📌 فایل پی دی اف کتاب Fundamentals of Data Visualization: A Primer on Making Informative and Compelling Figures

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

💥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@

معماری ترنسفورمرها قسمت سوم؛ قلب تپنده‌ی مدل: Self-Attention چیه؟ 🧠🔄

تو قسمت دوم درباره ورودی‌های مدل و جادوی Positional Encoding صحبت کردیم, اما حالا وقتشه بریم سراغ بخش هیجان‌انگیز ماجرا:
مکانیزم Self-Attention — همون چیزی که باعث شده ترنسفورمرها انقدر دقیق و قدرتمند باشن!
این مکانیزم دلیل اصلی درک عمیق زبان توسط مدل‌های امروزیه — ولی دقیقاً چطور کار می‌کنه؟ بیا قدم‌به‌قدم بررسی کنیم.🔍

مکانیزم Self-Attention یعنی کلمات همدیگه رو می‌فهمن! 🧩🔁

فرض کن مدل جمله‌ی «من کتاب رو دوست دارم» رو می‌خونه.
مکانیزم Self-Attention به هر کلمه اجازه می‌ده به کل جمله نگاه کنه و تصمیم بگیره به کدوم کلمه بیشتر توجه کنه.

مثلاً وقتی مدل به «دوست» نگاه می‌کنه، باید بیشتر به «کتاب» توجه کنه تا «من» یا «رو».
این دقیقاً کاریه که Attention انجام می‌ده: وزن‌دادن به بقیه‌ی کلمات نسبت به یک کلمه خاص.

فرمول پشت صحنه: Query، Key، Value 🧮📐

هر کلمه در مدل به سه بردار تبدیل می‌شه:

Query: دنبال چی می‌گردم؟

Key: چه اطلاعاتی دارم؟

Value: اطلاعات نهایی برای استفاده

مدل برای هر کلمه، مشابه یک جست‌وجو انجام می‌ده:
میزان شباهت Query هر کلمه با Key بقیه‌ی کلمات اندازه‌گیری می‌شه (با ضرب داخلی)، بعد با Softmax نرمال می‌شه، و در نهایت روی Valueها اعمال می‌شه.

نتیجه؟ یه بردار جدید برای هر کلمه که هم معنی خودش رو داره، هم رابطه‌ش با بقیه رو! 🧠✨

مکانیزم Multi-Head Attention یعنی چند زاویه دید مختلف 🔍🔍🔍

به جای اینکه فقط با یه زاویه نگاه کنیم، چند Head مختلف داریم که هرکدوم یه نوع ارتباط بین کلمات رو بررسی می‌کنن (مثلاً گرامری، معنایی و...)
در آخر، این Headها با هم ترکیب می‌شن و یه درک جامع از جمله به مدل می‌دن.

در قسمت بعدی می‌ریم سراغ لایه‌های Encoder و می‌بینیم چطور این Attentionها با اجزای دیگه ترکیب می‌شن تا معنا استخراج شه.🚀

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

قابلیت جدید Google Meet برای ترجمه گفتار، اونم به‌صورت زنده! 🧠

از ۲۰ می این فیچر برای کاربرای پلن AI Premium فعال شده و فعلاً با زبان های انگلیسی و اسپانیایی کار می‌کنه.
قراره تو هفته‌های آینده زبان‌های آلمانی، ایتالیایی و پرتغالی هم اضافه بشن. ترجمه با صدای اصلی گوینده انجام می‌شه و حتی لحن و حس حرف‌زدن رو هم حفظ می‌کنه.

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

تفاوت GPU و‌ CPU تو پردازش شبکه عصبی 🧠

تا حالا فکر کردی چرا GPU توی یادگیری ماشین اینقدر مهمه؟ فرق اصلیش با CPU فقط توی تعداد هسته‌ها نیست، توی موازی‌سازی واقعی عملیات‌هاست!🤖
توی این تصویر، روند فیدفوروارد و بک‌پراپگیشن یه شبکه ساده رو توی GPU و CPU مقایسه کرده. نتیجه؟ سرعت خیلی بیشتر به کمک پردازش موازی!🚀

📌 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@

معماری ترنسفورمرها پارت ۴؛ زیر‌لایه Encoder، همه چیز از اینجا شروع میشه! ⚙️🔍

توی قسمت سوم یاد گرفتیم Self-Attention چیه و چطور کلمات یک جمله رو به هم مرتبط می‌کنه.
حالا وقتشه ببینیم این ماژول دقیقاً کجای معماری قرار داره — یعنی بریم سراغ Encoder! 🚪🧠
هر ترنسفورمر چند تا Encoder پشت‌سر‌هم داره که با هم کار می‌کنن تا از یه جمله، معنا استخراج کنن.

هر Encoder یه بلاک تکراریه! 🧱🔄

معماری Encoder از چند لایه یکسان ساخته شده (مثلاً تو BERT، دوازده‌تا).
هر لایه شامل دو بخش اصلیه:
- بخش Multi-Head Self-Attention: همون چیزی که تو قسمت قبل گفتیم — مغز مدل برای فهمیدن ارتباط بین کلمات. 🔍🔁

- بخش Feed Forward Network: یه شبکه‌ی ساده اما قدرتمند که بعد از Attention میاد و اطلاعات رو بیشتر تحلیل می‌کنه. ⚡️🧮

و البته! هر مرحله با این دو چاشنی همراهه:
نرمالسازی لایه (Layer Normalization) قبل از هر بلاک برای پایداری آموزش. ⚖️

یا Residual Connection برای حفظ اطلاعات قبلی و جلوگیری از فراموشی. ♻️
این ساختار تکراری باعث می‌شه مدل بتونه مفاهیم پیچیده رو لایه‌به‌لایه یاد بگیره. 🎯🧠

خروجی Encoder چیه؟ بردارهایی با درک عمیق! 🧠📤

هر کلمه که اولش فقط یه embedding ساده بود، بعد از عبور از چند لایه Encoder تبدیل می‌شه به یه بردار حرفه‌ای و باهوش!
یه بردار که می‌دونه خودش چی هست و چه رابطه‌ای با بقیه کلمات داره. 🔗📚
این خروجی می‌تونه بره به:

- رمزگشا (Decoder) برای تولید متن. ✍️
- یا یه Head برای کارهایی مثل دسته‌بندی، تشخیص احساس، یا پاسخ‌گویی. 🧾🔍

تو پارت بعدی می‌ریم سراغ Decoder — بخش دوم معماری که مخصوص تولید جمله‌هاست!
اون‌جاست که Masking و Causal Attention وارد بازی می‌شن. 🕶️⏳

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

🎬 این ویدیو با یه پرامپت ساده ساخته شده!

🧠 گوگل تو مراسم Google I/O 2025 از مدل Veo 3 رونمایی کرد؛ مدلی که فقط با یه متن، ویدیوهایی می‌سازه که صدا، بازیگر، افکت و حتی حس دارن!

🎭 وقتی کاراکترهای توی ویدیو می‌فهمن واقعی نیستن… مرز بین تخیل و واقعیت می‌شکنه!

🔗 منبع X

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

🚀 انتروپیک برگشته به بازی!

🧠 تو اولین کنفرانس dev day، انتروپیک از مدل‌های جدید خانواده Claude 4 رونمایی کرد؛ جایی که Claude 4 Opus با قدرت تحلیل بالا، حافظه بلندمدت و reasoning حرفه‌ای، خودش رو به‌عنوان یه رقیب جدی برای GPT-4.5 مطرح کرده!

⚡️ در کنارش، مدل‌های سبک‌تر مثل Claude 4 Sonnet و Claude 4 Haiku هم معرفی شدن؛ سریع‌تر، ارزون‌تر و مناسب برای استفاده روزمره با دقت خیلی خوب.

🧩 همه‌ی مدل‌ها حالا multi-step reasoning، عملکرد پایدار در مکالمات طولانی و کنترل‌پذیری بیشتری دارن. مخصوصاً Opus که حتی تو تست‌ها، عملکردش توی کدنویسی و نوشتار پیچیده غوغا کرده!🤖

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

هوش مصنوعی عامل‌محور (Agentic Ai) یا عامل هوش مصنوعی (Ai Agent)؟ 🧠

تو سمت چپ یه AI Agent رو داریم که فقط دما رو تنظیم می‌کنه، اونم طبق یه دستور مشخص.🤖
اما سمت راست، یه هوش عاملی (Agentic AI) داریم که خودش شرایط مختلف مثل هوا، قیمت انرژی، برنامه‌ی کاربر و دستگاه‌ها رو بررسی می‌کنه، تصمیم می‌گیره و بعد اجرا می‌کنه.💡🤖
یعنی از یه ابزار واکنشی رسیدیم به یه سیستم تصمیم‌گیر و هماهنگ! و این میشه تفاوت اصلی Agentic Ai و Ai Agent‌.✨👨‍💻

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

معماری ترنسفورمرها پارت ۵؛ Decoder چطور متن تولید می‌کنه؟ ✍️🧠

تا اینجا در قسمت قبل با Encoder آشنا شدیم؛ بخشی که ورودی رو تحلیل می‌کنه و به بردارهای معنی‌دار تبدیلش می‌کنه.
حالا نوبت Decoder شد — بخشی که این بردارها رو می‌گیره و ازشون خروجی (مثل جمله یا ترجمه) می‌سازه.

رمزگشا (Decoder) از چی ساخته شده؟ 🧩⚙️

هر Decoder هم مثل Encoder از چند لایه‌ی مشابه تشکیل شده. اما توی هر لایه، سه بخش اصلی وجود داره:

- Masked Self-Attention
این بخش فقط اجازه می‌ده مدل به کلماتی که قبلاً تولید کرده نگاه کنه، نه کلمات آینده.
چرا؟ چون موقع تولید متن، ما نمی‌دونیم کلمه بعدی چی قراره باشه.
پس با این ماسک‌گذاری، مدل فقط به اطلاعات گذشته خودش دسترسی داره. ⛔️⏳

- Encoder-Decoder Attention
در این مرحله، Decoder به خروجی‌های Encoder نگاه می‌کنه.
یعنی همزمان با اینکه در حال تولید متن جدیده، از اطلاعاتی که Encoder از ورودی استخراج کرده هم کمک می‌گیره.
مثلاً در ترجمه، مدل بررسی می‌کنه کلمه "book" تو جمله اصلی چی بوده تا بتونه معنی درست رو تولید کنه. 📘🔄

- Feed Forward Network
یه شبکه‌ی ساده‌ی دو لایه‌ست که روی هر کلمه جداگانه اعمال می‌شه و کمک می‌کنه اطلاعات ترکیبی Attention بهتر تحلیل بشن. ⚡️🧮

هر مرحله هم همراه با Residual Connection و Layer Normalization اجرا می‌شه. ♻️⚖️

چطور متن ساخته می‌شه؟ ⏳✍️

مدل به‌صورت مرحله‌به‌مرحله و کلمه‌به‌کلمه خروجی رو تولید می‌کنه.
مثلاً اول یه کلمه رو پیش‌بینی می‌کنه، بعد اون رو به ورودی مرحله‌ی بعد اضافه می‌کنه تا بتونه کلمه‌ی بعدی رو حدس بزنه.
این فرایند ادامه پیدا می‌کنه تا جمله کامل بشه.

تو قسمت بعدی می‌ریم سراغ فرآیند Training — اینکه چطور این همه چیزو یاد می‌گیره!
و یه سر به مفهوم Loss، Teacher Forcing و آموزش بدون برچسب می‌زنیم. 📚🛠️

📌 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@

✨ مهندسی پرامپت از نگاه سازندگان Claude

توی این ویدیو، چند نفر از اعضای تیم Anthropic که پشت مدل‌های زبانی مثل Claude هستن، درباره «مهندسی پرامپت» صحبت می‌کنن.
از طراحی پرامپت‌های مؤثر می‌گن، تا تجربه‌های واقعی تو تعامل با مدل‌های هوش مصنوعی و چالش‌هایی که سر راهشونه.🛠️

اگه دنبال یه دید تخصصی و قابل‌فهم درباره نحوه درست برقراری ارتباط با مدل‌های زبانی هستی، این ویدیو ارزش دیدن داره.🎯

