مهندسی و علم داده
Открыть в Telegram
در مورد ادمین کانال : - محمد عالیشاهی - دکترای هوش مصنوعی دانشگاه تهران - مدیر ارشد پروژه های هوش مصنوعی و علم داده -دبیر شورای حکمرانی داده انجمن هوش مصنوعی ایران
Больше3 991
Подписчики
Нет данных24 часа
Нет данных7 дней
+430 день
Загрузка данных...
Похожие каналы
Облако тегов
Нет данных
Возникли проблемы? Пожалуйста, обновите страницу или обратитесь к нашему support-менеджеру .
Входящие и исходящие упоминания
---
---
---
---
---
---
Привлечение подписчиков
август '26
август '26
+16
в 0 каналах
июль '26
+38
в 0 каналах
Get PRO
июнь '26
+12
в 0 каналах
Get PRO
май '26
+8
в 0 каналах
Get PRO
апрель '26
+2
в 0 каналах
Get PRO
март '26
+3
в 0 каналах
Get PRO
февраль '26
+22
в 1 каналах
Get PRO
январь '26
+14
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '25
+74
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '25
+24
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '25
+21
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '25
+16
в 0 каналах
Get PRO
август '25
+31
в 1 каналах
Get PRO
июль '25
+20
в 0 каналах
Get PRO
июнь '25
+13
в 0 каналах
Get PRO
май '25
+38
в 1 каналах
Get PRO
апрель '25
+17
в 1 каналах
Get PRO
март '25
+28
в 0 каналах
Get PRO
февраль '25
+36
в 0 каналах
Get PRO
январь '25
+19
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '24
+95
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '24
+86
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '24
+82
в 2 каналах
Get PRO
сентябрь '24
+41
в 2 каналах
Get PRO
август '24
+32
в 0 каналах
Get PRO
июль '24
+55
в 0 каналах
Get PRO
июнь '24
+49
в 0 каналах
Get PRO
май '24
+80
в 0 каналах
Get PRO
апрель '24
+67
в 1 каналах
Get PRO
март '24
+93
в 0 каналах
Get PRO
февраль '24
+61
в 0 каналах
Get PRO
январь '24
+39
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '23
+141
в 4 каналах
Get PRO
ноябрь '23
+26
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '23
+29
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '23
+43
в 0 каналах
Get PRO
август '23
+39
в 0 каналах
Get PRO
июль '23
+60
в 0 каналах
Get PRO
июнь '23
+58
в 0 каналах
Get PRO
май '23
+54
в 0 каналах
Get PRO
апрель '23
+37
в 0 каналах
Get PRO
март '23
+23
в 0 каналах
Get PRO
февраль '23
+47
в 0 каналах
Get PRO
январь '23
+51
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '22
+165
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '22
+189
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '22
+1
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '22
+11
в 0 каналах
Get PRO
август '22
+30
в 0 каналах
Get PRO
июль '22
+5
в 0 каналах
Get PRO
июнь '22
+12
в 0 каналах
Get PRO
май '22
+10
в 0 каналах
Get PRO
апрель '22
+43
в 0 каналах
Get PRO
март '22
+54
в 0 каналах
Get PRO
февраль '22
+5
в 0 каналах
Get PRO
январь '22
+12
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '21
+17
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '21
+14
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '21
+10
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '21
+20
в 0 каналах
Get PRO
август '21
+22
в 0 каналах
Get PRO
июль '21
+61
в 0 каналах
Get PRO
июнь '21
+13
в 0 каналах
Get PRO
май '21
+15
в 0 каналах
Get PRO
апрель '21
+16
в 0 каналах
Get PRO
март '21
+19
в 0 каналах
Get PRO
февраль '21
+24
в 0 каналах
Get PRO
январь '21
+22
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '20
+3 540
в 0 каналах
| Дата | Привлечение подписчиков | Упоминания | Каналы | |
| 26 августа | 0 | |||
| 25 августа | 0 | |||
| 24 августа | +1 | |||
| 23 августа | 0 | |||
| 22 августа | 0 | |||
| 21 августа | 0 | |||
| 20 августа | 0 | |||
| 19 августа | +1 | |||
| 18 августа | +1 | |||
| 17 августа | +1 | |||
| 16 августа | 0 | |||
| 15 августа | +1 | |||
| 14 августа | +2 | |||
| 13 августа | 0 | |||
| 12 августа | 0 | |||
| 11 августа | 0 | |||
| 10 августа | +1 | |||
| 09 августа | +3 | |||
| 08 августа | 0 | |||
| 07 августа | 0 | |||
| 06 августа | 0 | |||
| 05 августа | +3 | |||
| 04 августа | +1 | |||
| 03 августа | 0 | |||
| 02 августа | +1 | |||
| 01 августа | 0 |
Посты канала
| 2 |  Нет текста... | 2 325 |
| 3 |  معماری مدالیون(Medallion Architecture)، سیر تحول دادهها را از حالت خام اولیه تا نسخهای که آمادهٔ پشتیبانی از تصمیمگیری است، سازماندهی میکند.
