🤔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

📚جزوه دوره 6.390: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین از MIT

📝این دوره موضوعات کلیدی زیر را پوشش می‌دهد:
⏺مفاهیم:
⏺شبکه‌های عصبی
⏺شبکه‌های عصبی Convolutional
⏺ترنسفورمرها
⏺انواع یادگیری:
⏺یادگیری نظارتی
⏺یادگیری بدون نظارت
⏺یادگیری تقویتی
⏺سایر موضوعات:
⏺آموزش مدل، بهینه‌سازی و ارزیابی
⏺الگوریتم‌هایی مانند گرادیان کاهشی و...



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

🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

📣 فقط 5 روز مانده تا ...


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

📎نقشه راه هوش مصنوعی : چطور مهندس هوش مصنوعی بشیم؟

▫️صحبت‌های دکتر بهاره سلطانیان در مورد مسیر راه  مهندسی هوش مصنوعی.

📌در این ویدیو به طور کامل درباره‌ی مهندس هوش مصنوعی شدن توضیح داده شده، از اینکه چطور شروع کنیم و چه مهارت‌هایی نیاز داریم تا درآمد و بازار کار این رشته.

🔴با ورود به لینک زیر می‌تونید ویدیوی کامل این گفت و گو رو ببینید.

⚪لینک ویدیو

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

📚بهترین کتاب‌ها برای شروع «یادگیری ماشین»

▪️ کتاب ماجراهای آلیس در دنیای مشتق‌پذیر

📝 این کتاب یه نگاه عمیق و جذاب به مفاهیم ریاضی و آماری داره که پایه‌ی یادگیری ماشینه. نکته جالبش اینه که مطالب پیچیده رو خیلی ساده توضیح داده، انگار برای کسایی نوشته شده که دوست دارن پایه‌شون قوی بشه.


▪️ کتاب یادگیری ماشین با PyTorch و Scikit-Learn

📝 این کتاب یه راهنمای عملی فوق‌العاده‌ست! از دو تا کتابخونه‌ی محبوب یادگیری ماشین استفاده می‌کنه و بهتون تجربه واقعی کدنویسی رو می‌ده. یه جورایی دستتون رو می‌گیره تا از تئوری ML به یادگیری ماشین عملی برسین.


▪️ کتاب طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین

📝 وقتی مبانی رو یاد گرفتین، این کتاب بهتون یاد می‌ده چطور سیستم‌های یادگیری ماشینی‌ بسازین که تو دنیای واقعی جواب بده. این کتاب پلی بین پروژه‌های شخصی کوچیک و طراحی سیستم‌های بزرگ و کاربردی.
-------------------
🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

🔍 200 اصطلاح مهم و کلیدی علم داده

🧑🏻‍💻 فهمیدن مفاهیم پایه‌ای و اصطلاحات کلیدی علم داده خیلی مهمه، مخصوصاً برای پروژه‌ها و مصاحبه‌های شغلی. در این لیست 200 اصطلاح مهم علم داده برای شما جمع آوری شده که بهتون کمک می‌کنه مفاهیم این حوزه بهتر رو درک کنید.

✔️ با این واژه‌نامه، دیگه وقتی دارین با الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مدل‌های آماری یا مصور‌سازی داده‌ها کار می‌کنین، با اصطلاحاتش غریبه نیستین و می‌تونین با چالش‌های پیچیده دنیای داده روبرو بشین.

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

🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

💻شغل‌های جدید در حوزه هوش مصنوعی

🆔 @avardeplus

💥آورده پلاس مسیری به سوی آینده‌ی روشن

🔴 آورده پلاس با هدف کمک به آموزش و ارتقای مهارت‌های شغلی در سال ۱۴۰۲ با جمعی از
اساتید و نخبگان کشور تشکیل شد تا با مهارت آموزی و حمایت از افراد علاقمند و با استعداد، گام کوچکی در راستای اشتغال و پیشرفت جوانان این مرز و بوم بردارد.

خدمات آورده پلاس شامل:

⚪1. تسهیلات آموشی: آورده پلاس برای افراد با استعداد و علاقمند تسهیلاتی را برا گذراندن دوره‌های آموزشی معتبر شما در نظر گرفته است. این تسهیلات بدون سود و پرداخت اقساط بعد از اشتغال شما می‌باشد.

⚪2. ارائه دوره‌های منتورشیپ: آموزش و یادگیری در کنار فردی که متخصص و تجربه کافی  را دارد سرعت و کیفیت یادگیری شما را چند برابر می‌کند. در آورده پلاس می‌توانید در کنار بهترین منتورها یاد بگیرید و پیشرفت کنید.

⚪3. نشست‌های ماهانه: نشست‌های آورده پلاس با حضور اساتید وفعالان حوزه هوش مصنوعی و کسب‌وکارهای موفق برگزار می‌شوند.

⚪4. وبینارهای آموزشی: وبینارهای آورده پلاس با هدف آگاهی بخشی در حوزۀ هوش مصنوعی با حضور افراد فعال در این حوزه بصورت دوره‌ای برگزار می‌شوند.

🔴 لینک ثبت‌نام در آورده پلاس

🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

📚مهارت‌های نرم برای توسعه دهندگان نرم افزار

💻درسته که دانش فنی توی دنیای برنامه‌نویسی بسیار اهمیت داره اما مهارت‌های نرم (soft skills) به همون اندازه می‌تونن روی مسیر حرفه‌ای شما تاثیر گذار باشند.

🎯کتاب «soft skills: the software developr`s life manual»

📎 این کتاب نوشته‌ی John Sonmez, یک راهنمای کامل هست برای اینکه نه تنها توی کدنویسی و مهارت‌های فنی، بلکه توی کل زندگی حرفه‌ای و شخصی موفق باشید. در این کتاب تمامی موضوعات مهارت‌نرم از مدیریت زمان و بهره‌وری تا رشد مالی و سلامت روان رو برسی می‌کنه.

🤔چرا این کتاب رو باید بخونیم؟

🔻بهت یاد می‌ده چطور از مهارت‌های نرم برای پیشرفت شغلی استفاده کنید.
🔻راهکارهایی برای تعادل بین کار، یادگیری و زندگی شخصی داره.

☑️اگه علاقه دارید که مهارت‌های فراتر از کدنویسی و مهارت‌های فنی خودتون رو تقویت کنید این کتاب عالیه!

◽️آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال

🆔 @avardeplus

📊🧠هوش مصنوعی چطور دیتاساینس رو متحول کرده؟

🔴دیتاساینس بدون هوش مصنوعی؟!

یه زمانی علم داده فقط روی تحلیل داده‌ها با الگوریتم‌های کلاسیک تمرکز داشت، اما حالا هوش مصنوعی اومده و همه رو تغییر داده.

◽️تحلیل خودکار داده‌ها: مدل‌های یادگیری ماشین می‌تونن الگوهای پنهان رو پیدا کنن که حتی بهترین تحلیل‌گرها هم ازش غافل می‌شن.
◽️افزایش دقت پیش‌بینی‌ها: با شبکه‌های عصبی و مدل‌های پیچیده، دیگه تحلیل‌های معمولی جواب نمی‌دن، حالا مدل‌های هوش مصنوعی با دقت بالا آینده رو پیش‌بینی می‌کنن.

◽️پردازش سریع‌تر داده‌ها: قبلاً تحلیل‌های سنگین روزها طول می‌کشید، اما حالا هوش مصنوعی در چند دقیقه یا حتی ثانیه جواب می‌ده!

◽️اتوماسیون فرآیندها : کارهایی مثل پاک‌سازی داده، خوشه‌بندی و تحلیل‌های پیچیده رو هوش مصنوعی به‌صورت خودکار انجام میده.

◽️توسعه ابزارهای بدون کدنویسی : حالا هر کسی بدون نیاز به برنامه‌نویسی حرفه‌ای، می‌تونه با ابزارهای AI مثل AutoML مدل‌های یادگیری ماشین بسازه.
دیتاساینس با هوش مصنوعی هوشمندتر، سریع‌تر و قدرتمندتر از همیشه شده! آینده علم داده رو هوش مصنوعی هدایت می‌کنه و دیگه برگشتی به روش‌های قدیمی نداریم.
🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

🔴توجه🔴. 🔴 توجه🔴

🔴 دوستانی که نتونستن در وبینار ثبت‌نام کنند ظرفیت افزایش داده شده و هم اکنون از طریق لینک زیر می‌تونید ثبت‌نام خودتون رو انجام بدید.

🌐evand.com/avardeplus