🔗 لینک ویدیو

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

معماری ترنسفورمرها قسمت ۶ (پایانی)؛ مدل چطور آموزش می‌بینه؟ 🎓✨

توی قسمت‌های قبل، با تمام اجزای ترنسفورمر آشنا شدیم — از Encoder و Decoder تا Attention و تولید متن.🔍
حالا وقتشه ببینیم این مدل‌ها چطور آموزش می‌بینن و از یه معماری خام، تبدیل می‌شن به یک مدل هوشمند که متن می‌نویسه، ترجمه می‌کنه یا حتی باهات چت می‌کنه! 🤖🗨️

همه چی با Loss شروع می‌شه 🎯📉

هدف آموزش ساده‌ست:
مدل باید یاد بگیره برای هر ورودی، خروجی درست رو تولید کنه — مثلاً کلمه بعدی، ترجمه مناسب، یا جواب یک سؤال.
برای سنجش کیفیت پیش‌بینی‌ها از یک تابع خطا (Loss Function) استفاده می‌شه؛ معمولاً Cross Entropy Loss.
این تابع نشون می‌ده مدل چقدر با جواب واقعی فاصله داره، و بهش سیگنال می‌ده که پارامترهاش رو اصلاح کنه.

آموزش با جواب‌های واقعی: Teacher Forcing 👨‍🏫🔁

موقع آموزش، چون جواب درست رو داریم، به‌جای اینکه بذاریم مدل حدس بزنه، همون جواب درست رو بهش می‌دیم تا مرحله‌ی بعدی رو بهتر یاد بگیره.
به این روش می‌گن Teacher Forcing — باعث می‌شه مدل سریع‌تر و پایدارتر آموزش ببینه.
اما بعد از آموزش، توی شرایط واقعی دیگه خودش باید مرحله به مرحله پیش‌بینی کنه.

یادگیری از داده‌های بدون برچسب؟ بله، ممکنه! 🧠📄

مدل‌هایی مثل GPT یا BERT نیاز به برچسب خاص ندارن — فقط متن خام کافیه!
مثلاً BERT بعضی کلمات وسط جمله رو حذف می‌کنه و مدل باید جای خالی رو حدس بزنه (Masked Language Modeling).
یا GPT فقط سعی می‌کنه با دیدن چند کلمه، کلمه‌ی بعدی رو پیش‌بینی کنه (Next Token Prediction).
به این سبک می‌گن Self-Supervised Learning — چون مدل بدون کمک انسان، از ساختار خود متن یاد می‌گیره.

جمع‌بندی نهایی 🧠📦

ترنسفورمرها با معماری ساده ولی قدرتمندشون دنیای NLP رو متحول کردن.
کل ماجرا با توجه به سه ایده‌ی اصلی ساخته شده:
✅ Attention برای تمرکز روی بخش‌های مهم
✅ Training با هدف کاهش خطا و یادگیری از متن‌های خام
✅ Decoder که مرحله به مرحله خروجی تولید می‌کنه
نتیجه؟
مدل‌هایی مثل GPT، BERT، T5 و BART که پایه‌گذار نسل جدید هوش مصنوعی هستن — از ترجمه و خلاصه‌سازی تا تولید کد و چت‌بات! 🚀

اگه از این سری پست ها لذت بردید، با ری‌اکشن هاتون بهمون نشون بدید🚀❤️

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

🚨 حباب هوش مصنوعی داره میترکه؟💥 سقوط دردناک یک «یونیکورن» هوش مصنوعی

شرکت Builder.ai، استارتاپ بریتانیایی مورد حمایت مایکروسافت و صندوق سرمایه‌گذاری قطر و... (مجموعا بیش از ۴۵۰ میلیون دلار سرمایه)، حالا به مرز ورشکستگی رسیده.
شرکتی که ادعا می‌کرد با هوش مصنوعی، ساخت اپلیکیشن رو متحول می‌کنه، حالا به خاطر گزارش‌های جعلی و فروش‌های ساختگی، از چشم سرمایه‌گذارها افتاده. 😐

📉 چرا سقوط کرد؟

🔹 درآمد ۲۲۰ میلیون دلاری اعلام‌شده برای ۲۰۲۴، در واقع فقط ۵۵ میلیون بوده.
🔹 فروش‌هایی که روی کاغذ ثبت شدن، اما احتمالاً هیچ‌وقت اتفاق نیفتادن.
🔹 رشد ظاهری بدون مدل مالی واقعی، و مدیریتی که نهایتاً کنار رفت.
🔹 حالا شرکت زیر بار بدهیه و عملاً از نظر سرمایه‌گذارها بی‌ارزش شده.

🧠 حباب هوش مصنوعی داره می‌ترکه؟

شرکت Builder.ai فقط یکی از صدها استارتاپیه که به‌خاطر تب‌وتاب هوش مصنوعی، دچار بیش‌ارزش‌گذاری شد؛ بدون اینکه واقعاً فناوری پایدار یا مدل تجاری مشخصی داشته باشه.🤖💰
تو فضای AI این اتفاق تکراریه: شرکت‌هایی که با چند اسلاید و چند واژه‌ی پُرزرق‌وبرق مثل LLM یا no-code، میلیاردی سرمایه جذب می‌کنن.
اما وقتی پشت این عددها واقعیت نباشه، حباب درست می‌شه... و هر حبابی یه روزی می‌ترکه.💥

🎧 اگه می‌خوای بدونی چرا داریم تو عصر حباب AI زندگی می‌کنیم، چی باعث می‌شه این حباب شکل بگیره و کی می‌ترکه،
ویس 🔊 «حباب هوش مصنوعی» 🔊 توی کانال رو از دست نده.

📌 مرجع تخصصی 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@

🎙️ گفت‌وگوی صوتی با کلاد فعال شد! 🧠📱

قابلیت Voice Mode به‌صورت بتا به اپ موبایل کلاد (Claude) اضافه شده! حالا می‌تونی به جای تایپ، با کلاد صحبت کنی 🎤 مثلاً ازش بخوای برنامه‌هاتو خلاصه کنه یا ایمیلت رو برات چک کنه 📅📬
فعلاً فقط از زبان انگلیسی پشتیبانی می‌کنه و به‌زودی برای همه پلن‌ها فعال می‌شه. این قابلیت با مدل قدرتمند Claude Sonnet 4 کار می‌کنه که توی استدلال و کدنویسی قویه 🧩⚙️ و تجربه‌ای طبیعی‌تر از تعامل با هوش مصنوعی می‌سازه 🤖

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

🎬 دوست داری مثل این ویدیوها رو بسازی؟

کافیه چند خط بنویسی، و مدل جدید گوگل برات یه ویدیوی حرفه‌ای می‌سازه. 😮
با Veo 3 می‌تونی فقط با متن یا تصویر، ویدیوی ۸ ثانیه‌ای با صدا، وضوح بالا و سبک سینمایی تولید کنی!
🧠 از کجا شروع کنیم؟

✅ وارد وبسایت gemini بشید
✅ اشتراک Google AI Premium یا Ultra فعال باشه
✅ از Veo توی محیط Gemini یا Vertex AI استفاده کنید

📌 فعلاً فقط با تهیه اشتراک ماهانه فعال می‌شه، ولی کیفیت خروجی‌ها واقعاً شگفت‌انگیزه!

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

🚀 همه‌ی پست‌های سری ترنسفورمر در یک نگاه! 🤖🧠
تو این سری، مرحله‌به‌مرحله با مغز مدل‌های زبانی آشنا شدیم.✨
اگه می‌خوای یه مرور کامل داشته باشی یا پستی رو از قلم انداختی، این فهرست همه‌ی قسمت‌هاست 📚👇

🧠 مغز باهوش هوش مصنوعی: ترنسفورمر چیه و چرا همه عاشقشن؟ 🚀

🧠 مغز مدل‌های زبانی چطوری کار می‌کنه؟

🚀 معماری ترنسفورمرها قسمت اول؛ نگاهی به معماری ترنسفورمر

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

🧠🔄 معماری ترنسفورمرها قسمت سوم؛ قلب تپنده‌ی مدل: Self-Attention چیه؟

⚙️🔍 معماری ترنسفورمرها پارت ۴؛ زیر‌لایه Encoder، همه چیز از اینجا شروع میشه!

✍️🧠 معماری ترنسفورمرها پارت ۵؛ Decoder چطور متن تولید می‌کنه؟

🎓✨ معماری ترنسفورمرها قسمت ۶ (پایانی)؛ مدل چطور آموزش می‌بینه؟

📌 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@