❓🤔چطور حوزه‌ی مورد علاقه‌ خود را در هوش مصنوعی پیدا کنیم؟

💡با توجه به گستردگی و تنوع حوزه‌های مختلف در هوش مصنوعی، انتخاب مسیر مناسب یکی از چالش‌های اصلی علاقه‌مندان به دنیای هوش مصنوعی است.

▪️آشنایی کلی با زیرشاخه‌ها
در ابتدا شناخت اولیه‌ای از زمینه‌های مختلف هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، بینایی ماشین، پردازش زبان طبیعی، رباتیک و یادگیری تقویتی به دست آورید.

▪️انجام پروژه‌های کوچک
با انجام پروژه‌های ساده در هر زیرشاخه، می‌توانید بهتر احساس کنید که به کدام زمینه علاقه بیشتری دارید.

▪️مطالعه تجربه‌ی دیگران
مشاهده ویدئوها و شنیدن پادکست‌هایی از افرادی که در این حوزه‌ها فعالیت می‌کنند، می‌تواند دید بهتری نسبت به چالش‌ها و جذابیت‌های هر مسیر به شما بدهد.

▪️تمرکز بر حل مسائل واقعی
تصور کنید که قرار است با استفاده از هوش مصنوعی یک مشکل واقعی را حل کنید. کدام نوع مسئله برای شما هیجان‌انگیزتر است؟

▪️تجربه و انعطاف‌پذیری
پیدا کردن حوزه‌ی مورد علاقه نیاز به تجربه و گاهی تغییر مسیر دارد. حرکت کنید و از آزمون و خطا نترسید.


✔️آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال

🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com

✔️ 10 دوره رایگان علوم داده دانشگاه MIT

👨🏻‍💻 اگه یادگیری علم داده رو شروع کردین، از همین الان سطح یادگیری‌تون رو با دوره‌های دانشگاه‌ها و موسسات معتبر دنیا مثل دوره‌های MIT که در زمینه علوم داده حرف اول رو می‌زنن، ارتقا بدین.



🔍دوره‌های رایگان علوم داده دانشگاه MIT

▪️دوره مقدماتی تفکر محاسباتی و علوم داده
▪️دوره یادگیری ماشین با پایتون
▪️دوره علوم کامپیوتر و برنامه‌نویسی با پایتون
▪️دوره تحلیل زنجیره تأمین
▪️دوره درک جهان از طریق داده‌ها
▪️دوره تفکر محاسباتی برای مدل‌سازی و شبیه‌سازی
▪️دوره احتمالات - علم عدم قطعیت و داده
▪️دوره اصول فرآیندهای تولید
▪️دوره اصول و مبانی آمار و احتمال
▪️دوره کارآفرین شدن

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

🔴 ۶ چت بات برای بهبود گردش کار علم داده

👨🏻‍💻 الان دیگه خیلی از دانشمندای حرفه‌ای داده برای انجام پروژه‌های دیتا ساینس، از چت‌بات‌ها استفاده می‌کنن تا هم گردش کار پروژه‌هاشون رو راحت‌تر و سریع‌تر کنن و هم با این کار بهره‌ وری رو افزایش بدن. این چت‌بات‌ها تو زمینه‌های مختلف مثل تحلیل داده، ماشین لرنینگ، پژوهش و... به کمکتون میان.


✔️ چت‌بات تحلیلگر داده

▫️ این چت‌بات که توسط تیم ChatGPT ساخته شده، به طور خاص برای تحلیل و بصری‌سازی داده‌ها طراحی شده. فایل‌هایی مثل CSV رو می‌ریزی توش و درخواستت رو بهش میگی، خودش همه کارها رو اتوماتیک برات انجام میده.

🔻 لینک: Data Analyst


✔️ چت‌بات یادگیری ماشین

▫️ این چت‌بات که توسط مریم اسکندری ساخته شده، به عنوان دستیار برای هر فعالیت ماشین لرنینگ و دیتا ساینس طراحی شده. از الگوریتم‌های مناسب برای پروژه‌هات گرفته تا مقایسه مدل‌ها و تنظیم پارامترها رو می‌تونی ازش بپرسی.

🔻 لینک: Machine Learning


✔️ چت‌بات مهندس یادگیری ماشین

▫️ این یکی هم مثل قبلی برای توسعه مدل‌های ماشین لرنینگ طراحی شده، با این تفاوت که بیشتر روی طراحی مدل‌ها و اتوماسیون کارهای پیچیده تمرکز داره. برای دیپلوی کردن مدل‌ها توی تولید عالیه.

🔻 لینک: Machine Learning Engineer


✔️ چت‌بات AutoExpert (Dev)

▫️ این چت‌بات به عنوان دستیار برنامه‌نویسی طراحی شده و می‌تونه بهت کمک کنه کدهای پیچیده، برای کارهای مختلف دیتا ساینس رو تولید کنی. حتی دستورات سفارشی و قابلیت ذخیره حالت جلسه رو هم داره.

🔻 لینک: AutoExpert (Dev)


✔️ چت‌بات ScholarGPT

▫️ برای پیدا کردن مقالات علمی جدید و استفاده در پروژه‌هات، این چت‌بات خیلی به دردت می‌خوره. با یک درخواست ساده، می‌تونه جدیدترین مقالات مرتبط با مشکلت رو بهت نشون بده.

🔻 لینک: ScholarGPT


✔️ نمودارهای Whimsical

▪️ این چت‌بات برای توضیح و بصری‌سازی مفاهیم با استفاده از نمودارهای جریانی، نقشه‌های ذهنی و نمودارهای توالی طراحی شده. با وارد کردن درخواست و منبع داده، می‌تونه نمودارهای مورد نیازت رو بسازه.

🔻 لینک: Whimsical Diagrams

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

🧑🏻‍💻مهندس بینایی ماشین (Computer Vision Engineer)

☑️مهندس بینایی ماشین کسیه که روی پروژه‌هایی کار می‌کنه که به کامپیوترها قدرت "دیدن"، "درک کردن" و "تحلیل کردن" تصاویر یا ویدیوها رو میده.

▪️اون‌ها با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و مدل‌های عمیق (Deep Learning)، سیستم‌هایی می‌سازن که بتونن اشیاء، چهره‌ها، حرکات و حتی احساسات رو از طریق دوربین یا تصاویر شناسایی کنن.

📝شرح وظایف:
▪️پردازش و تحلیل تصاویر و ویدیوها
▪️طراحی و آموزش مدل‌های شناسایی اشیاء
▪️بهبود کیفیت داده‌های تصویری
▪️یکپارچه‌سازی مدل‌ها در محصولات واقعی (مثل اپلیکیشن‌ها یا سخت‌افزارها)

📚مهارت‌های مورد نیاز:
▪️برنامه‌نویسی حرفه‌ای در Python یا C++
▪️آشنایی با کتابخانه‌های تخصصی مثل: OpenCV ,TensorFlow
▪️فیلترهای تصویر (Image Filtering)
▪️استخراج ویژگی‌ها (Feature Extraction)
▪️آشنایی با معماری‌های شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)
▪️کار با دیتاست‌های تصویری و جمع‌آوری داده
▪️دانش قوی در آمار و یادگیری ماشین
——————-
◼️آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال

🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com

✍️ فرمان اجرایی آموزش هوش مصنوعی در مدارس آمریکا

🔴ترامپ، رئیس‌جمهور ایالات متحده، فرمان اجرایی برای آوردن آموزش هوش مصنوعی به کلاس‌های درس را امضا می‌کند.

🔻ترامپ گفت:
«این یک اتفاق بزرگه. آینده متعلق به هوش مصنوعیه. هزاران میلیارد دلار در حوزه AI سرمایه‌گذاری شده. هوش مصنوعی مسیر آینده است… افراد بسیار باهوشی به شدت در این حوزه سرمایه‌گذاری می‌کنند.

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

🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com

🔴دانشگاه MIT  کورس فشرده MIT Introduction to Deep Learning رو در یوتیوب منتشر کرده! اگه علاقه دارید این دوره رو می‌تونید بگذرونید.

