Forwarded from Deleted Account
سلام دوستان. توی این مدتی که درگیر مسیر اپلای بودم، ریز تمام هزینه هامو یادداشت کردم. فکر میکنم برای دوستانی که تازه دارن اپلای میکنن یا میخوان یه تخمینی از هزینه هاشون داشته باشن، این فایل به دردشون بخوره.
امیدوارم کمکی کنه.
فایل اکسل هست (خیلی از ستون هارا میتونید تغییر بدید تا با شرایط خودتون جور بشه)
در ضمن بعضی هزینه هایی که با دلار تناسب داره را به روز کنید مثل هزینه تافل و ...
امیدوارم کمکی کنه.
فایل اکسل هست (خیلی از ستون هارا میتونید تغییر بدید تا با شرایط خودتون جور بشه)
در ضمن بعضی هزینه هایی که با دلار تناسب داره را به روز کنید مثل هزینه تافل و ...
Forwarded from Deleted Account
Application Process Costs.xlsx
12.9 KB
Forwarded from Javad Azhdari3
Canadian Universities.pdf
12.3 MB
اطلاعات کامل دانشگاه های کانادا به تفکیک دد لاین و بورسیه سایت دانشگاه و......
Forwarded from Machine learning application (Kartal)
#توصیه_از_بزرگان
در مصاحبه Andrew NG از . Geoffrey Hinton
توصیه جفری به کسانی که می خواهند وارد حوزه یادگیری عمیق شوند.
Andrew NG 🌹🌹🌹🌿🌿🌿💭💭💭
if someone wants to break into deep
learning, what should they do?
Geoffrey Hinton 🌹🌹🌹🌿🌿🌿💭💭💭
So what advice would you have? I'm sure you've given a lot of advice to
people in one on one settings, but for the global audience of
people watching this video. What advice would you have for
them to get into deep learning? >> Okay, so my advice is sort of read the
literature, but don't read too much of it. So this is advice I got from my advisor,
which is very unlike what most people say. Most people say you should spend several
years reading the literature and then you should start
working on your own ideas. And that may be true for some researchers,
but for creative researchers I think what you want to do is read
a little bit of the literature. And notice something that you
think everybody is doing wrong, I'm contrary in that sense. You look at it and
it just doesn't feel right. And then figure out how to do it right. And then when people tell you,
that's no good, just keep at it. And I have a very good principle for
helping people keep at it, which is either your intuitions
are good or they're not. If your intuitions are good,
you should follow them and you'll eventually be successful. If your intuitions are not good,
it doesn't matter what you do.
با کانال
https://news.1rj.ru/str/Machinelearning_Kartal/1404
همراه باشید.
در مصاحبه Andrew NG از . Geoffrey Hinton
توصیه جفری به کسانی که می خواهند وارد حوزه یادگیری عمیق شوند.
Andrew NG 🌹🌹🌹🌿🌿🌿💭💭💭
if someone wants to break into deep
learning, what should they do?
Geoffrey Hinton 🌹🌹🌹🌿🌿🌿💭💭💭
So what advice would you have? I'm sure you've given a lot of advice to
people in one on one settings, but for the global audience of
people watching this video. What advice would you have for
them to get into deep learning? >> Okay, so my advice is sort of read the
literature, but don't read too much of it. So this is advice I got from my advisor,
which is very unlike what most people say. Most people say you should spend several
years reading the literature and then you should start
working on your own ideas. And that may be true for some researchers,
but for creative researchers I think what you want to do is read
a little bit of the literature. And notice something that you
think everybody is doing wrong, I'm contrary in that sense. You look at it and
it just doesn't feel right. And then figure out how to do it right. And then when people tell you,
that's no good, just keep at it. And I have a very good principle for
helping people keep at it, which is either your intuitions
are good or they're not. If your intuitions are good,
you should follow them and you'll eventually be successful. If your intuitions are not good,
it doesn't matter what you do.
با کانال
https://news.1rj.ru/str/Machinelearning_Kartal/1404
همراه باشید.
Forwarded from Machine learning application (Kartal)
توصیه دیگر در این پیام بخوانید...
.Geoffrey Hinton 🌹🌹🌹🌿🌿🌿💭💭💭
The other advice I have is,
never stop programming. Because if you give a student
something to do, if they're botching, they'll come back and say, it didn't work. And the reason it didn't work would
be some little decision they made, that they didn't realize is crucial. And if you give it to a good student,
like for example. You can give him anything and
he'll come back and say, it worked.
با کانال
https://news.1rj.ru/str/Machinelearning_Kartal/1405
همراه باشید.
.Geoffrey Hinton 🌹🌹🌹🌿🌿🌿💭💭💭
The other advice I have is,
never stop programming. Because if you give a student
something to do, if they're botching, they'll come back and say, it didn't work. And the reason it didn't work would
be some little decision they made, that they didn't realize is crucial. And if you give it to a good student,
like for example. You can give him anything and
he'll come back and say, it worked.
با کانال
https://news.1rj.ru/str/Machinelearning_Kartal/1405
همراه باشید.
چالش جدید دیگر از سایت https://www.kaggle.com
🌹انتخاب به عنوان کار تحقیقاتی جدید
🌿 انتخاب عنوان برای پایان نامه برای دوستان و دانشجویان ارشد عزیز.
💭برای بچه هایی که دنبال چالش هستند
Competition Launch: LANL Earthquake Prediction
🌿🌿🌿🌹🌹🌹💭💭💭
Hi @jalilnourmohammadi,
We're excited to let you know about our first prediction challenge of the new year, Earthquake Prediction, hosted by Los Alamos National Laboratory. Click the button below to learn more and get started today.
Competition Denoscription:
In this competition, you will try to predict when an earthquake will take place. Specifically, you’ll predict the time remaining before laboratory earthquakes occur from real-time seismic data.
If this challenge is solved and the physics are ultimately shown to scale from the laboratory to the field, researchers will have the potential to improve earthquake hazard assessments that could save lives and billions of dollars in infrastructure.
About the host:
Los Alamos National Laboratory enhances national security by ensuring the safety of the U.S. nuclear stockpile, developing technologies to reduce threats from weapons of mass destruction, and solving problems related to energy, environment, infrastructure, health, and global security concerns.
Additional data and research for this competition is provided by Penn State, Purdue University, and the Department of Energy.
Prizes:
$50,000 Total prize pool
Next important deadline:
May 27, 2019 - Entry deadline.
Join the competition
Good luck,
Walter Reade
Kaggle Data Scientist
منبع:
https://www.kaggle.com/c/LANL-Earthquake-Prediction?utm_medium=email&utm_source=intercom&utm_campaign=comp-launch-lanl
🌹🌹🌿🌿🌿💭💭💭
با کانال
https://news.1rj.ru/str/Machinelearning_Kartal/1600
همراه باشید.
🌹انتخاب به عنوان کار تحقیقاتی جدید
🌿 انتخاب عنوان برای پایان نامه برای دوستان و دانشجویان ارشد عزیز.
💭برای بچه هایی که دنبال چالش هستند
Competition Launch: LANL Earthquake Prediction
🌿🌿🌿🌹🌹🌹💭💭💭
Hi @jalilnourmohammadi,
We're excited to let you know about our first prediction challenge of the new year, Earthquake Prediction, hosted by Los Alamos National Laboratory. Click the button below to learn more and get started today.
Competition Denoscription:
In this competition, you will try to predict when an earthquake will take place. Specifically, you’ll predict the time remaining before laboratory earthquakes occur from real-time seismic data.
If this challenge is solved and the physics are ultimately shown to scale from the laboratory to the field, researchers will have the potential to improve earthquake hazard assessments that could save lives and billions of dollars in infrastructure.
About the host:
Los Alamos National Laboratory enhances national security by ensuring the safety of the U.S. nuclear stockpile, developing technologies to reduce threats from weapons of mass destruction, and solving problems related to energy, environment, infrastructure, health, and global security concerns.
Additional data and research for this competition is provided by Penn State, Purdue University, and the Department of Energy.
Prizes:
$50,000 Total prize pool
Next important deadline:
May 27, 2019 - Entry deadline.
Join the competition
Good luck,
Walter Reade
Kaggle Data Scientist
منبع:
https://www.kaggle.com/c/LANL-Earthquake-Prediction?utm_medium=email&utm_source=intercom&utm_campaign=comp-launch-lanl
🌹🌹🌿🌿🌿💭💭💭
با کانال
https://news.1rj.ru/str/Machinelearning_Kartal/1600
همراه باشید.
Kaggle
LANL Earthquake Prediction
Can you predict upcoming laboratory earthquakes?
Forwarded from علیرضا خلیلیان
امروزه دست کم دو شاخص رایج برای رتبه بندی نشریات وجود دارد:
اولی که قدیمی تر هم هست، شاخص جی سی آر (JCR: Journal Citation Report) است. این شاخص از روی داده های موجود در پایگاه داده ISI Web of Knowledge محاسبه می شود. پایگاه داده مذکور توسط موسسه Thomson Reuters مدیریت می شود و آمار مقالات منتشر شده هر نشریه و استنادهای هر مجله را نگهداری می کند. از روی این داده ها، ضرایب تاثیر سه ساله و پنج ساله (IF: Impact Factor)، همه استنادها و همه مقاله های سه ساله و پنج ساله هر نشریه نیز محاسبه می شود. سپس نشریه ها بر اساس انواع مقادیر محاسبه شده رتبه بندی می شوند. رتبه بندی به طور جداگانه در طبقه های موضوعی مختلف صورت می گیرد. موسسه اطلاعات علمی (ISI: Institute of Scientific Information) در سال 1960 تاسیس شد. سپس در سال 1992 توسط موسسه علمی تامسون خریداری شد و به نام Thomson ISI یا ISI Web of Knowledge هر ساله گزارش جی سی آر را منتشر می کند.
شاخص دوم به اس جی آر (SJR: SCImago Journal Rank) شهرت دارد و در وب گاه scimagojr.com عرضه می شود. این وب گاه درگاهی است حاوی نمایه های علمی کشورها و نشریه ها. شاخص اس جی آر به عنوان جایگزین یا مکمل شاخص جی سی آر و ضریب تاثیر ارائه شده است. این شاخص کمیتی است که تاثیر علمی نشریه های پژوهشی را عرضه می کند و تعداد استنادهای هر نشریه به علاوه اهمیت (نفوذ یا اعتبار) نشریه های استناد کننده را در محاسبه ها در نظر می گیرد. پس شاخص مذکور بر اساس انتقال نفوذ از یک نشریه به نشریه دیگر محاسبه می شود که از طریق استنادهای درون مقالات یک نشریه به نشریه های دیگر صورت می گیرد. برای محاسبه شاخص اس جی آر از الگوریتم پِیج رَنک (PageRank) گوگل روی نشریه های نمایه شده در پایگاه داده اسکوپوس (Scopus) استفاده می شود. سپس کمیت وزن داری از استنادها به ازای هر مقاله در یک دوره سه ساله محاسبه می شود. اسکوپوس نشان تجاری ثبت شده ای برای Elsevier B.V. است و پایگاه داده ای مشابه تامسون است حاوی اطلاعات مقاله های منتشر شده نشریات علمی و استنادهای آنها. گفته می شود پایگاه داده اسکوپوس نشریه های بیشتری را نسبت به تامسون نمایه می کند. بعد از محاسبه مقدار شاخص اس جی آر برای هر نشریه، رتبه بندی نشریه ها در چهار دسته Q1 تا Q4 صورت می گیرد. این رتبه بندی با توجه به نظام های خاص تحقیقی (مثلا مهندسی نرم افزار در علم کامپیوتر) به طور جداگانه صورت می گیرد. نشریه هایی که در 25 درصد اول طیف مقادیر اس جی آر باشند، به عنوان چارک اول (First Quartile: Q1) قرار می گیرند. اگر نشریه ای مقاله های چندین نظام تحقیقی را پوشش دهد، رتبه Q1 دارد، اگر مقدار اس جی آر آن دست کم در یکی از نظام های تحقیقی تحت پوشش، در 25 درصد بالای مقادیر مرتب شده قرار داشته باشد.
اولی که قدیمی تر هم هست، شاخص جی سی آر (JCR: Journal Citation Report) است. این شاخص از روی داده های موجود در پایگاه داده ISI Web of Knowledge محاسبه می شود. پایگاه داده مذکور توسط موسسه Thomson Reuters مدیریت می شود و آمار مقالات منتشر شده هر نشریه و استنادهای هر مجله را نگهداری می کند. از روی این داده ها، ضرایب تاثیر سه ساله و پنج ساله (IF: Impact Factor)، همه استنادها و همه مقاله های سه ساله و پنج ساله هر نشریه نیز محاسبه می شود. سپس نشریه ها بر اساس انواع مقادیر محاسبه شده رتبه بندی می شوند. رتبه بندی به طور جداگانه در طبقه های موضوعی مختلف صورت می گیرد. موسسه اطلاعات علمی (ISI: Institute of Scientific Information) در سال 1960 تاسیس شد. سپس در سال 1992 توسط موسسه علمی تامسون خریداری شد و به نام Thomson ISI یا ISI Web of Knowledge هر ساله گزارش جی سی آر را منتشر می کند.
شاخص دوم به اس جی آر (SJR: SCImago Journal Rank) شهرت دارد و در وب گاه scimagojr.com عرضه می شود. این وب گاه درگاهی است حاوی نمایه های علمی کشورها و نشریه ها. شاخص اس جی آر به عنوان جایگزین یا مکمل شاخص جی سی آر و ضریب تاثیر ارائه شده است. این شاخص کمیتی است که تاثیر علمی نشریه های پژوهشی را عرضه می کند و تعداد استنادهای هر نشریه به علاوه اهمیت (نفوذ یا اعتبار) نشریه های استناد کننده را در محاسبه ها در نظر می گیرد. پس شاخص مذکور بر اساس انتقال نفوذ از یک نشریه به نشریه دیگر محاسبه می شود که از طریق استنادهای درون مقالات یک نشریه به نشریه های دیگر صورت می گیرد. برای محاسبه شاخص اس جی آر از الگوریتم پِیج رَنک (PageRank) گوگل روی نشریه های نمایه شده در پایگاه داده اسکوپوس (Scopus) استفاده می شود. سپس کمیت وزن داری از استنادها به ازای هر مقاله در یک دوره سه ساله محاسبه می شود. اسکوپوس نشان تجاری ثبت شده ای برای Elsevier B.V. است و پایگاه داده ای مشابه تامسون است حاوی اطلاعات مقاله های منتشر شده نشریات علمی و استنادهای آنها. گفته می شود پایگاه داده اسکوپوس نشریه های بیشتری را نسبت به تامسون نمایه می کند. بعد از محاسبه مقدار شاخص اس جی آر برای هر نشریه، رتبه بندی نشریه ها در چهار دسته Q1 تا Q4 صورت می گیرد. این رتبه بندی با توجه به نظام های خاص تحقیقی (مثلا مهندسی نرم افزار در علم کامپیوتر) به طور جداگانه صورت می گیرد. نشریه هایی که در 25 درصد اول طیف مقادیر اس جی آر باشند، به عنوان چارک اول (First Quartile: Q1) قرار می گیرند. اگر نشریه ای مقاله های چندین نظام تحقیقی را پوشش دهد، رتبه Q1 دارد، اگر مقدار اس جی آر آن دست کم در یکی از نظام های تحقیقی تحت پوشش، در 25 درصد بالای مقادیر مرتب شده قرار داشته باشد.
دانشگاه های داخلی چرا ؟ دادن خوابگاه به دانشجویان خوبمون یعنی انقدر هزینه گزاف داره؟ دانشگاه شمسی پور دانشگاه های دولتی دانشجو رو از درس خواندن در ایران خسته نکنید و اینده گان ایران را از کشورشون بیزار نکنید حمایت نیاز دارن حمایت.
تفکر مسئولان عزیز تفکر.
خواستار دانشگاه برای دادن خوابگاه
@machinelearning_kartal
تفکر مسئولان عزیز تفکر.
خواستار دانشگاه برای دادن خوابگاه
@machinelearning_kartal
جفری هینتون بزرگ مرد هوش مصنوعی :
In 1986, Geoffrey Hinton co-authored a paper that, three decades later, is central to the explosion of artificial intelligence (AI). But Hinton says his breakthrough method should be dispensed with, and a new path to AI found.
Speaking with Axios on the sidelines of an AI conference in Toronto on Wednesday, Hinton, a professor emeritus at the University of Toronto and a Google researcher, said he is now "deeply suspicious" of back-propagation, the workhorse method that underlies most of the advances we are seeing in the AI field today, including the capacity to sort through photos and talk to Siri. "My view is throw it all away and start again," he said.
The bottom line: Other scientists at the conference said back-propagation still has a core role in AI's future. But Hinton said that, to push materially ahead, entirely new methods will probably have to be invented. "Max Planck said, 'Science progresses one funeral at a time.' The future depends on some graduate student who is deeply suspicious of everything I have said."
Check out @jalilnkh’s Tweet: https://twitter.com/jalilnkh/status/1086571644481691648?s=09
کانال
https://news.1rj.ru/str/Machinelearning_Kartal/1609
In 1986, Geoffrey Hinton co-authored a paper that, three decades later, is central to the explosion of artificial intelligence (AI). But Hinton says his breakthrough method should be dispensed with, and a new path to AI found.
Speaking with Axios on the sidelines of an AI conference in Toronto on Wednesday, Hinton, a professor emeritus at the University of Toronto and a Google researcher, said he is now "deeply suspicious" of back-propagation, the workhorse method that underlies most of the advances we are seeing in the AI field today, including the capacity to sort through photos and talk to Siri. "My view is throw it all away and start again," he said.
The bottom line: Other scientists at the conference said back-propagation still has a core role in AI's future. But Hinton said that, to push materially ahead, entirely new methods will probably have to be invented. "Max Planck said, 'Science progresses one funeral at a time.' The future depends on some graduate student who is deeply suspicious of everything I have said."
Check out @jalilnkh’s Tweet: https://twitter.com/jalilnkh/status/1086571644481691648?s=09
کانال
https://news.1rj.ru/str/Machinelearning_Kartal/1609
Twitter
Jalil Nourmohammadi-khiarak
Geoffrey Hinton: The future of deep learning depends on some graduate student who is deeply suspicious of everything I have said. https://t.co/gLFKEotCIB
قابل توجه کسانی که #شبکه #عصبی #عمیق دارند آموزش می دهند.
Training with large minibatches is bad for your health.
More importantly, it's bad for your test error.
Friends dont let friends use minibatches larger than 32. https://arxiv.org/abs/1804.07612
2:00 PM - 26 Apr 2018
منبع:
https://twitter.com/ylecun/status/989610208497360896?lang=en
کانال
https://news.1rj.ru/str/Machinelearning_Kartal/1610
Training with large minibatches is bad for your health.
More importantly, it's bad for your test error.
Friends dont let friends use minibatches larger than 32. https://arxiv.org/abs/1804.07612
2:00 PM - 26 Apr 2018
منبع:
https://twitter.com/ylecun/status/989610208497360896?lang=en
کانال
https://news.1rj.ru/str/Machinelearning_Kartal/1610
arXiv.org
Revisiting Small Batch Training for Deep Neural Networks
Modern deep neural network training is typically based on mini-batch stochastic gradient optimization. While the use of large mini-batches increases the available computational parallelism, small...
از #اپلای نترسید
بهترین شانس برای زندگی بهتر
fMRI Image Analyst/Research Assistant
McGill University - Montréal, QC
$30,000 a year
McGill University
لطفا جزئیات رو از سایت چک کنید. در مورد اپلای نیاز بود پیام بدین.
284 reviewsRead what people are saying about working here.
Full-time Research Assistant in MRI Image Analysis
Douglas Brain Imaging Centre, Douglas Mental Health University Institute & McGill University, 6785 LaSalle Blvd., Montreal, Quebec, H4H 1R3, Canada
http://www.douglas.qc.ca/page/bic
The Douglas Brain Imaging Centre, Douglas Mental Health University Institute, Montreal, Canada, was established in 2011 and houses a Siemens 3T Magnetom Trio MRI Scanner for human research, a Bruker 7T Biospec 70/30 USR MRI Scanner for small animal research, and labs specialized in optogenetics, electroencephalography (EEG) and transcranial magnetic stimulation (TMS). The centre is specialized in conducting clinical and pre-clinical neuroscience research in the area of mental health.
We are seeking a full-time (35 hrs/week) research assistant specialized in MRI image analysis who will work with the Centre’s Director, in collaboration with other Principal Investigators, in conducting fMRI resting state connectivity analysis, and univariate and/or multivariate task-based fMRI analysis on human fMRI data using existing software packages. The candidate will also be responsible for conducting regular literature reviews to keep up-to-date on novel fMRI analysis tools available, for learning how to analyse data using these novel tools, and for supporting the Centre’s students and staff on conducting fMRI analyses.
All applicants must be eligible to work in Canada. In addition, the successful candidate must have:
A minimum M.Sc. or a B.Sc. with at least 2 yrs experience as an fMRI image analyst and excellent academic training in the area of either: psychology, neuroscience, biology, engineering or computer science
Expertise in FMRI image processing and analysis
Experience working on Linux operating systems
Experienced in using Matlab
Experience with SPSS and MS Office Suite
Research interest in neuroscience and mental health
Good written and oral communication skills in English
Ability to work well in a team
Preferred Qualifications:
Good written and oral communication skills in both English and French
Experience in programming using R, C++ and/or Matlab
Experience contributing to scientific papers and presenting at scientific conferences
Ability to work independently and problem solve
Salary is commiserate with experience:
Minimum salary $30,000 + 13% fringe benefits
منبع:
http://ca.indeed.com/viewjob?from=appsharedroid&jk=8631974e16f8a434
کانال
https://news.1rj.ru/str/Machinelearning_Kartal/1611
بهترین شانس برای زندگی بهتر
fMRI Image Analyst/Research Assistant
McGill University - Montréal, QC
$30,000 a year
McGill University
لطفا جزئیات رو از سایت چک کنید. در مورد اپلای نیاز بود پیام بدین.
284 reviewsRead what people are saying about working here.
Full-time Research Assistant in MRI Image Analysis
Douglas Brain Imaging Centre, Douglas Mental Health University Institute & McGill University, 6785 LaSalle Blvd., Montreal, Quebec, H4H 1R3, Canada
http://www.douglas.qc.ca/page/bic
The Douglas Brain Imaging Centre, Douglas Mental Health University Institute, Montreal, Canada, was established in 2011 and houses a Siemens 3T Magnetom Trio MRI Scanner for human research, a Bruker 7T Biospec 70/30 USR MRI Scanner for small animal research, and labs specialized in optogenetics, electroencephalography (EEG) and transcranial magnetic stimulation (TMS). The centre is specialized in conducting clinical and pre-clinical neuroscience research in the area of mental health.
We are seeking a full-time (35 hrs/week) research assistant specialized in MRI image analysis who will work with the Centre’s Director, in collaboration with other Principal Investigators, in conducting fMRI resting state connectivity analysis, and univariate and/or multivariate task-based fMRI analysis on human fMRI data using existing software packages. The candidate will also be responsible for conducting regular literature reviews to keep up-to-date on novel fMRI analysis tools available, for learning how to analyse data using these novel tools, and for supporting the Centre’s students and staff on conducting fMRI analyses.
All applicants must be eligible to work in Canada. In addition, the successful candidate must have:
A minimum M.Sc. or a B.Sc. with at least 2 yrs experience as an fMRI image analyst and excellent academic training in the area of either: psychology, neuroscience, biology, engineering or computer science
Expertise in FMRI image processing and analysis
Experience working on Linux operating systems
Experienced in using Matlab
Experience with SPSS and MS Office Suite
Research interest in neuroscience and mental health
Good written and oral communication skills in English
Ability to work well in a team
Preferred Qualifications:
Good written and oral communication skills in both English and French
Experience in programming using R, C++ and/or Matlab
Experience contributing to scientific papers and presenting at scientific conferences
Ability to work independently and problem solve
Salary is commiserate with experience:
Minimum salary $30,000 + 13% fringe benefits
منبع:
http://ca.indeed.com/viewjob?from=appsharedroid&jk=8631974e16f8a434
کانال
https://news.1rj.ru/str/Machinelearning_Kartal/1611
www.douglas.qc.ca
Brain Imaging Centre - Brain Imaging Centre - Douglas Mental Health University Institute
The Brain Imaging Center (BIC) offers researchers a platform to analyse brain imaging data from functional and structural neuroimaging techniques.
#پست داک
#اپلای
https://rekry.saima.fi/certiahome/open_job_view.html?id=00006762&did=5600&lang=en&jc=16&nav_from_open_jobs_view_new=true
Two Postdoctoral Researcher/Project Researcher positions in speech processing
The salary of a postdoctoral researcher is in the beginning around 3,300.00 - 3,500.00 euros.
کانال
https://news.1rj.ru/str/Machinelearning_Kartal/1612
#اپلای
https://rekry.saima.fi/certiahome/open_job_view.html?id=00006762&did=5600&lang=en&jc=16&nav_from_open_jobs_view_new=true
Two Postdoctoral Researcher/Project Researcher positions in speech processing
The salary of a postdoctoral researcher is in the beginning around 3,300.00 - 3,500.00 euros.
کانال
https://news.1rj.ru/str/Machinelearning_Kartal/1612
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
MIT AI: Brains, Minds, and Machines (Tomaso Poggio)
#مصاحبه
#یادگیری #عمیق
هنوز بین کارکرد مغز و هوش مصنوعی برای یادگیری فاصله زیادی هست.
پیشنهاد برای تماشا
حتی برای کسانی که دنبال اینده خود هستن هم پیشنهاد بدین.
مخصوصا بچه های کم سن سال که کنجاو هستند در زمینه هوش مصنوعی
منبع:
https://www.youtube.com/watch?v=aSyZvBrPAyk
کانال
@machinelearning_kartal
#مصاحبه
#یادگیری #عمیق
هنوز بین کارکرد مغز و هوش مصنوعی برای یادگیری فاصله زیادی هست.
پیشنهاد برای تماشا
حتی برای کسانی که دنبال اینده خود هستن هم پیشنهاد بدین.
مخصوصا بچه های کم سن سال که کنجاو هستند در زمینه هوش مصنوعی
منبع:
https://www.youtube.com/watch?v=aSyZvBrPAyk
کانال
@machinelearning_kartal
#Fun
Jalil with Marie Skłodowska Curie:
She was a Polish and naturalized-French physicist and chemist who conducted pioneering research on radioactivity. She was the first woman to win a Nobel Prize, the first person and only woman to win twice, and the only person to win a Nobel Prize in two different sciences.
And;
Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) are a set of major mobility research grants created by the European Union/European Commission to support research in the European Research Area (ERA).
@Machinelearning_kartal
Jalil with Marie Skłodowska Curie:
She was a Polish and naturalized-French physicist and chemist who conducted pioneering research on radioactivity. She was the first woman to win a Nobel Prize, the first person and only woman to win twice, and the only person to win a Nobel Prize in two different sciences.
And;
Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) are a set of major mobility research grants created by the European Union/European Commission to support research in the European Research Area (ERA).
@Machinelearning_kartal
#اپلای
از اقا ارمان بزرگوار
سلام دوستان. دانشگاه ما یه استادی هست به نام: Kenneth B Kent
که
Director of IBM Centre for Advanced Studies - Atlantic
هست. گروه بزرگ و خوبی دارن - استاد کار درستیه و دانشجو میخواد. زمینه کاریش:
Compiler - Very Log - FPGA
Hardware/Software Co-Design
Virtual Machines
Reconfigurable Computing
Software Engineering
Embedded Systems
روی اینا کار میکنه.
البته من خیلی جزئیاتشو اطلاع ندارم.
فاندش عموما از IBM و Huawei میاد
لینک گوگل اسکالرش اگه خواستین یه نگاه به کاراش بندازین:
https://scholar.google.ca/citations?hl=en&user=N__697EAAAAJ&view_op=list_works&sortby=pubdate
و اینکه در نهایت اگه مایل بودین بهش ایمیل بزنید.
موفق باشید 😊
مرسی ارمان جان از اشتراک ات.
کانال
https://news.1rj.ru/str/Machinelearning_Kartal/1614
از اقا ارمان بزرگوار
سلام دوستان. دانشگاه ما یه استادی هست به نام: Kenneth B Kent
که
Director of IBM Centre for Advanced Studies - Atlantic
هست. گروه بزرگ و خوبی دارن - استاد کار درستیه و دانشجو میخواد. زمینه کاریش:
Compiler - Very Log - FPGA
Hardware/Software Co-Design
Virtual Machines
Reconfigurable Computing
Software Engineering
Embedded Systems
روی اینا کار میکنه.
البته من خیلی جزئیاتشو اطلاع ندارم.
فاندش عموما از IBM و Huawei میاد
لینک گوگل اسکالرش اگه خواستین یه نگاه به کاراش بندازین:
https://scholar.google.ca/citations?hl=en&user=N__697EAAAAJ&view_op=list_works&sortby=pubdate
و اینکه در نهایت اگه مایل بودین بهش ایمیل بزنید.
موفق باشید 😊
مرسی ارمان جان از اشتراک ات.
کانال
https://news.1rj.ru/str/Machinelearning_Kartal/1614
#آموزش #هدف_دار
🌿💭🌹 سرمایه گذاری روی دانشجویانی که دنبال تحقیق هستن و مشکل هزینه دارن
دوستان عزیز سلام و وقت بخیر
یادمه وقتی دانشجوی کاردانی بودم هزینه این را نداشتم که کلاس رباتیک شرکت کنم و خدا سلامت کنه استادم دکتر ذباح ایشون قبول کردن که بدون هزینه در کلاس ها شرکت کنم و دنبال علاقه ام باشم. و این راه ادامه دارد.
بنده در ادامه این بحث یک زمینه خوب تحقیقاتی را قصد حمایت دارم که اخیرا Andrew NG هم فرموند که این زمینه تحقیقاتی در اینده مهم ترین زمینه تحقیقاتی خواهد شد و جمله ایشان به این صورت است:
Self-driving cars will be one of the most important AI applications in the world. Want to study this topic? Check out the Self-Driving Car specialization on @coursera, offered by @UofT!
https://twitter.com/AndrewYNg
بنابراین در این رابطه یک استاد از دانشگاه ماساچوست ویدیوهای قشنگی را در این زمینه به اشتراک می گذارد که اینجا در ادامه پیام به اشتراک خواهم گذاشت. و اما هدف چیست؟
هدفی که برای این کار در نظر گرفته ام این هست که بتوانیم یک ماشین خودران در سایز کوچک درست کنیم. هزینه براورد شده برای یک ماشین در سایز کوچک 3400 یورو تقریبا جهل میلیون هست که اگر دانشجویان خوب در این زمینه اعلام امادگی کنند بنده حاضر به سرمایه گذاری روی این بحث می باشم و قوی ان علاقه مند در این زمینه هستم.
چه سودی برای دو طرف خواهد داشت؟
سوداش برای من:
همکاری و چاپ مقاله در زمینه ماشین های خود ران و کسب تجربه همکاری با دانشجویان این حوزه و استفاده از این کار در ادامه تحقیقات.
سود اش برای شما:
همکاری و چاپ مقاله در زمینه ماشین های خود ران و کسب تجربه و استفاده از آن برای پایان نامه و رزمه خود، موقعیت برای پیاده سازی ایده در محیط واقعی، داشتن ابزاری که تهیه اش برایتان خیلی سخته به خاطر هزینه و تحریم،
و سود های دیگر که می تونه در ادامه همکاری ها پیش بیاید.
لطفا در صورت تمایل به بنده پیام بدهید. در این زمینه ما فقط به دانشجویان کامپیوتری نیاز نداریم بچه های الکترونیک و مکانیک هم می تونند خیلی همکار خوبی باشن و یک تیم خوب تشکیل شود.
در صورت تمایل با ای دی بنده در پروفایل کانال تماس بگیرید.
امید هست که این همکاری هدف دار نتایج خوبی را در پی داشته باشد.
لطفا با دوستان خود هم به اشتراک بگذارید.
با تشکر فراوان از شما
جلیل نورمحمدی خیارک
کانال
https://news.1rj.ru/str/Machinelearning_Kartal/1615
🌿💭🌹 سرمایه گذاری روی دانشجویانی که دنبال تحقیق هستن و مشکل هزینه دارن
دوستان عزیز سلام و وقت بخیر
یادمه وقتی دانشجوی کاردانی بودم هزینه این را نداشتم که کلاس رباتیک شرکت کنم و خدا سلامت کنه استادم دکتر ذباح ایشون قبول کردن که بدون هزینه در کلاس ها شرکت کنم و دنبال علاقه ام باشم. و این راه ادامه دارد.
بنده در ادامه این بحث یک زمینه خوب تحقیقاتی را قصد حمایت دارم که اخیرا Andrew NG هم فرموند که این زمینه تحقیقاتی در اینده مهم ترین زمینه تحقیقاتی خواهد شد و جمله ایشان به این صورت است:
Self-driving cars will be one of the most important AI applications in the world. Want to study this topic? Check out the Self-Driving Car specialization on @coursera, offered by @UofT!
https://twitter.com/AndrewYNg
بنابراین در این رابطه یک استاد از دانشگاه ماساچوست ویدیوهای قشنگی را در این زمینه به اشتراک می گذارد که اینجا در ادامه پیام به اشتراک خواهم گذاشت. و اما هدف چیست؟
هدفی که برای این کار در نظر گرفته ام این هست که بتوانیم یک ماشین خودران در سایز کوچک درست کنیم. هزینه براورد شده برای یک ماشین در سایز کوچک 3400 یورو تقریبا جهل میلیون هست که اگر دانشجویان خوب در این زمینه اعلام امادگی کنند بنده حاضر به سرمایه گذاری روی این بحث می باشم و قوی ان علاقه مند در این زمینه هستم.
چه سودی برای دو طرف خواهد داشت؟
سوداش برای من:
همکاری و چاپ مقاله در زمینه ماشین های خود ران و کسب تجربه همکاری با دانشجویان این حوزه و استفاده از این کار در ادامه تحقیقات.
سود اش برای شما:
همکاری و چاپ مقاله در زمینه ماشین های خود ران و کسب تجربه و استفاده از آن برای پایان نامه و رزمه خود، موقعیت برای پیاده سازی ایده در محیط واقعی، داشتن ابزاری که تهیه اش برایتان خیلی سخته به خاطر هزینه و تحریم،
و سود های دیگر که می تونه در ادامه همکاری ها پیش بیاید.
لطفا در صورت تمایل به بنده پیام بدهید. در این زمینه ما فقط به دانشجویان کامپیوتری نیاز نداریم بچه های الکترونیک و مکانیک هم می تونند خیلی همکار خوبی باشن و یک تیم خوب تشکیل شود.
در صورت تمایل با ای دی بنده در پروفایل کانال تماس بگیرید.
امید هست که این همکاری هدف دار نتایج خوبی را در پی داشته باشد.
لطفا با دوستان خود هم به اشتراک بگذارید.
با تشکر فراوان از شما
جلیل نورمحمدی خیارک
کانال
https://news.1rj.ru/str/Machinelearning_Kartal/1615
X (formerly Twitter)
Andrew Ng (@AndrewYNg) on X
Co-Founder of Coursera; Stanford CS adjunct faculty. Former head of Baidu AI Group/Google Brain. #ai #machinelearning, #deeplearning #MOOCs
Machine learning application (Kartal) pinned «#آموزش #هدف_دار 🌿💭🌹 سرمایه گذاری روی دانشجویانی که دنبال تحقیق هستن و مشکل هزینه دارن دوستان عزیز سلام و وقت بخیر یادمه وقتی دانشجوی کاردانی بودم هزینه این را نداشتم که کلاس رباتیک شرکت کنم و خدا سلامت کنه استادم دکتر ذباح ایشون قبول کردن که بدون هزینه در…»
Machine learning application (Kartal)
#آموزش #هدف_دار 🌿💭🌹 سرمایه گذاری روی دانشجویانی که دنبال تحقیق هستن و مشکل هزینه دارن دوستان عزیز سلام و وقت بخیر یادمه وقتی دانشجوی کاردانی بودم هزینه این را نداشتم که کلاس رباتیک شرکت کنم و خدا سلامت کنه استادم دکتر ذباح ایشون قبول کردن که بدون هزینه در…
توجه توجه
این کار کار غیرحضوری هست و همه از همه جای دنیا می توانند باشند. با تشکر
این کار کار غیرحضوری هست و همه از همه جای دنیا می توانند باشند. با تشکر
Check out @jalilnkh’s Tweet: https://twitter.com/jalilnkh/status/1094881956519657474?s=09
Twitter
Jalil Nourmohammadi-khiarak
When you are crazy about you work... You are deciding to buy by yourself what you need for deep learning algorithms processing Next step GPU 😋😎😎 hope to get from University as soon as possible.
Forwarded from RB
پیام linkedin ی کیان کتانفروش، استاد ایرانی استنفورد، پیرامون پایتون:
https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:6499845813601128448
#python #tensorflow #numpy #pandas #scikit_kearn #flask .
https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:6499845813601128448
#python #tensorflow #numpy #pandas #scikit_kearn #flask .
Linkedin
Kian Katanforoosh posted on LinkedIn
My teams and students mostly use Python for Deep Learning (tf, pytorch, numpy, pycuda etc.), Data science / ML (pandas, scikit-learn, etc.) and web (Django...