📝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

به دنبال هم تیمی جدید برای پوزیشن‌های جذاب می‌گردیم!

ما توی متیس با توجه به گسترش کسب‌وکار و مشتری‌ها نیاز به تعدادی هم‌تیمی باحال داریم که توی مسیر کنارمون باشن:

1️⃣ مهندس یادگیری ماشین: مسلط به الگوریتم‌های یادگیری ماشین، پیش‌پردازش داده‌ها و پایپ‌لاین‌های داده.

2️⃣ متخصص Generatve AI: شخصی که با ابزارها و مفاهیم این حوزه آشنایی خوبی داشته باشه و با اونها کار کرده باشه و چالش‌های این بخش رو خوب بشناسه. علاقه به ساخت محصول و دید حل مسئله برای این پوزیشن فاکتور مهمی به حساب میاد.

3️⃣ مهندس یادگیری ماشین(پردازش زبان طبیعی و بازیابی اطلاعات): یک مهندس یادگیری ماشین که در حوزه‌ی NLP و بازیابی اطلاعات تجربه‌ی خوبی داشته باشه و بتونه ما رو در پردازش متون، بهبود سیستم‌های بازیابی اطلاعات و استخراج دانش از متن کمک کنه.

لطفا در لینکدین ما رو دنبال کنید و رزومه‌هاتون رو به دایرکت ما در لینکدین ارسال کنید. همچنین با اشتراک‌گذاری این پست ما رو در پیدا کردن هم‌تیمی‌های جدیدمون یاری کنید.

#job

📱 https://www.linkedin.com/company/metis-ai-ir

🔗 metisai.ir

📺 کانال آپارات ما: aparat.com/metis_ai

💻مهندس یادگیری ماشین (ML Engineer)

✔️ارتباط‌دهندگان بین علم داده و مهندسی نرم‌افزار.
تمرکز: استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی.
مهارت‌ها: Python، APIها، سرویس‌های ابری (AWS، Azure).
ابزارها: Kubernetes، Docker، FastAPI.
هدف: مقیاس‌پذیر کردن مدل‌ها و آماده‌سازی آن‌ها برای برنامه‌های کاربردی در دنیای واقعی.
مثال: استقرار یک مدل شناسایی تقلب برای یک بانک.

🆔 @avardeplus

منتورشیپ چیه؟

🎯برقراری رابطه‌ی حرفه‌ای و کاری بین افراد باتجربه و کم‌ تجربه رو منتورینگ میگن.
منتور فردیه که دانش و تجربیات خودش رو با منتی به اشتراک می‌گذارد و بعنوان یک استاد و راهنما برای شما عمل می‌کنه.

چرا منتورشیپ خوبه؟

📌بین منتور و منتی رابطه‌ی قابل اعتماد و تعهدی وجود داره که منتور شما رو پشتیبانی، مشاوره و راهنمایی می‌کنه و برای چالش هایی که باهاش روبرو هستید تلاش می‌کند و از علم و تجربه شخصی خودش برای کمک به پیشرفت شما استفاده می‌کنه و این فرصت برای منتی فراهم میشه تا مهارت‌های مورد نیاز خودش رو کسب کنه و در عمل ازین مهارت‌ها روی پروژه‌ها و تسک‌های مشخصی استفاده کنه.

🆔 @avardeplus

👨🏻‍💻 دانشمند داده (Data Scientist)

🔎آن‌ها را به‌عنوان کارآگاهان داده در نظر بگیرید.
تمرکز: شناسایی الگوها و ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده.
مهارت‌ها: یادگیری ماشین، آمار، Python/R.
ابزارها: Jupyter Notebooks، TensorFlow، PyTorch.
هدف: استخراج بینش‌های کاربردی از داده‌های خام.
مثال: ایجاد یک سیستم توصیه‌گر مانند نتفلیکس.

🆔 @avardeus

✅ واقعیت پشت شغل یک دانشمند داده 💡

تفاوت بین انتظارات و واقعیت در شغل یک دانشمند داده. در اینجا یک مرور کلی آورده شده است:

📝 انتظارات:

80٪ یادگیری ماشین: بسیاری تصور می‌کنند که بیشتر کار یک دانشمند داده حول ساخت مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین می‌چرخد.

20٪ یادگیری عمیق: همچنین انتظار دارند که یادگیری عمیق بخش کوچک اما قابل‌توجهی از نقش را تشکیل دهد.


🔍 واقعیت:

30٪ درک مسئله: بخش قابل‌توجهی از کار، درک عمیق مسئله‌ای است که قرار است حل شود.

20٪ جمع‌آوری داده: جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های مرتبط از منابع مختلف.

20٪ نگهداری: به‌روزرسانی مدل‌ها و اطمینان از اینکه سیستم‌ها همان‌طور که باید عمل می‌کنند.

10٪ پاکسازی داده: آماده‌سازی داده‌ها برای اطمینان از اینکه برای تحلیل مناسب هستند که اغلب به عنوان خسته‌کننده‌ترین بخش شناخته می‌شود.

10٪ مهندسی ویژگی: ایجاد ویژگی‌هایی که به مدل‌ها کمک می‌کند مؤثرتر یاد بگیرند.

10٪ یادگیری ماشین/عمیق: برخلاف انتظارات، وظایف مربوط به یادگیری ماشین و یادگیری عمیق تنها بخش کوچکی از نقش را تشکیل می‌‌دهند.

🆔 @avardeplus

کدام موقعیت برای شما مناسب است؟🤔

☑ علاقه‌مند به حل مسائل پیچیده هستید.
دانشمند داده (Data Scientist)

☑ از کار با سیستم‌ها و کلان‌داده (Big Data) لذت می‌برید.
مهندس داده (Data Engineer)

☑ به داستان‌سرایی بصری علاقه دارید.
تحلیل‌گر داده (Data Analyst)

☑ هیجان‌زده هستید که سیستم‌های هوش مصنوعی را مقیاس‌پذیر کنید.
مهندس یادگیری ماشین (ML Engineer)

📌هر نقش مهم و پرتقاضا است—مسیر خود را بر اساس نقاط قوت و آرزوهای شغلی‌تان انتخاب کنید.

🆔 @avrardeplus

⚪ استفاده از یادگیری ماشین  برای حل مشکلات دنیای واقعی هیجان انگیز است. اما بیشتر مبتدیان  مستقیماً به سراغ ساخت مدل می‌روند.

▫️با نادیده گرفتن اصول اساسی که منجر به مدل‌هایی می‌شود که چندان مفید نیستند. از درک داده‌ها گرفته تا انتخاب بهترین مدل یادگیری ماشین برای مشکل، برخی از اشتباهات رایج وجود دارد که مبتدیان اغلب مرتکب می‌شوند.

✔️برای حل این مشکل : از خود سؤالات کافی بپرسید تا در مورد مشکل و دامنه بیشتر بدانید. همچنین در نظر بگیرید که آیا یادگیری ماشین اصلاً ضروری است یا خیر: در صورت نیاز قبل از ترسیم چگونگی حل مشکل با استفاده از یادگیری ماشین، بدون یادگیری ماشین شروع کنید. شما باید به عنوان یک دیتا ساینتیست یک solution maker باشید.

سایر اشتباهات رایج

1. عدم درک داده ها
2.پیش پردازش ناکافی داده ها
۳. نشت داده ها وقتی رخ میده که مدل از اطلاعات خارج از مجموعه داده در فرآیند آموزش استفاده کند. حل مشکل: استفاده از pipeline در هنگام آموزش مدل
۴-عدم انجام مهندسی ویژگی
۵-بیش برازش و کم برازش

📌در این مقاله کامل به این موضوع پرداخته و مراحلش رو با جزییات کدنویسی توضیح داده:

لینک مقاله

🆔 @avardeplus

📌یکی از متخصصین کامپیوتر ، نظرش درمورد تاثیر هوش مصنوعی روی بازار کار و نحوه بهبود رزومه/مهارتها رو نوشته. که خلاصه‌ی این توییت رو با شما به اشتراک می‌ذارم.

پیشنهادات من:

۱. یاد بگیر چیزی که توش خوبی دقیقاً چه‌طور کار می‌کنه و نمونه کار، این‌که دقیقاً بتونی توضیحش بدی .

۲. روی مهارت‌های نرم (آدم خوبی برای ۸ ساعت معاشرت در روز، پرزنت کردن خودت) سرمایه‌گذاری کن.

۳. خودت رو از بیرون ببین. خودت رو بذار جای hiring managerی که هیچ‌چی ازت نمی‌دونه. و ببین از بیرون (چه تو رزومه، چه تو مصاحبه) داری چه پیامی رو می‌دی.

۴. بیش‌فکری نکن، اما سعی کن نه زیاد ایمپرس کنی، نه کم. کار الزاماً کلاس مدرسه نیست و فقط نمره ۲۰ مهم نیست.

۵. کارهای تکراری و هوش‌مصنوعی پذیر:
- نوشتن مستندات بدهی و تکراری
- نوشتن تست‌های بدیهی
- نوشتن کد boilerplate (کامیت اول، اغلب جنریتد)
- دنبال اسم تابع توی داکیومنتیشن گشتن
- کپی‌پیست از مشابه قبلی و تغییر ۴ تا متغیر


۶. ارزش‌ها سرجاشون هست و اتفاقاً پربهاترن:
- توانایی فهمیدن کل سیستم از بالا
- توانایی دیباگ کردن، بین چندین تا سرویس مختلف
- توانایی تفکر منطقی، نه گفتن، خصوصاً به ۵٪ پیشنهادات غلط هوش مصنوعی
- خلاق بودن
- حل مسأله
- مقایسه راه‌حل‌ها
- یادگیری و یاد دادن
- مهارت‌های نرم ارتباطی
🆔 @avardeplus