🔴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

🤖🧠یادگیری ماشین: چطور به کامپیوترها یاد می‌دیم؟

🎯یادگیری ماشین (Machine Learning) به کامپیوترها این امکان رو می‌ده که از داده‌ها یاد بگیرن و بدون نیاز به دستور صریح، پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌ها رو انجام بدن.

☑️فرض کن یه سیستم داریم که باید بتونه تفاوت بین ایمیل‌های اسپم و غیر اسپم رو تشخیص بده. به جای اینکه خودمون تمام قوانین رو بنویسیم، این سیستم با استفاده از داده‌های قبلی (مثل ایمیل‌های اسپم و غیر اسپم)، می‌فهمه که کدوم ویژگی‌ها باعث می‌شن یه ایمیل اسپم بشه و کدوم نه. مثلا ممکنه ایمیل‌های اسپم بیشتر شامل کلمه خاصی مثل "رایگان" باشه یا از فرستنده‌های ناشناس بیان.

🔎سیستم با تجزیه و تحلیل این ویژگی‌ها از داده‌های قبلی، می‌تونه یاد بگیره و ایمیل‌های جدید رو به‌طور خودکار دسته‌بندی کنه. اینطور سیستم‌ها می‌تونن با گذشت زمان بهتر بشن و هر روز دقیق‌تر از قبل عمل کنن!

☑️پس در واقع، یادگیری ماشین به کامپیوترها کمک می‌کنه تا بدون نیاز به دستور خاصی، از تجربیات قبلی یاد بگیرن و در آینده تصمیمات بهتری بگیرن.

🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com

🎯 چرا متخصص‌های داده عاشق پایتون هستند؟


◽️سادگی و خوانایی: 
پایتون سینتکس ساده‌ای داره که کدنویسی رو سریع‌تر و فهم کدها رو راحت‌تر می‌کنه. این ویژگی برای دانشمندای داده که می‌خوان روی تحلیل تمرکز کنن، عالیه! 

◽️کتابخونه‌های قدرتمند: 
پایتون کلی کتابخونه تخصصی برای علم داده و هوش مصنوعی داره مثل: 
- کتابخانه NumPy و Pandas برای پردازش داده 
- کتابخانه Matplotlib و Seaborn برای مصورسازی 
- کتابخانه Scikit-learn برای یادگیری ماشین 
- کتابخانه TensorFlow و PyTorch برای یادگیری عمیق 

◽️اجرا روی پلتفرم‌های مختلف:
پایتون روی سیستم‌عامل‌های مختلف اجرا می‌شه و حتی با ابزارهایی مثل Docker می‌تونی مدل‌های هوش مصنوعی رو به راحتی دیپلوی کنی. 

◽️جامعه‌ی فعال و منابع زیاد 
یه جامعه بزرگ از توسعه‌دهنده‌ها همیشه در حال بهبود ابزارهای پایتون هستن و اگه جایی به مشکل بخوری، احتمال زیاد توی Stack Overflow یا مستندات رسمی جوابش رو پیدا می‌کنی.
 
◽️یکپارچگی با زبان‌های دیگه 
پایتون می‌تونه با زبان‌هایی مثل C و Java ترکیب بشه و از کتابخونه‌های سریع‌تر هم بهره ببره. 

◽️نتیجه ‌گیری 
سادگی، کتابخونه‌های قوی، جامعه‌ی بزرگ و قابلیت اجرا روی پلتفرم‌های مختلف، پایتون رو به یکی از بهترین زبان‌ها برای علم داده و هوش مصنوعی تبدیل کرده.
——————————————
🔴آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال

👨🏻‍💻اگر می‌خواهید مهارت‌های خود را ارتقا دهید و در دنیای هوش مصنوعی آموزش ببینید اما با چالش‌های مالی روبرو هستید و نیاز به منتورهای با تجربه برای یادگیری دارید آورده پلاس در کنار شماست. کافیست وارد آورده پلاس شوید و از تسهیلات و دوره‌های منتورشیپ استفاده کنید.

لینک ثبت‌نام:
🔗 avardeplus.com

شبکه‌های اجتماعی:
🆔 @avardeplus

🔴انتقال یادگیری: هوش مصنوعی که از تجربیات قبلی استفاده می‌کنه!

◼️انتقال یادگیری (Transfer Learning) یه تکنیک قدرتمند در هوش مصنوعی هست که به مدل‌ها این امکان رو می‌ده که از دانش و تجربیات قبلی برای حل مسائل جدید استفاده کنن.

❓چطور این کار ممکنه؟
وقتی یک مدل روی داده‌های خاص مثل تشخیص تصاویر آموزش دیده، لایه‌های اولیه مدل ویژگی‌های عمومی مثل خطوط،رنگ‌ها و اشکال رو یاد می‌گیره. این ویژگی‌ها می‌تونن برای مسائل دیگه مثل پردازش زبان طبیعی یا حتی شبیه‌سازی هم استفاده بشن!

💡 با استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده، دیگه نیازی نیست از صفر شروع کنیم! این یعنی:
- زمان کمتر
- هزینه کمتر
- دقت بیشتر

🎯با این تکنیک، مدل‌ها سریع‌تر و کارآمدتر می‌شن، و تو می‌تونی پروژه‌هات رو با کمترین منابع ممکن به جلو ببری!

————————
☑️آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال
🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com

✔️پلتفرم دیتاکمپ یکی از بهترین گزینه‌ها برای عمیق شدن تو مباحث علوم داده بعد از مطالعه و تحصیلات آکادمیک می‌تونه باشه.

💻 یک منبع رایگان و پر از تمرین، پروژه، درسنامه‌های به‌روز و مسیر‌های آموزشی برای مسلط شدن به حوزه‌های مختلف علم‌ داده.

🔗 datacamp.com
◼️با وی پی ان باز کنید سایت رو
--------------------------
📌اگر قصد آموزش و افزایش مهارت‌های خودتون در حوزه علم داده و هوش مصنوعی رو دارید اما به‌دلیل چالش های مالی یا نبود یک راهنمای خوب شروع نکردید آورده پلاس در کنار شماست...

▪️آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال

🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

🔴مسیر یادگیری با آورده پلاس

👨🏻‍💻برای یادگیری هوش مصنوعی و علم داده، شما می‌توانید از منابع مختلفی استفاده کنید که شامل دوره‌های آنلاین، دانشگاه‌ها، کتاب‌ها و کارگاه‌های آموزشی می‌شود.

🎯انتخاب بهترین مسیر یادگیری بستگی به سبک یادگیری شما، منابع زمانی و مالی که دارید، و اهداف کاری و تحصیلی‌تان دارد. شما باید بهترین مسیر را برای یادگیری پیدا کنید.

🔴اگر در مسیر یادگیری خود به کمک نیاز دارید آورده پلاس در کنار شماست!

❓با چالش های مالی برای آموزش روبرو هستید؟
🔻آورده پلاس به شما تسهیلات گذراندن دوره‌های آموزشی بدون سود و پرداخت اقساط پس از اشتغال اعطا می‌کند.

❓به افراد متخصص برای آموزش نیاز دارید؟
🔻دوره‌های منتورشیپ آورده پلاس با بهترین منتورهای این حوزه برگزار می‌شوند تا در کنار یک منتور حرفه‌ای بیاموزید، تجربه کسب کنید و مشغول به کار شوید.

❓نمی‌دانید چطور آموزش ببینید؟
🔻با دنبال کردن وبینارهای آورده پلاس و همچنین شبکه‌های اجتماعی ما از جدیدترین متدهای آموزش‌ در حوزه هوش مصنوعی آگاه شوید و بهترین مسیر را انتخاب کنید.

📌آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال


🔴 لینک ثبت‌نام

🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

دیتا ساینتیست «10 برابر بهتر از بقیه» هم وجود داره؟


🎯چند تا ویژگی کلیدی توی این افراد وجود داره:

⚪1.  سریع اجرا می‌کنن، بدون وسواس! حوصله‌ی سر و کله زدن با پیچیده‌ترین مدلارو ندارن، همون چیزی که جواب بده رو سریع پیاده می‌کنن. اگه XGBoost جواب بده، چرا برم سراغ یه مدل پیچیده‌تر؟


⚪2. همزمان روی چند تا کار تمرکز دارن! اینا استاد مدیریت کارهای موازی‌ان. می‌تونن همزمان یه مدل جدید تست کنن، یه لحظه تو تحقیقات عمیق غرق بشن و همزمان داکیومنتیشن پروژه قبلی رو تکمیل کنن.


⚪3. عاشق اتوماسیونن! یه بار یه کد می‌نویسن و بعدش دیگه هیچی رو از صفر نمی‌سازن. کد هر مدلی رو که تحویل می‌دن، ذخیره می‌کنن و توی پروژه‌های بعدی ازش استفاده مجدد می‌کنن.


⚪4. همه‌فن‌حریفن! یه سوال ازشون بپرسی، هم از تئوری پشتش میگن، هم از پیاده‌سازیش، هم از تاثیرش روی بیزینس. یه پا ویکی‌پدیای زنده‌ان!


⚪5. فول‌استکن! فقط دیتا ساینتیست نیستن، دیتا انجینیر و حتی یخورده مهندس نرم‌افزار هم هستن. کدنویسی‌شون تمیزه و دولوپرهای تیم، عاشق کار کردن باهاشونن.

◼️آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال
🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com

✍️ 15 پادکست که در حوزه علم داده فعالیت می‌کنند.

———————

◼️آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال

🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com

◾️مهارت های مورد نیاز در عصر هوش مصنوعی

◾️مرکز نوآوری و تحول دیجیتال اتاق بازرگانی تهران

◾️با مشارکت اتاق بازرگانی تهران و اساتید در دانشگاه تهران، شریف و استنفورد

📌 لینک مشاهده کامل همایش

https://www.aparat.com/v/cfzay2q
———————-

☑️آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال

🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com

📚🎯لیستی از بهترین وبلاگ‌های
حوزه‌ی علوم داده، AI و ML

👨🏻‍💻 به عنوان یه تحلیلگر یا دانشمند داده اگه بدونیم شرکت‌های بزرگ فناوری مثل متا، گوگل، مایکروسافت و بقیه چه طوری پروژه‌های علوم داده رو طراحی و پیاده سازی می‌کنن، می‌تونیم این ایده‌ها رو توی کار خودمون هم به کار ببریم.

◾️توی این لیست، یه سری از بهترین وبلاگ‌ها و پلتفرم‌های حوزه‌ی علوم داده، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین رو معرفی شده که مرتب آپدیت میشن و بررسی روزانه‌شون می‌تونه همیشه ما رو با جدیدترین اخبار حوزه علوم داده به روز نگه داره.

🔴وبلاگ Meta Analytics لینک

🔴وبلاگ Meta AI لینک

🔴وبلاگ تست A/B مایکروسافت لینک

🔴وبلاگ Microsoft AI/ML لینک

🔴وبلاگ علوم داده گوگل لینک

🔴وبلاگ Google AI/ML) لینک

🔴وبلاگ علوم داده نتفلیکس لینک

🔴وبلاگ علوم آمازون لینک

🔴وبلاگ داده لینکدین لینک

🔴وبلاگ داده اوبر لینک

🔴وبلاگ یادگیری ماشین اپل لینک

🔴وبلاگ یادگیری ماشین پینترست لینک

🔴وبلاگ داده X (توییتر سابق) لینک

———————
◼️آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال

🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com

📚 ترجمه فارسی
کتاب «شروع حرفه‌ای در علم داده»


👨🏻‍💻 این کتاب برای تمام کسانی که تازه وارد مسیر علم داده شدند یا قصد شروع دارند عالیه و می‌تونه به اونها تو این مسیر خیلی کمک کنه!


📗 نسخه فارسی: PDF
📙 نسخه انگلیسی: PDF

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

🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

🔴 چرا کار کردن تو حوزه هوش مصنوعی هیجان انگیزه؟

◾️وقتی شما تو حوزه هوش مصنوعی شروع به فعالیت می‌کنید حتما متوجه چالش برانگیز بودن اون می‌شید.

❓چرا؟ متخصصان هوش مصنوعی به طور مداوم یاد می‌گیرن، با دانش روز سازگار می شوند و نوآوری می کنند. این رشته دائما در حال تکامل و رشد کردنه، به این معنی که همیشه چیز جدیدی برای یادگیری، مشکلی برای حل کردن یا سیستمی برای بهبود وجود داره.
این ماهیت پویا هوش مصنوعی رو به یک حوزه هیجان انگیز برای کسانی تبدیل می کند که در چالش ها و یادگیری مداوم پیشرفت می کنند.

🔎هوش مصنوعی فقط مربوط به شغل های پردرآمد و تقاضای قابل توجه بازار نیست؛ یک حوزه محرک فکریه که شما رو به روش های هیجان انگیز به چالش بکشه. این موضوع ساخت الگوریتم هایی برای حل مسئله های پیچیده، طراحی مدل هایی که هوش انسانی را شبیه سازی می کنند و به کارگیری خلاقانه این فناوری ها در سناریوهای مختلف دنیای واقعی رو شامل می‌شوند.

—————————————-

📎همونطور که می‌دونید موقعیت‌های شغلی حوزه علم داده و هوش مصنوعی بیشترین تقاضا و درآمد شغلی رو در بازار کار دارند.

🔻اگر شما هم علاقمند هستید به این حوزه و قصد شروع دارید و یا می‌خواهید مهارت‌های خودتون رو ارتقا بدین آورده پلاس در کنار شماست!

🔴آورده پلاس برای شما عزیزان تسهیلاتی رو برای گذروندن دوره‌های آموزشی بدون کارمزد و پرداخت پس از اشتغال با اقساط مناسب در نظر گرفته. همچنین اگر در این مسیر به افراد متخصص و با تجربه نیاز دارید می‌تونید از دوره‌های منتورشیپ آورده پلاس با بهترین منتور‌ها استفاده کنید و در این مسیر گام بردارید.

🔻لینک ثبت‌نام:
🔗avardeplus.com

◾️آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال

🆔 @avardeplus

🔴تسهیلات آموزشی آورده پلاس

❓علاقمند به یادگیری و ورود به دنیای هوش مصنوعی هستید؟ یا تحصیلات دانشگاهی خودتون رو به اتمام رسوندید و قصد یادگیری یا افزایش مهارت در این حوزه رو دارید اما هنوز وارد بازار کار نشدید و برای یادگیری با چالش‌های مالی روبرو هستید.

🎯نگران نباشید، آورده پلاس در کنار شماست.

🔻آورده پلاس به شما برای آموزش در موسسات معتبر وام‌هایی بدون سود در نظر گرفته که بازپرداخت اقساط هم بعد از اشتغال شماست.

📌مراحل دریافت تسهیلات:

🔻1. ورود به سایت آورده پلاس
🔻2. ثبت‌نام و ارسال رزومه
🔻3. تایید اولیه و تعیین وقت مصاحبه
🔻4. انجام مصاحبه و تایید اعتبار
🔻5. دریافت تسهیلات

📎شما می‌تونید با ورود به سایت آورده پلاس از طریق لینک زیر ثبت‌نام کنید.

🔗 avardeplus.com

◼️ آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال

🆔 @avardeplus

🔴هوش مصنوعی جایگاه چه افراد و مشاغلی رو می‌گیره؟ و چه موضوعی با هوش مصنوعی جایگزین نخواهد شد؟

📌صحبت‌های دکتر محمد شکوهی یکتا در دومین وبینار آورده پلاس

▪️موضوع وبینار: سیر تحول هوش مصنوعی

———————————
☑️آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال

🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com

📊 تجزیه‌وتحلیل افزوده

🔴تحلیل افزوده چیه؟
یعنی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، تحلیل داده‌ها رو خودکار می‌کنن و حتی نتیجه‌ها رو برات توضیح میدن! دیگه لازم نیست ساعت‌ها با داده‌ها کلنجار بری. 😎

🔎تفاوتش با روش‌های قدیمی؟
قبلاً باید داده‌ها رو دستی بررسی می‌کردی، ولی حالا هوش مصنوعی این کارو انجام می‌ده و حتی پیشنهاد هم می‌ده!

🤔کاربردهاش چیه؟
▪️پیش‌بینی رفتار مشتری
▪️بهینه‌سازی زنجیره تأمین
▪️بهینه‌سازی کسب‌وکار


❓چرا مهمه؟
🔻سریع‌تر و دقیق‌تر از روش‌های قدیم
🔻کاهش نیاز به تحلیل‌گرهای حرفه‌ای
🔻کمک به تصمیم‌گیری بهتر

📌تحلیل افزوده یعنی داده‌ها خودشون نتیجه‌ها رو می‌گن، بدون اینکه تو درگیر پیچیدگی‌هاشون بشی!

——————————
☑️آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال

🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com

🟠 نیاز به مشورت فوری

سلام خدمت همراهان عزیز آورده پلاس

اگر شخصی با سابقه فعالیت فری لسنسری در پلتفرم‌هایی نظیر Upwork ، Freelance ، Fiverr و... می‌شناسید به ما معرفی کنید.

@Avardeplus_Admin

🔴تعیین قیمت آمازون با یادگیری ماشین


🔎آمازون همیشه قیمت‌هایی ارائه می‌ده که نه‌تنها رقابتیه، بلکه مشتری‌ها رو هم راضی نگه می‌داره. اما چطوری؟ راز ماجرا تو استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تحلیل داده‌هاست!

❓این سیستم هوشمند چی کار می‌کنه؟

◼️تقاضای بازار رو بررسی می‌کنه.
قیمت رقبا رو زیر نظر داره.
موجودی کالاها رو تحلیل می‌کنه.
حتی رفتار خرید مشتری‌ها رو هم در نظر می‌گیره!
نتیجه؟ قیمت‌ها به‌طور مداوم و هوشمند تنظیم می‌شن، طوری که آمازون همیشه تو بازار پیشرو باشه و سود بیشتری به دست بیاره.

💡 چرا این سیستم از آدم‌ها بهتر عمل می‌کنه؟

📌سرعتش بالاست: قیمت‌ها رو تو کسری از ثانیه تغییر می‌ده.
تصمیم‌هاش دقیق و بی‌طرفانه هست.
هزاران عامل رو همزمان تحلیل می‌کنه، کاری که از دست انسان خارجه.

—————————
☑️آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال

🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com

🤖مدل پیش‌بینی کننده (Predictive model) چیه؟

📝مدل پیش‌بینی کننده یکی از ابزارهای اساسی در علم داده است که به تحلیل‌گران و دانشمندان داده کمک می‌کند تا الگوها و روندهای موجود در داده‌ها را شناسایی کرده و بر اساس آن‌ها پیش‌بینی‌هایی انجام دهند.

✔️این مدل‌ها در حوزه‌های مختلفی از جمله بازاریابی، پزشکی، مالی و مهندسی کاربرد دارند. برای مثال مدل‌های پیش‌بینی کننده می‌توانند با تحلیل داده‌های ژنتیکی و بالینی، احتمال ابتلا به بیماری‌های مختلف را پیش‌بینی کنند.

▪️ با استفاده از روش‌های مناسب و انتخاب مدل‌های صحیح، می‌توان دقت پیش‌بینی‌ها را افزایش داد و تصمیمات بهتری گرفت.

📌در نهایت، موفقیت در استفاده از مدل‌های پیش‌بینی کننده به کیفیت داده‌ها، انتخاب مدل مناسب، و تنظیم دقیق مدل بستگی دارد.

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

🆔 @avardeolus
🌐 avardeplus.com