آن چه در این ویدیو بدان پرداخته خواهد شد :

@ai_python

🎓 مرور جامع وضعیت کنونی و چالش‌های یادگیری عمیق - Deep Learning

🔍 تأکید بر محدودیت‌های شبکه‌های عصبی و اهمیت داده‌های با کیفیت - Quality Data

📈 معرفی مدل‌های مولد با تمرکز بر Diffusion Models

⚖️ بحث درباره مسائل اخلاقی و سوگیری‌ها در توسعه هوش مصنوعی

🔗 تشویق به مشارکت در کاربردهای عملی از طریق آزمایشگاه‌ها ( یک پروژه مشارکتی در این ویدیو معرفی شده که اگر شرکت می کردید پرتغال زاتزان می گرفتید. 🤦🏻‍♀️ )
@ai_python


همچنین به موضوعات زیر نیز اشاره شده است:

❓ اهمیت قضیه تقریب جهانی: شبکه‌های عصبی می‌توانند هر تابعی را تقریبی کنند، اما بهینه‌سازی آن پیچیده است. Universal Approximation Theorem

📉 چالش‌های بیش‌برازش - Overfitting: مدل‌ها ممکن است روی داده‌های آموزشی خوب عمل کنند اما در داده‌های جدید ضعیف باشند.

⚠️ اهمیت کیفیت داده: داده‌های بی‌کیفیت به مدل‌های غیرقابل اعتماد منجر می‌شوند.

🌪 خطرات Adversarial Examples: تغییرات کوچک در ورودی‌ها می‌توانند مدل‌ها را فریب دهند.

https://youtu.be/HLKo4fJx_7k?si=vbywV-i-q-gty4gs

لینک گروه پرسش و پاسخ علوم کامپیوتر