با Gemini AI یا هوش مصنوعی گوگل آشنا شوید – بررسی مدل زبانی بزرگ گوگل
Gemini AI، مدل زبانی بزرگ و پیشرفته گوگل، در سال 2023 به عنوان رقیبی برای ChatGPT معرفی شد. این هوش مصنوعی چندوجهی قابلیت پردازش متن، تصویر، ویدئو و کد را دارد. Gemini نتیجه سال‌ها تحقیق و سرمایه‌گذاری گوگل در زمینه هوش مصنوعی است و در سه نسخه Nano، Pro و Ultra ارائه شده است. قابلیت‌های متنوع آن شامل پردازش زبان طبیعی پیشرفته، تحلیل تصویر، کدنویسی، تحلیل داده و کاربردهای علمی است. معماری Gemini بر اساس یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی و پردازش چندزبانه است. این مدل با سرویس‌های مختلف گوگل مانند جستجو، Gmail، Google Docs و دیگر سرویس‌ها یکپارچه شده و در گوشی‌های Pixel نیز به کار رفته است. گوگل بر امنیت و حفظ حریم خصوصی در Gemini تأکید دارد. این پیشرفت نشان‌دهنده تلاش گوگل برای پیشتازی در رقابت هوش مصنوعی و حرکت به سمت هوش مصنوعی عمومی (AGI) است.
سرفصل‌های اصلی مقاله:
• Gemini AI و جایگاه آن در دنیای هوش مصنوعی
• تاریخچه و توسعه Gemini: از ایده تا واقعیت
• فناوری پشت Gemini: معماری و عملکرد
• قابلیت‌ها و کاربردهای هوش مصنوعی گوگل
• مقایسه Gemini AI با دیگر مدل‌های هوش مصنوعی
• نحوه استفاده از Gemini AI و دسترسی به آن
• گوگل پیکسل، هوشمندی قدرت‌گرفته از Gemini
• آینده Gemini و تأثیر آن بر صنعت هوش مصنوعی
BERT و نسل‌های بعدی مدل‌های زبانی در هوش مصنوعی
در دنیای پرشتاب تکنولوژی و هوش مصنوعی، مدل‌های پیش‌بینی زبانی نقش محوری ایفا می‌کنند. یکی از پیشرفته‌ترین این مدل‌ها، BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) است که توسط گوگل معرفی شده و انقلابی در پردازش زبان طبیعی ایجاد کرده است. BERT با استفاده از تکنیک‌های…
مرز باریک بین واقعیت و خیال: با ۱۰ مدل استخراج‌شده از GANs آشنا شوید!
شبکه‌های عصبی مولد متخاصم (GANs) به‌دلیل ترکیب منحصربه‌فرد از یادگیری عمیق و رویکرد تخاصمی، یکی از پیچیده‌ترین دستاوردهای فناوری در حوزه هوش مصنوعی محسوب می‌شوند. در این سیستم‌ها، دو شبکه‌ی عصبی به طور همزمان آموزش داده می‌شوند: یکی به عنوان تولیدکننده (Generator) و دیگری به…
چطور از سایکیدلرن استفاده کنیم؟ راهنمای گام‌به‌گام استفاده از کتابخانه Scikit-Learn
یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی است که به مطالعه و ساخت روش‌هایی برای شبیه‌سازی یادگیری انسان می‌پردازد. سایکیدلرن (Scikit-Learn) یکی از محبوب‌ترین کتابخانه‌های پایتون برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین است. این کتابخانه به کاربران اجازه می‌دهد تا با استفاده از واسطی…
حلقه‌های تکرار در پایتون
حلقه‌های تکرار یکی از مفاهیم اساسی و ضروری در برنامه‌نویسی هستند که به برنامه‌نویسان امکان می‌دهند تا مجموعه‌ای از دستورات را به‌طور مکرر اجرا کنند. این قابلیت به ویژه در مواردی که نیاز به پردازش داده‌های حجیم یا اجرای عملیات تکراری وجود دارد، بسیار مفید…
عبارتهای شرطی در پایتون
در ادامه مباحث آموزش مقدماتی پایتون، در این بلاگ به بررسی عبارتهای شرطی (Conditional Statement) می‌پردازیم. عبارتهای شرطی در پایتون ابزارهایی قدرتمند برای کنترل جریان اجرای کد هستند. این عبارتها به شما این امکان را می‌دهند که بر اساس شرایط مختلف تصمیم‌گیری کنید. در اینجا…
عملگرها و عبارتها در پایتون
در این بلاگ، به بررسی عملگرها (operator) و عبارتها ( Expression ) در پایتون می‌پردازیم که یکی از مفاهیم پایه‌ای و مهم در برنامه‌نویسی است. عملگرها ابزارهایی هستند که به کمک آن‌ها می‌توانیم عملیات مختلفی مانند جمع، تفریق، ضرب، تقسیم و مقایسه را بر روی…
درخت پوشای کمینه در گراف – بررسی کامل الگوریتم‌های پریم و کراسکال
در دنیای پیچیده ارتباطات، یکی از مهم‌ترین مسائل، بهینه‌سازی و کاهش هزینه‌ها است. نظریه گراف، به عنوان یکی از ابزارهای قدرتمند در علوم کامپیوتر و ریاضیات، به ما کمک می‌کند تا این مسئله را به طور علمی و دقیق حل کنیم. درخت پوشای کمینه (Minimum…
از کلاس درس تا مسابقات Kaggle: بهبود پیش‌بینی وقوع سیل با کتابخانه Optuna
امروز با یکی دیگر از فصل‌های تجربیات ما در مسابقات Kaggle همراه شما هستیم. پس از بررسی مراحل انجام اولین مسابقه ما درباره پیش‌بینی سن صدف‌ها، این بار با یک چالش جدید روبرو هستیم: پیش‌بینی احتمال وقوع سیل با استفاده از مدل‌های رگرسیون. در این مقاله،…
چگونه با پکیج Klib داده‌ها را تمیز و آماده تحلیل کنیم؟
پایتون همیشه ابزارهای قدرتمندی برای دانشمندان داده فراهم کرده است، و پکیج Klib یکی از آن‌هاست. بهره‌گیری از پکیج Klib در پایتون، یک ابزار ضروری برای دانشمندان داده است چرا که توجه ویژه‌ای بر پاکسازی داده‌ها، پیش‌پردازش و بصری‌سازی دارد. این مقاله به بررسی توابع…
مسئله یافتن کوتاه‌ترین مسیر در گراف – بررسی الگوریتم‌های دایجسترا، بلمن-فورد و فلوید
مسئله یافتن کوتاه‌ترین مسیر در یک گراف (Shortest path problem)، یکی از مسائل اساسی و پرکاربرد در علوم رایانه و ریاضیات است. این مسئله در بسیاری از زمینه‌ها از جمله شبکه‌های کامپیوتری، حمل‌ونقل، طراحی مدارهای الکتریکی و حتی در بازی‌های ویدئویی کاربرد دارد. در این…
اهمیت الگوریتم‌ها و ساختارهای داده در برنامه‌نویسی: بهبود مهارت‌های حل مسئله و تقویت تفکر الگوریتمی
در دنیای پیشرفته‌ی امروز، فناوری اطلاعات و ارتباطات به یکی از ارکان اساسی زندگی روزمره تبدیل شده است. برنامه‌نویسی و توسعه نرم‌افزار نقش کلیدی در بهبود کارایی و بهره‌وری در حوزه‌های مختلف از صنعت و تجارت گرفته تا آموزش و خدمات عمومی دارند. در این…
چگونه با چارچوب Optuna عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین خود را بهبود دهیم؟
بهینه‌سازی هایپرپارامترها (HPO) برای بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین ضروری است. چارچوب Optuna با استفاده از تکنیک‌هایی مانند بهینه‌سازی بیزی، نمونه‌گیری کارآمد و هرس، HPO را خودکار می‌کند. این چارچوب فرآیند HPO را ساده می‌کند، زمان را صرفه‌جویی می‌کند و کارایی مدل را افزایش می‌دهد….
انواع داده در زبان برنامه نویسی پایتون
مقدمه برنامه‌نویسی یکی از مهارت‌های کلیدی در دنیای مدرن است که به ما امکان می‌دهد تا با استفاده از کامپیوترها مسائل مختلف را حل کنیم و ایده‌هایمان را به واقعیت تبدیل کنیم. برای شروع به یادگیری برنامه‌نویسی، اولین قدم شناخت انواع داده‌ها است. داده‌ها می‌توانند…
تکنیک پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر – از تشخیص لبه تا بخش‌بندی با OpenCV
آیا تابه‌حال فکر کرده‌اید که چگونه دستگاه‌های هوشمند توانایی تشخیص چهره را دارند یا چگونه خودروهای خودران می‌توانند محیط اطراف خود را درک کنند؟ پاسخ این پرسش‌ها در حوزه‌ای به‌نام پردازش تصویر (Image Processing) و بینایی کامپیوتر (Computer Vision) نهفته است. این دو حوزه که…
نقش هوش مصنوعی در بانکداری: از تشخیص تقلب تا بهبود تجربه مشتریان
در دنیای امروز، فناوری‌های نوین نقش بسزایی در تحول صنایع مختلف دارند. یکی از این فناوری‌ها، هوش مصنوعی است که توانسته به سرعت جایگاه خود را در حوزه‌های مختلف از جمله بانکداری پیدا کند. در این مقاله، به بررسی نقش هوش مصنوعی در بانکداری، فواید،…
تعبیه کلمات GloVe: از ماتریس هم‌وقوعی تا پیاده‌سازی
تعبیه کلمات GloVe یکی از روش‌های محبوب و کارآمد در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP) است که برای تبدیل کلمات به بردارهای عددی استفاده می‌شود. این روش توسط محققان دانشگاه استنفورد توسعه یافته و به دلیل دقت و کارایی بالا، توجه بسیاری از پژوهش‌گران و…
تعبیه کلمات Word2Vec: روشی برای تبدیل معنادار کلمات به بردار
امروز، پردازش زبان طبیعی به یکی از مهم‌ترین و هیجان‌انگیزترین حوزه‌های تحقیقاتی تبدیل شده است. یکی از تکنیک‌های پیشرفته‌ای که در این حوزه مورد استفاده قرار می‌گیرد، تعبیه کلمات Word2Vec است. این تکنیک به ما این امکان را می‌دهد که کلمات را به صورت عددی…