Tech_AI
الذهاب إلى القناة على Telegram
به کانال Learn_Tech_AI خوش آمدید جایی برای علاقهمندان به آینده هوش مصنوعی 💡 آموزش، اخبار، پژوهش و اختراعات نوآورانه در هوش مصنوعی Contact us @startup_bridge
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Tech_AI
تُعد قناة Tech_AI (@learn_tech_ai) في القطاع اللغوي Farsi لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 18 753 مشتركاً، محتلاً المرتبة 7 034 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 17 673 في منطقة إيران.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 18 753 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 08 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -1 439، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -43، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 0.52%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 0.16% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 98 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 30 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 3.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل مقاله, اختراع, #هوش_مصنوعی, توزیع, ابزار.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“به کانال Learn_Tech_AI خوش آمدید
جایی برای علاقهمندان به آینده هوش مصنوعی 💡
آموزش، اخبار، پژوهش و اختراعات نوآورانه در هوش
مصنوعی
Contact us
@startup_bridge”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 09 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
18 753
المشتركون
-4324 ساعات
-3127 أيام
-1 43930 أيام
أرشيف المشاركات
18 737
اپدیت جدید برای Mistral AI Studio اومده 🚀، جایی که میتونید مدلهای هوش مصنوعی رو آموزش بدین و توسعه بدین یا تنظیمشون کنین برای نیازهای خاصتون. ✨
تغییرات اصلی اینبار:
- رابط کاربری سادهتر و سریعتر
- ابزارهای بهتر برای آموزش و استقرار مدلها
- فضای سازماندهیشدهتر برای کار تیمی
- تبهای جدید مانیتورینگ و ارزیابی عملکرد
بعضی قابلیتها هنوز در حال اضافه شدنه، ولی همین الانم کلی امکانات قابل استفادهست.
[مشاهده پلتفرم] | [جزئیات آپدیت]
@Learn_Tech_Ai
#اخبار_هوش_مصنوعی #AI #MistralAI #AIStudio
18 737
مایکروسافت «Hey Copilot» رو بهعنوان دستیار صوتی ویندوز ۱۱ معرفی کرد. حالا کافیه این عبارت رو بگی تا از هر جای سیستمعامل با کوپایلوت حرف بزنی - مثل یه جارویس شخصی ولی برای پیسیبازها.
هدفشون اینه که صدا رو بعد از ماوس و کیبورد، به سومین روش اصلی تعامل با کامپیوتر تبدیل کنن... 💻🎤🤖🚀
@Learn_Tech_Ai
#اخبار_هوش_مصنوعی #ویندوز_۱۱ #مایکروسافت #کوپایلوت #AI #Windows11 #Microsoft
18 737
رباتهای انساننما حالا میتونن احساسات رو با حرکات بدنشون نشون بدن! 🤖 Shanghai Cyan Robotics فناوری جدیدی به اسم Orca ساخته که راه رفتن با حالتهای مختلف مثل اعتمادبهنفس، شادی یا حتی عصبانیت رو شبیهسازی میکنه.
این تکنولوژی تعامل انسان و ربات رو تو زمینههایی مثل مراقبت از سالمندان یا آموزش کودکان طبیعیتر میکنه... جای Unitree G1 که فقط حرکات ورزشی بلده، Orca با قدمهای احساسی برنده شده ✨
@Learn_Tech_Ai
#اخبار_هوش_مصنوعی
#ربات_انسان_نما
18 737
🎯 موضوعات و فعالیتهای کانال:
1. 🔬 فعالیتهای پژوهشی در حوزه هوش مصنوعی
معرفی پروژهها، مقالات و تحقیقات علمی روز در زمینهی هوش مصنوعی
#فعالیت_پژوهشی
2. 📰 اخبار هوش مصنوعی
پوشش تازهترین اخبار، رویدادها و دستاوردهای جهانی در حوزه هوش مصنوعی
#اخبار_هوش_مصنوعی
3. 🎓 آموزش هوش مصنوعی
آموزش مفاهیم پایه تا پیشرفتهی AI، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و کاربردهای عملی
#آموزشی
4. 💡 ثبت اختراع و نوآوریهای فناورانه
آشنایی با فرآیند ثبت اختراع، معرفی اختراعات نوین و حمایت از مخترعان
#ثبت_اختراع
@Learn_Tech_AI
18 737
راهنمای جامع «انتخاب الگوریتم مناسب یادگیری ماشین» برای پروژهها
همیشه انتخاب الگوریتم مناسب تو پروژههای یادگیری ماشین برام چالش بوده. گاهی یه الگوریتم از نظر تئوری خیلی خوبه، ولی تو عمل بهینهترین عملکرد رو نداره.
🏷 یکی از منابعی که این مدت خیلی بهم کمک کرد، همین جزوه 30 صفحهایه. تو این جزوه الگوریتمها رو هم کامل توضیح داده و هم کامل راهنماییت کرده که شرایط مناسب برای استفاده از هر الگوریتم چیه.
یه قسمت جذاب دیگشم، مقایسه عملکرد الگوریتمها در سناریوهای مختلفه. قشنگ بهت میگه چیا باعث میشه یه الگوریتم تو یه پروژه موفق باشه یا نه.
@learn_Tech_AI
18 737
چقدر زمان لازمه تا الگوریتمت اجرا بشه؟
راهنمای جامع برای «پیچیدگی زمانی»
وقتی داری روی یه مدل یادگیری ماشین کار میکنی، یکی از مهمترین چیزایی که باید بدونی اینه که الگوریتمت با افزایش حجم داده چقدر سریع یا کند عمل میکنه.
بررسی چند تا از معروفترین الگوریتمها:
رگرسیون خطی: O(n) – سریع
رگرسیون لجستیک: O(n) – سریع و برای دادههای بزرگ مناسب.
بیز ساده: O(n) – فوقالعاده سریع
درخت تصمیم: O(n * log(n)) – مناسب برای دادههای کوچک و متوسط
جنگل تصادفی: O(t * n * log(n)) – کمی کندتر از درخت تصمیم بهخاطر چند درخت (t)، ولی دقیقتر.
تحلیل مؤلفههای اصلی: O(n^2 * m) – برای دادههای با بعد بالا یکم کند میشه
نزدیکترین همسایگان O(n * d) :K – برای دادههای بزرگ و ویژگیهای زیاد کندتر عمل میکنه.
خوشهبندی O(n * k * t) :K-Means – زمان اجرا به تعداد کلاسترها (k) و تکرارها (t) وابستهست.
شبکههای عصبی متراکم: O(n * d * e) – ممکنه خیلی کند باشه، بهخصوص اگه لایهها و نورونهای زیادی داشته باشی
@learn_Tech_AI
#ai
#machine_learning
#deep_learning
18 737
🧠هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) چیست؟
❓آیا تا به حال فکر کردهاید که یک مدل هوش مصنوعی چطور به نتیجهای خاص رسیده است؟
اینجا هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) وارد عمل میشود. این یک حوزه نوظهور است که به کاربران کمک میکند رفتار مدلهای هوش مصنوعی را درک کنند و بفهمند چگونه به پیشبینیها یا نتایج خود رسیدهاند.
📝هوش مصنوعی قابل توضیح چگونه کار میکند؟
🕵️رفع مشکل «جعبه سیاه»: بسیاری از مدلهای پیچیده هوش مصنوعی مانند یادگیری عمیق به «جعبه سیاه» تشبیه میشوند؛ زیرا عملکرد داخلی آنها نامشخص است. XAI با ارائه توضیحات، این مشکل را حل میکند وبه ما نشان میدهد که در داخل این جعبه چه میگذرد.
🛡️تشخیص سوگیری: تکنیکهای XAI میتوانند به شناسایی و رفع سوگیریها در مدلها کمک کنند.
🧠تکنیکهای هوشمندانه:
تکنیک LIME : رفتار یک مدل پیچیده را با یک مدل سادهتر و قابل فهم (مانند درخت تصمیم) تقریب میزند تا اهمیت ویژگیها را مشخص کند.
تکنیک Grad-CAM: با استفاده از گرادیانها، نقاط مهم در یک تصویر که مدل برای تصمیمگیری به آنها توجه کرده است، برجسته میشوند.
@learn_Tech_AI
#xai
#ai
#machine_learning
#هوش_مصنوعی
18 737
یادگیری عمیق چیست؟ و چه کاربردی برای دانشجویان علوم زیستی و پزشکی دارد؟⚙️
🔎بیایید با هم این مقاله معتبر از Journal of Molecular Cell Biology را بررسی کنیم:
📌دادههای علوم زیستی و پزشکی امروز آنقدر حجیم و پیچیده شده که حتی بهترین متخصصان هم به تنهایی قادر به تحلیل آنها نیستند. یادگیری عمیق مثل یک "ابرقدرت تحلیل داده" عمل میکند که میتواند الگوهای پنهان در میلیونها داده زیستی را کشف کند!
⏺️تشخیص بیماری با دقت فوقالعاده
مدلهای مبتنی بر یادگیری عمیق میتوانند تصاویر پزشکی (مثل MRI و پاتولوژی) را با دقتی بالاتر از انسان تحلیل کنند و حتی کوچکترین نشانههای بیماری را شناسایی کنند.⏺️پیشبینی ساختار پروتئین در چندثانیه
دیپ لرنینگ پایه اصلی مدلهایی مثل آلفافولد است که ساختار سهبعدی پروتئینها را با دقت بیسابقهای پیشبینی میکند - انقلابی در طراحی دارو!⏺️کشف داروهای جدید با هوش مصنوعی
دیپ لرنینگ میتواند بین میلیونها ترکیب شیمیایی، بهترین کاندیدهای دارویی را شناسایی کند و سالها از زمان کشف دارو را کوتاه کند.@learn_Tech_AI
18 737
جزوه «شبکههای عصبی گرافی» به فارسی
👨🏻💻 بیشتر دادههایی که ما باهاشون سروکار داریم، در واقع گرافی هستن؛ جایی که دادهها فقط عدد و جدول نیستن، بلکه پر از ارتباط و وابستگیان.
⬅️ اما روشهای سنتی مثل شبکههای عصبی MLP یا CNN نمیتونن روابط بین گرهها رو درک کنن. اینجاست که شبکههای عصبی گرافی وارد میشن و بازی رو عوض میکنن.
✅ توی این جزوه با مفهوم Message Passing و معماریهای معروفی مثل GCN ،GAT ،GraphSAGE و Graph Transformer آشنا میشین و یاد میگیرین چطور از GNN برای تشخیص تقلب، پیشنهاد دوست یا تحلیل دادههای علمی با ابزارهایی مثل PyTorch Geometric و TensorFlow GNN استفاده کنین.
@learn_Tech_AI
18 737
پروژه یادگیری عمیق من
⬅️ تشخیص نوع سرطان پستان
👨🏻💻 تو این پروژه با استفاده از مدلهای پایه یادگیری عمیق، یه شبکه عصبی مصنوعی (ANN) طراحی و پیادهسازی کردم که بتونه نوع سرطان پستان رو دستهبندی کنه و الگوها و روندهای موجود تو دادههای مرتبط رو یاد بگیره.
📂 خلاصه کاری که انجام دادم:
1️⃣ پارامترهایی که بیشترین نقش رو در تشخیص سرطان پستان دارن رو از دیتاست استخراج کردم.
🔢 میانگین، ماکسیمم، مینیمم و توزیع دادهها در چارکهای ۲۵%، ۵۰% و ۷۵% رو بررسی کردم.
🔢 یه مدل شبکه عصبی چندلایه ساختم که بتونه روی دیتاست آموزش ببینه و نتایج قابل اعتمادی بده.
🔢 ماتریس درهم ریختگی رو رسم کردم و دقت مدل در مرحله آموزش و تست رو بررسی کردم.
🔢 با استفاده از تکنیکهای بهینهسازی، مشکل گرادیان نزولی رو برطرف کردم تا مدل بهتر آموزش ببینه.
@learn_Tech_AI
18 737
پایهی یادگیری ماشینه. توش مفاهیم اصلی مثل رگرسیون، درخت تصمیم، SVM، شبکههای عصبی رو یاد میگیری. پروژههای عملی با TensorFlow و Keras هم داره.
@learn_Tech_AI
18 737
مرورگر Genspark اومده و واقعاً جالبه، مخصوصا اگه بخوای مدلهای AI رو آفلاین 💻 روی لپتاپت اجرا کنی بدون اینکه دادههات بره جایی.
۱۶۹ مدل متنباز 🚀 رو مستقیم رو دستگاهت لود میکنه، چت خصوصی بدون اینترنت، مقایسه قیمتها و نقدها برای خرید، عاملهای هوشمند که مثلا ویدیو یوتیوب رو به پرزنتیشن تبدیل میکنن، و اتوماسیون وب برای گزارشهای خودکار.
نصبش هم سادهست ⚡: از genspark.ai/browser دانلود کن، On-Device Free AI رو بزن، مدل مناسب انتخاب کن (برای لپتاپ ضعیف Qwen 3 4B یا Gemma 3n 2B خوبه)، و شروع کن.
کاربردهاش هم باحاله: خلاصه اخبار، مقایسه محصولات، اسلاید از ویدیو، مدیریت تبها یا حتی رزرو جلسه. امتحان کن، مرورگرت رو تبدیل به دستیار واقعی میکنه.
آموزش تصویری: https://simorghai.ir/gadgets/genspark-ai-browser/
@learn_Tech_AI
#Genspark #AIBrowser #هوش_مصنوعی #مرورگر_هوشمند #OfflineAI #مدل_متن_باز
18 737
برای تبدیل شدن به مهندس یادگیری ماشین باید مسیر رو درست پیش بری.
اول ریاضیات و آمار پایه رو فراموش نکن، به خصوص جبر خطی، احتمالات و آمار.
پایتون انعطافپذیرترین زبان برای این کاره؛ با NumPy و Pandas تحلیل داده انجام بده.
مفاهیم اولیه یادگیری ماشین با scikit-learn رو بگیر بعد بری سراغ شبکههای عصبی با TensorFlow یا PyTorch.
و در نهایت MLOps رو جدی بگیر؛ کنترل نسخه، CI/CD و مانیتورینگ واقعاً تفاوت ایجاد میکنن. 🎓💻🤖🔧
#یادگیری_ماشین #ML #MachineLearning #پایتون #TensorFlow #PyTorch #MLOps
18 737
کتاب English for Academic Research: Grammar, Usage and Style نوشتهی Adrian Wallwork یک راهنمای کاربردی برای هر پژوهشگر یا دانشجویی است که میخواهد نگارش انگلیسیاش در محیط آکادمیک، هم شفاف و هم دقیق باشد.
جالب است بدانید که این ویرایش ۲۰۲۳ حاصل یک کار پژوهشی مفصل است. نویسنده، آن را بر اساس بررسی اشکالات رایج در تقریباً ۶۰۰۰ مقاله نویسندگان غیر انگلیسی زبان، ۵۰۰ چکیده پایاننامههای دکتری و حدود ۲۰۰۰ ساعت تدریس نوشته است.
تمرکز کتاب روی همان نقاط دردسرساز دستور و کاربرد زبان است که نویسندگان غیر انگلیسیزبان در آنها به مشکل بر میخورند: مثل حروف تعریف (a, an, the)، اسمهای قابل شمارش و غیرقابل شمارش، نحوه استفاده از زمانها، جملات معلوم و مجهول، ترتیب درست کلمات، ضمایر، حروف اضافه، افعال مدال (مانند should, would, might)، کمیتسنجها (quantifiers)، علائم اختصاری و نگارشی و حتی نحوهی نوشتن اعداد و اندازهگیریها، تا جایی که خوانایی متن بالا برود.
البته بخشهایی هم به موضوعاتی مثل ترجمه، ویرایش و معرفی ابزارهای پارافریزینگ اختصاص داده شده است.
18 737
شبکه عصبی مصنوعی (ANN) یه سیستم شبیه مغز انسان برای پردازش اطلاعات. این شبکهها معمولاً سه لایه دارن: ورودی (دادهها رو میگیره)، پنهان (پردازش میکنه)، و خروجی (نتیجه رو میده). نکته باحالش اینه که میتونه از دادههای گراف برای یادگیری در زمینههای مختلف مثل فیزیک یا پیشبینی ساختار پروتئینها استفاده کنه، حتی از متن و تصویر هم یاد میگیره.
#شبکه_عصبی
18 737
وزیر جدید هوش مصنوعی آلبانی توی اولین سخنرانیش تو پارلمان گفته: «من اینجا نیستم که جایگزین آدما بشم.»
جالبه، نه؟
انگار دارن سعی میکنن خیال همه رو راحت کنن.
#هوش_مصنوعی #AI #آلبانی #وزیر_AI #سخنرانی_AI #فناوری
18 737
عاملهای هوش مصنوعی دارن همه جا رو میگیرن، ولی کدوم فریمورک رو انتخاب کنی که پشیمون نشی؟ 🤖
اگه تا حالا سعی کردی یه agent بسازی، میدونی گزینهها دارن زیاد میشن: LangGraph، LangChain، Autogen، CrewAI، Make.com، n8n... اما همهشون یکی نیستن. بذار خلاصه بگم چطوری از این شلوغی سر دربیاری: 🧠
LangGraph: مثل یه ارکستر حرفهای برای کارهای پیچیده. بر پایه گراف، با حافظه پایدار، حلقهها و شاخهها. اگه سیستم agentت نیاز به دوام و پیچیدگی داره، این عالیه.
LangChain: قدیمی و مطمئن. برای زنجیره کردن پرامپتها، ابزارها و RAG خوبه. اگه فقط چتبات ساده یا MVP میخوای، از اینجا شروع کن.
AutogenAI (از مایکروسافت): برای همکاری چند agent. اگه میخوای agentها با هم مذاکره کنن و کارهای بزرگ رو تقسیم کنن، این بهترینه.
CrewAI: سبک و انعطافپذیر. سریع crewهایی از agentهای نقشمحور بساز، با کنترل دقیق. استقرار سریع، وابستگی کم.
Make.com: اتوماسیون بصری بدون کد برای بیزینس. AI رو به CRMها، گزارشها و ابزارهای SaaS وصل کن، بدون نوشتن حتی یه خط کد.
n8n: اوپنسورس و مبتنی بر نود. برای ورکفلوهای RAG و ادغام دادههای عمیق با رابط بصری.
خلاصهش: پیچیدگی enterprise میخوای؟ LangGraph. پروتوتایپ سریع؟ LangChain. کار تیمی؟ Autogen یا CrewAI. drag-and-drop دوست داری؟ Make.com یا n8n. 🚀
انتخاب نهایی به پیچیدگی ورکفلو، نیاز به کنترل و منابع devت بستگی داره. Agentic AI برای همه یک جور نیست!
#هوش_مصنوعی #AI #عامل_هوش_مصنوعی #LangChain #CrewAI #AgenticAI #فریم_ورک_AI
18 737
🛡 حذف اطلاعات شخصیتون از بستر اینترنت، اگه دغدغشو داری پستو تا انتها بخون!
❓ تا حالا شده حس کنید اطلاعات شخصیتون تو اینترنت پخش شده و میخواید پاکش کنید؟
خب، بیاید با هم چند تا راه ساده رو بررسی کنیم.
1️⃣ حذف حسابهای کاربری قدیمی
• اولین قدم، پاک کردن یا غیرفعال کردن حسابهای کاربری قدیمیه. میتونید از ابزار های مختلفی مثل JustDeleteMe تو این زمینه استفاده کنید.
2️⃣ پاک کردن اطلاعات از موتورهای جستجو
• اگه اطلاعاتی از شما تو نتایج جستجوی گوگل نمایش داده میشه، میتونید درخواست حذفش رو بدید. برای این کار، به صفحه ″راهنمای جستجوی″ گوگل برید و درخواستتون رو ثبت کنید.
3️⃣ استفاده از ابزارهای مدیریت دادهها
• سایتهایی مثل AccountKiller میتونن بهتون کمک کنن تا لینکهای مستقیم حذف حساب در سایتهای مختلف رو پیدا کنید.
#معرفی_سایت #ترفند #امنیت_اطلاعات #اطلاعات_شخصی #حریم_خصوصی #کاربردی
18 737
🔍 جستجوی همه جانبه بین تمام شبکه های اجتماعی؟!
🆓 کاملاً هم رایگان...!
❓تا حالا شده دنبال یه پست یا پروفایل خاص تو شبکههای اجتماعی بگردین ولی هیچی پیدا نکنین؟
اینجاست که Social Searcher وارد میشه و کاری که گوگل توش ضعف داره رو عالی انجام میده.
ابزار Social Searcher بهتون کمک میکنه تا هر چیزی که تو شبکههای اجتماعی منتشر شده رو به سرعت پیدا کنین.
از یوتیوب و توییتر تا اینستاگرام و حتی شبکههای اجتماعی ایرانی رو ساپورت میکنه.
به زبان فارسی هم خیلی خوب کار میکنه، یعنی اگه دنبال یه پروفایل، هشتگ، یا پست خاص هستین، خیلی راحت پیداش میکنین.
رایگانه ولی محدودیت 100 جستجوی روزانه داره
◾️ http://social-searcher.com
#معرفی_سایت #ابزار_کاربردی #فضای_مجازی #شبکه_اجتماعی #جستجو #رایگان #کاربردی
18 737
با اين هوشمصنوعی با ویدیو های یوتیوب چت کنید
> Paste the YouTube video link.
> Add your question or query about the video's content.
https://scira.ai/
#هوش_مصنوعی
#یوتیوب
#یادگیری_ماشین
#یادگیری_عمیق
#هوش_مصنوعی_یوتیوب
