🔬 چه زمانی باید از شبکه‌های عصبی گرافی (GNN) استفاده کنیم؟

شبکه‌های عصبی گرافی (Graph Neural Networks) ابزار قدرتمندی برای پردازش داده‌هایی هستند که ساختار گرافی دارند — یعنی داده‌هایی که به‌جای اینکه فقط لیستی از ویژگی‌ها باشند، دارای روابط و ارتباطات ساخت‌یافته بین واحدها هستند.

🧠 برخلاف CNN یا RNN که روی داده‌های ترتیبی یا تصویری کار می‌کنند، GNN برای داده‌هایی طراحی شده‌اند که روابط بین نودها (گره‌ها) بخش اصلی اطلاعات را تشکیل می‌دهد.


---

📌 چه زمانی GNN بهترین انتخاب است؟

🔹 تحلیل شبکه‌های اجتماعی
اگر بخوای بفهمی چه کاربری در شبکه اجتماعی تأثیرگذارتره، یا پیش‌بینی کنی که بین کدام کاربران ارتباط جدید شکل می‌گیره، ساختار گراف ارتباط‌ها بسیار مهمه.

🔹 تشخیص تقلب در تراکنش‌های بانکی
در سیستم‌های مالی، تراکنش‌ها می‌تونن به‌صورت گرافی بین افراد، حساب‌ها یا دستگاه‌ها مدل‌سازی بشن — GNN می‌تونه الگوهای مشکوک در ساختار این گراف‌ها رو شناسایی کنه.

🔹 تحلیل مولکولی و شیمی محاسباتی
مولکول‌ها ذاتاً ساختار گرافی دارن (اتم به‌عنوان نود و پیوندها به‌عنوان یال). GNN برای پیش‌بینی خواص شیمیایی یا طراحی دارو بسیار موفق عمل کرده.

🔹 سیستم‌های توصیه‌گر (Recommendation Systems)
برای مدل‌سازی روابط بین کاربران و آیتم‌ها، ساخت گراف دوطرفه و استفاده از GNN به پیش‌بینی دقیق‌تر علایق کاربران کمک می‌کنه.

🔹 برنامه‌ریزی و بهینه‌سازی در شبکه‌های حمل‌ونقل یا برق
ساختار این نوع شبکه‌ها اغلب گرافی هست (مثل مسیرهای حمل‌ونقل یا توزیع انرژی). GNN می‌تونه برای پیش‌بینی بار، بهینه‌سازی جریان یا مدیریت اختلالات استفاده بشه.


---

🎯 جمع‌بندی:
اگر داده‌ی شما صرفاً جدولی یا ترتیبی نیست، بلکه شامل روابط ساخت‌یافته بین اجزا است — مثلاً «چه چیزی به چه چیزی وصل است»، یا «چه کسی با چه کسی در ارتباط است»، شبکه‌های عصبی گرافی می‌تونن نتایجی بسیار قوی‌تر و معنادارتر ارائه دهند.


#هوش_مصنوعی #GraphNeuralNetwork #GNN #یادگیری_عمیق #تحلیل_گراف #شبکه_عصبی #یادگیری_ساختارمند #AI

@rss_ai_ir

🧠 شبکه Lavender؛ ترور هدفمند با هوش مصنوعی؟

شبکه‌ای به نام Lavender که توسط ارتش اسرائیل طراحی شده، یکی از بحث‌برانگیزترین کاربردهای نظامی هوش مصنوعی در تاریخ معاصر است.

🔍 این سامانه‌ی مبتنی بر AI، وظیفه دارد *اهداف انسانی بالقوه* را شناسایی کند — افرادی که احتمال عضویتشان در گروه‌های مسلح فلسطینی وجود دارد.

