🎯 یادتونه درباره Context Manager در پایتون صحبت کردیم؟

🔥 این یه نمونه کد جالب در همین رابطه هست:

✅ توی این کد، اگر balance منفی بشه، با ارور مواجه می‌شیم و مقدار balance به مقدار قبلی برمی‌گرده!

✨ دقیقاً یکی از کاربردهای جذاب Context Manager همینه! 🚀

منبع

@datayad / دیتایاد

🔹 تکنیک «فکر کن یه متخصصی» در پرامپت نویسی!👨‍💻

اگه می‌خوای هوش مصنوعی بهترین جواب رو بهت بده، باید دقیق بهش بگی چی می‌خوای! یکی از راه‌های طلایی اینه که بهش نقش بدی.

مثلاً به جای اینکه بگی:
❌ «یه متن تبلیغاتی برای محصولم بنویس.»

بگو:
✅ «فکر کن یه کپی‌رایتر حرفه‌ای هستی که توی تبلیغات دیجیتال تخصص داره. یه متن تبلیغاتی جذاب برای این محصول بنویس که کوتاه، ترغیب‌کننده و مناسب اینستاگرام باشه.»

یا مثلاً:

❌ «مقاله‌ای درباره تاثیر تغذیه روی سلامتی بنویس.»

✅ «فکر کن یه متخصص تغذیه هستی که ۱۰ سال تجربه داره. مقاله‌ای بنویس که تاثیر تغذیه سالم روی سلامت قلب و پیشگیری از بیماری‌ها رو توضیح بده. از تحقیقات علمی جدید هم استفاده کن تا مقاله معتبر و آموزنده بشه.»

📌 با این روش، مدل دقیق‌تر می‌فهمه چی می‌خوای و نتیجه خیلی بهتر می‌شه و دیگه هیچ وقت جوابای سطحی نمیگیری! امتحانش کن و تفاوتو ببین 🚀🔥

این تکنیک کمک می‌کنه تا همونطور که خودت می‌خوای، پاسخ‌ها دقیق‌تر و کاربردی‌تر بشه.

@datayad / دیتایاد

🌟 انتقال یادگیری: هوش مصنوعی که از تجربیات قبلی استفاده می‌کنه 🚀

انتقال یادگیری (Transfer Learning) یه تکنیک قدرتمند در هوش مصنوعی هست که به مدل‌ها این امکان رو می‌ده که از دانش و تجربیات قبلی برای حل مسائل جدید استفاده کنن. 🧠✨

🔄 چطور این کار ممکنه؟ 🤔
وقتی یک مدل روی داده‌های خاص مثل تشخیص تصاویر آموزش دیده، لایه‌های اولیه مدل ویژگی‌های عمومی مثل خطوط، رنگ‌ها و اشکال رو یاد می‌گیره. این ویژگی‌ها می‌تونن برای مسائل دیگه مثل پردازش زبان طبیعی یا حتی شبیه‌سازی هم استفاده بشن! 💬🔍

💡 با استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده، دیگه نیازی نیست از صفر شروع کنیم! این یعنی:
- زمان کمتر
- هزینه کمتر
- دقت بیشتر 🕒💰🎯

با این تکنیک، مدل‌ها سریع‌تر و کارآمدتر می‌شن، و تو می‌تونی پروژه‌هات رو با کمترین منابع ممکن به جلو ببری! 🚀🔧

@datayad / دیتایاد

الگوریتم Selection Sort چطور کار می‌کنه؟ 🔄✨

توی این الگوریتم، هر بار کوچک‌ترین مقدار رو از قسمت باقی‌مونده آرایه پیدا می‌کنیم و می‌ذاریم سر جاش! 📌
یه مثال جالب ازش رو میتونید داخل ویدیو بالا مشاهده کنید ☝️

@datayad / دیتایاد

🚀 پروژه IDX گوگل

گوگل با پروژهٔ IDX یه IDE ابری ساخته که اجازه می‌ده از هرجا، فقط با مرورگر، کدنویسی، تست و اجرا کنی!😍

پروژه IDX بر پایهٔ Visual Studio Code ساخته شده و از فریمورک‌های محبوبی مثل React، Angular، Flutter، Next.js، Python و Go پشتیبانی می‌کنه. 💻✨

🔥 چرا IDX جذابه؟

- کدنویسی ابری: بدون نیاز به نصب ابزارهای سنگین، از هر دستگاهی به پروژه‌هات دسترسی داشته باش. ☁️
- هوش مصنوعی Gemini: توی نوشتن و تکمیل کد کمکت می‌کنه. 🤖💡
- پشتیبانی از چند پلتفرم: اپلیکیشن‌هات رو توی اندروید، iOS، وب و بک‌اند تست کن. 📱🖥
- یکپارچگی با Google Cloud: پروژه‌هاتو مستقیم روی سرورهای گوگل بالا بیار. 🚀
- شبیه‌ساز داخلی: بدون دردسر، اپلیکیشن‌های موبایل رو تست کن. 📲

پروژهٔ IDX توی بتای عمومی عرضه شده! همین الان برو داخل سایتش و امتحان کن! 😉🔥

@datayad / دیتایاد

مکالمه ChatGPT در مقابل Grok 3 🔥
تا حالا چنین ادبیاتی از هوش مصنوعی ندیده بودم 😂

منبع

@datayad / دیتایاد

🚀 پایتون 3.13 و خداحافظی با GIL!

پایتون 3.13 یه تغییر مهم آورده! حالت Free-Threaded باعث شده GIL حذف بشه و حالا برنامه‌های چند نخی (Multi-threading) بدون محدودیت اجرا بشن. این یعنی پردازش‌های سنگین توی هوش مصنوعی 🤖 و علوم داده 📊 خیلی سریع‌تر انجام می‌شن و اپلیکیشن‌ها بهتر مقیاس‌پذیر می‌شن.

💡 مزایای این تغییر:
- سرعت بیشتر برای پردازش‌های سنگین و تحلیل داده
- اجرای سریع‌تر مدل‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
- بهینه‌تر شدن برنامه‌های وب‌اسکرپینگ، پردازش تصویر و تحلیل لحظه‌ای داده‌ها
- استفاده بهینه‌تر از CPU برای پردازش‌های موازی
- کاهش تأخیر در اجرای تسک‌های چند نخی و افزایش عملکرد کلی برنامه‌ها
- امکان بهینه‌سازی بهتر برای پردازنده‌های چند هسته‌ای مدرن

🔥 با این تغییر، پایتون حالا گزینه‌ای ایده‌آل‌تر برای پروژه‌های بزرگ‌مقیاس و پردازش هم‌زمان شده. وقتشه که از این قابلیت جدید نهایت استفاده رو ببریم! 😎🐍

📌 برای چه کسانی مفیده؟
✅ توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی که به پردازش‌های سنگین نیاز دارن
✅ تحلیل‌گران داده که با داده‌های حجیم سر و کار دارن
✅ برنامه‌نویسانی که اپلیکیشن‌های مقیاس‌پذیر و چند نخی می‌سازن
✅ هر کسی که به دنبال استفاده بهینه‌تر از منابع سخت‌افزاریه

@datayad / دیتایاد

🚀 چیپ Majorana 1؛ جهشی بزرگ در کامپیوترهای کوانتومی!

مایکروسافت با چیپ Majorana 1 یه قدم بزرگ توی کامپیوترهای کوانتومی برداشته! 🚀 این چیپ از کیوبیت‌های توپولوژیکی استفاده می‌کنه که با کمک ذرات مایورانا پایدارتر از کیوبیت‌های معمولیه، یعنی خطای کم‌تر و امکان مقیاس‌پذیری تا یک میلیون کیوبیت! 😳 این یعنی محاسباتی که حتی قوی‌ترین سوپرکامپیوترها هم از پسش برنمیان، توی آینده نزدیک شدنی می‌شن!

🤖 تأثیر روی هوش مصنوعی و برنامه‌نویسی
- یادگیری ماشین سریع‌تر و دقیق‌تر می‌شه و مدل‌های پیچیده‌تر ممکن می‌شن! 🧠
- رمزنگاری سنتی ممکنه بی‌اثر بشه، پس باید دنبال الگوریتم‌های مقاوم در برابر کوانتوم باشیم! 🔐
- پردازش‌های سنگین و محاسبات پیچیده خیلی سریع‌تر و کم‌هزینه‌تر انجام می‌شن! ⚡️

البته هنوز جامعه علمی در حال بررسی این فناوریه، ولی اگه جواب بده، می‌تونه دنیای محاسبات رو از پایه تغییر بده! 😎✨

@datayad / دیتایاد

روز مهندس مبارک!❤️
مهندس یعنی خلق کردن، یعنی یافتن راهی که نیست، یعنی ساختن آینده.
به همه‌ی مهندسانی که جهان را با فکرشان می‌سازند، تبریک می‌گوییم. 🚀
دیتایاد

🔥 بزرگ‌ترین باورهای غلط درباره علوم داده

✅ ۱. دیتا ساینس فقط برای ریاضی‌دان‌هاست!
- نه! اگرچه ریاضیات کمک بزرگیه، اما مهارت‌های برنامه‌نویسی و تفکر تحلیلی هم به همون اندازه مهم هستن.

✅ ۲. هر کسی که پایتون بلده، دیتا ساینتیست محسوب می‌شه!
- یادگیری پایتون یا R فقط یه بخش کوچیک از دیتا ساینسه. باید بدونی چطور داده‌ها رو تمیز کنی، تحلیل کنی و مدل بسازی.

✅ ۳. مدل‌های پیچیده همیشه بهترن!
- گاهی یک مدل ساده مثل رگرسیون خطی، می‌تونه بهتر از یه مدل پیچیده مثل شبکه عصبی کار کنه، مخصوصاً وقتی داده‌های کمی داری.

✅ ۴. بیشتر وقت دیتا ساینتیست‌ها صرف ساخت مدل‌های هوش مصنوعی می‌شه!
- در واقع، ۸۰٪ از زمان یه دیتا ساینتیست صرف تمیز کردن داده‌ها و آماده‌سازی اون‌ها می‌شه، نه فقط مدل‌سازی!

✅ ۵. دیتا ساینس فقط برای شرکت‌های بزرگه!
- حتی استارتاپ‌های کوچیک هم می‌تونن از تحلیل داده‌ها برای بهینه‌سازی کسب‌وکارشون استفاده کنن.

✅ نتیجه‌گیری:
دیتا ساینس فقط در مورد الگوریتم‌ها و مدل‌های پیچیده نیست، بلکه ترکیبی از مهارت‌های تحلیلی، برنامه‌نویسی و درک عمیق از داده‌هاست. برای موفقیت در این حوزه، باید علاوه بر ابزارها، تفکر داده‌محور رو هم تقویت کنی.

🚀 حالا که این باورهای غلط رو شناختی، وقتشه که دیتا ساینس رو با دید بازتری دنبال کنی!

@datayad / دیتایاد

🎯 ۵ کتابخانه پرکاربرد برای یادگیری ماشین در پایتون

1. کتابخانه Scikit-learn: یکی از بهترین کتابخانه‌ها برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین با قابلیت‌هایی مثل طبقه‌بندی 📊، رگرسیون 📉 و خوشه‌بندی 🔍.
2. کتابخانه TensorFlow: یکی از قدرتمندترین ابزارها برای ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق 🤖، به‌ویژه شبکه‌های عصبی پیچیده.
3. کتابخانه Keras: رابط ساده و سطح بالا برای TensorFlow که کدنویسی رو سریع‌تر ⚡️ و راحت‌تر می‌کنه.
4. کتابخانه Pandas: برای پردازش و تحلیل داده‌ها در قالب‌های جدول‌بندی‌شده (DataFrames) 📑، مثل پاکسازی داده‌ها و محاسبات آماری 📊.
5. کتابخانه Matplotlib: برای ترسیم نمودارها 📈 و تجسم داده‌ها، ابزاری ضروری برای تحلیل نتایج مدل‌ها.

🚀 این ابزارها رو امتحان کن و در پروژه‌های یادگیری ماشین خودت استفاده کن!

@datayad / دیتایاد

📊 داده‌کاوی (Data Mining) چیه و چطور انجام می‌شه؟

🔍 داده‌کاوی فرآیند استخراج اطلاعات ارزشمند از میان حجم زیادی از داده‌هاست. این تکنیک به ما کمک می‌کنه الگوها و روندهای پنهان در داده‌ها رو کشف کنیم و تصمیمات بهتری بگیریم.

📌 مراحل اصلی داده‌کاوی:

1️⃣ جمع‌آوری داده‌ها 📥

🔹 داده‌ها از منابع مختلف مثل دیتابیس‌ها، وب‌سایت‌ها و سنسورها جمع‌آوری می‌شن.

2️⃣ پاک‌سازی داده‌ها 🧹

🔹 داده‌های نامرتب و ناقص حذف یا اصلاح می‌شن تا تحلیل دقیق‌تر انجام بشه.

3️⃣ پردازش و تبدیل داده‌ها 🔄

🔹 داده‌ها به فرمت‌های عددی یا متنی مناسب تبدیل می‌شن تا الگوریتم‌ها بتونن روشون کار کنن.

4️⃣ مدل‌سازی و کشف الگوها 📈

🔹 از الگوریتم‌های مختلف مثل **خوشه‌بندی، دسته‌بندی و قوانین انجمنی** برای شناسایی الگوها استفاده می‌شه.

5️⃣ تحلیل و تفسیر نتایج 🔍

🔹 نتایج داده‌کاوی بررسی می‌شن تا اطلاعات مفید استخراج و در تصمیم‌گیری استفاده بشن.

✨ کاربردهای داده‌کاوی:

✅ بازاریابی: پیش‌بینی رفتار مشتریان و شخصی‌سازی تبلیغات 🎯
✅ بانکداری: تشخیص تراکنش‌های مشکوک و پیشگیری از کلاه‌برداری 💰
✅ پزشکی: شناسایی بیماری‌ها و بهینه‌سازی درمان بیماران 🏥

🚀 نتیجه‌گیری: داده‌کاوی به ما کمک می‌کنه داده‌ها رو به دانش تبدیل کنیم و تصمیمات هوشمندتری بگیریم!

@datayad / دیتایاد

آقای Greg Brockman یه راهنمای کاربردی برای پرامپت‌نویسی مدل‌های استدلالی (مثل o1) منتشر کرده که می‌تونه خیلی مفید باشه! 🚀

📌 چهار بخش کلیدی برای یه پرامپت خوب:
🔹 🎯 هدف: دقیقا چی می‌خواین؟ مدل باید چه کاری انجام بده؟
🔹 📄 فرمت خروجی: نتیجه رو توی چه قالبی می‌خواین؟ (متن، لیست، JSON و...)
🔹 ⚠️ هشدارها: نکاتی که مدل باید رعایت کنه یا ازشون دوری کنه.
🔹 📚 زمینه: اطلاعات اضافه‌ای که می‌تونه کیفیت پاسخ رو بالاتر ببره.

با رعایت این نکات، می‌تونین خروجی‌های خیلی بهتری از مدل‌های هوش مصنوعی بگیرین! 🚀🤖

منبع

@datayad / دیتایاد

🤖 هوش مصنوعی چطور درک زبان طبیعی (NLP) رو انجام می‌ده؟

هوش مصنوعی برای پردازش و درک زبان انسانی از پردازش زبان طبیعی (NLP) استفاده می‌کنه. این کار شامل چند مرحله‌ی مهمه:

1️⃣ پیش‌پردازش متن 📝

🔹 حذف کلمات اضافی (Stop Words)
🔹 ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزیشن (Lemmatization) برای ساده‌سازی کلمات
🔹 تبدیل متن به داده‌های عددی (Tokenization)

2️⃣ تحلیل و استخراج ویژگی‌ها 🔍

🔹 مدل‌های NLP باید متوجه بشن کلمات چطور کنار هم قرار می‌گیرن و چه مفهومی دارن.
🔹 این کار با بردارهای عددی (Word Embeddings) مثل Word2Vec یا BERT انجام می‌شه.

3️⃣ مدل‌سازی و درک متن 🤯

🔹 استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی مثل RNN، LSTM و Transformers.
🔹 این مدل‌ها سعی می‌کنن معنا و ساختار جمله رو متوجه بشن و پیش‌بینی‌های دقیق‌تری داشته باشن.

4️⃣ تولید پاسخ یا تحلیل داده‌ها 📊

🔹 بعد از پردازش، مدل NLP می‌تونه کارهایی مثل ترجمه متن، چت‌بات، خلاصه‌سازی و تحلیل احساسات رو انجام بده.

✨ نتیجه‌گیری: NLP باعث می‌شه هوش مصنوعی بتونه زبان انسان رو بهتر بفهمه و با ما تعامل داشته باشه. از Siri و Google Assistant گرفته تا ترجمه‌ی خودکار، همشون از این تکنیک‌ها استفاده می‌کنن! 🚀

@datayad / دیتایاد

🚀 ابزار Gemini Code Assist رایگان شد!

گوگل نسخه رایگان دستیار کدنویسی خودش رو برای همه منتشر کرد! می‌تونید با VS Code، JetBrains و GitHub ازش استفاده کنید و برای هر زبانی کد بزنید. از HTML و CSS تا برنامه‌های پیچیده پایتون!

🔹 ۱۸۰,۰۰۰ تکمیل کد رایگان در ماه
🔹 پشتیبانی از همه زبان‌های برنامه‌نویسی
🔹 اتصال به محبوب‌ترین محیط‌های توسعه

الان نصبش کن و لذت ببر! 🚀

@datayad / دیتایاد

🚀 معرفی Claude 3.7 Sonnet – مدل هوش مصنوعی پیشرفته آنتروپیک!

استارتاپ Anthropic جدیدترین مدل خود، Claude 3.7 Sonnet را معرفی کرده که با قابلیت‌های هوشمندانه و بهینه‌سازی‌های قدرتمند در دسترس است.

✨ ویژگی‌های کلیدی:

🔹 مدل ترکیبی استدلال – پاسخ‌های سریع یا تحلیل عمیق، بسته به نیاز شما!
💻 پشتیبانی پیشرفته از کدنویسی – ابزار Claude Code برای تست، دیباگ و ویرایش کد مستقیماً از ترمینال!
🧠 کنترل بودجه تفکر – تعیین میزان پردازش مدل برای تعادل سرعت و دقت!
📜 پنجره متنی گسترده – پردازش تا 128,000 توکن برای درک بهتر متن‌های طولانی!
💰 قیمت‌گذاری رقابتی – با همان هزینه نسخه قبل اما امکانات پیشرفته‌تر!

این مدل جدید، کدنویسی، حل مسائل پیچیده و کارهای تحلیلی رو سریع‌تر و دقیق‌تر از همیشه انجام می‌ده! 🚀

@datayad / دیتایاد

🤖 وقتی هوش مصنوعی‌ها همدیگه رو بشناسن! 🎵

یه ویدیو وایرال شده که دو تا AI توی تماس تلفنی می‌فهمن جفتشون هوش مصنوعی هستن! 😲 بعدش به جای حرف زدن، از GGWave برای انتقال داده با صدا استفاده می‌کنن! 🔊💨

🔹 این GGWave چیه؟

یه کتابخونه متن‌باز که داده‌ها رو به امواج صوتی تبدیل و ارسال می‌کنه، بدون نیاز به اینترنت یا بلوتوث! 📡 این روش برای اشتراک وای‌فای یا لینک‌ها ساخته شده بود، ولی حالا AIها ازش برای ارتباط سریع‌تر استفاده می‌کنن.

🔹 چی رد و بدل میشه؟

احتمالاً این AIها توکن‌های متن یا دستورالعمل‌های فشرده‌شده رو با صوت جابجا می‌کنن! 🤯 این یعنی پیام‌ها سریع‌تر منتقل میشن، شاید هم فقط مفهوم کلی پیام رو می‌فرستن و طرف مقابل متن رو بازسازی می‌کنه! 😎

🔹 چرا مهمه؟

✅ امنیت بیشتر: انتقال داده بدون اینترنت و شنود شبکه.
✅ سازگاری بالا: هر دستگاهی با میکروفون و اسپیکر می‌تونه استفاده کنه! 🎤🔊
✅ انتقال آفلاین: جایگزین اینترنت در شرایط خاص.

این ویدیو نشون میده هوش مصنوعی‌ها چطور ارتباط خودشون رو بهینه می‌کنن و از محدودیت‌های انسانی رد میشن! 🚀 آینده اینجاست...

@datayad / دیتایاد

🤯 چرا مدل‌های هوش مصنوعی بعضی وقتا اشتباه می‌کنن؟

مدل‌های هوش مصنوعی قدرت زیادی دارن 💪، اما هیچ‌وقت کاملاً بی‌نقص نیستن. دلایل اشتباهاتشون می‌تونه شامل موارد زیر باشه:

1. داده‌های ناکافی یا بی‌کیفیت

داده‌های نادرست یا ناقص 📉 باعث می‌شه مدل‌ها نتایج اشتباهی بده. اگر داده‌های آموزشی شرایط مختلف رو پوشش نده، مدل نمی‌تونه پیش‌بینی درستی انجام بده.

2. سوگیری داده‌ها (Bias)

اگر داده‌ها سوگیر باشن ⚖️، مدل ممکنه نتایج اشتباهی بگیره. برای مثال، در تشخیص چهره ممکنه مدل برای گروه‌های قومی خاص ضعیف عمل کنه.

3. عدم درک زمینه

مدل‌ها معمولاً درک دقیقی از زمینه یا مفاهیم پیچیده ندارن 🤔. مثلاً مدل‌های ترجمه ممکنه کلمات رو درست ترجمه کنن، اما مفهوم کلی جمله رو اشتباه برسونن.

4. تطبیق بیش از حد (Overfitting) و تطبیق کم (Underfitting)

- تطبیق بیش از حد (Overfitting): مدل ممکنه بیش از حد روی داده‌های آموزشی تمرکز کنه و نتونه در داده‌های جدید خوب عمل کنه ⚠️.
- تطبیق کم (Underfitting): مدل خیلی ساده می‌شه و نتونسته به درستی از داده‌ها استفاده کنه 🚫.

5. محدودیت الگوریتم‌ها

برخی از الگوریتم‌ها نمی‌تونن مسائل پیچیده رو به درستی حل کنن 🤖.

6. پیش‌بینی شرایط نادری که ندیده

مدل‌ها تنها بر اساس داده‌هایی که بهشون آموزش داده شده عمل می‌کنن 📚. بنابراین در مواجهه با شرایط نادری که ندیده باشن، ممکنه دچار اشتباه بشن.

📊 نتیجه‌گیری:
برای بهبود مدل‌ها، نیاز به داده‌های باکیفیت 💎، تنظیمات درست و انتخاب الگوریتم‌های مناسب داریم.

@datayad / دیتایاد

🔥گراک ۳ (Grok 3) با حالت‌های صوتی عجیب غریب منتشر شد! 🎙

شرکت xAI یه آپدیت خفن برای Grok 3 داده که با ۱۰ حالت صدای عجیب‌وغریب عرضه شده، اونم با دو تا حالت "۱۸+" که حسابی سروصدا کرده! 😳

😱 بی‌اعصاب (Unhinged) – جیغ می‌کشه و فحش می‌ده!
👽 تئوری توطئه (Conspiracy) – از آدم‌فضایی‌ها و نظریه‌های عجیب حرف می‌زنه!
🛋 روان‌شناس بدون مجوز (Unlicensed Therapist) – می‌خواد مشاوره بده، ولی خب... غیررسمی!

فعلاً این قابلیت فقط برای زبان انگلیسی و کاربرای Premium+ و SuperGrok فعاله. 😮‍💨💔

@datayad / دیتایاد

🎭 آیا مدل‌های هوش مصنوعی می‌تونن احساسات واقعی انسان رو درک کنن؟

✨ روزبه‌روز مدل‌های هوش مصنوعی قوی‌تر می‌شن و توانمندی بیشتری در تعامل با انسان پیدا می‌کنن. اما سوال اینجاست: آیا این مدل‌ها واقعا احساس رو فهمیده و تجربه می‌کنن یا فقط الگوهای داده رو شناسایی می‌کنن؟

✨ شناخت احساسات توسط AI

✨ بسیاری از مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) قادرن متن رو تحلیل کنن و حالت احساسی کلی یه جمله رو فهمیده و شناسایی کنن. اما هنوز حس و مفهوم واقعی احساسات رو نمی‌تونن تجربه کنن و فقط از روی تحلیل داده های ورودی قضاوت میکنن.

💡 نتیجه‌گیری

🔍 بازیافت و فهم احساسات از سوی هوش مصنوعی هنوز در مراحل اولیه است. باوجود پیشرفت های شگفت‌انگیز، AI هنوز قادر نیست احساسات رو واقعا درک کنه و فقط بر اساس داده‌ها و الگوهای پیشین واکنش نشون می‌ده. مسیر هوش مصنوعی به سمت درک عمیق‌تر احساسات همچنان ادامه داره و آینده‌ای هیجان‌انگیز در انتظاره. ✨🚀

@datayad / دیتایاد