🔴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

👨🏻‍💻 هوش مصنوعی تقاضای شغل را افزایش می‌دهد!

▪️ توضیحات مارک زاکربرگ درباره اینکه چطور همیشه با اومدن تکنولوژی‌های جدید تقاضا برای شغل افزایش پیدا کرده.

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

🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com

📝 تفاوت هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

☑️هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق سه اصطلاح مرتبط با یکدیگر هستند که اغلب در کنار یکدیگر استفاده می‌شوند. این اصطلاحات اغلب به‌صورت مترادف استفاده می‌شوند، اما تفاوت‌های مهمی بین آن‌ها وجود دارد.

🤖 هوش مصنوعی (AI) یک حوزه گسترده از علوم کامپیوتر است که با ایجاد ماشین‌هایی که رفتارهای هوشمندانه را نشان می‌دهند، سر و کار دارد. این رفتارها می‌توانند شامل یادگیری، استدلال، تصمیم‌گیری و حل مسئله باشند.

👨🏻‍💻 یادگیری ماشین (ML) زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که بر توسعه الگوریتم‌هایی تمرکز دارد که می‌توانند بدون برنامه‌نویسی مستقیم، از داده‌ها یاد بگیرند. مثال‌هایی بهش می‌دیم و می‌ذاریم خودش الگوها رو یاد بگیره. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند برای انجام طیف گسترده‌ای از وظایف استفاده شوند.

🧠 یادگیری عمیق (Deep Learning) زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینه که بر پایه‌ی شبکه‌های عصبی مصنوعی با چندین لایه ساخته شده.
در واقع، وقتی یک شبکه عصبی ساده، لایه‌های پنهان زیادی داشته باشه، بهش می‌گیم شبکه‌ی عمیق (Deep Neural Network)، و یادگیری با استفاده از این شبکه‌ها میشه یادگیری عمیق.

▪️به طور کلی:

🔴هوش مصنوعی، علم کلی ساخت ماشین‌های هوشمند است.

🔴یادگیری ماشین، راهی است برای رسیدن به هوش مصنوعی از طریق یادگیری از داده‌ها.

🔴یادگیری عمیق، تکنیک پیشرفته‌ای در یادگیری ماشینه که با شبکه‌های عصبی پیچیده کار می‌کنه.


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

🔴 توسعه دهنده هوش تجاری کیست؟

☑️توسعه‌دهنده هوش تجاری (Business Intelligence Developer یا BI Developer) متخصصی است که با استفاده از ابزارها و تکنیک‌های داده‌محور، به شرکت‌ها کمک می‌کند تا داده‌های خام خود را به اطلاعات قابل‌فهم و قابل‌استفاده برای تصمیم‌گیری‌های مدیریتی تبدیل کنند.
آن‌ها نه تنها داده‌ها را به اطلاعات کاربردی تبدیل می‌کنند، بلکه با ایجاد ساختارهای بهینه داده‌ای، زمان و منابع مورد نیاز برای تحلیل را کاهش می‌دهند.

📌وظایف اصلی توسعه‌دهنده هوش تجاری:
-جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها: استخراج داده‌ها از منابع مختلف
-طراحی انبار داده
-ایجاد داشبوردها و گزارش‌ها: طراحی گزارش‌ها و داشبوردهای تعاملی برای نمایش وضعیت عملکرد، روندها و شاخص‌های کلیدی.
-بهینه‌سازی عملکرد کوئری‌ها و سیستم‌.
-همکاری با تیم‌های دیگر: مانند تحلیل‌گران داده، مدیران پروژه

🧑🏻‍💻مهارت‌های مورد نیاز:
تسلط به SQL و پایگاه‌های داده رابطه‌ای
آشنایی با ابزارهای BI مانند Power BI، Tableau
دانش طراحی Data Warehouse و مدل‌سازی داده
آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python یا R

🆔 @avardepluss
🔗 avardeplus.com

📚 معرفی یک منبع جامع برای یادگیری علوم داده

🔻 کریش نایک محقق و دانشمند داده معروف هندی، یک منبع جامع، ساختار یافته و منظم برای یادگیری مباحث مختلف علوم داده تهیه کرده و در گیت‌هاب، این ریپازیتوری رو با مخاطبینش به اشتراک گذاشته است.

📌 این راهنمای جامع و رایگان یادگیری علوم داده، شامل مباحث پایتون، آمار، SQL، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و... میشه و یه دارایی ارزشمند برای یادگیری تمامی مباحث اصلی دیتا ساینس هست.

🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com

🎯 یک منبع عالی برای یادگیری شبکه‌های عصبی و دیپ‌لرنینگ

📚 کتاب Neural Networks and Deep Learning: A Textbook نوشته Charu C. Aggarwal!
از پایه‌های شبکه‌های عصبی شروع می‌کنه و با زبانی روان به موضوعات پیچیده مثل CNN و RNN می‌رسه. پر از مثال‌های کاربردیه و تئوری رو با عمل قشنگ ترکیب کرده.

☑️ نه خیلی سطح بالا و سنگینه، نه خیلی سطحی. اگه قصد شروع یادگیری عمیق قدم‌به‌قدم و اصولی دارید، این کتاب یه همراه عالی برای شماست. برای تازه‌کارها تا سطح متوسط.
#معرفی_کتاب
———————————

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

💡 چطور دوره‌ی منتورشیپ رو با آورده پلاس شروع کنیم؟

🧑🏻‍💻 اگر قصد گذروندن دوره‌های منتورشیپ رو دارید ولی نمی‌دونید از کجا شروع کنید و با چالش‌های مالی مواجه هستید آورده پلاس در کنار شماست!

☑️ ما در آورده پلاس تضمین می‌کنیم که:

▪️ با بهترین منتورها، افراد باتجربه و متخصص از بهترین دانشگاه‌های کشور
دوره‌ی خودتون رو می‌گذرونید.
▪️ در طول دوره آورده پلاس همراه شماست تا دوره خودتون رو به بهترین شکل و کیفیت بگذرونید.
▪️ امکان پرداخت اقساط هزینه‌ی دوره برای عزیزانی که هنوز مشغول به کار نشدید و به در‌آمد نرسیده‌اید.
▪️ همچنین شروع اقساط شما بعد از اشتغال هست تا شما عزیزان با تمرکز کافی به یادگیری و آموزش مشغول باشید.

🔴 فقط کافیست در سایت آورده پلاس ثبت‌نام کنید تا همکاران ما قدم به قدم شما را راهنمایی کنند.

🔻 لینک ثبت‌نام: 🔻
🔗 Avardeplus.com

📱 شبکه‌های اجتماعی:
🆔 @avardeplus