set of courses for deep entry into the world of MLOps.

4️⃣ MLOps Specialization Course : Focus on operational aspects of machine learning.

5️⃣ Made With ML course : a special course that combines machine learning with practical applications.


🔹 Generative artificial intelligence

1️⃣ Generative AI for Beginners course : building generative artificial intelligence apps.

2️⃣ Generative AI Fundamentals course : getting to know the basic principles of generative artificial intelligence.

3️⃣ Intro to Gen AI course : from learning large language models to understanding the principles of responsible artificial intelligence.

4️⃣ Generative AI with LLMs course : Learn business applications of artificial intelligence with AWS experts in a practical way.

5️⃣ Generative AI for Everyone course : This course tells you what generative artificial intelligence is, how it works, and what uses and limitations it has.


☕️ #MachineLearning #Python #COURSES #GenerativeAI #LLM

🌑 آقای هوش مصنوعی🌑
🎥رسانه هوش مصنوعی دانشگاه تهران

@MrArtificialintelligence

✍️ اریک اشمیت، مدیر عامل سابق گوگل، پیش‌بینی می‌کند که تنها در 5 سال آینده، هوش مصنوعی قادر خواهد بود کد خود را بنویسد.

این جهش می تواند فناوری را همانطور که می شناسیم تغییر دهد و توسعه نرم افزار را سریعتر و مستقل تر از همیشه کند. اما این برای برنامه نویسان و آینده کدنویسی چه معنایی دارد؟

آیا فکر می کنید هوش مصنوعی می تواند به تنهایی به کدنویسی تسلط یابد؟

#ai #chatgpt #aitools #openai #aitips #machinelearning #Meta #AIRevolution #FutureTech #EricSchmidt #Google #Innovation #FutureOfAI #TechUpdates #ElonMusk

  #هوش_مصنوعی 
#خودکامگی_هوش_مصنوعی
🌑 آقای هوش مصنوعی🌑
🎥رسانه هوش مصنوعی دانشگاه تهران

@MrArtificialintelligence

✍️ .نوزاد BabyX یک نوزاد مجازی واقعی است که با هوش مصنوعی توسط مارک ساگار در موسسه مهندسی زیستی دانشگاه اوکلند ساخته شده است.

BabyX
که در سال 2013 راه اندازی شد
یادگیری و واکنش های یک نوزاد انسان را تقلید می کند و الگوبرداری از دختر ساگار در 18 ماهگی است. این یک مغز مجازی شبیه به مغز انسان دارد که با یک "زبان مغز" منحصر به فرد ساخته شده توسط تیم ساگار کار می کند. پاسخ های BabyX توسط واکنش های عصبی شیمیایی شبیه سازی شده هدایت می شوند.

#ai #chatgpt #aitools #openai #aitips #machinelearning
  #هوش_مصنوعی
#BabyX
🌑 آقای هوش مصنوعی🌑
🎥رسانه هوش مصنوعی دانشگاه تهران

@MrArtificialintelligence

✍️ تکنولوژی پیشرفته پهباد نقشه برداری Elios 3

یک پهپاد پیشرفته داخلی است که برای بازرسی، نقشه برداری و بررسی تونل های زهکشی و فاضلاب طراحی شده است. مجهز به LiDAR و بینایی کامپیوتری، نقشه های سه بعدی در زمان واقعی از محیط های پیچیده ایجاد می کند و از جمع آوری دقیق داده ها اطمینان حاصل می کند. این راه حل نوآورانه ایمنی کارگران را با حذف نیاز به ورود به مناطق خطرناک افزایش می دهد، هزینه های عملیاتی را کاهش می دهد و عملکرد قابل اعتمادی را در شرایط سخت صنعتی ارائه می دهد.


#ai #chatgpt #aitools #openai #aitips #machinelearning

#هوش_مصنوعی
🌑 آقای هوش مصنوعی🌑
🎥رسانه هوش مصنوعی دانشگاه تهران

@MrArtificialintelligence

✍️ پای مصنوعی

پای بیونیک برای انسان و روبات!

#ai #chatgpt #aitools #openai #aitips #machinelearning #robotics #machine #bionicfoot

🌑 آقای هوش مصنوعی🌑
🎥رسانه هوش مصنوعی دانشگاه تهران

@MrArtificialintelligence

✍️ آینده ابزار پوشیدنی هوش مصنوعی

Omi
یک ابزار پوشیدنی هوش مصنوعی
پیشگامانه که از EEG و تشخیص صدا برای خلاصه کردن مکالمات، برنامه ریزی جلسات، ترجمه زبان ها و موارد دیگر استفاده می کند! Omi که توسط نیک شوچنکو دریافت کننده کمک هزینه تحصیلی Thiel توسعه یافته است، با هدف ایجاد انقلابی در بهره وری شخصی است.

در حالی که یک نسخه توسعه دهنده در حال حاضر در دسترس است، نسخه مصرف کننده تا سه ماهه دوم سال 2025 انتظار می رود که دارای طراحی شیک تر برای پاسخگویی به کاربران روزمره باشد.

#ai #chatgpt #aitools #openai #aitips #machinelearning #Meta


#هوش_مصنوعی 
🌑 آقای هوش مصنوعی🌑
🎥رسانه هوش مصنوعی دانشگاه تهران

@MrArtificialintelligence

🚀 The Future of Object Detection is Here!

🔍Achieve state-of-the-art results with just one line of code! 🔥

🎥 Live Demos & Code: GitHub Repo

📥 Pretrained Models: Ready for download—plug and play!

⭐️ Support innovation! Star the repo now 👉 GitHub Link

#MachineLearning #AI #ObjectDetection #YOLO #OpenSource #DevCommunity #TechInnovation

#علم_داده #هوش_مصنوعی 
🌑 آقای هوش مصنوعی🌑
🎥رسانه هوش مصنوعی دانشگاه تهران

@MrArtificialintelligence

Bridging Text and Vision: A Multi-View Text-Vision Registration Approach for Cross-Modal Place Recognition

🖥 Github: https://github.com/nuozimiaowu/Text4VPR

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2502.14195v1

🌟 Dataset: https://paperswithcode.com/task/cross-modal-place-recognition

#DataScience #ArtificialIntelligence #MachineLearning #PythonProgramming #DeepLearning #LLM #AIResearch #BigData #NeuralNetworks #DataAnalytics #NLP #AutoML #DataVisualization #ScikitLearn #Pandas #NumPy #TensorFlow #AIethics #PredictiveModeling #GPUComputing #OpenSourceAI #DeepSeek

🌑 آقای هوش مصنوعی

@MrArtificialintelligence

✍️ مهندسان MIT یک بطن قلب رباتیک ساختند

مهندسان MIT یک بطن قلب روباتیک ساخته اند که دقیقاً مانند واقعی می تپد! این ترکیبی از بافت واقعی قلب و ماهیچه‌های مصنوعی می‌تواند حالت‌های سالم و بیمار را شبیه‌سازی کند و به دانشمندان در آزمایش دستگاه‌های قلبی و درک بهتر عملکرد قلب کمک کند.


#ai #chatgpt #aitools #openai #aitips #machinelearning
#علم_داده #هوش_مصنوعی
 
🌑 آقای هوش مصنوعی

@MrArtificialintelligence

✍️ پارکینگ خودکار : ترکیب هوش مصنوعی و رباتیک

پارکینگ خودکار با استفاده از روبات ها و هوش مصنوعی کارایی پارکینگ را 30 تا 40 درصد افزایش می دهد. بدون نیاز به درایور - فقط اتوماسیون هوشمند در عمل.

#ai #chatgpt #aitools #openai #aitips #machinelearning #futuretech #smartparking

#علم_داده #هوش_مصنوعی
   #پارکینگ_خودکار
🌑 آقای هوش مصنوعی

@MrArtificialintelligence

✍️ هر کسی اول به ASI برسد هیچ امتیازی برای مقام دوم وجود نخواهد داشت

آیا ایالات متحده با خلاقیت و نوآوری‌اش خواهد بود؟

یا چین با مقیاس و استقرار بی‌نظیر؟

🎥 پروفسور گراهام مورهد این موضوع را تجزیه و تحلیل می‌کند:

هوش مصنوعی در چین، نظارت را تقویت می‌کند.

