Machine Learning | یادگیری ماشین
💡مهندس یادگیری ماشین شوید! 👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼 🆔 @DataScienceir_Adv
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Machine Learning | یادگیری ماشین
El canal Machine Learning | یادگیری ماشین (@machinelearning_ir) en el segmento lingüístico de Farsi es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 34 750 suscriptores, ocupando la posición 3 864 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 219 en la región Irán.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 34 750 suscriptores.
Según los últimos datos del 31 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -96, y en las últimas 24 horas de -3, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.36%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.61% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 210 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 253 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 3.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como مصنوعی, ایجنت, مهندس, مدل, عمل.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“💡مهندس یادگیری ماشین شوید!
👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼
🆔 @DataScienceir_Adv”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 01 noviembre, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
📣 مباحث دوره شامل: 🔹 مبانی LLM و مهندسی پرامپت 🔹 ساخت ایجنتهای هوش مصنوعی 🔹 سیستمهای چندایجنتی 🔹 پروتکل MCP و ارتباط ایجنتها 🔹 بازیابی اطلاعات و RAG 🔹 فاینتیونینگ و بهینهسازی مدل 🔹 ارزیابی و تست 🔹 مانیتورینگ و دیپلوی 🔹 امنیت و حاکمیت AI 🔹 مباحث پیشرفته🐱 Agentic AI Course 🐱 Agentic AI Course 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa
⬅️ مباحثش هم شامل: 🔹 راهاندازی محیط توسعه 🔹 ساخت نمونه اولیه مدل 🔹 تبدیل کد آزمایشی به پروژه قابل نگهداری 🔹 تست و اعتبارسنجی 🔹 خودکارسازی و استقرار 🔹 مدیریت آزمایشهای ML 🔹 پایش سیستم در محیط واقعی┌ 💻 Website └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa
🔹 استقرار مدلهای یادگیری ماشین و خودکارسازی پایپلاینها 🔹 ارزیابی مدلها و تست رفتار سیستمهای مبتنی بر LLM و ایجنتها 🔹 کار با ابزارهایی مثل Docker ،Apache Kafka ،Prometheus و Grafana 🔹 پایش کیفیت داده و شناسایی تغییر در توزیع دادهها 🔹 امنیت، ایمنی، توضیحپذیری و انصاف در سیستمهای AI 🔹 کار با معماریهای RAG و سیستمهای Agentic AI 🔹 مدیریت ریسک و هزینه و افزایش مقیاسپذیری سامانههای هوش مصنوعی📖 منابع آموزشی دوره: ✅ اسلایدها، تمرینها و آزمایشگاههای عملی ✅ ویدیوهای ضبطشدهی جلسات ترم بهار ۲۰۲۶ ✅ کتاب Machine Learning in Production ✅ کدها و پروژههای عملی منتشرشده 💻 Machine Learning in Production 💻 Machine Learning in Production 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa
◀️ مدرک دو زبانه معتبر ◀️ انجام پروژه های کاربردی و یک پروژه جامع در طول دوره ◀️ پشتیبانی علمی⁉️ مخاطبین این دوره چه کسانی هستند؟ 👌 دانشجویان و فارغ التحصیلان تحصیلات تکمیلی رشتههای فنی مهندسی و علوم انسانی 👌 علاقمندان به حوزه های هوش مصنوعی و علم داده 👌 دانشجویانی که قصد نوشتن پایان نامه در این حوزه را دارند 👌 افرادی که قصد مهاجرت کاری یا تحصیلی دارند 👈 جهت دریافت سرفصل ها ، فیلم آموزشی، مشاوره رایگان و اطلاعات تکمیلی؛ فرم زیر را تکمیل کنید. ➡️ https://httb.ir/7mM8Q ➖➖➖➖
🕧 موضوعات مهم کتاب شامل این موارد میشن: 🔹 مبانی ریاضی و آماری: احتمال شرطی، توزیعهای گاوسی، روش مونتکارلو و استدلال آماری 🔹 یادگیری ماشین: تعمیمپذیری مدلها، بهینهسازی تصادفی و نظریهی اطلاعات 🔹 مدلهای مولد: متغیرهای نهفته، مدلهای متغیر نهفته (VAE) و مدلهای انتشار 🔹 تصمیمگیری و یادگیری تقویتی: فرایندهای تصمیمگیری مارکوف، روشهای گرادیان سیاست و همراستاسازی مدلها 🔹 سیستمهای ایجنتی: حافظه، استفاده از ابزارها، جستوجو و تصمیمگیری قابلاعتماد✏️ برای هر فصل، یک آزمایش محاسباتی هم در نظر گرفته شده؛ بنابراین، علاوه بر یادگیری مفاهیم، میتونی با کد پایتون و دادههای مصنوعی، ایدهها رو اجرا کنی و نتایجشون رو بررسی کنی. 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa
توضیح فنی و کد ← مثال واقعی از محیط پروداکشن ← نکتهی کلیدی برای مصاحبه🔸 این مجموعه ترکیبی از سؤالهای سناریو محور (مثل نحوهی مهاجرت از یه مدل زبانی قدیمی یا عیبیابی افت کیفیت RAG)، یه چیتشیت از فرمولها و دستورهای Bash و پایتون، و یه پلیبوک آماده برای مدیریت سریع خطاهای سیستم هست. 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa
