Machine Learning | یادگیری ماشین

گاهی استخدام نشدن، مشکل نبودن فرصت نیست… 🙃 مشکل اینه که یک مهارت کلیدی هنوز تو رزومه‌ت نیست‼️ اگه تا حالا رزومه‌تو نگاه کردی و فکر کردی: 🗣️اگه یه چیز دیگه داشتم، همه‌چی فرق می‌کرد…🗣️ اون «یه چیز» خیلی وقت‌ها هوش تجاری (BI) ـه؛ 🔔 مهارتی که داره تو همه‌ صنعت‌ها تبدیل به برگ برنده‌ی استخدام می‌شه. چرا BI این‌قدر مهمه⁉️ چون با ساخت هر داشبورد، یک مهارت واقعیِ حل مسئله یاد می‌گیری: 📊 داشبورد مالی بهت نشون می‌ده پول دقیقاً کجا خرج می‌شه و سود واقعی از کجاست. این مهارت برای هر بیزینسی حکم طلا رو داره. 👥 داشبورد منابع انسانی بهره‌وری، عملکرد، غیبت‌ها و وضعیت نیروها رو یکجا می‌بینی. چیزی که HR هر شرکت دنبالش هست. 😀 داشبورد مارکتینگ کمپین‌های موثر، هزینه‌های اضافی و نرخ تبدیل رو خیلی شفاف مشخص می‌کنه. برای مارکترها یعنی توانایی تصمیم‌گیری دقیق‌تر. 🧩 داشبورد تحلیل محصول رفتار کاربر، نقاط ضعف محصول و مسیر رشد رو واضح می‌بینی. بدون این مهارت، رشد محصول حدس و گمانه! 👀 و خبر خوب؟ اینه که BI یک مهارت شناوره🙂 فرقی نداره تو چه رشته‌ای باشی—از مدیریت و صنایع تا حسابداری، مارکتینگ، IT یا حتی رشته‌های کاملاً غیرمرتبط... همه بهش نیاز دارن. 💥 تو دوره هوش تجاری دانشگاه تهران، از صفر تا اجرای پروژه‌های واقعی یاد می‌گیری چطور داده رو تحلیل کنی، داشبورد بسازی و تصمیم‌های هوشمندانه بگیری— همون چیزهایی که مدیران موقع استخدام دنبالش هستن👍 😮 اگه می‌خوای رزومه‌ت واقعاً دیده بشه، از همین‌جا می‌تونی مسیر حرفه‌ایت رو شروع کنی 👇 ➡️ https://tehrandata.org/courses/bi1/ 📲 09377516682 ✍️ Telegram | 📞 whatsapp | 📱 linkedin | 🌐 Instagram |  🌐 website | 💬 admin #هوش_تجاری #هوشمندسازی #PowerBI #تحلیل_داده #آموزش #مهارت_شغلی #دوره_آموزشی #بازارکار #تحلیل_کسب_وکار #دانشگاه_تهران