---

⚙️ عملکرد این سیستم چطور است؟

1. جمع‌آوری داده‌های رفتاری: از شنود تماس‌ها، ردیابی گوشی، شبکه‌های اجتماعی و حتی روابط خانوادگی
2. تحلیل الگوریتمی: بررسی تماس‌ها، مکان، تردد، شبکه ارتباطی و رفتار دیجیتال
3. خروجی‌گیری خودکار: تولید لیستی از افراد «مشکوک» برای حمله هوایی یا موشکی
4. اتصال به سیستم Gospel: برای اجرای حملات بدون بررسی انسانی یا فقط با بررسی ۲۰ ثانیه‌ای!

---

⚠️ چالش‌ها و انتقادات جدی:

🔻 ریسک بالای شناسایی اشتباه و کشتار غیرنظامیان
🔻 نقض آشکار حقوق بشر و نبود شفافیت قضایی
🔻 تبدیل عملیات ترور به فرآیند نیمه‌خودکار بر اساس نمره‌ تهدید تخمینی!
🔻 در برخی موارد، کل ساختمان‌ها نابود شده‌اند تنها به دلیل حضور یک نفر در آن

---

📢 افشاگری بزرگ رسانه‌ای
در مارس ۲۰۲۴، مجلاتی مثل +972 Magazine و The Guardian با کشته شدن چند سرباز اسرائیلی، جزئیات این سامانه و اشتباهات مرگبار آن را فاش کردند.

✅زیرنویس فارسی.
---

🎯 جمع‌بندی:
شبکه Lavender نمونه‌ای هشداردهنده از استفاده‌ی افراطی و غیرانسانی هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری‌های مرگ‌بار است. مسأله‌ای که جامعه جهانی باید جدی بگیرد.

#هوش_مصنوعی #Lavender #AI #جنگ_غزه #ترور_خودکار #Gospel #نقض_حقوق_بشر #Israel #جنگ_و_هوش_مصنوعی

@rss_ai_ir

📉 آموزش مدل در یادگیری ماشین: تعادل بین Underfitting و Overfitting

در مسیر آموزش مدل‌های یادگیری ماشین، همیشه باید دنبال یک «نقطه تعادل» بین دقت بالا و تعمیم‌پذیری مناسب باشیم. تصویر زیر به‌خوبی سه وضعیت مختلف را نمایش می‌دهد:

---

🔵 مدل ضعیف و ساده Underfitting
وقتی مدل شما نتواند حتی روی داده‌های آموزشی عملکرد خوبی داشته باشد، دچار Underfitting شده‌اید.

📌 علائم:

* دقت پایین روی داده‌های آموزش و تست
* کاهش خطا بسیار کند است
* منحنی‌های خطای آموزش و اعتبارسنجی بسیار به هم نزدیک‌اند

🛠 راهکارها:

* استفاده از مدل‌های پیچیده‌تر (افزودن لایه در شبکه عصبی یا درخت‌های بیشتر در Random Forest)
* آموزش بیشتر (افزایش epochs)
* کاهش regularization (کاهش مقدار λ در L2 یا L1)
* اضافه‌کردن ویژگی‌های جدید یا مهندسی بهتر ویژگی‌ها (feature engineering)

---

🟠 مدل بیش‌از‌حد یادگرفته Overfitting
مدل بیش‌از‌حد خودش را با داده‌های آموزشی تطبیق داده و قدرت تعمیم به داده‌های جدید را از دست داده.

📌 علائم:

* خطای آموزش خیلی پایین، ولی خطای اعتبارسنجی بالا می‌رود
* شکاف زیاد بین منحنی Train و Validation
* عملکرد بد روی داده‌های جدید یا واقعی

🛠 راهکارها:

* استفاده از تکنیک‌های Regularization (مثل L1/L2، Dropout)
* کاهش پیچیدگی مدل
* افزایش داده با Data Augmentation
* استفاده از EarlyStopping
* استفاده از Cross-validation برای انتخاب مدل عمومی‌تر

---

🟢 — نقطه تعادل Best Fit
مدلی که هم روی داده‌های آموزشی و هم اعتبارسنجی عملکرد خوبی دارد.

📌 ابزارهای تشخیص خودکار نقطه تعادل:

*ابزار EarlyStopping: توقف خودکار آموزش زمانی که خطای اعتبارسنجی کاهش نمی‌یابد
* ابزار Learning Curve: رسم نمودار Train/Validation Loss برای پیدا کردن نقطه جدایی
* ابزار Cross-Validation: اعتبارسنجی با داده‌های مختلف برای تشخیص تعمیم بهتر

---

📌 نکته نهایی:
دقت بالا به‌تنهایی ملاک خوبی نیست. مدل خوب، مدلی‌ست که بتواند روی داده‌های جدید نیز عملکرد مطلوبی داشته باشد، نه فقط داده‌هایی که دیده.


🧠 با ما در مسیر حرفه‌ای شدن در یادگیری ماشین همراه باشید!

#MachineLearning #Overfitting #Underfitting #هوش_مصنوعی
🎓 @rss_ai_ir| آموزش‌های تخصصی و حرفه‌ای هوش مصنوعی

📌 ویدیوی آموزشی: درک مکانیزم Attention در ترنسفورمرها

اگر به دنبال درکی عمیق و بصری از نحوه کار «attention» در ترنسفورمرها هستید، این ویدیو از 3Blue1Brown دقیقاً همینه!

🔍 در این ویدیو خواهید دید:

❎ چطور ماتریس‌های Key و Query شباهت بین توکن‌ها (کلمات یا پچ‌های تصویر) را محاسبه می‌کنند
❎چطور ماتریس Value آمیخته با وزن‌های attention به ایجاد Embedding های غنی کمک می‌کند
❎ چرا attention اساس قدرت مدل‌های LLM و Vision Transformer است

♨️ این آموزش فوق‌العاده مناسب کسانیه که:

❇️ ساختار توجه (Self-Attention) رو بصری یاد بگیرن
❇️ درک بهتری از نقش Q، K و V در هر Head داشته باشن
❇️ مسیر فکری ترنسفورمرها (از جمله GPT و BERT) رو فرا بگیرن

❌♨️زیرنویس فارسی

#هوش_مصنوعی #ترنسفورمر #Attention #DeepLearning #3Blue1Brown #NLP #VL #آموزش_بصری
@rss_ai_ir

🎥 انقلاب در ساخت ویدیو با Act-Two از Runway!


🔮 دیگر برای ساخت ویدیوی حرفه‌ای، نیازی به دوربین و بازیگر نیست!
مدل Act-Two از شرکت Runway آمده تا مرز بین واقعیت و تخیل را از بین ببرد!

📌 چی هست Act-Two؟
یک مدل تولید ویدیوی پیشرفته با هوش مصنوعی که فقط با یک متن یا تصویر، ویدیوهایی با کیفیت بالا، حرکات طبیعی و افکت سینمایی تولید می‌کند — ادامه‌ای بر مدل Gen-2 اما بسیار هوشمندتر و خلاق‌تر!

---

✨ ویژگی‌های خیره‌کننده:
🔹 حرکات طبیعی کاراکترها و چهره‌ها
🔹 کنترل دقیق سبک، نورپردازی و دوربین
🔹 تولید ویدیوهایی بلندتر، با وضوح بالا
🔹 امکان روایت داستان چند مرحله‌ای

---

📍 مثال واقعی:
📝 «یک ربات آینده‌نگر در خیابانی نئون‌دار با باران، در سبک Blade Runner راه می‌رود»
👁فناوری Act-Two همین صحنه را به‌صورت یک ویدیوی سینمایی با افکت نور و باران و زاویه دوربین خلق می‌کند!

---

🎯 کاربردها:
✅ ساخت تیزر تبلیغاتی
✅ تولید فیلم کوتاه و انیمیشن
✅ بازسازی صحنه‌های تخیلی یا تاریخی
✅ تولید محتوای آموزشی، صنعتی یا هنری

---

با Act-Two، تخیل شما دیگر محدود به ذهن نیست آن را ببینید، بسازید، منتشر کنید.

📎 لینک تست: [https://runwayml.com]


@rss_ai_ir | #Runway #ActTwo #هوش_مصنوعی #AI_Video

🚀 هوش مصنوعی در کنار LoRaWAN، Zigbee و سایر پروتکل‌های IoT؛ ترکیب آینده‌ساز فناوری!


در دنیای اینترنت اشیاء (IoT)، انتخاب پروتکل بی‌سیم مناسب مهم است — اما وقتی این شبکه‌ها با هوش مصنوعی (AI) ترکیب شوند، همه‌چیز متحول می‌شود! 🌐🤖


---

🔌 مقایسه سریع پروتکل‌ها:

🔹 LoRaWAN
✅ برد بلند (تا ۱۰ کیلومتر)
✅ مصرف انرژی بسیار پایین
🎯 عالی برای جمع‌آوری داده‌های محیطی، کشاورزی، شهر هوشمند
🤖 هوش مصنوعی می‌تواند روی داده‌های LoRa تجزیه‌وتحلیل بلادرنگ انجام دهد (مثلاً تشخیص نشت آب، تحلیل الگوهای ترافیکی، پایش سلامت در روستاها)


---

🔹 Zigbee
✅ برد کوتاه تا متوسط (۱۰ تا ۱۰۰ متر)
✅ مصرف انرژی پایین، پشتیبانی از شبکه مش
🎯 مناسب برای خانه هوشمند و اتوماسیون
🤖 هوش مصنوعی در اینجا می‌تواند الگوهای رفتاری کاربران را یاد بگیرد، دما و روشنایی را هوشمند تنظیم کند، یا مصرف انرژی را بهینه‌سازی کند


---

🔹 Wi-Fi
✅ سرعت بالا ولی مصرف زیاد
🎯 مناسب برای کاربردهایی مثل دوربین، تشخیص چهره، کنترل زنده
🤖 مدل‌های بینایی ماشین مثل YOLO یا EfficientNet با Wi-Fi قابل پیاده‌سازی‌اند تا در Edge Device (مثلاً ESP32-CAM یا Jetson Nano) خروجی بلادرنگ بدهند


---

🔹 NB-IoT / LTE-M
✅ اتصال وسیع با پشتیبانی اپراتور
🎯 مناسب برای زیرساخت‌های پایش صنعتی، سیستم‌های سلامت از راه دور
🤖 هوش مصنوعی در مرکز سرور (Cloud AI) داده‌های NB-IoT را تحلیل می‌کند و تصمیمات خودکار اتخاذ می‌شود (مثلاً هشدار سریع برای نشت گاز)


---

💡 چرا ترکیب AI + IoT انقلابی است؟

داده‌ها از LoRa/Zigbee/WiFi دریافت می‌شوند

در Edge یا Cloud با AI تحلیل می‌شوند

نتیجه: تصمیم هوشمند، سریع، دقیق


📊 مثال واقعی: 🛰 حسگر LoRa دمای خاک را می‌فرستد
🧠 هوش مصنوعی در Edge یا Cloud پیش‌بینی می‌کند: «نیاز به آبیاری فردا نیست»
✅ نتیجه: صرفه‌جویی در منابع و انرژی


---

🧠 آینده IoT بدون هوش مصنوعی ناقص است!
ترکیب LoRaWAN + AI، یا Zigbee + AI = هوشمندی واقعی در هر پروژه!


@rss_ai_ir | #AI_IoT #EdgeAI #SmartDevices

📦✨ ساخت یک اتاق کامل با فقط یک جعبه IKEA؟!

تصور کن یک جعبه‌ی ساده وسط یک اتاق خالی قرار داره…
و در کمتر از ۸ ثانیه، کل اتاق تبدیل میشه به یک فضای دنج و زیبای اسکاندیناویایی!
همه چیز به کمک این پرامپت ساخته شده — انگار یه آگهی ۱۰۰ هزار دلاری ساختی، اونم فقط با هوش مصنوعی! 🤯

📽 اینم نمونه پرامپت کامل برای ساخت همچین ویدیویی با Veo 3:

metadata:
  prompt_name: "IKEA Empty Room Assembly"
  base_style: "cinematic, photorealistic, 4K"
  aspect_ratio: "16:9"
  room_description: "An empty, large, sunlit Scandinavian room with white walls and light wood floors."
  camera_setup: "A single, fixed, wide-angle shot. The camera does not move for the entire 8-second duration."
  key_elements:
    - "A sealed IKEA box with logo visible"
  assembled_elements:
    - "bed with white duvet"
    - "yellow IKEA throw blanket"
    - "bedside tables"
    - "lamps"
    - "wardrobe"
    - "shelves"
    - "mirror"

🧠 حالا نوبت توئه که اتاقت رو با هوش مصنوعی بچینی!
🔄 @rss_ai_ir

🤖 رباتWalker S2 : اولین ربات انسان‌نمای جهان با تعویض خودکار باتری!


📣 شرکت UBTECH Robotics از نسل جدید ربات انسان‌نمای خود با نام Walker S2 رونمایی کرد؛ مدلی انقلابی با قابلیت‌های منحصربه‌فرد برای تعامل، قدرت، و استقلال عملیاتی.


---

🦿 مشخصات فنی کلیدی Walker S2
▪️ قد: ۱۷۶ سانتی‌متر
▪️ وزن: ۷۳ کیلوگرم
▪️ سرعت حرکت: ۲ متر در ثانیه
▪️ ۵۲ درجه آزادی در مفاصل
▪️ زاویه چرخش بالاتنه: ۱۶۲ درجه
▪️ دسترسی افقی: ۱.۸ متر
▪️ توانایی حمل بار: تا ۱۵ کیلوگرم


---

🖐 دست رباتیک نسل چهارم (Gen-4)
این ربات به دو دست پیشرفته با ۱۱ درجه آزادی در هر دست مجهز است، همراه با ۶ سنسور لمسی.
🔹 توان گرفتن با یک انگشت: ۱ کیلوگرم
🔹 گرفتن کامل با دست: تا ۷.۵ کیلوگرم


---

🎧 تعامل صوتی و ادراکی پیشرفته
▪️ مجهز به ۴ میکروفون و ۲ بلندگو
▪️ پشتیبانی از مدل‌های زبانی (LLM) برای درک دستورات پیچیده
▪️ نمایشگر چهره ۴ اینچی گرد با قابلیت تعامل اجتماعی


---

🔋 سیستم هوشمند تعویض باتری
دارای دو باتری مجزا با قابلیت تعویض کاملاً خودکار است — تنها در ۳ دقیقه!
این ویژگی به ربات اجازه می‌دهد بدون توقف وظایف بحرانی، باتری خود را شارژ یا جایگزین کند.


---

👀 بینایی استریو RGB (مثل چشم انسان!)
سیستم دوچشمی RGB داخلی در سر ربات، امکان درک عمق و محیط را با دقتی مشابه بینایی انسان فراهم می‌سازد.


---

🧠 سیستم دوگانه هوش مصنوعی (BrainNet 2.0 + Co-Agents)
این معماری پیشرفته، به Walker S2 توانایی عملکرد کاملاً مستقل و نیز همکاری هماهنگ با سایر ربات‌ها را می‌دهد — گامی مهم به سوی ناوگان رباتیک!


