💥دوره آموزش بینایی کامپیوتر با YOLO:

الگوریتم YOLO (You Only Look Once) یک الگوریتم پیشرفته و قدرتمند در بینایی کامپیوتره که به طور گسترده در کاربردهای مختلفی مانند خودروهای خودران، سیستم‌های نظارتی و رباتیک استفاده می‌شه.
📚سرفصل های دوره:

✅ آشنایی با مفاهیم اولیه: تصویر و ویدیو
✅ کار با OpenCV در بینایی کامپیوتر
✅ تشخیص و شناسایی اشیا با YOLO
(Object Detection)
✅ رديابي اشياء با YOLO
(Object Tracking)
✅ شمارش اشياء با YOLO
(Object Counting)
✅ بخش بندی تصویر با YOLO
(Image Segmentation)
✅ دسته بندی تصاویر با YOLO
(Image Classificaiton)
✅ pose estimation/keypoint detection
✅ آموزش مدل برای دیتای شخصی
✅ ارزیابی مدل آموزش دیده
و .....

ویژگی های YOLO

✅ خیلی سریع کار می‌کنه
✅ با یه نگاه همه‌چی رو می‌فهمه
✅ چندتا شی رو همزمان می‌تونه تشخیص بده
✅ کاربرد بسیار گسترده و بزرگی داره

👁 بعد از یادگیری YOLO شما میتونید در حوزه بینایی ماشین و سیستم های نظارتی فعالیت کنید.

🌐 صفحه دوره تو سایت دیتایاد

📞  درخواست مشاوره رایگان

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

📡 پایپ‌لاین‌های داده: جریان جادویی داده‌ها! 🚀

حتماً شنیدید که داده‌ها قلب علم داده‌ان، ولی چطور این داده‌ها از منبع به مدل می‌رسن؟ پایپ‌لاین‌های داده مثل یه خط تولید باحالن! بیا ساده و حرفه‌ای ببینیم داستان چیه! 🧠

پایپ‌لاین داده چیه؟ 💡

پایپ‌لاین داده یه سیستم خودکاره که داده‌ها رو از منبع (مثل دیتابیس یا فایل CSV) جمع می‌کنه، تمیز می‌کنه، تبدیل می‌کنه و برای مدل‌های یادگیری ماشین آماده می‌کنه. مثلاً، داده‌های فروش یه شرکت رو می‌گیره، مقادیر گمشده رو پر می‌کنه و به فرمتی می‌رسونه که مدل پیش‌بینی فروش بتونه باهاش کار کنه. این فرآیند تا 70٪ زمان آماده‌سازی داده رو کم می‌کنه. چالش؟ اگه پایپ‌لاین بد طراحی شه، داده‌ها خراب یا کند می‌رسن.

چطور کار می‌کنه و ابزارها چیکار می‌کنن؟ 💡

- جریان داده: داده از منبع (مثل SQL) استخراج، تمیز (مثل حذف نویز) و تبدیل (مثل نرمال‌سازی) می‌شه، بعد به مدل می‌ره.
- ابزارهایی مثل اِیرفِلو: Apache Airflow وظایف رو زمان‌بندی و مدیریت می‌کنه، مثلاً می‌گه کی داده جمع شه یا کی مدل آپدیت شه.
- کاربرد: تو پیش‌بینی تقاضا، تحلیل بلادرنگ، یا حتی توصیه‌گرهای نتفلیکس استفاده می‌شه.
پایپ‌لاین‌های داده، علم داده رو سریع و منظم کردن!

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

🚀 بهینه‌سازی مقیاس‌پذیر: جادوی آموزش مدل‌های عظیم! 🧠

حتماً شنیدید که مدل‌های غول‌پیکری مثل GPT چطور دنیا رو تسخیر کردن! ولی چطور این مدل‌های عظیم روی صدها GPU آموزش می‌بینن؟ بیا با زبون ساده و حرفه‌ای ببینیم این جادو چطور اتفاق می‌افته! 🌟

بهینه‌سازی مقیاس‌پذیر چیه؟ 💡

بهینه‌سازی مقیاس‌پذیر یعنی آموزش مدل‌های یادگیری عمیق (مثل GPT با میلیاردها پارامتر) به شکلی که سریع، کارآمد و روی سخت‌افزارهای بزرگ (مثل کلاستری از GPUها) ممکن باشه. این کار با تقسیم بار محاسباتی انجام می‌شه تا زمان آموزش از ماه‌ها به روزها کم شه. مثلاً، آموزش یه مدل مثل LLaMA رو می‌تونن تا 80٪ سریع‌تر کنن! چالش؟ هماهنگی بین GPUها و مدیریت حافظه‌ست که اگه بد تنظیم شه، سیستم قفل می‌کنه.

چطور کار می‌کنه و تکنیک‌ها چی‌ان؟ 💡

- توزیع داده: داده‌ها بین GPUها تقسیم می‌شن. هر GPU یه بخش از دیتاست (مثل چند تصویر) رو پردازش می‌کنه و گرادیان‌ها رو به اشتراک می‌ذاره.
- موازی‌سازی مدل: خود مدل (مثل لایه‌های شبکه عصبی) بین GPUها پخش می‌شه، طوری که هر کدوم یه تیکه‌شو حساب می‌کنن.
- تکنیک‌های پیشرفته: روش‌هایی مثل Pipeline Parallelism یا ZeRO به مدیریت حافظه کمک می‌کنن تا مدل‌های عظیم تو رم جا شن.
- کاربرد: از آموزش چت‌بات‌های پیشرفته تا مدل‌های تشخیص پزشکی، این روش‌ها زمان و هزینه رو کم کردن.
بهینه‌سازی مقیاس‌پذیر یادگیری عمیق رو به یه غول سریع و قدرتمند تبدیل کرده!

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

💥دوره جامع نخبگان پایتون:

این یه دوره جامع و یک جعبه ابزار کامل برای علاقه مندان به برنامه نویسی پایتونه.
دوره جامع نخبگان پایتون هیچ پیش نیازی نداره. 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 برای دسکتاپ رابط گرافیکی حرفه ای بسازیم.
3️⃣ تو بخش سوم یادمیگیریم چطور از پایگاه داده استفاده کنیم و چطور داده هارو مدیریت و 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

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

🤖 ویدیویی از پیشرفت چشمگیر تحرک ربات Optimus شرکت Tesla 🔥

🔗 منبع X

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

🌍 انقلاب AI: قراردادهای میلیاردی در سفر ترامپ به عربستان! 🚀

حتماً شنیدید که دونالد ترامپ با یه تیم پرستاره از غول‌های تکنولوژی به عربستان سعودی سفر کرد! این سفر یه نقطه عطف تو دنیای هوش مصنوعی (AI) بود. بیا با زبون ساده و حرفه‌ای ببینیم چه خبره! 🧠

بررسی دیدار از جوانب تکنولوژی و هوش مصنوعی 💡

سفر اخیر ترامپ به ریاض پر از قراردادهای خفن AI و مراکز داده بود. عربستان ۶۰۰ میلیارد دلار تو آمریکا سرمایه‌گذاری کرد، از جمله ۲۰ میلیارد دلار برای مراکز داده AI توسط DataVolt. Nvidia قول داد صدها هزار تراشه AI (مثل ۱۸۰۰۰ تراشه Blackwell) به شرکت سعودی Humain بده. Cisco با G42 امارات برای توسعه AI همکاری کرد. Google، Oracle، Salesforce، AMD، و Uber هم ۸۰ میلیارد دلار برای فناوری‌های نو تو هر دو کشور متعهد شدن. شرکت Humain، با حمایت صندوق سرمایه‌گذاری عمومی (PIF) عربستان، قراره AI منطقه رو متحول کنه!

چه رهبرهای تکنولوژی تو این دیدار حضور داشتند؟ 💼

این سفر یه دورهمی تمام‌عیار بود! ایلان ماسک (Tesla، SpaceX، xAI)، سم آلتمان (OpenAI)، جنسن هوانگ (Nvidia)، روث پورات (Google)، اندی جسی (Amazon) و دارا خسروشاهی (Uber) حضور داشتند. این ستاره‌ها تو فوروم سرمایه‌گذاری سعودی-آمریکایی مذاکرات حسابی کردن و نشون دادن AI چقدر برای آینده مهمه.

تجزیه و تحلیل از جوانب تکنولوژی و تاثیرش بر جوامع و زیرساخت‌های جهانی 💻

این دیدار AI رو از یه فناوری به یه ابزار ژئوپلیتیک تبدیل کرد:
- فراگیر شدن AI: قراردادهای تراشه و مراکز داده، دسترسی به AI پیشرفته رو تو خاورمیانه بیشتر می‌کنه و می‌تونه نوآوری رو تو منطقه سرعت بده.
- تحول زیرساخت جهانی: سرمایه‌گذاری‌های عظیم (مثل ۲۰ میلیارد دلاری DataVolt) مراکز داده AI رو تو آمریکا و خاورمیانه گسترش می‌ده و نوآوری رو تا ۳۰٪ سرعت می‌بخشه.
- تاثیر اجتماعی: ایجاد شغل (مثل ۱۰۰۰۰۰ شغل تو پروژه Stargate) و دسترسی بیشتر به AI می‌تونه آموزش و خدمات دیجیتال رو تو مناطق محروم بهتر کنه، ولی خطر نابرابری دیجیتال هم هست.
- چالش‌های اخلاقی: گسترش AI بدون نظارت می‌تونه به سوءاستفاده (مثل دیپ‌فیک) یا نقض حریم خصوصی منجر شه. شفافیت قراردادها لازمه.
- رقابت جهانی و امنیت: این همکاری آمریکا رو تو رقابت AI با چین جلو می‌ندازه، ولی انتقال فناوری به خاورمیانه ممکنه ریسک‌های امنیتی داشته باشه، مثلاً دسترسی رقبا به تراشه‌های Nvidia.
این سفر نه‌تنها اقتصاد آمریکا و عربستان رو تقویت کرد، بلکه آینده زیرساخت‌های AI جهانی رو شکل می‌ده!

منابع 📚

- White House Fact Sheet
- The New York Times
- Forbes
- CNBC
- TechCrunch
- Washington Post
- Fox Business
- Digiato

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

🎯 دوره جامع متخصص علم داده، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق (متخصص هوش مصنوعی)

✨از پایه تا پیشرفته، قدم‌به‌قدم و پروژه محور

📌 ویژگی‌های دوره متخصص علم داده دیتایاد:

✅ آموزش کامل علم داده، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

✅ تدریس مفهومی با مثال‌های واقعی و پروژه‌محور

✅ آموزش مباحث ریاضی از صفر و با زبان ساده

✅ کدنویسی همزمان با استاد، بدون استفاده از کد آماده

✅ پشتیبانی کامل ازطریق گروه خصوصی تلگرام

✅ آپدیت‌های رایگان همیشگی برای همه دانشجویان

✅ دسترسی دائمی به ویدیوها، بدون محدودیت زمانی

💼 پروژه‌هایی که توی دوره با هم کار می‌کنیم:

📊 تحلیل داده‌ها
(Data Analysis)
🧹 پاکسازی داده‌ها
(Data Cleaning)
🧠 دسته‌بندی مشتریان
(Customer Segmentation)
🔍 تشخیص تقلب و ناهنجاری
(Fraud Detection)
🖼 دسته‌بندی تصاویر
(Image Classification)
🧬 بخش‌بندی تصاویر
(Image Segmentation)
🗣 پردازش زبان طبیعی
(NLP)
📝 دسته‌بندی متن
(Text Classification)
❤️ تحلیل احساسات
(Sentiment Analysis)

🎁 آموزش بدون پیش‌نیاز و از پایه

📞 دریافت مشاوره رایگان

🌐 لینک دوره جامع متخصص علم داده

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

یه نگاه سریع به قلب یادگیری ماشین!🤖

تو این ویدیو، یه نورون ساده از شبکه عصبی رو می‌بینی.
ورودی‌ها، وزن‌ها و بایاس ترکیب می‌شن، می‌رن تو تابع سیگموید و یه خروجی بین ۰ و ۱ تولید می‌کنن.

همه‌چی از همین ساختار ساده شروع می‌شه؛ این همون قلب تپنده‌ی یادگیری ماشینه! 🧠

🔗 منبع X

📌 مرجع هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد | datayad@

💥دوره 0 تا 100 پایتون

در این دوره، به معنای واقعی صفر تا 100 پایتون رو یاد می گیریم. این دوره هم به مفاهیم اولیه و ابتدایی اهمیت میده هم به سرفصل های کاملا پیشرفته.

📚سرفصل های دوره:

✅ مفاهیم مقدماتی پایتون
✅ متغیرها
✅ دیتا تایپ ها
✅ شرط ها و حلقه ها
✅ توابع داخلی پایتون
✅ تابع نویسی در پایتون
✅ ماژول های داخلی پایتون
✅ برنامه نویسی ماژولار
✅ کار با فایل در پایتون
✅ ارور و مدیریت ارور در پایتون
✅ شی گرایی مقدماتی تا پیشرفته
✅ دکوراتورها (decorators)
✅ generator
✅ iterator
✅ پردازش موازی و چند نخی
✅ آموزش جوپیتر
✅ آموزش vscode
✅ و بسیاری از مباحث دیگر …

🔑کاربرد های پایتون:

✅ تحلیل داده
✅ هوش مصنوعی
✅ توسعه وب
✅ اتوماسیون و اسکریپت
✅ توسعه بازی و اپ

✨پایتون یکی از پیشرفته‌ترین زبان‌های برنامه نویسی دنیاست که در عین گستردگی یادگیریش هم آسونه.

🔴 این دوره تخصصی، هیچ پیش نیازی لازم نداره

🤯 دوره ۰ تا ۱۰۰ پایتون تازه فصل اول دوره جامع نخبگان پایتون ماست.

🌐 دوره 0 تا 100 پایتون

🌐 دوره جامع نخبگان پایتون شامل ۵ فصل

📞  درخواست مشاوره رایگان

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

مغز مدل‌های زبانی چطوری کار می‌کنه؟ 🧠

تو این تصویر ساده، قلب مدل‌های بزرگی مثل GPT، Gemini و Claude رو می‌بینید: معماری ترنسفورمر!💡
اگه نمی‌دونی ترنسفورمر دقیقاً چیه، حتماً یه سر به این پست بزن:
📎 «ترنسفورمر چیه و چرا همه عاشقشن؟»

اگه دوست دارید این معماری رو قدم‌به‌قدم و کامل براتون توضیح بدیم، خوشحال می‌شیم با ریکشن‌هاتون بهمون خبر بدید! 🔍


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

ایجنت Codex؛ مهندس نرم‌افزار ولی از دل هوش مصنوعی! 🚀🤖

دیروز، OpenAI رسماً از Codex رونمایی کرد؛ یه ایجنت مهندس نرم‌فزار هوشمند مبتنی بر فضای ابری که می‌تونه خودش کدها رو بخونه، تغییر بده، تست کنه و حتی Pull Request‌ آماده کنه! 🔧👨‍💻

این ابزار با مدل پیشرفته codex-1 ساخته شده و فعلاً در نسخه پیش‌نمایش تحقیقاتی برای کاربران Pro، Team و Enterprise در ChatGPT فعاله. توی هفته‌های آینده هم قرار دسترسی رایگان‌تری براش فراهم بشه. ☁️🧠

حالا این سوال پیش میاد:🔍
«آیا واقعاً هوش مصنوعی قراره جای مهندس‌های نرم‌افزار رو بگیره؟!»

برای اطلاعات بیشتر «Introducing Codex»

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

🌐 سرور های MCP: کلید اتصال هوش مصنوعی به دنیا! 🚀

حتماً شنیدید که هوش مصنوعی داره روزبه‌روز باهوش‌تر می‌شه!
این عکس نشون می‌ده MCP (Model Context Protocol) چطور AIهایی مثل ChatGPT رو به ابزارها و دیتاها وصل می‌کنه و گره‌های ارتباطی پیچیده رو باز و بهینه می‌کنه. بیا یه نگاه ساده بندازیم! 🧠

پروتکل MCP چیه؟ 💡

پروتکل MCP یه پروتکل بازه که توسط Anthropic ساخته شده تا AIها بتونن به صورت استاندارد به داده‌ها و ابزارهای خارجی (مثل دیتابیس و CRM) متصل بشن. بدون MCP، هر AI باید جداگانه با هر ابزار ارتباط برقرار کنه، ولی MCP این کار رو با یه روش یکپارچه ساده می‌کنه و از گره‌های پیچیده (M×N) به یه سیستم روان (M+N) تبدیلش می‌کنه.

کاربردهاش چیه؟ 💻

سرور MCP به AIها اجازه می‌ده داده‌های زنده (مثل ایمیل یا اسناد) رو بگیرن، وظایف رو خودکار کنن (مثل آپدیت CRM)، و حتی با ابزارهایی مثل GitHub یا Google Drive کار کنن. اینطوری توسعه‌دهنده‌ها تا 40٪ زمان کمتری صرف ادغام می‌کنن و کارایی AI بیشتر می‌شه!

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

💥دوره جامع بینایی کامپیوتر و پردازش تصویر:

بیش از ۶۰ ساعت دوره پیشرفته از مبانی و مفاهیم مقدماتی تا موضوعات تخصصی دنیای بینایی کامپیوتر و پردازش تصویر

ویژگی های دوره بینایی

✅ توجه به مفاهیم و پروژه در کنارهم
✅ کدنویسی همزمان با استاد، بدون استفاده از کد آماده
✅ پشتیبانی کامل ازطریق گروه خصوصی تلگرام
✅ آپدیت‌های رایگان همیشگی برای همه دانشجویان
✅ دسترسی دائمی به ویدیوها، بدون محدودیت زمانی

قراره چی یاد بگیریم:

✅درک تصویر و ساختار انواع تصویر
✅پردازش تصویر با OpenCV
✅تحلیل ویدیو
✅یادگیری عمیق در بینایی کامپیوتر
✅تشخیص اشیا با یادگیری عمیق
✅ردیابی اشیا و بررسی انواع الگوریتم ردیابی اشیا
✅تشخیص چهره
✅تحلیل تصاویر پزشکی و ماهواره ای
✅KalmanFilter, DeepSort, SIFT
✅Generative adversarial network (GAN)
✅single-shot detector (SSD)
✅Few-Shot Object Detection
✅SegNet
✅YuNet
✅ViT(vision Transformers)
و ......

🔥اینها یه بخشی از مباحث آموزشی این دوره ست

🌐 ویدیو معرفی دوره در سایت رو از دست نده

📞 نیاز به مشاوره رایگان داری؟
مشاوره رایگان

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

مدل های هوش مصنوعی فقط شامل LLM میشه؟ نه!!!🧠

توی این ویدیو، به‌صورت بصری توضیح داده شده که LLM‌ فقط یکی از انواع مدل‌های هوش مصنوعیه. از مدل‌های متنی گرفته تا چند‌حالته، ۸ معماری مهم رو می‌بینی که چطور فهم و تولید محتوا رو تو حوزه‌های مختلف ممکن کردن.🎭

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

معماری ترنسفورمرها قسمت اول؛ نگاهی به معماری ترنسفورمر 🚀

مدل‌های معروفی مثل GPT، Gemini و Claude همشون یه ریشه‌ی مشترک دارن: معماری ترنسفورمر!🤖
یه معماری انقلابی که باعث پیشرفت عجیب مدل‌های زبانی شده.💡
ولی این ترنسفورمر دقیقاً چیه و چطوری کار می‌کنه؟ تو این سری پست‌ها قراره با هم موشکافیش کنیم! 🧠

ترنسفورمر چطوری دنیا رو تغییر داد؟ ⚡️

سال ۲۰۱۷ مقاله‌ای منتشر شد با یه تیتر ساده ولی عمیق:
Attention is All You Need
همین مقاله باعث شد معماری ترنسفورمر متولد بشه و روش‌های قدیمی مثل RNN و LSTM کنار برن.

مهم‌ترین ایده؟
استفاده از مکانیزم توجه (Attention) برای درک رابطه بین تمام کلمات جمله — حتی کلماتی که فاصله زیادی از هم دارن.
این یعنی سرعت بیشتر، دقت بیشتر، و یادگیری بهتر!

ساختار کلی ترنسفورمرها 🧩

ترنسفورمر از دو بخش اصلی ساخته شده:
۱. رمزگذار (Encoder): ورودی‌ها رو پردازش و فشرده می‌کنه
۲. رمزگشا (Decoder): بر اساس خروجی Encoder، کلمه به کلمه جواب می‌سازه

هر بخش از چندین لایه تشکیل شده که شامل این‌هاست:
– Multi-Head Attention
– Add & Normalize
– Feed Forward Network

مدل‌هایی مثل GPT فقط بخش Decoder رو دارن، ولی مدل‌های دیگه مثل BERT فقط Encoder. تو قسمت های آینده مقایسه‌شون می‌کنیم!

تو قسمت بعدی می‌ریم سراغ ورودی‌ها و راز Positional Encoding — همون چیزی که به مدل می‌گه ترتیب کلمات چقدر مهمه!
منتظر باش که قراره وارد قلب ماجرا بشیم… 🔥

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

آموزش جامع MCP سرورها! 📽️

قبلا درباره MCP سرور ها داخل این پست توضیح دادیم : 👇
«سرور های MCP: کلید اتصال هوش مصنوعی به دنیا!»
حالا یه پلی‌لیست عالی پیدا کردم که ساخت MCP سرور، اپ RAG، و کلاینت محلی با Ollama و ... رو به همراه کد، آموزش می‌ده. اگه دنبال یادگیری MCP سرور هستی، این مجموعه رو از دست نده! ✨

🔗 لینک پلی لیست در یوتیوب

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

💥دوره آموزش ریاضیات برای علم داده و یادگیری ماشین:

🤖بنیان علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی بر اساس ریاضیات بنا شده. اگه میخوای وارد این مسیر بشی ریاضیات خشت اوله.

🍀ترسم نداره چون قرار نیست مسئله ریاضی حل کنی فقط باید مفاهیم رو درک کنی پس نگران نباش اگه ریاضیت خوب نیست.

خیلی ها با ترس از ریاضی وارد شدن و دیدن چقدر ریاضی شیرینه.👌

ویژگی های دوره ریاضیات

✅ آموزش ریاضی، آمار و احتمال
✅تدریس مفاهیم پله پله و از پایه
✅ همراه با پیاده سازی در پایتون
✅ پیشنیاز ورود به علم داده و یادگیری ماشین

قراره چی یاد بگیریم:

✅ نصب ابزار های اولیه
✅ کتابخونه های پایه ای پایتون برای علم داده و یادگیری ماشین
✅ آمار و احتمال کاربردی
✅ آزمون فرض آماری
✅ جبر خطی و ریاضیات پایه
✅ تحلیل ابعادی داده
✅ حساب دیفرانسل و انتگرال
✅ بهینه سازی

‏
🔥هیچ پیشنیاز ریاضی لازم نداری فقط ضرب و تقسیم بلد باشی کافیه

🌐 لینک دوره در سایت دیتایاد

📞 مشاوره رایگان

✨هایلایت ریاضیات رو تو اینستاگرام دیتایاد ببین. مفصل درباره نقش ریاضیات در علم داده و یادگیری ماشین صحبت کردیم‌

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

معماری ترنسفورمرها قسمت دوم؛ ورودی‌ها و جادوی Positional Encoding 🧠✨

حالا که داخل قسمت اول یه دید کلی از ترنسفورمرها گرفتیم، وقتشه وارد جزئیات بشیم.
مدل از کجا شروع می‌کنه؟ جوابش واضحه: از ورودی‌ها!
ولی دقیقاً چه چیزی به مدل داده می‌شه؟ فقط کلمات؟ نه دقیقاً… 🔍

هر کلمه تبدیل به بردار میشه! 🧩➡️🔢

قبل از اینکه مدل بتونه روی یه جمله فکر کنه، باید اون جمله به زبان خودش ترجمه بشه:
فرایند Input Embedding همون فرایندیه که هر کلمه (مثل "سلام") رو به یه بردار عددی تبدیل می‌کنه — مثلاً یه بردار 768‌بعدی 📏.

این بردارها یادگرفتنی‌ان، یعنی توی آموزش مدل تنظیم می‌شن تا معنای کلمات رو بفهمن 🧠.
ولی یه مشکل اینجا هست...

مدل ترتیب کلمات رو نمی‌فهمه! راه‌حل؟ Positional Encoding 🧭🌀

بر خلاف RNNها، ترنسفورمر هیچ ایده‌ای از ترتیب کلمات نداره ❌📚
برای مدل، «من تو رو دوست دارم» و «تو من رو دوست دارم» یه چیزه — اگه ترتیب رو براش مشخص نکنیم.

اینجاست که Positional Encoding وارد میشه! ⚡
این تکنیک به هر بردار ورودی یه مؤلفه اضافه می‌کنه که جایگاه اون کلمه توی جمله رو مشخص می‌کنه.
یعنی «سلام» اول جمله با «سلام» آخر جمله، دوتا بردار متفاوت می‌شن! ⏳

روش‌های مختلفی برای این کار هست:
– استفاده از توابع سینوس و کسینوس ➕➖
– یا یادگیری مستقیم جایگاه‌ها (مثل BERT) 🧠

تو قسمت بعدی می‌ریم سراغ قلب تپنده‌ی ترنسفورمر: مکانیزم Attention — همون چیزی که باعث شد این مدل‌ها این‌قدر موفق بشن! 🚀

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

از چت‌بات تا عامل خودکار! ۵ سطح Agentic AI 🚀

هوش مصنوعی عامل‌گرا (Agentic AI) فقط جواب نمی‌ده، بلکه تصمیم می‌گیره، ابزار فراخوانی می‌کنه و حتی کل یه فرآیند رو خودش اجرا می‌کنه.
توی این پست، می‌خوایم ۵ سطح بلوغ این سیستم‌ها رو مرور کنیم؛ از مدل‌های پایه تا عامل‌های کاملاً مستقل.🧠

1️⃣ پاسخ‌دهنده پایه (Basic Responder)

مدل زبانی فقط به‌عنوان یه تولیدکننده متن ساده عمل می‌کنه.✍️
جریان کار کامل دست انسانه و مدل فقط یه خروجی به ازای یه ورودی تولید می‌کنه.
هیچ حافظه، تصمیم‌گیری یا تعامل با سیستم بیرونی در کار نیست.
مثل یه چت‌بات سنتی، کاملاً واکنشی.🤖

2️⃣ الگوی مسیریابی (Router Pattern)

مدل می‌تونه بین مسیرها یا توابع از پیش تعریف‌شده انتخاب کنه.🧭
تو ساختار کلی رو می‌سازی و مدل فقط تصمیم‌های منطقی کوچیکی می‌گیره.
نوعی تصمیم‌گیری محدود داخل یه چارچوب بسته.⚙️

3️⃣ فراخوانی ابزار (Tool Calling)

مدل توانایی استفاده از ابزارهای خارجی مثل API، پایگاه‌داده یا مرورگر رو داره.🛠️
خودش تصمیم می‌گیره که چه ابزاری، کی و با چه آرگومان‌هایی اجرا بشه.
این یعنی تعامل واقعی با جهان بیرون و اجرای وظایف کاربردی‌تر.🌐

4️⃣ الگوی چندعاملی (Multi-Agent Pattern)

مدل می‌تونه چندین زیرعامل با نقش‌های متفاوت رو هماهنگ کنه.🤝
یه عامل اصلی (Manager Agent) تصمیم‌گیری کلی رو به‌عهده می‌گیره و از بقیه عامل‌ها استفاده می‌کنه.
برای اجرای پروژه‌های پیچیده با چند مرحله و وظیفه، این الگو ایده‌آله.📊

5️⃣ الگوی خودکار (Autonomous Pattern)

مدل خودش کل جریان کار رو طراحی، کد نویسی و اجرا می‌کنه.🧑‍💻
از تولید ایده تا اعتبارسنجی خروجی، همه‌چیز رو مستقل انجام می‌ده.
معمولاً شامل Agentهای تخصصی مثل Generator و Validator هست که با هم تعامل می‌کنن.
یه سیستم واقعاً خودمختار و عامل‌محور.⚡

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

🎯 دنبال یادگیری اصول و تکنیک‌های مصورسازی داده‌ها هستی؟

📘 کتاب Fundamentals of Data Visualization: A Primer on Making Informative and Compelling Figures از انتشارات O'Reilly، بهترین گزینه برای شروعه!
این کتاب بهت می‌گه که چطور داده‌ها رو به صورت بصری و قابل فهم ارائه کنی. نکات کاربردی و مثال‌های ساده این کتاب بهت کمک می‌کنه که مهارت‌های بصری‌سازی داده‌هات رو تقویت کنی و از اونا برای انتقال بهتر اطلاعات استفاده کنی.

اگه به علم داده و تحلیل داده علاقه داری و می‌خوای درک بهتری از نحوه طراحی گرافیک‌های جذاب داده ها داشته باشی، این کتاب راهنمای فوق‌العاده‌ایه.

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