5 STAR AI.IO

TOOLS

FOR YOUR BUSINESS

HELLO & WELCOME TO THE

5 STAR AI.IO

TOOLS

FOR YOUR BUSINESS

Framer X


Generate  Your First Professional 

AI Framer PROJECT & Get Your

BUSINESS 2 Another  Level.

Framer X: Prototype with Accelerometer, Gyroscope and No Code


Framer X:   Gyroscope and No Code

PublishedMarch 8, 2019

Framer X is very powerful. You already know that. You also know the Framer X Store. But did you know this? This little, unknown component that accesses accelerometer and gyroscope data without code?

Yes, this Framer X component exists. It’s called Shiny by Freddie Iboy.

Right now the component offers a few customization options. Version 1.1 allows users to customize:

Freddie said he will update the component with more controls and options. Things like:

A Framer X Component and No Code

It’s amazing that a component from the Framer X store can create such a dynamic prototype with no code. Think about it. You click to install the component. Drag it on a frame. Tweak some options. Done.

The prototype shines (no pun intended) on the phone. In this case an iPhone X. The preview window of Framer X doesn’t have access to an accelerometer or a gyroscope. Because MacBooks don’t have such hardware.

From Sketch to Framer X

The demo I created while fooling around with Shiny component is simple. First I created a mask in Sketch by recreating the Framer logo. Then I added some text which I converted to outlines. I combined (difference) the logo and text with a rectangle to create the two “holes”. The Framer X logo and Framer X cut through the rectangle.

Next step was to import this mask into Framer X from Sketch on top of the Shiny component.

Shiny version 1.1 offers only one color. A shiny gold / yellow color which looks good but not great for what I had in mind. So what I did was to create two frames in Framer X that sit between Shiny and the mask.

Both frames have a gradient color, 80% opacity and a Fill set to Multiply. With these settings, the frames let enough of the Shiny effect pass through them. Last thing was to set a saturate filter at 200% through Framer X.

So far, no code at all. Pretty cool, right?

Putting Everything Together

This prototype with data from accelerometer and gyroscope is very simple. It’s more of a proof of concept if anything else. Still, it can be very useful for small effects during app onboarding.

The structure is simple. Think of it as three layers.

AWhen the phone tilts, Shiny reads the accelerometer and gyroscope in real-time. It changes the color to match the iPhone movement. These color changes pass through the middle layers which both have an opacity set to 80%. The holes in the top mask layer create the effect

Framer X Tutorial: 01. Overview - Getting to know Framer X


Framer X Tutorial: 01. Overview - Getting to know Framer X


Framer X Tutorial: 02. Visual Design - Drawing tools


Framer X Tutorial: 03. Visual design - Layout and Interactive tools


Framer X Tutorial: 04. Design Components


Framer X Tutorial: 05. Code Overrides


Framer X Tutorial: 06. Code Overrides #2


Framer X Tutorial: 07. Code Components - Interactive Button with states


framer-x course Download the file created in the video 

https://github.com/sla/framerxcourse/tree/master/Tutorial07

Taking YOUR Existing BUSINESS

With AI Framer X

Design and Code in Framer X



30 Days of Framer X : Final Week

30 prototypes created with Framer X and React.js


https://github.com/hermy0211/framer30-code/tree/master/Day%2022%20Grid

hermy0211 Update README.md

aeff7e8on Mar 14, 2020

Git stats

Files

Type

Name

Latest commit message

Commit time

Day 01 Password

Added Project 19

5 years ago

Day 02 Cards

Updated Project 02

5 years ago

Day 03 Circle Menu

Added Project 04

5 years ago

Day 04 Hearts

Updated Project 04

5 years ago

Day 05 Safari

Added Project 05

5 years ago

Day 06 Align

Added Project 07

5 years ago

Day 07 Sticky Headers

Added Project 07

5 years ago

Day 08 Card Flip

Added Project 08

5 years ago

Day 09 Slider

Updated Project 09

5 years ago

Day 10 Favorites

Updated Project 10

5 years ago

Day 11 Tab

Added Project 11

5 years ago

Day 12 Card Scroll

Added Project 12

5 years ago

Day 13 Calendar

Updated Project 13

5 years ago

Day 14 Parallax

Added Project 14

5 years ago

Day 15 Music

Added Project 15

5 years ago

Day 16 Long Tap

Added Project 16

5 years ago

Day 17 ToDo List

Updated Project 17

5 years ago

Day 18 Stars

Added Project 18

5 years ago

Day 19 Keyboard

Added Project 19

5 years ago

Day 20 Page Sync

Updated Project 20

5 years ago

Day 21 Animation on Load

Added Project 21

5 years ago

Day 22 Grid

Updated file names

5 years ago

Day 23 Clipping

Updated Copyright

5 years ago

Day 24 Dynamic Scroll

Updated Project 24 with consistent functions

4 years ago

Day 25 Messenger

Added Project 25

5 years ago

Day 26 Autoplay

Added Project 26

5 years ago

Day 27 Photo Slider

Added Project 27

5 years ago

Day 28 Gooey

Added Project 28

5 years ago

Day 29 Timer

Added Project 29

5 years ago

Day 30 Basics

Added Project 30

5 years ago

README.md

Update README.md

3 years ago

  30 Days of Framer X Code

  Important

This project has been outdated and uses a very early version of the Framer API. If you are a Framer Web Beta user, I have recreated most of these files for the most recent version of Framer, which can be found in your dashboard in the Examples tab.

If you do not have access to the Web Beta, you can download all of the example files in this Dropbox Folder. Enjoy!

  Table of Contents

  Introduction

This repository stores the code for all of my 30 Days of Framer X projects, so you can start building a similar project on your own.

Not all of the functionality was built on code alone. Please refer to the instructions below and my Medium posts for a brief overview to see how the code and design fits in together.

If you have any questions, feel free to contact me at annesohyunlee@gmail.com.

All of my work is free to use, as long as it is not used for commercial purposes.

  Download

     Download ZIP File

     Download via Terminal

  View Project

Learn how the project is put together by connecting the components and overrides I have written to the design elements on screen. Learn more about components and overrides by clicking on each link.

     Viewing code files

  Issues and Contributing

     Known Issues

Below is a list of known issues that I will tend to in the future.

If you would like to suggest an update of your own, please submit it as a pull request and I will see if it seems adequate.

     Submitting a Pull Request


https://github.com/hermy0211/framer30-code/tree/master/Day%2022%20Grid 

Framer


Start your dream site with AI. Zero code, maximum speed.

Start with AI

Announcing Framer AI


FREE Framer COURSE 7 PARTS

Complete Website in Framer: Beginner Tutorial          1


Framer For Figma Users: Get Started in 28 Minutes    2


4 Tricks for Flawless Figma to Framer Export 3


Export Figma Text & Color Styles To Framer           4


Make Your Figma Scroll Animation Real in 4 Minutes (Using Framer)         5


Master Carousels in Framer (Slideshow, Ticker & Carousel)  6


I used Framer AI to create a website… in 5 minutes                 7


My portfolio is a prototype! 😇 Using Framer to make my design portfolio


ALL 5 STAR AI.IO PAGE STUDY

How AI & IoT Are Creating An Impact On Industries Today


Our  NEW Site  OFFERS FREE LINKS & FREE STUDIES To SITES With  5-STAR Artificial  Intelligence TOOLS That Will HELP YOU Run YOUR BUSINESS Quickly & Efficiently & Increase YOUR SALES 

Hello and welcome to our new site that shares with you the most powerful web platforms and tools available on the web today

All platforms, websites and tools have artificial intelligence AI and have a 5-star rating

All platforms, websites and tools are free and Pro paid

The platforms, websites and the tool's  are the best  for growing your business in 2022/3

שלום וברוכים הבאים לאתר החדש שלנו המשתף אתכם בפלטפורמות האינטרנט והכלים החזקים ביותר הקיימים היום ברשת. כל הפלטפורמות, האתרים והכלים הם בעלי בינה מלאכותית AI ובעלי דירוג של 5 כוכבים. כל הפלטפורמות, האתרים והכלים חינמיים ומקצועיים בתשלום הפלטפורמות, האתרים והכלים באתר זה הם הטובים ביותר  והמועילים ביותר להצמחת ולהגדלת העסק שלך ב-2022/3 

A Guide for AI-Enhancing YOUR Existing Business Application


A guide to improving your existing business application of artificial intelligence

מדריך לשיפור היישום העסקי הקיים שלך בינה מלאכותית

What is Artificial Intelligence and how does it work? What are the 3 types of AI?

What is Artificial Intelligence and how does it work? What are the 3 types of AI? The 3 types of AI are: General AI: AI that can perform all of the intellectual tasks a human can. Currently, no form of AI can think abstractly or develop creative ideas in the same ways as humans.  Narrow AI: Narrow AI commonly includes visual recognition and natural language processing (NLP) technologies. It is a powerful tool for completing routine jobs based on common knowledge, such as playing music on demand via a voice-enabled device.  Broad AI: Broad AI typically relies on exclusive data sets associated with the business in question. It is generally considered the most useful AI category for a business. Business leaders will integrate a broad AI solution with a specific business process where enterprise-specific knowledge is required.  How can artificial intelligence be used in business? AI is providing new ways for humans to engage with machines, transitioning personnel from pure digital experiences to human-like natural interactions. This is called cognitive engagement.  AI is augmenting and improving how humans absorb and process information, often in real-time. This is called cognitive insights and knowledge management. Beyond process automation, AI is facilitating knowledge-intensive business decisions, mimicking complex human intelligence. This is called cognitive automation.  What are the different artificial intelligence technologies in business? Machine learning, deep learning, robotics, computer vision, cognitive computing, artificial general intelligence, natural language processing, and knowledge reasoning are some of the most common business applications of AI.  What is the difference between artificial intelligence and machine learning and deep learning? Artificial intelligence (AI) applies advanced analysis and logic-based techniques, including machine learning, to interpret events, support and automate decisions, and take actions.  Machine learning is an application of artificial intelligence (AI) that provides systems the ability to automatically learn and improve from experience without being explicitly programmed.  Deep learning is a subset of machine learning in artificial intelligence (AI) that has networks capable of learning unsupervised from data that is unstructured or unlabeled.  What are the current and future capabilities of artificial intelligence? Current capabilities of AI include examples such as personal assistants (Siri, Alexa, Google Home), smart cars (Tesla), behavioral adaptation to improve the emotional intelligence of customer support representatives, using machine learning and predictive algorithms to improve the customer’s experience, transactional AI like that of Amazon, personalized content recommendations (Netflix), voice control, and learning thermostats.  Future capabilities of AI might probably include fully autonomous cars, precision farming, future air traffic controllers, future classrooms with ambient informatics, urban systems, smart cities and so on.  To know more about the scope of artificial intelligence in your business, please connect with our expert.

מהי בינה מלאכותית וכיצד היא פועלת? מהם 3 סוגי הבינה המלאכותית?

מהי בינה מלאכותית וכיצד היא פועלת? מהם 3 סוגי הבינה המלאכותית? שלושת סוגי הבינה המלאכותית הם: בינה מלאכותית כללית: בינה מלאכותית שיכולה לבצע את כל המשימות האינטלקטואליות שאדם יכול. נכון לעכשיו, שום צורה של AI לא יכולה לחשוב בצורה מופשטת או לפתח רעיונות יצירתיים באותן דרכים כמו בני אדם. בינה מלאכותית צרה: בינה מלאכותית צרה כוללת בדרך כלל טכנולוגיות זיהוי חזותי ועיבוד שפה טבעית (NLP). זהו כלי רב עוצמה להשלמת עבודות שגרתיות המבוססות על ידע נפוץ, כגון השמעת מוזיקה לפי דרישה באמצעות מכשיר התומך בקול. בינה מלאכותית רחבה: בינה מלאכותית רחבה מסתמכת בדרך כלל על מערכי נתונים בלעדיים הקשורים לעסק המדובר. זה נחשב בדרך כלל לקטגוריית הבינה המלאכותית השימושית ביותר עבור עסק. מנהיגים עסקיים ישלבו פתרון AI רחב עם תהליך עסקי ספציפי שבו נדרש ידע ספציפי לארגון. כיצד ניתן להשתמש בבינה מלאכותית בעסק? AI מספקת דרכים חדשות לבני אדם לעסוק במכונות, ומעבירה את הצוות מחוויות דיגיטליות טהורות לאינטראקציות טבעיות דמויות אדם. זה נקרא מעורבות קוגניטיבית. בינה מלאכותית מגדילה ומשפרת את האופן שבו בני אדם קולטים ומעבדים מידע, לעתים קרובות בזמן אמת. זה נקרא תובנות קוגניטיביות וניהול ידע. מעבר לאוטומציה של תהליכים, AI מאפשר החלטות עסקיות עתירות ידע, תוך חיקוי אינטליגנציה אנושית מורכבת. זה נקרא אוטומציה קוגניטיבית. מהן טכנולוגיות הבינה המלאכותית השונות בעסק? למידת מכונה, למידה עמוקה, רובוטיקה, ראייה ממוחשבת, מחשוב קוגניטיבי, בינה כללית מלאכותית, עיבוד שפה טבעית וחשיבת ידע הם חלק מהיישומים העסקיים הנפוצים ביותר של AI. מה ההבדל בין בינה מלאכותית ולמידת מכונה ולמידה עמוקה? בינה מלאכותית (AI) מיישמת ניתוח מתקדמות וטכניקות מבוססות לוגיקה, כולל למידת מכונה, כדי לפרש אירועים, לתמוך ולהפוך החלטות לאוטומטיות ולנקוט פעולות. למידת מכונה היא יישום של בינה מלאכותית (AI) המספק למערכות את היכולת ללמוד ולהשתפר מניסיון באופן אוטומטי מבלי להיות מתוכנתים במפורש. למידה עמוקה היא תת-קבוצה של למידת מכונה בבינה מלאכותית (AI) שיש לה רשתות המסוגלות ללמוד ללא פיקוח מנתונים שאינם מובנים או ללא תווית. מהן היכולות הנוכחיות והעתידיות של בינה מלאכותית? היכולות הנוכחיות של AI כוללות דוגמאות כמו עוזרים אישיים (Siri, Alexa, Google Home), מכוניות חכמות (Tesla), התאמה התנהגותית לשיפור האינטליגנציה הרגשית של נציגי תמיכת לקוחות, שימוש בלמידת מכונה ואלגוריתמים חזויים כדי לשפר את חווית הלקוח, עסקאות בינה מלאכותית כמו זו של אמזון, המלצות תוכן מותאמות אישית (Netflix), שליטה קולית ותרמוסטטים ללמידה. יכולות עתידיות של AI עשויות לכלול כנראה מכוניות אוטונומיות מלאות, חקלאות מדויקת, בקרי תעבורה אוויריים עתידיים, כיתות עתידיות עם אינפורמטיקה סביבתית, מערכות עירוניות, ערים חכמות וכן הלאה. כדי לדעת יותר על היקף הבינה המלאכותית בעסק שלך, אנא צור קשר עם המומחה שלנו.

Glossary of Terms


Application Programming Interface(API):

An API, or application programming interface, is a set of rules and protocols that allows different software programs to communicate and exchange information with each other. It acts as a kind of intermediary, enabling different programs to interact and work together, even if they are not built using the same programming languages or technologies. API's provide a way for different software programs to talk to each other and share data, helping to create a more interconnected and seamless user experience.

Artificial Intelligence(AI):

the intelligence displayed by machines in performing tasks that typically require human intelligence, such as learning, problem-solving, decision-making, and language understanding. AI is achieved by developing algorithms and systems that can process, analyze, and understand large amounts of data and make decisions based on that data.

Compute Unified Device Architecture(CUDA):

CUDA is a way that computers can work on really hard and big problems by breaking them down into smaller pieces and solving them all at the same time. It helps the computer work faster and better by using special parts inside it called GPUs. It's like when you have lots of friends help you do a puzzle - it goes much faster than if you try to do it all by yourself.

The term "CUDA" is a trademark of NVIDIA Corporation, which developed and popularized the technology.

Data Processing:

The process of preparing raw data for use in a machine learning model, including tasks such as cleaning, transforming, and normalizing the data.

Deep Learning(DL):

A subfield of machine learning that uses deep neural networks with many layers to learn complex patterns from data.

Feature Engineering:

The process of selecting and creating new features from the raw data that can be used to improve the performance of a machine learning model.

Freemium:

You might see the term "Freemium" used often on this site. It simply means that the specific tool that you're looking at has both free and paid options. Typically there is very minimal, but unlimited, usage of the tool at a free tier with more access and features introduced in paid tiers.

Generative Art:

Generative art is a form of art that is created using a computer program or algorithm to generate visual or audio output. It often involves the use of randomness or mathematical rules to create unique, unpredictable, and sometimes chaotic results.

Generative Pre-trained Transformer(GPT):

GPT stands for Generative Pretrained Transformer. It is a type of large language model developed by OpenAI.

GitHub:

GitHub is a platform for hosting and collaborating on software projects


Google Colab:

Google Colab is an online platform that allows users to share and run Python scripts in the cloud

Graphics Processing Unit(GPU):

A GPU, or graphics processing unit, is a special type of computer chip that is designed to handle the complex calculations needed to display images and video on a computer or other device. It's like the brain of your computer's graphics system, and it's really good at doing lots of math really fast. GPUs are used in many different types of devices, including computers, phones, and gaming consoles. They are especially useful for tasks that require a lot of processing power, like playing video games, rendering 3D graphics, or running machine learning algorithms.

Large Language Model(LLM):

A type of machine learning model that is trained on a very large amount of text data and is able to generate natural-sounding text.

Machine Learning(ML):

A method of teaching computers to learn from data, without being explicitly programmed.

Natural Language Processing(NLP):

A subfield of AI that focuses on teaching machines to understand, process, and generate human language

Neural Networks:

A type of machine learning algorithm modeled on the structure and function of the brain.

Neural Radiance Fields(NeRF):

Neural Radiance Fields are a type of deep learning model that can be used for a variety of tasks, including image generation, object detection, and segmentation. NeRFs are inspired by the idea of using a neural network to model the radiance of an image, which is a measure of the amount of light that is emitted or reflected by an object.

OpenAI:

OpenAI is a research institute focused on developing and promoting artificial intelligence technologies that are safe, transparent, and beneficial to society

Overfitting:

A common problem in machine learning, in which the model performs well on the training data but poorly on new, unseen data. It occurs when the model is too complex and has learned too many details from the training data, so it doesn't generalize well.

Prompt:

A prompt is a piece of text that is used to prime a large language model and guide its generation

Python:

Python is a popular, high-level programming language known for its simplicity, readability, and flexibility (many AI tools use it)

Reinforcement Learning:

A type of machine learning in which the model learns by trial and error, receiving rewards or punishments for its actions and adjusting its behavior accordingly.

Spatial Computing:

Spatial computing is the use of technology to add digital information and experiences to the physical world. This can include things like augmented reality, where digital information is added to what you see in the real world, or virtual reality, where you can fully immerse yourself in a digital environment. It has many different uses, such as in education, entertainment, and design, and can change how we interact with the world and with each other.

Stable Diffusion:

Stable Diffusion generates complex artistic images based on text prompts. It’s an open source image synthesis AI model available to everyone. Stable Diffusion can be installed locally using code found on GitHub or there are several online user interfaces that also leverage Stable Diffusion models.

Supervised Learning:

A type of machine learning in which the training data is labeled and the model is trained to make predictions based on the relationships between the input data and the corresponding labels.

Unsupervised Learning:

A type of machine learning in which the training data is not labeled, and the model is trained to find patterns and relationships in the data on its own.

Webhook:

A webhook is a way for one computer program to send a message or data to another program over the internet in real-time. It works by sending the message or data to a specific URL, which belongs to the other program. Webhooks are often used to automate processes and make it easier for different programs to communicate and work together. They are a useful tool for developers who want to build custom applications or create integrations between different software systems.


מילון מונחים


ממשק תכנות יישומים (API): API, או ממשק תכנות יישומים, הוא קבוצה של כללים ופרוטוקולים המאפשרים לתוכנות שונות לתקשר ולהחליף מידע ביניהן. הוא פועל כמעין מתווך, המאפשר לתוכניות שונות לקיים אינטראקציה ולעבוד יחד, גם אם הן אינן בנויות באמצעות אותן שפות תכנות או טכנולוגיות. ממשקי API מספקים דרך לתוכנות שונות לדבר ביניהן ולשתף נתונים, ועוזרות ליצור חווית משתמש מקושרת יותר וחלקה יותר. בינה מלאכותית (AI): האינטליגנציה שמוצגת על ידי מכונות בביצוע משימות הדורשות בדרך כלל אינטליגנציה אנושית, כגון למידה, פתרון בעיות, קבלת החלטות והבנת שפה. AI מושגת על ידי פיתוח אלגוריתמים ומערכות שיכולים לעבד, לנתח ולהבין כמויות גדולות של נתונים ולקבל החלטות על סמך הנתונים הללו. Compute Unified Device Architecture (CUDA): CUDA היא דרך שבה מחשבים יכולים לעבוד על בעיות קשות וגדולות באמת על ידי פירוקן לחתיכות קטנות יותר ופתרון כולן בו זמנית. זה עוזר למחשב לעבוד מהר יותר וטוב יותר על ידי שימוש בחלקים מיוחדים בתוכו הנקראים GPUs. זה כמו כשיש לך הרבה חברים שעוזרים לך לעשות פאזל - זה הולך הרבה יותר מהר מאשר אם אתה מנסה לעשות את זה לבד. המונח "CUDA" הוא סימן מסחרי של NVIDIA Corporation, אשר פיתחה והפכה את הטכנולוגיה לפופולרית. עיבוד נתונים: תהליך הכנת נתונים גולמיים לשימוש במודל למידת מכונה, כולל משימות כמו ניקוי, שינוי ונימול של הנתונים. למידה עמוקה (DL): תת-תחום של למידת מכונה המשתמש ברשתות עצביות עמוקות עם רבדים רבים כדי ללמוד דפוסים מורכבים מנתונים. הנדסת תכונות: תהליך הבחירה והיצירה של תכונות חדשות מהנתונים הגולמיים שניתן להשתמש בהם כדי לשפר את הביצועים של מודל למידת מכונה. Freemium: ייתכן שתראה את המונח "Freemium" בשימוש לעתים קרובות באתר זה. זה פשוט אומר שלכלי הספציפי שאתה מסתכל עליו יש אפשרויות חינמיות וגם בתשלום. בדרך כלל יש שימוש מינימלי מאוד, אך בלתי מוגבל, בכלי בשכבה חינמית עם יותר גישה ותכונות שהוצגו בשכבות בתשלום. אמנות גנרטיבית: אמנות גנרטיבית היא צורה של אמנות שנוצרת באמצעות תוכנת מחשב או אלגוריתם ליצירת פלט חזותי או אודיו. לרוב זה כרוך בשימוש באקראיות או בכללים מתמטיים כדי ליצור תוצאות ייחודיות, בלתי צפויות ולעיתים כאוטיות. Generative Pre-trained Transformer(GPT): GPT ראשי תיבות של Generative Pre-trained Transformer. זהו סוג של מודל שפה גדול שפותח על ידי OpenAI. GitHub: GitHub היא פלטפורמה לאירוח ושיתוף פעולה בפרויקטי תוכנה

Google Colab: Google Colab היא פלטפורמה מקוונת המאפשרת למשתמשים לשתף ולהריץ סקריפטים של Python בענן Graphics Processing Unit(GPU): GPU, או יחידת עיבוד גרפית, הוא סוג מיוחד של שבב מחשב שנועד להתמודד עם המורכבות חישובים הדרושים להצגת תמונות ווידאו במחשב או במכשיר אחר. זה כמו המוח של המערכת הגרפית של המחשב שלך, והוא ממש טוב לעשות הרבה מתמטיקה ממש מהר. GPUs משמשים סוגים רבים ושונים של מכשירים, כולל מחשבים, טלפונים וקונסולות משחקים. הם שימושיים במיוחד למשימות הדורשות כוח עיבוד רב, כמו משחקי וידאו, עיבוד גרפיקה תלת-ממדית או הפעלת אלגוריתמים של למידת מכונה. מודל שפה גדול (LLM): סוג של מודל למידת מכונה שאומן על כמות גדולה מאוד של נתוני טקסט ומסוגל ליצור טקסט בעל צליל טבעי. Machine Learning (ML): שיטה ללמד מחשבים ללמוד מנתונים, מבלי להיות מתוכנתים במפורש. עיבוד שפה טבעית (NLP): תת-תחום של AI המתמקד בהוראת מכונות להבין, לעבד וליצור שפה אנושית רשתות עצביות: סוג של אלגוריתם למידת מכונה המבוססת על המבנה והתפקוד של המוח. שדות קרינה עצביים (NeRF): שדות קרינה עצביים הם סוג של מודל למידה עמוקה שיכול לשמש למגוון משימות, כולל יצירת תמונה, זיהוי אובייקטים ופילוח. NeRFs שואבים השראה מהרעיון של שימוש ברשת עצבית למודל של זוהר תמונה, שהוא מדד לכמות האור שנפלט או מוחזר על ידי אובייקט. OpenAI: OpenAI הוא מכון מחקר המתמקד בפיתוח וקידום טכנולוגיות בינה מלאכותית שהן בטוחות, שקופות ומועילות לחברה. Overfitting: בעיה נפוצה בלמידת מכונה, שבה המודל מתפקד היטב בנתוני האימון אך גרועים בחדשים, בלתי נראים. נתונים. זה מתרחש כאשר המודל מורכב מדי ולמד יותר מדי פרטים מנתוני האימון, כך שהוא לא מכליל היטב. הנחיה: הנחיה היא פיסת טקסט המשמשת לתכנון מודל שפה גדול ולהנחות את הדור שלו Python: Python היא שפת תכנות פופולרית ברמה גבוהה הידועה בפשטות, בקריאות ובגמישות שלה (כלי AI רבים משתמשים בה) למידת חיזוק: סוג של למידת מכונה שבה המודל לומד על ידי ניסוי וטעייה, מקבל תגמולים או עונשים על מעשיו ומתאים את התנהגותו בהתאם. מחשוב מרחבי: מחשוב מרחבי הוא השימוש בטכנולוגיה כדי להוסיף מידע וחוויות דיגיטליות לעולם הפיזי. זה יכול לכלול דברים כמו מציאות רבודה, שבה מידע דיגיטלי מתווסף למה שאתה רואה בעולם האמיתי, או מציאות מדומה, שבה אתה יכול לשקוע במלואו בסביבה דיגיטלית. יש לו שימושים רבים ושונים, כמו בחינוך, בידור ועיצוב, והוא יכול לשנות את האופן שבו אנו מתקשרים עם העולם ואחד עם השני. דיפוזיה יציבה: דיפוזיה יציבה מייצרת תמונות אמנותיות מורכבות המבוססות על הנחיות טקסט. זהו מודל AI של סינתזת תמונות בקוד פתוח הזמין לכולם. ניתן להתקין את ה-Stable Diffusion באופן מקומי באמצעות קוד שנמצא ב-GitHub או שישנם מספר ממשקי משתמש מקוונים הממנפים גם מודלים של Stable Diffusion. למידה מפוקחת: סוג של למידת מכונה שבה נתוני האימון מסומנים והמודל מאומן לבצע תחזיות על סמך היחסים בין נתוני הקלט והתוויות המתאימות. למידה ללא פיקוח: סוג של למידת מכונה שבה נתוני האימון אינם מסומנים, והמודל מאומן למצוא דפוסים ויחסים בנתונים בעצמו. Webhook: Webhook הוא דרך של תוכנת מחשב אחת לשלוח הודעה או נתונים לתוכנית אחרת דרך האינטרנט בזמן אמת. זה עובד על ידי שליחת ההודעה או הנתונים לכתובת URL ספציפית, השייכת לתוכנית האחרת. Webhooks משמשים לעתים קרובות כדי להפוך תהליכים לאוטומטיים ולהקל על תוכניות שונות לתקשר ולעבוד יחד. הם כלי שימושי למפתחים שרוצים לבנות יישומים מותאמים אישית או ליצור אינטגרציות בין מערכות תוכנה שונות.

WELCOME TO THE

5 STAR AI.IO

TOOLS

FOR YOUR BUSINESS

TRANSCRIPT

PART - 1 

PART - 2 

ENTIRE TRANSCRIPT