🚀 هوش مصنوعی کدنویسی را سرعت می‌دهد، اما روی انسان‌ها گیر می‌کند
هوش مصنوعی به‌طور چشمگیری کار تیم‌های توسعه‌دهنده را تغییر داده:
✅ تعداد وظایف بسته‌شده ۲۱٪ بیشتر شده
✅ تعداد Pull Requestهای مرج‌شده ۹۸٪ بیشتر شده
اما یک مشکل بزرگ وجود دارد:
⏳ زمان کدریویو ۹۱٪ افزایش یافته.
یعنی چه؟ یعنی حالا بزرگ‌ترین مانع، تأیید انسانی کد است.
این دقیقاً همان قانون آمدال در عمل است: سرعت کل سیستم برابر با سرعت کندترین بخش آن است.
پس اگر بخواهیم هوش مصنوعی واقعاً تحول ایجاد کند، باید کل چرخه توسعه نرم‌افزار مدرن شود — نه فقط بخش تولید کد.
🔗 جزییات بیشتر: faros.ai
#هوش_مصنوعی #برنامه‌نویسی #کدنویسی #توسعه_نرم‌افزار #AI
@rss_ai_ir
هوش مصنوعی به‌طور چشمگیری کار تیم‌های توسعه‌دهنده را تغییر داده:
✅ تعداد وظایف بسته‌شده ۲۱٪ بیشتر شده
✅ تعداد Pull Requestهای مرج‌شده ۹۸٪ بیشتر شده
اما یک مشکل بزرگ وجود دارد:
⏳ زمان کدریویو ۹۱٪ افزایش یافته.
یعنی چه؟ یعنی حالا بزرگ‌ترین مانع، تأیید انسانی کد است.
این دقیقاً همان قانون آمدال در عمل است: سرعت کل سیستم برابر با سرعت کندترین بخش آن است.
پس اگر بخواهیم هوش مصنوعی واقعاً تحول ایجاد کند، باید کل چرخه توسعه نرم‌افزار مدرن شود — نه فقط بخش تولید کد.
🔗 جزییات بیشتر: faros.ai
#هوش_مصنوعی #برنامه‌نویسی #کدنویسی #توسعه_نرم‌افزار #AI
@rss_ai_ir
🥰19🎉16👍14👏13😁12❤10🔥10👌1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🦾🤖 یادگیری تقویتی در ربات‌های انسان‌نما
این ویدیو توضیح می‌دهد که چطور الگوریتم‌های Reinforcement Learning (یادگیری تقویتی) به ربات‌های انسان‌نما امکان می‌دهند مانند انسان راه بروند، تعادل خود را حفظ کنند و در محیط‌های پیچیده تصمیم‌گیری کنند.
📌 مفاهیم کلیدی:
📍 تعامل ربات با محیط و دریافت پاداش/جریمه
📍 شبیه‌سازی در محیط‌های مجازی مثل Gymnasium برای کاهش هزینه‌های آزمایش واقعی
📍 یادگیری تدریجی حرکات پیچیده مانند دویدن، بلند شدن یا حمل اجسام
🚀 نتیجه؟ ربات‌هایی که نه تنها حرکت می‌کنند، بلکه می‌توانند در شرایط پیش‌بینی‌نشده هم خودشان بهترین تصمیم را بگیرند.
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #رباتیک #یادگیری_تقویتی #RL #Humanoid #AI
این ویدیو توضیح می‌دهد که چطور الگوریتم‌های Reinforcement Learning (یادگیری تقویتی) به ربات‌های انسان‌نما امکان می‌دهند مانند انسان راه بروند، تعادل خود را حفظ کنند و در محیط‌های پیچیده تصمیم‌گیری کنند.
📌 مفاهیم کلیدی:
📍 تعامل ربات با محیط و دریافت پاداش/جریمه
📍 شبیه‌سازی در محیط‌های مجازی مثل Gymnasium برای کاهش هزینه‌های آزمایش واقعی
📍 یادگیری تدریجی حرکات پیچیده مانند دویدن، بلند شدن یا حمل اجسام
🚀 نتیجه؟ ربات‌هایی که نه تنها حرکت می‌کنند، بلکه می‌توانند در شرایط پیش‌بینی‌نشده هم خودشان بهترین تصمیم را بگیرند.
