متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
DLeX: AI Python
الذهاب إلى القناة على Telegram
هوشمصنوعی و برنامهنویسی توییتر : https://twitter.com/NaviDDariya تا آزادی ایران از جمهوری اسلامی تبهکار، تبلیغات نداریم.
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام DLeX: AI Python
تُعد قناة DLeX: AI Python (@ai_python) في القطاع اللغوي Farsi لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 21 455 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 311 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 15 654 في منطقة إيران.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 21 455 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 18 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -27، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -4، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 9.66%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.45% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 073 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 741 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 8.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل مصنوعی, توییتر, ماهواره, داده, فناوری.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“هوشمصنوعی و برنامهنویسی
توییتر :
https://twitter.com/NaviDDariya
تا آزادی ایران از جمهوری اسلامی تبهکار، تبلیغات نداریم.”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 19 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
21 455
المشتركون
-424 ساعات
+147 أيام
-2730 أيام
أرشيف المشاركات
21 456
Text-Only Training for Image Captioning using Noise-Injected CLIP
🖥 Github: https://github.com/davidhuji/capdec
🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2211.00575v1
➡️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/flickrstyle10k
#مقاله
✳️ @AI_Python
21 456
Repost from N/a
✳️ آموزش رایگان مقدمهای در رابطه با یادگیری ماشین با پایتون (Python)
چکیده — امروزه، یادگیری ماشین در اکثر صنایع و کسب و کارها مورد استفاده قرار می گیرد و تصمیمات بسیار تاثیرگذار دنیای امروز بر اساس پردازش ها و نتایج به دست آمده از یادگیری ماشین است. همچنین زبان برنامه نویسی پایتون (Python) با رشد و گسترده تر شدن روزافزون جامعه کاربری اش، بستر بسیار مناسبی جهت فعالیت های یادگیری ماشین را فراهم کرده است.
💯 مشاهده ویدئوی آموزش 👇👇
🔗 آموزش مقدمهای در رابطه با یادگیری ماشین با پایتون (Python) — [کلیک کنید]
@FaraDars — فرادرس
21 456
مصاحبه Lex Fridman با عباس امانت پژوهشگر تاریخ ایران راجب مهسا امینی، سلاح اتمی و....
https://m.youtube.com/watch?v=OYsYgzzsdT0&feature=youtu.be
21 456
💎 بهترین کانال برای یادگیری عمیق در MATLAB:
1️⃣ شبکه های پیچشی CNN
2️⃣ شبکه های RCNN, Yolo , ...
3️⃣ شبکه عمیق LSTM , GRU
4️⃣ شبکه عصبی GAN
5️⃣ شبکه عصبی U-Net
🔶🔶🔶 کاربردهای یادگیری عمیق:
1️⃣ طبقه بندی، رگرسیون و خوشه بندی
2️⃣ سگمنتیشن و تشخیص شئ
3️⃣ پردازش سیگنال، تصویر و ویدئو
4️⃣ انتخاب ویژگی و استخراج ویژگی
5️⃣ تحلیل سیگنال های EEG و ECG
6️⃣ تشخیص تومور مغزی و سرطان سینه
7️⃣ تشخیص سرطان ریه و Covid-19
8⃣ پیش بینی سری زمانی( بورس، طلا و ...)
✳️ بهینه سازی معماری های یادگیری عمیق با الگوریتم های فراابتکاری
🟥 بهترین فرصت برای یادگیری عمیق در متلب
🆔 t.me/matlabanyone
21 456
آیا سرویسهای ترجمه و نقشه گوگل برای شما فیلتر شده است ؟
maps.google.com translate.google.com
21 456
⭕دوره جامع یادگیری عمیق
Deep learning با ماشین لرنینگ
⏳ در ۴۰ساعت
✅همراه با مدرک معتبر و قابل ترجمه
➖➖➖➖➖➖➖➖➖
☎️ مشاوره و ثبت نام
021-67641999
📲تلگرام و واتساپ
۰۹۲۲۲۴۷۷۲۵۰
➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای کسب اطلاعات بیشتر به لینک زیر مراجعه نمایید↙️
http://link.jsharif.com/public/pd2jq
➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🔷با کانال ما در تلگرام همراه باشید ↙️
https://t.me/joinchat/AAAAAD6fyUw0AYXKLGbkow
21 456
You don't need to buy a GPU for machine learning work!
There are other alternatives. Here are some:
1. Google Colab
2. Kaggle
3. Deepnote
4. AWS SageMaker
5. GCP Notebooks
6. Azure Notebooks
7. Cocalc
8. Binder
9. Saturncloud
10. Datablore
11. IBM Notebooks
Spend your time focusing on your problem.
21 456
Repost from N/a
✳️ آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون — سریع و آسان در ۱۸۰ دقیقه
چکیده — یادگیری ماشین (Machine‎ Learning&lrm)، زیرمجموعهای از هوش مصنوعی و یکی از موضوعات مورد توجه در علوم کامپیوتر است که به سیستمهای کامپیوتری، توانایی یادگیری از دادهها را میدهد. هدف از این فرادرس، آموزش مباحث لازم برای یادگیری مفاهیم یادگیری ماشین در کمترین زمان است. در این آموزش، ابتدا مفاهیم اولیه و رگرسیون، سپس روشهای طبقهبندی،ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine)، شبکه عصبی، درخت تصمیم، دستهبندی بیز (Bayes Classifier)، k نزدیکترین همسایه، یادگیری جمعی و در نهایت انتخاب ویژگی آموزش داده میشوند. نحوه آموزش به این صورت است که ابتدا مطالب به صورت تئوری توضیح داده شدهاند و سپس به کمک زبان پایتون پیادهسازی میشوند، پایتون یکی از بهترین زبانهای برنامهنویسی برای یادگیری ماشین است.
💯 مشاهده ویدئوی آموزش 👇👇
🔗 آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون — [کلیک کنید]
@FaraDars — فرادرس
21 456
⭐️ Masked Vision-Language Transformer in Fashion
🖥 Github: https://github.com/gewelsji/mvlt
🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2210.15110v1
➡️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/fashion-gen
#مقاله
21 456
Deep Learning Course, University of Geneva
A great deep learning intro course that covers various neural network architectures(ConvNets, MLPs, RNNs, attention, generative models) & techniques for training them. Really good notes & slides!
DL course: https://fleuret.org/dlc
21 456
Repost from N/a
✳️ آموزش رایگان کلاس در پایتون
چکیده — پایتون (Python)، یک زبان قدرتمند، سطح بالا و بسیار محبوب برنامه نویسی است. این زبان در سال ۲۰۱۹ همواره در بین سه زبان محبوب برنامه نویسی قرار دارد. این زبان قدرتمند برنامه نویسی در زمینه های مختلفی چون: توسعه وب، توسعه نرم افزار، ریاضیات و... مورد استفاده قرار می گیرد. پایتون را می توان روی یک سرور برای ساختن Web Applications و ساختن Workflow در نرم افزار استفاده کرد و به سیستم های پایگاه داده متصل شده و فایل ها را بخواند و بنویسد، همچنین می تواند داده های کلان (Big Data) را مدیریت کرده و عملیات پیچیده ریاضیاتی انجام دهد، این قابلیت ها است که باعث شده پایتون به یک زبان بسیار محبوب تبدیل شود.
💯 مشاهده ویدئوی آموزش 👇👇
🔗 آموزش کلاس در پایتون — [کلیک کنید]
@FaraDars — فرادرس
21 456
Highly Efficient Real-Time Streaming and Fully On-Device Speaker Diarization with Multi-Stage Clustering
🖥 Github: https://github.com/wq2012/SpectralCluster
🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2210.13690v1
🔩 Speaker Diarization with LSTM: https://huggingface.co/datasets/poloclub/diffusiondb
21 456
⚠️هیچ دری بر روی مهندسان کامپیوتر بسته نیست
🔺 لیست بالا = بهترین فرصت برای یادگیری رایگان و تبدیل شدن به متخصص کامپیوتر
21 456
☄️ کانال های منتخب و برجسته در زمینه کامپیوتر و IT
➖➖➖
🎯آموزش تخصصی برنامه نویسی برای همه
؛ @Azad_Developers
🎯آموزش 0تا100 تولید محتوا با گوشی
؛ @ZangeDanesh
🎯مرجع آموزش دورزدن فیلترینگ
؛ @PcAndMob
🎯فیلم آموزش هوش مصنوعی
؛ @AI_PYTHON
🎯آموزش تخصصی و رایگان هک و امنیت
؛ @VIP_SECURITY
🎯آموزش برنامه نویسی
؛ @HeiltonProgramming
🎯آموزش رایگان صفر تا صد برنامه نویسی متلب
؛ @MATLABonline
🎯دانشجویان ارشد و دکترا
؛ @ComputerResearch
🎯قدم به قدم با هوش مصنوعی و پردازش تصویر
؛ @Digital_Image_Processing
🎯دسترسی به جدیدترین منابع هوش مصنوعی دنیا
؛ @MrArtificialintelligence
🎯انجام تمرین، پروژه، شبیه سازی و پایاننامه
؛ @expertOnline
🎯برنامهنویسان دانشگاه تهران
؛ @OxinCode
🎯کتاب های تخصصی برنامه نویسی (( 2022 ))
؛ @Programming4all_0to100
🎯آموزش برنامه نویسی از پایه تا حرفه ای
؛ @Computerr_Programming
🎯کتاب سفارش بده، رایگان دانلود کن (۲۰۲۲/تخصصی)
؛ @ebookONLINE
🎯هوش مصنوعی | یادگیری ماشین | علم داده
؛ @Ai_Tv
🎯بیش از 200 عنوان آموزش رایگان
؛ @amuzesh_computer
🎯آموزش حرفه ای برنامه نویسی و کامپیوتر
؛ @maghalecomputer
➖➖🔺➖➖
《 #Top_IT_Channel 》
21 456
Full Stack Deep Learning course edition is Marvelous, in case you haven’t checked out. Great content and presentation, and the course is FREE for everyone. All the lectures are available on YouTube.
✅ Lecture 1: Course Vision and When to Use ML
✅ Lecture 2: Development Infrastructure & Tooling
✅ Lecture 3: Troubleshooting & Testing
✅ Lecture 4 : Data Management
✅ Lecture 5 : Deployment
✅ Lecture 6: Continual Learning
✅ Lecture 7: Foundation Models
✅ Lecture 8: ML Teams and Project Management
✅ Lecture 9: Ethics
Check out the full videos and detailed notes on their website - https://fullstackdeeplearning.com/course/2022/.
Youtube Channel -
https://youtube.com/FullStackDeepLearning
21 456
➡️ MetaFormer Baselines for Vision
🖥 Github: https://github.com/sail-sg/metaformer
🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2210.13452v1
➡️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet
#مقاله
21 456
دسترسی آزاد لایق هممونه.
• نیمبها بودن ترافیک مصرفی شما
• آیپی ثابت
• سرور در لوکیشنهای مختلف
• مناسب کارهای روزمره، بازی، ترید و ارز دیجیتال و دور زدن تحریمهای گوگل.
• و از همه مهم تر ارزان تر از هر جایی 😉
✅نوبت شماست که از کیفیت خوب، حمایت ارزان کنین.
آدرس ربات فروش
@SafeNetVpnBot
کانال اطلاع رسانی
@SafeNetVpn
پشتیبانی
@SafeNetSupport
# این یک تبلیغ است از کار افتادن سروره با پشتیبانی پیگیری کنید
