✅ مقدمه ای بر یادگیری تقویتی

در این ویدئو با یادگیری تقویتی، مولفه های اصلی آن، انواع یادگیری تقویتی و کاربرد آن در بهبود مدل های زبانی بزرگ (RLHF) آشنا می شوید


👈🏼 برای مشاهده کلیک کنید 👉🏼


https://youtu.be/sG7Hi0hpACI?si=pb2-d1lMzoAvAKXc


#Reinforcement_Learning #Reinforcement_Learning_from_Human_Feedback #Machine_Learning #Artificial_Intelligence


🙋🏻‍♀@meteorjournal 👉🏼 کانال
🙋🏻‍♀@meteorjournalgroup 👉🏼گروه

📌 کتاب Beyond ChatGPT نوشته A.Yommi

🔺 این کتاب به دسته بندی ابزارهای هوش مصنوعی (AI Tools) درحوزه های مختلف می‌پردازد.
🔺 نشان می‌دهد چطور می‌توان با این ابزارها کسب درآمد دلاری و آنلاین داشت.
🔺 استراتژی هایی هایی برای کسب درآمد از AI مطرح می کند.
🔺 در آخر پیشنهاداتی به عنوان فرصت های شغلی با هوش مصنوعی ارائه می کند.

🎯 اگر به دنبال درآمد با هوش مصنوعی هستید یا می‌خواهید آینده شغل‌ها و ابزارهای AI را بشناسید، این کتاب مخصوص شماست.

✅ خلاصه این کتاب به زبان فارسی را از اینجا ببنید:
https://youtu.be/_lFx6f24pKo?feature=shared


#beyondchatgpt #AI #chatgpt #AYommi #artificialintelligence
#هوش_مصنوعی #درآمدزایی_از_هوش_مصنوعی #درآمدزایی #چت_جی_پی_تی #علم_داده


🙋🏻‍♀@meteorjournal 👉🏼 کانال
🙋🏻‍♀@meteorjournalgroup 👉🏼گروه

📗 کتاب: AI Agent in Practice

🖌 نوشته: Valentina Alto

📚 انتشارات Packt
⏰ سال 2025



✅ لینک دریافت خلاصه صوتی فارسی





#AI_Agent #Artificial_inteligence #ai #large_language_model #machinelearning
#یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #ماشین_لرنینگ #عامل_هوش_مصنوعی


🙋🏻‍♀@meteorjournal 👉🏼 کانال
🙋🏻‍♀@meteorjournalgroup 👉🏼گروه

📚 فایل صوتی خلاصه فارسی کتاب AI Agent in Practice
📌 (تهیه شده توسط هوش مصنوعی)

لینک دانلود کتاب اصلی


#AI_Agent #Artificial_inteligence #ai #large_language_model #machinelearning
#یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #ماشین_لرنینگ #عامل_هوش_مصنوعی




🙋🏻‍♀@meteorjournal 👉🏼 کانال
🙋🏻‍♀@meteorjournalgroup 👉🏼گروه

📊 تفاوت بین Interpretability (تفسیر پذیری) و Explainability (توضیح پذیری) در یادگیری ماشین 🤔

در دنیای #داده‌_ساینس و #هوش‌_مصنوعی زیاد می‌شنویم که مدل باید قابل تفسیر (Interpretable) یا قابل توضیح (Explainable) باشد.
اما این دو دقیقاً چه فرقی با هم دارند؟ 👇

🔹 Interpretability (قابلیت تفسیر)
یعنی خودِ مدل به‌طور مستقیم برای انسان قابل درک باشد.
مدل‌های ساده مثل رگرسیون خطی یا درخت تصمیم نمونه‌های خوبی‌اند، چون دقیقاً می‌دانیم هر ویژگی (feature) چقدر روی خروجی اثر دارد.

📍 مدل ذاتاً شفاف است و منطق تصمیمش را می‌فهمیم.

🔹 Explainability (قابلیت توضیح)
یعنی مدل ممکن است پیچیده باشد (مثل شبکه‌های عصبی یا مدل‌های ensemble)، اما می‌توانیم با ابزارهایی مثل SHAP یا LIME توضیح بدهیم چرا مدل تصمیم خاصی گرفته است.

📍 مدل خودش مبهم است، ولی خروجی‌اش را می‌توان برای انسان توضیح داد.️

⃣ در حوزه مالی 💰، اگر بخواهیم احتمال دیرکرد وام را پیش‌بینی کنیم،
یک مدل رگرسیون لجستیک مستقیماً نشان می‌دهد درآمد یا سابقه‌ی اعتباری چه نقشی دارد → interpretable.
ولی اگر از XGBoost یا Deep Learning استفاده کنیم، برای توضیح تصمیم مدل باید از ابزارهای توضیحی استفاده کنیم → explainable.

📘 خلاصه در یک جمله:

🔸 Interpretability یعنی خود مدل را بفهمیم.
🔸 Explainability یعنی بتوانیم تصمیم مدل پیچیده را توضیح دهیم.


#interpretable_AI #explainable_AI #Artificial_inteligence #ai #machinelearning
#یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #ماشین_لرنینگ


🙋🏻‍♀@meteorjournal 👉🏼 کانال
🙋🏻‍♀@meteorjournalgroup 👉🏼گروه

🙋🏻‍♂ سلام دوستان

✅ قسمت‌های جدید از کتاب صوتی چنین گفت زرتشت اثر فریدریش نیچه، ترجمه‌ی داریوش آشوری در کانال یوتیوب آپلود شد


👈🏼 برای شنیدن کلیک کنید 👉🏼


لطفاً برای حمایت از ما دوست داشتید لایک و سابسکرایب کنید ❤️



#کتاب #کتاب_صوتی #نیچه #فریدریش_نیچه #چنین_گفت_زرتشت


🙋🏻‍♂@meteorjournal 👉🏼 کانال
🙋🏻‍♂@meteorjournalgroup 👉🏼 گروه

✅ توهمات هوش مصنوعی؛ وقتی ماشین با اطمینان دروغ می‌گوید!

هوش مصنوعی در چند سال اخیر وارد همه‌جای زندگی ما شده؛ از نوشتن و ترجمه گرفته تا طراحی و حتی مشاوره حقوقی. اما در کنار تمام این قابلیت‌ها، یک مشکل جدی وجود دارد: توهمات (Hallucinations)؛ یعنی زمانی که مدل با اعتماد کامل، اطلاعات کاملاً غلط تولید می‌کند!

در ادامه، نگاهی کوتاه و کاربردی به این پدیده و پیامدهایش می‌اندازیم 👇

🔍 توهم در هوش مصنوعی یعنی چه؟

وقتی مدل، پاسخی اشتباه اما بسیار قانع‌کننده ارائه می‌دهد.
مثلاً بگوید نویسنده شازده کوچولو، «ژول ورن» بوده!
ترکیب «اطلاعات غلط + اعتمادبه‌نفس زیاد + غیرقابل‌پیش‌بینی بودن» یعنی توهم.

🧩 انواع توهمات (با مثال‌های واقعی)

🔹 ۱) حقایق ساختگی
دو وکیل آمریکایی از ChatGPT کمک گرفتند؛ مدل چند پرونده حقوقی جعلی ساخت و باعث جریمه آن‌ها شد!

🔹 ۲) برداشت اشتباه از داده‌ها
هوش مصنوعی AI Overview گوگل پیشنهاد کرده بود برای دریافت کلسیم «سنگ بخورید» یا برای درست کردن پیتزا از «چسب» استفاده کنید!

🔹 ۳) ارائه راه‌حل‌های اشتباه
هوش مصنوعی DALL·E برای «اتاقی بدون فیل»، تصویری با یک فیل بزرگ وسط اتاق ساخت و روی صحتش هم اصرار داشت!

🔹 ۴) اعتمادبه‌نفس بیش‌ازحد
مدل حتی وقتی اشتباه را تذکر می‌دهید، گاهی با قاطعیت همان جواب غلط را تکرار می‌کند.

🔹 ۵) رفتار غیرقابل‌پیش‌بینی
سؤال ساده «۹.۱۱ بزرگ‌تره یا ۹.۹؟» گاهی جواب درست دارد و گاهی نه.

❗ چرا توهم رخ می‌دهد؟

✔ مدل‌ها واقعیت را مثل انسان تجربه نمی‌کنند؛ فقط الگوهای متنی را پیش‌بینی می‌کنند.
✔ گاهی از مدل چیزی می‌خواهیم که اصلاً برای آن آموزش ندیده.
✔ معماری LLMها (پیش‌بینی کلمه بعدی) ذاتاً مستعد خطاست؛ به گفته یان لکون، حتی داده بی‌نهایت هم مشکل را کاملاً حل نمی‌کند.

🛠 چطور توهمات را کاهش دهیم؟

🔸 بهبود داده‌ها و مدل‌ها
🔸 مهندسی پرامپت (مثل chain-of-thought)
🔸 استفاده از RAG (ارائه اسناد واقعی به مدل)
🔸 سیستم‌های چندعاملی (نویسنده + بازبین)
🔸 تشخیص خودکار ریسک توهم

💼 خطرات توهمات برای کسب‌وکارها

✈ چت‌بات ایرلاین: اطلاعات غلط به مشتری داد و دادگاه شرکت را مجبور کرد طبق همان اطلاعات اشتباه عمل کند!
🚗 خودروهای خودران: چند حادثه جدی به دلیل عدم تشخیص درست اشیا.

توهمات فقط یک مشکل فنی نیستند؛ می‌توانند کل یک کسب‌وکار را زمین بزنند!

📚 برگرفته از کتاب The AI Pocket Book
✍ نوشته امانوئل ماجوری
📌 خلاصه فارسی کتاب👇🏼
https://youtu.be/1TzRzbLEE0I?si=pS__IZH5SUOQwvHF


#Artificial_inteligence #ai #machinelearning
#یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #ماشین_لرنینگ


🙋🏻‍♀@meteorjournal 👉🏼 کانال
🙋🏻‍♀@meteorjournalgroup 👉🏼گروه

✅ فایل صوتی خلاصه دوره آموزشی شش ساعته Caleb ralston در یوتیوب درباره پرسونال برندینگ (فارسی- تهیه شده توسط هوش مصنوعی)

🎧 نکاتی خوبی در مورد:
🔺 ساختن برند شخصی قوی
🔺 تولید محتوی
در این فایل آمده.

📌 به نظرم دوره ایشون برای کسانی که دنبال ایجاد برند شخصی قوی هستند خیلی می تونه مفید باشه:
👈 لینک ویدئو



🙋🏻‍♀@meteorjournal 👉🏼 کانال
🙋🏻‍♀@meteorjournalgroup 👉🏼گروه

🤖 یادگیری ۱۱ روشی که ماشین ها یاد می گیرند (به زبان ساده):

🔺 یادگیری تقلیدی (Imitation Learning)
🔺 یادگیری فدراسیون (Federated Learning)
🔺 یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
🔺 یادگیری افزایشی (Incremental Learning)
🔺 یادگیری ترکیبی (Ensemble Learning)
🔺 یادگیری هیبرید (Hybrid Learning)
🔺 یادگیری چندوجهی (Multimodal Learning)
🔺 یادگیری کم‌نمونه (Few-shot Learning)
🔺 فرا یادگیری (Meta Learning)
🔺 یادگیری نمایشی (Representation Learning)
🔺 یادگیری چندحسی (Multisensory Learning)





✅ در لینک زیر:
👈👈 برای مشاهده ی ویدئو آموزشی کلیک کنید.




#machine_learning​ #ai​ #transfer_learning​ #meta_learning​ #imitation_learning​#Ensemble_Learning​
#Multimodal_Learning​
#FewShot_Learning​ #hybrid_learning​ #multisensory_learning #federated_learning​
#یادگیری_ماشین​ #هوش_مصنوعی​


🙋🏻‍♀@meteorjournal 👉🏼 کانال
🙋🏻‍♀@meteorjournalgroup 👉🏼گروه

❇️ سه پرسش حیاتی پیش از ساخت یک محصول مبتنی بر هوش مصنوعی

✍️ بر اساس کتاب The AI Pocket Book اثر Emmanuel Maggiori

⁉️ ۱. آیا من AI را قبل از مشتری قرار می‌دهم؟
(Am I putting AI before the customer?)

⁉️ ۲. آیا توهمات (Hallucinations) در محصول من قابل‌قبول هستند؟
(Are hallucinations okay?)

⁉️ ۳. آیا لازم است بدانم خروجی چگونه تولید شده است؟
(Do I need to explain how the output is generated?)



🎯 توضیحات بیشتر درباره این سوالات را در ویدئوی خلاصه فارسی کتاب ببنید.





#Artificial_inteligence #ai  #machinelearning
#یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #ماشین_لرنینگ #کسب_و_کار_هوش_مصنوعی #درآمد_ازهوش_مصنوعی


🙋🏻‍♀@meteorjournal 👉🏼 کانال
🙋🏻‍♀@meteorjournalgroup 👉🏼گروه

📌 رودمپ تبدیل شدن به متخصص هوش مصنوعی مولد

#Artificial_inteligence #ai  #machinelearning #Generative_AI

#یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #ماشین_لرنینگ #هوش_مصنوعی_مولد


🙋🏻‍♀@meteorjournal 👉🏼 کانال
🙋🏻‍♀@meteorjournalgroup 👉🏼گروه