---

🧩 موارد استفاده پیشنهادی:
خانه هوشمند | ربات خدماتی | صنعت | مراقبت از سالمندان | محیط‌های تحقیقاتی


---

#هوش_مصنوعی #ربات_انسان‌نما #رباتیک
@rss_ai_ir

💻 یادگیری فدرال (Federated Learning) چیست و چرا آینده‌ساز است؟


آیا تا به حال فکر کرده‌اید چگونه یک مدل هوش مصنوعی می‌تواند بدون دیدن مستقیم داده‌های شما آموزش ببیند؟
🔐 این دقیقاً همان کاری است که یادگیری فدرال انجام می‌دهد!


---

🔍 یادگیری فدرال چگونه کار می‌کند؟

1️⃣ حریم خصوصی محور: برخلاف روش‌های کلاسیک که همه داده‌ها به سرور مرکزی منتقل می‌شوند، در یادگیری فدرال داده‌ها روی دستگاه شما باقی می‌مانند.
✅ یعنی اطلاعات پزشکی، مکالمات، تصاویر یا داده‌های حساس هرگز از گوشی، لپ‌تاپ یا سیستم درمانی خارج نمی‌شوند.

2️⃣ یادگیری توزیع‌شده: هر دستگاه، نسخه‌ای از مدل AI را به‌صورت محلی آموزش می‌دهد.
📤 فقط به‌روزرسانی مدل (نه خود داده) به سرور مرکزی ارسال می‌شود.

3️⃣ ترکیب هوشمند نتایج: سرور مرکزی این به‌روزرسانی‌ها را از هزاران دستگاه جمع‌آوری و ترکیب می‌کند تا یک مدل قوی‌تر و عمومی‌تر بسازد.
📥 سپس نسخه بهبودیافته برای همه کاربران ارسال می‌شود.


---

🧠 کاربردهای کلیدی یادگیری فدرال
🔹 سلامت دیجیتال: آموزش مدل‌ها بر داده‌های بیماران بدون افشای اطلاعات شخصی
🔹 کیبورد گوشی: پیشنهاد هوشمند کلمات بدون ارسال پیام‌های شما
🔹 سیستم‌های مالی: تشخیص تقلب با حفظ امنیت مشتری‌ها


---

✨ یادگیری فدرال = هوش مصنوعی + حریم خصوصی + عملکرد توزیع‌شده
🔗 اگر به AI در پزشکی و امنیت داده علاقه دارید، ما را در آکادمی Med-AI دنبال کنید!

🎓 @rss_ai_ir | #FederatedLearning #PrivacyAI #MedicalAI

🎯 هوش مصنوعی چندعاملی (Multi-Agent AI): وقتی ربات‌ها با هم کار می‌کنند!


آیا تا به حال فکر کرده‌اید اگر چند مدل هوش مصنوعی با هم گفت‌وگو و همکاری کنند، چه توانایی‌هایی پیدا می‌کنند؟ این همان دنیای جذاب سیستم‌های چندعاملی (Multi-Agent Systems) است!


---

🤖 هوش چندعاملی چیست؟
در این رویکرد، به‌جای یک مدل AI که به تنهایی تصمیم‌ می‌گیرد، چندین "عامل هوشمند" وجود دارد که هرکدام توانایی، هدف یا تخصص خاصی دارند و با همکاری یا رقابت، یک مسئله را حل می‌کنند.


---

🧠 مثال‌ها و کاربردها:

🔸 ربات‌های امدادگر: چند ربات در یک محیط فاجعه، هرکدام با نقش متفاوت (کشف مسیر، تشخیص انسان، حمل تجهیزات)، با هم هماهنگ می‌شوند.
🔸 مدل‌های زبانی هوشمند: یک مدل نقش استاد را بازی می‌کند، یکی شاگرد، و دیگری منتقد — با همکاری، یک مقاله علمی را بازنویسی می‌کنند!
🔸 بازی‌های استراتژیک: AIهایی که مذاکره می‌کنند، نقشه می‌کشند و حتی به‌طور مستقل تصمیم می‌گیرند که با چه کسی متحد شوند.


