سلام عزیزان
ثبت نام کنید.
بسیار مفید است.
رایگان است با گواهینامه.
رحیمیان

“یک‌سال همراهی دیگر در کنار شما عزیزان”

📣همراهان عزیز آورده پلاس دومین نوروز آورده پلاس را به شما تبریک می‌گوییم.

💎مجموعه‌ی آورده پلاس ضمن تبریک سال نو و تشکر از همراهی شما عزیزان، برای همه‌ی مردم کشور سالی پر از سلامتی، برکت، موفقیت‌های بی‌پایان و لبی همیشه خندان در کنار خانواده‌های خود آرزو می‌کند.

🌷خرسندیم که دومین سال است در کنار شما هستیم و سپاسگذاریم از همراهی شما.

🎯نوروزتان پر از آورده‌های مثبت

🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com

✔️ پلی‌لیستی جامع برای قدم گذاشتن و تسلط بر دنیای یادگیری ماشین و علم داده!


🔴 اصول علم داده:

😉 ریاضیات ضروری برای یادگیری ماشین: لینک
😉 مرور کلی و اصطلاحات پرکاربرد: لینک
😉 روندهای فعلی مصاحبه: لینک
😉 راهنمای رگرسیون خطی: لینک
😉 پلی‌لیست رگرسیون لجستیک: لینک
😉 معیارهای طبقه‌بندی: لینک
😉 طبقه‌بندی‌کننده بیز ساده: لینک
😉 انواع متغیرها: لینک
😉 کاهش ابعاد: لینک
😉 آنتروپی، آنتروپی متقابل، واگرایی KL: لینک
😉 مرور قیمت‌گذاری پویا: لینک


🔴 ساخت سیستم‌های توصیه‌گر:

😉 توصیه‌های کالیبره‌شده نتفلیکس: لینک
😉 مدل توصیه یکپارچه نتفلیکس: لینک
😉 تکامل سیستم‌های توصیه‌گر: لینک
😉 آموزش تعبیه‌ها: لینک
😉 کتابخانه Annoy برای نزدیکترین همسایه تقریبی: لینک
😉 محصول کم‌کننده برای ANN: لینک
😉 توصیه‌های حساب مبتنی بر مدل: لینک
😉 کنترلر PID برای تنوع: لینک
😉 سیستم توصیه‌گر اینستاگرام: لینک
😉 مدل‌سازی CTR لینکدین: لینک
😉 مدل دو برج توصیه‌گر Meituan: لینک
😉 مدل دو برج مقیاس‌پذیر پرسش-آیتم: لینک
😉 الگوریتم توصیه‌گر توییتر: لینک
😉 مدل زبان eBay برای سیستم توصیه‌گر: لینک
😉 غلبه بر سوگیری‌ها برای سیستم توصیه‌گر: لینک


🔴 تکنیک‌ها و کاربردهای مدل پیشرفته:

😉 اهمیت کالیبراسیون مدل: لینک
😉 تشخیص و نظارت بر تغییرات داده: لینک
😉 آموزش شبکه‌های عصبی: لینک
😉 تبلیغات مبتنی بر تحلیل با Pinterest: لینک
😉 استفاده از Bert پیش‌آموزش‌دیده: لینک
😉 فشرده‌سازی مدل با تقطیر دانش: لینک
😉 استراتژی‌های بندیت چند-مسلح: لینک


🔴 دنیای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs):

😉 هوش مصنوعی مکالمه‌ای: لینک
😉 ماهیت دوگانه مدل‌های زبانی مکالمه‌ای: لینک
😉 پیشرفت‌های مرزی در LLM: لینک
😉 بهبود عملکرد LLMهای متن‌باز: لینک
😉 ساخت هوش مصنوعی با سبک شاهرخ خان: لینک

🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

▫️بیل گیتس، مدیرعامل سابق مایکروسافت:
"هوش مصنوعی مهم‌ترین پدیده‌ای است که از انقلاب دیجیتال پدید آمده است."

🔹ما هنوز در مراحل اولیه عصر هوش هستیم. در حالی که هوش مصنوعی باعث فراوانی هوش می‌شود، نگرانی‌هایی درباره ماهیت جدید، پیشرفت سریع و پتانسیل نامحدود آن وجود دارد که می‌تواند "بسیار مخرب" باشد.

🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

کتابی که مسیر «علم داده» رو برای شما هموار می‌کنه!


👨🏻‍💻 «حالا از کجا شروع کنم؟» این اولین و بزرگترین سوالی هست که وقتی مسیر یادگیری دیتا ساینس رو شروع می‌کنید، باهاش مواجه خواهید شد!

📚 تعداد زیادی منابع پراکنده، دوره‌های طولانی، و کتاب‌های تخصصی پر از اصطلاحات سنگین، شمارو خسته و دلسرد می‌کنه. و نمی‌تونید مسیر خودتونو پیدا کنید و گیج کننده میشه...


✔️ اما کتاب Intro to Data Science with Python همه چیز رو عوض می‌کنه و یک دید تازه بهتون میده!

📗 این کتاب یه راهنمای کامل برای شروع از پایه‌ست و هم برای تازه واردا و هم آدمای حرفه‌ای این حوزه فوق العادست!! از کدنویسی با پایتون گرفته تا کار با داده‌ها، بصری‌سازی و حتی ابزارهای AI رو، به ساده‌ترین و کاربردی‌ترین شکل ممکن توضیح داده.

🔴 یه شروع عالی برای هر کسی که دنبال یادگیری علم داده با پایتون!👇


▫️ Intro to Data Science with Python
📎E-book
🔍GitHub-Repos

▪️آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال
🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

📌 12 توصیه‌ برای پیدا کردن شغل برنامه نویسی

▫️ تقویت مهارت کدزنی
▫️ ایجاد پورتفلیو و رزومه
▫️ فعالیت در شبکه‌های اجتماعی
▫️ شبکه سازی با سایر برنامه‌نویسان
▫️ دریافت مدارک دوره‌های آموزشی و تکمیلی
▫️ شرکت در مسابقات و چالش‌های برنامه‌نویسی
▫️ ساخت یک رزومه قوی
▫️ به‌روزرسانی رزومه و مهارت‌ها
▫️ ساخت پروژه‌های متعدد
▫️ مشارکت در پروژه‌های منبع باز
▫️پذیرش مشاغل فریلنسری
▫️ آمادگی برای مصاحبه

📎 منبع

▪️آورده پلاس حامی آموزش متنهی به اشتغال

🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

🤔اگر علم داده رو یادنگیری چه چیزهایی رو از دست میدی؟!

▪️۱. علم داده مهم‌تر از همیشه شده!
با رشد تکنولوژی و افزایش تولید داده‌ها، تحلیل داده یک مهارت مورد نیاز هست که برای این رشته موقعیت‌های شغلی زیادی وجود دارد.

▪️2. بازار کار و فرصت‌های شغلی
۹۰درصد شرکت‌ها به تحلیل داده نیاز دارند.
اکثر صنایع به تحلیل داده وابسته‌اند. از بازاریابی و سلامت تا صنعت و تجارت الکترونیک.

▪️3. درآمد و امنیت شغلی
شغل‌های پردرآمد و پایداری در این حوزه هستند. متخصصان علم داده در فهرست پردرآمدترین شغل‌های جهان وجود دارند.

▪️4. گسترش هوش مصنوعی و آینده نگری
اگر می‌خواهید در دنیای هوش مصنوعی و مدل‌های یادگیری ماشین موفق باشید، باید علم داده را بلد باشید.

▪️5. تصمیم گیری بر اساس داده‌
قدرت تصمیم گیری هوشمند شرکت‌ها دیگر مثل گذشته و با حدس و گمان پیش نمی‌روند. با علم داده می‌توانید تصمیم‌های دقیق تری بگیرید.

🎯مجموعه آورده پلاس این امکان را برای افراد علاقمند و دارای استعداد در رشته‌های هوش مصنوعی و علم داده فراهم کرده تا با حمایت و آموزش منتهی به اشتغال به رشد و ارتقای درآمد و مهارت‌های شما عزیزان کمک کند.

🔎خدمات آورده پلاس شامل اعطای تسهیلات برای گذراندن دوره‌های آموزشی، ارائه دوره‌های منتورشیپ با بهترین منتورها و همچنین برگذاری کارگاه‌های آموزشی برای شما عزیزان می‌شود.

✅علاقمندان می‌توانند از طریق لینک زیر در آورده پلاس ثبت‌نام کنند.

🔗 avardeplus.com

🆔 @avardeplus

📎 همه‌ی دوره‌های رایگان IBM برای علم داده
به همراه گواهینامه‌ پایان دوره


▪️1. دوره مبانی علوم داده


▪️2. دوره علوم داده کاربردی با پایتون


▪️3. دوره تحلیل داده‌ها با پایتون


▪️4. دوره مصورسازی داده‌ها با پایتون


▪️5. دوره علوم داده کاربردی با R


▪️6. دوره مصورسازی داده‌ها با R


▪️7. دوره مبانی کلان داده‌ها


▪️8. دوره برنامه‌نویسی اسکالا برای علوم داده


▪️9. دوره علوم داده برای کسب‌وکار


▪️10. دوره مبانی یادگیری عمیق

▪️11. دوره یادگیری عمیق با TensorFlow

-----------------------------------
✔️آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال

🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

📣 این یک فرصت عالی برای
تحقق آینده روشن است...


دومین وبینار تخصصی آورده پلاس

🔴برای اشتغال در حوزه هوش مصنوعی محتوای آموزشی کهنه را دور بریزید.

🎯وبینار آشنایی با جدیدترین متدهای آموزش در دنیای هوش مصنوعی با حضور استاد دانشگاه استنفورد.

✔️میزبان:
محمد نفیسی فرد
مسئول اجرایی در آورده پلاس، رتبه ۲ کنکور سراسری، دانشجوی دکتری مدیریت آموزش در دانشگاه علامه طباطبایی

✔️مهمان:
دکتر محمد شکوهی یکتا
استاد دانشگاه استنفورد، مدیر ارشد سابق هوش مصنوعی در مایکروسافت و اپل

▫️ موضوعات مورد گفتگو در وبینار شامل:

🔻نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی.
🔻سیر تحول آموزش هوش مصنوعی در دانشگاه‌ها.
🔻آشنایی با جدیدترین روش‌های آموزش هوش مصنوعی.

🔴رایگان و عمومی🔴

📅 زمان: چهارشنبه ۲۰ فروردین ماه،
🕖 ساعت ۲۰:۰۰

🔴ظرفیت ثبت نام محدود است و هر چه سریع‌تر ثبت نام کنید.

🔗 همین حالا ثبت نام کنید:

🌐evand.com/avardeplus

کاربردهای ChatGPT برای برنامه‌نویسان پایتون

📝 این فایل راهنمایی جامع برای توسعه‌دهندگان پایتون است که می‌خواهند از قابلیت‌های ChatGPT در برنامه‌های خود بهره‌برداری کنند. با استفاده از این کتاب، شما می‌آموزید که چگونه از APIهای OpenAI و ChatGPT برای ایجاد برنامه‌های هوش مصنوعی استفاده کنید. مباحث از مفاهیم پایه‌ای مانند مدل‌های زبانی (Language Models) گرفته تا جزئیات فنی مانند توکن‌ها (Tokens) و پارامترهای تنظیمات مدل‌ها را شامل می‌شود.

🧑‍💻سر فصل موضوعات:

آشنایی با مدل‌های ChatGPT و نحوه استفاده از آنها برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
کاربردهای طراحی الگوهای نرم‌افزاری در پایتون
نحوه تنظیم کلید API و شروع به کار با OpenAI API در پایتون
ساخت و توسعه اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی با استفاده از مدل‌های GPT و ابزارهای دیگر.

-----------------------------------------

▪️آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال

🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

🤔آیا توی کار در حوزه دیتا، باید به تمامی سرفصل ها و مباحث اشراف داشته باشیم و توی بازار کار استفاده کنیم؟

✔️واقعیت داستان اینه که بازار هوش مصنوعی و دیتا در ایران تازه داره شکل میگیره پس فکر نکنید باید روی تمام سرفصل ها و مباحث این حوزه تسلط یا آشنایی داشته باشید. خیلی ها با اینکه دانش و مهارت نسبتا خوبی دارند اما از 10 الی 20 درصد این دانش در جایی که مشغول به کارند استفاده می کنند، حالا چرا؟ چون اون شرکت یا صنعت یا بازار کشش بیشتر از این رو نداره و اصلا نیازی احساس نمیکنه درنتیجه بهترین و هوشمندانه ترین کار اینه که هر طوری شده در یک پوزیشن مشغول بکار و دانشی که بدست آوردید رو استفاده کنید، تجربه کسب کنید و موازی با اون مهارت تون رو ارتقا بدید.
پس هرکسی حتی اونی که سینیور و در یک شرکت تاپ هم مشغول بکار هست، لزوما از همه دانش و مهارت اش استفاده نمیکنه چون نیازی بهش نداره و یه گوشه خاک میخوره.
پس برای ورود به این حوزه، کافیه یه بخش کوچیکی رو خوب بلد باشید و روش عمیق بشید.


------------------------------------------------------

🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

▪️راهنمایی جامع برای موفقیت در رزومه نویسی و آماده شدن برای مصاحبه


👨🏻‍💻 وقتی یک مسیر رو شروع می‌کنید چیزی که بیشتر از همه برای شما الهام‌بخش هست تجربیات واقعی از کسایی هستن که این مسیر رو رفتن.

🔍 این سایت یه سری راهنمایی‌های کاربردی و رایگان داره که به سوالاتی جواب می‌ده که در این مسیر برای شما مطرح میشه :

▪️1. چطور یه رزومه حرفه‌ای و تاثیرگذار بنویسیم؟

▪️2. چطوری نرخ دعوت به مصاحبه‌ها رو افزایش بدیم؟

▪️3. بهترین روش آماده شدن برای مصاحبه شغلی چیه؟


📎 توی این سایت، تمام این نکات برا اساس تجربیات واقعی یک فرد که تونسته پیشنهادهای کاری از شرکت‌های FAANG بگیره، نوشته شده. این منابع بهتون نشون میدن که مسیر موفقیت فقط توی تخصص داشتن و دانش فنی نیست، بلکه توی نحوه ارائه خودتون و مهارت‌هاتون هم هست!

✔️ به شدت توصیه می‌کنم برای فرآیند رزومه نویسی و مصاحبه‌های شغلی حوزه دیتا از تجربیات واقعی اینجا استفاده کنین:👇

🔴 لینک Websit

------------------------------------
✔️ آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال
🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

🔴کاربرد های پایتون در هوش مصنوعی:

▪️یادگیری ماشین و یادگیری عمیق: پایتون به عنوان یکی از زبان‌های اصلی برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق استفاده می‌شود. کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow و PyTorch که ابزارهای قدرتمندی برای این حوزه ارائه می‌دهند، به زبان پایتون پیاده‌سازی شده‌اند.

▪️پردازش زبان طبیعی (NLP): در حوزه پردازش زبان طبیعی، پایتون از طریق کتابخانه‌هایی مانند NLTK (Natural Language Toolkit) و SpaCy استفاده می‌شود. این کتابخانه‌ها برای تحلیل و پردازش متون به زبان انسانی، تشخیص انواع متن، ترجمه ماشینی و دیگر کاربردها به کار می‌روند.

▪️پردازش تصویر و بینایی ماشین: برای پردازش تصویر و بینایی ماشین، پایتون از کتابخانه‌هایی مانند OpenCV و scikit-image استفاده می‌کند. این کتابخانه‌ها ابزارهایی برای تشخیص الگوها، تشخیص اشیا، تشخیص چهره، تشخیص اثر انگشت و سایر وظایف پردازش تصویر را فراهم می‌کنند.

▪️سیستم‌های پیشنهادگی: در سیستم‌های پیشنهادگی (مانند سیستم‌های پیشنهاد محتوا)، پایتون به عنوان زبان اصلی برنامه‌نویسی مورد استفاده قرار می‌گیرد. از کتابخانه‌هایی مانند Surprise و LightFM برای پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهادگی در پایتون استفاده می‌شود.

▪️تحلیل داده و انتقال آنها به اطلاعات مفید: پایتون به عنوان یکی از ابزارهای اصلی برای تحلیل داده و استخراج اطلاعات از داده‌های ساختار یافته و نا‌ساختاری (مانند داده‌های وب، داده‌های حسگرها و داده‌های مرتبط با IoT) به کار می‌رود. کتابخانه‌هایی مانند Pandas، NumPy و scikit-learn به این منظور استفاده می‌شوند.

▪️پردازش گفتار: برای پردازش سیگنال‌های صوتی و تشخیص گفتار، پایتون از کتابخانه‌هایی مانند SpeechRecognition و librosa استفاده می‌کند.

📌همچنین، پایتون به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی چندمنظوره، در سایر حوزه‌های هوش مصنوعی نیز مورد استفاده قرار می‌گیرد مانند رباتیک، تحلیل اعمال تصویری، تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ و غیره.


--------------------------------

✔️آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال

🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

🤖 هوش مصنوعی تا ۲۰۲۷ در "تقریباً همه چیز" از انسان‌ها پیشی می‌گیرد!

▫️داریو آمودی، مدیرعامل شرکت Anthropic، در مصاحبه‌ای پیش‌بینی کرده است که مدل‌های هوش مصنوعی ممکن است تا سال ۲۰۲۷ در "تقریباً همه چیز" از انسان‌ها پیشی بگیرند. او اظهار داشت:

فکر می‌کنم پیشرفت واقعاً به همان سرعتی است که مردم فکر می‌کنند.

▫️این اظهارات نشان‌دهنده سرعت بالای توسعه هوش مصنوعی و احتمال دستیابی به هوش مصنوعی عمومی (AGI) در آینده نزدیک است. با این حال، این پیشرفت‌ها نگرانی‌هایی را در مورد ایمنی و پیامدهای اجتماعی هوش مصنوعی برانگیخته است.
در همین راستا، آمودی تأکید کرده است که Anthropic به‌طور فعال در حال کار بر روی اقدامات ایمنی و آزمایش‌های سخت‌گیرانه برای اطمینان از توسعه مسئولانه هوش مصنوعی است.

▫️این پیش‌بینی‌ها و اقدامات نشان‌دهنده اهمیت توجه به توسعه مسئولانه هوش مصنوعی و آماده‌سازی برای پیامدهای احتمالی آن در جامعه است.

🔗 مطالعه بیشتر

--------------------------------------
✔️ آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال
🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

⭕️یادگیری ماشین در ۱۰۰ ثانیه


🔴این ویدئو شما را با مفهوم یادگیری ماشین آشنا می‌کند، چیزی که از سال ۱۹۵۹ با ایده آرتور ساموئل در IBM شروع شد، وقتی هوش مصنوعی را برای بازی چکرز توسعه داد.

🔍اینجا می‌بینید که یادگیری ماشین چیست و چطور کار می‌کند و چه نقش‌ها و کاربردهایی در دنیای امروز دارد.

📌اگر به دنیای داده‌ها و هوش مصنوعی علاقه دارید، این ویدئوی کوتاه می‌تواند به شما کمک کند.

--------------------------------------
✔️ آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال

🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

🎓 ۶ دوره رایگان هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و علم داده برای مبتدیان

● اگر همیشه علاقه داشتید هوش مصنوعی را یاد بگیرید، اما نمی‌دانستید از کجا شروع کنید، این لیست مخصوص شماست!

● ۶ دوره رایگان از بهترین پلتفرم‌ها و دانشگاه‌ها که اصول اولیه هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و علم داده را به شما آموزش می‌دهند:

1️⃣ Introduction to Artificial Intelligence from IBM
○ اصول هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و مدل‌های مولد
○ پروژه‌های عملی و آزمایش‌های تعاملی
لینک دوره

2️⃣ Artificial Intelligence for Beginners from Microsoft
○ نمادگرایی در AI، شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های ژنتیک
○ آموزش TensorFlow و PyTorch برای پروژه‌های عملی
لینک دوره

3️⃣ AI For Everyone from DeepLearningAI
○ درک کاربردهای تجاری AI
○ استراتژی‌سازی و همکاری با تیم‌های AI
○ مباحث اخلاقی و اجتماعی در AI
لینک دوره

4️⃣ Machine Learning for Beginners from Microsoft
○ ساخت مدل‌های طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و NLP
○ استفاده از Python و Scikit-learn برای پروژه‌های واقعی
لینک دوره

5️⃣ Introduction to Data Science Specialization from IBM
○ اصول علم داده، آمار، داده‌های بزرگ و ابزارهای کاربردی
○ پروژه‌های عملی و گواهینامه پایان دوره
لینک دوره

6️⃣ Data Science for Beginners from Microsoft
○ آماده‌سازی داده‌ها، تحلیل، بصری‌سازی و کاربردهای واقعی
○ شامل ویدئوها، یادداشت‌های خلاقانه و تمرین‌ها
لینک دوره

-----------------------------------------
✔️آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال

🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

📊 نقشه راه دیتا ساینس

💡 دیتاساینس یکی از پر طرفدارترین شغل های حال و آینده هستش، در این ویدیو تمام مباحث مورد نیاز درباره‌ی علوم داده توسط دکتر علی شاهد یکی از متخصصین این حوزه توضیح داده شده.

🔻رود مپ دیتا ساینتیست شدن.
🔻دیتا ساینس چیست و دیتا ساینتیست دقیقا چه کاری انجام می‌دهد؟
🔻ابزار و مهارت‌های مورد نیاز.
🔻اهمیت وتاثیر تحصیلات دانشگاهی برای دیتا ساینتیست شدن.

▫️و مباحث دیگری مثل درآمد و نحوه پیدا کردن شغل از عنوان‌های مورد بحث در این ویدیو هستند که می‌توانید با ورود به لینک زیر مشاهده کنید.

🔗 لینک ویدیو

--------------------------------------
آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال

🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

📝 تحلیل داده‌های ارائه‌شده درباره رشد اطلاعات جهانی و هوش مصنوعی

▪️1. رشد انفجاری داده‌های جهانی (Zettabytes)

رشد داده‌ها: طبق این آمار، حجم داده‌های جهانی از 2 زتابایت در سال 2010 به 221 زتابایت در سال 2026 خواهد رسید.

شتاب افزایش داده‌ها:

از 2010 تا 2015 (5 سال) رشد نسبتاً کند بوده (از 2 به 16 زتابایت).

اما از 2015 تا 2020 این رشد شتاب گرفته (از 16 به 64 زتابایت).

2020 به بعد، انفجار واقعی اتفاق افتاده و داده‌ها در عرض **6 سال (2020-2026) بیش از 3 برابر خواهند شد (از 64 به 221 زتابایت).



▪️2. نقش هوش مصنوعی در این رشد

مهم‌ترین عامل این رشد، هوش مصنوعی مولد (Generative AI) است که خود حجم عظیمی از داده‌ها را تولید و پردازش می‌کند.

اولین مدل‌های هوش مصنوعی مولد با شبکه‌های متخاصم مولد (GANs) ایجاد شدند.

OpenAI اولین مدل‌های زبانی پیشرفته را با GPT-1 معرفی کرد که امروزه به ChatGPT و GPT-4 رسیده است.


▪️3. اهمیت OpenAI و ChatGPT

ChatGPT در 5 روز به 1 میلیون کاربر رسید که نشان‌دهنده‌ی پذیرش سریع فناوری‌های هوش مصنوعی توسط کاربران است.

این موضوع نشان می‌دهد که AI نه‌تنها حجم داده‌ها را افزایش داده بلکه نحوه تعامل انسان‌ها با اطلاعات را متحول کرده است.


▪️4. سرمایه‌داری بصری و تحلیل داده‌ها

سرمایه‌داری بصری به استفاده از داده‌ها و فناوری‌های تصویری برای تصمیم‌گیری‌های اقتصادی و تجاری اشاره دارد.

این مفهوم تأکید می‌کند که "بینش‌های اقدام‌پذیر" (Actionable Insights) کلید موفقیت در آینده خواهند بود.

شرکت‌ها و افرادی که بتوانند از این داده‌های عظیم تحلیل و بینش استخراج کنند، بر اقتصاد و سیاست جهانی تسلط خواهند داشت.


🔴نتیجه‌گیری:

داده، مهم‌ترین منبع قدرت آینده است.

هوش مصنوعی، نقش کلیدی در رشد داده‌ها و تصمیم‌گیری‌های جهانی دارد.

افرادی که مهارت تحلیل و استخراج بینش از داده‌ها را داشته باشند، "همه‌کاره‌ی دنیا" خواهند بود.

آینده‌ی جهان به سمت تصمیم‌گیری مبتنی بر داده و هوش مصنوعی حرکت می‌کند.

🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

🚨 یک یادآوری ضروری برای دیتا ساینتیست‌ها!


▪️ قبل از یادگیری ماشین، آمار رو یاد بگیر!

▪️ قبل از کار با BigQuery یا Snowflake، اول SQL رو یاد بگیر!

▪️ قبل از TensorFlow یا PyTorch، اول پایتون رو یاد بگیر!
            
▪️  قبل از شیرجه توی یادگیری عمیق، اول Numpy و Pandas رو یاد بگیر!


▪️  قبل از PCA یا SVD، اول جبر خطی رو یاد بگیر!

               
▪️ قبل از آموزش مدل، تمیز کردن داده‌ها رو یاد بگیر!



▪️ قبل از مهندسی ویژگی‌ها، تحلیل اکتشافی داده (EDA) رو یاد بگیر!


▪️ قبل از یادگیری تقویتی، یادگیری نظارت‌شده رو درک کن!


▪️ قبل از شبکه‌های عصبی، مدل‌های کلاسیک یادگیری ماشین رو یاد گیر!

▪️ قبل از دیپلوی کردن مدل‌های ML، مفاهیم پایه‌ای کلود رو یاد بگیر.


▪️ قبل از یادگیری دریاچه‌های داده (Data Lakes)، اول پایپ‌لاین‌های داده رو بشناس!


▪️ قبل از دیپلوی مدل، یاد بگیر چطوری مدل رو ارزیابی کنی!


▪️ قبل از تنظیم هایپرپارامترها، الگوریتم‌ها رو خوب درک کن.

🔴 و حرف آخر:

📌 اول مفاهیم پایه‌ رو خوب یاد بگیر و توش استاد شو، بعد برو سراغ بخش‌های پیچیده‌تر!
----------------------
🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com