ما يعتقده الناس يحسن منتجات الذكاء الاصطناعي مقابل ما يعمل بالفعل مع @chipro كان تشيب هوين مطورا أساسيا على منصة Nemo الخاصة ب @Nvidia ، وباحثا سابقا في الذكاء الاصطناعي في @Netflix ، وقام بتدريس الذكاء الاصطناعي في @Stanford. وهي مؤسس مرتين ومؤلفة كتابين مقروءين على نطاق واسع عن الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك "هندسة الذكاء الاصطناعي" ، والذي كان الكتاب الأكثر قراءة على منصة O'Reilly منذ إطلاقه. نناقش: 🔸 ما يعتقده الناس يجعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي أفضل مقابل ما يجعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي أفضل 🔸 ما هو التدريب المسبق مقابل التدريب اللاحق ، ولماذا يجب أن يكون الضبط الدقيق هو الملاذ الأخير 🔸 كيف يعمل RLHF (التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية) في الواقع 🔸 لماذا يشهد أصحاب الأداء العالي أكبر قدر من المكاسب من أدوات الترميز الذكاء الاصطناعي 🔸 لماذا جودة البيانات أكثر أهمية من قاعدة بيانات المتجهات التي تختارها 🔸 لماذا معظم مشاكل الذكاء الاصطناعي هي في الواقع مشكلات في تجربة المستخدم 🔸 أكثر من ذلك بكثير استمع الآن 👇 • يوتيوب: • سبوتيفي: •تفاح: شكرا لرعاتنا الرائعين على دعم البودكاست: 🏆 @dscout - منصة UX لالتقاط الرؤى في كل مرحلة: من التفكير إلى الإنتاج: 🏆 @justworks - حل الموارد البشرية الشامل لإدارة أعمالك الصغيرة بثقة: 🏆 @Persona_IDV - شركة عالمية رائدة في التحقق من الهوية الرقمية: مدرب سابق للتعلم الآلي