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #رباتیک #یادگیری_تقویتی #RL #Humanoid #AI
🔥20🥰16🎉15👍12👏12😁10❤7
📂 دوره جامع MCP برای مبتدیان
💻 از مایکروسافت
👨🏻💻 مایکروسافت حدود یک ماه پیش دوره‌ای کامل از MCP منتشر کرده که شامل ۱۱ درس مستقل هست.
هر درس کوتاه، پر از مثال کد و تمرین عملیه که مفاهیم رو خیلی سریع و کاربردی یاد میده! 🚀
⬇️ توی این دوره یاد می‌گیری:
✅ مفاهیم پایه‌ای MCP
✅ معماری کلی MCP
✅ ساخت، تست و دیپلوی پروژه‌ها
✅ کار با AI Agents داخل VS Code
┌ 🥵 MCP for Beginners
├ 😉 Youtube Playlist
└ 🐱 GitHub Repos
🌐 #MCP #Microsoft #AI_Agents #VSCode #MCP_Tutorial #MCP_Beginners
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
@rss_ai_ir
💻 از مایکروسافت
👨🏻💻 مایکروسافت حدود یک ماه پیش دوره‌ای کامل از MCP منتشر کرده که شامل ۱۱ درس مستقل هست.
هر درس کوتاه، پر از مثال کد و تمرین عملیه که مفاهیم رو خیلی سریع و کاربردی یاد میده! 🚀
⬇️ توی این دوره یاد می‌گیری:
✅ مفاهیم پایه‌ای MCP
✅ معماری کلی MCP
✅ ساخت، تست و دیپلوی پروژه‌ها
✅ کار با AI Agents داخل VS Code
┌ 🥵 MCP for Beginners
├ 😉 Youtube Playlist
└ 🐱 GitHub Repos
🌐 #MCP #Microsoft #AI_Agents #VSCode #MCP_Tutorial #MCP_Beginners
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
@rss_ai_ir
👍16🔥16❤15🥰14🎉13👏11😁11
🦀 RustGPT —
زبان‌مدل از صفر با Rust
این پروژه یک پیاده‌سازی کامل از مدل ترنسفورمر روی زبان Rust هست که بدون استفاده از هیچ فریم‌ورک آماده‌ی ML ساخته شده.
🚀 ویژگی‌ها:
آموزش پیشین (Pretraining) و فاین‌تیونینگ کامل برای دیالوگ 🤖
معماری ماژولار با جداسازی شفاف وظایف ⚡
استفاده از ndarray برای محاسبات ماتریسی 📊
پشتیبانی از گرادیان‌دسنت و Gradient Clipping 🎯
حالت تعاملی برای تست و گفتگو با مدل 💬
📌 سورس کد در گیت‌هاب:
👉 github.com/tekaratzas/RustGPT
—
#Rust #LLM #Transformers #هوش_مصنوعی #برنامه‌نویسی
زبان‌مدل از صفر با Rust
این پروژه یک پیاده‌سازی کامل از مدل ترنسفورمر روی زبان Rust هست که بدون استفاده از هیچ فریم‌ورک آماده‌ی ML ساخته شده.
🚀 ویژگی‌ها:
آموزش پیشین (Pretraining) و فاین‌تیونینگ کامل برای دیالوگ 🤖
معماری ماژولار با جداسازی شفاف وظایف ⚡
استفاده از ndarray برای محاسبات ماتریسی 📊
پشتیبانی از گرادیان‌دسنت و Gradient Clipping 🎯
حالت تعاملی برای تست و گفتگو با مدل 💬
📌 سورس کد در گیت‌هاب:
👉 github.com/tekaratzas/RustGPT
—
#Rust #LLM #Transformers #هوش_مصنوعی #برنامه‌نویسی
GitHub
GitHub - tekaratzas/RustGPT: An transformer based LLM. Written completely in Rust
An transformer based LLM. Written completely in Rust - tekaratzas/RustGPT
🎉19🔥18😁18👍13❤11👏9🥰8
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤖✨ تمرین تعادل ربات‌های انسان‌نما
#هوش_مصنوعی #رباتیک #ربات_انسان_نما #AI #Robotics #FutureTech #MachineLearning
#هوش_مصنوعی #رباتیک #ربات_انسان_نما #AI #Robotics #FutureTech #MachineLearning
😁21🥰18👍13❤12🔥12👏12🎉7
این تصویر ۹ اصل کلیدی برای بهبود عملکرد سیستم‌های RAG را نشون میده:
1️⃣ Chunking –
تقسیم بهینه اسناد (۵۱۲–۱۰۲۴ توکن) و استفاده از پنجره‌های لغزان برای پوشش بهتر محتوا.
