هوش مصنوعی |یادگیری ماشین| علم داده

⚡ با گیت‌هاب چت کن! دیگه نیازی نیست کدهای یه ریپازیتوری رو بخونی — حالا می‌تونی باهاش حرف بزنی! این سرور MCP به نام GitIngest دو تا ابزار داره: ۱. git_directory_structure ساختار پوشه‌ها و فایل‌ها رو بهت نشون میده — بفهمی چی به چیه! ۲. git_read_important_files میره سراغ اصل مطلب و فایل‌های کلیدی رو برات باز می‌کنه! ⏱️ چقدر طول می‌کشه؟ در چند ثانیه — یه ریپو رو تحلیل کن و جواب بگیر! 🌐 اُپن‌سورس و رایگان کاملاً رایگانه و کدش باز — هرطور دلت می‌خواد استفاده کن! 🔗 مشاهده در GitHub #GitHub #MCP #برنامه_نویسی #OpenSource 🆔 @Ai_Tv

🎓 دوره جامع مهندسی هوش مصنوعی از صفر! یه منبع بی‌نظیر پیدا کردم برای کسایی که می‌خوان واقعاً متخصص AI بشن — نه فقط کاربر، بلکه سازنده! 📊 آمار و ارقام

آمار              | مقدار                   
------------------+-------------------------
تعداد درس‌ها      | ۴۳۵ درس                 
تعداد فازها       | ۲۰ فاز                  
مدت زمان تقریبی   | ۳۲۰ ساعت                
ستاره‌های گیت‌هاب | ۱۲K ⭐                   
مجوز              | MIT (رایگان و اُپن‌سورس)

🗺️ مسیر یادگیری (۲۰ فاز)

فاز ۰ → ابزارها و نصب
فاز ۱ → پایه‌های ریاضی
فاز ۲ → اصول یادگیری ماشین
فاز ۳ → هسته یادگیری عمیق
فاز ۴ → بینایی کامپیوتر
فاز ۵ → پردازش زبان طبیعی
فاز ۶ → گفتار و صدا
فاز ۷ → ترنسفورمرها (عمیق)
فاز ۸ → هوش مصنوعی مولد
فاز ۹ → یادگیری تقویتی
فاز ۱۰ → LLMs از صفر
فاز ۱۱ → مهندسی LLM
فاز ۱۲ → AI چندمدی
فاز ۱۳ → ابزارها و پروتکل‌ها
فاز ۱۴ → مهندسی Agent
فاز ۱۵ → سیستم‌های خودمختار
فاز ۱۶ → Multi-Agent و Swarms
فاز ۱۷ → زیرساخت و Production
فاز ۱۸ → اخلاق و ایمنی
فاز ۱۹ → پروژه نهایی (۸۵ درس)

🌐 زبان‌های برنامه‌نویسی • 🐍 Python • 🟦 TypeScript • 🦀 Rust • 📊 Julia 💡 چرا این دوره خاصه؟ ۱. یادگیری عمیق هر الگوریتم رو از اولین اصول می‌سازی — نه کپی‌پیست، نه راه‌حل آماده! ۲. ساختار منظم ۴۳۵ درس در ۲۰ فاز — از ریاضیات پایه تا Agentهای خودمختار! ۳. عملی و کاربردی هر درس یه آرتیفکت قابل استفاده می‌سازی: پرامپت، اسکیل، Agent، سرور MCP ۴. رایگان و اُپن‌سورس هیچ پولی نمی‌دی — همه چیز آزاده و روی لپ‌تاپ خودت اجرا میشه! ⚠️ یه نکته مهم

"۸۴٪ دانشجویان قبلاً از ابزارهای AI استفاده می‌کنن. ولی فقط ۱۸٪ احساس آمادگی حرفه‌ای می‌کنن!"

این دوره دقیقاً برای پر کردن این شکاف طراحی شده! لینک گیت‌هاب: https://github.com/rohitg00/ai-engineering-from-scratch لینک سایت: https://aiengineeringfromscratch.com اگه جدی هستی و می‌خوای از صفر بسازی — این بهترین نقطه شروعته! #AI #MachineLearning #DeepLearning #LLM 🆔 @Ai_Tv

دوستان کانالمون در  پلتفرم بله  خیلی خوشحال می‌شم عضو بشید و اونجا هم منو همراهی کنید. منتظرتونم! 🙌 👇👇 https://ble.ir/AiTv_ir

🎮 اجاره کارت گرافیک (GPU) — قدرتمندترین پلتفرم رندر و پردازش ✅ بیش از ۱۰۰۰ کارت گرافیک برای انتخاب 🌍 سرورها از توکیو تا واشنگتن 💰 قیمت‌ها از ۲۰۰۰ تومان ساعتی تا ۱۰ میلیون تومان ⚡ از RTX 4090 تا H200 🔥 اجاره از ۱ کارت تا ۸ کارت به‌صورت موازی در آن واحد 🖥️ دسترسی از طریق SSH یا Jupyter یک کیف پول اما استفاده از امکانات دیگه سایت برای هوش مصنوعی به همراه کلی ویجت هوش مصنوعی علاوه بر اجاره کارت گرافیکی آدرس سایت: https://aiwidget.ir

⚙متخصصان GenAI چه مطالبی یاد می‌گیرند؟! متخصصان هوش مصنوعی مولد تنها با چند ابزار یا پرامپت کار نمی‌کنند؛ پشت هر خروجی موفق، مجموعه‌ای از دانش فنی، مهارت‌های عملی و تجربه حل مسئله قرار دارد. در این ویدئو، با مسیر آموزشی «بوت‌کمپ هوش مصنوعی مولد (با محوریت تصویر)» آکادمی همراه اول آشنا می‌شوید و می‌بینید برای ورود حرفه‌ای به این حوزه، چه مباحث و مهارت‌هایی را می‌آموزید. 🖥 ویدئو را ببینید و با نقشه راه این مسیر بیشتر آشنا شوید.✌️

⏰ 170 ساعت | آموزش آنلاین و آفلاین ✅ امکان کارآموزی در گروه همراه اول ✅ امکان ثبت‌نام به صورت اقساطی

🌐 لینک پیش‌ثبت‌نام #رایگان: 🔗 https://l.hamrah.academy/wbv ⭐️ @Hamrah_Academy | آکادمی همراه اول

⚙متخصصان GenAI چه مطالبی یاد می‌گیرند؟! متخصصان هوش مصنوعی مولد تنها با چند ابزار یا پرامپت کار نمی‌کنند؛ پشت هر خروجی موفق، مجموعه‌ای از دانش فنی، مهارت‌های عملی و تجربه حل مسئله قرار دارد. در این ویدئو، با مسیر آموزشی «بوت‌کمپ هوش مصنوعی مولد (با محوریت تصویر)» آکادمی همراه اول آشنا می‌شوید و می‌بینید برای ورود حرفه‌ای به این حوزه، چه مباحث و مهارت‌هایی را می‌آموزید. 🖥 ویدئو را ببینید و با نقشه راه این مسیر بیشتر آشنا شوید.✌️

⏰ 170 ساعت | آموزش آنلاین و آفلاین ✅ امکان کارآموزی در گروه همراه اول ✅ امکان ثبت‌نام به صورت اقساطی

🌐 لینک پیش‌ثبت‌نام #رایگان: 🔗 https://l.hamrah.academy/wbv ⭐️ @Hamrah_Academy | آکادمی همراه اول

🎯معرفی سایت ui-skills.com — جایی که به AI یاد میدن متخصص بشه! تو این سایت یه سری دستورالعمل و پرامپت هستش که به هوش مصنوعی (مخصوصاً Claude) یاد میده چطور مثل یه متخصص واقعی رفتار کنه! 🌐 چطور استفاده میشه؟ با یه دستور ساده:

npx skills add https://github.com/ibelick/ui-skills --skill baseline-ui

🔗 مشاهده سایت این سایت بازاری برای AI skills هستش — جایی که طراحان و توسعه‌دهنده‌ها مهارت‌های خودشون رو به اشتراک می‌گذارن تا AI بهتر و حرفه‌ای‌تر کار کنه! #AI #Claude #UI #UX #Skills 🆔 @Ai_Tv

