DLeX: AI Python

@ai_python لطفن سکوت را رعایت کنید. ماشین ها در حال یادگیری هستند. 🤫

این روزها با کاهش هزینه های یک سری از فرآینده ها در در دنیای هوش مصنوعی، بیش از پیش با انتخاب بین موارد زیر روبه رو می شیم: @ai_python RAG Fine Tuning Prompt Engineering سه فرآیندی که هر سه به بهینه سازی مدل کمک می کنند. این ویدیو مروری به تعریف و نوع استفاده هر کدام خواهد داشت: https://youtu.be/zYGDpG-pTho?si=GngAh9t_NXeTa7aB

اگه با مفاهیم پایتون آشنایی داری، الان وقتشه پردازش تصویر رو یاد بگیری! از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی عملی فقط ۲۴ ساعت فرصت داری دوره پردازش تصویر کوئراکالج رو با ۴۰ درصد تخفیف اونم به صورت قسطی ثبت‌نام کنی!

دیتا ست Open Food Facts در هاگینگ فیس: @ai_python https://huggingface.co/datasets/openfoodfacts/product-database شامل محصولات غذایی، ترکیبات آن ها، آلرژن ها و ...

@ai_python محققان دانشگاه MIT با همکاری NVIDIA موفق شدند که یک ابزار AI بسازند که تصاویر با کیفیت بسیار بالا را حتی بر روی یک لپ تاپ یا اسمارت فون ساده نیز به راحتی Generate می کند. https://news.mit.edu/2025/ai-tool-generates-high-quality-images-faster-0321

🪨 این‌بار به مقصد می‌رسه! چون اینبار ما کنارتیم🧡 🟠 شروع ثبت‌نام جدید دوره‌‌های برنامه‌نویسی، داده و هوش مصنوعی دانشکار 🔶 ۲۵٪ تخفیف ثبت‌نام زودهنگام! 🔸شروع مسیر یادگیری و استخدام: 👇👇 https://dnkr.ir/6gJ3p https://dnkr.ir/6gJ3p

@ai_python مثالی از استفاده از قابلیت تقریبن جدید فرمول های AI در گوگل شیت

📣 مسابقه ورودی کمپ بهاره Fin AI 💻 کدهای هوشمند بانکداری نسل بعد! 💎 این مسابقه می‌تونه دروازه ورود شما به بوت‌کمپ علوم داده و یادگیری ماشین با طعم چالش‌های واقعی در حوزه بانکداری هوشمند باشه! 🎉شرکت توی بوت‌کمپ (در صورت قبولی توی مسابقه) رایگان هست و با توجه به عملکرد افراد توی بوت‌کمپ، از نفرات برتر دعوت به #استخدام و همکاری می‌شه. ⏳جمعه ۲۹ فروردین ساعت ۱۵ ✔️ ثبت‌نام رایگان : 🔗 https://quera.org/r/icgze ➖➖➖➖ #Quera_Contest

@ai_python مثال ساده برای استفاده از Gemini Pro 2.5 در Github Copilot برای مرتب سازی دایرکتوری ها در کم تر از 1 دقیقه X

🔥🚀 با یادگیری ماشین، آینده را کدنویسی کن! 🤖💡 آیا می‌خواهید به دنیای هوش مصنوعی ورود کنید و با داده‌ها معجزه کنید؟ ✨📊 دوره یادگیری ماشین با پایتون فرصتی استثنایی برای یادگیری از صفر تا پیشرفته! 🎯 چرا این دوره؟ ✅ یادگیری عمیق و کاربردی با پروژه‌های واقعی 🛠️ ✅ از مفاهیم پایه تا مدل‌های پیشرفته 🤓 ✅ مناسب برای ورود به بازار کار علوم داده و AI 💼 ⏳ فرصت رو از دست نده! همین الان ثبت‌نام کن! ➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای کسب اطلاعات بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید↙️ https://B2n.ir/m88874 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ☎️مشاوره و ثبت نام 02167641999 📲مشاوره تلگرام 09222477250 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ✓ جهاد دانشگاهی صنعتی شریف؛ یک پله بالاتر از تخصص

وزارت دادگستری آلمان اعلام کرد، از سال آینده، برگه‌های آزمون وکالت و آزمون اختبار در آلمان، توسط هوش مصنوعی تصحیح میشه. {منبع-خبر} 🔸آزمون وکالت و اختبار در آلمان، چهار گزینه‌ای نیست و کتبی هست… 🔺 از اونجا که آلمان کشور ایالتی هست، وزیر دادگستری استان بایرن گفته، حتی اگر تمام استان‌های آلمان این قانون را اجرا کنند، هرگز اجازه‌ی تصحیح برگه‌ها با هوش مصنوعی در استان بایرن را نمیده. او گفته، سیستم وکالت سال‌های سال است که خوب کار کرده و اجازه نمیده، ماشین، علم دانشجوهای حقوق را بسنجه. @hoghough_khososi

@ai_python مدل Gemini 2.5 Pro که در برنامه نویسی توجهات زیادی رو به خودش جلب کرده بود به Github Copilot افزوده شد! https://github.blog/changelog/2025-04-11-copilot-chat-users-can-use-the-gemini-2-5-pro-model-in-public-preview/

نحوه راه اندازی Gemma 3 بر روی داکر : @ai_python https://www.docker.com/blog/run-gemma-3-locally-with-docker-model-runner/ لینک گروه پرسش و پاسخ علوم کامپیوتر

🚀 با علم داده، آینده را پیش‌بینی کن! 🔥📊 🔎 آیا می‌دانستی ۸۰٪ تصمیم‌های موفق کسب‌وکارها بر پایه تحلیل داده‌ها گرفته می‌شود؟ اگر می‌خواهی در دنیای امروز پیشرو باشی، علم داده مهارتی است که نباید از دست بدهی! 🎯💡 💻 در دوره جامع علوم داده یاد می‌گیری: ✅ تحلیل و پردازش داده‌ها از صفر تا پیشرفته 📊 ✅ برنامه‌نویسی پایتون مخصوص علم داده 🐍 ✅ یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای پیش‌بینی‌های دقیق 🤖 ✅ کار با پایگاه‌های داده و کلان‌داده برای پروژه‌های واقعی 🗂️ 📢 فرصت رشدت همین حالاست! 🌐 برای اطلاعات بیشتر و ثبت‌نام، به لینک زیر مراجعه کنید: https://B2n.ir/gn8064 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🔶 کسب اطلاعات بیشتر و مشاوره: 📱 تلگرام: 09222477250 ☎️ تماس: 02167641999 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖   ✓ جهاد دانشگاهی صنعتی شریف؛ یک پله بالاتر از تخصص

در این نوشتار درباره یک تجربه آموزش مدل R1 صحبت شده که با روش های RL به یک مدل بسیار مناسب برای پیش بینی حرکت بعدی کاربر در مواجه با رابط کاربری GUI تبدیل شده است و این فرآیند را توضیح داده. https://medium.com/@ankit34567/ui-r1-enhancing-action-prediction-of-gui-agents-by-reinforcement-learning-d346fbb42671 @ai_python همچنین این جا هم می تونید مقاله مرتبط را در arxiv مطالعه کنید : https://arxiv.org/abs/2503.21620 🖥🖥🖥

@ai_python اینا تنها یک بخش بسیار کوچکی از چالش های پیش روی استفاده از AI به عنوان دستیار وکالت هستند. 😰 از هندبوک JULIA : Handbook AI Judiciary Fundamental Right ISBN 9791280600592

@ai_python دو تا خبر خیلی مهم در همکاری Neo4j با گوگل اتفاق افتاده که من اولیش رو که خیلی جذاب تره کمی توضیح می دم: @ai_python در واقع از اون جایی که یکی از مهم ترین بخش های هر Agentic AI ای می تونه بخش تبدیل متن زبان طبیعی به کوئری سایفر باشه، اومدن و مدل Gemma 3 رو برای این کار فاین تیون کردن. 😍 این طوری یک مدل قدرتمند اختصاصی در دسترس هست که نیازی هم نداریم درخواست هارو برای تبدیل به جایی خارج از Infrastructure سازمان خودمون بفرستیم. @ai_python بقیه موارد هم که در لینک زیر یا در تصویر می تونید مطالعه کنید : https://neo4j.com/blog/news/text2cypher-vertex-ai

الان وقتشه شروع کنی... 🚩 بوتکمپ تخصصی هوش‌مصنوعی 🔘 دوره‌ فشرده‌ آماده‌سازی برای ورود به بازارکار ✨ آموزش تخصصی، کاربردی و تجربه نزدیک به صنعت! 💳 پرداخت قسطی ❗️آخرین فرصت ثبت‌نام 🔗 https://quera.org/r/n546m

آن چه در این ویدیو بدان پرداخته خواهد شد : @ai_python 🎓 مرور جامع وضعیت کنونی و چالش‌های یادگیری عمیق - Deep Learning 🔍 تأکید بر محدودیت‌های شبکه‌های عصبی و اهمیت داده‌های با کیفیت - Quality Data 📈 معرفی مدل‌های مولد با تمرکز بر Diffusion Models ⚖️ بحث درباره مسائل اخلاقی و سوگیری‌ها در توسعه هوش مصنوعی 🔗 تشویق به مشارکت در کاربردهای عملی از طریق آزمایشگاه‌ها ( یک پروژه مشارکتی در این ویدیو معرفی شده که اگر شرکت می کردید پرتغال زاتزان می گرفتید. 🤦🏻‍♀️ ) @ai_python همچنین به موضوعات زیر نیز اشاره شده است: ❓ اهمیت قضیه تقریب جهانی: شبکه‌های عصبی می‌توانند هر تابعی را تقریبی کنند، اما بهینه‌سازی آن پیچیده است. Universal Approximation Theorem 📉 چالش‌های بیش‌برازش - Overfitting: مدل‌ها ممکن است روی داده‌های آموزشی خوب عمل کنند اما در داده‌های جدید ضعیف باشند. ⚠️ اهمیت کیفیت داده: داده‌های بی‌کیفیت به مدل‌های غیرقابل اعتماد منجر می‌شوند. 🌪 خطرات Adversarial Examples: تغییرات کوچک در ورودی‌ها می‌توانند مدل‌ها را فریب دهند. https://youtu.be/HLKo4fJx_7k?si=vbywV-i-q-gty4gs

پیاده سازی GraphRAG به شیوه Agentic برای قرارداهای تجاری @ai_python https://towardsdatascience.com/agentic-graphrag-for-commercial-contracts/ لینک گروه پرسش و پاسخ علوم کامپیوتر