🧠 پروژه SurfSense؛ جایگزین اوپن‌سورس برای NotebookLM ✅

اگه با ابزارهایی مثل NotebookLM یا Perplexity ریسرچ می‌کنی، SurfSense همون تجربه رو بهت می‌ده؛
جستجوی هوشمند، خلاصه‌سازی و پاسخ‌دهی برای هر موضوع 🤖

اما یه تفاوت مهم داره 👇

به‌جای تکیه صرف روی وب، می‌تونه داخل نالج‌بیس شخصی خودت هم بگرده؛
از GitHub و Notion گرفته تا Gmail، Slack و بقیه ابزارهایی که باهاشون کار می‌کنی.✨

ریسرچ نه فقط از اینترنت، بلکه از منابعی که متعلق به خودته 🚀

🔗 ریپو SurfSense
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🔍 تفاوت Embedding Search با Semantic Search چیه؟

خیلی وقت‌ها وقتی درباره جستجوی هوشمند صحبت می‌کنیم، این دو تا اصطلاح رو به‌جای هم می‌شنویم؛
اما واقعیت اینه که Embedding Search و Semantic Search یکی نیستن و قاطی کردنشون باعث طراحی اشتباه سیستم‌های جستجو می‌شه.
بیاید خیلی ساده فرقشون رو بررسی کنیم 🧠

روش Embedding Search در اصل یک روش فنیه.
متن‌ها (یا تصویر، صدا و…) به بردار عددی (Embedding) تبدیل می‌شن و بعد با معیارهایی مثل Cosine Similarity، نزدیک‌ترین بردارها پیدا می‌شن.
یعنی سیستم فقط می‌گه: «کدوم بردارها از نظر عددی شبیه‌ترن؟» 🧮

اما Semantic Search یک مفهوم سطح بالاتره.
اینجا هدف اینه که منظور واقعی کاربر فهمیده بشه، نه صرفاً شباهت ظاهری متن‌ها.
برای همین معمولاً ترکیبی از این‌هاست:

جستجوی برداری (Embedding Search)

بازنویسی یا اصلاح کوئری

درک کانتکست

و گاهی مدل زبانی یا RAG


نتیجه؟ پاسخ‌هایی که «معنادار» هستن، نه فقط مشابه از نظر کلمه.

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

از "صفر" تا "فوق تخصص" در AI

👌دیتایاد، جامع‌ترین نقشه‌راه یادگیری هوش مصنوعی رو برات آماده کرده البته با تخفیف ویژه و شرایط اقساطی!

👑 اینجا قراره یک متخصص تمام‌عیار بشی، نه یک دانشجوی معمولی!

🎖یه نقشه راه ۴ مرحله‌ای که ازت یه متخصص همه‌چی‌تموم می‌سازه:

1️⃣ دوره نخبگان پایتون (هر چیزی که از پایتون نیاز داری صفر تا صد)

2️⃣ متخصص علم داده (ریاضیات + تحلیل داده + یادگیری ماشین + یادگیری عمیق)

3️⃣ بینایی کامپیوتر و پردازش تصویر (مهندس بینایی کامپیوتر شو)

4️⃣ مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و پردازش زبان طبیعی (داغ ترین شاخه هوش مصنوعی)

✅ ۱۴ میلیون تخفیف با شرایط ۴ قسطه

🛑 اگه نیاز به مشاوره داری بزن رو لینک زیر:
دریافت مشاوره رایگان

✨ لینک آموزش های AI دیتایاد اینجاست

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🚀 کتابخانه Matplotlib در پایتون؛ پایه‌ای‌ترین ابزار برای رسم داده‌ها 📊

هر وقت پای تحلیل داده و علم داده وسط باشه، یکی از اولین مهارت‌هایی که باید یاد بگیری، نحوهٔ ترسیم و بصری‌سازی داده‌هاست.↗️
ابزار Matplotlib قدیمی‌ترین و در عین حال پرکاربردترین کتابخانه رسمِ داده در پایتونه که تقریباً هر جایی از پروژه‌های ساده تا گزارش‌های پیچیده به‌کارت میاد 🧠