🚀 دوره جامع علم داده (Data Science) ۱۴۴ ساعت ورود حرفه‌ای به یکی از پردرآمدترین حوزه‌های دنیای تکنولوژی آموزش کاملاً عملی و پروژه‌محور با ابزارهای: 🐍 Python | 🗄 SQL | 📊 آمار و تحلیل داده | 📈 Power BI & Tableau | 📉 R در این دوره با مسیرهای اصلی حوزه داده آشنا می‌شوید و مهارت‌های پایه برای فعالیت در نقش‌های: 📊 Data Analyst ⚙️ Data Engineer 🤖 Data Scientist را به‌صورت کاربردی یاد می‌گیرید. 🎯 همراه با پروژه عملی کسب اطلاعات بیش‌تر و ثبت‌نام ↙️ https://link.sharif.ac/sOnX9 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ☎️مشاوره وثبت نام : 02167641999 📲مشاوره بله: https://ble.ir/Jdsharif_626 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🔹 جهاد دانشگاهی صنعتی شریف؛ یک پله بالاتر از تخصص... @jsharif

‏جمنای حالا برای میلیون‌ها برنامه‌نویس اپل در دسترسه. برنامه‌نویس‌ها می‌تونن داخل ابزارهای خود اپل مثل Xcode و Foundation Models framework از مدل‌های جمنای استفاده کنن. یعنی می‌شه بعضی کارهای هوش مصنوعی رو روی خود دستگاه انجام داد و کارهای سنگین‌تر رو فرستاد روی فضای ابری. این کار ساخت اپ‌های هوشمندتر رو راحت‌تر و سریع‌تر می‌کنه. جمنای داخل Xcode هم می‌تونه در کارهای چندمرحله‌ای برنامه‌نویسی کمک کنه و سرعت توسعه اپ‌ها رو بالا ببره. ؛Xcode هم ابزار اصلی اپل برای ساخت اپ‌های آیفون و مک است. #AI #DeveloperTools #Codin 🆔 @Ai_Tv

📣 فرصت محدود — دسترسی به تمام آموزش‌های فرادرس با یک اشتراک 🔥 دریافت اشتراک فرادرس با امکان پرداخت قسطی 🔥 ✅ با قیمت یک آموزش، به تمام آموزش‌ها دسترسی داشته باش!!👇👇 1️⃣ پلن یک ساله (به صرفه و اقتصادی): ۷,۹۰۰,۰۰۰ 💰 با ۷۵% تخفیف: ۱,۹۸۰,۰۰۰ تومن 2️⃣ پلن شش ماهه: ۵,۹۰۰,۰۰۰ 💰 با ۷۵% تخفیف: ۱,۴۷۰,۰۰۰ تومن 🔗 فعال‌سازی اشتراک — [کلیک کنید] 🔄 FaraDars - فرادرس

🧠 دوره یادگیری عمیق Deep Learning ⏱️ 40 ساعت آموزش کاربردی 🌐 آنلاین| 📜 گواهینامه معتبر در این دوره با مهم‌ترین ابزارهای یادگیری عمیق آشنا می‌شوید: • شبکه‌های عصبی عمیق 🔗 • مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی📸 • معماری‌های CNN و کاربردهای آن 🔄 • معماری‌های مهم Deep Learning و انتقال یادگیری ⚙️ • طبقه‌بندی متن، Embedding و سیستم‌های توصیه‌گر🧩 کلیک کنید ↙️ https://sctae.jdsharif.ac.ir/courses/deep-learning/ ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ☎️مشاوره وثبت نام : 02167641999 📲مشاوره بله: https://ble.ir/Jdsharif_626 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🔹 جهاد دانشگاهی صنعتی شریف؛ یک پله بالاتر از تخصص... @jsharif

دوستان کانالمون در  پلتفرم بله  خیلی خوشحال می‌شم عضو بشید و اونجا هم منو همراهی کنید. منتظرتونم! 🙌 👇👇 https://ble.ir/AiTv_ir

۱۲ ابزار کاربردی برای تقویت Claude Code کامیونیتی توسعه‌دهنده‌ها ۱۲ تا ریپازیتوری GitHub رو جمع‌آوری کردن که Claude Code رو به یه ابرقدرت تبدیل می‌کنه! از حافظه دائمی گرفته تا چت صوتی، از اتوماسیون پیشرفته تا ابزارهای بهینه‌سازی کد — دیگه نیازی نیست هر بار context رو از صفر بسازی. 🎯 چرا این ابزارها مهمن؟ ۱. افزایش سرعت: کارهای تکراری رو اتومات می‌کنن. ۲. حافظه دار: دیگه نیازی نیست هر بار تاریخچه پروژه رو توضیح بدی. ۳. صدا زدن: میتونی صوتی باهاش حرف بزنی! ۴. خروجی تمیز: کدهای تولیدی رو بهینه و مرتب می‌کنن. لیست کامل این ابزارها : ۱. ؛🧠 Claude Mem کاربرد: حافظه دائمی برای Claude دیگه نیازی نیست هر بار context رو دوباره بسازی. این ابزار حافظه رو نگه می‌داره و Claude همیشه می‌دونه داری روی چه پروژه‌ای کار می‌کنی. GitHub ۲. ؛🔗 n8n-MCP کاربرد: اتصال Claude به ۱۴۰۰+ نود اتوماسیون با این ابزار میتونی Claude رو به هزاران سرویس مختلف وصل کنی و workflow‌های خودکار بسازی. GitHub ۳. ؛💡 LightRAG کاربرد: درک عمیق کدهای بزرگ بدون توهم این ابزار کمکت می‌کنه Claude کدهای بزرگ رو بهتر درک کنه بدون اینکه hallucination داشته باشه. GitHub ۴. ؛🔒 Everything Claude Code کاربرد: ابزارهای امنیت و پشتیبانی زبان‌ها ابزارهای تخصصی برای امنیت کد و پشتیبانی از زبان‌های مختلف برنامه‌نویسی. GitHub ۵. ؛⭐ Awesome Claude Code کاربرد: کالکشن بهترین هوک‌ها و اسلش‌کامندها مجموعه‌ای از بهترین hook‌ها و slash commands برای کارهای روزمره. GitHub ۶. ؛🦸 Superpowers کاربرد: برنامه‌ریزی قبل از کدنویسی قبل از شروع کدنویسی، یه نقشه راه کامل می‌سازه تا پروژه منظم پیش بره. GitHub ۷. ؛📚 Ultimate Guide کاربرد: تمپلیت‌ها و بهترین روش‌ها راهنمای کامل با تمپلیت‌های آماده و بهترین practices برای استفاده از Claude. GitHub ۸. ؛🎤 VoiceMode MCP کاربرد: مکالمه صوتی طبیعی با Claude حالا میتونی صوتی باهاش حرف بزنی! مثل یه دستیار واقعی. GitHub ۹. ؛🔌 Awesome Plugins کاربرد: لیست کامل پلاگین‌ها مجموعه‌ای از بهترین پلاگین‌ها برای گسترش قابلیت‌های Claude. GitHub 🆕 ابزارهای جدید : ۱۰. ؛📦 ClaudeBox کاربرد: محیط توسعه containerized • پروفایل ۱۵+ زبان برنامه‌نویسی • ایزوله‌سازی پروژه • تنظیمات ماندگار • یکپارچگی tmux GitHub ۱۱. ؛🧠 SuperClaude Framework کاربرد: فریم‌ورک تقویت‌کننده • ۱۶ کامند تخصصی • شخصیت‌های شناختی (Cognitive Personas) • یکپارچگی با MCP Server GitHub ۱۲. ؛🎯 Claude Skills کاربرد: مجموعه مهارت‌های تخصصی • ؛workflow‌های تخصصی • جعبه‌ابزارهای شناختی • ارائه‌های تعاملی GitHub 💡 چطور استفاده کنیم؟ مرحله ۱: بروی GitHub ابزار مورد نظر رو پیدا کن مرحله ۲: دستورالعمل نصب رو دنبال کن مرحله ۳: به Claude اضافه کن 🔗 لینک‌های مهم: • Awesome Claude Code Plugins • Official Claude Plugins • Claude/Codex Plugins #ClaudeCode #AI #DeveloperTools #Coding 🆔 @Ai_Tv

💣یه خبر عالی🔥 شرکت Nvidia دسترسی به API بیش از ۷۰ مدل زبانی (از جمله مدل‌های Mistral ،Gemma ،DeepSeek ،Kimi و Qwen) رو به‌ صورت رایگان و بدون محدودیت خاصی فراهم کرده به این آدرس برید: http://build.nvidia.com/models و سریعاً از این فرصت استثنایی استفاده کنید. 🆔 @Ai_Tv

بهترین منابع دیتاست در دنیا 🏆 اگه داری روی پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کار می‌کنی، بدون داده نمیشه کار کرد! این لیست از بهترین منابع دیتاست دنیاست که هم رایگانن و هم کیفیت بالایی دارن 👇 🥇؛ Kaggle - جامعه داده‌کاوی بزرگ‌ترین پلتفرم جهانی برای دیتاسنت! بیش از ۲۷۳ هزار دیتاست رایگان داره توی حوزه‌های: • سلامت و پزشکی • مالی و اقتصاد • یادگیری ماشین چرا کگل عالیه؟ • مسابقات هوش مصنوعی داره ؛• notebook‌های آماده میتونی ببینی • جامعه فعال داره • مستقیم میتونی توی پایتون و Jupyter استفاده کنی 🔗 kaggle.com/datasets 🔍؛ Google Dataset Search - موتور جستجوی داده گوگل یه موتور جستجوی اختصاصی برای دیتاست ساخته که بیش از ۲۵ میلیون دیتاست رو ایندکس کرده: • دیتاست‌های آکادمیک • دیتاست‌های دولتی • دیتاست‌های سازمانی فرمت‌ها: CSV، JSON، XML، PDF 🔗 toolbox.google.com/datasetsearch 📚؛ UCI ML Repository - مخزن دانشگاهی این یکی کلاسیک‌ترین منبع دیتاست دنیاست! بیش از ۶۵۰ دیتاست داره که خیلی‌هاشون تاریخی شدن. دیتاست‌های معروف: • Iris (طبقه‌بندی گل‌ها) • Adult (درآمد) • Wine (کیفیت شراب) • Titanic (بقا) عالی برای تمرین اولیه! 🔗 archive.ics.uci.edu 🌍؛ World Bank Data - آمار جهانی بانک جهانی یه معدن طلای داده‌های اقتصادی و اجتماعی داره! چه داده‌هایی داره: •؛ GDP کشورها • جمعیت و رشد • سلامت و بهداشت • آموزش و سواد • محیط زیست بیش از ۲۰۰ کشور پوشش میده و نمودارهای تعاملی هم داره. 🔗 data.worldbank.org 📊 ؛FiveThirtyEight - داده‌های تحلیلی این سایت متعلق به نیویورک تایمز سابقه و داده‌های جذابی داره: حوزه‌ها: • آمار NBA و ورزش • نظرسنجی‌های سیاسی • اقتصاد آمریکا • تغییرات اقلیمی اگه دنبال داده‌های جذاب و story-driven هستی، این عالیه! 🔗 data.fivethirtyeight.com ☁️؛ AWS Open Data - مجموعه دیتاست ابری آمازون یه پلتفرم رایگان برای دیتاست‌های حجیم گذاشته: نوع داده‌ها: • تصاویر ماهواره‌ای • داده‌های انرژی • داده‌های محیط‌زیست • داده‌های ژنومی عالی برای پروژه‌های یادگیری عمیق و Big Data! 🔗 registry.opendata.aws 🧪؛ Academic Torrents - داده‌های پژوهشی برای دیتاست‌های خیلی حجیم اینجا رو ببین! بعضی دیتاست‌ها تا ۲ ترابایت هستن. نمونه‌ها: • MIMIC-III (داده‌های پزشکی بیمارستان) 🏥 • دیتاست‌های تصویری بزرگ • داده‌های تحقیقاتی دانشگاهی 🔗 academictorrents.com 🏥؛ WHO GHO - داده‌های سلامت جهانی سازمان بهداشت جهانی یه پایگاه داده بزرگ داره: چه چیزهایی داره: • شیوع بیماری‌ها • واکسیناسیون • مرگ و میر • امید به زندگی • تغذیه عالی برای پروژه‌های تحلیل اپیدمی و سلامت عمومی! 🔗 who.int/data/gho 🤖؛ Hugging Face - کتابخانه دیتاست هاگینگ فیس فقط مدل نیست! بخش دیتاست‌هاش هم عالیه: نوع داده‌ها: • متن (Text) • صدا (Audio) • تصویر (Image) • ویدیو کاربردها: • ترجمه ماشینی • تشخیص احساسات • طبقه‌بندی متن • سیستم پیشنهادگر 🔗 huggingface.co/datasets 💡 نکات طلایی: ۱. اول از Kaggle شروع کن! راحت‌ترین راه برای شروعه و مستقیم میتونی توی کد استفاده کنی. ۲. دیتاست رو بشناس قبل از استفاده: • داده چیه؟ • کی جمع‌آوری کرده؟ • مشکلی داره؟ (missing values, bias) ۳. از دیتاست‌های تمیز شروع کن: ؛UCI برای مبتدی‌ها عالیه چون داده‌ها تمیزن. ۴. بعدش برو سراغ حوزه تخصصی: اگه health میخوای → WHO اگه اقتصاد میخوای → World Bank اگه NLP میخوای → Hugging Face فقط یادت باشه: کیفیت دیتاست مهم‌تر از کمیته! یه دیتاست تمیز و خوب خیلی بهتر از ۱۰ دیتاست بده. 🆔 @Ai_Tv

🔴 خبر فوری — دسترسی رایگان به همه آموزش‌ها با اشتراک فرادرس 💳 با امکان پرداخت قسطی 🔥 💥 برای اولین بار در فرادرس، با تهیه اشتراک یک ساله یا شش ماهه، به ۱۷,۰۰۰+ آموزش، دسترسی کامل داشته باشید!! 🔗 مشاهده و فعال‌سازی اشتراک — [کلیک کنید] ✔️ دسترسی به بیش از ۵۰۰ حوزه تخصصی ✔️ ۲۰۰٬۰۰۰+ تمرین و سوال همراه با پاسخ ✔️ دریافت گواهینامه در بیش از ۴٬۰۰۰ آموزش ✔️ دسترسی به آموزش‌های جدید پس از انتشار ✔️ دسترسی به فایل‌ها و پروژه‌های همه آموزش‌ها ✔️ تالار پرسش و پاسخ 🔗 تمامی آموزش‌های فرادرس [+] 🔄 FaraDars - فرادرس

۵۰ پروژه یادگیری ماشین برای رزومه 📚 اگه تئوری یادگیری ماشین رو یاد گرفتی و دنبال اینی که چطور این دانش رو به مهارت عملی تبدیل کنی، این مطلب برای توئه! 🎯 چرا پروژه عملی مهمه؟ • یادگیری عمیق‌تر: فقط خوندن کافی نیست، باید دست به کد بشی • ساخت رزومه: پروژه‌های عملی توی رزومه خیلی جذابن • درک شهودی: وقتی یه مدل رو روی داده‌های واقعی اجرا می‌کنی، بهتر یاد می‌گیری • آمادگی مصاحبه: بیشتر شرکت‌ها می‌خوان پروژه‌های عملی ببینن 📋 انواع پروژه‌های این لیست: ۱. پروژه‌های طبقه‌بندی (Classification): • تشخیص spam ایمیل • طبقه‌بندی تصاویر • پیش‌بینی churn مشتری ۲. پروژه‌های رگرسیون (Regression): • پیش‌بینی قیمت خانه • پیش‌بینی فروش • تخمین حقوق ۳. سیستم پیشنهادگر (Recommendation): • پیشنهاد فیلم • پیشنهاد محصول • پیشنهاد موسیقی ۴. پردازش زبان طبیعی (NLP): • تحلیل احساسات • چت‌بات • ترجمه ماشینی ۵. بینایی کامپیوتر (Computer Vision): • تشخیص اشیا • تشخیص چهره • طبقه‌بندی تصاویر ۶. یادگیری عمیق (Deep Learning): • شبکه‌های عصبی • Autoencoder • GAN 💡 نکات طلایی برای تمرین: ۱. ویدئوها رو کامل نگاه نکن! ۵۰ ویدئو، هر کدوم ۱-۲ ساعت — این حجم زیاده. به جای دیدن همه، کدها رو بخون و خودت بنویس. هر جا گیر کردی، برگرد ویدئو رو ببین یا از ChatGPT بپرس. ۲. با داده‌های واقعی کار کن: سایت Kaggle یه منبع عالیه. داده‌های واقعی پیدا کن و روش کار کن. ۳. مدل‌ها رو مقایسه کن: یه پروژه رو با چند مدل مختلف بساز و نتایج رو مقایسه کن. این خیلی یادگیری‌بخشه. ۴. منتشرش کن: یاد بگیر چطور با Docker، Streamlit و FastAPI پروژه‌ها رو آنلاین بذاری. این مهارت خیلی مهمه! 🔗 لینک‌های کاربردی: پلی‌لیست ۵۰ پروژه: لینک آموزش کامل یادگیری ماشین: لینک منابع یادگیری (پایتون، پانداس، ریاضیات، الگوریتم‌ها): لینک جزوه مرور سریع (۱۲ صفحه): لینک ۴۰ پروژه بینایی کامپیوتر: لینک 🛠️ ابزارهایی که باید یاد بگیری:

ابزار                  | کاربرد         
-----------------------+----------------
**Python**             | زبان اصلی      
**Pandas**             | کار با داده    
**NumPy**              | محاسبات ریاضی  
**Scikit-learn**       | الگوریتم‌های ML
**TensorFlow/PyTorch** | یادگیری عمیق   
**Matplotlib/Seaborn** | رسم نمودار     
**Streamlit**          | ساخت وب‌اپ     
**Docker**             | انتشار         

📈 مسیر پیشنهادی یادگیری:

۱. هفته اول → پروژه‌های ساده (رگرسیون خطی)
۲. هفته دوم → طبقه‌بندی (Logistic Regression)
۳. هفته سوم → درخت تصمیم و Random Forest
۴. هفته چهارم → پروژه‌های NLP
۵. ماه دوم → یادگیری عمیق
۶. ماه سوم → پروژه‌های تخصصی + انتشار

🎓 حرف آخر: این منابع رو به همه کسایی که می‌خوان یادگیری ماشین رو جدی یاد بگیرن پیشنهاد می‌کنم. با این پروژه‌ها توی مصاحبه‌ها با اعتماد به نفس حرف بزنید و جواب بدید. فقط یادت باشه: تمرین، تمرین، تمرین! 💪 #یادگیری_ماشین #MachineLearning #هوش_مصنوعی 🆔 @Ai_Tv

📢 تمدید ثبت‌نام دوره HTML & CSS کاریار به درخواست همراهان کاریار، مهلت ثبت‌نام این دوره تا ۱۶ خرداد تمدید شد 🌱 اگر دوست داری طراحی سایت رو از پایه یاد بگیری و وارد مسیر مهارت‌های دیجیتال بشی، این فرصت رو از دست نده. 🔹 دوره آنلاین و قابل شرکت از سراسر ایران 🔹 همراه با پشتیبانی مستمر 🔹 امکان دریافت بورسیه برای شرکت‌کنندگان 🔹 مناسب شروع مسیر ورود به بازار کار 📞 ثبت‌نام و مشاوره: ۰۹۰۵۷۲۵۷۱۸۳ 🌐 لینک ثبت‌نام: https://kaaryar.ir/html-css/ 💬 برای سوال یا دریافت اطلاعات بیشتر: https://ble.ir/Kaaryar_College