📘 آینده هوش مصنوعی این ارائه #فارسی به بررسی تحولات پرشتاب در حوزه هوش مصنوعی می‌پردازد و تصویری جامع از وضعیت کنونی و آینده این فناوری ارائه می‌دهد. 🔍 مباحث موجود: 🌟 مقدمه: بررسی اهمیت و تحولات هوش مصنوعی. 🧠 واژه‌نامه هوش مصنوعی: تعاریف و مفاهیم کلیدی. 📈 روند تکامل هوش مصنوعی: تغییرات و پیشرفت‌ها. 🤔 تصورات نادرست از هوش مصنوعی: رفع ابهامات و باورهای اشتباه. 💼 کاربردها و تاثیرات: نحوه تاثیر هوش مصنوعی بر جنبه‌های مختلف زندگی. ✍️ ارائه دهندگان: علیرضا نصر اصفهانی، اسمهان حکاک، زینب زارعی #هوش_مصنوعی #فناوری_پیشرفته #تحولات_دیجیتال #علم_داده #آینده_تکنولوژی ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science #دیتا‌پلاس‌ساینس @DataPlusScience

⚪️ دوره کاربردی پزشکی نوین با هوش‌مصنوعی ⚪️ 🔹بررسی ترندھا و تغییرات به‌روز دانشگاه ھای مطرح 🔹 کسب توانایی تطبیق ترندھا با زیرساخت‌ھا و امکانات موجود در ایران 🔹 فرصت شبکه‌سازی با اساتید مجرب بین‌المللی 🔹 فرصت دریافت امتیاز بازآموزی 🔴 نحوه برگزاری: وبینار آنلاین 🔴 ۳۰ درصد تخفیف دانشجویی و ثبت‌نام زود هنگام 🔥 ارائه گواهی قابل ترجمه از آکادمی زندگی شاد ، مجری وزارت بهداشت 🟡 مخاطبین: ـ پزشکان و کادر درمان ـ دانشجویان رشته‌های پزشکی، پیراپزشکی و همه دانشجویان رشته‌های علوم پزشکی ـ متخصصان حوزه IT و علاقه‌مندان استفاده از هوش مصنوعی در سلامت 🔻🔺لینک ثبت نام 👇🏼🔺🔻 https://eseminar.tv/wb144019 جهت کسب اطلاعات بیشتر شماره تماس خود را به آیدی زیر ارسال کنید @HappylifeAdmin #آکادمی_زندگی_شاد #هوش_مصنوعی #دوره_تخصصی #پزشکی_نوین #مدرسه_کاربردی 🆔@happylifeac @DataPlusScience

📊 گزارش روندهای داده و هوش مصنوعی 2024 (Data and AI Trends Report 2024) 🔍 این گزارش گوگل به بررسی آخرین فرصت‌ها، تکنولوژی‌ها و مهارت‌های لازم در دنیای داده و هوش مصنوعی (AI) پرداخته است. ظهور هوش مصنوعی مولد (Gen AI) به عنوان یک تحول بزرگ معرفی شده که صنایع مختلف را تحت تاثیر قرار داده و نیاز به دسترسی، مدیریت و فعال‌سازی داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته را بیشتر از همیشه نمایان کرده است. 🔧 اصلی ترین نکات و ترندهایی که در این گزارش به آن پرداخته شده است: تاثیر هوش مصنوعی مولد بر سرعت دسترسی به بینش‌ها در سازمان‌ها اهمیت حاکمیت داده (Data Governance) برای نوآوری‌های هوش مصنوعی مدرن‌سازی سریع پلتفرم‌های داده در سال 2024 ترکیب نقش‌های داده و هوش مصنوعی افزایش دموکراتیزه شدن دسترسی به داده‌ها و بینش‌ها #روندهای_داده #هوش_مصنوعی #GenAI #حاکمیت_داده #نوآوری #گوگل ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

🧠 8 تکنیک پیشرفته مهندسی ویژگی برای یادگیری ماشین این تصویر به معرفی ۸ تکنیک کلیدی در مهندسی ویژگی (Feature Engineering) می‌پردازد که می‌تواند به بهبود مدل‌های یادگیری ماشین کمک کند: 🔹 ویژگی‌های چندجمله‌ای: ایجاد روابط غیرخطی برای شناسایی الگوهای پیچیده. 🔹 کدگذاری هدف: تبدیل متغیرهای دسته‌ای به عددی با میانگین هدف؛ مناسب برای تعداد زیاد دسته. 🔹 هش کردن ویژگی‌ها: کاهش ابعاد ویژگی‌ها به فضای کوچکتر؛ بهینه برای حافظه و محاسبات. 🔹 ویژگی‌های تأخیری: استفاده از مقادیر گذشته در داده‌های زمانی؛ مناسب برای شناسایی الگوهای زمانی. 🔹 دسته‌بندی: گروه‌بندی داده‌های پیوسته به بازه‌های گسسته؛ کاهش نویز و ساده‌سازی. 🔹 تعاملات ویژگی: ترکیب ویژگی‌ها برای کشف روابط پیچیده‌تر. 🔹 کاهش ابعاد: حفظ اطلاعات اصلی با کاهش تعداد ویژگی‌ها؛ بهبود کارایی و جلوگیری از بیش‌برازش. 🔹 تجمیع گروهی: محاسبه آمارهای خلاصه برای گروه‌های داده؛ تقویت قدرت پیش‌بینی. #مهندسی_ویژگی #یادگیری_ماشین #پردازش_داده #هوش_مصنوعی ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

📊 چکیده جامع هوش مصنوعی: از مبانی تا پیشرفته خلاصه کاملی از مفاهیم و الگوریتم‌های کلیدی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی بهینه‌سازی جستجو و تصمیم‌گیری مدل‌های احتمالاتی و منطقی روش‌های پیشرفته مانند تقویتی و عمیق #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #شبکه_عصبی #بهینه_سازی #پردازش_زبان_طبیعی ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

📚 ساخت اولین سیستم RAG (Retrieval-Augmented Generation) 💡 این فایل آموزشی شامل مراحل ساخت یک سیستم RAG ساده برای پاسخگویی به سوالات بر اساس اسناد است. مفاهیم کلیدی مانند استخراج متن (Text Extraction)، تقسیم‌بندی متن (Text Chunking) و جستجوی برداری (Vector Search) را توضیح می‌دهد. 📄 محتوای فایل: استخراج متن از PDF با استفاده از PyMuPDF تقسیم‌بندی متن به قطعات کوچکتر (Chunking) روش‌های بازیابی اطلاعات: جستجوی کلیدواژه‌ای (Keyword-based) و جستجوی برداری (Vector-based) الگوریتم Okapi BM25 برای رتبه‌بندی اسناد استفاده از Embeddings برای محاسبه شباهت معنایی ساخت یک سیستم RAG ساده با استفاده از OpenAI API 🔬 این فایل همچنین محدودیت‌های سیستم RAG پایه را نشان می‌دهد و زمینه را برای بحث در مورد تکنیک‌های پیشرفته‌تر در فصل‌های بعدی فراهم می‌کند. 📢 #RAG #NLP #MachineLearning #VectorSearch #TextExtraction #پردازش_زبان_طبیعی #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

📑 خلاصه‌برگ میادگیری ماشین (ML Cheatsheet) 💡 این خلاصه‌برگ راهنمایی سریع برای مرور اصول و تکنیک‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) است. محتوای آن شامل: 🔹 الگوریتم‌های نظارت‌شده (Supervised Learning): مثل رگرسیون خطی (Linear Regression) و ماشین بردار پشتیبان (SVM). 🔹 الگوریتم‌های بدون نظارت (Unsupervised Learning): خوشه‌بندی (Clustering) و تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA). 🔹 بهینه‌سازی و تنظیم مدل (Model Optimization): مثل تکنیک‌های تنظیم بیش‌برازش (Overfitting) و تنظیم فراپارامتر (Hyperparameter Tuning). 🔹 ماتریس‌های ارزیابی (Evaluation Metrics): شامل دقت (Accuracy)، F1-اسکور و ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix). #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #تحلیل_داده #چیت_شیت #الگوریتم_یادگیری #MachineLearning #AI #ML ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

📑 مقدمه‌ای بر RAG و کاربردهای آن 💡 این فایل به معرفی RAG (Retrieval-Augmented Generation) می‌پردازد و نحوه عملکرد، مزایا و کاربردهای آن را در بهبود کیفیت و دقت خروجی مدل‌های LLM (Large Language Models) توضیح می‌دهد. 📄 ساختار کلی: محدودیت‌های LLM: چالش‌های مدل‌های زبان بزرگ، مانند توهمات (Hallucinations) و عدم به‌روزرسانی به‌موقع. معماری RAG: ترکیب بازیابی اطلاعات با تولید متن. مزایا: بهبود دقت، انعطاف‌پذیری، و امکان استفاده از داده‌های خارجی. کاربردها: چت‌بات‌ها (Chatbots)، پاسخ‌دهی به سؤالات (Question Answering)، تولید محتوا (Content Generation) و کمک به حوزه سلامت. 📢 #علوم_داده #RAG #LLM #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

📑 آموزش آسان مدل‌های زبان بزرگ (Quick Guide to LLMs) 💡این فایل یک راهنمای کامل برای استفاده از مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)، مانند GPT و BERT، ارائه می‌دهد. با توضیح مباحثی از جمله مهندسی درخواست (Prompt Engineering) و تنظیمات تخصصی (Fine-Tuning)، این راهنما به شما کمک می‌کند تا از این مدل‌ها در برنامه‌های کاربردی خود به بهترین شکل بهره‌برداری کنید. 📄 ساختار فایل: مقدمه‌ای بر LLMها: توضیح چیستی و کاربردهای مختلف استراتژی‌های مهندسی درخواست: چگونگی بهینه‌سازی تعامل با مدل تنظیمات تخصصی مدل‌ها: راه‌های بهبود عملکرد مدل‌ها برای وظایف خاص پیاده‌سازی در ابر (Cloud Deployment): نکات کلیدی برای استقرار در فضای ابری 📢 #مدل_زبان_بزرگ #هوش_مصنوعی #مهندسی_درخواست #تنظیم_تخصصی #NLP #AI #CloudDeployment ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

📊 مفاهیم اساسی هوش مصنوعی مولد (GenAI Concepts) 💡 این فایل شامل توضیحاتی از جمله مدل‌های بزرگ زبان (LLMs)، مهندسی پرامپت، معماری Transformer، یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)، و مسائل مربوط به حفظ حریم خصوصی است. 📄 محتویات داکیومنت: مفاهیم فنی: توضیحاتی درباره مدل‌های بزرگ زبان (LLMs)، پرامپت و مهندسی پرامپت، معماری Transformer و یادگیری انتقالی. مباحث عملیاتی: شامل توسعه، توزیع، و استقرار مدل‌ها و استفاده از کتابخانه‌های هوش مصنوعی. نکات نظارتی: مسائل مرتبط با حریم خصوصی، امنیت داده، شفافیت، و استانداردهای هوش مصنوعی. 📢 #هوش_مصنوعی #هوش_مصنوعی_مولد #GenAI #حریم_خصوصی #LLM #MachineLearning #DataPrivacy ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

📚 کتاب آموزش کاربردی یادگیری تقویتی 💡 این کتاب توسط دکتر امیر حاجی علی بیگی و محمد مهدی ارفع عربشاهی نگاشته شده و به طور جامع مفاهیم یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) را به روشی ساده و کاربردی توضیح می‌دهد. این کتاب برای دانشجویان و علاقه‌مندان به یادگیری ماشین و هوش مصنوعی طراحی شده است تا با استفاده از مفاهیم پایه‌ای و الگوریتم‌های کلیدی مانند Q-learning و SARSA، به درک عمیقی از این حوزه دست یابند. 🔑 محتویات اصلی کتاب: 📘 آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری تقویتی 🧑‍🏫 توضیح الگوریتم‌های Q-learning و SARSA 🔄 بررسی زنجیره‌های مارکوف و نحوه استفاده از آن‌ها در مدل‌های یادگیری تقویتی ⚙️ معرفی روش‌های مختلف بهینه‌سازی و پیاده‌سازی در دنیای واقعی 🛠 چالش‌های یادگیری تقویتی و راه‌حل‌ها 📢 #یادگیری_تقویتی #هوش_مصنوعی ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience

📚 ساخت اولین سیستم RAG (Retrieval-Augmented Generation) 💡 این فایل آموزشی شامل مراحل ساخت یک سیستم RAG ساده برای پاسخگویی به سوالات بر اساس اسناد است. مفاهیم کلیدی مانند استخراج متن (Text Extraction)، تقسیم‌بندی متن (Text Chunking) و جستجوی برداری (Vector Search) را توضیح می‌دهد. 📄 محتوای فایل: استخراج متن از PDF با استفاده از PyMuPDF تقسیم‌بندی متن به قطعات کوچکتر (Chunking) روش‌های بازیابی اطلاعات: جستجوی کلیدواژه‌ای (Keyword-based) و جستجوی برداری (Vector-based) الگوریتم Okapi BM25 برای رتبه‌بندی اسناد استفاده از Embeddings برای محاسبه شباهت معنایی ساخت یک سیستم RAG ساده با استفاده از OpenAI API 🔬 این فایل همچنین محدودیت‌های سیستم RAG پایه را نشان می‌دهد و زمینه را برای بحث در مورد تکنیک‌های پیشرفته‌تر در فصل‌های بعدی فراهم می‌کند. 📢 #RAG #NLP #MachineLearning #VectorSearch #TextExtraction #پردازش_زبان_طبیعی #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience