❓ در پیاده‌سازی دوقلوی دیجیتال در صنایع فرآیندی (مانند معدن یا پتروشیمی)، مهم‌ترین مزیت استفاده از هوش مصنوعی در کنار مدل‌سازی فیزیکی چیست؟
Anonymous Quiz
5%
کاهش نیاز به سنسورها با حذف کامل داده‌های واقعی
90%
توانایی شبیه‌سازی شرایط غیرمنتظره و پیش‌بینی رفتار سیستم بر اساس داده‌های بلادرنگ
0%
جایگزینی کامل مهندسان فرآیند با الگوریتم‌های یادگیری ماشین
5%
محدودسازی مدل به شرایط آزمایشگاهی و افزایش کنترل‌پذیری
👍9🔥8😁5🎉4❤1
🧠 انتخاب ابزار مناسب: شبکه عصبی سنتی (NN) یا شبکه کانولوشنی (CNN)؟ 🤔
در دنیای هوش مصنوعی، انتخاب معماری درست برای شبکه عصبی، کلید موفقیت پروژه شماست. دو تا از معروف‌ترین سربازهای این میدان، شبکه‌های عصبی سنتی (که بهشون MLP هم میگن) و شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) هستند.
اما سوال اصلی اینجاست: کِی و چرا باید از هرکدوم استفاده کنیم؟ بیایید یک بار برای همیشه این موضوع را روشن کنیم! 👇
---
📊 ۱. شبکه‌های عصبی سنتی (NN / MLP): تحلیلگر داده‌های ساختاریافته
این شبکه‌ها مثل یک تحلیلگر خبره هستند که با جداول داده (مثل فایل اکسل) کار می‌کنند. هر ورودی برای آنها یک ویژگی مستقل است.
🔑 چه موقع از NN استفاده کنیم؟
وقتی داده‌های شما ساختاریافته (Structured) و جدولی (Tabular) هستند و موقعیت مکانی داده‌ها نسبت به هم اهمیتی ندارد.
مثال‌های عالی:
♻️ پیش‌بینی قیمت مسکن: ورودی‌ها: متراژ، تعداد اتاق، سال ساخت، محله. (ترتیب این ستون‌ها مهم نیست). 🏠
♻️ تشخیص ریزش مشتری (Churn): ورودی‌ها: سن مشتری، نوع اشتراک، میانگین خرید ماهانه. 📈
♻️ اعتبارسنجی بانکی: ورودی‌ها: درآمد، سابقه وام، میزان بدهی. 💳
💡 قانون سرانگشتی: اگر داده‌های شما در یک فایل CSV یا جدول اکسل به خوبی جا می‌شوند، به احتمال زیاد NN گزینه مناسبی برای شماست.
---
🖼️ ۲. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN): استاد تشخیص الگوهای فضایی
قدرت اصلی CNN در درک روابط فضایی (Spatial Relationships) بین داده‌هاست. این شبکه‌ها دنیا را مثل ما می‌بینند: به جای دیدن پیکسل‌های جدا، الگوها، لبه‌ها، بافت‌ها و اشکال را تشخیص می‌دهند.
🔑 چه موقع از CNN استفاده کنیم؟
وقتی داده‌های شما ساختاری شبیه به شبکه (Grid-like) دارند و همسایگی و موقعیت داده‌ها بسیار مهم است.
مثال‌های عالی:
♻️ پردازش تصویر: تشخیص چهره، دسته‌بندی عکس‌ها (سگ یا گربه؟)، پیدا کردن اشیاء در تصویر. 📸
♻️ تحلیل ویدئو: تشخیص حرکت یا فعالیت در ویدئو. 📹
♻️ تصویربرداری پزشکی: تشخیص تومور در اسکن‌های MRI یا CT-Scan. 🩺
♻️ تحلیل صدا: با تبدیل صدا به تصویر (اسپکتروگرام)، می‌توان الگوهای صوتی را با CNN تحلیل کرد. 🔊
💡 قانون سرانگشتی: اگر با داده‌هایی مثل عکس، ویدئو یا هر نوع داده‌ای که در آن "پیکسل‌های همسایه" با هم مرتبط هستند کار می‌کنید، CNN پادشاه بی‌رقیب است.
---
✅ خلاصه نهایی:
♻️ داده‌های جدولی و بدون وابستگی مکانی؟ 👈 NN سنتی
♻️ داده‌های تصویری، ویدیویی یا با ساختار شبکه‌ای؟ 👈 CNN
انتخاب درست ابزار، نیمی از مسیر موفقیت است! 🚀
#هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #شبکه_عصبی #پردازش_تصویر #علم_داده #ماشین_لرنینگ #آموزش_هوش_مصنوعی #CNN #NeuralNetworks #DeepLearning #DataScience
در دنیای هوش مصنوعی، انتخاب معماری درست برای شبکه عصبی، کلید موفقیت پروژه شماست. دو تا از معروف‌ترین سربازهای این میدان، شبکه‌های عصبی سنتی (که بهشون MLP هم میگن) و شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) هستند.
اما سوال اصلی اینجاست: کِی و چرا باید از هرکدوم استفاده کنیم؟ بیایید یک بار برای همیشه این موضوع را روشن کنیم! 👇
---
📊 ۱. شبکه‌های عصبی سنتی (NN / MLP): تحلیلگر داده‌های ساختاریافته
این شبکه‌ها مثل یک تحلیلگر خبره هستند که با جداول داده (مثل فایل اکسل) کار می‌کنند. هر ورودی برای آنها یک ویژگی مستقل است.
🔑 چه موقع از NN استفاده کنیم؟
وقتی داده‌های شما ساختاریافته (Structured) و جدولی (Tabular) هستند و موقعیت مکانی داده‌ها نسبت به هم اهمیتی ندارد.
مثال‌های عالی:
♻️ پیش‌بینی قیمت مسکن: ورودی‌ها: متراژ، تعداد اتاق، سال ساخت، محله. (ترتیب این ستون‌ها مهم نیست). 🏠
♻️ تشخیص ریزش مشتری (Churn): ورودی‌ها: سن مشتری، نوع اشتراک، میانگین خرید ماهانه. 📈
♻️ اعتبارسنجی بانکی: ورودی‌ها: درآمد، سابقه وام، میزان بدهی. 💳
💡 قانون سرانگشتی: اگر داده‌های شما در یک فایل CSV یا جدول اکسل به خوبی جا می‌شوند، به احتمال زیاد NN گزینه مناسبی برای شماست.
---
🖼️ ۲. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN): استاد تشخیص الگوهای فضایی
قدرت اصلی CNN در درک روابط فضایی (Spatial Relationships) بین داده‌هاست. این شبکه‌ها دنیا را مثل ما می‌بینند: به جای دیدن پیکسل‌های جدا، الگوها، لبه‌ها، بافت‌ها و اشکال را تشخیص می‌دهند.
🔑 چه موقع از CNN استفاده کنیم؟
وقتی داده‌های شما ساختاری شبیه به شبکه (Grid-like) دارند و همسایگی و موقعیت داده‌ها بسیار مهم است.
مثال‌های عالی:
♻️ پردازش تصویر: تشخیص چهره، دسته‌بندی عکس‌ها (سگ یا گربه؟)، پیدا کردن اشیاء در تصویر. 📸
♻️ تحلیل ویدئو: تشخیص حرکت یا فعالیت در ویدئو. 📹
♻️ تصویربرداری پزشکی: تشخیص تومور در اسکن‌های MRI یا CT-Scan. 🩺
♻️ تحلیل صدا: با تبدیل صدا به تصویر (اسپکتروگرام)، می‌توان الگوهای صوتی را با CNN تحلیل کرد. 🔊
💡 قانون سرانگشتی: اگر با داده‌هایی مثل عکس، ویدئو یا هر نوع داده‌ای که در آن "پیکسل‌های همسایه" با هم مرتبط هستند کار می‌کنید، CNN پادشاه بی‌رقیب است.
---
✅ خلاصه نهایی:
♻️ داده‌های جدولی و بدون وابستگی مکانی؟ 👈 NN سنتی
♻️ داده‌های تصویری، ویدیویی یا با ساختار شبکه‌ای؟ 👈 CNN
انتخاب درست ابزار، نیمی از مسیر موفقیت است! 🚀
#هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #شبکه_عصبی #پردازش_تصویر #علم_داده #ماشین_لرنینگ #آموزش_هوش_مصنوعی #CNN #NeuralNetworks #DeepLearning #DataScience
👍9🔥6❤5🎉5😁3👏1
😎 حقیقت جالبی که خیلی از توسعه‌دهنده‌ها درک کرده‌اند اینه که کاربران عادی اهمیتی به «پرامپت‌سازی حرفه‌ای» نمی‌دهند.
📊 در تمام اپلیکیشن‌هایی که روی LLM ساخته شده‌اند، آنالیتیک‌ها نشان می‌دهد کاربر یک جمله ساده می‌نویسد و انتظار خروجی کامل دارد. به همین دلیل، توسعه‌دهندگان داخل خودِ اپ حجم زیادی از دستورالعمل‌ها و ساختارها را به‌صورت پیش‌فرض جاسازی می‌کنند تا همان درخواست ساده‌ی کاربر به یک پرامپت پیچیده و کاربردی تبدیل شود.
🧠 از طرف دیگر، مدل‌های «تفکری» (Thinking Models) اساساً نیازمند پرامپت‌های کلاسیک نیستند. این مدل‌ها خودشان جای خالی درخواستی کاربر را پر می‌کنند و بافت منطقی یا داده‌ای لازم را اضافه می‌کنند. تعداد کمی از افراد بلدند این نسل از مدل‌ها را درست پرامپت کنند، ولی واقعیت اینه که برای عموم کاربرها هم نیازی نیست.
✅ بله، مواقعی هست که یک پرامپت خیلی خاص و دقیق لازم میشود (مثلاً در یک تسک پژوهشی یا تخصصی)، اما این‌ها استثنا هستند. اگر تا حالا در چنین وضعیتی نبودید، اصلاً مهم نیست – می‌توانید بی‌خیال ماجرای «پرامپت پارسلتانگ» شوید.
✨ نتیجه: تنبل بودن در پرامپت‌نویسی نه تنها اشکال نداره، بلکه مسیر درست استفاده از LLM همین است. احترام به کسانی که راحت می‌نویسند و انتظار دارند AI خودش فکر کند! 🙌
@rss_ai_ir | #LLM #AI #Prompting
📊 در تمام اپلیکیشن‌هایی که روی LLM ساخته شده‌اند، آنالیتیک‌ها نشان می‌دهد کاربر یک جمله ساده می‌نویسد و انتظار خروجی کامل دارد. به همین دلیل، توسعه‌دهندگان داخل خودِ اپ حجم زیادی از دستورالعمل‌ها و ساختارها را به‌صورت پیش‌فرض جاسازی می‌کنند تا همان درخواست ساده‌ی کاربر به یک پرامپت پیچیده و کاربردی تبدیل شود.
🧠 از طرف دیگر، مدل‌های «تفکری» (Thinking Models) اساساً نیازمند پرامپت‌های کلاسیک نیستند. این مدل‌ها خودشان جای خالی درخواستی کاربر را پر می‌کنند و بافت منطقی یا داده‌ای لازم را اضافه می‌کنند. تعداد کمی از افراد بلدند این نسل از مدل‌ها را درست پرامپت کنند، ولی واقعیت اینه که برای عموم کاربرها هم نیازی نیست.
✅ بله، مواقعی هست که یک پرامپت خیلی خاص و دقیق لازم میشود (مثلاً در یک تسک پژوهشی یا تخصصی)، اما این‌ها استثنا هستند. اگر تا حالا در چنین وضعیتی نبودید، اصلاً مهم نیست – می‌توانید بی‌خیال ماجرای «پرامپت پارسلتانگ» شوید.
✨ نتیجه: تنبل بودن در پرامپت‌نویسی نه تنها اشکال نداره، بلکه مسیر درست استفاده از LLM همین است. احترام به کسانی که راحت می‌نویسند و انتظار دارند AI خودش فکر کند! 🙌
@rss_ai_ir | #LLM #AI #Prompting
👍10🔥6🎉6❤5👏1😁1
🤖 شرکت Figure AI مدل جدیدی به نام Helix معرفی کرده که یک تحول اساسی در رباتیک انسان‌نماست: کنترل کامل ۳۵ درجه آزادی نیم‌تنه بالا (سر، دست‌ها، بازوها، انگشتان و تنه) تنها با یک شبکه عصبی، آن هم با واکنش به دستورات گفتاری طبیعی.
🔹 ویژگی‌های کلیدی Helix
✅ یادگیری تعمیم‌پذیر (Grab-anything): دستور «چای‌ساز را بردار» حتی برای چای‌سازی که ربات هرگز ندیده، اجرا میشود.
✅ کار گروهی: یک مجموعه وزن روی دو ربات مختلف کار می‌کند؛ یکی بسته‌ی شیر را می‌دهد، دیگری در یخچال می‌گذارد — بدون برنامه‌ریزی نقش‌ها.
✅کنترل هم‌زمان ۳۵ محور حرکتی با فرکانس ۲۰۰ هرتز: هماهنگی چشم، بدن و انگشتان برای گرفتن دقیق اشیاء.
✅ کاملاً روی دستگاه: همه‌ی محاسبات روی دو GPU کم‌مصرف داخلی انجام میشود، بدون نیاز به پردازش ابری.
🧠 معماری «سیستم ۱ و سیستم ۲»
1. سیستم ۲ (فکر کندتر): یک VLM متن‌باز ۷ میلیارد پارامتری با ۷-۹ هرتز → درک صحنه و تولید دستور کلی.
2. سیستم ۱ (واکنش سریع): یک ترنسفورمر ۸۰ میلیون پارامتری با ۲۰۰ هرتز → اجرای دقیق حرکات و اصلاح لحظه‌ای مسیر.
📊 داده‌های آموزشی
* تنها ۵۰۰ ساعت ضبط تله‌اپراتوری (<۵٪ دیتاست‌های رایج).
* بدون فاین‌تیون جداگانه: همان وزن‌ها هم برای گرفتن لیوان، هم بازکردن کشو و همکاری دو ربات کافی‌اند.
* برچسب‌گذاری خودکار: VLM ویدیوها را تحلیل کرده و متن آموزشی تولید می‌کند.
🏠 چرا مهم است؟
خانه چالش‌برانگیزترین محیط برای ربات‌هاست: تنوع بی‌پایان اشیاء، ظروف شکننده، لباس‌های مچاله. تا دیروز هر مهارت جدید نیازمند هزاران دموی انسانی یا کدنویسی پیچیده بود. حالا با Helix، تنها یک جمله‌ی صوتی کافیست.
🚀 گام بعدی
تیم Figure AI این نتایج را فقط «نوک کوه یخ» می‌داند و در حال جذب نیرو برای ۱۰۰۰ برابر مقیاس‌پذیری Helix است. آینده‌ای که میلیون‌ها ربات انسان‌نما وارد خانه‌ها شوند، یک قدم دیگر نزدیک‌تر شد.
✨مدل Helix = GPT برای دست‌های رباتیک.
فقط با یک مدل، با زبان طبیعی، بدون کدنویسی اضافه. دفعه‌ی بعد که کنترل تلویزیون زیر مبل افتاد، فقط کافیست به ربات بگویید: «لطفاً بردار».
📌 @rss_ai_ir | #Robotics #AI #FigureAI
🔹 ویژگی‌های کلیدی Helix
✅ یادگیری تعمیم‌پذیر (Grab-anything): دستور «چای‌ساز را بردار» حتی برای چای‌سازی که ربات هرگز ندیده، اجرا میشود.
✅ کار گروهی: یک مجموعه وزن روی دو ربات مختلف کار می‌کند؛ یکی بسته‌ی شیر را می‌دهد، دیگری در یخچال می‌گذارد — بدون برنامه‌ریزی نقش‌ها.
✅کنترل هم‌زمان ۳۵ محور حرکتی با فرکانس ۲۰۰ هرتز: هماهنگی چشم، بدن و انگشتان برای گرفتن دقیق اشیاء.
✅ کاملاً روی دستگاه: همه‌ی محاسبات روی دو GPU کم‌مصرف داخلی انجام میشود، بدون نیاز به پردازش ابری.
🧠 معماری «سیستم ۱ و سیستم ۲»
1. سیستم ۲ (فکر کندتر): یک VLM متن‌باز ۷ میلیارد پارامتری با ۷-۹ هرتز → درک صحنه و تولید دستور کلی.
2. سیستم ۱ (واکنش سریع): یک ترنسفورمر ۸۰ میلیون پارامتری با ۲۰۰ هرتز → اجرای دقیق حرکات و اصلاح لحظه‌ای مسیر.
📊 داده‌های آموزشی
* تنها ۵۰۰ ساعت ضبط تله‌اپراتوری (<۵٪ دیتاست‌های رایج).
* بدون فاین‌تیون جداگانه: همان وزن‌ها هم برای گرفتن لیوان، هم بازکردن کشو و همکاری دو ربات کافی‌اند.
* برچسب‌گذاری خودکار: VLM ویدیوها را تحلیل کرده و متن آموزشی تولید می‌کند.
🏠 چرا مهم است؟
خانه چالش‌برانگیزترین محیط برای ربات‌هاست: تنوع بی‌پایان اشیاء، ظروف شکننده، لباس‌های مچاله. تا دیروز هر مهارت جدید نیازمند هزاران دموی انسانی یا کدنویسی پیچیده بود. حالا با Helix، تنها یک جمله‌ی صوتی کافیست.
🚀 گام بعدی
تیم Figure AI این نتایج را فقط «نوک کوه یخ» می‌داند و در حال جذب نیرو برای ۱۰۰۰ برابر مقیاس‌پذیری Helix است. آینده‌ای که میلیون‌ها ربات انسان‌نما وارد خانه‌ها شوند، یک قدم دیگر نزدیک‌تر شد.
✨مدل Helix = GPT برای دست‌های رباتیک.
فقط با یک مدل، با زبان طبیعی، بدون کدنویسی اضافه. دفعه‌ی بعد که کنترل تلویزیون زیر مبل افتاد، فقط کافیست به ربات بگویید: «لطفاً بردار».
📌 @rss_ai_ir | #Robotics #AI #FigureAI
❤6👍5🔥5😁4🎉2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
👍14❤9🔥8🎉8😁7🥰3👏2🤣1
🤖 تغییرات اخیر در سیستم پرامپت کلود 4.0 نشان می‌دهد که Anthropic چطور با زبان طبیعی رفتار ربات را برنامه‌ریزی می‌کند.
🔹 مهم‌ترین نکات:
♻️حذف «هاتفیکس»های قدیمی که حالا مستقیم در فرایند آموزش مدل اعمال می‌شوند.
♻️تأکید بیشتر روی استفاده از قابلیت جستجو.
♻️گسترش سناریوهای استفاده از Artifacts.
♻️بهینه‌سازی کانتکست مخصوصاً در کدنویسی.
♻️اضافه شدن محافظت‌های امنیت سایبری جدید.
📊 پرامپت سیستمی کلود حدود ۲۳ هزار توکن دارد که تقریباً ۱۱٪ از کل پنجره‌ی کانتکست را می‌گیرد. این موضوع نشون می‌ده که چرخه‌ی توسعه کلود کاربرمحوره: اول رفتارهای مشاهده‌شده با تغییر پرامپت اصلاح می‌شوند و بعد در مرحله‌ی آموزش مدل، دائمی می‌گردند.
✨ به زبان ساده: Anthropic اول با «دستورالعمل‌ها» واکنش سریع نشان می‌دهد و بعد آن تغییرات را در DNA مدل وارد می‌کند.
@rss_ai_ir | #Claude #Anthropic #AI
🔹 مهم‌ترین نکات:
♻️حذف «هاتفیکس»های قدیمی که حالا مستقیم در فرایند آموزش مدل اعمال می‌شوند.
♻️تأکید بیشتر روی استفاده از قابلیت جستجو.
♻️گسترش سناریوهای استفاده از Artifacts.
♻️بهینه‌سازی کانتکست مخصوصاً در کدنویسی.
♻️اضافه شدن محافظت‌های امنیت سایبری جدید.
📊 پرامپت سیستمی کلود حدود ۲۳ هزار توکن دارد که تقریباً ۱۱٪ از کل پنجره‌ی کانتکست را می‌گیرد. این موضوع نشون می‌ده که چرخه‌ی توسعه کلود کاربرمحوره: اول رفتارهای مشاهده‌شده با تغییر پرامپت اصلاح می‌شوند و بعد در مرحله‌ی آموزش مدل، دائمی می‌گردند.
✨ به زبان ساده: Anthropic اول با «دستورالعمل‌ها» واکنش سریع نشان می‌دهد و بعد آن تغییرات را در DNA مدل وارد می‌کند.
@rss_ai_ir | #Claude #Anthropic #AI
🔥13❤8👍8🥰8🎉8😁7👏3
🤖 معماری Local–Global Siamese در یادگیری عمیق
در بسیاری از مسائل بینایی ماشین، صرفاً دید کلی یا فقط توجه به جزئیات کافی نیست. برای مثال در تشخیص عیوب صنعتی یا تصاویر پزشکی، هم باید ساختار کلی جسم دیده شود و هم نقص‌های ظریف و کوچک. اینجا معماری Local–Global Siamese Network وارد عمل میشود.
🔹 Global Branch (شاخه کلی):
کل تصویر به عنوان ورودی پردازش میشود تا ویژگی‌های بزرگ‌مقیاس مانند شکل، ساختار، الگوهای تکرارشونده و بافت کلی استخراج شوند.
🔹 Local Branch (شاخه محلی):
نواحی مهم یا قطعات کوچک تصویر (Patch) جدا شده و با دقت بالا بررسی می‌شوند تا تغییرات ریز، ترک‌ها یا جزئیات نامحسوس از دست نروند.
🔹 Siamese Mechanism (مقایسه هم‌زاد):
هر دو نمای محلی و کلی با وزن‌های مشترک (Shared Weights) پردازش می‌شوند و در نهایت در یک فضای ویژگی مشترک ترکیب یا مقایسه می‌گردند. این روش امکان اندازه‌گیری شباهت یا تفاوت را با دقت بالا فراهم می‌کند.
📊 کاربردهای کلیدی:
🏭 صنعتی: تشخیص عیوب سطحی در کاتدهای مسی، ترک‌های ریز، یا تغییرات ناهمگون در محصولات.
🧬 پزشکی: شناسایی ضایعات کوچک در کنار بافت کلی (مانند تصاویر MRI یا CT).
🔐 امنیت و بیومتریک: مقایسه چهره یا اثرانگشت در شرایطی که تفاوت‌ها بسیار جزئی هستند.
🌍 تحلیل تصاویر ماهواره‌ای: ترکیب دید کلی از مناظر و تمرکز روی جزئیات کوچک مثل جاده‌ها یا ساختمان‌ها.
✅ مزیت اصلی این معماری این است که مدل هم نگاه پرنده‌ای (Macro) دارد و هم نگاه میکروسکوپی (Micro)، و به همین دلیل در بسیاری از پروژه‌های واقعی نسبت به CNN ساده یا Siamese معمولی عملکرد بهتری نشان می‌دهد.
#DeepLearning #Siamese #LocalGlobal #ComputerVision #AI #IndustrialAI #MedicalAI
✍️ ¦ @rss_ai_ir
در بسیاری از مسائل بینایی ماشین، صرفاً دید کلی یا فقط توجه به جزئیات کافی نیست. برای مثال در تشخیص عیوب صنعتی یا تصاویر پزشکی، هم باید ساختار کلی جسم دیده شود و هم نقص‌های ظریف و کوچک. اینجا معماری Local–Global Siamese Network وارد عمل میشود.
🔹 Global Branch (شاخه کلی):
کل تصویر به عنوان ورودی پردازش میشود تا ویژگی‌های بزرگ‌مقیاس مانند شکل، ساختار، الگوهای تکرارشونده و بافت کلی استخراج شوند.
🔹 Local Branch (شاخه محلی):
نواحی مهم یا قطعات کوچک تصویر (Patch) جدا شده و با دقت بالا بررسی می‌شوند تا تغییرات ریز، ترک‌ها یا جزئیات نامحسوس از دست نروند.
🔹 Siamese Mechanism (مقایسه هم‌زاد):
هر دو نمای محلی و کلی با وزن‌های مشترک (Shared Weights) پردازش می‌شوند و در نهایت در یک فضای ویژگی مشترک ترکیب یا مقایسه می‌گردند. این روش امکان اندازه‌گیری شباهت یا تفاوت را با دقت بالا فراهم می‌کند.
📊 کاربردهای کلیدی:
🏭 صنعتی: تشخیص عیوب سطحی در کاتدهای مسی، ترک‌های ریز، یا تغییرات ناهمگون در محصولات.
🧬 پزشکی: شناسایی ضایعات کوچک در کنار بافت کلی (مانند تصاویر MRI یا CT).
🔐 امنیت و بیومتریک: مقایسه چهره یا اثرانگشت در شرایطی که تفاوت‌ها بسیار جزئی هستند.
🌍 تحلیل تصاویر ماهواره‌ای: ترکیب دید کلی از مناظر و تمرکز روی جزئیات کوچک مثل جاده‌ها یا ساختمان‌ها.
✅ مزیت اصلی این معماری این است که مدل هم نگاه پرنده‌ای (Macro) دارد و هم نگاه میکروسکوپی (Micro)، و به همین دلیل در بسیاری از پروژه‌های واقعی نسبت به CNN ساده یا Siamese معمولی عملکرد بهتری نشان می‌دهد.
#DeepLearning #Siamese #LocalGlobal #ComputerVision #AI #IndustrialAI #MedicalAI
✍️ ¦ @rss_ai_ir
❤10🔥6🥰6🎉6😁5👍3👏2
📌 معیارهای ارزیابی امکان‌پذیری اجرای یک پروژه صنعتی در حوزه هوش مصنوعی
قبل از ورود به هر پروژه صنعتی باید بررسی شود که آیا اجرای آن واقع‌بینانه و مقرون‌به‌صرفه است یا خیر. برخی از مهم‌ترین ملاک‌ها عبارتند از:
🔹 1. دسترسی به داده
♻️آیا داده‌های کافی، باکیفیت و متنوع در دسترس هستند؟
♻️آیا امکان برچسب‌گذاری دقیق وجود دارد یا باید زمان و هزینه زیادی صرف Annotation شود؟
🔹 2. زیرساخت سخت‌افزاری و نرم‌افزاری
♻️آیا صنعت موردنظر زیرساخت لازم (دوربین‌ها، سنسورها، سرورها، GPU و شبکه پایدار) را دارد؟
♻️آیا تیم فنی توانایی استقرار و نگهداری از سیستم را خواهد داشت؟
🔹 3. ارزش افزوده اقتصادی
♻️آیا نتیجه پروژه منجر به صرفه‌جویی مالی، افزایش بهره‌وری یا کاهش ریسک میشود؟
♻️نسبت هزینه به فایده (Cost–Benefit) منطقی است؟
🔹 4. همکاری و فرهنگ سازمانی
♻️آیا کارکنان صنعت با پروژه همکاری می‌کنند یا مقاومت دارند؟
♻️آیا فرهنگ سازمانی پذیرای تغییرات دیجیتال است؟
🔹 5. پیچیدگی فنی و ریسک‌ها
♻️آیا پروژه بیش از حد پیچیده است یا می‌توان با نسخه کوچک‌تر (Proof of Concept) شروع کرد؟
♻️ریسک شکست و هزینه‌های پنهان آن قابل قبول هستند؟
🔹 6. زمان و منابع انسانی
♻️آیا تیم توسعه‌دهنده تجربه مشابه دارد؟
♻️آیا زمان‌بندی پروژه با محدودیت‌های صنعت هماهنگ است؟
✅ جمع‌بندی:
اگر داده کافی + زیرساخت مناسب + ارزش اقتصادی + همراهی سازمانی وجود داشته باشد، پروژه صنعتی قابل انجام است. در غیر این صورت بهتر است ابتدا پروژه به‌صورت پایلوت کوچک آغاز شود تا ریسک و هزینه کاهش یابد.
⚙️ #AI #IndustrialAI #ProjectManagement #Feasibility
✍️ ¦ @rss_ai_ir
قبل از ورود به هر پروژه صنعتی باید بررسی شود که آیا اجرای آن واقع‌بینانه و مقرون‌به‌صرفه است یا خیر. برخی از مهم‌ترین ملاک‌ها عبارتند از:
🔹 1. دسترسی به داده
♻️آیا داده‌های کافی، باکیفیت و متنوع در دسترس هستند؟
♻️آیا امکان برچسب‌گذاری دقیق وجود دارد یا باید زمان و هزینه زیادی صرف Annotation شود؟
🔹 2. زیرساخت سخت‌افزاری و نرم‌افزاری
♻️آیا صنعت موردنظر زیرساخت لازم (دوربین‌ها، سنسورها، سرورها، GPU و شبکه پایدار) را دارد؟
♻️آیا تیم فنی توانایی استقرار و نگهداری از سیستم را خواهد داشت؟
🔹 3. ارزش افزوده اقتصادی
♻️آیا نتیجه پروژه منجر به صرفه‌جویی مالی، افزایش بهره‌وری یا کاهش ریسک میشود؟
♻️نسبت هزینه به فایده (Cost–Benefit) منطقی است؟
🔹 4. همکاری و فرهنگ سازمانی
♻️آیا کارکنان صنعت با پروژه همکاری می‌کنند یا مقاومت دارند؟
♻️آیا فرهنگ سازمانی پذیرای تغییرات دیجیتال است؟
🔹 5. پیچیدگی فنی و ریسک‌ها
♻️آیا پروژه بیش از حد پیچیده است یا می‌توان با نسخه کوچک‌تر (Proof of Concept) شروع کرد؟
♻️ریسک شکست و هزینه‌های پنهان آن قابل قبول هستند؟
🔹 6. زمان و منابع انسانی
♻️آیا تیم توسعه‌دهنده تجربه مشابه دارد؟
♻️آیا زمان‌بندی پروژه با محدودیت‌های صنعت هماهنگ است؟
✅ جمع‌بندی:
اگر داده کافی + زیرساخت مناسب + ارزش اقتصادی + همراهی سازمانی وجود داشته باشد، پروژه صنعتی قابل انجام است. در غیر این صورت بهتر است ابتدا پروژه به‌صورت پایلوت کوچک آغاز شود تا ریسک و هزینه کاهش یابد.
⚙️ #AI #IndustrialAI #ProjectManagement #Feasibility
✍️ ¦ @rss_ai_ir
👍18😁11🔥10🎉10👏7❤6🥰6
❓ در حوزه امنیت سایبری، استفاده از هوش مصنوعی در حملات سایبری (AI-powered Hacking) چه خطری اساسی برای سازمان‌ها ایجاد می‌کند؟
Anonymous Quiz
16%
کاهش سرعت حملات به دلیل پیچیدگی الگوریتم‌ها
68%
توانایی تولید حملات خودکار و شخصی‌سازی‌شده بر اساس تحلیل رفتار کاربر
5%
محدود شدن حملات فقط به زیرساخت‌های ابری
11%
عدم امکان مخفی‌سازی فعالیت‌های مخرب در شبکه
😁8❤5👍5🎉5🔥4🥰4👏3
💡 چالش هفته: هوش مصنوعی در کشاورزی دقیق (Precision Agriculture)
سلام به همه علاقه‌مندان به دنیای هوش مصنوعی! 🤖
امروز می‌خواهیم یک سناریوی واقعی و جذاب را با هم بررسی کنیم که در آن، پردازش تصویر و یادگیری عمیق می‌توانند یک صنعت سنتی را متحول کنند.
🎬 سناریو:
یک شرکت دانش‌بنیان به نام «کشت‌یار هوشمند» قصد دارد با استفاده از پهپاد (Drone)، مصرف سموم دفع آفات و علف‌کش‌ها را در مزارع بزرگ گندم تا ۹۰٪ کاهش دهد.
🎯 هدف اصلی:
❌پهپادهای مجهز به دوربین، بر فراز مزرعه پرواز می‌کنند و سیستم هوش مصنوعی باید در لحظه علف‌های هرز را از گیاهان اصلی (گندم) تشخیص دهد. سپس، سم‌پاش‌های هوشمندِ متصل به پهپاد، فقط و فقط روی علف‌های هرز سم‌پاشی می‌کنند و به گیاه اصلی آسیبی نمی‌رسانند.
♨️ چالش فنی اصلی:
بزرگترین مشکل اینجاست که در مراحل اولیه رشد، بسیاری از علف‌های هرز (مثلاً گیاه یولاف وحشی) از نظر ظاهری، بافت و رنگ، شباهت فوق‌العاده زیادی به گیاه گندم دارند. مدل هوش مصنوعی باید بتواند این تفاوت‌های بسیار جزئی را تشخیص دهد.
علاوه بر این، چالش‌های دیگری هم وجود دارد:
✅تغییرات شدید نور خورشید و ایجاد سایه.
✅تاری تصویر به دلیل حرکت سریع پهپاد.
✅وجود انواع مختلف علف هرز.
✅به نظر شما، مهم‌ترین و سخت‌ترین بخش فنی در توسعه مدل AI برای این سناریو چیست؟ 🤔
در پست بعدی، یک نظرسنجی چهار گزینه‌ای در همین مورد خواهیم داشت. با ما همراه باشید!
#هوش_مصنوعی #پردازش_تصویر #کشاورزی_هوشمند #یادگیری_عمیق #پهپاد #چالش_فنی #AI #ComputerVision #DeepLearning
سلام به همه علاقه‌مندان به دنیای هوش مصنوعی! 🤖
امروز می‌خواهیم یک سناریوی واقعی و جذاب را با هم بررسی کنیم که در آن، پردازش تصویر و یادگیری عمیق می‌توانند یک صنعت سنتی را متحول کنند.
🎬 سناریو:
یک شرکت دانش‌بنیان به نام «کشت‌یار هوشمند» قصد دارد با استفاده از پهپاد (Drone)، مصرف سموم دفع آفات و علف‌کش‌ها را در مزارع بزرگ گندم تا ۹۰٪ کاهش دهد.
🎯 هدف اصلی:
❌پهپادهای مجهز به دوربین، بر فراز مزرعه پرواز می‌کنند و سیستم هوش مصنوعی باید در لحظه علف‌های هرز را از گیاهان اصلی (گندم) تشخیص دهد. سپس، سم‌پاش‌های هوشمندِ متصل به پهپاد، فقط و فقط روی علف‌های هرز سم‌پاشی می‌کنند و به گیاه اصلی آسیبی نمی‌رسانند.
♨️ چالش فنی اصلی:
بزرگترین مشکل اینجاست که در مراحل اولیه رشد، بسیاری از علف‌های هرز (مثلاً گیاه یولاف وحشی) از نظر ظاهری، بافت و رنگ، شباهت فوق‌العاده زیادی به گیاه گندم دارند. مدل هوش مصنوعی باید بتواند این تفاوت‌های بسیار جزئی را تشخیص دهد.
علاوه بر این، چالش‌های دیگری هم وجود دارد:
✅تغییرات شدید نور خورشید و ایجاد سایه.
✅تاری تصویر به دلیل حرکت سریع پهپاد.
✅وجود انواع مختلف علف هرز.
✅به نظر شما، مهم‌ترین و سخت‌ترین بخش فنی در توسعه مدل AI برای این سناریو چیست؟ 🤔
در پست بعدی، یک نظرسنجی چهار گزینه‌ای در همین مورد خواهیم داشت. با ما همراه باشید!
#هوش_مصنوعی #پردازش_تصویر #کشاورزی_هوشمند #یادگیری_عمیق #پهپاد #چالش_فنی #AI #ComputerVision #DeepLearning
😁8👍7❤6🔥5👏4🎉2🥰1🙏1
VIRSUN
💡 چالش هفته: هوش مصنوعی در کشاورزی دقیق (Precision Agriculture) سلام به همه علاقه‌مندان به دنیای هوش مصنوعی! 🤖 امروز می‌خواهیم یک سناریوی واقعی و جذاب را با هم بررسی کنیم که در آن، پردازش تصویر و یادگیری عمیق می‌توانند یک صنعت سنتی را متحول کنند. 🎬 سناریو:…
❓سوال: با توجه به شباهت بسیار زیاد ظاهری علف‌های هرز به گیاه اصلی (گندم)، به نظر شما کدام یک از موارد زیر بزرگترین چالش فنی برای مدل هوش مصنوعی آنها محسوب میشود؟
Anonymous Poll
36%
تمایز قائل شدن بین گیاهان زراعی و علف‌های هرز که از نظر ظاهری بسیار شبیه به هم هستند.
21%
پردازش سریع تصاویر در لحظه (Real-time Inference) برای فعال کردن سم‌پاش.
21%
مقابله با تغییرات شرایط نوری، سایه‌ها و زوایای مختلف دوربین پهپاد.
57%
جمع‌آوری حجم زیادی از تصاویر لیبل‌گذاری شده از مزارع مختلف برای آموزش مدل
👍9😁8🎉6❤5👏4🔥3🥰2🙏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥9👏7❤6👍6😁5🎉5🥰4🙏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📌 یادگیری عمیق و نقش Batch Normalization
در مسیر طراحی شبکه‌های عصبی عمیق، یکی از چالش‌های کلیدی، پراکندگی داخلی داده‌ها (Internal Covariate Shift) است. این پدیده زمانی رخ می‌دهد که توزیع ورودی هر لایه در طول آموزش تغییر کند و باعث ناپایداری و کندی یادگیری شود.
🔑 تکنیک Batch Normalization (BN) یکی از تکنیک‌های حیاتی برای رفع این مشکل است. در این روش، ورودی هر لایه در طول آموزش نرمال‌سازی میشود و سپس با پارامترهای قابل یادگیری (گاما و بتا) مقیاس‌دهی و انتقال داده میشود.
⚡️ مزایای کلیدی BN:
1. 🚀 شتاب در آموزش → امکان یادگیری سریع‌تر با نرخ یادگیری بالاتر.
2. 🔒 پایداری بیشتر → جلوگیری از نوسان شدید در گرادیان‌ها.
3. 🎯 بهبود دقت → کمک به مدل برای رسیدن به مینیمم بهینه‌تر.
4. 🛡 اثر منظم‌سازی (Regularization) → کاهش نیاز به Dropout در بسیاری از موارد.
💡 امروزه، BN به عنوان یک استاندارد طلایی در شبکه‌های کانولوشنی (CNNs) شناخته میشود و تقریباً در همه مدل‌های مدرن (مانند ResNet و EfficientNet) استفاده میشود.
🔍 با این حال، در مدل‌های سبک یا کاربردهای بلادرنگ، جایگزین‌هایی مثل Layer Normalization، Group Normalization و Instance Normalization نیز اهمیت ویژه‌ای پیدا کرده‌اند.
---
✨ نتیجه‌گیری:
اگر به دنبال ساخت یک شبکه عمیق پایدار و سریع هستید، Batch Normalization یکی از اولین ابزارهایی است که باید در جعبه‌ابزار خود داشته باشید.
---
🔖 #DeepLearning #BatchNormalization #AI #MachineLearning
✍️ @rss_ai_ir
در مسیر طراحی شبکه‌های عصبی عمیق، یکی از چالش‌های کلیدی، پراکندگی داخلی داده‌ها (Internal Covariate Shift) است. این پدیده زمانی رخ می‌دهد که توزیع ورودی هر لایه در طول آموزش تغییر کند و باعث ناپایداری و کندی یادگیری شود.
🔑 تکنیک Batch Normalization (BN) یکی از تکنیک‌های حیاتی برای رفع این مشکل است. در این روش، ورودی هر لایه در طول آموزش نرمال‌سازی میشود و سپس با پارامترهای قابل یادگیری (گاما و بتا) مقیاس‌دهی و انتقال داده میشود.
⚡️ مزایای کلیدی BN:
1. 🚀 شتاب در آموزش → امکان یادگیری سریع‌تر با نرخ یادگیری بالاتر.
2. 🔒 پایداری بیشتر → جلوگیری از نوسان شدید در گرادیان‌ها.
3. 🎯 بهبود دقت → کمک به مدل برای رسیدن به مینیمم بهینه‌تر.
4. 🛡 اثر منظم‌سازی (Regularization) → کاهش نیاز به Dropout در بسیاری از موارد.