✍️ ۶ درس مهمی که ۹ سال تجربه‌یِ کار در حوزه «یادگیری ماشین» بهم یاد داد! 👨🏻‍💻 بعد از ۹ سال تجربه کار با شرکت‌های مختلف در حوزه یادگیری ماشین و AI، اگه بخوام ۶ تا توصیه به آدمای بیست‌ساله‌ای که تازه می‌خوان امسال وارد مسیر شغلی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی بشن بکنم، ایناست. ⏯️ اول پایه‌های “به‌ظاهر کسل‌کننده” یادگیری ماشین رو قوی کن، بعد برو سراغ یادگیری ترفندهای خفن LLM ✅ رگرسیون خطی، رگولاریزیشن، تابع خطا (loss)، و چیزایی مثل TF-IDF و BM25 رو قشنگ درک کن. ✅ باید بتونی توکنایزیشن و امبدینگ رو از پایه توضیح بدی، نه اینکه فقط یه کتابخونه مثل Hugging Face رو ایمپورت کنی و بگی تموم شد. ✅ حتی شده یه دیتاست کوچیک برای خودت بساز، روش یه مدل غیرخطی پیاده کن و دقیق بفهم چرا کار می‌کنه. ➖ ➖ ➖ 2️⃣ ذهنیتت این باشه: «اول سیستم، بعد مدل». ✔️ از اول تا آخرِ یه پایپلاین واقعی رو طراحی کن: جمع کردن داده ← ساختن فیچر ← آموزش مدل ← سرو کردن مدل ← مانیتورینگ. ✔️ قبل از اینکه از دقت مدلت خوشحال بشی، ببین سرعت و هزینه‌اش چقدره. ✔️ یاد بگیر کِی یه API آماده‌یِ مدل زبانی کافیه، و کِی باید یه مدل کوچیک‌تر رو خودت هاست کنی. ➖ ➖ ➖ 3️⃣ فقط تو نوت‌بوک نمونه ‌کد نزنی؛ MLOps رو عملی یاد بگیر. ☑️ روی سرویس‌های ابری مثل SageMaker یا Vertex AI یه مدل ثبت کن، دیپلوی کن و براش CI/CD بذار. ☑️ یه سرویس کوچیک FastAPI بساز که مدل رو سرو کنه، بعد کانتینریش کن و بفرستش روی زیرساخت. ☑️ مانیتورینگ حداقلی هم راه بنداز که اگه مدل drift کرد یا رفتار عجیبی داشت، بفهمی. ➖ ➖ ➖ 4️⃣ مهارت ارتباطی و فهم محصول رو جدی بگیر. ✔️ مثلاً وقتی میگی «۲۰۰ میلی‌ثانیه سرعت بهتر شد»، باید بتونی بگی این یعنی مثلاً «۳٪ نرخ خرید بیشتر شد». ✔️ قبل از اینکه بگی «چه مدلی بزنیم؟» بپرس «اصلاً چرا داریم این مسئله رو حل می‌کنیم؟» ✔️ یاد بگیر تصمیم‌های فنی‌ت رو ساده و قابل فهم، بتونی برای تیم محصول و زیرساخت توضیح بدی. ➖ ➖ ➖ 5️⃣ مسیر یادگیریت رو خودت بچین؛ عمق از FOMO مهم‌تره. ☑️ یه حوزه رو انتخاب کن (مثلاً NLP یا بینایی کمپیوتر) و توش عمیق شو. دوره ← کتاب ← مقاله ← پروژه کوچیک ← بعد یه نسخه پروداکشن. ☑️ مدرک‌ها و سرتیفیکیت‌ها خوبن، ولی توش گیر نکن؛ دست‌به‌کد شو و تجربه واقعی به دست بیار. ☑️ گولِ وعده‌های «یادگیری و ساخت ایجنت به‌صورت سریع و یکی ‌دو روزه» رو نخور؛ سیستم قابل اعتماد یه شبه ساخته نمی‌شه و هیچ‌کس هم همه‌چی رو بلد نیست. ➖ ➖ ➖ 6️⃣ آروم و پیوسته جلو برو؛ هیجان‌زدگی فرسودگی میاره! ✔️ لینکدین پره از تبلیغات «یادگیری RAG در یک هفته» یا «ساخت ایجنت با یه کلیک». واقعیت پروداکشن خیلی کندتر و شلوغ‌تره. ✔️ برای خودت تایم‌های مشخص برای تمرکز کردن بذار و کمتر تو شبکه‌های اجتماعی بچرخ و اون تایم استراحت کن. ✔️ یه مهندسِ سرحال، سیستم‌های بهتر و بادوام‌تری می‌سازه. 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

🔥به مناسبت روز دانشجو🔥 🏆بزرگ‌ترین مسابقه هوش مصنوعی کشور با همکاری بنیاد ملی نخبگان، پست بانک ایران، محک و iEEE برگزار می‌شود. 📌جوایز: ۵۰ هزار دلار جایزه نقدی ( هر چالش بیش از یک میلیارد تومان) 🔸امتیاز نخبگی بنیاد ملی نخبگان، امریه سربازی و ... 🎓 تخفیف روز دانشجو : stu04 💳 امکان پرداخت در ۴ قسط با اسنپ پی ⌛️مهلت تا ۱۸ آذر 🌐 ثبت‌نام و دریافت اطلاعات بیشتر 🔗 اینستاگرام ☎️شماره تماس:91096992-021 📱پشتیبانی تلگرام:09103445843 🟣جایزه سالانه هوش مصنوعی ایران (iAAA)| @iaaa_ai

👨🏻‍💻 اخیراً یه نسخه از کتاب Principles of Building AI Agents به دستم رسیده و برای منی که تو مایکروسافت کار می‌کنم و با Copilot Studio برای تیممون ایجنت‌های هوش مصنوعی می‌سازم، خیلی به‌دردبخور بوده. ✏️ این کتاب فقط مباحث تئوری رو مطرح نمی‌کنه و میاد دنیای ایجنت‌ها رو با مثال‌های عملی توضیح می‌ده، طوری که همون لحظه می‌تونی، این مهارت رو تو پروژه‌های واقعی ازش استفاده کنی. ▶️ چند تا بخش کاربردیش که خیلی به چشمم اومد ایناست: ☑️ پرامپت‌ها و LLMها: اینکه چطور بین مدل‌های آماده/میزبانی‌شده و مدل‌های اُپن‌سورس انتخاب کنی. ✔️ ساخت ایجنت‌ها: مفاهیم مهمی مثل خودمختاری ایجنت، مسیردهی کارها، حافظه، و اینکه چطور ابزارها رو صدا بزنه. ☑️ ورک‌فلوهای گرافی: یعنی وقتی کارها پیچیده و چندمرحله‌ای می‌شن، چطور شاخه‌ای، زنجیره‌ای یا ترکیبی پیش ببریشون. ✔️ آشنایی با RAG و روش‌های جایگزینش: از تیکه‌تیکه کردن متن و embedding گرفته تا ایندکس کردن، سرچ و… ☑️ ابزارها و MCPها: وصل کردن ایجنت به مرورگر، ایمیل، تقویم و این‌جور ابزارها. ⬅️ اگه تازه شروع کردین به یادگیری و کار با ایجنت‌های هوش مصنوعی، یا قصد دارین واردش بشین، این کتاب برای این حوزه‌یِ شلوغ و گیج‌کننده ساخته شده، و بهتون نظم و چارچوب می‌ده و کمک می‌کنه راحت‌تر مفاهیم رو درک کنین و بدونین چطوری برین جلو. 📙 Principles of Building AI Agents 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