---

🚀 چرا آینده‌دار است؟
✅ مقیاس‌پذیر
✅ یادگیری اجتماعی
✅ قابلیت شبیه‌سازی جامعه‌های انسانی
✅ پایه‌گذار هوش عمومی (AGI)


---

📎 جالب اینجاست که پروژه‌هایی مثل AutoGPT، ChatDev و OpenAgents از همین ایده استفاده می‌کنند — چندین Agent که مثل یک تیم واقعی، پروژه را جلو می‌برند.


@rss_ai_ir | #AIAgents #AutoGPT #هوش_تعاملی

🚨 مهارتی که هر مهندس یادگیری ماشین باید بلد باشه!

👨🏻‍💻 طراحی سیستم یادگیری ماشین اون مهارتیه که پایه و اساس هر پروژه موفقه — فرقی نمی‌کنه از چه مدلی استفاده می‌کنی!

📌 چرا اینقدر مهمه؟ چون برخلاف دنیای مدل‌ها که مدام در حال تغییره، اصول طراحی سیستم ML طی ۵ سال گذشته ثابت مونده و احتمالاً تا سال‌ها همین می‌مونه.


---

🧩 توی هر پروژه‌ی جدی ML، با ۳ نوع پایپ‌لاین اصلی سروکار داری:

1️⃣ Feature Pipeline
🔹 داده خام رو می‌گیری و تبدیلش می‌کنی به فیچرهای قابل استفاده (وکتور، امبدینگ و …)
🔹 خروجی می‌ره توی Feature Store یا Vector DB برای استفاده بعدی


---

2️⃣ Training / Fine-tuning Pipeline
🔹 فیچرهای تاریخی از Feature Store خونده می‌شن
🔹 مدل جدید ساخته یا مدل پایه فاین‌تیون می‌شه
🔹 نتیجه ثبت می‌شه در Model Registry


---

3️⃣ Inference Pipeline
🔹 مدل از رجیستری لود می‌شه
🔹 ورودی‌ها از سمت کلاینت (عدد، متن، تصویر و …) گرفته می‌شن
🔹 مدل پیش‌بینی یا تولید پاسخ می‌کنه و جواب برمی‌گردونه

✅ اینجاست که مشخص می‌شه مدل شما فقط خوب بوده یا واقعاً به درد دنیای واقعی می‌خوره!


---

💡 وقتی این سه بخش به‌درستی و در کنار CI/CD حرفه‌ای پیاده‌سازی بشن، تازه می‌تونی با افتخار بگی:
«من فقط مدل‌ساز نیستم — من مهندس ML هستم!»



📲 دنبال کن:
💡 @rss_ai_ir

🤖 تحول هوش مصنوعی با عامل‌های چندمرحله‌ای (Multi-Step Agents)
📺 بررسی عمیق در ویدیوی جدید یوتیوب
@rss_ai_ir | #AI #AGI #Agents

هوش مصنوعی دیگر فقط پاسخ‌گو نیست؛ حالا برنامه‌ریزی می‌کند، وظایف را می‌شکند، تصمیم می‌گیرد و یاد می‌گیرد!

در ویدیوی جدید، به بررسی یکی از مهم‌ترین پیشرفت‌های اخیر AI پرداخته می‌شود:
🧠 عامل‌های چندمرحله‌ای (Multi-Step Agents) — سیستم‌هایی که می‌توانند مسائل پیچیده را به گام‌های کوچک‌تر تقسیم کرده، اجرا کنند و نتایج را تحلیل و بهینه کنند.

🎯 نکات کلیدی ویدیو:

🔹 تفاوت Agent با مدل‌های ساده زبانی مثل GPT
🔹 توانایی تفکر چندمرحله‌ای و تعامل با محیط
🔹 چالش‌ها: پیاده‌سازی، ارزیابی، حافظه، و ابزارهای جانبی
🔹 ارتباط با آینده AGI (هوش عمومی مصنوعی)

📌 این ویدیو برای کسانی که می‌خواهند آینده شغلی، تحقیقاتی یا توسعه خود را با عامل‌های هوشمند گره بزنند، حیاتی است.

📽 تماشا کن:
🔗 YouTube - Multi-step AI Agents
🔗 لینک کتاب داخل فیلم

📡 دنبال کنید برای تحلیل تخصصی و منابع بیشتر:
@rss_ai_ir | #هوش_مصنوعی #LLM #Agent

🚀 مدل Grok 4 از xAI در صدر جدول مدل‌های زبانی!

📢 مدل Grok 4 که توسط تیم xAI به رهبری ایلان ماسک توسعه یافته، حالا رتبه ۱ را در جدول LLM Leaderboard به دست آورده!
🔝 این مدل موفق شده بیش از ۱۰۰ مدل دیگر از جمله مدل‌های قدرتمند OpenAI، گوگل، DeepSeek و سایر شرکت‌ها را پشت سر بگذارد.

✨ ایلان ماسک قبلاً گفته بود که Grok "باهوش‌ترین مدل زبانی دنیاست" — و حالا به‌نظر می‌رسد حق با او بوده!

📊 این رتبه‌بندی بر اساس معیارهای دقیق حل مسئله، درک متون، و توانایی در پاسخ‌گویی به سؤالات چندمرحله‌ای انجام شده است.

🌐 رقابت در دنیای LLMها داغ‌تر از همیشه است…


📎 @rss_ai_ir
📍 #LLM #Leaderboard |

🚀 نقشه راه جامع برای آینده هوش مصنوعی 🧠✨

اگر می‌خواهی در مسیر حرفه‌ای هوش مصنوعی بدرخشی، این موضوعات کلیدی را حتماً یاد بگیر:

1️⃣ ریاضیات پایه: جبر خطی، احتمال، آمار و بهینه‌سازی—پایه‌ و اساس همه الگوریتم‌ها

2️⃣ برنامه‌نویسی: ترجیحاً Python و آشنایی با کتابخانه‌هایی مثل NumPy، Pandas، Matplotlib

3️⃣ یادگیری ماشین: مفاهیم پایه مثل Classification، Regression، و الگوریتم‌هایی نظیر SVM، Random Forest و KNN

4️⃣ شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق:کار با فریم‌ورک‌هایی مثل TensorFlow و PyTorch، شناسایی ساختارهای CNN، RNN، Transformer

5️⃣ مدیریت داده‌ها و Data Engineering: جمع‌آوری، پاک‌سازی و مدیریت داده‌های بزرگ

6️⃣ یادگیری تقویتی و مولد (GANs): مسیر آینده، مخصوصاً برای رباتیک و مدل‌های مولد مانند ChatGPT

7️⃣ اخلاق و مدیریت ریسک:آشنایی با مفاهیمی مثل Bias، عدالت الگوریتمی و امنیت داده

8️⃣ موضوعات به‌روز: LLMها، یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task learning)، مدل‌های Efficient، و کاربرد عملی (Deployment)

9️⃣ تجربه پروژه واقعی:انجام پروژه‌های کوچک و بزرگ، کار با دیتاست‌های دنیای واقعی و شرکت در رقابت‌ها، مثل Kaggle

🔟 مطالعه مداوم: دنبال کردن مقالات جدید، وبینارها و اخبار پژوهشی (arXiv, Papers With Code)

🌟 آینده هوش مصنوعی با ترکیبی از دانش عمیق، تجربه عملی و اشتیاق پیوسته روشن می‌شود. همین امروز شروع کن!

#هوش_مصنوعی #AI #نقشه_راه #یادگیری

@rss_ai_ir