هوش مصنوعی در ایالات متحده، خلاقیت را افزایش می‌دهد.

اما وقتی به ASI برسیم، مثل این است که یک انیشتین مجازی داشته باشیم که می‌تواند 10000 سال تحقیق را در 10 ثانیه انجام دهد.

💭 تصور کنید که اسرار سفر در زمان و ضد جاذبه را در یک چشم به هم زدن کشف کنید.

👇 به نظر شما چه کسی اول به ASI خواهد رسید؟

#aiWars #chinaus #futuretech #techrace #grahammorehead #aisurveillance #virtualeinstein #timetravel #antigravity #machinelearning #globalai #asi

#هوش_مصنوعی #علم_داده  

🌑 آقای هوش مصنوعی

@MrArtificialintelligence

📌 حل یکی از عمیق ترین اسرار فیزیک ثابت می‌کند که AGI بدست آمده ؟؟

سم آلتمن از OpenAI آزمون جدیدی برای هوش مصنوعی عمومی (AGI) پیشنهاد داده است - اگر مدلی مانند «GPT-8» گرانش کوانتومی را حل کند و بتواند استدلال آن را توضیح دهد، آن مدل واجد شرایط AGI واقعی خواهد بود.

دیوید دویچ، فیزیکدان مشهور، موافق است و آن را معیاری مشروع برای تعریف لحظه‌ای می‌داند که هوش مصنوعی به هوش عمومی دست می‌یابد.

آزمون تورینگ را فراموش کنید - این ممکن است استاندارد طلایی جدید برای اندازه‌گیری AGI باشد.


#samaltman #agi #openai #فیزیک #داویددویچ #ai #gpt8 #futureofai #generativeai #technews #futuretech #machinelearning #deelearning #science #innovation #aitrends

#AGI
#هوش_مصنوعی_عمومی

🌑 مغز آینده |  NextBrain

@NextBrain_ir

🤖 برای AI Engineer شدن لازم نیست عمیق وارد Machine Learning شوید؟

امروز ML Engineer و AI Engineer دو مسیر متفاوت هستند.

🔹 شغل ML Engineer روی خودِ مدل کار می‌کند:
Training، بهینه‌سازی مدل، داده‌ها، Loss Function و زیرساخت ML

🔹 اما AI Engineer اطراف مدل را می‌سازد:
Prompt Engineering، RAG، ابزارها، مدیریت Context، Guardrails و ساخت اپلیکیشن‌های واقعی با LLMها

اگر عاشق ریاضی و سیستم‌های دقیق هستید → ML Engineering
اگر عاشق ساخت محصول و اپلیکیشن‌های واقعی هستید → AI Engineering

نکته مهم اینجاست:
بیشتر شرکت‌ها الان بیشتر از ML Engineer، به AI Engineer نیاز دارند.
چون مشکل اصلی دیگر ساخت مدل جدید نیست؛
بلکه ساخت سیستم‌های قابل اعتماد روی مدل‌های موجود است.

📡 کانال آقای هوش مصنوعی
🆔 @MrArtificialintelligence

#هوش_مصنوعی #AIEngineer #MachineLearning #LLM #RAG

🤖 تکنیک RAG چیست و چرا مهم است؟

RAG (Retrieval-Augmented Generation) یک تکنیک در هوش مصنوعی است که کمک می‌کند مدل‌های زبانی پاسخ‌های دقیق‌تر و به‌روزتر تولید کنند.

ایده ساده است: قبل از اینکه AI جواب بدهد، اول «جستجو» می‌کند.

فرآیند RAG به این شکل است:
1️⃣ کاربر سوال می‌پرسد
2️⃣ سیستم اطلاعات مرتبط را از اسناد یا منابع پیدا می‌کند
3️⃣ اطلاعات مهم به ورودی مدل اضافه می‌شود
4️⃣ مدل بر اساس این داده‌ها پاسخ تولید می‌کند
5️⃣ کاربر یک جواب دقیق‌تر و واقعی‌تر دریافت می‌کند

🔹 در واقع RAG ترکیب دو بخش است:
• Retriever → پیدا کردن اطلاعات مرتبط
• Generator → تولید پاسخ طبیعی

مثلاً در شرکت‌ها، AI اول سراغ اسناد داخلی یا دیتابیس می‌رود، اطلاعات جدید را استخراج می‌کند و بعد پاسخ نهایی را می‌سازد.

