عمومی ۱۷ مهر ۱۳۹۹
کلاس یادگیری ماشین

این هفته‌ها، یکی از بهترین ساعت‌های زندگی من، زمانی است که کلاس “یادگیری ماشین” شروع می‌شود. با این که زمان زیادی می‌برد تا مطالب هر جلسه را طراحی کنم و بعد محتوای آن را آماده نمایم، ولی در پایان، چیزی که باقی می‌ماند خوشحالی است. جلسه به جلسه، مطالب دشوارتر و پیشرفته‌تر می‌شود و چالش […]

پایتون ۹ مهر ۱۳۹۹
پایتون: این مار خوش خط و خال!

شی‌گرایی: چه خوب است که بهانه‌ای پیدا کردم تا از برادر، دوست و استاد عزیزم، علی آقای عبداللهی، تشکر کنم. یادم می‌آید بعد از این که فهمیدم شی‌گرایی (Object Orientation) به معنای واقعی چیست و چه کاربردی دارد، علاقه‌ی من به دنیای نرم‌افزار دوچندان شد. این داستان بر می‌گردد به سال دوم یا سوم دانشگاه. […]

هوش مصنوعی ۲۶ اردیبهشت ۱۳۹۹
یادگیری عمیق – کتاب‌های ۲۰۲۰

Lex Fridman در سخنرانی خود در MIT به تاریخ ۱۰ ژانویه ۲۰۲۰، از دیدگاه خود سه کتاب مطرح در زمینه‌ی یادگیری عمیق را به شرح زیر معرفی کرد.   Deep Learning with Python, François Chollet, 2017, manning.com Deep Learning, Aaron Courville, Ian Goodfellow, and Yoshua Bengio, 2016, www.deeplearningbook.org Grokking Deep Learning, Andrew W. Trask, 2019, […]

هوش مصنوعی ۲۱ اردیبهشت ۱۳۹۹
تغییر keras.io

سایت Keras.io به تازگی تغییر کرده است و حاوی مطالب جدید و هدفمندی شده است. بخش نمونه کدها (Code Example) هم بسیار جالب است.

هوش مصنوعی ۸ فروردین ۱۳۹۹
Machine Learning Project and Math

Creating a model for machine learning projects is like this: In the morning, you think you will solve the problem with the four basic mathematical operations, and at night you will come to a long list of must-read topics that the simplest one may include multiple integrals.

هوش مصنوعی ۴ فروردین ۱۳۹۹
Why is TensorFlow called TensorFlow?

TensorFlow is called ‘TensorFlow’ because it handles the flow (node/mathematical operation) of Tensors, which are data structures that you can think of as multi-dimensional arrays. Tensors are represented as n-dimensional arrays of base dataypes such as a string or integer — they provide a way to generalize vectors and matrices to higher dimensions. The shape […]

هوش مصنوعی ۴ فروردین ۱۳۹۹
neuro-symbolic AI

The neuro-symbolic concept learner designed by the researchers at MIT and IBM combines elements of symbolic AI and deep learning. The idea is to build a strong AI model that can combine the reasoning power of rule-based software and the learning capabilities of neural networks. In the hybrid AI model, the symbolic component takes advantage […]