درس يشرح مصدر دالة الخسارة المستخدمة في تدريب نماذج اللغة الكبيرة. تعلّم كيف يرتبط ضغط البيانات بالذكاء الاصطناعي، وكيف تُحسّن ال…

يشرح هذا الدرس آلية تخزين المطالبات المؤقتة وكيفية تقليل تكاليف المدخلات في جلسات وكلاء الذكاء الاصطناعي الطويلة. تتعلم كيفية تصم…

يرشدك أندريه كارباثي خطوة بخطوة لبناء micrograd، محرك تفاضلي مصغر، لفهم كيفية عمل الشبكات العصبية والتعلّم العكسي من الصفر.

يشرح 3Blue1Brown التعلّم العكسي بطريقة بديهية وبصرية، وكيف ينتقل الخطأ عبر الشبكة لتحديث الأوزان بالشكل الصحيح.

يتعمق 3Blue1Brown في الجانب الرياضي والحسابي للتعلّم العكسي، متتبعًا قواعد السلسلة خطوة بخطوة لفهم ما يجري في التدريب.

يشرح StatQuest الفكرة الرئيسية للتعلّم العكسي بطريقة بصرية واضحة، وكيف تنتقل الأخطاء للخلف لتحديث أوزان الشبكة.

يشرح StatQuest الشبكات العصبية المتكررة RNN وأهميتها في معالجة التسلسلات، مع مقارنة بين الخلايا العصبية العادية والمتكررة.

يشرح StatQuest شبكات LSTM التي حلت مشكلة الذاكرة طويلة المدى في RNN، مع تفصيل بوابات النسيان والإدخال والإخراج.

يشرح ستيف برونتون خوارزمية Q-Learning الأساسية في التعلم المعزز، مع أساسيات التعلم بالفروق الزمنية لتعلم الاستراتيجيات من التفاعل.

يشرح StatQuest الإنتروبيا المتقاطعة كدالة خسارة للتصنيف في الشبكات العصبية، ولماذا هي الخيار الأمثل لتدريب نماذج التصنيف.

استكشف البحث الجديد من NVIDIA الذي يوضح حدود تعلم الآلة بالمحاكاة المباشرة للبشر. تعرّف على كيف يطور الذكاء الاصطناعي القدرة على …