شاید برای شما هم این سوال پیش امده باشد که چگونه و یا چطور ما به یک مهندس هوش مصنوعی تبدیل میشویم . جواب این سوال کمی پیچیده و سخت است . زیرا هوش مصنوعی همچون اقیانوسی شگرف و جدید برای بشر است . اما میتوان گفت roadmap کلی بصورت زیر هست :
1- Mathematics
2-Tools
3-machine learning
4-Deep learning
5-large language modeling

وبسایت kaggle در سال 2010 توسط Anthony Goldbloom و Ben Hamner راه‌اندازی شد و به سرعت توانست در سراسر دنیا مطرح شود. محبوبیت این پلتفرم به حدی رسید که در سال 2017 گوگل اعلام کرد که kaggle را خریده است.امروزه kaggle بیش از 15 میلیون عضو دارد! 🤯 این اعضا شامل افراد تازه‌کار و علاقمند به یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، توسعه‌دهنده‌ها و محققان هستند. این پلتفرم ویژگی‌های متنوعی دارد که تعدادی از آن‌ها عبارتند از:
برگزاری مسابقات
داشتن بانکی از دیتاست‌های متنوع
ارائه سرویس مبتنی بر GPU
پرسش و پاسخ

مدلGR00T یک مدل پیشرفته است که هدفش ارتقاء نحوه یادگیری ربات‌های شبیه انسان در دنیای مجازی و واقعی است.
این مدل با استفاده از قدرت پردازش بالای کارت‌های گرافیکی NVIDIA آموزش دیده، به ربات‌هایی که ظاهری شبیه به انسان دارند اجازه می‌دهد تا با تقلید از چند نمونه ی انسانی و با کمک ابزارهای تخصصی NVIDIA ، نحوه انجام حرکات را از روی ویدئوها یاد بگیرند.
این مدل با پردازش دستورالعمل‌های پیچیده و تجربیات قبلی، اقدامات مورد نیاز برای اجرای ربات‌ها را تعیین می‌کند.
این فناوری نقطه عطفی در زمینه هوش مصنوعی و رباتیک محسوب می‌شود . لینکدین ما :
https://www.linkedin.com/company/ai-learning-hub

شرکت NVIDIA یک محصول جدید به نام شگفتی بلک‌ول را معرفی کرده است. این محصول یک چیپ هوش مصنوعی پیشرفته است که می‌تواند با تعداد بسیار زیادی داده (تا تریلیون‌ها پارامتر) کار کند. از جمله مزیت های آن می توان به موارد زیر اشاره کرد.
•افزایش عملکرد: پردازنده‌ای به نام B200 دارد که خیلی قوی است و می‌تواند محاسبات بسیار پیچیده‌ای را انجام دهد. فکر کنید این پردازنده مثل یک اسب بخار بسیار قدرتمند برای کامپیوتر است.
• ترکیب قدرتی: وقتی دو مورد از این پردازنده‌های B200 را با یک پردازنده دیگر به نام Grace ترکیب می‌کنیم، قدرتشان ۳۰ برابر بیشتر می‌شود. این یعنی می‌توانند محاسبات مربوط به هوش مصنوعی را خیلی سریع‌تر از قبل انجام دهند.
•صرفه‌جویی در انرژی و هزینه: برای آموزش دادن به یک سیستم هوش مصنوعی بزرگ، حالا به جای استفاده از ۸,۰۰۰ پردازنده قدیمی‌تر، فقط به ۲,۰۰۰ پردازنده بلک‌ول نیاز داریم. این کار هم انرژی کمتری مصرف می‌کند و هم هزینه‌اش کمتر است.
•سرعت بالا در آموزش: در مقایسه با پردازنده‌های قبلی، این سیستم جدید می‌تواند سرعت آموزش هوش مصنوعی را چهار برابر کند.

یولو (YOLO) ، مخفف "You Only Look Once" است، یک مدل تشخیص اشیاء در زمان واقعی است که برای تشخیص اشیاء در تصاویر و ویدیوها طراحی شده است. YOLO یک روش یکپارچه است که کل تصویر را در یک بار اجرای شبکه عصبی عمیق بررسی می‌کند تا تشخیص‌ها را انجام دهد. این به معنای سرعت بالا و کارایی در زمان اتفاق است، زیرا نیازی به پیش‌پردازش منطقه‌ای برای شناسایی اشیاء در تصاویر نیست.
این مدل ، از معماری شبکه عصبی پیچشی (CNN) برای تشخیص اشیاء استفاده می‌کند. این شبکه تصویر ورودی را به یک سری از گریدها تقسیم می‌کند و برای هر گرید، احتمال وجود هر یک از کلاس‌های مورد نظر و موقعیت Boxes Bounding (جعبه‌های محدودکننده) که اشیاء را احاطه کرده‌اند را پیش‌بینی می‌کند.

متا و اپل در حال رقابت برای تغییر نحوه مصرف و تعامل ما با محتوا هستند. واقعیت افزوده (AR) در خط مقدم این تحول آموزشی قرار دارد.
تصور کنید، به جای خواندن در مورد واکنش های شیمیایی در یک کتاب درسی یا تماشای یک نمایش در باره یک پدیده ی علمی، اکنون دانش آموزان می توانند عینک های AR را به چشم بزنند و این واکنش ها را از نزدیک، در زمان واقعی و از هر زاویه مشاهده کنند. این اتفاق نه تنها یادگیری را سرگرم‌کننده‌تر می‌کند، بلکه به دانش‌آموزان کمک میکند تا از طریق تجربه و تعامل، درک عمیق‌تری از مفاهیم به دست می‌آورند.