به همین دلیل RAG یکی از مهم‌ترین تکنیک‌ها در:
💬 چت‌بات‌های سازمانی
📞 پشتیبانی مشتری
🔎 جستجوی هوشمند اسناد
🤖 دستیارهای AI

❓ سوال مهم: آیا RAG همان چیزی است که AI را واقعاً «قابل اعتماد» می‌کند؟

📡 کانال آقای هوش مصنوعی
🆔 @MrArtificialintelligence

#RAG #هوش_مصنوعی #AI #MachineLearning #LLM #NLP #فناوری

🧠 مشکل Black Box در هوش مصنوعی چیست؟

مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند پیش‌بینی‌های بسیار دقیقی انجام دهند، اما اغلب ما دقیقاً نمی‌دانیم چگونه به آن نتیجه رسیده‌اند.
به این موضوع «Black Box Problem» یا مشکل جعبه سیاه گفته می‌شود. ⬛🤖

فرآیند کلی به این شکل است:
1️⃣ داده وارد مدل می‌شود
2️⃣ الگوریتم‌ها الگوها و ارتباطات را تحلیل می‌کنند
3️⃣ مدل تصمیم یا پیش‌بینی تولید می‌کند
4️⃣ اما مسیر دقیق تصمیم‌گیری برای انسان شفاف نیست
5️⃣ نتیجه نهایی ارائه می‌شود، بدون توضیح کامل از منطق پشت آن

این موضوع در حوزه‌هایی مثل:
🔹 پزشکی
🔹 امور مالی
🔹 خودروهای خودران

به یک چالش جدی تبدیل شده؛ چون فقط نتیجه مهم نیست، بلکه دلیل تصمیم AI هم اهمیت دارد.

به همین دلیل پژوهشگران روی Explainable AI یا «هوش مصنوعی قابل توضیح» کار می‌کنند تا مدل‌ها شفاف‌تر، قابل فهم‌تر و قابل اعتمادتر شوند.

⚖️ امروز یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های AI ایجاد تعادل بین «دقت بالا» و «قابل توضیح بودن» است.

📡 کانال آقای هوش مصنوعی
🆔 @MrArtificialintelligence

#هوش_مصنوعی #AI #MachineLearning #DeepLearning #ExplainableAI #BlackBoxAI

🧠 مدل‌های Multimodal چطور همزمان متن، تصویر و صدا را می‌فهمند؟

بیشتر سیستم‌های یادگیری ماشین فقط روی یک نوع داده کار می‌کنند:
📄 متن
🖼 تصویر
🎧 صدا

اما مدل‌های Multimodal LLM یا MLLM این مرز را از بین برده‌اند.
این مدل‌ها می‌توانند همزمان:
📷 تصویر
🎥 ویدئو
🎙 فایل صوتی
و متن را دریافت و تحلیل کنند.

ساختار اصلی یک MLLM از ۳ بخش تشکیل می‌شود:

👁 Encoder → تبدیل تصویر/صدا به داده قابل فهم
🧠 LLM → بخش استدلال و تولید زبان
🔗 Connector → مترجم بین داده تصویری و مدل زبانی

در واقع Connector داده‌های تصویری را به token تبدیل می‌کند تا مدل زبانی بتواند آن‌ها را پردازش کند.

این مدل‌ها طی ۳ مرحله آموزش می‌بینند:
1️⃣ Pre-training
2️⃣ Instruction tuning
3️⃣ Alignment tuning

و با تکنیک‌هایی مثل RLHF و DPO برای رفتار ایمن‌تر و پاسخ‌های بهتر تنظیم می‌شوند.

البته هنوز مشکل «Hallucination» وجود دارد؛
یعنی مدل ممکن است:
❌ چیزی را ببیند که وجود ندارد
❌ ویژگی‌ها را اشتباه توصیف کند
❌ یا رابطه بین اشیا را اشتباه بفهمد

📡 کانال آقای هوش مصنوعی
🆔 @MrArtificialintelligence

#MachineLearning #DeepLearning #Multimodal