كيف يجد الذكاء الاصطناعي الإجابة؟ — الرياضيات وراء نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) скачать в хорошем качестве

كيف يجد الذكاء الاصطناعي الإجابة؟ — الرياضيات وراء نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)

هل تساءلت يومًا كيف يستطيع الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT فهم سؤالك وإعطاء إجابة دقيقة خلال ثوانٍ؟ في هذا الفيديو، سنشرح الرياضيات الأساسية وراء نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، وكيف يقوم الذكاء الاصطناعي بتحويل الكلمات إلى أرقام، ومعالجتها باستخدام العمليات الرياضية، ثم توليد إجابة منطقية وذكية. ستتعلم في هذا الفيديو: • كيف يفهم الذكاء الاصطناعي الكلمات • ما هي المتجهات (Vectors) و Embeddings • كيف يتم تحويل النص إلى أرقام • دور ضرب المصفوفات (Matrix Multiplication) • ما هي آلية Attention وكيف تعمل • كيف تعمل بنية Transformer • كيف يتوقع الذكاء الاصطناعي الكلمة التالية هذا الفيديو مناسب لـ: • مهندسي البيانات (Data Engineers) • المبرمجين ومهندسي البرمجيات • طلاب علوم الحاسوب • المهتمين بالذكاء الاصطناعي • وكل من يريد فهم كيفية عمل الذكاء الاصطناعي من الناحية الرياضية بعد مشاهدة هذا الفيديو، ستفهم كيف يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل سؤالك رياضيًا وإنتاج إجابة خلال أجزاء من الثانية. الفصول (Chapters): 00:00 المقدمة 00:45 كيف يفهم الذكاء الاصطناعي الكلمات 02:10 شرح Embeddings 04:00 ضرب المصفوفات والشبكات العصبية 06:10 شرح Attention 08:20 كيف يعمل Transformer 10:30 كيف ينتج الذكاء الاصطناعي الإجابة الوسوم (Hashtags): الوسومات (هاشتاغ)#الذكاء_الاصطناعي الوسومات (هاشتاغ)#LLM الوسومات (هاشتاغ)#تعلم_الآلة الوسومات (هاشتاغ)#الشبكات_العصبية الوسومات (هاشتاغ)#DeepLearning الوسومات (هاشتاغ)#AI الوسومات (هاشتاغ)#هندسة_البيانات الوسومات (هاشتاغ)#Transformer الوسومات (هاشتاغ)#ChatGPT الوسومات (هاشتاغ)#تقنية