یادگیری برنامه نویسی و تکنولوژی های روز دنیا – Telegram
یادگیری برنامه نویسی و تکنولوژی های روز دنیا
744 subscribers
29 photos
43 videos
21 files
24 links
اینجا کدها و پروژه های مربوط به کانال یوتیوبی NextTrendingTech قرار میگیره.
Download Telegram
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
📈پیش بینی و تخمین قیمت با هوش مصنوعی در پایتون
یکی از جذاب ترین موضوعاتی که می توان با هوش مصنوعی روی آن متمرکز شد، پیش بینی و تخمین قیمت است. پیش بینی قیمت سهام در بازار بورس، ارزیابی قیمت خانه و یا تخمین قیمت خودرو و محصولات یک فروشگاه اینترنتی به کمک یادگیری ماشین از آن جمله محسوب می شود. ادامه مطلب 👇
http://miladshiri.ir/%D9%BE%DB%8C%D8%B4-%D8%A8%DB%8C%D9%86%DB%8C-%D9%88-%D8%AA%D8%AE%D9%85%DB%8C%D9%86-%D9%82%DB%8C%D9%85%D8%AA-%D8%A8%D8%A7-%D9%87%D9%88%D8%B4-%D9%85%D8%B5%D9%86%D9%88%D8%B9%DB%8C-%D8%AF%D8%B1-%D9%BE/
تهیه مجموعه از لینک زیر با تخفیف 20 درصدی برای اعضای کانال 👇

http://yon.ir/aipackage

کد تخفیف 20 درصد: ai2019_20
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
📷 انواع روش های کلاسبندی تصاویر با یادگیری ماشین در پایتون

یکی از جذاب ترین حوزه های هوش مصنوعی کلاسبندی تصاویر یا به بیان دیگر تشخیص تصاویر است. تشخیص چهره یا شی هم از این مقوله به حساب می آید که البته جزییات آن یک مقدار تفاوت می کند. دسته بندی تصاویر به معنای این است که به سیستم آموزش دهیم که بتواند فرق دو تصویر از دو کلاس مختلف را متوجه بشود. برای مثال برای تفکیک تصاویر چهره و خودرو، باید یک مجموعه ای از تصاویر از این دو دسته به همراه برچسب های آن ها به مدل یادگیری ماشین بدهیم و مدل پس از آموزش قادر است که یک تصویر ورودی را به یکی از کلاس های مذکور مرتبط سازد. حال می توان در این مورد جزیی شد، یعنی پس از اینکه توانستیم تشخیص دهیم یک تصویر خودرو است، مدل را به گونه ای آموزش دهیم که بتواند بگوید چه مدل خودرو است. طبیعتا در این حالت هم نیاز به مجموعه ای تصاویر خودرو در مدل های مختلف است تا سیستم ما به خوبی آموزش ببیند. ادامه مطلب 👇

yon.ir/OWNzD
🎁🎁 🚨🚨 به دلیل استقبال علاقه مندان از مجموعه جامع یادگیری ماشین و داده کاوی با پایتون، هر روز دو کد تخفیف 40 درصد تنها برای اعضا کانال قرار داده می شود. دقت کنید که کدها یکبار مصرف هستن بنابراین علاقه مندی که سریع تر اقدام به خرید کند، موفق به خرید خواهد شد.👇👇👇⭐️⭐️⭐️
🚨توجه 🚨 علاقه مندان به حوزه هوش منصوعی و داده کاوی دقت کنند که این مجموعه با توجه به محتوای گسترده دوره که شامل مباحث و پروژه های عملی و کاربردی از داده کاوی گرفته تا یادگیری عمیق می باشد، مجموعه ای است که مشابه آن را نه تنها به زبان فارسی بلکه به زبان انگلیسی نمی توان یافت. این مجموعه 18 ساعته مباحث بسیار گسترده ای را تحت پوشش قرار می دهد که یک برنامه نویس حوزه هوش مصنوعی و مهندس داده ای باید آگاه به آن ها باشد. با این حال هزینه این مجموعه در کمترین حد در نظر گرفته شده است که علاقه مندان دغدغه ای از بابت هزینه نداشته باشند. این مجموعه حاصل تجربیات مدرس طی دوره های برگزار شده با همین عنوان و همچنین فعالیت ایشان به عنوان برنامه نویس حرفه ای پایتون می باشد. در صورت سوال یا مشکل می توانید با شماره 09109214110 تماس حاصل فرمایید. 🙏🙏
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
⭐️⭐️قابل توجه دوستانی که دغدغه انتخاب حوزه کاری ⚙️و زبان برنامه نویسی 💻رو دارند در این ویدیو به سوالات زیر پاسخ خواهیم داد :
چه زبان برنامه نویسی ای انتخاب کنیم؟ پایتون بهتر است یا R ؟ در چه حوزه ای کار کنیم ؟ آینده هوش مصنوعی چیست؟ تقاضا در بازار کار برای حوزه هوش مصنوعی چگونه خواهد بود؟ چه بحثی از هوش مصنوعی بیشتر مورد توجه است؟ و ...
#ویدیوهای_کوتاه_هوش_مصنوعی


🎦ویدیوهای آموزشی رایگان در حوزه هوش مصنوعی و داده کاوی با پایتون👇👇👇👇
https://news.1rj.ru/str/joinchat/AAAAAEGeMsHcqHSkHn3OUw
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎦چگونه هوش مصنوعی تصاویر چهره و آثار هنری مشابه واقعیت خلق می کند؟ آیا هوش مصنوعی می تواند خلاقیت داشته باشد؟
#ویدیوهای_کوتاه_هوش_مصنوعی


🎦برای دسترسی به ویدیوهای آموزشی رایگان در حوزه هوش مصنوعی و داده کاوی با پایتون به کانال Pythonanywhere بپیوندید👇👇👇👇
https://news.1rj.ru/str/joinchat/AAAAAEGeMsHcqHSkHn3OUw
تفاوت مهندس داده ای با دانشمند داده ای چیست ؟
از سال 2012 که ژورنال هاروارد بیزنس اعلام کرد که جذاب ترین شغل در حال حاضر دانشمند داده ای است همه به این حوزه علاقه مند شدند اما واقعیت این است که مهندس داده ای در حال حاضر پرتقاضا تر است. به هرحال نکته ای که باید توجه کرد این است که تمام عناوین شغلی مرتبط با داده، هوش مصنوعی و تحلیل آن، پر درخواست ترین و پر درآمدترین شغل ها محسوب می شوند، عمدتا به این خاطر که هر شرکتی در هر حوزه ای با داده و اطلاعات درگیر است و تحلیل آن برای اهداف بلند مدت شرکت ضرروی است. اما سوالی که پیش می آید این است که تفاوت دانشمند داده ای (data scientist) با مهندس داده ای (data engineer) چیست؟!
به صورت خیلی ساده مهندس داده ای مسئول طراحی و پیاده سازی نرم افزارها و پلتفرم هایی برای جمع آوری، تمیزکاری و اعمال روش های هوش مصنوعی و داده کاوی است. در اصل یک مهندس داده باید یک برنامه نویس خوب در حوزه داده کاوی و هوش مصنوعی باشد. باید کار با انواع داده و دیتابیس ها را بداند. بتواند API ها و توابع سطح بالا را طراحی کند.... ادامه 👇👇

yon.ir/RLEbF


⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
🚨این مجموعه آموزشی شامل مباحث آموزش برنامه نویسی پایتون از سطح مقدماتی تا سطح متوسط، مباحث داده کاوی، آماری و کار با داده ها، آشنایی و به کارگیری روش های یادگیری ماشین و در نهایت بحث یادگیری عمیق و شبکه های عصبی می باشد. با تکیه بر توضیح مباحث اساسی و مهم در این حوزه ها، در این مجموعه تمامی مباحث همراه با مثال ها و پروژه های عملی و کاربردی ارایه می شود که به علاقه مندان این امکان را می دهد تا بتوانند به صورت تخصصی و با نگاه شغلی آموزش را دنبال کنند.

📮 برای اطلاعات بیشتر و دیدن ویدیو های نمونه به سایت فروشگاه بروید👇
http://yon.ir/aipackage

🎁 جهت بهره مندی از تخفیف 20 درصدی که برای اعضای کانال در نظر گرفته شده است، هنگام تسویه حساب در سایت کد تخفیف ai2019_20 را وارد کنید
یادگیری عمیق چیست؟ شبکه های عصبی عمیق چیست؟
یکی از حوزه های بسیار جذاب در هوش مصنوعی که در سال های اخیر بسیار مورد توجه قرار گرفته است، یادگیری عمیق است. اما یادگیری عمیق چیست؟ آیا یادگیری عمیق با یادگیری ماشین متفاوت است؟ ارتباط یادگیری عمیق با شبکه های عصبی عمیق چیست؟

اولین نکته این است که یادگیری عمیق زیر مجموعه مبحث یادگیری عمیق قرار می گیرد. در مبحث یادگیری ماشین روش های متفاوتی برای مباحث کلاسبندی، خوشه بندی و پیش بینی داریم مثل کلاسبندی knn، خوشه بندی k-means و رگرسیون خطی. اما در این روش های که به تفصیل در مورد آن ها در مجموعه جامع یادگیری ماشین و داده کاوی با پایتون در مورد آن صحبت شده است، عمدتا قبل از اینکه داده ها و تصاویر را به مدل بدهیم، لازم است تا استخراج ویژگی صورت بگیرد. این روش های اغلب تنها قادر هستند ارتباطات سطحی بین داده ها را دریابند و از درک عمیق تر رابطه ی بین داده ها عاجز هستند. در واقع در یادگیری عمیق قسمت استخراج ویژگی در خود مدل ادغام شده است و نیازی به پردازش داده قبل از تحویل آن به سیستم نیست... ادامه http://yon.ir/PB1RG