💡 امروزه، BN به عنوان یک استاندارد طلایی در شبکه‌های کانولوشنی (CNNs) شناخته میشود و تقریباً در همه مدل‌های مدرن (مانند ResNet و EfficientNet) استفاده میشود.
🔍 با این حال، در مدل‌های سبک یا کاربردهای بلادرنگ، جایگزین‌هایی مثل Layer Normalization، Group Normalization و Instance Normalization نیز اهمیت ویژه‌ای پیدا کرده‌اند.
---
✨ نتیجه‌گیری:
اگر به دنبال ساخت یک شبکه عمیق پایدار و سریع هستید، Batch Normalization یکی از اولین ابزارهایی است که باید در جعبه‌ابزار خود داشته باشید.
---
🔖 #DeepLearning #BatchNormalization #AI #MachineLearning
✍️ @rss_ai_ir
🔥7😁6👍5🥰5🎉5👏4❤3👎1🙏1
VIRSUN
❓سوال: با توجه به شباهت بسیار زیاد ظاهری علف‌های هرز به گیاه اصلی (گندم)، به نظر شما کدام یک از موارد زیر بزرگترین چالش فنی برای مدل هوش مصنوعی آنها محسوب میشود؟
✅ پاسخ تست: تحلیل چالش کشاورزی دقیق
وقت آن رسیده که پاسخ صحیح تست مربوط به سناریوی «کشت‌یار هوشمند» را با هم بررسی کنیم. ممنون از همه دوستانی که در نظرسنجی شرکت کردند!
پاسخ صحیح گزینه 🇦 است: تمایز قائل شدن بین گیاهان زراعی و علف‌های هرز با ظاهر بسیار شبیه.
تحلیل کامل گزینه‌ها:
🥇 چرا گزینه 🇦 پاسخ اصلی است؟
❇️این چالش که به آن طبقه‌بندی بصری دقیق (Fine-grained Visual Classification) می‌گویند، قلب مسئله است. در این نوع مسائل، مدل باید تفاوت‌های بسیار جزئی بین کلاس‌های بسیار مشابه را یاد بگیرد (مانند تفاوت بین گونه‌های مختلف پرندگان، مدل‌های مختلف یک خودرو، یا در مثال ما، گندم و یولاف وحشی). اگر مدل نتواند این تشخیص را با دقت بالا انجام دهد، کل پروژه شکست می‌خورد. این سخت‌ترین بخش *یادگیری مدل* است.
🥈 چرا گزینه‌های دیگر در اولویت بعدی قرار دارند؟
✅ گزینه 🇧 (پردازش Real-time): این یک چالش مهندسی و بهینه‌سازی بسیار مهم است، اما بعد از داشتن یک مدل *دقیق* مطرح میشود. ابتدا باید مدلی بسازیم که کار کند، سپس آن را برای اجرا روی سخت‌افزارهای لبه (Edge Devices) مانند Jetson Nano که روی پهپاد نصب میشود، بهینه کنیم. تکنیک‌هایی مثل Quantization و Pruning برای این کار استفاده می‌شوند. اما اگر مدل اصلی دقت کافی نداشته باشد، سرعت آن بی‌معناست.
✅ گزینه 🇨 (تغییرات نوری و زاویه): این یک چالش رایج در اکثر پروژه‌های پردازش تصویر است. خوشبختانه، تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) مانند چرخش، تغییر روشنایی، برش و... به خوبی می‌توانند مدل را در برابر این تغییرات مقاوم کنند. این یک چالش استاندارد است، نه چالش اصلی و منحصر به فردِ این سناریو.
✅ گزینه 🇩 (جمع‌آوری داده): جمع‌آوری داده همیشه یک مرحله اساسی و زمان‌بر در پروژه‌های یادگیری عمیق است، اما یک چالش *مقدماتی* است، نه چالش *فنی* در بطن خودِ مدل. فرض بر این است که برای شروع پروژه، داده کافی فراهم میشود. سختی اصلی، طراحی معماری و آموزش مدلی است که از این داده‌ها، الگوهای بسیار ظریف را استخراج کند.
جمع‌بندی:
اگرچه همه موارد ذکر شده در یک پروژه واقعی اهمیت دارند، اما سد اصلی علمی و فنی در این سناریو، آموزش یک مدل برای تشخیص تفاوت‌های بسیار جزئی است که حتی برای چشم انسان نیز دشوار است.
#پاسخ_تست #تحلیل_فنی #هوش_مصنوعی #پردازش_تصویر #FineGrainedClassification #DeepLearning
وقت آن رسیده که پاسخ صحیح تست مربوط به سناریوی «کشت‌یار هوشمند» را با هم بررسی کنیم. ممنون از همه دوستانی که در نظرسنجی شرکت کردند!
پاسخ صحیح گزینه 🇦 است: تمایز قائل شدن بین گیاهان زراعی و علف‌های هرز با ظاهر بسیار شبیه.
تحلیل کامل گزینه‌ها:
🥇 چرا گزینه 🇦 پاسخ اصلی است؟
❇️این چالش که به آن طبقه‌بندی بصری دقیق (Fine-grained Visual Classification) می‌گویند، قلب مسئله است. در این نوع مسائل، مدل باید تفاوت‌های بسیار جزئی بین کلاس‌های بسیار مشابه را یاد بگیرد (مانند تفاوت بین گونه‌های مختلف پرندگان، مدل‌های مختلف یک خودرو، یا در مثال ما، گندم و یولاف وحشی). اگر مدل نتواند این تشخیص را با دقت بالا انجام دهد، کل پروژه شکست می‌خورد. این سخت‌ترین بخش *یادگیری مدل* است.
🥈 چرا گزینه‌های دیگر در اولویت بعدی قرار دارند؟
✅ گزینه 🇧 (پردازش Real-time): این یک چالش مهندسی و بهینه‌سازی بسیار مهم است، اما بعد از داشتن یک مدل *دقیق* مطرح میشود. ابتدا باید مدلی بسازیم که کار کند، سپس آن را برای اجرا روی سخت‌افزارهای لبه (Edge Devices) مانند Jetson Nano که روی پهپاد نصب میشود، بهینه کنیم. تکنیک‌هایی مثل Quantization و Pruning برای این کار استفاده می‌شوند. اما اگر مدل اصلی دقت کافی نداشته باشد، سرعت آن بی‌معناست.
✅ گزینه 🇨 (تغییرات نوری و زاویه): این یک چالش رایج در اکثر پروژه‌های پردازش تصویر است. خوشبختانه، تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) مانند چرخش، تغییر روشنایی، برش و... به خوبی می‌توانند مدل را در برابر این تغییرات مقاوم کنند. این یک چالش استاندارد است، نه چالش اصلی و منحصر به فردِ این سناریو.
✅ گزینه 🇩 (جمع‌آوری داده): جمع‌آوری داده همیشه یک مرحله اساسی و زمان‌بر در پروژه‌های یادگیری عمیق است، اما یک چالش *مقدماتی* است، نه چالش *فنی* در بطن خودِ مدل. فرض بر این است که برای شروع پروژه، داده کافی فراهم میشود. سختی اصلی، طراحی معماری و آموزش مدلی است که از این داده‌ها، الگوهای بسیار ظریف را استخراج کند.
جمع‌بندی:
اگرچه همه موارد ذکر شده در یک پروژه واقعی اهمیت دارند، اما سد اصلی علمی و فنی در این سناریو، آموزش یک مدل برای تشخیص تفاوت‌های بسیار جزئی است که حتی برای چشم انسان نیز دشوار است.
#پاسخ_تست #تحلیل_فنی #هوش_مصنوعی #پردازش_تصویر #FineGrainedClassification #DeepLearning
🔥10❤8😁7👍6🥰5👏5🎉5
📌 این تصویر 👆 روند آموزش ChatGPT را با استفاده از یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF) نشان می‌دهد. برای اینکه ساده و دقیق متوجه شویم:
---
🔹 مرحله ۱: جمع‌آوری داده نمایشی (Supervised Fine-Tuning - SFT)
یک پرامپت از دیتاست انتخاب میشود.
یک انسان (labeler) پاسخ درست یا نمونه‌ی مطلوب را تولید می‌کند.
این داده برای فاین‌تیون کردن مدل پایه (مثلاً GPT-3.5) با یادگیری نظارت‌شده استفاده میشود.
🎯 هدف: مدل یاد بگیرد به شکل اولیه درست جواب دهد.
---
🔹 مرحله ۲: جمع‌آوری داده مقایسه‌ای و آموزش مدل پاداش (Reward Model - RM)
یک پرامپت به مدل داده میشود و چندین خروجی مختلف ایجاد می‌شوند.
انسان این خروجی‌ها را از بهترین تا بدترین رتبه‌بندی می‌کند.
داده رتبه‌بندی برای آموزش مدل پاداش (Reward Model) استفاده میشود.
🎯 هدف: مدلی ساخته شود که بتواند کیفیت پاسخ‌ها را ارزیابی کند.
---
🔹 مرحله ۳: بهینه‌سازی با الگوریتم PPO (Reinforcement Learning)
پرامپت جدید داده میشود.
مدل (policy) یک خروجی تولید می‌کند.
مدل پاداش (RM) کیفیت خروجی را محاسبه می‌کند.
الگوریتم PPO (Proximal Policy Optimization) وزن‌های مدل را به‌روزرسانی می‌کند.
🎯 هدف: مدل یاد بگیرد طوری پاسخ دهد که بیشترین پاداش (رضایت کاربر و کیفیت پاسخ) را بگیرد.
---
⚙️ به زبان ساده:
1. اول انسان نمونه‌های درست به مدل یاد می‌دهد.
2. بعد انسان خروجی‌های مدل را مقایسه و رتبه‌بندی می‌کند.
3. در نهایت، مدل با استفاده از بازخورد و الگوریتم تقویتی بهینه میشود.
---
📢 @rss_ai_ir
#یادگیری_عمیق #هوش_مصنوعی #RLHF #ChatGPT #DeepLearning
---
🔹 مرحله ۱: جمع‌آوری داده نمایشی (Supervised Fine-Tuning - SFT)
یک پرامپت از دیتاست انتخاب میشود.
یک انسان (labeler) پاسخ درست یا نمونه‌ی مطلوب را تولید می‌کند.
این داده برای فاین‌تیون کردن مدل پایه (مثلاً GPT-3.5) با یادگیری نظارت‌شده استفاده میشود.
🎯 هدف: مدل یاد بگیرد به شکل اولیه درست جواب دهد.
---
🔹 مرحله ۲: جمع‌آوری داده مقایسه‌ای و آموزش مدل پاداش (Reward Model - RM)
یک پرامپت به مدل داده میشود و چندین خروجی مختلف ایجاد می‌شوند.
انسان این خروجی‌ها را از بهترین تا بدترین رتبه‌بندی می‌کند.
داده رتبه‌بندی برای آموزش مدل پاداش (Reward Model) استفاده میشود.
🎯 هدف: مدلی ساخته شود که بتواند کیفیت پاسخ‌ها را ارزیابی کند.
---
🔹 مرحله ۳: بهینه‌سازی با الگوریتم PPO (Reinforcement Learning)
پرامپت جدید داده میشود.
مدل (policy) یک خروجی تولید می‌کند.
مدل پاداش (RM) کیفیت خروجی را محاسبه می‌کند.
الگوریتم PPO (Proximal Policy Optimization) وزن‌های مدل را به‌روزرسانی می‌کند.
🎯 هدف: مدل یاد بگیرد طوری پاسخ دهد که بیشترین پاداش (رضایت کاربر و کیفیت پاسخ) را بگیرد.
---
⚙️ به زبان ساده:
1. اول انسان نمونه‌های درست به مدل یاد می‌دهد.
2. بعد انسان خروجی‌های مدل را مقایسه و رتبه‌بندی می‌کند.
3. در نهایت، مدل با استفاده از بازخورد و الگوریتم تقویتی بهینه میشود.
---
📢 @rss_ai_ir
#یادگیری_عمیق #هوش_مصنوعی #RLHF #ChatGPT #DeepLearning
❤6👍6🔥5😁5🎉3👏1
🔬 تشخیص سریع سرطان دهان با هوش مصنوعی
پژوهشگران چین و هنگ‌کنگ مدلی به نام OMMT-PredNet توسعه داده‌اند که با اسکن تصاویر با وضوح بالا از دهان، می‌تواند با دقتی نزدیک به کامل پیش‌بینی کند که آیا یک ضایعه تبدیل به سرطان خواهد شد یا خیر.
📸 درست مثل Shazam برای سرطان عمل می‌کند — کافیست تصویر بگیرید، و نتیجه را فوری دریافت کنید.
⚡ دقت خارق‌العاده‌ی 0.959، بهتر از روش‌های سنتی بیوپسی که تهاجمی و زمان‌بر هستند.
💰 تحولی بزرگ برای کلینیک‌های کم‌منبع که توانایی آزمایش‌های پرهزینه را ندارند.
🛑 حذف کامل فرآیند دردناک و تهاجمی cut-and-check.
@rss_ai_ir
#یادگیری_عمیق #سرطان #هوش_مصنوعی #پزشکی #تشخیص_زودهنگام
پژوهشگران چین و هنگ‌کنگ مدلی به نام OMMT-PredNet توسعه داده‌اند که با اسکن تصاویر با وضوح بالا از دهان، می‌تواند با دقتی نزدیک به کامل پیش‌بینی کند که آیا یک ضایعه تبدیل به سرطان خواهد شد یا خیر.
📸 درست مثل Shazam برای سرطان عمل می‌کند — کافیست تصویر بگیرید، و نتیجه را فوری دریافت کنید.
⚡ دقت خارق‌العاده‌ی 0.959، بهتر از روش‌های سنتی بیوپسی که تهاجمی و زمان‌بر هستند.
💰 تحولی بزرگ برای کلینیک‌های کم‌منبع که توانایی آزمایش‌های پرهزینه را ندارند.
🛑 حذف کامل فرآیند دردناک و تهاجمی cut-and-check.
@rss_ai_ir
#یادگیری_عمیق #سرطان #هوش_مصنوعی #پزشکی #تشخیص_زودهنگام
👍2❤1🔥1👏1
💊 آنتی‌بیوتیک‌های جدید علیه MRSA با کمک هوش مصنوعی
🦠 باکتری‌های MRSA یکی از بزرگترین تهدیدها در بیمارستان‌ها هستند، زیرا به بسیاری از آنتی‌بیوتیک‌ها مقاوم شده‌اند.
🔬 پژوهشگران MIT با استفاده از هوش مصنوعی مولد توانسته‌اند دو آنتی‌بیوتیک جدید برای مقابله با سوزاک مقاوم به دارو و MRSA طراحی کنند.
✨ نکات کلیدی:
♻️همچنین AI این داروها را اتم به اتم از بین ۳۶ میلیون ترکیب شیمیایی طراحی کرده است.
♻️آزمایش‌ها در محیط آزمایشگاهی و حیوانی موفقیت‌آمیز بوده‌اند.
♻️این دستاورد نشان می‌دهد که هوش مصنوعی قادر است آنتی‌بیوتیک‌های کاملاً جدید خلق کند، نه فقط در بین داروهای موجود جستجو.
🚀 این نوآوری می‌تواند نقطه عطفی در مبارزه با بحران مقاومت آنتی‌بیوتیکی باشد.
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #داروسازی #آنتی_بیوتیک #MRSA #MIT
🦠 باکتری‌های MRSA یکی از بزرگترین تهدیدها در بیمارستان‌ها هستند، زیرا به بسیاری از آنتی‌بیوتیک‌ها مقاوم شده‌اند.
🔬 پژوهشگران MIT با استفاده از هوش مصنوعی مولد توانسته‌اند دو آنتی‌بیوتیک جدید برای مقابله با سوزاک مقاوم به دارو و MRSA طراحی کنند.
✨ نکات کلیدی:
♻️همچنین AI این داروها را اتم به اتم از بین ۳۶ میلیون ترکیب شیمیایی طراحی کرده است.
♻️آزمایش‌ها در محیط آزمایشگاهی و حیوانی موفقیت‌آمیز بوده‌اند.
♻️این دستاورد نشان می‌دهد که هوش مصنوعی قادر است آنتی‌بیوتیک‌های کاملاً جدید خلق کند، نه فقط در بین داروهای موجود جستجو.
🚀 این نوآوری می‌تواند نقطه عطفی در مبارزه با بحران مقاومت آنتی‌بیوتیکی باشد.
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #داروسازی #آنتی_بیوتیک #MRSA #MIT
🎉9👍5❤4🔥4😁3
🚀 نگهداری پیش‌بینانه (Predictive Maintenance)
در صنعت، یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی، پیش‌بینی خرابی تجهیزات قبل از وقوع آن است. این روش که با عنوان Predictive Maintenance (PdM) شناخته میشود، باعث میشود تا بجای تعمیرات زمان‌بندی‌شده یا واکنشی، بر اساس داده‌های واقعی تصمیم‌گیری کنیم.
🔑 اصول PdM:
1️⃣ داده‌برداری مداوم: نصب حسگرهایی مثل لرزش‌سنج، دماسنج، فشار و جریان روی ماشین‌آلات.
2️⃣ پیش‌پردازش و تحلیل سیگنال: حذف نویز و استخراج ویژگی‌ها با روش‌هایی مثل FFT و Wavelet.
3️⃣ مدل‌سازی هوش مصنوعی:
مدل ML (مثل SVM, XGBoost) برای تشخیص خرابی.
مدلDL (مثل CNN, LSTM) برای پیش‌بینی زمان باقی‌مانده عمر تجهیز (RUL).
4️⃣ تشخیص آنومالی: شناسایی رفتار غیرعادی تجهیزات.
5️⃣ تصمیم‌گیری عملیاتی: زمان‌بندی تعمیر یا تعویض قبل از خرابی واقعی.
⚙️ مزایا:
✔️ کاهش توقف ناخواسته خط تولید ⏱
✔️ افزایش عمر تجهیزات ⚡
✔️ صرفه‌جویی در هزینه‌های تعمیر و نگهداری 💰
✔️ ارتقاء ایمنی صنعتی 🦺
📌 نمونه‌ها:
♻️تشخیص شکستگی دنده‌های گیربکس با صدا 🎧
♻️پیش‌بینی خرابی یاتاقان‌ها با ارتعاش 📈
♻️پایش سلامت پمپ‌ها و فن‌ها با داده‌های فشار و جریان 💨
---
📊 نتیجه: PdM پلی میان داده‌های صنعتی و تصمیم‌های هوشمند است؛ همان چیزی که صنعت ۴.۰ را ممکن می‌سازد.
@rss_ai_ir 🤖 | #PredictiveMaintenance #AI #Industry40
در صنعت، یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی، پیش‌بینی خرابی تجهیزات قبل از وقوع آن است. این روش که با عنوان Predictive Maintenance (PdM) شناخته میشود، باعث میشود تا بجای تعمیرات زمان‌بندی‌شده یا واکنشی، بر اساس داده‌های واقعی تصمیم‌گیری کنیم.
🔑 اصول PdM:
1️⃣ داده‌برداری مداوم: نصب حسگرهایی مثل لرزش‌سنج، دماسنج، فشار و جریان روی ماشین‌آلات.
2️⃣ پیش‌پردازش و تحلیل سیگنال: حذف نویز و استخراج ویژگی‌ها با روش‌هایی مثل FFT و Wavelet.
3️⃣ مدل‌سازی هوش مصنوعی:
مدل ML (مثل SVM, XGBoost) برای تشخیص خرابی.
مدلDL (مثل CNN, LSTM) برای پیش‌بینی زمان باقی‌مانده عمر تجهیز (RUL).
4️⃣ تشخیص آنومالی: شناسایی رفتار غیرعادی تجهیزات.
5️⃣ تصمیم‌گیری عملیاتی: زمان‌بندی تعمیر یا تعویض قبل از خرابی واقعی.
⚙️ مزایا:
✔️ کاهش توقف ناخواسته خط تولید ⏱
✔️ افزایش عمر تجهیزات ⚡
✔️ صرفه‌جویی در هزینه‌های تعمیر و نگهداری 💰
✔️ ارتقاء ایمنی صنعتی 🦺
📌 نمونه‌ها:
♻️تشخیص شکستگی دنده‌های گیربکس با صدا 🎧
♻️پیش‌بینی خرابی یاتاقان‌ها با ارتعاش 📈
♻️پایش سلامت پمپ‌ها و فن‌ها با داده‌های فشار و جریان 💨
---
📊 نتیجه: PdM پلی میان داده‌های صنعتی و تصمیم‌های هوشمند است؛ همان چیزی که صنعت ۴.۰ را ممکن می‌سازد.
@rss_ai_ir 🤖 | #PredictiveMaintenance #AI #Industry40
🔥4👍2👏1
🔎 رتبه‌بندی جدید مدل‌های زبانی در LMArena
مدلی که هفته گذشته رتبه یک را کسب کرد، GPT-5 High بود؛ نسخه‌ای ویژه در API با بالاترین سطح استدلال، نه همان مدلی که در ChatGPT همه به آن دسترسی دارند.
📌 جزئیات رتبه‌ها:
۱️⃣ GPT-5 High — رتبه ۱
۵️⃣ GPT-5 Chat — رتبه ۵ (مدل پیش‌فرض در ChatGPT)
۱۶️⃣ GPT-5 Mini High — رتبه ۱۶
۴۴️⃣ GPT-5 Nano High — رتبه ۴۴
⚠️ علت پایین‌تر بودن GPT-5 Chat نسبت به GPT-4o:
مدل GPT-5 Chat کمتر حالت «گرم و تأییدکننده» دارد و بیشتر «عینی و بی‌طرف» طراحی شده است؛ همین تغییر باعث شده برای بسیاری از کاربران خشک‌تر به نظر برسد.
✅ نکات کلیدی:
نسخه GPT-5 High قدرتمندتر است اما فقط از طریق API در دسترس است.
کاربران ChatGPT در واقع نسخه ساده‌تر یعنی GPT-5 Chat را تجربه می‌کنند.
مدل Gemini 2.5 Pro به دلیل اجرای همیشگی زنجیره استدلال، امتیاز بالاتری کسب کرده است.
📍 جمع‌بندی: از نظر فنی GPT-5 بسیار قدرتمند است، اما آنچه کاربران عادی تجربه می‌کنند نسخه متفاوتی است؛ همین تفاوت دلیل اختلاف در رتبه‌بندی‌ها و برداشت کاربران است.
@rss_ai_ir 🤖 | #هوش_مصنوعی #GPT5 #مدل_زبان
مدلی که هفته گذشته رتبه یک را کسب کرد، GPT-5 High بود؛ نسخه‌ای ویژه در API با بالاترین سطح استدلال، نه همان مدلی که در ChatGPT همه به آن دسترسی دارند.
📌 جزئیات رتبه‌ها:
۱️⃣ GPT-5 High — رتبه ۱
۵️⃣ GPT-5 Chat — رتبه ۵ (مدل پیش‌فرض در ChatGPT)
۱۶️⃣ GPT-5 Mini High — رتبه ۱۶
۴۴️⃣ GPT-5 Nano High — رتبه ۴۴
⚠️ علت پایین‌تر بودن GPT-5 Chat نسبت به GPT-4o:
مدل GPT-5 Chat کمتر حالت «گرم و تأییدکننده» دارد و بیشتر «عینی و بی‌طرف» طراحی شده است؛ همین تغییر باعث شده برای بسیاری از کاربران خشک‌تر به نظر برسد.
✅ نکات کلیدی:
نسخه GPT-5 High قدرتمندتر است اما فقط از طریق API در دسترس است.
کاربران ChatGPT در واقع نسخه ساده‌تر یعنی GPT-5 Chat را تجربه می‌کنند.
مدل Gemini 2.5 Pro به دلیل اجرای همیشگی زنجیره استدلال، امتیاز بالاتری کسب کرده است.
📍 جمع‌بندی: از نظر فنی GPT-5 بسیار قدرتمند است، اما آنچه کاربران عادی تجربه می‌کنند نسخه متفاوتی است؛ همین تفاوت دلیل اختلاف در رتبه‌بندی‌ها و برداشت کاربران است.
@rss_ai_ir 🤖 | #هوش_مصنوعی #GPT5 #مدل_زبان
❤2👍1🔥1👏1🎉1