Machine Learning | یادگیری ماشین

مجازی‌سازی، نقطه شروع تحول زیرساخت سازمان‌هائه‼️ با افزایش نیاز سازمان‌ها به مدیریت هوشمندتر منابع و خودکارسازی فرایندها حرکت به سمت Private Cloud اهمیت بیشتری پیدا کرده. اما چطور می‌شه با تکیه بر زیرساخت‌های VMware، قدم بعدی رو به سمت Private Cloud برداشت⁉️ تو این ایونت آنلاین و رایگان قراره نگاهی تخصصی به قابلیت‌های Private Cloud و فرصت‌ها و چالش‌های این مسیر داشته باشیم: 🔹 نقش VMware در توسعه Private Cloud چیه؟ 🔹 سازمان‌ها چطور می‌تونن زیرساخت‌های فعلی خودشون رو به سمت Private Cloud توسعه بدن؟ 🎙 با حضور مهندس ظفرقندی 🔴 آنلاین و رایگان ⏰ ۲۵ مهر | ساعت ۱۹ تا ۲۱ برای شرکت تو ایونت ثبت‌نام کن 👇 🔗http://l.cando.ac/9rk 🌻 آموزشگاه مهندسی کندو | We CanDo IT @cando_ac

🖥 مدیریت داده‌های نامتوازنت رو به این پکیج بسپار! 👨🏻‍💻 فرض کن می‌خوای مدلی برای تشخیص تقلب، شناسایی بیماری یا پیش‌بینی رخدادهای نادر بسازی. اگه تعداد نمونه‌های مثبت خیلی کمتر از نمونه‌های منفی باشه، ممکنه مدل با وجود دقت بالا، در تشخیص همون موارد مهم عملکرد ضعیفی داشته باشه. ▶️ برای کار با این داده‌های نامتوازن، پکیج themis برای R مجموعه‌ای از روش‌های آماده برای مدیریت دیتاست‌های نامتوازن ارائه می‌ده و با فریم‌ورک tidymodels و پکیج recipes یکپارچه می‌شه.

⬅️ چه کارهایی می‌تونی باهاش انجام بدی؟ 🔹 تکنیک Oversampling: افزایش نمونه‌های کلاس کم‌تعداد، از طریق تکرار نمونه‌ها یا تولید نمونه‌های مصنوعی با روش‌هایی مثل SMOTE و ADASYN. 🔹 تکنیک Undersampling: کاهش نمونه‌های کلاس پرتعداد برای متعادل‌تر کردن توزیع کلاس‌ها. 🔹 انتخاب روش متناسب با داده: استفاده از روش‌هایی مثل Borderline-SMOTE ،KMeans-SMOTE و روش‌های مبتنی بر نزدیک‌ترین همسایه‌ها. 🔹 مدیریت عدم‌توازن در رگرسیون: با روش SMOGN می‌تونی با نواحی کم‌نمونه در متغیر هدف عددی هم کار کنی؛ بنابراین کاربرد themis فقط به مسائل طبقه‌بندی محدود نیست.

🔄 نسخهٔ ۱.۱.۰ این پکیج هم که در اوت ۲۰۲۶ منتشر شده، ۱۱ مرحلهٔ جدید نمونه‌گیری، امکان تعیین نسبت نمونه‌گیری برای هر کلاس و پشتیبانی از معیارهای فاصلهٔ بیشتری مثل Manhattan و Cosine رو اضافه کرده. ⚡️ معرفی قابلیت‌های نسخه ۱.۱.۰: لینک ┌ 💻 Website └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

🤖 سؤال‌های مصاحبه مهندسی AI ⬅ از ۳۵ شرکت مطرح 👨🏻‍💻 اگه می‌خوای ببینی تو مصاحبه‌های مهندسی هوش مصنوعی شرکت‌های بزرگ دقیقاً چه چالش‌هایی مطرح می‌شه، ریپوی گیت‌هاب AI Eng. Interview Qs (by Company) سؤالات گزارش‌شده از ۳۵ تا شرکت مطرح رو یک‌جا جمع کرده. 📃 از OpenAI ،Anthropic ،Google DeepMind و NVIDIA گرفته تا Microsoft ،Cursor و Perplexity. علاوه بر خود سؤالات، هر جا که پاسخ یا منبع آموزشی خوبی هم برای اون مبحث وجود داشته، لینکش رو قرار داده. 🔴برای هر سؤال، در صورت وجود اطلاعات، مشخص شده کدوم شرکت‌ها اون سؤال یا نسخه‌ای مشابهش رو مطرح کردن. این‌طوری می‌تونی مباحث پرتکرار رو در اولویت مطالعه قرار بدی. 😀 برای هر شرکت، اطلاعاتی درباره‌ی نقش‌های شغلی، مراحل مصاحبه و سؤال‌های اختصاصی هم آورده شده؛ بنابراین می‌تونی اول مباحث مشترک رو مرور کنی و بعد برای شرکت موردنظرت آماده بشی. 😸 AI Eng. Interview Qs (by Company) 😸 AI Eng. Interview Qs (by Company) 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

📣 ثبت‌نام بوت‌کمپ «بازاریابی دیجیتال» شـروع شد. 🔸 بوت‌کمپ بازاریابی دیجیتال (Digital Marketing) آکادمی همراه اول، یک مسیر فشرده و ۱۳ هفته‌ای است که از مبانی بازاریابی و شناخت مشتری شروع می‌کند و شما را قدم‌به‌قدم با استراتژی، محتوا، سئو، شبکه‌های اجتماعی، تبلیغات دیجیتال و تحلیل داده همراه می‌کند. در این مسیر، فقط با ابزارها و کانال‌های بازاریابی آشنا نمی‌شوید؛ بلکه یاد می‌گیرید مسئله را درست بشناسید، رفتار مخاطب را تحلیل کنید و برای رسیدن به اهداف کسب‌وکار، راهکار مناسب را انتخاب و اجرا کنید. 💎 امکان کارآموزی در گروه همراه اول ✅ بیش از ۱۵۰ ساعت آموزش تخصصی ✅ تمرین و پروژه‌های عملی ✅ با حضـور اساتید برجسته دانشگاه و فعالان صنعت ✅ پشتیبانی و مشاوره مستمر با منتورها ✅ با امکان ثبت‌نام اقساطی ⏰ مدت: ۱۳ هفته | نیمه حضـوری ⚠️ ظرفیـت: محـدود 🌐 لینک پیش‌ثبت‌نام #رایگان و مشاهده سرفصل‌ها: 🔗 https://l.hamrah.academy/8dh ⭐️️ @Hamrah_Academy | آکادمی همراه اول