🔹 چرا Matplotlib خاصه؟

چون:
- روی تمام محیط‌های Python کار می‌کنه👨‍💻
- با NumPy، Pandas و SciPy هماهنگه ✨
- هر نوع نموداری مثل خطی، میله‌ای، پراکندگی، هیستوگرام و حتی سه‌بعدی رو می‌تونه بسازه 📊
- پایهٔ خیلی از کتابخانه‌های دیگه مثل Seaborn هم هست 🦾

اگه می‌خوای یاد بگیری چطور داده‌ها رو واضح، قابل فهم و قابل ارائه کنی، مقالهٔ کامل Matplotlib رو از دست نده 👇
🔗 آموزش Matplotlib در پایتون
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🧠 تعامل با مدل‌های زبانی فقط پرامپت نیست

خیلی‌ها فکر می‌کنن کار با LLM یعنی فقط یه پرامپت خوب نوشتن.
ولی پرامپت فقط ساده‌ترین لایه تعامل با مدله. 🤖

در عمل، ما چند راه اصلی برای تعامل با مدل‌های زبانی داریم 👇

🔹 پرامپت (Prompting)
دستور متنی مستقیم؛ سریع ولی ناپایدار.

🔹 بازیابی + تولید (RAG)
مدل قبل از جواب، از دیتای بیرونی می‌خونه؛ مناسب دانش پویا.

🔷 استفاده از ابزار (Tool / Function Calling)
مدل فقط جواب نمی‌ده، API صدا می‌زنه و عمل می‌کنه.

🔹 فاین‌تیون (Fine-tuning)
رفتار مدل تغییر می‌کنه؛ پرهزینه ولی پایدار.

🦾 هرچی از پرامپت جلوتر می‌ری،
کنترل بیشتر می‌گیری، ولی پیچیدگی هم بالاتر میره.

✅ در‌نهایت، همه اینا «روش تعامل» هستن ولی در لایه‌های مختلف از چرخه عمر مدل.
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🚀 پروژه LEANN؛ RAG شخصی با ۹۷٪ حافظه کمتر 🧠

همیشه فکر می‌کردیم ساخت یک سیستم RAG قدرتمند نیاز به سرورهای سنگین و دیتابیس‌های حجیم داره؛ اما LEANN اومده این تصور رو کاملاً عوض کنه. این پروژه یک وکتور دیتابیس نوآورانه است که تمرکزش روی شخصی‌سازی هوش مصنوعی و اجرای لوکاله 🤖

🔹 پروژه LEANN دقیقاً چه کار می‌کنه؟

ابزار LEANN به شما اجازه می‌ده میلیون‌ها سند رو ایندکس و جستجو کنی، اون هم با ۹۷٪ مصرف حافظه کمتر نسبت به وکتور دیتابیس‌های رایج، بدون افت دقت. یعنی می‌تونی یک سیستم RAG کامل رو روی لپ‌تاپ شخصی‌ت اجرا کنی، نه دیتاسنتر!

🔹 و این یعنی:

- اجرای RAG به‌صورت لوکال (Local-first)

- مصرف حافظه بسیار پایین

- حفظ دقت جستجوی معنایی

- مناسب برای Personal AI و ایجنت‌های آفلاین

🔗 ریپو LEANN
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🚀 چرا Latency دشمن اصلی هوش مصنوعی در دنیای واقعیه؟ ⏱️🧠

شاید فکر کنید دقت مدل مهم‌ترین معیار موفقیته، اما وقتی هوش مصنوعی وارد دنیای واقعی می‌شه، سرعت پاسخ (Latency) خیلی وقت‌ها از دقت هم مهم‌تر می‌شه. مدلی که جواب درست رو «دیر» بده، عملاً برای کاربر بی‌استفاده‌ست. بیاید ببینیم چرا Latency این‌قدر تعیین‌کننده‌ست 🧠

🔹 مفهوم Latency یعنی فاصله بین هوش و تجربه کاربر ⚙️

مقدار Latency زمانیه که از لحظه درخواست کاربر تا دریافت پاسخ مدل طول می‌کشه. در اپلیکیشن‌های واقعی مثل چت‌بات‌ها، سیستم‌های پیشنهاددهنده، دستیارهای صوتی یا حتی ربات‌های صنعتی، تأخیر بالای چند صد میلی‌ثانیه باعث می‌شه تجربه کاربری کاملاً خراب بشه.
مثلاً تحقیقات UX نشون می‌ده که تأخیر بالای ۱ ثانیه حس «کند بودن سیستم» رو به کاربر منتقل می‌کنه و در محصولاتی مثل سرچ یا چت، نرخ ریزش کاربر رو به‌شدت بالا می‌بره.

برای همین تو دنیای واقعی، شرکت‌ها معمولاً بین مدل خیلی دقیق ولی کند و مدل کمی ضعیف‌تر ولی سریع، دومی رو انتخاب می‌کنن. به همین دلیله که تکنیک‌هایی مثل KV Cache، Quantization، Distillation و حتی استفاده از مدل‌های کوچک‌تر در Edge انقدر مهم شدن.

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🎉 سال نو میلادی مبارک؛ نگاهی کوتاه به AI در ۲۰۲۵ 📊

سال ۲۰۲۵ برای هوش مصنوعی سال تغییر تمرکز بود. تمرکز از «فقط قوی‌تر شدن مدل‌ها» رفت به سمت کاربردپذیری واقعی؛ جایی که سرعت پاسخ، هزینه اجرا و تجربه کاربر اهمیت بیشتری پیدا کرد. 📈🤖

🔹 ۲۰۲۵ چه چیزی به ما نشون داد؟

مدل‌ها بیش از قبل وارد محصول‌ها شدن: Agentها، RAGهای عملی‌تر، inference بهینه‌تر و اجرای لوکال مدل‌ها. یعنی AI از دمو و تست، به استفاده روزمره خیلی نزدیک‌تر شد.✅

🔹 ادامه مسیر چطوره؟

مدل‌های کوچک‌تر ولی دقیق‌تر، ابزارمحور شدن LLMها، و فاصله کمتر بین سیستم‌های هوشمند و نیاز واقعی کاربر. تمرکز روی «کار کردن در دنیای واقعی»، نه فقط بنچمارک.

امیدواریم ۲۰۲۶ سال استفاده عاقلانه‌تر و مهندسی‌شده‌تر از هوش مصنوعی باشه. 👨‍💻

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🚀 فریمورک TensorFlow؛ موتور قدرتمند یادگیری ماشین در پایتون 🧠

وقتی صحبت از ساخت مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق (Deep Learning) می‌شه، یکی از ابزارهایی که اکثر دیتا ساینتیست‌ها و مهندسا سراغش می‌رن TensorFlowعه. این ابزار اوپن‌سورس از گوگل راه رو برای ساخت، آموزش و دیپلوی مدل‌های پیچیده روی داده‌های واقعی هموار کرده. 🎯

🔹 اما TensorFlow چیه؟

فریمورک TensorFlow یه فریمورک پایتونه برای ساخت و اجرای مدل‌های ML و DL، از شبکه‌های عصبی ساده تا معماری‌های پیچیده مثل CNN و RNN.
اسمش از Tensor (ماتریس‌های چندبعدی) + Flow (جریان محاسبات) گرفته شده, یعنی داده‌ها به شکل چندبعدی عبور و پردازش می‌شن.

🔹 چرا TensorFlow انتخاب مناسبیه؟

✅ اجرای مدل‌ها روی CPU، GPU و TPU
✅ ساختار گراف محاسباتی قابل بهینه‌سازی
✅ یکپارچگی با ابزارهای تولید و پروداکشن
✅ جامعه‌ی بزرگ، ابزارهای کمکی و مستندات قوی

اگه می‌خوای شروع به ساخت مدل‌های واقعی با TensorFlow و پایتون کنی، مقاله‌ی کاملش رو بخون 👇
🔗 کتابخانه تنسورفلو (TensorFlow) در پایتون

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

✅معرفی و دانلود کتاب✅
VLM - Large Vision-Language Models

⭐ این کتاب که توسط انتشارات Springer منتشر شده، راهنمای جامعِ نسل جدید هوش مصنوعیه؛ یعنی مدل‌هایی که نه تنها متن، بلکه دنیای بصری رو هم درک می‌کنن (مانند GPT-4o، Gemini و مدل‌های متن‌به-تصویر).

📌 در این کتاب چه مباحثی بررسی میشه؟

🔹 بخش اول: پیش‌آموزش (Pre-training)
🔹 بخش دوم: پرامپت‌نویسی حرفه‌ای (Prompting)
🔹 بخش سوم: کاربردهای پیشرفته (Applications)

🎯 این کتاب پلی بین بینایی کامپیوتر و پردازش زبان طبیعی برقرار میکنه!

✨ لینک آموزش های AI دیتایاد اینجاست

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🎾 دیگه ربات‌ها هم تنیس بازی می‌کنن! 🤖

تو این ویدیو یه ربات رو می‌بینیم که توپ رو تشخیص می‌ده، مسیرش رو پیش‌بینی می‌کنه و در کسری از ثانیه واکنش نشون می‌ده. چیزی که می‌بینیم فقط حرکت بازو نیست؛ پشتش تصمیم‌گیری لحظه‌ای و کنترل دقیق در دنیای واقعی جریان داره 🧠

🔹 هوش مصنوعی این ربات کجاست؟

بخش اصلی پردازش‌ها معمولاً لوکال روی خود ربات (On-device / Edge AI) انجام می‌شه تا تأخیر (Latency) به حداقل برسه؛ مثل تشخیص توپ و تصمیم‌گیری حرکتی.
در بعضی سناریوها، مدل‌های سنگین‌تر یا به‌روزرسانی‌ها از طریق API یا سرور ابری (Cloud) انجام می‌شن، اما کنترل لحظه‌ای بازی تقریباً همیشه لوکاله. 🤖

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

💣 جامع ترین دوره LLM و NLP 💣

🎁 تخفیف  + پرداخت سه قسطی + مشاوره رایگان

همه استفاده از مدل های زبانی رو بلدن، اما بازار به دنبال مهندس واقعی میگرده، وقتشه فراتر از تئوری سیستم‌های هوشمند «واقعی» خلق کنیم.

🦾 تصور کنید می‌تونید:

مدل‌های اختصاصی بسازید.

کاری کنید PDF‌ها و اسناد پیچیده‌ شرکت شما به سوالاتتان پاسخ دهند (RAG).

مدل‌های زبانی را برای وظایف تخصصی خودتان «تنظیم» کنید (Fine-Tuning).

اپلیکیشن‌های هوشمند مبتنی بر API توسعه دهید.

و خیلی از کار های جذاب دیگه.

🎯 این یک دوره سطحی نیست، یک برنامه مهندسی فشرده از مبانی تا معماریه.

فصل ۱: پایه‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)

فصل ۲: کالبدشکافی عمیق «معماری ترنسفورمر»

فصل ۳: معماری‌های شاخص و استراتژی‌های پیاده‌سازی

فصل ۴: تسلط بر تکنیک‌های حیاتی RAG و Fine-Tuning

فصل ۵: پروژه‌های واقعی و پایان‌دوره

🤝 این یه رفاقت دائمیه:
✅ دسترسی دائمی به ویدیوها
✅ پشتیبانی همیشگی در تلگرام
✅ به‌روزرسانی‌های رایگان

🔴 لینک دسترسی و ویدیو معرفی دوره
🟡لینک دریافت مشاوره رایگان
✅لینک همه دوره های AI دیتایاد✅

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

پایان دوران پیچیدگی در پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی

❌ اگه تو حوزه Deep Learning فعالی، احتمالاً با چالش "پراکندگی ابزارها" روبه‌رو شدی. برای متن باید سراغ یک کتابخونه می‌رفتی، برای تصویر یکی دیگه، و اگر می‌خواستی مدل رو از PyTorch به TensorFlow ببری، باید کل کد رو بازنویسی می‌کردی.

🎉 خبر خوب: دوران این دردسرها با آمدن Keras Hub تموم شده!
🔹 کراس هاب (Keras Hub) چیه؟ کراس هاب یک کتابخانه واحد و یکپارچه ست که جایگزین KerasNLP و KerasCV شده. این ابزار مثل یک "جعبه‌ابزار همه‌کاره" عمل می‌کنه که مدل‌های پیشرفته مثل Gemma, Llama 3, BERT, Mistral, SAM, YOLO و... رو به ساده‌ترین شکل ممکن در اختیارت می‌ذاره.

⚔️ مقایسه فنی: قدیم vs جدید
بیایید ببینیم برای لود کردن و استفاده از یک مدل زبانی (LLM) چقدر کارمون راحت‌تر شده:

❌ روش‌های قدیمی: قبلاً برای راه انداختن یک مدل، باید توکنایزر، دیکودر و پایپ‌لاین رو جداگانه مدیریت می‌کردی:

import tensorflow as tf

tokenizer = tf.saved_model.load("path/to/tokenizer")

def preprocess(text):
    tokens = tokenizer(text)
    return tf.expand_dims(tokens, 0)

model = tf.keras.models.load_model("path/to/model")

inputs = preprocess("Hello AI world!")
outputs = model(inputs)

✅ روش مدرن: حالا همون کار، با همون قدرت، ولی با سینتکس تمیز و استاندارد:

import keras_hub

gemma = keras_hub.models.GemmaCausalLM.from_preset("gemma_2b_en")

💡 نکته حرفه‌ای: می‌خوای سرعت ترین (Train) رو با JAX تجربه کنی؟ لازم نیست کد بالا رو تغییر بدی! فقط قبل از ایمپورت، این خط رو اضافه کن:

import os
os.environ["KERAS_BACKEND"] = "jax"  # یا "torch" یا "tensorflow"

import keras_hub

🔗 نتیجه: با Keras Hub، تمرکز شما از "چگونه کد زدن" به "چه چیزی ساختن" تغییر می‌کنه.

📚 داکیومنت‌های رسمی و مدل‌ها:
keras.io/keras_hub

✨ لینک آموزش های AI دیتایاد اینجاست

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🚀 یادگیری انتقالی (Transfer Learning)؛ استفاده دوباره از هوش قبلی 🧠

وقتی می‌خوای برای یه مسئله جدید مدل بسازی، همیشه لازم نیست از صفر شروع کنی. یادگیری انتقالی دقیقاً یعنی همین:
مدلی که قبلاً روی یه کار بزرگ و داده‌سنگین آموزش دیده رو می‌گیری، دانش قبلیش رو حفظ می‌کنی و اون رو برای یه کار یا داده‌ی جدید تنظیم می‌کنی. این یعنی سرعت بیشتر، داده‌ی کمتر و هزینه‌های پایین‌تر. 💵⚡
🔹 این کار چه مزیت هایی داره؟

- نیاز به داده‌های برچسب‌خورده کمتر

- زمان آموزش خیلی کمتر

- مدل از تجربه قبلی در حوزه‌های مشابه استفاده می‌کنه

- معمولاً دقت بهتر نسبت به آموزش از صفر

🔹 کجا استفاده می‌شه؟

این تکنیک تو بینایی ماشین، NLP، تحلیل‌های پزشکی، تشخیص صدا و بسیاری پروژه‌های عملی کاربرد داره، مخصوصاً جایی که داده‌های برچسب‌خورده کمیابی داریم.

اگه می‌خوای دقیق‌تر با مزایا، مثال و نحوه‌ی پیاده‌سازی یادگیری انتقالی آشنا بشی، مقاله کاملش رو تو دیتایاد بخون 👇
🔗 یادگیری انتقالی در یادگیری ماشین
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعانی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

از "صفر" تا "فوق تخصص" در AI

👌دیتایاد، جامع‌ترین نقشه‌راه یادگیری هوش مصنوعی رو برات آماده کرده البته با تخفیف ویژه و شرایط اقساطی!

👑 اینجا قراره یک متخصص تمام‌عیار بشی، نه یک دانشجوی معمولی!

🎖یه نقشه راه ۴ مرحله‌ای که ازت یه متخصص همه‌چی‌تموم می‌سازه:

1️⃣ دوره نخبگان پایتون (هر چیزی که از پایتون نیاز داری صفر تا صد)

2️⃣ متخصص علم داده (ریاضیات + تحلیل داده + یادگیری ماشین + یادگیری عمیق)

3️⃣ بینایی کامپیوتر و پردازش تصویر (مهندس بینایی کامپیوتر شو)

4️⃣ مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و پردازش زبان طبیعی (داغ ترین شاخه هوش مصنوعی)

✅ ۱۴ میلیون تخفیف با شرایط ۴ قسطه

🛑 اگه نیاز به مشاوره داری بزن رو لینک زیر:
دریافت مشاوره رایگان

✨ لینک آموزش های AI دیتایاد اینجاست

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🧠 چرا GPU برای هوش مصنوعی انقدر مهمه؟

همه‌چی از ضرب ماتریس شروع می‌شه.
پردازنده (CPU) کارها رو یکی‌یکی جلو می‌بره، اما GPU همزمان هزاران محاسبه مشابه رو اجرا می‌کنه.⚡
دقیقاً همون چیزی که مدل‌های یادگیری عمیق بهش نیاز دارن 🚀

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🌟 پروژه DeepTutor؛ معلم هوش مصنوعی شما 📚🤖

ابزار DeepTutor یه پروژه اوپن‌سورسه که اومده تجربه یادگیری با AI رو از حالت «چت و سؤال‌جواب ساده» خارج کنه و تبدیلش کنه به یه مربی هوشمند واقعی؛ چیزی فراتر از جواب دادن، نزدیک به یاد دادن. 🤖

این سیستم با معماری چندعامله (Multi-Agent) طراحی شده تا بتونه هم‌زمان چند نقش مختلف رو بازی کنه؛ از تحلیل اسناد حجیم و تحقیق عمیق گرفته تا حل مسئله، تولید تمرین و حتی کمک به ایده‌پردازی. 🧠

📌 مزایای DeepTutor

🔹 ساخت پایگاه دانش شخصی از کتاب‌ها، مقاله‌ها و فایل‌ها
🔹 پاسخ‌گویی دقیق با ترکیب RAG و جستجوی وب
🔹 تولید تمرین و سؤال متناسب با سطح یادگیری
🔹 توضیح مفاهیم پیچیده با ابزارهای بصری
🔹 مناسب برای یادگیری عمیق، نه فقط گرفتن جواب سریع

🔗 ریپو DeepTutor
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

💥دوره جامع نخبگان پایتون:

🔥شرایط پرداخت اقساط + تخفیف
این یه دوره جامع و یک جعبه ابزار کامل برای علاقه مندان به برنامه نویسی پایتونه.

🎯 از مفاهیم پایه شروع شده و تا مهارت‌های پیشرفته برنامه‌نویسی و توسعه نرم افزار رو پوشش میده.

📚در واقع ۵ تا دوره در کنار هم این دوره جامع رو تشکیل دادن:

✅ دوره صفرتاصد پایتون
✅ آموزش رابط گرافیکی PyQt6
✅ آموزش دیتابیس SQL
✅ مقدمات پایتون در علم داده
✅ آموزش Git

1️⃣ تو بخش اول از ابتدایی ترین مفاهیم پایتون مثل ساختارهای کنترلی، توابع، لیست‌ها، دیکشنری‌ها و ... شروع میکنیم تا مفاهیم پیشرفته مثل شی گرایی.
2️⃣ تو بخش دوم با استفاده از PyQt6 یادمیگیریم چطور رابط گرافیکی حرفه ای بسازیم.
3️⃣ تو بخش سوم یادمیگیریم چطور از پایگاه داده استفاده کنیم و چطور داده هارو استخراج کنیم.
4️⃣ تو بخش چهارم کتابخونه های اولیه برای ورود به علم داده و یادگیری ماشین مثل numpy , pandas  قرار داره.
5️⃣ بخش پنجم هم اصول اولیه و پیشرفته Git رو یادمیگیریم.

🌐 صفحه دوره تو سایت دیتایاد
📞  درخواست مشاوره رایگان
✨ لینک آموزش های AI دیتایاد اینجاست

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🚀 محاسبات و تست مدل‌ها بدون GPU 🧠

دیگه نداشتن GPU قدرتمند محدودیت نیست؛ حالا می‌تونی مستقیم از داخل VS Code به Google Colab وصل بشی و کدت رو روی GPU اجرا کنی.
فایل‌ها لوکاله، محاسبات روی کولب. ساده، سریع، کاربردی. ⚡

این روش برای یادگیری، تست مدل‌ها، تمرین PyTorch و TensorFlow و پروژه‌های سبک تا متوسط کاملاً ایده‌آله. ✅
اما اگه دنبال ترینینگ‌های سنگین، پروژه‌های طولانی‌مدت یا کنترل کامل روی منابع هستی، باید بری سراغ GPU اختصاصی، سرور ابری یا لوکال قدرتمند‌تر. 👨‍💻🦾

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

⚔️ پایتون در مقابل R ⚔️

مقایسه این دوتا زبون برنامه نویسی یکی از داغ‌ترین بحث‌ها بین دیتاساینتیست هاست

🔴 زبان R در دهه ۹۰ میلادی برای آمار ساخته شد. R در پروژه‌های دانشگاهی، بیوانفورماتیک و رسم نمودارهای فوق‌حرفه‌ای قدرت بینظیری داره.

🟡 پایتون یک زبان «همه‌منظوره» ست. پایتون به دلیل سادگی خیره‌کننده و کتابخانه‌های غول‌آسایی مثل TensorFlow و PyTorch، به پادشاه هوش مصنوعی تبدیل شده.

✅ بیا تو چندتا مثال سینتکسشون رو باهم مقایسه کنیم:

1️⃣ تعریف متغیر و چاپ آن (Variables)
Python:

message = "Hello Datayad!"
print(message)

R:

message <- "Hello Datayad!"
print(message)

2️⃣ ساخت یک لیست (یا Vector)
Python:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
# یا برای بازه:
numbers = list(range(1, 6))

R:

numbers <- c(1, 2, 3, 4, 5)
# یا برای بازه:
numbers <- 1:5

3️⃣ خوندن فایل دیتاست (Reading CSV)
Python:

import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
print(df.head())

R:

df <- read.csv("data.csv")
head(df)

4️⃣ فیلتر کردن داده‌ها (Filtering)
Python:

young_people = df[df['Age'] > 25]

R:

young_people <- subset(df, Age > 25)

5️⃣ رسم یک نمودار ساده (Plotting)
Python:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(df['Age'])
plt.show()

R:

plot(df$Age, type="l")

💡 نتیجه‌گیری: کدوم رو انتخاب کنیم؟
اگر هدفتون هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و توسعه نرم‌افزار: قطعا پایتون (Python).
اگر تمرکزتون روی تحلیل آماری محض و پژوهش‌های آکادمیکه: R انتخاب خوبیه.

✅ ما در دیتایاد مسیر تخصص در هوش مصنوعی رو به صورت کامل با پایتون براتون آماده کردیم بدون هیچ پیشنیازی.

🔍 ضمنا یه پست هم تو اینستاگرام داریم که نقشه راه هوش مصنوعی با پایتون رو دقیق بررسی کردیم: اینم لینکش

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

📰 انویدیا از پلتفرم هوش مصنوعی Vera Rubin رونمایی کرد 🧠

انویدیا از پلتفرم جدید خودش با نام Vera Rubin رونمایی کرد؛ یه زیرساخت کامل برای دیتاسنترهای هوش مصنوعی که شامل CPU، GPU و شبکه‌ی پرسرعت در قالب یک سیستم یکپارچه است. ⚡🔗

این پلتفرم برای آموزش و اجرای مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی طراحی شده و قراره نسل بعدی پردازش‌های AI در مقیاس دیتاسنتر رو پشتیبانی کنه. 🤖🦾

بر اساس اعلام انویدیا، Vera Rubin از سال ۲۰۲۶ به‌صورت تدریجی وارد دیتاسنترهای هوش مصنوعی و سرویس‌های ابری خواهد شد.📈

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@