هوش مصنوعی و علم داده به فارسی

🍉 جشنواره یلدایی اشتراک آموزشـی دیگه همه‌ی دوره‌ها به صورت نامحدود در اختیار شماست! در «جشـنواره یلدایی» آکادمی همراه اول، اشتراک آموزشی رو با تخفیف ویژه بخـرید و به دنیای وسیعی از محتواهای تخصصی و حرفه‌ای برای ارتقای مهارت‌های فردی و شغلی‌تون دسترسی داشته باشین.✌️ 📉 یک میلیـون تومان تخفیـف ویـژه 🎁 هـمـراه با هدیه ویژه «دفتـرچـه یادگیری ۱۰۴» 💎 ایـن اشتراک چه امتیازاتی برات داره؟!

✔️ دسترسی به ۲۰۰ دوره آنلاین شغل محـور ✔️ بهره‌گیری از برترین اساتید صنعت و دانشگاه ✔️ گواهینامه معتبر آکادمی

⏰ زمان جشنـواره از روز دانشجـو تا شب یلدا

🎓✖️2 اگـر دانشـجو هستـی، تخفیف خـاص‌تـر برات داریم، کافیه به سایت سـر بزنی!

🌐 برای خـرید اشتراک آموزشی روی لینک بزنین: 🔗 https://l.hamrah.academy/2ex ⭐️ @Hamrah_Academy | آکادمی همراه اول

📊 آنتروپیک، رهبر جدید بازار Enterprise LLM بازار مدل‌های زبانی بزرگ در سال ۲۰۲۵ وارد فاز تازه‌ای شد. Anthropic با تصاحب ۴۰٪ سهم بازار Enterprise، جایگاه نخست را از OpenAI گرفت. در همین حال، سهم OpenAI از ۵۰٪ به ۲۷٪ کاهش یافت و Google با رشدی چشمگیر از ۷٪ به ۲۱٪ رسید. اکنون این سه بازیگر، ۸۸٪ بازار Enterprise را در اختیار دارند. برتری Anthropic در حوزه Coding چشمگیر است: ۵۴٪ سهم بازار و تبدیل شدن Claude Code به یک Game Changer واقعی؛ مدلی که ۱۸ ماه متوالی صدرنشین LLM Leaderboards بوده است. در واقع تمرکز استراتژیک بر Code Generation، عامل کلیدی موفقیت Anthropic در بازار Enterprise بوده است. 📌 Menlo Ventures, 2025

🤖🍉 یلدا، فرصت شروع مسیر حرفه‌ای در علم داده و هوش مصنوعی 🔥 دوره تربیت دانشمند داده و هوش مصنوعی 🎁 ۲۰٪ تخفیف ویژه کمپین یلدا ⏰ از ۱۶ تا ۳۰ آذر ⚠️ ظرفیت محدود 📊 آموزش کاربردی علم داده 🤖 ورود عملی به حوزه هوش مصنوعی 🚀 مناسب دانشجویان، برنامه‌نویسان و علاقه‌مندان بازار کار 👉 ثبت‌نام و اطلاعات بیشتر: 🔗 https://B2n.ir/hx6270 ✨ بلندترین شب سال، بهترین تصمیم حرفه‌ای ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ☎️ مشاوره و ثبت‌نام: 02167641999 📲مشاوره تلگرام: 09222477250 Telegram Bot ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ✓ جهاد دانشگاهی صنعتی شریف؛ یک پله بالاتر از تخصص

معرفی کتابخانه PandasAI 🐼: آینده تحلیل داده با هوش مصنوعی این کتابخانه پایتون به شما اجازه می‌دهد که با استفاده از زبان طبیعی (مثل انگلیسی) با دیتافریم‌های pandas خود کار کنید. این ابزار به عنوان یک مکمل برای pandas عمل می‌کند و با کمک مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، تحلیل داده را به یک گفتگوی ساده تبدیل می‌کند. ویژگی‌های کلیدی: 📊 پرسش و پاسخ با زبان طبیعی 📈 رسم نمودار و مصورسازی 🔗 کار با چندین دیتافریم این کتابخانه ابزاری قدرتمند برای تمام متخصصان داده، تحلیلگران و هر کسی است که می‌خواهد سریع‌تر و هوشمندانه‌تر با داده‌ها کار کند. 🔗 برای شروع و مشاهده مثال‌های بیشتر، به مخزن گیت‌هاب این پروژه سر بزنید: https://github.com/sinaptik-ai/pandas-ai ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science

🌙🍉 بلندترین شب سال، بهترین زمان برای شروع! 🌟 از روز دانشجو تا شب یلدا، تخفیف‌ 20٪ دوره آموزشی دانشمند داده به تعداد خیلی محدود! هر داده یه دنیای پنهان از فرصت‌هاست… با دوره جامع دانشمند داده یاد بگیر چطور این فرصت‌ها رو پیدا کنی و تبدیل به یکی از پرتقاضاترین متخصص‌های بازار کار بشی! 💡✨ ✅ یادگیری عملی پایتون برای تحلیل داده‌ها 🐍 ✅ کشف دنیای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی 🤖 ✅ اجرای پروژه‌های واقعی برای ورود حرفه‌ای به بازار کار 📈 ⏰ ظرفیت محدود ـ همین امروز قدم اول رو بردار و آینده‌ت رو با داده‌ها بساز! ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🌐جهت مشاهده اطلاعات دوره کلیک کنید 👇 https://B2n.ir/hx6270 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ☎️ مشاوره و ثبت‌نام: 02167641999 📲مشاوره تلگرام: 09222477250 Telegram Bot ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ✓ جهاد دانشگاهی صنعتی شریف؛ یک پله بالاتر از تخصص

🧠 مراحل ایجاد سیستم RAG: هشت گام ضروری تصویر بالا، ۸ گام کلیدی سیستم RAG (تولید تقویت‌شده با بازیابی) را نشان می‌دهد که دانش LLM را به‌روز و تقویت می‌کند: 🗂 جمع‌آوری داده‌ها: دریافت داده‌های متنوع (API، وب، ETL) برای ایجاد مخزن دانش اولیه. 🧹 پاک‌سازی و پیش‌پردازش: حذف PII، استانداردسازی و اجرای OCR برای افزایش کیفیت و اعتبار داده‌ها. ✂️ قطعه‌بندی و ساختاربندی: تقسیم اسناد به قطعات (Chunks) با اندازه بهینه، جهت حفظ بافت و بازیابی دقیق‌تر. 🧬 تولید امبدینگ: تبدیل متون به بردارهای عددی (Vector) توسط مدل‌های ترنسفورمر برای درک معنایی. 🗃 پایگاه داده وکتور: ذخیره و سازماندهی بردارها در دیتابیس‌های تخصصی (Pinecone) برای جستجوی سریع. 🔍 بازیابی و رتبه‌بندی: یافتن مرتبط‌ترین بردارها با جستجوی هیبرید و رتبه‌بندی مجدد (Re-ranking) برای دقت نهایی. 📝 ارکستراسیون و پرامپت‌سازی: تزریق قطعات بازیابی شده به پرامپت و هدایت LLM برای تولید پاسخ دقیق. 📊 ارزیابی و نظارت: سنجش عملکرد با معیارهای کمی و بازخورد انسانی، جهت شناسایی توهم (Hallucination) و بهبود.

🤖🧠 شورای LLM | اجماع چندمدلی برای پاسخ‌های دقیق‌تر رویکرد LLM Council به‌جای تکیه بر یک مدل زبانی، چند LLM را هم‌زمان وارد بازی می‌کند تا مثل یک «شورای کارشناسی هوش مصنوعی» روی یک سؤال فکر کنند، پاسخ بدهند و خطای همدیگر را بگیرند. فرآیند سه‌مرحله‌ای است: 1️⃣ هر مدل به‌طور مستقل پاسخ خودش را تولید می‌کند. 2️⃣ مدل‌ها به‌صورت ناشناس پاسخ‌های بقیه را از نظر دقت، انسجام و عمق تحلیل ارزیابی و رتبه‌بندی می‌کنند. 3️⃣ یک مدل به‌عنوان «رئیس شورا» بهترین بخش‌ها را ترکیب می‌کند و یک پاسخ نهایی منسجم و بهینه می‌سازد. کاربرد این رویکرد برای سناریوهای تصمیم‌گیری حساس، تحلیل‌های علمی و مسائل پیچیده است؛ جایی که یک خروجی واحد کافی نیست و نیاز به چند دیدگاه الگوریتمی وجود دارد. ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science

بر اساس نتایج مطالعه‌ اخیر Gartner که بر مبنای نظرسنجی از گروهی از مدیران ارشد فناوری اطلاعات انجام شده است، الگوی تغییر بودجه‌ فناوری از سال ۲۰۲۵ تا ۲۰۲۶ نسبتاً روشن است. بیشترین رشد بودجه به حوزه‌های هوش مصنوعی مولد، هوش مصنوعی و هوش تجاری و تحلیل داده‌ها اختصاص دارد؛ به‌طوری‌که بیش از ۸۰ درصد پاسخ‌دهندگان در این حوزه‌ها از افزایش بودجه خبر داده‌اند و میانگین رشد به‌ترتیب حدود ۳۸، ۳۶ و ۲۵ درصد گزارش شده است! ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science

آشنایی با ترنسفومر تولید شده توسط مدل Gemini 3 Nano Banana pro! ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science

پایگاه‌های داده برداری در این تصویر، سامانه‌های Vector Database و پایگاه‌های دادهٔ پشتیبان Vector Search را در چهار رده نشان می‌دهد: ۱) اختصاصی متن‌باز: ابزارهایی مانند Chroma، Vespa، LanceDB، Marqo، Qdrant و Milvus که به‌طور ویژه برای ذخیره‌سازی و بازیابی برداری طراحی شده‌اند. ۲) عمومی متن‌باز با جستجوی برداری: شامل OpenSearch، ClickHouse، PostgreSQL و Cassandra که این قابلیت را به‌صورت ماژولی ارائه می‌کنند. ۳) اختصاصی تجاری: Weaviate و Pinecone که خدمات سازمانی و مدیریت‌شده فراهم می‌سازند. ۴) عمومی تجاری با پشتیبانی برداری: Elasticsearch، Redis، Rockset و SingleStore که امکان جستجوی برداری را در کنار دادهٔ سنتی فراهم می‌کنند. مطالعه بیشتر @DataPlusScience

👈 برترین کانال‌های آموزشی در زمینه های هوش‌مصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین و علم  داده ‏⭐️ معرفی دوره های رایگان AI, ML, LLM و DataScience 👉  @Ai_Tv ⭐️مجله هوش‌مصنوعی 👉 @Homeai ⭐️ یادگیری عمیق و هوش مصنوعی 👉 @cvision ⭐️ آموزش‌های تخصصی هوش مصنوعی 👉 @class_vision ⭐️ دوره‌های تخصصی LLM ،VLM و Agentic AI 👉 @llm_huggingface ⭐️رویدادهای هوش‌مصنوعی 👉 @eventai ⭐️آموزش Machine Learning 👉 @Machine_learn ⭐️آموزش علوم داده 👉 @DataPlusScience ⭐️آموزش ، اخبار و تحولات هوش‌مصنوعی 👉 @Ai_NewsTv ‏⭐️ دوره های رایگان Python , ML و  Ai از موسسات معتبر 👉 @Python4all_pro ‏⭐️منابع آموزشی پایتون برای علم داده ،ML & Ai :  👉 @programmers_street

👈 برترین کانال‌های آموزشی در زمینه های هوش‌مصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین و علم  داده ‏⭐️ معرفی دوره های رایگان AI, ML, LLM و DataScience 👉  @Ai_Tv ⭐️مجله هوش‌مصنوعی 👉 @Homeai ⭐️ یادگیری عمیق و هوش مصنوعی 👉 @cvision ⭐️ آموزش‌های تخصصی هوش مصنوعی 👉 @class_vision ⭐️ دوره‌های تخصصی LLM ،VLM و Agentic AI 👉 @llm_huggingface ⭐️رویدادهای هوش‌مصنوعی 👉 @eventai ⭐️آموزش Machine Learning 👉 @Machine_learn ⭐️آموزش علوم داده 👉 @DataPlusScience ⭐️آموزش ، اخبار و تحولات هوش‌مصنوعی 👉 @Ai_NewsTv ‏⭐️ دوره های رایگان Python , ML و  Ai از موسسات معتبر 👉 @Python4all_pro ‏⭐️منابع آموزشی پایتون برای علم داده ،ML & Ai :  👉 @programmers_street

جی‌پی‌تی (GPT) شبیه چه کسی است؟! در پژوهشی از دانشگاه هاروارد، پاسخ‌های GPT به مجموعه‌ای از شاخص‌های روان‌شناختی و ارزش‌های اجتماعی (با تکیه بر داده‌های World Values Survey از ۹۴ هزار نفر) با پاسخ‌های مردم ۶۵ کشور مقایسه شده است. یافته‌ها نشان می‌دهند که GPT شباهت زیادی به جوامع غربی (Western)، تحصیل‌کرده (Educated)، صنعتی (Industrialized)، ثروتمند (Rich) و دموکراتیک (Democratic) (که با اصطلاح WEIRD شناخته می‌شوند) دارد و در مقابل، فاصله زیادی با جوامعی مانند اتیوپی، پاکستان یا قرقیزستان. در واقع، GPT بیشتر شبیه ساکنان جوامع WEIRD است: فردگرا (individualistic)، و دارای سبک تفکر تحلیلی (analytic thinking). وقتی از GPT می‌پرسند "انسان معمولی کیست؟"، تصویری که ارائه می‌دهد با خودپنداره‌ی رابطه‌محور (relational self-concept) که در بسیاری از فرهنگ‌ها رایج است، فاصله دارد. این یعنی GPT نه تنها از دیدگاه خاصی به جهان نگاه می‌کند، بلکه تصورش از "انسان عادی" هم WEIRD است. متن کامل مقاله را اینجا بخوانید ➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science

🎓 هفته رایگان DataCamp از ۱۲ تا ۱۸ آبان، فرصت دارید به تمام دوره‌های آموزشی DataCamp به‌صورت کامل و رایگان دسترسی داشته باشید. در این بازه می‌توانید مهارت‌های داده‌محور مورد علاقه‌تان را یاد بگیرید، پروژه‌های عملی انجام دهید و حتی گواهی پایان‌دوره معتبر دریافت کنید. 🔗 لینک دسترسی: https://www.datacamp.com/ ➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science

🔥🔥📣📣 لیست کانال ها و منابع های آموزشی هوش مصنوعی و علوم الگوریتم های آین

📊 نقشه مهارت‌های علم داده (Data Science Competency Map) 🧠 این نمودار چارچوب مهارتی علم داده را نشان می‌دهد؛ ترکیبی از دانش ریاضی، آماری و فنی برای تحلیل، مدل‌سازی و استقرار سامانه‌های هوشمند داده‌محور. 📐 ریاضیات: جبر خطی، بهینه‌سازی و کاهش بُعد برای پایه‌گذاری الگوریتم‌های تحلیلی 💻 برنامه‌نویسی: تسلط بر Python، R و پایگاه‌های داده (SQL، MongoDB) 🎲 احتمال و آمار: توزیع‌ها، آزمون فرض و رگرسیون برای اعتبارسنجی نتایج ⚙️ مهندسی ویژگی: انتخاب و تولید ویژگی‌های مؤثر در یادگیری مدل 🤖 یادگیری ماشین: آموزش، ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌ها با رویکرد داده‌محور 🧬 یادگیری عمیق: طراحی شبکه‌های عصبی با TensorFlow و PyTorch 💬 NLP: تحلیل متون و بردارهای معنایی واژه‌ها 📊 بصری‌سازی داده: Tableau، Power BI و Qlik برای تحلیل تصویری ☁️ استقرار مدل: Azure، Flask و Django برای پیاده‌سازی عملیاتی ✨ تلفیق این مهارت‌ها زیربنای نقش دانشمند داده (Data Scientist) را می‌سازد. ➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science