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

⭕️ ویدیوی کامل معرفی هوش مصنوعی مولد

🤖 هوش مصنوعی مولد به فرآیندی اشاره دارد که در آن با استفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی، محتوای جدیدی خلق می‌شود. این محتوا می‌تواند شامل متن، تصویر، ویدئو، موسیقی و حتی صدا باشد.

💡 مکانیزم اصلی که به هوش مصنوعی مولد امکان خلق چنین محتوایی را می‌دهد، توانایی آن در تحلیل مجموعه‌های عظیم داده‌ها برای شناسایی الگوها و شباهت‌هاست.

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

👨🏻‍💻 مصاحبه با دیتا ساینتیست‌های موفق ایرانی

☑️ شنیدن تجربه کسی که یک مسیر رو طی کرده که شما ابتدای اون مسیر هستید و یا می‌خواین شروع کنید می‌تونه خیلی به شما کمک کنه. تو این پست مصاحبه‌های دیتا ساینتیست‌های ایرانی رو که در شرکت های معروف دنیا کار کردن، معرفی شده تا هم از تجربیاتشون برای مصاحبه‌هاتون استفاده کنین و هم در بخش یادگیری مباحث علم داده مسیر درستی رو طی کنین.


▪️ مصاحبه با امیر ضیایی
مهندس ارشد ماشین لرنینگ کمپانی Netflix
لینک: YouTube



▪️مصاحبه با دکتر پریسا منصوری فرد
دانشمند داده کمپانی Meta
لینک: YouTube


▪️مصاحبه با بهار زرین
محقق دیتا ساینس کمپانی Meta
لینک: YouTube


▪️ مصاحبه با پروفسور احسان کمالی نژاد
دانشمند ارشد ماشین لرنینگ در آمازون
لینک: YouTube


▪️مصاحبه با دکتر زهرا نظری
محقق ماشین لرنینگ در Spotify
لینک: YouTube


▪️ مصاحبه با دکتر مهدی معصومی
دانشمند داده در کمپانی C3AI سیلیکون ولی
لینک: YouTube


◾️مصاحبه با دکتر شیرین مجرد
متخصص ماشین لرنینگ در Google
لینک: YouTube


▪️مصاحبه با مونا حاتمی
دانشمند داده در IBM
لینک: YouTube

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

🔴 اهمیت علم داده در هوش مصنوعی

📊 توانایی درک الگوها و اطلاعات نهفته در حجم وسیعی از داده‌ها، بیشترین کمک را به هوش مصنوعی می‌کند و بدون آن توسعه‌ی بسیاری از سامانه‌های هوش مصنوعی عملاً غیرممکن خواهد بود.

☑️ مهم‌ترین دلایل اهمیت علم داده در هوش مصنوعی:

🔻تغذیه مدل‌های هوش مصنوعی با داده
🔻افزایش دقت و عملکرد مدل‌ها
🔻تحلیل و تفسیر نتایج مدل‌های AI
🔻پیش‌بینی و تصمیم‌سازی
🔻پایش و بهبود مدل‌ها پس از پیاده‌سازی

📌درک عمیق و تسلط بر علم داده، پیش‌نیازی ضروری برای ورود به دنیای هوش مصنوعی است و بدون داده‌های باکیفیت الگوریتم‌های هوش مصنوعی فاقد اطلاعات مورد نیاز برای پیش‎بینی و تصمیم‌گیری هستند.
—————————

🎯با آورده پلاس امروز آموزش ببین بعدا پرداخت
کن!
▪️ تسهیلات برای گذراندن دوره‌های آموزشی
▪️دوره‌های منتورشیپ
▪️پشتیبانی و مشاوره
▪️پرداخت اقساط بعد از اشتغال

🔴 لینک ثبت‌نام. 🔻

🔗 avardeplus.com

📱 شبکه‌های اجتماعی:
🆔 @avardeplus

🧠 یادگیری بازنمایی (Representation Learning)

💡 یادگیری بازنمایی فرآیندی است که مدل داده‌های خام را به الگوهای قابل درک برای یادگیری ماشین ساده می‌کند. این نوع یادگیری قابلیت تفسیر را افزایش می‌دهد، ویژگی‌های پنهان را آشکار می‌کند و به یادگیری انتقال کمک می‌کند.

✔️ داده‌ها به شکل خام (کلمات و حروف در متن، پیکسل‌ها در تصاویر) برای ماشین‌ها پیچیده‌تر از آن است که مستقیماً پردازش شوند. یادگیری بازنمایی داده‌ها را به نمایشی تبدیل می‌کند که ماشین‌ها می‌توانند برای طبقه‌بندی یا پیش‌بینی از آن استفاده کنند.

❗️ یادگیری عمیق، زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین در دو دهه گذشته انقلابی به پا کرده است. این موفقیت یادگیری عمیق به شدت به پیشرفت‌های ایجاد شده در Representation Learning متکی است. پیش از این مهندسی، ویژگی‌های دستی قابلیت‌های مدل را محدود می‌کرد، زیرا به تخصص و تلاش گسترده برای شناسایی ویژگی‌های مرتبط نیاز داشت. در حالی که یادگیری عمیق استخراج این ویژگی را خودکار کرد.

🔻 شبکه‌های عصبی عمیق مدل‌های یادگیری بازنمایی هستند. آنها اطلاعات ورودی را در نمایش‌های سلسله مراتبی رمزگذاری می‌کنند و آن را در زیرفضاهای مختلف پخش می‌کنند. سپس این زیرفضاها از یک طبقه‌بندی خطی عبور می‌کنند که عملیات طبقه‌بندی را انجام می‌دهد.

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

📚 دوره‌ی یادگیری ماشین دکتر رهبان

☑️ یادگیری ماشین یکی از محبوب‌ترین زیرشاخه‌های هوش مصنوعی است و این هدف را دنبال می‌کند که کامپیوتر‌ها نیز مانند ما انسان‌ها توانایی یادگیری داشته باشند.

💡با توجه به اهمیت این حوزه و کاربردهای شکفت‌انگیز آن و همچنین افزایش تقاضا برای متخصصان ML در بازار کار، به یکی از مهم‌ترین مهارت‌هایی تبدیل شده که مسیر شغلی آینده‌ی شما را شکل می‌دهد.

👨🏻‍💻 دوره‌ی یادگیری ماشین دکتر رهبان یک منبع ارزشمند یادگیری ماشین که می‌توانید از این دوره برای یادگیری این حوزه استفاده کنید.

🔻 لینک دوره:
faradars.org/machinelearning

✔️ آورده پلاس حامی آموزشی منتهی به اشتغال

🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com

✍️مدیرعامل گوگل در سال 2016 ChatGPT را پیش بینی کرد.

«این سیستم از اندروید/iOS، شبکه‌های سریع و یادگیری ماشینی قدرتمند استفاده خواهد کرد... مدلی که در آن اطلاعات را از طریق جمع‌سپاری دریافت می‌کنید، آن را یاد می‌گیرید و سپس می‌فروشید، به احتمال زیاد کاندیدای شرکت ۱۰۰ میلیارد دلاری بعدی است.»

☑️ آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال

🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com

🔴 مهاجرت کنیم یا نه؟ 🔴

چهارمین وبینار تخصصی آورده پلاس

🔴 در چه‌صورت مهاجرت کنیم؟ 🤔

🎯 وبینار بررسی مسیر مهاجرت.
مهاجرت برای چه افرادی مناسبه؟ آيا مهاجرت مسیر رشد شغلی‌ ماست یا دور شدن از فرصت‌ها؟

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

✔️مهمان:
دکتر حمید رحیمیان
استاد دانشگاه طباطبایی،
دکتری مدیریت آموزشی از دانشگاه مریلند آمریکا
بنیان‌گذار آورده پلاس

▫️ موضوعات مورد گفتگو در وبینار شامل:

🔻آیا همه باید مهاجرت کنن؟
🔻چه شرایطی باید داشته باشیم برای مهاجرت.

🔗 همین حالا ثبت نام کنید:

🔴رایگان و عمومی🔴

📅 زمان: سه‌شنبه ۳۰ اردیبهشت ماه،
🕖 ساعت ۲۰:۳۰

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

🔻 همین حالا ثبت نام کنید:

🔗 evand.com/avardeplus

🆔 @avardeplus

🧠 یادگیری متا: وقتی مدل‌ها خودکار یاد می‌گیرن!

🤔چطور یه مدل هوش مصنوعی می‌تونه خودش راه یادگیری رو پیدا کنه؟ یادگیری متا (Meta-Learning) این کارو ممکن کرده.

🔍 یادگیری متا یه روش پیشرفته‌ست که به مدل یاد می‌ده چطور برای وظایف جدید سریع آماده بشه. به جای اینکه فقط یه کار خاص (مثل تشخیص تصویر) رو یاد بگیره، مدل یاد می‌گیره که الگوریتم‌های یادگیری رو بهینه کنه. الگوریتم‌هایی مثل MAML (Model-Agnostic Meta-Learning) پارامترهای مدل رو طوری تنظیم می‌کنن که با چند نمونه جدید، فوری خودش رو آپدیت کنه. این یعنی مدل مثل یه ابزار همه‌کاره عمل می‌کنه که برای هر چالشی آماده‌ست.

💡 یادگیری متا برای موقعیت‌های کم‌داده (Few-Shot Learning) عالیه. مثلاً، با چند نمونه می‌تونه یه کار کاملاً جدید رو یاد بگیره، بدون نیاز به داده‌های زیاد.

📌 در نهایت ، یادگیری متا مدل‌ها رو سریع‌تر و باهوش‌تر کرده. با این روش، هوش مصنوعی می‌تونه چالش‌های پیچیده رو با کمترین داده حل کنه و راه رو برای نوآوری باز کنه.

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

🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com

پایتون یا R؟ کدوم برای علم داده بهتره؟

🔍 مقایسه پایتون و R
پایتون یه زبان همه‌فن‌حریفه که با کتابخونه‌های قدرتمندی مثل Pandas، NumPy و Scikit-learn برای تحلیل داده، یادگیری ماشین و حتی هوش مصنوعی حرف اول رو می‌زنه. سادگیش باعث شده برای پروژه‌های بزرگ و همکاری تیمی عالی باشه. از اون طرف، R برای تحلیل‌های آماری و مصورسازی داده (مثل پکیج ggplot2) ساخته شده و توی محیط‌های آکادمیک و تحقیقاتی خیلی طرفدار داره. اگه بخوای گراف‌های خفن یا تحلیل‌های پیچیده آماری بکنی، R می‌درخشه.

📌اگه تازه‌کارید یا پروژه‌های متنوع (مثل AI و اپلیکیشن) تو سرتونه، پایتون به‌خاطر انعطاف‌پذیری و جامعه بزرگش بهتره. اما اگه تحلیل آماری عمیق یا گزارش‌های گرافیکی تو اولویتته، R هنوزم یه انتخاب قویه. در نهایت، خیلی‌ها هر دو رو یاد می‌گیرن تا بهترین ابزار رو برای هر کار داشته باشن!
———————————-
🎯با آورده پلاس الان آموزش ببین بعدا پرداخت کن!
▪️تسهیلات آموزشی
▪️دوره‌های منتورشیپ
▪️پشتیبانی و مشاوره
▪️پرداخت اقساط بعد از اشتغال

🔴 لینک ثبت‌نام. 🔻

🔗 avardeplus.com

🆔 @avardeplus