Machine Learning | یادگیری ماشین

🚀 40 اصل مهم یادگیری ماشین برای مهندسان ML 🔴 قبل از شروع یادگیری ماشین: 1. اجتناب از پیش‌فرض‌ها: یادگیری ماشین رو به صورت پیش‌فرض انجام ندین! 2. کاهش مشکل قبل از شروع فرآیند یادگیری ماشین: مشکل موجود رو پیش از اعمال یادگیری ماشین کمی کنید. 3. ردیابی معیارها: معیارها رو پیش از طراحی سیستم یادگیری ماشین بررسی کنید. 4. ترجیح اکتشافی ساده: روش‌های اکتشافی ساده رو روی مدل‌های ML ترجیح بدین، تا روش‌های اکتشافی سخت و دست و پا گیر! 🟡 برای اولین مدل شما: 5. طراحی برای تکرار سریع 6. با هدف ساده و قابل سنجش شروع کنین. 7. اعتبارسنجی دقیق داده‌ها: قبل از آموزش، داده‌ها رو به دقت اعتبارسنجی کنین. 8. رمزگذاری اکتشافی: در صورت امکان، اکتشافی‌ها رو به ویژگی‌ها رمزگذاری کنین. 9. ارتباط اهداف ML با استراتژی شرکت: اهداف یادگیری ماشین رو به اهداف استراتژیک سازمان متصل کنین. 10. ترجیح به ویژگی‌های ساده: ویژگی‌های ساده و قابل تفسیر رو نسبت به دستاوردهای پیچیده ML ترجیح بدین. 11. استفاده از مدل‌های قابل تفسیر: با مدل‌های قابل تفسیر شروع کنین. 12. توجه به در دسترس بودن داده‌ها در انتخاب مدل: در انتخاب مدل به در دسترس بودن داده‌ها توجه کنین! 13. استفاده از معیارهای ساده: یک معیار ساده و قابل مشاهده برای هدف خود انتخاب کنین. 14. اعتماد به آموزش مدل با داده‌های کافی: اطمینان از تعداد نمونه کافی برای آموزش و ارزیابی مدل. 🟢 برای اولین خط لوله شما: 15. یکپارچگی خط لوله داده: حفظ یکپارچگی خط لوله داده رو مدنظر داشته باشین. 16. بررسی عملکرد قبل از استقرار: عملکرد رو پیش از استقرار بررسی کنین. 17. آزمایش زیرساخت مستقل از ML: زیرساخت رو از یادگیری ماشین جدا کنین. 18. تمرکز بر زیرساخت‌های مدل: بر روی ایجاد زیرساخت‌های مدل تمرکز کنین. 19. درک الزامات surrounding model: الزامات این مدل و کاهش عملکرد رو درک کنین. 20. نظارت بر خرابی‌ها: بر روی خرابی‌های بی‌صدا نظارت کنین، مانند رانش مفهوم و خطاهای داده. 🔵 مهندسی ویژگی: 21. ثبت کامل ویژگی‌های سند: ویژگی‌های سند رو به طور کامل ثبت کنین. 22. حذف ویژگی‌های استفاده نشده: ویژگی‌های استفاده نشده رو به سرعت حذف کنین. 23. ترجیح ویژگی‌های مشاهده شده: ویژگی‌های مشاهده شده رو به ویژگی‌های آموخته شده ترجیح بدین. 24. ترجیح به ویژگی‌های عمومی: ویژگی‌هایی که در همه زمینه‌ها تعمیم می‌یابند، رو ترجیح بدین. 25. توجه به مقیاس پیچیدگی ویژگی‌ها: مقیاس پیچیدگی ویژگی‌ها بر اساس داده‌های موجود رو در نظر بگیرین. 26. اولویت ویژگی‌های ساده در مجموعه داده‌های بزرگ: برای دیتاست‌های بزرگ، از ویژگی‌های ساده و پراکنده استفاده کنین. 27. استفاده از عملیات‌های قابل تفسیر: از عملیات‌های قابل تفسیر انسانی مانند binning و combinationsحمایت کنید. 🟣 تست داخلی: 28. استخراج ویژگی‌های جدید از خطاهای مشاهده شده: از خطاهای مشاهده شده، ویژگی‌های جدید رو استخراج کنین. 29. کاهش مسائل قبل از راه‌حل: مسائل رو قبل از تلاش برای راه‌حل، کم کنین. 30. تکمیل بازخورد داخلی با اعتبارسنجی خارجی: بازخورد داخلی رو با اعتبارسنجی خارجی تکمیل کنین. 31. اولویت‌بندی عملکرد پایین دستی: عملکرد پایین دستی رو بر معیارهای پیش‌بینی اولویت بدین. 32. مقایسه مدل‌های جدید با خطوط پایه: مدل‌های جدید رو با خطوط پایه موجود مقایسه کنین. 33. ارزیابی پتانسیل یادگیری بلندمدت: پتانسیل یادگیری بلندمدت مدل رو ارزیابی کنین، نه فقط معیارهای کوتاه مدت رو! 🟤 رانش تولید: 34. استفاده از کد برای سازگاری مجدد: از کد برای سازگاری مجدد استفاده کنین. 35. سازگاری ویژگی‌های تولید سیاهه: ویژگی‌های تولید سیاهه رپ برای سازگاری مورد بررسی قرار بدین. 36. ساده نگه داشتن مجموعه‌ها: مجموعه‌ها رو تا حد امکان ساده نگه دارین و از چیدن مدل‌ها خودداری کنین! 37. اهمیت دادن به وزن در کاهش داده‌های دلخواه: بر اهمیت دادن به وزن در کاهش داده‌های دلخواه تمرکز کنین! 38. هماهنگی با اصول اولیه مهندسی ویژگی: برای جلوگیری از مهندسی ویژگی‌های غیر ضروری، با اصول 5 و 6 هماهنگ باشین. 39. استفاده از داده‌های با کیفیت: داده‌های با کیفیت جدید رو به جای مهندسی بیش از حد ویژگی‌های موجود ترجیح بدین. 40. درک راه‌اندازی به عوامل زیادی بستگی دارد؛ نه فقط بهینه‌سازی یادگیری ماشین! ⚫️ رویکرد اساسی این است: - با یک هدف و معیار نسبتاً ساده شروع کنین. - ویژگی‌های عقلانی رو بدون افزودن پیچیدگی اضافه کنین. - اطمینان حاصل کنین که خط لوله شما کاملاً محکم باقی میمونه! ⚪️ توجه: تنها زمانی از این رویکرد فاصله بگیرین که از ساده ترین تاکتیک‌های این روش‌ها هم بهره گرفته باشین! #️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 📎 @MachineLearning_ir

دوره آنلاین بررسی و پیاده سازی الگوریتم های نوین در تحلیل شبکه های اجتماعی، داده کاوی و دیتاساینس با تمرکز بر مقاله نویسی مخاطب دوره ما، خود خودتی که میخای مقاله ژورنالی بنویسی و از دانشگاه های معتبر پذیرش بگیری ولی مشکل مقاله، پرپوزال و پایان نامه داری (همه رشته ها). پس زود ثبت نام کن که دوره ظرفیت محدود داره😉😉! 😍💥تخفیف هم داریم😍💥 ———————————————————-———————————- سر فصل دوره آنلاین: ❇️بررسی و آموزش تخصصی مبانی نظری الگوریتم‌های کلیدی در زمینه تحلیل شبکه های اجتماعی وداده کاوی ❇️آموزش پیاده‌سازی الگوریتم‌ها با دیتاست‌های واقعی در زبان برنامه‌نویسی پایتون ❇️آموزش پیاده‌سازی ایده های و الگوریتم‌های جدید شرکت‌کنندگان در این دوره برای ارسال به ژونال های معتبرISI ———————————————————-——————————— 🧨خروجی این دوره: 🎊🏆🎊🎊شما در انتهای این دوره صاحب یک مقاله ژورنالی ISI و حداقل یک مقاله کنفرانس بین المللی خواهید شد. ———————————————————-———————————- جهت دریافت مشاوره و اطلاعات تکمیلی با ID تلگرام زیر در ارتباط باشید. ☎️@Haamid2023 ☎️@Haamid2023 ☎️@Haamid2023 ☎️@Haamid2023

💻 وبینار رایگان «تحلیل داده؛ نقطه پرتاب کسب و کار» ❔چگونه از تحلیل داده برای افزایش کارایی و چابکی سازمان و کاهش هزینه‌ها استفاده کنیم؟ 📝 سرفصل‌های وبینار: 🔵 به چه شخصی "تحلیلگر داده" می‌گویند؟ 🔵 وظایف تحلیلگر داده چیست؟ 🔵 چرا این تخصص برای کسب و کارها تبدیل به یک نیاز حیاتی شده؟ 🔵  مهارت‌های فنی و نرم تحلیلگر داده 🔵پرسش و پاسخ 👤 سخنران: دکتر احسان خاکبازان مدرس و مشاور تخصصی پیاده سازی سیستم‌های زنجیره تامین داده محور 🗓 تاریخ: دوشنبه | ۱۱ دی | ساعت ۱۸ 🔗 ثبت‌نام رایگان (ظرفیت محدود): ➡️ https://eseminar.tv/wb131054 👈 🎯 موسسه توسعه 💬💬💬💬💬💬💬💬💬💬💬 ✔️ @tiheac 🌐 https://tihe.ac.ir 📞 021-91302070

لینک زیر یک دوره ۱۲ هفته‌ای را برای آموزش مقدماتی هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. این دوره توسط متخصصان مایکروسافت طراحی شده است و مباحثی مانند هوش مصنوعی نمادین، شبکه‌های عصبی، بینایی ماشین، پردازش زبان طبیعی و غیره را پوشش می‌دهد. https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners برای خرید اکانت GPT4 پیام بدید @sharifgptadmin

📚 بهترین کتاب‌های رایگان برای یادگیری ML و AI 👩🏻‍💻 برای شروع سال 2024، تصمیم گرفتم مجموعه‌ای از کتاب های الکترونیکی رایگان در حوزه AI/Machine Learning رو با شما به اشتراک بگذارم. ☑️ چه به تازگی در حوزه هوش مصنوعی یا مهندسی یادگیری ماشین مشغول به کار شده باشین، یا یه متخصص با تجربه در این حوزه باشین، قطعا این کتاب‌ها در ادامه راهتون بسیار کمکتون می‌کنن. 📕 کتاب Introduction to Statistical Learning 📝 رویکرد گسترده از موضوعات کلیدی در یادگیری آماری برای تحلیل داده. 🏷 لینک 📗 کتاب Python Data Science Handbook 📝 نحوه استفاده از کتابخونه‌های پایتون برای کار با داده‌ها و ساخت مدل‌های یادگیری ماشین. 🏷 لینک 📘 کتاب How to Build Your Career in AI 📝 ساخت مسیری حرفه‌ای در زمینه هوش مصنوعی با اندرو نگ یکی از بزرگترین مربیان علوم داده و AI. 🏷 لینک 📙 کتاب Machine Learning Yearning 📝 تشخیص خطاها در پروژه‌های یادگیری ماشین. 🏷 لینک 📕 کتاب Dive into Deep Learning 📝 اصول و تکنیک‌های یادگیری عمیق با هزاران مثال در Pytorch. 🏷 لینک 📗 کتاب Machine Learning Engineering 📝 بهترین روش‌ها و الگوهای ساخت راه‌حل‌های یادگیری ماشین. 🏷 لینک 📘 کتاب Approaching Any ML Problem 📝 چه ابزارهایی رو برای حل مسائل یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به کار ببریم؟ 🏷 لینک #️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 📎 @MachineLearning_ir

💠 دوره آنلاین متخصص ماشین لرنینگ با مدرک دانشگاه تهران ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ ➖ چرا این دوره: ⚫️ تضمین استخدام داوطبین برتر در سازمان پژوهش های علمی و صنعتی ایران ⚫️ انجام، ۱۵ مینی پروژه و ۵ پروژه مستقل و یک پروژه جامع در طول دوره . ⚫️ مدرک دو زبانه از دانشگاه تهران ⚫️ پشتیبانی علمی ۲۴ ساعته ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ ✅️ مخاطبین این دوره چه کسانی هستند؟ 🔹 دانشجویان و فارغ التحصیلان رشته های فنی و مهندسی 🔸 افرادی که قصد مهاجرت تحصیلی یا کاری دارند 🔹 شاغلین در حوزه هوش مصنوعی 🔸 مدیران ارشد و میانی سازمان ها 🔹 علاقمندان به حوزه هوش مصنوعی ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ 🔔 جهت دریافت مشاوره و اطلاعات تکمیلی؛ از طریق سایت آن آکادمی اقدام نمایید. ➡️ httb.ir/Z5aqD 👈 ➡️ httb.ir/Z5aqD 👈 ➡️ httb.ir/Z5aqD 👈 --------------------------------------- ☎️ 02188905269 💬 @onacademy

🔥 تخفیف‌های شگفت انگیز فرادرس ادامه دارد...   🤩 ۲۰۰ آموزش — هر آموزش فقط ۵۹ هزار تومن 🎁 کد تخفیف: CHE59   ▫️ الگوهای طراحی یا دیزاین پترن در پایتون   ▫️ کدنویسی تمیز برای بهینه سازی   ▫️ نظریه زبان ها و ماشین ها   ▫️ کتابخانه های NumPy و Matplotlib در پایتون   ▫️ طراحی و آنالیز داده ها با نرم افزار OriginPro   🔗 فهرست کامل ۲۰۰ آموزش [کلیک کنید]   🔴 ۶۵⁒ تخفیف برای سایر آموزش‌ها [کلیک کنید]   🎁 کد تخفیف ۶۵ درصدی: DSH65 @FaraDars - فرادرس

😀 لینوم برای روز‌هایی که زمان مهمه! 🔸 یادگیری دروس دانشگاهی به روش میکرولرنینگ در کمترین زمان همراه با حل نمونه سوالات مهم و پرتکرار 🔺 با دوره های آموزشی لینوم، زمانت رو بهتر مدیریت کن و به بالاترین سطح تمرکز و یادگیری برس. 🔺ریاضی 1 🔺ریاضی 2 🔺فیزیک 1 🔺فیزیک 2 🔺معادلات دیفرانسیل و... 📽 برای دیدن ویدیو‌های آموزشی فنی‌مهندسی، به سایت لینوم سر بزن و دوره مد نظرت رو دریافت کن:👇🏻 🌐 https://b2n.ir/f17140

از ابزار تجزیه و تحلیل داده Power BI چی‌ می‌دونید؟ می‌دونید با یادگیری Power BI به راحتی می‌تونید عضو مهمی از تیم تحلیل داده یک شرکت بشید؟ خبر خوب اینه که کاریار با حمایت و بورسیه ۹۵درصدی اسنپ دوره تخصصی و غیرحضوری power BI برگزار می‌کنه! برای آشنایی بیشتر با این نرم‌افزار تخصصی می‌تونید توی سمینار رایگان شرکت کنید و برای شرکت در دوره تصمیم‌گیری کنین. 📍ثبت‌نام در سمینار از طریق دایرکت یا پیام به شماره ۰۹۰۵۷۲۵۷۱۸۳ 👩🏻‍🏫 مدرس دوره: ماندیار روزبه (متخصص تحلیل داده) 📑 سرفصل‌های دوره‌: - بخش اول: اکسل، SQL، Power Query - بخش دوم: Power BI - بخش سوم: Statistics, Probability, and Storytelling 📆 تاریخ برگزاری دوره: - دوره از دی‌ماه شروع و به مدت ۳ماه ادامه خواهد داشت. 💰 هزینه دوره: ۶.۰۰۰.۰۰۰ تومان (هزینه دوره بعد از بورسیه: ۳۰۰.۰۰۰ تومان) (‌واجدین شرایط تا سقف ۹۵ درصد بورسیه می‌شوند)‌ سمینار رایگان و آنلاین آشنایی با دوره پیام به ۰۹۰۵۷۲۵۷۱۸۳ لینک ثبت‌نام 📎Power BI

👨🏻‍💻 اگه شما هم مثل من دنبال یه راه ساده و قدرتمند برای ادغام یادگیری ماشین با دیتابیس خودتون هستین، کتابخونه اُپن سورس PostgresML بهترین گزینه هست. ✅ این افزونه، PostgreSQL رو به یه پلتفرم جامع برای ماشین لرنینگ و AI تبدیل می‌کنه که امکان آموزش مدل‌ها و انجام پیش‌بینی‌ها با استفاده از SQL رو مستقیماً در دیتابیس فراهم می‌کنه. 📂 برخی از ویژگی‌های این کتابخونه : ◼️ مدیریت مدل‌های اُپن سورس ML از Hugging Face. ◻️ آموزش داده های جدولی بر روی بیش از 50 الگوریتم یادگیری ماشین. ◼️ آموزش و پیش‌بینی با SQL. 🔖 راهنمای دسترسی به PostgresML : ┌ 🏷 PostgresML ├ 🌐 Website └ 🗃 GitHub #️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 📎 @MachineLearning_ir

📣 وبـیـنـار رایـگان‼️ ✅ بررسی مسیر شغلی دانشمند داده 👨🏻‍💻 ما در این وبینار قصد داریم به بررسی روش‌های یادگیری و نکات اساسی مسیر شغلی دانشمند داده بپردازیم. «حضور در این وبینار برای همه علاقمندان رایگان است!» 📑 موضوعات وبینار : 🔷 مسیر یادگیری علوم داده از سطح جونیور تا سنیور در سال 2024 🔶 بررسی تقویم آموزشی Python Freestyle به عنوان یک سیستم آموزشی استاندارد 🔷 معرفی برترین منابع در دسترس و آپدیت‌های سال 2024 🔶 بررسی بازار کار در ایران و خارج از کشور 🔷 جلسه پرسش و پاسخ 📆 سه شنبه 5 دی ماه ⏰ از ساعت 16 الی 18 / به صورت آنلاین 📂 جهت ورود به وبینار در ساعت اعلام شده (ساعت 16) از لینک زیر اقدام فرمایید:👇🏼👇🏼 ⭕️ https://danaplus.net/joinPrivate/S2YEILbXVtjt5A06fmsY-w__ 🔗 https://t.me/precision_school 🔗 https://t.me/precision_school 🔗 https://t.me/precision_school

#دوره_جامع و #حضوری آموزش تحلیل شبکه‌های اجتماعی با نرم افزار گفی 📣 آکادمی شرکت تحلیل داده لایف‌وب برگزار می‌کند. 🔴 محمدعلی سلطانی تحلیلگر ارشد داده در حوزه شبکه‌های اجتماعی با داده‌های واقعی به شما آموزش می‌دهد که انتشار و سرایت اطلاعات در شبکه‌های اجتماعی به چه شکل است و در این دوره شما به صورت کاملا جامع و کاربردی با #نرم_افزار_گفی آشنا می‌شوید. 🔴 در این کارگاه فرآیند تحلیل گراف، نحوه تفسیر آنها و خوشه‌بندی داده‌ها را فرا خواهید گرفت. 📌شرکت در این کارگاه نیاز به هیچ پیش‌نیازی ندارد. 📍مکان برگزاری: خیابان شهید بهشتی، خیابان میرعماد، کوچه یازدهم، پلاک ۱۳ ⏰زمان: دوشنبه‌ها و چهارشنبه‌ها ساعت ۱۶ تا ۲۰ | شروع دوره از ۱۸ دی‌ماه ✔️ در انتهای دوره به تمامی کسانی که پروژه نهایی را تحویل دهند #مدرک_حضور در دوره را ارائه می‌دهیم. ❗️ظرفیت دوره به صورت محدود و تنها ۲۰ نفر می‌باشد. ✍️برای ثبت نام زود هنگام در کارگاه آموزش تحلیل شبکه‌های اجتماعی به لینک زیر مراجعه کنید👇 🔗https://evand.com/events/gephi چنانچه قبل از ثبت‌نام، سوالی هم داشتین لطفا به آیدی @lifeweb_dm در تلگرام پیام دهید.

⭕️ دوره ویدیویی بررسی مهم‌ترین مقالات در حوزه NLP و LLM / از ابتدا تا به امروز 👨🏻‍💻 دکتر وصال احسنی محقق پسادکتری دانشکده مهندسی برق دانشگاه صنعتی شریف، دوره رمزگشایی پردازش زبان طبیعی رو منشر کردن. این دوره ویدیویی به بررسی مهم‌ترین مقالات حوزه NLP و LLM می پردازه. در این دوره 22 مقاله از مهم ترين مقالات در حوزه NLP و LLM بررسی شدن.👌🏼 ✅ لینک دسترسی به این دوره آموزشی:👇🏼 ┌ 🏷 Decoding NLP └ 🎬 Youtube Playlist #️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 📎 @MachineLearning_ir

میخوای زبان انگلیسی رو تو 20 جلسه فول فول بشی؟! باورش سخته اما ، ما با 2 عدد گارانتی معتبر این تضمین و بهت میدیم 💪😍 پس بهتره وقت تو تلف نکنی و بزنی روی لینک زیر 👇 https://t.me/EasyEnglish4500

📦اینجا پر از کاره! 📍نمایشگاه کار دانشگاه علم و صنعت ⏰ از ۳ تا ۵ دی‌ ماه 🏢 واقع در سالن ملک‌لو دانشگاه علم و صنعت 🟢 بیش از ۱۰۰۰ موقعیت شغلی برای همه رشته ها در بهترین شرکت های ایران ◀️ در این نمایشگاه شرکت کن تا به صورت حضوری با شرکت‌های مختلف آشنا بشی و مصاحبه انجام بدی تا کار مورد علاقه‌ات رو پیدا کنی. ◀️ ثبت‌نام و آماده‌سازی رزومه برای نمایشگاه: 👇🏻👇🏻 https://daneshkar.net/r/29xja https://daneshkar.net/r/29xja

⭕️ 15 دوره رایگان هوش مصنوعی برای سال 2024 ✅ با شروع سال 2024 این دوره‌های رایگان AI رو از دست ندین!👌🏼 ┌ 🏷 Introduction to Generative AI └ ◼️ LINK ┌ 🏷 What Is Generative AI? └ ◼️ LINK ┌ 🏷 Microsoft Azure : Generative AI └ ◼️ LINK ┌ 🏷 Learn Prompting └ ◼️ LINK ┌ 🏷 CS50's Introduction to AI with Python └ ◼️ LINK ┌ 🏷 ChatGPT Prompt Engineering for Devs └ ◼️ LINK ┌ 🏷 Foundations of Prompt Engineering └ ◼️ LINK ┌ 🏷 Introduction to Responsible AI └ ◼️ LINK ┌ 🏷 LLM Application Development └ ◼️ LINK ┌ 🏷 Data Science: Machine Learning └ ◼️ LINK ┌ 🏷 Streamlining Your Work with Copilot └ ◼️ LINK ┌ 🏷 Build LLM Apps └ ◼️ LINK ┌ 🏷 Generative AI Learning └ ◼️ LINK ┌ 🏷 Generative AI for Everyone └ ◼️ LINK ┌ 🏷 Generative AI with LLMs └ ◼️ LINK #️⃣ #یادگیری_ماشین #MachineLearning ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 💡 مهندس ML شوید : 📎 @MachineLearning_ir

✅دانشکده کارآفرینی دانشگاه تهران برگزار می‌کند: 🔰دوره MBA تحلیل کسب و کار ✅نحوه برگزاری: آنلاین ✅شروع دوره : زمستان 1402 ✅روزهای برگزاری دوره : پنجشنبه‌ها ساعت 9 الی 17 🔰پیش‌نیاز ثبت نام در دوره : داشتن حداقل مدرک کارشناسی داشتن سابقه کار کافی قبولی در مصاحبه ورودی ⭕️لینک معرفی دوره آموزشی⭕️ 👈 جهت دریافت مشاوره از طریق راه‌های زیر با ما در ارتباط باشید.👇 ☎️ شماره‌های تماس: 02186013104 09190396308 02191070222 🆔 آی‌دی تلگرام: @PMPiran_Office واتس‌اپ مجموعه: 09190396308 ‌ #PMPiran