چالش‌های عملیاتی

۱۶ کارگاه عملی هوش مصنوعی برای فعالان محتوا و رسانه ثبت‌نام با ۵۰٪ تخفیف
Generic filters
Search in title
Filter by دسته‌ها
chatGTP
ابزارهای هوش مصنوعی
اخبار
گزارش خبری
پرامپت‌ نویسی
تیتر یک
چندرسانه ای
آموزش علوم داده
اینفوگرافیک
پادکست
ویدیو
دانش روز
آموزش‌های پایه‌ای هوش مصنوعی
اصول هوش مصنوعی
یادگیری بدون نظارت
یادگیری تقویتی
یادگیری عمیق
یادگیری نیمه نظارتی
آموزش‌های پیشرفته هوش مصنوعی
بینایی ماشین
پردازش زبان طبیعی
پردازش گفتار
چالش‌های عملیاتی
داده کاوی و بیگ دیتا
رایانش ابری و HPC
سیستم‌‌های امبدد
علوم شناختی
خطرات هوش مصنوعی
دیتاست
مدل‌های بنیادی
رویدادها
Ai Conect
جیتکس
جیتکس ترکیه
کاربردهای هوش مصنوعی
کتابخانه
اشخاص
شرکت‌های هوش مصنوعی
محصولات و مدل‌های هوش مصنوعی
مفاهیم
کسب‌و‌کار
تحلیل بازارهای هوش مصنوعی
کارآفرینی
هوش مصنوعی در ایران
هوش مصنوعی در جهان
مقاله
پیاده‌سازی هوش مصنوعی
گزارش
مصاحبه
هوش مصنوعی در عمل
یادداشت

به عمل حرف برآید…

معرفی کانال اخبار پذیرش هوش مصنوعی
سردرگمی شرکت‌های تولیدکننده موسیقی در برابر موسیقی‌های تولیدشده با هوش مصنوعی
ربات‌ها چه کارهایی می‌توانند انجام دهند؟
چگونه رقابت‌های شخصی و اختلافات، مسیر رقابت در عرصه هوش مصنوعی را شکل می‌دهند
آیا هوش مصنوعی را به‌اندازه کافی جدی می‌گیریم؟

چالش‌های عملیاتی

ترانسفورماتورها

رقابت ترانسفورماتورها: ELECTRA ،BERT،ROBERTA یا XLNet

یکی از «رموز» موفقیت مدل‌های ترانسفورماتورها رویکرد انتقال یادگیری Transfer Learning است. در رویکرد انتقال یادگیری، از پیش یک دیتاست با حجم بالا به یک مدل (در این مورد یک مدل ترانسفورماتور) آموزش داده می‌شود؛ در این رویکرد برای آموزش مدل از تکنیک پیش‌آموزش بدون نظارت Unsupervised Learning استفاده می‌شود.

فشرده سازی شبکه عصبی

فشرده سازی شبکه عصبی: مقدمه‌ای بر هرس وزن، کوانتیزه کردن و تقطیر دانش

در این مقاله روش فشرده سازی شبکه عصبی را توضیح می‌د هیم. معماری‌های مدرن و نوآورانه‌ی شبکه‌های عصبی از اهمیت بسیار زیادی برخوردار هستند. برای مثال شاید با GPT-3، جدیدترین مدل تحولی فناوری پردازش زبان طبیعی (NLP) که OpenAI ارائه داده، آشنایی داشته باشید. این مدل قادر به نوشتن شعر و

یادگیری عمیق با پای تورچ

آموزش توزیع شده مدل های یادگیری عمیق با پای تورچ

هدف از نگارش مقاله پیش‌رو مطالعه و بررسی نحوه استفاده از رایانش توزیع شده Distributed Computing در آموزش مدل های مقیاس بزرگ یادگیری عمیق با پای تورچ است. در ابتدا تعریفی از مفاهیم پایه رایانش توزیع‌شده ارائه می‌دهیم و سپس نحوه استفاده از آن در حوزه یادگیری عمیق را توضیح

[wpforms id="48325"]