2️⃣ Embeddings –
استفاده از مدل‌های بردار پیشرفته مثل BAAI یا MPNET برای دقت بالا.
3️⃣ Vector Store –
انتخاب دیتابیس مناسب (مثل Milvus, Weaviate, Pinecone) بر اساس مقیاس و سرعت.
4️⃣ Query Processing –
استفاده از تکنیک‌های HYDE و hybrid search برای بهبود بازیابی.
5️⃣ Reranking –
اعمال مدل‌های بازچینش مثل MonoBERT یا TILDE برای افزایش دقت.
6️⃣ Summarization –
ترکیب رویکردهای extractive و abstractive برای خلاصه‌سازی جامع.
7️⃣ Fine-tuning –
تنظیم دقیق مدل برای بهبود عملکرد در دامنه‌های خاص.
8️⃣ Evaluation –
پایش متریک‌های عمومی و دامنه‌ای برای بهبود مستمر سیستم.
9️⃣ LLM Integration –
ادغام هوشمند مدل‌های زبانی بزرگ با retrieval.
🔟 Repacking –
پیاده‌سازی استراتژی‌های sides, forward, reverse برای بسته‌بندی بهینه محتوا.
#هوش_مصنوعی #RAG #LLM #یادگیری_ماشین #AI #MachineLearning #GenerativeAI
1️⃣ Chunking –
تقسیم بهینه اسناد (۵۱۲–۱۰۲۴ توکن) و استفاده از پنجره‌های لغزان برای پوشش بهتر محتوا.
2️⃣ Embeddings –
استفاده از مدل‌های بردار پیشرفته مثل BAAI یا MPNET برای دقت بالا.
3️⃣ Vector Store –
انتخاب دیتابیس مناسب (مثل Milvus, Weaviate, Pinecone) بر اساس مقیاس و سرعت.
4️⃣ Query Processing –
استفاده از تکنیک‌های HYDE و hybrid search برای بهبود بازیابی.
5️⃣ Reranking –
اعمال مدل‌های بازچینش مثل MonoBERT یا TILDE برای افزایش دقت.
6️⃣ Summarization –
ترکیب رویکردهای extractive و abstractive برای خلاصه‌سازی جامع.
7️⃣ Fine-tuning –
تنظیم دقیق مدل برای بهبود عملکرد در دامنه‌های خاص.
8️⃣ Evaluation –
پایش متریک‌های عمومی و دامنه‌ای برای بهبود مستمر سیستم.
9️⃣ LLM Integration –
ادغام هوشمند مدل‌های زبانی بزرگ با retrieval.
🔟 Repacking –
پیاده‌سازی استراتژی‌های sides, forward, reverse برای بسته‌بندی بهینه محتوا.
#هوش_مصنوعی #RAG #LLM #یادگیری_ماشین #AI #MachineLearning #GenerativeAI
🔥21👏16🎉15❤12🥰12👍11😁11
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 رباتی که به پرینتر سه‌بعدی تبدیل شد!
یک تیم طراحان در شانگهای طی یک ورکشاپ سه‌هفته‌ای در دانشگاه تونگجی موفق به ساخت یک ربات-پرینتر شش‌محوره شدند.
🔹 ایده این پروژه از ساختار تار عنکبوت الهام گرفته شده؛ جایی که استحکام و هندسه رشته‌ها مبنای یک رویکرد بیومیمتیک قرار گرفت.
✨ ویژگی کلیدی:
روش نوآورانه Spindle-Knot Extrusion که امکان ساخت سازه‌های خودایستا را فراهم می‌کند. به جای چاپ لایه‌لایه، ربات می‌تواند در فضای آزاد چاپ کند و انعطاف بیشتری به طراحی بدهد.
🛠 اجزای اصلی پروژه:
♻️ربات صنعتی KUKA
♻️اکسترودر رباتیک با هدهای متحرک
♻️سیستم کنترل مبتنی بر Arduino برای دقت در دما و جریان مواد
📌 این پروژه هنوز در حال توسعه است، اما نشان می‌دهد ترکیب رباتیک و چاپ سه‌بعدی می‌تواند افق‌های تازه‌ای در تولید صنعتی باز کند.
#رباتیک #پرینت_سه‌بعدی #KUKA #Arduino #ساخت_افزایشی #هوش_مصنوعی #فناوری #Biomimicry #3DPrinting
یک تیم طراحان در شانگهای طی یک ورکشاپ سه‌هفته‌ای در دانشگاه تونگجی موفق به ساخت یک ربات-پرینتر شش‌محوره شدند.
🔹 ایده این پروژه از ساختار تار عنکبوت الهام گرفته شده؛ جایی که استحکام و هندسه رشته‌ها مبنای یک رویکرد بیومیمتیک قرار گرفت.
✨ ویژگی کلیدی:
روش نوآورانه Spindle-Knot Extrusion که امکان ساخت سازه‌های خودایستا را فراهم می‌کند. به جای چاپ لایه‌لایه، ربات می‌تواند در فضای آزاد چاپ کند و انعطاف بیشتری به طراحی بدهد.
🛠 اجزای اصلی پروژه:
♻️ربات صنعتی KUKA
♻️اکسترودر رباتیک با هدهای متحرک
♻️سیستم کنترل مبتنی بر Arduino برای دقت در دما و جریان مواد
📌 این پروژه هنوز در حال توسعه است، اما نشان می‌دهد ترکیب رباتیک و چاپ سه‌بعدی می‌تواند افق‌های تازه‌ای در تولید صنعتی باز کند.
#رباتیک #پرینت_سه‌بعدی #KUKA #Arduino #ساخت_افزایشی #هوش_مصنوعی #فناوری #Biomimicry #3DPrinting
🔥17👍15👏15😁15❤13🎉12🥰9
⚡️ فتورئالیسم در مدل‌های دیفیوژن در کمتر از ۱۰ دقیقه؟
✳️تیم Hunyuan روش جدیدی به نام SRPO (Semantic Relative Preference Optimization) معرفی کرده که نشان می‌دهد این کار ممکن است.
🔹 فریم ورکSRPO یک فریم‌ورک آنلاین برای یادگیری تقویتی در مدل‌های متن-به-تصویر است؛ جایگزینی کارآمدتر نسبت به GRPO که تولید را پایدارتر، سریع‌تر و ارزان‌تر می‌کند.
📌 چطور کار می‌کند؟
Direct-Align →
بهینه‌سازی حتی روی پر‌نویزترین مراحل، بدون خطا و با مصرف کمتر حافظه.
Promptable Rewards →
تبدیل پاداش‌ها به سیگنال‌های شرطی. کافیست کلمات کلیدی به پرامپت اضافه کنید تا مدل بلافاصله واقع‌گرایی را تقویت کند.
بهره‌وری → ۷۵ برابر افزایش سرعت؛ نتایج تنها در ۱۰ دقیقه روی ۳۲ GPU (بهتر از DanceGRPO).
کیفیت → افزایش رئالیسم و زیبایی تصاویر در مدل FLUX.1-dev بدون نیاز به داده‌ی جدید.
پایداری → بدون reward hacking، سازگار با مدل‌های پاداش آماده و بدون oversaturation تصاویر.
🔗 منابع بیشتر:
🟢 پروژه
🟢 مقاله
🟢 مدل
🟢 کد
#هوش_مصنوعی #یادگیری_تقویتی #مدل_دیفیوژن #متن_به_تصویر #SRPO #AI #DiffusionModels
✳️تیم Hunyuan روش جدیدی به نام SRPO (Semantic Relative Preference Optimization) معرفی کرده که نشان می‌دهد این کار ممکن است.
🔹 فریم ورکSRPO یک فریم‌ورک آنلاین برای یادگیری تقویتی در مدل‌های متن-به-تصویر است؛ جایگزینی کارآمدتر نسبت به GRPO که تولید را پایدارتر، سریع‌تر و ارزان‌تر می‌کند.
📌 چطور کار می‌کند؟
Direct-Align →
بهینه‌سازی حتی روی پر‌نویزترین مراحل، بدون خطا و با مصرف کمتر حافظه.
Promptable Rewards →
تبدیل پاداش‌ها به سیگنال‌های شرطی. کافیست کلمات کلیدی به پرامپت اضافه کنید تا مدل بلافاصله واقع‌گرایی را تقویت کند.
بهره‌وری → ۷۵ برابر افزایش سرعت؛ نتایج تنها در ۱۰ دقیقه روی ۳۲ GPU (بهتر از DanceGRPO).
کیفیت → افزایش رئالیسم و زیبایی تصاویر در مدل FLUX.1-dev بدون نیاز به داده‌ی جدید.
پایداری → بدون reward hacking، سازگار با مدل‌های پاداش آماده و بدون oversaturation تصاویر.
🔗 منابع بیشتر:
🟢 پروژه
🟢 مقاله
🟢 مدل
🟢 کد
#هوش_مصنوعی #یادگیری_تقویتی #مدل_دیفیوژن #متن_به_تصویر #SRPO #AI #DiffusionModels
🎉61❤48😁44🔥43👍40👏37🥰34
💻 GPT-5 Codex
؛ شریک هوشمند کدنویسی
مدل جدید OpenAI حالا می‌تواند تصمیم بگیرد چه زمانی سریع فکر کند و چه زمانی عمیق.
⚡️ تفکر پویا: برای تسک‌های ساده پاسخ فوری می‌دهد، اما در ریفکتورهای پیچیده تا ۳۵ دقیقه زمان صرف می‌کند.
☁️ جریان کاری یکپارچه: امکان جابجایی بین VS Code محلی و Codex Cloud با حفظ کامل کانتکست، حتی اگر لپ‌تاپ خاموش شود.
🔍 بازبینی هوشمندتر: ربات یکپارچه حالا تست‌ها را اجرا می‌کند، باگ‌ها را رفع می‌کند و تغییرات را مستقیم در GitHub پوش می‌کند.
🚀 همچنین، GPT-5 Codex بیش از همیشه به یک همکار واقعی در کدنویسی نزدیک شده — هرچند پروژه‌های چند اسپرینتی هنوز چالش‌برانگیزند.
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #کدنویسی #GPT5 #Codex #برنامه‌نویسی #AI #Coding
؛ شریک هوشمند کدنویسی
مدل جدید OpenAI حالا می‌تواند تصمیم بگیرد چه زمانی سریع فکر کند و چه زمانی عمیق.
⚡️ تفکر پویا: برای تسک‌های ساده پاسخ فوری می‌دهد، اما در ریفکتورهای پیچیده تا ۳۵ دقیقه زمان صرف می‌کند.
☁️ جریان کاری یکپارچه: امکان جابجایی بین VS Code محلی و Codex Cloud با حفظ کامل کانتکست، حتی اگر لپ‌تاپ خاموش شود.
🔍 بازبینی هوشمندتر: ربات یکپارچه حالا تست‌ها را اجرا می‌کند، باگ‌ها را رفع می‌کند و تغییرات را مستقیم در GitHub پوش می‌کند.
🚀 همچنین، GPT-5 Codex بیش از همیشه به یک همکار واقعی در کدنویسی نزدیک شده — هرچند پروژه‌های چند اسپرینتی هنوز چالش‌برانگیزند.
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #کدنویسی #GPT5 #Codex #برنامه‌نویسی #AI #Coding
😁18❤16🥰15🔥13🎉13👍11👏10
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🌍 استارتاپ جدید برای ساخت دنیا از روی عکس!
⛔️یک استارتاپ تازه‌نفس مدلی معرفی کرده که می‌تواند از یک عکس ساده → یک دنیای سه‌بعدی قابل اکتشاف بسازد. فعلاً امکان آپلود تصاویر شخصی وجود ندارد، اما می‌توانید وارد دنیاهای ساخته‌شده توسط دیگران شوید و در آن‌ها قدم بزنید:
👉 marble.worldlabs.ai
✨ نکته جالب: همین «نوارهای رنگی» یا Gaussian Splatting پایه‌ی اصلی این شبیه‌سازی‌ها هستند.
📱 از موبایل هم می‌شود دید، ولی کیفیت شبیه‌سازی‌ها پایین‌تر است.
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #سه‌بعدی #مولد #AI #3D #GenerativeAI #Metaverse
⛔️یک استارتاپ تازه‌نفس مدلی معرفی کرده که می‌تواند از یک عکس ساده → یک دنیای سه‌بعدی قابل اکتشاف بسازد. فعلاً امکان آپلود تصاویر شخصی وجود ندارد، اما می‌توانید وارد دنیاهای ساخته‌شده توسط دیگران شوید و در آن‌ها قدم بزنید:
👉 marble.worldlabs.ai
✨ نکته جالب: همین «نوارهای رنگی» یا Gaussian Splatting پایه‌ی اصلی این شبیه‌سازی‌ها هستند.
