‌
🧠 «آموزش هوش مصنوعی GPT در رفع سریع مشکلات رایج در ویندوز» منتشر شد! — لینک آموزش [ + ]

🎁 کد تخفیف ۸۵⁒ ویژه انتشار: NWFP56

❗️ اعتبار: دوشنبه، ۵ خرداد

#ابزارهای_هوش_مصنوعی #سیستم_عامل
@FDPub
.

‌
⭐ آموزش یادگیری عمیق با پایتون و TensorFlow

🔸 یادگیری عمیق (Deep Learning) یکی از محبوب‌ترین و پرکاربردترین علوم حوزه هوش مصنوعی است که با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی، برای پردازش و تحلیل داده‌های پیچیده و با ابعاد بالا به کار می‌رود.

🔸 در حال حاضر، تقریبا در تمام كاربردهای هوش مصنوعی مبتنی بر پردازش تصویر، صوت و متن، مانند: تلفن‌های همراه، سامانه‌های هوشمند اینترنتی، رباتیک و ماشین‌های خودران، ردپای یادگیری عمیق دیده می‌شود.


📌 برای شروع یادگیری، از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇

▫️ آموزش یادگیری عمیق – شبکه های GAN با پایتون

▫️ آموزش یادگیری عمیق با کتابخانه PyTorch در پایتون

▫️ آموزش یادگیری عمیق در پایتون با fast.ai

▫️ آموزش یادگیری عمیق در پایتون با TensorFlow و Keras

▫️ آموزش مکان یابی اشیا با TensorFlow

▫️ آموزش برنامه نویسی یادگیری عمیق با کتابخانه TensorFlow ۲


🔗 مجموعه آموزش هوش مصنوعی — [کلیک کنید]


@FaraAI — کانال تخصصی هوش مصنوعی
‌‌‌

‌
⭐ آموزش داده‌کاوی

🔸 داده‌کاوی فرایندی است که با استفاده از روش‌های آماری و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، الگوها و روابط پیچیده را در مجموعه داده‌های بزرگ کشف می‌کند.

🔸 در این آموزش به‌ صورت گام‌به‌گام، روش‌های داده‌کاوی که قابل پیاده‌سازی در اکسل هستند را بررسی خواهیم کرد. ابتدا به مهارت‌های اساسی که در اکسل برای داده‌کاوی به آن‌ها نیاز داریم خواهیم پرداخت و سپس روش‌های داده‌کاوی را با ذکر مثال به طور گام‌به‌گام در اکسل اجرا می‌کنیم.


📌 برای شروع یادگیری، از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇

▫️ آموزش داده‌ کاوی با اکسل

▫️ آموزش داده کاوی Data Mining در MATLAB

▫️ آموزش داده کاوی یا Data Mining در RapidMiner

▫️ آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین در بازاریابی با RapidMiner

▫️ آموزش مفاهیم آماری در داده کاوی و پیاده سازی آن در Python

▫️ آموزش داده کاوی حرفه‌ای با نایم KNIME

▫️ آموزش قوانین انجمنی در داده‌ کاوی

▫️ آموزش تخمین خطای طبقه بندی یا کلاسیفایر در داده کاوی


🔗 مجموعه آموزش هوش مصنوعی — [کلیک کنید]


@FaraAI — کانال تخصصی هوش مصنوعی
‌‌‌

‌
⭐ آموزش تحلیل شبکه های اجتماعی

🔸 از آنجایی‌ که شبکه‌های اجتماعی نقش کلیدی در موفقیت‌‌های تجاری و پیشرفت‌های کاری ایفا می‌کنند، شبکه‌ها راه‌هایی برای جمع‌آوری اطلاعات برای شرکت‌ها مهیا می‌کنند که باعث می‌شود، از رقابت بپرهیزند و حتی برای تنظیم قیمت‌ها و سیاست‌ها با هم همکاری نمایند

🔸 در این آموزش ابتدا به مقدمه انگیزشی (نمونه‌هایی از سیستم‌های پیچیده واقعی) می‌پردازیم؛ سپس تفاوت بصری‌سازی شبکه با انواع دیگر داده‌ها را مورد بررسی قرار می‌دهیم. در انتها روش گیروان - نیومن (Girvan - Newman) برای اجتماع‌یابی را فرا خواهیم گرفت.


