uk
Feedback
Machine Learning | یادگیری ماشین

Machine Learning | یادگیری ماشین

Відкрити в Telegram

💡مهندس یادگیری ماشین شوید! 👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼‌ 🆔 @DataScienceir_Adv

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machine Learning | یادگیری ماشین

Канал Machine Learning | یادگیری ماشین (@machinelearning_ir) у мовному сегменті Фарсі є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 34 104 підписників, посідаючи 4 022 місце в категорії Технології та додатки та 9 999 місце у регіоні Іран.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 34 104 підписників.

За останніми даними від 17 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -213, а за останні 24 години на -10, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.23%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.87% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 150 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 320 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 5.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як مصنوعی, ایجنت, مهندس, مدل, عمل.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
💡مهندس یادگیری ماشین شوید! 👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼‌ 🆔 @DataScienceir_Adv

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 18 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.

34 104
Підписники
-1024 години
-547 днів
-21330 день
Архів дописів
📚 ۶ کتاب یادگیری ماشینی که امسال خوندم! 1⃣ کتاب مهندسی هوش مصنوعی 📄 جزئیات طراحی و ساخت LLM، پیاده‌سازی RAG و انتخاب بهینه
📚 ۶ کتاب یادگیری ماشینی که امسال خوندم! 1⃣ کتاب مهندسی هوش مصنوعی 📄 جزئیات طراحی و ساخت LLM، پیاده‌سازی RAG و انتخاب بهینه زیرساخت. 2⃣ کتاب ماجراهای آلیس در دنیای مشتق‌پذیر 📄 مفاهیم پایه طراحی شبکه‌های عصبی، از گرادیان و لایه‌ها تا ساختارهای پیچیده مثل ترنسفورمرها. 3⃣ کتاب Writing for Developers 📄 اصول تولید محتوای فنی، نگارش مؤثر برای جامعه‌ی توسعه‌دهندگان و تبدیل تجربه‌ی برنامه‌نویسی به روایت الهام‌بخش. 5⃣ کتاب Pen & Paper Exercises in ML 📄 تمرین‌های ریاضی و تحلیلی برای درک مفاهیم پایه‌ی ML مثل بهینه‌سازی، احتمال و مدل‌سازی آماری بدون نیاز به کدنویسی. 5⃣ کتاب مبانی مهندسی داده 📄 طراحی پایپ‌لاین‌های داده، پردازش جریانی و ساخت زیرساخت پایدار برای تغذیه‌ی مدل‌های یادگیری ماشین. 6⃣ کتاب مدل‌های زبان بزرگ 📄 جزئیات طراحی و ساخت LLM، پیاده‌سازی RAG و انتخاب بهینه زیرساخت برای اجرای مدل‌های مقیاس‌پذیر. 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

🔵 دوره آموزش مهندسی دواپس (DevOps Engineering) ⭕️ آشنایی با اصول پیاده‌سازی دواپس در سازمان‌ها و یادگیری استفاده از ابزارهای
🔵 دوره آموزش مهندسی دواپس (DevOps Engineering) ⭕️ آشنایی با اصول پیاده‌سازی دواپس در سازمان‌ها و یادگیری استفاده از ابزارهای اصلی این حوزه برای اجرای فرآیندهای مختلف DevOps 🔹برای مشاهده اطلاعات دوره کلیک کنید. https://B2n.ir/ju8225 📌 ویژه بازار کار و با مدرک معتبر و قابل ترجمه ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🔶 کسب اطلاعات بیشتر و مشاوره: 📱 تلگرام:09377533910 ☎️ تماس:02167641999 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ✓ جهاد دانشگاهی صنعتی شریف؛ یک پله بالاتر از تخصص

🧠 «نقشه راه یادگیری ماشین در ۶ ماه!» 👨🏻‍💻 این یه نقشه ‌راه واقعی برای کسایی که می‌خوان از همین امروز شروع کنن و تو ۶ ماه مسیر تبدیل شدن به یه مهندس حرفه‌ای ML رو طی کنن. ✏️ یه مرجع کامل که بیش از ۵۰۰ منبع طبقه‌بندی شده رو شامل میشه، یه نقشه‌راه ۶ مرحله‌ای که دقیقاً میگه کی باید از مباحث تئوری و یادگیری پایتون بری سراغ انجام پروژه و دیپلوی کردن مدل. 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

🚨 ۳۵+ منبع رایگان برای یادگیری LLM ،MCP و Agentها! 👨🏻‍💻 تا الان تو سال ۲۰۲۵، ۷۷٬۹۹۹ نفر تو حوزه فناوری شغلشون رو به خاطر هوش مصنوعی از دست دادن. ✏️ نترس! 😅 این نقشه‌ راه کمکت می‌کنه تا به‌جای اینکه هوش مصنوعی جاتو بگیره، باهاش کار کنی و ازش جلو بزنی.😎 🖥 ویدیوها 🔹 معرفی مدل‌های زبان بزرگ: لینک 🔹 آموزش ساخت LLM از صفر: لینک 🔹 مرور کلی هوش مصنوعی عامل‌محور: لینک 🔹 ساخت و ارزیابی ایجنت‌ها: لینک 🔹 ساخت ایجنت‌های مؤثر: لینک 🔹 ساخت ایجنت با MCP: لینک 🔹 آموزش ساخت ایجنت از صفر: لینک 🔹 معرفی Philo Agents: لینک 🖥 راهنماها 🔹 راهنمای تخصصی گوگل برای ایجنت‌ها: لینک 🔹 ساخت و اجرای ایجنت‌ها از گوگل: لینک 🔹 ساخت ایجنت‌های مؤثر: لینک 🔹 بهترین روش‌های کدنویسی عامل‌محور: لینک 🔹 راهنمای عملی OpenAI برای ایجنت‌ها: لینک 📜 مقالات 🔹 مقاله ReAct: لینک 🔹 مقاله Generative Agents: لینک 🔹 مقاله Toolformer: لینک 🔹 مقاله Chain of Thought: لینک 🔹 مقاله Tree of Thoughts: لینک 🔹 مقاله Reflexion: لینک 🔹 بررسی RAG: لینک 🎓 دوره‌های آموزشی 🔹 ساخت ایجنت با HuggingFace: لینک 🔹 کار با MCP: لینک 🔹 ساخت پایگاه داده با Pinecone: لینک 🔹 از Embedding تا اپلیکیشن: لینک 🔹 طراحی حافظه برای ایجنت‌ها: لینک 🔹 ساخت و ارزیابی اپ‌های RAG: لینک 🔹 ساخت ایجنت‌های مرورگر: لینک 🔹 عملیات مدل‌های (LLMOps): لینک 🔹 ارزیابی عملکرد ایجنت‌ها: لینک 🔹 کار با با مدل Computer Use: لینک 🔹 استفاده هم‌زمان از چند ایجنت: لینک 🔹 بهبود دقت مدل‌های LLM: لینک 🔹 الگوهای طراحی ایجنت‌ها: لینک 🔹 طراحی سیستم‌های چندعامله: لینک 🖥 ریپازیتوری‌ها 🔹 ریپوی GenAI Agents: لینک 🔹 یادگیری ایجنت‌های برای مبتدی‌ها: لینک 🔹 راهنمای مهندسی پرامپت: لینک 🔹 مجموعه مقالات AI Agents: لینک 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

📝 جزوه «علائم و فرمول‌های ML» 👨🏻‍💻 یه راهنمای خیلی خوب پیدا کردم که همه‌ی علائم اختصاری یادگیری ماشین رو خیلی واضح و کامل توضیح داده. شامل: 🔹 اعداد و آرایه‌ها. 🔹 مجموعه‌ها و گراف‌ها. 🔹 ایندکس‌گذاری و توابع. 🔹 جبر خطی، حسابان و آمار و احتمال. 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

📖 جزوه «علائم و فرمول‌های ML» 👨🏻‍💻 یه راهنمای خیلی خوب پیدا کردم که همه‌ی علائم اختصاری یادگیری ماشین رو خیلی واضح و کامل توضیح داده. شامل: 🔹 اعداد و آرایه‌ها. 🔹 مجموعه‌ها و گراف‌ها. 🔹 ایندکس‌گذاری و توابع. 🔹 جبر خطی، حسابان و آمار و احتمال. 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

👨🏻‍💻 شرکت Anthropic سنگ تموم گذاشته و ۶ تا دوره رایگان منتشر کرده تا توی هوش مصنوعی و کار با Claude و MCP حرفه‌ای‌تر بشین!
👨🏻‍💻 شرکت Anthropic سنگ تموم گذاشته و ۶ تا دوره رایگان منتشر کرده تا توی هوش مصنوعی و کار با Claude و MCP حرفه‌ای‌تر بشین! 1️⃣ دوره مقدمه‌ای بر MCP ⬅️ نحوه‌ی اتصال و استفاده از مدل‌های زبانی مثل Claude با استفاده از پروتکل MCP برای برقراری ارتباط بین مدل و ابزارها یا داده‌های واقعی. 2️⃣ دوره مباحث پیشرفته‌ی MCP ⬅️ آشنایی با مفاهیم حرفه‌ای MCP مثل نمونه‌گیری، اعلان‌ها، دسترسی به فایل‌سیستم و انتقال داده. 3️⃣ دوره کدنویسی با Claude ⬅️ چطور از Claude برای نوشتن، اجرا و خودکارسازی کد در پروژه‌های واقعی استفاده کنی. 4️⃣ دوره مبانی کار با API مدل Claude ⬅️ چطور Claude Code رو داخل گردش کار توسعه‌ی نرم‌افزار خودت ادغام کنی تا سرعت و دقت کدنویسیت چند برابر بشه. 5️⃣ دوره کار با Claude در Amazon Bedrock ⬅️ چطور Claude رو از طریق سرویس Amazon Bedrock پیاده‌سازی و مدیریت کنی. 6️⃣ دوره کار با Claude در Google Cloud’s Vertex AI ⬅️ نحوه‌ی کار با مدل‌های Anthropic از طریق Vertex AI گوگل. 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

📙 کتاب آموزشی «مبانی جبر خطی» 👨🏻‍💻 جبر خطی فقط یه مبحث تئوری نیست؛ پایه‌یِ خیلی از مفاهیمی که توی هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، پردازش تصویر و حتی تحلیل داده و طراحی الگوریتم استفاده می‌شن. ✏️ این کتاب ۴۱۲ صفحه‌ای به مفاهیم پایه و کلیدی جبر خطی می‌پردازه؛ از حل معادلات خطی و ماتریس‌ها گرفته تا فضاهای برداری، تبدیل‌های خطی، دترمینان، مقادیر ویژه و ضرب داخلی، همه‌چیز با توضیح‌های ساده و مثال‌های کاربردی آموزش داده شده. 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

Repost from N/a
💯 یادگیری «پردازش تصویر با OpenCV در پایتون» با ۸۹,۰۰۰ تومن در فرادرس آموزش این فرادرس، به صورت گام به گام با معرفی، نصب و ب
💯 یادگیری «پردازش تصویر با OpenCV در پایتون» با ۸۹,۰۰۰ تومن در فرادرس   آموزش این فرادرس، به صورت گام به گام با معرفی، نصب و بارگذاری تصاویر به شکل کاملا سریع و آسان آغاز شده و سپس با اعمال عملیات اصلی متداول روی تصاویر، اعمال عملیات ریاضی و تبدیلات هندسی ادامه پیدا کرده و فیلترهای کاربردی مختلف و نحوه پیاده‌سازی آن‌ها روی تصویر بیان خواهد شد. همچنین استفاده از پرکاربردترین روش‌ها برای تشخیص لبه، تبدیلات مورفلوژیک، هیستوگرام و اشاره چند روش تطبیق الگو که از مهم‌ترین بخش‌ها و اهداف هر برنامه پردازش تصویر است، به خوبی و آسانی تشریح خواهد شد.   ترکیب زبان برنامه‌نویسی پایتون و OpenCV می‌تواند رویای ایجاد یک پروژه با کیفیت و در بالاترین سطح در حوزه پردازش تصویر را برای ما رقم بزند.   🎯 برای شروع یادگیری کلیک کنید 👇   🔗 لینک دریافت آموزش [+]   📚 لیست ۷۰۰ آموزش ۸۹ هزار تومنی [+] 🔄 FaraDars - فرادرس

📈 مقایسه بین الگوریتم XGBoost، الگوریتم LightGBM و الگوریتم CatBoost 👨🏻‍💻 این سه‌ الگوریتم از معروف‌ترین مدل‌های تقویت گرادیان توی یادگیری ماشین هستن که برای پیش‌بینی داده‌ها استفاده می‌شن، ولی هرکدوم یه سری تفاوت‌های کلیدی دارن که انتخاب بینشون رو تعیین می‌کنه. ⏯️ نحوه برخورد با ویژگی‌های دسته‌ای (Categorical Features) 🔹 الگوریتم XGBoost: خودش یه پشتیبانی نسبی از داده‌های دسته‌ای داره، ولی معمولاً باید قبلش داده‌ها رو عددی کنی (مثلاً با one-hot encoding). 🔹 الگوریتم LightGBM: خیلی راحت‌تره، می‌تونی فقط اسم ستون‌های دسته‌ای رو بدی، خودش بهینه تقسیمشون می‌کنه. 🔹 الگوریتم CatBoost: بهترین تو این بخشه! خودش به صورت خودکار از روش‌هایی مثل target encoding و one-hot استفاده می‌کنه، یعنی هیچ دردسری برای تبدیل داده‌ها نداری. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 2️⃣ مقادیر گم‌شده (Missing Values) 🔹 الگوریتم XGBoost: می‌تونه با داده‌های ناقص کنار بیاد. 🔹 الگوریتم LightGBM: موقع آموزش، داده‌های خالی رو جدا در نظر می‌گیره (مثل یه شاخه جدید). 🔹 الگوریتم CatBoost: خودش با داده‌های عددیِ خالی خیلی خوب رفتار می‌کنه، ولی مقادیر دسته‌ای خالی رو خاص جدا نمی‌کنه. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 3️⃣ روش رشد درخت (Tree Growth Strategy) 🔹 الگوریتم XGBoost: درخت‌ها رو «سطح ‌به ‌سطح» رشد می‌ده (یعنی بر اساس عمق). 🔹 الگوریتم LightGBM: «برگ ‌به ‌برگ» رشد می‌ده، خیلی سریع‌تره ولی ممکنه مدل بیش‌برازش (Overfitting) کنه. 🔹 الگوریتم CatBoost: درخت رو «متقارن» رشد می‌ده، یعنی شاخه‌های درخت با هم پیش می‌رن، درخت متعادل‌تر و نتیجه معمولاً بهتره. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 4️⃣ الگوریتم پیدا کردن تقسیم‌ها (Split-Finding Algorithms) 🔹الگوریتم XGBoost: از روش سنتی و حریصانه (greedy) استفاده می‌کنه، ولی یه منطق خاص برای داده‌های پراکنده داره. 🔹 الگوریتم LightGBM: از روشی به اسم GOSS (Gradient-based One-Side Sampling) استفاده می‌کنه؛ داده‌هایی که گرادیان پایین دارن رو حذف می‌کنه تا سرعت یادگیری زیاد بشه. 🔹 الگوریتم CatBoost: از روش MVS (Minimal Variance Sampling) استفاده می‌کنه تا تقسیم‌هایی دقیق‌تر و باثبات‌تر بسازه. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 5️⃣ پشتیبانی از GPU و پردازش توزیع‌شده (Distributed & GPU Support) 🔹 الگوریتم XGBoost: هم GPU رو پشتیبانی می‌کنه، هم آموزش توزیع‌شده بین چند سیستم رو. 🔹 الگوریتم LightGBM: هم سریع‌تره هم سبک‌تر. 🔹 الگوریتم CatBoost: اینم GPU داره ولی باید دستی تنظیمش کنی (مثلاً با task_type='GPU'). ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 📝 راهنمای انتخاب 🔹 الگوریتم CatBoost: اگه داده‌ا‌ت پر از ویژگی‌های متنی و دسته‌ایه یا نمی‌خوای زیاد با تنظیمات درگیر شی. 🔹 الگوریتم LightGBM: اگه داده‌ات حجیمه و می‌خوای سریع تست و آزمایش کنی. 🔹الگوریتم XGBoost: اگه دنبال تنظیم دقیق مدل و بهترین عملکرد ممکن هستی. 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

👉 آغاز یک انقلاب علمی در ایران💣 وقتی دنیا داره با ChatGPT، Gemini و Claude آینده رو می‌سازه، اینجا در #دانشگاه_تهران، قراره
👉 آغاز یک انقلاب علمی در ایران💣 وقتی دنیا داره با ChatGPT، Gemini و Claude آینده رو می‌سازه، اینجا در #دانشگاه_تهران، قراره نسل بعدی خالقان هوش مصنوعی تربیت بشن📱 🔺 برای اولین بار در کشور، دوره تخصصی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و کاربرد هوش مصنوعی مولد ۱۵۰ ساعت آموزش عمیق در قالب ۱۰ سرفصل کاربردی و پروژه محور امکان جذب افراد مستعد و توانمند در پروژه های بزرگ سازمانی و برای اینکه هیچ‌کس در شروع جا نمونه…
🎁 ۴۰ ساعت آموزش ویدئویی پایتون به‌عنوان هدیه ورود به دنیای AI بهت داده می‌شه‼️
🧠 این دوره مخصوص کساییه که نمی‌خوان فقط “کاربر” هوش مصنوعی باشن، بلکه می‌خوان “سازنده‌ی نسل بعدی مدل‌ها” باشن✔️ 🎓 دانشگاه تهران — جایی که آینده‌ی هوش مصنوعی از همین‌جا شروع می‌شه💥 ⭕️ بنا به استقبال بینظیر شما عزیزان، ثبت‌نام با تخفیف تا سقف 0️⃣🟢🔤 برای ده نفر دیگر هم تا شنبه فعال شد... 🆘 ثبت‌نام و دریافت مشاوره رایگان با ما در ارتباط باشید: 📞 09377516759 ➡️ https://tehrandata.org/courses/llm/ 🌱 هر مسیر بزرگی از یه کلیک شروع میشه... همین حالا شروع کن 👇 📨 Telegram | 📨 whatsapp | 📱 linkedin | 📷 Instagram | 🌐 website | 💬 admin #علم_داده #دیتاساینس #تحلیل_داده #هوش_مصنوعی #LLM #ChatGPT #AI #دوره_تخصصی #مدل_زبانی_بزرگ #تهران_دیتا #هوش_مصنوعی_مولد

🎯 کدنویسی با چند هوش مصنوعی هم‌زمان؟ الان شدنیه! 👨🏻‍💻 با ابزار Vibe-Kanban می‌تونی چند دستیار هوش مصنوعی کدنویسی مثل Claude Code ،Gemini CLI و Codex رو هم‌زمان از یه داشبورد مرکزی مدیریت کنی! ✏️ فرض کن به ‌جای اینکه با یه مدل هوش مصنوعی کار کنی، چندتاش رو با هم داشته باشی و هر کدوم یه بخش از پروژه رو انجام بدن! تو فقط کارها رو مشخص ‌کنی و اون‌ها با هم شروع به کدنویسی، اجرا و بررسی ‌کنن. 🔹 می‌تونی خیلی راحت بین مدل‌های مختلف (Claude, Codex, Gemini و...) جابه‌جا بشی. 🔹 می‌تونی چند تا مدل هوش مصنوعی رو هم‌زمان یا پشت‌سرهم اجرا کنی. 🔹 می‌تونی نتیجه‌ی کارهاشون رو سریع مرور کنی یا حتی با یه کلیک سرور رو بالا بیاری. 🔹 وضعیت هر کاری که ایجنت‌ها دارن انجام می‌دن، از همون داشبورد ببینی. 🔹 همه تنظیمات و پیکربندی‌های مربوط به مدل‌ها (MCP configs) رو از یه جا کنترل کنی. 🥵 Vibe-Kanban ├ 🌎 Website 📄 Documentation🐱 GitHub-Repos 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

💢 اگه همیشه دنبال ورود به دنیای داده بودی و نمی‌دونستی از کجا شروع کنی... دوره جامع هوش تجاری دانشگاه تهران اینجاست تا از پا
💢 اگه همیشه دنبال ورود به دنیای داده بودی و نمی‌دونستی از کجا شروع کنی... دوره جامع هوش تجاری دانشگاه تهران اینجاست تا از پایه تا پیشرفته، قدم‌به‌قدم همراهتون باشه🎓
از یادگیری اصول SQL تا ساخت داشبوردهای تحلیلی حرفه‌ای با Power BIهمه در یک مسیر منسجم و پروژه‌محور 😀
ویژگی‌های دوره: 🟣 تسلط کامل بر SQL و کوئری‌نویسی پیشرفته – مدیریت و تحلیل حرفه‌ای داده‌ها 🟡 طراحی و پیاده‌سازی انبار داده و مدل‌سازی OLAP – پایه‌های معماری داده را حرفه‌ای بسازید 🔴 مهارت عملی در SSIS، SSAS و SSRS – پردازش، تحلیل و گزارش‌دهی داده‌ها 🟢 ساخت داشبوردهای جذاب و تعاملی با Power BI – تصمیم‌گیری هوشمند و آسان 🟠 کار با ابزارهای Grafana، Looker Studio و DAX Studio – ابزارهایی که تحلیلگران حرفه‌ای را متمایز می‌کنند 🔵 پروژه‌محور و بازارمحور – یادگیری عملی روی پروژه‌های واقعی تا آماده ورود به بازار کار شوید 🕓 زمان برگزاری: جمعه ها، ساعت ۱۴ الی ۲۰ 🔥 فرصت یادگیری مهارت‌های پردرآمد هوش تجاری را از دست ندهید‼️ ℹ️ برای ثبت‌نام و اطلاعات بیشتر با ما تماس بگیرید و یابه وب‌سایت ما مراجعه کنید🔍 ➡️ https://tehrandata.org/courses/bi1/ 📞 09377516682 📨 Telegram | 📞 whatsapp | 📱 linkedin | 📱 Instagram | 📱 website | 💬 admin #هوش_تجاری #تحلیل_داده #PowerBI #پروژه_محور #هوشمندسازی

✅ این دوره، بهترین نقطه‌ برای شروع «یادگیری ماشینه»! 👨🏻‍💻 خیلیا این دوره‌ی رایگان و مقدماتی یادگیری ماشین رو بهترین دوره‌ا
این دوره، بهترین نقطه‌ برای شروع «یادگیری ماشینه»! 👨🏻‍💻 خیلیا این دوره‌ی رایگان و مقدماتی یادگیری ماشین رو بهترین دوره‌ای می‌دونن که قبل از ورود به مباحث پیشرفته و حرفه‌ای ML باید بگذرونی! 💳 مدرسش هم پروفسور یاسر ابو مصطفی یکی از استادهای معروف و باسابقه تو زمینه‌ی یادگیری ماشین از دانشگاه کلتک آمریکاست (موسسه فناوری کالیفرنیا). 📂 این دوره ترکیبی از مباحث تئوری، ریاضی و تمرین‌های عملیه و ساختار و محتواش به صورت زیر طراحی شده:👇 ⬅️ ۱۸ جلسه ویدئویی + پرسش و پاسخ ⬅️ ۸ سری تمرین و یه آزمون نهایی ▶️ خلاصه که این دوره یه آموزش جامع و رایگان برای هر کسی که می‌خواد مبانی و مفاهیم یادگیری ماشین رو درست، علمی و با منطق ریاضی یاد بگیره. نه فقط با کدنویسی کورکورانه! 🆓 Intro to ML 🌎 Course Homepage 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

‼️ «مهندس یادگیری ماشین» یکی از سخت‌ترین و بدفهمیده ‌شده‌ترین مشاغل دنیای فناوریه...! 👨🏻‍💻 هرچی بیشتر توی این کار جلو میرم
‼️ «مهندس یادگیری ماشین» یکی از سخت‌ترین و بدفهمیده ‌شده‌ترین مشاغل دنیای فناوریه...! 👨🏻‍💻 هرچی بیشتر توی این کار جلو میرم، بیشتر می‌فهمم که مهندس یادگیری ماشین بودن یعنی داری کار پنج ‌نفر رو با حقوق یه نفر انجام می‌دی! ⬅️ بذار از همون اول بریم جلو، تا بفهمیم چرا مهندس یادگیری ماشین برخلاف تصور خیلی‌ها، شغل ساده‌ای نیست و پر از چالشه.👇 1⃣ می‌خوای یه مدل بسازی؟ خیلی هم عالی! ⬅️ اما قبلش باید داده داشته باشی. نه اون داده‌های تمیز و مرتب توی Kaggle، بلکه داده‌های واقعی، به‌هم‌ریخته و ناقص دنیای واقعی! 🔢 خب حالا که داده نداری، باید خودت انبار داده و Feature Store بسازی تا داده‌ها برای آموزش و پیش‌بینی قابل استفاده باشن.😊 ⬅️ یعنی بدون اینکه بخوای، تبدیل شدی به مهندس داده! باید Spark بلد باشی، با Kafka یا Flink کار کنی، و حتی معماری کل سیستم رو هم طراحی کنی. 🔢 حالا تازه باید چالش‌های کسب‌وکاری که قراره باهاش کار کنی رو کامل بفهمی. ⬅️ یعنی فقط کدنویسی نیست، باید بتونی هدف‌های مبهم بیزینسی رو به یه مسئله‌ی دقیق ریاضی تبدیل کنی. در واقع داری نقش دیتا ساینتیست رو هم بازی می‌کنی. 🔢 حالا تازه رسیدی به بخش «یادگیری ماشین»! ⬅️ اون قسمتی که همه فکر می‌کنن کل کار توئه.😅 توی این مرحله مدل رو می‌سازی، آموزش میدی و با الگوریتم‌ها و تابع خطاها سروکله می‌زنی. اما این فقط یه تیکه کوچیک از کل پازله! 🔢 تازه اگه مدل‌ت بلادرنگ (Real-time) باشه... ⬅️ حالا باید بشی توسعه‌دهنده نرم‌افزار! باید سرویس API بسازی (مثلاً با FastAPI)، تست بنویسی، محیط‌ها رو مدیریت کنی، و خلاصه هر کاری که یه برنامه‌نویس ارشد می‌کنه، انجام بدی. 🔢 و البته آخر سر، نقش MLOps Engineer هم می‌افته گردنت! ⬅️ یعنی باید کل چرخه‌ی عمر مدل رو مدیریت کنی: زیرساخت راه بندازی، مدل رو مستقر و دوباره آموزش بدی، پایپ‌لاین بسازی، کیفیت داده و مدل رو زیر نظر بگیری، خطاها و driftها رو کنترل کنی. عملاً نصف روزت صرف نگاه کردن به داشبوردهای Grafana و بررسی آماری می‌شه تا کل سیستم منفجر نشه. ▶️ خلاصه اینکه برای تحویل یه پروژه یادگیری ماشین، از یه نفر انتظار دارن همزمان مهندس داده، دانشمند داده، برنامه‌نویس، معمار یادگیری ماشین و مهندس MLOps باشه. و البته… حقوقش هم در حد یه نفره نه پنج نفر! 🥺 الکساندر موکریاک / دانشمند ارشد داده 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

مهاجرت و اقامت دائم اسپانیا🇪🇸 دومین پاسپورت معتبر جهان👨🏻‍✈️ سفر بدون ویزا به 29 کشور اتحادیه اروپا🇪🇺💶 1️⃣- اگر سفرهای
مهاجرت و اقامت دائم اسپانیا🇪🇸 دومین پاسپورت معتبر جهان👨🏻‍✈️ سفر بدون ویزا به 29 کشور اتحادیه اروپا🇪🇺💶 1️⃣- اگر سفرهای کاری دارید✈️ 2️⃣- اگر صاحب کسب و کاری هستید👨🏻‍💼👩🏻‍💼 3️⃣- اگر اقامت یک کشور اروپایی را بدون شرط حضور میخواهید📍 4️⃣- اگر به دنبال یک اقامت خانوادگی هستید🧑‍🧑‍🧒‍🧒🏡 5️⃣- و حتی اگر شرایط تحصیلی؛ کاری و سرمایه گذاری ندارید😉 ✅ این اقامت مخصوص شماست ✅ برای اطلاعات بیشتر و یک جلسه 📞 مشاوره رایگان✌ همین الان روی لینک زیر کلیک کنید👇👇👇👇 @ImmigrationtoSpainbot @ImmigrationtoSpainbot @ImmigrationtoSpainbot

📖 کتابچه ‌«NumPy برای یادگیری ماشین» 👨🏻‍💻 بالاخره نسخه‌ی اولیه‌ی کتاب "NumPy Handbook for ML" منتشر شد! یه راهنمای گام ‌به گام و کاملاً عملی برای مسلط شدن به NumPy، یکی از مهم‌ترین کتابخونه‌های محاسبات عددی تو پایتون. ⬅️ از مفاهیمی مثل آرایه‌ها، ایندکس ‌گذاری، برش و پردازش برداری شروع می‌کنه و بعد سراغ مباحث پیشرفته‌تری مثل broadcasting، جبر خطی، مرتب‌سازی و بهینه‌سازی ‌میره. ✅ تو بخش عملی هم الگوریتم‌هایی مثل KNN و PCA از صفر پیاده‌سازی شدن و نحوه‌ی اتصال NumPy به کتابخونه‌هایی مثل Scikit-learn ،pandas ،TensorFlow و PyTorch توضیح داده شده تا بتونی تو پروژه‌های واقعی ازشون استفاده کنی. 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

🔊 بوت کمپ تخصصی هوش مصنوعی با مدرک دو زبانه ⁉️ چرا این دوره: ⭐️ مدرک دو زبانه معتبر ⭐️ انجام، مینی پروژه های کلاسی و ۵ پروژه
🔊 بوت کمپ تخصصی هوش مصنوعی با مدرک دو زبانه ⁉️ چرا این دوره: ⭐️ مدرک دو زبانه معتبر ⭐️ انجام، مینی پروژه های کلاسی و ۵ پروژه مستقل و یک پروژه جامع در طول دوره . ⭐️ پشتیبانی علمی و منتور ۲۴ ساعته ⁉️ مخاطبین این دوره چه کسانی هستند؟ ⌛ دانشجویان و فارغ التحصیلان کارشناسی وتحصیلات تکمیلی در رشته‌های فنی مهندسی، علوم انسانی و رشته‌های علوم پایه ⌛ اعضای تیم هوش مصنوعی شاغل در استارتاپ‌ها، سازمان‌ها و کسب‌وکارها ⌛ علاقمندان به حوزه صنعت، یادگیری ماشین، پردازش تصویر و بینایی ماشین ⌛ دانشجویانی که قصد نوشتن پایان نامه در این حوزه را دارند ⌛ افرادی که قصد مهاجرت کاری یا تحصیلی دارند 🔖 جهت دریافت مشاوره رایگان و اطلاعات تکمیلی؛ از طریق لینک زیر اقدام نمایید 📎 httb.ir/4AUFH ـــــــــــــــــــــــــــــــــــ ☎️ 02191096546 🚀 @onacademy

🖥 کاربرد یادگیری ماشین در دینامیک سیالات! 👨🏻‍💻 یه مدته که با ریپوی Machine Learning in Fluid Dynamics کار می‌کنم و هر چی
🖥 کاربرد یادگیری ماشین در دینامیک سیالات! 👨🏻‍💻 یه مدته که با ریپوی Machine Learning in Fluid Dynamics کار می‌کنم و هر چی جلوتر می‌رم بیشتر می‌فهمم که کاربرد ML توی مهندسی مکانیک کجاست. ✅ یه لیست منظم و کاربردی از پروژه‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق تو حوزه‌ی دینامیک سیالات داره که عالیه. 📂 مباحثش خیلی گسترده‌ست؛ از CFD و مدل‌سازی آشفتگی گرفته تا سیالات غیرنیوتونی، همودینامیک، جریان‌های چندفازی و حتی تحلیل داده‌های PIV 🐱 GitHub-Repos 🐱 GitHub-Repos 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

💢 اگه همیشه دنبال ورود به دنیای داده بودی و نمی‌دونستی از کجا شروع کنی... دوره جامع هوش تجاری دانشگاه تهران اینجاست تا از پا
💢 اگه همیشه دنبال ورود به دنیای داده بودی و نمی‌دونستی از کجا شروع کنی... دوره جامع هوش تجاری دانشگاه تهران اینجاست تا از پایه تا پیشرفته، قدم‌به‌قدم همراهتون باشه🎓
از یادگیری اصول SQL تا ساخت داشبوردهای تحلیلی حرفه‌ای با Power BIهمه در یک مسیر منسجم و پروژه‌محور 😀
ویژگی‌های دوره: 🟣 تسلط کامل بر SQL و کوئری‌نویسی پیشرفته – مدیریت و تحلیل حرفه‌ای داده‌ها 🟡 طراحی و پیاده‌سازی انبار داده و مدل‌سازی OLAP – پایه‌های معماری داده را حرفه‌ای بسازید 🔴 مهارت عملی در SSIS، SSAS و SSRS – پردازش، تحلیل و گزارش‌دهی داده‌ها 🟢 ساخت داشبوردهای جذاب و تعاملی با Power BI – تصمیم‌گیری هوشمند و آسان 🟠 کار با ابزارهای Grafana، Looker Studio و DAX Studio – ابزارهایی که تحلیلگران حرفه‌ای را متمایز می‌کنند 🔵 پروژه‌محور و بازارمحور – یادگیری عملی روی پروژه‌های واقعی تا آماده ورود به بازار کار شوید 🕓 زمان برگزاری: جمعه ها، ساعت ۱۴ الی ۲۰ 🔥 فرصت یادگیری مهارت‌های پردرآمد هوش تجاری را از دست ندهید‼️ ℹ️ برای ثبت‌نام و اطلاعات بیشتر با ما تماس بگیرید و یابه وب‌سایت ما مراجعه کنید🔍 ➡️ https://tehrandata.org/courses/bi1/ 📞 09377516682 📨 Telegram | 📞 whatsapp | 📱 linkedin | 📱 Instagram | 📱 website | 💬 admin #هوش_تجاری #تحلیل_داده #PowerBI #پروژه_محور #هوشمندسازی