😸 ۱۰ ریپوی گیت‌هاب برای مهندس‌های DevOps؛ ⬅ از Kubernetes تا زیرساخت AI 👨🏻‍💻 کار کردن با Docker ،Kubernetes و پایپ‌لاین‌های CI/CD بخش جدانشدنی DevOps حساب می‌شه؛ اما کافی نیست! باید سراغ مفاهیم دیگه‌ای هم بری: از مدیریت چرخه‌ی عمر مدل و سرو کردن مدل‌های LLM گرفته تا مدیریت منابع GPU، اسکیل کردن خودکار و مانیتورینگ پرفورمنس سیستم‌های AI. ✏️ این مجموعه ۱۰ ریپوی متن‌باز رو در چهار حوزه معرفی می‌کنه؛ از خودکارسازی دیپلوی و مدیریت زیرساخت گرفته تا آموزش و سرو مدل‌های یادگیری ماشین و مانیتورینگ سیستم‌های توزیع‌شده. 🕡 گیت‌آپس و مهندسی پلتفرم 1️⃣ ریپوی Argo CD 📄 خودکارسازی دیپلوی روی Kubernetes با GitOps؛ وضعیت کلاستر رو با تنظیمات تعریف‌شده در Git هماهنگ نگه می‌داره و تغییرات رو به‌صورت کنترل‌شده اعمال می‌کنه. 2️⃣ ریپوی KEDA 📄 مقیاس‌پذیری خودکار ورک‌لودهای Kubernetes بر اساس رویدادها و متریک‌ها؛ مثلاً افزایش تعداد پادها بر اساس طول صف پیام‌ها یا کاهش تعدادشون تا صفر، وقتی کاری برای انجام‌دادن وجود نداره. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🕑 پلتفرم‌های MLOps 3️⃣ ریپوی Kubeflow 📄 مجموعه‌ای از ابزارهای متن‌باز برای اجرای ورک‌لودهای داده و یادگیری ماشین روی Kubernetes؛ از پایپ‌لاین‌های ML و آموزش توزیع‌شده گرفته تا فاین‌تیون و سرو مدل. 4️⃣ ریپوی MLflow 📄 مدیریت چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین؛ از ثبت آزمایش‌ها، پارامترها و معیارهای ارزیابی تا نسخه‌بندی مدل‌ها و آماده‌سازی برای دیپلوی. قابلیت‌های جدیدترش، ارزیابی و پایش اپلیکیشن‌های LLM و ایجنت‌ها رو هم پوشش می‌ده. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🕗 مشاهده‌پذیری و مانیتورینگ 5️⃣ ریپوی Prometheus 📄 جمع‌آوری و ذخیره متریک‌های سیستم، بررسی روند تغییرات و تعریف هشدار؛ برای پایش سلامت سرویس‌ها و شناسایی مشکلات عملکردی. 6️⃣ ریپوی Grafana 📄 ساخت داشبوردهای مانیتورینگ و بررسی متریک‌ها، لاگ‌ها و تریس‌ها از منابع مختلف؛ برای اینکه وضعیت سیستم و مشکلات احتمالی رو سریع‌تر تشخیص بدی. 7️⃣ ریپوی OpenTelemetry Collector 📄 دریافت، پردازش و ارسال داده‌های مشاهده‌پذیری شامل متریک، لاگ و تریس؛ بدون اینکه برای هر مقصد به یک ابزار جمع‌آوری جداگانه نیاز داشته باشی. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🕧 زیرساخت استنتاج و سرو مدل‌های AI 8️⃣ ریپوی vLLM 📄 یک موتور سریع و بهینه برای اجرای مدل‌های زبانی بزرگ؛ با تمرکز روی افزایش توان پردازش درخواست‌ها و استفاده بهینه‌تر از حافظه GPU. 9️⃣ ریپوی NVIDIA Triton Inference Server 📄 سرو مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در محیط‌های ابری؛ از مدل‌های مبتنی بر PyTorch و TensorFlow گرفته تا ONNX، همراه با قابلیت‌هایی مثل پردازش دسته‌ای و اجرای هم‌زمان مدل‌ها. 🔟 ریپوی NVIDIA Dynamo 📄 یک فریم‌ورک برای سرو توزیع‌شده LLMها روی چند GPU و چند نود؛ با قابلیت‌هایی برای مدیریت منابع استنتاج و مقیاس‌دادن به بار کاری مدل‌های زبانی بزرگ. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ❗️ برای شروع، لازم نیست همه این ابزارها رو یاد بگیری. اگه با Kubernetes آشنایی داری، از Argo CD و KEDA شروع کن؛ برای ورود به MLOps سراغ MLflow و Kubeflow برو و اگه هدفت اجرای مدل‌های زبانی در پروداکشـنه، vLLM ،Triton و NVIDIA Dynamo رو بررسی کن. 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