📍 نقشه راه من | «مهندسی هوش مصنوعی» 👨🏻‍💻 من دو سال پیش مسیرم رو عوض کردم و رفتم سراغ یادگیری مهندسی هوش مصنوعی، و بنظرم بهترین تصمیم شغلی عمرم بود. ▶️ اگه شما هم به AI علاقه دارین، و به این جمع‌بندی رسیدین که این حوزه کاری، مسیر شغلی آیندتونه، (این دوتا فاکتور خیلی مهمه!) این رودمپ پیشنهادی منه: 1️⃣ پایتونت رو قوی کن 🏷 جدیدا خیلیا یه چیزی رو فقط کپی‌پیست می‌کنن و می‌گن «وایب کدینگ»، ولی تهش کسی موفقه که پایه کدنویسیش قوی باشه. زبان اصلی حوزه هوش مصنوعی پایتونه، و به نظرم دوره CS50P هاروارد بهترین جا برای یاد گرفتنشه. 🎖️ Intro to Programming with Python ➖ ➖ ➖ 2️⃣ هوش مصنوعی با پایتون 🏷 وقتی پایه‌ات قوی شد، باید بفهمی پایتون تو هوش مصنوعی دقیقاً چطوری استفاده می‌شه. این دوره ۴ ساعته از اندرو نگ برای شروع خیلی خوبه. 🟣 AI Python for Beginners ➖ ➖ ➖ 3️⃣ ریاضیاتِ لازم برای یادگیری ماشین 🏷 هر وقت تو مسیر گیر کردی و دیدی ریاضی داره اذیتت می‌کنه، پلی‌لیست‌های Khan Academy واقعاً بی‌نظیره. لازم نیست همه رو یه ‌دفعه تموم کنی؛ کم‌کم تو مسیر یادگیریت ببین. ⭕ Linear Algebra ⭕ Probability ⭕ Statistics ➖ ➖ ➖ 4️⃣ مدل‌های زبانی رو درست بفهم 🏷 به نظرم این پلی‌لیست از 3Blue1Brown بهترین توضیح تصویریه که می‌تونی برای فهم LLMها ببینی. ⭕ Neural Networks ➖ ➖ ➖ 5️⃣ برو سمت ساختن LLMها 🏷 حالا که فهمیدی LLMها چی‌ان، وقتشه یاد بگیری که چطوری خودت یه مدل زبانی بسازی. 🟣 Neural Networks: Zero to Hero ➖ ➖ ➖ 6️⃣ ایجنت‌های هوش مصنوعی 🏷 قبل از اینکه جوگیر بشی و تو موج ایجنت‌های مختلف غرق شی، حتماً راهنمای Anthropic رو بخون. حرفش اینه که لازم نیست درجا بری سراغ فریم‌ورک‌های پیچیده؛ بیشتر الگوهای ساده و ترکیب‌پذیر جواب می‌دن. ⭕ Building Effective Agents ➖ ➖ ➖ 7️⃣ هوش مصنوعی کاربردی 🏷 دنبال هر فریم‌ورکی نرو. اون اوایل خودم این دوره رو دیدم که به شما هم پیشنهادش می‌‌کنم حتما ببینیدش. واضح و عملیه و دیدت رو نسبت به همکاری ایجنت‌ها مثل آدم‌ها شکل میده. ⭕ Multi AI Agent Systems ➖ ➖ ➖ 8️⃣ پروتکل‌های هوش مصنوعی (MCP) 🏷 وقتش رسیده که وصل کردن ایجنت‌ها به ابزارها، APIها و دیتابیس‌ها رو هم یاد بگیری. ➖ ➖ ➖ 9️⃣ یادگیری پروژه‌محور 🏷 این ریپوی گیت‌هاب ۷۵+ پروژه‌ی AI Engineering داره و همه‌ش اُپن‌سورسه. پس بشین پروژه بزن، و باهاش رشد کن. ⚡️ AI Engineering Hub ➖ ➖ ➖ 1️⃣ کتاب‌ها 🏷 بین این همه کتاب تو حوزه هوش مصنوعی هم، بنظرم یکی کتاب AI Engineering رو بخون که از همه نظر همه‌چی تمومه. یکی هم کتاب AI Agents که ۱۲ تا پروژه عملی داره. 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

🔥 ۳۰٪ تخفیف روی همه دوره‌های برنامه‌نویسی کوئراکالج 🎁 ۳۰ عدد تی‌شرت کوئرایی که جای دیگه پیداش نمی‌کنی😉 📚به‌ مناسبت روز دانشجو 📋چه‌ دوره‌هایی داریم؟ - اتوماسیون با n8n (۴۰٪ تخفیف ویژه انتشار) - آموزش علمی هک و امنیت - آموزش عملی داکر - آموزش عملی شبکه‌های کامپیوتری - جامپ یادگیری ماشین و‌ کلی دوره دیگه از مقدماتی تا پیشرفته، که می‌تونی از لینک زیر مشاهده کنی: 🔗 https://quera.org/r/d2l30 ⏳ فقط ۲۴ ساعت فرصت داری و امکان پرداخت قسطی هم داری!

📊 ۹۹٪ کارهای واقعی ML فقط با همین ۱۵ تا توزیع احتمال انجام میشه! 👩🏻‍💻 لازم نیست برای ورود به حوزه یادگیری ماشین صدتا توزیع احتمال رو بلد باشی. فقط این ۱۵ تا رو یاد بگیری و بفهمی، تمومه. 🤩 توزیع نرمال (گوسی) ✔️ همون منحنی زنگوله‌ای معروفه. تو خیلی از پدیده‌های طبیعی و داده‌های واقعی دیده می‌شه. 💠 مثال: سن کاربرا، میزان تعامل، درآمد و… معمولاً یه چیزی نزدیک نرمال درمیاد. ➖ ➖ ➖ 🤩 توزیع یکنواخت ✔️ وقتی همه‌ی حالت‌ها شانس برابر دارن. 💠 مثال: تاس سالم؛ هر عدد از ۱ تا ۶ دقیقاً یه اندازه احتمال داره. ➖ ➖ ➖ 🤩 توزیع برنولی ✔️ برای یه آزمایش دوحالته‌ی تک‌بار: یا ۰ یا ۱. 💠 مثال: یه بار سکه بندازی (شیر/خط)، یا قبول/رد شدن یه تست. ➖ ➖ ➖ 🤩 توزیع دوجمله‌ای ✔️ وقتی یه آزمایش دوحالته رو چند بار مستقل تکرار می‌کنی و می‌خوای تعداد موفقیت‌ها رو بشمری. 💠 مثال: ده‌هزار بار سکه بندازی و ببینی چند بار شیر اومده. 🔹 (اگه حالت‌ها بیشتر از دو تا باشن، نسخه‌ی عمومی‌ترش میشه چندجمله‌ای/Multinomial.) ➖ ➖ ➖ 🤩 توزیع هندسی ✔️ می‌گه چند بار باید تلاش کنی تا «اولین موفقیت» اتفاق بیوفته. 💠 مثال: چند بار باید سکه بندازی تا اولین شیر بیاد. ➖ ➖ ➖ 🤩 توزیع فوق‌هندسی ✔️ وقتی نمونه‌گیری می‌کنی اما «جایگذاری نداری»؛ یعنی چیزی که برداشتی برنمی‌گرده تو مجموعه. پس احتمال موفقیت عوض میشه چون جمعیتت هر بار کوچیک‌تر میشه. ➖ ➖ ➖ 🤩 توزیع دوجمله‌ای منفی ✔️ نسخه‌ی کلی‌ترِ هندسیه. به جای اولین موفقیت، می‌پرسه تا وقتی به یه تعداد مشخص شکست (یا موفقیت، بسته به تعریف) برسی چند بار باید تلاش کنی. ➖ ➖ ➖ 🤩 توزیع پواسون ✔️ برای شمردن تعداد رویدادها تو یه بازه‌ی ثابت زمان یا مکان. 💠 مثال: چند تا خطا تو یه روز رخ میده؟ چند تا مشتری تو یه بازه وارد سایت میشن؟ ➖ ➖ ➖ 🤩 توزیع نمایی ✔️ زمانِ انتظار تا «رویداد بعدی» رو مدل می‌کنه، معمولاً کنار پواسون میاد. 💠 مثال: فاصله‌یِ زمانی بین دو تماس پشتِ ‌سرهم یا دو خرابی متوالی. ➖ ➖ ➖ 🤩 توزیع لاگ‌نرمال ✔️ وقتی لگاریتم یه متغیر نرمال باشه، خود متغیر لاگ‌نرماله. بیشتر برای مواردی استفاده میشه که رشد ضربی دارن و همیشه مثبتن. 💠 مثال: قیمت‌ها، زمان انجام بعضی کارها، یا بعضی داده‌های مالی. ➖ ➖ ➖ 🤩 توزیع تیِ استیودنت ✔️ شبیه نرماله ولی دم‌های کلفت‌تری داره. وقتی نمونه کوچیکه (مثلاً کمتر از ۳۰) یا انحراف معیار جامعه رو نمی‌دونی، این از نرمال بهتر جواب می‌ده. 💠 مثال: تخمین میانگین کیفیت یه تعدادِ کم محصول یا تحلیل نمره‌های یه کلاس کوچیک. ➖ ➖ ➖ 🤩 توزیع کای‌دو ✔️ از جمع مربعِ چند متغیر نرمال به دست میاد. تو تست‌های آماری و ساختن بازه‌ی اطمینان خیلی کار راه ‌اندازه. 💠 مثال: آزمون کای‌دوِ پیرسون برای بررسی ارتباط بین متغیرهای دسته‌ای. ➖ ➖ ➖ 🤩 توزیع گاما ✔️ تعمیمِ توزیع نمایی و کای‌دو حساب میشه و برای «زمان انتظار» عالیه. 💠مثال: چقدر طول می‌کشه تا مثلاً ۵ تا رویداد اتفاق بیوفته؟ ➖ ➖ ➖ 🤩 توزیع بتا ✔️ برای مدل کردن احتمال‌ها و نرخ‌ها بین ۰ و ۱. 💠 مثال: تخمین نرخ کلیک یه تبلیغ، نرخ تبدیل کاربر، یا هر چیزی که درصد/احتماله. ➖ ➖ ➖ 🤩 توزیع وایبول ✔️ خیلی انعطاف‌پذیره و تو تحلیل عمر و قابلیت اطمینان استفاده میشه. 💠 مثال: پیش‌بینی زمان خرابی قطعات، تحلیل گارانتی، یا اینکه یه سیستم معمولاً کی از کار می‌افته. 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

🗂 سه تا پروژه‌ای که هر «مهندس هوش مصنوعی» باید تو پورتفولیوش داشته باشه! 👨🏻‍💻 دیگه بسه اون «چت‌بات‌های LLM کپی-پیست» یا «CrewAI tutorial»های تکراری! ✏️ شرکت‌ها (مثل Anthropic، OpenAI، xAI) دنبال کسایی نیستن که فقط tutorial دنبال کنن، اونا می‌خوان ببینن تو می‌تونی infrastructure واقعی بسازی، agentها رو orchestrate کنی و سیستم‌ها deploy بشن. (می‌تونی چیزی بسازی که بشه تو دنیای واقعی دیپلویش کرد). ✅ من اگه بخوام امسال وارد بازار کار «مهندسی هوش مصنوعی» بشم، باید تو پورتفولیوم سه مدل پروژه داشته باشم. چون واقعاً هیچ‌کس دنبال دیدن نسخه‌یِ هزارم یه پروژه‌یِ تکراری نیست. 1️⃣ ساخت یه MCP Server اختصاصی 🏷 یعنی یه سرور که طبق پروتکل MCP کار کنه و ابزارها و مدل‌ها بتونن باهاش درست ارتباط بگیرن. مهارت‌هایی که نشون می‌دی: 🛑 پیاده‌سازی پروتکل 🛑 طراحی معماری سرور 🛑 وصل کردن ابزارها 🛑 فهم الگوهای ارتباطی در MCP ◀️وقتی MCP رو بفهمی، دیگه اپ‌های اسباب‌بازی نمی‌سازی! میری سمت ساخت زیرساخت‌هایی که شرکت‌های بزرگ واقعاً بهش نیاز دارن. ▶️ نمونه کاربردی: لینک ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 2️⃣ ساخت یه CLI Agent 🏷 یعنی یه ایجنت که تو خط فرمان کار می‌کنه (مثل Claude Code یا یه مدل دست‌ساز خودت). مهارت‌هایی که نشون می‌دی: 🛑 کار با فایل‌ها و سیستم‌فایل 🛑 اجرای دستورها 🛑 هماهنگی با جریان کاری دولوپرها 🛑 مدیریت کانتکست تو کارهای چندمرحله‌ای ◀️نکته‌ی مهمش اینه که ایجنت‌های CLI خیلی قوی‌ترن، چون دسترسی کامل به سیستم دارن؛ می‌تونن هر دستوری اجرا کنن، فایل‌ها رو مستقیم تغییر بدن، چندتا پروسه رو همزمان بالا بیارن و به کل ابزارهای توسعه وصل شن. ▶️ نمونه کاربردی: لینک ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 3️⃣ ساخت یه Multi-Agent Workflow 🏷 یعنی یه سیستم چند ایجنتی که با هم کار می‌کنن و یه فرایند واقعی رو اتومات می‌کنن. مهارت‌هایی که نشون می‌دی: 🛑 هماهنگ کردن چند ایجنت 🛑 نقش دادن به هر کدوم 🛑 ارتباط بین ایجنت‌ها 🛑 مدیریت خطا و برگشت از خرابکاری 🛑 وصل کردن سیستم به دیتای واقعی شرکت ◀️مثلاً کل روند فروش یا آنبوردینگ مشتری رو با ایجنت‌ها خودکار کنی. این دیگه فقط یه «پروژه نمایشی» نیست، یه نمونه واقعی برای کسب‌وکاره. ▶️ نمونه کاربردی: لینک 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

🚀 تعیین سطح رایگان! بدون هیچ هزینه‌ای، فقط تو چند دقیقه تعیین سطح کنید و مسیر یادگیری خودتون رو با مشاوره رایگان لینگانو با شفافیت دنبال کنید همین الان عضو کانال لینگانو شو 📚 تعیین سطح رایگان انجام بده 🎒 مشاوره رایگان بگیر 💬 هر روز زبان یاد بگیر و برو جلو! 📍کاملاً رایگانه — فقط جوین شو و پیام پین شده رو بخون 👇 @lingano_com @lingano_com @lingano_com

🎯 با این نقشه راه، فقط تو ۱۰ هفته اولین پروژه‌ یادگیری ماشینت رو بساز! 👨🏻‍💻 دیگه نرو سراغ پروژه‌های تکراری و آماده! با این برنامه‌ی ۱۰ هفته‌ای، با روزی ۲–۳ ساعت تمرین، از صفر می‌رسی به جایی که بتونی تو حوزه یادگیری ماشین و AI یه پروژه واقعی بسازی. 📆 پایتون برای علم داده ⬅️ یاد می‌گیری پایتون رو چطور تو کار با داده‌ها استفاده کنی. 📎 Python for Data Science ➖ ➖ ➖ 📆 ریاضیات لازم برای یادگیری ماشین ⬅️ فقط بخش‌های مهم مثل جبر خطی، آمار و احتمال رو بدون پیچوندن و فرمول‌های سنگین بهت یاد می‌ده. 📎 How Models Learn 📎 Machine Learning ➖ ➖ ➖ 📆 مفاهیم پایه یادگیری ماشین ⬅️ مثل رگرسیون، دسته‌بندی، و مشکل بیش‌برازش. 📎 Supervised ML 📎 ML in 10 Hours ➖ ➖ ➖ 📆 کار با داده تو پایتون ⬅️ ابزارهایی مثل Pandas ،NumPy و Matplotlib رو با مثال‌های واقعی تمرین می‌کنی. 📎 Python Pandas Data Science Tutorial 📎 Lambda Expressions ➖ ➖ ➖ 📆 یادگیری عمیق (مقدماتی) ⬅️ می‌فهمی شبکه‌های عصبی چی هستن و چطور کار می‌کنن. 📎 PyTorch for Deep Learning 📎 Backpropagation Calculus ➖ ➖ ➖ 📆 ترنسفورمرها به زبان ساده ⬅️ از مکانیزم توجه تا معماری پشت مدل‌های جدید مثل GPT. 📎 Illustrated Guide to Transformers 📎 The Illustrated Transformer ➖ ➖ ➖ 📆 کار با Hugging Face و مدل‌های آماده ⬅️ استفاده از مدل‌های مثل BERT و GPT فقط با چند خط کد. 📎 LLM Course ➖ ➖ ➖ 📆 پرامپت‌نویسی + OpenAI API ⬅️ نحوه نوشتن پرامپت‌های مؤثر و اتصال GPT به اپلیکیشن‌ها با پایتون. 📎 OpenAI Cookbook 📎 OpenAI API in Python ➖ ➖ ➖ 📆 ساخت پروژه‌های کوچک هوش مصنوعی ⬅️ با فریم‌ورک LangChain آشنا میشی و قدم ‌به ‌قدم یک ایجنت می‌سازی. 📎 LangChain Crash Course ➖ ➖ ➖ 📆 جمع‌بندی و نمایش کارهات ⬅️ پروژه‌هایی که ساختی رو بازبینی می‌کنی، بهترین‌ها رو انتخاب می‌کنی و تو لینکدین یا پورتفولیوت می‌ذاری. بعد هم یک حوزه تخصصی رو انتخاب می‌کنی و توش عمیق میشی. 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

💣 آخرین فرصت — تخفیف‌های شگفت‌انگیز فرادرس 💯   ❤️ با ۴۹ هزار تومان، یک آموزش به انتخاب خودتان از فرادرس دریافت کنید!   🎁 کد تخفیف اختصاصی: MEHR49   ✔️ این کد تخفیف برای هر کاربر فقط یک بار قابل استفاده است و برای استفاده از آن باید فقط یک آموزش در سبد سفارش شما باشد.   👈 انتخاب آموزش - [کلیک کنید] 👉   _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ ‏_ ‏_ ‏_ ‏ _   ❤️ بیش از ۸۰۰ آموزشِ ۸۹ هزار تومانی در دسترس شماست!   ✔️ کد تخفیف به صورت خودکار برای تمامی ۸۰۰ آموزش اعمال شده است.   👈 آموزش‌های ۸۹ هزار تومانی [+] 👉 🔄 FaraDars - فرادرس

🎙 آموزش تخصصی LLM، ساخت سامانه‌های هوشمند و پرامپت‌نویسی حرفه‌ای 📚 "از مفاهیم مقدماتی تا اجرای یک پروژه واقعی" 📝 ویژگی‌هویژگی‌ها:

📌آموزش ساختارمند از تئوری تا عملی 📌اجرای یک پروژه کامل در پایان دوره 📌تدریس و هدایت زیر نظر تیم پژوهشی منتخب اروپا 📌ارائه دو گواهی معتبر     🔻 دانشگاه ملی مهارت     🔻 وزارت فرهنگ و ارشاد اسلامی 📌جلسه اول و آخر هیبریدی (حضوری و برخط) 📌معرفی نفرات برتر به بازار کار

💻 مشخصات دوره ⏱ ۳۰ ساعت آموزش مجازی 📆 شروع دوره: دوشنبه ۱۷ آذر 💥 هزینه بدون تخفیف: ۲۰ میلیون تومان 🎁 تخفیف مناسبتی: ۳۵٪ برای روز دانشجو و ۳۵٪ برای میلاد حضرت فاطمه (س) 👤 مدرس: مهندس مهتاب اقدمی      🔹متخصص و توسعه دهنده AI 👤 ناظر محتوایی و فنی: مهندس سارا آذرنوش      🔹فارغ التحصیل دانشگاه صنعتی شریف - متخصص و توسعه دهنده AI 👤 مدیریت دوره: استاد سید روح اله میرحسینی      🔹فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت ایران      🔹استاد دانشگاه بین المللی و ملی مهارت      🔹منتخب طرح پژوهشی اروپا - داور بین المللی در بیش از ۵۰ کنفرانس علمی در حوزه AI  - مشاور پیاده‌سازی LLM برای کسب‌وکارها 💬 ادمین: 🆔 @Robatic_IR 🌐 کانال AAAI_IR

📚 ۱۶ تا کتاب برای اینکه یه «مهندس هوش مصنوعی» بهتر بشی! 👨🏻‍💻 یکی از پرتکرارترین سوالایی که ازم می‌پرسن اینه: «برای شروع مهندسی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی چی بخونیم؟ چی منابعی پیشنهاد می‌دی؟» ✏️ من می‌تونستم یه لیست خیلی طولانی از دوره‌ها، خبرنامه‌ها، بلاگ‌ها و کانال‌های یوتیوب بریزم جلوت و حس ‌کنی خیلی عالیه و داری خوب پیش میری. ولی بعد مغزت سوت بکشه و همه رو ببندی و از AI زده بشی! ▶️ ولی به‌جاش این لیست تجربی و هدفمند رو بهت پیشنهاد می‌دم:👇 🕑 بخش اول: مبانی و مفاهیم AI ✅ کتاب Mathematics of ML ✅ کتاب AI: A Modern Approach ✅ کتاب Deep Learning ✅ کتاب An Intro to Statistical Learning ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🕗 بخش دوم: یادگیری عملی و دست ‌به ‌کد شدن ☑️ کتاب Deep RL Hands-on ☑️ کتاب Hands-On ML with TensorFlow ☑️ کتاب Generative Deep Learning ☑️ کتاب ML with PyTorch & scikit-learn ☑️ کتاب Build a LLM (From Scratch) ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🕙 بخش سوم: مهندسی داده ✔️ کتاب Designing Data-Intensive Apps ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🕧 بخش چهارم: مهندسی یادگیری ماشین و AI ☑️ کتاب Scaling ML with Spark ☑️ کتاب Designing ML Systems ☑️ کتاب GenAI with LangChain ☑️ کتاب Building LLMs for Production ☑️ کتاب LLM Engineer’s Handbook ☑️ کتاب AI Engineering ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🏷 و اما تجربه و پیشنهاد من: این حوزه خیلی سریع داره پیشرفت می‌کنه. هر روز یه چیز جدید میاد و آدم راحت حس می‌کنه خیلی عقب افتاده. ولی تو این موج هیجان گیر نکن. مبانی و مفاهیم پایه رو فدای ابزارهای خوشگل و جدید نکن. 🔔 و فکر نکن فقط کتاب خوندن کافیه! چیزی که یاد می‌گیری رو عملی کن: دست ‌به ‌کد شو، پروژه بزن، اشتباه کن و دوباره درستش کن. اصلِ یادگیری و پیشرفت همینجاست! 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

🎆 کد ۴۸،تبدیل داده‌ها به مهارت🎆 💯 هرروز شرکت‌ها بیشتر از قبل به تصمیم‌گیری داده‌محور تکیه می‌کنند. ❗️ اما تنها کسانی وارد این میدان می‌شوند که مهارت واقعی کار با داده را بلد باشند،نه فقط مفاهیم تئوری. 🛑 دوره علم داده و هوش مصنوعی، کد ۴۸ برای کسانی طراحی شده که می‌خواهند مسیر حرفه‌ای‌شان را با تمرین، پروژه و تجربه واقعی بسازند. ⬇️در این دوره یاد می‌گیرید:⬇️ ◀️ از ابزارهای حرفه‌ای استفاده کنید؛ همان‌هایی که امروز در استخدام‌ها معیار اصلی‌اند ◀️ مدل‌های پیش بینانه را برای حل مسائل واقعی بسازید ◀️ داده را مثل یک متخصص بخوانید و تفسیر کنید ◀️ و مهم‌تر از همه، طرز فکر یک متخصص علم داده و هوش مصنوعی را در خودتان ایجاد کنید ‼️این دوره مناسب شماست اگر می‌خواهید: 🔴 وارد فضای دیتاساینس شوید 🔴 برای بازار کارهای داخلی و خارجی 🔴 توانایی واقعی ارائه در پروژه‌ها داشته باشید 🎓 همراه با پشتیبانی، پروژه‌های کاربردی و گواهینامه رسمی 🔵 ثبت‌نام کد ۴۸ آغاز شد — ظرفیت محدود 🔗 ثبت‌نام: ➡️ tehrandata.org/courses/datascience 📞 مشاوره: ➡️09357516755 📨 Telegram | 📨 whatsapp | 📱 linkedin | 📷 Instagram | 🌐 website | 💬 admin 👍 تهران دیتا — مرجع تخصصی آموزش‌های حرفه‌ای در حوزه علم داده و هوش مصنوعی مسیر حرفه‌ای شما از اینجا شروع می‌شود. #علم_داده #هوش_مصنوعی #آموزش_حرفه‌ای #تحلیل_داده #دیتا_ساینس #یادگیری_ماشین #ai #datascience #machinelearning #آموزش_آنلاین #پروژه_محور #data

👨🏻‍💻 نمی‌دونم کسایی که به فیزیک علاقه دارن، چقدر خبر دارن یا نه، ولی یه تیم به اسم Polymathic AI اومده حدود ۱۵ ترابایت دیتای شبیه‌سازی‌های فیزیکی رو روی Hugging Face گذاشته. ▶️ اینا یه مجموعه درست کردن به اسم The Well که یه کلکسیون خیلی بزرگ از دیتاست‌های یادگیری ماشین که از شبیه‌سازی‌های عددی سیستم‌های فیزیکی مختلف درست شده. یعنی دیتاهایی که زمان و فضا توش مهمه مثل جریان سیال، موج صوتی، سیستم‌های زیستی و… 🏷 این مجموعه با کمک دانشمندا و توسعه‌دهنده‌های نرم‌افزارهای عددی درست شده و داخلش ۱۵ ترابایت داده در ۱۶ دیتاست مختلف وجود داره. از حوزه‌های متنوعی مثل: 🛑 سیستم‌های بیولوژیکی 🛑 دینامیک سیالات 🛑 پخش و بازتاب صوت 🛑 و حتی شبیه‌سازی‌های مگنتوهیدرودینامیک ⬅️ می‌تونی این دیتاست‌ها رو دونه‌دونه استفاده کنی، یا به عنوان یه بنچمارک بزرگ برای تست و بهتر کردن مدل‌هات به کار ببری. هدفش هم اینه که تحقیق تو یادگیری ماشین و علوم محاسباتی سریع‌تر و بهتر جلو بره. 🍑 The Well 🍑 The Well 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

✅ این پکیج R کاری می‌کنه، مقایسه‌یِ مدل‌هات از همیشه دقیق‌تر باشه! 👨🏻‍💻 من جدیدا یه پکیج R به اسم correctR پیدا کردم که وقتی می‌خوای عملکرد دو تا مدل یادگیری ماشین رو با هم مقایسه کنی، مقایسه‌ت رو درست و منصفانه انجام بده؛ مخصوصاً موقعی که داده‌هات مستقل از هم نیستن. ✏️ ماجرا از این قراره که خیلی‌ها برای مقایسه‌ی مدل‌ها می‌رن سراغ تست‌های کلاسیک مثل t-test. مشکلش اینه که این تست‌ها یه سری فرض دارن (مثلاً اینکه نمونه‌ها مستقل باشن). ▶️ ولی توی پروژه‌های واقعیِ یادگیری ماشین، ما معمولاً از روش‌هایی مثل بازنمونه‌ گیری یا k-fold cross-validation استفاده می‌کنیم. ⬅️ تو این حالت، نمونه‌ها به هم وابسته می‌شن و مستقل نیستن. نتیجه‌اش اینه که t-test معمولاً واریانس رو کمتر از چیزی که هست حساب می‌کنه و ممکنه مقایسه‌مون غلط و گمراه‌کننده دربیاد. 🟣 حالا correctR اومده این مشکل رو حل کنه. یعنی به‌جای تست‌های معمولی، از آمارهای اصلاح‌شده (corrected statistics) استفاده می‌کنه تا وقتی نمونه‌ها هم‌بسته و وابسته‌ان، باز هم مقایسه‌ی دو مدل دقیق و قابل اعتماد باشه. ┌ 💻 Website └ 💠 GitHub-Repos 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

💡 مهارتت رو جهانی کن – وقتشه وارد دنیای درآمد دلاری بشی! اگه طراحی می‌کنی، کدنویسی بلدی، تولید محتوا انجام می‌دی، معمار یا انیماتوری، یا هر مهارت دیگه‌ای داری، یه حقیقت مهم هست که باید بدونی: مشتری‌های بین‌المللی حاضرن برای همین مهارتی که داری، چند برابر بیشتر از بازار داخلی پرداخت کنن! اما سوال اینجاست: ✅ چطور باید وارد بازار بین‌المللی بشی؟ ✅ کدوم پلتفرم برای مهارت تو مناسب‌تره؟ ✅ چطور تحریم‌ها رو دور بزنی؟ ✅ چطور اولین پروژه رو بگیری و درآمدتو نقد کنی؟ 📌 توی این وبینار رایگان، دکتر علیرضا قیمتی قراره مرحله به مرحله بهت یاد بده چطور از همین امروز قدم بذاری تو مسیر واقعی فریلنسینگ بین‌المللی 🗓  دوشنبه 10 آذر ⏰ ساعت 7 شب 🎫 لینک ثبت‌نام رایگان https://links.etekanesh.com/F65