لایهٔ برنز (Bronze)، فایلها، رویدادها و رکوردها را دقیقاً به همان صورتی که از سیستمهای مبدأ دریافت میشوند، حفظ میکند. این لایه، سطحی از جزئیات را نگهداری میکند که برای ردیابی خطاها و بازسازی فرایندها ضروری است.
لایهٔ نقره (Silver)، دادهها را پالایش، استانداردسازی، پاکسازی (deduplicate) و اعتبارسنجی میکند. در این مرحله، فرمتها اصلاح، کدها یکسانسازی و بررسیهای کیفی روی دادهها اعمال میشوند.
لایهٔ طلا (Gold)، قوانین کسبوکار را به دادهها اضافه کرده و جداول، معیارها و محصولات دادهای را برای داشبوردها، تحلیلها و مدلهای پیشبینی آماده میسازد.
@BIMining | 2 586 |
| 4 |  Нет текста... | 1 643 |
| 5 |  🔺ورود چین به عصر ایجنتهای هوش مصنوعی
🔹شرکت چینی بایت دنس با معرفی مدل Doubao 2.0 رسماً به عصر ایجنتها وارد شده و تلاش دارد جایگاه خود را در بازار رقابتی هوش مصنوعی حفظ کند. این مدل فراتر از یک چتبات است و برای انجام وظایف پیچیده دنیای واقعی طراحی شده است. نسخه Pro آن با مدلهایی مانند OpenAI و گوگل رقابت میکند.
🔹بایتدنس میگوید هزینه استفاده از Doubao 2.0 حدود ۱۰ برابر کمتر از رقبا است و این موضوع برای پردازشهای پرمصرف مزیت مهمی به شمار میرود. این شرکت پس از غافلگیری از ظهور DeepSeek حالا میخواهد از تکرار آن تجربه جلوگیری کند. در بازار چین، Doubao با ۱۵۵ میلیون کاربر هفتگی در صدر قرار دارد و سایر رقبا نیز با سرعت در حال رشد هستند.
@BIMining | 2 582 |
| 6 |  Нет текста... | 1 772 |
| 7 |  Нет текста... | 2 482 |
| 8 |  برگزاری پنل هوش مصنوعی با عنوان
سنجش داده تا سناریوسازی ،زیرساخت های فناورانه،داده کاوی و طراحی مدل های پیش بینی با هوش مصنوعی
دوشنبه 24 آذرماه 1404 پاویون هوش مصنوعی مصلی امام خمینی
ساعت 11-12:15 | 2 406 |
| 9 |  Нет текста... | 4 268 |
| 10 |  Нет текста... | 3 047 |
| 11 |  Нет текста... | 2 224 |
| 12 |  سخنرانی با عنوان افزایش کارایی هوش مصنوعی با معماری توزیع شده کلیک هاوس
در الکامپ تاکز
@BIMining | 3 934 |
| 13 |  Нет текста... | 1 889 |
| 14 |  Нет текста... | 2 712 |
| 15 |  مقایسه پلتفرم های بیگ دیتا LICKHOUSE ، Apache Druid , Apache Doris بر اساس سایت معتبر DBEngines
ClickHouse :
به وضوح بر کارایی فوقالعاده بالا و پردازش کوئریهای OLAP با حداقل زمان ممکن تمرکز دارد. استفاده از C++ و معماری ستونی (Column-oriented) این امکان را فراهم میکند.
نقطه قوت: بهترین عملکرد را برای تجمیعهای پیچیده و کوئریهای تحلیلی بر روی دادههای عظیم ارائه میدهد. پشتیبانی گسترده از زبانهای برنامهنویسی و انواع API، آن را بسیار انعطافپذیر میکند.
نقاط متمایز: تنها پلتفرمی است که در این مقایسه قابلیتهای In-memory و DBaaS (سرویس ابری مدیریت شده) را ارائه میدهد و از replication فیزیکی همزمان و غیرهمزمان با پشتیبانی از ذخیرهسازهای ابجکت بهره میبرد.
Apache Druid:
به صورت خاص برای کوئریهای OLAP زیر ثانیه بر روی دادههای با ابعاد بالا و کاردینالیتی بالا (High Dimensionality & High Cardinality) طراحی شده است.
نقطه قوت: بسیار مناسب برای دادههای سری زمانی (Time Series Data) و داشبوردهای لحظهای (Real-time Dashboards) که نیاز به پاسخگویی بسیار سریع دارند. موتور اصلی آن جاوا است.
@BIMining | 1 402 |
| 16 |  چگونه RAG کار میکند:
تولید تقویتشده با بازیابی یا RAG به مدل زبان اجازه میدهد تا پاسخها را بر اساس دانش خارجی ارائه دهد، نه فقط آنچه که روی آن آموزش دیده است:
1️⃣ کاربر یک سؤال میپرسد.
ممکن است ورودی فاقد زمینه کافی باشد، مثلاً: «آیا امکان خروجی PDF دارد؟»
2️⃣ مدل زبان بزرگ (LLM) سؤال را بازنویسی میکند.
با استفاده از تاریخچه گفتگو، سؤال را به یک پرسش مستقل تبدیل میکند:
«ویژگیهای پلن Pro چیست؟ آیا میتواند PDF صادر کند؟»
3️⃣ جستجوی معنایی فعال میشود.
پرسش مستقل به صورت برداری تبدیل شده و با بخشهای موجود در اسناد از طریق شباهت برداری مقایسه میشود.
4️⃣ پرامپت (ورودی مدل) ساخته میشود.
سیستم مرتبطترین بخشها را جمعآوری و آنها را در قالب پرامپتی ساختارمند قرار میدهد. این مرحله توسط یک زنجیره پرسش و پاسخ (QA Chain) انجام میشود که ترکیب میکند:
▪️ پرسش مستقل
▪️ زمینه بازیابی شده
▪️ قالب پاسخ
5️⃣ مدل زبان بزرگ پرامپت کامل را با دانش خارجی استدلال کند، حتی اگر روی آن آموزش ندیده باشد.
6️⃣ پاسخ نهایی تولید میشود.
پاسخ بر اساس اسناد بازیابی شده است، نه فقط حافظه داخلی مدل. | 1 030 |
| 17 |  در سال ۲۰۳۰ واقعاً چه چیزی اهمیت خواهد داشت؟
این نمودار یک تغییر چشمگیر را نشان میدهد:
راهبرد، سازگاری و تسلط بر فناوری به سرعت در حال رشد هستند ، در حالی که مهارتهای سنتی مانند کنترل کیفیت، آموزش و حتی برنامهنویسی در اولویت پایینتری قرار میگیرند.
چرا؟ چون هوش مصنوعی در حال بازنویسی قواعد بازی است.
کارفرمایان دیگر فقط به دنبال «مهارت» به معنای سنتی آن نیستند آنها به دنبال افرادی هستند که در این موارد برجسته باشند:
→ تفکر تحلیلی
→ تابآوری، انعطافپذیری و چابکی
→ رهبری و تأثیرگذاری اجتماعی
→ انگیزه و خودآگاهی
→ تفکر خلاق
→ تفکر سیستمی
→ کنجکاوی و یادگیری مادامالعمر
این دقیقاً همان جایی است که چارچوب شایستگی جدید ما با عنوان «پنجگانه بزرگ راهبردی» وارد میشود. این فقط یک چارچوب یا مجموعهای از مهارتهای نرم و سخت نیست—بلکه مجموعهای متمرکز از مهارتهای قدرتمند است که برای دنیای پر از عدم قطعیت و تغییر طراحی شدهاند.
@BIMining | 1 064 |
| 18 |  #استخدام
#دعوت_به_همکاری
#بانک | 1 210 |
| 19 |  #استخدام
#دعوت_به_همکاری
#bi
#هوش_تجاری | 1 448 |
| 20 |  ✅تحلیلگر داده (Data Analyst)
شرح وظایف: تحلیل دادههای موجود برای استخراج اطلاعات و پشتیبانی از تصمیمگیری مبتنی بر داده.
✅دانشمند داده (Data Scientist)
شرح وظایف: توسعه و پیادهسازی مدلهای آماری و الگوریتمهای یادگیری ماشین برای استخراج بینش و انجام پیشبینیهای مبتنی بر داده.
✅تحلیلگر کسبوکار (Business Analyst)
شرح وظایف:تحلیل و مستندسازی فرآیندهای کسبوکار برای شناسایی فرصتها، نیازمندیها و ارائه پیشنهادات برای بهبود.
✅مهندس یادگیری ماشین (ML Engineer)
شرح وظایف: طراحی، توسعه و پیادهسازی سیستمهای یادگیری ماشین برای تضمین مقیاسپذیری، عملکرد و قابلیت اطمینان در محیط تولید.
مهارتها: یادگیری ماشین- مهندسی داده (ETL، پایپلاینها)-پایتون / جاوا-SQL-ابزارهای داده حجیم-مهندسی نرمافزار
✅مهندس هوش مصنوعی مولد (GenAI Engineer)
شرح وظایف: توسعه و پیادهسازی مدلها و برنامههای هوش مصنوعی مولد برای تولید محتوا، خودکارسازی و ارائه تجربههای شخصیسازیشده.
مهارت ها: پایتون (Transformers، PyTorch، TensorFlow)-HuggingFace-LangChain-LangAPIها-مدلهای LLMs
@BIMining | 1 391 |
