💥#سازنده_جهان_دیجیتال

💦 نوروساینس و هوش مصنوعی می‌تواند رابط بصری پنهان برای مغز عاطفی را باز کند.

🔣 در واقع در 20 سال گذشته، تحقیقات دی کارلو به ایجاد یک درک علمی معاصر از نحوه پردازش نورون‌های شبکه پیچیده در مغز به گونه‌ای که افراد اشیا و چهره‌ها را تشخیص می دهند، کمک کرده است و آنها درک علمی آن را در مدل‌های کامپیوتری دقیق ایجاد کرده‌اند. بر این اساس، آنها آینده‌ای را تصور می‌کنند که در آن تصاویر هدفمند خاص (تصاویر و فیلم ها) می‌توانند سلامت جسمی و روانی را بهبود بخشند. برای مثال آینده‌ای را تصور کنید که در آن تصاویر و فیلم‌ها گزینه‌های درمانی جدید غیرتهاجمی و غیردارویی را برای کمک به بهبود وضعیت سلامت روان در اختیار پزشکان قرار می‌دهند. جیمز دی کارلو استاد پیتر دی فلورز علوم اعصاب در دپارتمان علوم مغز و شناختی در MIT و مدیر جستجوی هوش MIT است و یک محقق اصلی در دانشگاه مک گاورن برای تحقیقات برسین است. تحقیقات او بر استفاده از روش‌های محاسباتی برای درک سیستم بینایی مغز و با این دانش، توسعه رابط‌های مغز و ماشین برای بازیابی یا تقویت حس‌های از دست رفته تمرکز دارد. این سخنرانی در یک رویداد TEDx با استفاده از قالب کنفرانس TED ارائه شد اما به طور مستقل توسط یک جامعه محلی سازماندهی شد. در https://www.ted.com/tedx
بیشتر بیاموزید.

📱https://youtu.be/Zc_5sz751uc?si=24kpiUeg-1nrWA8O

#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math

🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math

🤩#زیبایی_های_ریاضی

❓صفر به توان صفر چه می‌شود؟

📱https://youtu.be/r0_mi8ngNnM?si=Dlk279skld-r2mo2


#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math

✉️@IDSchools
✉️@IDS_Math

🟡 #توسعه_و_تحقیق_کار_ها

🟢 ریاضیات و آمار برای علم داده و یادگیری ماشین

⬅️ این ویدیو مجموعه جدیدی به نام ریاضیات و آمار را برای علم داده و یادگیری ماشین شروع می کند. ریاضیات و آمار به عنوان یک رشته بسیار گسترده هستند و هر زمان که کسی شروع به مطالعه علم داده یا یادگیری ماشین می کند، سردرگمی این است که "چقدر ریاضی یا آمار باید یاد بگیرم؟"

📱https://youtu.be/8ZI55Inh1_A?si=e1YPNBcf6_fLTkyP

#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math

🚀@IDSchools
🚀@IDS_Math

🤩#زیبایی_های_ریاضی

🧬بحث برانگیزترین مسئله در فلسفه

📱https://youtu.be/XeSu9fBJ2sI?si=f-lQO56jow3LHeOc

#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math

📱@IDSchools
📱@IDS_Math

🖥#سازنده_جهان_دیجیتال

🟣 رژیم های دینامیکی مدل های انتشار

✅این مقاله به مطالعه مدل‌های تولیدی انتشار در شرایطی پرداخته شده است که هم ابعاد داده و هم اندازه نمونه بزرگ هستند و تابع امتیاز به طور بهینه آموزش داده شده است. با استفاده از روش‌های فیزیک آماری، سه رژیم دینامیکی متمایز در طول فرایند تولیدی انتشار شناسایی می‌شود. دینامیک تولیدی که از نویز خالص آغاز می‌شود، ابتدا با یک انتقال گونه‌ها مواجه می‌شود، جایی که ساختار کلی داده‌ها به وجود می‌آید، مشابه شکست تقارن در انتقالات فازی. این مرحله با یک فاز فروپاشی دنبال می‌شود، جایی که دینامیک به یک نقطه آموزشی خاص جذب می‌شود از طریق مکانیزمی مشابه چگالش در یک فاز شیشه‌ای. زمان انتقال گونه‌ها را می‌توان از تحلیل طیفی ماتریس همبستگی داده‌ها به دست آورد، در حالی که زمان فروپاشی به یک اندازه‌گیری انتروپی اضافی مربوط می‌شود و وجود یک نفرین ابعاد بزرگ را برای مدل‌های انتشار نشان می‌دهد. این یافته‌های نظری با راه‌حل‌های تحلیلی برای مخلوط‌های گاوسی پشتیبانی می‌شوند و توسط آزمایش‌های عددی بر روی مجموعه‌های داده واقعی تأیید می‌شوند.

🟡پی‌نوشت:
رژیم‌های دینامیکی به الگوهای رفتاری مختلف یک سیستم در طول زمان اشاره دارند. در فرایند تولیدی انتشار، سه رژیم متمایز شناسایی شده‌اند.
این رژیم‌ها مراحل مختلفی هستند که یک سیستم می‌تواند طی کند و هر کدام ویژگی‌های خاص خود را دارند.

#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math

🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math

🔺#کشف_جادوی_اعداد_و_احتمالات

❗️ ۱۰ نکته مهمی که در مورد احتمال باید بدانید!

⬅️ در اینجا 10 نکته مهمی که در مورد احتمال باید بدانید وجود دارد. موضوعات از احتمال نظری ساده تا ویژگی های توزیع نرمال و احتمالات فراژنومتری را شامل می شود. برای دریافت منابع ریاضی رایگان به jensemath.ca بروید.

📱https://youtu.be/LgLgexX7iTs?si=6Jawc22DXC-Dt71N

#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math

🚀@IDSchools
🚀@IDS_Math

🤩#آموزشگاه_ذهن

🔣"CS for All: An Introduction to Computer Science Using Python"

✅ یک دوره آموزشی یا منبع است که به معرفی مفاهیم بنیادی علم کامپیوتر با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون می‌پردازد. این دوره معمولاً برای افرادی طراحی شده است که هیچ پیش‌زمینه‌ای در برنامه‌نویسی یا علم کامپیوتر ندارند و هدف آن این است که به دانش‌آموزان یا دانشجویان کمک کند تا با اصول اولیه و مفاهیم کلیدی این حوزه آشنا شوند.

👍 اگر به دنبال یادگیری اصول علم کامپیوتر هستید، این دوره می‌تواند نقطه شروع خوبی باشد.

🎬https://youtu.be/xAcTmDO6NTI?si=W1jwLuTVgczYeGmT

#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math

✉️@IDSchools
✉️@IDS_Math

🆕🆕🆕🆕🆕🆕🆕🆕🆕🆕🆕

🟢دپارتمان علوم زیستی مجموعه علمی و پژوهشی مدارس میان رشته ای برگزار میکند:

✨سری وبینارهای رایگان «همگام با پیشتازان»✨

5️⃣1️⃣قسمت پانزدهم:

🔺با حضور: آقای پوریا آزادی
🔺دانش آموخته کارشناسی ارشد سیستم های الکترونیک دیجیتال دانشگاه علم‌ و صنعت

🔻حوزه فعالیت استاد: پیچیدگی، سیبرنتیک و زیست شناسی نظری

💡موضوع ارائه: self organization, active matter and agency: why life is really different from inanimate matter

🔜 پنجشنبه 1 آذر 1403، ساعت 18 به وقت ایران

🔹 در این سری وبینارهای رایگان که به همت مدارس میان‌رشته‌ای برگزار می‌شود، میزبان اساتید، پژوهشگران و دانشجویان برگزیده و نخبه در داخل و خارج کشور خواهیم بود و با مسیر موفقیت آکادمیک ایشان و نیز پژوهش‌های میان‌رشته‌ای آشنا خواهیم شد.

🟢مدارس میان رشته‌ای در نظر دارد در تمامی کانال‌های علمی خود شامل: هوش مصنوعی، نوروساینس، روانشناسی، علوم زیستی، پزشکی، فیزیک، ریاضیات و... این سری وبینارهای ارزشمند را به صورت ماهانه برگزار نماید.

👈 برای ثبت نام در این وبینار به کانال علوم زیستی و جهت کسب اطلاعات بیشتر به گروه تعاملی ما بپیوندید.


✉️| @IDS_Bio||کانال علوم زیستی|
✉️| @IDSchools||کانال اصلی|
✉️| @Bio_IDSchools|گروه تعاملی علوم زیستی|

🔔#آموزشگاه_ذهن

🕐 در اینجا یک مرور کلی از موضوعات اصلی که در اکثر دوره‌های آمار مقدماتی پوشش داده می‌شود، ارائه  و توضیح داده می‌شود که چگونه این مفاهیم آماری به یکدیگر مرتبط هستند.

🔛 در آموزش‌های ویدئویی دوره آماری خود، تمام ایده‌هایی که در این ویدئو بررسی شده‌اند را با جزئیات بیشتری توضیح داده خواهد شد. چندین مثال را بررسی کرده و مفاهیم را به صورت مرحله به مرحله توضیح داده می‌شود.

📌 موضوعات اصلی شامل موارد زیر است:

• انحراف استاندارد: معیاری برای سنجش پراکندگی داده‌ها.

• توزیع نرمال: توزیع متداولی که بسیاری از داده‌ها به آن نزدیک هستند.

• خطای استاندارد میانگین: معیاری برای سنجش دقت میانگین نمونه نسبت به میانگین جامعه.

• فاصله اطمینان: بازه‌ای که در آن با احتمال مشخصی، پارامتر جامعه قرار دارد.

• آزمایش فرضیه: روشی برای ارزیابی ادعاها درباره پارامترهای جامعه.

• توزیع t: توزیع آماری که در آزمون‌های فرضیه با نمونه‌های کوچک استفاده می‌شود.

• حاشیه خطا: حداکثر مقداری که ممکن است فاصله بین تخمین و مقدار واقعی داشته باشد.

• راه‌اندازی و نمونه‌گیری مجدد: تکنیک‌هایی برای بهبود دقت نتایج.

• خطاهای نوع I و نوع II در آزمون فرضیه: خطاهای احتمالی در پذیرش یا رد فرضیه‌ها.

• تجزیه و تحلیل دو متغیره: بررسی روابط بین دو متغیر.

• آزمون t زوجی: آزمونی برای مقایسه میانگین دو گروه مرتبط.

• آزمون رتبه امضا شده ویلکاکسون: آزمونی غیرپارامتریک برای مقایسه دو گروه.

• آنالیز واریانس: آزمونی برای مقایسه میانگین‌های چند گروه.

• آزمون مربع کای: آزمونی برای بررسی وابستگی بین دو متغیر کیفی.

• نسبت ریسک و نسبت شانس: معیارهایی برای ارزیابی خطرات در مطالعات اپیدمیولوژیک.

• رگرسیون خطی ساده: مدلی برای پیش‌بینی یک متغیر بر اساس متغیر دیگر.

• مربع R: معیاری برای سنجش میزان تبیین واریانس داده‌ها توسط مدل رگرسیون.

• آزمون‌های جایگشت: آزمون‌هایی برای بررسی تفاوت‌ها بدون فرضیات توزیع خاص.

✅ هدف ما این است که تصویری کلی از مفاهیم اصلی در این دوره مقدماتی آمار ارائه دهیم و نشان دهیم که چگونه همه این مفاهیم به یکدیگر مرتبط هستند، بدون اینکه در جزئیات غرق شویم.


📺https://youtube.com/playlist?list=PLqzoL9-eJTNAB5st3mtP_bmXafGSH1Dtz&si=nw9XDCXe2rsfnAqT


#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math

🚀@IDSchools
🚀@IDS_Math

👤#سخن_بزرگان

🗣️ "ریاضیات زبان طبیعت است."
داگالد استوارت (Dugald Stewart)

👤 داگالد استوارت (Dugald Stewart) (1753-1828) یک فیلسوف و ریاضیدان اسکاتلندی بود که به عنوان یکی از شخصیت‌های مهم در فلسفه اسکاتلندی و جنبش روشنفکری قرن هجدهم شناخته می‌شود. او در ادینبرو به دنیا آمد و بیشتر عمر خود را در این شهر گذراند.

🔣 تحصیلات و کارهای اولیه

استوارت در دانشگاه ادینبرو تحصیل کرد و تحت تأثیر فیلسوفان برجسته‌ای چون دیوید هیوم و آدام اسمیت قرار گرفت. او در سال 1785 به عنوان استاد فلسفه اخلاق در دانشگاه ادینبرو منصوب شد و تا پایان عمر خود در این سمت باقی ماند.

🔣 آثار و تأثیرات

استوارت آثار متعددی در زمینه‌های فلسفه، روان‌شناسی و اقتصاد سیاسی نوشت. یکی از مهم‌ترین آثار او "نظریه‌ای دربارهٔ تفکر انسانی" (Elements of the Philosophy of the Human Mind) است که در آن به بررسی فرآیندهای شناختی و تجربیات انسانی می‌پردازد. این کتاب تأثیر زیادی بر روان‌شناسی و فلسفه بعدی داشت.

استوارت همچنین به ترویج فلسفه تجربی و انتقادی پرداخت و بر اهمیت مشاهده و تجربه در فرآیند شناخت تأکید کرد. او به ویژه به نظریه‌های هیوم در مورد علت و معلول توجه داشت و سعی کرد آن‌ها را توسعه دهد.

🔣 میراث

داگالد استوارت به عنوان یکی از پیشگامان فلسفه مدرن اسکاتلند شناخته می‌شود و تأثیرات او بر روی فیلسوفانی چون جان استوارت میل و دیگر متفکران قرن نوزدهم مشهود است. او به ترویج ایده‌های روشنگری و تفکر انتقادی کمک کرد و نقش مهمی در توسعه فلسفه اجتماعی و سیاسی ایفا نمود.

🟢استوارت همچنین در زمینه‌های ریاضی و طبیعی نیز نظرهایی داشت، و بر این باور بود که ریاضیات ابزاری ضروری برای درک طبیعت است. آثار او همچنان مورد مطالعه و بررسی قرار می‌گیرد و او به عنوان یکی از شخصیت‌های کلیدی در تاریخ فلسفه شناخته می‌شود.

#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math

✈️@IDSchools
✈️@IDS_Math

💥#سازنده_جهان_دیجیتال
❓ آموزش‌‌های زیادی در مورد یادگیری ریاضیات برای gamedev وجود دارد، اما چرا و کجا این ریاضی واقعا مفید است؟

📌 این ویدیو سعی می‌کند مثال‌هایی از نحوه و زمان ظهور انواع مختلف ریاضیات و نحوه استفاده از آن‌ها در ساخت یک بازی ارائه دهد.

📱https://youtu.be/iPWWrM81z-o?si=oQ5xrc6q2laVUxjv


#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math

🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math

😮 #سفر_به_دنیای_کتاب_ها

📚کتاب‌های آماری مورد نیاز برای علم داده و یادگیری ماشین

👈 در این ویدیو بهترین کتاب‌های آماری مناسب معرفی می‌گردند.

📺https://youtu.be/J4uXuHqxVdg?si=Oqee-s6dQKyRmXUg


#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math

✉️@IDSchools
✉️@IDS_Math

🟡#توسعه_و_تحقیق_کار_ها

❓ "نرم افزار SAS چیست؟"

◀️ این ویدیو به شما کمک می‌کند تا با SAS شروع کنید و همچنین شما را با تجزیه و تحلیل داده‌ها و مفاهیم برنامه نویسی SAS آشنا می‌کند.

🎬https://youtu.be/6oeeedtz9Gg?si=Veos0XTf-q7AWtYs

#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math

✉️@IDSchools
✉️@IDS_Math

🔄 #توسعه_و_تحقیق_کار_ها

🔺ریاضیات، آمار و علوم کامپیوتر سه حوزه‌ای هستند که به طور عمیق با یکدیگر ارتباط دارند و در بسیاری از زمینه‌ها، از جمله یادگیری ماشین، داده‌کاوی و تحلیل داده‌ها، به هم پیوسته‌اند. در ادامه به چند نکته جالب در این زمینه اشاره می‌کنم:

✅ 1. الگوریتم‌ها و ساختار داده‌ها: ریاضیات پایه و اساس طراحی الگوریتم‌ها را تشکیل می‌دهد. مفاهیم مانند نظریه گراف، جبر خطی و حساب دیفرانسیل و انتگرال در طراحی الگوریتم‌های کارآمد و بهینه نقش کلیدی دارند.

✅ 2. مدل‌سازی داده‌ها: آمار ابزارهای لازم برای مدل‌سازی و تحلیل داده‌ها را فراهم می‌کند. با استفاده از روش‌های آماری، می‌توانیم الگوهای موجود در داده‌ها را شناسایی کرده و پیش‌بینی‌های دقیقی انجام دهیم.

✅ 3. یادگیری ماشین: این حوزه ترکیبی از ریاضیات (به ویژه جبر خطی و آمار) و علوم کامپیوتر است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای آموزش مدل‌ها بر اساس داده‌های ورودی از تکنیک‌های ریاضی استفاده می‌کنند تا بتوانند پیش‌بینی‌های دقیق‌تری انجام دهند.

✅ 4. تحلیل داده‌های کلان: با توجه به حجم بالای داده‌ها در دنیای امروز، تکنیک‌های آماری و ریاضی برای استخراج اطلاعات ارزشمند از این داده‌ها ضروری است. ابزارهای تحلیلی مانند رگرسیون، خوشه‌بندی و تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) به ما کمک می‌کنند تا الگوها و روندهای موجود را شناسایی کنیم.

✅ 5. بهینه‌سازی: بسیاری از مسائل در علوم کامپیوتر نیاز به بهینه‌سازی دارند، که در آن ریاضیات نقش مهمی ایفا می‌کند. تکنیک‌های بهینه‌سازی برای حل مسائل مختلفی مانند تخصیص منابع، مسیریابی و طراحی شبکه‌ها استفاده می‌شوند.

🔊در نهایت، ارتباط میان این سه حوزه نه تنها به توسعه فناوری‌های جدید کمک می‌کند، بلکه در حل مسائل پیچیده جهان واقعی نیز بسیار مؤثر است.

#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math

✈️@IDSchools
✈️@IDS_Math

🔄#گام_به_گام

❓یادگیری علمی چیست؟

👈در این ویدیوی جذاب، ما عمیقاً به پیچیدگی های فرآیند یادگیری علمی می پردازیم، اسرار آن را کشف می کنیم و پتانسیل آن برای برتری علمی را آشکار می کنیم.

▶️https://youtu.be/ZsOsM8-XiAA?si=FmPWyFC4FWQnm3gK

#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math

✉️@IDSchools
✉️@IDS_Math

🔥 #اکتشاف_دنیای_دیجیتال

✨ جادوی الگوریتم: پشت صحنه علم کامپیوتر مدرن

📺https://youtu.be/QbQOJq3yhc4?si=bO3bx3D509x5WqVM

#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math

✉️@IDSchools
✉️@IDS_Math

💡 #سازنده_جهان_دیجیتال

✅ آخرین تحقیقات در علوم کامپیوتر طیف متنوعی از موضوعات را در بر می‌گیرد که منعکس کننده تکامل سریع این رشته و پاسخ آن به چالش‌های معاصر است. مقالات اخیر پیشرفت‌ها را در زمینه‌هایی مانند یادگیری ماشین، امنیت ابری و نظریه‌های محاسباتی نوآورانه برجسته می‌کنند. بخش‌های بعدی روندها و پیشرفت‌های کلیدی در این زمینه را شرح می‌دهد.

🔣 کووید ۱۹ و علوم کامپیوتر
محققان از یادگیری عمیق و سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی برای تجزیه و تحلیل و مبارزه با COVID-19 استفاده کرده‌اند، و مجموعه داده‌ها و ابزارهای جدیدی را برای افزایش درک و تلاش‌های پاسخ ایجاد کرده‌اند («آخرین تحقیقات علوم رایانه چگونه با COVID-19 مقابله می‌کند؟»، 2022). تکنیک‌هایی مانند یادگیری ماشینی در مدل‌سازی شیوع ویروس و بهینه‌سازی پاسخ‌های مراقبت‌های بهداشتی بسیار مهم بوده است.

🔣 تکنولوژی‌های پیشرفته
اکتشاف فناوری‌هایی مانند اینترنت اشیا، شهرهای هوشمند، و تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ، تأثیر تحول‌آفرین آن‌ها را بر صنایع، هدایت نوآوری و رسیدگی به چالش‌های پیچیده نشان می‌دهد (x، 2024).
امنیت و حریم خصوصی ابرها همچنان حوزه‌های مهم تمرکز هستند، زیرا سازمان‌ها به طور فزاینده‌ای به زیرساخت‌های ابری متکی هستند.

🔣 مبانی نظری
یک چارچوب نظری جدید برای علم محاسبات، با تمرکز بر اطلاعات و هولون‌ها، با هدف ایجاد درک کامل‌تر از نرم افزار و مهندسی دانش (Peña et al., 2020).
این نظریه بنیادی به دنبال یکپارچه‌سازی رشته‌های مختلف در محاسبات، ترویج همکاری بین رشته‌ای است.

🔣 پیشرفت‌های پردازش زبان
پیشرفت‌های اخیر در پردازش زبان طبیعی به سمت اهداف تخصصی تغییر کرده است و توانایی هوش مصنوعی برای درک و تعامل با زبان انسان را افزایش داده است (کلینگر، 1975).
این شامل بهبودهایی در ترجمه ماشینی و تشخیص گفتار می‌شود که فناوری را در دسترس‌تر و کاربرپسندتر می‌کند.

🟢 در حالی که این پیشرفت‌ها ماهیت پویای علوم کامپیوتر را به نمایش می‌گذارند، چالش‌هایی مانند ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی و حفظ حریم خصوصی داده‌ها همچنان بحث‌ها را برانگیخته و به تحقیقات مداوم نیاز دارد.

#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math

🚀@IDSchools
🚀@IDS_Math

🌐 #توسعه_و_تحقیق_کار_ها

✅ آخرین تحقیقات در زمینه آمار، طیف متنوعی از پیشرفت‌ها و کاربردها را در زمینه‌های مختلف نشان می‌دهد. مقالات اخیر تکامل روش‌های آماری، ادغام ابزارهای مدرن و تأثیر تحلیل‌های آماری بر تحقیقات جامعه‌شناختی و مطالعات زیست‌محیطی را برجسته می‌کنند. این ترکیب ادبیات فعلی، روندها و نوآوری‌های قابل توجهی را در این رشته نشان می‌دهد.

⬅️ زمینه و روند تاریخی
مطالعه ترویسانی و توزی چکیده‌هایی از مجله انجمن آماری آمریکا را بررسی می‌کند و الگوهای زمانی را در موضوعات آماری از سال 1946 تا 2016 آشکار می‌کند و بر اهمیت تحلیل فراوانی کلمات در درک گفتمان آماری تأکید می‌کند (Trevisani & Tuzzi, 2018).
کار دیویسون و همکاران. کمک‌های سر دیوید کاکس را گرامی می‌دارد و وسعت کاربردهای آماری را در اپیدمیولوژی، امور مالی و علوم محیطی نشان می‌دهد (دیویسون و همکاران، 2005).

⬅️ نوآوری های روش شناختی
ناوارو و آسان در مورد تکنیک‌های آماری مدرن مانند همبستگی‌های چند کوریک و مدل‌سازی معادلات ساختاری بحث می‌کنند، که تجزیه و تحلیل متغیرهای پنهان را در تحقیقات جامعه‌شناختی افزایش می‌دهد، که نشان‌دهنده تغییر از آزمون فرضیه صفر سنتی است (Sociológica و همکاران، 2016).
مجموعه مقالات Paganoni و Secchi به مدل‌سازی داده‌های پیچیده و روش‌های محاسباتی می‌پردازد و پیشرفت‌ها در تحلیل بیزی و استنتاج شبکه از داده‌های با ابعاد بالا را نشان می‌دهد (Paganoni & Secchi، 2015).

⬅️ کاربردهای عملی
استافر و نور کاربرد مدل‌سازی سلسله مراتبی و روش‌های بیزی را در مطالعات اکولوژیکی، به‌ویژه در تخمین پویایی جمعیت پرندگان، نشان می‌دهند که ارتباط عملی پیشرفت‌های آماری در تحقیقات زیست‌محیطی را نشان می‌دهد (Stauffer & Nur, 2005).

❕در حالی که این مقالات پیشرفت قابل توجهی را در روش‌شناسی آماری نشان می‌دهند، برخی از محققان استدلال می‌کنند که افزایش پیچیدگی مدل‌های آماری ممکن است منجر به چالش‌هایی در تفسیرپذیری و کاربرد شود و به طور بالقوه مانع درک گسترده‌تر و استفاده در سناریوهای عملی شود.

#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math

✈️@IDSchools
✈️@IDS_Math

🔄#زیبایی_های_ریاضیات

🔴 آخرین پیشرفت‌ها در ریاضیات شامل طیف وسیعی از پیشرفت‌ها در آموزش، مدل‌سازی و کاربردها در زمینه‌های مختلف است. این گرایش‌ها ادغام فناوری، روش‌های آموزشی نوآورانه و کاربردهای عملی ریاضیات در علوم و مهندسی را برجسته می‌کنند. بخش‌های بعدی به جزئیات این جنبه‌های کلیدی می‌پردازند.

🔺گرایش های آموزش ریاضی
✅ فناوری دیجیتال: گنجاندن ابزارهای دیجیتال در تدریس باعث افزایش تعامل و درک دانش آموزان می شود (حسین، 2023).
✅ روش‌های تدریس نوآورانه: رویکردهایی مانند یادگیری مبتنی بر تحقیق و گیمیفیکیشن در حال افزایش هستند و محیط‌های یادگیری فعال را ترویج می‌کنند (حسین، 2023).
✅ برابری و گنجاندن: تأکید فزاینده‌ای بر قابل دسترس کردن آموزش ریاضی برای جمعیت‌های مختلف، حصول اطمینان از موفقیت همه دانش آموزان وجود دارد (حسین، 2023).

💥پیشرفت در برنامه‌های ریاضی
◀️ مدل‌سازی و محاسبات: کنفرانس‌های اخیر بر روی مدل‌سازی ریاضی و کاربردهای آن در محاسبات علمی متمرکز شده‌اند و ارتباط ریاضیات را در حل مسائل دنیای واقعی نشان می‌دهند ("پیشرفت در مدل‌سازی ریاضی و محاسبات علمی"، 2024).
◀️ مهندسی و تصویربرداری پزشکی: ریاضیات نقش مهمی در کاربردهای مهندسی و فناوری‌های پزشکی مانند توموگرافی سه بعدی ایفا می‌کند و اهمیت بین رشته‌ای آن را نشان می‌دهد (Kaur, 2013).

🟠در حالی که این پیشرفت‌ها امیدوارکننده هستند، چالش‌ها در حصول اطمینان از دسترسی عادلانه به آموزش ریاضی با کیفیت و پرداختن به پیچیدگی‌های برنامه‌های ریاضی در زمینه‌های به سرعت در حال تحول باقی می‌مانند.

#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math

🚀@IDSchools
🚀@IDS_Math

✨✨✨#زیبایی_های_ریاضی✨✨✨

⬅️افسانه ریاضی در یادگیری ماشین

📺https://youtu.be/lZ9_DQOJzTM?si=FvGbWSn2e4r6eSzU

#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math

✉️@IDSchools
✉️@IDS_Math