ممنون از شما　

خواهش میکنم ، لطفا با دوستان شر کنید

Thanks , please share this video

اگر وقتم اجازه بده حتماً

ممنون میشم با دیگران شرکنید

ممنون میشم اگر با دیگران شر کنید

github.com/DEV-GPT4o/ChatGPT-4-Omni-release-gpt4o/releases/tag/v1.3.7

متاسفانه در اون قسمت تخصص ندارم

ممنون از شما دوست عزیز لطفاً ویدیو رو شر کنید

دوست عزیز من تولید کننده این سیستم نیستم چطور می‌تونم راهکار بدم

به نظر من کار که نشه امکان نداره همه چیز شدنی است فقط اراده می‌خواد

@@e-Course. امکانش هست بسازیم با دانش بومی کشور

بله همه جا فعال خواهد شد اندروید یفون روی همه دستگاه‌ها

github.com/DEV-GPT4o/ChatGPT-4-Omni-release-gpt4o/releases/tag/v1.3.7

خیلی ممنون از ویدئو عالی بود ولی ببخشید لینک برنامه کار نمیکنه

دوست عزیز برای شما تفهیم نشده که چت جی پی تی چی هستش

@@e-Course. راستش من تبلیغشو تو تیک تاک دیدم فکر کردم مثل تبلیغشه من همین 4.Oرو خریدم

دوست عزیز من در ویدیو توضیح دادم که صنعت اینترنت رو متحول می‌کنه

رایگانہ دوست عزیز من از دیشب تا حالا دار استفاده می کنم

برای اندروید میخوام کجا دانلودکنم​@@Marg_bar_zahak

دوست عزیز رایگان هستش

وقتی صحبت از هوش مصنوعی می‌شه، دو تا اصطلاح خیلی مهم داریم: یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL). اما کدوم یکی مهم‌تره؟ خب، این بستگی به کاری داره که می‌خوای انجام بدی! یادگیری ماشین (ML) - چی هست؟ یادگیری ماشین در مورد ایجاد الگوریتم‌هایی هست که به کامپیوترها اجازه می‌ده از داده‌ها یاد بگیرن و بدون اینکه براشون همه چیز رو دقیقاً برنامه‌ریزی کنیم، تصمیم بگیرن. - کجاها استفاده می‌شه؟ ML رو می‌تونی توی فیلترهای ایمیل اسپم، سیستم‌های پیشنهاد دهی (مثل نتفلیکس و آمازون) و حتی پیش‌بینی قیمت سهام پیدا کنی. - الگوریتم‌های معروف: بعضی از الگوریتم‌های معروفش شامل رگرسیون خطی، ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) و درخت‌های تصمیم‌گیری هستن. - نیاز به داده: ML معمولاً با مقدار کمتری از داده‌ها هم خوب کار می‌کنه. یادگیری عمیق (DL) - چی هست؟ DL یکی از شاخه‌های ML هست که از شبکه‌های عصبی عمیق استفاده می‌کنه و می‌تونه ویژگی‌های پیچیده و الگوهای توی داده‌ها رو یاد بگیره. - کجاها استفاده می‌شه؟ DL برای چیزهایی مثل تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی، ترجمه ماشینی و تشخیص گفتار عالیه. - الگوریتم‌های معروف: شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) از معروف‌ترین‌هاش هستن. - نیاز به داده: DL معمولاً به داده‌های بیشتری نیاز داره و محاسبات بیشتری هم می‌طلبه. مقایسه و اهمیت - یادگیری ماشین (ML): برای مسائلی که داده‌های کمتری دارن و محاسبات کمتری نیاز دارن، مناسبه و برای خیلی از مسائل استاندارد مفیده. - یادگیری عمیق (DL): قدرت بیشتری در مدل‌سازی داده‌های پیچیده داره و برای مسائلی که نیاز به درک عمیق‌تر از داده‌ها دارن، بهتر عمل می‌کنه. پس، هر کدوم از این تکنولوژی‌ها در زمینه‌های خاص خودشون اهمیت دارن و انتخاب بینشون بستگی به نوع مسئله، حجم داده‌ها و نیازهای محاسباتی داره.

@@e-Course. خیلی ممنون استاد جواب دادید همین پیام هم خیلی برام جالب بود که با استفاده از جی پی تی پاسخ دادید ولی کاملا عامیانه نوشته شده واقعا عالیه ممنون ♥️

@@Arima.p من به وسیله پرومت بهش دادم برای من نوشت بهش گفتم که دوستانه و اینا رو براش بنویس و اونم نوشت

خیلی مفهومی و زیربنایی توضیح میدید. عالیه. لطفاً آموزش کاربردی چت بات رو سریعتر بگذارید.😊

@@naziakbari6685 ممنون از شما اگر وقتم اجازه بده حتماً در اولین فرصت