📱 از موبایل هم می‌شود دید، ولی کیفیت شبیه‌سازی‌ها پایین‌تر است.
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #سه‌بعدی #مولد #AI #3D #GenerativeAI #Metaverse
👏18😁16❤15🔥14🥰13👍12🎉5
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🌟 این دیگه واقعاً ترسناک شد...
📌 سرعت پیشرفت فناوری هوش مصنوعی و رباتیک به حدی رسیده که مرز بین تخیل و واقعیت هر روز کمرنگ‌تر می‌شه. وقتی ابزارهایی ساخته می‌شن که می‌تونن تصمیم بگیرن، تولید کنن و حتی تعاملات انسانی رو شبیه‌سازی کنن، سؤال بزرگ اینجاست:
آیا ما آماده چنین آینده‌ای هستیم؟
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #فناوری #آینده #روبات #نوآوری
📌 سرعت پیشرفت فناوری هوش مصنوعی و رباتیک به حدی رسیده که مرز بین تخیل و واقعیت هر روز کمرنگ‌تر می‌شه. وقتی ابزارهایی ساخته می‌شن که می‌تونن تصمیم بگیرن، تولید کنن و حتی تعاملات انسانی رو شبیه‌سازی کنن، سؤال بزرگ اینجاست:
آیا ما آماده چنین آینده‌ای هستیم؟
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #فناوری #آینده #روبات #نوآوری
🥰19❤18🎉14👍13🔥11😁11👏9🤔1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎥 Reinforcement Learning in DeepSeek-R1 | توضیح تصویری
⛔️در این ویدیو به شکل ساده و کاملاً بصری می‌بینید که الگوریتم یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) چطور در مدل DeepSeek-R1 استفاده می‌شود.
📌 نمایش تعامل عامل (Agent) با محیط، دریافت پاداش و اصلاح رفتار برای رسیدن به بهترین نتیجه.
👨💻 مناسب برای:
✳️دانشجویان و علاقه‌مندان به یادگیری ماشین
✳️کسانی که می‌خواهند درک عمیق‌تری از RL داشته باشند
✳️پژوهشگران حوزه هوش مصنوعی و مدل‌های DeepSeek
@rss_ai_ir
---
#DeepSeek #ReinforcementLearning #AI #MachineLearning #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #RL #DeepSeekR1
⛔️در این ویدیو به شکل ساده و کاملاً بصری می‌بینید که الگوریتم یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) چطور در مدل DeepSeek-R1 استفاده می‌شود.
📌 نمایش تعامل عامل (Agent) با محیط، دریافت پاداش و اصلاح رفتار برای رسیدن به بهترین نتیجه.
👨💻 مناسب برای:
✳️دانشجویان و علاقه‌مندان به یادگیری ماشین
✳️کسانی که می‌خواهند درک عمیق‌تری از RL داشته باشند
✳️پژوهشگران حوزه هوش مصنوعی و مدل‌های DeepSeek
@rss_ai_ir
---
#DeepSeek #ReinforcementLearning #AI #MachineLearning #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #RL #DeepSeekR1
❤18🔥17🎉15😁12🥰11👏11👍9
🧩 پیش‌نمایش Meshy 6
در بخش Image → 3D حالا نسخه پیش‌نمایش ششم Meshy فعال شده.
⚡ جزئیات ریزتر اضافه شده — ولی فعلاً همین!
👉 نکته اینجاست که هنوز مش (Mesh) نمایش داده نمی‌شه؛ بیشتر نمونه‌ها روی فیگورهای انیمه تمرکز دارن.
در همین حال Hunek نسخه 3D 3.0 رو منتشر کرده، باید ببینم چه کرده.
اگه کسی از شما با Meshy کار کرده، حتماً بگین اوضاع مش و تکسچرها چطوره.
🔗 https://www.meshy.ai/
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #3D #Meshy #ImageTo3D #مدل‌سازی_سه‌بعدی
در بخش Image → 3D حالا نسخه پیش‌نمایش ششم Meshy فعال شده.
⚡ جزئیات ریزتر اضافه شده — ولی فعلاً همین!
👉 نکته اینجاست که هنوز مش (Mesh) نمایش داده نمی‌شه؛ بیشتر نمونه‌ها روی فیگورهای انیمه تمرکز دارن.
در همین حال Hunek نسخه 3D 3.0 رو منتشر کرده، باید ببینم چه کرده.
اگه کسی از شما با Meshy کار کرده، حتماً بگین اوضاع مش و تکسچرها چطوره.
🔗 https://www.meshy.ai/
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #3D #Meshy #ImageTo3D #مدل‌سازی_سه‌بعدی
👍60🎉52🔥50😁48❤45👏37🥰34
پیشنهاد نقشه راه برای شروع هوش مصنوعی در صنعت
1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
✅ریاضیات پایه: جبر خطی، احتمالات، آمار.
✅پایتون و کتابخانه‌ها: NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn.
2. یادگیری عمیق (Deep Learning)
✅آشنایی با TensorFlow یا PyTorch.
✅کار با شبکه‌های عصبی پایه (MLP) و سپس CNN, RNN.
3. بینایی ماشین (Computer Vision)
✅پردازش تصویر با OpenCV.
✅مدل‌های تشخیص اشیاء (YOLO, Faster R-CNN) و طبقه‌بندی تصاویر (EfficientNet, ResNet).
4. کاربردهای صنعتی
✅تحلیل داده‌های حسگرها (Sensor Data Analytics).
✅سیستم‌های پایش تجهیزات (Predictive Maintenance).
✅بینایی ماشین در کنترل کیفیت (Defect Detection, OCR, Monitoring).
5. ترکیب با PLC و اتوماسیون صنعتی
✅آشنایی با ارتباط بین سیستم‌های AI و PLC (مثل پروتکل‌های Modbus, OPC UA).
✅ساخت سیستم‌های هوشمند که بتوانند با تجهیزات صنعتی تبادل داده کنند.
6. پروژه‌های عملی کوچک
✅تشخیص ناهنجاری روی تصاویر خط تولید.
✅ساخت مدل پیش‌بینی خطا از داده‌های سنسورها.
✅طراحی یک سیستم ساده AI که داده را از PLC بخواند و تحلیل کند.
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی 🤖#صنعت 🏭#اتوماسیون ⚙️
#PLC 🔌#بینایی_ماشین 👁️#یادگیری_ماشین 📊#یادگیری_عمیق 🧠#دیجیتال_سازی 💡#کنترل_کیفی ✅#پایش_تجهیزات 🔍
#صنعت_مس ⛏️#فناوری_جدید #مهندسی_کنترل 📐
#AI_in_Industry
1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
✅ریاضیات پایه: جبر خطی، احتمالات، آمار.
✅پایتون و کتابخانه‌ها: NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn.
2. یادگیری عمیق (Deep Learning)
✅آشنایی با TensorFlow یا PyTorch.
✅کار با شبکه‌های عصبی پایه (MLP) و سپس CNN, RNN.
3. بینایی ماشین (Computer Vision)
✅پردازش تصویر با OpenCV.
✅مدل‌های تشخیص اشیاء (YOLO, Faster R-CNN) و طبقه‌بندی تصاویر (EfficientNet, ResNet).
4. کاربردهای صنعتی
✅تحلیل داده‌های حسگرها (Sensor Data Analytics).
✅سیستم‌های پایش تجهیزات (Predictive Maintenance).
✅بینایی ماشین در کنترل کیفیت (Defect Detection, OCR, Monitoring).
5. ترکیب با PLC و اتوماسیون صنعتی
✅آشنایی با ارتباط بین سیستم‌های AI و PLC (مثل پروتکل‌های Modbus, OPC UA).
✅ساخت سیستم‌های هوشمند که بتوانند با تجهیزات صنعتی تبادل داده کنند.
6. پروژه‌های عملی کوچک
✅تشخیص ناهنجاری روی تصاویر خط تولید.
✅ساخت مدل پیش‌بینی خطا از داده‌های سنسورها.
✅طراحی یک سیستم ساده AI که داده را از PLC بخواند و تحلیل کند.
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی 🤖#صنعت 🏭#اتوماسیون ⚙️
#PLC 🔌#بینایی_ماشین 👁️#یادگیری_ماشین 📊#یادگیری_عمیق 🧠#دیجیتال_سازی 💡#کنترل_کیفی ✅#پایش_تجهیزات 🔍
#صنعت_مس ⛏️#فناوری_جدید #مهندسی_کنترل 📐
#AI_in_Industry
👍22🎉18😁17🔥13👏13❤12🥰11