🌐 تولید متن به تصویر با GANها

Generative Adversarial Networks (GANs)
انقلابی در زمینه تولید متن به تصویر ایجاد کرده‌اند و امکان ساخت تصاویر واقعی و معنادار را از توضیحات متنی فراهم کرده‌اند. این پیشرفت، فرصت‌های هیجان‌انگیزی را در حوزه‌هایی مانند تولید محتوای خلاقانه و بصری‌سازی شخصی فراهم کرده است.

📦 نحوه عملکرد GANها برای تولید متن به تصویر

- Generator:
این شبکه عصبی توضیحات متنی را دریافت کرده و تصویری متناسب با متن تولید می‌کند.
- Discriminator:
این شبکه نقش داور را دارد و تصاویر تولید شده را برای تعیین واقعی بودنشان ارزیابی می‌کند. این شبکه تفاوت بین تصاویر واقعی (از مجموعه داده آموزشی) و تصاویر جعلی (ایجاد شده توسط Generator) را تشخیص می‌دهد.

💸 فرآیند آموزش Adversarial

آموزش GANها شامل رقابت بین Generator و Discriminator است:
- بهبود Generator: Generator تلاش می‌کند تصاویری تولید کند که بتوانند Discriminator را گمراه کرده و به عنوان واقعی شناسایی شوند.
- بهبود Discriminator: Discriminator تلاش می‌کند تصاویر جعلی تولید شده را دقیق‌تر شناسایی کند.

با این فرآیند تکراری، هر دو شبکه بهبود می‌یابند. Generator یاد می‌گیرد تصاویر واقعی‌تر و با جزئیات بیشتر ایجاد کند و Discriminator در شناسایی ظرافت‌های تصاویر جعلی بهتر می‌شود.

🚀 چالش‌ها و پیشرفت‌های اخیر

در حالی که GANها موفقیت چشمگیری در تولید متن به تصویر داشته‌اند، چالش‌هایی همچنان وجود دارد:
- Mode Collapse: Generator
ممکن است تنها یک مجموعه محدود از تصاویر تولید کند که تنوع را محدود می‌کند.
- بی‌ثباتی در آموزش: فرآیند آموزش GANها می‌تواند ناپایدار باشد و هماهنگی بین Generator و Discriminator از بین برود.

🐧 پیشرفت‌های اخیر این چالش‌ها را کاهش داده‌اند:
- Improved Architectures:
معماری‌های پیشرفته مانند StyleGAN و ProGAN کیفیت و تنوع تصاویر را بهبود بخشیده‌اند.
- Conditional GANs:
با اضافه کردن اطلاعات شرطی (مانند متن) به Generator، این مدل‌ها می‌توانند تصاویر متناسب با توضیحات متنی خاص تولید کنند.

🤖 مدل‌های محبوب Text-to-Image GAN
- StackGAN:
در دو مرحله تصاویر را ایجاد می‌کند؛ ابتدا تصاویر با وضوح پایین و سپس تصاویری با وضوح بالا.
- AttnGAN:
از مکانیزم توجه (Attention) برای تمرکز بر بخش‌های مرتبط توضیحات متنی استفاده می‌کند.
- DF-GAN:
با استفاده از معماری دو مسیری کیفیت و تنوع تصاویر را بهبود می‌بخشد.

👨🏻💻 کاربردهای Text-to-Image GANs
- Creative Content Generation:
تولید هنر، تصاویر و طراحی بر اساس متن.
- Personalized Visualizations:
ساخت بصری‌سازی‌های سفارشی برای تحلیل داده و داستان‌سرایی.
- Image Editing and Manipulation:
ویرایش و تغییر تصاویر موجود بر اساس توضیحات متنی.
- Virtual and Augmented Reality:
تولید محیط‌ها و اشیاء واقعی برای واقعیت مجازی و افزوده.

📗 نتیجه‌گیری
در واقع Text-to-Image GANها به عنوان ابزاری قدرتمند برای تولید تصاویر باکیفیت و واقعی از توضیحات متنی ظاهر شده‌اند. با ادامه تحقیقات و توسعه، شاهد پیشرفت‌های بیشتری خواهیم بود که به آینده‌ای منجر می‌شود که در آن ماشین‌ها بتوانند زبان انسانی را به تصاویری خیره‌کننده تبدیل کنند.

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

DEYOLO: Dual-Feature-Enhancement YOLO for Cross-Modality Object Detection

Topic: Object detection

Paper: https://arxiv.org/pdf/2412.04931v1.pdf

GitHub: https://github.com/chips96/deyolo

معماری DEYOLO برای تشخیص اشیاء در محیط‌های کم‌نور با ترکیب تصاویر RGB و مادون قرمز (IR) طراحی شده است. این مدل از دو ماژول تقویتی DECA و DEPA استفاده می‌کند تا ویژگی‌های معنایی و فضایی هر دو مدالیته را تقویت کرده و تداخل آن‌ها را کاهش دهد. همچنین، با بهره‌گیری از Bi-Directional Decoupled Focus میدان دید شبکه را گسترش می‌دهد. این روش در مقایسه با الگوریتم‌های پیشرفته موجود، عملکرد بهتری در تشخیص اشیاء نشان داده است.

