⭕️ 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

🎓 آکادمی OpenAI: دوره‌های رایگان هوش مصنوعی

💡 شرکت OpenAI یه سری دوره رایگان منتشر کرده که موضوعات مختلفی از هوش مصنوعی رو پوشش میدن. اگه دنبال یادگیری این حوزه هستی، این دوره‌ها می‌تونن خیلی برات مفید باشن.

دوره‌ها شامل :
🧠 مقدمه ای بر هوش مصنوعی
💬 پردازش زبان طبیعی (NLP)
🖼 بینایی کامپیوتر
🤖 مهندسی یادگیری عمیق
📊 یادگیری ماشین کاربردی
👨‍🏫 هوش مصنوعی برای معلمان

🎯 این یه فرصت مناسب برای یادگیری و استفاده از هوش مصنوعیه، پس از دستش ندید!

🔻     لینک دوره:
🔗 OpenAI Academy

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

☑️ انتروپی (Entropy)در هوش مصنوعی مصنوعی:

▪️انتروپی تو نظریه اطلاعات، میزان عدم قطعیت یا بی‌نظمی تو داده‌ها رو نشون می‌ده. تو هوش مصنوعی، ازش برای سنجش پراکندگی داده‌ها یا پیش‌بینی‌پذیری یه مدل استفاده می‌شه. هرچی انتروپی بالاتر، داده‌ها نامنظم‌تر!

🤖 انتروپی تو یادگیری ماشین
تو الگوریتم‌هایی مثل درخت تصمیم، انتروپی مشخص می‌کنه کدوم ویژگی برای دسته‌بندی داده‌ها بهتره. مثلاً، اگه انتروپی بعد از تقسیم داده‌ها کم بشه، یعنی نظم بیشتری ایجاد شده و مدل بهتر یاد می‌گیره!

🧠انتروپی در شبکه‌های عصبی
تو یادگیری عمیق، انتروپی برای محاسبه خطای مدل استفاده می‌شه. این معیار به مدل کمک می‌کنه پیش‌بینی‌هاش رو به واقعیت نزدیک‌تر کنه. فکر کن انتروپی مثل یه قطب‌نما که مدل رو به سمت جواب درست هدایت می‌کنه!

💡 انتروپی فقط به دسته‌بندی محدود نیست! تو پردازش زبان طبیعی، خوشه‌بندی، یا حتی بهینه‌سازی مدل‌های ترنسفورمر هم نقش داره. درک انتروپی یعنی فهم قلب یادگیری ماشین!

📌 انتروپی کلید نظم دادن به بی‌نظمی دیتاست؛ اگه می‌خوای هوش مصنوعی رو عمیق بفهمی، انتروپی نقطه شروع عالیه!

✔️آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال
🆔 @avardplus

🔴 تولید تقویت شده با بازیابی (َRAg)

▪️ تولید تقویت شده با بازیابی» (Retrieval-Augmented Generation) یا به اختصار «RAG»، روشی پیشرفته که به مدل‌های زبانی کمک می‌کنه به‌جای اینکه فقط از دانش قبلی خودشون استفاده کنن، اطلاعات جدید رو از منابع خارجی بگیرن و بعد متن تولید کنن. این یعنی مدل‌ها می‌تونن به‌روز، دقیق و کاربردی‌تر باشن.

☑️ با این روش:
اطلاعات همیشه به‌روز می‌مونه
جواب‌ها قابل توضیح‌تر می‌شن
فاین‌تیون لازم نیست به جای آموزش دوباره مدل، فقط منبع داده‌ها رو آپدیت می‌کنیم.

👨🏻‍💻 کاربردها
چت‌بات‌های پشتیبانی
موتورهای جستجو
تحلیل داده‌های سازمانی

📌 رگ باعث می‌شه مدل‌های زبانی دقیق‌تر، به‌روزتر و کاربردی‌تر بشن و دیگه فقط به حافظه‌ی محدود خودشون وابسته نباشن. این تکنیک توی چت‌بات‌ها، جستجو، تحلیل داده و خیلی زمینه‌های دیگه آینده‌ی پردازش زبان طبیعی رو متحول می‌کنه!

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

🔴 فقط سه روز مانده تا 🔴

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

🔢 نقش ریاضیات در هوش مصنوعی

💡 بدون درک مفاهیم ریاضی، طراحی و درک سیستم‌های هوش مصنوعی تقریباً غیرممکنه. مدل‌های هوش مصنوعی برای یادگیری و تصمیم‌گیری، به چند شاخه مهم از ریاضیات وابسته‌اند:

▪️ جبر خطی
پایه و اساس بیشتر الگوریتم‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی از اعداد و ماتریس‌ها ساخته شدن. هر بار که یه مدل ورودی رو پردازش می‌کنه، داره کلی عملیات ریاضی روی ماتریس‌ها انجام می‌ده.

▪️ آمار و احتمال
آمار برای تحلیل داده‌ها، ارزیابی مدل‌ها، و جلوگیری از بیش‌برازش (overfitting) اهمیت داره. مدل‌های یادگیری ماشین باید حدس بزنن که یه جواب چقدر درسته.

▪️ حساب دیفرانسیل و انتگرال
برای بهینه‌سازی مدل‌ها و آموزش آن‌ها ضروری است. کمک می‌کنه نرخ تغییرات تابع خطا نسبت به پارامترها را اندازه‌گیری کنیم.

▪️ بهینه‌سازی
هدف مدل‌های هوش مصنوعی اینه که بهترین نتیجه رو با کمترین خطا پیدا کنن، و این همون چیزیه که تو ریاضیات بهینه‌سازی بررسی می‌شه.

📌 در مجموع، ریاضیات زبان مشترک تمام الگوریتم‌ها، مدل‌ها و ساختارهای هوش مصنوعیه.
——————————
☑️ آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال
🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com

📚 2 کتاب بی‌نظیر «پروژه محور» علم داده

📘 حل کردن هر مسئله یادگیری ماشین : این کتاب برای افرادی است که دانش تئوری را در مورد یادگیری ماشین و یادگیری عمیق فرا گرفته‌اند و می خواهند یادگیری ماشین را به صورت کاربردی و پروژه محور یاد بگیرند.

📗 ساختار داده ها و الگوریتم ها با پایتون : این کتاب مفاهیم و تکنیک های مورد نیاز برای نوشتن برنامه هایی را توضیح می دهد که می توانند حجم زیادی از داده ها را به طور موثر مدیریت کنند. این کتاب پروژه محور و تست شده در کلاس‌های درسی است و با ارائه پروژه هایی در پایتون به مشکلاتی که دانشمندان داده با آن مواجه هستند می‌پردازد.

🔻 می‌توانید از طریق لینک‌ زیر هر دو کتاب را دریافت کنید :

📎Any Machine Learning Problem

📎Data Structures & Algorithms Python
————-
☑️ آورده پلاس حامی آموزش
منتهی به اشتغال

🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com

🔍 سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender System)

💡سیستم توصیه‌گر نوعی سیستم یادگیری ماشین است که بر اساس رفتارها، علاقه‌مندی‌ها و الگوهای گذشته کاربران، به آنها پیشنهادات شخصی‌سازی‌شده ارائه می‌دهد. این سیستم‌ها الگوریتم‌هایی هستند که پیش‌بینی می‌کنند کدام آیتم‌ها یا محتوا ممکن است برای یک کاربر جذاب باشد. آنها رفتار کاربر، علایق و ویژگی‌های آیتم‌ها را تحلیل می‌کنند تا پیشنهادهای دقیق و مرتبط ارائه دهند و این باعث افزایش تعامل و رضایت کاربران می‌شود.

❓چرا به سیستم توصیه‌گر نیاز داریم؟

▪️ پیشنهادهای شخصی‌سازی شده به کاربران کمک می‌کند سریع‌تر آیتم‌های مرتبط را پیدا کنند.
▪️ با پیشنهاد محصولات مرتبط، نرخ تبدیل افزایش یافته و فروش بهبود می‌یابد.
▪️ افزایش تعامل با نمایش آیتم‌هایی که با علایق کاربران هماهنگ است و باعث افزایش کلیک و خرید می‌شود.
▪️ کمک به یافتن محصولات و محتواهایی که ممکن است از طریق جستجوی سنتی کشف نشوند.

📌 سیستم‌های توصیه گر به ما کمک می‌کنند در دنیای پر از اطلاعات تجربه‌ای شخصی‌تر و مفیدتر داشته باشیم.
——————————
☑️ آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال
🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com

چرا باید درباره الگوریتم ها یاد بگیریم؟

💡اگه برنامه‌نویسی باشی، الگوریتم یکی از مهم‌ترین مهارت‌هایی هست که باید یاد بگیری. مهم نیست که چندتا فریمورک و زبان بلدی، اگه نتونی مسائل پیچیده رو حل کنی، توی کار کم میاری!

❓چرا الگوریتم مهمه؟
بهینه‌سازی سرعت و کارایی کد
کد فقط نباید "جواب بده"، باید سریع و بهینه هم باشه. مثلا توی موتورهای جستجو یا سیستم‌های پیشنهاددهی (مثل نتفلیکس)، الگوریتم‌های جستجو و بهینه‌سازی باعث می‌شن همه‌چیز سریع و دقیق باشه.

👨🏻‍💻 پایه‌ی اصلی هوش مصنوعی و دیتا ساینس
▪️هوش مصنوعی: الگوریتم‌هایی مثل Gradient Descent و A* Search پایه‌ی یادگیری ماشین هستن.
▪️ دیتا ساینس: پردازش داده‌های عظیم بدون الگوریتم‌هایی مثل MapReduce و K-Means غیرممکنه.

🤵‍♂️ مصاحبه‌های شغلی و Whiteboard Coding
شرکت‌هایی مثل گوگل و آمازون بدون چالش‌های الگوریتمی کسی رو استخدام نمی‌کنن! باید بتونی بهترین راه‌حل رو برای هر مسئله پیدا کنی و سریع اجراش کنی.

❗️حل مشکلات دنیای واقعی
الگوریتم‌ها فقط برای برنامه‌نویسی نیستن! از پیدا کردن بهترین مسیر سفر گرفته تا بهینه‌سازی سرمایه‌گذاری، همه روی الگوریتم‌های Greedy و Dynamic Programming سوارن.

🎯 چی یاد بگیریم؟
مرتب‌سازی: Merge Sort, Quick Sort
جستجو: Binary Search, BFS, DFS
برنامه‌نویسی پویا: Knapsack, Fibonacci
الگوریتم‌های گراف: Dijkstra, Floyd-Warshall
هوش مصنوعی: Gradient Descent, A Search

📚 منابع برای یادگیری الگوریتم:

کتاب Grokking Algorithms آموزش تصویری و مفهومی الگوریتم‌ها
دوره رایگان در YouTube:
🔗 الگوریتم‌ها | ساختار داده

🔻وبسایت GeeksforGeeks:
🔗 مفاهیم الگوریتم
🔗 ساختار داده و الگوریتم


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

🔴 پاسخ جادی به سوال همیشگی اینکه:

🤔 آیا هوش مصنوعی برنامه‌نویس‌ها رو بیکار می‌کنه یا نه؟

------------------
🎯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

ابزارهای علم داده ستون کار با داده

💡کتابخانه NumPy به عنوان ابزاری قدرتمند، در زمینه‌های مختلفی از جمله علم داده، یادگیری ماشین و محاسبات علمی، مورد استفاده قرار می‌گیره. این کتابخانه با ارائه توابع ریاضی، آماری و جبر خطی، سرعت محاسبات را به طور چشمگیری افزایش می‌ده و امکان کار با داده‌های بزرگ رو به راحتی فراهم می‌کنه.

❓چرا NumPy مهمه؟

▪️آرایه‌های چندبعدی سریع‌تر و کم‌مصرف‌تر: آرایه‌های NumPy نسبت به لیست‌های پایتون، هم از نظر حافظه کارآمدترن، هم عملیات محاسباتی روشون سریع‌تر انجام می‌گیره.

▪️عملیات برداری: به‌جای حلقه‌های کند for، می‌تونی روی کل آرایه با یک خط کد عملیات ریاضی انجام بدی. این هم کد رو تمیزتر می‌کنه، هم سریع‌تر اجرا می‌شه.

▪️ابزارهای عددی قوی: Numpy توابع زیادی داره برای آمار، جبر خطی، تبدیل فوریه، تولید اعداد تصادفی، و غیره.

▪️زیرساخت کتابخانه‌های دیگر: خیلی از کتابخانه‌های معروف مثل Pandas، و PyTorch از NumPy در هسته‌ی خودشون استفاده می‌کنن.

📌 به همین دلایل به افرادی که تمایل به یادگیری علم داده و یادگیری ماشین دارن یادگیریش حتما توصیه می‌شه.

🆔@avardeplus
🔗 avarrdeplus.com

📊 یه گنجینه‌ کامل برای مصورسازی داده‌ها!

👩🏻‍💻 اکه دنبال ساخت نمودارهای خلاقانه برای پروژه‌هاتون هستید، و پیدا کردن نمونه‌های جدید همیشه یه چالشه براتون با dataviz-inspiration.com مشکل شما حل می‌شه!


✔️ سایت Dataviz Inspiration یه آرشیو فوق‌العاده از صدها پروژه‌ی خفن ویژوال‌سازی داده‌س که می‌تونین بر اساس نوع نمودار فیلترش کنین.

⭐️ یه پینترست، مخصوص تحلیلگرها!

👨🏻‍💻 چرا انقدر کاربردیه؟ وقتی ایده نداری، سریع یه عالمه نمونه جذاب پیدا می‌کنی. پروژه‌ها به دسته‌بندی‌های مختلف تقسیم شدن و لازم نیست ساعت‌ها دنبال نمونه‌ی مناسب بگردی. مهم‌تر از همه اینکه مرتب آپدیت میشه و پروژه‌های جدیدتر بهش اضافه میشه!
———————-
☑️ آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال
🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com

❓یادگیری ماشین با گراف‌ها چیست؟

یادگیری ماشین با گراف‌ها به استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین برای تحلیل و استخراج بینش‌ها از داده‌هایی گفته می‌شود که به صورت گراف نمایش داده شده‌اند. گراف‌ها ساختارهای ریاضی هستند که برای مدل‌سازی روابط یا ارتباطات بین موجودیت‌ها استفاده می‌شوند.


💡 داده‌های ساختار یافته به صورت گراف چیست؟
داده‌های ساختار یافته به شکل گراف، موجودیت‌ها (رئوس) و روابط بین آن‌ها (یال‌ها) را نشان می‌دهند. برای مثال شبکه‌های اجتماعی رئوس کاربران و یال‌ها دوستی‌ها هستند. یا در گراف‌های دانش: رئوس مفاهیم و یال‌ها روابط بین آنها هستند.

🔍 تفاوت یادگیری ماشین با گراف با الگوریتم‌های سنتی یادگیری ماشین چیست؟
برخلاف روش‌های سنتی که فرض استقلال داده‌ها را دارند، یادگیری ماشین با گراف (GML) به طور صریح ارتباطات بین داده‌ها را مدل می‌کند و این امکان را می‌دهد تا تحلیل عمیق‌تر و مبتنی بر زمینه انجام شود. این موضوع برای داده‌هایی با ساختار ذاتی رابطه‌ای مانند شبکه‌های اجتماعی، گراف‌های دانش یا ساختارهای مولکولی بسیار مفید است.
——————
☑️ آورده پلاس حامی آموزش منتهی به اشتغال
🆔 @avardeplus
🔗 avardeplus.com