دوره های رایگان هوش مصنوعی Nvidia 

Here are 9 courses you don't want to miss in 2025:

1. Accelerate data science workflows

Learn to use RAPIDS to speed up your CPU-based data science workflows.

Link: https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+T-DS-03+V1

2. Getting Started with AI

Build and train a classification data set and model with the NVIDIA Jetson Nano.

Link: https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-RX-02+V2

3. Generative AI Explained

Learn Generative AI concepts and applications, as well as the challenges and opportunities in this exciting field.

Link: https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-FX-07+V1

4. Building a Brain in 10 Minutes

This course explores the biological inspiration for early neural networks.

Link: https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+T-FX-01+V1

5. Augment your LLM using RAG

Learn about Retrieval Augmented Generation and how it improves Generative AI.

Link: https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-FX-16+V1

6. Mastering Recommender Systems

Explore strategies employed by Kaggle Grandmasters of NVIDIA to secure top positions in a data science competition.

Link: https://www.classcentral.com/course/youtube-grandmaster-series-mastering-recommender-systems-184298


7. Building RAG agents with LLMs

This course will show you how to deploy an agent system in practice.

Link: https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-FX-15+V1

8. Perform Large-Scale Image Classification

Discover advanced techniques for large-scale image classification.

Link: https://www.classcentral.com/course/youtube-grandmaster-series-how-to-perform-large-scale-image-classification-130184


9. Building Video AI Applications

Learn how to build DeepStream applications to annotate video streams.

Link: https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-IV-02+V2

#هوش_مصنوعی #Artificial_Intelligence

🆔 @Avardeplus

📣 همکاری با آورده پلاس

آورده پلاس به یک نفر همکار پارت تایم در حوزه Digital Marketing نیاز دارد.

🔴 شایستگی‌های لازم:
- تولید محتوای ویدیویی (تسلط به premiere و canva)
- تولید محتوای تصویری (آشنایی با ابزارهای فتوشاپ و ایلاستریتور و canva)
- ادمین صفحات آورده پلاس
- آشنایی با سئو و ابزارهای سئو
- کار کردن با گوگل Analytics

لطفا رزومه خود را برای آیدی @AvardePlus_Admin ارسال کنید.

همچنین می‌توانید فایل رزومه را به آدرس avardeplus@gmail.com ایمیل کنید.

ایلان ماسک میگه، دیتاهای انسانی برای آموزش AI تموم شدن، شرکت‌های AI کل دانش بشری رو برای آموزش مدل‌ها استفاده کردن.
دیگه دیتایی برای تمرین دادن مدل‌ها نیست.
از اینجا به بعد فقط میشه از دیتاهای تولید شده با AI استفاده کرد.
اگه نمیدونید منظورش چی هست یعنی میان با یه مدل قوی‌تر مثل o3 از OpenAI تو موضوعات مختلف محتوا تولید میکنن و از همین محتواها برای تمرین دادن مدل‌های دیگه مثل o3 mini یا gpt4o و ... استفاده میکنن.
قبلا هم خبر رسیده بود دارن برای gpt5 این کارو میکنن.
ایلان ماسک میگه این کار یه مشکل بزرگ داره و اونم اینه که توهم‌های AI به وجود میاره.
یعنی نمیدونی جواب درسته یا مدل توهم تولید کرده؟
اندرو دانکن که میشه مدیر موسسه آلن تورینگ حرف ایلان ماسک رو تایید کرده و گفته اونا هم تو تحقیقاتشون به همین نتیجه رسیدن.
آموزش دادن مدل‌های AI با دیتاهایی که یک مدل دیگه تولید کرده در نهایت باعث یک‌جانبه شدن AI ها و از بین رفتن خلاقیت میشه.
البته همین الانم انقدر محتوا داره تو اینترنت با AI ساخته میشه که در نهایت همین نتیجه رو میده.
احتمالا کیفیت خروجی gpt5 جواب خیلی از این سوال‌هارو بده چرا که اولین مدلی میشه که به صورت گسترده با داده‌های تولید شده توسط یک AI آموزش داده شده.
theguardian
@geekalerts

وبینار رایگان آموزش استفاده از هوش مصنوعی | farhadai
https://l.farhadai.com/ai?utm_source=googleads&utm_campaign=demand_generator_purchase&utm_term=singleAd3&gad_source=1&gclid=Cj0KCQiAv628BhC2ARIsAIJIiK89uXuabRAu0ldkw2BkjrxuzqQR2_5R4MYEmAX_rSP1maRWpVDrhdMaApiQEALw_wcB

امروز بعداز ظهر. رایگان.

