محور برنامه نویسی جشنواره نوجوان خوارزمی
Open in Telegram
816
Subscribers
No data24 hours
No data7 days
-130 days
Posts Archive
این سند گزیدههایی از کتاب "الگوهای طراحی یادگیری ماشین: راهحلهایی برای چالشهای رایج در آمادهسازی داده، ساخت مدل و عملیات یادگیری ماشین" نوشته والیاپا لاکشمنان، سارا رابینسون و مایکل مان است که در سال ۲۰۲۰ توسط اوریلی منتشر شده است. این کتاب بر الگوهای طراحی تمرکز دارد که راهحلهای تکرارپذیر برای مشکلات متداول در مهندسی یادگیری ماشین ارائه میدهند. موضوعات اصلی شامل بازنمایی دادهها (مانند جاسازی و ویژگیهای ترکیبی)، مدلسازی مسائل (مانند متعادلسازی دادههای نامتوازن و استفاده از الگوهای آبشاری)، آموزش مدل (شامل بهینهسازی و تنظیم هایپرپارامترها) و استقرار مقاوم مدلها (مانند توابع سرویسدهی بدون حالت و ارزیابی مستمر) است. همچنین به قابلیت توضیحدهی مدلها، انصاف در هوش مصنوعی و چرخه عمر عملیات یادگیری ماشین (MLOps) میپردازد تا به متخصصان کمک کند سیستمهای یادگیری ماشین کارآمد و مسئولانه بسازند. پادکست ماشین لرنینگ @MLPodcastLLM
این متون به عنوان یک راهنمای جامع برای شرکتکنندگان در مسابقات Kaggle عمل میکنند و دادهکاوی و یادگیری ماشین را پوشش میدهند. این منابع، موضوعاتی مانند آمادهسازی دادهها، مهندسی ویژگیها و استفاده از Jupyter Notebooks را در پلتفرم Kaggle بررسی میکنند. آنها همچنین بر انواع مسائل رایج (رگرسیون، طبقهبندی، بینایی ماشین، پردازش زبان طبیعی، یادگیری تقویتی)، معیارهای ارزیابی و بهینهسازی هایپرپارامترها تمرکز دارند. علاوه بر این، این متن روشهای انسامبلسازی مدلها مانند میانگینگیری، ترکیب (blending) و انباشتگی (stacking) را توضیح میدهد. این منابع به شرکتکنندگان کمک میکنند تا عملکرد خود را در مسابقات Kaggle بهبود بخشند و این مهارتها را برای فرصتهای شغلی در دنیای واقعی به نمایش بگذارند. پادکست ماشین لرنینگ @MLPodcastLLM https://www.amazon.com/Data-Analysis-Machine-Learning-Kaggle/dp/1801817472
این منبع که توسط Packt Publishing Ltd. در فوریه ۲۰۲۳ منتشر شده، کتابی با عنوان "محصول هوش مصنوعی" (The AI Product) نوشته آیرین براتسیس است. این کتاب به مدیران محصول کمک میکند تا با جنبههای مختلف هوش مصنوعی در توسعه محصول آشنا شوند، از جمله اصول و ابزارهای زیربنایی، توسعه و نگهداری مدل، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، تجاریسازی محصولات هوش مصنوعی، و تاثیر تحول هوش مصنوعی بر مدیریت محصول. همچنین به بررسی استراتژیهای بازار، مدلهای کسبوکار و موارد کاربرد رایج هوش مصنوعی پرداخته و چالشها و ملاحظات اخلاقی در توسعه و استقرار سیستمهای هوش مصنوعی را برجسته میکند، با تاکید بر اهمیت دادهها، مقیاسپذیری و مدیریت هزینه.
@MLPodcastLLM پادکست ماشین لرنینگ
این سند، راهنمایی جامع برای کارهای یادگیری ماشین (ML) و فرآیند مصاحبه در این حوزه ارائه میدهد. ابتدا، انواع نقشهای ML مانند مهندس یادگیری ماشین و دانشمند داده را تشریح کرده و تفاوتهای میان کار در پژوهش و تولید را بیان میکند. سپس، چرخه تولید ML و مهارتهای لازم برای هر مرحله، از مدیریت داده تا استقرار مدلها، را بررسی میکند. بخش قابل توجهی به آمادگی برای مصاحبهها اختصاص دارد، شامل درک ذهنیت مصاحبهکنندگان، مهارتهای فنی و غیرفنی مورد انتظار، و انواع سوالات رایج. در نهایت، منابعی برای تقویت مهارتها و پیشرفت شغلی در زمینه یادگیری ماشین ارائه میشود. https://www.amazon.com/Machine-Learning-Interviews-Kickstart-Career/dp/1098146549 @MLPodcastLLM پادکست ماشین لرنینگ
این بخشی از کتابی است که درباره ی نحوه مدیریت پیشنهادات شغلی را به تفصیل شرح میدهد و بر اهمیت عدم پذیرش فوری پیشنهادها تاکید میکند. این متن توضیح میدهد که چگونه پیشنهادها را به طور مؤثر مذاکره کنید، از جمله نکاتی درباره مذاکره بر سر حقوق، مزایا، و شرایط کاری انعطافپذیر. همچنین، به نحوه انتخاب بین چندین پیشنهاد شغلی خوب، با در نظر گرفتن عواملی فراتر از حقوق اولیه و تمرکز بر پتانسیل بلندمدت و همراستایی با ارزشهای شخصی میپردازد. در نهایت، شامل مصاحبهای با یک دانشمند داده ارشد است که مشاوره عملی در مورد فرآیند مذاکره و ارزیابی پیشنهادات ارائه میدهد. @MLPodcastLLM پادکست ماشین لرنینگ
این بخشی از کتابی ااست که به بررسی ماههای اول شروع به کار در یک شغل علم داده میپردازد و راهنماییهایی برای موفقیت در این دوره ارائه میدهد. نویسنده توضیح میدهد که چگونه شرکتهای بزرگ و کوچک رویکردهای متفاوتی برای شروع به کار دارند، از جمله فرآیندهای رسمی و غیررسمی، و اهمیت پرسیدن سوالات و ایجاد روابط برای انباشت دانش سازمانی. همچنین، این متن به چالشهای احتمالی در محیطهای کاری نامناسب، مانند کارهای خستهکننده یا محیطهای سمی، و نحوه مدیریت یا ترک چنین موقعیتهایی اشاره میکند. در نهایت، تجربیات یک دانشمند داده در مورد اهمیت ارتباط موثر و اولویتبندی کارها در محیط صنعت مورد بحث قرار میگیرد. پادکست ماشین لرنینگ @MLPodcastLLM
این منبع، پیشگفتاری برای کتابی درباره مهندسی هوش مصنوعی است که به چگونگی اقتباس مدلهای بنیادی برای حل مسائل دنیای واقعی میپردازد. این کتاب با تمرکز بر کاربردهای عملی هوش مصنوعی، به خوانندگان کمک میکند تا با وجود سهولت نسبی در شروع به کار با مدلهای جدید، چالشهای مقیاسپذیری و قابلیتهای بهبودیافته را مدیریت کنند. این منبع به سوالاتی در مورد ارزیابی برنامهها، مهندسی پرامپت، کاهش خطای مدلها، تنظیم دقیق مدلها و بهینهسازی عملکرد پاسخ میدهد. همچنین، هدف این کتاب آموزش عملی است و نه یک مرجع نظری عمیق یا راهنمای ابزار خاص، و برای افرادی از جمله مهندسان هوش مصنوعی و دانشمندان داده که به دنبال بهبود و استقرار برنامههای هوش مصنوعی هستند، مناسب است. @MLPodcastLLM پادکست ماشین لرنینگ @MLPodcastLLM
چرا زبان c++ هنوز انتخاب اول خیلی از شرکت های بزرگ دنیا برای سیستم های هوش مصنوعی
#کتاب #فصل اول #جدید
این سند، پروژههای یادگیری عمیق (DL) را با تمرکز بر برنامهریزی مؤثر آنها توضیح میدهد. این منبع یادگیری عمیق را به عنوان یک تکنیک یادگیری ماشین (ML) معرفی میکند که از شبکههای عصبی مصنوعی (ANN) برای تشخیص الگو بهره میبرد و مزایای آن در انتخاب خودکار ویژگیها را برجسته میسازد. مراحل مختلف یک پروژه DL شامل برنامهریزی پروژه، ساخت حداقل محصول قابل دوام (MVP)، ساخت محصول با ویژگیهای کامل (FFP)، استقرار و نگهداری، و ارزیابی پروژه به تفصیل بیان شدهاند. همچنین، این متن اهمیت تعریف اهداف و معیارهای ارزیابی، شناسایی ذینفعان (داخلی و خارجی)، سازماندهی وظایف، تخصیص منابع (انسانی و محاسباتی)، و تعیین یک برنامه زمانی را در فاز برنامهریزی یک پروژه DL تشریح میکند و روششناسی چابک (Agile) را برای مدیریت این پروژهها مناسب میداند. @MLPodcastLLM
#کتاب #جدید #مقدمه
این منبع چالشهای عملی در پروژههای یادگیری عمیق (DL) را توضیح میدهد. بر خلاف تمرکز رایج بر الگوریتمهای DL، این متن بر اهمیت پیشپردازش دادهها، ارائه خدمات پایدار و استقرار مدلها تأکید دارد. این کتاب کاربران را در هر مرحله از یک پروژه DL، از ایجاد مدل اثبات مفهوم تا تبدیل آن به یک سرویس با استفاده از خدمات وب آمازون (AWS) و نظارت بر سیستم مستقر شده، راهنمایی میکند. هدف آن توانمندسازی مهندسان یادگیری ماشین و متخصصان DL برای غلبه بر مشکلات استقرار مقیاسپذیر و پاسخگویی به الزامات دقیق خدمات است. این اثر برای کسانی که دانش اولیه در یادگیری ماشین یا مهندسی نرمافزار دارند، سودمند خواهد بود. @MLPodcastLLM
این منبع چهار مسیر اصلی را برای کسب مهارتهای یادگیری ماشین/ دیتاساینس /.... بررسی میکند: تحصیلات آکادمیک (مانند مدرک کارشناسی ارشد)، شرکت در بوتکمپها، یادگیری در حین کار فعلی، و خودآموزی. هر کدام از این روشها مزایا و معایب خود را از نظر زمان، هزینه و نیاز به خودانگیزگی دارند. متن به جزئیات هر مسیر، از جمله هزینهها، محتوای آموزشی، و توصیههایی برای انتخاب بهترین گزینه بر اساس دانش فعلی و اهداف شغلی فرد میپردازد. همچنین مصاحبهای با یک دانشمند داده ارائه شده که تجربه او در یادگیری و ورود به این حوزه را روشن میکند. برای کسب مهارتهای دانشمند داده، چه مسیرهای اصلی آموزشی با مزایا و معایب هر کدام وجود دارد؟ @MLPodcastLLM #فصل_سوم #کتاب
@MLPodcastLLM
نسخه ی mp3
انواع مختلف شرکتهایی را که متخصصان علم داده را استخدام میکنند، بررسی میکند و بین شرکتهای بزرگ فناوری (MTC)، خردهفروشان سنتی (HandbagLOVE)، استارتآپهای نوپا (Seg-Metra)، استارتآپهای موفق در مراحل پایانی (Videory) و پیمانکاران بزرگ دولتی (GAD) تمایز قائل میشود. این متن به طور مفصل مزایا و معایب کار در هر یک از این محیطها را با تمرکز بر ساختار تیم، فناوریهای مورد استفاده، فرهنگ سازمانی، حقوق، امنیت شغلی و فرصتهای یادگیری توضیح میدهد. همچنین، تفاوتهای کلیدی بین شرکتهای بزرگ و کوچک را از نظر بوروکراسی و تعاملات روزمره برجسته میکند و بر اهمیت شناخت دادهها و همکاری با متخصصان حوزه تأکید دارد. #فصل_دوم #کتاب
این منبع مروری جامع بر علم داده ارائه میدهد و مسیرهای شغلی، مهارتهای لازم و واقعیتهای این حوزه را بررسی میکند. این متن توضیح میدهد که علم داده استفاده از داده برای حل مشکلات واقعی است و سه حوزه اصلی را مشخص میکند: تحلیلگری (Analytics)، یادگیری ماشین (Machine Learning) و علم تصمیمگیری (Decision Science). همچنین بر اهمیت مهارتهای ریاضی/آمار، برنامهنویسی/پایگاه داده و درک تجاری تأکید کرده و نکات کلیدی برای ورود به این شغل و انتخاب مسیر مناسب در بازار کار رقابتی فعلی را ارائه میدهد. این متن همچنین به مشاغل مرتبط مانند مهندس داده و تحلیلگر هوش تجاری نیز اشاره میکند.
#فصل_اول @MLPodcastLLM
"چگونه شغلی در زمینه یادگیری ماشین را بدست آورم؟" کتابی است که به پرسشهای مکرر درباره ورود و پیشرفت در حوزه یادگیری ماشین پاسخ میدهد. این اثر برای دانشمندان داده مشتاق و همچنین کسانی که در سالهای اولیه شغل خود هستند طراحی شده است و راهنمایی جامع برای ورود به این زمینه و پیشرفت در آن ارائه میدهد. کتاب به چهار بخش اصلی تقسیم شده است که شامل آشنایی با علم داده و مهارتهای مورد نیاز، مراحل یافتن شغل، چگونگی انطباق در ماههای اولیه کار، و رشد در نقش علم داده میشود. همچنین، این کتاب به پرسشهای متداول مصاحبه و پاسخهای نمونه میپردازد و میتواند به صورت غیرترتیبی برای رفع نیازهای خاص خوانندگان مطالعه شود. هر فصل با مصاحبههایی از دانشمندان داده برجسته به پایان میرسد که تجربیات واقعی آنها را به اشتراک میگذارد.
#مقدمه #اول @MLPodcastLLM
🟩 استخدام | مسئول برنامهریزی و کنترل پروژه
یک هلدینگ معتبر فعال در حوزه هوش مصنوعی و اقتصاد دیجیتال جهت تکمیل تیم خود در تهران (سعادتآباد)، از افراد جوان و باانگیزه دعوت به همکاری مینماید:
🔹 عنوان شغلی: مسئول برنامهریزی و کنترل پروژه
📍 محل کار: تهران، حوالی سعادتآباد
📅 شرایط سنی: حداکثر 30 سال
💼 نوع همکاری: تماموقت / حضوری
🔍 شرایط مورد نیاز:
آشنایی با مفاهیم مدیریت پروژه (PMBOK / Agile / Scrum)
تسلط به ابزارهای برنامهریزی و کنترل پروژه (مثل Microsoft Project، Jira)
آشنایی با فضای پروژههای فناورانه، نرمافزاری یا تحقیق و توسعه
منظم، پیگیر، و توانمند در مستندسازی و گزارشدهی
روحیه کار تیمی، ارتباط موثر، و یادگیری سریع
🎯 مزیت محسوب میشود:
تجربه همکاری با تیمهای فنی یا استارتاپهای تکنولوژیک
دارا بودن مدارک PMP یا PSM
آشنایی مقدماتی با مفاهیم هوش مصنوعی و اقتصاد دیجیتال
📩 ارسال رزومه از طریق تلگرام:
@MainSupport_ir
Repost from آموزش مهارتهای زندگی مبتنی بر شناخت مغز
📣📣📣📣📣
کلاس تابستانی برای ۹ تا ۱۸ سال
✨دوره ی پرورش و ارتقای تخصصی کارکردهای ذهن و مغز کودک/نوجوان
🔐کلید مسولیت پذیری، منظم بودن، تمرکز و دقت بالا، حافظه قوی و موفقیت کودکان و نوجوانان کجاست؟
🧩چرا برخی کودکان و نوجوانان با وجود تلاش، پیشرفت نمیکنند و دغدغه والدین شده اند؟
این دوره با تکیه بر آموزه های دانش ذهن و مغز و علوم اعصاب تربیتی و کوچینگ شخصیسازیشده، فرزند شما را برای موفقیت در مدرسه و زندگی راهنمایی و همراهی میکند.
این دوره برای چه کسانی است؟
👧👦 کودکان ۹ تا ۱۲ سال: ساختن بنیه های یادگیری و آموزش مهارت های خود تنظیمی و مدیریت روابط اجتماعی
🧑🎓👩🎓 نوجوانان ۱۳ تا ۱۸ سال: ارتقای قابلیت های شناختی برای یادگیری عمیق، موفقیت در کنکور، و آمادگی برای انتخابهای بزرگ زندگی
خدمات دوره:
✅ پروفایل شناختی اختصاصی برای هر یادگیرنده و بازخورد به والدین
✅ مشاوره به والدین برای ایجاد تغییرات محیطی و بین فردی بر اساس عملکرد فرزندشان 👨👧👦👩👧👦
✅ جلسات آنلاین: ۲ جلسه ی ۲ ساعته در هفته
✅ آموزش شخصیسازی شده در ۳ گروه سنی
🥇۹ تا ۱۲ سال (پایه سوم تا پنجم)
🥇۱۳ تا ۱۵ سال (پایه ششم تا نهم)
🥇۱۶ تا ۱۸ سال (پایه دهم تا دوزادهم)
✅ مشاوره رایگان گروهی برای والدین
✅ تمرینهای خانگی با پیگیری منظم
✅ مشاوره تخصصی در زمینه تعیین رشته مدرسه و دانشگاه بر اساس ارزیابی های تخصصی از علایق و تواناییهای شرکت کنندگان
مدرس دوره:
آقای دکتر آزاد محمدی
🔸عضو هیئت علمی دانشگاه فرهنگیان
🔸پژوهشگر و فوق دکتری علوم اعصاب تربیتی دانشگاه تهران
🔸مدرس رسمی اختلال یادگیری 🔸مدیر سابق توانبخشی وزارت آموزشوپرورش
📲 تماس: واتساپ/ تلگرام: 09189296344
پیام فقط در تلگرام: 09022509787
🎁 هدیه: ۱۰ درصد تخفیف ثبت نام برای بیست نفر اول
ثبتنام: ⬇️
https://survey.porsline.ir/s/2dxgoObX
🧠 این یک کلاس نیست، سرمایهگذاری برای مغز فرزند شماست!
برای آیندهای روشن، با آگاهی قدم بردارید.👟👟
🚀 همین حالا آینده فرزندتان را بسازید!
⛔️ ظرفیت محدود
⏰ فرصت را از دست ندهید!
با توجه به شرایط فعلی ایران عزیزمون و محدودیت اینترنت، تمامی خدمات پلتفرم آموزشی گیت رایگان شد.
همین الان میتونید اشتراکتون رو از لینک زیر فعال کنید و به بیش از ۷۰ هزار دوره آموزشی دسترسی داشته باشید.
💎 لینک دریافت اشتراک ویژه به صورت رایگان
من تصمیم گرفتم هر هفته یک خلاصه ای از کتابهایی تو زمینه ماشین لرنینگ یا هوش مصنوعی/ #deep learning رو با کمک NotebooklLM به صورت پادکست فارسی در کانال تلگرامی زیر قرار بدم اگر تمایل داشتید این کانال تلگرامی رو دنبال کنید.
https://t.me/MLPodcastLLM
https://kandoo.medu.ir/v/NUm63jamvxwe
متاورس و دوقلوی دیجیتال
اطلاعیه بسیار مهم در مورد پویش کشوری قرآنپژوهی رایانشی
همکاران عزیز، دانش آموزان گرامی
با توجه به درخواست مکرر علاقمندان گرانقدر از سراسر کشور، مهلت ارسال آثار تا **20 خرداد ماه **تمدید می گردد.
نحوه ارسال آثار
همه شرکت کنندگان عزیز مقتضی است که کلیه مستندات پروژه را در قالب یک پوشه فشرده سازی کرده و فایل فشرده را به ایمیل quranpazhuhi@gmail.com ارسال فرمایند.
🔹 شرکتکنندگان میتوانند به یکی از روشهای زیر در پویش شرکت کنند:
1. معلمان (انفرادی یا گروهی دو نفره)
2. دانشآموزان (انفرادی یا گروهی دو نفره)
3. تیمهای ترکیبی (یک معلم + دو دانشآموز)
مستندات مورد نیاز:
• گزارش علمی مکتوب شامل روش تحقیق، تحلیل دادهها و نتایج
• پوستر 1 متر در 70 سانتی متر: پوستر شامل معرفی اعضای تیم، فرآیند انجام پروژه و دستاوردها و تصاویر جذاب پروژه و اعضای تیم باشد و در روز مبارک عرفه با هماهنگی آموزش و پرورش منطقه در مصلای منتخب نمایش داده شود.
• فایلهای Orange شامل پردازش متن و تحلیل دادهها
• نمودارهای تحلیل داده و داشبوردهای قرآنی
• ویدئوی کوتاه معرفی پروژه
محورهای مسابقه و شرح پروژهها
📌 محور ۱: جستجوی موضوعی و تدبر در مفاهیم قرآنی
🔹 جستجوی آیات قرآن با استفاده از کلیدواژههای مرتبط و تحلیل موضوعی
🔹 کشف و بررسی صفات الهی و میزان تکرار آنها در قرآن
🔹 تحلیل ارتباط معنایی بین واژگان پرتکرار (مانند "ایمان و عمل صالح")
📌 محور ۲: تحلیل معنایی و تفسیری قرآن
🔹 دستهبندی آیات بر اساس مفاهیم کلیدی مانند عدالت، هدایت و تقوا
🔹 تحلیل تفسیری تفاوتهای معنایی یک واژه در آیات مختلف
🔹 مقایسه دیدگاههای مفسران درباره یک آیه خاص
📌 محور ۳: تحلیل تاریخی و مقایسهای قرآن
🔹 بررسی تفاوت نسخههای مختلف قرآن از نظر زبانی
🔹 تحلیل تحولات تاریخی در نگارش و تفسیر قرآن
🔹 مقایسه سبک زبانی سورههای مکی و مدنی
📌 محور ۴: مصورسازی و داشبوردهای قرآنی
🔹 طراحی داشبوردهای تعاملی برای نمایش دادههای قرآنی
🔹 مصورسازی ارتباطات معنایی بین آیات قرآن
🔹 تحلیل آماری موضوعات قرآنی با ابزارهای گرافیکی
جوایز و تقدیر از برگزیدگان
✨ به برگزیدگان انفرادی و تیمی رتبههای اول تا سوم در هر محور، جوایز ارزنده و لوح افتخار پویش اهدا خواهد شد.
