هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
前往频道在 Telegram
DataPlusScience | هوش مصنوعی و علم داده به فارسی اخبار، تحلیل، آموزش و ابزارهای کاربردی 🌐 DataPlusScience.ir 📩 ارتباط با ما: @Contact2Mebot 💎 بله: ble.ir/dataplusscience 💡 ایتا: eitaa.com/DataPlusScience 📂 کانال فایل‌ها: @Datascientists_Files
显示更多6 065
订阅者
-224 小时
-67 天
-430 天
帖子存档
📊 معماری داده برای مدیریت و تحلیل
💡 این تصویر معماری داده را نمایش می‌دهد که شامل لایه‌های مختلفی از منابع داده، ذخیره‌سازی، تحلیل، امنیت و نمایش است. با این ساختار، سازمان‌ها می‌توانند داده‌های خود را مدیریت، تحلیل و مصورسازی کرده و استراتژی داده‌ای موثرتری ایجاد کنند:
منابع داده (Data Sources): شامل پایگاه داده‌ها، ویدئوها، تصاویر و حسگرها.
لایه ورود داده (Ingestion Layer): انتقال داده به پلتفرم.
لایه ذخیره‌سازی (Hadoop Storage Layer): HDFS و پایگاه‌های داده NoSQL.
لایه مدیریت (Hadoop Platform Management): ابزارهایی مانند Hive و MapReduce.
موتورهای تحلیل (Analytics Engines): تحلیل آماری، متنی، لحظه‌ای و موتور جستجو.
انبار داده (Data Warehouses): ذخیره و پردازش داده‌های تحلیل‌شده.
لایه امنیت (Security Layer): حفاظت از داده‌ها.
لایه نظارت (Monitoring Layer): نظارت بر عملکرد.
لایه نمایش (Visualization Layer): ابزارهای مصورسازی و تحلیل برای کاربران.
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇
📊👨🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science
Repost from هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🎁 جزوه دست‌نویس داده کاوی و یادگیری ماشین مقدماتی جناب دکتر کاویانی
@Data➕Science
🔸برترین کانال‌های آموزشی در زمینه های هوش‌مصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین
☑️ هوش مصنوعی :
1️⃣ @Ai_Tv
2️⃣ @ai_in_research
3️⃣ @eventai
☑️معرفی و آموزش کار با هوش‌مصنوعی های مولد و پرامپت نویسی
1️⃣ @Ai_NewsTv
☑️ علم داده :
1️⃣ @DataPlusScience
☑️ یادگیری ماشین :
1️⃣ @Machine_learn
☑️ آموزش پایتون و یادگیری ماشین:
1️⃣ @Python4all_pro
2️⃣ @raspberry_python
3️⃣ @pythony
☑️ دوره های رایگان و منابع آموزشی پایتون ، علم داده و یادگیری ماشین :
1️⃣ @programmers_street
📊 مفاهیم اساسی هوش مصنوعی مولد (GenAI Concepts)
💡 این فایل شامل توضیحاتی از جمله مدلهای بزرگ زبان (LLMs)، مهندسی پرامپت، معماری Transformer، یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)، و مسائل مربوط به حفظ حریم خصوصی است.
📄 محتویات داکیومنت:
مفاهیم فنی: توضیحاتی درباره مدلهای بزرگ زبان (LLMs)، پرامپت و مهندسی پرامپت، معماری Transformer و یادگیری انتقالی.
مباحث عملیاتی: شامل توسعه، توزیع، و استقرار مدل‌ها و استفاده از کتابخانه‌های هوش مصنوعی.
نکات نظارتی: مسائل مرتبط با حریم خصوصی، امنیت داده، شفافیت، و استانداردهای هوش مصنوعی.
📢 #هوش_مصنوعی #هوش_مصنوعی_مولد #GenAI #حریم_خصوصی #LLM #MachineLearning #DataPrivacy
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇
📊👨🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science
#دعوت_به_همکاری
اگر در حوزه‌های حکمرانی داده و استراتژی مدیریت داده تجربه حرفه‌ای دارید و تمایل به همکاری تمام‌وقت با یک شرکت فعال در صنعت تلکام دارید، لطفاً رزومه خود را برای بررسی و هماهنگی‌های بیشتر ارسال کنید:
@Maghsoudi91
📊 کتابخانه‌های ضروری Python برای علم داده
💡 در این تصویر، مجموعه‌ای از کتابخانه‌های مهم Python که در علم داده استفاده می‌شوند، معرفی شده‌اند. این کتابخانه‌ها شامل ابزارهایی برای جمع‌آوری داده، پردازش، تحلیل، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، و استقرار مدل‌ها هستند.
کتابخانه Scrapy: جمع‌آوری داده و وب‌اسکرپینگ
کتابخانه pandas: دستکاری داده‌ها، پیش‌پردازش و تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
کتابخانه Matplotlib: تجسم داده‌ها
کتابخانه Statsmodels: تحلیل‌های آماری و سری زمانی
کتابخانه scikit-learn: یادگیری ماشین
کتابخانه TensorFlow: یادگیری عمیق
کتابخانه spaCy: پردازش زبان طبیعی
کتابخانه Flask: استقرار مدل
کتابخانه PySpark: داده‌های حجیم و محاسبات توزیع‌شده
کتابخانه Apache Airflow: اتوماسیون و ارکستراسیون جریان کاری
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇
📊👨🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science
Repost from هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
چهار نقش مختلف در علوم داده و تخصص‌های اصلی آنها
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇
📊👨🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science
Repost from Data Science | علم داده
🔴 دیکشنری جیبی علوم داده
📚 اصطلاحات ضروری علوم داده
👨🏻💻 اگه دنبال یک دیکشنری جیبی هستین که تمام اصطلاحات ضروری و تخصصی علوم داده رو براتون پوشش بده، این راهنما برای شماست. این دیکشنری جیبی منبع ارزشمندی برای دانشمندان داده مبتدی و با تجربه‌اس که می‌تونند ازش برای مصاحبه‌های شغلی یا پروژه‌های کاری‌شون در هر مکان و زمانی استفاده کنند.💯
#️⃣ #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📎 @DataScience_ir
Repost from مدرسه دقیقه
🔴 پردازش زبان‌های طبیعی و مدلهای زبانی بزرگ در پایتون
پردازش متن و زبان طبیعی به یک ابزار ضروری برای درک و تحلیل داده در سال‌های اخیر بدل شده است. با پیدایش مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)، پردازش متن به بستری برای ارائه راهکارها و ایده‌های جدید برای حل مسائل مختلف در زندگی روزمره و کسب‌وکار تبدیل شده و آشنایی با آن برای پژوهشگران، تحلیلگران و کارشناسان فناوری اطلاعات و توسعه کسب‌وکار از اهمیت ویژه‌ای برخوردار شده است.
👈 این دوره آموزشی آنلاین با همین هدف طراحی شده و از پنج بخش تشکیل می‌شود:
۱. پیش‌پردازش متن و کار با RegEx در پایتون
۲. پردازش زبان‌های طبیعی NLP با پایتون
۳. یادگیری ماشین برای پردازش زبان در پایتون
۴. کار با مدل های زبانی بزرگ LLMs در پایتون
۵. پروژه پایانی
📽️ ویدئوی معرفی دوره 📽️
🕰 زمان‌بندی
▫️یکشنبه‌ها ۱۸:۰۰ تا ۲۱:۱۵ به وقت تهران
▫️۱۰ هفته ۳۰ ساعت از ۴ آذر ۱۴۰۳
👈 اطلاعات بیشتر و ثبت نام:
d-learn.ir/nlmpy
📍 کد تخفیف ۳۰% برای پرداخت یکجا: nLMLd
📍 کد تخفیف ۲۰% برای پرداخت قسطی: nLMLdi
👈 اعتبار کدهای تخفیف تا: ۲۱ آبان ۱۴۰۳
تماس:
@dlearnsup
@dlearn_ir
📊 ارائه مقدمه‌ای بر ساخت مدلهای بزرگ زبانی دانشگاه استنفورد
💡 این فایل به بررسی مبانی، روش‌ها، و چالش‌های ساخت مدلهای بزرگ زبانی (LLMs) در چارچوب دوره‌های دانشگاه استنفورد می‌پردازد. ابتدا مفاهیم کلیدی از جمله مدل‌سازی زبان (Language Modeling)، الگوریتم‌های آموزش و ارزیابی عملکرد توضیح داده شده و سپس روش‌های پردازش داده، قوانین مقیاس‌گذاری (Scaling Laws)، و استفاده از سیستم‌های سخت‌افزاری برای آموزش مدلهای پیشرفته بیان شده‌اند. این فایل مروری بر مدل‌هایی چون GPT-3 و ChatGPT و روش‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) ارائه می‌دهد.
📄 ساختار مطالب موجود در فایل:
مدل‌سازی زبان: معرفی مفاهیم اساسی پیش‌بینی توکن بعدی در جمله (Next-Word Prediction) و مدلهای AR.
روش‌های آموزش و ارزیابی: ارزیابی با پرپلکسیتی (Perplexity) و استفاده از بازخورد انسانی.
قوانین مقیاس‌گذاری: تاثیر افزایش داده و مدل بر عملکرد و بهینه‌سازی منابع.
سیستم‌های پردازشی: روش‌های موازی‌سازی و فشرده‌سازی داده برای افزایش سرعت.
📢 #مدلهای_زبانی #استنفورد #پردازش_زبانی
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊👨🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science
🔸برترین کانال‌های آموزشی در زمینه های هوش‌مصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین
❯ هوش مصنوعی:
1️⃣ @Ai_Tv
2⃣ @HomeAI
3⃣ @ai_in_research
4⃣ @eventai
5⃣ @Ai_NewsTv
❯ علم داده :
1️⃣ @DataPlusScience
❯ یادگیری ماشین :
1️⃣ @Machine_learn
❯ آموزش پایتون و یادگیری ماشین:
1⃣ @Python4all_pro
❯ منابع و کتابهای پایتون ، علم داده و یادگیری ماشین :
1⃣ @programmers_street
📑 آموزش آسان مدلهای بزرگ زبانی (Quick Guide to LLMs)
💡این فایل یک راهنمای کامل برای استفاده از مدلهای بزرگ زبانی (LLMs)، مانند GPT و BERT، ارائه می‌دهد. با توضیح مباحثی از جمله مهندسی درخواست (Prompt Engineering) و تنظیمات تخصصی (Fine-Tuning)، این راهنما به شما کمک می‌کند تا از این مدل‌ها در برنامه‌های کاربردی خود به بهترین شکل بهره‌برداری کنید.
📄 ساختار فایل:
مقدمه‌ای بر LLMها: توضیح چیستی و کاربردهای مختلف
استراتژی‌های مهندسی درخواست: چگونگی بهینه‌سازی تعامل با مدل
تنظیمات تخصصی مدل‌ها: راه‌های بهبود عملکرد مدل‌ها برای وظایف خاص
پیاده‌سازی در ابر (Cloud Deployment): نکات کلیدی برای استقرار در فضای ابری
📢 #مدل_زبان_بزرگ #هوش_مصنوعی #مهندسی_درخواست #تنظیم_تخصصی #NLP #AI #CloudDeployment
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇
📊👨🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science
📊 با ورود به دنیای دیتاساینس، آینده‌ات رو تضمین کن!
💥محبوب‌ترین بوت‌کمپ دانشکار، آپدیت‌تر از همیشه برگشته.
💰 با کمک ما از صفر دیتاساینس رو شروع کن و وارد بازارکار این حوزه شو.
👇👇
🔗 برای شروع مسیر یادگیری و استخدام کلیک کن
هفته رایگان DataCamp
تمامی دوره‌های DataCamp از امروز به مدت یک هفته (از ۴ تا ۱۰ نوامبر) به صورت رایگان در دسترس خواهد بود. علاقه‌مندان به حوزه داده و هوش مصنوعی می‌توانند بدون پرداخت هزینه و حتی نیاز به کارت اعتباری، به تمامی دوره‌ها و امکانات این پلتفرم دسترسی پیدا کنند.
https://www.datacamp.com/blog/datacamp-free-access-week
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇
📊👨🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science
🔴 پلتفرم 365 Data Science به مدت سه هفته، از 1 تا 21 نوامبر، دسترسی رایگان به دوره‌های خود را فراهم کرده است. این دوره‌ها بیشتر حوزه‌های مرتبط با داده را پوشش می‌دهند، کیفیت مناسبی دارند و همراه با گواهینامه ارائه می‌شوند 🚀
365datascience.com/free-weeks-2024
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇
📊👨🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science
📑 مقدمه‌ای بر تحلیل کسب‌وکار (Introduction to Business Analysis)
💡این فایل، یک راهنمای جامع و اصولی برای تحلیل کسب‌وکار (Business Analysis) است که به توضیح اصول و روش‌های تحلیل نیازمندی‌ها، طراحی فرآیندها، و آماده‌سازی سازمان برای تغییرات می‌پردازد.
📄 سر فصل مطالب:
تعریف تحلیل کسب‌وکار: بررسی مفاهیم پایه و نقش تحلیل‌گر کسب‌وکار
ابزارهای استراتژیک: شامل تحلیل SWOT، مدل PEST، و مدل پنج نیروی پورتر
جمع‌آوری نیازمندی‌ها: تکنیک‌های مصاحبه، کارگاه‌ها و بررسی مستندات
طراحی و بهبود فرآیندها: معرفی ابزارهای نقشه‌برداری فرآیند و استفاده از مدل Lean و Six Sigma
آماده‌سازی برای اجرا: آماده‌سازی سازمان برای پیاده‌سازی تغییرات و اطمینان از آمادگی برای گام‌های اجرایی
✅ مطالعه این کتاب برای هر کسی که در حوزه تحلیل کسب‌وکار فعال است و یا قصد ورود به این زمینه را دارد بسیار مفید است. همچنین می‌توانید این فایل را با علاقه‌مندان حوزه تحلیل کسب‌وکار به اشتراک بگذارید.
📊👨🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science
📑 سوالات مصاحبه تحلیل‌گر داده (Data Analyst Interview Questions)
💡 این فایل مجموعه‌ای از سوالات کلیدی برای مصاحبه‌های شغلی مرتبط با تحلیل داده را شامل می‌شود. سوالات در بخش‌های مختلف مانند SQL، Excel، آمار و ابزارهای هوش تجاری (BI) تقسیم‌بندی شده‌اند و به شما کمک می‌کنند تا برای مصاحبه‌ها آماده شوید.
📄 سر فصل سوالات:
SQL: شامل مفاهیم پایه و پیشرفته مانند Joins، Normalization و تست T.
Excel: سوالاتی درباره Pivot Table، قالب‌بندی شرطی و ایجاد داشبورد.
آمار: بررسی توزیع نرمال، آزمون‌های فرضیه و آزمون A/B.
هوش تجاری (BI): سوالات درباره Tableau و Power BI.
پازل‌ها و چالش‌ها: تمرین‌های خلاقانه برای ارزیابی مهارت‌های حل مسئله.
📢 #تحلیل_داده #مصاحبه_شغلی #SQL #Excel #آمار #هوش_تجاری #DataAnalyst #InterviewQuestions #BI
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇
📊👨🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science
📑 آموزش Zero to Advance in SQL
💡 این فایل راهنمای جامعی برای یادگیری SQL، از مفاهیم پایه تا تکنیک‌های پیشرفته، ارائه می‌دهد. با تمرین‌ها و مثال‌های عملی، کاربران را برای حل چالش‌های واقعی در پایگاه‌های داده آماده می‌کند.
📄 ساختار فایل:
معرفی SQL و پایگاه‌های داده رابطه‌ای (Relational Databases)
فیلتر و مرتب‌سازی داده‌ها (Filtering and Sorting)
اتصال جداول (Joins)
توابع پیشرفته و زیربررسی‌ها (Advanced Functions & Subqueries)
یکپارچگی داده‌ها و محدودیت‌ها (Data Integrity & Constraints)
بهینه‌سازی عملکرد (Performance Optimization)
📢 #کوئری_نویسی #پایگاه_داده #یادگیری_پیشرفته #تحلیل_داده #برنامه_نویسی #DataAnalysis #SQLQueries #DatabaseOptimization
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇
📊👨🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science
🎯 نمایی از الگوریتم‌های خوشه‌بندی داده‌ها (Cluster Analysis)
💡 این نمودار درختی نشان‌دهنده انواع روش‌های خوشه‌بندی و تقسیم‌بندی آنها است:
📊 دسته‌بندی اصلی:
1️⃣ خوشه‌بندی سخت (Hard Clustering):
روش Partitioning: شامل K-means، K-medoids و GMM
روش Grid-based: مانند STING و CLIQUE
روش Density-based: مثل DBSCAN و OPTICS
روش Hierarchical: با دو رویکرد Divisive و Agglomerative
2️⃣ خوشه‌بندی فازی (Fuzzy Clustering):
روش Sequential Threshold
روش Parallel Threshold
روش Optimizing Threshold
🔍 روش‌های ارزیابی:
روش Internal validation
روش External validation
روش Relative validation
روش Cluster stability
روش Cluster tendency
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇
📊👨🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science
📑 مقدمه‌ای بر RAG و کاربردهای آن
💡 این فایل به معرفی RAG (Retrieval-Augmented Generation) می‌پردازد و نحوه عملکرد، مزایا و کاربردهای آن را در بهبود کیفیت و دقت خروجی مدلهای LLM (Large Language Models) توضیح می‌دهد.
📄 ساختار کلی:
محدودیت‌های LLM: چالش‌های مدلهای زبان بزرگ، مانند توهمات (Hallucinations) و عدم به‌روزرسانی به‌موقع.
معماری RAG: ترکیب بازیابی اطلاعات با تولید متن.
مزایا: بهبود دقت، انعطاف‌پذیری، و امکان استفاده از داده‌های خارجی.
کاربردها: چت‌بات‌ها (Chatbots)، پاسخ‌دهی به سؤالات (Question Answering)، تولید محتوا (Content Generation) و کمک به حوزه سلامت.
📢 #علوم_داده #RAG #LLM #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇
📊👨🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science