📌 برای شروع یادگیری، از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇

▫️ آموزش تحلیل شبکه های اجتماعی و علمی

▫️ آموزش تحلیل شبکه های اجتماعی با NodeXL

▫️ آموزش تحلیل شبکه های اجتماعی با Gephi و پاژک Pajek

▫️ آموزش تحلیل شبکه های اجتماعی با زبان R و Text Mining


🔗 مجموعه آموزش هوش مصنوعی — [کلیک کنید]


@FaraAI — کانال تخصصی هوش مصنوعی
‌‌‌

‌
⭐ آموزش کلان داده

🔸 کلان‌داده ترکیبی از داده‌های ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته، بدون ساختار و دربردارنده‌ مجموعه اطلاعاتی است که دارای اندازه و پیچیدگی بسیار زیاد بوده و به طور معمول فراتر از حدی است که بتوان آن‌ها را در ابزارهای سنتی ذخیره، مدیریت و یا پردازش کرد.

🔸 در این آموزش در ابتدا مفهوم کلان داده مورد بررسی قرار می‌گیرد، سپس انواع تکنولوژی‌های آن تشریح شده و کاربردهای مهم آن با ذکر چند مثال مورد بررسی قرار خواهد گرفت.


📌 برای شروع یادگیری، از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇

▫️ آموزش تحلیل داده های بزرگ با MATLAB

▫️ آموزش کلان داده یا Big Data

▫️ آموزش کلان داده و پایگاه داده غیر رابطه ای NOSQL

▫️ آموزش تجزیه و تحلیل کلان داده با Hadoop

▫️ آموزش مقدماتی آپاچی اسپارک برای پردازش کلان داده

▫️ آموزش Apache Spark برای پردازش داده

▫️ آموزش مقدماتی Apache Cassandra

▫️ آموزش تحلیل داده های جریانی با Apache Kafka

▫️ آموزش ChatGPT در علم داده و یادگیری ماشین


🔗 مجموعه آموزش هوش مصنوعی — [کلیک کنید]


@FaraAI — کانال تخصصی هوش مصنوعی
‌‌‌

‌
⭐ آموزش کتابخانه پانداس

🔸 کتابخانه پانداس، یک کتابخانه متن-باز و رایگان است که برای استفاده در زبان برنامه‌نویسی پایتون توسعه داده شده و یکی از چندین پروژه مورد حمایت NumFOCUS است.

🔸 کتابخانه پانداس، امروزه یک ابزار بسیار مهم برای تحلیل اطلاعات است که تقریبا در جعبه ابزار هر کسی قرار دارد که مشغول کار در حوزه یادگیری ماشین و علوم داده است. سرعت بسیار زیاد، توانایی کار با حجم داده بسیار بالا، انعطاف‌پذیری، سادگی در استفاده و امکانات متعدد برای انجام امور رایج در حوزه‌های مختف دیتاساینس، از مهم‌ترین ویژگی‌های پانداس است.


📌 برای شروع یادگیری، از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇

▫️ آموزش پانداس pandas برای تحلیل اطلاعات در پایتون

▫️ آموزش کتابخانه Pandas در پایتون برای تجزیه و تحلیل داده‌ ها


🔗 مجموعه آموزش هوش مصنوعی — [کلیک کنید]


@FaraAI — کانال تخصصی هوش مصنوعی
‌‌‌

‌
🟥 فرادرس، با چهره‌ای تازه؛ همان هدف، نگاهی نو

شاید اولین چیزی که امروز در فرادرس توجه شما را جلب می‌کند، چهره‌ جدید ما باشد.

⭐ هویت بصری جدید فرادرس حالا رسماً رونمایی شده است.

در این سال‌ها، فرادرس با بیش از ۳,۹۰۰,۰۰۰ دانشجو و صدها هزار ساعت آموزش آنلاین، همیشه یک هدف روشن داشته:

ایجاد دسترسی آسان، همیشگی و همگانی به آموزشهای تخصصی و کاربردی


✨ امیدواریم این فصل تازه، بتواند تجربه‌ یادگیری را برای شما بهتر، ساده‌تر و دلنشین‌تر کند.

✅ فرادرس امروز، نسخه آینده یادگیری در ایران است.


@FaraAI — کانال تخصصی هوش مصنوعی
‌‌‌

‌
⭐ آموزش پردازش زبان‌های طبیعی NLP

🔸 زبان طبیعی (Natural Language) یا به اختصار NLP، به شاخه‌ای از هوش مصنوعی اطلاق می‌شود که بر روی تفسیر و تولید زبان‌های طبیعی تمرکز دارد.

🔸 با استفاده از تکنیک‌های NLP، ماشین‌ها قادر هستند که به صورت خودکار، زبان انسانی را تشخیص داده و درک کرده و با آن تعامل کنند.


📌 برای شروع یادگیری، از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇

▫️ آموزش پردازش زبان‌های طبیعی NLP در پایتون با پلتفرم NLTK

▫️ آموزش طراحی و ساخت مدل‌های حجیم زبانی LLM با پایتون


🔗 مجموعه آموزش هوش مصنوعی — [کلیک کنید]


@FaraAI — کانال تخصصی هوش مصنوعی
‌‌‌

‌
⭐ آموزش تحلیل داده

🔸 امروزه علم داده مورد توجه محققین و مدیران شرکت‌ها قرار گرفته است. بخش زیادی از تحلیل داده‌ها و تفسیر نتایج از طریق نمودارهای آماری و تحلیل‌های گرافیکی انجام می‌شود.

🔸 در این فرادرس ما مباحث وب معنایی مشتمل بر زبان های موجود و ابزار مرسوم را با مثال های مختلف مورد بررسی قرار می دهیم.


📌 برای شروع یادگیری، از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇

▫️ آموزش تحلیل گرافیکی داده با زبان R

▫️ آموزش تحلیل و پردازش اطلاعات با انواع ماشین

▫️ آموزش تحلیل داده های فروش محصولات با Python

▫️ آموزش تجزیه و تحلیل و آماده سازی داده ها با Python

▫️ آموزش تشخیص داده پرت در Python

▫️ آموزش ​تحلیل داده با PyForest در پایتون

▫️ آموزش تهیه داشبورد تحلیل داده با Grafana

▫️ آموزش ساخت داشبورد تحلیل داده با Grafana – تکمیلی


🔗 مجموعه آموزش هوش مصنوعی — [کلیک کنید]


@FaraAI — کانال تخصصی هوش مصنوعی
‌‌‌

‌
⭐ پادکست هوش مصنوعی

🔸 پادکست هوش مصنوعی، یک فضای علمی-کاربردی برای بحث و بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع و کسب‌وکارهای مختلف است. هوش مصنوعی به عنوان یکی از پرکاربردترین تکنولوژی‌های دهه اخیر، در حال تحول و پیشرفت فراوانی است.

🔸 در هر اپیزود از پادکست‌های زیر، به بررسی دستاوردهای شرکت‌های تراز اول جهانی در استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌پردازیم.


📌 برای شروع، از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇

▫️ پادکست هوش مصنوعی – بخش یکم: مقدمه

▫️ پادکست هوش مصنوعی – بخش دوم: شرکت Amazon

▫️ پادکست هوش مصنوعی – بخش سوم: شرکت Baidu

▫️ پادکست هوش مصنوعی – بخش چهارم: شرکت Apple

▫️ پادکست هوش مصنوعی – بخش پنجم: گروه Alibaba

▫️ پادکست هوش مصنوعی – بخش ششم: رستوران های زنجیره ای McDonald's

▫️ پادکست هوش مصنوعی – بخش هفتم: گوگل و آلفابت

▫️ پادکست هوش مصنوعی – بخش هشتم: Walt Disney

▫️ پادکست هوش مصنوعی – بخش نهم: Salesforce

▫️ پادکست هوش مصنوعی – بخش دهم: American Express

▫️ پادکست هوش مصنوعی – بخش یازدهم: BMW

▫️ پادکست هوش مصنوعی – بخش دوازدهم: شرکت Netflix

▫️ پادکست هوش مصنوعی – بخش سیزدهم: InferVision

▫️ پادکست هوش مصنوعی – بخش چهاردهم: John Deer

▫️ پادکست هوش مصنوعی – بخش پانزدهم: Walmart



🔗 مجموعه آموزش هوش مصنوعی — [کلیک کنید]


@FaraAI — کانال تخصصی هوش مصنوعی
‌‌

‌
📣 آخرین فرصت استفاده از طرح «آموزش و امید» را از دست ندهید!
‌
👈 یک آموزش رایگان، به انتخاب شما!

🔸 فقط کافی‌است آموزش مورد نظر را به سبد خرید خود اضافه کرده و کد زیر را در بخش مربوط به کد تخفیف وارد کنید.

🎁 کد تخفیف: IRAN


✅ توجه داشته باشید که برای استفاده از این کد تخفیف، تنها یک آموزش باید در سبد سفارش باشد.


🔗 راهنمای دریافت آموزش – [کلیک کنید]


📚 یادگیری، همیشه، همه‌جا؛ فرادرس

‌@FaraDars — فرادرس
‌

‌
⭐ تحلیل سری‌های زمانی

🔸 سری‌های زمانی و روش‌های تحلیل آن یکی از مباحث کاربردی آمار محسوب می‌شوند که در رشته‌های مختلف مانند مهندسی، اقتصاد، کشاورزی، هواشناسی و ... کاربرد داشته و روز‌به‌روز استفاده از آن افزایش می‌یابد.

🔸 استفاده از تکنیک‌های مدرن مانند شبکه عصبی و تحلیل طیفی تکین باعث شده است تا این روش آماری بتواند برای حالت‌هایی که مشاهدات کمی از سری زمانی در اختیار محقق قرار دارد، موثر واقع شود.


📌 برای شروع یادگیری، از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇

▫️ آموزش تحلیل و پیش‌بینی سری‌های زمانی

▫️ آموزش تحلیل سری‌های زمانی با پایتون و R

▫️ آموزش متلب با نگرش تحلیل آماری، تحلیل سری‌های زمانی و داده‌های مکانی


🔗 مجموعه آموزش هوش مصنوعی — [کلیک کنید]


@FaraAI — کانال تخصصی هوش مصنوعی
‌

‌
⭐ بهینه‌سازی چند هدفه و بهینه‌سازی هوشمند


⭐ بهینه‌سازی چند هدفه

🔸 مسائل بهینه سازی از نظر تعداد توابع هدف و معیارهای بهینه سازی، به دو نوع تقسیم پذیر هستند: (۱) مسائل بهینه سازی تک هدفه و (۲) مسائل بهینه سازی چند هدفه. در مواردی که نمی توان صرفا با اتکا به یک شاخص، یک پاسخ فرضی برای مساله بهینه سازی را امتیازدهی نمود، ناگزیریم که چندین تابع هدف یا شاخص عملکرد را تعریف نماییم و به طور همزمان، مقدار همه آن ها را بهینه کنیم.

▫️ آموزش بهینه سازی چند هدفه در متلب

ا ———————————————-

⭐ بهینه‌سازی هوشمند

🔸 از منظر آکادمیک و یا حرفه ای، دانستن مفاهیم پایه بهینه‌سازی و آشنایی با روش‌های حل مسائل بهینه‌سازی، یکی از ضرورت‌های مهم است. از این رو، دانشجویان رشته های مختلف و همین طور متخصصین شاغل در صنایع مختلف، نیازمند آشنایی با مفاهیم و روش‌های بهینه‌سازی هستند.


▫️ آموزش مبانی محاسبات تکاملی و بهینه‌سازی هوشمند

▫️ آموزش پیاده‌سازی مسائل بهینه‌سازی در Python

▫️ آموزش بهینه‌سازی با پایتون – بررسی و حل مسائل تحقیق در عملیات

▫️ آموزش پیاده‌سازی الگوریتم‌های تکاملی و فراابتکاری در C#‎



🔗 مجموعه آموزش هوش مصنوعی — [کلیک کنید]


@FaraAI — کانال تخصصی هوش مصنوعی
‌‌‌

‌
⭐ آشنایی با دیگر مفاهیم حوزه هوش مصنوعی


⭐ سیستم‌های خبره

🔸 سیستم‌های خبره شامل پایگاه دانشی هستند که دارای اطلاعات و دانشی است که انسان‌ها هنگام تصمیم‌گیری درباره یک موضوع خاص بر اساس آن‌ها تصمیم می‌گیرند. هدف از طراحی سیستم‌های خبره ایجاد سیستم‌های دارای قدرت استدلال با هر تعریفی، برای رسیدن به مجموعه‌ای از تصمیمات منطقی با استفاده از مفروضات یا به طور دقیق‌تر دانشی است که در اختیار آن‌ها قرار می‌گیرد.

▫️ آموزش سیستم های خبره – [کلیک کنید]

ا ———————————————-

⭐ هوش مصنوعی توزیع شده

🔸 از زمان معرفی اولیه مفهوم هوش مصنوعی توزیع شده در دهه 1980، این مفهوم گسترش و تنوع زیادی یافته است و امروزه به یکی از حوزه های بسیار فعال تحقیقاتی، تبدیل شده است و در عین حال، طی سال های اخیر، عامل های هوشمند و خودکار در طیف وسیعی از کاربردهای مختلف نظیر حوزه فناوری اطلاعات، صنعت، ارتباطات و ... به صورت موفقیت آمیزی مورد استفاده قرار گرفته اند.

▫️ آموزش هوش مصنوعی توزیع شده – [کلیک کنید]

ا ———————————————-

⭐ یادگیری انتقال Transfer Learning

🔸 در آموزش زیر ضمن بیان کلیات ساختار روش‌های انتقال یادگیری، یک طبقه بندی مرجع در بررسی تکنیک های مختلف یادگیری انتقال نیز معرفی می شود. در ادامه نیز مروری بر کاربردهای یادگیری انتقال برای مسائل پایه ای نظیر رده بندی، رگرسیون و خوشه بندی خواهیم داشت.

▫️ آموزش یادگیری انتقال – [کلیک کنید]

ا ———————————————-

⭐ آموزش موجک‌ها در MATLAB

🔸 تبدیلات موجک یا ویولت از جمله ابزارهایی هستند که کاربردهای فراوانی در شاخه های مختلف علمی و مهندسی به ویژه هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و پیش بینی سری زمانی و بازشناسی الگو دارد. تئوری موجک ها در واقع تعمیمی بر تئوری تبدیلات فوریه و سری های فوریه ست و ضعف های آنالیز فوریه در عملکرد موضعی و مدل سازی رفتارهای کوتاه مدت را جبران می نماید.

▫️ آموزش موجک ها در MATLAB – [کلیک کنید]



🔗 مجموعه آموزش هوش مصنوعی — [کلیک کنید]


@FaraAI — کانال تخصصی هوش مصنوعی
‌‌‌

‌
⭐ پیاده‌سازی الگوریتم‌های بهینه‌سازی در MATLAB

🔸 به عنوان جایگزینی برای روش‌های متداول ریاضی، تکنیک‌های بهینه‌سازی فراابتکاری برای به دست آوردن راه‌حل‌های بهینه سراسری یا نزدیک به سراسری مورد استفاده قرار گرفته‌اند. الگوریتم‌های بهینه‌سازی فراابتکاری در کاربردهای مهندسی، روز به روز محبوبیت بیشتری پیدا می‌کنند.

🔸 از این رو در ادامه به معرفی الگوریتم‌های بهینه سازی و پیاده‌سازی آن‌ها در MATLAB خواهیم پرداخت.


📌 برای شروع یادگیری، از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇

▫️ آموزش الگوریتم خفاش BAT

▫️ آموزش الگوریتم مورچگان Ant Colony

▫️ آموزش الگوریتم زنبورها Bees Algorithm

▫️ آموزش الگوریتم گروه میگوها

▫️ آموزش الگوریتم بهینه سازی نهنگ WOA

▫️ آموزش الگوریتم خزندگان RSA

▫️ آموزش الگوریتم بهینه سازی فاخته

▫️ آموزش الگوریتم کرم شب تاب Firefly Algorithm

▫️ آموزش کلونی زنبور مصنوعی Artificial Bee Colony

▫️ آموزش الگوریتم بهینه سازی شیرمورچه

▫️ آموزش الگوریتم جستجوی کلاغ CSA

▫️ آموزش الگوریتم بهینه سازی ملخ GOA

▫️ آموزش الگوریتم بهینه سازی جهش قورباغه SFLA

▫️ آموزش الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری GWO

▫️ آموزش الگوریتم بهینه سازی شاهین هریس HHO


🔗 مجموعه آموزش هوش مصنوعی — [کلیک کنید]


@FaraAI — کانال تخصصی هوش مصنوعی
‌

‌
⭐ الگوریتم جستجو و PSO


⭐ الگوریتم‎‌های جستجو

🔸 حل مسائل بهینه‌سازی در علوم مختلف به خصوص مهندسی، یکی از چالش‌هایی است که نظر محققین و دانشمندان را به خود جلب کرده است و تاکنون روش‌های زیاد و متفاوتی برای حل اینگونه مسائل ارائه شده است. از طرف دیگر، اخیرا الگوریتم‌های فراابتکاری، پیشرفت چشمگیری در حل انواع مسائل بهینه‌سازی پیچیده و سخت داشته‌اند که بیشتر این الگوریتم‌ها، الهام گرفته شده از هوش ازدحامی و همچنین سایر سیستم‌های فیزیکی و شیمیایی در طبیعت هستند.

▫️ آموزش جستجوی ممنوع Tabu Search در MATLAB

▫️ آموزش الگوریتم جستجوی هارمونی در پایتون

▫️ آموزش الگوریتم Harmony Search در MATLAB

▫️ آموزش الگوریتم بهینه ساز جستجوی ارگانیسم های همزیستی SOS در پایتون

ا ———————————————-

⭐ الگوریتم PSO

🔸 یک الگوریتم محاسبه ای تکاملی الهام گرفته از طبیعت و براساس تکرار می باشد. منبع الهام این الگوریتم، رفتار اجتماعی حیوانات، همانند حرکت دسته جمعی پرندگان و ماهی ها بود. از این جهت که PSO نیز با یک ماتریس جمعیت تصادفی اولیه، شروع می شود، شبیه بسیاری دیگر از الگوریتم های تکاملی همچون الگوریتم ژنتیک پیوسته و الگوریتم رقابت استعماری است.

▫️ آموزش الگوریتم PSO در MATLAB

▫️ آموزش الگوریتم ازدحام ذرات PSO گسسته باینری در MATLAB

▫️ آموزش حل مساله دیسپاچینگ یا پخش بار اقتصادی با الگوریتم PSO در متلب

▫️ آموزش کاهش ابعاد با PSO در پایتون


🔗 مجموعه آموزش هوش مصنوعی — [کلیک کنید]


@FaraAI — کانال تخصصی هوش مصنوعی
‌‌‌

‌
⭐ شناسایی الگو و انتخاب ویژگی


⭐ شناسایی الگو در هوش مصنوعی

🔸 با این که انسان‌ها قادر هستند الگوها را به سرعت تشخیص دهند، اما هنگامی که با داده‌های حجیم و پیچیده مواجه می‌شوند، نیاز به ابزارهای هوش مصنوعی برای استخراج و تحلیل الگوها افزایش می‌یابد. با یادگیری شناسایی الگو می‌توانیم اطلاعات مفیدی را از داده‌ها استخراج کنیم.

▫️ آموزش شناسایی الگو – بخش یکم – [کلیک کنید]

ا ———————————————-

⭐ انتخاب ویژگی Feature Selection

🔸 در آموزش‌های زیر به یادگیری مبانی انتخاب ویژگی و سپس یادگیری چندین الگوریتم برای حل مساله انتخاب ویژگی خواهیم پرداخت.

▫️ آموزش مبانی انتخاب ویژگی در داده کاوی – [کلیک کنید]

▫️ آموزش انتخاب ویژگی با استفاده از الگوریتم های فراابتکاری و تکاملی – [کلیک کنید]



🔗 مجموعه آموزش هوش مصنوعی — [کلیک کنید]


@FaraAI — کانال تخصصی هوش مصنوعی
‌‌‌

‌
‌📅 ۲۲ تیرماه روز بزرگداشت دانشمند بزرگ ایرانی، خوارزمی گرامی باد.

🔶 این دانشمند بزرگ که از مفاخر ایران محسوب می‌شود، در زمینه علومی از جمله ریاضی، ستاره‌شناسی، جغرافی، فلسفه و تاریخ فعالیت می‌کرد و در این زمینه‌ها به ویژه ریاضی و جبر، خبره بود.

📣 به همین مناسبت، فرادرس با هدف ترویج علم و دسترسی همگانی به آموزش باکیفیت، ۹۵٪ تخفیف ویژه بر روی منتخبی از آموزش‌های زیر ارائه کرده است:

🟧 اخترشناسی و کیهان‌شناسی
🟧 فلسفه و منطق
🟧 الگوریتم
🟧 ریاضیات

👈 این فرصت برای مدت زمان محدودی در دسترس است و می‌تواند شروعی تازه برای علاقه‌مندان به یادگیری در مسیرهای علمی گوناگون باشد.

📌 برای دریافت آموزش ها، روی لینک زیر بزنید:

🔗 ورود به صفحه – [کلیک کنید]

🎁 کد تخفیف: KHWARAZMI1404

❗️ مهلت استفاده: پایان روز ۲۴ تیر ماه


📚 یادگیری، همیشه، همه‌جا؛ فرادرس

‌@FaraDars — فرادرس
‌

‌
⭐ الگوریتم‌های بهینه‌سازی

🔸 آشنایی با روش های بهینه سازی، ابزاری مهم و حیاتی در اختیار طراحان، مهندسان و سازندگان قرار می دهد تا با استفاده از قابلیت جستجو موثر و توانمندی بالای این روش ها به دنبال جواب بهینه مورد نظر باشند. از طرفی طیف وسیعی از این الگوریتم ها امکان مقایسه عملکرد و سنجش این الگوریتم ها را فراهم می کند.

🔸 از این رو در ادامه به معرفی الگوریتم‌های بهینه سازی خواهیم پرداخت.


📌 برای شروع یادگیری، از لینک‌های زیر استفاده کنید: 👇👇

▫️ آموزش بهینه سازی مقید در متلب

▫️ آموزش بهینه سازی استوار یا مقاوم Robust

▫️ آموزش الگوریتم تکامل تفاضلی در MATLAB

▫️ آموزش بهینه سازی غیر متمرکز + پیاده سازی در متلب

▫️ آموزش الگوریتم چرخه آب برای حل مسائل بهینه سازی

▫️ آموزش الگوریتم بهینه‌ سازی حسابی AOA + پیاده‌ سازی در متلب

▫️ آموزش سیستم ایمنی مصنوعی و الگوریتم های آن

▫️ آموزش الگوریتم کلونی زنبور عسل در پایتون



🔗 مجموعه آموزش هوش مصنوعی — [کلیک کنید]


@FaraAI — کانال تخصصی هوش مصنوعی
‌

‌
⭐ آشنایی با دیگر مفاهیم حوزه هوش مصنوعی


⭐ آموزش پیش‌بینی نوسانات بازار سهام با هوش مصنوعی در Python

🔸 به منظور پیش‌بینی حرکات بازار و همچنین اتخاذ تصمیم‌های بعدی، نیاز به تخمین نوسانات بعدی بازار است. بنابراین، تخمین نوسانات بازار نقش مهمی در معاملات مالی دارد. با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توان بهبود قابل توجهی در دقت پیش‌بینی‌ها داشت و به دلیل توانایی این روش‌ها در پردازش داده‌های بزرگ، می‌توان به شناخت الگوهای پیچیده‌تر نوسانات بازار کمک کرد.

▫️ آموزش پیش بینی نوسانات بازار سهام با هوش مصنوعی

ا ———————————————-

⭐ آموزش تشخیص دستور گفتار با هوش مصنوعی در متلب

🔸شبکه عصبی هر روز در حال پیشرفت است و قطعا زندگی انسان را تحت تاثیر قرار می‌دهد. بسترهای متنوعی برای پیاده‌سازی شبکه عصبی وجود دارد که یکی از آن‌ها نرم‌افزار متلب است که آموزش آن در لینک زیر موجود می‌باشد.

▫️ آموزش تشخیص دستور گفتار با هوش مصنوعی

ا ———————————————-

⭐ آموزش MIA – Median Interval Approach در متلب

🔸 . سیستم per-c‎ که در این آموزش بر روی آن تمرکز داریم، سیستمی است که ورودی و خروجی آن‌ها کلمات زبان طبیعی است. در معماری سیستم per-c‎ سه بخش مهم وجود دارد که عبارتند از: Encoder, CWW‎ Engine‎ و Decoder.

▫️ آموزش Median Interval Approach در متلب



🔗 مجموعه آموزش هوش مصنوعی — [کلیک کنید]


@FaraAI — کانال تخصصی هوش مصنوعی
‌‌‌