Firibgarlarga uchmang! Telemetrio bunday kanallarni topadi va belgilaydi 👉 Belgini ko‘rmoqchi bo‘lsangiz, obuna bo‘ling

Machine Learning | یادگیری ماشین

Kanalga Telegram’da o‘tish

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

Ko'proq ko'rsatish

Tarmoq: Data Science | علم دادهEron10 221Texnologiyalar & Aralashmalar3 860...

📈 Telegram kanali Machine Learning | یادگیری ماشین analitikasi

Machine Learning | یادگیری ماشین (@machinelearning_ir) Forsiy til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 34 709 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 3 860-o'rinni va Eron mintaqasida 10 221-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 34 709 obunachiga ega bo‘ldi.

08 Noyabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -148 ga, so‘nggi 24 soatda esa -6 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 6.58% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.50% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 283 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 214 ta ko‘rish yig‘iladi.
Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 3 ta reaksiya keladi.
Tematik yo‘nalishlar: Kontent مصنوعی, ایجنت, مهندس, مدل, عمل kabi asosiy mavzularga jamlangan.

📝 Tavsif va kontent siyosati

Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“💡مهندس یادگیری ماشین شوید! 👔 جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼‌ 🆔 @DataScienceir_Adv”

Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 09 Noyabr, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.

34 709

Obunachilar

-624 soatlar

-297 kun

-14830 kun

2 283

Post ko'rishlar

~ 1 21424 soatlar

~ 1 44848 soatlar

6.58%

Muloqot nisbati

~ 2

Kuniga postlar

Ads index

Postlar arxiv

34 709

📊 داده‌ها حرف می‌زنند؛ فقط باید بلد باشید آن‌ها را تحلیل کنید. امروز تصمیم‌های بزرگ کسب‌وکارها بر پایه داده گرفته می‌شود و متخصصان علم داده، از پرتقاضاترین نیروهای بازار کار هستند. در دوره علم داده (Data Science) با مهارت‌هایی مانند Python، تحلیل داده، یادگیری ماشین، مصورسازی داده و کار با داده‌های واقعی آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه داده‌ها را به بینش و تصمیم تبدیل کنید. 🚀 اگر به دنبال یادگیری یکی از آینده‌دارترین مهارت‌های دنیای فناوری هستید، این دوره نقطه شروع شماست. کسب اطلاعات بیش‌تر و ثبت‌نام ↙️ https://link.sharif.ac/57Ihl ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ☎️مشاوره وثبت نام : 02167641999 📲مشاوره بله: https://ble.ir/Jdsharif_626 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🔹 جهاد دانشگاهی صنعتی شریف؛ یک پله بالاتر از تخصص...

34 709

🐱 ابزاری برای نسخه‌بندی داده و مدل‌های ML 👻 از دیتاست تا آزمایش ML رو قابل‌تکرار کن! 👨🏻‍💻 وقتی داری روی یه پروژه‌ی ML کار می‌کنی، فقط سورس‌کد نیست که تغییر می‌کنه؛ ورژن دیتاستت، هایپرپارامترهای مدل، مراحل پیش‌پردازش و حتی نتایج آزمایش‌ها هم مدام در حال تغییرن. 🔔 اگه نتونی این تغییرات رو به‌درستی ردگیری کنی، بازتولید یه آزمایش یا مقایسه‌ی منصفانه‌ی پرفورمنسِ دو تا مدل می‌تونه دردسرساز بشه. 🍎 اینجاست که ابزار DVC وارد عمل می‌شه و در کنار Git، کل این تغییرات رو برات مدیریت می‌کنه. مزیت بزرگش اینه که دیگه نیازی نیست فایل‌های حجیمِ دیتا و مدل‌ها رو مستقیم داخل ریپازیتوریِ Git نگه داری؛ در نتیجه، سورس‌کد و دیتای پروژه‌ت به‌صورت کاملاً مجزا اما کاملاً هماهنگ نسخه‌بندی می‌شن.

با DVC می‌تونی: ⬅️ نسخه‌بندی دیتاست‌ها و مدل‌ها: تغییرات فایل‌های حجیم رو مدیریت کنی، بدون اینکه لازم باشه خود فایل‌ها رو مستقیماً داخل Git ذخیره کنی. ⬅️ ساخت پایپ‌لاین‌های قابل‌بازتولید: مراحل پردازش داده و آموزش مدل رو تعریف کنی تا با تغییر ورودی‌ها یا کد، فقط مراحل تحت‌تأثیر دوباره اجرا بشن. ⬅️ مدیریت آزمایش‌ها: تنظیمات، پارامترها، معیارهای ارزیابی و نتایج اجراهای مختلف رو ثبت و با هم مقایسه کنی. ⬅️ همکاری تیمی: داده‌ها و مدل‌ها رو با استفاده از فضای ذخیره‌سازی ریموت به اشتراک بذاری و نسخه‌ی مشخصی از پروژه رو دوباره اجرا کنی. ⬅️ مقایسه‌ی نتایج: تغییرات متریک‌ها و نمودارها رو بررسی کنی تا بفهمی یک تغییر در کد یا پارامترها چه اثری روی عملکرد مدل گذاشته.

┌ 💻 Website └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

34 709

🤍 دوره «مبانی یادگیری ماشین» 👨🏻‍💻 با کتابخونه‌هایی مثل scikit-learn هر کسی می‌تونه سریع یه مدل ML بسازه، اما این راحتیِ کار معمولاً باعث می‌شه از منطق اصلی الگوریتم‌ها غافل بشیم. ❤️ چالش اصلی تازه اونجایی خودش رو نشون می‌ده که مدل به خطا می‌خوره، پرفورمنس افت می‌کنه یا نیاز داری یه روش کاستوم پیاده کنی؛ تو این شرایط، تا زمانی که روی ریاضیات و منطق الگوریتم‌ها تسلط نداشته باشی، عملاً نمی‌تونی مدل رو دیباگ یا بهینه‌سازی کنی. ✅ دوره‌ی CS3264: Foundations of Machine Learning از دانشگاه ملی سنگاپور، روی همین مفاهیم بنیادی تمرکز داره؛ یعنی به‌جای اینکه فقط نحوه‌ی استفاده از مدل‌ها رو یاد بگیری، با منطق ریاضی و سازوکار اون‌ها آشنا می‌شی.

⬅️ مباحث این دوره شامل موارد زیره: 🔹 رگرسیون و مدل‌سازی احتمالاتی: آشنایی با مبانی پیش‌بینی و مدل‌های احتمالاتی 🔹 طبقه‌بندی: از روش‌های خطی تا بیز ساده 🔹 بیش‌برازش و مبانی نظری یادگیری: از بایاس-واریانس تا یادگیری PAC 🔹 شبکه‌های عصبی: شامل CNN، RNN، ترنسفورمرها و الگوریتم گرادیان نزولی تصادفی 🔹 یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی و یادگیری بازنمایی 🔹 مدل‌های مولد: اتوانکودرها، مدل‌های متغیر پنهان، VAE و مدل‌های دیفیوژن

⁉️ محتوای دوره فقط به معرفی الگوریتم‌ها محدود نمی‌شه؛ در اسلایدها، مراحل ریاضی و نحوه استخراج روابط توضیح داده می‌شن و نوت‌بوک‌های کدنویسی هم کمک می‌کنن ارتباط بین فرمول‌ها و پیاده‌سازی رو بهتر درک کنی. 💻 CS3264: Foundations of ML 💻 CS3264: Foundations of ML 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

34 709

🔥 قیمت تتر رو بازار می‌گه؛ تترِ جهانگیری رو نیپوتو! همون تتر. 30٪ ارزون‌تر. انتخاب هوشمندانه‌تر. 💸 تتر با قیمت جهانگیری؛ با 30٪ تخفیف در نیپوتو 👇دریافت تتر👇 https://nipo.to/tml

34 709

🖥 «مقدمه‌ای بر کاربردهای هوش مصنوعی» 👨🏻‍💻 دوره DATASCI 101 یه رفرنس آموزشی مقدماتی و کاملاً غیرتخصصی از دانشگاه Emory هست که مفاهیم پایه‌ای هوش مصنوعی رو بدون نیاز به بک‌گراند برنامه‌نویسی یا پیش‌نیاز فنی خاصی بهت توضیح می‌ده.

✏️ توی این دوره با این موضوعات آشنا می‌شی: 🔹 طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی و نقش دیتاست‌ها در یادگیری 🔹 پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتر 🔹 بازیابی اطلاعات، تولید محتوا و ورک‌فلوهای مبتنی بر هوش مصنوعی، از جمله RAG 🔹 سوگیری داده‌ها، محدودیت‌ها و خطاهای سیستم‌های هوش مصنوعی 🔹 اخلاق، حریم خصوصی، سیاست‌گذاری و تأثیر هوش مصنوعی بر جامعه

✅ محتوای دوره هم شامل اسلایدهای جلسات، سرفصل‌های آموزشی و تمرین‌های عملی می‌شه. 💻 Introduction to AI Applications 💻 Introduction to AI Applications 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

34 709

Repost from N/a

✨🚀از هسته‌های انار تا هسته‌های پردازشی؛ قدرت از زیرساخت آغاز می‌شود. به مناسبت روز انار، دیتاسنتر آوابرید سرورهای مجازی SAS را با ۵۰٪ تخفیف ارائه می‌کند. کد تخفیف: ANAREHAVABARID 🌐https://avabarid.com/Anar_Vps

34 709

✅ ۴ تا میان‌بُر طلایی که جستجوی مقالات ML رو ۱۰ برابر سریع‌تر می‌کنه! 👨🏻‍💻 تقریباً هر چند دقیقه یه مقاله جدید در حوزه یادگیری ماشین منتشر می‌شه؛ یعنی تا بیای یه مقاله رو باز کنی و مقدمه‌شو بخونی، دو تا مقاله جدید دیگه هم منتشر شده! ⬅️ پس اگه بخوای سنتی و دستی دنبال مقاله‌ها بگردی، قطعاً جا می‌مونی. برای اینکه تو این حجم از اطلاعات غرق نشی، باید هوشمندانه‌تر عمل کنی. این ۴ تا منبع همون "میان‌بُر"هایی‌ان که لازم داری: 1⃣ وب‌سایت Papers with Code 🔴 هر مقاله‌ای که کدش منتشر شده باشه رو اینجا پیدا می‌کنی. می‌تونی بر اساس ستاره‌های گیت‌هاب مرتبشون کنی تا بفهمی الان کدوم مدل رو بورسه و همه دارن ازش استفاده می‌کنن. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 2⃣ وب‌سایت ShortScience 🟣 شبیه اStack Overflowئه ولی مخصوص محقق‌های هوش مصنوعی. خلاصه‌ی آآخرین دستاوردهای یادگیری ماشین رو جمع‌وجور گذاشتن. این خلاصه‌ها رو خودِ محقق‌ها داوطلبانه می‌نویسن؛ تو هم اگه مقاله‌ای خوندی، می‌تونی خلاصه‌شو بذاری بقیه استفاده کنن. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 3⃣ وب‌سایت Arxiv Sanity 🟢 این وبسایت شاهکارِ «آندری کارپاتی» محقق معروف هوش مصنوعیه. ساخته شده که کار با سایت Arxiv (که انصافاً اصلاً کاربرپسند نیست!) رو راحت کنه. مثلاً می‌تونی مقالاتی که بیشترین شباهت رو به موضوعِ مدنظرت دارن پیدا کنی یا ببینی الان کدوما "ترند" شدن. یه سیستم پیشنهاددهنده هم داره که قشنگ می‌فهمه دنبال چی هستی. ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 4⃣ اسکریپت sotawhat 🟡 این دیگه مخصوصِ پایتون‌کاراست! یه اسکریپت که بهش کلمه کلیدی می‌دی و اون کلِ Arxiv رو برات شخم می‌زنه. لیست مقالات مرتبط رو با خلاصه‌شون بهت تحویل می‌ده. می‌تونی حتی کل پروسه رو اتوماتیک کنی که هر مقاله جدیدی اومد، برات یه جا ذخیره بشه. 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

34 709

Repost from ابر ویراک

☁️ ابرک ویراک را 24 ساعت رایگان تست کنید! قبل از خرید، سرویس ابری VirakCloud را با شرایط واقعی امتحان کنید: 🎁 24 ساعت تست رایگان 🚀 پهنای باند اختصاصی با ترافیک نامحدود ⏱️ پرداخت ساعتی؛ فقط به اندازه مصرفتان هزینه کنید بدون نیاز به تعهد بلندمدت، ابرک خودتان را بسازید، عملکرد سرویس را بررسی کنید و بعد تصمیم بگیرید. برای دریافت کد تست رایگان، کلمه «تست» را به آیدی زیر ارسال کنید: https://t.me/cloud_virak 👇 سپس وارد پنل VirakCloud شوید، کد را وارد کنید و ابرک خود را بسازید: 🔗 https://B2n.ir/qy4432 ☎️ 02191555530 🌐 virakcloud.com

34 709

📚 راهنمای جامع «آموزش LLM» 👨🏻‍💻 این فایل، جمع‌بندیِ مهم‌ترین مقالات و تحولات دنیای LLMها از سال ۲۰۲۰ تا ۲۰۲۶ هست که در قالب یک جزوه ارائه‌ی آکادمیک و ساختاریافته از دانشگاه UNC تدوین شده. ☑️ خوبیِ این جزوه اینه که از صفر ماجرا رو پوشش می‌ده؛ یعنی از مفاهیم مثل Pre-training و پرامپت‌نویسیِ Zero-shot شروع می‌شه، و می‌رسه به درکِ عمیق Test-Time Scaling، معماری کدینگ ایجنت‌ها، چالش‌های RLHF و قلق‌های آموزش مدل‌های استدلال‌گر با با تکنیک RLVR. 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

34 709

Repost from آموزش تخصصی IT شبکه و امنیت برنامه‌نویسی هوش مصنوعی | سماتک

📊 از داده‌های خام، به پاسخِ مسئله‌های واقعی کسب‌وکار برسید. چرا فروش کاهش یافته است؟ مشتریان چه رفتاری دارند؟ چطور می‌توان از اطلاعات گذشته برای پیش‌بینی استفاده کرد؟ پاسخ‌دادن به این پرسش‌ها، به مهارت تحلیل داده و مدل‌سازی نیاز دارد. در بیست‌وچهارمین دوره جامع علم داده سماتک، آمار، Python، یادگیری ماشین و مصورسازی داده را به‌صورت پروژه‌محور و با داده‌های واقعی یاد می‌گیرید؛ الگوریتم‌ها را پیاده‌سازی می‌کنید، مدل‌ها را ارزیابی می‌کنید و نتایج را به زبان کسب‌وکار ارائه می‌دهید. 🎯 این دوره برای افرادی مناسب است که با مفاهیم برنامه‌نویسی آشنایی دارند و می‌خواهند مهارت‌های موردنیاز مسیر علم داده را توسعه دهند. 🍁شروع قطعی از 8 آبان ⏱️روزهای جمعه 14 الی 19 🌀استاد: وحید قربانی ✔️ ظرفیت حضوری دوره تکمیل شده است. 👨‍🎓 پنج درصد تخفیف ویژه دانشجویان 👈پیش نیاز: آشنایی با مفاهیم برنامه نویسی 👀مشاهده سرفصل دوره 📞تلفن ثبت نام: 02188738394 📣هر سوالی داری از @sematecr بپرس ✅لذت پیشرفت را تجربه کنیم 🔰سماتک، مرکز آموزش‌های تخصصی IT 🚀@sematec_co

34 709

🐍 یک کتابخانه اوپن‌سورس برای مهندسی ویژگی! 🔃 از داده گمشده تا انتخاب ویژگی 👨🏻‍💻 همه می‌دونیم که بخش بزرگی از پروسه‌ی ساخت مدل‌های یادگیری ماشین به تمیز کردن و آماده‌سازی دیتا می‌گذره. کارهایی مثل مدیریت مقادیر گمشده، انکود کردن متغیرهای دسته‌ای، مدیریت داده‌های پرت و انتخاب ویژگی به‌شدت زمان‌برن. ▶️ برای ساده‌تر کردن این مسیر، کتابخونه‌ی اوپن‌سورس Feature-engine در پایتون کلی ترنسفورمر آماده برای مهندسی ویژگی بهت می‌ده که به خاطر سازگاری کامل با APIهای scikit-learn، بدون هیچ دردسری مستقیم داخل پایپ‌لاین‌های پروژه‌ت می‌شینن.

📣 با این کتابخونه چه کارهایی میشه کرد؟ 🔴 مدیریت داده‌های گمشده 🟠 کدگذاری متغیرهای دسته‌ای 🟡 مدیریت داده‌های پرت 🟢 تبدیل متغیرها 🔵 ساخت ویژگی‌های جدید 🔵 انتخاب ویژگی 🟣 استخراج ویژگی از تاریخ، متن و سری زمانی ⚫️ ساخت پایپ‌لاین‌های پردازش داده

💯 دلیل اصلی محبوبیت این کتابخونه مکانیزم عملکردشه! ترنسفورمرهای این کتابخونه با استفاده از متدهای ()fit و ()transform، پارامترهای تبدیل رو از دیتای آموزش یاد می‌گیرن و مستقیماً برای داده‌های جدید استفاده می‌کنن. ⚡️ این ساختار باعث می‌شه بتونی تمام مراحل پیش‌پردازش رو داخل یه پایپ‌لاین یکپارچه قرار بدی و ریسک بزرگ نشت اطلاعات در فرایند اعتبارسنجی متقاطع رو به حداقل برسونی. ┌ 📃 Documentation └ 🐱 GitHub-Repos 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

34 709

Repost from کی‌بـُرد

🤖 متخصص هوش مصنوعی شو ✨ هوش مصنوعی داره دنیای اطرافمون رو تغییر میده و کسانی که در آینده نتونن از این فناوری استفاده کنن، از بازار کار عقب میمونن. 💡 حالا تصور کن به‌جای استفاده از ابزارهای آماده، یاد بگیری که سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی چطور کار میکنن و چطور می‌تونی با AI، پروژه‌های مختلف بسازی! 🚀 در دوره هوش مصنوعی آکادمی همراه اول با مفاهیم این فناوری، از برنامه‌نویسی پایتون و یادگیری عمیق گرفته تا پردازش تصویر و پردازش متن آشنا میشی. 💎 کی‌بُرد، رویداد آموزشی و استعدادیابی آکادمی همراه اوله که شرکت‌کنندگان میتونن آموزش ببینن، پروژه بسازن و با هم رقابت کنن. 🏆 جوایز بخش مسابقه رویداد: یک میلیارد تومان جایزه نقدی و صدها جایزه ارزشمند غیرنقدی دیگر 🔥 آینده هوش مصنوعی رو کسانی می‌سازن که به این فناوری مسلط میشن. مسیر یادگیریت رو از همین امروز شروع کن! 🔗 لینک ثبت‌نام در رشته هوش مصنوعی کی‌بُرد: l.kibordevents.com/tgm-ai 💎 کد تخفیف ویژه یــک میلیون تومانی: telegramai ⭕️ مهلت استفاده: 10 آبان 1405 @Kibordevents

34 709

📱 نقشه‌راه فارسی «یادگیری MLOps» 👨🏻‍💻 صرفاً تسلط روی کلاد، داکر و ابزارهای توسعه و زیرساخت برای ورود به دنیای MLOps کفایت نمی‌کنه. علاوه بر این‌ها، باید بدونی مدل‌های ML چطور آموزش داده می‌شن، با چه مکانیزمی روی پروداکشن دیپلوی می‌شن و چطور باید عملکردشون رو درلحظه زیر نظر بگیری و مانیتور کنی. 🧾 چالش اصلی MLOps اینه که مدل رو از مرحله آزمایش و توسعه به یک سیستم قابل‌اعتماد در پروداکشن برسونی؛ سیستمی که نسخه‌هاش قابل پیگیری باشن، فرایندهاش خودکار اجرا بشن و مشکلاتش قابل شناسایی باشن. ✅ در فایل زیر، نقشه‌راه یادگیری MLOps رو از مبانی پایتون، گیت، کلاد و مهندسی داده گرفته تا سرو مدل، CI/CD، ترکینگ آزمایش‌ها، مانیتورینگ و زیرساخت به‌عنوان کد دسته‌بندی کردم تا بدونی برای ورود به این حوزه، چه مهارت‌هایی رو باید به چه ترتیبی یاد بگیری. 🏷 جزوه فارسی: PDF 🔗 منبع: لینک 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

34 709

💻 جزوه «مفاهیم و کاربردهای Agentic AI» 👨🏻‍💻 مهندس‌های مایکروسافت در این جزوه ۱۵۰ صفحه‌ای دست گذاشتن روی یه اصل کلیدی؛ در مسیر توسعه‌یِ ایجنت‌ها، چالش اصلی این نیست که به مدل آزادی عملِ بی‌نهایت بدیم؛ هنرِ اصلی اینه که بتونیم این رفتار رو کنترل کنیم و سیستمی بسازیم که تو محیط حساس پروداکشن، کاملاً قابل‌اعتماد جواب بده. 📃 مسیر این راهنما کاملاً ساختاریافته‌ست؛ اول از الگوهای پایه‌ای مثل CoT ،ReAct و Reflexion و اصول معماری ایجنت‌ها (مدیریت کانتکست، حافظه و سیستم‌های مولتی‌ایجنت) شروع می‌کنه. بعد مستقیم می‌ره سراغ پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های Agentic RAG و ارزیابی مدل‌ها تو دنیای واقعی (نه فقط بنچمارک‌های روی کاغذ). ⬅️ در بخش آخر هم بحث فاین‌تیونینگ با GRPO/QLoRA و بررسی کیس‌استادی‌های عملی تو صنعت مالی و سلامت رو باز می‌کنه. 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

34 709

Repost from کی‌بـُرد

✨ بورسیه دانش‌آموزی آکادمی همراه اول؛ فرصتی برای یادگیری فناوری‌های دیجیتال 🌀 رویداد ملی کی‌بُرد آکادمی همراه اول با هدف آموزش تخصصی مهارت‌های روز فناوری‌های دیجیتال، برای دانش‌آموزان پایه‌های هشتم تا دوازدهم برگزار می‌شود. رشته‌های چهارمین دوره کی‌بُرد: 👾 هوش مصنوعی 🎮 بازی‌سازی 🔌 اینترنت اشیاء 🔐 امنیت سایبری رویداد کی‌بُرد، فرصتی برای رشد: 💻 آموزش‌های آنلاین و غیرحضوری 🔧 ساخت پروژه زیر نظر منتورهای متخصص 🏆 شرکت در مسابقه ملی دانش‌آموزی کی‌بُرد 🔥 امکان شرکت در بوت‌کمپ ویژه همراه اول برای برگزیدگان رویداد کی‌بُرد 🏆 جایزه بخش مسابقه رویداد: یـک میلیارد تومان جایزه نقدی و صدها جایزه ارزنده غیرنقدی دیگر 🎁 لینک ثبت‌نام: https://l.kibordevents.com/tgm 💎 کد تخفیف 1 میلیون تومانی: academy60 ⭕️ مهلت استفاده: 10 آبان 1405 @Kibordevents

34 709

🔹 ترم جدید غیرحضوری مسیر شغلی دانشمند داده ۱۷ آبان شروع می شود. ✅ دیتاساینتیست کارآزموده شوید و روزمه قوی برای خود بسازید. 🔸 بیش از 340 ساعت . 150 جلسه . 50 هفته . 27 پروژه . 9 کورس . 8 مدرس ♦ شیرجه در علم داده . آمار و احتمال . power BI . پایتون . منابع داده . ماشین لرنینگ . دیپ لرنینگ . بیگ دیتا . لینوکس و داکر مشاوره رایگان و ثبت نام: https://www.dayche.com/s/lj7fuvee

34 709

✴️ دوره «یادگیری ماشین در دنیای واقعی» 😍 دانشگاه کارنگی ملون آمریکا 👨🏻‍💻 پرفورمنس بالای یه مدل در محیط آزمایشگاهی، لزوماً به این معنی نیست که در دنیای واقعی هم قراره معجزه کنه. 😎 ماهیت دیتا در دنیای واقعی عوض می‌شه، متریک‌های ارزیابی معمولاً با اهداف واقعی بیزینس یکی نیستن و گاهی حتی دقیق‌ترین مدل‌ها هم خروجی‌های گمراه‌کننده‌ای می‌دن. ▶️ دوره‌ی Machine Learning in Practice از دانشگاه کارنگی ملون دقیقاً دست گذاشته روی همین چالش‌ها؛ هدف این دوره یادگیریِ ساخت، ارزیابی و استقرار سیستم‌های ماشین لرنینگ بر اساس نیازهای واقعیِ کسب‌وکاره، نه صرفاً بالا بردنِ دقتِ مدل روی کاغذ.

✏️ سرفصل‌های این دوره: 🔵 تعریف مسئله و انتخاب رویکرد مناسب 🔵 تحلیل داده و مهندسی ویژگی 🔵 انتخاب مدل و ارزیابی عملکرد 🟢 ساخت پایپ‌لاین‌های ML 🟢 کار با مدل‌های پایه و ایجنت‌ها 🟢 ارزیابی سیستم‌های GenAI 🔴 مباحث فراتر از دقت مدل 🔴 ارزیابی تأثیر در دنیای واقعی

😀 این دوره در سطح تحصیلات تکمیلی طراحی شده و سرفصل‌ها، منابع مطالعاتی، برنامه‌ی جلسات و جزئیات پروژه‌اش تو لینک زیر در دسترسه. 💻 ML in Practice 💻 ML in Practice 🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 💡 @MachineLearning_ir 📱 پیج اینستاگرام: 💡 @MachineLearning_fa

34 709

Repost from N/a

✅ ۳۱۰ هزار تومان تخفیف بیشتر + یکسال یادگیری بدون محدودیت 🔥 جشنواره اشتراک فرادرس 🔖 از مهارتی برای کار تا دانشی برای فردا؛ با اشتراک یک‌ساله فرادرس به بیش از ۱۹٬۰۰۰ آموزش کاربردی و مهارتی و آموزش‌های جدید، دسترسی نامحدود دارید. قیمت فعلی سایت: ۱,۹۹۰,۰۰۰ تومان 💰 قیمت جشنواره: ۱,۶۸۰,۰۰۰ تومان 🎁 کد تخفیف افزوده طرح: SUBMA 🔗 دریافت اشتراک یک‌ساله – کلیک کنید 📕 آموزش‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین [+] ➕ امکان پرداخت در ۴ قسط @FaraDars — فرادرس

34 709

🚀 دوره تربیت دانشمند داده و هوش مصنوعی (Data Scientist) 🔹 ۹۲ ساعت آموزش تخصصی | آنلاین | همراه با گواهینامه معتبر | امکان پرداخت اقساطی اگر به دنیای تحلیل داده، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و Deep Learning علاقه‌مند هستید، این دوره می‌تواند شروعی جدی برای ورود به حوزه علوم داده و AI باشد. 💡 در این دوره چه یاد می‌گیرید؟ ✔️ پاکسازی و آماده‌سازی داده ✔️ تحلیل داده و آزمون A/B ✔️ داده‌کاوی با پایتون ✔️ یادگیری ماشین (Machine Learning) ✔️ یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی (Deep Learning) برای ثبت‌نام میتونی به سایت ما مراجعه کنی🔗 https://link.sharif.ac/tO4wH ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ☎️ مشاوره و ثبت‌نام: 02167641999 📲 مشاوره بله: https://ble.ir/Jdsharif_626 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🔹 جهاد دانشگاهی صنعتی شریف؛ یک پله بالاتر از تخصص..