💻 با کد کمتر، مدل‌های ML رو آموزش بده و ارزیابی کن! 👨🏻‍💻 آموزش مدل فقط بخشی از فرایند یادگیری ماشینه؛ بعد از آموزش باید مدل‌های مختلف رو با متریک‌های مناسب ارزیابی و مقایسه کنی، خطاهاشون رو بررسی کنی و بفهمی کدوم مدل در واقعیت، عملکرد بهتری داره. انجام این مراحل معمولاً به کدهای تکراری و ورک‌فلوهای پراکنده نیاز داره. 😊 ابزار اوپن‌سورس پایتونی MLArena که تا الان بیش از ۳۷ هزار بار از PyPI دانلود شده، این فرایند رو ساده‌تر و یکپارچه‌تر می‌کنه. 💡 با یک API واحد، می‌تونی مدل‌های سازگار با scikit-learn رو آموزش بدی، ارزیابی کنی، خطاهاشون رو تحلیل کنی و هایپرپارامترهاشون رو بهینه‌سازی کنی.

⬅️ از قابلیت‌های کاربردی این ابزار می‌شه به این موارد اشاره کرد: 🟣 گزارش ارزیابی خودکار: محاسبه‌ی متریک‌هایی مثل Precision، Recall، F1 و AUC برای مسائل طبقه‌بندی و RMSE و MAE برای رگرسیون، همراه با نمودارهای تشخیصی برای بررسی عملکرد مدل. 🟣 بهینه‌سازی مدل: تنظیم هایپرپارامترها با Cross-Validation و در نظر گرفتن نوسان عملکرد مدل بین فولدهای مختلف برای ارزیابی باثبات‌تر و کاهش احتمال بیش‌برازش. 🟣 تحلیل نقاط تأثیرگذار: شناسایی نمونه‌هایی از دیتاست آموزشی که ممکنه تأثیر نامتناسبی روی یادگیری مدل بذارن و باعث بشن مدل به‌جای الگوهای اصلی، تحت تأثیر داده‌های خاص قرار بگیره. 🟣 بهینه‌سازی آستانه‌ی تصمیم‌گیری: تنظیم آستانه‌ی طبقه‌بندی برای ایجاد توازن مناسب بین Precision و Recall، متناسب با نیاز مسئله.

😀 این ابزار با MLflow هم یکپارچه می‌شه تا ثبت و پیگیری آزمایش‌ها، نسخه‌بندی مدل‌ها و انتقال از مرحله‌ی آزمایش به پروداکشن ساده‌تر بشه. ┌ 📃 Documentation └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

🔴مهم: اولین اپلیکیشن درآمد خودکار با هوش مصنوعی معرفی شد 🛜 کاملا فعال حتی با نت ملی 🎉به دلیل شرایط فعلی به صورت کاملا (رایگان) این سیستم در اختیار مردم ایران قرار میگیرد: ❌بدون سرمایه ❌بدون مهارت قبلی ✅حتی با نت ملی ✅فقط روزانه ۲ ساعت 💰درآمد بین ۷۰ تا ۱۲۰ میلیون تومن ثبت نام در کارگاه و دریافت اپلیکیشن👇🏼 https://monetizeai.site/179 ⚠️در کارگاه فردا، این اپلیکیشن معرفی و قدم به قدم آموزش داده میشود 🔴رایگان برای ۳۰۰ نفر اول

🤖 ۲۰ پروژه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی 🥲 از سطح مبتدی تا پروداکشن 👩🏻‍💻 اگه می‌خوای تو مهندسی هوش مصنوعی پیشرفت کنی و حرفه‌ای بشی، باید بعد از دیدن آموزش‌ها، دست‌به‌کار بشی و سیستم AI خودتو بسازی! ⭕️ از یادگیری ماشین کلاسیک شروع کن، بعد برو سراغ یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین، بازیابی اطلاعات، ایجنت‌ها و فاین‌تیون مدل‌ها؛ در نهایت هم یاد بگیر چطور مدل‌هات رو دیپلوی کنی و به مرحله‌ی اجرا برسونی. 🕐 مقدماتی | ساخت اولین مدل‌های یادگیری ماشین 1⃣ ساخت سیستم طبقه‌بندی متن 📄 یادگیری تبدیل متن به ویژگی‌های عددی و آموزش مدل برای دسته‌بندی متن‌ها. 2⃣ طبقه‌بندی داده‌های ساختاریافته 📄 ساخت مدل طبقه‌بندی با داده‌های جدولی و شبکه عصبی در Keras. 3⃣ طبقه‌بندی تصویر با یادگیری انتقالی 📄 استفاده از مدل ازپیش‌آموزش‌دیده برای ساخت یک مدل طبقه‌بندی تصویر. 4⃣ ساخت مدل تحلیل احساسات 📄 استفاده از مدل‌های ترنسفورمر برای تشخیص احساسات در متن. 5⃣ ساخت سیستم پیش‌بینی سری زمانی 📄 پیش‌بینی مقادیر آینده با استفاده از داده‌های تاریخی و TensorFlow. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🕒 متوسط | حل مسائل کاربردی با یادگیری ماشین 6⃣ تشخیص تقلب در تراکنش‌ها 📄 ساخت مدل برای شناسایی تراکنش‌های مشکوک در دیتاست‌های نامتوازن. 7⃣ ساخت موتور پیشنهاددهنده فیلم 📄 یادگیری بازیابی و پیشنهاد فیلم‌های متناسب با علایق کاربران. 8⃣ ساخت سیستم تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER) 📄 شناسایی نام افراد، سازمان‌ها، مکان‌ها و سایر موجودیت‌ها در متن. 9⃣ ساخت سیستم بخش‌بندی تصویر (Image Segmentation) 📄 تشخیص ناحیه‌های مختلف تصویر و اختصاص برچسب به پیکسل‌ها. 🔟 آموزش مدل تشخیص اشیا 📄 آموزش مدل YOLO روی تصاویر اختصاصی برای شناسایی اشیا. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🕤 پیشرفته | مدل‌های زبانی، پردازش گفتار و جست‌وجوی معنایی 1⃣ ساخت سیستم تبدیل گفتار به متن 📄 آشنایی با مدل‌های تشخیص گفتار مثل Wav2Vec2. 1⃣ ساخت مدل پاسخ‌گویی به سؤال 📄 استخراج پاسخ از متن و ساخت سیستم‌های پرسش‌وپاسخ. 1⃣ ساخت خلاصه‌ساز اسناد 📄 استفاده از مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی متن‌های طولانی. 1⃣ ساخت سیستم ترجمه ماشینی 📄 استفاده از مدل‌های ترنسفورمری برای ترجمه متن بین زبان‌ها. 1⃣ ساخت موتور جست‌وجوی معنایی 📄 پیدا کردن متن‌های مرتبط بر اساس معنا، نه صرفاً تطبیق کلمات. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 🕧 حرفه‌ای | ساخت ایجنت‌ها، فاین‌تیون و دیپلوی مدل‌ها 1⃣ ساخت ایجنت پرسش‌وپاسخ مبتنی بر RAG 📄 بازیابی اطلاعات از اسناد و استفاده از اون‌ها برای تولید پاسخ مستند. 1⃣ ساخت ایجنت مجهز به ابزار (Tool-Using Agent) 📄 ساخت ایجنتی که تصمیم می‌گیره چه زمانی از ابزارها استفاده کنه و چطور از نتایج اون‌ها برای ادامه کار کمک بگیره. 1⃣ ساخت ایجنت تبدیل زبان طبیعی به SQL 📄 پرسیدن سؤال به زبان طبیعی و تولید و اجرای کوئری برای دریافت پاسخ از دیتابیس. 1⃣ فاین‌تیون مدل زبانی با LoRA 📄 سازگار کردن یک مدل زبانی با داده‌های اختصاصی، بدون نیاز به آموزش مجدد تمام پارامترهای مدل. 2⃣ استقرار مدل AI با API 📄 ارائه مدل به‌صورت یک سرویس قابل فراخوانی از طریق API با استفاده از MLflow. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ❕ لازم نیست هر ۲۰ پروژه رو پشت سر هم انجام بدی. یکی رو انتخاب کن، معماریش رو درک کن، از ابتدا تا انتها بسازش، خطاهاش رو برطرف کن و در صورت نیاز توسعه‌اش بده. بعد از هر پروژه هم می‌تونی یک نسخه متفاوت با دیتاست یا مسئله خودت بسازی. 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa📄

💻🚀آموزش آنلاین صفر تا صد طراحی سایت! در دوره جامع فرانت اند خواهید آموخت: HTML | CSS | Bootstrap5 | JavaScript | React 🎯 این دوره برای چه کسانی مناسب است؟ ✔️ افراد بدون سابقه برنامه‌نویسی ✔️ دانشجویان به‌دنبال آینده شغلی مطمئن ✔️ علاقه‌مندان به یادگیری مهارت پول‌ساز و کاربردی ⏱️ 120 ساعت آموزش کاربردی 🌐 آنلاین | 📜 گواهینامه معتبر برای ورود به وبسایت کلیک کنید ↙️ https://link.sharif.ac/jXlV0 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ☎️مشاوره وثبت نام : 02167641999 📲مشاوره بله: https://ble.ir/Jdsharif974 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🔹 جهاد دانشگاهی صنعتی شریف؛ یک پله بالاتر از تخصص...

📊 می‌خوای تحلیل داده رو شروع کنی؟ 📊 از اکسل شروع کن؛ بدون پیش‌نیاز! 🎯 وبینار رایگان «تحلیل داده در اکسل» 💡 ببین چطور می‌شه: 🔹 از عددها، الگو و نتیجه پیدا کرد 🔹 با اکسل، داده‌ها رو تحلیل کرد 🔹 داشبورد مدیریتی و گزارش حرفه‌ای ساخت 🎙 با دکتر مجید ایوزیان متخصص و مدرس علم داده 🗓 سه‌شنبه ۲۱ مهر | ساعت ۲۰ 🎁 رایگان | بدون پیش‌نیاز | ظرفیت محدود 👈 اولین قدمت رو بردار؛ رایگان ثبت‌نام کن 👈 اولین قدمت رو بردار؛ رایگان ثبت‌نام کن داده‌های پروژه‌ات رو به گزارش و داشبورد جذاب تبدیل کن؛ یک قدم کاربردی برای دانشگاه و بازار کار 🚀 ➖➖➖➖➖➖ ✨ مؤسسه آموزش عالی آزاد توسعه

🐱 ۱۰ ریپوی گیت‌هاب، برای یادگیری مفاهیم مهم ایجنت‌های هوش مصنوعی 👨🏻‍💻 ساختن یه ایجنت AI به این سادگی نیست که یه مدل رو انتخاب کنی و چند تا API بهش وصل کنی. برای اینکه سیستمت واقعاً تو پروداکشن جواب بده و قابل‌اعتماد باشه، باید بتونی کانتکست رو مدیریت کنی، روی مسیر اجرا کنترل دقیق داشته باشی، ورک‌فلو و مموری بسازی و بدونی چطور باید عملکرد این ایجنت رو به‌درستی تست و ارزیابی کنی. ⬅️ این ۱۰ ریپو هرکدوم روی یکی از بخش‌های مهم مهندسی ایجنت تمرکز دارن: 💯 ریپوی Awesome Harness Engineering 📃 مجموعه‌ای از مقاله‌ها، راهنماها، ابزارها و پروژه‌های اوپن‌سورس برای طراحی زیرساختی که ایجنت‌ها روی اون کار می‌کنن؛ از مدیریت کانتکست و ارزیابی تا امنیت و کنترل اجرای ایجنت. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 💯 ریپوی Loop Engineering 📃 یاد بگیر چطور به‌جای پرامپت دادن مداوم، یک چرخه‌ی کاری بسازی که وظایف رو پیدا کنه، به ایجنت‌ها بسپره، خروجی رو بررسی کنه و وضعیت کار رو نگه داره. این ریپو الگوها و ابزارهای CLI هم برای شروع داره. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 💯 ریپوی Awesome Context Engineering 📃 مجموعه‌ای از منابع، مقاله‌های پژوهشی و ابزارها برای مدیریت اطلاعاتی که در هر مرحله در اختیار مدل قرار می‌گیره؛ از RAG و حافظه گرفته تا مدیریت Context Window و جلوگیری از شلوغ شدن کانتکست. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 💯 ریپوی Model Context Protocol Servers 📃 برای آشنایی عملی با MCP، ساختار سرورها و اتصال مدل‌ها به ابزارها و منابع خارجی. این ریپو شامل پیاده‌سازی‌ها و نمونه‌هایی از MCP Serverهاست که می‌تونی بررسی‌شون کنی. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 💯 ریپوی Awesome Agent Memory 📃 فهرستی از سیستم‌ها، فریم‌ورک‌ها، بنچمارک‌ها و پژوهش‌های مرتبط با حافظه‌ی ایجنت‌ها؛ برای اینکه بفهمی چطور اطلاعات بین سشن‌ها حفظ بشن و در زمان مناسب دوباره در دسترس قرار بگیرن. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 💯 ریپوی Awesome Agent Orchestration 📃 منابعی برای شناخت فریم‌ورک‌هایی مثل LangGraph ،CrewAI و AutoGen و یادگیری الگوهای هماهنگ‌سازی چند ایجنت؛ از اجرای ترتیبی و موازی تا معماری‌های مبتنی بر Supervisor. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 💯 ریپوی Awesome AI Guardrails 📃 مجموعه‌ای از منابع و ابزارهای مرتبط با امنیت و کنترل خروجی مدل‌ها؛ از مقابله با Prompt Injection و محتوای نامناسب تا بررسی صحت پاسخ‌ها و کاهش ریسک‌های سیستم‌های هوش مصنوعی. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 💯 ریپوی Awesome Evals 📃 فهرستی از مقاله‌ها، ابزارها، بنچمارک‌ها و منابعی برای ارزیابی ایجنت‌ها. برای یادگیری اینکه چطور عملکرد یک ایجنت رو با سناریوهای واقعی بسنجی، خطاهاش رو پیدا کنی و کیفیتش رو در طول زمان مقایسه کنی. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 💯 ریپوی Cloudflare Agents 📃 نمونه‌ها و راهنماهایی برای ساخت ایجنت‌هایی که در مراحل حساس متوقف می‌شن و برای تأیید یا دریافت اطلاعات بیشتر از انسان منتظر می‌مونن؛ مخصوصاً قبل از اجرای عملیات مهم یا تغییرات پرریسک. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 💯 ریپوی Awesome Agent Observability 📃 مجموعه‌ای از ابزارها و استانداردها برای رصد اجرای ایجنت‌ها؛ از ردیابی و بررسی فراخوانی مدل و ابزارها تا مانیتورینگ، ارزیابی و شناسایی خطاهای ورک‌فلو. 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

🎁 دریافت آموزش‌های مهارت‌های فردی از فرادرس فقط با ۱۱۹ هزار تومان...   اگر به یادگیری مهارت‌های فردی و بهبود عملکرد خود علاقه‌مندید، طرح شگفتی فرادرس فرصت مناسبی است تا با کمترین هزینه آموزش ببینید:   📌 آموزش‌های منتخب این طرح:👇   ▫️ افزایش تمرکز و تقویت حافظه   ▫️ آموزش کار با چت جی پی تی ChatGPT   ▫️ آموزش هوش مصنوعی – مقدماتی   ▫️ عیب یابی کامپیوتر و لپ تاپ و روش حل آن   ▫️ آموزش لینکدین – تکمیل پروفایل تا پیدا کردن شغل دلخواه   🔗 [ تمامی آموزش‌های ۱۱۹ هزار تومنی ]   🔺 ۸۰٪ تخفیف برای سایر آموزش‌های فرادرس @FaraDars — فرادرس

از میزان استفاده کارکنان سازمانتان از AI چقدر اطلاع دارید؟ می‌دانید کارکنان از چه ابزارهایی استفاده می‌کنند و چه داده‌هایی را در اختیار آن‌ها قرار می‌دهند؟ استفاده از AI خارج از چارچوب سازمان، یا همان Shadow AI، می‌تواند ریسک‌هایی مانند نشت اطلاعات و کاهش کنترل سازمان بر نحوه استفاده از AI را به همراه داشته باشد. در ارزیابی رایگان آمادگی AI، وضعیت سازمان شما در ۶ حوزه کلیدی بررسی می‌شود تا دید روشن‌تری نسبت به میزان آمادگی و چالش‌های پیش‌رو داشته باشید. ارزیابی رایگان را شروع کنید: AI Maturity Assessment

🧠 دوره «یادگیری ماشین در عمل» 🥲 حل مسائل واقعی 👨🏻‍💻 اینکه یه مدل با دقت بالا بسازی، اصلاً تضمین نمی‌کنه که داری یه مشکل واقعی رو تو بیزینس حل می‌کنی. تو پروژه‌های ماشین لرنینگ، هنر اصلی اینه که بدونی صورت مسئله رو چطور تعریف کنی، با دیتای کثیف و ناقص چطور سر و کله بزنی و در نهایت چطور مطمئن بشی خروجی مدلت واقعاً قراره به یه تصمیم‌گیری بهتر کمک کنه. 📝 پس اگه ML بلدید ولی می‌خواید بدونید توی پروژه واقعی چه اتفاقی می‌افته، این دوره از دانشگاه کارنگی ملون آمریکا روی همین جنبه‌های عملی یادگیری ماشین تمرکز داره. 📔 در طول دوره، فرایند ساخت یه سیستم یادگیری ماشین رو از تعریف مسئله و آماده‌سازی داده تا مدل‌سازی، ارزیابی در دنیای واقعی و استفاده از نتایج دنبال می‌کنی. ✅ محتوای دوره، شامل اسلایدها، برنامه جلسات و منابع مطالعاتی، روی گیت‌هاب در دسترسه. 😸 Machine Learning in Practice 😸 Machine Learning in Practice 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

📚 ۵۰+ کتاب رایگان برای یادگیری هوش مصنوعی و ML 👨🏻‍💻 با وجود این‌همه کورس و آموزش‌های ویدئویی که این روزها برای یادگیری هوش مصنوعی وجود داره، کتاب‌ها هنوز هم یکی از جدی‌ترین و بی‌رقیب‌ترین گزینه‌ها هستن. 📃 ریپوی Awesome Free AI Books بیش از ۵۰ کتاب و منبع آموزشی رو جمع کرده که به‌صورت رایگان و از طریق وب‌سایت رسمی نویسنده‌ها، دانشگاه‌ها یا ناشرها در دسترسن. 😊 کتاب‌ها بر اساس موضوع دسته‌بندی شدن و لینک هرکدوم مستقیماً به منبع رسمی می‌ره. در نتیجه، می‌تونی بسته به هدفت سراغ یک کتاب مقدماتی، یک مرجع دانشگاهی یا یک منبع تخصصی‌تر بری و نسخه‌ی به‌روز اون رو پیدا کنی. ☁️ Awesome Free AI Books ☁️ Awesome Free AI Books 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa