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

⚪چند نکته درباره‌ی بازار کار هوش مصنوعی

1: سریع ترین راه جهت ورود به بازار کار هوش مصنوعی؟
برای پوزیشن شغلی تحلیل گر داده (Data Analyst) رزومه بفرستید و خودتون رو آماده کنید نه Data Scientist!

2: ابزارهایی که یک Data Analyst باید بلد باشد؟
Python Programming + SQL Server + Power BI + SSIS + ML Algorithms + Business Understanding

3: بهترین راه جهت یادگیری؟
شرکت توی دوره های بلند مدت موسسات داخلی (سایت یا موسسات کاربردی نه هر موسسه ای) و موازی کتاب خوندن و پروژه انجام دادن + سپس فقط و فقط کسب تجربه و کار داخل شرکت ها و بازار کار

4: آینده تحلیل داده با ظهور هوش مصنوعی‌ چگونه است؟
در حال حاضر هوش مصنوعی قادر به تولید کد و انجام تسک های روتین است، پس افراد کدنویس حذف خواهند شد نه کسانی که متخصص هستند.

5: چگونه از خطر هوش مصنوعی جهت از دست دادن شغل خود در امان باشیم؟
بالا بردن قدرت حل مسله و ارائه راهکارهای هوشمند، کم هزینه و خلاق (شرکت ها به افرادی نیاز دارند که مسائل بیزینسی شون رو حل کنه) + مسلط شدن به ابزارها و تکنولوژی های هوش مصنوعی جهت انجام کارهای روتین روزانه و صرفه جویی در زمان( شما هوش مصنوعی رو به خدمت خودتون دربياريد نه اینکه اجازه بدید اون کارهای شما رو انجام بده) + بالابردن دانش و مهارت در حوزه های دیگه کسب وکار، توسعه فردی، مهارت های نرم، توانایی رهبری و ...

🆔 @avardeplus

💻 برای یادگیری machine learning با پروژه های واقعی، این Repo را از دست ندید

📑 920 پروژه منبع باز با  4.7 میلیون ستاره که در 34 دسته گروه بندی شده اند.

وارد لینک زیر شوید⬇️

https://github.com/ml-tooling/best-of-ml-python

🆔 @avardeplus

📒تو حوزه هوش مصنوعی چندتا اصطلاح مهم داریم که یادگیری و فهم درست ازشون خیلی می‌تونه تو انتخاب مسیر درست کسب و کارمون تاثیر گذار باشه.

1. عامل‌های هوش مصنوعی (Agentic AI)
2. هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
3. یادگیری ماشین سنتی (Traditional ML)


📌این مقایسه کمک می‌کنه تا با نقاط قوت هر روش آشنا بشیم و بتونیم بهترین تصمیم رو برای کسب و کارمون بگیریم.


1. عامل‌های هوش مصنوعی (Agentic AI):

هدف: خودمختاری. به‌صورت مستقل عمل می‌کنه و خودش رو با محیط تطبیق می‌ده.

مثال‌ها: سیستم‌های خودکار بازاریابی، عامل‌های هوشمند کسب‌وکار.

تعامل انسانی: حداقل.
      

2. هوش مصنوعی مولد (Generative AI):

هدف: خلاقیت. محتوای جدیدی مثل متن یا تصویر تولید می‌کنه.

مثال‌ها: GPT-4، DALL-E.

تعامل انسانی: انعطاف‌پذیری بالا با ورودی‌های کاربران.
          

3 یادگیری ماشین سنتی (Traditional ML):

هدف: تصمیم‌گیری مبتنی بر داده. الگوها رو شناسایی و پیش‌بینی می‌کنه.

مثال‌ها: شناسایی تقلب، مدل‌های رگرسیون.

تعامل انسانی: نیازمند ورودی برای آموزش و به‌روزرسانی.
   


🔴 دلیل اهمیت این موضوعات هم اینه که هر کدوم از این رویکردها مزایای خاص خودشون رو دارن:

رویکرد Agentic AI برای خودمختاری،
رویکرد Generative AI برای خلاقیت،
رویکرد Traditional ML برای تحلیل و پیش‌بینی داده، عالی هستن.

🆔 avardeplus

💻 برای ورود به حوزه علم داده به چه زبانهای برنامه نویسی ای باید مسلط باشیم؟

در لیست زیر زبان های برنامه نویسی که برای این حوزه مورد نیاز هست به همراه منابع رایگان یادگیری آمده است.⬇️

🔵Python/R: Python Data Science Handbook | Data Analysis with R

🔴SQL: SQL for Data Science

⚪Tableau/Power BI: Tableau Specialization | Power BI Certification


🆔 @avardeplus

📄مهم‌ترین سؤالات مصاحبه برای فرصت شغلی دیتاساینتیست!

🔴خیلی از افراد به دنیای علم داده وارد می‌شن تا بتونن توی یه بازار کار بین‌المللی اپلای کنن و شغل دلخواه‌شون رو به دست بیارن. داشتن مهارت توی مصاحبه شغلی خیلی اهمیت داره و وقتی پای یکی از پرتقاضاترین فرصت‌های شغلی بین‌المللی درمیون باشه، اهمیت به‌دست‌آوردن این مهارت دوچندان می‌شه؛ اما توی مصاحبه شغلی دیتاساینتیست چه سؤال‌ها و سرفصل‌هایی مطرح می‌شه؟

در این فایل ۱۲۰ پرسش مهم توی مصاحبه شغلی اومده و توضیح داده شده.

منبع : دی اس لندرز

🆔 @avardeplus

⚪موقعیت شغلی مهندس داده(Data Engineer)

✔️یک مهندس داده، وظیفه دارد از داده‌های بزرگ(بیگ دیتا) را به شکل مفیدی برای تجزیه و تحلیل تبدیل کند. برای انجام این کار، نقش اصلی یک مهندس داده شامل طراحی، توسعه، ساخت، نصب، تست و نگهداری از سیستم‌های مدیریت و پردازش داده می‌باشد.

🆔 @avardeplus

۵ تکنولوژی برتر در دنیای یادگیری ماشین که باید بشناسید!

*یادگیری ماشین تعبیه‌شده (TinyML):
اجرای الگوریتم‌های یادگیری ماشین بر روی دستگاه‌های محاسباتی لبه با منابع محدود (مثل سنسورها و میکروکنترلرها)، که امکان پردازش داده‌ها به‌صورت محلی و در زمان واقعی را فراهم می‌کند.

*هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI):
مدل‌هایی که فرآیند تصمیم‌گیری آن‌ها برای انسان قابل درک است، به‌منظور افزایش شفافیت و اعتماد به سیستم‌های هوش مصنوعی.

*یادگیری فدرال (Federated Learning):
آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از داده‌های توزیع‌شده در دستگاه‌های مختلف، بدون نیاز به تجمیع داده‌ها در یک مکان مرکزی. این روش به حفظ حریم خصوصی کاربران کمک می‌کند.

*مدیریت عملیاتی یادگیری ماشین (MLOps):
رویکردی برای مدیریت و عملیاتی‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های تولیدی، شامل جمع‌آوری داده‌ها، نظارت، و ساده‌سازی پیاده‌سازی.

*شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs):
نوعی شبکه عصبی که با استفاده از دو شبکه مولد و تشخیص‌دهنده به‌طور همزمان، داده‌های جدید و واقعی‌مانند تولید می‌کند؛ کاربردی در تولید تصاویر، موسیقی و شبیه‌سازی‌های دقیق.

🆔 @avardeplus