📌 آموزش رایگان Azure Machine Learning

اگر دنبال یادگیری عملی Azure ML هستید، این پلی‌لیست یوتیوب شامل آموزش‌های گام‌به‌گام است:

🔹 مروری بر Azure Machine Learning
🔹 آموزش AutoML
🔹 طراحی و آموزش مدل‌ها با Azure ML Designer
🔹 استقرار مدل‌ها
🔹 کدنویسی مستقیم (Code-First) با Azure ML
🔹 یکپارچه‌سازی با MLflow
🔹همچنین MLOps و مدیریت عملیات یادگیری ماشین

🎥 لینک پلی‌لیست کامل:
YouTube - Azure Machine Learning Playlist

#Azure #MachineLearning #MLOps #AI #Python

@rss_ai_ir

🚀 اولین شبکه اجتماعی برای اکسپریمنت با هوش مصنوعی راه افتاد!

🔹 چیزی که در ابتدا فقط تبادل ساده پرامپت‌ها بود، حالا در عرض چند ماه تبدیل شده به یک جامعه فعال و پرانرژی.
🔹 اینجا می‌تونی راحت پرامپت، گاید و حتی دوره‌های آموزشی رو پیدا کنی.
🔹 جستجوی سریع، فیلتر بر اساس موضوع، مدل و تسک — و بهترین‌ها هم با رأی کاربران خودشون میان بالا.

😋 چرا از صفر شروع کنی وقتی احتمالاً یکی قبلاً پرامپت درست رو پیدا کرده؟

📌 این دقیقاً همون جاییه که باید باشی 👇
🌐 altsociety.ai

@rss_ai_ir

#AI #PromptEngineering #Community #AItools #MachineLearning

🚀 مدل Grok 2.5 حالا روی سیستم‌ شخصی هم قابل اجراست!

🔹 تیم Unsloth نسخه‌ای بهینه‌شده از مدل را منتشر کرده که اجرای محلی را ممکن می‌کند:

✅ 270 میلیارد پارامتر روی یک مک معمولی با 128GB RAM (حدود ۵ توکن در ثانیه)
✅ حجم مدل از 539GB به 118GB کاهش یافته (۸۰٪ کمتر)
✅ لایه‌های کلیدی در فرمت 8-bit و سایر بخش‌ها با فشرده‌سازی 3-bit GGUF ذخیره شده‌اند.

📘 راهنما: docs.unsloth.ai/basics/grok-2
📥 مدل GGUF: huggingface.co/unsloth/grok-2-GGUF

@rss_ai_ir

#هوش_مصنوعی #xAI #Grok2 #مدل_زبانی #OpenSource #MachineLearning #DeepLearning

🎯 ۷ گام تا تسلط بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

تسلط بر LLMها یک مسیر تدریجی است، نه یک مقصد. این اینفوگرافیک نقشه‌ی راه را نشان می‌دهد؛ از مبانی اولیه تا ساخت اپلیکیشن‌های واقعی:

1️⃣ درک مبانی LLM
🔹 پردازش زبان طبیعی (NLP)
🔹 یادگیری عمیق (Deep Learning)
🔹 ترنسفورمرها (Transformers)

2️⃣ بررسی معماری‌های LLM
🔹معماری BERT
🔹 معماری GPT
🔹معماری XLNet

3️⃣ پیش‌تمرین مدل‌ها
🔹 پیش‌بینی جمله‌ی بعدی
🔹 پیش‌تمرین متضاد زبان–تصویر (Contrastive Pre-training)

4️⃣ فاین‌تیونینگ LLMها
🔹 توابع زیان اختصاصی (Task-specific Loss)
🔹 افزایش داده (Data Augmentation)
🔹 توقف زودهنگام (Early Stopping)

5️⃣ تنظیم و پس‌آموزش
🔹 کاهش سوگیری (Bias Mitigation)
🔹 ارزیابی عدالت (Fairness Evaluation)
🔹 قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability)

6️⃣ ارزیابی مدل
🔹 دقت (Accuracy)
🔹 روانی متن (Fluency)
🔹 مرتبط بودن پاسخ‌ها (Relevancy)

7️⃣ ساخت اپلیکیشن‌های LLM
🔹 چت‌بات‌ها
🔹 تولید محتوا
🔹 ترجمه‌ی زبان


---

🌟 اگر این مسیر را دنبال کنید، می‌توانید از درک مبانی تا پیاده‌سازی اپلیکیشن‌های پیشرفته مبتنی بر LLM حرکت کنید.

#هوش_مصنوعی #LLM #یادگیری_ماشین #مدل_زبان #دیپ_لرنینگ #NLP #AI #MachineLearning #DeepLearning #Chatbot #GenerativeAI

@rss_ai_ir

🚀 Ring-mini-2.0
؛ مدل کوچک اما فوق‌العاده قدرتمند!

💡 این مدل با 16B-A1B پارامتر و بهره‌گیری از استراتژی‌های Stable RLVR + RLHF آموزش دیده و کیفیتی پایدار و متعادل در طیف وسیعی از وظایف ارائه می‌دهد.
🧠 در منطق و استدلال، از مدل‌های Dense با همین اندازه عملکرد بهتری دارد.
⚡ سرعت پردازش: بیش از ۳۰۰ توکن در ثانیه (۷ برابر سریع‌تر از مدل‌های Dense مشابه).

🔥 نمونه‌ای دیگر از اینکه چگونه مدل‌های کوچک‌تر «Thinking Models» روزبه‌روز باهوش‌تر و سریع‌تر می‌شوند!

🔗 مشاهده در HuggingFace
@rss_ai_ir

#AI #LLM #RingMini #DeepLearning #OpenSource #MachineLearning #ThinkingModels

در این ویدیو، مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین به‌صورت بصری نمایش داده می‌شوند. 📊
از جمله:
🔹 نحوه تغییر وزن‌ها در طول آموزش

🔹 روند بهبود Accuracy در هر Epoch
این نوع ویژوال‌سازی‌ها باعث می‌شوند درک مفاهیم پیچیده‌ی یادگیری ماشین ساده‌تر و عمیق‌تر شود.
@rss_ai_ir

#MachineLearning #DeepLearning #DataScience #AI #Visualization

🤖 تشخیص چهره با هوش مصنوعی

الگوریتم‌های Face Recognition با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) می‌توانند ویژگی‌های منحصر به فرد چهره را استخراج و با یکدیگر مقایسه کنند.

📌 همانطور که در این ویدیو می‌بینید:

✅تصاویر مختلف از یک فرد (مثلاً در شرایط نوری یا حالات متفاوت) وارد شبکه می‌شوند.

✅مدل CNN Encoder ویژگی‌های کلیدی چهره را به بردار عددی تبدیل می‌کند.

✅در نهایت، این بردارها با هم مقایسه شده و مشخص می‌شود که هر دو تصویر متعلق به یک فرد هستند یا خیر.


این تکنیک امروز در کاربردهایی مثل امنیت، کنترل دسترسی، گوشی‌های هوشمند و حتی شبکه‌های اجتماعی استفاده می‌شود.

👁‍🗨 آینده سیستم‌های بینایی ماشین بدون شک با چنین الگوریتم‌هایی گره خورده است.

@rss_ai_ir

#AI #FaceRecognition #DeepLearning #ComputerVision #MachineLearning

🔗 نقشه راه یادگیری ماشین (Machine Learning Roadmap)

اگر تازه شروع کرده‌اید یا می‌خواهید مهارت‌های خود را ارتقا دهید، این نقشه راه هر مرحله را برایتان شفاف می‌کند:

1️⃣ پایه محکم در ریاضی و آمار بسازید.
2️⃣ با الگوریتم‌های یادگیری ماشین مثل رگرسیون خطی، SVM و خوشه‌بندی آشنا شوید.
3️⃣ مسیر تخصصی خود را انتخاب کنید: یادگیری نظارت‌شده، بدون نظارت یا سیستم‌های توصیه‌گر.
4️⃣ کتابخانه‌های پرکاربرد مثل PyTorch، TensorFlow و Scikit-learn را یاد بگیرید.
5️⃣ تجربه عملی کسب کنید: پروژه‌های واقعی، کارآموزی یا پروژه‌های جانبی.

این مسیر از پایه تا پیشرفته شما را آماده ورود به دنیای حرفه‌ای یادگیری ماشین می‌کند. 🚀

@rss_ai_ir
#یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #MachineLearning

🤖✨ تمرین تعادل ربات‌های انسان‌نما


#هوش_مصنوعی #رباتیک #ربات_انسان_نما #AI #Robotics #FutureTech #MachineLearning

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

🎥 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