آموزش آینده با هوش مصنوعی فقط یک رؤیا نیست؛
ترکیبی از ابزارهای پیشرفته، تجربه‌های شخصی‌سازی‌شده و تعاملات مجازی است که کلاس‌های درس را متحول خواهد کرد. در عین حال، نباید از اهمیت ارتباط انسانی در رشد و یادگیری غافل شویم.

@page_khalaghiat

ظهور و محبوبیت هوش مصنوعی چینی DeepSeek و تاثیر آن بر بازار فن‌آوری در آمریکا

چین با معرفی هوش مصنوعی DeepSeek که رقیب جدی OpenAI است و با هزینه‌ای بسیار کمتر عملکردی بهتر از خود نشان داده، کل بازار سهام ایالات متحده را قرمز کرد.

این شرکت در اقدامی بی‌سابقه کلیه الگوریتم‌های DeepSeek را نیز به صورت متن باز منتشر کرده و بر روی اینترنت قرار داده است.

نتیجه، سقوط سهام در آمریکا، و ضرر یک تریلیون دلار شرکت‌ها فقط در یک روز بوده است.

در این رابطه دونالد ترامپ، رئیس‌جمهور آمریکا روز دوشنبه گفت که فناوری استارت‌آپ چینی DeepSeek باید به عنوان زنگ خطر و محرکی برای شرکت‌های آمریکایی عمل کند تا خود را توسعه دهند.

ترامپ که به نظر از این اقدام چینی‌ها بسیار غافلگیر شده بود گفت: خوب است که شرکت‌های چینی روش ارزان‌تر و سریع‌تری برای هوش مصنوعی ارائه کرده‌اند.

ترامپ که در فلوریدا سخنرانی می‌کرد گفت:
«انتشار DeepSeek، هوش مصنوعی از یک شرکت چینی، باید زنگ خطری برای صنایع و فناوری ما باشد و باید بر روی رقابت برای برنده شدن تمرکز بی‌نظیر داشته باشیم.

@Modern_Learning_for_GenZ

✅ آمریکا ستیزی به روش چینی؟
✍️ حامد پاک طینت

دیپ سیک، خبرسازترین اتفاق ۲۴ ساعت گذشته، کاری که هوش مصنوعی چینی با بزرگترین شرکتهای فناوری جهان کرد.

دود شدن بیش از ۲۵۰۰ میلیارد دلار ارزش شرکتهای فناوری در بورس آمریکا در یک روز - روزی که در تاریخ خواهد ماند. عددی معادل ۲۰ برابر کل ارزش بورس ایران!

چین نه مشتهایش را گره کرد،نه شعار مرگ بر این و آن داد،نه نیمی از جهان را دشمن خطاب کرد،نه در مجلس اش عربده کشی کرد،نه روابطش را با جایی محدود کرد، نه از روی پرچم کشوری راه رفت یا آنرا آتش زد.

چین با کمک تکنولوژی آمریکایی، اما با سرمایه و هوش چینی به جنگ فناوری آمریکایی رفت و کاری که کرد کوتاه کردن الگوریتم جستجو، و بنابراین سرمایه و زمان عملکرد هوش مصنوعی بود. چینی ها آنرا به ۰.۲% کاهش دادند!

هوش مصنوعی چینی بجای آنکه همه چیز دان باشد اطلاعات مورد نیازش را در زمان استفاده احضار می کند.فقط همین . این روش، هزینه های سنگین سخت افزاری، نرم افزاری و تحلیلی را به شکل مضحکی کم میکند. از این جالبتر اینکه تمام کدها برای استفاده عمومی و توسعه فردی باز گذاشته شده است به این معنا که دیگر محدودیت و انحصاری برای توسعه هوش مصنوعی در دنیا وجود ندارد

آمریکا ستیزی از دید چینی ها مفهومی غیر از مفهوم ما دارد، آنها، ستیز را در رقابت می بینند، رقابتی که منجر به رفاه و توسعه برای مردم کشورشان شود. رقابت در توسعه اقتصادی از طریق فناوری، سرمایه گذاری و با اهرم خلاقیت جوانانی که با دنیا در ارتباطند و در نهایت رفاه و ثروتی که برای مملکت و جامعه به دست می آید

پرسش بزرگ این است که حتی اگر امروز به فرض محال بینش ما به آمریکاستیزی از مدل ایدئولوژیک به مدل اقتصادی تغییر کند، برای کشور ما امکان پذیر است؟

در شرایطی که سایز اقتصاد ما کوچکترین نسبتی با اقتصاد آمریکا ندارد، سرمایه های کشور ترجیح می دهند به خارج از ایران حرکت کنند یا اگر در خارج از کشور هستند به ایران بازنگردند، جوانان خلاق و نخبه ایرانی هر روز کشور را ترک می کنند، امکان استفاده از فناوری روز بدلیل تحریم ها غیرممکن است، استفاده از دانش روز بدلیل انزوا نازل است، پرمنفعت ترین فعالیت های اقتصادی منتسب به دولت است و معضلات این کشور در سطح فیلتر کردن یا نکردن است عملا ایران از سرمایه انسانی، اقتصادی و انگیزه ای تهی شده است و اساسا چنین نگاهی محال است

بنابراین بسیاری از زمانهایی که شاید در خلوت خود، از خود می پرسیم چرا با تغییر هر دولت تغییری در این مسیر ایجاد نمی شود پاسخ در اینجاست که ایران با نگاه قبل، اکنون تهی از امکان تحول شده است و حتی به فرض نگاه جدید سالها طول خواهد کشید تا به مسیر تحول بازگردد.

تاریخ اما به ما می گوید روزی فرا خواهد رسید که چاره ای جز تغییر نگاه نیست و آن روز، روزی است که منابع دیگری برای استمرار نگاه قبل در مملکت نمانده است!
دیپ سیک چینی این کار رو با کمتر از دویست نفر انجام داد مثال بارز از شکستن کلیشه های موجود
یک روش ان مثلا اعداد را فقط تا هشت رقم ذخیره و محاسبه میکند که در نتیجه نهایی تاثیری ندارد

این ریزش انویدیا چقدر تاثیرگذار بود!

امروز دیدم خیلی از کاربران کشورهای مختلف داشتن میزان ریزش انویدیا رو با جی دی پی کشور خودشون مقایسه می‌کردن!

فک کن ریزش سهام یک شرکت آمریکایی، از جی دی پی چندین کشور بیشتره!

اعداد بی‌رحمانه قدرت خودشون رو نشون میدن!
گویا Deepseek موجب سقوط ارزش ۱.۵ تریلیون دلاری در بازار سهام شده.
تقریبا معادل کل GDP اسپانیا!



@twitter_bourse🐦

📣 همکاری با آورده پلاس

آورده پلاس به یک نفر همکار پارت تایم در حوزه Digital Marketing نیاز دارد.

🔴 شایستگی‌های لازم:
- تولید محتوای ویدیویی (تسلط به premiere و canva)
- تولید محتوای تصویری (آشنایی با ابزارهای فتوشاپ و ایلاستریتور و canva)
- ادمین صفحات آورده پلاس
- آشنایی با سئو و ابزارهای سئو
- کار کردن با گوگل Analytics

لطفا رزومه خود را برای آیدی @AvardePlus_Admin ارسال کنید.

همچنین می‌توانید فایل رزومه را به آدرس avardeplus@gmail.com ایمیل کنید.

@avardeplus

گوگل بیش از ۱۰۰۰ دوره و کارگاه رایگان ارائه می‌دهد. در اینجا 11 دوره ضروری برای تسلط بر هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵ آمده است:

1. Gemini در گوگل داکس
تسلط بر نحوه تولید و ویرایش محتوا با هوش مصنوعی در گوگل داکس. بهره‌وری نوشتاری خود را افزایش دهید!
🔗 لینک: https://lnkd.in/dvpVFijQ

2. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
مبانی هوش مصنوعی مولد و تفاوت‌های آن با یادگیری ماشین سنتی را درک کنید.
🔗 لینک: https://lnkd.in/dbnBXPYq

3. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
بیاموزید که مدل‌های زبانی بزرگ چیستند، موارد استفاده آن‌ها و چگونه می‌توان عملکرد آن‌ها را با تنظیم دستورالعمل‌ها بهبود بخشید.
🔗 لینک: https://lnkd.in/dcb9iuUP

4. مقدمه‌ای بر تولید تصویر
متوجه شوید چگونه مدل‌های دفیوژن با الهام از فیزیک در حال تحول در تولید تصویر هستند. بیاموزید که چگونه آن‌ها را با استفاده از Vertex AI آموزش داده و پیاده‌سازی کنید.
🔗 لینک: https://lnkd.in/d5GGMEdz

5.استفاده از Gemini برای گوگل ورک‌اسپیس
یاد بگیرید که چگونه Gemini با هوش مصنوعی مولد، گوگل ورک‌اسپیس را بهبود می‌بخشد. بیاموزید که چگونه از ویژگی‌های کلیدی آن برای افزایش بهره‌وری و کارایی خود در این پلتفرم استفاده کنید.
🔗 لینک: https://lnkd.in/duRAm_hZ

6. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مسئولانه(Responsible)
بیاموزید که هوش مصنوعی مسئولانه چیست، چرا مهم است و چگونه گوگل آن را در محصولات خود اعمال می‌کند.
🔗 لینک: https://lnkd.in/dDsYmxwf

7. استفاده از Gemini در گوگل شیتس
بیاموزید که چگونه از Gemini در گوگل شیت از هوش مصنوعی مولد استفاده کنید.
🔗 لینک: https://lnkd.in/dHBdkBv6

8. مکانیزم توجه
🔗 لینک: https://lnkd.in/de6V9dGq

9. مقدمه‌ای بر داده‌ها، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
مبانی داده‌های بزرگ، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را با ابزارهای GCP مانند BigQuery و Cloud ML Engine بیاموزید.
🔗 لینک: https://lnkd.in/guaYKmXe

10. استفاده از Gemini در گوگل اسلایدز
🔗 لینک: https://lnkd.in/dcCm7PSc

11. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر
بیاموزید که چگونه از Google Cloud برای اعمال یادگیری ماشین در پردازش تصویر استفاده کنید. با کارگاه‌های عملی، تصاویر را برچسب‌گذاری کنید، چهره‌ها را تشخیص دهید و متن را ترجمه کنید.
🔗 لینک: https://lnkd.in/gxrcQFkv

۱۰ دوره رایگان از Nvidia:

https://x.com/jvshah124/status/1884805647809884241?s=48&t=IdFImJChyjLITkIY7jbPlghttps://x.com/jvshah124/status/1884805647809884241?s=48&t=IdFImJChyjLITkIY7jbPlg

کتاب الگوی 70:20:10 با ترجمه آقای دکتر رحیمیان منتشر شد.

عنوان کتاب: به سوی عملکرد 100 درصد، الگوی 70:20:10
تالیف: جوس آرتز، چارلز جنینگز، ویونان هاینن
ترجمه: حمید رحیمیان - علی نجفی

پیام محوری الگوی ۷۰۲۰۱۰ اینست:
☆ فقط ۱۰٪ یادگیری در کلاس درس اتفاق می افتد.
☆ و ۲۰٪ زیر نظر مربی در محیط کار
☆ ولی ۷۰٪ توسط خود فرد در عمل و انجام کار حاصل می شود.

🤔 یکی از بهترین روش‌های یادگیری، مخصوصا برای افرادی که می‌خوان رشد کنن، یادگیری از یک فرد متخصصه.

💡به این روش منتورشیپ می‌گن که توی اون یک فرد متخصص قبول می‌کنه که شما رو برای رسوندن به یک سطحی راهنمایی و کمک کنه. این روش ویژگی‌های بسیاری داره که به بعضی‌هاشون در تصویر اشاره شده.

✅ ما توی آورده پلاس با جمع آوری مجموعه‌ای از بهترین متخصصین حوزه‌ی نرم‌افزار و علوم داده پلن‌های منتورشیپی رو تدارک دیدیم که طی اونها شما می‌تونید به سطح فنی مورد نظرتون برسید.

💎تمام این خدمات به صورت اقساطی و قرض الحسنه با شرایطی بسیار ساده در دسترس شما عزیزان قرار می‌گیره.

🔗 لینک ثبت نام

ما رو دنبال کنید تا از مسیر جدید آورده پلاس با خبر باشید.

@AvardePlus

همراهان عزیز آورده پلاس می‌توانند با کد تخفیف avardeplus1404 از تخفیف ۳۰ درصدی برای ثبت نام در رویداد اسپارک استفاده کنند

✅بیل گیتس می‌گوید تنها این سه شغل از دست هوش مصنوعی جان سالم به در می‌برند!

بیل گیتس پیش‌بینی کرده است که هفته‌ کاری سه روزه می‌شود، هوش مصنوعی اتوماسیون را وارد بسیاری از مشاغل می‌کند و احتمالا دیگر خبری از ۴۰ ساعت کار در هفته نیست. چنین آینده‌ای وسوسه انگیز است اما تعداد زیادی از مردم در این روند شغل خود را از دست می‌دهند.

سه شغل که از هوش مصنوعی جان
سالم به در خواهند برد:

⚪️1.کدنویسان: هوش مصنوعی همچنان به سازندگانش نیاز دارد
شاید فکر کنید برنامه نویسان در صدر فهرست مشاغل در معرض خطر قرار دارند. اما این اشتباه است. اگرچه هوش مصنوعی اکنون می‌تواند کد تولید کند اما هنوز کامل نیست و کسانی باید باشند که بر آن نظارت کنند، اشتباهات آن را رفع کنند. از همه مهمتر هم این است که طراحی سیستم‌های پیشرفته‌تر همچنان به انسان‌ها نیاز خواهد داشت.

بنابراین اگر بخواهیم به طور خلاصه بگوییم، هوش مصنوعی برای ایجاد هوش مصنوعی همچنان به انسان نیاز دارد.

⚪️2.کارشناسان انرژی: زمینه‌ای بیش از حد پیچیده برای هوش مصنوعی
نفت، انرژی هسته‌ای و انرژی‌های تجدیدپذیر حوزه‌های بسیار استراتژیک و پیچیده هستند و  نمی‌توان آن‌ها را به طور کامل به ماشین آلات واگذار کرد. حتی در این حوزه هم همچنان به مهندسان، محققان و تکنسین‌ها نیاز خواهیم داشت تا زیرساخت‌ها را مدیریت کنند، چالش‌های صنایع و نوآوری را درک کنند و مشکلات را برطرف کنند.

باید با خود صادق باشیم، هیچ کدام از ما نمی‌خواهیم هوش مصنوعی بدون نظارت انسان برای انرژی تصمیمات مهم بگیرد.

⚪️3. زیست شناسان (اما یک گرفتاری وجود دارد...)
چرا در حالی که هوش مصنوعی می‌تواند بیماری‌ها را حتی بهتر از پزشکان تشخیص دهد و توالی‌های DNA را تجزیه و تحلیل کند، بیل گیتس می‌گوید زیست‌شناسی از هوش مصنوعی جان سالم به در خواهد برد؟ در واقع در این یک مورد، مشکل اصلی هوش مصنوعی نیست، بلکه کمبود تقاضا است. سرمایه‌گذاری کمتر، فرصت‌های کمتری به وجود می‌آورد. البته باز هم برای پیشبرد تحقیقات ژنتیکی و بیوتکنولوژی
همچنان به انسان‌ها نیاز است.
@avardeplus

🖥️فریمورک ominHum که توسط تیم تحقیقاتی Byte Dance توسعه داده شده، یک سیستم پیشرفته برای تولید ویدیوهای انسانی هست که با استفاده از یک تصویر و سیگنال‌های حرکتی کار می‌کنه. این مدل با معرفی یک استراتژی آموزشی ترکیبی جدید، تونسته مشکل کمبود داده‌های باکیفیت رو که چالش اصلی روش‌های قبلی بوده حل کنه.
📌نتیجه این پیشرفت تولید ویدیوهای واقع گرایانه با استفاده از سیگنال‌های ضعیف، به ویژه صدا است. نکته مهمی که وجود داره برای تولید ویدیو فقط به یک عکس و فایل صوتی نیاز هست.
🔴این هوش مصنوعی هنوز به صورت عمومی عرضه نشده.

🆔 @avardeplus

🔖گوگل از ابزار جدید "جمز" (Gems) رونمایی کرد!

🔎 گوگل یه ابزار جدید به اسم Gems معرفی کرده که به کاربرها اجازه می‌ده دستیارهای هوش مصنوعی شخصی بسازن! با جمز می‌تونید یه دستیار داشته باشید که در تحلیل موضوعات پیچیده، نوشتن، ترجمه، کدنویسی و خیلی کارای دیگه کمکتون کنه!

🆔 @avardeplus

📌 آینده شغلی از آنِ کسانی است که یاد می‌گیرند!

دنیای کار با سرعتی باورنکردنی در حال تغییر است و برخی مشاغل تا سال ۲۰۳۰ بیشترین رشد را خواهند داشت. اگر می‌خواهید در آینده شغلی موفق باشید، این مهارت‌ها را جدی بگیرید:

مشاغل پردرآمد و در حال رشد:
▪️ متخصصان داده و کلان‌داده (Big Data Specialists)
▪️ مهندسان فین‌تک (FinTech Engineers)
▪️ متخصصان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI and Machine Learning Specialists)
▪️ توسعه‌دهندگان نرم‌افزار و اپلیکیشن (Software and Applications Developers)
▪️ متخصصان امنیت سایبری (Security Management Specialists)
▪️ تحلیلگران داده و متخصصان انبار داده (Data Warehousing Specialists)
▪️ متخصصان وسایل نقلیه خودران و برقی (Autonomous and Electric Vehicle Specialists)
▪️ طراحان UI/UX (UI and UX Designers)
▪️ رانندگان خدمات تحویل کالا (Delivery Service Drivers)
▪️ متخصصان اینترنت اشیا (Internet of Things Specialists)
▪️ مهندسان محیط زیست (Environmental Engineers)
▪️ تحلیلگران امنیت اطلاعات (Information Security Analysts)
▪️ مهندسان DevOps (DevOps Engineers)
▪️ مهندسان انرژی‌های تجدیدپذیر (Renewable Energy Engineers)

جهان به‌سوی فناوری‌های نوین، دیجیتال‌سازی و انرژی‌های پایدار پیش می‌رود. آینده متعلق به کسانی است که مهارت‌های داده، هوش مصنوعی، امنیت سایبری و توسعه نرم‌افزار را یاد می‌گیرند.
🆔 @avardeplus

📚300 کتاب هوش‌مصنوعی، علم داده و یادگیری ماشین.

📌با ورود به وبسایت زیر می‌تونید کتابهای مهندسی و علوم کامپیوتر  رو مطالعه کنید.

💻 computerscience.book

📝نقشه راه برای تسلط بر هوش مصنوعی 

1. مبانی
هدف: ایجاد پایه‌ای قوی در ریاضیات، برنامه‌نویسی و مفاهیم اولیه هوش مصنوعی. 

- ریاضیات:
  - جبر خطی (مانند بردارها، ماتریس‌ها، مقادیر ویژه)
  - احتمالات و آمار
  - حساب دیفرانسیل و انتگرال (مشتقات، به خصوص مشتقات جزئی)
  - بهینه‌سازی (گرادیان نزولی، بهینه‌سازی محدب)

- برنامه‌نویسی:
  - یادگیری پایتون و کتابخانه‌هایی مانند NumPy، pandas، و Matplotlib.
  - تسلط بر چارچوب یادگیری عمیق مانند TensorFlow یا PyTorch.
  - تمرین حل مسائل الگوریتمی (مانند پلتفرم‌هایی نظیر LeetCode یا HackerRank).

- مفاهیم مقدماتی هوش مصنوعی:
  - اصول یادگیری ماشین: یادگیری نظارت‌شده، بدون نظارت و یادگیری تقویتی.
  - آشنایی با الگوریتم‌های پایه یادگیری ماشین: رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک و درخت‌های تصمیم.

---

2. یادگیری ماشین سطح متوسط
هدف: ساخت تخصص در یادگیری ماشین سنتی. 

- موضوعات اصلی:
  - الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین: SVMها، k-NN، روش‌های ترکیبی (جنگل تصادفی، گرادیان بوستینگ)
  - مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی
  - ارزیابی مدل و تنظیم ابرپارامترها (cross-validation، جستجوی شبکه‌ای)
  - کاهش ابعاد (PCA، t-SNE)

- ابزارها:
  - Scikit-learn برای یادگیری ماشین سنتی
  - شرکت در مسابقات Kaggle برای تمرین در دنیای واقعی 

- پروژه‌ها:
  - مدل‌سازی پیش‌بینی (مانند پیش‌بینی قیمت خانه)
  - تقسیم‌بندی مشتریان با استفاده از خوشه‌بندی

---

3. تسلط بر یادگیری عمیق
هدف: یادگیری عمیق در شبکه‌های عصبی و تکنیک‌های پیشرفته. 

- موضوعات اصلی:
  - شبکه‌های عصبی: Feedforward، Convolutional (CNNs)، و Recurrent (RNNs)
  - تکنیک‌های آموزشی: پس‌انتشار، نرمال‌سازی دسته‌ای، Dropout
  - معماری‌های پیشرفته: Transformers، GANها و Autoencoders
  - یادگیری تقویتی: Q-Learning، گرادیان سیاست‌ها، شبکه‌های Q عمیق (DQN)

- مهارت‌های عملی:
  - کار با چارچوب‌هایی مانند TensorFlow/Keras یا PyTorch.
  - درک شتاب‌دهی GPU و محاسبات ابری (AWS، Google Cloud).

- پروژه‌ها:
  - دسته‌بندی تصویر با استفاده از CNNها (مانند MNIST، CIFAR-10)
  - پیش‌بینی سری‌های زمانی با RNNها یا LSTMها
  - ایجاد یک چت‌بات با استفاده از مدل‌های دنباله به دنباله

---

4. موضوعات پیشرفته هوش مصنوعی
هدف: کشف تحقیقات پیشرفته هوش مصنوعی و حوزه‌های تخصصی. 

- پردازش زبان طبیعی (NLP):
  - نمایش عددی متن (Word2Vec، GloVe، BERT)
  - تحلیل احساسات و خلاصه‌سازی متن
  - مدل‌های بزرگ زبان (LLMs): معماری‌های مبتنی بر GPT

- بینایی کامپیوتر:
  - تشخیص اشیاء (YOLO، Faster R-CNN)
  - قطعه‌بندی معنایی
  - کاربردها: شناسایی چهره، رانندگی خودکار

- تخصص‌های دیگر:
  - هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)
  - یادگیری فدرال
  - اخلاق هوش مصنوعی و کاهش سوگیری

- مقالات تحقیقاتی:
  - یادگیری خواندن و پیاده‌سازی مقالات تحقیقاتی از پلتفرم‌هایی مانند arXiv.
  - آشنایی با مفاهیمی مانند مکانیزم توجه، یادگیری خودنظارتی، و غیره.

---

5. کاربردهای دنیای واقعی و پیاده‌سازی
هدف: کسب تجربه در سیستم‌های هوش مصنوعی دنیای واقعی. 

- پیاده‌سازی مدل:
  - یادگیری ابزارهای پیاده‌سازی (Flask، FastAPI، Docker)
  - پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی روی پلتفرم‌های ابری (AWS SageMaker، Azure، Google AI)

- طراحی سیستم:
  - طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر برای تولید.
  - کار روی MLOps (لوله‌های CI/CD، نظارت بر سیستم‌های هوش مصنوعی).

- کاربردها:
  - ساخت یک سیستم توصیه‌گر.
  - پیاده‌سازی یک خط لوله هوش مصنوعی از ابتدا تا انتها برای یک مورد تجاری.

---

6. یادگیری مادام‌العمر و تخصص
هدف: به‌روز ماندن و مشارکت در جامعه هوش مصنوعی. 

- به‌روز ماندن:
  - دنبال کردن کنفرانس‌های هوش مصنوعی (NeurIPS، CVPR، ICML).
  - شرکت در جوامعی مانند GitHub، Reddit (r/MachineLearning)، و Stack Overflow.

- مشارکت:
  - مشارکت‌های متن‌باز
  - انتشار مقالات یا وبلاگ‌هایی برای توضیح موضوعات پیچیده هوش مصنوعی

- شبکه‌سازی:
  - همکاری در پروژه‌ها از طریق پلتفرم‌های آنلاین.
  - شرکت در هکاتون‌ها و رویدادها.

🆔 @avardeplus