دسته‌بندی نشده

این آموزش نحوه ارزیابی عوامل هوش مصنوعی محلی را با استفاده از یک سیستم ارزیابی تکرارپذیر در پایتون نشان می‌دهد. با LangChain v1، Ollama و Qwen، نتایج با بررسی‌های مبتنی بر قانون و LLM-as-a-judge بررسی می‌شوند، بدون هزینه API.

با این مقاله، یک مدل ذهنی برای درک مفاهیم کلیدی یادگیری عمیق، از جمله شبکه‌های عصبی CNN، RNN و ترنسفورمرها به دست می‌آورید. نحوه عملکرد هریک و معرفی Keras برای ساخت مدل‌ها به زبانی ساده ارائه شده است.

با Uplift Modeling، یاد بگیرید چگونه ویژگی‌های LLM را به کاربرانی که بیشترین بهره را می‌برند، هدفمندانه ارائه دهید. این راهنما، با پیاده‌سازی پایتون، شما را از خطای میانگین اثر درمان آگاه کرده و استراتژی استقرار بهینه را آموزش می‌دهد.

این آموزش به شما نشان می‌دهد چگونه یک دستیار هوش مصنوعی سلامت کاملاً محلی و خصوصی بسازید. با استفاده از MedGemma، Ollama و Open WebUI، می‌توانید داده‌های حساس پزشکی را به صورت آفلاین تحلیل کرده و از حریم خصوصی بیماران محافظت کنید. مناسب برای توسعه‌دهندگان و محققان هوش مصنوعی پزشکی.

نوستالژی هروکو ما را به اشتباه می‌اندازد! این مقاله توضیح می‌دهد که چرا سادگی استقرار تنها معیار نیست و جایگزین‌ها با ایجاد زیرساخت‌های پراکنده، مشکل اصلی “بار فکری صفر” را حل نکرده‌اند. با چالش‌های قفل‌شدگی و راه‌حل‌های یکپارچه آشنا شوید.

هوش مصنوعی بهره‌وری توسعه‌دهندگان و حرفه‌ای‌ها را متحول کرده است. این مقاله بهترین ابزارهای AI را معرفی می‌کند که با خودکارسازی کارهای تکراری، به شما امکان می‌دهند روی خلاقیت و تصمیم‌گیری تمرکز کنید، از مدیریت دانش تا تولید محتوا و مستندسازی.

یافتن شغل توسعه‌دهنده وب امروز دشوارتر از همیشه است. این راهنما جامع، بر اساس تجربیات واقعی، شما را از آماده‌سازی و بهینه‌سازی رزومه و لینکدین گرفته تا استراتژی‌های کاریابی، مصاحبه‌های فنی و رفتاری، و مذاکره حقوق راهنمایی می‌کند تا شانس موفقیت‌تان را به حداکثر برسانید.

این مقاله نحوه ساخت و استقرار یک سیستم هوش مصنوعی چندعاملی با پایتون و داکر را آموزش می‌دهد. با ایجاد عوامل تخصصی برای پردازش و سازماندهی داده‌ها، یاد می‌گیرید چگونه نویز دیجیتال را به یک خلاصه روزانه دقیق تبدیل کنید.

این مقاله یک راهنمای عملی برای ساخت عامل‌های هوش مصنوعی پیشرفته با استفاده از LangGraph است. مفاهیم کلیدی مانند ابزارها، وضعیت و گراف عامل را پوشش می‌دهد و نحوه اتصال آن‌ها برای ایجاد یک عامل هوشمند را نشان می‌دهد.

این مقاله ابزارهای کاربردی را معرفی می‌کند که به شما کمک می‌کنند پروژه‌های یادگیری ماشین را فراتر از نوت‌بوک‌های پایتون ببرید. با تمرکز بر اشتراک‌گذاری، اجرا، پکیجینگ و مدیریت، بیاموزید چگونه مدل‌های خود را برای استفاده در سیستم‌های واقعی آماده کنید.