🔻لینک دوره:
youtube/deep-learning


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

🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

🔴هوش مصنوعی محدود یا ANI

🤖هوش مصنوعی محدود (Artificial narrow intelligence) که به عنوان هوش مصنوعی ضعیف هم شناخته می‌شود، مدل‌هایی از هوش مصنوعی هستند که برای انجام یک کار خاص یا طیف محدودی از وظایف طراحی شده‌اند. این سیستم‌های هوش مصنوعی بر روی یک عملکرد خاص مانند ترجمه زبان، تشخیص چهره یا دستیارهای شخصی مجازی متمرکز هستند.

▫️این سیستم‌ها تنها الگوها و دستورات از پیش تعیین‌شده را دنبال می‌کنند و عملکرد این مدل‌ها به شدت وابسته به کیفیت و کمیت داده‌هایی است که بر اساس آن‌ها آموزش دیده است.

🔎از کاربردهای این هوش مصنوعی در دنیای واقعی می‌توان به دستیارهای صوتی، موتورهای جستجو، سیستم‌های پیشنهاد محتوا،‌ پزشکی و ... اشاره کرد.


📌اگر ANI به طور درست طراحی و استفاده شود، می تواند ابزاری قدرتمند برای بهبود زندگی انسان باشد. با این حال، اگر به طور غیرمسئولانه طراحی یا استفاده شود، می تواند خطراتی را برای انسان ها و جامعه ایجاد کند.

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

🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com

💻 پلتفرم (Kaggle)

📚📊 کگل (Kaggle) یک پلتفرم برای علاقه‌مندان، محققان و متخصصان علم داده و یادگیری ماشین است.

🔍  این پلتفرم یک محیط جامعه‌محور را فراهم می‌کند که در آن افراد و تیم‌ها می‌توانند با یکدیگر همکاری کنند، از هم یاد بگیرند، در مسابقات علم داده رقابت کنند، به مجموعه‌ای از داده‌ها دسترسی داشته باشند و بینش‌ها و تجزیه و تحلیل‌های خود را به اشتراک بگذارند.

✔️علاوه بر این، Kaggle به عنوان پلی بین دانشگاه و صنعت عمل می‌کند. بسیاری از سازمان‌ها از این پلتفرم برای حل مشکلات خود استفاده می‌کنند و بسیاری از شرکت‌های بزرگ فناوری در این پلتفرم به جستجوی استعدادهای برتر می‌پردارند.

▪️این پلتفرم با همکاری و به اشتراک‌گذاری آزاد نیز باعث تقویت نوآوری می‌شود، زیرا کاربران می‌توانند از پروژه‌ها، کدها و الگوریتم‌های یکدیگر استفاده کنند.

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

🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

🧑🏻‍💻مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)

☑️به دستوری که با هدف انجام کاری به سیستم های هوش مصنوعی وارد میشود پرامپت گفته میشود.

🔴مهندسی پرامپت یا مهندسی پرسش رشته و مجموعه ای از مهارت ها و روش ها است که در آن استفاده بهینه و اصولی از هوش مصنوعی مولد مورد مطالعه قرار میگیرد. در این رشته نحوه تعامل با تکنولوژیهای مختلف هوش مصنوعی و چگونگی ورود درخواست ها به مدل های هوش مصنوعی بررسی میگردد.

✔️مهندس پرامپت با کمک دانش هوش مصنوعی و درکی که از مدل های زبانی دارد پرامپت های موثر  و بهینه ای را ایجاد کرده و به هوش مصنوعی در جهت پاسخ بهتر به موارد خواسته شده کمک می‌کند و آن را در جهت درست هدایت می نماید و با هدف گرفتن خروجی های با کیفیت، پرامپت های با کیفیت تولید میکند.

◼️در مصاحبه ای که مدیر عامل غول اینترنتی چین به نام Baidu با مجله فوربس انجام داد ادعا کرد تا ده ساله آینده مهندسی پرامپت جایگزین نیمی از مشاغل دنیا خواهد شد.

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

🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com

روایت سه متخصص ایرانی از مهاجرت تا اثرگذاری در کشور - تسنیم
https://www.tasnimnews.com/fa/news/1404/02/11/3303009/%D8%B1%D9%88%D8%A7%DB%8C%D8%AA-%D8%B3%D9%87-%D9%85%D8%AA%D8%AE%D8%B5%D8%B5-%D8%A7%DB%8C%D8%B1%D8%A7%D9%86%DB%8C-%D8%A7%D8%B2-%D9%85%D9%87%D8%A7%D8%AC%D8%B1%D8%AA-%D8%AA%D8%A7-%D8%A7%D8%AB%D8%B1%DA%AF%D8%B0%D8%A7%D8%B1%DB%8C-%D8%AF%D8%B1-%DA%A9%D8%B4%D9%88%D8%B1?ref=shahrekhabar

دکتر محمد شکوهی یکتا👆👆👆👆
مشاور ارشد آورده پلاس در حوزه هوش مصنوعی است.

🔴ویژگی‌های یک منتور خوب چیه؟

🔻قسمت اول سومین وبینار آورده پلاس با موضوع تاثیر منتورشیپ بر اشتغال و مقایسه با سایر روش‌های یادگیری.

▪️میهمان: مهدی آخی مدرس دانشگاه صنعتی شریف

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

🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com

💡پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟

☑️پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) شاخه‌ای از هوش مصنوعی محسوب می‌شود که تعامل بین کامپیوتر و انسان را از طریق زبان انسان امکان‌پذیر می‌کند. به عبارت ساده‌تر، با استفاده از پردازش زبان طبیعی، کامپیوترها می‌توانند زبان انسانی را درک، تفسیر و تولید کنند.

🎯هدف پردازش زبان طبیعی این است که کامپیوترها، گفتار و نوشتار انسان را با دقتی مشابه انسان درک کنند.

💻با دریافت ورودی از دنیای واقعی، با استفاده از هوش مصنوعی آن را به گونه‌ای پردازش می‌کند تا کامپیوتر بتواند آن را درک کند. فرقی نمی‌کند که این ورودی گفتاری باشد یا نوشتاری! همانطور که انسان‌ها حسگرهای مختلفی دارند (مانند گوش برای شنیدن و چشم برای دیدن) کامپیوترها هم حسگرهایی برای خواندن و میکروفون‌هایی برای جمع‌آوری صدا دارند. به طور مشابه، همانطور که انسان‌ها برای پردازش این ورودی مغز دارند، کامپیوترها هم دارای برنامه‌ای برای پردازش ورودی‌های مربوطه هستند.

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

🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com

🤔مخترع اولین زبان برنامه نویسی کی‌ بوده؟

🔻خلاصه‌ای از چگونگی شکل‌گیری اولین کد‌های تاریخ برای علاقه‌مندان به دنیای کامپیوتر.

🆔 @avardeplus

✔️ گزینش داده (Data Curation)

📝 آماده سازی داده یا Data Curation به فرآیند جمع‌آوری، سازماندهی، پاک‌سازی، مستندسازی، غنی‌سازی و نگهداری داده‌ها برای استفاده‌ی مؤثر در آینده گفته می‌شود.

📊 کسب‌وکارها می‌توانند از گزینش داده‌ها برای حفظ اطلاعات مهم و تحقیقات ارزشمند استفاده کنند. این کار اجازه می‌دهد تا داده ها یک قالب سازمان یافته و تمیز داشته باشند، که به شفاف و مختصر کردن مجموعه داده ها کمک می کند.

🔴دلیل اهمیت گزینش داده:

▪️افزایش کیفیت داده 
▪️ بهبود دقت مدل‌های ML/AI
▪️ صرفه‌جویی در هزینه و زمان 
▪️ قابلیت استفاده مجدد از داده‌ها

💻 متصدیان داده، داده ها را جمع آوری، سازماندهی، پاکسازی و تبدیل می کنند تا داده‌ها قابل‌ اعتماد، قابل‌ درک، با کیفیت و آماده برای تحلیل یا استفاده در مدل‌های یادگیری ماشین باشند.

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

دانشگاه شریف در سال 1351 درس هوش مصنوعی ارائه داده است (عکس)

Source: عصر ایران
https://search.app/NUDQQ

Shared via the Google App

📚 کتاب «خالقان هوش»
مسیر موفقیت در حرفه علم داده

✅  این کتاب مجموعه‌ای از مصاحبه‌ها با شخصیت‌های برجسته دنیای علم داده و هوش مصنوعی است که رویکردی عملی و کاربردی داره و به جای توضیح اصطلاحات نظری، به توصیه های عملی متخصصان علم داده می پردازه.

🔻 این کتاب در مورد تجربیات، موفقیت‌ها و شکست‌های رهبران علم داده صحبت می‌کنه و چشم‌اندازی جامع‌ رو برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده یا رهبر علم داده موفق ارائه میده.

🆔 @avardeplus
🌐 avardeplus.com

✔️ شبکه عصبی مصنوعی

🧠 یکی از مهم‌ترین مدل‌های محاسباتی در حوزه‌ی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. این شبکه‌ها با الهام از ساختار و عملکرد مغز انسان طراحی شده‌اند و هدف آن‌ها شبیه‌سازی نحوه‌ی یادگیری، تصمیم‌گیری و پردازش اطلاعات توسط سیستم عصبی بیولوژیکی است.

☑️ یک شبکه عصبی، به مدلی گفته می شود که به هوش مصنوعی اجازه می دهد تا داده ها را با الهام از روش تفکر و پردازش ذهنی انسان، مورد بررسی قرار دهد. استفاده از شبکه های عصبی به یک کامپیوتر اجازه می دهد تا بدون نیاز به کمک انسان، فکر کند و برای خود تصمیم گیری داشته باشد. آنها روابط بین داده های ورودی و خروجی پیچیده را فرا گرفته و یک مدل خاص از روی روابط ایجاد می نمایند.

▪️ شبکه‌های عصبی مصنوعی نیز از مجموعه‌ای از واحدهای پردازشی ساده به نام نورون مصنوعی یا نود (node) تشکیل شده‌اند که به صورت لایه‌به‌لایه به یکدیگر متصل‌اند.

💻 کاربردها:
تشخیص چهره
ترجمه ماشینی
تولید متن یا تصویر
ربات‌های گفتگو

📌شبکه‌ها با یادگیری از داده‌ها بهتر می‌شن. یعنی هر چی بیشتر داده بهشون بدی و آموزش‌شون بدی، بهتر می‌تونن پیش‌بینی کنن یا تصمیم بگیرن.

🔗 avardeplus.com
🆔 @avardeplus

🤔 چه زمانی می‌تونیم یادگیری با منتورشیپ رو شروع کنیم؟

🔻 می‌تونم اول با منتورشیپ شروع کنم؟
🔻 تاثیر گذاری منتورشیپ تو چه سطحی بیشتره؟

▶️ قسمت دوم از سومین وبینار آورده پلاس
▪️با موضوع: تاثیر منتورشیپ بر اشتغال

————————————
☑️ دوره‌های منتورشیپ آورده پلاس

▪️ با بهترین منتورها
▪️پرداخت اقساطی
▪️ و پس از اشتغال

🔴 لینک ثبت‌نام:
🔗 avardeplus.com

شبکه‌های اجتماعی:
🆔 @avardeplus

🔴یادگیری عمیق (Deep Learning) چیست؟

✔️ یادگیری عمیق، یکی از مهم‌ترین و پیشرفته‌ترین زیرشاخه‌های «یادگیری ماشین» است که بر پایه‌ی شبکه‌های عصبی مصنوعی با چندین لایه‌ (لایه‌های عمیق) توسعه یافته است.

🧠در این روش، مدل با الهام از ساختار مغز انسان، قادر است داده‌ها را در چندین مرحله تحلیل کرده و ویژگی‌های پنهان و پیچیده‌ی اطلاعات را به‌صورت خودکار استخراج کند بدون نیاز به تعریف دستی قوانین یا ویژگی‌ها.

🎯کاربردهای اصلی یادگیری عمیق:
▪️پردازش تصویر (تشخیص چهره، طبقه‌بندی اشیا)
▪️پردازش زبان طبیعی (ترجمه ماشینی، چت‌بات‌ها، خلاصه‌سازی خودکار)
▪️تولید محتوا (تصویر، موسیقی، متن)
▪️سیستم‌های خودران
▪️تحلیل صوت و گفتار

📌 با زیادتر شدن داده‌ها، یادگیری عمیق کلید استفاده هوشمندانه از این داده‌هاست.


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