ایستگاه هوش مصنوعی

این خلاصه توسط هوش مصنوعی تولید شده است!سلام دوستان، توی این قسمت از پادکست ایستگاه هوش مصنوعی، تمرکز ما روی یادگیری ماشین و ارتباط اون با یادگیری انسانی بود. ابتدا به توضیح مفهوم یادگیری نظارت شده پرداختیم و با مثال‌هایی توضیح دادیم که چگونه یادگیری ماشین تلاش می‌کنه تا به کمک داده‌ها و برچسب‌های مربوط به اونها، توابعی رو یاد بگیره که بتونه پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه دهد.در ادامه، به بحث‌های پیچیده‌تری پرداختیم و مثالی زدیم که در آن، هم با عدم قطعیت‌ها و نویز مواجه هستیم و هم با تعداد بی‌کران توابع

این خلاصه توسط هوش مصنوعی تولید شده است!در قسمت سوم از پادکست ایستگاه هوش مصنوعی، به بررسی و دسته‌بندی روش‌های اصلی یادگیری ماشین پرداختم. از یادگیری نظارتی که نیاز به برچسب‌ها داره تا یادگیری بدون نظارت که در اون برچسب‌ها نقشی ندارن. همچنین، به تفاوت‌ها و کاربردهای این روش‌ها در دنیای واقعی اشاره کردم، مانند تشخیص احساسات از داده‌ها یا پیش‌بینی قیمت خانه‌ها.این جلسه، عمق بیشتری به نحوه‌ی عملکرد این مدل‌ها از خود نشان می‌دهد و اهمیت داده‌های آموزشی را در بهبود دقت این مدل‌ها تبیین کرد. با توجه به

این خلاصه توسط هوش مصنوعی تولید شده است!در این قسمت از پادکست، من به بررسی کاربردها و محدودیت‌های هوش مصنوعی پرداختم. صحبتم رو با توضیحی درمورد چیستی هوش مصنوعی و اینکه این تکنولوژی چطور می‌تواند در موقعیت‌های مختلف مفید واقع شود یا شاید هم نه، شروع کردم. بعد از اون، نمونه‌هایی از موارد استفاده و عدم استفاده از هوش مصنوعی رو بررسی کردم تا نشان دهم چگونه این فناوری می‌تواند واقعاً موثر باشد یا حتی گاهی اوقات خنثی.تمرکز اصلی من در این بحث بر روی نشان دادن تفاوت‌های بنیادین بین مسائلی که به

این خلاصه توسط هوش مصنوعی تولید شده است!سلام دوستان، من امیر هستم و توی این اپیزود از پادکست “ایستگاه هوش مصنوعی” قراره در مورد پایه‌ها و اصول اولیه‌ی هوش مصنوعی صحبت کنیم. خیلی از ما وقتی شروع به یادگیری هوش مصنوعی می‌کنیم، با انبوهی از مفاهیم ریاضی روبرو می‌شیم که ممکنه در ابتدا کمی گیج‌کننده باشه. این پادکست سعی داره با زبانی ساده و قابل فهم، مفاهیم کلیدی رو بیان کنه و نیازی به پیش‌زمینه ریاضی سنگین نیست.در این جلسه، من بیشتر روی توضیح این موضوع تمرکز می‌کنم که هوش مصنوعی چطور می‌تواند بصورت عملی