DLeX: AI Python

🟢 شروع یادگیری و کسب مهارت با آموزش‌های رایگان فرادرس   🤩 در فرادرس، هزاران ساعت آموزش ویدئویی به صورت کاملاً رایگان و نامحدود در دسترس مخاطبین قرار دارد که از طریق لینک‌های زیر قابل مشاهده است: 👇   🔗 آموزش‌های رایگان «یادگیری ماشین و پایتون» - [کلیک کنید]   📌 سایر آموزش‌های رایگان - [کلیک کنید]   ✌️ این پست را با دوستان خود به اشتراک بگذارید و فرصت یادگیری رایگان را به آنها هدیه دهید. @FaraDars - فرادرس

🗣 کارگاه تابستانه پردازش زبان‌های طبیعی (NLP) 📅 تاریخ برگزاری: پنج شنبه و جمعه ۱۰ و ۱۱ شهریور و همچنین پنج شنبه و جمعه ۱۷ و ۱۸ مرداد از ساعت ۱۱ الی ۱۵ 🖥 این دوره به صورت آنلاین برگزار خواهد شد. 📽 فیلم دوره برای دانشجویان در وبسایت لوپ بارگذاری می‌شود که قابل مشاهده و‌ دانلود است. ⚡️شرکت کنندگان عضو گروه ویژه با حضور اساتید این کارگاه می‌شوند و می‌توانند با متخصصین این حوزه شبکه سازی کنند. ⭕️برای مشاهده جزئیات بیشتر و ثبت نام روی این لینک کلیک کنید. 💸فرصت تخفیف زودهنگام رو از دست ندین❕❗️ ❌ ظرفیت این دوره محدود است. 📃 با اعطای گواهی معتبر ➖➖➖➖➖➖➖ Telegram | Instagram | Linkedin

🔸لیستی از برترین کانال‌های آموزشی در زمینه های هوش‌مصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین ‏❯ هوش مصنوعی:  1️⃣ @Ai_Tv 2️⃣ @HomeAI 3️⃣ @eventai ‏❯ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق : 1️⃣ @Machine_learn 2️⃣ @Programming4all_0to100 ‏❯ علم داده : 1⃣ @BigDataSchool ‏❯ منابع یادگیری برنامه‌نویسی  : 1️⃣ @pythony ‏❯ آموزش پایتون: ‏ 1⃣ @AI_PYTHON 2⃣ @raspberry_python 3⃣ @pythonchallenge

10 Free Resources To Learn PyTorch In 2022 List of curated PyTorch resources: 1) PyTorch Official Tutorials. 2) Intro to Deep Learning with PyTorch by Facebook AI. 3) PyTorch Fundamentals By Microsoft 4) PyTorch - Python Deep Learning Neural Network API by Deeplizard. 5) Deep Neural Networks with PyTorch by Joseph Santarcangelo 6) PyTorch Basics for Machine Learning by IBM 7) Deep Learning with Python and PyTorch 8) Pytorch - Deep learning with Python by Harrison Kinsley, Sentdex 9) Make Your First GAN Using PyTorch 10) PyTorch Tutorials By Morvan Zhou Bonus: Deep Learning with PyTorch book📚 #فیلم #کلاس_آموزشی #هوش_مصنوعی #الگوریتمها ❇️ @AI_Python

💠 آموزش رایگان طراحی و تجزیه و تحلیل الگوریتم‌ها 💥 دوره مقدماتی آموزش طراحی و تجزیه و تحلیل الگوریتم‌ها با پیش‌نیاز مهارت‌های اولیه برنامه‌نویسی در زبان‌هایی همچون پایتون، جاوا یا C، در دانشگاه استنفورد از سوی پلتفرم استنفورد آنلاین به صورت رایگان برگزار می‌شود. 💢 تجزیه و تحلیل الگوریتم در برنامه‌نویسی در دو مرحله پیشین و پسین مورد بررسی قرار می‌گیرد. در مرحله پیشین بر روی الگوریتم طراحی‌شده، تجزیه و تحلیل تئوری و در مرحله پسین، تجزیه و تحلیل تجربی صورت می‌گیرد. 📌 برای مطالعه ادامه مطلب به لینک زیر مراجعه کنید: https://hooshio.com/?p=28819 جدیدترین یافته‌ها و اخبار هوش مصنوعی در کانال مرکز تحقیقات هوش مصنوعی پارت 🆔 @partdpai

⭕️ فقط امروز — تا ۱۷۰ هزار تومان هدیه آموزشی در فرادرس   ✨ مجموعه آموزش‌های «پایتون و یادگیری ماشین» با تخفیف‌های ویژه و متنوع در دسترس شماست:   👈 یادگیری ماشین Machine Learning با پایتون   👈 تجزیه و تحلیل و آماده سازی داده ها با پایتون   👈 برنامه نویسی پایتون پیشرفته — ترفندهای پایتون   👈 شبکه های عصبی مصنوعی در متلب    👈 یادگیری ماشین و پیاده سازی در پایتون   🎁 ورود به صفحه تخفیف - [کلیک کنید]   @FaraDars - فرادرس

⭕️دوره جامع دیتاساینتیست Data Scientist با تدریس دکتر کاویانی و مهندس اخوان پور ✅ارائه مدرک قابل ترجمه ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ☎️مشاوره وثبت نام ۰۲۱-۶۷۶۴۱۹۹۹ 📲تلگرام و واتساپ 09222477250 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ جزئیات دوره آنلاین دانشمند داده ↙️ http://link.jsharif.com/public/vp4ob ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🔷با کانال ما در تلگرام همراه باشید🔷 https://t.me/joinchat/AAAAAD6fyUw0AYXKLGbkow

🗣 کارگاه تابستانه پردازش زبان‌های طبیعی (NLP) 📅 تاریخ برگزاری: پنج شنبه و جمعه ۱۰ و ۱۱ شهریور و همچنین پنج شنبه و جمعه ۱۷ و ۱۸ مرداد از ساعت ۱۱ الی ۱۵ 🖥 این دوره به صورت آنلاین برگزار خواهد شد. 📽 فیلم دوره برای دانشجویان در وبسایت لوپ بارگذاری می‌شود که قابل مشاهده و‌ دانلود است. ⚡️شرکت کنندگان عضو گروه ویژه با حضور اساتید این کارگاه می‌شوند و می‌توانند با متخصصین این حوزه شبکه سازی کنند. ⭕️برای مشاهده جزئیات بیشتر و ثبت نام روی این لینک کلیک کنید. 💸فرصت تخفیف زودهنگام رو از دست ندین❕❗️ ❌ ظرفیت این دوره محدود است. 📃 با اعطای گواهی معتبر ➖➖➖➖➖➖➖ Telegram | Instagram | Linkedin

Why google Bert was ahead of it's time? Because it was a masked language model even before COVID 😂😂😂😂😂 @ai_python

https://hbr.org/2022/03/the-real-secret-to-retaining-talent @Theeconomicspapers

#هینتون : یک مثال عملی برای RNN @ai_python

⭕️ آخرین فرصت — تا ۱۷۰ هزار تومان هدیه آموزشی در فرادرس   ✨ مجموعه آموزش‌های «پایتون و هوش مصنوعی» با تخفیف‌های ویژه و متنوع در دسترس شماست:   👈 ساختمان داده‌ ها با پایتون   👈 پیاده‌‍ سازی اندیکاتورهای تکنیکال با پایتون   👈 کار با کتابخانه PyAutoGUI برای خودکارسازی GUI   👈 ساخت توکن BEP-20 در شبکه بایننس اسمارت‌ چین    👈 کتابخانه Matplotlib - بصری‌ سازی داده‌ ها در پایتون   🎁 ورود به صفحه تخفیف - [کلیک کنید]   @FaraDars - فرادرس

🔸لیستی از برترین کانال‌های آموزشی در زمینه های هوش‌مصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین ‏❯ هوش مصنوعی:  1️⃣ @AI_Python 2️⃣ @HomeAI 3️⃣ @eventai ‏❯ یادگیری پایگاه داده : 1️⃣ @SQL_Server ‏❯ علم داده : 1⃣ @BigDataSchool ‏❯ آموزش پایتون: ‏ 1️⃣ @raspberry_python 2️⃣ @Adv_AI

چالشها و چشم اندازهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ❇️ @ai_python

✔️ چرا اپل تنها یک شرکت تکنولوژی نیست؟ #business #کسب‌وکار @Theeconomicspapers

⭕️ تا ۱۷۰ هزار تومان تخفیف آموزشی در فرادرس ⭕️   ✨ مجموعه آموزش‌های «برنامه نویسی» با تخفیف‌های ویژه و متنوع در دسترس شماست:   👈 کتابخانه Matplotlib - بصری‌ سازی داده‌ ها در پایتون   👈 پانداس pandas - تحلیل اطلاعات در پایتون   👈 الگوریتم های بهینه سازی در یادگیری ماشین   👈 مبانی یادگیری عمیق    👈 بیوانفورماتیک و پیاده سازی در پایتون   🎁 ورود به صفحه تخفیف - [کلیک کنید]   @FaraDars - فرادرس

.‼️هوش تجاری بر اساس سرفصل ها گواهینامه MCSA در جهاد دانشگاهی صنعتی شریف 📌با مدرک معتبر و قابل ترجمه زیر نظر وزارت علوم ⏳ مدت زمان دوره: ۳۸ ساعت ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ اطلاعات تکمیلی و ثبت نام↙️ http://link.jsharif.com/public/qpxbz ☎️مشاوره وثبت نام 021-67641999 📲تلگرام و واتساپ 09222477250 ✅با ما در تلگرام همراه باشید↙️ https://t.me/joinchat/AAAAAD6fyUw0AYXKLGbkow

Google engineers offered 28 actionable tests for #machinelearning systems. 👇 Introducing 👉 The ML Test Score: A Rubric for ML Production Readiness and Technical Debt Reduction (2017). 👈 If #ml #training is like compilation, then ML testing shall be applied to both #data and code. 7 model tests 1⃣ 👉 Review model specs and version-control it. It makes training auditable and improve reproducibility. 2⃣ 👉 Ensure model loss is correlated with user engagement. 3⃣ 👉 Tune all hyperparameters. Grid search, Bayesian method whatever you use, tune all of them. 4⃣ 👉 Measure the impact of model staleness. The age-versus-quality curve shows what amount of staleness is tolerable. 5⃣ 👉 Test against a simpler model regularly to confirm the benefit more sophisticated techniques. 6⃣ 👉 Check the model quality is good across different data segment, e.g. user countries, movie genre etc. 7⃣ 👉 Test model inclusion by checking against the protected dimensions or enrich under-represented categories. 7 data tests 1⃣ 👉 Capture feature expectations in schema using statistics from data + domain knowledge + expectations. 2⃣ 👉 Use beneficial features only, e.g. training a set of models each with one feature removed. 3⃣ 👉 Avoid costly features. Cost includes running time, RAM as well as upstream work and instability.  4⃣ 👉 Adhere to feature requirements. If certain features can’t be used, enforce it programmatically. 5⃣ 👉 Set privacy controls. Budget enough time for new feature that depends on sensitive data. 6⃣ 👉 Add new features quickly. If conflicting with 5⃣ , privacy goes first. 7⃣ 👉 Test code for all input features. Bugs do exist in feature creation code. See 7 Infrastructure & 7 monitoring tests in paper. 👇 They interviewed 36 teams across Google and found 👉 Using a checklist helps avoid mistakes (like a surgeon would do). 👉 Data dependencies leads to outsourcing responsibility. Other teams’ validation may not validate your use case. 👉 A good framework promotes integration test which is not well adopted. 👉 Assess the assessment to better assess your system. https://research.google.com/pubs/archive/aad9f93b86b7addfea4c419b9100c6cdd26cacea.pdf

Harvard CS109A #DataScience course materials — huge collection free & open! 1. Lecture notes 2. R code, #Python notebooks 3. Lab material 4. Advanced sections and more ... https://harvard-iacs.github.io/2019-CS109A/pages/materials.html

Ghost-free High Dynamic Range Imaging with Context-aware Transformer Github: https://github.com/megvii-research/hdr-transformer Paper: https://arxiv.org/abs/2208.05114v1 Dataset: https://cseweb.ucsd.edu/~viscomp/projects/SIG17HDR/