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

هوش مصنوعی بسیار سریع در حال یادگیری است😁

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🔥 کاوش در مجموعه داده‌های عظیم - Stanford 🔥

📂 Distributed file system
🔄 MapReduce
📈 PageRank
🔍 Nearest Neighbor Search
📌 Locality Sensitive Hashing
🌸 Bloom Filters
👥 Collaborative Filtering
📊 Clustering
🌳 Decision Trees
... و بسیاری موضوعات جذاب دیگر!

https://www.youtube.com/playlist?list=PLLssT5z_DsK9JDLcT8T62VtzwyW9LNepV

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

✨ Transformer Explainer

در واقعTransformer Explainer یک ابزار بصری و تعاملی است که برای درک بهتر عملکرد مدل‌های مبتنی بر Transformer، مانند GPT، طراحی شده است. 🌟 این ابزار، مدل زنده‌ی GPT-2 را مستقیماً در مرورگر شما اجرا می‌کند و به شما این امکان را می‌دهد که با متن‌های خود آزمایش کنید و به‌صورت زنده مشاهده کنید که اجزای داخلی و عملیات Transformer چگونه برای پیش‌بینی توکن‌های بعدی با یکدیگر هماهنگ می‌شوند. 🔍📖

https://poloclub.github.io/transformer-explainer/

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

💡 معرفی مدل I-JEPA از Meta 💡

🔍 مدل جدیدی از Meta در Hugging Face Transformers منتشر شده که این بار خبری از LLM یا GenAI نیست! این مدل، I-JEPA نام دارد و بر اساس دیدگاه Yann LeCun طراحی شده تا هوش مصنوعی واقعی‌تری ایجاد کند؛ هوشی که جهان را همانند ما انسان‌ها درک کند.


https://ai.meta.com/blog/yann-lecun-ai-model-i-jepa/

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🚀 معرفی ابزار قدرتمند FlashRAG برای پژوهش‌های پیشرفته RAG

در واقع FlashRAG یک ابزار پایتون حرفه‌ای است که برای بازتولید و توسعه تحقیقات در حوزه Retrieval Augmented Generation (RAG) طراحی شده است. این ابزار با امکانات گسترده، کار پژوهشگران و توسعه‌دهندگان را بسیار ساده‌تر می‌کند.

✨ ویژگی‌های برجسته فلش‌رگ:
✅ ۳۲ مجموعه داده بنچمارک پردازش‌شده برای ارزیابی و آزمایش مدل‌های RAG
✅ ۱۲ الگوریتم پیشرفته RAG از پیش پیاده‌سازی‌شده با قابلیت بازتولید نتایج
✅ چارچوب انعطاف‌پذیر برای ساخت خطوط پردازشی پیچیده با اجزایی مانند retrievers، rerankers و generators
✅ ابزارهای بهینه‌سازی مانند vLLM و Faiss برای افزایش سرعت و کارایی

https://github.com/RUC-NLPIR/FlashRAG

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

حل مسئله در انسان‌ها در مقابل مورچه‌ها 😬😬

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🧠 مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) مثل GPT ابزارهایی قدرتمند برای درک و تولید زبان هستند. اما وقتی با قابلیت‌هایی مثل حافظه و ابزارهای مختلف ترکیب شوند، به اوج پتانسیل خود می‌رسند:

𝟭. 𝗟𝗟𝗠𝘀:
این مدل‌ها برای تولید متن و پاسخ به سوالات طراحی شده‌اند، اما تنها به ورودی‌های لحظه‌ای پاسخ می‌دهند و از زمینه طولانی‌مدت بی‌بهره‌اند.

𝟮. 𝗟𝗟𝗠𝘀 + 𝗣𝗹𝗮𝗻𝗻𝗶𝗻𝗴:
با اضافه شدن برنامه‌ریزی، مدل‌ها قادر می‌شوند به‌جای پاسخ‌های تک‌مرحله‌ای، راه‌حل‌های چندمرحله‌ای ارائه دهند و برای اهداف خاص استراتژی طراحی کنند.

𝟯. 𝗟𝗟𝗠𝘀 + 𝗣𝗹𝗮𝗻𝗻𝗶𝗻𝗴 + 𝗠𝗲𝗺𝗼𝗿𝘆:
حافظه، مدل را قادر می‌سازد تا اطلاعات جلسات یا مکالمات طولانی‌مدت را به خاطر بسپارد و تجربه‌ای روان‌تر و کارآمدتر ارائه دهد.

𝟰. 𝗔𝗜 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝘀 (𝗟𝗟𝗠 + 𝗣𝗹𝗮𝗻𝗻𝗶𝗻𝗴 + 𝗠𝗲𝗺𝗼𝗿𝘆 + 𝗧𝗼𝗼𝗹𝘀):
اینجا نقطه‌ی اوج ماجراست! مدل‌هایی که علاوه بر برنامه‌ریزی و حافظه، به ابزارهایی مثل APIها، پایگاه‌های داده یا حتی وب دسترسی دارند. این عامل‌ها نه‌تنها پاسخ می‌دهند، بلکه می‌توانند وظایفی مثل تحقیق، تصمیم‌گیری، خودکارسازی فرآیندها یا نوشتن گزارش‌ها را هم انجام دهند.

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

اگر به دنبال یک منبع فارسی ساده و روان برای یادگیری عمیق هستید، پیشنهاد می‌کنم حتماً به سایت «هوسم» سر بزنید. این سایت یکی از بهترین منابع فارسی در زمینه یادگیری عمیق است که مفاهیم را به زبانی قابل فهم توضیح داده و برای شروع یادگیری بسیار مناسب است. 🌟

https://howsam.org/free-deep-learning-tutorial/

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

5 Free Python Courses for Data Science Beginners

1️⃣ Python for Beginners – freeCodeCamp

2️⃣ Python – Kaggle

3️⃣ Python Mini-Projects – freeCodeCamp

4️⃣ Python Tutorial – W3Schools

5️⃣ oops with Python- freeCodeCamp

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🎯 جزوه‌ای برای مرور سریع هوش مصنوعی

یه جزوه خلاصه و کاربردی براتون آماده کردیم که مناسب افرادیه که قبلاً هوش مصنوعی رو خوندن و می‌خوان یه مرور سریع داشته باشن. 🌟
🔻 توجه: این جزوه برای افراد مبتدی پیشنهاد نمی‌شه؛ بهتره اول منابع جامع‌تر رو مطالعه کنید.

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

25 معادله ریاضی Data Science

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🌟 قدم به قدم به سمت دانشمند داده شدن!

اگر دنبال یه راه مشخص برای ورود به دنیای جذاب علم داده هستین، باید بدونین که این مسیر نیازمند یه برنامه‌ریزی دقیق و کاربردیه. منابع آموزشی زیادی وجود داره، اما چیزی که واقعاً کار شما رو راحت می‌کنه، یه راهنمای منظم و شفافه که نشون بده چی یاد بگیرین و از کجا شروع کنین.

✅ این هندبوک رو حتما ذخیره کنید! یه منبع قدرتمند که هم برای شروع، هم برای مراحل پیشرفته یادگیری علم داده، به دردتون می‌خوره.

https://github.com/andresvourakis/data-scientist-handbook

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

دسترسی به نسخه PDF آنلاین یا دانلود این چهار کتاب معروف و ارزشمند

An Introduction to Statistical Learning
https://www.statlearning.com/


Python dataScience handbook
https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/

Dive into Deep Learning
https://d2l.ai/

Machine learning
https://github.com/abhishekkrthakur/approachingalmost/blob/master/AAAMLP.pdf

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

جامع‌ترین راهنمای سریع

👨🏻‍💻 مجموعه‌ای از راهنماهای فشرده و کاربردی پایتون برای علوم داده منتشر شده که شامل موضوعاتی مثل «مبانی پایتون، پایتون در علم داده، پایتون در یادگیری ماشین، تحلیل داده‌ها، یادگیری عمیق، و هوش مصنوعی» میشه.
https://www.datacamp.com/cheat-sheet/category/python

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

😂🤦🏻‍♂️

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

"🚀 با استفاده از هوش مصنوعی، مسیر یادگیری خود را طراحی کنید! 🧠 فقط کافیست موضوع مورد نظر خود را وارد کنید و مسیر یادگیری به صورت گام به گام و در قالب یک نمودار گرافیکی جذاب به شما نمایش داده خواهد شد. 📊"

https://roadmap.sh/

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

7 پروژه بینایی کامپیوتری برای همه سطوح

1. Plant Disease Detection
2. Optical Character Recognition (English)
3. American Sign Language Image Classification
4. Car Number Plate Recognition
5. Flickr Image Captioning
6. Multi-person Pose Estimation and Tracking in Videos
7. Anomaly Detection

https://www.kdnuggets.com/7-computer-vision-projects-for-all-levels

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

50 سوال کلیدی برای آمادگی در مصاحبه‌های مدل‌های زبان بزرگ (LLM)

🚀 اگر به دنبال موفقیت در مصاحبه‌های تخصصی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی هستید، این مجموعه سؤالات بهترین راهنما برای شماست.

🔑 موضوعات پوشش داده شده:

اصول اولیه مثل Tokenization
مفاهیم پیشرفته مانند LoRA
تکنیک‌های به‌روز مثل Chain-of-Thought Prompting
و نکات مهمی که در پروژه‌ها و تحقیقات مدرن استفاده می‌شوند.

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

Large Language Models Course: Learn by Doing LLM Projects

🖥 Github: https://github.com/peremartra/Large-Language-Model-Notebooks-Course

📕 Paper: https://doi.org/10.31219/osf.io/qgxea

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer