کاوش در Multi-Modal Vision-Language Models (VLMs)؟ 🌟
اگر به دنیای هیجان‌انگیز مدل‌های multi-modal vision-language برای computer vision tasks علاقه‌مندید، پیشنهاد می‌کنم حتماً این منبع از Hugging Face را بررسی کنید:

https://huggingface.co/learn/cookbook/en/fine_tuning_vlm_trl
✨ تجربه‌ای عالی برای گسترش دانش شما در این حوزه!

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

💡 آیا مدل‌های هوش مصنوعی واقعاً خلاق هستند؟ بیایید محدودیت‌های آن‌ها و کمبودهایشان را بررسی کنیم.

🧪 مدل‌های LLM و دیگر مدل‌های Generative AI به تشخیص و ترکیب الگوهای موجود متکی هستند، اما در خلق ایده‌های جدید ضعف دارند. برای مثال، generative AI نمی‌تواند مفاهیم انقلابی پیکاسو را بازآفرینی کند، مگر اینکه نمونه‌هایی برای یادگیری در اختیارش قرار گیرد. کسانی که از این مدل‌ها برای ایده‌پردازی استفاده می‌کنند، معمولاً متوجه می‌شوند که پیشنهادات آن‌ها اصالت کافی ندارند.

🔍 مشکل واضح است: این مدل‌ها generalize می‌کنند اما innovate نمی‌کنند. آن‌ها اطلاعات شناخته‌شده را بازآرایی می‌کنند، اما نمی‌توانند مفاهیمی کاملاً جدید تولید کنند، که این همان جوهره‌ی خلاقیت واقعی است.

🛠 راه‌حل: هوش مصنوعی باید یاد بگیرد چگونه ایده‌های جدید کشف و تولید کند، به جای اینکه صرفاً به الگوهای منطقی تکیه کند. در حال حاضر، این مدل‌ها فاقد جنبه‌های chaotic و هنری مغز انسان هستند که نوآوری واقعی را به پیش می‌برد. ادغام مدل‌هایی که قادر به شبیه‌سازی divergent thinking و randomness باشند، می‌تواند به هوش مصنوعی کمک کند از رویکرد منطقی‌محور خود خارج شده و مرزهای خلاقیت را جابه‌جا کند.

👩🏻‍💻 برای متخصصان: این به معنای درک محدودیت‌های هوش مصنوعی در کنار استفاده از نقاط قوت آن است. از آن به عنوان یک همکار استفاده کنید که ایده‌ها را اصلاح و بهبود می‌بخشد، اما بدانید که خلاقیت انسانی همچنان در حوزه‌هایی که نیاز به نوآوری‌های خلاقانه دارند، بی‌رقیب است.

📃 Source:https://thethoughtprocess.xyz/language/en/science-en/computer-science/artificial-intelligence/2024/12/26/artificial-general-intelligence-agi-why-openais-o3-isnt-enough/

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🎥 معرفی معماری MAMBA 🚀
🔍 اگر به معماری‌های مدرن و پیشرفته در یادگیری ماشین علاقه دارید، حتماً باید با معماری MAMBA آشنا شوید! 🌟
این معماری با تمرکز بر مدیریت بهینه داده‌ها و مدل‌سازی چندمنظوره توانسته عملکردی بسیار قوی در تحلیل داده‌های بزرگ ارائه دهد. 💡

🧩 MAMBA
دز واقع MAMBA، یک معماری ترکیبی و هوشمند است که به حل چالش‌های پیچیده در پردازش داده‌های متنوع کمک می‌کند. از جمله ویژگی‌های کلیدی آن:
🔹 انعطاف‌پذیری بالا در پردازش داده‌ها
🔹 سرعت بیشتر در یادگیری مدل‌ها
🔹 و افزایش دقت در تحلیل اطلاعات

📲 برای آشنایی بیشتر، ویدیوی کامل رو ببینید 👇
https://youtu.be/N6Piou4oYx8?si=Exl-WkPxFI8MknxO

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🔔 نکات برجسته تحقیقات LLM در سال ۲۰۲۴

سال ۲۰۲۴ یکی از پرثمرترین سال‌ها در حوزه تحقیقات هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) بود. برای شروع سال جدید، مقاله‌ای درباره دستاوردهای برتر تحقیقات LLM در این سال آماده شده است. 🌟

این مقاله، مجموعه‌ای از مهم‌ترین پیشرفت‌ها را در زمینه‌هایی چون مدل‌های Mixture-of-Experts و قوانین جدید مقیاس‌بندی LLM بررسی می‌کند. با تمرکز بر نیمه اول سال ۲۰۲۴ (ژانویه تا ژوئن)، در هر ماه یک مقاله برجسته معرفی شده است.


👀 مطالعه این مقاله برای افرادی که به دنبال درک جدیدترین روندها و ایده‌های نوآورانه در حوزه LLM هستند، یک منبع عالی خواهد بود.

🔗 لینک به مقاله:
https://magazine.sebastianraschka.com/p/ai-research-papers-2024-part-1

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🔍 برترین مقالات هوش مصنوعی ۲۰۲۴

اگر دنبال مقالات برتر AI در سال ۲۰۲۴ هستید، تمامی مقالات هفته به هفته همراه با خلاصه و لینک در یک فایل MD جمع‌آوری شده‌اند.

💡 این فایل را به NotebookLM اضافه کنید تا:
- خلاصه صوتی یا متنی برای هر ماه بسازید.
- با جستجوهایی مثل «مقالات درباره استدلال» مقاله‌های مرتبط را پیدا کنید.

📌 لینک: https://github.com/dair-ai/ML-Papers-of-the-Week/tree/main#top-ml-papers-of-the-week-december-23---december-29---2024

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

اگر می‌خواهید کدهای مقاله‌ی Attention is All You Need را بهتر درک کنید، پیشنهاد می‌کنم از لینک زیر استفاده کنید. 🚀
https://nlp.seas.harvard.edu/annotated-transformer/

این منبع، توضیحات اصلی مقاله را به همراه کدهای پایتورچ ارائه کرده و به شما کمک می‌کند مفاهیم را سریع‌تر و دقیق‌تر یاد بگیرید. 🧑‍💻📚

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

ویدئوهای آموزشی شامل جلسات کامل کلاس دیپ‌لرنینگ دکتر ملک در دانشگاه شهید بهشتی، اکنون در دسترس شماست! این ویدئوها فرصت مناسبی برای یادگیری عمیق مفاهیم و تکنیک‌های پیشرفته در این حوزه را فراهم می‌کنند. 🎥📚💡
https://www.youtube.com/playlist?list=PLzKFqE-aHvMDyfo6wk4jBnAPszrL5XICg

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

دوره آموزشی LLM Agents MOOC شامل موضوعات زیر است:

- مبانی LLMs
- استدلال (Reasoning)
- برنامه‌ریزی، استفاده از ابزار
- زیرساخت LLM Agent
- Retrieval-Augmented Generation
- تولید کد، علم داده (Code Generation, Data Science)
- عوامل چندوجهی (Multimodal Agents)، رباتیک
- ارزیابی و بنچمارک‌گیری در کاربردهای عوامل (Evaluation and Benchmarking on Agent Applications)
- حریم خصوصی، ایمنی و اخلاق
- تعامل انسان و عامل، شخصی‌سازی، هم‌ترازی (Human-Agent Interaction, Personalization, Alignment)
- همکاری چندعامله (Multi-Agent Collaboration)

این دوره تمامی جنبه‌های کلیدی مرتبط با عوامل LLM را پوشش می‌دهد و می‌تواند برای علاقه‌مندان به این حوزه بسیار ارزشمند باشد.

https://www.youtube.com/playlist?list=PLS01nW3RtgopsNLeM936V4TNSsvvVglLc

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

TinyViM: Frequency Decoupling for Tiny Hybrid Vision Mamba

Topic: Image Classification

Paper: https://arxiv.org/pdf/2411.17473v1.pdf

GitHub: https://github.com/xwmaxwma/tinyvim

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🎙 معرفی OuteTTS-0.2-500M

مدل OuteTTS-0.2-500M یکی از پیشرفته‌ترین ابزارهای تبدیل متن به گفتار (Text-to-Speech) است که با 500 میلیون پارامتر، صدایی طبیعی و شبیه به انسان تولید می‌کند. این مدل از زبان‌های انگلیسی، چینی، ژاپنی، و کره‌ای پشتیبانی می‌کند و قابلیت ایجاد پروفایل گوینده شخصی‌سازی‌شده را نیز دارد. 🌐
💡 نصب آسان:

pip install outetts

Demo
Github

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🎥 دوره شبکه‌های عصبی از مبانی تا پیشرفته

این دوره شامل ویدئوهای یوتیوب است که در آن‌ها به کدنویسی و آموزش شبکه‌های عصبی می‌پردازیم. نوت‌بوک‌های Jupyter هر جلسه در پوشه lectures ذخیره می‌شوند و تمرین‌ها نیز در توضیحات ویدئو قرار دارند.
https://github.com/karpathy/nn-zero-to-hero/tree/master

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

💠 STORM: ابزار هوش مصنوعی دانشگاه استنفورد
🔍 بررسی صدها مقاله در چند ثانیه!
📚 خروجی: مقاله‌ای خلاصه و جامع.
✨ مناسب برای پژوهشگران حرفه‌ای و سریع! 🚀

https://storm.genie.stanford.edu/

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

مهم‌ترین معادلات ریاضی در علم داده!
🎓 10 دوره رایگان ریاضی:https://www.mltut.com/mathematics-for-data-science-free-courses/
1️⃣ Gradient Descent: Optimization algorithm minimizing the cost function.
2️⃣ Normal Distribution: Distribution characterized by mean μ\muμ and variance σ2\sigma^2σ2.
3️⃣ Sigmoid Function: Activation function mapping real values to 0-1 range.
4️⃣ Linear Regression: Predictive model of linear input-output relationships.
5️⃣ Cosine Similarity: Metric for vector similarity based on angle cosine.
6️⃣ Naive Bayes: Classifier using Bayes’ Theorem and feature independence.
....

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

مدل‌های زبانی بزرگ مثل ChatGPT می‌توانند در برنامه‌نویسی شما بسیار مفید باشند:

✅ ایجاد رابط‌های کاربری پویا
✅ مدیریت و پردازش حجم زیادی از داده‌های متنی
✅ و بسیاری موارد دیگر!

در این دوره، با مبانی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه از آن‌ها در پروژه‌های کدنویسی خود استفاده کنید. 🚀
https://www.freecodecamp.org/news/development-with-large-language-models/

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

NeuZip: Memory-Efficient Training and Inference with Dynamic Compression of Neural Networks
اگر به بهینه‌سازی مصرف حافظه در شبکه‌های عصبی و افزایش کارایی مدل‌های بزرگ علاقه دارید، پیشنهاد می‌کنیم مقاله بالا را مطالعه کنید. NeuZip روشی نوآورانه برای فشرده‌سازی وزن‌ها است که علاوه بر کاهش چشمگیر استفاده از حافظه در آموزش و استنتاج، عملکرد مدل را کاملاً حفظ می‌کند.
💡 کد این روش به‌صورت رایگان منتشر شده است!

Paper:https://arxiv.org/pdf/2410.20650
Github:https://github.com/BorealisAI/neuzip

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

📚 کنفرانس #NeurIPS2024 یکی از معتبرترین رویدادهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در جهان برگزار شده است!
🔍 امسال، بیش از ۴,۵۰۰ مقاله پژوهشی ارزشمند ارائه شده که شما می‌توانید آن‌ها را به‌صورت تعاملی در یک بصری‌سازی جذاب بررسی کنید.

✨ اگر به حوزه‌های مختلف هوش مصنوعی علاقه دارید، این ابزار می‌تواند بهترین راه برای یافتن موضوعات مورد علاقه‌تان باشد، مثل:

شبکه‌های عصبی عمیق 🧠
مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) ✍️
بینایی کامپیوتر 👁
بهینه‌سازی و الگوریتم‌ها 📈
https://jalammar.github.io/assets/neurips_2024.html

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer